@masterthesis{Held2011,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Held, Janina},
  title     = {Entwurf eines Spieler-Modells f{\"u}r eine erweiterbare Spielplattform zur Ausbildung in der Bauphysik},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.1524},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20120117-15249},
  school      = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  pages     = {65},
  year      = {2011},
  abstract  = {Im Projekt Intelligentes Lernen besch{\"a}ftigen sich die Professuren Content Management und Web-Technologien, Systeme der Virtuellen Realit{\"a}t und Bauphysik der Bauhaus- Universit{\"a}t Weimar mit der Entwicklung innovativer Informationstechnologien f{\"u}r eLearning- Umgebungen. In den Teilbereichen Retrieval, Extraktion und Visualisierung großer Dokumentkollektionen, sowie simulations- und planbasierter Wissensvermittlung werden Algorithmen und Werkzeuge erforscht, um eLearning-Systeme leistungsf{\"a}higer zu machen und um somit den Lernerfolg zu optimieren. Ziel des Projekts, auf dem Gebiet des simulationsbasierten Wissenstransfers, ist die Entwicklung eines Multiplayer Online Games (MOG) zur Ausbildungsunterst{\"u}tzung in der Bauphysik. Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit wird f{\"u}r diese digitale Lernsoftware ein Spieler- Modell zur Verwaltung der spielerspezifischen Daten entworfen und in das bestehende Framework integriert. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Organisation der erlernten F{\"a}higkeiten des Spielers und in der an den Wissensstand angepassten Auswahl geeigneter Spielaufgaben. F{\"u}r die Anwendung im eLearning-Bereich ist die Erweiterbarkeit des Modells um neue Lernkomplexe eine wesentliche Anforderung.},
  subject      = {Skill},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Lang,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Lang, Kevin},
  title     = {Worteinbettung als semantisches Feature in der argumentativen Analyse},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.3934},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20190617-39343},
  school      = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  pages     = {54},
  abstract  = {Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Nutzung von Worteinbettungen in der automatischen Analyse von argumentativen Texten. Die Arbeit diskutiert wichtige Einstellungen des Einbettungsverfahren sowie diverse Anwendungsmethoden der eingebetteten Wortvektoren f{\"u}r drei Aufgaben der automatischen argumentativen Analyse: Textsegmentierung, Argumentativit{\"a}ts-Klassifikation und Relationenfindung. Meine Experimente auf zwei Standard-Argumentationsdatens{\"a}tzen zeigen die folgenden Haupterkenntnisse: Bei der Textsegmentierung konnten keine Verbesserungen erzielt werden, w{\"a}hrend in der Argumentativit{\"a}ts-Klassifikation und der Relationenfindung sich kleine Erfolge gezeigt haben und weitere bestimmte Forschungsthesen bewahrheitet werden konnten. In der Diskussion wird darauf eingegangen, warum bei der einfachen Worteinbettung in der argumentativen Analyse sich kaum nutzbare Ergebnisse erzielen lassen konnten, diese sich aber in Zukunft durch erweiterte Worteinbettungsverfahren verbessern k{\"o}nnen.},
  subject      = {Argumentation},
  language  = {de}
}