Identification of Problem-based learning components and their effects on graduates' competencies

This study investigated the relationship between higher education and the requirement of the world of work with an emphasis on the effect of problem-based learning (PBL) on graduates' competencies. The implementation of full PBL method is costly (Albanese & Mitchell, 1993; Berkson, 1993; Finucane, Shannon, & McGrath, 2009). However, the implementation of PBL in a less than curriculum-wide mode is more achievable in a broader context (Albanese, 2000). This means higher education institutions implement only a few PBL components in the curriculum. Or a teacher implements a few PBL components at the courses level. For this kind of implementation there is a need to identify PBL components and their effects on particular educational outputs (Hmelo-Silver, 2004; Newman, 2003). So far, however there has been little research about this topic. The main aims of this study were: (1) to identify each of PBL components which were manifested in the development of a valid and reliable PBL implementation questionnaire and (2) to determine the effect of each identified PBL component to specific graduates' competencies. The analysis was based on quantitative data collected in the survey of medicine graduates of Gadjah Mada University, Indonesia. A total of 225 graduates responded to the survey. The result of confirmatory factor analysis (CFA) showed that all individual constructs of PBL and graduates' competencies had acceptable GOFs (Goodness-of-fit). Additionally, the values of the factor loadings (standardize loading estimates), the AVEs (average variance extracted), CRs (construct reliability), and ASVs (average shared squared variance) showed the proof of convergent and discriminant validity. All values indicated valid and reliable measurements. The investigation of the effects of PBL showed that each PBL component had specific effects on graduates' competencies. Interpersonal competencies were affected by Student-centred learning (β = .137; p < .05) and Small group components (β = .078; p < .05). Problem as stimulus affected Leadership (β = .182; p < .01). Real-world problems affected Personal and organisational competencies (β = .140; p < .01) and Interpersonal competencies (β = .114; p < .05). Teacher as facilitator affected Leadership (β = 142; p < .05). Self-directed learning affected Field-related competencies (β = .080; p < .05). These results can help higher education institution and educator to have informed choice about the implementation of PBL components. With this information higher education institutions and educators could fulfil their educational goals and in the same time meet their limited resources. This study seeks to improve prior studies' research method in four major ways: (1) by indentifying PBL components based on theory and empirical data; (2) by using latent variables in the structural equation modelling instead of using a variable as a proxy of a construct; (3) by using CFA to validate the latent structure of the measurement, thus providing better evidence of validity; and (4) by using graduate survey data which is suitable for analysing PBL effects in the frame work of the relationship between higher education and the world of work.

Jugendliche Alltagsgestaltung und Identitätsbildung mit Fantasy-Rollenspielen - Schule öffnen für Elemente des Spiels und spielerische Aktionsformen

