Der Landkreis Zwickau hat sich mit der Einführung der Integrierten Sozialplanung den gesellschaftlichen Herausforderungen aus dem demografischen Wandel und der damit einhergehenden Notwendigkeit einer aktiven Auseinandersetzung um Priorisierungen und Ressourceneinsatz bei Pflege und Ausbau der vorhandenen sozialen Infrastruktur gestellt.

Kindertagesbetreuung befindet sich in einem Prozess steigender fachlicher Anforderungen, die dem neuen Bildungsverständnis, der veränderten Kindheit und der damit einhergehenden veränderten Sichtweise auf das Kind auf Grundlage aktuellster wissenschaftlicher Erkenntnisse aus der Neurobiologie entsprechen müssen.

In der Pflegeausbildung in Deutschland steht die Lehr- und Lernforschung zum Blended Learning noch am Anfang. Unter der Prämisse, Entwicklung und Forschung miteinander zu verbinden, hatte die Forschungsarbeit das Ziel, eine mediengestützte, problemorientierte Lernumgebung zu entwickeln und deren Implementierung aus Sicht der Lernenden zu evaluieren. Die mediengestützten, problemorientierten Lerneinheiten wurden im Herbst 2005 und Frühjahr 2006 durchgeführt und durch zwei Erhebungen begleitet. 49 Lernende der Gesundheits- und Krankenpflege nahmen an zwei Schulstandorten daran teil. Die Datenerhebungen erfolgten über zwei Fragebögen, welche sowohl die Lernvoraussetzung als auch die Akzeptanz und die Selbsteinschätzung des Lernprozesses erfassten. Zur Erfassung der erworbenen Fachkompetenz wurden fallbasierte, schriftliche Lernerfolgskontrollen mit jeweils 19 Fragen eingesetzt und Gruppenpräsentationen bewertet. Die statistische Auswertung der Daten erfolgte mittels deskriptiver und analytischer Verfahren. Die Ergebnisse der Untersuchung 1 verwiesen auf eine gute Balance zwischen Selbststeuerung und Fremdunterstützung, was sich sowohl in der Akzeptanz als auch in der hohen Zufriedenheit bei der Arbeit in den POL-Tutorien und während der Selbstlernphasen widerspiegelte. Die Methodentrainings im Vorfeld hatten einen positiven Einfluss auf die Akzeptanz der neuen Lernumgebung. Außerdem erwies sich die Internetzugänglichkeit von zu Hause als akzeptanzfördernd. Besonders die praxisrelevanten Lernfälle und der Wechsel zwischen den Sozialformen (Gruppenarbeit und individuelles, medienunterstütztes Lernen) weckte Interesse und motivierte zum Weiterlernen. Trotz der Integration selbstgesteuerter Lernphasen blieb der Lernerfolg nicht aus. Die Reduzierung der webbasierten Lernmaterialien führte in Untersuchung 2 zu schlechteren Befragungs- und Testergebnissen als in Untersuchung 1.

Die Bewältigung des organisatorischen Wandels gehört seit je zu den Anforderungen an jede Unter-nehmung. Aus unterschiedlichen Gründen sind - zyklisch oder kontinuierlich - Anpassungen der Organisation an neue Gegebenheiten notwendig. Die Arbeit versucht aus Sicht der Arbeitswissenschaft die speziellen Anforderungen des organisatorischen Wandels für den Bereich der Produktentwicklung aufzuarbeiten. Neben den Zielen der persönlichkeitsförderlichen Arbeitsgestaltung wurde besonderer Wert auf das Erreichen stabiler Zustände nach einer Prozeßveränderung gelegt. Aus den theoretischen Überlegungen zur Theorie der Handlungsregulation und der geistigen Arbeit wurde ein Hypothesensystem aus acht Elementen für Tätigkeitsgestaltung und Implementierung erstellt. Anhand eines betrieblichen Fallbeispiels innerhalb des FuE-Zentrums eines Automobilherstellers wurden diese Hypothesen mit Hilfe arbeits- und organisationspsychologischer Verfahren (TBS-GA, JDS, FIT, BMS-GA) und eigener Kenngrößen validiert. Als Stabilitätskriterien wurden die Durchlaufzeit und die erlebte Kooperation und Kommunikation herangezogen. Während der beobachteten Dauer von etwa 27 Monaten verkürzten sich die Durch-laufzeiten um etwa 75% und stabilisierten sich auf diesem Niveau. Die erlebte Kooperation und Kommunikation verbesserte sich erheblich bei gleichzeitig leicht verbesserten Werten der psychischen Beanspruchung. Weitere Erfahrungen des Fallbeispiels wurden als Heuristik mit zahlreichen Beispielen und Steuerungsinstrumenten für den erfolgreichen organisatorischen Wandel dargestellt.

