Gewerbeaufsicht im 21. Jahrhundert.

Während zum Genehmigungsrecht zahlreiche Abhandlungen in der juristischen Literatur und eine große Zahl von Urteilen veröffentlicht sind, hält sich die Forschung und praktische Behandlung zum Aufsichtsrecht in Grenzen. Diese Arbeit vertieft das Verständnis, für die spezifische Verknüpfung und gegenseitige Abhängigkeit der Eröffnungskontrollen und der begleitenden Kontrollen im deutschen Arbeits-, Umwelt- und Verbraucherschutzrecht. Zentraler Punkt dieser Arbeit ist die Entwicklung von Grundlinien der begleitenden Aufsicht im Gewerbeaufsichtsrecht. Dazu ist es erforderlich die verschiedenen Randbedingungen gewerbeaufsichtlichen Handelns in den Blick zu nehmen. Es ist ein Blick auf die zu erwartende Ausbildung eines neuen Rationalitätstyps der gesellschaftlichen Entwicklung (2.), auf die Typisierung von Staats-, Gewerbe- und Wirtschaftsaufsicht und deren spezifischen Handlungsmustern, den festgestellten Defiziten des Aufsichtsrechts und des Aufsichtshandelns der begleitenden Kontrollen und den festgestellten tatsächlichen Wirkungen des Aufsichtssystems (3.) zu werfen. Weitere Einflüsse auf das Aufsichtsmodell der Zukunft kommen aus der erwarteten und wünschenswerten Entwicklung des Genehmigungsrechts (4.), der Art und Weise wie die begleitende Aufsicht gehandhabt werden kann und soll (5.) und den Privatisierungstypen und deren verfassungsrechtlichen Grenzen (6.). Die Arbeit schließt mit der Formulierung eines Zukunftsmodells, dass die Gewichte zwischen der Eröffnungs- und der begleitender Kontrolle, sowie das Verhältnis zwischen Staat, Privaten Dritten und Unternehmen, neu ordnet. Insgesamt wird in dieser Arbeit für ein Aufsichtsmodell plädiert, indem der Staat stärker in die Verantwortung für eine risikoorientierte begleitende Aufsicht genommen wird. Maßstäbe für die Risikoregelung sind künftig komplett vom Staat aufzustellen. Staatliche Aufsicht kann sich zukünftig auf Rahmenregelungen und Rahmenprüfungen bei den risikoreichsten Anlagen, Tätigkeiten und Produkten beschränken. Private Dritte können die Detailermittlungen und Freigaben bearbeiten. Private Sachverständige können künftig die Hauptlast detaillierter und zeitintensiver Kontrolltätigkeiten bei Anlagen, Tätigkeiten und Produkten mit mittlerem Risiko übernehmen. Anlagen, Tätigkeiten und Produkte mit geringem Risiko können der Eigenüberwachung überlassen werden. Im Gegenzug muss der Staat in deutlich stärkeren Maß die Aufsicht über die Kontrolleure anhand einheitlicher Maßstäbe organisieren und durchführen. Die Anforderungen an die Kontrolleure müssen künftig allgemein, sowohl für die externen Kontrollpersonen als auch für die internen Aufsichtspersonen, gelten und überprüft werden.

