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#projekte — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #projekte, aggregated by home.social.

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  1. Ich hatte letztens in einem Post(quasselkopf.de/users/kranzkron) mal wieder darüber nachgedacht meine Instanz von Mastodon zu beenden und somit mich auch aus dem Fediverse abzumelden. 🙄
    Denn eine fremde Instanz nutzen, das ist keine Option für mich!

    Danach hatte ich wieder vermehrt nachgedacht und erneut die Erkenntnis sowie Erklärung gefunden, warum ich immer noch meine Instanz von Mastodon habe.

    Ich bin speziell in meiner Kommunikation, bedingt dadurch in der Vergangenheit oft die Erfahrung von Ausgrenzung gemacht und genau das passiert im digitalen Raum noch viel schneller als im realen Leben.

    Deswegen verwalte ich mein Hosting soweit mir möglich eben eigenständig, damit ich mit meinen Projekten (Blog/Mastodon/usw.) soweit möglich unabhängig bin also digitale Souveränität habe! ‼️

    #Mastodon #Fediverse #Instanz #Hosting #Projekte #Souveränität #Digital #Ausgrenzung #Erfahrung #Erkenntnis

  2. Ich hatte letztens in einem Post(quasselkopf.de/users/kranzkron) mal wieder darüber nachgedacht meine Instanz von Mastodon zu beenden und somit mich auch aus dem Fediverse abzumelden. 🙄
    Denn eine fremde Instanz nutzen, das ist keine Option für mich!

    Danach hatte ich wieder vermehrt nachgedacht und erneut die Erkenntnis sowie Erklärung gefunden, warum ich immer noch meine Instanz von Mastodon habe.

    Ich bin speziell in meiner Kommunikation, bedingt dadurch in der Vergangenheit oft die Erfahrung von Ausgrenzung gemacht und genau das passiert im digitalen Raum noch viel schneller als im realen Leben.

    Deswegen verwalte ich mein Hosting soweit mir möglich eben eigenständig, damit ich mit meinen Projekten (Blog/Mastodon/usw.) soweit möglich unabhängig bin also digitale Souveränität habe! ‼️

    #Mastodon #Fediverse #Instanz #Hosting #Projekte #Souveränität #Digital #Ausgrenzung #Erfahrung #Erkenntnis

  3. 💡 BzKJ-Förderprojekte 2026 | Mit dem Förderprogramm 2026 unterstützt BzKJ innovative Projekte für kindgerechte digitale Angebote.

    Die Kinder-Webseite www.kindersache.de des Deutschen Kinderhilfswerks e. V. (DKHW) soll im Rahmen des Förderprojekts um zusätzliche Interaktionsmöglichkeiten erweitert werden.

    Mehr Infos: bzkj.de/bzkj/service/alle-meld

    #Orientierung #Jugendmedienschutz #digitaleTeilhabe #Projekte #FediEltern

  4. 💡 BzKJ-Förderprojekte 2026 | Mit dem Förderprogramm 2026 unterstützt BzKJ innovative Projekte für kindgerechte digitale Angebote.

    Die Kinder-Webseite www.kindersache.de des Deutschen Kinderhilfswerks e. V. (DKHW) soll im Rahmen des Förderprojekts um zusätzliche Interaktionsmöglichkeiten erweitert werden.

    Mehr Infos: bzkj.de/bzkj/service/alle-meld

    #Orientierung #Jugendmedienschutz #digitaleTeilhabe #Projekte #FediEltern

  5. Ihr arbeitet an einer KI-Lösung mit gesellschaftlichem Mehrwert und möchtet euer Projekt sichtbarer machen? Dann solltet ihr die europäische SIM-Datenbank kennen.
    Das Kompetenzzentrum für Soziale Innovationen Deutschland ist Validator für die europäische SIM-Datenbank.
    ☝️ Aktuell werden neue #Projekte, #Startups und #Organisationen für die Validierung gesucht, die KI für das Gemeinwohl einsetzen und bereits erste Wirkung zeigen.

    👋 Jetzt ist eure Chance:
    socialinnovationplus.eu/social

  6. Ihr arbeitet an einer KI-Lösung mit gesellschaftlichem Mehrwert und möchtet euer Projekt sichtbarer machen? Dann solltet ihr die europäische SIM-Datenbank kennen.
    Das Kompetenzzentrum für Soziale Innovationen Deutschland ist Validator für die europäische SIM-Datenbank.
    ☝️ Aktuell werden neue #Projekte, #Startups und #Organisationen für die Validierung gesucht, die KI für das Gemeinwohl einsetzen und bereits erste Wirkung zeigen.

