Die Fähigkeiten von Studierenden im Software-Modellieren verbessern

Software-Modellierung ist eine kreative Aufgabe, die manchmal ganz schön schwierig sein kann. Oft fühlen sich die Leute, die ein System modellieren wollen, total verloren – sei es, weil sie nicht wissen, was das Problem ist, oder weil sie nicht die richtige Strategie und die passenden Werkzeuge finden. Studierende, die lernen, wie man modelliert, können von den ganzen Notationen und Tools überwältigt werden. Um sie effektiv im Modellieren zu unterrichten, müssen wir uns genau anschauen, was sie praktisch wissen und welche Schwierigkeiten sie beim Modellieren haben.

#Ziel

Wir möchten herausfinden, was Studierende über Modellierung wissen und welche Schritte sie unternehmen. Ausserdem wollen wir mehr über die Herausforderungen erfahren, die sie beim Einsatz bestimmter Werkzeuge für eine Modellierungsaufgabe erleben.

#Methode

Wir haben eine Studie durchgeführt, in der wir 16 Paare von Studierenden aus zwei verschiedenen Universitäten in zwei Ländern beobachtet haben, während sie Modellierungsaufgaben über eine Stunde gelöst haben.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigen klare Muster, wie Studierende Klassen- und Sequenzdiagramme erstellen, die von ihren individuellen Stilen, ihrem Wissen und den verwendeten Werkzeugen abhängen. Wir haben festgestellt, dass die Tools beeinflussen, wie Studierende modellieren und deren Vertrauen sowie Kreativität fördern können. Daraus haben wir eine Reihe von Leitlinien entwickelt, um die Ausbildung in der Modellierung zu verbessern und den Studierenden praktische Fähigkeiten zu vermitteln.

#Fazit

Die Ausbildung in der Modellierung muss strukturiert und systematisch sein. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es verschiedene Modellierungsstile gibt und dass es wichtig ist, die Kreativität der Studierenden während des Lernens zu fördern. Die Wahl des richtigen Tools ist entscheidend, da es Einfluss darauf hat, wie Studierende modellieren.

#Einführung in die Software-Modellierung

Software-Modellierung bietet potenzielle Vorteile zur Verbesserung verschiedener Aspekte der Software- und Systemtechnik, einschliesslich Produktivität und Kostensenkungen. Dennoch ist die allgemeine Verwendung der Software-Modellierung nicht weit verbreitet. Forschungen haben Gründe für diese begrenzte Akzeptanz identifiziert, wie z.B. schlechte Code-Generierung, mangelnde Tool-Unterstützung und unzureichende Schulung. Einige Ingenieure zögern zu modellieren, da es ihnen zu aufwändig und nicht nützlich erscheint, oft aufgrund ihrer Bildungserfahrungen.

In der Ausbildung gab es viele Bemühungen, zu verstehen, wie man Modellierung an Universitäten lehrt. Dazu gehören Kursdesigns und Berichte über Herausforderungen oder Best Practices, insbesondere bezüglich der Tools. Frühe Forschung hat wertvolle Einblicke gegeben, wie man Modellierung effektiv lehren kann. Allerdings braucht es mehr detaillierte Forschung zu den Perspektiven der Studierenden bezüglich Modellierungsaufgaben, Tools und den damit verbundenen Syntaxen und Semantiken.

Erfahrungsberichte von Forschern, die sich auf Software- und Systemmodellierung spezialisiert haben, spiegeln möglicherweise nicht die Ansichten von Lehrenden wider, die sich weniger auf diesem Gebiet konzentrieren. Da die meisten Studierenden nach dem Abschluss in professionelle Rollen wechseln werden, ist es wichtig, ihre Wahrnehmungen zu verstehen, insbesondere hinsichtlich der Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen.

