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Aufgrund der expliziten Verankerung der Lernkompetenz im Ausbildungsziel des in 2017 verabschiedeten Pflegeberufereformgesetzes sind die Lehrenden gefordert, die Lernkompetenzentwicklung in die berufliche Pflegeausbildung zu integrieren. Für diese Phase des lebenslangen Lernprozesses bedarf es ein bildungswissenschaftlich fundiertes Konzept, das auf lern- und kompetenztheoretischen Erkenntnissen basiert und zugleich vorliegende Forschungsergebnisse zur systematischen Analyse und Förderung der Lernkompetenz aus der beruflichen Bildung berücksichtigt. Das entwickelte und hier dargestellte Konzept mit intentionaler, inhaltlicher und methodischer Ausrichtung leistet einen Beitrag zur Lernkompetenzentwicklung von Auszubildenden und kann in Pflegebildungseinrichtungen implementiert und evaluiert werden.
Der Beitrag fragt danach, wie ein Konzept kritischer Professionalisierung, welches Aneignungs- bzw. Nutzer*innenperspektiven und arbeitsbündnistheoretische Überlegungen (insbesondere bezogen auf Schutz der Integritäten) zusammendenkt, eine Orientierungsfolie für die sich aus der Covid-19 Pandemie ergebenden Herausforderungen in der Offenen Kinder- und Jugendarbeit sein kann. Jugendarbeit allgemein und Offene Kinder- und Jugendarbeit im Besonderen sind gerade angesichts der gegenwärtigen Pandemiesituation aufgefordert, neue Praxen zu entwickeln, um Aushandlung, Partizipation und Sorge auch im digitalen Raum zu realisieren.
Das Prinzip der maximalen Entropie ist ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, mit dem fehlendes stochastisches Wissen generiert werden kann. Dadurch ist die Methode für alle Aufgabenstellungen anwendbar, in denen temporär oder dauerhaft nur unvollständiges Wissen vorliegt. Das Prinzip fügt zu vorhandenem lückenhaften Wissen so viel, wie möglich Unsicherheit hinzu und minimiert dadurch nicht gerechtfertigte si-chere Annahmen. Anhand eines einfachen Beispiels mit zwei booleschen Zufallsvariablen wird die Überwachungseinrichtung einer Produktionsanlage modelliert. Dabei liegt über die Güte der Überwachung nur unvollständiges Wissen vor. Aus den gegebenen Informationen werden nun die Berechnungsschritte hin bis zu einer vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilung demonstriert. Diese Verteilung repräsentiert das vollständige Wissen aller Zusammenhänge des Modells. Die so gewonnene Wahrscheinlichkeitsverteilung wird abschließend zur Bewertung der Güte der Überwachungsanlage genutzt und ermöglicht dabei statistische Aussa-gen, welche mit dem ursprünglich gegebenen Wissen nicht möglich wa-ren.
In recent years, machine learning methods have taken a
firm place in society and their use continues to grow. The challenge
here is their little to almost non-existent interpretability. The aim of this
paper is to uncover the possibilities of interpreting machine learning. The
novel mechanisms and procedures of the emerging field of interpretable
machine learning are presented. In a two-part analysis, intrinsically
interpretable machine learning methods and established post-hoc interpretation
methods are examined in more detail. The focus is on their
functionality, properties and boundary conditions. Finally, a use case
will be used as an example to demonstrate how post-hoc interpretation
methods can contribute to the explainability of an image classifier and
systematically provide new insights into a model.
