Projektgruppe EUSTEL - Entscheidungsunterstützungssystem für Technology Enhanced Learning

Projektgruppe EUSTEL - Entscheidungsunterstützungssystem für Technology Enhanced Learning

Projektgruppe EUSTEL

Studierende sind oft mit dem Problem konfrontiert, diejenigen Lehrveranstaltungen bzw. Module zu identifizieren, welche sie auf Grundlage ihrer jeweiligen Prüfungsordnung belegen können bzw. müssen. Dies gilt insbesondere bei Studium eines Neben- bzw. Anwendungsfachs. Hieraus können längere Studienzeiten bzw. eine erhöhte Nachfrage an Beratung resultieren. Gleichzeitig müssen Lehrende bzw. Gremien ein möglichst der Nachfrage entsprechendes Angebot an Lehrveranstaltungen bzw. Modulen bereitstellen. Dies ist allerdings mit dem Problem verbunden, dass nur sehr wenige Informationen über die zukünftige Nachfrage verfügbar sind, um diese richtig zu prognostizieren. Werkzeuge zur Linderung dieser Probleme sind bisher im Bereich des sog. Technology Enhanced Learning (TEL) nur unzureichend verfügbar.

Im Rahmen dieser Projektgruppe soll daher einEntscheidungsunterstützungssystem (EUS) konzipiert und realisiert werden,welches zur Lösung der oben genannten Probleme beiträgt. Es soll Studierendedazu auf Basis ihrer jeweiligen Prüfungsordnung in der Entscheidungsfindungunterstützen, welche Lehrveranstaltungen sie in den nächsten Semesternsinnvollerweise belegen sollten. Ebenso sollen Lehrende bzw. Gremien darinunterstützt werden, ein der Nachfrage adäquates Angebot realisieren zukönnen. Für beide Anforderungen ist es notwendig, die entsprechendenPrüfungsordnungen (semantisch) zu formalisieren.

Mögliche Anwendungsszenarien des EUS sind z.B., dass sich Studierende den (weiteren) Verlauf ihres Studiums visualisieren lassen und sich dabei genaudiejenigen Lehrveranstaltungen bzw. Module auflisten lassen, welche für sie überhaupt in Betracht kommen. (?Was kann/muss ich alles noch belegen??)Besonders die Anzeige der Konsequenzen aus möglichen Fächer- bzw. Schwerpunktwahlen auf die Möglichkeiten zur darauf folgenden Fortführung des Studiums ist dabei von Interesse. (?Was kann/muss ich alles belegen, wenn ich XY wähle??) Aus Sicht der Lehrenden bzw. Gremien bestehen mögliche Anwendungsszenarien darin, auf Basis der anonymisierten Daten aller Studierenden zu prognostizieren, wann für bestimmte Lehrveranstaltungen welche Nachfrage durch die Studierenden zu erwarten ist. (?Was sollten wir wann anbieten??)

Weitere Informationen

 

(Stand: 20.06.2024)  | 
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