Alternative Geschäftsmodelle wie Software as a Service (SaaS) und Open-Source-Software (OSS) steigern die Attraktivität von Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen für Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU). Jedoch stellen die Beratungsleistungen, die für die Konfiguration eines ERP-Systems zur Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens notwendig sind, eine hohe Einführungshürde dar. Eine Konfigurationsoption, die bei vielen ERP-Systemen eine Rolle spielt, ist die Kategorienkonfiguration. Mit Hilfe einer automatisierten Konfigurationsunterstützung können Geschäftsführer von kleinen Unternehmen die Kategorienkonfiguration selbst durchführen und einen Teil der Einführungskosten einsparen. Im Rahmen der kumulativen Dissertation werden Automatisierungsansätze zur Konfigurationsunterstützung für die ERP-Kategorienkonfiguration generiert und auf das Open-Source ERP-System ERP5 angewandt. Die Automatisierungsansätze basieren auf Ähnlichkeitsberechnungen zu Falldatensätzen von 235 Unternehmen, Kategorien-Konsolidierung durch Umleitungsinformationen in Wikipedia-Artikeln, Templates und Meta-Templates. Die empirische Evaluation in einem Laborexperiment mit 100 Teilnehmern und eine Umfrage bestätigen die Gültigkeit, Nützlichkeit und Effektivität der generierten Ansätze. Die Konfigurationsunterstützung kann durch einen standardisierten Beratungsprozess und die Vermittlung des für eine konkrete ERP-Einführung notwendigen Wissens mittels Massenindividualisierung ergänzt werden. Dieser Ansatz wurde mit und für ERP5 umgesetzt und lässt sich auch auf andere Open-Source-Projekte übertragen.

Linear algebra operations appear in nearly every application in advanced analytics, machine learning, and of various science domains. Until today, many data analysts and scientists tend to use statistics software packages or hand-crafted solutions for their analysis. In the era of data deluge, however, the external statistics packages and custom analysis programs that often run on single-workstations are incapable to keep up with the vast increase in data volume and size. In particular, there is an increasing demand of scientists for large scale data manipulation, orchestration, and advanced data management capabilities. These are among the key features of a mature relational database management system (DBMS). With the rise of main memory database systems, it now has become feasible to also consider applications that built up on linear algebra. This thesis presents a deep integration of linear algebra functionality into an in-memory column-oriented database system. In particular, this work shows that it has become feasible to execute linear algebra queries on large data sets directly in a DBMS-integrated engine (LAPEG), without the need of transferring data and being restricted by hard disc latencies. From various application examples that are cited in this work, we deduce a number of requirements that are relevant for a database system that includes linear algebra functionality. Beside the deep integration of matrices and numerical algorithms, these include optimization of expressions, transparent matrix handling, scalability and data-parallelism, and data manipulation capabilities. These requirements are addressed by our linear algebra engine. In particular, the core contributions of this thesis are: firstly, we show that the columnar storage layer of an in-memory DBMS yields an easy adoption of efficient sparse matrix data types and algorithms. Furthermore, we show that the execution of linear algebra expressions significantly benefits from different techniques that are inspired from database technology. In a novel way, we implemented several of these optimization strategies in LAPEG’s optimizer (SpMachO), which uses an advanced density estimation method (SpProdest) to predict the matrix density of intermediate results. Moreover, we present an adaptive matrix data type AT Matrix to obviate the need of scientists for selecting appropriate matrix representations. The tiled substructure of AT Matrix is exploited by our matrix multiplication to saturate the different sockets of a multicore main-memory platform, reaching up to a speed-up of 6x compared to alternative approaches. Finally, a major part of this thesis is devoted to the topic of data manipulation; where we propose a matrix manipulation API and present different mutable matrix types to enable fast insertions and deletes. We finally conclude that our linear algebra engine is well-suited to process dynamic, large matrix workloads in an optimized way. In particular, the DBMS-integrated LAPEG is filling the linear algebra gap, and makes columnar in-memory DBMS attractive as efficient, scalable ad-hoc analysis platform for scientists.

No description available.

