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Intelligenter Zugang zu Informationen

Die Forschungsgruppe Intelligent Access to Information stellt die größte Gruppe des L3S dar und konzentriert sich auf alle Aspekte des Zugriffs auf Informationen im Web sowie Big Data Analytics. Forschungsbereiche umfassen Information Retrieval, Semantic Web, Datenbanken, soziale Netzwerke und Data Mining.

Learning Analytics (LA) unterstützt die Messung, Analyse und Nutzung von Daten über Lernende und ihre Zusammenhänge um Lernprozesse und unterstützende IT-Umgebungen zu optimieren. Das Hauptziel von LA4S ist Erfahrungen und Werkzeuge aus den Bereichen Learning Analytics und semantische Datenanalyse für die Nutzung in kleineren und mittleren Hochschulorganisationen und Bildungseinrichtungen bereitzustellen.

Category: ERASMUS+ KA2 Strategic Partnership

Freie Materialen für die Bildung werden immer öfter im Web veröffentlicht, aber es ist immer noch schwierig, geeignete Materialien für spezifische Lernszenarien zu finden. Die Beiträge dieses Projekts werden helfen, besser zu verstehen, wie die Bedürfnisse der Nutzer in Bildungsszenarien (Lehrer und Schüler), durch entsprechende technische Infrastrukturen und Schnittstellen unterstützt werden können.

Category: Internal project

Die heutige Informationsflut erschwert es immer mehr, sich auf die wirklich relevanten und wichtigen Dinge zu konzentrieren. Dies gilt in immer stärkerem Maße auch für das Personal Information Management im professionellen und privaten Kontext. Hier werden neuartige Ansätze benötigt, welche die aktuellen Praktiken der Informationssammlung und –verwaltung in Frage stellen und eine bessere Unterscheidung zwischen wichtiger und unwichtiger Information unterstützen. Durch den selektiven und adaptiven Mechanismus des Vergessens ist der menschliche Verstand sehr effektiv darin, sich auf die wichtigen Dinge zu konzentrieren. Es soll daher untersucht werden, was wir vom menschlichen Vergessen für effektivere Methoden zur Unterstützung von Wissensarbeitern im Umgang mit Information lernen können.

Category: DFG SPP on "Intentional Forgetting"

Die Planung und Gestaltung einer Mobilität der Zukunft ist mit einer Vielzahl grundlegender Herausforderungen verbunden. “MOBILISE – Mobility in Engineering and Science” ist ein Masterplan der Technischen Universität Braunschweig und der Leibniz Universität Hannover, mit dem Ziel, interdisziplinäre und wissenschaftlich exzellente Forschung für die Mobilität der Zukunft voranzutreiben. Das L3S engagiert sich speziell im Fokusbereich Digitalisierung und dem Vorhaben „Mobiler Mensch: Intelligente Mobilität in der Balance von Autonomie, intelligenter Vernetzung und Security“, welches Aspekte des automatisierten Fahrens, der Intermodalität, der intelligenten Vernetzung (Big Data, Car-to-Car-Kommunikation) und der Security von Fahrzeugen und Mobilitätssystemen aufgreift und die Anforderungen des Menschen in den Mittelpunkt stellt.

Das RussianFlu-Projekt entwickelt Digital Humanities-Methoden zur automatischen Analyse historischer Epidemien am Beispiel der russischen Grippe, die zwischen 1889 und 1893 weltweit grassierte. Das Projekt behandelt Fakten sowie Meinungsextraktion aus deutsch- und englischsprachigen medizinischen Berichten sowie Zeitungsartikeln.

Im Projekt SALIENT werden in interdisziplinärer Kooperation Methoden zur Erkennung und Unterstützung von Lernprozessen bei der multimodalen Websuche erforscht.

Die zunehmende Fülle an Daten ist eine Chance die soziale Komplexität zu entflechten und die Herausforderungen der Welt zu adressieren. SoBigData hat die Erstellung eines Social Mining & Big Data Ökosystems zum Ziel, d.h. eine Forschungsinfrastruktur als integriertes Ökosystem für ethisch-sensitive Exploration und die erweiterte Anwendung von Social Mining in den unterschiedlichen Dimensionen des sozialen Lebens.

Category: H2020 Research Infrastructures

We study the emergence of topological, topical, and social maps of short-lived indoor events such as conventions, conferences and trade fairs,1 in a crowd-sourced manner with little to no efort by participants of the event (and possibly no support by the event organizers). We consider scenarios where no explicit infrastructure for localization and navigation is provided, where no specific mapping activities are performed prior to the event, and where participants are not required to deviate from their usual behavior and to wear any systems beside their smartphones.

Category: DFG

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