Ich bin der Projektleiter des Projekts China Reports und stehe natürlich auch in der Form und zu diesen Themen jetzt hier an der Stelle für diesen Vortrag bereit. Nichtsdestotrotz,
das Thema, über das ich vortragen möchte,
also die Studienverläufe, um die es jetzt hier gehen soll,
auch die Visualisierung, sind ein bisschen fernab dieses Projekts,
sind eher eine Art Idee, die ich vorstellen möchte,
um auch zu zeigen, unser Projekt,
wir können nicht nur Daten schrubben,
was wir auch gerne tun,
durchaus aber auch an kreativen neuen Lösungen mit überlegen und ich denke,
dafür ist die Campus Innovation auch genau der passende Ort
Das wird sicherlich der bunteste Vortrag, den sie auf dieser
Campus Innovation sehen werden. Ich habe mir auch vorgenommen,
einige Sachen dann in der Praxis zu zeigen. Zunächst mal,
ja, das ist unabgesprochen, Herr Ritter,
aber tatsächlich sind viele Themen, die Sie eben erwähnt haben,
auch durchaus etwas, das in das mündet,
was ich jetzt zeigen möchte und mit den Problemen zusammenhängt,
dass ich hier, das ich hier angehen möchte.
Zunächst mal, ich glaube, ja,
die Streambüros sind deswegen ein so großer Erfolg,
weil sie so nah an den Studierenden
dran sind
Das ist schon einer der Gründe,
warum das Thema Studienverläufe als solches, glaube ich,
ein ganz großes Thema an Universitäten insgesamt werden kann.
Und auch für uns, wie von Frau Hartau erwähnt,
die Informationen zu Studienverläufen, die sind grundsätzlich ja alle schon da, sozusagen.
Es ist die Frage, wie betrachten wir sie?
Und grundsätzlich für die Idee, die ich Ihnen vorstellen möchte,
brauche ich gar nicht viele Slides.
Ich habe mich deswegen auch mit der Agenda extrem kurz gefasst.
Es gibt jetzt ein kleines Vorgeplänkel, da sind wir auch schon mittendrin.
Und dann möchte ich Ihnen die Idee vorstellen,
alles andere
Gehört wird noch nach Geplänkel. Und ich freue mich auch
sehr, wenn wir dann danach sehr offen drüber diskutieren.
Die Lösung, die ich vorstelle, hat auch sehr viele
technische Aspekte. Ich bin aber auch gerne bereit,
natürlich ganz grundsätzlich über dieses Thema Studium von Love zu reden.
Auch aus einem Grund, ich glaube, Studienverlauf,
das bringt mich direkt zu dem ersten Slide im Vorgeplänkel.
Studienverläufe sind so in einer Art unsichtbare Realität dieser Universität. Das,
was passiert unter den ganzen Vorschriften,
die wir machen und in dem Kontext und ja gewisserweise auch Korsett,
das jetzt durchaus zum gewissen Grade vielleicht wieder gestaltbarer wird für die Studierenden,
Das ist das, was wirklich passiert.
Und von dem behaupte ich jetzt einfach mal,
auch die Studienbüros nur einen kleinen Ausschnitt sehen.
Und ja, die Studierenden sind zufrieden mit den Studienbüros.
Das glaube ich durchaus. Ich glaube auch,
es gibt eine gewisse Dunkelziffer von Studierenden,
die in den Studienbüros nie aufschlagen und wenig damit zu tun haben.
Und ich glaube, dass wir durch Studienverläufe die Möglichkeit haben,
auch so ein kleines bisschen mehr diese dunklen Ecken,
wo wir auch vielleicht Probleme haben,
die gar nicht so sichtbar sind im Augenblick,
weil das nämlich die Studierenden sind,
die eben nicht von sich aus aktiv in die Studienbüros gehen.
Und da persönliche Gespräche führen,
dass wir da durchaus die Möglichkeit haben,
auch da ein bisschen Licht in die Sache zu bringen.
