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Flexible Bereitstellung von Arbeitsblättern für den sonderpädagogischen Unterricht
No full textDiese Bachelorarbeit baut auf einer Anwendung auf, die im Rahmen einer vorangegangenen Studienarbeit entwickelt und mit einem prototypischen Funktionsumfang umgesetzt wurde. Ziel dieser Anwendung war, Lehrpersonen ein digitales Werkzeug bereitzustellen, mit dem sich mathematische Arbeitsblätter einfach erstellen und individuell an die Bedürfnisse von Schülerinnen und Schülern anpassen lassen. Die Anwendung ermöglichte die Generierung von Arbeitsblättern im PDF-Format unter Berücksichtigung sonderpädagogisch relevanter Parameter.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die bestehenden Anwendung weiterzuentwickeln, sodass mathematische Aufgaben nicht nur erstellt, sondern auch digital gelöst werden können. Dadurch sollen neue didaktische Möglichkeiten entstehen, die den Unterricht flexibler, inklusiver und motivierender gestalten.
Die entwickelte Webapplikation besteht aus zwei zentralen Komponenten. Einerseits umfasst sie eine Verwaltungsoberfläche für Lehrpersonen, in der Klassen, Schülerinnen und Schüler organisiert, sowie individuelle Aufgabensammlungen erstellt und zugewiesen werden können. Andererseits ermöglicht sie den Schülerinnen und Schülern ein interaktives Bearbeiten der Aufgaben in einer ansprechenden und altersgerechten Umgebung. Besonderer Wert wurde dabei auf eine intuitive Gestaltung gelegt, um eine möglichst breite Nutzbarkeit sicherzustellen.
Mit dieser Arbeit wird ein wichtiger Grundstein für eine digitale Unterstützung im Unterricht gelegt, die gezielt auf sonderpädagogische Bedürfnisse eingehen kann. Gleichzeitig bietet die Lösung auch in Regelschulen Potenzial, den Unterricht zeitgemäss, flexibel und motivierend zu gestalten
Automatisierung des Deployments und Testings von HMI-Software
Get PDFDie Firma Syntegon entwickelt Verpackungsmaschinen für die Lebensmittel- und Pharmaindustrie. Im Rahmen eines Entwicklungsprojekts für ein neues webbasiertes HMI (Human Machine Interface) bot sich die Möglichkeit, im Zuge dieser Masterarbeit ein automatisiertes Deployment mittels Build-Pipeline sowie einen Update-Service zu realisieren.
Die Pipeline wurde in Azure DevOps umgesetzt und mithilfe von Terraform portabel gestaltet. Sie ermöglicht das Bauen, Testen und – nach Freigabe durch den Anwender – das automatische Ausrollen neuer Softwareversionen auf die Maschinen. Ergänzend wurde ein Web-service entwickelt, der eine Maschinenübersicht bereitstellt und Rollbacks von Updates unterstützt.
Für das Testing wurde ein Framework auf Basis von Playwright und NUnit implementiert. Zusätzlich ermöglicht die Integration von OPC UA den direkten Zugriff auf die Runtime des HMIs, sodass Zustände sowohl auf Server- als auch auf Client-Seite überprüft und manipuliert werden können.
Durch die Kombination aus automatisierter Pipeline und integriertem Testing kann die Erstellung von Sondermaschinen künftig effizienter und kostengünstiger erfolgen. Gleichzeitig verbessert sich die Qualität des HMIs, was zu höherer Kundenzufriedenheit und reduzierten Servicekosten beiträgt
Out-of-the-Box Visualisierungssystem für Zähler- und Anlagenüberwachung mit M-Bus- und Modbus-Anbindung auf Raspberry Pi Basis
Get PDFHeute fehlen in kleinen bis mittleren Gebäuden oder Anlagen kostengünstige, leicht installierbare Systeme, die verschiedene Zähler und Geräte (M-Bus, Modbus) einheitlich erfassen und visualisieren können. Diese Lücke im Markt war Motivation für die vorliegende Masterarbeit. Ziel war es, eine Lösung zu entwickeln, die eine einfache Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Messdaten ermöglicht und so einen praxisnahen Mehrwert für Betreiber schafft.
