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Interview mit »n. n. Prof« (17.05.2021) (INT-12)

Acronym

nnProf

Stakeholder

n. n. Prof

History

(v1)   2021-05-25 - initially created and filled

Interviewleitfaden

Ziel

Feststellung von aktuellen Problemen in der digitalen Lehre und wie diese mittels Toolunterstützung gelöst werden könnten.

Begrüßung/Eröffnung/Ablauf/Ende

• Begrüßung und Vorstellung des Interviewers.
• Kurze Erklärung des Kontextes für das Interview.
• Start der Aufnahme
• Ende der Aufnahme
• Verabschiedung

Fragen

Fragen über die aktuelle Form der Lehre

• Wie sieht Ihre Lehre aktuell aus Stichwort: „Digitale Lehre“?
• Wie planen und führen Sie Prüfungen oder Praktika aktuell durch?
• Mit welchen Problematiken sehen Sie sich aktuell konfrontiert?
• Welche Art von Aufgaben stellen Sie Ihren Studierenden?
• Wie werden diese korrigiert und bewertet?
• Welche Tools kommen aktuell in Ihrer Lehre zum Einsatz?
• Warum genau diese?
• Wie werden diese eingesetzt?
• Was für Probleme sind dabei entstanden?

Fragen über Motivation, Ziele und Wünsche

• Wie sehen Ihre Wünsche im Hinblick auf Toolunterstützung aus?
• Wie sehen Ihre Erwartungen gegenüber Toolunterstützung aus?
• Was glauben Sie haben andere wie z.B. Ihre Studenten für Erwartungen?
• Was soll das Tool können?
• Was spricht gegen den Einsatz von Toolunterstützung und würde sogar ihrerseits zum Ausschluss führen?
• Warum interessieren Sie sich für Toolunterstützung?
• Welche Ziele verfolgen sie mit der Toolunterstützung?
• Wie planen Sie Tools wie das DiveKit einzusetzen?

Kreativer Bereich der Fragen

• Welche Problematiken sehen Sie bei dem Einsatz von Toolunterstützung?
• In welchen Szenarien können Sie sich Toolunterstützung noch vorstellen?
• Wie könnten Sie Toolunterstützung auch dann verwenden, wenn Präsenzveranstaltungen wieder möglich wären?
• Haben Sie zum Schluss weitere Anmerkungen, Ergänzungen oder Ideen?

Ergebnisprotokoll

Dimension aktuelle Form der Lehre

Wie sieht Ihre Lehre aktuell aus Stickwort “Digitale Lehre”?

• Bis jetzt noch keine analoge Lehrerfahrung gehabt.
• Aufzeichnung der Veranstaltungen.
• Webseiten zu den Veranstaltungen, wo auch Material zur Verfügung gestellt wird wie Skripte.

Wie planen und führen Sie Prüfungen oder Praktika aktuell durch?

• Drei Varianten
  • Lehrportfolio, bedeutet eine Projektarbeit, die von den Studenten dokumentiert wird.
  • Klassische Klausur, z.Z. Open Book Klausur
  • Fallstudien Berichte, bedeutet Anwendung des in der Vorlesung übermittelten Wissen auf ein Beispiel. -> Datensatz analysieren und in Form eines Berichts zurückgeben. Mit welchen Problematiken sehen Sie sich aktuell konfrontiert?

Mit welchen Problematiken sehen Sie sich aktuell konfrontiert?

• Schwer Feedback zu bekommen aufgrund der Remote Veranstaltungen. (Studenten sind meist ohne Cam in der Zoom Konferenz)

Welche Art von Aufgaben stellen Sie Ihren Studenten?

• Lese Aufgaben, z.B. Abschnitte aus Lehrbüchern wo dann Verständnisfragen, auf die Webseite gestellt werden.
• Programmieraufgaben für Datenanalyse

Wie werden diese korrigiert und bewertet?

• Musterlösungen für Übungen. Den Studenten ist selbst überlassen ob sie ihre Lösungen korrigieren oder nicht.
• Klausuren und Fallstudien klassisch per Hand

Wie sehen Ihre Wünsche im Hinblick auf Toolunterstützung aus?

• Individualisierte Datensätze für Fallstudien
• Bereits eigens Skript zur Generierung
• Symbolischer Vergleich in der Mathematik um Ergebnisse mit Lösungen zu vergleichen.
• Generierung großer Mengen von solchen aufgaben (Datensätze und Mathematik)
• Die Aufgaben müssen lösbar sein. Wenn das Ergebnis reellwertig sein soll und durch zufällige Zahlen das Ergebnis eine komplexe Lösung ist.

