Ja, herzlich willkommen zur letzten Schlacht des heutigen Tages.
Unser Thema ist I-Campus, Pilotierung eines Hochschulmanagements, Themen,
so haben wir das getauft. Es ist eigentlich das vordere Teil I-Campus,
kommt dir vertraut vor, das ist unser Track.
Aber eigentlich verbirgt sich hinter I-Campus ein Projekt,
ein Projekt, das die Behörde für Wissenschaft und Forschungszusammenarbeit
mit den sechs öffentlichen Hochschulen Hamburgs und den Medien Multimedia-Konto aufgesetzt hat.
Dass sie aber in verschiedene Teilprojekte zerfällt. Num einen,
das Teilprojekt Campusmanagement, das beschäftigt sich im Wesentlichen mit Einführungsbegleitung von Campus nicht,
der hier in Hamburg führenden Campus-Management-Software-Lösung.
Dazu gehören Schulungen, Einführungsbegleitungen, Anforderungskataloge und ein weiterer weiteres.
Ein der Aufbau eines hochschulübergreifendes Identity-Management, Hochschulübergreifend,
weil wir haben ja gehört heute schon in diesem Track,
das ist an der HRW und auch einen anderen,
an die anderen Hochschulen, auch schon Identity-Management-Projekte gibt.
Und die Unterstützung der Alumni-Förderung durch Aufbau einer Alumni-Support-Stelle,
das war Thema des gestrigen Tages, unter anderem.
Und ein kleiner Bereich Studienerfolgsstatistik-Hochschulcontrolling
Der Name Studienerfolgsstatistik und Hochschulcontrolling, da sollte man sogenpräzis nicht fassen.
Man muss bedenken, dass I-Campus mittlerweile in der dritten Förderungsphase steht.
Und der Begriff Studienerfolgsstatistik ist ein Name,
der sich eigentlich mit herübergerettet hat in die neuen Versionen.
Du, den Erfolg, Karstatistik und Hochschulcontrolling, ein kleines Teilprojekt,
das bisher folgende im Wesentlichen folgende Geschichten mit der Universität Hamburg zusammen gemacht hat.
Seit 2007 besteht ein Kooperationsvertrag zwischen der URH und insbesondere mit
der Präsidialverwaltung der Abteilung 1, genau dem Referat 13,
sowie dem MMKH im Rahmen dieses Projektes Icambus.
Der Aufgabenbereich dieses Referats besteht in Datenmanagement und Statistik und natürlich Berichtswesen.
Eine übliche Controlling Hochschule, Hochschul-Controlling-Einrichtung, die über weit über das Finanzielle hinausgeht,
so wie wir eigentlich Controlling auch häufig antreffen.
Die Themen der Kooperationen, die bisher durchgeführt worden,
sind im Wesentlichen auch Stine-Campus mit Einführung, den Stine,
hat ja auch eine Belieferungsmechanismus für die amtlichen Statistiken.
Für Datenlieferungen, Beratung bei Aufbau von Datenbanken bzw. von Datenbankkonzepten,
Schulung und Training der Mitarbeiter und eben auch Beratung bei der Automatisierung von Kennzahlen, Erstellungen.
Kennzahlenerstellungen im Berichtswesen. Kennzahlbasiertes Berichtswesen ist an Hochschulen eigentlich
noch nicht richtig implementiert. Es wird gefordert,
aber es ist noch nicht, es wird noch nicht gedacht,
sei es von der Hochschulleitung bis runter in die Fakultätin,
die damit ihre Erfolgskontrollen, Dokumentie ihrer Folge kondokumentieren können.
Es gibt aber Bestrebungen schon seit langem, kennzahlenbasiertes Berichtswesen einzuführen,
in den Ziel- und Leistungsvereinbarungen zwischen der URH und der BWF
sowie mit allen anderen Hochschulen, die die BWF,
die Behörde für Wissenschaft,
Wissenschaft und Forschung ausgibt
Als zentrales Instrument des Controllings, so in der letzten Ziehen- und Leistungsvereinbarung,
folgende Werkzeuge genannt. Es gibt ein Kennzahlen-Set eines Landescontrollings,
das gemeinsam zwischen den Hochschulen und der BWF ausgearbeitet worden ist.