Das Projekt wurde iterativ umgesetzt, mit Fokus auf Prototyping, modularer Architektur und enger Abstimmung im Team. Potenzielle Benutzer wie etwa Gebäudeverwalter und private Betreiber, wurden in mehreren Phasen involviert: durch Interviews zur Anforderungsanalyse, Feedback zu frühen Prototypen und Tests der Weboberfläche. Dadurch konnten sowohl die Benutzerfreundlichkeit als auch die Praxistauglichkeit laufend verbessert werden.
Die Arbeit zeigt, dass eine flexible und generische Plattform auf Basis von Raspberry Pi erfolgreich realisiert werden kann. Betreiber erhalten damit ein Werkzeug, das sowohl Kosten senken als auch die Transparenz über Verbräuche und Zustände erhöhen kann. Langfristig könnte die Verbreitung solcher Lösungen zu Effizienzsteigerungen, geringeren Betriebskosten und einem positiven ökologischen Impact führen
TeachOS: Design and Implementation of an OS for Use in the Operating Systems Lecture Track
Get PDFTeachOS is an operating System for the x86_64 CPU architecture. It is designed to be an interactive learning tool used in the «Operating Systems 1» and «Operating Systems 2» lecture track at OST.
As part of a previous thesis, a foundation in form of memory management, including physical and heap memory was created. Topics covered included parsing Multiboot2 information, implementing frame allocation and page tables, and using these components to remap the kernel. Based on this, dynamic memory allocation during kernel runtime was implemented using different allocation strategies.
This paper examines the core concept of context-switching in operating systems for the x86 processor architecture. To implement the context-switch mechanisms, multiple operating system concepts had to be researched and implemented. These concepts include Privilege Levels, the Global Descriptor Table, Interrupts and the Interrupt Descriptor Table and Procedure Calls.
To give the newly created access to user mode a purpose, the existing heap implementation has been expanded upon, by utilizing the ```cpp new``` and ```cpp delete``` operators in various data-structures. Additionally a separate user mode heap has been created, which is separated from the kernel mode heap via paging, and is dynamically extended when running out of memory.
This foundation can be extended in the future, by separating kernel-code and user-code binaries. Doing this allows for better separation of the different privilege levels inside the paging mechanism, which in turn better resembles real world operating systems, and thus better fulfills the primary goal of providing an operating system designed for education
Bringing Context Mapper to the Developer’s Workflow
Get PDFContext Mapper provides a Domain-Specific Language (DSL) for modelling software systems using Domain-Driven Design patterns.
The Context Mapper DSL (CML) language supports patterns from strategic and tactic DDD, as well as Value-Driven Analysis and Design.
Context Mapper currently offers an Eclipse and VSCode plugin.
IntelliJ, a popular IDE among Java developers, is not yet supported, potentially preventing Context Mapper's widespread adoption.
This thesis aims to enhance the developer's workflow by developing a proof of concept for a Context Mapper IntelliJ plugin and outline a path for the plugin to be extended to full functionality.
To achieve this goal, this thesis provides an overview of current language workbenches (frameworks for creating DSLs) and options for integrating DSLs in IntelliJ.
From these technologies, the thesis evaluates the most suited technology to develop the proof of concept (PoC).
The implemented plugin uses LSP4IJ, an open-source IntelliJ plugin based on the Language Server Protocol, and Langium, a TypeScript DSL framework.
The PoC successfully implemented important editor features, such as syntax highlighting, hyperlinking, autocomplete and a PlantUML component diagram generator.
Future work includes providing a Java library for reading and writing CML models, so Context Mapper's existing Java tools can be migrated as well.
Keywords: Context Mapper, Domain-Specific Language, Language Server, IntelliJ, Editor Suppor
3D-Module for ’Algorithm & Data Structure Visualizer (ADV)’
Get PDFThe Algorithms and Data Structures course uses a tool called Algorithm & Data Structure Visualizer (ADV) to help students better understand the behavior of their code.
During coding exercises, it allows students to step through their algorithms and see a visual representation of how the code executes.