Ganz grundsätzlich nochmal von oben angefangen
Studienverläufe bilden die Grundlage für so Dinge wie Studienverlauch-Statistiken und Kohortenanalysen.
Und wenn ich mich umgucke, einige bekannte Gesichter aus dem Szenerieport-Projekt,
sehe ich auch durchaus, das sind Berichte,
die sind operativ an vielen Stellen dieser Universität wichtig.
Die werden wir wahrscheinlich auch im konventionellen System bauen wollen,
ganz klar. Nichtsdestotrotz, zugrunde liegt immer die Tatsache,
dass ein Studierender eine Interaktion mit dieser Uni hat.
Und ich sage mal, man muss sich auf das allerkleinste Level runter,
aber zumindest die Frage, welche Lehrveranstaltungen werden besucht,
welche Prüfungen werden besucht,
welche Module bestanden oder auch durchgefallen
Ich denke, das sind Fragen, die für ganz viele Statistiken,
für ganz viele Fragestellungen einfach relevant sein werden.
Und ja, ich habe jetzt ein paar von den Punkten,
die so ganz klassisch sind, dazu aufgenommen.
Leer- und Kapazitätsplanung kann man mit Studienverläufen im Prinzip beantworten.
Man muss ihn halt richtig drauf gucken. Diese berühmte Input-Output-Pote,
da habe ich so einige Personen im Blick, die ärgern sich damit rum.
Und das wird auch, denke ich mal,
in den nächsten Jahren ein großes Thema bleiben. Studiengangsreformen,
wo wir dann schon wieder in Richtung Studienbüros gehen in der Tat,
die einfach wissen müssen, wie gewisse Studienverläufe aussehen,
die verstehen wollen, warum Studierende Einfach gewisse Bahnen einschlagen.
Und vielleicht möchte man auch verstehen, ob gewisse Bahnen,
die so nicht vorhergesehen waren, eben doch vielleicht sehr erfolgreich sind.
Vielleicht auch erfolgreicher als die Konventionellen. Jetzt die technische Bewegungsrichtung,
die ich heute vorstellen möchte. Studieverläufe sollten aggregierbar sein. Das heißt,
es sollte möglich sein, Studienverläufe nicht als solche zu betrachten.
Der Studierende hat erst dieses gemacht ein jenes, sondern man möchte wissen,
eine größere Gruppe von Studierenden verhält sich in einer gewissen Form.
Und das führt zu weniger oder mehr erfolgreichen Studien
Abschlüssen. Das sind die Fragen, die an dieser Stelle relevant sind.
Und, Studienverläufe sollten navigierbar sein. Navigation im Daten
ist grundsätzlich ein Thema, das in Richtung Business Intelligence.
Und wir haben auch einen Vortrag zum Thema Big Data gehört, realisierbar ist.
Bei Studienverläufen ist das eine gewisse Herausforderung. Was ich darunter verstehe,
unter Navigierbarkeit, man möchte die Daten überschauen können.
Das heißt, man möchte sehen, was hat man eigentlich vor sich.
Man möchte verstehen können, was man da hat.
Und man möchte es mit irgendwas vergleichen können. Man möchte
verschiedene Studienverläufe gegeneinander halten können und sich fragen können,
wo sind da die Unterschiede? Es ist tatsächlich so,
dass Studien die ersten Mathe studiert haben, danach in Statistik besser abschließen. Sind die Sachen,
die wir als Grundlagen in der Lehre hier haben,
sind das tatsächlich diejenigen, die dazu führen,
dass die Studienden, die da gut sind,
in den Fächern, die sie danach belegen,
dann auch besser sind?
Oder kann es sein, dass gewisse Studierende komplett außer
der Norm studieren und damit sehr erfolgreich sind?
Das sind alles Fragen. Ich denke, da wird jeder zustimmen.
Können wir im Augenblick unmöglich beantworten? Und das,
obwohl ja die Informationen dazu, in diesem Stil der Campus-Management-System,
alle da sind.
