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Thomas Thiele

    Modellierung thematischer Nähe in Organisationen durch Machine Learning
    Sportwissenschaftler auf dem Weg in die Arbeitswelt
    Lichtenberg
    Der Freundschaftsweg
    • Der Freundschaftsweg

      Der Traum von gelebter Ökumene und vom Leben in dem einen Leib Christi

      Der Freundschaftsweg
    • Sportwissenschaftler auf dem Weg in die Arbeitswelt

      Eine Studie zum beruflichen Werdegang von Absolventen des Studiengangs Diplom-Sportwissenschaft an der Universität Hamburg

      Bis in die 70er Jahre lag der Fokus sportwissenschaftlicher Hochschulen auf der Ausbildung von Sportlehrern für öffentliche Schulen, wobei ein praxisnahes Studium als Qualitätsmerkmal galt. Mit der Erkenntnis, dass der Bedarf an Sportlehrern langfristig nicht steigen würde, reagierte der Fachbereich Sportwissenschaft an der Universität Hamburg frühzeitig und etablierte einen neuen Diplomstudiengang. Dieser konnte sich jedoch nicht an klaren Berufsbildern orientieren, was zu einem offenen Studienangebot mit vielen Wahlmöglichkeiten führte. Die Schwerpunkte lagen auf „Betrieb, Freizeit, Weiterbildung“, „Behinderten- und Sozialarbeit“ sowie „Medien und Journalismus“. Diese flexible Verbindung von Ausbildung und Beschäftigung brachte Unsicherheiten für Studierende und Lehrende mit sich. Viele praxisorientierte Teile des Studiums hatten den Charakter von Berufserkundungen, was neue interdisziplinäre Forschungsfelder eröffnete. Nach fast fünfzehn Jahren war eine umfassende systematische Evaluation nötig, die von Thomas Thiele und Jan-Peter Timmermann durchgeführt wurde. Sie untersuchten die Beschäftigungschancen, den erreichbaren Berufsstatus und die Wege in den Arbeitsmarkt. Zudem wurden die Wünsche der Absolventen, deren aktuelle Beschäftigungen und die Erfüllung ihrer Berufswünsche analysiert. Die Studie bietet wertvolle Erkenntnisse für Hochschulen und Absolventen sportwissenschaftlicher Studiengänge hinsichtlich ihrer beruflich

      Sportwissenschaftler auf dem Weg in die Arbeitswelt
    • Komplexe Problemstellungen nicht nur als disziplinäre Fragestellung zu begreifen, sondern über Fachgrenzen hinaus Lösungen zu entwickeln, erweist sich nicht nur als Trend, sondern auch als Notwendigkeit. Die Identifikation geeigneter Kooperationspartner und die Suche nach gemeinsamen Themen ist jedoch oftmals zeitaufwändig. In dieser Dissertation wird daher ein System konzeptioniert und entwickelt, welches die Modellierung thematischer Nähe in Organisationen durch einen Machine Learning Ansatz erlaubt. Grundlage hierfür sind textuelle Daten, aus welchen zunächst mittels eines generativen Verfahrens inhärente Themen extrahiert werden. Danach werden diese Themen einem diskriminierenden Verfahren unterzogen, welches ein Matchmaking zwischen Themen unterschiedlicher organisationaler Entitäten ableitet. Die durch diese Verfahrenskette generierten Ergebnisse werden dann für den Nutzer in Form eines graphenbasierten Ansatzes visualisiert, es entsteht eine Landkarte verknüpfter Themen auf Basis eines automatisierten Prozesses.

      Modellierung thematischer Nähe in Organisationen durch Machine Learning