004 Datenverarbeitung; Informatik
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Jeden Tag werden 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert. Diese enorme Menge an Daten wird beispielsweise durch digitale Bilder, Videos, Beiträge in den sozialen Medien, intelligente Sensoren, Einzelhandels- und Finanztransaktionen und GPS-Signale von Handys erzeugt. Das ist Big Data. Es besteht kein Zweifel daran, dass Big Data und das, was wir damit tun, das Potential hat, ein signifikanter Treiber für Innovationen und Wertschöpfung zu werden.
Das adaptive Immunsystem schützt den Menschen vor extra- wie auch intrakorporal auftretenden Pathogenen und Krebszellen. Die Funktionalität dieses Prozesses geht hierbei auf die Interaktion und Kooperation einer Vielzahl verschiedener Zelltypen des Körpers zurück und ist vorwiegend innerhalb der Lymphknoten lokalisiert. Ist auch nur ein Bestandteil dieses sensiblen Prozesses gestört, kann dies zu einem teilweisen oder vollständigen Verlust der immunologischen Fitness des Menschen führen. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, solche Aberrationen des humanen Lymphknotengewebes umfassend digital-pathologisch zu detektieren und zu definieren.
Hierfür wurde zunächst eine digitale Gewebedatenbank etabliert. Diese basiert auf dem im Rahmen dieser Arbeit implementierten Content-Management-System Digital Tissue Management Suite. Weiterhin wurde die Software Feature analysis in tissue histomorphometry entwickelt, welche die Analyse von zweidimensionalen whole slide images ermöglicht. Hierbei werden Methoden aus dem Bereich Computer Vision und Graphentheorie eingesetzt, um morphologische und distributionale Eigenschaften der Zelltypen des Lymphknotens zu charakterisieren. Darüber hinaus enthält diese Software Plug-ins zur Visualisierung und statistischen Analyse der Daten.
Aufbauend auf der eigens implementierten, digitalen Infrastruktur, in Kombination mit der Software Imaris wurden zweidimensional und dreidimensional gescannte, reaktive und neoplastische Gewebeproben digital phänotypisiert. Hierbei konnten neue mechanische Barrieren zur Kompartimentalisierung der Keimzentren aufgeklärt werden. Weiterhin konnte der Erhalt des quantitativen Verhältnisses einzelner Zellpopulationen innerhalb der Keimzentren beschrieben werden. Ausgehend von den reaktiven Phänotypen des Lymphknotens, wurden pathophysiologische Aberrationen in verschiedenen lymphatischen Neoplasien untersucht. Hierbei konnte gezeigt werden, dass speziell die strukturelle Destruktion häufig mit einer morphologischen Veränderung der fibroblastischen Retikulumzellen einhergeht.
Neben strukturellen Veränderungen sind auch zytologische Veränderungen der Tumormikroumgebung zu verzeichnen. Eine besondere Rolle spielen hierbei sogenannte Tumor-assoziierte Makrophagen. Im Rahmen dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass speziell Makrophagen in der Tumormikroumgebung des diffus großzelligen B-Zell-Lymphoms und der chronisch lymphatischen Leukämie spezifische pathophysiologische Veränderungen aufzeigen. Auch konnte gezeigt werden, dass genetische Änderungen neoplastischer B-Zellen mit einer generellen Reduktion der CD20-Antigendichte einhergehen.
Zusammenfassend ermöglichten die Ergebnisse die Generierung eines umfassenden digital-pathologischen Profils des klassischen Hodgkin-Lymphoms. Hierbei konnten morphologische Veränderungen neoplastischer, CD30-positiver Hodgkin-Reed-Sternberg-Zellen validiert und beschrieben werden. Auch konnten pathologische Veränderungen des Konnektoms und der Tumormikroumgebung dieser Zellen parametrisiert und quantifiziert werden. Abschließend wurde unter Anwendung eines Random forest-Klassifikators die diagnostische Potenz digital-pathologischer Profile evaluiert und validiert.