    👋 Jetzt ist eure Chance:
    socialinnovationplus.eu/social

  7. #AUSSCHREIBUNG 2026:
    Dieter Baacke Preis!
    Du entwickelst medienpädagogische #Projekte, die junge Menschen stärken? Dann ist das deine Chance!
    Die #GMK zeichnet in 6 Kategorien herausragende Projekte aus, die Kindern und Jugendlichen #Medienkompetenz vermitteln, mit 2.000 € pro Kategorie.
    Sonderpreis 2026: „Von Pick-Me-Girls und Alphamales" – Geschlechtersensible Medienbildung in digital geprägten Lebenswelten"
    Einsendeschluss ist der 31.07.2026
    Mehr Infos: dieter-baacke-preis.de/ausschr

  8. #AUSSCHREIBUNG 2026:
    Dieter Baacke Preis!
    Du entwickelst medienpädagogische #Projekte, die junge Menschen stärken? Dann ist das deine Chance!
    Die #GMK zeichnet in 6 Kategorien herausragende Projekte aus, die Kindern und Jugendlichen #Medienkompetenz vermitteln, mit 2.000 € pro Kategorie.
    Sonderpreis 2026: „Von Pick-Me-Girls und Alphamales" – Geschlechtersensible Medienbildung in digital geprägten Lebenswelten"
    Einsendeschluss ist der 31.07.2026
    Mehr Infos: dieter-baacke-preis.de/ausschr

  9. #Förderlinie „Soziale #Innovation“ geht in die zweite Runde - Europäischer #Sozialfonds Plus unterstützt innovative #Projekte

    >Der Förderaufruf richtet sich an Kleinprojekte mit hohem Innovationscharakter und an Modellprojekte mit neuen Ansätzen und Ideen. Mit den innovativen Konzepten sollen Beschäftigungsfähigkeit und Teilhabechancen von Menschen in Baden-Württemberg verbessert werden, die in besonderem Maß von Armut und Ausgrenzung bedroht sind.

    phenixxenia.org/wiki/S%C3%BCdw

  10. andrewmurphy.io/blog/if-you-th
    Auch ohne #Ki -Input werden die Wertströme übersehen oder ignoriert, aus meiner Erfahrung. Die Fähigkeit, Zusammenhänge zu sehen und zu verstehen, ist beängstigend tief gesunken. Dann entstehen #Projekte, die einen Deckel als Ziel beschreiben, die Gefässe noch nicht bekannt sind und der Inhalt noch nicht bestimmt wurde. #project #ai

  11. andrewmurphy.io/blog/if-you-th
    Auch ohne #Ki -Input werden die Wertströme übersehen oder ignoriert, aus meiner Erfahrung. Die Fähigkeit, Zusammenhänge zu sehen und zu verstehen, ist beängstigend tief gesunken. Dann entstehen #Projekte, die einen Deckel als Ziel beschreiben, die Gefässe noch nicht bekannt sind und der Inhalt noch nicht bestimmt wurde. #project #ai

  12. Besondere Faire #Auszeichnung

    Für ihre besonderen Verdienste im Fairen Handel zeichnete die Stadt #Marcala in #Honduras #Fleurance #Laroppe von der #Fairtrade #Initiative #Saarland #FIS aus.

    Marcala ist die erste #Fairtradetown in Honduras und pflegt mit der saarländischen #Landeshauptstadt #Saarbrücken eine Kooperationspartnerschaft im Rahmen der Fairtrade-Initiativen.

    Die Zusammenarbeit fokussiert sich auf den #Austausch, nachhaltige #Projekte und Begegnungen zwischen den Akteuren

  13. Wir haben es gemeinsam fast geschafft. Die ersten 3 Bauabschnitte vom Kindergarten in Sareh Marie Dobo sind fertig. Wir brauchen noch einmal eure Unterstützung, damit der Kindergarten vor den Sommerferien noch Fliesen bekommt. Wir sind für jeden Euro dankbar.

