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Nonsense

Inconsistent / irrelevant for project

Slightly confusing wording / redundant / cliché / not very authentic / formally flawed

A bit superficial / quite brief / some redundant or irrelevant actions

Content very good, minor formal flaws

Content & form perfect

       

Szenario »Praktikas mit dem DiveKit« (SCN-9)

tbd. Szenariotyp

Persona für dieses Szenario

cwolke (tbd. - als Link)

Andere Szenarien für diese Persona

tbd

History

(v1)   2021-06-16 - initially created

Hauptszenario (positives Szenario)

Christian Wolke hat im Vorfeld bereits überlegt, was er seinen Studierenden als nächste Praktikumsaufgabe stellen möchte (1). Dabei möchte er das logische Problem der Programmieraufgabe gerne mit unterschiedlichen Kontexten individualisieren (2). Daher startet er das neue Tool DiveKit und macht sich an die Arbeit (3). Nach anfänglichen Schwierigkeiten beim Finden der Optionen, hat er den Grundbaustein der Aufgabenstellung und der Lösung eingetragen (4). Nach einer Kaffeepause füttert er den Generator nun mit den Varianten aus den Kontexten in denen er seine Aufgaben gestellt haben möchte (5). Testweise lässt er sich eine fertige Aufgabenstellung generieren und trägt seine Lösung ein (6). Die automatische Erkennung springt auf grün (7). Er ist sehr zufrieden mit den Ergebnissen und freut sich darauf zu sehen, wie seine Studierenden mit der Aufgabe umgeben werden (8).
Als eine Woche später die Abgaben eingereicht werden, bemerkt er, dass die meisten Übungen richtig bearbeitet wurden und die automatisierte Auswertung positive Ergebnisse ausgegeben hat (9). Bei den Abgaben, die von dem Tool als nicht korrekt bewertet wurden, hat Christian Wolke schon Anfragen der betreffenden Studierenden nach Feedback und Hilfestellung (10). Das nimmt ihm sehr viel Arbeit ab und er ist sehr zufrieden über das neue Tool (11).

Negatives Szenario

Christian Wolke will das neue Tool ausprobieren, welches die Hochschule für Praktikas einführen möchte (12). Er ist sehr skeptisch aber möchte es ausprobieren (13). Also macht er sich an die Arbeit und beginnt seine vorbereiteten Übungsaufgaben einzutragen (14). Als er versucht individuelle Kontexte zu verwenden, fällt es ihm schwer mit der Einschränkung des Tools umzugehen, welches nicht mehr als den einfachen Austausch von Worten bietet (15). Beim testweise Generieren der Aufgaben findet er immer wieder Fehler (16). Das Eintragen der Lösungen funktioniert soweit ganz gut, also beschließt er die Aufgaben an seine Studierenden zu geben und zu schauen, wie gut sie damit arbeiten können (17).
Eine Woche später bekommt er die Abgaben der Studierenden und damit gleich ein erstes negatives Feedback (18). In den meisten Fällen ist es für die Studierenden sehr schwer die automatische Auswertung zufriedenzustellen, da sie nicht genau wissen, was von ihnen erwartet wird (19). Denn der gewünschte Output ihrer Aufgabe ist nicht eindeutig in der Aufgabenstellung formuliert, die ist Christian Wolke beim Erstellen nicht klar gewesen (20). Er ist sehr enttäuscht, er hatte sich auf eine große Verbesserung der Lehre gefreut (21). Er muss nun alle Aufgaben manuell abnehmen und hat aufgrund der Individualisierung der Aufgaben damit deutlich mehr Aufwand als wenn er den ganzen Prozess von Anfang an manuell gemacht hätte (22).

Missbrauchsszenario

Das Erstellen der Aufgaben und Lösungen mit dem Tool hat sehr gut geklappt (23). Christian Wolke wartet nun auf die Abgaben der Studierenden (24). Er ist positiv überrascht: Bei allen Abgaben sind alle Aufgaben richtig gelöst (25). Er ist interessiert an den Lösungswegen und schaut stichprobenartig in die Abgaben rein (26). Dabei fällt ihm auf, dass die Studierenden alle völlig identische Abgaben geliefert haben (27). Offenbar haben sie das System durchschaut und die Lösungen untereinander verbreitet (28). Wenn Christan Wolke nicht nachgeschaut hätte, wäre ihm der Betrug seiner Studierenden nicht aufgefallen (29).

Ausnahmeszenario

Bei der Abgabe der Studierenden fällt Christian Wolke auf, dass im Wissensteil seiner Aufgabe alle Freitextaufgaben bei der automatisierten Auswertung als falsch markiert wurden (30). Er geht nun hin und überprüft alle Abgaben manuell und korrigiert die zuvor ermittelten Ergebnisse (31). Er findet es schade, dass das Tool offenbar nicht mit diesem Aufgabentyp klarkommt, wäre allerdings auch dazu bereit, diesen Teil der Abgaben manuell als Workaround abzunehmen (32).