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University of Bayreuth's institutional repository for digital research data

RDSpace@UBT is freely accessible on the Internet and all provided metadata can be researched free of charge.
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  • worldwide and permanent free availability of the published data
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Aerial view of the University of Bayreuth campusPhoto by University of Bayreuth
 

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Recent Submissions

Research DataOpen Access
Data for "Fresh and degraded maize shoot and root residues temporarily change soil hydraulic properties"
(2026-03-18) Leuther, Frederic
In a laboratory study, we quantified the effect of maize crop residues (CR) in various concentrations (0, 2, and 5 wt.%) on the SHP of a loam soil and additionally measured the SHP of a mulch layer (100 wt.% CR) from saturation to oven dryness. We differentiated between shoot and root CR to quantify the effect of biomass quality and adapted the simplified evaporation method to measure the hydraulic properties of 100% CR layer. The experiments were run in triplicate and repeated after three weeks of incubation under optimal conditions for biological activity (30 °C, 90% RH) to simulate organic matter degradation after harvest. This dataset contains soil hydraulic measurements taken pre and post-incubation.
Research DataOpen Access
Interviewleitfaden zu KI-bezogenen Kompetenzen von Lehrkräften
(2026-01-30) Mikula, Luca
Hierbei handelt es sich um einen Interviewleitfaden für semistrukturierte Experteninterviews zu KI-bezogenen Kompetenzen von Lehrkräften.
Research DataRestricted
Telemetry-Based Operational Dataset for Condition Monitoring of Digitally Configurable DC/DC Converters
(2025-12) Andreas Federl (https://orcid.org/0000-0002-4381-2653); Markus Böhmisch; Valentin Sagstetter; Gerhard Fischerauer; Robert Bösnecker
This dataset contains time-resolved telemetry data acquired from a digitally configurable DC/DC converter supplying a mechatronic demonstrator system with dynamic load behavior. The data were recorded under controlled laboratory conditions and are intended for research on telemetry-based condition monitoring, embedded machine learning (TinyML), and sensorless load classification. In addition to the raw telemetry signals, the dataset includes features derived from the telemetry data. These features are directly applicable to telemetry-based condition monitoring, embedded machine learning (TinyML), and sensorless load classification tasks.
Didactics
Digital Teaching and Learning & Didactics of Computer Science
Digitales Lehren und Lernen Lehrkräfte aller Fächer brauchen Kompetenzen zur Auswahl und zum Einsatz digitaler Medien im Unterricht, um diese gewinnbringend und mit Mehrwert für den Lehr-Lern-Prozess einsetzen zu können. Daneben steht das Thema "Digitalisierung" in allen Unterrichtsfächern auch selbst im Fokus. Um dem Thema gerecht zu werden, benötigen alle Lehrkräfte medienbezogene informatische, mediendidaktische und medienbildende bzw. medienerzieherische Kompetenzen. Wir entwickeln, erproben und evaluieren dazu Konzepte für die Lerhramtsausbildung und den Unterricht. Didaktik der Informatik Informatikunterricht hat für die Bildung in einer digitalisierten, vernetzten Welt eine besondere Bedeutung. Zeitüberdauernde informatische Kompetenzen helfen auch in der sich schnell verändernden Welt den Überblick zu bewahren und neue Möglichkeiten einzuschätzen und bewerten zu können. Informatische Bildung hilft einen eigenen Kompass zur Navigation in der digital vernetzten Welt zu entwickeln und hat dabei auch die gesellschaftlichen Einflüsse im Blick. Wir vermitteln angehenden Informatiklehrkräften die fachdidaktischen und unterrichtspraktischen Grundlagen, um Schülerinnen und Schülern informatische Kompetenzen vermitteln zu können.