    Wer die Aktion unterstützen möchte, überweist bitte an unser
    Bankkonto IBAN: DE43160500003637000716
    unter dem Stichwort : SMD Kindergarten

    #Projekte #Gambia #Kindergarten

  14. Stimmen für morgen – Generationengerechtigkeit gestalten!

    Der bap-Preis Politische Bildung 2026 ist gestartet! Gesucht werden inspirierende #Projekte, die sich mit Fragen der #Generationengerechtigkeit auseinandersetzen – von #Klimakrise über #Bildung bis hin zur #Rente. Es sind kreative #Formate gefragt, die Perspektiven sichtbar machen und Brücken bauen!
    Bewerbungsschluss: 30.04.2026
    👉 Alle Infos & Teilnahme über: bap-politischebildung.de/ueber

    #PolitischeBildung #Demokratie

  15. Bessere KI-Antworten – auch ohne Hochleistungsrechner

    KI-Systeme, die Texte nicht nur generieren, sondern gezielt in Dokumenten recherchieren, sind mittlerweile etablierter Stand der Technik. Einer dieser Ansätze heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG): Stellt ein Benutzer eine Frage, sucht das System relevante Informationen in einer Wissensbasis – zum Beispiel in einem Wiki – und nutzt diese als Grundlage, um relevante Inhalte bzw. Quellen aufzulisten oder mittels KI Antworten daraus zu generieren.

    Das Problem: Damit ein solches System gut funktioniert, müssen viele Stellschrauben richtig eingestellt werden. Diese sogenannte Hyperparameter-Optimierung ist normalerweise entweder zeitaufwändig oder rechenintensiv und in jedem Fall technisch anspruchsvoll. Unsere aktuelle Untersuchung zeigt jedoch: Eine automatisierte Optimierung ist möglich – sogar auf einem normalen Laptop.

    Ausgangslage

    Grundlage unserer Untersuchung im Open Science Lab war die Weiterentwicklung unseres RAG-Moduls für Wikibase4Research. Mit dem zuvor bestehenden System war es bereits sehr einfach möglich, eine Mediawiki Installation zu erhalten, deren Inhalte KI-gestützt via RAG durchsuchbar sind. Egal ob es nun um Artikelseiten in einem einfachen Mediawiki, strukturierte Wissensdaten in einer Wikibase oder eine Kombination aus beidem wie zum Beispiel Semantic Mediawiki oder Semantic Wikibase geht.

    Eine Einführung in die grundlegende Funktionsweise von RAG und Wikibase4Research liefert das folgende Video:

    Um eine hohe Qualität der KI-basierten Suchergebnisse und Antworten zu erhalten, ist es aber nötig, das System entsprechend der verwendeten Daten zu konfigurieren. Für diese Einstellungen gibt es keine Standardfälle, es gehört in das Arbeitsfeld eines Data Scientist die Systemparameter zu testen und zu verbessern. In diesem Prozess wird daher klassisch ein hohes Maß an Erfahrung und Fachwissen benötigt, um optimale Ergebnisse zu erhalten.

    Die Alternative ist der nun in Wikibase4Research integrierte AutoRAG Ansatz, der die Parameter vollautomatisch optimiert. Dieser Prozess wird im Farchjargon „Hyperparameter Tuning“ oder auch „Hyperparameter Optimierung“ genannt.

    Anforderungen

    Die Rahmenbedingungen für ein Hyperparameter Tuning können sehr unterschiedlich sein. In unserem Fall ergeben sich die Anforderungen vor allem aus der Nutzergruppe von Wikibase4Research.

    Forscher/Innen

    Im Forschungskontext haben wir es mit fächerspezifischen Daten zu tun. Die beteiligten Wissenschaftler sind Experten in ihrer jeweiligen Fachdomäne. Expertise im Bereich spezieller Data-Science-Anwendungen ist in den Projektteams meist nicht vorhanden. Dies ist durchaus sinnvoll, denn das Projektteam ist somit auf die im Projekt zu bearbeitenden Forschungsfragen spezialisiert.

    Daten

    Für die Optimierung wird ein Test-Datensatz benötigt, der mögliche Fragen (Suchanfragen) mit den optimalen Quellen in den Daten verknüpft. Dieser Datensatz wird mit den Suchergebnissen des Systems verglichen, um die Qualität der Systemeinstellung bewerten zu können (Idealdaten). Solche Testdaten liegen in den überwiegenden Fällen nicht vor.

    Endnutzer/Innen

    Wer nutzt die Daten letztendlich und welche Art von Anfragen werden gestellt? Diese Frage ist entscheidend bei der Optimierung. Werden die Endnutzer spezifische Fakten aus den Daten abfragen wie zum Beispiel Jahreszahlen bestimmter Ereignisse oder eher Zusammenfassungen ganzer Absätze oder Artikel erwarten? Zu welchen Themen werden voraussichtlich Fragen gestellt? Erwarte ich eher Fragen zum Inhalt der Daten oder Fragen auf der Metaebene wie zum Beispiel zur Anzahl von Quellen, der Struktur und Länge von Texten, des Schreibstils oder zur Medienart? Werden Suchanfragen von Wissenschaftlern im Fachjargon gestellt oder eher in Umgangssprache formuliert? Die frühzeitige Definition grundlegender Personas für die zu erwartende Nutzergruppe hilft nicht nur bei der Optimierung von RAG, sondern ist auch ein wichtiger Schritt bei der Erstellung von Design und Benutzeroberflächen in der Präsentation der Forschungsergebnisse.

