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Esther Kleinhenz 6 years ago
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application/urls.py View File

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]

"""
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"""

if settings.DEBUG:
import debug_toolbar
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doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/.texpadtmp/bachelorabeit_EstherKleinhenz.lof View File

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\addvspace {10\p@ }

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doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/.texpadtmp/bachelorabeit_EstherKleinhenz.log View File

@@ -1,4 +1,4 @@
This is XeTeX, Version 3.14159265-2.6-0.99999 (TeX Live 2018) (preloaded format=xelatex 2018.6.7) 2 DEC 2018 18:11
This is XeTeX, Version 3.14159265-2.6-0.99999 (TeX Live 2018) (preloaded format=xelatex 2018.6.7) 2 DEC 2018 20:02
entering extended mode
\write18 enabled.
file:line:error style messages enabled.

BIN
doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/.texpadtmp/bachelorabeit_EstherKleinhenz.synctex.gz View File


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doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/.texpadtmp/chapters/ergebnis.aux View File

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\newlabel{ch:ergebnis}{{4}{26}{Evaluation}{chapter.4}{}}
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BIN
doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/bachelorabeit_EstherKleinhenz.pdf View File


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doc/bachelorarbeit_EstherKleinhenz/chapters/ergebnis.tex View File

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\chapter{Evaluation}
\label{ch:ergebnis}

Das Ziel dieses Kapitels, ist es zu evaluieren, ob der Prototyp dieser Arbeit die Forschungsfrage beantworten kann. Diese lautet wie folgt:
Das Ziel dieses Kapitels, ist es zu evaluieren, ob der Prototyp dieser Arbeit die folgende Forschungsfrage beantworten kann:

\glqq Kann die E-Mail-Flut der Technischen Hochschule mit Hilfe einer Social Media Plattform gedrosselt und die Nachhaltigkeit der Informationen gewährleistet werden?"

Die Durchführung des Beweises ist realisierbar, indem der E-Mail-Verkehr beispielhaft anhand eines Probanten der Technische Hochschule Nürnberg dargestellt wird. Daraufhin werden Schlüsse aus der Evaluierung gezogen und das Ergebnis veranschaulicht.

Um den Umfang der E-Mail-Flut einordnen zu können, wird das Postfach des Studierenden genauer analysiert. Hierbei handelt es sich um den E-Mail-Verkehr während des Sommersemesters 2018, welches vom 15.03 bis 30.09 andauert. Die persönlichen Interessen und Aktivitäten des Probanten spielen dabei eine Rolle, da die Relevanz der Informationen davon abhängig ist. \\
Um den Umfang der E-Mail-Flut einordnen zu können, wird das Postfach des Studierenden genauer analysiert. Hierbei handelt es sich um den E-Mail-Verkehr während des Sommersemesters 2018, welches vom 15.03 bis 30.09 andauert. Da die Relevanz der Informationen davon abhängig ist, kommen den persönlichen Interessen und Aktivitäten des Probanten eine besondere Gewichtung zu. \\

\begin{figure}[!h]
\centering
\includegraphics[width=1.0\textwidth]{figures/evaluation-1}
\caption{Vergleich der Hochschulinternen E-Mails.}
\caption{Vergleich der hochschulinternen E-Mails.}
\hfill
\end{figure}

Während des Semesters trafen in Summe 264 Nachrichten im Postfach ein. Darunter sind 95 dieser, innerhalb der Fakultät befördert worden. Abbildung 4.1. verdeutlicht auf der linken Seite das Verhältnis zwischen den Nachrichten hochschulweit, und innerhalb der Fakultät. Diese wurden von diversen Verteilern an den Probanten gesendet.
Auf der rechten Seite der Abbildung 4.1. ist eine Übersicht der genutzten Distribuenten dargestellt. Dabei wird verdeutlicht, dass die Mailingliste der Studierenden am häufigsten genutzt wird um Informationen zu versenden. Daraus lässt sich schlie"sen, dass über die Hälfte aller Mitteilungen an Studierende verteilt werden.
Während des Semesters trafen in Summe 264 Nachrichten im Postfach ein. Darunter sind 95 innerhalb der Fakultät befördert worden. Abbildung 4.1. verdeutlicht auf der linken Seite das Verhältnis zwischen den Nachrichten hochschulweit und innerhalb der Fakultät. Diese wurden von diversen Verteilern an den Probanten gesendet.
Auf der rechten Seite der Abbildung 4.1. ist eine Übersicht der genutzten Distribuenten dargestellt. Dabei wird verdeutlicht, dass die Mailingliste der Studierenden am häufigsten genutzt wird, um Informationen zu versenden. Daraus lässt sich schlie"sen, dass über die Hälfte aller Mitteilungen an Studierende verteilt werden.