Untersuchungen von evolutionären Algorithmen zum Training neuronaler Netze in der Sprachverarbeitung
(1997)
Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wurde die Leistungsfähigkeit von evolutionären Algorithmen zum Training von RNN untersucht und mit gradientenbasierten Trainingsalgorithmen verglichen. Die Zielsetzung war dabei im besonderen die Prüfung der Verwendbarkeit in der Sprachverarbeitung, speziell der Spracherkennung. Zunächst wurde anhand eines Prädiktionsproblems die prinzipielle Leistungsfähigkeit von EA untersucht, indem ein MLP mit unterschiedlichen evolutionären Algorithmen trainiert wurde. Verschiedene Varianten von GA und ES sind an diesem Beispiel getestet und miteinander verglichen worden. Im Rahmen der Untersuchungen an GA stellte sich heraus, daß eine Mindestgenauigkeit der Quantisierung zur Lösung erforderlich ist. Es zeigt sich, daß die Genauigkeit der Approximation mit abnehmendem Quantisierungsfehler besser wird. Damit ist eine Behandlung dieses Problems mit grob quantisierten Gewichten nachteilig. Demgegenüber profitiert ES sowohl in der Approximationsgenauigkeit, als auch in der Konvergenzgeschwindigkeit von der direkten Darstellung der Objektvariablen als reelle Zahlen. Weiterhin zeigte sich bei ES, daß die Genauigkeit einer Lösung auch von der Populationsgröße abhängig ist, da mit wachsender Populationsgröße der Parameterraum besser abgetastet werden kann. Im Vergleich mit ES benötigten GA längere Konvergenzzeiten und bedingten zudem aufgrund der Codierung und Decodierung einen höheren Rechenaufwand als ES, so daß die Untersuchungen an RNN nur mit ES durchgeführt wurden. Zunächst wurde mit dem Latching-Problem eine, in der Komplexität eng begrenzte, Klassifikationsaufgabe mit Zeitabhängigkeiten untersucht. Die zur Verfügung gestellte Information war bei diesem Beispiel sehr gering, da der Fehler nur am Ende einer Mustersequenz berechnet wurde. Es stellte sich heraus, daß selbst bei dieser sehr einfachen Aufgabenstellung die gradientenbasierten Verfahren nach dem Überschreiten einer maximalen Mustersequenzlänge T keine Lösung finden konnten. Im Gegensatz dazu war ES in der Lage, das Problem für alle gemessenen Variationen des Parameters T zu lösen. Erst wenn während des Trainings dem Gradientenverfahren zusätzliche Informationen durch Fehlereinspeisung zur Verfügung gestellt wurde, hatte der BPTT-Algorithmus die selbe Leistungsfähigkeit. Als weiteres Experiment mit Zeitabhängigkeiten wurde das Automaton-Problem un- tersucht, welches mittels eines RNN gelöst werden sollte. Bei diesem Problem wurde besonderer Wert auf die Untersuchung des Konvergenzverhaltens bei Änderungen der Parameter von ES gelegt. Die Untersuchungen ergaben, daß die einzelnen Parameter in komplexer Weise miteinander interagieren und nur eine gute Abstimmung aller Parameter aufeinander eine befriedigende Leistung in Bezug auf Konvergenzgeschwindigkeit und Klassifikationsergebnis erbringt. Wie bei dem Latching-Problem wurde der Fehler nur am Ende einer Mustersequenz berechnet. Dies bewirkt, daß der BPTT-Algorithmus bereits bei Sequenzlängen von T = 27 nicht mehr in der Lage ist, die Zeitabhängigkeiten in dem Gradienten zu repräsentieren. Mit ES dagegen konnten RNN trainiert werden, die in der Lage sind, Sequenzlängen bis zu T = 41 richtig zu klassifizieren. Die Untersuchungen bestätigen, daß der beschränkende Faktor in erster Linie der Trainingsalgorithmus und nicht das Netzwerksparadigma ist. Die Simulationsexperimente mit zeitnormierten Sprachdaten zeigen, daß mit ES prinzipiell höhere Erkennungsleistungen als mit dem gradientenbasierten Algorithmus des BPTT erzielt werden können. Jedoch nimmt schon bei der Klassifikation der Zahlwörter Zwei und Drei die Klassifikationsleistung mit zunehmender Sequenzlänge ab. Es erfordert eine drastische Vergrößerung der Populationsgröße, um zumindest gleich gute Ergebnisse zu erzielen. Zusätzliche Tests am Automaton-Problem stützen diese Aussage. Jedoch steigt der Rechenaufwand durch Vergrößerung der Populationsgröße so stark an, daß bei nicht zeitnormierten Sprachdaten ES mit adäquater Populationsgröße nicht mehr simulierbar waren. In den Untersuchungen an dem Vokabular mit sechs Wörtern wurde der Fehler für jeden anliegenden Merkmalsvektor berechnet und im Gradienten bzw. zur Bewertung bei ES im Training verwendet. In diesen Messungen erbringen beide Algorithmen nahezu identische Klassifikationsergebnisse. Insgesamt verhindert der drastisch ansteigende Rechenaufwand bei den Sprachdaten die Verarbeitung von größeren Vokabularien und langen Wörtern durch ES. Aus der Beschränkung der Populationsgröße durch die vorhandene Rechnerkapazität resultierte eine nichtoptimale Anpassung von Selektionsdruck, Mutationsrate und Populationsverteilung im Suchraum. Insbesondere erweist sich die globale Anpassung der Strategieparameter bei den vergrößerten Populationen als problematisch. Weitere Untersuchungen an ES mit Strategien zur Selbstadaption dieser Parameter bieten sich daher für zukünftige Forschung an.