    Infrastruktur

    Hohe Rechenkapazitäten, Zugang zu GPU-Processing und Budget für industrielle KI-Services ist in vielen Projekten nicht vorhanden. Wikibase4Research bietet die Option, externe Schnittstellen wie Huggingface, OpenAI oder die SAIA-Umgebung der GWDG zur Ausführung von KI-Modellen zu nutzen. Die dort bestehenden Limits für kostenlose Nutzung reichen aber meist nicht aus, um die Vielzahl an Parameter-Konfigurationen zu testen, die zur Optimierung eines RAG-Systems notwendig ist. Ideal wäre also, die Ausführung lokal auf allgemein verfügbarer Hardware durchführen zu können, was auch unter dem Aspekt der ressourcenschonenden Nutzung von KI ein erstrebenswertes Ziel ist.

    Es ergibt sich für unseren Ansatz daher folgender Anforderungskatalog:

    • Anpassung auf die verwendeten Daten
    • vollautomatische Optimierung
    • keine technischen Vorkenntnisse nötig
    • Test-Datensatz wird generiert
    • User-Persona-Profile berücksichtigen
    • möglichst effizient, mit geringem Ressourcenbedarf

    Methodik

    Daten

    Als Datengrundlage dienten jeweils 50 zufällige Artikel aus drei MediaWiki-basierten Wissenssammlungen:

    Um die Qualität der Suche zu bewerten, wurden automatisch Frage-Kontext-Antwort-Tripel erzeugt. Zum Einsatz kam dafür das mehrsprachige Sprachmodell IBM Granite 4 350M Nano, das speziell für Umgebungen mit geringer Rechenleistung wie zum Beispiel für On-Device-Anwendungsfälle entwickelt wurde.

    LLM-Prompt

    Um hinsichtlich der erwarteten Nutzung realistische Fragen zu generieren, wurde der an das Modell gelieferte Prompt („Erstelle Fragen aus dem Seiteninhalt“) um speziell angepasste Rollenbeschreibungen (Personas) ergänzt, die per Konfigurationsdatei individualisiert werden können. Eine solche Persona-Definition könnte zum Beispiel lauten: „You are a scientist who wants to learn about historic manorhouses in Europe“.

    Parameter

    In einem RAG-Prozess werden die zu durchsuchenden Daten in einer speziellen Datenbank indiziert, um später schnell und effizient relevante Inhalte zu finden.

    Information Extraction und Indizierung von Daten in einem RAG-Prozess

    Die meisten von uns verwendeten Parameter optimieren diesen Prozess der Informations Extraktion (IE). Dabei wird bestimmt, in welcher Form die Daten gespeichert werden und ob diese ggf. vor dem Speichern um Metadaten wie Schlagworte, Titel oder Zusammenfassungen ergänzt werden. Für die Vektorisierung verwendeten wir das Modell Qwen3-embedding:0.6B. Die mittels AutoRAG optimierten Parameter sind im Folgenden aufgelistet:

    • Chunk_Size: Wie groß sind die Informationsabschnitte, die später zugreifbar sein sollen?
    • Chunk_Overlap: Wie stark überlappen sich die Informationsabschnitte?
    • Extractors: Welche Datenanreicherungen sollen erfolgen (zum Beispiel Zusammenfassung erstellen, Fragen generieren)?
    • Top_K: Wieviele Chunks werden als Suchergebnis geliefert?

    Sind die Daten eingelesen und wird eine Suchanfrage gestellt, wird das System nach relevanten Informationsabschnitten durchsucht. Dieser Prozess wird „Information Retrieval“ genannt. Man kann es mit den Ergebnissen einer Google-Suche vergleichen, bei der die relevantesten Ergebnisse nicht zwangsläufig an erster Stelle der Liste stehen.

    Information Retrieval in einem RAG Prozess

    Information Retrieval bedeutet, zur Frage des Nutzers relevante Informationen zu finden. In diesem Prozessschritt optimieren wir den Parameter „Top_K“, der definiert, wie viele der Suchergebnisse im weiteren Prozess berücksichtigt werden. Ist Top_K zu klein, sind wichtige Quellen eventuell nicht enthalten. Ist Top_K zu groß, verarbeitet man eventuell eine große Menge wenig relevanter Inhalte.