In früheren Studien wurden Interviews mit Studierenden und Lehrenden durchgeführt, um das vermeintliche Verständnis der Studierenden für Modellierung und die Herausforderungen, denen sie begegnen, zu erforschen. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende bestimmte Vorteile der Modellierung sehen, insbesondere in Situationen, in denen informelle Modelle funktionieren. Viele Studierende sind jedoch skeptisch gegenüber der Nützlichkeit der Modellierung in der detaillierten Systemgestaltung. Sie äusserten Herausforderungen wie die Auswahl der richtigen Notation, die Entscheidung, was sie in ihren Modellen ausdrücken wollen, und die Anwendung von Modellierungstechniken in neuen Bereichen.

#Unsere Studie

Um tiefere Einblicke in die Modellierungspraxis der Studierenden zu gewinnen, führten wir eine Beobachtungsstudie durch. Wir organisierten zwei Modellierungssitzungen, in denen die Studierenden in Paaren an Modellierungsaufgaben arbeiteten. Unser Ziel war es, ihre Handlungen und Interaktionen während dieser Aufgaben zu beobachten und die Herausforderungen zu identifizieren, denen sie entweder als Individuen oder als Paar gegenüberstanden.

Die Studie konzentrierte sich auf zwei Hauptforschungsfragen:

#RQ1: Welche Handlungen führen Studierende mit einem Modellierungswerkzeug aus, um eine Aufgabe zu lösen?

#RQ2: Welche Herausforderungen haben Studierende beim Lösen von Modellierungsaufgaben?

#Studiendesign

In unserer Studie arbeiteten wir mit 32 Studierenden von der Universität Reykjavik in Island und der Universität Malaga in Spanien. Die Studierenden bildeten Paare und lösten Aufgaben mit zwei verschiedenen Modellierungswerkzeugen: MagicDraw und PlantUML.

Basierend auf unseren Beobachtungen wurde klar, dass die Studierenden oft Schwierigkeiten hatten, ihre Modelle zu strukturieren und Vollständigkeit sicherzustellen. Während sie sich beim Erstellen von Klassendiagrammen sicher fühlten, fanden sie Sequenzdiagramme herausfordernder. In beiden Fällen mussten die Studierenden ihr Verständnis des Problems verbessern, bevor sie eine Lösung modellierten.

Wir haben auch festgestellt, wie die Tools die Modellierungsstile der Studierenden beeinflussten und wie sie das Vertrauen und die Kreativität der Studierenden stärken konnten. Schliesslich haben wir eine Reihe von Leitlinien erstellt, um die Ausbildung in der Modellierung zu unterstützen und den Studierenden zu helfen, praktische Modellierungsfähigkeiten zu entwickeln.

#Z related Work

#Bedeutung der Modellierung in der Ausbildung

Mehrere Studien haben die Modellierung in der Ausbildung untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Lehrmethoden lag oder Berichte über Modellierungskurse präsentiert wurden. Einige Studien haben Kursdesigns vorgeschlagen, die UML-Modellierung betonen, oder untersucht, wie Studierende die Benutzerfreundlichkeit von Software-Sprach-Engineering-Tools bewerten können.

Einige Forscher haben auch betont, wie man Studierende von niedrigeren Programmiersprachen zur Gestaltung ihrer eigenen Modellierungssprachen begleitet. Diese Ansätze veranschaulichen verschiedene Methoden des Modellierungsunterrichts. Es fehlen jedoch detaillierte Studien zu den Erfahrungen der Studierenden in der Modellierung oder ihrem Feedback, während sie Modelle erstellen oder Modellierungsprobleme lösen.

#Herausforderungen in der Modellierung bei Studierenden

Zahlreiche Studien haben die Herausforderungen dokumentiert, die Studierende in der Software-Modellierung haben. Einige Forschungen haben spezifische Strategien identifiziert, die Studierende beim Erstellen von UML-Klassendiagrammen anwenden, was zu unterschiedlichen Modellierungsansätzen führt. Andere Studien haben Studierende befragt, um Herausforderungen im Zusammenhang mit Schwierigkeiten beim Zeichnen von Diagrammen und der Komplexität von Tools herauszufinden.