Also macht es
auch Sinn,
sich anzusehen
Gut, die Herausforderung an dieser Stelle.
Studienverläufe sind sehr inhämogen. Das ist etwas,
was uns ja am Ende des Tages alle freut,
weil das ist, was auch die Uni ausmacht.
Und wo wir schon eben gehört haben, Studienverläufe sollten vielleicht auch gestaltbarer sein.
Das würde ich so eins zu eins unterschreiben.
Nichtsdestotrotz geht er mit die Herausforderungen her, dass man an
der Stelle in der Lage sein muss, dies darzustellen.
Und Studienverläufe sind Sequenzen. Was zum Teil für Analysen
ein bisschen schwierig greifbar ist. Oder um es anders auszudrücken,
dieses sind Tabellen schwieriger darstellbar. Grundsätzlich, wenn wir an Kohortenanalysen denken,
Studienverlaufsstatistiken, dann interessieren wir uns nur am Ende für die blanken Zahlen sozusagen.
Und ich möchte hier einen Vorschlag machen,
wie man von diesen blanken Zahlen,
die durchaus auch wichtig sind und an der Stelle nicht vergessen werden dürfen,
hin zu einer Visualisierung kommt, die vielleicht greifbarer ist.
Damit also zu der Idee und wenn ich etwas gelernt habe,
während meines Informatikstudiums hier in Hamburg,
gute Ideen verkaufen sich doppelt so gut,
wenn man ihnen coole Namen gibt.
Und dementsprechend habe ich mir einen ausgedacht. Diese Idee heißt
Campus Tableau und ich würde sie einfach bitten,
jetzt mal für fünf Minuten so zu tun,
als wenn ich ein fertiges Produkt für sie habe
Das habe ich nicht,
aber die Idee möchte ich Ihnen vorstellen und dann freue ich mich darüber,
darüber zu diskutieren, ob daraus vielleicht für die Zukunft etwas entstehen kann,
was die Universität mit einem Großteil Ihrer Fragen,
den wir jetzt mit Lehrer zu tun hat,
vielleicht ganz massiv weiterhelfen kann.
Studienverläufe möchte ich als Grafen, als gerichtete Grafen darstellen.
Da liegt die Idee zugrunde, dass man dadurch,
ich sage mal, geschenkt bekommt, eine Sequenz,
eine Abfolge von Prüfungsleistungen, Lehrveranstaltungsbesuchen.
Alleine sozusagen mit dieser Idee bekommt man schon ein Instrument an
die Hand, das einen weiterdenken lassen kann.
In klassischen Grafen, die er mathematisch sehr gut untersucht sind,
sind so Sachen wie kürzeste Wege und solche Geschichten ein großes Thema.
Durch Grafen Pfade zu finden, nennt man Traversion. Und ich glaube,
genau so etwas, nämlich Pfade durch das Studium,
das ist, glaube ich, genau das,
was die Studierenden an unserer Uni im Allgemeinen tun.
Wenn man also diese Idee vom Grafen aufnimmt,
dann kann man diese Pfade durch das Studium
vielleicht besser visualisieren und auch verstehen
Und die andere Sichtweise, die ich jetzt auch
quasi jetzt Informatiker an der Stelle ganz wichtig finde,
ich möchte diese Grafen ja gar nicht analysieren.
Ich möchte auch gar keine Fragen stellen zu den Themen,
die für sie wichtig sind. Zum Beispiel, wann verschwinden eigentlich Studierende,
die abbrechen aus dem Studium? Das ist für mich,
der das System sozusagen betreut, weniger wichtig als für die Fachexperten,
insbesondere in den Studienbüros, die sich damit vertrauen müssen.
Das heißt, die Fragen zu stellen und auch die Antworten sich geben zu können,
das ist die Aufgabe von den Leuten, die mit diesem System arbeiten sollen.
Und unsere Aufgabe wäre es an der Stelle, diese Möglichkeit zur Verfügung zu stellen.
Und dementsprechend würde ich einen Vorschlag machen für sogenannte Analyse-Tablos.
