ist im Wintersemester immer donnerstags, von 15:00 bis 16:00 in Zoom: https://th-koeln.zoom.us/j/87549014557.
Bitte melden Sie sich bei mir (heide.faeskorn-woyke(add)dot.th-koeln.de) per Mail an, damit ich Ihnen einen Kenncode schicken kann.
Bereits im Sommer und somit vor der Corona-Pandemie hat das Wissenschaftsministerium Nordrhein-Westfalen die Förderlinie OERContent.NRW zur Erstellung von offenen Lehrinhalten ausgeschrieben. Als eines von 18 Projekten wird nun für zwei Jahre die Entwicklung von Inhalten für die Lehre im Fach Datenbanken in vielfältigen Lernszenarien (EILD) gefördert.
Förderung:
Das Projekt EILD wird gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft und Kunst des Landes Nordrhein-Westfalen und ist ein Kooperationsvorhaben der Digitalen Hochschule DH.NRW.
Die Informatik schafft sich ihre Werkzeuge selbst. So besitzen die Professorinnen und Professoren der Projektpartner jahrelange Erfahrung in der Lehre von Datenbanken mit Lernmanagementsystemen. Etwa 1.000 Studierende der beteiligten Hochschulen können jedes Semester mit Wikis, Blogs, interaktiven Tools und Lehrvideos Kenntnisse erwerben und zur Lösung praktischer Aufgaben zur Konzeptionierung, Erstellung und Programmierung von Datenbanken anwenden. Eine Datenbank mit über tausend Fragen, Antworten und Erklärungen wird zur Klausurvorbereitung benutzt.
Mithilfe der Förderung kann jeder Projektpartner eine wissenschaftliche Mitarbeiterin oder einen wissenschaftlichen Mitarbeiter und Studierende als Hilfskräfte über knapp zwei Jahre finanzieren.
In EILD wird ein Ansatz mit weitgehender Adaptierbarkeit und Wiederverwendbarkeit der Lehrinhalte umgesetzt. Durch eine Trennung von didaktischem Konzept und Anwendungsbereichen der jeweiligen Studiengänge (Wirtschaft, Medizin, Digitale Medien) können Bausteine kleiner Granularität eigenständig genutzt und auf die jeweiligen Kontexte angepasst werden. Die Angabe von Metadaten und Best-Practice Szenarien ermöglicht den Lehrenden die passende Zuordnung der Inhalte. Zur Qualitätssicherung werden die Studierenden in die Evaluation einbezogen.
Die in diesem und den weiteren Projekten der Förderlinie entstehenden Inhalte werden unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 – Teilen und Bearbeiten unter Namensnennung und Weitergabe unter gleichen Bedingungen – durch die Digital Hochschule NRW zur Verfügung gestellt.
Projektpartner:
Birgit Bertelsmeier und Heide Faeskorn-Woyke, TH Köln
Harm Knolle, HS Bonn-Rhein-Sieg
Inga Marina Saatz, FH Dortmund
Thomas C. Rakow, HS Düsseldorf (Projektleitung) und danke für die Bereitstellung des Textes in diesem Beitrag.
KOARCH untersucht und implementiert Methoden des maschinellen Lernens, Condition-Monitoring- und Diagnose-Algorithmen und Optimierungsverfahren. Aktuell werden diese neuen Softwareservices von jedem Partner in Industrie 4.0-Ansätzen unabhängig implementiert. Die Schnittstellen sind proprietär, so dass notwendige Daten, Modelle und Ergebnisse nicht ausgetauscht werden können.Es wird eine Big Dat Archtiuektir erarbeitet, die uner anderem moderne Datenbanktechniologien verwendet und sich auf viele Beispielscenarien verallgemeinern läßt.
KORACH erarbeitet Lösungen für die folgenden Forschungsfragen:
- Ist es möglich, eine Referenzarchitektur im Industrie 4.0-Umfeld für die intelligente Automation zu entwickeln, die auch in den stark verteilten und heterogenen Systemen der Automation funktioniert?
- Wie können Industrie 4.0-kompatible Programme aussehen, die intelligente Softwareservices nutzen? Wie können Ziele deklarativ und geräteunabhängig vorgegeben werden?
- Wie können Gerätehersteller intelligente Softwareservices anderer Entwickler integrieren? Wie kann ein Gerätehersteller automatisch von der Industrie 4.0 Entwicklung profitieren und neue Softwareservices zukaufen?
- Inwieweit ist eine Individualisierung der Referenzarchitektur für einzelne Branchen, spezielle Produktionsumfelder, Ländern und Firmen nötig bzw. möglich?
| Leitung | Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg (OWL) Mehr |
| Institut | inIT – Institut für industrielle Informationstechnik, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe |
| Beteiligte | Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein, IDE+A – Institut für Data Science, Engineering, and Analytics, TH Köln; Prof. Dr. Heide Faeskorn-Woyke, Institut für Informatik, TH Köln |
| Projektpartner | Telekom Innovation Laboratories (T-Labs), Telexiom AG, OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH, Bauhaus Universität Weimar, TU Dortmund |
| Fördermittelgeber | BMBF |
| Laufzeit | 2018-2021 |
| siehe auch | Researchgate |
Die nächsten Datenbankklausuren DBS1 und DBS2 finden im September und im Oktober 2020 in den entsprechenden Prüfungszeiträumen als e-Klausuren statt. Alle weiteren Informationen finden Sie im laufenden ILIAS-Kurs DBS2: https://ilias.th-koeln.de/goto.php?target=crs_1467209&client_id=ILIAS_FH_Koeln, dem Sie auch noch beitreten können bzw. für DBS 1 im Kurs https://ilias.th-koeln.de/goto.php?target=crs_1340197&client_id=ILIAS_FH_Koeln.
Der neue EDB-Trainer für SQL-Anweisungen wurde um eine Komponente erweitert, die dem Benutzer nützliche Hinweise bei Fehlern gibt. Dazu wurden die Fehler über 6 Monate anonym mitprotokolliert um daraus einen Entscheidungsbaum abzuleiten, der eine passendeFehlermeldung generiert. Den Entscheidungsbaum mit Beispielen für jeden Fehlertyp kann man sich hier anschauen: SQL-Fehler_klassifizierung
Auf der DOAG 2019 gab es dazu einen Vortrag mit dem Titel edb2.0: Der smarte PL/SQL und SQL-Trainer. Das neue edb2.0 enthält jetzt auch einen PL/SQL-Trainer, mit dem man neben PL/SQL-Triggern auch Funktionen und Proceduren interaktiv und online erlernen kann.
Der Beitrag „A Decision Tree Approach for the Classification of Mistakes of Students Learning SQL, A case study about SELECT statements“, von Heide Faeskorn-Woyke, Birgit.Bertelsmeier and Jan Strohschein dazu wurde auf der Delfi 2020 angenommen und schon auf Researchgate veröffentlicht.