Suche im Semantic Web : Erweiterung des VRP um eine intuitive und RQL-basierte Anfrageschnittstelle
(2003)
Datenflut im World Wide Web - ein Problem jedes Internetbenutzers. Klassische Internetsuchmaschinen sind überfordert und liefern immer seltener brauchbare Resultate. Das Semantic Web verspricht Hoffnung - maßgeblich basierend auf RDF. Das Licht der Öffentlichkeit erblickt das Semantic Web vermutlich zunächst in spezialisierten Informationsportalen, so genannten Infomediaries. Besucher von Informationsportalen benötigen eine Abfragesprache, welche ebenso einfach wie eine gewöhnliche Internetsuchmaschine anzuwenden ist. Eine derartige Abfragesprache existiert für RDF zur Zeit nicht. Diese Arbeit stellt eine neuartige Abfragesprache vor, welche dieser Anforderung genügt: eRQL. Bestandteil dieser Arbeit ist der mittels Java implementierte eRQL-Prozessor eRqlEngine, welcher unter http://www.wleklinski.de/rdf/ und unter http://www.dbis.informatik.uni-frankfurt.de/~tolle/RDF/eRQL/ bezogen werden kann.
Die Menge digital zur Verfügung stehender Dokumente wächst zunehmend. Umso wichtiger sind adäquate Methoden, um sehr große Dokumentkollektionen durch-suchen zu können. Im Gegensatz zur exakten Suche, bei der nach Dokumenten mit bekannten Dateinamen gesucht wird, werden Techniken des Information Retrieval (IR) dazu eingesetzt, relevante Ergebnisse zu einer Anfrage ausfindig zu machen. Seit einigen Jahren werden verstärkt Kollektionen mit strukturierten Dokumenten durch¬sucht, insbesondere seit Durchsetzung der eXtensible Markup Language (XML) als offizieller Standard des World Wide Web Consortiums (W3C). Mittlerweile gibt es eine Reihe von Forschungsansätzen, bei denen IR-Methoden auf XML-Dokumente angewendet werden. XML Information Retrieval (XML-IR) nutzt dabei die Struktur der Dokumente, um die Suche nach und in denselben effektiver zu machen, d.h. die Qualität von Suchergebnissen zu verbessern, beispielsweise durch Fokussierung auf besonders relevante Dokumentteile. Die bisherigen Lösungen beziehen sich jedoch alle auf zentralisierte Stand-Alone Suchmaschinen zu Forschungszwecken. Sehr große, über eine Vielzahl von Rechnern verteilte Datenkollektionen lassen sich damit nicht durchsuchen. Techniken für verteiltes XML-IR werden in der Praxis auch dort benötigt, wo das zu durchsuchende System aus einer Vielzahl lokaler, heterogener XML-Kollektionen besteht, deren Benutzer ihre Dokumente nicht auf einem zent¬ralen Server speichern wollen oder können; solche Benutzer schließen sich häufig in Form eines dezentralen Peer-to-Peer (P2P) Netzes zusammen. Dennoch gibt es derzeit weder für Systeme im Allgemeinen, noch für P2P-Systeme im Speziellen Suchmaschinen, mit denen nach relevanten Dokumenten gesucht werden kann. In der vorliegenden Dissertation wird daher am Beispiel von P2P-Netzen erstmalig untersucht, inwiefern XML-IR in verteilten Systemen überhaupt effektiv und effizient möglich ist. Dazu wird ein allgemeines Architekturmodell für die Entwick-lung von P2P-Suchmaschinen für XML-Retrieval entworfen, in dem Funktionalität aus den Bereichen XML-IR und P2P in abstrakten Schichten angeordnet ist. Das Modell wird als Grundlage für den Entwurf einer konkreten P2P-Suchmaschine für XML-IR verwendet. Es werden dazu verschiedene Techniken für verteiltes XML-IR entwickelt, um