Das sind so eine Art Freigestaltbare Zeichenflächen,
auf denen es dem Benutzer möglich ist,
Studienverläufe sich auf diese Zeichenfläche zu holen und so zu strukturieren,
dass er sich versteht. Also dass es Sinn macht für denjenigen,
der die Inhalte kennt von Studien,
der auch schon mit Studierenden gesprochen hat vielleicht und der dann aufgrund dessen in der Lage ist,
diese Dinge zu verstehen und daraus auch Handlungen abzuleiten natürlich.
Das hier ist das fertige Produkt für die nächsten fünf Minuten.
Und das hier soll das Tableau darstellen
Ich habe hier sogar den Luxus, dass ich
zwei Bildschirme vorne habe, auf die ich gucken kann.
Was sie hier sehen, ist quasi ein Studienlauf, ein Einzelner.
Und die blauen Bubbles, die sie da sehen,
das sind Module. Es gibt verschiedene Darstellungsformen mit Sicherheit,
die man sich da überlegen kann.
Die grundsätzliche Idee davon ist jetzt das Wichtige.
Die grundsätzliche Idee ist, dass man sich visualisieren kann,
wie ein Studienverlauf aussieht. Und in der Lage ist,
sich diesen in irgendeiner Form so hinzuziehen, dass man aufnehmen kann,
welche Module wurden zu welchem Zeitpunkt bestanden,
welche Fehler auch durchgefallen
Ich denke, das ist einigermaßen ersichtlich, was hier passiert.
Da wurde die Statistik durchgefallen. Später Statistik, dann im Jahr danach nachgeholt.
Man könnte an dieser Stelle auch ganz viele andere weitere Informationen transportieren.
Die grundsätzliche Idee davon ist das Entscheidende. Man hätte jetzt quasi die Möglichkeit,
auf einen Blick und zwar nicht als Tabelle, sich so einen Studienverlauf anzusehen.
Und was sie sehen dazwischen, das sind jetzt die Leistungspunkte,
die habe ich jetzt auch mal ein bisschen gefaked.
Ich verwende hier natürlich keine Echtdaten. Wir sind hier auf
quasi einem Piloten unterwegs. Nichtsdestotrotz kann ich, denke ich,
für mich in Anspruch nehmen, die Strukturen,
die in unserem Campus-Management-System liegen, Gut genug zu verstehen,
um die Realisierbarkeit dessen auch einzuschätzen, hinsichtlich dieser Fragestellung.
Diesen einen Studienverlauf könnte man sich durchaus als Tabelle ansehen.
Wir reden hier aber nicht darüber,
dass wir bunte Bobbles malen auf quasi weisem Hintergrund,
sondern darüber, dass dahinter ein komplettes Netzwerk,
also ein riesiger Graf liegt, sozusagen von einer kompletten Anfängerkohorte.
Was ich jetzt vorbereitet habe, sind, glaube ich,
72 Studierende als Anfängerkohorte, um einfach mal einen Eindruck zu bekommen.
Und in unserer zweiten Abfrage wollen wir uns mal ansehen,
was ist das erste Modul,
dass jetzt Studierende nach dem Studienbeginn wählen
Wie gesagt, die Module selbst sind hier gefaked. Ich denke,
für Menschen, die sich damit auskennen, für die Fachexperten,
die in der Lage sind, zu verstehen,
was geben wir eigentlich vor, was möchten wir eigentlich,
dass sie studieren, quasi als erstes tun,
was empfehlen wir ihnen, wären solche Visualisierungen sehr wertvoll,
weil sie daran sehen könnten, was passiert in der Realität.
Und das ist bestimmt bis zu einem gewissen Grad mit viel manuellem Aufwand im Augenblick auch möglich.
Spezielle Fragestellungen wären vielleicht an der Stelle auch möglich,
ich sag mal, über ganz normale Standardberichte zu zu generieren,
in dem Augenblick für die Fragestellung komplexer werden,
glaube ich, werden wir mit normalen tabellarischen Modellen nicht weiterkommen.