    Optimierungsverfahren

    Statt alle möglichen Kombinationen auszuprobieren (was sehr lange dauern würde), kommt ein Suchalgorithmus zum Einsatz, der die verschiedenen Parameter stufenweise verbessert. Dieses als Greedy („gierig) benannte Verfahren optimiert zunächst nur einen einzigen Parameter, dann den nächsten usw. Wir verzichten damit auf optimale Lösungen, erreichen aber hinreichend gute Ergebnisse mit akzeptablem Aufwand.

    Als Bewertungsmaß für die Optimierung dient dabei der sogenannte Mean Reciprocal Rank (MRR) – ein Maß dafür, an welcher Position relevante Inhalte in der Trefferliste platziert sind. Ein entscheidender Vorteil:
    Die Bewertung erfolgt vollständig ohne KI-Antwortgenerierung. Es wird also nur getestet, wie gut das System relevante Inhalte findet, nicht wie gut eine KI daraus später Antworten generiert. Dadurch wird erheblich Rechenzeit gespart.

    Antwort Generierung in einem RAG Prozess. Diese Phase wurde in der Optimierung NICHT berücksichtigt

    Technische Umsetzung

    Die Implementierung erfolgte vollständig im MediaWiki-Umfeld mit:

    • Wikibase4Research
    • einer Docker-basierten Python-API
    • dem RAG-Framework LlamaIndex
    • lokaler Modellbereitstellung über Ollama

    Die Experimente liefen auf einem handelsüblichen Laptop aus dem Jahr 2022 (Dell Latitude 5421, Intel Core i7-11850H mit 8 Kernen, 16 GB RAM) – ohne GPU-Beschleunigung.

    Ergebnisse

    Trotz der bewusst schlanken Hardware-Ausstattung konnte die Optimierung meist bereits innerhalb einer Stunde abgeschlossen werden. Dabei wurde bei allen Datensätzen eine starke Verbesserungen der Abfrageergebnisse erzielt.

    Für unser Qualitästmaß, den Mean Reciprocal Rank (MRR), ergab sich eine Steigerung von durchschnittlich 12 bis 25 Prozent gegenüber den voreingestellten Parametern. Das bedeutet, in den Ergebnissen der Suchanfrage waren mehr relevante Quellen aufgeführt und relevante Quellen standen in der Ergebnisliste an höherer Stelle als zuvor. In einzelnen Datensätzen ergaben sich sogar Verbesserungen von bis zu 50 Prozent. Dabei ließen sich vergleichbare Ergebnisse auch mit Artikeln erreichen, die nicht Teil der Optimierungsschleife waren (Cross-Validation).

    Warum ist das relevant?

    Für wissenschaftliche Infrastrukturen wie digitale Bibliotheken, Fachrepositorien oder Forschungsdatenplattformen ist es entscheidend, KI-Systeme effizient und ressourcenschonend betreiben zu können. Die Ergebnisse zeigen: Sinnvolle RAG-Optimierung ist auch ohne Rechenzentrum machbar.

    Das senkt technische Hürden, reduziert Kosten und macht den Einsatz moderner KI-Technologien auch in kleineren Projekten realistisch.

    Ausblick

    Die für die Suche verwendeten Embedding-Vector-Modelle haben einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse (vgl. Orbach et al. (2025)) und zwar sowohl auf die Rechenzeit als auch auf die Ergebnisqualität. Dabei zeigen Modelle nicht auf allen Datensätzen die gleichen Ergebnisse.

    Es ist auch nur begrenzt möglich, die Optimierung mit extrem kleinen oder schnellen Embedding-Modellen auszuführen und die optimierten Parameter dann zusammen mit einem anderen, leistungsfähigen Modell im Live-Betrieb einzusetzen. Sind die eingesetzten Embedding-Modelle nicht angepasst genug an die verwendete Wissensdomäne, liefert auch die Optimierung nur suboptimale Ergebnisse.

    Genau an diesem Punkt wird unsere Arbeit im Open Science Lab in der nächsten Zeit ansetzen. Gemeinsam mit den Fachinformationsdiensten FID Material Science, FID Move, FID Pyhsik und FID Philosophie evaluieren wir die Möglichkeit einer stärkeren Vernetzung von NFDI und FIDs mit dem Ziel, die einzelnen Wissendomänen mit fachspezifischen Embedding-Modellen zu versorgen. Zielsetzung ist es, damit den Zugang zu dieser Technologie noch weiter zu vereinfachen sowie die Qualität der Ergebnisse von KI-Anwendungen im Forschungs- und Bibliotheksumfeld gezielt zu erhöhen.