Sortiert der Probant nun den Posteingang nach relevanten Informationen, so zeigt sich in Abbildung 4.2. folgendes Ergebnis:\\

@@ -28,9 +28,9 @@ Sortiert der Probant nun den Posteingang nach relevanten Informationen, so zeigt
\hfill
\end{figure}

Das Balkendiagramm der Abbildung 4.2. zeigt, wie viele Informationen der Gesamtanzahl von E-Mails bedeutsam für den Probanten sind. Detaillierter wird gezeigt, wie viele hiervon innerhalb der Fakultät das Interesse geweckt haben. Fokussiert man die Themenübersicht wird deutlich, dass allgemeine Benachrichtigungen, wie Termine von Veranstaltungen, prüfungsrelevante Neuigkeiten oder Updates zu den Systemen der Hochschule durch das Rechenzentrum, den Interessenschwerpunkt bilden. Spezifischere Informationen, wie des Language Centers, des International Office oder der Fachschaft EFI nehmen zwar einen geringeren Anteil ein, sind für den Probanten aber dennoch nicht vernachlässigbar.
Das Balkendiagramm der Abbildung 4.2. zeigt, wie viele Informationen der Gesamtanzahl von E-Mails bedeutsam für den Probanten sind. Detaillierter wird gezeigt, wie viele hiervon innerhalb der Fakultät das Interesse geweckt haben. Fokussiert man die Themenübersicht wird deutlich, dass allgemeine Benachrichtigungen, wie Termine von Veranstaltungen, prüfungsrelevante Neuigkeiten oder Updates zu den Systemen der Hochschule durch das Rechenzentrum, den Interessenschwerpunkt bilden. Spezifischere Informationen, wie des Language Centers, des International Office oder der Fachschaft EFI nehmen zwar einen geringeren Anteil ein, sind für den Probanten aber nicht vernachlässigbar.

Werden die eingehenden E-Mails betrachtet, die der Studierende als nicht relevant aussortiert hat, lassen sich bereits eindeutige Tendenzen erkennen. Wie bereits in Abbildung 4.1. erkennbar ist, sind 169 Informationen irrelevant, das sind 64 Prozent der Gesamtheit. Extrahiert man davon die Fakulätinternen Benachrichtigungen so ergibt sich die Anzahl 53. Prozentual lässt sich daraus berechnen, dass 31 Prozent der überflüssigen E-Mails ausgehend der EFI-Fakultät selbst sind.
Werden die eingehenden E-Mails betrachtet, die der Studierende als nicht relevant aussortiert hat, lassen sich bereits eindeutige Tendenzen erkennen. Wie bereits in Abbildung 4.1. erkennbar ist, sind 169 Informationen, also 64 Prozent irrelevant. Extrahiert man davon die fakulätsinternen Benachrichtigungen, so ergibt sich die Anzahl 53. Prozentual lässt sich daraus berechnen, dass 31 Prozent der überflüssigen E-Mails direkt von der EFI-Fakultät ausgehen.

\begin{figure}[!h]
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@@ -39,7 +39,7 @@ Werden die eingehenden E-Mails betrachtet, die der Studierende als nicht relevan
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\end{figure}