Biohöfe als Ausgangspunkte informeller Lernprozesse

Die Arbeit befasst sich mit der Frage nach dem Einfluss von Biohöfen auf die Menschen, die in ihrem Umfeld leben. Sie bietet Einblicke in die Zusammenhänge, in denen Nachbarn, Kollegen, Freunde oder Kunden einen Biohof gezielt oder eher zufällig nutzen, um hier informell Erfahrungen zu sammeln, die zu nachhaltigen Lebennstilen und Wirtschaftsweisen beitragen können. Im Rahmen von sechs Fallstudien wurden hierfür ökologisch wirtschaftende Landwirtschaftsbetriebe in Brandenburg im Hinblick auf die informelle Vermittlung von Wissen und Erfahrungen qualitativ untersucht. Mit Hilfe der Grounded Theory wird die Entstehung von informellen Lernprozessen im sozialen Umfeld der Höfe rekonstruiert. Neben dem empirischen Ausgangsmaterial erwiesen sich die handlungstheoretischen Konstrukte Lebenswelt, Habitus, Lebensstil und Lebensführung als hilfreicher Interpretationshintergrund. Mit diesen theoretischen Ansätzen werden die soziokulturellen Einflussfaktoren für Erfahren, Lernen und Vermitteln betont. Informelles Lernen wird so als ein sozial eingebetteter Prozess verstanden. Aus dieser, weniger subjektorientierten Perspektive treten dann Faktoren wie z.B. die Atmosphäre der Beziehung zwischen einer Person und dem Biohof, die sinnliche Wahrnehmung und die Art der Kommunikation in das Blickfeld der Analyse. In der Untersuchung wird eine Vielzahl von Verhaltensänderungen, Denkanstößen und Anregungen benannt, die im Zusammenhang mit den untersuchten Biohöfen geschildert wurden und die im Hinblick auf eine nachhaltige Entwicklung als förderlich eingeschätzt werden. Sie basieren, so der Ansatz der Arbeit, auf informellen Lernprozessen. Das zentrale Ergebnis der Fallanalysen ist eine strukturierte Zusammenstellung der im Untersuchungskontext relevanten Einflussfaktoren für erfolgreiches informelles Lernen. Als wesentliche erscheinen hierbei insbesondere zwei Variablen: zum einen hat sich das „wohlwollende Interesse“ als förderlich für das Zustandekommen und den Verlauf von informellen Lernprozessen herausgestellt. Mit diesem Begriff wird eine Einstellung dem Biohof gegenüber beschrieben, die ein Wohlgesonnensein, das Vertrauen und die Neugierde am Hof beinhaltet. Zum anderen scheint die „Erlebbarkeit“ der Angebote zur Wissensvermittlung für das informelle, habitus- und lebensstilbezogene Lernen bedeutsam zu sein. Ergänzend zu dem auf die lernenden Subjekte gerichteten Fokus wurden in der Forschungsarbeit auch Beweggründe der Betriebsleiter, für die jeweils praktizierte Wissens- und Erfahrungsvermittlung herausgearbeitet. Die Betrachtung wird durch die Zusammenstellung von Schwierigkeiten und Hindernissen abgerundet, die dem informellen Lernen vom Biohof entgegen stehen können. Ausgehend von den fallbezogenen Ergebnissen liefert die Arbeit damit eine Grundlage, um über die Bedeutung von Lernfeldern, die durch Biolandwirte, aber auch andere Akteursgruppen bereit gestellt werden, nachzudenken und um ihre gesellschaftliche Relevanz zu diskutieren.

Mobiles Lernen

In ihrer Arbeit "Mobiles Lernen. Analyse des Wissenschaftsprozesses der britischen und deutschsprachigen medienpädagogischen und erziehungswissenschaftlichen Mobile-Learning-Diskussion." zeichnet Judith Seipold die Phasen und Entwicklungslinien der bisherigen und naturwüchsigen Diskussion um das Mobile Lernen nach. Dabei eröffnet sie mit ihrer Analyse des vornehmlich britischen Wissenschaftsprozesses des Mobilen Lernens ab Beginn des 21. Jahrhunderts den Blick auf die Struktur der medienpädagogischen und erziehungswissenschaftlichen Mobile-Learning-Diskussion, auf deren Kontexte, Bezugspunkte, Perspektiven und theoretische Schwerpunkte, aber auch Erfolge und Problembereiche in der praktischen Umsetzung des Lernens mit Mobiltechnologien in formalisierten Lernkontexten wie dem des Schulunterrichts. Auf diese Weise liefert die Autorin eine Systematik, die nicht nur die britische Diskussion für die deutschsprachige Medienpädagogik verfügbar macht, sondern auch eine neue und systematisch begründete Reflexionsebene für eine aktuelle medienpädagogische Entwicklung – das Mobile Lernen – bildet. Zunächst widmet sich die Autorin der Analyse des Wissenschaftsprozesses der bisherigen britischen und teils auch der deutschsprachigen Mobile-Learning-Diskussion. Um diesen Prozess in seiner Struktur greifbar zu machen, skizziert sie die Bezugsdisziplinen, aus denen die medienpädagogische und erziehungswissenschaftliche Mobile-Learning-Forschung schöpft, arbeitet die Legitimationsbasis auf, auf die sich Mobiles Lernen stützt, zeichnet die historische Entwicklung der Diskussion nach, die sowohl Alltagsnutzung von Mobiltechnologien als auch den Fachdiskurs einschließt, und erläutert innerhalb ihres Modells der Phasen und Entwicklungslinien Mobilen Lernens Theorien, Konzepte und Modelle, die in der Mobile-Learning-Community als zentral für Analyse und Planung Mobilen Lernens erachtet werden. Konzepte und Modelle, die in der Mobile-Learning-Diskussion die Rolle der Lernenden in das Zentrum der Betrachtungen rücken und eine explizite Handlungsorientierung unterstützen, sind Kernbereich des theoriebasierten Teils der Arbeit. Überlegungen zu einer „Sozio-kulturellen Ökologie Mobilen Lernens“, zu „user-generated contexts“ und zu einer „kulturökologisch informierten Didaktik des Mobilen Lernens“ sind dabei sowohl reflektierende Einordnung aktueller Konzepte und Modelle als auch theoretische und konzeptionelle Basis für die praktische Umsetzung Mobilen Lernens. Um die Rolle der Handlungskompetenzen, kulturellen Praktiken und Strukturen der Lerner bei der Nutzung von Mobiltechnologien für Lernen analytisch zu fassen, finden im Praxis-Kapitel Planungs- und Analyseschemata unter Rückgriff auf Beispiele aus der Praxisforschung und der Implementierung mobilen Lernens in den Schulunterricht Anwendung. Ihre Erörterungen rahmt die Autorin abschließend kritisch und weist zum einen auf bildungspolitische, strukturelle und handlungspraktische Implikationen hin, die sich aus der Mobile-Learning-Diskussion ergeben; zum anderen lenkt sie das Augenmerk auf Gegensätze und Dialektiken des Mobilen Lernens, die sich im Spannungsfeld zwischen alltäglicher mobiler Mediennutzung und der teils theoretisch informierten schulischen Verwendung von Mobiltechnologien zum Lernen entfalten. Sie gilt es, im weiteren Verlauf der Diskussion zu hinterfragen und aufzulösen.