Mikroskopische Simulationen zur Fahrzeugsimulation sind eine wichtige Komponente zur Entwicklung für Algorithmen autonomer Fahrzeuge. Die Generierung notwendiger Szenarien mit synthetischen Methoden ist zeitaufwendig oder bildet die Realität nicht ausreichend nach. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines Toolsets zur Generierung realistischer Szenarien aus realen Messdaten für die Simulationsumgebung LGSVL. Das Resultat dieser Arbeit ist ein Prototyp zur Extraktion und Vorverarbeitung der Messdaten, die Generierung einer Karte aus Kartendaten
und Integration dieser in eine Simulation. Weiterhin wurde eine Anbindungsmöglichkeit zur Steuerung der Fahrzeuge und dem Datenaustausch mit der Softwarebibliothek ROS untersucht.
In dieser Arbeit finden sich Herleitungen und Verankerungen unserer aktuellen Menschenrechte, wie sie von den Vereinten Nationen festgehalten wurden. Besonders durch die Theorie von Silvia Staub-Bernasconi wird die Soziale Arbeit als Menschenrechtsprofession betrachtet. Diese Grundlagen werden in einen kurzen, sehr aktuellen, praktischen Anriss übertragen.
Sprache ist ein zentrales Medium der Verständigung und eine komplexe Kommunikationsform. Im Berufsalltag der Pflegenden ist Sprache Teil ihres Berufsalltags und besteht aus einer Kombination von Fachbegriffen und Alltagssprache. Grundsätzlich macht Verstehen eine Einordnung des Gesagten überhaupt erst möglich. Sprache kann gerade in veränderten Lebenskontexten helfen, eine gewisse Ordnung zu finden. Auch die Zeit, die für die Kommunikation aufgewendet wird, spielt eine große Rolle, vor allem, wenn es gilt, Missverständnisse zu vermeiden. Im Pflegekontext gibt es sowohl auf Seiten der ,pflegenden wie auch auf Seiten der Bewohner/innen oder Patient/innen Kommunikationsbarrieren. Um Kommunikation zu verbessern, benötigt es nicht nur einfaches Sprachtraining, sondern ein vielseitiges Angebot, um Sprache und Kommunikation zu entwickeln. Dabei kann die nicht-verbale Kommunikation, mit der Sprache einhergeht, Botschaften sowohl fördern als auch behindern. Auch Werte und Haltungen beeinflussen die Kommunikation. In der Pflege ist es wichtig, dass die Sprache die Haltung einer Person widerspiegelt, da es sonst zu Widersprüchlichkeiten kommt. Mindestens ebenso wichtig ist, dass man sich für die Vermittlung komplexer Sachverhalte ausführlich Zeit nimmt. Kurze Botschaften wirken oft vereinfachend und sogar unzureichend. Ebenso braucht Sprache Übung, um entsprechend sinnvoll eingesetzt zu werden. Ein weiterer Aspekt ist das Zuhören und Nachfragen, ohne die Kommunikation nur an der Oberfläche bleibt. Werden dann noch sprachliche Missverständnisse nicht ignoriert, sondern bearbeitet, kann das gegenseitige Verstehen gefördert und die Kommunikation verbessert werden.
Die Diskussion rund um einen sinnvollen Technikeinsatz in der Pflege nehmen national und international in den vergangenen Jahren stark zu. Im Rahmen dieses Artikels werden zentrale Aspekte und Ergebnisse kritisch diskutiert. Darauf aufbauend wird analysiert, welche spezifischen (technischen) Entwicklungen im Kontext der Pflege benötigt werden. Hintergrund dieses Artikels ist eine Positionierung in einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das zum Ziel hat, Technik, technische Lösungen und deren Einsatz in Haushalten aus einer pflegewissenschaftlichen Perspektive heraus zu konzipieren.