Und es gibt ein Kennzahlen-Set, das des Ausstattungskosten- und Leistungsvergleichs
der Norddeutschen Hochschulen, kurz dem AKL.
Beide Kennzahlen-Sets geben so der Meinung der BWF im Prinzip
ein gründliches Bild der Leistungen der Hochschulen wieder.
Der AKL selber ist eigentlich eine vergleichende Studie oder eine
vergleichende Untersuchung über die finanzielle Ausstattung,
über die Leistungen der 100-deutschen Hochschulen
Die Arbeit der Abteilung ist aber engst auch durch Ereignisse geprägt.
Während die Werkzeuge fest dokumentierte oder festgelegte Kennzahlen beinhalten können,
gibt es natürlich auch Ereignisse, wie parlamentarische Anfragen, Presse,
Presseanfragen, internes Berichtswesen, die keineswegs so festgestaltet sind.
Will man diese Anfragen beantworten, zeitnah beantworten, wird für ein Werkzeug benötigt,
das flexibel, aber auch standardisierte Antworten geben kann.
Als Beispiel für so eine Kennzahlen basierte Erhebung ist eben der
AKL zu nennen und man sieht, es ist relativ,
es sind relativ viele Bereiche, die dabei auch untersucht werden.
Dieser, wie der AKL selber wird unter der Federführung der Hisky NBA durchgeführt.
Es werden alle zwei Jahre Grunddaten an die Grunddaten erhoben.
Und nach zwei Jahren erhält man dann sozusagen einen Kennzahlenbericht zurück.
Ausgewiesen werden je Lehreinheit folgende Kennzahlen. Für die Kosten werden insgesamt 18 ausgehoben,
vier für das Personal, Forschung, Lehre,
Strukturdatenlehrer hierhin gehören, so solche Begriffe,
wie zum Beispiel Kapazitäten, Lehrangebote bis hin zu Leistungsdaten,
Lehre,
wie viel kostet uns das eigentlich
Das heißt, an dieser Stelle gibt es eigentlich ein Kennzahlenset,
das relativ präzis umreißt, was an Hochschulen,
an Prozess und an Leistung erbracht wird.
Die Frage ist, kann man danach steuern oder nicht steuern?
Es ist eine Bringschulterhochschule, dass du diese Zahlen zu leisten,
also sollte man, war unser erster Ansatz,
man könnte auf Basis dieses Kennzahlen setzen, ein Hochschulinternes Managementsystem aufbauen.
Man muss dazu wissen, die HyskyMPA hat den Fokus,
natürlich die Vergleichbarkeit der verschiedenen Zahlen zwischen den Hochschulen.
Es gibt nun aber nicht überall die gleichen Studiengänge, überall die gleiche Organisationsstruktur.
Hierzu muss dann auf einem Extra, abstrakteren System,
die Zahlen hoch aggregiert werden und dann erst können sie verglichen werden.
Inwiefern diese Zahlen dann wiederum Grundlage für Entscheidungen sind,
das ist dann eine ganz andere Frage,
die wiederum abhängig ist davon, wie die Hochschulleitung damit umgeht.
Kennzahlenbereiche der Leistung aus dem Bereich der Leistungsdatenlehre erhoben wird,
wie gesagt, je Lehreinheit im Betrachtungssemester. Anzahlstudienplätze,
Anzahlstudierende, Anzahl in studierenden Regeln, Zeiteinzahl studierenden Infrastruments,
Anzahl Absolventen, Anzahl Absolventen, Lehramt,
die ja wieder in der Universität Hamburg etwas Besonderes sind,
etc. Man sieht, es ist ein relativ präziser Grunddatensatz,
der das Geschehen im Bereich lehre, nur in diesem Bereich wiedergeht.
