Diese Forschungsarbeit beschreibt und bewertet beobachtbare Experimentierprozesse hinsichtlich der grundlegenden naturwissenschaftlichen Arbeitsweise „Umgang mit Variablen“, die Gymnasiasten am Ende der Sekundarstufe I bei der Bearbeitung einer offenen Experimentieraufgabe im Physikunterricht zeigen. Dargelegt wird zudem der Nutzen einer differenzierten Begriffsbestimmung für eine zielorientierte und strukturierte Entwicklung von offenen Experimentieraufgaben. In einer empirisch-quantitativen Exploration mit 82 Schülern wird eine offene Aufgabenstellung zum Thema Windenergie eingesetzt, die den Experimentierenden bezüglich der naturwissenschaftlichen Arbeitsweise einen hohen Grad an Entscheidungsmöglichkeiten erlaubt. Die Studie möchte für den Umgang mit Variablen die Wirksamkeit der offenen Experimentieraufgabe aufzeigen und zwar unter der Bedingung, dass Schüler vor der Bearbeitung der offenen Experimentieraufgabe eine vorbereitende bzw. keine vorbereitende Instruktion erhalten. Das Hauptinteresse der vergleichenden Studie liegt bei einem Kontexttransfer, den die Schüler von der vorbereitenden Instruktion auf die offene Experimentieraufgabe leisten müssen, wenn sie a) keinen Wechsel der Experimentierbedingungen und b) einen Wechsel der Experimentierbedingungen vorfinden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Fähigkeit der Probanden mit Variablen umzugehen, durch den Einfluss einer vorbereitenden Instruktion erheblich gesteigert wird. Eine Abhängigkeit vom Grad der Kontextunterschiede zwischen der vorbereitenden Instruktion und der offenen Experimentieraufgabe wird nur gefunden, wenn die Probanden neben den veränderten Kontexten auch veränderte Experimentierbedingungen vorfinden. Die Ergebnisse verleiten für die Vermittlung der naturwissenschaftlichen Arbeitsweise „Umgang mit Variablen“ zu der forschungsbezogenen Aussage: Mehr Offenheit beim Experimentieren wagen! / This research paper describes and rates observable experimental processes secondary school students’ (aged 16) reveal concerning the fundamental scientific method of using variables in open-ended experimental tasks in the physics classroom. In addition, the benefit of a corresponding sophisticated definition will be shown in order to enable a goal-oriented and structured development of open-ended experimental tasks. In an empirical quantitative exploration with 82 school students, an open-ended problem on the topic “wind power” is utilized, allowing a high degree of autonomy in decision-making concerning the scientific method of using variables. The study aims at demonstrating the effectiveness of open-ended experimental tasks depending on whether the students received preparing instruction beforehand. The main interest of the comparative study lies in a transfer of context that students need to perform between the preparing instruction and the open-ended experimental task with or without a shift of experimental conditions. The results show that the students’ ability to use variables is highly enhanced by receiving preparing instructions. Dependence on the degree of context-shift between preparing instruction and open-ended experimental task is only the case when students find beyond shifted contexts altered experimental conditions. Concerning the teaching of the scientific method of using variables, the results lead to a research-related statement: dare to employ more open-ended experiments!

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While semantic web data is machine-understandable and well suited for advanced filtering, in its raw representation it is not conveniently understandable to humans. Therefore, visualization is needed. A core challenge when visualizing the structured but heterogeneous data turned out to be a flexible mapping to Visual Variables. This work deals with a highly flexible, semi-automatic solution with a maximum support of the visualization process, reducing the mapping possibilities to a useful subset. The basis for this is knowledge, concerning metrics and structure of the data on the one hand and available visualization structures, platforms and common graphical facts on the other hand — provided by a novel basic visualization ontology. A declarative, platform-independent mapping vocabulary and a framework was developed, utilizing current standards from the semantic web and the Model-Driven Architecture (MDA). / Während Semantic-Web-Daten maschinenverstehbar und hervorragend filterbar sind, sind sie — in ihrer Rohform — nicht leicht von Menschen verstehbar. Eine Visualisierung der Daten ist deshalb notwendig. Die Kernherausforderung dabei ist eine flexible Abbildung der strukturierten aber heterogenen Daten auf Visuelle Variablen. Diese Arbeit beschreibt eine hochflexible halbautomatische Lösung bei maximaler Unterstützung des Visualisierungsprozesses, welcher die Abbildungsmöglichkeiten, aus denen der Nutzer zu wählen hat, auf eine sinnvolle Teilmenge reduziert. Die Grundlage dafür sind einerseits Metriken und das Wissen über die Struktur der Daten und andererseits das Wissen über verfügbare Visualisierungsstrukturen, -plattformen und bekannte grafische Fakten, welche durch eine neuentwickelte Visualisierungsontologie bereitgestellt werden. Basierend auf Standards des Semantic Webs und der Model-getriebenen Architektur, wurde desweiteren ein deklaratives, plattformunabhängiges Visualisierungsvokabular und -framework entwickelt.

