Blended learning in der Hochschullehre?

Im Zuge der Verbesserung der Lehre an deutschen Hochschulen und Universitäten sind in den letzten Jahren bereits vielfältige Innovationen hinsichtlich der Gestaltung von Vorlesungen und Seminaren in den unterschiedlichen Fachdisziplinen deutlich geworden. Bei größeren Vorlesungen besteht das Problem eine kognitive Mitarbeit von allen Studierenden zu fördern, vor allem in Mathematikvorlesungen. In den letzten Jahren konnten bereits vielversprechende Gestaltungsmöglichkeiten im Bereich der Fachmathematikvorlesungen eingesetzt werden, die ganz im Trend der digitalen Medien liegen. Diese sind aus dem Alltag vieler Berufsgruppen, wie auch der Lehre und in der Freizeit nicht mehr wegzudenken. Im Folgenden wird eine Pilotstudie mit ersten Ergebnissen beschrieben. Das Projekt M@thWithApps startete im WS 2012/2013 in der Fachvorlesung „Mathematische Anwendungen“ mit 120 Studierenden des Grundschullehramts an der Universität Kassel. Die Studierenden wurden mit Tablet-PCs ausgestattet, die über den gesamten Vorlesungs- und Übungszeitraum eingesetzt wurden. Somit stellt sich die Frage nach den Chancen und Risiken dieser besonderen Form des Lernens, verbunden mit einem Tablet-PC.

Gestaltpädagogische Elemente in der Berufspädagogik. Potentielle Erträge gestaltpädagogischer Ansätze für die berufliche Bildung. Konzepte, Fundierung, Realisierungsformen.

Gestaltpädagogische Elemente in der Berufspädagogik Potentielle Erträge gestaltpädagogischer Ansätze für die berufliche Bildung - Konzepte, Fundierung, Realisierungsformen - Zusammenfassung: Berufsausbilder, Berufsschullehrer und Trainer in der Aus- und Weiterbildung werden heute mit vielfältigen Veränderungen konfrontiert. Aufgrund des Technikeinsatzes zeigt sich in vie-len Unternehmen ein Wandel der beruflich organisierten Arbeit. Die wirtschaftlichen, techni-schen und sozialen Systemzusammenhänge werden zunehmend komplexer, dynamischer, enger vernetzt und normativ unbestimmter. Die technologische Entwicklung, vor allem der Kommunikationsmedien, hat eine Temposteigerung der Informationsübermittlung zur Folge, die gleichzeitig das Wissen erhöht. Mit der Forderung nach Schlüsselqualifikationen und der Wiederentdeckung ganzheitlicher Arbeitssituationen ist das Bestreben nach Bildungskonzep-ten verbunden, die mit der Herausbildung von Kompetenzen, wie vernetztes, system- und handlungsbezogenes Denken in komplexen Kontexten, Abstraktionsvermögen, systemati-sches Verständnis von Organisationsinterdependenzen, Selbstständigkeit, Selbstverantwor-tung, soziale, methodische und kommunikative Kompetenz und Innovationskraft korrespon-dieren. Unter dem Blickwinkel der Gestaltpädagogik fällt auf, dass die Berufspädagogik Methoden und Techniken in der betrieblichen Aus- und Weiterbildung nutzt, die wesentliche Elemente der Gestaltpädagogik enthalten. Eine konkrete theoretische Fundierung und Einbettung in die Berufspädagogik fehlt jedoch bisher. Die primäre Zielsetzung der Arbeit ist, die theoretischen Grundlagen der Gestaltpädagogik herauszuarbeiten und sie mit der Berufspädagogik in Verbindung zu bringen. An Beispielen wird aufgezeigt, wie gestaltpädagogische Aspekte in die betriebliche Aus- und Weiterbildung einfließen. Dabei werden unter anderem auch die Grenzen und Potentiale der Gestaltpädago-gik für die Berufspädagogik betrachtet. Die theoretische und praktische Relevanz der Arbeit ergibt sich daraus, dass erstmals berufs-pädagogische Vorgehensweisen der Praxis im Hinblick auf gestaltpädagogische Aspekte un-tersucht wurden. Die wesentlichen Forschungsergebnisse dieser Arbeit lassen sich wie folgt zusammenfassen: In der betrieblichen Aus- und Weiterbildung kommen Methoden und Vorgehensweisen zum Einsatz, die oberflächlich betrachtet gestaltpädagogischen Charakter haben. Jedoch werden die gestaltpädagogischen Grundgedanken, wie z.B. eine ganzheitlich umfassende Persönlich-keitsentwicklung, persönlich bedeutsames Lernen, Förderung der sozialen Interaktionsfähig-keit oder die Förderung der Autonomie in der betrieblichen Bildungsarbeit auf ein Minimum reduziert. Die gestaltpädagogischen Methoden und Vorgehensweisen werden überwiegend auf ökonomische Zwecke hin ausgerichtet und funktionalisiert eingesetzt. Man kann sagen, dass sich die betriebliche Praxis mit der Aneinanderreihung von kreativen Übungen zufrieden gibt, und eine Tendenz zu erlebnisaktivierenden Vorgehensweisen zu erkennen ist.