    Prof. Dr. Ina Blümel, Open Science Lab // Foto: TIB/C. Bierwagen

    „AutoRAG ist für uns ein wichtiger Innovationsschritt: Es macht RAG in offenen Wissensräumen wie Wikibase messbar, wiederholbar und mit überschaubaren Ressourcen betreibbar. Für Projekte wie NFDI4Culture und weitere Vorhaben im Open Science Lab bedeutet das spürbar bessere, nachvollziehbare KI-gestützte Suche über heterogene Bestände – ohne dass tiefes Spezial-Know-how aufgebaut werden muss. Nächster Schritt ist der Ausbau fachspezifischer Embeddings, kuratierter Testsets und transparenter Workflows, damit die Qualität und Nachnutzbarkeit langfristig steigt.“

    Relevante Links

    #SemanticMediawiki #FIDMaterialsScience #LizenzCCBY40INT #Wikibase #FIDPhysik #Projekte #RAG #KI #NFDI4Culture #FID #FIDMove
  16. Das 1. Quartal des Jahres ist um – Zeit für ein 1. #Fazit:

    Mein #Jahr bisher:
    #Lektorat
    #Buchrabattaktion
    #Buchmesse Stuttgart
    Hörbuchvertrag
    #Übersetzung
    Stress
    Grippe

    #Erkenntnisse:
    Buchmessenpublikum kauft anders als die Leute online.
    Bei guter Werbung lohnen sich Buchaktionen.

    #Projekte:
    Meine deutschsprachigen #Bücher sind bei Kindle Select abgemeldet; die Änderungen werden bald wirksam.
    Mein 2. #Hörbuch ist in der Startphase.
    Am 30.5. habe ich eine #Lesung (achtbar Tübingen).

    U. v. m.!

  17. 💚‼️ Kennt ihr schon den Bonn for Future Mitmach-Kalender für Initiativen und Organisationen in #Bonn? Dieser Kalender ist ein Geschenk von #Bonn im Wandel an alle #Projekte und #Initiativen, die sich für eine faire und nachhaltige Stadt einsetzen. Er wird mittlerweile von über 300 Initiativen genutzt. Hier findest du Events, Hinweise zu Beratungen oder Treffen usw. Kann man auch auf Signal abonnieren! 👍🏼 #fair #nachhaltigkeit #bonnimwandel #BonnForFuture

    bonn4future.de/de/termine

  18. Immer diese spontanen Ideen! Jetzt hab ich mal ein paar Tage frei und könnte endlich mal ein paar unerledigte Sachen abschließen… und schon denk ich mir gestern Nacht um 3:00 Uhr wieder neue Projekte aus. Was stimmt mit mir nicht?!

    #IKEA #Projekte #Wohnung #Living #Ideas #Rant #Urlaub

  19. #Energiekontor hat den repowerten #Windpark #Oederquart in #Niedersachsen in Betrieb genommen.

    Sechs neue Anlagen mit 33 Megawatt ersetzen frühere Kapazitäten und erhöhen den Eigenbestand auf rund 450 Megawatt. Der Jahresertrag von etwa 80 Gigawattstunden deckt rechnerisch den Bedarf von rund 24000 #Haushalte. Weitere #Projekte mit mehr als 120 Megawatt sind für 2026 geplant, darunter zwei #Solarparks und eine zusätzliche #Windanlage.

    4investors.de/nachrichten/boer

    #Energiewende #Windenergie

  20. Wie ich fast zu einem Podcast kam

    Inhalt

    • So kam es dazu
    • Bedenken
    • Wo es klemmte
      • Vorher klären
    • Tipps für den Einstieg ins Podcasten
      • Linktipps
      • Bücher
    • Leitfragen für ein Podcastprojekt
      • Vision und Ziel
      • Inhalt und Format
      • Zusammenarbeit und Rollen
      • Erwartungen und Grenzen
      • Geld und Rechte
      • Exit-Strategie
    • Deine Planung und Dein Interesse

    Ich glaube, es ist sinnvoll, auch über die gescheiterten Projekte zu sprechen. Nur so kann etwas Besseres daraus entstehen. Andere können davon lernen, sich inspirieren lassen und etwas Neues kreieren – vielleicht mit Erfolg.

    So kam es dazu

    Im Herbst 2024 kam eine Bekannte auf mich zu und äußerte, dass sie mit mir gerne einen Podcast produzieren und veröffentlichen würde. Ihr Name ist von mir geändert, um ihre Privatsphäre zu schützen. Hier im Text heißt sie Kassandra.