While semantic web data is machine-understandable and well suited for advanced filtering, in its raw representation it is not conveniently understandable to humans. Therefore, visualization is needed. A core challenge when visualizing the structured but heterogeneous data turned out to be a flexible mapping to Visual Variables. This work deals with a highly flexible, semi-automatic solution with a maximum support of the visualization process, reducing the mapping possibilities to a useful subset. The basis for this is knowledge, concerning metrics and structure of the data on the one hand and available visualization structures, platforms and common graphical facts on the other hand — provided by a novel basic visualization ontology. A declarative, platform-independent mapping vocabulary and a framework was developed, utilizing current standards from the semantic web and the Model-Driven Architecture (MDA).:ABSTRACT S. x 1. INTRODUCTION S. 1 2. VISUALIZATION OF STRUCTURED DATA IN GENERAL S. 4 2.1. Global and Local Interfaces S. 4 2.2. Steps of the Visualization Process S. 4 2.3. Existing Visual Selection Mechanisms S. 6 2.4. Existing Visualizations of Structured Data S. 12 2.5. Categorizing SemVis S. 25 3. REQUIREMENTS FOR A FLEXIBLE VISUALIZATION S. 27 3.1. Actors S. 27 3.2. Use Cases S. 27 4. FRESNEL, A STANDARD DISPLAY VOCABULARY FOR RDF S. 31 4.1. Fresnel Lenses S. 31 4.2. Fresnel Formats S. 33 4.3. Fresnel Groups S. 33 4.4. Primaries (Starting Points) S. 33 4.5. Selectors and Inference S. 34 4.6. Application and Reusability S. 34 4.7. Implementation S. 35 5. A VISUALIZATION ONTOLOGY S. 37 5.1. Describing and Formalizing the Field of Visualization S. 37 5.2. Overview S. 37 5.3. VisualVariable S. 38 5.4. DiscreteVisualValue S. 39 5.5. VisualElement S. 41 5.6. VisualizationStructure S. 42 5.7. VisualizationPlatform S. 42 5.8. PresentationScenario S. 43 5.9. Facts S. 44 6. A NOVEL MAPPING VOCABULARY FOR SEMANTIC VISUALIZATION S. 45 6.1. Overview S. 45 6.2. Mapping S. 46 6.3. PropertyMapping S. 47 6.4. ImplicitMapping S. 48 6.5. ExplicitMapping S. 53 6.6. MixedMapping S. 54 6.7. ComplexMapping S. 55 6.8. Inference S. 58 6.9. Explicit Display of Relations S. 58 6.10. Limitations s. 59 7. A MODEL-DRIVEN ARCHITECTURE FOR FLEXIBLE VISUALIZATION S. 60 7.1. A Model-Driven Architecture S. 61 7.2. Applications of the MDA Pattern S. 62 7.3. Complete System Overview S. 71 7.4. Additional Knowledge of the System S. 72 7.5. Comparison to the Graphical Modelling Framework — GMF S. 77 8. VISUALIZATION PLATFORMS S. 80 8.1. Extensible 3D (X3D) S. 80 8.2. Scalable Vector Graphics (SVG) S. 81 8.3. XHTML + CSS S. 82 8.4. Text S. 82 9. OUTLOOK AND CONCLUSION S. 84 9.1. Advanced Mapping Vocabulary S. 84 9.2. Reusing Standardized Ontologies S. 84 9.3. Enabling Dynamic, Interaction and Animation S. 84 9.4. Implementation and Evaluation S. 85 9.5. Conclusion S. 85 GLOSSARY S. 86 BIBLIOGRAPHY S. 87 A. S. 90 A.1. Schemata S. 90 / Während Semantic-Web-Daten maschinenverstehbar und hervorragend filterbar sind, sind