Visuelle Programmiersprachen werden heutzutage zugunsten textueller Programmiersprachen nahezu nicht verwendet, obwohl visuelle Programmiersprachen einige Vorteile bieten. Diese reichen von der Vermeidung von Syntaxfehlern, über die Nutzung konkreter domänenspezifischer Notation bis hin zu besserer Lesbarkeit und Wartbarkeit des Programms. Trotzdem greifen professionelle Softwareentwickler nahezu ausschließlich auf textuelle Programmiersprachen zurück.Damit Entwickler diese Vorteile visueller Programmiersprachen nutzen können, aber trotzdem nicht auf die ihnen bekannten textuellen Programmiersprachen verzichten müssen, gibt es die Idee, textuelle und visuelle Programmelemente gemeinsam in einer Programmiersprache nutzbar zu machen. Damit ist dem Entwickler überlassen wann und wie er visuelle Elemente in seinem Programmcode verwendet.Diese Arbeit stellt das SandBlocks-Framework vor, das diese gemeinsame Nutzung visueller und textueller Programmelemente ermöglicht. Neben einer Auswertung visueller Programmiersprachen, zeigt es die technische Integration visueller Programmelemente in das Squeak/Smalltalk-System auf, gibt Einblicke in die Umsetzung und Verwendung in Live-Programmiersystemen und diskutiert ihre Verwendung in unterschiedlichen Domänen.
Aktualisiert: 2020-12-07
Autor:
Leon Bein,
Tom Braun,
Björn Daase,
Elina Emsbach,
Robert Hirschfeld,
Leon Matthes,
Toni Mattis,
Jens Mönig,
Stefan Ramson,
Patrick Rein,
Maximilian Stiede,
Marcel Taeumel
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Die Digitalisierung hat ein massives Wachstum an Daten in Gang gebracht. Dies hat zur Folge, dass in immer mehr Bereichen der Wirtschaft und Gesellschaft der kompetente Umgang mit Daten an Bedeutung gewinnt. Das hierfür notwendige statistische Know-how hat seine Wurzeln in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Diese definiert elementare Konzepte, die unentbehrlich sind, um eine geeignete Datenkompetenz zu entwickeln. Leider ist jedoch gerade für Anfänger die Literatur auf diesem Gebiet sehr formal und schwierig zu verstehen.
Daher stellt dieses Buch als Alternative eine visuelle Sprache der Wahrscheinlichkeitstheorie vor. Diese bietet einen grafischen Zugang zu den formalen mathematischen Konzepten. Dies ist aber nicht mit Visualisierungen von Daten durch herkömmliche Diagramme zu verwechseln, die sich meistens auf die Darstellung von Häufigkeiten beschränken. Stattdessen bildet die neue visuelle Sprache die zugrunde liegenden Konzepte selber diagrammatisch ab und eignet sich sogar für das Selbststudium. Mit vielen Beispielen werden die für die Wahrscheinlichkeitstheorie wesentlichen Grundlagen der Mengenlehre diagrammatisch erklärt sowie mehrstufige und gemischte Experimente, diskrete und stetige Verteilungen, Signifikanztests als auch die Begriffe der Abhängigkeit, Bedingtheit und vieles mehr.
Das Besondere ist, dass trotz ihrer Verschiedenheit all diese Konzepte in einem einheitlichen Rahmen dargestellt werden. Dies macht Wechselwirkungen zwischen ihnen erklärbar und der Lernende kann auf eine einheitliche Vorgehensweise bei der Bearbeitung unterschiedlichster Fragestellungen zurückgreifen: Man konstruiert ein Diagramm, das die Aufgabenstellung repräsentiert, erweitert dieses je nach Fragestellung und kann schließlich die Lösung aus dem Diagramm ableiten. Diese Vorgehensweise ermöglicht den Leser, eine grundlegende Kompetenz im Umgang mit Daten zu entwickeln. Denn die vorgestellten Diagramme führen zu einer neuen Vorstellung von Daten und ihren Zusammenhängen.
Aktualisiert: 2020-02-15
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Die Digitalisierung hat ein massives Wachstum an Daten in Gang gebracht. Dies hat zur Folge, dass in immer mehr Bereichen der Wirtschaft und Gesellschaft der kompetente Umgang mit Daten an Bedeutung gewinnt. Das hierfür notwendige statistische Know-how hat seine Wurzeln in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Diese definiert elementare Konzepte, die unentbehrlich sind, um eine geeignete Datenkompetenz zu entwickeln. Leider ist jedoch gerade für Anfänger die Literatur auf diesem Gebiet sehr formal und schwierig zu verstehen.
