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(Schlagwörter: "Klassifikation")

Bilddaten in den Digitalen Geisteswissenschaften Hastik, Canan; Hegel, Philipp (Hrsg.) Sammelband | Wiesbaden: Harrassowitz | 2020 40621 Endnote: Herausgeber*innen: Hastik, Canan; Hegel, Philipp
Titel: Bilddaten in den Digitalen Geisteswissenschaften
Erscheinungsvermerk: Wiesbaden: Harrassowitz, 2020 (Episteme in Bewegung, 16)
DOI: 10.13173/9783447114608
URL: https://www.harrassowitz-verlag.de/isbn_9783447114608.ahtml
Dokumenttyp: Sammelbände; Werkeditionen (Herausgeberschaft); Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Tafelmalerei; Bild; Daten; Digitalisierung; Geisteswissenschaften; Interdisziplinarität; Informationstechnik; Bilddatenbank; Annotation; Inhaltserschließung; Informationssystem; Klassifikation; Vernetzung; Philologie; Medienwissenschaft
Abstract: Digitale Bilder sind in Zeiten des Internets, der Mobiltelefonie und der sozialen Medien fest in der Lebenswelt zahlreicher Menschen verankert. Auch in den unterschiedlichen Geisteswissenschaften ist die Nutzung von digitalen Bildern als Forschungsmaterial an vielen Stellen zum Alltag geworden. In Bilddaten in den Digitalen Geisteswissenschaften wird mit einer Auswahl von Anwendungsfällen und Lösungsansätzen aus Informatik und Informationswissenschaft, Architektur- und Kunstgeschichte, Philologie und Medienwissenschaft eine Bandbreite der je nach Disziplin und Gegenstand variierenden Anforderungen dargestellt, wobei auch zunächst eher technisch anmutende Aspekte betrachtet werden. In drei Abschnitten werden digitale Verfahren und ihre Anwendungen in einzelnen Teilgebieten der Geisteswissenschaften behandelt. Obwohl sich die einzelnen Beiträge in unterschiedlichem Maße auf informatische und geisteswissenschaftliche Interessen, Ansätze, Verfahren und Details konzentrieren, verweisen sie immer auch auf den jeweils anderen Aspekt, sodass sich die Fächer in diesen Darstellungen einander annähern. Bilder werden dabei nicht nur als Gegenstände von Wissen betrachtet, sondern sie werden in ihrer Relevanz für die Genese, die Repräsentation und die Dissemination von Wissen untersucht.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Metakognition Hasselhorn, Marcus; Artelt, Cordula Sammelbandbeitrag | Aus: Rost, Detlef H.; Sparfeldt, Jörn R.; Buch, Susanne R. (Hrsg.): Handwörterbuch Pädagogische Psychologie | Weinheim: Beltz | 2018 38216 Endnote: Autor*innen: Hasselhorn, Marcus; Artelt, Cordula
Titel: Metakognition
Aus: Rost, Detlef H.; Sparfeldt, Jörn R.; Buch, Susanne R. (Hrsg.): Handwörterbuch Pädagogische Psychologie, Weinheim: Beltz, 2018 , S. 520-526
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Kognitive Entwicklung; Metakognition; Begriff; Definition; Klassifikation; Wissen; Gedächtnis; Messung; Lernerfolg; Einflussfaktor; Leistungssteigerung; Kind; Grundschulalter; Kognitive Kompetenz
Abstract: Metakognition [...] ist der seit Mitte der 1970er-Jahre verwendete Sammelbegriff für eine Reihe von Phänomenen, die mit dem Wissen und der Kontrolle über eigene kognitive Funktionen [...] zu tun haben. Die griechische Vorsilbe "meta" deutet dabei auf den übergeordneten Charakter dieser Kognitionen hin: Vereinfacht gesagt sind Metakognitionen also Kognitionen über Kognitionen bzw. Kognitionen höherer Ordnung. Der Begriff der Metakognition hebt sich von anderen kognitiven Phänomenen insofern ab, als dass kognitive Zustände oder Funktionen die Objekte sind, über die reflektiert wird. Metakognitionen spielen im Lernprozess zudem eine wesentliche Rolle, da sie während des Lernens auch Kontrollfunktionen übernehmen können, insbesondere die der Überwachung, der Steuerung und der Regulation. Die Fähigkeit, über eigene Gedanken und eigenes Wissen und Verhalten zu reflektieren, spielt demnach eine wichtige Rolle für ein planvolles und selbstreguliertes Lernen (vgl. Dismore et al., 2008; Artelt et al., 2003; Hasselhorn & Labuhn, 2008 [...]). Da sich ein solches Lernverhalten günstig auf die Lerneffektivität auswirken kann, ist Metakognition für die Pädagogische Psychologie so interessant. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Bildung und Entwicklung

Der Nachlass Wolfgang Klafkis im Archiv der Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung des […] Reimers, Bettina Irina Sammelbandbeitrag | Aus: Braun, Karl-Heinz; Stübig, Heinz; Stübig, Frauke (Hrsg.): Erziehungswissenschaftliche Reflexion und pädagogisch-politisches Engagement: Wolfgang Klafki weiterdenken | Wiesbaden: Springer VS | 2018 38038 Endnote: Autor*innen: Reimers, Bettina Irina
Titel: Der Nachlass Wolfgang Klafkis im Archiv der Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung des Deutschen Instituts für Internationale Pädagogische Forschung
