Bachelor Thesis
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Mit Politikunterricht, seinen Zielen und den Wegen, um diese Ziele zu erreichen, beschäftigen sich zahlreiche Publikationen. Mit Medienpädagogik, deren Ziel Medienkompetenz und handlungsorientierten Methoden befassen sich nicht weniger Autoren. Die Zusammenführung beider Ideen fand bisher noch nicht statt. Die Aspekte der Medienkompetenz können jedoch direkt mit den Eigenschaften und Herausforderungen eines „mündigen Bürgers“ als Ziel von Politikunterricht verknüpft werden. Mündig ist, wer unter anderem politische Ent- scheidungen rational beurteilen kann und seine Einflussmöglichkeiten auf die Politik kennt, um sie zu nutzen. Dazu gehört aber die Fähigkeit, das Mediensystem zu verstehen, Medien zu nutzen und zu gestalten sowie mediale Berichterstattungen kritisch zu hinterfragen, eben medienkompetent zu sein. Guter Politikunterricht ist also unweigerlich mit medienbilden- dem Unterricht verknüpft und muss politische Bildung mit Medienpädagogik zusammenfüh- ren. Deshalb ist es Aufgabe dieser Arbeit, aufzuzeigen, warum beide Forschungsbereiche nicht voneinander getrennt werden dürfen und wie eine mögliche Zusammenführung ausse- hen kann.
Der Schwerpunkt dieser Bachelorarbeit liegt auf dem Transfer von theoretischen Grundannahmen der Motivationspsychologie zu konkreten Handlungsleitlinien für den schulischen Unterricht. Dazu muss geklärt werden, welche Prozesse den Menschen dazu veranlassen, aktiv zu agieren oder eben nicht, also inaktiv und unbeteiligt zu sein. Des Weiteren wird herausgearbeitet, auf welche Art und Weise Lehrer/innen auf diesen Prozess positiv und zielgerichtet einwirken können.
Da das Feld der Motivationspsychologie durch viele verschiedene Konzepte ge- kennzeichnet ist, bezieht sich diese pädagogische Arbeit auf eine bestimmte Theo- rie. Für die heutige Unterrichtspraxis erscheint die Selbstbestimmungstheorie1 von Edward L. Deci und Richard M. Ryan, zwei Psychologen von der Universität Ro- chester2, sehr geeignet. Sie enthält Annahmen, die gut zu der ‚neueren Lernkultur’3 passen. Die SBT umschreibt das Phänomen der Motivation nicht nur sehr umfang- reich, sondern ist auch eine anerkannte und sich ständig aktualisierende Theorie. Aufgrund dieser motivationstheoretischen Grundannahmen werden praktische Umsetzungsmöglichkeiten abgeleitet und dargelegt. Es handelt sich in dieser Ba- chelorarbeit also um die Übertragung der Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan auf die Unterrichtspraxis. Doch kann diese Ausarbeitung auch für an- dere Personen, die mit Menschen zu tun haben, von Interesse sein. Denn das Wissen über Motivation, gerade im Falle der SBT, ist auch eine Erkenntnis über menschliches Verhalten und die damit zusammenhängende, fortlaufende Persön- lichkeitsentwicklung.
It has been observed that for understanding the biological function of certain RNA molecules, one has to study joint secondary structures of interacting pairs of RNA. In this thesis, a new approach for predicting the joint structure is proposed and implemented. For this, we introduce the class of m-dimensional context-free grammars --- an extension of stochastic context-free grammars to multiple dimensions --- and present an Earley-style semiring parser for this class. Additionally, we develop and thoroughly discuss an implementation variant of Earley parsers tailored to efficiently handle dense grammars, which embraces the grammars used for structure prediction. A currently proposed partitioning scheme for joint secondary structures is transferred into a two-dimensional context-free grammar, which in turn is used as a stochastic model for RNA-RNA interaction. This model is trained on actual data and then used for predicting most likely joint structures for given RNA molecules. While this technique has been widely used for secondary structure prediction of single molecules, RNA-RNA interaction was hardly approached this way in the past. Although our parser has O(n^3 m^3) time complexity and O(n^2 m^2) space complexity for two RNA molecules of sizes n and m, it remains practically applicable for typical sizes if enough memory is available. Experiments show that our parser is much more efficient for this application than classical Earley parsers. Moreover the predictions of joint structures are comparable in quality to current energy minimization approaches.