Digitaler Studienplanungsassistent
In der Maßnahme wurde ein digitaler Studienplanungsassistent für die Universität Bamberg entwickelt und beforscht. Ziel war die Zentralisierung planungsrelevanter Informationen für Studierende in einem System zur Verbesserung des Studienplanungsprozesses. Dabei wurde u. a. untersucht, ob und wie vergangene Studienverlaufsdaten in Form von Empfehlungen innerhalb eines solchen Tools zielführend integriert werden können. Insgesamt deutet eine erste qualitative Evaluation der Anwendung auf eine hohe Relevanz und Nützlichkeit für Studierende der untersuchten Hochschule hin.
Kategorien
Beschreibung
Herausforderung
Die individuelle und zielorientierte Planung des Studiums ist eine große Herausforderung für Studierende. Neben der grundlegenden Komplexität von Studiengangstrukturen stellt die dezentrale Informationsbereitstellung eine Herausforderung dar. Planungsrelevante (formelle und informelle) Informationen sind über verschiedene Dienste und Einrichtungen verteilt.
Voraussetzung
Da die Integration relevanter Datenquellen ein Kernaspekt der Maßnahme ist, ist die Verfügbarkeit bzw. Zugänglichkeit der planungsrelevanten Informationen (Module, Lehrveranstaltungen, etc.) über maschinen-lesbare Schnittstellen von essenzieller Bedeutung für die Übertragung des Systems auf andere Studiengänge und Hochschulen. Gleiches gilt für die Verlaufsdaten ehemaliger Studierender — hier muss nicht nur die Zugänglichkeit, sondern auch die datenschutzrechtlich konforme Nutzung sichergestellt sein. Wichtig ist dabei auch bei der Immatrikulation vorliegende bildungsbiographische Daten vor dem Studium zu integrieren, da diese Erfolge im Studium stark mitbeeinflussen. Für die Bereitstellung der Anwendung ist zudem für die technische Infrastruktur (Server, Domain, Zertifikate, Anbindung an die universitäre Nutzerverwaltung, etc.) zu sorgen. Damit die Anwendung breitflächig Akzeptanz findet, ist es wichtig, frühzeitig Studierende z. B. durch Fachschaften einzubinden.
Eignung
Es ist geplant, zum Ende der Projektlaufzeit einen Demo-Account bereitzustellen sowie den Quellcode des Systems zu veröffentlichen. Nachnutzende können also auf verschiedene Arten das System selbst ausprobieren. Zudem kann in den Publikationen der Maßnahme die Eignung des Systems für die Herausforderungen nachgelesen und sich ein eigenes Bild über die Evaluationsergebnisse gemacht werden.
Vorgehen/Schritte
Bei der Umsetzung eines Studienplanungsassistenten gibt es viele verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Interessen, welche verstanden und berücksichtigt werden müssen. Daher ist es wichtig, frühzeitig im Projekt alle relevanten Stakeholder einzubinden. Darunter fallen die zentrale IT als Bereitsteller der Serverinfrastruktur, Studienberatungen als unterstützende Instanz, der Datenschutz für die rechtskonforme Einbindung der unterschiedlichen Datenquellen, die Studierenden als Hauptzielgruppe und viele weitere. Insbesondere bei den indirekten Stakeholdern (also im Prinzip alle genannten außer die Hauptzielgruppe der Studierenden) ist es wichtig, Motivation durch mögliche positive Effekte zu wecken, anstatt nur für hohen Arbeitsaufwand zu sorgen.
Empfehlenswert ist weiterhin, dass die technische Infrastruktur inklusive der Wartung eng mit der zentralen IT abgestimmt ist und die Wartung der Server möglichst zentral erfolgt. Dies hilft, die Kernkompetenz der Forschenden auf die Anwendungsentwicklung und -forschung zu fokussieren und das Aufgabenspektrum nicht zu breit werden zu lassen. Zudem ist empfehlenswert, eine ausreichende Kapazität an fachlich ausgebildeten Entwicklerinnen und Entwicklern einzuplanen.
Hinweise
Effekte
Die Ergebnisse bestätigen einen hohen Modernisierungsbedarf in der Studienplanung, insbesondere bei der stärkeren Orientierung an den Bedürfnissen der Studierenden, die bisher wenig berücksichtigt wurden. Bei der Nutzung von Verlaufsdaten zeigte sich, dass komplexe Analysen schwierig sind, da Studienverläufe und Gründe für Modulentscheidungen stark variieren. Durch häufige Änderungen im Modulangebot sinkt zudem die Zahl vergleichbarer Verläufe, was statistisch belastbare Aussagen erschwert. Daher fokussierte sich die Maßnahme auf generalisierbare Informationen, etwa dass bestimmte Module in bestimmten Semestern besonders erfolgreich bestanden werden. Offen bleibt, ob der Einbezug weniger zusätzlicher biografischer Daten, wie Wahlpflichtschwerpunkte oder Schulnoten, die Prognosequalität verbessern könnte.
Learnings
Zum einen konnten wir beobachten, wie groß der Bedarf seitens Studierender ist, bei Planungsprozessen stärkere Unterstützung zu erhalten. In vielen Gesprächen mit Vertretern der Fachschaften wurde immer wieder konstatiert, dass dieser Bereich in der Vergangenheit sehr vernachlässigt wurde und für viele Studierende herausfordernd sein kann.
Hinsichtlich der Projektarbeit wurde festgestellt, dass eine frühzeitige Einbindung des Datenschutzes zwingend erforderlich ist, da Genehmigungsprozesse teilweise lange Zeit in Anspruch nehmen und sich bei starker Abhängigkeit von den entsprechenden Daten die Weiterentwicklung verzögern kann.
Empfehlung
Im Verlauf der Maßnahme hat sich gezeigt, dass die anfängliche technische Entscheidung, eine Mischung aus relationalen und nicht-relationaler Datenbanken zu wählen, für die damalige Situation geeignet war, mittlerweile aber bessere Alternativen bekannt sind. Empfehlenswert könnte sein, die Überlegungen hin zu einer graphbasierten Datenhaltung zu orientieren, da diese insbesondere im Hinblick auf die integrierten Empfehlungssysteme Mehrwerte bieten dürfte.
Weitere Empfehlungen siehe Schritte.
Tipps
Siehe vorherige Ausführungen.
Sonstiges
Die Studienplanung wurde aus Sicht der Studierenden lange vernachlässigt, obwohl sie für interdisziplinäre Forschung sehr relevant ist. Sie umfasst komplexe Entscheidungen, die in modernen, intuitiven Anwendungen abgebildet werden müssen. Dabei spielen vielfältige Kriterien eine Rolle. Dies eröffnet Forschungsfelder wie Datenintegration, Empfehlungssysteme und User Experience und führt zu spannenden interdisziplinären Fragen.
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