Ich hatte eben davon gesprochen, dass wir Dinge filtern können wollen,
dass wir Dinge vergleichen können wollen, dass sie wäre jetzt eher so ein Vergleichscreen.
Diesen sollte man auch aufreißen können nach gewissen Merkmalen,
ja, also man sollte sich betrachten können,
die Studierenden, die jetzt gewisse Module zuerst studieren,
haben die möglicherweise vorher schon ein anderes Studium bei uns gemacht in der Studienverwechsler, HZBLAN,
alle möglichen Attribute, die man sich so vorstellen kann, möchte man an der Stelle jetzt sehen.
Erstmal sei gesagt, also Robotik, das weiß ich jetzt so zufällig,
ja, kommt im ersten Semester eigentlich nicht vor,
ja, warum studieren so viele Roboter,
ein Robotik am Anfang und ist das jetzt etwas,
das potenziell zum Studienerfolg führt oder ist das etwas,
das zum Scheitern verurteilt ist?
Wenn man solche Fragen stellen möchte, ich bin hier noch
bei den quantitativen Teilen unterwegs. Wenn man solche Fragen stellen möchte,
dann könnte man sich entsprechend diesen Auffriss vornehmen.
Man könnte also auf Robotik filtern und wäre jetzt in der Lage zu sehen,
was wurde anschließend belegt und auch mit welchem Erfolg.
Das heißt, ich könnte mir jetzt,
ich fange jetzt mal an, in diesen Daten quasi rumzusuchen,
wie es vielleicht einen Studienplaner machen würde.
Der würde sich vielleicht angucken wollen, wer ist denn
jetzt eigentlich durchgefallen
So, man hätte also die Möglichkeit, sich diese Daten,
ich sag mal, selbst in einer Form,
in eine Form zu schieben, die einem hilft,
zu verstehen, was da eigentlich passiert ist.
Und weil die Frage ja normalerweise als allererstes kommt,
wenn man ein Berichtssystem hat, kann ich das auch noch Excel exportieren?
Die Antwort hier ist ja, das kann man.
Da springe ich mal einen Tab weiter zurück. All die Informationen,
die sie jetzt gerade gesehen haben,
können sie sich aus so einem Grafen,
eben weil er ein eigenes und echtes Datenmodell ist,
auch durchaus, ich sag mal, abzählen lassen.
Also hier habe ich jetzt einmal das erste belegte Modul mit
der Anzahl Studierenden ausgewiesen,
auch schön sortiert nach Größe
Eine Kombination, die ist irgendwie bestechend. Sowas könnte man möglicherweise
auch in die grafische Visualisierung einbetten. Man könnte sicherlich auch die Strukturen,
indem man sich die Sachen hin und her schiebt,
bis zu einem gewissen Grad standardisieren. Bestechend daran ist,
dass so eine Grafenstruktur zwar einerseits komplett intuitiv ist,
man versteht also, was man da vor sich hat.
Und die andere Sichtweise ist, es ist derart strukturiert,
dass man daraus auch durchaus die Zahlen generieren kann,
die zum Beispiel für Kohortenanalysen oder Studienverlaufstatistiken relevant sind.
Gut, dann Habe ich hoffentlich jetzt die Hälfte von Ihnen
überzeugt, dass das ein sinnvolles Tool sein kann.
Und habe mir jetzt noch ein Argument aufgespart,
mit dem ich die andere Hälfte überzeugen möchte.
Die Traversion, von der ich eben gesprochen habe in Grafen,
würde uns eben nicht nur ermöglichen, auf einzelne Module zu gucken,
sondern es komplette Studienverläufe anzusehen. Und ganz viele Fragestellungen,
die im Augenblick behaupte ich mal, fernab sind von der Möglichkeit,
die wir jetzt im Augenblick haben, wie zum Beispiel,
wie viele Studierende, die in ihrem ersten Modul durchgefallen sind,
sind anschließend innerhalb von fünf weiteren Modulversuchen in andere Modulen wieder durchgefallen irgendwo.