Daher stellt dieses Buch als Alternative eine visuelle Sprache der Wahrscheinlichkeitstheorie vor. Diese bietet einen grafischen Zugang zu den formalen mathematischen Konzepten. Dies ist aber nicht mit Visualisierungen von Daten durch herkömmliche Diagramme zu verwechseln, die sich meistens auf die Darstellung von Häufigkeiten beschränken. Stattdessen bildet die neue visuelle Sprache die zugrunde liegenden Konzepte selber diagrammatisch ab und eignet sich sogar für das Selbststudium. Mit vielen Beispielen werden die für die Wahrscheinlichkeitstheorie wesentlichen Grundlagen der Mengenlehre diagrammatisch erklärt sowie mehrstufige und gemischte Experimente, diskrete und stetige Verteilungen, Signifikanztests als auch die Begriffe der Abhängigkeit, Bedingtheit und vieles mehr.
Das Besondere ist, dass trotz ihrer Verschiedenheit all diese Konzepte in einem einheitlichen Rahmen dargestellt werden. Dies macht Wechselwirkungen zwischen ihnen erklärbar und der Lernende kann auf eine einheitliche Vorgehensweise bei der Bearbeitung unterschiedlichster Fragestellungen zurückgreifen: Man konstruiert ein Diagramm, das die Aufgabenstellung repräsentiert, erweitert dieses je nach Fragestellung und kann schließlich die Lösung aus dem Diagramm ableiten. Diese Vorgehensweise ermöglicht den Leser, eine grundlegende Kompetenz im Umgang mit Daten zu entwickeln. Denn die vorgestellten Diagramme führen zu einer neuen Vorstellung von Daten und ihren Zusammenhängen.
Aktualisiert: 2020-02-14
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Ein Intelligentes Tutorsystem (ITS) in wenigen Minuten erzeugen zu können, ohne umfangreiche Kenntnisse über künstliche Intelligenz oder Software-Architektur zu besitzen: Diese Möglichkeit bietet das Modulare Constraint Checking (MCC). Das Modulare Constraint Checking, entwickelt in der Collide-Forschungsgruppe von Prof. Ulrich Hoppe an der Universität Duisburg-Essen, vereinfacht einerseits das schnelle Erstellen von Tutor-Prototypen und erweitert andererseits die Gruppe der Menschen, die in der Lage sind, als Autor für Computer-Tutoren tätig zu werden, da die Anforderungen an das informatische Fachwissen der Autoren gesenkt wird. Das Buch beschreibt, wie Lehrerinnen und Lehrer mit dem MCC-Ansatz zu Autoren von Computer-Tutoren werden können, nicht nur für einfache Multiple-Choice-Szenarien, sondern auch für komplexe Modellierungs-Aufgaben. Die dabei entstehenden Computer-Tutoren erzeugen die Illusion, als ob sie über ein tiefes Domänenwissen verfügen würden, obwohl sie vollständig auf schwacher künstlicher Intelligenz basieren und nur Lagebeziehungen zwischen visuellen Objekten überprüfen. Ein Online-Hilfesystem für eine visuelle Sprache aus dem Bereich der Stochastik und ein Computer-Tutor zur Verkehrserziehung werden als konkrete Beispiele für die Funktionsweise des MCC-Ansatzes beschrieben. Um eine Verbreitung von Computer-Tutoren noch weiter zu fördern beschäftigt sich das Buch auch damit, wie MCC-Tutoren mit bereits existierender Lernsoftware, die nicht für eine Tutor-Unterstützung entwickelt wurde, verbunden werden können. Ein Framework, das eine solche Verbindung von Tutor und Lernsoftware ermöglicht, wird ausführlich beschrieben. Neben einer Beschreibung des MCC-Ansatzes, inklusive der umfangreichen Dokumentation einer Beispiel-Implementierung in der Programmierspache Java, bietet das Buch unter anderem einen Überblick über die Voraussetzungen von Computer-Tutoren für visuelle Sprachen, eine Darstellung der Voraussetzungen Constraint-basierter Programmierung von Tutorsystemen, eine Auseinandersetzung mit aktionsbasierten Ansätzen zur Erstellung von Computer-Tutoren.
Aktualisiert: 2019-12-20
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