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In zahlreichen, sowohl wissenschaftlichen als auch politischen Veröffentlichungen, wird die "Energiewende" als Transformationsprojekt eingeordnet. Zweifelsohne birgt eine Umstellung auf ein erneuerbares Energiesystem transformative Potenziale. Die Bedeutungsbestimmung von "Energiewende" oder auch Transformation bleibt in Politik und Forschung aber häufig unklar. Um dem zu begegnen, wird in der vorliegenden Studie die Bedeutung von "Energiewende", wie sie im Bundestag verhandelt wird, untersucht. Darauf aufbauend wird analysiert, ob und inwiefern die „Energiewende“ einem Anspruch als Transformationsprojekt gerecht werden kann, bzw. wie sich die Wirkrichtung der mit "Energiewende" verbundenen Politiken im Spannungsfeld beharrend – reformistisch – transformativ verorten lässt. Die besondere gesellschaftliche Bedeutung der Bundestags-Debatten um "Energiewende" leitet sich diskurstheoretisch unter anderem aus der ihnen zukommenden "Schaufensterfunktion" ab, wonach die Debatten strategisch auf eine außerparlamentarische Öffentlichkeit ausgerichtet sind. Hinzu kommt, dass sich der hier stattfindende Diskurs, bspw. in Gesetzen, unmittelbar materialisiert. Als Startpunkt der Untersuchung wird der Beginn der rot-grünen Regierungszeit gewählt (1998), da diese – u.a. wegen der Verabschiedung des Erneuerbaren-Energien-Gesetzes (EEG) und dem politischen Beschluss zum Atomausstieg – in besonderer Weise mit der "Energiewende" in Verbindung gebracht wird. Als Endpunkt dient die letzte vollständige Wahlperiode zum Zeitpunkt der Untersuchung. Die Diskursanalyse bezieht sich demnach auf die Bundestagsdebatten zur "Energiewende" zwischen der 14. und 18. Legislaturperiode (1998-2017). Das methodische Innovationspotenzial der Arbeit liegt insbesondere in der Verbindung aus einem Verfahren quantitativer, computerbasierter Diskursanalyse mit einer qualitativen Analyse. Als Ergebnis der Verknüpfung von Transformations- und Diskurstheorie wird ein methodisch komplexes Forschungsdesign präsentiert, das sich neben der Analyse des "Energiewende"-Diskurses auf weitere Bereiche der politischen Transformationsforschung übertragen lässt.
Das Bildungskonzept Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) gilt als Schlüsselfaktor für eine nachhaltige Entwicklung. Die Stärkung der Kompetenzen von Multiplikatoren und somit Lehrkräften als Gestalter formaler Bildung ist ein Ziel auf dem Weg zu einer qualitativ hochwertigen Bildung. Es gilt, im Verlauf der Lehrkräftebildung Möglichkeiten zu schaffen, die Entwicklung relevanter Kompetenzen gezielt zu unterstützen, um effektivere Ergebnisse im Bereich BNE zu erreichen. Für den universitären Teil der Lehrkräftebildung geht dies einher mit einer entsprechenden Gestaltung von Lernumgebungen, durch die angehende Lehrkräfte relevante Kompetenzen zu Beginn ihres individuellen Bildungsweges entwickeln können. Darüber hinaus sollen durch entsprechende Fort- und Weiterbildungsformate auch bereits im Schuldienst tätige Lehrkräfte erreicht werden. Das als transdisziplinäres Format angelegte Entwicklungsteam Sachunterricht, bestehend aus Sachunterrichtslehrkräften, Vertretern außerschulischer Bildungsorte und Forschenden der Universität, bildet den Ausgangspunkt dieser Arbeit. Die vorliegende Arbeit fokussiert die Untersuchung von Möglichkeiten der Professionalisierung von (angehenden) Lehrkräften zu BNE im Kontext des Entwicklungsteams. Dazu wurde zunächst theoretisch-konzeptionell der Frage nachgegangen, welche Kompetenzen relevant für die Integration von BNE in Schule und Unterricht sind und wie Lehr-Lernsettings gestaltet werden sollten, um die Entwicklung entsprechender Kompetenzen zu unterstützen. Im Rahmen zweier empirischer Studien wurde anschließend einerseits die Kompetenzentwicklung seitens der Studierenden analysiert, die an einem durch das Entwicklungsteam begleiteten Seminar teilnahmen. Andererseits liegt der Fokus auf dem spezifischen Format des transdisziplinären Entwicklungsteams und es wurde untersucht, inwiefern wechselseitiges Lernen zwischen den Entwicklungsteammitgliedern initiiert werden und dies in einer Veränderung der pädagogischen Praxis resultieren kann. Aufgrund seiner hohen Anschlussfähigkeit an den bildungswissenschaftlichen Diskurs wurde das Modell der BNE-spezifischen professionellen Handlungskompetenz den konzeptionellen Überlegungen und den darauf aufbauenden empirischen Untersuchungen zugrunde gelegt. Die Gestaltung eines Lehr-Lern-Settings für angehende Lehrkräfte mit dem Ziel der Förderung entsprechender Kompetenzen wurde anhand des Konzepts der offenen Lernumgebung vorgenommen. Die Ergebnisse zeigen zum einen, dass das in enger Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam als offene Lernumgebung durchgeführte Seminar die Professionalisierung der Studierenden unterstützt und der Aufbau von (BNE-spezifischer) professioneller Handlungskompetenz durch kollaboratives Gestalten in Kooperation mit der Praxis ermöglicht wird. Zum anderen zeigt sich, dass die transdisziplinäre Zusammenarbeit ein wechselseitiges von- und miteinander Lernen zu BNE im Entwicklungsteam Sachunterricht fördert und Professionalisierungsprozesse sowohl seitens der Lehrkräfte als auch des außerschulischen Akteurs zumindest in einigen Bereichen angestoßen wurden.
