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    <title>OPUS 4 Latest Documents RSS Feed</title>
    <description>Latest documents</description>
    <link>http://publikationen.stub.uni-frankfurt.de/index/index/</link>
    <pubDate>Wed, 27 Mar 2013 15:15:06 +0100</pubDate>
    <lastBuildDate>Wed, 27 Mar 2013 15:15:06 +0100</lastBuildDate>
    <item>
      <title>On-line reconstruction algorithms for the CBM and ALICE experiments</title>
      <link>http://publikationen.stub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/29538</link>
      <description>This thesis presents various algorithms which have been developed for on-line event reconstruction in the CBM experiment at GSI, Darmstadt and the ALICE experiment at CERN, Geneve. Despite the fact that the experiments are different — CBM is a fixed target experiment with forward geometry, while ALICE has a typical collider geometry — they share common aspects when reconstruction is concerned.&#13;
The thesis describes:&#13;
— general modifications to the Kalman filter method, which allows one to accelerate, to improve, and to simplify existing fit algorithms;&#13;
— developed algorithms for track fit in CBM and ALICE experiment, including a new method for track extrapolation in non-homogeneous magnetic field.&#13;
— developed algorithms for primary and secondary vertex fit in the both experiments. In particular, a new method of reconstruction of decayed particles is presented.&#13;
— developed parallel algorithm for the on-line tracking in the CBM experiment.&#13;
— developed parallel algorithm for the on-line tracking in High Level Trigger of the ALICE experiment.&#13;
— the realisation of the track finders on modern hardware, such as SIMD CPU registers and GPU accelerators.&#13;
All the presented methods have been developed by or with the direct participation of the author.</description>
      <author>Sergey Gorbunov</author>
      <category>doctoralthesis</category>
      <guid>http://publikationen.stub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/29538</guid>
      <pubDate>Wed, 27 Mar 2013 15:15:06 +0100</pubDate>
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      <title>Lean Media Production : Konzept und Unterstützung durch das Autorensystem LernBar</title>
      <link>http://publikationen.stub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/29053</link>
      <description>In der modernen Hochschullehre haben sich eLearning-Elemente als ein Teil des&#13;
Lehrrepertoires etabliert. Der Einsatz interaktiver webbasierter Selbstlernmodule&#13;
(Web Based Trainings (WBT)) ist dabei eine Option. Hochschulen und Unternehmen&#13;
versprechen sich dadurch neue Möglichkeiten des Lehrens und Lernens, um z. B.&#13;
einen Ausgleich heterogener Vorerfahrungen sowie eine stärkere aktive Beteiligung&#13;
der Lernenden zu bewirken. Damit die Erstellung und Strukturierung dieser Inhalte&#13;
mit möglichst geringem Aufwand erfolgen kann, bieten Autorensysteme Unterstützung.&#13;
Zu den Grundfunktionen von Autorensystemen gehören unter anderem,&#13;
das Einbinden gebräuchlicher Medienformate, die einfache Erstellung von Fragen&#13;
sowie verschiedene Auswertungs- und Feedbackmöglichkeiten. Obwohl Autorensysteme&#13;
schon vor vielen Jahren ihre erste praktische Anwendung fanden, gibt es nach&#13;
wie vor Schwachstellen, die sich auf den gesamten Erstellungsprozess wie auch auf&#13;
einzelne Funktionen beziehen. Im Detail wird bemängelt, dass die Werkzeuge zu&#13;
komplex und unflexibel sind. Darüber hinaus fehlt häufig eine zufriedenstellende&#13;
Verknüpfung der vielen Werkzeuge entlang der Prozesskette zu einer Gesamtlösung.&#13;
Des Weiteren wird die Konzentration auf die Produktionsphase kritisiert, wodurch&#13;
andere wichtige Prozesse in den Hintergrund treten bzw. außer Acht gelassen werden.&#13;
Im Rahmen der Zusammenarbeit mit einem Automobilhersteller, für den die erste&#13;
Version des Autorensystems LernBar weiterentwickelt wurde, spielte der Begriff&#13;
„Lean Production“ inhaltlich in der Umsetzung der WBTs eine wesentliche Rolle.&#13;
Die Lean Production, die über viele Jahre für die Automobilindustrie entwickelt,&#13;
verbessert und angepasst wurde, liefert Optimierungsansätze für den Produktionsbereich.&#13;
Ein wirtschaftlicher Nutzen des Lean-Ansatzes wird auch in anderen Bereichen&#13;
gesehen wie z. B. in der Softwareentwicklung („Lean Software Development“)&#13;
oder im Management („Lean Management“). Dabei bietet die Wertschöpfungsorientierung&#13;
