Pattern Recognition and
Image Processing Group
Institute of Visual Computing and Human-Centered Technology
Former (1990-2021)
PRIP
TU Wien Informatics

186.841 UE Einführung in die Digitale Bildverarbeitung (EDBV)
Visit to school 2020

Digitale Bildverarbeitung macht Schule / TU Wien Informatics goes Schools

Im Wintersemester 2019/20 startete ein Versuch, ausgewählte Arbeiten von Studierenden der Informatik in Maturaklassen zu präsentieren. Bevor auf die Motivation noch näher eingegangen wird, sei vorausgeschickt, dass sowohl die präsentierenden Studierenden als auch die Schüler_innen der Schulen davon profitierten: Die Studierenden können ihre guten Arbeiten über den Kreis ihrer Lehrveranstaltung hinaus vorstellen, während die Schüler_innen interessante Themen aus der Universität kennenlernen und so das Interesse an einem Studium verstärkt wird. Auch die Kreativität wird durch diese Form des Unterrichts gefördert.

Motivation

Wenn man ein schwieriges Problem gelöst hat, dann freut man sich darüber. Man möchte die Lösung, auf die man stolz ist, auch anderen mitteilen. Das können die Kolleg_innen derselben Lehrveranstaltung sein, das können Freunde sein, mit denen man die Freude über die gelungene Lösung teilen kann. Besonders spannend wird aber der Versuch, den üblichen Kreis der Studierenden und Kollegen_innen zu verlassen und Schüler_innen mit den selbstgewählten Fragestellungen und den gefundenen Antworten zu konfrontieren. Studierende und Schüler_innen knackten gemeinsam so manche harte Nuss und motivierten sich gegenseitig: Schüler_innen nähern sich gedanklich dem Wagnis eines Studiums, und Studierende vermitteln, wieviel Spaß Forschung machen kann.
Erkenntnisse von Einzelnen, die nicht weitergegeben werden, sind nutzlos – niemand kann davon profitieren. Daher muss es das Ziel universitärer Ausbildung sein, nicht nur die Voraussetzungen für großartige Leistungen zu schaffen, sondern zu erlernen, wie man diese Erkenntnisse vermittelt. Nicht selten trifft man auf die Meinung, etwas verständlich aufzuschreiben oder einen Sachverhalt klar erklären zu können, sei reine Ausbildungsschikane, die nach Abschluss des Studiums im Beruf nicht mehr benötigt werde. Die Praxis zeigt allerdings, dass wissenschaftliche Kommunikation eine Grundfähigkeit erfolgreicher Absolvent_innen ist.

Kreativitätsförderung

Von Absolvent_innen einer Universität wird erwartet, dass sie zu innovativen Lösungen in der Lage sind. Dies gilt sowohl für jene, die eine wissenschaftliche Karriere machen, als auch für jene, die ihre Karriere in Firmen machen, die sehr oft durch Innovation ihren Marktvorteil anstreben.
Leider wird Kreativität in vielen klassischen Lehrformen nicht gefordert und auch nicht gefördert. So werden die Studierenden bei Vorlesungen mit Frontalvortrag und bei Übungen mit vorgegebenen Beispielen in die passive Rolle des Zuhörers gedrängt. Inhalte einer Prüfung sind nach einigen Wochen vergessen, Antworten auf die Prüfungsfragen können oft nach kurzer Zeit nicht mehr gegeben werden.
Vor einigen Jahren hatten wir einen Gastvortragenden, der über sein methodisches Spezialgebiet eine Vorlesung mit Übungen abhielt. Als Prüfung wurden die Studierenden aufgefordert, die vorgestellte Methodik an einem konkreten, selbst gewählten Anwendungsbeispiel umzusetzen. In der Folge wurde mehrfach die Frage gestellt, welche Anwendung denn verwendet werden solle, dies sei noch nie von ihnen verlangt worden. Dies zeigt, wie wichtig es wäre, die Kreativität und Neugier, die zumeist am Anfang des Studiums vorhanden ist, auch während des Studiums zu fördern.
Das war genau das Ziel unserer neu konzipierten Übung in digitaler Bildverarbeitung: Im Semester davor lernten die Studierenden die wichtigsten Grundlagen des Fachgebietes, und in den Übungen sollte ein selbst gewähltes Beispiel mit der gelernten Methodik in Gruppen zu jeweils fünf Studierenden erarbeitet und umgesetzt werden.
Die positive Resonanz aller Beteiligten spricht für sich – unser Pilotversuch war ein voller Erfolg und wir freuen uns auf die Fortsetzung!

Fakten

186.841 Einführung in die digitale Bildverarbeitung
Leitung: oProf Dipl.Ing.Dr. Walter G. Kropatsch
Assistent: Mag. Darshan Batavia
5 Tutoren
Unterstützung durch die Servicegruppe Kommunikation:
Dipl.-Päd. Stefanie Madsen, Mag. Claudia Vitt
Übung im Umfang von 2 Stunden, 3 ECTS = 75h Übungen
108 TeilnehmerInnen
108 Zeugnisse
22 Gruppen zu etwa 5 Studierenden (375h pro Projekt)
Teil 1: eigenes Projekt finden und lösen (Gruppenarbeit)
Teil 2: Gegenseitige Evaluierung: Verstehen, Analysieren und Bewerten der Problemlösung eines anderen Projekts (Einzelarbeit).
Zwischen- und Endpräsentationen jeder Projektgruppe Pro Gruppe ein Projekt

Gewählte Themen 2019/20:

  • Augen für Pascal
  • Stiegl Kronkorken Code-Erkennung
  • Word counter for hand-written text
  • Lib-Indexer
  • Blatt-Flugbahn-Unterscheidinator
  • eBügeln
  • Rate my cow
  • Verarbeitung von Grundrissen
  • X-Ray Bone Fracture Detection
  • Einkaufslistenersteller
  • Satellite Map Updater
  • Pokemon Battle Screen Analyzer
  • Stimmungseinschätzung anhand von Portraitaufnahmen
  • Plakat-Design-Analyse
  • Musiknotenerkennung
  • PC-Steckverbindungserkennung
  • Füllstanderkennung
  • Lunar Phase Detector
  • Wegfindung im Fahrplan der Wiener Linien
  • Palm Tracking and Gesture Computer Controlling
  • Scrabble
  • 3D-Rekonstruktion mithilfe von Photogrammetrie

Besuch bei 2 Wiener Schulen:

1. business.academy.donaustadt
2. BHAK und BHAS Wien 22, Schulen des BFI Wien
Präsentation von jeweils zwei der 22 Projekte in jeder Schule Diskussionen in Gruppen mit Schülern über die Arbeiten bzw. über Studieren an der TU Ziele des Besuchs von Schulen:
gute Projekte auch ausserhalb des Hörsaals zeigen spannende Projekte im Studium
Kontakte zu Schulen, Schülern: Fragen, Anregungen für Vorwissenschaftliche Arbeiten, „was möchte ich studieren?"
Feedback von den Schülern per Fragebogen (anonym): überwiegend positiv,
Feedback der Lehrer: Experiment soll unbedingt wiederholt werden.

Präsentation von Studierenden der TU Wien


Studierenden diskutieren mit Schülern

Gruppenfoto

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