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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Ein regel- und statistikbasiertes Empfehlungssystem für das Masterstudium in Informatik
Organization Unit
Authors
  • Peter Höltschi
Supervisors
  • Abraham Bernstein
  • Esther Kaufmann
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2007
Abstract Text In dieser Bachelorarbeit wird ein regel- und statistikbasiertes Empfehlungssystem für die Planung des Masterstudiums in Informatik an der Universität Zürich spezifiziert, entworfen und an einem Prototypen erprobt. Das System unterstützt Informatikstudierende bei der automatischen Erstellung von Studienplänen. Dadurch wird zum einen die Einhaltung der Studienreglemente garantiert. Andererseits erhalten die Studierenden ein Bild darüber, wie ihr Masterstudium aussehen könnte. Sie müssen dazu die Daten ihres Leistungsausweises zur Verfügung stellen und Präferenzen zur Studienrichtung und zur Modulwahl angeben. Aufgrund dieser Daten erstellt das System mittels mehrerer Filter- und Sortierfunktionen die gewünschten Studienpläne. In einer Evaluation wurden Studierende um die manuelle Erstellung eines Studienplans und der Angabe der Daten zur automatischen Erstellung angefragt. Eine Analyse der Resultate und ein Vergleich zwischen dem manuellen und dem automatisch erstellten Studienplan hat ergeben, dass die Qualität von letzterem stark von der Qualität und der Menge der Präferenzangaben des Studenten abhängt. Zudem kam heraus, dass das System zur optimalen Nutzung mit zusätzlichen Features ausgestattet werden sollte. This Bachelor Thesis describes the specification, design and implementation of a rule- and statistics based recommendation system for the planning of the master study in informatics at the University of Zurich. The system supports students in automatically generating study plans. On one hand, this guaranties the compliance with the reglements of study. On the other hand, the students quickly get a picture of how a master study plan can look like. For this to work, the student has to provide data of his transcript of records, some details concerning his course of study and a choice of preferred lecture contents. Based on this data, the system generates the study plans using filtering and sorting functions. In an evaluation, some students were asked to provide a manually created study plan and the data for automatically generating study plans. The analysis of the results and a comparison of the manually and automatically generated study plans showed that the quality and quantity of the provided data have a strong impact on the quality of the resulting study plans. To enhance the system, further features should be implemented.
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