RM in der Produktentwicklung – Modelle und Strategien

RM-Verfahren transformieren die Produktentwicklung. Noch ist dies ein zartes Pflänzchen, doch allerorten macht man sich Gedanken wie es zur Blüte zu treiben ist. Dieses Pflänzchen bietet Chancen gerade für Designer, Nischenanbieter und Mittelständler. Wer seinen Markt kennt, kann mit RM schneller, schlanker und vernetzter handeln und mit individuellen Lösungen Massenanbietern entgegentreten – oder diese ergänzen.

Mobile Learning – Begriff, Modelle, Forschung

Der vorliegende Übersichtsartikel betrachtet Mobile Learning aus einer pädagogisch-psychologischen und didaktischen Perspektive. Mobile Learning (M-Learning), das seit Mitte der 1990er in unterschiedlichsten Kontexten Einzug in den Bildungssektor hielt, ist ein dynamisches und interdisziplinäres Feld. Dynamisch, weil M-Learning durch die rasche Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie, wie kaum ein anderes Forschungsfeld, einem derart großen Wandel unterworfen ist. Interdisziplinär, weil durch das Zusammentreffen von mobiler Technik und Lernen auch unterschiedliche Fachdisziplinen betroffen sind. Die verschiedenen Sichtweisen und auch die Komplexität des Feldes haben dazu geführt, dass bis heute keine einheitliche Definition des Begriffs besteht. Ziel dieses Übersichtsartikels ist es, den aktuellen Forschungsstand aus didaktischer und pädagogisch-psychologischer Sicht aufzuzeigen. Dazu werden zunächst wichtige Komponenten des M-Learning-Begriffs herausgearbeitet und daran anschließend didaktisch bedeutsame theoretische Ansätze und Modelle vorgestellt sowie kritisch betrachtet. Basierend auf dieser theoretischen Ausgangslage wird dann ein Rahmen gezeichnet, der verdeutlichen soll, wo empirische Forschung aus didaktischer und pädagogisch-psychologischer Sicht ansetzen kann. Entsprechende empirische Studien werden ebenfalls vorgestellt, um einen Eindruck des aktuellen empirischen Forschungsstandes zu geben. Dies alles soll als Ausgangspunkt für den zukünftigen Forschungsbedarf dienen.

Stochastische Modelle der aktuariellen Risikotheorie. Eine mathematische Einführung

Stochastische Modelle sind bei der Bewertung von Schadensbeträgen für Versicherungen von besonderer Bedeutung. Das Buch gibt eine Einführung in die dabei verwendeten Modelle für kleine und große Schadensbeträge wie auch in die stochastische Prozesse der aktuariellen Risikotheorie (Zählprozesse und Poisson-Prozess). Zentrales Thema ist die Analyse der Ruinwahrscheinlichkeit, wobei exakte Berechnungsmethoden, asymptotische Approximationen und numerische Algorithmen wie Monte Carlo-Simulation und schnelle Fourier-Transformation vorgestellt werden. Ein Appendix mit wichtigen Resultaten der Wahrscheinlichkeitstheorie erleichtert die Lektüre dieses Buches.

Modelle sozialer Evolution

Der Begriff der Evolution ist nicht nur den Naturwissenschaften, sondern auch den Sozial- und Geisteswissenschaften vertraut. Die Konzepte der Variation und der Selektion spielen hier eine Schlüsselrolle. An die Stelle der biologischen Vererbung tritt die Imitation erfolgreicher Vorbilder: Soziale Normen und Institutionen beispielsweise, die erfolgreich zur Lösung von Konflikten beigetragen haben, werden mit höherer Wahrscheinlichkeit kopiert als relativ erfolglose Vorbilder. Treten im Zuge dieses Prozesses Kopierfehler auf oder werden rational geplante Veränderungen vorgenommen, können neue Formen entstehen, die möglicherweise erfolgreicher sind als das Original. Diese Ideen können durch mathematische Formalisierung präzisiert und zugespitzt werden. Die vorliegende Aufsatzsammlung vermittelt ein Bild davon. Die Autoren setzen sich mit spieltheoretischen Modellen, Simulationsmodellen und anderen Methoden der Formalisierung auseinander und beziehen diese auf so unterschiedliche Themenbereiche wie die Entwicklung von Kooperation und Vertrauen, die Evolution von Fairnessnormen, auf wissenschaftlichen Wettbewerb, Gruppenprozesse und die Arbeitsteilung in der Familie.

Propagation of U235-238, Pu239 and STL Nuclear Data Uncertainties for PWR core analysis

An uncertainty propagation methodology based on Monte Carlo method is applied to PWR nuclear design analysis to assess the impact of nuclear data uncertainties in 235,238 U, 239 Pu and Scattering Thermal Library for Hydrogen in water. This uncertainty analysis is compared with the design and acceptance criteria to assure the adequacy of bounding estimates in safety margins.