AlgoDB: Erstellung einer interaktiven Demo-Datenbank algorithmischer Methoden der Bildverarbeitung

Die webbasierte generische Plattform AlgoDB bietet verschiedene Möglichkeiten und Anreize, das Wissen über die in der Bildverarbeitung verwendeten Methoden und Algorithmen zu Vertiefen und deren Anwendungen „spielerisch“ durch Ausprobieren verschiedener Parameter zu erlernen. Eine große Herausforderung für Dozenten in Fächern mit bildgebenden Verfahren ist die anschauliche Vermittlung der verwendeten Methoden und Algorithmen zur Bildverarbeitung. Deshalb ist das Ziel dieses Projektes die Entwicklung von AlgoDB, einer webbasierten generischen Plattform zur interaktiven Demonstration algorithmischer Abläufe.

Durch AlgoDB wird den Studierenden die Möglichkeit gegeben, ihr Wissen über die in den Vorlesungen vorgestellten Verfahren zu vertiefen und deren Anwendung “spielerisch” durch Ausprobieren verschiedener Parameter zu erlernen. 1. Interaktive Lernumgebung für Studierende 2. Speicherung und Kommunikation von Algorithmen und Parametern 3. Offene Schnittstelle für Erweiterungen der Datenbank um neue Algorithmen 4. Darstellung von Vergleichsexperimenten übersichtlich an einer zentralen Stelle 5. Bereitstellung von Lernmaterialien 6. Interne Qualitätskontrolle durch die Studierenden 7. Evaluation im Rahmen der Vorlesung Medical Image Processing

Im Rahmen des Projektes wurde eine interaktive Lernplattform zur visuellen Aufbereitung von Algorithmen der Bildverarbeitung erstellt. Die Software wurde im Rahmen der Vorlesung „Medical Image Processing“ getestet und durch die Studenten auf Benutzbarkeit hin evaluiert. Das Ergebnis der Auswertung ergab, dass die Software sehr gut auf die Bedürfnisse der Benutzer abgestimmt ist (118,8 von 148 Punkten nach ISONORM 9241). Auch das qualitative Feedback durch die Studenten war ausgezeichnet, die Studenten berichteten, dass die Software ihnen durch die klare Darstellung beim Verständnis der Themen geholfen habe. Die in dem Projekt erstellte Software wird im Rahmen von Abschlussarbeiten von Studenten weiter ausgearbeitet und für verschiedene Vorlesungen genutzt

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Studium der Germanistik und der Geschichte an der RWTH Aachen. Seit 2009 Wissenschaftlicher Mitarbeiter zunächst am Center for Innovative Learning Technologies (CiL) der RWTH Aachen, seit 2019 Leitung der Nachfolgeeinrichtung des CiL, der Abteilung Lernplattform-Management
(LPM) des Center für Lehr- und Lernservices (CLS). Tätigkeitsbereiche: - Koordination der Weiterentwicklung der zentralen, hochschulweiten Lehr- und Lernplattform RWTHmoodle - Leitung RWTHmoodle-Support (fachliche Anwendungsbetreuung im 2nd Level, individuelle Fallberatung) - Entwicklung und Durchführung von Qualifizierungsmaßnahmen zu RWTHmoodle und E-Learning-Themen - E-Learning-Beratung