#Beobachtungsstudien als Forschungsmethode

Beobachtungsstudien bieten eine wertvolle Möglichkeit, die Denkprozesse und Verhaltensweisen der Teilnehmer zu untersuchen. Frühere Studien haben untersucht, wie Entwickler an verschiedenen Aufgaben herangehen und dabei Strategien und Kommunikationsdynamik während der Zusammenarbeit beleuchtet.

Pair-Programming hat in der Softwareentwicklung an Popularität gewonnen, wobei verschiedene Studien über die Vorteile diskutieren, wie z.B. ein besseres Verständnis des Codes und erhöhte Kreativität. Wir haben einen ähnlichen Beobachtungsansatz übernommen, um die Modellierungsaufgaben der Studierenden zu untersuchen und den Fokus auf kooperatives Problemlösen zu legen.

#Studiendesign

#Pilotstudien

Vor der Hauptstudie führten wir zwei Pilotstudien durch, um unseren Ansatz zu verfeinern. In der ersten Pilotstudie verwendeten wir ein bestimmtes Modellierungswerkzeug und baten die Studierenden, ein Modell für ein System einer Restaurantfoodcourt zu erstellen. Allerdings haben wir festgestellt, dass die Studierenden hauptsächlich mit dem Tool und weniger mit der Aufgabe selbst kämpften.

In der zweiten Pilotstudie wählten wir eine Dating-App als Problembereich und beinhalteten zwei Aufgaben: Erstellen eines Klassendiagramms und zweier Sequenzdiagramme. Dieser Wechsel sollte die Studierenden effektiver mit einem relevanten Problem beschäftigen. Ausserdem erlaubten wir den Studierenden, ihre eigenen Modellierungswerkzeuge auszuwählen.

#Hauptstudien-Design

Für unsere endgültige Studie rekrutierten wir Freiwillige von zwei Universitäten mit Studierenden, die aktiv an Software-Modellierungskursen teilnahmen. Wir gaben eine klare Problemstellung, die spezifische Anforderungen für das System beinhaltete. Jedes Paar arbeitete an einem Klassendiagramm und einem Sequenzdiagramm unter Verwendung ihres gewählten Tools.

Die Studierenden hatten Zeit, das Problem zu lesen, die Diagramme zu erstellen und Pausen zwischen den Aufgaben einzulegen. Die gesammelten Daten umfassten Bildschirmaufnahmen der Modellierungsaktionen, Sprachaufnahmen der Gespräche und die finalen Diagramme, die von jedem Paar produziert wurden.

#Datenanalyse

Nachdem die Daten gesammelt wurden, klassifizierten wir sie in verschiedene Abschnitte: Lesen des Problems, Zeichnen des Klassendiagramms und Zeichnen des Sequenzdiagramms. Dann kategorisierten wir die Handlungen der Studierenden, die Kommunikation und die Herausforderungen, die in jedem Abschnitt auftraten.

#Durchgeführte Handlungen

In unserer Analyse konzentrierten wir uns auf spezifische Handlungen, die die Studierenden beim Modellieren unternahmen. Die Handlungen umfassten das Hinzufügen, Löschen und Bearbeiten von Elementen in ihren Diagrammen. Wir berücksichtigten auch Zeitstempel für jede Handlung, um den Modellierungsprozess zu verfolgen und besser zu verstehen, wie die Studierenden Entscheidungen treffen.

#Kommunikationsmuster

Die Dialoge zwischen den Studierenden gaben Einblicke in ihren kooperativen Problemlösungsprozess. Wir notierten die Übereinstimmungen, Meinungsverschiedenheiten und Entscheidungspunkte, die während der Modellierungsaktivitäten auftraten.

#Herausforderungen, denen die Studierenden begegneten

Im Laufe der Studie identifizierten wir mehrere wiederkehrende Herausforderungen, mit denen die Studierenden beim Modellieren konfrontiert waren, darunter inkonsistente Strategien zwischen Diagrammen, Schwierigkeiten beim Lesen und Interpretieren von Modellierungsproblemen und ein Mangel an Sicherheit über die Vollständigkeit ihrer Diagramme.

#Erkenntnisse

#RQ1: Handlungen der Studierenden

Unsere Analyse zeigte vielfältige Modellierungsaktionen, die die Studierenden beim Arbeiten an ihren Diagrammen ausführten. Die Studierenden zeigten unterschiedliche Vorlieben beim Erstellen von Klassendiagrammen, mit verschiedenen Strategien zum Hinzufügen von Klassen und Attributen. Einige Studierende zogen es vor, zuerst alle Klassen zu erstellen, während andere Klassen eins nach dem anderen hinzufügten, bevor sie Beziehungen herstellten.

Beim Erstellen von Sequenzdiagrammen beobachteten wir einen grösseren Fokus auf Modifikation und Verfeinerung, da die Studierenden häufig Elemente löschten oder bearbeiteten. Dies deutet auf einen trial-and-error Ansatz hin, während sie sich mit dem richtigen Ablauf der Ereignisse auseinandersetzten.

#RQ2: Begegnte Herausforderungen

Mehrere Herausforderungen wurden während des Modellierungsprozesses deutlich. Die Studierenden verwendeten oft unterschiedliche Strategien beim Ansatz der Diagramme, was zu Inkonsistenzen führte. Zudem hatten viele Studierende Schwierigkeiten, das Modellierungsproblem effektiv zu interpretieren und relevante Elemente für ihre Diagramme zu identifizieren.

Darüber hinaus äusserten die Studierenden Unsicherheiten über die Vollständigkeit und Korrektheit ihrer Modelle, was auf einen Bedarf an besserer Anleitung in diesem Bereich hinweist.

#Auswirkungen auf die Ausbildung

Basierend auf unseren Erkenntnissen sehen wir mehrere wichtige Bereiche zur Verbesserung in der Modellierungsausbildung:

#Training in Probleminterpretation

Lehrende müssen die Bedeutung der genauen Interpretation des Modellierungsproblems betonen. Indem sie den Studierenden beibringen, wie sie Problemanforderungen lesen und verstehen können, können sie ein klareres Gefühl dafür entwickeln, was in ihren Diagrammen dargestellt werden muss.

#Kreativität in der Modellierung fördern

Kreativität zu fördern ist essentiell im Modellierungsprozess. Den Studierenden sollten Möglichkeiten gegeben werden, ihre individuellen Stile und Ansätze zur Modellierung auszudrücken. Die Wahl der Modellierungswerkzeuge spielt ebenfalls eine wichtige Rolle dabei, wie die Studierenden ihre Arbeit angehen.

#Unterstützung bei Vollständigkeit und Korrektheit bieten

Studierende benötigen Unterstützung, um die Vollständigkeit und Korrektheit ihrer Modelle einzuschätzen. Lehrende sollten Methoden bereitstellen, um die Arbeiten der Studierenden zu überprüfen und Strategien, um sicherzustellen, dass sie die Ziele in den Problemstellungen erreichen.

#Fazit

In unserer Studie haben wir wertvolle Einblicke in die Handlungen und Interaktionen der Studierenden beim Lösen von Modellierungsaufgaben gewonnen. Durch die Beobachtung von Paaren, während sie Klassendiagramme und Sequenzdiagramme erstellten, identifizierten wir vielfältige Modellierungsvorlieben und die Herausforderungen, denen sie begegneten. Die Ergebnisse zeigen den Bedarf an Anleitung bei der Interpretation von Modellierungsproblemen, der Förderung von Kreativität und der Sicherstellung von Korrektheit in den Arbeiten der Studierenden.

Unsere Erkenntnisse bieten eine Grundlage für weitere Studien, die Modellierungspräferenzen detaillierter und mit einer grösseren Vielfalt von Problemen erkunden können. Letztlich kann eine verbesserte Modellierungsausbildung zu effektiveren Lernerfahrungen und einer besseren Vorbereitung auf künftige berufliche Rollen in der Softwaretechnik führen.