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Interne Audits können mehr
(2024)
Dieser Beitrag zeigt, wie das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) Zufriedenheitsanalysen aus zwei Sichtweisen durchführt: Aus Sicht der Auditoren und aus Sicht der Managementbeauftragten der auditierten Institute und Einrichtungen. Die Ergebnisse fließen in die jährliche Auditprogrammplanung ein. Damit wird der Nutzen von internen Audits gesteigert.
Projekte des maschinellen Lernens (ML), insbesondere im Bereich der Zeitreihenanalyse, gewinnen heute zunehmend an Bedeutung. Die Bereitstellung solcher Projekte in einer Produktionsumgebung mit dem gleichen Automatisierungsgrad wie bei klassischen Softwareprojekten ist ein komplexes Unterfangen. Die Umsetzung in Produktionsumgebungen erfordert neben klassischen DevOps auch Machine Learning Operation (MLOps) Technologien und Werkzeuge. Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über verfügbare MLOps Tools zu bieten und einen spezifischen Techstack für Zeitreihen ML Projekte zu entwickeln. Es werden aktuelle Trends und Werkzeuge im Bereich MLOps durch eine multivokale Literaturrecherche (MLR) untersucht und analysiert. Die Studie identifiziert passende MLOps Werkzeuge und Methoden für die Zeitreihenanalyse und präsentiert eine spezifische Implementierung einer MLOps Pipeline für die Aktienkursprognose des S&P 500. MLOps und DevOps Tools nehmen eine essenzielle Rolle bei der effektiven Konstruktion und Verwaltung von ML Pipelines ein. Bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge ist stets eine spezifische Anpassung an die jeweiligen Projektanforderungen erforderlich. Die Bereitstellung einer detaillierten Darstellung der aktuellen MLOps Tool Landschaft erweist sich hierbei als wertvolle Ressource, die es Entwicklern ermöglicht, die Effizienz und Effektivität ihrer ML Projekte zu optimieren.
Angesichts der raschen Entwicklungen und der Besonderheiten von Softwaresystemen, welche Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ist ein angepasstes Requirements Engineering (RE) erforderlich. Die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten müssen dabei erkannt und angegangen werden. Hierfür wird eine systematische Überprufung bestehender Herausforderungen des RE in KI-Projekten durchgeführt. Darauf aufbauend werden neue RE-Ansätze und Empfehlungen präsentiert, die auf die Datensicht von KI-Projekten abzielen. Mithilfe der Analyse bestehender Lösungsansatze, Methoden, Frameworks und Tools soll aufgezeigt werden, inwiefern die Herausforderungen im RE bewältigt werden können. Noch bestehende Lücken im Forschungsstand werden identifiziert und aufgezeigt.
Küssen
(2024)
Die moderne Arbeitswelt erfordert digitale Kompetenz, doch Hochschulen mangelt es an Angeboten zum digitalen Kompetenzaufbau Studierender. Peer-Angebote können ein sinnvoller Ansatz zur Förderung digitaler Kompetenz sein, allerdings fehlen empirische Belege für deren Wirksamkeit. Die Studie setzt hier an und evaluiert den digitalen Kompetenzerwerb von Teilnehmenden fachübergreifender Peer-Trainings auf Grundlage des DigComp Rahmenmodells. Die Ergebnisse zeigen, dass Trainings-Teilnehmende ihre digitale Kompetenz im Vergleich zur Kontrollgruppe signifikant stärker steigern konnten. Die Ausbildung zur bzw. zum Peer-Trainer:in sowie die Peer-Trainings wurden von allen Beteiligten sehr positiv bewertet.