eLearning im Sportstudium

In der gesamten Hochschullandschaft begleiten eLearning-Szenarien organisatorische Erneuerungsprozesse und stellen damit ein vielversprechendes Instrument zur Unterstützung und Verbesserung der klassischen Präsenzlehre dar. Davon ausgehend wurde von 2010 bis 2011 das Kasseler Sportspiel-Modell um die integrative Vermittlung der Einkontakt-Rückschlagspiele erweitert (Heyer, Albert, Scheid & Blömeke-Rumpf, 2011) und in einen modularisierten eLearning-Content, bestehend aus insgesamt 4 Modulen (17 Lernkurse, 171 Kursseiten, 73 Grafiken, 73 Videos, 38 Lernkontrollfragen), eingebunden. Dieser Content wurde im Rahmen einer Evaluationsstudie in Blended Learning Seminaren, welche die didaktischen Vorteile von Online- und Präsenzphasen zu einer Seminarform vereinen (Treumann, Ganguin & Arens, 2012), vergleichend zur klassischen Präsenzlehre im Sportstudium betrachtet. Die Studie gliedert sich in insgesamt drei Phasen: 1.) Pilotstudie am IfSS in Kassel (WS 2011/12; N=17, Lehramt), 2.) Hauptuntersuchung I am IfSS in Kassel (SS 2012; N=67, Lehramt) und 3.) Hauptuntersuchung II am IfS in Frankfurt a. M. (WS 2012/13; N=112, BA). Mittels varianzanalytischer Untersuchungsverfahren erfasst die Studie auf drei unterschiedlichen Qualitätsebenen folgende Aspekte der Lehr-Lernforschung: 1.) Ebene der Inputqualität: Bewertung der Seminarform (BS), 2.) Ebene der Prozessqualität: Motivation (SELLMO-ST), Lernstrategien (LIST) und computerbezogene Einstellung (FIDEC), 3.) Ebene der Outcomequalität: Lernleistung (Abschlusstest und Transferaufgabe). In der vergleichenden Betrachtung der beiden Hauptuntersuchungen erfolgt eine Gegenüberstellung von je einem Präsenzseminar zu zwei unterschiedlichen Varianten von Blended Learning Seminaren (BL-1, BL-2). Während der Online-Phasen bearbeiten die Sportstudierenden in BL-1 die Module in Lerngruppen. Die Teilnehmer in BL-2 führen in diesen Phasen zusätzlich persönliche Lerntagebücher. Dies soll zu einer vergleichsweise intensiveren Auseinandersetzung mit den Inhalten der Lernkurse sowie dem eigenen Lernprozess auf kognitiver und metakognitiver Ebene anregen (Hübner, Nückles & Renkl, 2007) und folglich zu besseren Ergebnissen auf den drei Qualitätsebenen führen. Die Ergebnisse der beiden Hauptuntersuchungen zeigen in der direkten, standortbezogenen Gegenüberstellung aller drei Seminarformen überwiegend keine statistisch signifikanten Unterschiede. Der erwartete positive Effekt durch die Einführung des Lerntagebuchs bleibt ebenfalls aus. Im standortübergreifenden Vergleich der Blended-Learning-Seminare ist bemerkenswert, dass die Probanden aus Frankfurt gegenüber ihrer Seminarform eine tendenziell kritischere Haltung einnehmen, was möglicherweise mit den vorherrschenden, unterschiedlichen Studiengängen – Lehramt und BA – korrespondiert. Zusammenfassend lässt sich somit für den untersuchten Bereich der Rückschlagspielvermittlung festhalten, dass Blended-Learning-Seminare eine qualitativ gleichwertige Alternative zur klassischen Präsenzlehre im Sportstudium darstellen.

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.