die einzelnen Phasen der Suche umzusetzen: Indizierung der Doku¬mente, Routing der Anfragen, Ranking geeigneter Dokumente und Retrieval von Ergebnissen. Insbesondere die Problematik von aus mehreren Suchbegriffen bestehenden Multitermanfragen sowie Verteilungsaspekte werden berücksichtigt. Neben der zu erzie-lenden Suchqualität steht vor allem der notwendige Kommunikations¬aufwand im Vordergrund. Die entwickelten Methoden werden in Form einer P2P-Suchmaschine für verteiltes XML-Retrieval implementiert, die aus fast 40.000 Zeilen Java-Code besteht. Diese Suchmaschine namens SPIRIX kann voll-funktionsfähig nach XML-Dokumenten in einem P2P-Netz suchen und deren Relevanz inhaltsbasiert bewerten. Für die Kommunikation zwischen Peers wird ein P2P-Protokoll namens SpirixDHT entworfen, das auf Basis von Chord arbeitet und speziell für den Einsatz von XML-IR angepasst wird. Für die Evaluierung der entworfenen Techniken wird zunächst die Suchqualität von SPIRIX nachgewiesen. Dies geschieht durch die Teilnahme an INEX, der internationalen Initiative für die Evaluierung von XML-Retrieval. Im Rahmen von INEX werden jedes Jahr XML-IR Lösungen weltweit miteinander verglichen. Für 2008 konnte mit SPIRIX eine Suchpräzision erreicht werden, die vergleichbar mit der Qualität der Top-10 XML-IR Lösungen ist. In weiteren Experimenten werden die entworfenen Methoden für verteiltes XML-Retrieval mit INEX-Werkzeugen evaluiert; dabei werden jeweils die erzielte Such-qualität und der notwendige Aufwand gegenübergestellt. Die gewonnenen Er¬kenn-tnisse werden auf den Routingprozess angewendet; hier ist speziell die Frage-stellung interessant, wie XML-Struktur zur Performanzverbesserung in Bezug auf die Effizienz eines verteilten Systems genutzt werden kann. Die Evaluierung der konzi¬pier¬ten Routingtechniken zeigt eine signifikante Reduzierung der Anzahl versendeter Nachrichten, ihrer Größe und somit der Netzlast, wobei gleichzeitig eine Steigerung der Suchqualität erreicht wird. Im Rahmen der Dissertation wird somit der Nachweis erbracht, dass verteiltes XML-IR sowohl effektiv als auch effizient möglich ist. Zugleich wird gezeigt, wie die Ver¬wendung von XML-IR Techniken beim Routing der Anfragen dazu beitragen kann, den notwendige Suchaufwand – insbesondere den für die Kommunikation zwischen Peers – so weit zu reduzieren, dass das System auch zu einer großen Anzahl von teil¬nehmenden Peers skaliert und trotzdem eine hohe Suchqualität aufrecht erhalten werden kann.
Der Nutzung von Videos im Hochschulkontext werden verschiedene Potenziale zugesprochen (Dinmore, 2019). Damit aber alle Lernenden Videos nutzen und von diesen profitieren können, müssen diese barrierefrei umgesetzt werden. Ausgehend von dem Projekt „Degree 4.0“ an der Technischen Universität Dortmund, wird in diesem Beitrag die Umsetzung der Barrierefreiheit von (didaktischen) Videos – mit besonderem Schwerpunkt auf Audiodeskription – und weitergehende Herausforderungen für die Arbeit mit (barrierefreien) Videos thematisiert. Besonders bei der Gestaltung von Audiodeskription müssen fachdidaktische Spezifika der Videos im Umsetzungsprozess berücksichtigt werden. Für die barrierefreie Gestaltung der Videos aus verschiedenen, im Projekt beteiligten Fachdidaktiken wurde ein Workflow entwickelt, der in diesem Beitrag vorgestellt wird.