Zwischenfrage: Sie sprachen von einem selbst geschrieben Tool, könnten sie darauf näher eingehen?

• Datensatz Generator mit Ziel Matrikelnummer
• Auswertung der Datensätze erfolgt über eigenes Skript.
• Da kommen die Datensätze der Studenten rein und die Lösungen
• Gefahr ist, dass die generierten Datensätze unschön sein könnten
• Es wäre eine Teilautomatisierte Korrektur möglich. Mittels eines Korrektur Rahmen, weil gewisse Dinge in den Lösungen sein müssen.
• Vollautomatisierung eher schwierig, weil die Fallstudien lange Texte haben können.

Neben diesem Tool für die zufällige Generierung von Daten, kommen noch weitere Tools zum Einsatz?

• Python mit einer Riesen Bibliothek
• Jupyter Notebooks
• SymPy
• Maple
• Pendock um aus den Notebooks Textdateien zu machen
• Git

Können Sie vielleicht näher drauf eingehen warum genau diese Tools?

• Python -> großes Ökosystem für Datenanalyse
• R wäre Alternative aber Python ist als Programmiersprache zugänglicher
• Maple weil TH Lizenz hat
• SymPy alternative zu Maple

Und wie werden diese Tools tatsächlich eingesetzt?

• Zu Beginn wir mit Anaconda gezeigt wie seine Python Umgebung installiert werden kann
• Wie Notebooks gestartet und angewendet werden können
• Kleines Tool für Notebooks aus denen PDFs generiert werden
• Videos werden in verschiedene Formate zur Verfügung gestellt
• CSV Datei zu einem Datensatz eines Studenten, wenn er auf die Webeseite geht
• Wunsch wäre, dass man das alles in ein größeres Dach packen könnte

Es wäre toll, wenn wir noch über die Probleme reden könnten, die Sie beim Einsatz dieser Tools haben. Sie können auch gerne die Probleme der Studierenden nennen, falls Ihnen da was bekannt ist.

• Tools sind Ad Hoc Lösungen und stellen keine dauerhafte Lösung darf
• Kann die Studierenden kaum bei der Bearbeitung unterstützen. Also kein Einblick auf die Teilschritte der Studierenden

Dimension Erwartungen

Wie sehen Ihre Erwartungen gegenüber Tool Unterstützung aus?

• Es muss ein Mehrwert für die Lehre oder zeitliche Entlastung erkennbar sein
  • Wenn die Qualität der Lehre gleichbleibt aber zeitliche Entlastung bringt ok
  • Wenn mehr Arbeit für die Lehre entsteht muss auch ein Nutzen erkennbar sein.

Was glauben Sie haben andere wie z.B. Ihre Studenten für Erwartungen?

• Geringe Einstiegshürde für Studenten

Könnten Sie konkreter darauf eingehen, was das Tool können soll?

• Konkreter Anwendungsfall Statistik
  • Personalisierte Datensätze
  • Anleitung der Studenten
  • Feedback Schleifen
  • Korrektur Hilfe
  • Muster Korrektur für eigentliche Korrektur

Zwischenfrage: Also Sie haben hauptsächlich diesen Anwendungsfall im Sinn?

• Ja, WPF und Guided Projects eher nicht, weil eher explorativ unterwegs.

Zwischenfrage: Dann zurück zu Ihrer Statistik Veranstaltungen. Sie sprachen bereits von der Länge einer Fallstudie, könnten Sie etwas genauer auf den Umfang dieser Fallstudien eingehen?

• Fallstudien haben so 6 -10 Seiten
• Viel Fließtext

Meine nächste Frage wäre, was spricht gegen den Einsatz von Tool Unterstützung und würde sogar ihrerseits zum Ausschluss führen?

• Aufwand, es muss ein Nutzen erkennbar sein
• Wenn z.B. Studenten 17 Programme installieren müssen -> Ausschluss
• Langlebigkeit, das Tool soll weiterentwickelt werden
• Die Entwicklung und pflege meiner eigenen Tools lastet nur auf meinen Schultern deswegen vorheriger Punkt ganz wichtig

Warum interessieren Sie sich für Tool Unterstützung?