Oder wie viele, die einmal durch Mathematik durchgefallen sind,
haben später Schwierigkeiten
Weitere Module wie zum Beispiel Logik oder Stochastik zu bestehen. Das sind Fragestellungen,
die sind möglicherweise auch für viele hier erstmal nicht relevant,
aber für die Menschen, die sich ganz konkret dann beschäftigen müssen,
kann das sehr wichtig sein,
weil man auf die Art und Weise nämlich zum Beispiel Stolpersteine oder ja,
ich sag mal, Dinge,
die einfach nicht rund laufen, im Studienverlauf nicht funktionieren,
herausfinden kann.
Und diese drei Versionen, die ist halt in Grafen,
ich sag mal, nativ.
Dafür kann man Grafen aber wunderbar benutzen. Sie sind halt
in der Lage, genau solche Anfragen zu stellen.
Im Augenblick, ich weiß nicht,
ob Ihnen das aufgefallen ist,
hier oben wird immer so
ein bisschen Coden mitgeliefert
Das ist quasi jetzt die Anfrage zu diesem Thema.
Das heißt, wir befinden uns hier schon auf einem
quasi echten Datenbanksystem, das solche Anfragen auch stellen kann.
Das Ganze funktioniert jetzt im Augenblick quasi nur per Programm.
Aber sowas kann man sich natürlich auch durchaus grafisch irgendwie vorstellen.
Und da habe ich noch eine Überlegung gehabt, genau,
dass wir uns hier ein oder zwei Studierende raussuchen,
die eben durch Roboter durchgefallen sind, alle sogar.
Also wir gucken uns jetzt nur noch die an,
die durchgefallen sind und möchten verstehen, was haben die gemacht,
nachdem sie in Robotik durchgefallen sind.
Um zu verstehen, was passiert,
nachdem in einem gewissen Modul einfach kein Erfolg erzielt wurde.
Das kann auch sehr relevant sein für die Frage, verschleppen Studierende zum Beispiel Prüfungen?
Die reine Statistik ist jemand dreimal durchgefallen und damit müssen wir
ihn exmatikulieren, die reicht oft nicht aus.
Die Realität ist, dass Studierende einen, nimm einmal die Prüfung,
versuchen vielleicht zweimal und dann zwei Jahre lang möglicherweise sogar
ein erfolgreiches Studium weiter hinter sich bringen.
Leistungspunkte sammeln ohne Ende, aber dieses eine Modul quasi,
der abschreckende Teil ist, der am Ende dazu führt,
dass sie das trotzdem im Studium abbrechen.
Sowas zu finden wäre potenziell mit so einem Grafen,
mit so einer Struktur deutlich einfacher.
Damit bin ich am Ende meines Show-Cases und möchte auch direkt zusammenfassen.
Traversion, also das Pfadefinden in Grafen, das scheint mir
sehr geeignetes Werkzeug zu sein, um solche Studienverläufe darzustellen.
Was Sie gerade gesehen haben, ist ganz klar geprotototypt.
Wäre aber eine schöne Idee und denke ich,
hier auf der Commerce-Invasion genau der richtige Ort,
um einfach mal diese Idee in den Raum zu stellen.
Wäre eine Idee, solche Dinge zu untersuchen und möglicherweise
auch dann in der Tat den Leuten bereitzustellen,
für die solche Fragestellungen relevant sind und die Möglichkeit geben,
die Antworten selbst zu finden.
Weil was man ganz klar merkt,
ist, bei der komplexen Datenzusammenhängen und die Studienverläufe der Studien
sind ebenso bunt wie die Uni Hamburg.
Wird es uns schwer möglich sein auf Detaillevel in der Lage zu sein, Standardberichte auszuliefern?
Studienverläufe ähneln sich wahrscheinlich kaum. Also ich würde mich fast wundern,
wenn man zwei Studienverläufe mit Anmeldungen zu Modulen und Lehrveranstaltungen
in dieser Uni findet, die die identisch sind.