Als Sonderorganisation der Vereinten Nationen soll die UNESCO als rechtlich selbstständige Organisation mit eigener Rechtspersönlichkeit zur Erreichung des Gesamtziels der Vereinten Nationen beitragen. Grundlage dafür sind gemeinsame Standards in den Bereichen Bildung, Wissenschaft und Kultur, die gegenseitiges Verständnis und Kooperation fördern sollen. Rechtssetzungsinstrumente sind demnach von großer Bedeutung für die Tätigkeit der UNESCO. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Analyse und kritische Würdigung der vorhandenen Instrumente und ordnet sie rechtlich sowohl nach ihrer Verbindlichkeit als auch ihrer Entstehung ein. Abschließend wird die Implementierung sowie die gewollte und erreichte Wirksamkeit der Rechtssetzungsinstrumente hinterfragt.

Aus der EINLEITUNG: Nicht immer sind organisationale Veränderungsprozesse von Erfolg gekrönt – wie bei 1000 befragten Unternehmen die vergleichsweise hohe Quote von 38 % an Prozessen belegt, die als gescheitert betrachtet werden [18]. Als häufigste Ursache werden dabei „Widerstände der Mitarbeiter“ genannt. Auch die Implementierung einer neuen Technologie in einer Organisation stellt einen derartig verändernden Eingriff dar, dessen Gelingen nicht zuletzt auch an die Nutzung der neuen Technologie geknüpft ist [10]. Um diesem Ziel gerecht zu werden, existieren in der Informatik zahlreiche Ansätze, die Schnittstellen zwischen Mensch und Technik anwenderfreundlich zu gestalten. Dabei ist insbesondere die Akzeptanz der (neuen) Technologie seitens der Nutzer von zentraler Bedeutung [5]. Denn wenn sich beispielsweise bei der Einführung eines ERP-Systems zur integrierten IT-Portfolio-Planung die Mitarbeiter überwacht und kontrolliert fühlen und aus diesen Motiven heraus Vorwände und Ausreden finden, das System nicht zu nutzen, können sie die Implementierung massiv beeinträchtigen und verzögern, was sich in erhöhtem Aufwand und höheren Kosten niederschlägt. [...]

Linear algebra operations appear in nearly every application in advanced analytics, machine learning, and of various science domains. Until today, many data analysts and scientists tend to use statistics software packages or hand-crafted solutions for their analysis. In the era of data deluge, however, the external statistics packages and custom analysis programs that often run on single-workstations are incapable to keep up with the vast increase in data volume and size. In particular, there is an increasing demand of scientists for large scale data manipulation, orchestration, and advanced data management capabilities. These are among the key features of a mature relational database management system (DBMS). With the rise of main memory database systems, it now has become feasible to also consider applications that built up on linear algebra. This thesis presents a deep integration of linear algebra functionality into an in-memory column-oriented database system. In particular, this work shows that it has become feasible to execute linear algebra queries on large data sets directly in a DBMS-integrated engine (LAPEG), without the need of transferring data and being restricted by hard disc latencies. From various application examples that are cited in this work, we deduce a number of requirements that are relevant for a database system that includes linear algebra functionality. Beside the deep integration of matrices and numerical algorithms, these include optimization of expressions, transparent matrix handling, scalability and data-parallelism, and data manipulation capabilities. These requirements are addressed by our linear algebra engine. In particular, the core contributions of this thesis are: firstly, we show that the columnar storage layer of an in-memory DBMS yields an easy adoption of efficient sparse matrix data types and algorithms. Furthermore, we show that the execution of linear algebra expressions significantly benefits from different techniques that are inspired from database technology. In a novel way, we implemented several of these optimization strategies in LAPEG’s optimizer (SpMachO), which uses an advanced density estimation method (SpProdest) to predict the matrix density of intermediate results. Moreover, we present an adaptive matrix data type AT Matrix to obviate the need of scientists for selecting appropriate matrix representations. The tiled substructure of AT Matrix is exploited by our matrix multiplication to saturate the different sockets of a multicore main-memory platform, reaching up to a speed-up of 6x compared to alternative approaches. Finally, a major part of this thesis is devoted to the topic of data manipulation; where we propose a matrix manipulation API and present different mutable matrix types to enable fast insertions and deletes. We finally conclude that our linear algebra engine is well-suited to process dynamic, large matrix workloads in an optimized way. In particular, the DBMS-integrated LAPEG is filling the linear algebra gap, and makes columnar in-memory DBMS attractive as efficient, scalable ad-hoc analysis platform for scientists.