DaKS - University of Kassel's research data repository

DaKS is the institutional repository of the University of Kassel for research data. It offers structured storage of research data alongside with descriptive metadata, long-term archiving for at least 10 years and – if requested – the publication of the dataset with a DOI.

DaKS is managed by the university library and the IT Service Centre of the University of Kassel. It is hosted at Philipps-Universität Marburg. We are happy to advise you via daks@uni-kassel.de.

Recent Submissions

Mechanical Properties of Ultra-High Performance Concrete (UHPC)
(Universität Kassel) Rezazadeh, Farzad; Dürrbaum, Axel; Abrishambaf, Amin; Zimmermann, Gregor; Kroll, Andreas

Ultra-high-performance concrete (UHPC) possesses mechanical characteristics that significantly outperform traditional concrete. However, replicating these properties consistently across different production batches—even when using the same recipe—remains a challenge.

This dataset examines how variations in raw materials, environmental conditions, dosage variation, and both mixing and curing practices affect the mechanical properties of UHPC produced from a single reference formulation. Designed according to a three-phase design of experiments methodology, the dataset comprises 150 systematically planned experiments, offering a comprehensive view of the multiple factors influencing UHPC quality. Measurements of compressive and flexural strengths are provided at 24 hours and after 28 days post-mixing. Beside the mechanical properties, the dataset includes five characteristics of the fresh state, measured directly after each mixing process.

All experiments are conducted in the laboratory of G.tec Engineering GmbH under controlled conditions, using the same mixer, same mixing tool, and the same team of technicians. The environment is maintained at a constant temperature of 20 °C throughout the experimental process.

From each experiment, three specimens are cured under the designed conditions. First, the flexural strength is measured by carefully halving each of the three specimens. Then, the resulting six halves are used to measure the compressive strength. Finally, after a careful analysis of the results from each specimen, the averages for flexural and compressive strengths are reported.

The dataset also includes outliers. After analysis by UHPC experts and the data science team, 11 data points (numbered 5, 17, 30, 36, 41, 47, 57, 99, 101, 128, and 148) were identified and removed as outliers to assure data quality.

By offering a structured collection of high-dimensional data and a relatively small data size, this dataset is particularly suitable for advanced regression analyses, notably those addressing sparse data scenarios.
Reifegradmodell für Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik
(Universität Kassel) Gliem, Deike; Wenzel, Sigrid
Die Dokumentation umfasst eine systematische Literaturrecherche zur Identifikation bestehender Reifegradmodelle für Digitale Zwillinge. Insgesamt werden 31 Modelle herangezogen, um ein eigenes Reifegradmodell für Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik abzuleiten. Das entwickelte Modell ist speziell auf die Anforderungen und Rahmenbedingungen von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zugeschnitten. Die Struktur des Reifegradmodells wird vollständig beschrieben und umfasst vier Dimensionen mit jeweils vier Indikatoren, anhand derer die Reife eines Digitalen Zwillings bewertet werden kann. Zusätzlich wird die praktische Anwendung des Modells anhand von drei Use Cases demonstriert, die mögliche Einsatzszenarien in industriellen Umgebungen abbilden.
Transkript des vierten Projekttreffens 'Wie Bilder laufen lernten'
(Universität Kassel) Hummel, Maria
Der Datensatz stammt aus der Dissertation „Das außerunterrichtliche Lernangebot ‚Kinder-Uni‘ als Ressource für den Ausbau kindlicher Diskurskompetenz: Rekonstruktion explanativer diskursiver Praktiken in einem ausgewählten Lehr-Lernarrangement für Schüler/innen der Primarstufe“. Die gesprächsanalytisch orientierte Studie untersucht das Potenzial des außerunterrichtlichen Lernangebots ‚Kinder-Uni‘ für die Förderung diskursiver Fähigkeiten von Grundschulkindern, besonders im Kontext von Bildungsbenachteiligung bei Kindern mit Zuwanderungshintergrund. Analysiert werden Interaktionen zwischen Kindern und Studierenden, wobei rekonstruiert wird, wie beide Seiten die Relevanz kindlicher Erklärungen herstellen und gesprächsstrukturelle Aufgaben gemeinsam bearbeiten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Lehr-Lernarrangement Potenzial zur Förderung von Erklärkompetenz besitzt, insbesondere hinsichtlich der Dimensionen „Kontextualisierung“ und „Vertextung“.