Bei Sondierung der Detailansicht von Abbildung 4.3., auf der linken Seite zu sehen, ist klar zu erkennen, dass zu meist die sehr spezifischen Informationen über Vorlesungen, Interessen oder Freizeitaktivitäten vom Probanten aussortiert werden. Hierbei lässt sich erschlie"se, wie symptomatische Informationen, trotz fehlender Relevanz, das Postfach eines Einzelnen überfluten.
Bei Sondierung der Detailansicht von Abbildung 4.3., auf der linken Seite abgebildet, ist klar zu erkennen, dass zu meist die sehr spezifischen Informationen über Vorlesungen, Interessen oder Freizeitaktivitäten vom Probanten aussortiert werden. Hierbei lässt sich erschlie"sen, wie symptomatische Informationen trotz fehlender Relevanz das Postfach eines Einzelnen überfluten.


\subsection{Ergebnis}
@@ -53,7 +53,7 @@ Werden die allgemeinen Informationen der gesamten Hochschule ebenfalls in das Sy
\begin{figure}[!h]
\centering
\includegraphics[width=0.3\textwidth]{figures/evaluation-4}
\caption{Vergleich relevanter und nicht relevanter Mails.}
\caption{Vergleich relevanter und nicht relevanter E-Mails.}
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\end{figure}

@@ -64,17 +64,17 @@ Werden die allgemeinen Informationen der gesamten Hochschule ebenfalls in das Sy
\subsection{Diskussion}
In diesem Kapitel wird das Ergebnis der Arbeit in Bezug auf die Forschungsfrage diskutiert. Au"serdem wird der Prototyp mit einem bereits vorhandenen Framework verglichen und in Bezug darauf eingeordnet.

Unter Verwendung der entwickelten Erweiterung kann die E-Mail-Flut der Hochschule unter bestimmten Voraussetzungen gedrosselt werden. Die Evaluation, anhand eines Probanten, zeigt eindeutig das Potenzial, die Anzahl von Nachrichten zu reduzieren, durch eine optimierte Personalisierbarkeit. Anhand der Beispielhaften Zählung der im Postfach vorhandenen E-Mails kann zudem festgehalten werden, dass eine Gro"szahl dieser als unnötig für Individuen einzustufen ist. Zu beachten ist jedoch, dass es sich bei der Bewertung nur um eine theoretische Annäherung eines realen Ergebnisses handelt.
Unter Verwendung der entwickelten Erweiterung kann die E-Mail-Flut der Hochschule unter bestimmten Voraussetzungen gedrosselt werden. Die Evaluation anhand eines Probanten zeigt eindeutig das Potenzial, durch eine optimierte Personalisierbarkeit, die Anzahl von Nachrichten zu reduzieren. Anhand der beispielhaften Zählung der im Postfach vorhandenen E-Mails kann zudem festgehalten werden, dass eine Gro"szahl dieser als unnötig für Individuen einzustufen ist. Zu beachten ist jedoch, dass es sich bei der Bewertung nur um eine theoretische Annäherung eines realen Ergebnisses handelt.

Weiter Schritte, um den Einsatz des Prototypen finalisieren zu können, sind ein au"sführliches Testing, für das im Rahmen dieser Arbeit keine Kapazitäten mehr frei waren. Unter Beobachtung der einzubindenden Web-Erweiterung kann die Plattform für einen gewissen Zeitraum genutzt werden und in Folge dessen eine detaillierte Aussage über die mögliche Reduzierung des Speicheraufwands im Postfach möglich sein.
Weitere Schritte, um den Einsatz des Prototypen finalisieren zu können, sind ein ausführliches Testing, für das im Rahmen dieser Arbeit keine Kapazitäten mehr frei waren. Unter Beobachtung der einzubindenden Web-Erweiterung kann die Plattform für einen gewissen Zeitraum genutzt werden und in Folge dessen eine detaillierte Aussage über die mögliche Reduzierung des Speicheraufwands im Postfach möglich sein.

