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Data logging (DL) is used to compare the patients’ testimonials about how often they used their hearing aids. In addition, the hearing aid acoustician can compare how long and in which acoustic environments the patients wore their hearing aids. The hearing aid users’ statements often deviate from the information gained from DL. This raises the question of whether and when complications can occur in the recording of wearing behavior. The present study examined the reliability of DL and the factors that can affect it. In addition to the duration of the logging, the situation detection for three different manufacturers was also investigated. Different acoustic situations were designed using eight loudspeakers while the duration of measurement was three and eight hours. The results show that de documentation of the overall wearing time is very reliable, while reliability for detecting the hearing environment depends on the situation a manufacturer. Das Data Logging (DL) kommt in der Praxis häufig zum Einsatz, um die Aussagen der Kunden hinsichtlich der Tragedauer von Hörgeräten abzugleichen. Ebenfalls ist es dem Hörakustiker möglich nachzuvollziehen, wie lange und in welcher Situation der Kunde das Hörsystem getragen hat. Oftmals kommt es jedoch zu dem Fall, dass die Aufzeichnungen der Geräte von den Aussagen der Kunden abweichen. Somit stellt sich die Frage ob und wann es zu Komplikationen in der Aufzeichnung des Trageverhaltens kommen kann. In der hier vorgestellten Studie wurden die Zuverlässigkeit des Data Loggings und die Faktoren, wie z.B. der binauralen Synchronisation, die dieses beeinträchtigen können, untersucht. Dazu wurde neben der Aufzeichnungsdauer auch die Situationserkennung für drei verschiedene Hersteller überprüft. Unter Laborbedingungen wurden zum einen akustisch definierte „Standardsituationen“ (Sprache in Ruhe, Sprache im Störgeräusch) sowie eine komplexe Situation (Sprache im Störgeräusch zusammen mit Musik) über einen Lautsprecherkreis konstruiert und anhand von 3- und 8-Stunden-Messungen ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Tragedauer insgesamt sehr zuverlässig aufgezeichnet wird, die Hörumgebung hingegen je nach Situation und Hersteller besser und schlechter erfasst wird.
DEKXTROSE: An Education 4.0 Mobile Learning Approach and Object-Aware App Based on a Knowledge Nexus
(2020)
The exponential growth in knowledge coupled with the decreasing knowledge half-life creates a challenging situation for educational programs - particularly those preparing software engineers for their very dynamic high-technology field. Teachers in high technology education areas are challenged in selecting and making relevant knowledge intuitively accessible to students, especially with regard the highly dynamic digital and software technologies. This paper contributes a knowledge nexus-based multimedia approach aligned with Higher Education 4.0 for creating learning apps on mobile devices that support multiple didactic models, leverage intrinsic curiosity and motivation, support gamification, and enable digital collaboration. Object recognition is used to trigger learning paths, and various didactic methods are supported via workflow-like learning flows to support group or team-based learning. A prototype app was realized to demonstrate its feasibility and an empirical evaluation in software engineering shows the didactic potential and advantages of the approach, which can be readily generalized and applied to the arts, sciences, etc.
Der Businessplan
(2018)
Der smart4i‐Demonstrator als innovatives, kooperatives Studentenprojekt im Umfeld von Industrie
(2018)
Design and Implementation of a Plug-In Repetitive Controller for a High Precision Axis System
(2021)
Design Intelligence - Pitfalls and Challenges When Designing AI Algorithms in B2B Factory Automation
(2020)
Designing a Randomized Trial with an Age Simulation Suit-Representing People with Health Impairments
(2020)
Detektormodul
(2020)