Institutsseminar/2025-02-20-Zusatztermin

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Vorträge

Vortragende(r)	Iliyan Ivanov
Titel	Gamifying Collaborative Learning
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Lucia Happe
Vortragssprache	Englisch
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	The bachelor’s thesis “Gamifying Collaborative Learning” explores how gamification can enhance teamwork in collaborative learning environments. Challenges like unequal participation, low motivation, and lack of feedback often hinder group effectiveness. To address these, a gamification framework was integrated into the digital platform CollabSpace, featuring real-time notifications, a points system, and personalized feedback. Evaluation with three groups shows that gamification can increase motivation and team awareness, especially in text-based tasks. However, there is still a lot of runway for improvement. The findings provide valuable insights for future developments in gamified collaborative learning platforms.

Vortragende(r)	Fatma Chebbi
Titel	Verification of Quantitative Information Flow Security Using Statistical Model Checking
Vortragstyp	Masterarbeit
Betreuer(in)	Christopher Gerking
Vortragssprache	Deutsch
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	Mit der Verbreitung von Softwaresystemen und steigendem Sicherheitsbewusstsein sind Schutzziele wie Vertraulichkeit essenziell. Informationsflussanalysen helfen um Sicherheitsrichtlinien zu überprüfen, insbesondere durch Noninterference. Bisherige Arbeiten bieten allerdings oft keine praxisnahen Ergebnisse oder sind schwer im Entwicklungsprozess anwendbar. Jedoch existieren informationstheoretische Metriken um Informationsecks in Systemen quantifizieren zu können. Im Rahmen der Masterarbeit wurde daher ein Werkzeug zur Unterstützung sicherheitsrelevanter Entscheidungen in frühen Entwicklungsphasen entwickelt. Dieser Ansatz basiert auf Stochastic Timed Automata (STA) und berücksichtigt probabilistische und zeitliche Aspekte. Zur Analyse wurde ein erweiterter Noninterference-Modellprüfungsansatz für zeitbehaftete Systeme, sowie ein Werkzeug basierend auf Statistical Model Checking (SMC) zur Extraktion von Erreichbarkeitsmetriken genutzt. Die entwickelte Methode wurde durch Fallstudien evaluiert und die Beziehung zu informationstheoretischen Metriken untersucht. Die Ergebnisse zeigten eine positive Korrelation, jedoch auch ein Verbesserungspotenzial bei der Genauigkeit.