ModelCorrect: Automatisierte Korrektur visueller Modelle in der Informatikausbildung
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Finanzierung: BMBF Förderzeitraum: 2019 - 2020 Dachprojekt: bologna.lab Die erfolgreiche Vermittlung von Lehrinhalten erfordert die aktive Mitarbeit der Studierenden. In der Informatikausbildung an Hochschulen dienen i.d.R. Übungen dazu, die in der Vorlesung vermittelten Lehrinhalte anzuwenden und zu vertiefen. Mangels verfügbarer personeller Ressourcen werden Übungen oftmals ohne Korrektur der Lösungen durchgeführt, wodurch für Studierende wertvolles Feedback verloren geht. Seit einiger Zeit werden daher auch computergestützte Übungssysteme eingesetzt, um diesen Verlust zu kompensieren. Verfügbare auf die Informatik zugeschnittene Systeme beherrschen zwar die automatisierte Auswertung von Programmieraufgaben, bislang unzureichend unterstützt wird jedoch der Themenbereich der Modellierung mittels visueller Modelle, welche in der Informatikausbildung einen hohen Stellenwert haben. Die automatisierte Korrektur von Übungsaufgaben erfordert den Abgleich studentischer Lösungen mit einer vorgegebenen Musterlösung, wofür erst erst seit kurzem allgemein anwendbare Verfahren zur Verfügung stehen. Ziel des Projekts ist es, Modellvergleichsalgorithmen für eine Reihe von wichtigen Modelltypen anzupassen, mit geeigneten visuellen Anzeigetechniken zu integrieren und im Rahmen eines computergestützten Übungssystems bereitzustellen. Dies ermöglicht individuelles Feedback und damit eine vertiefte Ausbildung von Modellierungskompetenzen, welche gerade im Bereich der Softwaretechnik als eine der strategischen Schlüsselkompetenzen erachtet werden. |
