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Adrian Wilke

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Data Science

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Büro:
O4.216 (Karte)
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Pohlweg 51
33098 Paderborn
Postanschrift:
Warburger Str. 100
33098 Paderborn

Aufgabenbereich

Seit 2018
​OPAL - Open Data Portal Germany

2015 - 2017
MLS - Mobile Learning in Smart Factories
Wissenschaftliche Begleitung

Lehre
Soziales Netzwerk
2018 - heute

Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Fachgruppe Data Science an der Universität Paderborn

2015 - 2017

Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Fachgruppe Didaktik der Informatik an der Universität Paderborn

2014 - 2014

Project Engineer bei der RapidMiner GmbH

2011 - 2014

Studium der Informatik mit Nebenfach Psychologie an der Universität Paderborn (Master)

2007 - 2011

Studentische Hilfskraft am Paderborn Center for Parallel Computing

2006 - 2010

Studium der Informatik mit Nebenfach Psychologie an der Universität Paderborn (Bachelor)

2005 - 2006

Werkstudent im Bereich Communications bei der Siemens AG

2003 - 2006

Studium der Informations- und Kommunikationstechnik an der Fachhochschule Dortmund

2002 - 2003

Zivildienst

2002

Abitur am Erich-Gutenberg-Berufskolleg für Wirtschaft und Verwaltung in Bünde

Publikationen

Wilke, A. (2018). Requirements for Mobile Learning in Vocational Training in the field of Mechanical Engineering. In A. Tatnall & M. Webb (Hrsg.), Tomorrow’s learning: Involving everyone - Learning with and about technologies and computing. Heidelberg: Springer. In Druck (Voraussichtlicher Erscheinungstermin: 24. Februar 2018).
Abstract: www.ics.ie/images/wcce_programme%20final_w.pdf

Wilke, A., & Magenheim, J. (2017). Requirements analysis for the design of workplace-integrated learning scenarios with mobile devices: Mapping the territory for learning in Industry 4.0. In Proceedings of 2017 IEEE Global Engineering Education Conference (pp. 476–485). Athens, Greece: IEEE.
ieeexplore.ieee.org/document/7942890/

Wilke, A., Kowalewski, M., Magenheim, J., & Margaritis, M. (2015). Facing the upcoming challenges in vocational training with mobile learning. In A. Brodnik & C. Lewin (Hrsg.), IFIP TC3 Working Conference “A New Culture of Learning: Computing and next Generations” Proceedings (S. 405–406). Vilnius University, Lithuania.
nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-26866

Janacik, P., Orfanus, D., & Wilke, A. (2013). A Survey of Ant Colony Optimization-Based Approaches to Routing in Computer Networks. In Fourth International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS) (S. 427–432).
ieeexplore.ieee.org/document/6498308/

Reinhardt, W., Wilke, A., Moi, M., Drachsler, H., & Sloep, P. (2012). Mining and Visualizing Research Networks Using the Artefact-Actor-Network Approach. In A. Abraham (Hrsg.), Computational Social Networks (S. 233–267). Springer London.
doi.org/10.1007/978-1-4471-4054-2_10

Reinhardt, W., Varlemann, T., Moi, M., & Wilke, A. (2010). Modeling, obtaining and storing data from social media tools with Artefact-Actor-Networks. In M. Atzmueller, D. Benz, A. Hotho, & G. Stumme (Hrsg.), Lernen, Wissen & Adaptivitat (LWA) Workshop Proceedings (S. 323–330). Kassel.
www.kde.cs.uni-kassel.de/conf/lwa10/papers/abis2.pdf

Studentische Abschlussarbeiten

Wilke, A. (2013). INSPIRE: Insight to scientific publications and references: Verteilte Berechnung von Bibliometriken auf großen Datenmengen (Master’s thesis, University of Paderborn, Germany).
doi.org/10.17619/UNIPB/1-88 - PDF

Wilke, A. (2010). Analysis and integration of Web 2.0 data sources into a system for analysis and storage of Artefact-Actor-Networks (Bachelor’s thesis, University of Paderborn, Germany).
doi.org/10.17619/UNIPB/1-87 - PDF

Adrian Wilke war von 2015 bis 2017 als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Fachgruppe Didaktik der Informatik tätig. Er war zuständig für die wissenschaftliche Begleitung des Drittmittelprojektes Mobile Learning in Smart Factories (MLS) im BMBF-Förderschwerpunkt Digitale Medien in der beruflichen Bildung (DIMEBB). Im Projekt wurde eine Applikation zum mobilen Lernen in der Berufsausbildung entwickelt. Schwerpunkte dabei waren die Unterstützung von Auszubildenden und Ausbildern sowie die Digitalisierung von Lern- und Arbeitsaufgaben. Nach Abschluss des Projektes wechselte er 2018 zur Fachgruppe Data Science. Hier erreichen Sie ihn langfristig.

Die Universität der Informationsgesellschaft