Since the ADV originally supported only 2D visualizations, a separate standalone tool was developed using JOGL to display 3D landscapes for pathfinding algorithms.
The goal of this project was to create a new module for the ADV that can render 3D landscapes and serve as a replacement for the standalone JOGL-based solution.
A central challenge was the efficient handling of large datasets.
Until now, the ADV supported only 2D elements and algorithms that typically generated no more than 20 to 30 snapshots, each with around 10 to 20 elements.
In contrast, the new landscape module needed to process matrices as large as 200 by 200, resulting in up to 40,000 data points, and support as many as 150 snapshots per session.
A previous semester thesis attempted this before, but the resulting prototype suffered from major performance limitations and was not suitable for practical use.
The newly developed landscape module supports both automatically generated and manually defined matrices of any size.
To enhance user interaction, the generated landscapes include mouse and keyboard controls.
Like all other ADV modules, it relies on a snapshot-based communication protocol.
To handle the significantly larger data volume, the protocol was extended to support partial snapshots.
This allows the ADV-UI to construct new snapshots incrementally by applying only the changes to the previous state, which greatly reduces both data transmission and memory usage.
Additionally, since the ADV had not been maintained for several years, major version upgrades were performed across the entire application, including updates to Java, JavaFX and Gradle
OST ResearchNavigator: Projekt-Tracking-Software für die Ostschweizer Fachhochschule
Get PDFDie Ostschweizer Fachhochschule (OST) führt zahlreiche anwendungsorientierte Forschungsprojekte in verschiedenen Bereichen durch. Derzeit werden diese über fachspezifische Kanäle veröffentlicht, was ein gesamtheitliches Monitoring der Forschung umständlich macht. Um dieser Problematik entgegenzuwirken, wurde im Rahmen einer vorangegangenen Studienarbeit ein erster Prototyp einer webbasierten Plattform – der OST ResearchNavigator – entwickelt. Dieser ermöglicht es, Forschungsprojekte zentral zu erfassen, einheitlich zu verwalten und effizient zu durchsuchen. Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Weiterentwicklung des bestehenden Prototyps mit einer Benutzer-Authentifizierung und einem Admin-Bereich zur Stammdatenverwaltung zu einem voll funktionstauglichen und einsatzfähigen Produkt.
Das bestehende Datenmodell wurde ergänzt, um den neuen Anforderungen zu entsprechen. Der vorhandene Tech-Stack, bestehend aus einem Nuxt.js-Frontend, einer ASP.NET Core API, einer PostgreSQL Datenbank sowie einem MinIO Filesystem, wurde übernommen. Für neue Features wurden zusätzliche Technologien integriert, nämlich GitLab für die Authentifizierung, die FluentEmail-Library für den E-Mail-Versand sowie LLMHub und OpenAI zur Generierung von Zusammenfassungen aus PDF-Dateien. Die Plattform LLMHub wird OST-intern gehostet, was die Datensicherheit steigert. Erkenntnisse aus der vorherigen Arbeit sowie regelmässige Code Reviews führten zu einer umfassenden Neustrukturierung des Backend-Codes. Durch mehrere Benutzertests mit potenziellen Anwendern der Software wurde Feedback gesammelt und laufend integriert. So wurde die an das OST Corporate Design angelehnte Applikation intuitiv, benutzerfreundlich und gezielt auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt. Alle Komponenten sind mit Docker containerisiert, Einstellungen lassen sich in einer simplen Konfigurationsdatei vornehmen und sind übersichtlich dokumentiert.
Alle definierten Anforderungen konnten vollständig umgesetzt werden. Das entstandene System zeichnet sich durch eine sichere Benutzerauthentifizierung, eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Verwaltung von Stammdaten und Benutzerkonten sowie erweiterte Funktionen zur Bearbeitung und Archivierung von Projekten aus. Die Suchfunktion wurde ergänzt und bietet nun eine leistungsstarke Volltextsuche mit Relevanzbewertung und die Möglichkeit, Inhalte aus PDF-Dokumenten zu durchsuchen. Zusätzlich wurden ein erweitertes Statistik-Dashboard, ein strukturierter Texteditor mit Vorschaufunktion, E-Mail-Benachrichtigungen, ein PDF-Export, sowie KI-basierte Unterstützung bei der Erstellung von Projektbeschreibungen entwickelt, was die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz des Gesamtsystems weiter steigert. Die nicht-funktionalen Anforderungen Bedienbarkeit, Performance und Wartbarkeit wurden auf die neuen Funktionalitäten ausgeweitet und mit geeigneten Tools verifiziert. Die umfassenden Optimierungen des Codes erleichtern die zukünftige Weiterentwicklung.