Mobilitätshilfen sind allgegenwärtig und existenziell für Menschen, die aufgrund von Krankheit und Pflegebedürftigkeit in ihren Alltagsbewegungen und -fortbewegungen eingeschränkt sind. Mobilität steht in einem direkten Zusammenhang zur Selbstständig-keit und Selbstbestimmung im Alltag. Für viele pflegebedürftige Menschen sind Mobili-tätshilfen entscheiden dafür, ob sie ihren Alltag (wieder) selbst gestalten können. Dabei müssen sie sich innerhalb und außerhalb von Räumen ganz unterschiedlichen Heraus-forderungen stellen. Teilhabe am sozialen, möglicherweise auch am beruflichen Leben wird für viele Betroffene erst dann möglich, wenn die unterschiedlichen Mobilitätshilfen aufeinander und auf die jeweiligen Aktivitäten abgestimmt sind. Für Angehörige und für Pflegefachpersonen stellt sich täglich die Frage, mit welchen Mobilitätshilfen eine siche-re und angemessene Unterstützung möglich ist. Dabei gilt es, die Ausstattung mit Hilfen dem aktuellen Mobilitätsprofil der Betroffenen anzupassen; die Folgen von Über- oder Unterversorgung mit Mobilitätshilfen kann für die Betroffenen gravierende negative Folgen haben!
Diese Arbeit beschreibt ein Referenzsystem,
welches die Trajektorie eines Modellfahrzeugs mithilfe einer
Deckenkamera ermittelt.
Hierbei wird die Position eines Fahrzeugs durch die Kombination
von mehreren Bildverarbeitungsverfahren bestimmt.
Anschließend erfolgt die Verbesserung der Messdaten sowie die
Schätzung von nicht direkt messbaren Größen mithilfe eines
Partikelfilters. Die abschließende Zuordnung der Referenzinformationen
zu den On-Board-Messwerten wird durch eine
Zeitsynchronisation zwischen Fahrzeug und Referenzsystem
ermöglicht.
Das entwickelte System stellt somit eine hochgenaue Vergleichsbasis
für die Validation und die Abschätzung der
Genauigkeit von Lokalisationsverfahren bereit und erleichtert
daher die Entwicklung autonomer Fahralgorithmen.
Für das autonome Fahren ist es notwendig, Verfahren zu entwickeln, die in der Lage sind, die Position und die Orientierung von Objekten zu ermitteln. Eine große Herausforderung ist die Zuordnung der durch Sensoren erfassten Messpunkten zu Objekten und die notwendige Validierung dieser Daten. In diesem Beitrag wird die Datenassoziation von Messpunkten zu einem Objekt mittels Künstlicher Intelligenz (KI) untersucht. Hierbei wird ein Neuronales Netz verwendet, welches die Zuordnung der Messpunkte zu einem bestimmten Objekt übernimmt oder diese als Rauschen deklariert. Es wird untersucht wie sich die Performance von Long Short-Term Memory (LSTM)-Layern gegenüber Dense-Layern für diesen Einsatz-Zweck verhält. Die verwendeten Daten werden mittels einer 2D-Simulation erzeugt. Der Output des Neuronalen Netzes wird verwendet, um die Trajektorien mehrerer Objekte zu erfassen und deren zukünftige Bewegung durch einen Kalman-Filter vorherzusagen.
Hintergrund
Die Prävalenz von Mangelernährung im Krankenhaus ist hoch und wird in der Praxis noch häufig unterschätzt. Im Rahmen eines vom BMBF finanzierten Projektes soll diesem Problem mithilfe von Praxiskonzepten mit präventiven und kurativen Maßnahmen für die Zielgruppe geriatrischer Patient*innen begegnet werden.
Methodik
Zur Bestimmung der Ausgangslage hinsichtlich des Ernährungsmanagements und Feststellung der aktuellen Prävalenz von Mangelernährung in zwei Stuttgarter Kliniken wurden im Rahmen des nutritionDays® spezifische Daten erhoben und mit dem Schwerpunkt auf die Zielgruppe ältere Patient*innen ausgewertet.