• Wesentlicher Aspekt, der die Lehre verbessern kann.
• Studenten können sich scheuen den Prof zu Fragen wo der Fehler in einer Rechnung ist bei einem Tool eher weniger.
• Durch die Generierung von Aufgaben Typen bessere Chance der Studenten etwas einzuüben (Mathe und Statistik)
• Zeitliche Entlastung, um mehr Zeit für z.B. 1 zu 1 Gespräche führen zu können

Sie haben bis hierhin bereits einige Ziele genannt, aber jetzt nochmal konkret als Fragstellung. Welche Ziele verfolgen Sie mit Tool Unterstützung? Falls Ihnen nichts weiteres in den Sinn kommt ist das kein Problem.

• Die Darstellung von Mathematischen Lösungen durch ein Tool was die Menschliche Rechenweise darstellt und nicht wie es der Computer machen würde.
• Hilfe für Studenten, wenn ein Rechenschritt gemacht wurde, weitere Vorschläge was jetzt getan werden sollte.

Ich finde es super, dass Sie diese Idee als Moonshot Idee bezeichnet haben. Solche Ideen suchen wir natürlich auch wollen Sie da noch weiter darauf eingehen oder haben Sie weitere Ziele?

• Andere Ziele eher nicht

Sie haben bereits relativ früh unseres Gespräches Ihren Anwendungsfall in Ihrem Statistik Modul genannt. Würden Sie Sie bitte genauer darauf eingehen, wie dann ein Tool wie DiveKit dort eingesetzt werden würde?

• Einleitung in das Tool
• Fallstudie sieht dann so aus
  • In der Vorlesung gelerntes auf Beispiele anwenden und protokollieren
  • Tool setzt den Datensatz zur Verfügung
  • Tool leitet sie durch den Lösungsweg durch Feedback
  • Daraus wird der Bericht geschrieben
• Tool könnte auch Teilergebnisse korrigieren

Genau das war jetzt auch meine Frage gewesen. Könnten Sie sich die Bewertung automatisiert vorstellen?

• Teilautomatisiert
• Empfehlung durch das Tool für Note

Sie haben grade eben ein Punkt genannt, der zum Ausschluss des Tools in Ihrer Lehre bedeuten würden. Können Sie sich aber auch Problematiken vorstellen, wenn Sie das Tool einsetzten?

• Meta Problem
• Gegen das Tool arbeiten
• Erfüllt genau das Minimum was das Tool von Ihnen verlangt, um zu bestehen
• Learning Outcome der Veranstaltung geht dadurch verloren
• Es könnte aufwändig sein, Aufgaben zu entwerfen, die ich dann Jahre lang benutze und sich das unter den Studenten rumspricht, dass genau dieses Skript dafür gebraucht wird.

In welchen Szenarien können Sie sich Tool Unterstützung noch vorstellen? Hier könne Sie auch gerne wieder Moonshot Ideen einbringen.

• Fast schon ein persönlicher Assistent, der dem Studenten zur Seite steht und bei Mateaufgaben hilft
• Dadurch mehr Zeit für 1 zu 1 Gespräche sonst in der Menge für mich nicht tragbar ohne Tool

Wie könnten Sie Tool Unterstützung auch dann verwenden, wenn wieder Präsenz Veranstaltungen möglich wären?

• Großteil der digitalen Lehre beibehalten wie z.B. Webseiten, Videos etc.
• Die Prüfungsformen bleiben gleich also auch die Fallstudien

Die letzte Frage wäre haben Sie zum Schluss weitere Anmerkungen, Ergänzungen oder Ideen?

• Keine weiteren Anmerkungen

Aufbereitung der wichtigsten Informationen

Generierung von individualisierten Datensätzen für Fallstudien in Statistik.

• Unterstützung für die Studenten, während der Fallstudie
• Generierung von Aufgaben, Musterlösungen und Lösungsskizzen
• Datensätze müssen gut lösbar und auswertbar sein
• Es soll ein vorgefertigter Korrektur Rahmen mit dem Datensatz erzeugt werden. Manche Dinge müssen einfach festgelegt werden, dass ist mit Korrektur Rahmen gemeint, dass die abgehackt und bepunktet werden. Und das elektronisch erfasst damit ist dann die Ausgabe über ein Interface gemeint
• Generierung eines gewissen Typs in größerer Menge
• Erstellung der personalisierten Datensätze
• Anleitung der Studenten
• Feedback Schleifen mit denen sie die Datenanalyse durchführen können
• BEGRÜNDUNG: Damit es für Studierenden spannender ist und sie nicht alle den gleichen Bericht abgeben.