Die weiterentwickelte Software erweitert den bestehenden Prototypen zu einem umfassenden und intuitiv nutzbaren System. Die Applikation stiess auf positives Feedback von Kunden und potenziellen Anwendern. Sie erfüllt alle Anforderungen für einen produktiven Einsatz und ist somit bereit für die Inbetriebnahme durch ein Institut der OST
AI for Creating Standardized Reports
No full textIntroduction: This thesis focuses on the intelligent
generation of standardized reports - specifically the
8D report, a widely adopted framework in quality
management used to systematically identify root
causes, implement corrective actions, and ensure
continuous improvement in response to customer
complaints or internal quality issues.
Approach: Rather than fine-tuning a dedicated model
for each specific report template, this thesis
investigates the use of general-purpose AI models -
specifically the large language model (LLM) GPT-4o-
mini - to interpret report structures and task
specifications through prompt engineering and
Retrieval-Augmented Generation (RAG). The system
aims to retrieve relevant information from
heterogeneous data sources and accurately fill the
required report fields, while maintaining constraints
such as report structure, data type consistency, object
integrity, and completeness. Key challenges include:
- Secure handling of sensitive and business-critical
data
- Understanding and processing unstructured
information from diverse sources
- Supporting flexible, customizable report formats
- Minimizing LLM hallucinations and ensuring factual
correctness
- Integrating human-in-the-loop validation for final
quality assurance
To address these challenges, an LLM-powered
pipeline is developed that includes input document
preprocessing, data vectorization, and structured
report content generation. The pipeline also features
an automated self-reflection step that guides the user
in addressing missing or suspicious field values
before intelligently updating the report based on user
instructions. Various strategies - such as few-shot
prompting, static and dynamic query generation,
multi-turn interactions, and ReAct-style agents - are
evaluated to identify optimal configurations. Several
open-source frameworks are assessed, with
particular focus on the toolkit Docling, valued for its
ability to handle multiple document formats, perform
advanced PDF parsing and Optical Character
Recognition (OCR), and support integrated RAG
workflows for automated report generation.
Result: The proposed generative AI-based pipeline is
evaluated for reliability, efficiency, cost, and
scalability. Results show that high-quality
standardized report template creation and content
generation can be achieved without relying on rigid,
code-based applications. Based on the observations
and research, the thesis proposes different
combinations of tools and engineering strategies to
achieve an optimal cost-performance balance,
depending on task complexity and input structure.
The final prototype demonstrates that, with thoughtful
system design, AI-driven report generation is both
practical and adaptable for real-world business use
Notification Concept für die TWINT AG
Get PDFIn der vorliegenden Thesis zum Master of Advanced Studies in Human Computer Interaction Design (MAS HCID) wird im Team ein Notification Concept für die TWINT AG erarbeitet.
TWINT als führende Bezahl-App der Schweiz
Die TWINT AG wurde 2016 gegründet und zählt über 5 Millionen aktive Nutzende. Das Unternehmen möchte das tägliche Leben der Menschen in der Schweiz einfacher gestalten. (Kapitel 1.1)
TWINT bietet zahlreiche Use Cases in Zusammenhang mit Zahlungen (Kapitel 2.1.2). Diese lassen sich nach der Art der Interaktion unterscheiden in:
– Peer-to-Peer-Funktionen (P2P): Eine Interaktion erfolgt mit einem Peer TWINT User,
beispielsweise, um Geld zu senden oder anzufordern.
– User-to-Business-Funktionen: In einem digitalen oder stationären Geschäft bezahlen Nutzende mit der TWINT App.
