Wirtschaftsinformatik

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1 Campus Intelligence: Von der Massenstatistik zur automatisierten individuellen Information Wolfgang Radenbach und Stefan Friedemann Georg-August-Universität Göttingen sowie Abteilung Studium und Lehre, Göttingen Wirtschaftsinformatik

2 Gliederung Einleitung Massenstatistik und individualisierte Auswertungen Notwendige Standards an Hochschulen Beispiele und Umsetzung Fazit 2

3 Einleitung Herausforderungen Neue modularisierte Studienstrukturen Möglichkeiten Campus-Management- Systeme als analytisches Informationssystem nutzbar Effiziente Management- und Informationsstrukturen nötig (z. B. Studiengangsmonitoring ) (Valide) quantitative Aussagen Zügig Studieren, steigende Mobilität Nutzerorientierte Aufbereitung Individueller Beratungsbedarf steigt Ziel: Vereinfachung des Berichtswesen durch generalisierte Formulierung von Abfragen; Gleichzeitig individualisierte Auswertungen ermöglichen 3

4 Massenstatistik vs. individuelle Information Entscheider/Referenten (z. B. Dekanate) Abfrage (query) als Nutzer (Studierende, Lehrende, Berater) Massenstatistik Aggregation über eine größere Individuenzahl ( anonymisiert) Individualisierte Statistik Individuum ist als Parameter enthalten group by matrikelnummer where matrikelnummer = group by matrikelnummer Individualisierte Massenstatistik where matrikelnummer = 4

5 Ablauf der Berichtserstellung Einzelnen Bericht manuell erzeugen Wiederverwendbarer Bericht durch Generalisierung der Abfrage Manuelle Berichtserstellung (Push des Ergebnisses durch Spezialist) Anfrage an Spezialisten Spezialist erstellt Auswertung Weitergabe des Ergebnisses an Endanwender Informationsbedarf bei Endanwender Anfrage an Spezialisten Spezialist generalisiert die Anfrage Bericht erstellt Erstmalige Erstellung Endanwender sucht Abfrage im Portal Abfrage nicht vorhanden Erstellung, Parametrisierung und Bereitstellung der Abfrage Abfrage vorhanden Endanwender ruft Abfrage im Portal selbst ab Normalfall: Generalisierte Bereitstellung von Abfragen (Pull durch Anwender) 5

6 Metamodell für generalisierte Abfragen Standardisierung der Regelungen und Daten notwendig zur Bereitstellung generalisierter Berichte Nicht standardisierte Regelungen und Daten Standardisierte Regelungen und Daten Endanwender Auswertungen Administration Datenbestand Regelungen 1 Zeitverlauf Zeitverlauf 6

7 Standards in Hochschulen Uneinheitliche Regelungen und Prozessgestaltung in dezentralen Einheiten sind problematisch für Studierende (insbesondere mit Fächerkombinationen aus zwei Fakultäten) PA 2 Fak 1 für zentralen und dezentralen Support (alle Einzelregelungen müssen bekannt sein Prüfungs- und Studienordnungen) PA 3 Fak 2 Fak 3 PA 1 für die effiziente Erstellung generalisierter Abfragen und Formulare (Statistiken, einheitliche Zeugnisse, Leistungsnachweise) MPI Uniweite Standards werden angenommen, + wenn sie Prozesse vereinfachen + wenn sie Arbeit erleichtern + wenn sie (Daten-)Qualität verbessern 7

8 Beispiel Massenstatistik Auszug aus Verteilung Notenschnitte/Creditpoints Studiengang Anzahl Kohorte Wirtschaftsinformatik (Bachelor) Credits Schnitt Noten Schnitt 2.0< Schnitt <= < Schnitt <= < Schnitt <= SoSe % 19% 33% 14% 14% 38% 33% 0<= CP <30 30<= CP <60 60<= CP <90 90<= CP <120 Wirtschaftsinformatik (Bachelor) Wirtschaftsinformatik (Bachelor) 44 WS11/ % 11% 36% 50% 39% 11% 19 SoSe % 21% 16% 68% 32% Auswertung historisiert und in Echtzeit möglich Parametrisierung gemäß der Nutzerbedürfnisse: Nur Immatrikulierte Nur vollständige Module (statt Teilmodule) Trennung nach Studienabschnitten (z.b. Orientierungsphase / Hauptstudium) 8

9 Individualisierung von Massenstatistiken Massenstatistik: Leistungen aller Studierenden einer Kohorte Datenaggregation Individualisierte Statistik: Leistungen eines Studierenden Individualisierte Massenstatistik: Individuum im Kontext der Kohorte 9

10 Beispiel Individualisierte Abfrage Individuell für jeden Studierenden: Studierende in meinem Fachsemester haben auch belegt... Studiengang Teilmodul Credits Häufigkeit Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-OPH.0008.Mp: Makroökonomik I Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-BWL.0004.Mp: Produktion und Logistik Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-BWL.0005.Mp: Beschaffung und Absatz Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-BWL.0003.Mp: Unternehmensführung und Organisation 6 70 Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-WIN.0011.Mp: Programmiersprache C# 4 48 Wirtschaftsinformatik (Bachelor) B.WIWI-WIN.0019.Mp: Electronic Commerce

11 Weitere Beispiele für individualisierbare Abfragen Soll-Ist-Vergleich Entspricht mein Studienverlauf dem Plan? (Hinweise auf fehlende Module, Veranstaltungsrhythmen usw.) Empfehlungen zu eigenen Kompetenzen Welche weiteren Module könnten mich interessieren? Inhaltliche Empfehlungen zu weiteren Modulen (Lern-)Gruppenbildung Wer ist auf meinem Leistungsniveau und sucht eine Lerngruppe? Übungsgruppenbildung Für Lehrende: Welche Studierenden auf gleichem Niveau könnten in eine Übungsgruppe eingeteilt werden? 11

12 Umsetzung: Flexstat In Göttingen entwickeltes System Kooperation mit der Universität Regensburg Umfassendes Rechtekonzept implementiert Universität Ca Studierende FlexNow Nutzungszahlen für das Jahr Module Ca Fachfälle Prüfungsanmeldungen Leistungsnachweise Flexstat Abrufe 470 Abfragen 12

13 Weitere Möglichkeiten Potential von individualisierten Massenstatistiken: Visualisierung / Grafiken Automatisierte proaktive Beratung Individualisierte Benachrichtigung über Fristen; Empfehlungen zu Auslandsaufenthalten Interaktivität Studierende planen zukünftige Semester Daten werden für Angebotsplanung berücksichtigt 13

14 Fazit Effiziente Auswertungen möglich Entscheidende Voraussetzung: Standardisierung von Abläufen und Datenhaltung Auf andere Hochschulen übertragbar Auf Anforderung manuell erstellte Massenstatistik Auf Anforderung manuell erstellte individualisierte Auswertung Parametrisierte Massenstatistik in Selbstbedienung Generische individualisierte Abfragen in Selbstbedienung Generische individualisierte Massenstatistik in Selbstbedienung 14

15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Wolfgang Radenbach und Stefan Friedemann Georg-August-Universität Göttingen Professur für Anwendungssysteme und E-Business sowie Abteilung Studium und Lehre 15