Aus: Braun, Karl-Heinz; Stübig, Heinz; Stübig, Frauke (Hrsg.): Erziehungswissenschaftliche Reflexion und pädagogisch-politisches Engagement: Wolfgang Klafki weiterdenken, Wiesbaden: Springer VS, 2018 , S. 61-70
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung; Archiv; Klafki; Wolfgang; Werk; Dokument; Material; Schriftverkehr; Quellensammlung; Klassifikation
Abstract: Bereits zu Beginn der 2000er-Jahre zeichnete sich ab, dass Wolfgang Klafki seinen Nachlass dem Archiv der Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung (BBF) des Deutschen Instituts für Internationale Pädagogische Forschung (DIPF) in Berlin in Obhut geben würde. Die Wahl für diesen Ort ist zum einen der engen Verbindung Klafkis zum Archiv der BBF - auch durch seine intensive Mitarbeit im Adolf-Reichwein-Verein - geschuldet, zum anderen in der Sammlungsstrategie des Archivs verortet. Denn im Archiv der BBF als sammelndem Spezialarchiv zur Bildungsgeschichte und Bildungspraxis werden gegenwärtig 98 Nachlässe von Personen, die im Erziehungswesen, in der Bildungsverwaltung und -politik oder als Erziehungswissenschaftlerinnen und Erziehungswissenschaftler in Hochschulen und Universitäten tätig waren, sowie 50 neuzeitliche Aktennachlässe von Körperschaften und Vereinigungen und 40 bildungshistorisch relevante Sammlungen verwahrt. (DIPF/Orig.)
Abstract: Zusammenfassende Darstellung der ersten Arbeitsschritte zur Übernahme und Erschließung des wissenschaftlichen Nachlasses von Wolfgang Klafki sowie der des Bedeutung und Potenziale des Nachlasses für eine künftige erziehungswissenschaftliche Forschung. (DIPF/Autor)
Abstract (english): Summary of the first steps in the accession and indexing of the scientific personal papers of Wolfgang Klafki and the significance and potential of the documents for future educational science research. (DIPF/Autor)
DIPF-Abteilung: Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung

From signals to knowledge. A conceptual model for multimodal learning analytics Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik Zeitschriftenbeitrag | In: Journal of Computer Assisted Learning | 2018 38545 Endnote: Autor*innen: Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik
Titel: From signals to knowledge. A conceptual model for multimodal learning analytics
In: Journal of Computer Assisted Learning, 34 (2018) 4, S. 338-349
DOI: 10.1111/jcal.12288
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jcal.12288
Dokumenttyp: Zeitschriftenbeiträge; Zeitschriftenbeiträge
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Computerunterstütztes Lernen; Datenanalyse; Lernprozess; Lernverhalten; Lerntheorie; Methode; Klassifikation; Modell; Empirische Forschung; Experimentelle Untersuchung; Übersicht
Abstract (english): Multimodality in learning analytics and learning science is under the spotlight. The landscape of sensors and wearable trackers that can be used for learning support is evolving rapidly, as well as data collection and analysis methods. Multimodal data can now be collected and processed in real time at an unprecedented scale. With sensors, it is possible to capture observable events of the learning process such as learner's behaviour and the learning context. The learning process, however, consists also of latent attributes, such as the learner's cognitions or emotions. These attributes are unobservable to sensors and need to be elicited by human‐driven interpretations. We conducted a literature survey of experiments using multimodal data to frame the young research field of multimodal learning analytics. The survey explored the multimodal data used in related studies (the input space) and the learning theories selected (the hypothesis space). The survey led to the formulation of the Multimodal Learning Analytics Model whose main objectives are of (O1) mapping the use of multimodal data to enhance the feedback in a learning context; (O2) showing how to combine machine learning with multimodal data; and (O3) aligning the terminology used in the field of machine learning and learning science. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Neural end-to-end learning for computational argumentation mining Eger, Steffen; Daxenberger, Johannes; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): The 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2017): Proceedings of the conference, vol. 1 (long papers), July 30 - August 4, 2017, Vancouver, Canada | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2017 37878 Endnote: Autor*innen: Eger, Steffen; Daxenberger, Johannes; Gurevych, Iryna
Titel: Neural end-to-end learning for computational argumentation mining
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): The 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2017): Proceedings of the conference, vol. 1 (long papers), July 30 - August 4, 2017, Vancouver, Canada, Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2017 , S. 11-22