Ergebnisse
Von 99 eingeschlossenen Patient*innen weisen 39,4% (n=39) ein Risiko für eine Mangelernährung auf, 41 Patient*innen (41,1 %) berichten von einem ungewollten Gewichtsverlust. Der Gewichtsverlust beträgt im Mittel 6,1 kg (SD 3,8) oder 9,7% (SD 5,1) des Körpergewichtes. Nur 19,4% (n=7) der Mangelernährten erhalten eine ernährungsmedizinische Intervention. Es zeigt sich für die Gruppe mit einem hohen Mangelernährungsrisiko ein verlängerter Klinikaufenthalt von 2,1 Tagen (nicht signifikant), ein signifikant geringerer BMI (-4,3 kg/m²; p=0,001), größerer Gewichtsverlust (-12,5% vs. -3,7%; p=0,001) sowie Gewichtsveränderungen in den letzten 5 Jahren (-7,6% vs.+1,2%; p=0,004). Der ungewollte Gewichtsverlust korreliert signifikant mit der Anzahl unterschiedlicher Medikamente (rs=0,397; p=0,029) und einer verringerten Nahrungsaufnahme in der Woche vor Klinikeinweisung (rs=-0,533; p=0,003).
Schlussfolgerung
Die hohe Prävalenz von Mangelernährung unter den älteren Patient*innen bei gleichzeitig ausbleibender Identifikation der Betroffenen führt zu einer unzureichenden Behandlung der Mangelernährung. Diese Defizite lassen sich mithilfe von nutritionDay® Erhebungen deutlich aufzeigen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer kamerabasierten Verkehrszeichenerkennung für ein autonom fahrendes Fahrzeug.
Dabei wird das neuronale Netz SSD-MobileNet-V1 verwendet, dessen Training ausschließlich mit virtuellen Trainingsdaten erfolgt. Zur Validierung wird ein autonom fahrendes Modellfahrzeug verwendet. Um die Verkehrszeichenerkennung auf dem Modellfahrzeug integrieren zu können, wird sie in Form eines ROS-Nodes implementiert, welcher außerdem die notwendige Vorverarbeitung der Kamerabilder sowie die Plausibilisierung der erkannten Verkehrszeichen beinhaltet. Es folgt die Integration der Verkehrszeichenerkennung in das Modellfahrzeug, wo sie auf einem NVIDIA Jetson TX2-Board ausgeführt wird.
Die entwickelte Verkehrszeichenerkennung ist in der Lage, 15 der 17 trainierten Verkehrszeichen zuverlässig zu erkennen und kann auf dem NVIDIA Jetson TX2-Board mit ausreichender Performance ausgeführt werden.
A matter of reality
(2018)
Due to the increasing relevance of data, more and more data from various sources is accumulated for a variety of purposes. At the same time, however, there is a shortage of data in areas where it is urgently needed. Particularly in the field of machine learning, there is a lack of good and usable training data. Therefore, this research paper is concerned with the virtual data acquisition for the training of neural networks. For this purpose, first an application was developed that aims to generate virtual, automatically labeled data. Subsequently, a neural network was trained on the generated virtual data and tested on real data.
Diese Arbeit beschreibt die Aufstellung einer Trajektorie für ein autonomes Fahrzeug. Als Basis dient eine Vorarbeit, bei der ein neuronales Netz das Bild einer Frontkamera eines Autos in Fahrspur und Nicht-Fahrspur segmentiert. Darauf aufbauend wird das Bild zunächst in die Vogelperspektive transformiert. Anschließend folgen eine Detektion der Fahrspurkanten sowie ein Clustering-Verfahren, um linke und rechte Kantenabschnitte zu separieren. Weiter wird die Trajektorie diskret in Form von Parametern des Kreisbogenmodells aufgenommen. Die Prädiktion dieser Parameter erfolgt mittels eines Extended Kalman-Filters. Die abschließende Validierung der Algorithmen erfolgt durch eine synthetisch generierte Fahrspur.
