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Die politischen Ziele zur CO2-Reduzierung in industriellen Prozessen sorgen für einen technologischen Wandel im Bereich der Roheisenerzeugung. Anstelle des Hochofenverfahrens wird Roheisen zukünftig über Direktreduktionsprozesse erzeugt. Diese werden derzeit mit Erdgas betrieben und sollen zur Einhaltung der Klimaziele auf Wasserstoffbetrieb umgestellt werden. In dieser Arbeit wurde der Einfluss von wasserstoffenthaltenden Atmosphären auf derzeit verwendete feuerfeste Werkstoffe aus dem System Al2O3-SiO2 untersucht. Zu diesem Zweck wurde ein Experiment entwickelt, mit dem unter realitätsnahen Prüfbedingungen eine Auslagerung der Feuerfestmaterialien im Labor stattfinden konnte. Unter Berücksichtigung der Atmosphäre, der Temperatur und des Probenmaterials wurden vielseitige praxisnahe Auslagerungsversuche durchgeführt. Durch Anwendung einer umfassenden Analysestrategie konnten an den Materialien relevante Korrosionseffekte in Abhängigkeit von der Gaszusammensetzung beschrieben werden. Die Prüftemperatur lag dabei im Bereich von 716 °C < T < 1150 °C. Zur Untersuchung der Korrosionseffekte wurden physikalische und chemisch-mineralogische Prüfmethoden verwendet. Ergänzend wird die Intensität der Korrosionseffekte basierend auf den verwendeten Gaszusammensetzungen beschrieben. Insbesondere reine Wasserstoffatmosphären führten zu einer starken Gaskorrosion, das Vorliegen von Wasserdampf hemmt die chemischen Reaktionen hingegen. Durch die Mischung von Methan und Wasserstoff kann eine aggressive H2 / CO-Atmosphäre entstehen, bei der es zur Bildung von festem Kohlenstoff kommen kann. Dieses Phänomen verändert die möglichen Schadensursachen für das Feuerfestmaterial, auch der Kristallisationsdruck von Kohlenstoff kann im Gefüge der Feuerfestkeramiken zum Materialversagen beitragen. Des Weiteren konnte durch Kopplung von bildgebenden Analyseverfahren und Elementbestimmung die Folgen der Korrosionsreaktionen beschrieben werden. Es zeigte sich, dass es im Gegensatz zum Meinungsbild innerhalb des allgemeinen Standes der Technik, nicht zu einer ausschließlichen Abnahme des SiO2-Gehaltes kam. In den untersuchten, industriellen Materialien liefen mehrere Reaktionen ab, die lokal zum chemischen Angriff auf SiO2 führten (silikatische Glasphase) und parallel ein Auskristallisieren von Cristobalit bewirkten. Als primäre Korrosionsreaktion im Bereich von 716 °C < T < 1150 °C kann in reiner Wasserstoffatmosphäre der chemische Angriff von Wasserstoff auf die silikatische Glasphase definiert werden. Hinzu wurde die Reaktionskinetik in Abhängigkeit der Temperatur experimentell untersucht und beschrieben. Auf Basis dieser Analysen können Materialeigenschaften definiert werden, die sich für den zukünftigen Einsatz definierter Feuerfestqualitäten innerhalb von Reduktionsprozessen besonders eignen.
Zweiunddreißigste Ordnung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Prüfung im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang an der Universität Koblenz
Achtundzwanzigste Ordnung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Prüfung in den Masterstudiengängen für das Lehramt an Grundschulen, das Lehramt an Realschulen plus sowie das Lehramt an Gymnasien an der Universität Koblenz
Neunundzwanzigste Ordnung zur Änderung der Ordnung für die Prüfung im lehramtsbezogenen Zertifikatsstudiengang (Erweiterungsprüfung) an der Universität Koblenz und der Hochschule Koblenz
Vierte Ordnung zur Änderung der Gemeinsamen Prüfungsordnung für die Bachelor- und Masterstudiengänge des Fachbereichs Informatik an der Universität Koblenz
Gemeinsame Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Master of Engineering „Ceramic Science and Engineering“ an der Hochschule Koblenz und der Universität Koblenz (Kooperativer Masterstudiengang)
Wahlordnung der Studierendenschaft der Universität Koblenz
Satzung zur Festsetzung von Zulassungszahlen an der Universität Koblenz für das Studienjahr 2024/2025
Satzung zur Festsetzung der Normwerte für den Ausbildungsaufwand (Curricularnormwerte) der Universität Koblenz
Zweite Ordnung zur Änderung Ordnung für die Prüfung im Masterstudiengang Applied Physics an der Hochschule Koblenz und der Universität Koblenz (Kooperativer Masterstudiengang)
The findings of this study demonstrate that the Random Forest (RF) algorithm provided the most accurate predictions in comparison with other boosting machine learning algorithms. Key drivers of energy consumption identified through XAI techniques such as SHAP and LIME include energy star rating, facility type, and floor area. These XAI methods helped enhance the interpretability of the models, making them more accessible for non-expert users, such as building managers and policymakers. By leveraging machine learning and XAI, this research provides a transparent and actionable framework for optimizing building energy efficiency and supporting sustainable energy management.