Die Daten werden zusammengefasst an die Hills gegeben und als Ergebnis
erhält man dann Lehreinheiten im Fächer für ihn, Kläreinheiten im Fächervergleich.
Wie gesagt, der AKL arbeitet als Vergleich der verschiedenen Hochschulen.
Die Frage ist jetzt, wie kann man diese beiden,
sie ist Abfragen und Ereignisse zusammenfassen und wie kann man sie mit welchem Instrumentarium,
kann man sie, kann man sie relativ leicht erfassen.
Man hat einerseits ein sehr starres Regelregelregelwerk,
andererseits ein sehr,
braucht man
sehr flexible Möglichkeiten
Das bisherigere Angehen bei der Erstellung dieser Berichte ist ein,
ist der, ist übliche Vorgang, Datenmaterial analysieren,
in irgendeiner Arbeitsumgebung ex importieren.
Meistens Excel, Schwerpunkt ist Excel, in der zur Abteilung gewesen.
Und dann, die Kenns sind per Filter,
Formel oder SQL Query, erzeugen und formatieren und dann versenden.
Wie könnte es etwas schneller gehen? Jetzt kommt noch der
Nachteil dabei. Man ist klar,
dass ein solches Verfahren fehleranfällig eine geringe Automatisierbarkeit hat,
gerade wenn man auf der Ebene von Excel arbeitet und man hat,
wenn man starre Querys verwendet,
eine geringe Flexibilität
Denn auch AKL verändert sich im zweijährigen Rhythmus.
Es kommen neue Anfragen hinzu, manche fliegen raus.
Für dynamische und flexible Auswertungsstrategien hat sich die Methode der Urlaubwürfel,
der multidimensionalen Auswertungsschicht, derzeit angeboten.
Wir haben uns überlegt, wen könnte doch diese Auswärtsstruktur
mal auf die Studierenden-Daten aus dem Bereich Lehre mal übertragen?
Der Urlaubwürfel ist so ein, naja, manche sagen,
der magische Würfel, aber in Wirklichkeit besteht er eigentlich
nur aus einer multidimensionalen,
in einer vernetzten Datenbank
Denn wenn man genau hinterher hinter schaut,
stellt man fest, dass hier um einen Kerngruppen,
um Kerndaten, das wäre hier diese gelbe Tabelle,
die wir da Grundwürfe genannt haben, verschiedene Auswertungssichten positioniert.
Und sie wieder miteinander verknüpft. Beim Urlaubwürfel, dem Online-Analytical Processing,
das ist das englische Wort dafür, aber Würfel reicht völlig.
Oder Cube hört auch gerne genommen, hat man jetzt die Möglichkeit,
durch Abfragen und Verknüpfung der Einzelnen Dimensionen,
das wären dann die blauen Tabellen, Ergebnisse zu erzielen,
wie zum Beispiel alle Bildungsbildungsinländer in Regelstudie,
je Fachsemester und dann auch noch, Studienfach.
Man kann also beliebig diese Dimensionen miteinander verknüpfen und so ein multidimensionale Auswählungsschicht bauen.
Wir haben in diesem Fall uns neun Auswertungsdimensionen ausgesucht.
Die Anordnung hier ist ein klassisches Sternschema.
Auch dafür gibt es andere noch weitere Möglichkeiten.
Und wir haben einen standardisierten Belieferungsprozess für diese Datenbank implementiert.
Der Begriff ETL umfasst nämlich den Belieferungsprozess aus den normalen Grunddaten,
eine statistische Meldung und in eine solche multidimale Schicht,
denn die Daten müssen extrahiert werden aus dieser statistischen Meldung,
transformiert werden
Und schließlich oben reingeht, in diese Datenbank gesteckt werden.
Das Ganze muss sie meisterlich geschehen und sollte ohne eigentlich per Knopfdruck erfolgen.
Wir haben so einen Democube Anfang des Jahres,
Ende des vorigen Jahres, Anfang des Jahres festgestellt und müssen jetzt schauen,
wie er testweise sich in der Abteilung bewährt.