Wir haben in dieser Arbeit einige Probleme auf Objekten betrachtet, deren Struktur wohlgeformten Klammerworten entspricht. Dies waren spezielle Routing-Probleme, das Umformen und Auswerten algebraischer Ausdrücke, sowie die Berechnung korrespondierender Symbole zweier Ausdrücke. Eine effiziente Lösung dieser Probleme gelang durch einen rekursiven Divide-and-Conquer Ansatz, der auf Grund der “natürlichen” rekursiven Definition der betrachteten Objekte auch nahe liegt. Im Divide-Schritt wurde das jeweilige Problem in viele wesentlich kleinere Teilprobleme zerlegt, so daß die gesamte Laufzeit des Algorithmus asymptotisch gleich der des Divide-Schrittes und des Conquer-Schrittes blieb. Das Zerlegen der Probleme erfolgte im wesentlichen unter Anwendung bekannter Routing-Algorithmen für monotone Routings und Bit-Permute-Complement Permutationen. Im Conquer-Schritt für das Klammerrouting und das Knotenkorrespondenzproblem wurden nur die Datenbewegungen des Divide-Schrittes rückwärts ausgeführt. Für das Tree-Contraction-Problem wurde dagegen im Conquer-Schritt die Hauptarbeit geleistet. Die Methode der Simulation eines PRAMAlgorithmus durch die Berechnung seiner Kommunikationsstruktur und eine entsprechende Umordnung der Datenelemente konnte sowohl für eine effiziente Implementierung des Tree-Contraction Conquer-Schrittes auf dem Hyperwürfel als auch für die Konstruktion eines einfachen NC1-Schaltkreises zum Auswerten Boolescher Formeln angewandt werden. In einer Implementierung eines Divide-and-Conquer Algorithmus auf einem Netzwerk müssen den generierten Teilproblemen für ihre weitere Bearbeitung Teile des Netzwerks zugeordnet werden. Um die weiteren Divide-Schritte nach der gleichen Methode ausführen zu können, sollte die Struktur dieser Teilnetzwerke analog zu der des gesamten Netzwerks sein. Wir haben das Teilnetzwerk-Zuweisungsproblem für den Hyperwürfel und einige hyperwürfelartige Netzwerke untersucht. Der Hyperwürfel und das Butterfly-Netzwerk können so in Teilnetzwerke vorgegebener Größen aufgeteilt werden, daß nur ein geringer Anteil der Prozessoren ungenutzt bleibt, und die Teilprobleme können schnell in die ihnen zugeordneten Teilnetzwerke gesendet werden. Unter Anwendung dieser Teilnetzwerk-Zuweisungs-Algorithmen haben wir optimale Implementierungen für eine große Klasse von Divide-and-Conquer Algorithmen auf dem Hyperwüfel und hyperwürfelartigen Netzwerken erhalten. Wir konnten garantieren, daß die Laufzeit der gesamten Implementierung des Divide-and-Conquer Algorithmus asymptotisch gleich der Laufzeit ist, die sich aus dem gegebenen Divide-Schritt und Conquer-Schritt ergibt, wenn man alle mit der Teilnetzwerk-Zuweisung verbundenen Probleme außer acht läßt. Wir haben die hier vorgestellte allgemeine Divide-and-Conquer Implementierung im optimalen Teilwürfel-Zuweisungs-Algorithmus, im Klammerrouting-Algorithmus, der selbst ein wesentlicher Teil des Tree-Contraction-Algorithmus ist, und im Algorithmus für das Knotenkorrespondenzproblem eingesetzt.