Im Lehr-Lernarrangement „Wie Bilder laufen lernten“ erstellen Lehramtsstudierende gemeinsam mit mehrsprachig aufwachsenden Grundschulkindern einen Legomännchen-Film. Beim vierten Projekttreffen setzen die Kinder die Dreharbeiten um. Nach der Bearbeitung und dem Zusammenfügen der Aufnahmen am Laptop („im Studio“) wird das Projekt abgeschlossen.

Transkriptionskonventionen: GAT2 – Basistranskript
Ursprungsdatei: Audioaufnahme mit einem Audio-Recorder ZOOM H1n
Transkript des dritten Projekttreffens 'Wie Bilder laufen lernten"
(Universität Kassel) Hummel, Maria
Der Datensatz stammt aus der Dissertation „Das außerunterrichtliche Lernangebot ‚Kinder-Uni‘ als Ressource für den Ausbau kindlicher Diskurskompetenz: Rekonstruktion explanativer diskursiver Praktiken in einem ausgewählten Lehr-Lernarrangement für Schüler/innen der Primarstufe“. Die gesprächsanalytisch orientierte Studie untersucht das Potenzial des außerunterrichtlichen Lernangebots ‚Kinder-Uni‘ für die Förderung diskursiver Fähigkeiten von Grundschulkindern, besonders im Kontext von Bildungsbenachteiligung bei Kindern mit Zuwanderungshintergrund. Analysiert werden Interaktionen zwischen Kindern und Studierenden, wobei rekonstruiert wird, wie beide Seiten die Relevanz kindlicher Erklärungen herstellen und gesprächsstrukturelle Aufgaben gemeinsam bearbeiten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Lehr-Lernarrangement Potenzial zur Förderung von Erklärkompetenz besitzt, insbesondere hinsichtlich der Dimensionen „Kontextualisierung“ und „Vertextung“.

Im Lehr-Lernarrangement „Wie Bilder laufen lernten“ erstellen Lehramtsstudierende gemeinsam mit mehrsprachig aufwachsenden Grundschulkindern einen Legomännchen-Film. Beim dritten Projekttreffen lernen die Kinder den Begriff „Storyboard“ kennen, entwickeln ein eigenes Storyboard für ihre Geschichte, bauen das Szenenbild auf und beginnen anschließend mit den Dreharbeiten.

Transkriptionskonventionen: GAT2 – Basistranskript
Ursprungsdatei: Audioaufnahme mit einem Audio-Recorder ZOOM H1n
Transkript des zweiten Projekttreffens 'Wie Bilder laufen lernten'
(Universität Kassel) Hummel, Maria
Der Datensatz stammt aus der Dissertation „Das außerunterrichtliche Lernangebot ‚Kinder-Uni‘ als Ressource für den Ausbau kindlicher Diskurskompetenz: Rekonstruktion explanativer diskursiver Praktiken in einem ausgewählten Lehr-Lernarrangement für Schüler/innen der Primarstufe“. Die gesprächsanalytisch orientierte Studie untersucht das Potenzial des außerunterrichtlichen Lernangebots ‚Kinder-Uni‘ für die Förderung diskursiver Fähigkeiten von Grundschulkindern, besonders im Kontext von Bildungsbenachteiligung bei Kindern mit Zuwanderungshintergrund. Analysiert werden Interaktionen zwischen Kindern und Studierenden, wobei rekonstruiert wird, wie beide Seiten die Relevanz kindlicher Erklärungen herstellen und gesprächsstrukturelle Aufgaben gemeinsam bearbeiten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Lehr-Lernarrangement Potenzial zur Förderung von Erklärkompetenz besitzt, insbesondere hinsichtlich der Dimensionen „Kontextualisierung“ und „Vertextung“.

Im Lehr-Lernarrangement „Wie Bilder laufen lernten“ erstellen Lehramtsstudierende gemeinsam mit mehrsprachig aufwachsenden Grundschulkindern einen Legomännchen-Film. Beim zweiten Projekttreffen beschäftigen sich die Kinder zunächst damit, wie viele Einzelbilder nötig sind, um eine Bewegung sichtbar zu machen. Danach entwickeln sie gemeinsam die Handlung des Films, besorgen geeignete Materialien und nehmen erste Probebilder auf.

Transkriptionskonventionen: GAT2 – Basistranskript
Ursprungsdatei: Audioaufnahme mit einem Audio-Recorder ZOOM H1n