Lösungen für die widersprüchlichen Ziele mehr Leistungen zu geringeren&#13;
Kosten, schneller und in höherer Qualität zugleich zu liefern. Aus der Grundidee der&#13;
Lean Production entwickelte sich vorliegendes Dissertationsthema in Bezug darauf,&#13;
inwiefern sich diese Prinzipien auf den WBT-Produktionsprozess übertragen lassen&#13;
und die LernBar (das hierfür weiterentwickelnde Autorensystem) dabei Unterstützung&#13;
bieten kann.&#13;
Zunächst wurde analysiert, welche Werkzeuge und Hilfestellungen benötigt werden,&#13;
um unter dem Aspekt der Lean Production WBTs im universitären Umfeld erstellen&#13;
zu können. In diesem Zusammenhang wurden Merkmale einer „Lean Media Production“&#13;
definiert sowie konzeptionell und technisch umgesetzt. Zur Verbesserung der Prozesse flossen Ergebnisse aus empirischer und praktischer Forschung ein. Im Vergleich&#13;
zu anderen Entwicklungen bei denen häufig das Hauptziel eine umfangreiche&#13;
Funktionalität ist, werden u.a. folgende übertragbare Ziele bei der Umsetzung verfolgt:&#13;
Verschwendung vermeiden, eine starke Einbeziehung der Kunden, Werkzeuge&#13;
die nahtlos ineinandergreifen, eine hohe Flexibilität und eine stetige Qualitätsverbesserung.&#13;
Zur Erreichung dieser Zielsetzungen wurden alle Prozesse kontinuierlich&#13;
verbessert, sich auf das Wesentliche und die Wertschöpfung konzentriert sowie überflüssige&#13;
Schritte eliminiert. Demnach ist unter dem Begriff „Lean Media Production“&#13;
ein skalierbarer, effizienter und effektiver Produktionsprozess zu verstehen, in dem&#13;
alle Werkzeuge ineinandergreifen.&#13;
Die Realisierung der „Lean Media Production“ erfolgte anhand des Autorensystems&#13;
LernBar, wobei die typischen Softwareentwicklungsphasen Entwurf, Implementierung&#13;
und Evaluierung mehrfach durchlaufen wurden. Ausschlaggebend dabei war,&#13;
dass der „Lean“-Aspekt berücksichtigt wurde und dies somit eine neue Vorgehensweise&#13;
bei der Umsetzung eines Autorensystems darstellt. Im Verlauf der Entwicklungen&#13;
ergaben sich, durch eine formative Evaluation, den Einsatz in Projekten und&#13;
eine empirische Begleitforschung, neue Anforderungen an das System. Ein Vergleich&#13;
der zwei Produktionssysteme, Automobil vs. WBT-Produktion, zeigt und bestätigt&#13;
die Erwartung, dass nicht alle Prinzipien der Lean Production übertragbar sind.&#13;
Dennoch war diese Untersuchung notwendig, da sie Denkanstöße zur Entwicklung&#13;
und Optimierung des Erstellungsprozesses eines WBTs gab. Auch die Ergebnisse der&#13;
abschließenden Online-Befragung ergaben, dass die Ziele der Arbeit erreicht wurden,&#13;
dass aber weiterer Optimierungsbedarf besteht. Die LernBar Release 3 bietet für alle&#13;
Produktionsphasen Werkzeuge an, durch die eine effektive und effiziente Erstellung&#13;
von WBTs von der Idee bis zur Distribution möglich ist.&#13;
Stand noch vor fünf Jahren zu Beginn dieser Arbeit das Endprodukt bei der LernBar&#13;
Entwicklung im Vordergrund, verlagerte sich durch den Einfluss dieser Dissertation&#13;
der Schwerpunkt auf den gesamten Produktionsprozess. Unter Berücksichtigung der&#13;
in diesem Zusammenhang entwickelten Prinzipien einer „Lean Media Production“,&#13;
nehmen bspw. die Wirtschaftlichkeit und die starke Kundenorientierung während&#13;
des Produktionsprozesses einen wichtigen Stellenwert ein. Dieser Ansatz ist eine&#13;
neue Vorgehensweise im Bereich der Entwicklung von Autorensystemen, der seine&#13;
Anerkennung und Professionalität durch die Ergebnisse des selbstentwickelten Evaluationsbogens&#13;
sowie dem stetig wachsenden Einsatz in Schulen, Hochschulen und&#13;
Unternehmen belegen kann.&#13;
In weiteren Forschungsarbeiten ist zu untersuchen, welche Lean Production Prinzipien&#13;
zu verwenden oder anzupassen sind, wenn z. B. in größeren Teams oder mobil&#13;
produziert wird. Des Weiteren sollte überprüft werden, inwieweit die Lernenden mit&#13;
dem Endprodukt zufrieden sind und in ihrem Lernprozess unterstützt werden. Durch&#13;
diese Forschungsarbeit wurde ein Beitrag dazu geleistet, die Lehre und Ausbildung&#13;
zu optimieren, indem die Autoren/Lehrende in der Erstellung ihrer digitalen Lerninhalte&#13;
im gesamten Prozess von aufeinander abgestimmten Werkzeugen unterstützt&#13;
werden.</description>
      <author>Sarah Voß-Nakkour</author>
      <category>doctoralthesis</category>
      <guid>http://publikationen.stub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/29053</guid>
      <pubDate>Wed, 06 Mar 2013 09:41:15 +0100</pubDate>
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