    Da ich mich zu diesem Zeitpunkt gerade intensiv mit dem Podcasten beschäftigt hatte, fand ich das interessant. Wir trafen uns mehrere Male, tauschten Ideen aus und schmiedeten Pläne.

    Bedenken

    Schnell wurde klar, dass solch ein Podcast einiges an Aufwand mit sich bringt, Vieles muss berücksichtigt, durchdacht und eingerichtet werden. Insbesondere, wenn wir selbst einen gewissen Anspruch an das Hörerlebnis haben und das Projekt Hand und Fuß haben soll.

    Bereits im Anfangsstadium habe ich geäußert, dass ich Bedenken habe wegen des Aufwands und der Dinge, die alle zu tun sind. Ebenso sprach ich an, dass ich nur sehr eingeschränkt Zeit dafür aufbringen kann. Zweimal äußerte ich, dass ich das Projekt für zu groß halte.

    Wo es klemmte

    Ich habe viel Zeit eingebracht, um den Podcast zum Laufen zu bekommen, und empfand es als mühsam. Es war mir zu viel und passte nicht wirklich zu meiner Lebenssituation. Vermutlich hat meine Mitpodcasterin ebenso viel getan und viele Gedanken hineingesteckt. Aus meiner Sicht, gab es hier trotzdem gefühlt eine Schieflage im Engagement und in der Aufgabenverteilung.

    Von ihrer Seite gab es ebenfalls eine Schieflage. Ich bin mir nicht sicher, was es genau war. Jedoch hat sie unsere Zusammenarbeit abgebrochen. Vermutlich, weil ich nicht so verfügbar war, wie sie es sich gewünscht hatte. Wir haben ein unterschiedliches Kommunikationsverhalten und ein anderes Kontaktbedürfnis.

    Vorher klären

    Wenn Du einen Podcast mit jemandem zusammen machen möchtest, ist es nicht nur wichtig, dass ihr Euch versteht grundsätzlich ähnliche Werte und Zielvorstellungen habt.

    Es ist ebenso wichtig und vorab zu klären, wie ihr zusammenarbeiten möchtet, wer was übernehmen möchte und was das gegenseitige Kommunikations- und Kontaktbedürfnis ist.

    Was ist für wen, das beste Medium? Etwa SMS, E-Mail, Messenger, Telefon. Sind Medienwechsel in Ordnung oder ist das ein No-Go? Wieviel Kontakt, Austausch und Unterstützung wünschst Du Dir? Was ist Dein eigenes Ziel für das Projekt?

    Was muss erreicht sein, damit Du mit Überzeugung sagen kannst: Das Projekt ist erfolgreich!?

    Sind diese Themen nicht übereinanderzubringen und ungeklärt, kann es in stressigen Phasen schnell knirschen.

    Tipps für den Einstieg ins Podcasten

    Linktipps

    Bücher

    Leitfragen für ein Podcastprojekt

    Vision und Ziel

    • Warum wollen wir diesen Podcast machen?
    • Was ist unser übergeordnetes Ziel (Spaß, Reichweite, Bildung, Nebenprojekt, Karriere)?
    • Für wen ist der Podcast gedacht (Zielgruppe)?
    • Was unterscheidet uns von anderen Podcasts zu diesem Thema?
    • Wo ist unser Podcast verortet?
    • Wie lange beabsichtigen wir das Projekt mindestens durchzuziehen?

    Inhalt und Format

    • Über welche Themen sprechen wir und welche nicht?
    • Haben wir ein festes Format oder sind wir flexibel?
    • Wie lang sollen die Episoden sein?
    • Wie oft veröffentlichen wir? Ist das realistisch?
    • Wie persönlich oder meinungsstark wollen wir sein?
    • Inwieweit bringen wir uns selbst ein?
    • Wie sichtbar werden unsere Person und unsere Meinung? (Moderation versus Podcast-Host)
    • Dürfen politische, gesellschaftliche oder kontroverse Themen vorkommen?

    Zusammenarbeit und Rollen

    • Wer übernimmt welche Aufgaben und Rollen (Recherche, Kontaktaufnahme, Termin und Ort, Aufnahme, Schnitt, Website, Technik, Social Media)?
    • Wie treffen wir Entscheidungen, wenn wir uns nicht einig sind?
    • Wie gehen wir mit Kritik um – intern und von außen?
    • Wie ehrlich geben wir uns einander eine Rückmeldung?
    • Wie viel Zeit kann jede Person realistisch investieren?
    • Benötigen wir Unterstützung von Dritten?