Die Auswertungssicht, die man mit dem Werkzeug,
das wir verwendet haben, dem SQL-Server 2005 hat,
ist etwas sperrig. Das hat man sofort gemerkt,
dass die Mitarbeiter der Abteilung an der Stelle mit dieser
komplexen und sehr mächtigen Anwendungssicht
nicht so richtig klargekommen sind
Als dann aber mit Einführung von Office 2007,
Excel als Client und sichtbar und als Client,
dem Mitarbeiter so sichtbar war, war die Abteilung eigentlich zufriedener,
denn es war das vertraute Werkzeug, quasi Kanten.
Dass sie haben heute gehört, man muss,
hat ja Professor Hanegge heute erzählt,
man muss die Leute motivieren und ihm das Vertraute anbieten.
Damit mit diesem Tool kann man deskriptive Statistiken und Berichte erzeugen.
Das Werkzeug, das sie verwendet haben,
Excel ist wohl vertraut und kann dann verwendet werden.
Aber diese Art der Datenhaltung ermöglicht noch ganz andere
Auswertungsverfahren, zu denen jetzt der Herr Schüler was sagen wird.
Ja, hallo nochmal. Mein Name ist Sebastian Schüller. Ich freue mich,
dass doch relativ viele Leute noch hier erschienen sind,
trotz der Konkurrenzveranstaltung, die durchaus sehr politisch interessant ist.
Kurz zu mir nochmal. Ich habe Herr Starke sozusagen
jetzt innerhalb der letzten Monaten über die Schulter gucken dürfen.
Beschäftigen mich selbst seit zwei bis drei Jahren mit dem Thema Themen
Data Mining und Datenanalyse und habe jetzt sozusagen im Rahmen dessen,
was hier so gelaufen ist, durchaus erfahren können,
an welchen welchen Enden sozusagen echte Anwendungen für diese Universität entstehen können.
Das Ganze ist, glaube ich, noch viel revolutionärer,
als man sich das jetzt im Augenblick vorstellt.
Und das sage ich aus Überzeugung, weil ich davon überzeugt bin,
dass die Universität Hamburg von dem, was sie hat,
den vielen Informationen, die in den Systemen der Universität liegen,
sehr wenig Wissen generiert für sich selbst.
Einerseits hat Herr Starke uns eben klarmachen können,
dass es gewisse Daten gibt, die sehr relevant sind,
die geliefert werden müssen, zum Beispiel an die Behörden.
Andererseits ist es auch so, dass ein gewisser Steuerungsdruck
nach innen notwendig ist. Das heißt,
die Universität hat auch eine gewisse Pflicht für sich,
strategische Ziele zu definieren und natürlich auch eine gewisse Pflicht,
sozusagen den imvisitären Betrieb effizient zu gestalten
Worauf ich jetzt hinaus möchte, ist,
auch mit dieser etwas provokanten Fragestellung,
brauchen wir jetzt ein weiteres System, das uns noch weiter verwirrt?
Wir haben schon so viele. Das System, das wir
jetzt an dieser Stelle betrachten möchten, ist genau das Gegenteil davon.
Das hier ist die Welt, in der Herr Stark und ich
in den letzten Monaten gelebt haben, sozusagen.
Etwas schlicht dargestellt und vielleicht ein bisschen spannender, als sie jetzt hier aussieht.
Wir haben eine Reihe von heterogenen Systemen. Dazu zählen die
Ihnen bekannten Stine, SAP, Paisi und viele andere.
Auch die Forschungsdatenbank vielleicht irgendwann und viele kleine. Was wir jetzt möchten,
ist nicht ein weiteres operatives System hier einzubauen,
sondern was erreicht werden soll,
ist eine Integration
Der ETL-Prozess, der gerade beschrieben wurde von der Starke,
der liegt dazwischen. Das heißt, unsere Aufgabe, die
es hier anwiesen wird. Unsere Aufgabe ist genau die,
die verschiedenen Datenquellen anzuzapfen und dann endlich in der Lage zu sein,
wirklich die Daten derer zu vernetzen,
dass wir Informationen daraus ziehen können, ihnen echtes Wissen münden.