Gerade männliche Jugendliche nutzen in ihrer Pubertät und Adoleszenz zu einer gelingenden Gestaltung ihres Alltags und zur Ausbildung ihrer Identität zahlreiche Erscheinungsformen des Fantasy-Rollenspielens. In einem Prozess von Aneignung und Entäußerung integrieren dabei die Jugendlichen das überaus reiche multimediale Angebot, welches die Spiele bieten, in ihre Alltagsgestaltung, indem sie sich daraus spezifische Medien-, Text- und Ereignisarrangements bauen. Diese dienen einerseits der sozialen Integration und Distinktion, andererseits der Präsentation ihrer Identitätsentwürfe sich und anderen. Die Jugendlichen schaffen sich mittels dieser spezifischen Medien-, Text- und Ereignisarrangements eine in weiten Teilen von ihnen selbst bestimmte Welt, in der sie ihre Phantasie wie Kreativität mit großer Intensität, ja Obsession, innerhalb integrativer und solidarischer Interaktionsformen selbststeuernd und professionell ausleben. Diese Medien-, Text- und Ereignisarrangements zeigen Angebots- und Nutzungsformen, die sich nach einem medienkommunikativen Aneignungs- und Entäußerungsmodell in der Tradition der Cultural Studies (Stuart Hall) beschreiben lassen. Die Langzeitbeobachtung der Jugendlichen zeigt, dass sie alltagspragmatische Kulturtechniken zur selbstbestimmten Gestaltung von Alltag entwickeln: zunächst eine Strukturierung ihrer kognitiven, affektiven und pragmatischen Interaktion nach Kriterien erfolgreicher intrinsischer Interaktion, mit dem Ziel derer Perpetuierung im Flow-Erleben (Mihalyi Csikszentmihalyi), dann eine Ästhetisierung von Alltagswirklichkeit mittels kollektiver Fiktionalisierung in der Tradition des Collective Story Telling (Janet H. Murray). Diese Kulturtechniken stellen vor dem Hintergrund der Enkodierung und Dekodierung sozialer Codes spezifische Adaptionen von Prozessen der Bedeutungszuweisung und Subjekt- bzw. Identitätskonstitution dar. Die sie evozierenden und mit ihnen korrespondierenden handlungsleitenden Themen der Jugendlichen sind der Wunsch nach Rekonstitution von Gesamtheit in einer sich fragmentarisierenden Wirklichkeit, die Affirmation von Selbstbestimmung- und Autonomieerfahrungen, das Erleben von Reintegration und Solidarität für das sich dissoziiert erfahrende Individuum. Das Handeln der Jugendlichen basiert damit auf dem momentan dominanten Prozess einer Individualisierung von Lebenswelt unter den Bedingungen von Reflexivität und Erlebnisrationalität in der postmodernen Gesellschaft. Mit ihren Versuchen selbstbestimmter Gestaltung folgen sie dem aktuellen gesellschaftlichen Auftrag einer weitgehend in eigener Regie vorzunehmenden Lokalisierung dieses Prozesses. Zunehmend tritt diese von den Jugendlichen selbstgesteuerte Sozialisation neben die traditionell heteronome Sozialisation von gesellschaftlichen Instituten wie etwa die von Schule. Damit wird das Handeln der Jugendlichen zu einer Herausforderung an Pädagogik und Schule. Schule muss, wenn sie ihrem eigentlichen Auftrag von Förderung gerecht werden will, eine Sensibilität für diese Eigenständigkeit von Jugendlichen entwickeln und in der Beobachtung ihres Handelns didaktische Innovationen für Lehren und Lernen entwickeln. Im Mittelpunkt steht dabei die Wiederentdeckung des pädagogischen Dialogs, besonders aber die Entwicklung einer individualisierten Lernkultur und die Förderung jugendlicher Gestaltungskompetenzen, welche von deren alltagsästhetischen Erfahrungen und Kompetenzen im Umgang mit multimedialen Kulturprodukten ausgeht. Schule kann und muss für diese Prozesse selbstgesteuerten Lernens angemessene pädagogische Räume bereitstellen, in denen die Jugendlichen innerhalb eines geschützten Kontextes in der Auseinandersetzung mit eigenen wie fremden Entwürfen ihre Identität entwickeln können.

Kompetenzraster aus dem schweizerischen Institut Beatenberg - eine Option für berufliche Schulen in Deutschland?

Der Name einer kleinen Internatsschule im Berner Oberland taucht zunehmend in den Diskussionen über die Gestaltung von selbst organisiertem Lernen auf: Institut Beatenberg. Der Direktor des Instituts, Andreas Müller, und seine Mitarbeiter sind gefragte Referenten auf Veranstaltungen über die Einführung einer Lehr-Lernkultur, die den Lernenden und seine Lernprozesse in den Mittelpunkt der pädagogischen Arbeit stellt. Zudem finden ihre Publikationen zunehmendes Interesse im gesamten deutschsprachigen Raum. Ein Schlüsselinstrument wurde dabei zum Schlagwort: Kompetenzraster. Doch die stellen nur eines der Instrumente dar, die den ‚Wirkungskreislauf des Lernerfolgs’ in Beatenberg stützen. Berufliche Schulen in Hessen und Hamburg haben im Rahmen von Modellprojekten mit der Erarbeitung von Kompetenzrastern nach den Vorbildern in Beatenberg begonnen und versprechen sich damit eine neue, auf selbst organisiertem Lernen aufbauende kompetenzorientierte berufliche Bildung. In dem Beitrag werden die Arbeit mit Kompetenzrastern und den dahinter liegenden ‚Lernlandschaften’ sowie der ‚Wirkungskreislauf den Lernerfolgs’ in Beatenberg kompetenzorientiert dargestellt. Die Dimensionen Definition, Beschreibung, Ordnung, Erwerb, Messung und Anerkennung von Kompetenzen werden herausgearbeitet und die Möglichkeiten von Kompetenzrastern in der beruflichen Bildung kritisch gewürdigt. Der Beitrag ist entlang der genannten Dimensionen gegliedert.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.