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

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
Transkript des ersten 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 ersten Projekttreffen lernen die Kinder das Phänomen „Trägheit des Auges“ kennen, indem sie mit Drehscheiben experimentieren und jeweils ein eigenes Daumenkino gestalten.

Transkriptionskonventionen: GAT2 – Basistranskript
Ursprungsdatei: Audioaufnahme mit einem Audio-Recorder ZOOM H1n
Micromagnetic measurement of the surface layer state in hard turned 51CrV4 steel
(Universität Kassel) Wittich, Felix; Wegener, Thomas; Liehr, Alexander; Zinn, Wolfgang; Niendorf, Thomas; Kroll, Andreas; Bolender, Artjom; Degener, Sebastian
Description of the dataset:

This data set contains measurement data from a micromagentic sensor that allows for non-destructive, in-process material characterization of the mechanical properties of ferromagnetic components. It contains 82 features that were measured using a MM sensor as input variables and corresponding reference measurements of the residual stress and hardness as outputs.

The parts that were measured are from hard turning experiments of quenched and tempered (Q&T) steel 51CrV4 in different initial surface hardness levels, i. e. 400 HV30, 500 HV30 and 600 HV30. For details on the manufacturing process, please refer to https://doi.org/10.48662/daks-69.

The MM measurements were carried out using a 3MA-II device from Fraunhofer IZFP. The sensor utilizes four measurement methods: Barkhausen noise, incremental permeability, multi-frequency Eddy current analysis and harmonic analysis of the tangential magnetic field strength, resulting in 41 features that are extracted from the measurement curves. The data set includes 81 data points with 82 input variables. By using two different magnetization amplitudes, 82 input variables are available.

As output variables the surface hardness is available and two characteristic values for the near surface residual stress state: the residual stress on the surface, i.e. at depth 0 micrometer and the maximum compressive residual stress. These values where extracted from the residual stress depth profiles. The residual stress was measured with X-ray diffraction, using a Pulstec μ-X360 diffractometer. Post process Vickers hardness testing was carried out using a Struers DuraScan-70 system.

The supplied .csv contains 82 columns with features from the MM measurements and 3 columns with the reference measurements: ES1 (surface residual stress), ES2 (maximum compressive residual stress) and HV (surface hardness). The Readme.txt contains further details about the data set.

For more details on the sensor and the experimental setup, please refer to [1].

[1] Thomas Wegener, Alexander Liehr, Artjom Bolender, Sebastian Degener, Felix Wittich, Andreas Kroll & Thomas Niendorf, "Calibration and validation of micromagnetic data for non-destructive analysis of near-surface properties after hard turning" in HTM Journal of Heat Treatment and Materials, 2022, 77(2), 156-172.