Die Anwendung des Ganzen habe ich hinten jetzt grafisch aufbereitet.
Der Datenwürfel, der jetzt gerade sozusagen von der Stark
schon beschrieben wurde und dessen Struktur auch beschrieben wurde,
der dient im Prinzip meist den Datenanalysten.
Da darf man sich auch keine falschen Vorstellungen machen.
Es wird nicht jeder Person an der Uni sozusagen möglich sein,
mit diesem Werkzeug umzugehen
Wohl aber mit Standardreportings, das soll jetzt der zweite Punkt suggerieren,
die dann in regelmäßigen Abständen ausgeliefert werden können.
Da gibt es mehrere Möglichkeiten, das technisch zu tun.
Also sie sehen schon auf der Schicht sozusagen,
da stecken viele technische Details hinter, wie werden die Daten gehalten,
wie werden die Daten ausgeliefert, an wen werden sie ausgeliefert,
rollen rechte Systeme.
Da steckt einiges dahinter. Im Kern ist es aber so,
gewisse Personen brauchen gewisse Daten, um Entscheidungen treffen zu können im Augenblick.
Ich glaube, da ist jeder von ihnen, insbesondere die,
die in diesem Geschäft mit drinstecken, sich darüber im Klaren,
sind diese Daten zum Teil einfach nicht da.
Wenn sie da sind, sind sie falsch aufbereitet. Das heißt,
man muss sich in Stine durch 700 Studierende klicken,
irgendwie die Info zu bekommen, wie viele männliche oder weibliche Studierende man hat.
Mit dieser Art der Datenaufbereitung, wäre das innerhalb von fünf Sekunden möglich.
Auch bei großen Datensätzen. Also es gibt klassische Beispiele,
wo über 400 Millionen Datensätze in so einer Tabelle verarbeitet werden können.
Der Grund dafür ist der folgende. Diese operativen Systeme,
die sind dafür da, schreibende Vorgänge zu ermöglichen.
Wieder Beispiel Stine. Jeden Tag werden Noten eingetragen,
Studierende melden sich für Veranstaltungen an, Informationen werden in diesen Datenbank reingeschrieben.
Das, was hier gebaut werden soll,
was es nicht gibt und was es dringend geben muss,
das ist ein System,
worauf nur Lesen zugegriffen wird
Das bedeutet, die Daten werden an dieser Stelle
in einer Data Staging Carrier überführt und dann fachlich transformiert.
Das ist die größte Arbeit. Und liegen dann in dieser Sternstruktur vor,
in der sie fachlich auswertbar sind und innerhalb von Sekunden diese
Struktur im Prinzip jemandem ermöglicht, Informationen aus dem System zu ziehen.
Nichts anderes. Da wird nichts reingeschrieben, sondern keine Informationen dazukommen.
Es soll nur die Ist-Situation in einer fachlich sauberen Form analysiert werden.
Jetzt nochmal drei Punkte, warum das notwendig ist und es keine Alternativen gibt.
Nummer eins, es soll nur eine Version der Wahrheit geben. Das heißt,
wenn sie drei Quellen anzapfen, drei unterschiedliche Informationen bekommen,
das passiert in der Realität leider viel zu häufig,
Dann soll das hierdurch abgefangen werden.
Das heißt, man möchte sich auf irgendetwas fachlich einigen,
so möchte man es sehen und alle werden es so sehen.
Keine Meetings mehr, wo drei Leute mit vier verschiedenen Ergebnissen ankommen.
Zuweitens ist es die Performance. Die Datenstruktur gibt genau das
her. Man kann jetzt an dieser Stelle sozusagen,
wenn man diese Sternstruktur generiert hat, kann man sehr schnell auf großen Datensätzen arbeiten.
Und ja, nicht zuletzt ist es so,
dass wir an dieser Stelle auf ein System zugreifen, das nicht operativ ist.
Und damit wir im Prinzip auch sozusagen die Datenbanklast für diesen System nehmen.
