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Mit dem International Mystery Matching (IMM) wurde im International Office der Hochschule Reutlingen (HSRT) eine digital gestützte Möglichkeit geschaffen, neue Mitstudierende oder Kolleginnen und Kollegen in der Pause kennenzulernen. Der vorliegende Beitrag stellt die Einführung und Umsetzung dieses innovativen Angebots zur Vernetzung internationaler und deutscher Studierender sowie von Mitarbeitenden im Hochschulkontext vor. Dabei wird zunächst die Herausforderung der sozialen Integration der internationalen Studierenden erläutert, um anschließend genauer auf das Vorgehen bei der Einführung sowie der Umsetzung des IMM an der HSRT als Lösungsmöglichkeit einzugehen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Feedback der Studierenden sowie den bisherigen praktischen Erfahrungen mit dem Angebot. Die Ergebnisse einer eigenen Befragung sowie der DAAD-Mobilitätsstudie (BintHo) bestätigen den Bedarf der Zielgruppe an einer besseren Integration im Zusammenhang mit dem Studium an der HSRT.
All around the world, there are numerous academic competitions (e.g., “Academic Olympiads”) and corresponding training courses to foster students’ competences and motivation. But do students’ competences and motivation really benefit from such courses? We developed and evaluated a course that was designed to prepare third and fourth graders to participate in the German Mathematical Olympiad. Its effectiveness was evaluated in a quasi-experimental pre- and posttest design (N = 201 students). Significant positive effects of the training were found for performance in the academic competition (for both third and fourth graders) as well as mathematical competences as measured with a curriculum-oriented test (for fourth graders only). Differential effects across grade levels (with more pronounced positive effects in fourth-grade students) were observed for students’ math self-concept and task-specific interest in mathematics, pointing to possible social comparison effects.
Die Gestaltung von Lernumgebungen, die unterschiedliche Lernpotenziale fordern und fördern, ist eine Kernaufgabe schulischer Bildungsprozesse. Die Frage, welche Gestaltungselemente einer Lernumgebung sich für welche Lernenden unter welchen Bedingungen als wirksam erwiesen und wie eine Implementation dieser Elemente in die Praxis gelingen kann, ist dabei von hoher Bedeutung. Ausgehend von Enrichment-Konzepten und -Materialien, die sich bisher im Rahmen eines Begabtenförderungsprogramms für Dritt- und Viertklässler als wirksam erwiesen haben, entstehen in LemaS-Teilprojekt 7 „ENRICHMINT“ Unterrichtsmaterialien, die auch im Regelweise des Teilprojekts nach dem sogenannten Design-Based Implementation Research vorgestellt und ein erstes Fazit gezogen. Außerdem werden die grundlegenden Konzepte der Unterrichtsmaterialien für den Mathematik-, Sach-, und Deutschunterricht vorgestellt und die nächsten Schritte der Arbeit des Teilprojekts skizziert.
Das vorliegende Kapitel umreißt die aktuellen empirischen Forschungsfelder der Erwachsenenbildung/Weiterbildung. Diese beschäftigt sich seit ihren Anfängen in den 1960er-Jahren mit Teilnehmenden und mit Lehr- und Lern-Prozessen und wird seither sowohl hinsichtlich ihrer Theoriegrundlegung als auch ihrer Gegenstände weiterentwickelt und ausdifferenziert. Die verschiedenen Theorieperspektiven werden für die empirische Untersuchung ausdifferenzierter Gegenstandsbereiche herangezogen. Zentrale Erkenntnisse der aktuellen empirischen Forschung ermöglichen nicht nur Wissen über die Teilnehmenden, sondern auch über das Lernen Erwachsener, über Programme und Angebote, Institutionen und Organisationen sowie deren Einbettung in staatliche und gesellschaftliche Systeme und bildungspolitische Entscheidungen.
We address the problem of 3D face recognition based on either 3D sensor data, or on a 3D face reconstructed from a 2D face image. We focus on 3D shape representation in terms of a mesh of surface normal vectors. The first contribution of this work is an evaluation of eight different 3D face representations and their multiple combinations. An important contribution of the study is the proposed implementation, which allows these representations to be computed directly from 3D meshes, instead of point clouds. This enhances their computational efficiency. Motivated by the results of the comparative evaluation, we propose a 3D face shape descriptor, named Evolutional Normal Maps, that assimilates and optimises a subset of six of these approaches. The proposed shape descriptor can be modified and tuned to suit different tasks. It is used as input for a deep convolutional network for 3D face recognition. An extensive experimental evaluation using the Bosphorus 3D Face, CASIA 3D Face and JNU-3D Face datasets shows that, compared to the state of the art methods, the proposed approach is better in terms of both computational cost and recognition accuracy.