– Value Added Services (VAS) und User Lifecycle: VAS sind u.a. integrierte Kundenkarten, Challenges oder Stempelkarten. Zu User Lifecycle gehören das On- und Offboarding.
– Partnerfunktionen: Diese Funktionen bietet TWINT in Zusammenarbeit mit Partnerorganisationen an. Darunter fallen z.B. Parkieren, Spenden, digitale Gutscheine oder Superdeals.
Organisch gewachsene Benachrichtigungen erfordern ein Notification Concept
TWINT-Nutzende erhalten verschiedene Benachrichtigungen. Die
aktuelle Umsetzung ist organisch entstanden. TWINT vermutet
folgende Probleme (Kapitel 2.2.1, Abbildung 2):
– fehlende Historie und Übersichtlichkeit
– fehlende Priorisierung und Kategorisierung von
Benachrichtigungen
– fehlende oder mehrfache Benachrichtigungen
– unzureichende Möglichkeiten, Benachrichtigungen
individuell zu steuern
Das Projektteam wird daher mit dieser primären Fragestellung
beauftragt (Kapitel 1.2):
Abbildung 1: Spotlight und Push Notification
Quelle: [TWINT AG 2024c]
«Wie lässt sich die User Experience in der Interaktion mit der TWINT App verbessern, indem die Benachrichtigungen auf die Bedürfnisse und Ziele der Nutzenden abgestimmt werden?»
Als zentrales Lieferobjekt definiert das Projektteam in Absprache mit TWINT ein Notification Concept. (Kapitel 1.3)
Vorgehen nach Collaborative UX Design kombiniert mit Goal-Directed Design (Kapitel 1.5)
Der Projektauftrag adressiert mit Notifications ein Querschnittsthema. Nach einer ausführlichen Evaluation fällt der Entscheid auf das Vorgehensmodell Collaborative UX Design (CUXD) nach Steimle und Wallach [2023]. Die Scoping-Phase von CUXD wird mit Artefakten gemäss GDD [Cooper et al. 2014] ergänzt, um das Domänenwissen breiter aufzubauen. Darunter fallen eine umfassende Analyse aktueller Benachrichtigungen von TWINT, Best Practices aus der Literatur, eine Branchenanalyse sowie Interviews mit relevanten Stakeholdern. (Abbildung 3)
Abbildung 2: Vorgehensmodell Collaborative UX Design inkl. Domain Research
Quelle: eigene Darstellung
User Research deckt Navigationsprobleme auf (Kapitel 2)
Basierend auf der Domain Research nach GDD und der Scoping-Phase nach CUXD formuliert und priorisiert das Projektteam mit TWINT Annahmen. Die User Research soll aufzeigen, wie Nutzende aktuell mit Benachrichtigungen umgehen, welche Schwierigkeiten und welche Anforderungen sie haben. Dafür werden sechs Usability Testings à 45 Minuten mit bestehenden TWINT-Nutzenden auf der produktiven Implementation der App durchgeführt.
In der User Research zeigt sich, dass Probleme im Navigationskonzept der TWINT App wie z.B. versteckte Funktionen mit Notifications kompensiert werden. Im 5S-Modell von Garrett [2011] gesprochen liegt der Optimierungsbedarf bereits auf der Ebene Structure und nicht allein auf den Ebenen Skeleton und Surface. Deshalb entscheidet das Projektteam in Absprache mit TWINT und Projektcoach, zunächst Optimierungen in der Navigation vorzunehmen.
Sieben Opportunity Areas werden abgeleitet und priorisiert:
1. Die Value Proposition des Spotlights ist unklar.
2. Es ist keine Benachrichtigungszentrale vorhanden.
3. In-App-Benachrichtigungen entsprechen nicht den Best Practices in Bezug auf Design, Interaktion und Wording.
4. Push Notifications sind teilweise unpassend zum Case und wenig aussagekräftig. Design und Wording entsprechen nicht den Best Practices und Branchenstandards.