DOI: 10.18653/v1/P17-1002
URL: https://aclanthology.info/pdf/P/P17/P17-1002.pdf
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Argumentation; Automatisierung; Computerlinguistik; Data Mining; Klassifikation; Rhetorik; Semantik; Textanalyse
Abstract: We investigate neural techniques for end-to-end computational argumentation mining (AM). We frame AM both as a token-based dependency parsing and as a token-based sequence tagging problem, including a multi-task learning setup. Contrary to models that operate on the argument component level, we find that framing AM as dependency parsing leads to subpar performance results. In contrast, less complex (local) tagging models based on BiL-STMs perform robustly across classification scenarios, being able to catch long-range dependencies inherent to the AM problem. Moreover, we find that jointly learning 'natural' subtasks, in a multi-task learning setup, improves performance. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

EELECTION at SemEval-2017 Task 10. Ensemble of nEural Learners for kEyphrase ClassificaTION Eger, Steffen; Do Dinh, Erik-Lân; Kuznetsov, Ilia; Kiaeeha, Masoud; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): 11th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2017): Proceedings of the workshop, August 3-4, 2017, Vancouver, Canada | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2017 37870 Endnote: Autor*innen: Eger, Steffen; Do Dinh, Erik-Lân; Kuznetsov, Ilia; Kiaeeha, Masoud; Gurevych, Iryna
Titel: EELECTION at SemEval-2017 Task 10. Ensemble of nEural Learners for kEyphrase ClassificaTION
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): 11th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2017): Proceedings of the workshop, August 3-4, 2017, Vancouver, Canada, Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2017 , S. 942-946
URL: http://aclweb.org/anthology/S17-2163
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Computerlinguistik; Klassifikation; Publikation; Semantik; Textanalyse; Wissenschaft
Abstract: This paper describes our approach to the SemEval 2017 Task 10: "Extracting Keyphrases and Relations from Scientific Publications", specifically to Subtask (B): "Classification of identified keyphrases". We explored three different deep learning approaches: a character-level convolutional neural network (CNN), a stacked learner with an MLP meta-classifier, and an attention based Bi-LSTM. From these approaches, we created an ensemble of differently hyper-parameterized systems, achieving a micro-F1-score of 0.63 on the test data. Our approach ranks 2nd (score of 1st placed system: 0.64) out of four according to this official score. However, we erroneously trained 2 out of 3 neural nets (the stacker and the CNN) on only roughly 15% of the full data, namely, the original development set. When trained on the full data (training+development), our ensemble has a micro-F1-score of 0.69. Our code is available from https://github.com/UKPlab/semeval2017-scienceie. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Supersense embeddings. A unified model for supersense interpretation, prediction and utilization Flekova, Lucie; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016): Long Papers | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2016 36971 Endnote: Autor*innen: Flekova, Lucie; Gurevych, Iryna
Titel: Supersense embeddings. A unified model for supersense interpretation, prediction and utilization
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016): Long Papers, Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2016 , S. 2029-2041
URL: http://www.aclweb.org/anthology/P16-1191
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Beziehung; Computerlinguistik; Klassifikation; Semantik; Sinn; Wort
Abstract (english): Coarse-grained semantic categories such as supersenses have proven useful for a range of downstream tasks such as question answering or machine translation. To date, no effort has been put into integrating the supersenses into distributional word representations. We present a novel joint embedding model of words and supersenses, providing insights into the relationship between words and supersenses in the same vector space. Using these embeddings in a deep neural network model, we demonstrate that the supersense enrichment leads to a significant improvement in a range of downstream classification tasks. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

What makes a convincing argument? Empirical analysis and detecting attributes of convincingness in […] Habernal, Ivan; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 2016 conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2016 36989 Endnote: Autor*innen: Habernal, Ivan; Gurevych, Iryna