Korrektur Hilfe (Fallstudien)

• Nur Teil Korrektur
• Muster Korrektur Erstellung.
  • Für die eigentliche Korrektur

Aufgaben Generierung in der Mathematik

• Generierung eines gewissen Typs in größerer Menge
• Persönlicher Assistent der bei jedem Lösungsschritt hilft
• Symbolischer vergleich der Lösungen, um entscheiden zu können ob die Lösung richtig oder falsch ist.
• Lösungsweg für Matheaufgaben im Bereich angewandte Mathematik
• Ist Zustand: Aktuelle Tools zeigen nicht den Weg den ein Mensch im Kopf gehen würde.
• ein Rechenschritt wurde gemacht -> drei weitere Möglichkeiten als nächsten Schritt.

Parametrisierte Aufgaben

• Große Menge eines gleichen Aufgaben Typs generieren für Übungen
• BEGRÜNDUNG: Das würde den Studenten erheblich erleichtern Sachen zu üben.

BEDINGUNG Aufgaben müssen lösbar sein. Es dürfen z.B. nicht zufällig Zahlen eingesetzt werden.

Ablauf Statistik

• Praktisches Beispiel wird vom Tool geliefert
  • Datengenerierung
  • Tool leitet Studenten durch den Lösungsweg
  • Durch immer wieder Feedback
  • Frage beantwortet?
    • Hilfe
  • Korrektur der Teilergebnisse
• Empfehlung für Korrektur, der Student hat diese Teilschritte richtig.
• Noten Korridor soll vergeben werden als Empfehlung für Noten.

In der Lehre werden Tools wie Juypter Notebooks oder SymPy genutzt und selbst geschriebene Skripte zu Datengenerierung.

• Problem die Tools funktionieren bis sie wieder nicht funktionieren es sind ad hoc und keine Dauerlösungen. Dozent ist der einzige der die Sachen pflegt.
• In ein größeres Dach soll:
  • Aus den Notebooks PDFs generieren
  • Jedes hochgeladene Video in verschiedene Formate konvertieren damit alle Browser unterstützt werden
  • Wenn Student auf Webseite gehen Generierung von CSV Datei seines Datensatzes

PROBLEM Kommunikation zwischen den Studierenden und dem Dozenten

• Die aktuelle Kommunikation ist ein alles oder nicht ding. Studenten kriegen Datensatz und reden in Übungen oder Discord etc. sonst hat Dozent keinen Einblick
• Unterstützung während sie die Fallstudie bearbeiten also in den Zwischenschritten

KRITERUM: Mehrwert in der Lehre oder Entlastung

• Wenn es keinen Mehrwert in der Lehre, aber Entlastung gibt ok. Wenn man umgekehrt mit mehr Last rechnen muss, muss es sich für die Lehre lohnen

KRITERIUM: Einstieg für nicht Informatiker leichter z.B. für Ingenieur in Bezug auf z.B. Git Repos. Einstiegshürde muss generell gering sein.

• Es muss ein Nutzen erkennbar sein. Wenn z.B. 17 Programme installiert werden müssen -> Ausschluss.

Das Tool soll langfristig eingesetzt werden.

• Es soll nicht nachdem das Tool mühsam in ein Modul eingeführt wurde nicht mehr weiterentwickelt werden.
• WICHTIG: Pflege und Weiterentwicklung.

PROBLEM: Gegen das Tool arbeiten.

• Tool soll somit learing outcome des Moduls beachten
• Die einpflege der Aufgaben könnte so aufwendig sein, dass es über Jahre hinweg genutzt werden könnte. Und sich die Studenten daran gewöhnen und es sich rumspricht die Lösungen oder Skripte etc.
• Weil die Aufgaben mechanisch ja lösbar sind, bedeutet ja auch Lösung. Also muss aus Sicht der Studenten die Lösung berechenbar sein.
• Das Ergebnis mit dem eigenen wird getestet, wenn korrekt kommen Vorschläge was als nächstes zutun wäre. Also sich gegen das Ergebnis testen.
• Verhindern, dass man gegen den Test programmiert

ZIEL Lehre verbessern
ZIEL zeitliche Entlastung

• Volles Interview