5. Es gibt noch nicht zu allen wichtigen Transaktionen Push Notifications.
6. Es wird nicht berücksichtigt, wann Nutzende gemäss Best Practices keine Benachrichtigung erhalten sollen.
7. Die Kategorisierung der Benachrichtigungspräferenzen (Einstellungen) ist nicht klar.
Erarbeitung von sieben Opportunity Areas in mehreren Iterationen (Kapitel 3)
Die sieben Opportunity Areas werden einzeln und mit adäquaten kreativen oder analytischen Methoden bearbeitet. Da sie sich auf unterschiedlichen Ebenen des 5S-Modells befinden, werden die Opportunity Areas in aufsteigender Reihenfolge von abstrakt zu konkret behandelt. Dieser Prozess erfolgt in mehreren Makro- und Mikro-Iterationen. Darunter fallen unter anderem:
– ein Design-Studio mit drei Iterationen für die neue Navigationsstruktur.
– Hallway-Tests des Papierprototyps mit neun Personen.
– ein Card Sorting zur Gruppierung und Kategorisierung der Funktionalitäten.
– ein Vergleich aller Use Cases, wobei Benachrichtigungen ergänzt, weggelassen oder
gemäss Literatur optimiert werden.
Das Projektteam integriert alle Ideations in einem klickbaren Low-Fidelity-Prototyp. Während der Erarbeitung werden 35 Annahmen identifiziert, priorisiert und Erfolgskriterien formuliert. Die Validierung erfolgt anhand von Usability Tests à 45 Minuten mit fünf Testpersonen.
Navigation Concept als Basis für das Notification Concept
(Kapitel 4.1)
Evaluiertes Verbesserungspotenzial aus den Usability Tests wird wiederum in das Navigation Concept eingearbeitet und der Fidelity-Grad erhöht. Die vorgeschlagene Navigation basiert auf der Unterteilung in:
– Zahlungen: Auf dem Startscreen (Abbildung 4) sind nur Zahlungen ersichtlich. Neben dem Guthaben kann im oberen Banner das Parking gestartet und eine Lieblingsfunktion hinterlegt werden. Der Footer mit den Hauptfunktionen bleibt bestehen.
– Vorteile: Ein Carousel bewirbt wöchentliche Angebote. Die Partnerfunktionen sind neu in inhaltliche Kategorien gruppiert und entsprechend benannt.
– Benachrichtigungszentrale: Darin werden Notifications gemäss Präferenzen gesammelt.
– Einstellungen: Es ist individuell konfigurierbar, welche Inhalte als Push Notification und/oder in der Benachrichtigungszentrale ausgespielt werden.
Abbildung 3: Zahlungen
Quelle: eigene Darstellung
Notification Concept als zentrales Lieferobjekt
Basierend auf den vorangehenden Artefakten wird ein umfangreiches Notification Concept ausgearbeitet (Kapitel 4.2). Die Validierung (Kapitel 4.3) erfolgt zunächst durch ein internes Review mit zwei UX-Fachpersonen von TWINT. Anschliessend werden vier externe Expert Reviews durchgeführt.
Das finale Notification Concept (Kapitel 5) besteht aus:
– Grundsätzen, die für alle Patterns gültig sind. Darunter fallen die Definition, Nutzung, Merkmale und Entscheidungshilfe, übergreifende Grundsätze und Wording mit Beispielen. Die Entscheidungshilfe unterstützt TWINT-Mitarbeitende dabei, anhand weniger Fragen bzw. Merkmalen das passende Pattern zu finden.
– sechs klassischen Patterns (Moleküle): Carousel, Push Notifications, Live Activity, Snackbar, Modal Dialog und Alert Screens. Eine Pattern-Beschreibung besteht jeweils aus einer kurzen Beschreibung, der Nutzung, Verwendungsregeln, Ausprägungen, Dos & Don’ts, Spezifikation und Links.
– einem komplexen Pattern (Organismus): Benachrichtigungszentrale
Empfehlungen für die weitere Erarbeitung und Umsetzung (Kapitel 6)
Das Projektteam empfiehlt TWINT folgende weiteren Schritte bezüglich Navigation Concept:
– Mit Nutzenden weiter validieren und die Ziellösung schärfen.
– Konzept verfeinern, indem weitere Spezifikationen erstellt werden.