Um den aktuellen Bildungsstand einer Gesellschaft abbilden zu können müssen Resultate von Bildungsprozessen, wie erworbenes Wissen oder ausgebildete Fähigkeiten, modelliert und gemessen werden (Leutner, Klieme, Fleischer & Kuper, 2013). Im Rahmen sogenannter Large-Scale-Assessments (LSAs) werden Kompetenzen in bestimmten Bereichen definiert und erfasst, die generell für die gesellschaftliche Teilhabe benötigen werden (bspw. Fraillon, Schulz & Ainley, 2013). Durch die fortschreitende Digitalisierung aller Lebens- und Arbeitsbereiche ist der kompetente Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) eine wichtige Voraussetzung für die erfolgreiche Teilhabe an unserer modernen Wissensgesellschaft. Die detaillierte Beschreibung solcher, auch als ICT-Skills bezeichneter Kompetenzen, und die Entwicklung von theoriebasierten Instrumenten zu deren Erfassung ist von großer Bedeutung, um mögliche sozial bedingte Disparitäten aufzudecken.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden Annahmen, Ergebnisse und Daten aus dem Projekt CavE-ICT, in dem verhaltensnahe simulationsbasierte Items zur Erfassung von ICT-Skills entwickelt wurden, aufgegriffen und weitergenutzt mit dem Ziel eine besonders effiziente und ökonomisch Messung von ICT-Skills im LSA-Kontext und darüber hinaus zu ermöglichen. Ein vielversprechender Ansatz durch den Testzeiten verkürzt und/oder die Messpräzision erhöht werden kann ist das computerisierte adaptive Testen (CAT; bspw. Frey, 2012). Beim adaptiven Testen orientiert sich die Auswahl der Items am Antwortverhalten der untersuchten Person, so dass durch die Berücksichtigung der individuellen Fähigkeit einer Person Items mit möglichst viel diagnostischer Information administriert werden können. Damit auch bei der Vorgabe unterschiedlicher Items in unterschiedlicher Reihenfolge Testleistungen von Personen miteinander verglichen werden können, stellen Modelle der Item-Response-Theorie (IRT; bspw. Hambleton & Swaminathan, 2010) die Basis der Anwendung von CAT dar.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, wie ICT-Skills auf Basis der Item-Response-Theorie und unter Einsatz computerisierter Messinstrumente erfasst werden können. Dabei setzten die empirischen Studien dieser Arbeit unterschiedliche Testformen um und an unterschiedlichen Punkten im Prozess der Testentwicklung an. Studie I setzt noch vor der Entwicklung von Items zur Messung von ICT-Skills an und zielt darauf ab Hinweise zum Umfang des zu erstellenden ICT-Itempools und zur Testlänge eines adaptiven Messinstruments bereitzustellen. Studie II baut direkt auf Studie I auf und nutzt die im Rahmen des Projekts CavE-ICT entwickelten und kalibrierten Items beziehungsweise ihre ermittelten Itemeigenschaften zur weiteren Erprobung verschiedener CAT-Algorithmen. Es werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie multidimensionales adaptives Testen zur Messung von ICT-Skills gewinnbringend eingesetzt werden kann, und zudem eine differenzierte Messung auf Ebene der verschiedenen kognitiven Prozesse von ICT-Skills erlaubt. Dabei werden explizit Möglichkeiten exploriert Items die unterschiedliche kognitive Prozesse von ICT-Skills abbilden sequentiell geordnet und trotzdem adaptiv vorzulegen. Die durch Studie II erarbeiteten Erkenntnisse können insbesondere für die Erfassung von multidimensionalen Konstrukten oder facettierten Merkmalen in LSAs genutzt werden. Durch den Vergleich der Ergebnisse von Studie I und II ergeben sich zudem Implikationen für ein angemessenes Design von Simulationsstudien die insbesondere noch vor der eigentlichen Test- beziehungsweise Itementwicklung ansetzen. In Studie III werden lineare Kurztests zur Messung von ICT-Skills zusammengestellt. Durch die gezielte Auswahl geeigneter ICT-Items soll bei möglichst geringer Testzeit zugleich eine hohe Messgenauigkeit und Zuverlässigkeit realisiert werden. Die in Studie III manuell und automatisiert computerbasiert zusammengestellten Tests werden hinsichtlich des Einsatzes sowohl auf Populationsebene, im Sinne einschlägiger LSAs, als auch darüber hinaus für gruppen- und individualdiagnostische Zwecke evaluiert und Empfehlungen für den Kurztesteinsatz abgeleitet.