Es ist schwer vermittelbar, dass Studierende dann sozusagen zehn Minuten länger warten sollen,
Unipräsidium, sich irgendwelche Zahlen über die Anmeldung raussaugen muss.
Genau, das würde hier aber passieren. Das heißt,
in dem Augenblick, wo ein Export in Stine gefahren wird,
über gewisse Informationen, ist es auch so,
dass auf der anderen Seite natürlich diese Systemressourcen für die aktiven Anwender
nicht mehr zur Verfügung stehen.
Die Struktur, so wie sie hier ist, ist Standard im Prinzip ökonomischen Unternehmen.
Und es ist eigentlich undenkbar, solche Systeme derart zu integrieren.
Die haben ja auch einen Sinn, die operativen Systeme.
Es ist undenkbar, diese Systeme derart zu integrieren,
die Daten, dass man diese Funktionen für die Anwender der
Universität Hamburg
anders bekommt
Weitere Export-Funktionen einbauen, Systeme integriert die Daten nicht.
Sie werden die fachliche Sauberkeit der Datenqualität nicht hinbekommen.
Im Prinzip ist die einzige Möglichkeit,
dass man so eine Art von Data Warehouse aufbaut.
Dann lassen Sie mich an dieser Stelle zu der Anwendung kommen,
die wir da am Ende fahren können.
Ich habe Ihnen erzählt, ich bin im Prinzip in Richtung
Datenanalyse und Statistik, habe ich mich jetzt spezialisiert.
Das sind die drei Bereiche, über die wir reden.
Einmal über die deskriptive Statistik, die Herr Starke gerade schon angefangen hat.
Das heißt, wir möchten im Prinzip in der Lage sein,
einfache Kennwerte zu erzeugen. Das sind oft die allerwichtigsten.
Das sind die, die oft am meisten Wissen generieren.
Denn die explorative Datenanalyse, wo wir von dem Datensatz selbst,
die keine Vorstellung haben, uns Verfahren,
aber durchaus Informationen über diese Daten gewinnen lassen.
Das bedeutet, wir haben einen unbekannten Datensatz,
wenden Verfahren an, die für uns mögliche, interessante Werte generieren.
Die müssen wir uns dann nochmal im Speziellen angucken. Und drittens,
die Inferenzstatistik, wo man im Allgemeinen aus Stichproben auf Grundgesamtheiten schließt,
dass es eher in eine Industrie relevant und für uns weniger.
So, jetzt zu dem Punkt,
der sozusagen für Sie alle fachlich am interessantesten ist,
wir möchten ja Wissen gewinnen, aus dem wir wirklich Handlungen ableiten können.
Und das befindet sich im Allgemeinen in den ersten beiden Punkten
Auf die deskriptive Statistik werde ich nicht weiter eingehen,
weil sie weniger interessant ist. Nichtsdestotrotz extrem wichtig,
die lässt sich aus diesem Datencube im Allgemeinen erzeugen.
Auch normale Benutzer hätten an der Stelle sozusagen die Möglichkeit,
durch Hierarchien durchzuwandern, in diesem Datenwürfel,
sich die Anzahl oder die Summe von gewissen Kennzahlen anzusehen,
die sie interessieren.
Darauf können wir jetzt nicht im Einzelnen eingehen. Man muss aber
nochmal deutlich sagen, das ist eines der mächtigsten Werkzeuge,
die man in der Datenanalyse jetzt an dieser Stelle da implementieren kann.
Dann lassen Sie mich sozusagen nochmal zwei Folien auf die explorative Datenanalyse eingehen,
was somit das Interessanteste ist, was man sich hier vorstellen kann.
Vorher möchte ich einmal noch ganz kurz an die Wand werfen,
wozu man das Ganze benutzen kann.
Das sind jetzt im Prinzip Beispiele, die ich so zusammengestellt habe.
Ich denke, ich werde nicht alle vorlesen,
weil sie da selber einmal drüber gehen können.
Das sind Möglichkeiten, die sich da bieten.