In the realm of education, the timely identification of students who need further support to succeed in their respective courses, plays a pivotal role in fostering aca- demic success and preventing potential setbacks. This thesis thus aims to contribute to this critical area by focusing on the development of predictive models for the early detection of at-risk students in their academic journey. The primary dataset used for this thesis is provided by kaggle, encompassing diverse student informa- tion, including demographic, socio-economic factors, and academic performance categorized into three different classes, presenting an imbalanced nature that poses a significant challenge.
Thus the primary objectives of this thesis are to address the problem of imbal- anced data, explore and assess the performance of multiple classification methods such as, logistic regression, decision tress, random forests and support vector ma- chines (SVM), neural networks, and create a comprehensive end-to-end processing pipeline which includes the systematic steps of balancing the data, model training and evaluation. Additionally the developed pipeline is tested on two additional datasets to assess its generalizability and robustness. This research aims to provide a comprehensive understanding of addressing the challenges of imbalanced data and how different classification methods and regression can be optimally applied to early detection of at-risk students. The findings are expected to aid educational institutions in supporting their students and enhancing academic success through timely interventions.
Key findings demonstrates the robustness of SVM SMOTE balancing technique acro- ss the datasets used in this study, where it consistently achieved best results when combined with various models, particularly highlighting the success of the combi- nation of Random Forest model with SVM SMOTE, and Decision tree model with SVM SMOTE in achieving notable accuracy rates. This emphasizes the adaptability of the balancing techniques employed, providing a strong foundation for predictive intervention educational settings.
Die vorliegende Dissertation hat sich unter dem Titel >>„Woher soll ich denn vorher wissen, ob ich den Job liebe?“ – Eine qualitative Längsschnitt-Studie zur Differenzierung der Phasenstruktur vorliegender Modelle beruflicher Orientierung anhand von Jugendlichen aus drei kontrastierenden institutionellen Ausgangslagen<< dem Erkenntnisinteresse gewidmet, Modelle zur beruflichen Orientierung anhand eines ethnografischen Zugangs aus der Perspektive unterschiedlicher institutioneller Settngs weiterzuentwickeln, um der Komplexität gegenwärtiger Lebenswelten besser gerecht zu werden. Dabei wurde unter Betrachtung von Berufsorientierungsaspekten als Forschungsgegenstand sowie unter Betrachtung der Gestalt der Berufsorientierung als Forschungsfeld der Fragestellung nachgegangen, inwiefern sich das in der Debatte zentrale Sechs-Phasenmodell der Berufswahl nach Herzog et. al. (2006) im Licht ethnografischer Forschung, welche die Perspektiven Jugendlicher eines allgemeinbildenden Gymnasiums, eines beruflichen Gymnasiums sowie eines Freiwilligen Sozialen Jahres umfasst, ausdifferenzieren lässt. Dabei wurde die Grounded Theory-Methodologie als Forschungsstil zugrunde gelegt, der wiederum im Rahmen der Datenerhebung die Ethnografie, im Rahmen der Datenanalyse die Grounded Theory untergeordnet wurde.
Als zentrales Untersuchungsergebnis lässt sich zum einen aufführen, dass das bestehende Berufswahlmodell deutlich modifiziert, ausdifferenziert und folglich erweitert werden konnte. Mit dieser Erweiterung ist eine Spezifikation dahingehend verbunden, dass viele Komponenten und Ebenen hinzugekommen sind, die bei dem ursprünglichen Modell nicht bedacht waren, im Gegenzug jedoch auch solche Komponenten gestrichen und als irrelevant deklariert wurden, die sich anhand der Untersuchungsdaten nicht zu bestätigen wussten. So konnte ein Neun-Phasenmodell der Berufsorientierung in Gestalt eines Ablaufdiagramms
entstehen, das den Prozessverlauf beruflicher Orientierung anschaulich in Phasen eingebettet darzustellen vermag. Dabei ist es gelungen, das Modell derart auszugestalten, dass es institutionsübergreifend anwendbar und nicht lediglich auf eine bestimmte institutionelle Ausgangslage beschränkt ist. Zum anderen kann statuiert werden, dass das vorliegende neunphasige Modell vor allem Phasen der Orientierungslosigkeit und der Desorientierung, des Entscheidungsaufschubs, der Überprüfung und der Überbrückung sowie der Um- und Neuorientierung explizit zu nutzen weiß, um diejenigen Situationen zu berücksichtigen, die den beruflichen Orientierungsprozess der Untersuchungsteilnehmenden aus allen drei
institutionellen Ausgangslagen maßgeblich geprägt haben.