– Navigation Concept umsetzen, um die Basis für das Notification Concept zu schaffen.
Das Projektteam empfiehlt TWINT folgende weiteren Schritte bezüglich Notification Concept:
– Detaillierungsgrad erhöhen (u.a. Spezifikation, Android/iOS, Accessibility, Sprachen).
– Guidelines für Anwender:innen des Konzepts schaffen, kommunizieren und überprüfen
– Technisch an einer zentralen Stelle in der Pattern Library implementieren
– Mittels Messung und Auswertung von definierten Key Performance Indicators (KPIs) das Notification Concept kontinuierlich optimieren und weiterentwickeln
Zusammenarbeit im Team (Kapitel 7)
Nach zehn Monaten intensiver Projektarbeit sind das definierte Hauptziel und die sechs Teilfragen beantwortet. Der Prozess erforderte Ausdauer, Motivation und Zusammenhalt. Trotz einiger Höhen und Tiefen bewertet das Projektteam die Zusammenarbeit als wertschätzend und konstruktiv. Folgende Faktoren werden als zentral für diesen Erfolg betrachtet:
– Verschiedene Erfahrungen, Interessen und Perspektiven wurden zielführend eingesetzt.
– Meinungsverschiedenheiten und Probleme wurden offen angesprochen und gelöst.
– Ein gemeinsamer Arbeitstag pro Woche schaffte Orientierung und Struktur.
– Die Online-Zusammenarbeit wurde möglichst effizient und effektiv gestaltet. Gezielte Termine vor Ort brachten Abwechslung und fördern den Teamzusammenhalt.
– Der Schlussbericht wurde fortlaufend verfasst und Arbeitsschritte reflektiert.
Das Projektteam bedankt sich an dieser Stelle herzlich bei TWINT für den motivierenden Projektauftrag und das grosse Vertrauen. Ein besonderer Dank gilt Ashly Pius und Oskar Levinson für die wertschätzende Zusammenarbeit, das konstruktive Feedback und ihre Offenheit
Analyse und menschzentrierte Erweiterung von lost.university
Get PDFDas Zusammenstellen eines eigenen Curriculums ist ein zentraler Bestandteil des Informatikstudiums an der OST - Ostschweizer Fachhochschule und kann für Studierende eine
Herausforderung darstellen. Diese Studienarbeit fokussiert sich auf die menschzentrierte Weiterentwicklung der Plattform lost.university, einem digitalen Werkzeug zur Unterstützung von Informatikstudierenden bei der Planung ihres Studiums an der OST. Ziel der Arbeit war die Entwicklung eines durch Usability-Tests validierten Prototyps, der die Benutzerfreundlichkeit sowie die Funktionalität der Plattform verbessert und den spezifischen Anforderungen der Zielgruppe gerecht wird.
Methodik
Als methodischer Rahmen diente ein Vorgehensmodell, welches stark an den User-Centered-Design- Prozess anlehnt. Zentrale Grundlage der Entwicklung war die Verstehen-Phase, in der
Anforderungen und Erkenntnisse aus den im Synthese-Workshop erstellten Artefakte abgleitet wurden. Diese Artefakte spiegeln die Bedürfnisse und Probleme der Studierenden wider und dienten als Ausgangspunkt für die Entwicklung und Validierung der High-Fidelity-Prototypen. Der Prozess umfasste unter anderem die Erstellung und Validierung von Personas, Problem Statements, User Journeys und des erwähnten Prototyps.
Schlussfolgerung
Die Ergebnisse dieser Arbeit umfassen einen validierten Prototypen, der durch die neu eingebauten Funktionalitäten überzeugt. Darüber hinaus wird der Entwicklungsprozess reflektiert, und es werden konkrete Empfehlungen für die zukünftige Weiterentwicklung der Plattform formuliert. Mit dieser Arbeit wird ein menschzentrierter Ansatz für die Verbesserung der Plattform lost.university demonstriert, der eine Balance zwischen technischer Umsetzbarkeit und den Anforderungen der Studierenden schafft. Die Ergebnisse stellen eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung und Implementierung dar