Warum ich das tue, ist, um klar zu machen,
dass dieses System auch tatsächlich sehr sinnvoll sein kann.
Die Universität Hamburg verschenkt strategische, strategische Optionen,
wenn sie keine quantitativen Werkzeuge entwickelt. Die Quantität,
also im Prinzip das Zählen, um das in Kennzahlen gießen,
von Dingen, die an dieser Universität passiert,
steckt an der Universität Hamburg in den Kinderschuhen.
Ich denke, da stoße ich auf wenig Widerstand,
wenn ich das so sage
Lassen Sie uns sozusagen jetzt zum Abschluss zu zwei spannenden Themen kommen.
Die habe ich wenig mathematisch aufbereitet, aber sehr anschaulich.
Weißt du, wir haben das ein multidimensionaler Merkmalsraum.
In diesem Fall haben wir drei Dimensionen. Ab höheren Dimensionen
ist es im Allgemeinen schwer, sich das noch vorzustellen.
Dementsprechend zeige ich das anschaulich hier. Diese Datenpunkte könnten alles mögliche sein.
Nehmen wir an, es werden jetzt Daten aus der Absolventenstatistik.
Wir sehen, die Datenpunkte sind anonym,
also es geht hier nicht um Namen oder IDs,
sondern es geht einfach nur darum, unsere Absolventen besser zu verstehen.
Also zu verstehen, welche Absolventen aus welchen Gründen
eigentlich bei uns gut abgeschnitten haben
Also bessere Noten bekommen haben. Oder warum einige schneller waren
als andere. Kann man irgendwelche Informationen draus gewinnen? Wir betrachten
diesen Datensatz jetzt, als hätten wir im Prinzip keine Vorstellung.
Wir haben also keine fachliche Annahme, die wir in diesen Algorithmus reingeben möchten.
Jeder Datenpunkt könnte sich vorstellen, das ist ein Studierender und
die Dimensionen werden aufgespannt, zum Beispiel über das Alter.
Zum Beispiel über das Studienfach selbst. Das können Sie wirklich
fortführen. Irgendwann haben wir da zum Beispiel 50 Dimensionen drin.
Für Menschen ist diese Analyse nicht mehr möglich,
weil wir einfach Schwierigkeiten haben, diese 50 Dimensionen zu erfassen.
Im Maschinellen Fall ist es so, dass wir Distanzmaße
zwischen den einzelnen Datenpunkten generieren können
Die sind im allgemeinen Fall so klitisch und ermöglichen uns diese Nähe,
die sie hier sozusagen optisch sehen, tatsächlich auch zu berechnen.
Was wir jetzt machen, ist, wir bilden Cluster.
Wir gucken uns also an mit irgendeinem Verfahren, welche Studierenden eng zusammenliegen.
Das würde dann in etwa so aussehen. Und genau diese Studierenden,
also diese Gruppen, die können wir dann weiter analysieren.
Das heißt, man guckt sich Gruppen an und stellt sich
die Frage, was charakterisiert diese Gruppen eigentlich? Das heißt,
wir haben eine Gruppe von Absolventen und möchten uns fragen,
was macht eigentlich diese Gruppe aus, die offensichtlich nah zusammengehört?
Hat die besondere Qualifikation oder liegen da besondere Dinge vor,
die an der Stelle anders gemacht wurden als bei anderen.
Das sind alles Fragestellungen, die im Augenblick keiner beantworten kann
und wo im Augenblick auch wenig Anstrengungen unternommen werden.
Ein solches Informationssystem kann das leisten. So,
ein Verfahren möchte ich dir noch vorstellen,
dann entlassen, lass es in den nächsten Vortrag.
Das ist das überwachte Lernen. An dieser Stelle sehen wir eine Klassifikation,
die ist dadurch gekennzeichnet, dass wir eine Zielvariable vorgeben.
Die Zielvariable ist in diesem Fall durch die Farbe gekennzeichnet.