sie — in ihrer Rohform — nicht leicht von Menschen verstehbar. Eine Visualisierung der Daten ist deshalb notwendig. Die Kernherausforderung dabei ist eine flexible Abbildung der strukturierten aber heterogenen Daten auf Visuelle Variablen. Diese Arbeit beschreibt eine hochflexible halbautomatische Lösung bei maximaler Unterstützung des Visualisierungsprozesses, welcher die Abbildungsmöglichkeiten, aus denen der Nutzer zu wählen hat, auf eine sinnvolle Teilmenge reduziert. Die Grundlage dafür sind einerseits Metriken und das Wissen über die Struktur der Daten und andererseits das Wissen über verfügbare Visualisierungsstrukturen, -plattformen und bekannte grafische Fakten, welche durch eine neuentwickelte Visualisierungsontologie bereitgestellt werden. Basierend auf Standards des Semantic Webs und der Model-getriebenen Architektur, wurde desweiteren ein deklaratives, plattformunabhängiges Visualisierungsvokabular und -framework entwickelt.:ABSTRACT S. x 1. INTRODUCTION S. 1 2. VISUALIZATION OF STRUCTURED DATA IN GENERAL S. 4 2.1. Global and Local Interfaces S. 4 2.2. Steps of the Visualization Process S. 4 2.3. Existing Visual Selection Mechanisms S. 6 2.4. Existing Visualizations of Structured Data S. 12 2.5. Categorizing SemVis S. 25 3. REQUIREMENTS FOR A FLEXIBLE VISUALIZATION S. 27 3.1. Actors S. 27 3.2. Use Cases S. 27 4. FRESNEL, A STANDARD DISPLAY VOCABULARY FOR RDF S. 31 4.1. Fresnel Lenses S. 31 4.2. Fresnel Formats S. 33 4.3. Fresnel Groups S. 33 4.4. Primaries (Starting Points) S. 33 4.5. Selectors and Inference S. 34 4.6. Application and Reusability S. 34 4.7. Implementation S. 35 5. A VISUALIZATION ONTOLOGY S. 37 5.1. Describing and Formalizing the Field of Visualization S. 37 5.2. Overview S. 37 5.3. VisualVariable S. 38 5.4. DiscreteVisualValue S. 39 5.5. VisualElement S. 41 5.6. VisualizationStructure S. 42 5.7. VisualizationPlatform S. 42 5.8. PresentationScenario S. 43 5.9. Facts S. 44 6. A NOVEL MAPPING VOCABULARY FOR SEMANTIC VISUALIZATION S. 45 6.1. Overview S. 45 6.2. Mapping S. 46 6.3. PropertyMapping S. 47 6.4. ImplicitMapping S. 48 6.5. ExplicitMapping S. 53 6.6. MixedMapping S. 54 6.7. ComplexMapping S. 55 6.8. Inference S. 58 6.9. Explicit Display of Relations S. 58 6.10. Limitations s. 59 7. A MODEL-DRIVEN ARCHITECTURE FOR FLEXIBLE VISUALIZATION S. 60 7.1. A Model-Driven Architecture S. 61 7.2. Applications of the MDA Pattern S. 62 7.3. Complete System Overview S. 71 7.4. Additional Knowledge of the System S. 72 7.5. Comparison to the Graphical Modelling Framework — GMF S. 77 8. VISUALIZATION PLATFORMS S. 80 8.1. Extensible 3D (X3D) S. 80 8.2. Scalable Vector Graphics (SVG) S. 81 8.3. XHTML + CSS S. 82 8.4. Text S. 82 9. OUTLOOK AND CONCLUSION S. 84 9.1. Advanced Mapping Vocabulary S. 84 9.2. Reusing Standardized Ontologies S. 84 9.3. Enabling Dynamic, Interaction and Animation S. 84 9.4. Implementation and Evaluation S. 85 9.5. Conclusion S. 85 GLOSSARY S. 86 BIBLIOGRAPHY S. 87 A. S. 90 A.1. Schemata S. 90

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