    Erwartungen und Grenzen

    • Was erwarten wir voneinander?
    • Wo liegen unsere persönlichen Grenzen (Privates, Humor, Sprache)?
    • Wie gehen wir mit Stress, Zeitmangel oder Motivationsproblemen um?
    • Was passiert, wenn eine Person kurzfristig ausfällt?

    Geld und Rechte

    • Investieren wir Geld? Wenn ja: Wie viel, wer oder woher?
    • Wem gehört der Podcast (Name, Inhalte, Einnahmen, Lizenz, Open Source)?
    • Wie teilen wir mögliche Einnahmen?
    • Was ist zu beachten, wenn die Einnahmen höher als Betrag X pro Monat werden?
    • Was ist mit Finanzamt und Buchhaltung?
    • Wie markieren wir bezahlte Inhalte/Beiträge?
    • Was passiert mit dem Podcast und den Geldern, wenn eine Person aussteigen will?

    Exit-Strategie

    • Wann würden wir sagen: Wir hören auf?
    • Was passiert mit bestehenden Folgen des Podcasts im Trennungsfall?
    • Darf eine Person den Podcast alleine weiterführen?
    • Bleiben die bisherigen Inhalte erhalten?

    Deine Planung und Dein Interesse

    Jetzt interessieren mich natürlich Deine Gedanken zum Podcastprojekt. Wie weit bist Du mit der Planung? Hast Du schon ein Buch gelesen, Videos angesehen oder Dich anderweitig informiert?

    Interessieren Dich meine Aufzeichnungen zu unserem Podcast? Bei regem Interesse veröffentliche ich unseren Gedankenaufschrieb.

    Bitte schreibe in die Kommentare oder über das Fediverse.

    #Podcast #Projekte
  21. Neues Jahr, neues Glück, neue Projekte. :ablobcatwave:

    Wenn ihr gerade auf der Suche nach einem TYPO3 Freelancer seid, der euch bei der Website- und Extension-Entwicklung, Updates und Upgrades, Infrastruktur oder auch Beratend unterstützt, dann schreibt mich gerne an. Hab Zeit und Bock! :blobcatyes:

    #TYPO3 #Freelancer #Selbstständig #Projekte #FediHire #PHP

  22. NEUES JAHR, NEUE PLÄNE! 🥳

    Meine Projekte 2026 (bisher):

    - Romanübersetzung(en?)
    - Literarisches Lektorat
    - Eigene literarische Projekte (lasst euch überraschen!)
    - Lesung(en?)
    - Buchmesse Stuttgart 28.2.
    - So viel lesen, wie es meine Zeit zulässt!
    - Und: Raum für Spontanes & v. a. Kreatives!

    ✍️ 📚 🌈

    #2026
    #NeuesJahr
    #GuteNeujahrsvorsätze
    #Neujahrsvorsätze
    #GuteVorsätze
    #Vorsätze
    #Pläne
    #Projekte
    #Arbeit
    #Beruf
    #Berufung
    #Literatur
    #Bücher
    #Buchliebe
    #booklovers
    #Bookstodon

    📚 🏳️‍🌈 📚 🏳️‍🌈 📚 🏳️‍🌈 📚

  23. 🌱 #Cannabis #Wertschöpfungsketten für #Brandenburg

    🌐 #Vernetzungsveranstaltung brachte Akteure der Hanfszene Brandenburgs zusammen

    Am 19. Mai 2022 trafen sich am #LeibnizInstitut für #Agrartechnik und #Bioökonomie (ATB) e.V. in Potsdam-Bornim ca. 30 Vertreter aus verschiedenen Bereichen. Als Auftakt für weitere #Projekte im Nachgang zu den #Hanf Frühstücken luden die #Clustermanagements #Kunststoffe und #Chemie sowie #Ernährungswirtschaft gemeinsam ... 👯 👯

    #CannabisIndustrie #Arbeitsplätze

  24. Das Jahr 2025 geht dem Ende zu und die Mitglieder der Fraktion sowie den bürgerlichen Mitgliedern in den Ausschüssen haben kräftig mitgewirkt an den Aktivitäten in der Gemeinde. Hervorzuheben ist der enge Konsens mit den anderen Parteien in der Gemeindevertretung, so dass Projekte gemeinsam durchgesetzt werden konnten.

    Erhalt der Grundschule

    Die Grundschule am Standort Steinbergkirche […]

    https://gruene-sl-fl.de/2026/01/12/erfolge-der-fraktion-in-der-gemeinde/