Die Digitalisierung ermöglicht es, die Anwendung von Scoring Systemen auf verschiedene Lebensbereiche auszuweiten und Verhalten von Kunden und Konsumenten vorherzusagen und zu steuern. Gezielt eingesetzte Incentives, die an einen bestimmten Score geknüpft sind, werden häufig genutzt, um das gewünschte Verhalten zu erreichen. Um die Erkenntnisse zur Wahrnehmung von Scoring Systemen zu erweitern, wurde in dieser Studie die Einstellung zu Scoring Systemen erfasst und untersucht, inwieweit potenzielle individuelle und funktionelle Einflussfaktoren auf die Einstellung wirken. Dafür wurde eine Online Umfrage mit 125 Teilnehmenden aus Deutschland umgesetzt. Zu Erfassung der Einstellung wurde je ein Scoring Szenario inklusive Incentives für die Bereiche Gesundheit, Mobilität und Finanzen konstruiert, das die Teilnehmenden bewerten sollten. Die Incentives wurden als funktionelle Faktoren zusammengefasst, und es wurde vermutet, dass sie die Einstellung zu Scoring beeinflussen. Als individuelle Faktoren wurden einmal die Selbsteinschätzung Scoring-relevanten Verhaltens festgelegt und einmal die Persönlichkeitsvariable Narzissmus. Es wurde davon ausgegangen, dass beide Variablen einen Einfluss auf die Einstellung haben und einen positiven Zusammenhang aufweisen. Bei der Überprüfung der Hypothesen zeigte sich, dass sowohl die Incentives als auch die Selbsteinschätzung einen signifikanten Einfluss auf die Einstellung zu Scoring haben. Für den Einfluss von Narzissmus konnten keine signifikanten Ergebnisse gefunden werden. Für die Faktoren Alter, Geschlecht und Erfahrung mit Scoring wurde ebenfalls ein Einfluss vermutet, weshalb eine zusätzliche explorative Analyse für diese Faktoren durchgeführt wurde, bei der allerdings keine signifikanten Ergebnisse zustande kamen. Des Weiteren zeigte sich, dass Scoring auch über verschiedene Szenarien hinweg insgesamt als eher negativ bewertet wird. Die eingesetzten Incentives wurden ebenfalls als negativ bewertet.
Environmental perception is one of the biggest challenges in autonomous driving to move inside complex traffic situations properly. Perceiving the road's condition is necessary to calculate the drivable space; in manual driving, this is realized by the human visual cortex. Enabling the vehicle to detect road conditions is a critical and complex task from many perspectives. The complexity lies on the one hand in the development of tools for detecting damage, ideally using sensors already installed in the vehicle, and on the other hand, in integrating detected damages into the autonomous driving task and thus into the subsystems of autonomous driving. High-Definition Feature Maps, for instance, should be prepared for mapping road damages, which includes online and in-vehicle implementation. Furthermore, the motion planning system should react based on the detected damages to increase driving comfort and safety actively. Road damage detection is essential, especially in areas with poor infrastructure, and should be integrated as early as possible to enable even less developed countries to reap the benefits of autonomous driving systems. Besides the application in autonomous driving, an up-to-date solution on assessing road conditions is likewise desirable for the infrastructure planning of municipalities and federal states to make optimal use of the limited resources available for maintaining infrastructure quality. Addressing the challenges mentioned above, the research approach of this work is pragmatic and problem-solving. In designing technical solutions for road damage detection, the researchers conduct applied research methods in engineering, including modeling, prototyping, and field studies. They utilize design science research to integrate road damages in an end-to-end concept for autonomous driving while drawing on previous knowledge, the application domain requirements, and expert workshops. This thesis provides various contributions to theory and practice. The investigators design two individual solutions to assess road conditions with existing vehicle sensor technology. The first solution is based on calculating the quarter-vehicle model utilizing the vehicle level sensor and an acceleration sensor. The novel model-based calculation measures the road elevation under the tires, enabling common vehicles to assess road conditions with standard hardware. The second solution utilizes images from front-facing vehicle cameras to detect road damages with deep neural networks. Despite other research in this area, the algorithms are designed to be applicable on edge devices in autonomous vehicles with limited computational resources while still delivering cutting-edge performance. In addition, the analyses of deep learning tools and the introduction of new data into training provide valuable opportunities for researchers in other application areas to develop deep learning algorithms to optimize detection performance and runtime. Besides detecting road damages, the authors provide novel algorithms for classifying the severity of road damages to deliver additional information for improved motion planning. Alongside the technical solutions, they address the lack of an end-to-end solution for road damages in autonomous driving by providing a concept that starts from data generation and ends with servicing the vehicle motion planning. This includes solutions for detecting road damages, assessing their severity, aggregating the data in the vehicle and a cloud platform, and making the data available via that platform to other vehicles. Fundamental limitations in this dissertation are due to boundaries in modeling. The pragmatic approach simplifies reality, which always distorts the degree of truth in the result.