Ein Rahmenwerk für die Entwicklung und den Einsatz einer Lehr-, Lern- und Analyseumgebung für universitäre projektbasierte Lehrveranstaltungen

Abstract

In Projekten der Wirtschaft wird seit Jahrzehnten Software eingesetzt, durch deren Verwendung große Datenmengen generiert und gespeichert werden. Die Datenanalyse liefert Informationen, aus denen operative und strategische Entscheidungen abgeleitet werden können. Die Digitalisierung von Bildungseinrichtungen ermöglicht es, in Lehrveranstaltungen Daten aufzuzeichnen, die analysiert werden können, um Informationen über u. a. das Lehr- und Lernverhalten von Dozierenden und Studierenden zu gewinnen. Die Aufzeichnung und Analyse von Daten stellen insbesondere in praxisorientierten, kooperativen, kollaborativen und verteilten Lehrveranstaltungen (hier projektbasierte Lehrveranstaltungen genannt) Herausforderungen dar. Es wird eine technische Umgebung benötigt, die aussagekräftige Daten aufzeichnen kann. Allerdings weisen heutige Lernplattformen einen Mangel an typischen Projektmanagementfähigkeiten auf. Die Bemühungen, derart komplexe Informationssysteme zu entwickeln, die zudem die Fähigkeit zur Analyse von Lehr- und Lerndaten aufweisen, waren bisher gering. Eine solche Entwicklung erfordert die Kombination unterschiedlichen Wissens und den Einsatz von Fähigkeiten u. a. aus den Bereichen Pädagogik, Informationssysteme, Softwareentwicklung und Datenwissenschaft. Daraus ergeben sich Fragen zur konzeptionellen Gestaltung einer derartigen Umgebung, zum Einsatz von Datenanalysen in projektbasierten Lehrveranstaltungen sowie zur Unterstützung von Dozierenden bei der Entwicklung einer individuellen Umgebung. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Rahmenwerk bereitzustellen, das zur Realisierung und Nutzung einer technischen Lehr-, Lern- und Analyseumgebung (LLUA) eingesetzt werden kann. Eine LLUA unterstützt die Personen universitärer projektbasierter Informatik- Lehrveranstaltungen u. a. beim Projektmanagement und bei Datenanalysen. Dazu wird u. a. eine exemplarische LLUA im Kontext realer projektbasierter Lehrveranstaltungen entwickelt und evaluiert. Es werden die visuellen Datenanalysedisziplinen Business Intelligence und Process Mining kombiniert. Die entwickelten Konzepte und Einzellösungen werden in Form des LLUA-Rahmenwerks miteinander integriert. Das Vorgehen orientiert sich an der iterativen Design Science Research Methodology für Informationssysteme. Die exemplarische LLUA und das Rahmenwerk sind im Kontext von neun projektbasierten Lehrveranstaltungen entwickelt und erprobt worden. Als konzeptionelle Grundlage wird eine systematische Betrachtung von projektbasierten Lehrveranstaltungen entwickelt, die auf einer agentenorientierten Perspektive basiert. Es wird der konzeptionelle Entwurf für eine LLUA präsentiert und die exemplarische LLUA zur eigenen Einrichtung technisch bereitgestellt. Anhand eines Prozessmodells wird die (Weiter-)Entwicklung eigener Umgebungen konzeptionell erläutert. Die Durchführung eigener Datenanalyseprozesse wird von einem elaborierten Vorgehensmodell unterstützt. Das Modell bietet kooperative Unterstützung und ist inhaltlich mit Anleitungen, Hinweisen und einem Dokumentationsschema angereichert. Das Rahmenwerk wird in Form dieser Arbeit und eines Online-Handbuchs bereitgestellt. Das Handbuch stellt die praxisorientierten Inhalte aufbereitet dar. Mit dem LLUA-Rahmenwerk kann eine eigene LLUA entwickelt und betrieben werden. Neben konzeptionellen Grundlagen werden prinzipielle, konkrete und technische Hilfestellungen in den Bereichen Projektmanagement, Datenanalyse und Administration für projektbasierte Lehrveranstaltungen angeboten. Die Besonderheit des LLUA-Rahmenwerks liegt in der Integration entwickelter Einzellösungen aus unterschiedlichen Fachrichtungen. Damit trägt diese Arbeit dazu bei, eine Lücke im Bereich der Lehr- und Lernumgebungen zu schließen, die sowohl Projektmanagement- als auch Datenanalysefähigkeiten bieten.

Software that generates and stores large volumes of data has been used in business projects for decades. The analysis of this data provides information from which operational and strategic decisions can be derived. The digitalization of educational institutions can be leveraged for the collection of data from courses. That data can be analyzed to gain information about the teaching and learning behavior of lecturers and students, among other things. Recording and analyzing data is particularly challenging in practical, cooperative, collaborative and distributed courses (referred to here as project-based courses). A technical environment is required that can record meaningful data. However, today’s learning platforms lack typical project management capabilities. Efforts to develop such complex information systems, which also offer features for analyzing teaching and learning data, have been limited so far. Such a development requires the combination of different knowledge and the use of skills from the fields of pedagogy, information systems, software development and data science, among other things. This raises questions about the conception of such an environment, the benefits of data analysis in project-based courses at all and how to support lecturers in developing a customized environment. The goal of this work is to provide a framework that can be used to develop and utilize a technical teaching, learning and analysis environment (the German abbreviation is LLUA). A LLUA supports the participants of university project-based computer science courses in project management and data analysis, among other things. In this research project, an exemplary LLUA will be developed and evaluated in the context of real project-based courses. The visual data analysis disciplines Business Intelligence and Process Mining are combined. The developed concepts and individual solutions are integrated with each other in the form of the LLUA framework. The approach is based on the iterative Design Science Research Methodology for information systems. The exemplary LLUA and the framework have been developed and tested in the context of nine project-based courses. As a conceptual basis, a systematic view of projectbased courses based on an agent-oriented perspective is developed. The conceptual design for a LLUA is presented and the exemplary LLUA is made technically available for selfinstallation. The (further) development of own environments is conceptually explained using a process model. The realization of individual data analysis processes is guided by a sophisticated procedure model. The model offers cooperative support and is enriched with instructions, notes and a documentation scheme. The framework is provided in the form of this thesis and an online handbook. The handbook focuses on the practice-oriented content. The LLUA framework can be used to develop and operate an individual LLUA. In addition to conceptual foundations, it provides general, concrete, and technical support in the areas of project management, data analysis and administration for project-based courses. The special feature of the LLUA framework is the integration of developed single solutions from different disciplines. In this way, this work contributes to closing a gap in the field of teaching and learning environments that offer both project management and data analysis capabilities.