Using Analogy to Acquire Commonsense Knowledge from Human Contributors

The goal of the work reported here is to capture the commonsense knowledge of non-expert human contributors. Achieving this goal will enable more intelligent human-computer interfaces and pave the way for computers to reason about our world. In the domain of natural language processing, it will provide the world knowledge much needed for semantic processing of natural language. To acquire knowledge from contributors not trained in knowledge engineering, I take the following four steps: (i) develop a knowledge representation (KR) model for simple assertions in natural language, (ii) introduce cumulative analogy, a class of nearest-neighbor based analogical reasoning algorithms over this representation, (iii) argue that cumulative analogy is well suited for knowledge acquisition (KA) based on a theoretical analysis of effectiveness of KA with this approach, and (iv) test the KR model and the effectiveness of the cumulative analogy algorithms empirically. To investigate effectiveness of cumulative analogy for KA empirically, Learner, an open source system for KA by cumulative analogy has been implemented, deployed, and evaluated. (The site "1001 Questions," is available at http://teach-computers.org/learner.html). Learner acquires assertion-level knowledge by constructing shallow semantic analogies between a KA topic and its nearest neighbors and posing these analogies as natural language questions to human contributors. Suppose, for example, that based on the knowledge about "newspapers" already present in the knowledge base, Learner judges "newspaper" to be similar to "book" and "magazine." Further suppose that assertions "books contain information" and "magazines contain information" are also already in the knowledge base. Then Learner will use cumulative analogy from the similar topics to ask humans whether "newspapers contain information." Because similarity between topics is computed based on what is already known about them, Learner exhibits bootstrapping behavior --- the quality of its questions improves as it gathers more knowledge. By summing evidence for and against posing any given question, Learner also exhibits noise tolerance, limiting the effect of incorrect similarities. The KA power of shallow semantic analogy from nearest neighbors is one of the main findings of this thesis. I perform an analysis of commonsense knowledge collected by another research effort that did not rely on analogical reasoning and demonstrate that indeed there is sufficient amount of correlation in the knowledge base to motivate using cumulative analogy from nearest neighbors as a KA method. Empirically, evaluating the percentages of questions answered affirmatively, negatively and judged to be nonsensical in the cumulative analogy case compares favorably with the baseline, no-similarity case that relies on random objects rather than nearest neighbors. Of the questions generated by cumulative analogy, contributors answered 45% affirmatively, 28% negatively and marked 13% as nonsensical; in the control, no-similarity case 8% of questions were answered affirmatively, 60% negatively and 26% were marked as nonsensical.