Titel: What makes a convincing argument? Empirical analysis and detecting attributes of convincingness in Web argumentation
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 2016 conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2016 , S. 1214-1223
URL: https://aclweb.org/anthology/D16-1129
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Argumentation; Bewertung; Computerlinguistik; Klassifikation; Qualität; Überzeugung
Abstract (english): This article tackles a new challenging task in computational argumentation. Given a pair of two arguments to a certain controversial topic, we aim to directly assess qualitative properties of the arguments in order to explain why one argument is more convincing than the other one. We approach this task in a fully empirical manner by annotating 26k explanations written in natural language. These explanations describe convincingness of arguments in the given argument pair, such as their strengths or flaws. We create a new crowd-sourced corpus containing 9,111 argument pairs, multi-labeled with 17 classes, which was cleaned and curated by employing several strict quality measures. We propose two tasks on this data set, namely (1) predicting the full label distribution and (2) classifying types of flaws in less convincing arguments. Our experiments with feature-rich SVM learners and Bidirectional LSTM neural networks with convolution and attention mechanism reveal that such a novel fine-grained analysis of Web argument convincingness is a very challenging task. We release the new UKPConvArg2 corpus and software under permissive licenses to the research community. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Modeling extractive sentence intersection via subtree entailment Levy, Omer; Dagan, Ido; Stanovsky, Gabriel; Eckle-Kohler, Judith; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: The COLING 2016 Organizing Committee (Hrsg.): Proceedings of the 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING) | Osaka: The COLING 2016 Organizing Committee | 2016 36987 Endnote: Autor*innen: Levy, Omer; Dagan, Ido; Stanovsky, Gabriel; Eckle-Kohler, Judith; Gurevych, Iryna
Titel: Modeling extractive sentence intersection via subtree entailment
Aus: The COLING 2016 Organizing Committee (Hrsg.): Proceedings of the 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING), Osaka: The COLING 2016 Organizing Committee, 2016 , S. 2891-2901
URL: http://www.aclweb.org/anthology/C/C16/C16-1272.pdf
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Algorithmus; Computerlinguistik; Daten; Klassifikation; Semantik; Struktur; Syntax; Text
Abstract (english): Sentence intersection captures the semantic overlap of two texts, generalizing over paradigms such as textual entailment and semantic text similarity. Despite its modeling power, it has received little attention because it is difficult for non-experts to annotate. We analyze 200 pairs of similar sentences and identify several underlying properties of sentence intersection. We leverage these insights to design an algorithm that decomposes the sentence intersection task into several simpler annotation tasks, facilitating the construction of a high quality dataset via crowdsourcing. We implement this approach and provide an annotated dataset of 1,764 sentence intersections. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays Stab, Christian; Gurevych, Iryna Sammelbandbeitrag | Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 3rd Workshop on Argument Mining held in conjunction with the 2016 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016) | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2016 36976 Endnote: Autor*innen: Stab, Christian; Gurevych, Iryna
Titel: Recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 3rd Workshop on Argument Mining held in conjunction with the 2016 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016), Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2016 , S. 113-118
URL: http://aclweb.org/anthology/W/W16/W16-2813.pdf
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Argumentation; Aufsatz; Computerlinguistik; Dokument; Gegensatz; Klassifikation; Modell
Abstract (english): In this paper, we introduce an approach for recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays. We model this task as a binary document classification and show that adversative transitions in combination with unigrams and syntactic production rules significantly outperform a challenging heuristic baseline. Our approach yields an accuracy of 75.6% and 84% of human performance in a persuasive essay corpus with various topics. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung