Forschung zu einem datenbasierten Entscheidungsunterstützungssystem für die Informatik in der Architekturausbildung

Der rasante Fortschritt der Big Data-Technologie hat sie zu einer entscheidenden Kraft im Bildungsbereich gemacht, insbesondere im Bereich der Architekturausbildung. Angesichts der dualen Betonung von Praktikabilität und Theorie in der Architekturausbildung besteht eine erhöhte Nachfrage nach wissenschaftlichen und präzisen Entscheidungsprozessen im Lehrbetrieb. Diese Studie konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung eines big data-basierten Entscheidungsunterstützungssystems für die Informatik in der Architekturausbildung. Durch umfassende Bedarfsanalysen identifiziert die Studie die Datensupport- und personalisierten Lernbedürfnisse von Lehrenden und Studierenden im Lehrprozess. Die Systemarchitektur umfasst Datenerfassung, Vorverarbeitung, Analyse und Datenförderung, Visualisierung und Entscheidungsunterstützung. Empirische Ergebnisse zeigen, dass das System den Entscheidungsprozess für Lehrende effektiv verbessert, Lehrstrategien optimiert und die Lehrqualität sowie die Lernresultate der Studierenden verbessert. Darüber hinaus bieten die Visualisierungs- und personalisierten Lernpfadempfehlungsfunktionen des Systems den Studierenden eine gezielte Lernunterstützung, wodurch die Entwicklung einer personalisierten und präzisen Bildung gefördert wird.