Wir haben also grüne und rote Punkte oder braune,
so stellen sie sich eher da. Zum Beispiel,
das ist jetzt eine fachliche Annahme, könnte ich sagen,
ich möchte, dass alle, die in den Grünen sind,
die in den Regelstudienzeit studiert haben, alle anderen sollen dunkel sein.
Und jetzt möchte ich zum Beispiel Prognosen erstellen können. Das heißt,
ich möchte ein Modell bauen auf diesen Datenpunkten,
in diesen multidimensionalen Raum, die mir eine Prognose darüber erstellen,
ob ein weiterer unbekannter Student, ob der jetzt eher in Regelzeitstudien,
in Regelstudienzeit fertig wird oder nicht.
Daraut kennen Sie zum Beispiel für die Kapazitätsrechnungen Verbesserungen ermöglichen.
Das heißt, an der Stelle wäre es möglich,
gewisse Effizienzen an der Universität voranzubringen.
Dieses Modell ist ein mathematisches und ist
grafisch ungefähr so darzustellen
Das ist jetzt der verzweifelte Versuch in PowerPoint, sowas wie
eine Fläche hinzubekommen. Stellen Sie sich einfach mal vor,
dass diese Fläche die roten von grünen Punkten trennt.
Wie Sie sehen, ist das nicht sauber? Das ist
nach wie vor ein Höhlerpunkt unten und ein roter Punkt oben.
Nichtsdestotrotz, wir haben eine ungefähre Trennung hinbekommen.
Und jetzt kommt ein neuer Punkt dazu. Das ist jetzt
ein Studierend am ersten Semester, von dem wir gerne wissen möchten,
wird er in Regelstudienzeit fertig werden oder nicht.
Und aufgrund des Modells der Realität,
das wir hier entwickelt haben, können wir sagen,
wir berühren eher zu den Grünen.
Dementsprechend klassifik, klassifizieren wir diesen Punkt als grünen Punkt
Das ist also die Überlegung dieser Klassifikation, die an einigen Stellen,
die sie sehen, Fehler durchaus generieren wird, wohl aber eine Verbesserung bringen könnte.
Ich muss das vorsichtig aussuchen, bringen könnte zu dem,
was im Augenblick an Kapazitätsrechnung sozusagen hier praktiziert wird.
Gut, das waren jetzt zwei etwas fortgeschrittenere Verfahren. Nichtsdestotrotz,
was nämlich diesen einen Punkt sozusagen zum Ende nochmal machen,
mit der Möglichkeit der multidimensionalen Modellierung in diesen Datenwürfeln,
lassen sich Kennzahlen erzeugen,
die an vielen Stellen an der Uni vielleicht sogar viel mehr als die Leute wirklich selber sich im Augenblick bewusst sind,
tatsächlich eine Art und Revolution in der Qualität von vielen Jahren,
was passiert, erzeugen kann.
Und zwar Qualität und Effizienz. Weil beides an vielen Stellen
viel zu wenig quantitativ bearbeitet wird.
Durch Bereitstellung von so einem Werkzeug beim Statistischen wäre es möglich.
Und jetzt wird mein Kollege ihn noch mal ganz kurz sozusagen...
Ja, bleibt eigentlich Icambus, sollte moderne IT-Info-Systeme den Hochschulen anbieten.
Das, denke ich, modern ist das.
Beschlusslage und Ausblick ist die letzte Folge, die wir haben.
Mittlerweile ist die Realisierung eines Management-Informationssystems durchaus auch in der Uni
in Leitungsebene angekommen
Im Strukturen-Entreglungsplan, im Juli diesen Jahres,
wurde er unter Punkt 382 mit aufgeführt mit Realisierung bis 2012.
Das sind Wünsche, Vorgaben. Und im November gab es
immerhin einen Beschluss des Präsidiums im Aufbau eines solchen Männerlich-Management-Informationssystems.
Und bleibt gehst du fragen, was 2010 passiert?
Da kann aufgrund der Situation, die die Universität hat,
schauen wir mal, sagt der Bayer.
Und mir fällt eigentlich nur ein, ich erweitere das,
schauen wir mal, was Talents bringt.
Herzlichen Dank