Publikationen

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Hinweise zur Codierung fehlender Werte in der Aufbereitung quantitativer Daten. Version 1.0.

Verbund Forschungsdaten Bildung (Hrsg.) (2019).
Hinweise zur Codierung fehlender Werte in der Aufbereitung quantitativer Daten. Version 1.0. fdbinfo Nr. 6.

DZHW-Absolventenpanel 2005.

Baillet, F., Franken, A., Weber, A. (2019).
DZHW-Absolventenpanel 2005. Daten-und Methodenbericht zu den Erhebungen der Absolvent(inn)enkohorte 2005 (1., 2. und 3. Befragungswelle). Hannover: fdz.DZHW.

21. Sozialerhebung.

Becker, K., Baillet, F., & Weber, A. (2018).
21. Sozialerhebung. Daten- und Methodenbericht zu der Erhebung der wirtschaftlichen und sozialen Lage der Studierenden 2016. Daten- und Methodenbericht. Hannover: fdz.DZHW.

A Fast Algorithm Based on Apriori Algorithms to Explore the Set of Repetitive Items of Large Transaction Data.

Ghofrani, J., Mohseni M., & Bozorgmehr, A. (2018).
A Fast Algorithm Based on Apriori Algorithms to Explore the Set of Repetitive Items of Large Transaction Data. ICCDA 2018 Proceedings of the 2nd International Conference on Compute and Data Analysis, 13-19.
Abstract

Parallel data mining is utilized to improve the performance of analyzing large databases within a reasonable time frame. Exploring associative rules is an important task in data mining with various practical applications that can be used to explore knowledge in the form of a set of repetitive items or associative rules. Parallel algorithms divide the data superficially and then using different distribution approach, like data distribution, candidate and numerical candidate distribution, extract the set of repetitive items, and ultimately explore strong association laws. In this paper, a parallel algorithm is proposed to explore the collection of repetitive items from big and dense transaction databases.

A conceptual framework for clone detection using machine learning.

Ghofrani, J., Mohseni M., & Bozorgmehr, A. (2018).
A conceptual framework for clone detection using machine learning. 2017 IEEE 4th International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI).
Abstract

Code clones can happen in any software project. One of the challenges is that, code clones come in various forms which makes them hard to detect using standard templates. Due to this variety in structure and form of semantically similar clones, machine learning techniques are required to detect them. Recently in many domains, e.g., natural language processing, deep neural networks drew a lot of attention due to their accuracy. In this paper, we exploit the results of some convolutional neural networks for code summarization to find the code clones. We use the generated descriptions for two code snippets as a metric to measure the similarities between them. We propose a vector similarity measure to calculate a similarity indicator between th

DZHW-Absolventenpanel 2009.

Baillet, F., Franken, A. & Weber, A. (2017).
DZHW-Absolventenpanel 2009. Daten- und Methodenbericht zu den Erhebungen der Absolvent(inn)enkohorte 2009 (1. und 2. Befragungswelle). Hannover: fdz.DZHW.

Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung.

Liebeskind, U., & Vietgen, S. (2017).
Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung. NEPS Working Paper No. 70. Bamberg, Deutschland: Leibniz-Institut für Bildungsverläufe, Nationales Bildungspanel.

Wissenschaft und Familie.

Be¨irović, A., Sembritzki, T., & Thiele, L. (2017).
Wissenschaft und Familie. Daten- und Methodenbericht zur qualitativen Erhebung der WiNbus-Studie 2015 (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

Standards des sicheren Datenzugangs in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Überblick über verschiedene Remote-Access-Verfahren.

Schiller, D. H., Eberle, J., Fuß, D., Goebel, J., Heining, J., Mika, T., ... & Stephan, K. (2017).
Standards des sicheren Datenzugangs in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Überblick über verschiedene Remote-Access-Verfahren. RatSWD Working Paper Series 261. Berlin.
Abstract

Die Forschung in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften ist immer öfter auf einen abgesicherten Zugang zu Forschungsdaten angewiesen, da ansonsten die Anforderungen des Datenschutzes nicht erfüllt werden können. Remote-Access-Lösungen bieten hier einen komfortablen Datenzugang und ermöglichen gleichzeitig einen hohen Sicherheitsstandard. Der Text klärt kurz Begrifflichkeiten und Rahmenbedingungen des Datenzugangs in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften und beschreibt daraufhin Funktionsweisen und Ausformungen des Remote Access. Als exemplarische Lösungen werden Remote-Access-Verfahren von fünf deutschen Forschungsdatenzentren (FDZ), die im "Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten" (RatSWD) organisiert sind, dargestellt.

A Novel Web Publishing Architecture for Statistics Data using Open Source Technologies.

Rahman, M.M., Dicken, H., & Huke, D. (2017).
A Novel Web Publishing Architecture for Statistics Data using Open Source Technologies. In T.-T. Wu, R. Gennari, Y.-M. Huang, H. Xie & Y. Cao (Hrsg.), Emerging Technologies for Education. First International Symposium, SETE 2016, Held in Conjunction with ICWL 2016, Rome, Italy, October 26-29, 2016, Revised Selected Papers (S. 259-269). Cham, Schweiz: Springer.

Vertikale Differenzierung der Hochschullandschaft und Bildungsungleichheit. Bestehen bei der Wahl vermeintlich prestigeträchtiger Hochschulen für das Masterstudium soziale Disparitäten?

Quast, H., & Scheller, P. (2015).
Vertikale Differenzierung der Hochschullandschaft und Bildungsungleichheit. Bestehen bei der Wahl vermeintlich prestigeträchtiger Hochschulen für das Masterstudium soziale Disparitäten? In U. Banscherus, O. Engel, A. Mindt, A. Spexard & A. Wolter (Hrsg.), Differenzierung im Hochschulsystem. Nationale und internationale Entwicklungen und Herausforderungen (S. 293-308). Münster, New York: Waxmann.

Variablendokumentation zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0.

Apolinarski, B., Buck, D., Kandulla, M., Middendorff, E., Naumann, H., & Poskowsky, J. (2014).
Variablendokumentation zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0. DZHW, Hannover.

Daten- und Methodenbericht zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0.

Apolinarski, B., Buck, D., Kandulla, M., Middendorff, E., Naumann, H., & Poskowsky, J. (2014).
Daten- und Methodenbericht zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0. DZHW, Hannover.

Bildung in Deutschland 2014. Ein indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zur Bildung von Menschen mit Behinderungen.

Autorengruppe Bildungsberichterstattung (Hrsg.) - DZHW-Mitarbeit: Kerst, C., Dahm, G., Debes, F., Fabian, G., Franke, B., Heine, C., ... & Woisch, A. (2014).
Bildung in Deutschland 2014. Ein indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zur Bildung von Menschen mit Behinderungen. Bielefeld: Bertelsmann.

The Data Portal of the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) as part of the German Open Government Approach.

Skladovs, V., & Müßig-Trapp, P. (2013).
The Data Portal of the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) as part of the German Open Government Approach. In "Congress Proceedings of the 19th European University Information Systems Congress EUNIS 2013 - ICT Role for Next Generation Universities".

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Monika Jungbauer-Gans
Prof. Dr. Monika Jungbauer-Gans Abteilungsleitung 0511 450670-910
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Dr. Karsten Stephan Stellv. Abteilungsleitung 0511 450670-415

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