Diese Grafen sind intuitiv verständlich. Ich denke,
das habe ich recht gut klar machen können.
Die Bedienbarkeit ist ein anderer Punkt vielleicht an der Stelle,
aber ich denke, jeder jedem von ihm ist sofort klar gewesen,
wo wir uns da befinden und was die Fragestellungen sind,
die man
sich beantworten kann
Jetzt aus rein technischer Sicht. Grafen sind bestens untersucht.
Und Dinge wie zum Beispiel, dass man Subgrafen finden kann,
also Teilgrafen, sind mathematisch sehr gut untersucht,
dass man an der Stelle auf einem technisch sehr soliden Boden so ein System bauen könnte.
Ja, was wären aus meiner Sicht die nächsten Schritte, die man gehen könnte?
Ich glaube, erstmal muss man darüber diskutieren. Nämlich,
wer kann mit sowas über was anfangen und welchem Kontext?
Zu Kontexten fangen wir auch ganz viele Dinge ein,
die ich jetzt hier nicht behandelt habe.
Ich musste gestern bei dem Vortrag von Herrn Federath sehr schmunzeln,
als er meinte, viele Informatiker bauen ja Systeme,
nur weil es wie cool aussieht und funktioniert.
In diesem Fall würde ich mal sagen, hat er,
was mich mit meiner Idee angeht, erst mal recht gehabt.
Wir müssen natürlich ganz viele Fragen beantworten, was hat das mit Datenschutz?
Wenn man sich auf solche individuellen Ebenen begibt,
muss man sich um solche Fragen natürlich kümmern.
Wie kann man sowas datenschutzrechtlich überhaupt abbilden? In welchen Kontexten
darf man sowas überhaupt untersuchen? Das sind zum Teil
sehr personenbezogene Daten. Das sind alles Fragestellungen,
die muss man jetzt auch gegen Bedarfe vielleicht abwägen,
bevor man überhaupt an der Stelle weitergeht.
Dann denke ich, muss man den Nutzen und die Darstellungsform
Im Augenblick, glaube ich, sind wir eher auf Ebenen unterwegs,
wo wir über mehrere tausend Studierende aggregieren wollen,
als dass wir uns einzelne Studienverläufe angucken.
Das ist auch etwas, wo ich dann wieder zu meinem Projekt zurückkomme,
dass unser Team gerade stemmt, was man sicherlich erstmal in
der ganz klassischen aggregierten Form über aggregierte Berichte und Standardberechte ausliefern möchte.
Und da muss man sich darüber Gedanken machen,
ob man auf so eine Ebene und wie man auf so eine Ebene überhaupt drunter möchte.
Und last but not least von technischer Seite könnte man sich dann nochmal,
wenn man Spaß daran hat, die Grafenalgorithmen angucken,
die in der Lage wären, zum Beispiel da zu Subgrafen zu finden.
Und wenn ich jetzt nochmal ein kleines bisschen weiterdenke, ich würde es toll finden,
wenn irgendwann in den Studienbüros Menschen, die damit betraut sind,
also die die Verantwortung haben, dass solche Studiengänge funktionieren.
In der Lage wären halt gewisse Fragestellungen wirklich, ich sag mal,
sich auch grafisch zu erklären und sagen zu können,
ich interessiere mich jetzt einfach mal für alle die,
die Mathematik angefangen haben, die durchgefallen sind,
ein spezielles Modul, ein spezielles anderes Modul,
da ist sie auch durchgefallen,
zeigen wir mal alle Studierenden, für die das gilt.
Und dann einfach sich alle Studienvorläufe angucken zu können für dieser Teil
Graf gilt. Das klingt für mich nach einem sinnvollen und
sicherlich an der Uni auch verwertbaren Systemen.
Gut, dann erstmal vielen Dank für eure Aufmerksamkeit und
ich würde mich sehr über Diskussionen zu dem Thema freuen