Assessing ChatGPT’s Performance in Analyzing Students’ Sentiments: A Case Study in Course Feedback
(2024)
The emergence of large language models (LLMs) like ChatGPT has impacted fields such as education, transforming natural language processing (NLP) tasks like sentiment analysis. Transformers form the foundation of LLMs, with BERT, XLNet, and GPT as key examples. ChatGPT, developed by OpenAI, is a state-of-the-art model and its ability in natural language tasks makes it a potential tool in sentiment analysis. This thesis reviews current sentiment analysis methods and examines ChatGPT’s ability to analyze sentiments across three labels (Negative, Neutral, Positive) and five labels (Very Negative, Negative, Neutral, Positive, Very Positive) on a dataset of student course reviews. Its performance is compared with fine tuned state-of-the-art models like BERT, XLNet, bart-large-mnli, and RoBERTa-large-mnli using quantitative metrics. With the help of 7 prompting techniques which are ways to instruct ChatGPT, this work also analyzed how well it understands complex linguistic nuances in the given texts using qualitative metrics. BERT and XLNet outperform ChatGPT mainly due to their bidirectional nature, which allows them to understand the full context of a sentence, not just left to right. This, combined with fine-tuning, helps them capture patterns and nuances better. ChatGPT, as a general purpose, open-domain model, processes text unidirectionally, which can limit its context understanding. Despite this, ChatGPT performed comparably to XLNet and BERT in three-label scenarios and outperformed others. Fine-tuned models excelled in five label cases. Moreover, it has shown impressive knowledge of the language. Chain-of-Thought (CoT) was the most effective technique for prompting with step by step instructions. ChatGPT showed promising performance in correctness, consistency, relevance, and robustness, except for detecting Irony. As education evolves with diverse learning environments, effective feedback analysis becomes increasingly valuable. Addressing ChatGPT’s limitations and leveraging its strengths could enhance personalized learning through better sentiment analysis.
Exploring Academic Perspectives: Sentiments and Discourse on ChatGPT Adoption in Higher Education
(2024)
Artificial intelligence (AI) is becoming more widely used in a number of industries, including in the field of education. Applications of artificial intelligence (AI) are becoming crucial for schools and universities, whether for automated evaluation, smart educational systems, individualized learning, or staff support. ChatGPT, anAI-based chatbot, offers coherent and helpful replies based on analyzing large volumes of data. Integrating ChatGPT, a sophisticated Natural Language Processing (NLP) tool developed by OpenAI, into higher education has sparked significant interest and debate. Since the technology is already adapted by many students and teachers, this study delves into analyzing the sentiments expressed on university websites regarding ChatGPT integration into education by creating a comprehensive sentiment analysis framework using Hierarchical Residual RSigELU Attention Network (HR-RAN). The proposed framework addresses several challenges in sentiment analysis, such as capturing fine-grained sentiment nuances, including contextual information, and handling complex language expressions in university review data. The methodology involves several steps, including data collection from various educational websites, blogs, and news platforms. The data is preprocessed to handle emoticons, URLs, and tags and then, detect and remove sarcastic text using the eXtreme Learning Hyperband Network (XLHN). Sentences are then grouped based on similarity and topics are modeled using the Non-negative Term-Document Matrix Factorization (NTDMF) approach. Features, such as lexico-semantic, lexico structural, and numerical features are extracted. Dependency parsing and coreference resolution are performed to analyze grammatical structures and understand semantic relationships. Word embedding uses the Word2Vec model to capture semantic relationships between words. The preprocessed text and extracted features are inputted into the HR-RAN classifier to categorize sentiments as positive, negative, or neutral. The sentiment analysis results indicate that 74.8% of the sentiments towards ChatGPT in higher education are neutral, 21.5% are positive, and only 3.7% are negative. This suggests a predominant neutrality among users, with a significant portion expressing positive views and a very small percentage holding negative opinions. Additionally, the analysis reveals regional variations, with Canada showing the highest number of sentiments, predominantly neutral, followed by Germany, the UK, and the USA. The sentiment analysis results are evaluated based on various metrics, such as accuracy, precision, recall, F-measure, and specificity. Results indicate that the proposed framework outperforms conventional sentiment analysis models. The HR-RAN technique achieved a precision of 98.98%, recall of 99.23%, F-measure of 99.10%, accuracy of 98.88%, and specificity of 98.31%. Additionally, word clouds are generated to visually represent the most common terms within positive, neutral, and negative sentiments, providing a clear and immediate understanding of the key themes in the data. These findings can inform educators, administrators, and developers about the benefits and challenges of integrating ChatGPT into educational
settings, guiding improvements in educational practices and AI tool development.