Slips and stumbles are main causes of falls and result in serious injuries. Balance training is widely applied for preventing falls across the lifespan. Subdivided into two main intervention types, biomechanical characteristics differ amongst balance interventions tailored to counteract falls: conventional balance training (CBT) referring to a balance task with a static ledger pivoting around the ankle joint versus reactive balance training (RBT) using externally applied perturbations to deteriorate body equilibrium. This study aimed to evaluate the efficacy of reactive, slip-simulating RBT compared to CBT in regard to fall prevention and to detect neuromuscular and kinematic dependencies. In a randomized controlled trial, 38 participants were randomly allocated either to CBT or RBT. To simulate stumbling scenarios, postural responses were assessed to posterior translations in gait and stance perturbation before and after 4 weeks of training. Surface electromyography during short- (SLR), medium- (MLR), and long-latency response of shank and thigh muscles as well as ankle, knee, and hip joint kinematics (amplitudes and velocities) were recorded. Both training modalities revealed reduced angular velocity in the ankle joint (P < 0.05) accompanied by increased shank muscle activity in SLR (P < 0.05) during marching in place perturbation. During stance perturbation and marching in place perturbation, hip angular velocity was decreased after RBT (P from TTEST, Pt < 0.05) accompanied by enhanced thigh muscle activity (SLR, MLR) after both trainings (P < 0.05). Effect sizes were larger for the RBT-group during stance perturbation. Thus, both interventions revealed modified stabilization strategies for reactive balance recovery after surface translations. Characterized by enhanced reflex activity in the leg muscles antagonizing the surface translations, balance training is associated with improved neuromuscular timing and accuracy being relevant for postural control. This may result in more efficient segmental stabilization during fall risk situations, independent of the intervention modality. More pronounced modulations and higher effect sizes after RBT in stance perturbation point toward specificity of training adaptations, with an emphasis on the proximal body segment for RBT. Outcomes underline the benefits of balance training with a clear distinction between RBT and CBT being relevant for training application over the lifespan.
Das Konzept „StudierES- Personalisierte Strategien für erfolgreiches Studieren“ zeichnet sich durch das Thematisieren von Arbeits- und Lernstrategien zum erfolgreichen Studieren, die Anleitung und Begleitung von strukturierten Reflexionsprozessen mittels Bildungsportfolio sowie die Angebote flexibler Lernräume, den Kompetenzmosaiken, zur Aneignung und Vertiefung von Kompetenzen im wissenschaftlichen Arbeiten sowie den erforderlichen digitalen Kompetenzen. Die Evaluationsergebnisse im Entwicklungs- und Forschungsprozess geben Hinweise für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre und können somit zu veränderten Kommunikations- und Kooperationsstrukturen in der Hochschule beitragen.
Ziel ist es, die Qualität von Lehre und Studium durch die Integration von Arbeits- und Lernstrategien im Studium bei gleichzeitiger Implementierung von strukturierten Reflexionsprozessen mit Lernprozessbegleitung schrittweise zu verbessern. Zur Förderung der Eigenverantwortung von Studierenden bedarf es zusätzlich dem Bewusstwerden von Anforderungen im Studium und die Aneignung von adäquaten Kompetenzen in flexiblen Lernräumen. Im Entwicklungsprozess wurde erkennbar, dass die Förderung digitaler Kompetenzen für ein lernwirksames und erfolgreiches Studium eine Erweiterung der Bildungsziele notwendig macht. Umfangreiche Ergebnisse aus den Perspektiven der Studierenden und den Lehrenden und im Entwicklungsprozess von StudiereES zeigen konkrete Hinweise, Chancen und Grenzen zu innovativen Entwicklungen in Studium und Lehre auf.
Als Fazit des Entwicklungs- und Forschungsprozesses zu StudierES mit Transfer in Lehre und Studium zeigt das Modell „Architektur für erfolgreiches Lehren und Studieren“ die Komplexität und die Vielfalt der Gestaltungsmöglichkeiten der aufeinander abzustimmenden Ziele, Methoden, Medien und Materialien in Lehre und Studium auf.