Das Ergebnis dieser Arbeit wird im Folgenden mit Eigenschaften des Kursmanagementsystems Moodle verglichen.
Die Struktur des Prototypen ist, wie in den oberen Kapiteln bereits erläutert, mit verschieden zuordnebaren Tags realisiert. Bestimmte Benutzer können Informationen einpflegen und verwalten. In Moodle ist der Vorgang ähnlich gehandhabt. Hier können Lehrende Material und Informationen in verschiedenen Lernräumen hochladen. Das System ist, im Gegensatz zum Prototyp, sehr umfangreich. Als Benutzer ist es möglich sich in diese Lernräume einzutragen und durch die Anmeldung aktuelle Benachrichtigungen zu erhalten. Sind manche Informationen in Moodle nur mit einem extra Passwort zugänglich, so ist das in der Erweiterung dieser Arbeit für alle Benutzer gleich verfügbar (vgl. [Dok15]).
Die Struktur des Prototypen ist, wie in den oberen Kapiteln bereits erläutert, mit verschieden einordnebaren Tags realisiert. Bestimmte Benutzer können Informationen einpflegen und verwalten. In Moodle ist der Vorgang ähnlich gehandhabt. Hier können Lehrende Material und Informationen in verschiedenen Lernräumen hochladen. Das System ist, im Gegensatz zum Prototyp, sehr umfangreich. Als Benutzer ist es möglich, sich in diese Lernräume einzutragen und durch die Anmeldung aktuelle Benachrichtigungen zu erhalten. Sind manche Informationen in Moodle nur mit einem extra Passwort zugänglich, so ist das in der Erweiterung dieser Arbeit für alle Benutzer gleich verfügbar (vgl. [Dok15]).

Die Menge der Daten einer solchen Plattform sind nicht zu unterschätzen. Moodle verwendet unter anderem Caching-Tools und optimierte Prozesse um die Datenbanken zu befüllen und schnellstmöglich abfragen zu können. In der hier erstellten Anwendung liegt der Schwerpunkt nicht auf der Optimierung einer Datenbank oder dem Verbessern der Performanz.
Die Menge der Daten einer solchen Plattform sind nicht zu unterschätzen. Moodle verwendet unter anderem Caching-Tools und optimierte Prozesse, um die Datenbanken zu befüllen und schnellstmöglich abfragen zu können. In der hier erstellten Anwendung liegt der Schwerpunkt nicht auf der Optimierung einer Datenbank oder dem Verbessern der Performanz.

Eine weitere wichtige Eigenschaft von Informationsplattformen ist das regelmä"sige Abrufen der neusten Mitteilungen. Um das Interesse der Studierenden und Lehrenden aufrecht zu erhalten, integriert Moodle ein Skript, bekannt unter dem Name Cron, dass asynchrone Benachrichtigungen ermöglicht. Wird ein \texttt{Cron-Job} auf dem systeminternen Server ausgeführt, so wird zyklisch der Benutzer über Neuigkeiten per Mail informiert (vgl. [Dok18]).
Im Prototyp wurde das Verfahren der asynchronen E-Mail-Benachrichtigung wie folgt getestet. Mit der Konfiguration des Shell-Skripts werden die Sendezyklen und die Inhalte festgelegt. Die Abbildung 4.5. zeigt den Cron-Tab, der wöchentlich gesendet werden soll ( \texttt{0 0 * * 0} ). Des weiteren werden die Pfade der Entwicklungsumgebung und des Servers mitgegeben. Um das Senden der Mails überwachen zu können werden die Aktivitäten in ein Log-File geschrieben und sind im Administrator-Backend abrufbar. \\
Im Prototyp wurde das Verfahren der asynchronen E-Mail-Benachrichtigung wie folgt getestet: Mit der Konfiguration des Shell-Skripts werden die Sendezyklen und die Inhalte festgelegt. Die Abbildung 4.5. zeigt den Cron-Tab, der wöchentlich gesendet werden soll ( \texttt{0 0 * * 0} ). Des weiteren werden die Pfade der Entwicklungsumgebung und des Servers mitgegeben. Um das Senden der Mails überwachen zu können, werden die Aktivitäten in ein Log-File geschrieben und sind im Administrator-Backend abrufbar. \\

\begin{figure}[!h]
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