Die Untersuchung der Erwartungen und Anforderungen der Generation Z an Führungskräfte ist sowohl praktisch als auch wissenschaftlich von hoher Relevanz. Praktisch gesehen erfordert der Fachkräftemangel in Deutschland und die veränderten Vorstellungen der Generation Z ein Umdenken bei Führungskräften. Wissenschaftlich besteht eine Forschungslücke, da traditionelle Führungstheorien oft nicht mehr zeitgemäß sind und spezifische Studien zu den Präferenzen der Generation Z fehlen.
Ziel der Masterthesis ist es, diese Lücke durch qualitative Experteninterviews zu schließen und neue Erkenntnisse über die Ansichten der Generation Z zu gewinnen. Dabei sollen Unternehmen unterstützt werden, junge Fachkräfte langfristig zu gewinnen.
Die Methode umfasst eine qualitative Studie mit 14 Interviewpartnern, darunter Mitarbeiter der Generation Z und Führungskräfte. Die semistrukturierten Interviews wurden transkribiert und mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring und der Software MAXQDA ausgewertet. Induktiv wurden Kategorien aus dem Material gebildet.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Generation Z authentische, empathische Führung und klare Perspektiven erwartet. Hauptkategorien wie Organisation, soziale Kompetenz, Teamfähigkeit und zukunftsfähige Wege wurden identifiziert. Beide Gruppen betonen die Bedeutung von Befähigung, regelmäßiger Kommunikation, Fairness und Transparenz.
Praktisch implizieren die Ergebnisse, dass Unternehmen praktische Maßnahmen und Weiterentwicklungen vornehmen müssen, um den Bedürfnissen der jungen Generation gerecht zu werden. Für die Forschung bietet die Studie eine Basis für weiterführende quantitative Untersuchungen und ein konzeptionelles Framework zur Darstellung der wichtigsten Kategorien und ihrer Zusammenhänge.
Recent studies show that biofilm substances in contact with nanoplastics play an important role in the aggregation and sedimentation of nanoplastics. Consequences of these processes are changes in biofilm formation and stability and changes in the transport and fate of pollutants in the environment. Having a deeper understanding of the nanoplastics–biofilm interaction would help to evaluate the risks posed by uncontrolled nanoplastic pollution. These interactions are impacted by environmental changes due to climate change, such as, e.g., the acidification of surface waters. We apply fluorescence correlation spectroscopy (FCS) to investigate the pH-dependent aggregation tendency of non-functionalized polystyrene (PS) nanoparticles (NPs) due to intermolecular forces with model extracellular biofilm substances. Our biofilm model consists of bovine serum albumin (BSA), which serves as a representative for globular proteins, and the polysaccharide alginate, which is a main component in many biofilms, in solutions containing Na+ with an ionic strength being realistic for fresh-water conditions. Biomolecule concentrations ranging from 0.5 g/L up to at maximum 21 g/L are considered. We use non-functionalized PS NPs as representative for mostly negatively charged nanoplastics. BSA promotes NP aggregation through adsorption onto the NPs and BSA-mediated bridging. In BSA–alginate mixtures, the alginate hampers this interaction, most likely due to alginate–BSA complex formation. In most BSA–alginate mixtures as in alginate alone, NP aggregation is predominantly driven by weaker, pH-independent depletion forces. The stabilizing effect of alginate is only weakened at high BSA contents, when the electrostatic BSA–BSA attraction is not sufficiently screened by the alginate. This study clearly shows that it is crucial to consider correlative effects between multiple biofilm components to better understand the NP aggregation in the presence of complex biofilm substances. Single-component biofilm model systems based on comparing the total organic carbon (TOC) content of the extracellular biofilm substances, as usually considered, would have led to a misjudgment of the stability towards aggregation.