Online Learning of Non-stationary Sequences

We consider an online learning scenario in which the learner can make predictions on the basis of a fixed set of experts. The performance of each expert may change over time in a manner unknown to the learner. We formulate a class of universal learning algorithms for this problem by expressing them as simple Bayesian algorithms operating on models analogous to Hidden Markov Models (HMMs). We derive a new performance bound for such algorithms which is considerably simpler than existing bounds. The bound provides the basis for learning the rate at which the identity of the optimal expert switches over time. We find an analytic expression for the a priori resolution at which we need to learn the rate parameter. We extend our scalar switching-rate result to models of the switching-rate that are governed by a matrix of parameters, i.e. arbitrary homogeneous HMMs. We apply and examine our algorithm in the context of the problem of energy management in wireless networks. We analyze the new results in the framework of Information Theory.

Learning Commonsense Categorical Knowledge in a Thread Memory System

If we are to understand how we can build machines capable of broad purpose learning and reasoning, we must first aim to build systems that can represent, acquire, and reason about the kinds of commonsense knowledge that we humans have about the world. This endeavor suggests steps such as identifying the kinds of knowledge people commonly have about the world, constructing suitable knowledge representations, and exploring the mechanisms that people use to make judgments about the everyday world. In this work, I contribute to these goals by proposing an architecture for a system that can learn commonsense knowledge about the properties and behavior of objects in the world. The architecture described here augments previous machine learning systems in four ways: (1) it relies on a seven dimensional notion of context, built from information recently given to the system, to learn and reason about objects' properties; (2) it has multiple methods that it can use to reason about objects, so that when one method fails, it can fall back on others; (3) it illustrates the usefulness of reasoning about objects by thinking about their similarity to other, better known objects, and by inferring properties of objects from the categories that they belong to; and (4) it represents an attempt to build an autonomous learner and reasoner, that sets its own goals for learning about the world and deduces new facts by reflecting on its acquired knowledge. This thesis describes this architecture, as well as a first implementation, that can learn from sentences such as ``A blue bird flew to the tree'' and ``The small bird flew to the cage'' that birds can fly. One of the main contributions of this work lies in suggesting a further set of salient ideas about how we can build broader purpose commonsense artificial learners and reasoners.

Sequential Optimal Recovery: A Paradigm for Active Learning

In most classical frameworks for learning from examples, it is assumed that examples are randomly drawn and presented to the learner. In this paper, we consider the possibility of a more active learner who is allowed to choose his/her own examples. Our investigations are carried out in a function approximation setting. In particular, using arguments from optimal recovery (Micchelli and Rivlin, 1976), we develop an adaptive sampling strategy (equivalent to adaptive approximation) for arbitrary approximation schemes. We provide a general formulation of the problem and show how it can be regarded as sequential optimal recovery. We demonstrate the application of this general formulation to two special cases of functions on the real line 1) monotonically increasing functions and 2) functions with bounded derivative. An extensive investigation of the sample complexity of approximating these functions is conducted yielding both theoretical and empirical results on test functions. Our theoretical results (stated insPAC-style), along with the simulations demonstrate the superiority of our active scheme over both passive learning as well as classical optimal recovery. The analysis of active function approximation is conducted in a worst-case setting, in contrast with other Bayesian paradigms obtained from optimal design (Mackay, 1992).

Software libre y sistemas de información geográfica: conceptos, definiciones y aspectos legales

This article covers some of the principal legal aspects of free and open software applied to Geographic Information Systems. Starting out form basic concepts in FOSS licensing, it aims to deal with questions such as "who is responsible for FOSS projects'", "how are they developed?", "who is the owner of the software?" and discusses the legal issues and problems that may arise during the course of creating, distributing or deploying a FOSS-based GIS

Reference List for UK Computing Law - INFO2009 - 09/10

Reference List for UK Computing Law

Group Poster for UK Computing Law - INFO2009 - 09/10

Group Poster for UK Computing Law

Resource for UK Computing Law - INFO2009 - 09/10

Zip file containing source code and database dump for the resource

Collection for UK Computing Law - INFO2009 - 09/10

Collection of poster, reference list and resource source and database dump

INFO2009 Cwk - Resource - by 'Legal Issues'

A link to our resource about the topic 'Open Source'. The website has information for you to learn about the topic and answer from multiple choice questions.

INFO2009 Cwk - Reference List - by 'Legal Issues'

A list of references that we used to create the resource

INFO2009 Cwk - Poster - by 'Legal Issues'

A poster about our resource on the topic of 'Open Source'