Projektbeschreibung

Entwicklung eines Werkzeugs zur automatischen Aufgabengenerierung in der Mechanismentechnik (ETS246)

Kontakt

Name

Jascha Paris

Lehrstuhl und Institut für Getriebetechnik und Maschinendynamik

Telephone

workPhone
+49 (0)241 80-98995

E-Mail

Steckbrief

Eckdaten

Veranstaltungsform:
Übungen
Format:
elektronische Hausübungen; elektronische Prüfungen; Interaktive Lernplattformen
Lernszenarien - Hauptkategorie:
Anreicherung
Lernszenarien - Weitere Kategorien:
Interaktion und Kollaboration
Personalisierung
Selbststudium
Spiel und Simulation
Studiengang:
Maschinenbauch Bachelor Bsc/ Elektromechanische Antriebstechnik
Fakultät:
4 - Maschinenwesen
Jahr:
2015

Idee und Ziel

Ein zentrales Element der meisten Lehrveranstaltungen im Maschinenbau sind neben den Vorlesungen und Vorrechenübungen die Selbstrechenübungen. Anhand von Übungsaufgaben können Studierende selbst das Gelernte anwenden und dadurch ein besseres Verständnis und Geschick im Umgang mit den Methoden erlangen.
Dazu stellen die Lehrenden für jedes Thema oder Verfahren einige Übungsaufgaben zur Verfügung. Haben Studierende besondere Schwierigkeiten mit einem bestimmten Aufgabentyp oder müssen Studierende die Prüfung wiederholt schreiben, kann es vorkommen, dass zu wenige Übungsaufgaben für ein effektives Lernen zur Verfügung stehen. Weiterhin ist es wünschenswert individuelle Übungsaufgaben erstellen zu können, um elektronische Selbsttests oder „Serious Gamification“ zu ermöglichen. Dadurch wird der Fokus statt auf die Lösung auf den Lösungsweg gelegt und Studierende werden ermutigt selbstständig ihren Schwerpunkt zu legen.
Ziel dieses Projektes war es daher ein Werkzeug zu entwickeln, welches automatisch Aufgaben generiert und den Studierenden individuell zur Verfügung stellt. Nach Auswahl eines Aufgabentyps und des Schwierigkeitsgrades durch den Studierenden erstellt das webbasierte Werkzeug zufällig eine Aufgabe mit Kurzlösung und Musterlösung, die entweder als Website oder als PDF verteilt werden kann. Die Bereitstellung der Musterlösung kann dabei an die Eingabe einer Lösung geknüpft sein, wodurch eine Selbstkontrolle ermöglicht wird. Das Tool kann zudem die Basis von elektronischen Selbsttests zur Kontrolle des Lernerfolgs, zur Erstellung von individuellen Aufgaben im Rahmen von Serious Gamifcation oder elektronischen Tests zur Erlangung von Bonuspunkten darstellen
Features:
- Generierung beliebig vieler Aufgaben
- Erstellung von Kurzlösung und Musterlösung
- Schrittweises, detailliertes Nachvollziehen der Lösungen
- Einbindung in Onlineplattformen
- Zentrale Bereitstellung einer Übungsplattform
- Verschiedene Schwierigkeitsgrade

Projektverlauf

Zu Beginn des Projekts Ende des Jahres 2015 wurden zunächst Nutzungsszenarien aus der Sicht der Studierenden entwickelt und daraus entsprechende Funktionen für die zu entwickelnde Software definiert. Darauffolgend wurde das Datenmodell, der Aufbau der Software, anhand gängiger Entwurfsmuster geplant.
Nach der Analyse verschiedener Technologien für die Implementierung des Vorhabens, fiel die Wahl auf RAP Eclipse. Dies ermöglicht die Programmierung in Java, wobei dennoch die Einbindung in die Lernplattform L²P durch die automatisierte Umwandlung in HTML und JavaScript möglich ist. Schwierigkeiten bei der gleichzeitigen Integration weiterer Anwendungen wie MathJax, zur Formeldarstellung, und Maxima, zur analytischen Lösung von Gleichungen, verzögerten das Projekt, konnten aber überwunden werden. Auch die Darstellung von Grafiken, beispielsweise die Abbildung eines Getriebes, erforderte einen höheren Aufwand als zunächst geschätzt.
Bis zum Sommer 2016 wurden zwei Aufgabentypen aus der Lehrveranstaltung Elektromechanischen Antriebstechnik zur Analyse und Synthese von Getrieben implementiert. Insbesondere die rechnerische Lagenanalyse, ein Verfahren zur Berechnung der Kinematik eines Getriebes, konnte zufriedenstellend umgesetzt werden und liefert hochwertige Aufgaben. Die geplante Integration in den L²P-Lernraum und die Validierung durch die Studierenden stehen noch aus. Für die Implementierung neuer Aufgabentypen sind Programmierkenntnisse in Java erforderlich, damit der Aufgabentyp und die automatisierte Lösung erstellt werden kann. Der damit verknüpfte Aufwand konnte bisher nicht weiter reduziert werden.
Die Software wird aktiv weiterentwickelt, um zum einen die fehlenden Schritte für den Einsatz in der Lehre durchzuführen und zum anderen weitere Aufgabentypen zu implementieren und so den Nutzen zu erhöhen.

Ergebnis

Insgesamt wurde im Rahmen des Tool2Task Projekts eine Softwarestruktur geschaffen, um die automatisierte Aufgabengenerierung zu ermöglichen. Weiterhin konnten für die Lehrveranstaltung Elektromechanische Antriebstechnik spezifische Module implementiert und für die rechnerische Lagenanalyse angewandt werden. Für die Erstellung weiterer Aufgabentypen, muss die entsprechende Synthese und Lösung der Aufgabe in Java programmiert werden. Die Integration in die Lernplattform L²P und der Einsatz im Rahmen der Lehrveranstaltung stehen noch aus.
Aus den Erfahrungen des Projekts kann geschlossen werden, dass für die Erstellung komplexer Webanwendungen und die Integration in die L²P die Verwendung von RAP Eclipse in Betracht gezogen werden kann. Sollen weiterhin Formeln dargestellt werden und ist die Lösung von Gleichungen nötig, können MathJax und Maxima verwendet werden.

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