... | ... | @@ -53,11 +53,7 @@ Ohne die umgesetzte Technologie, müsste der Nutzer eine Anwesenheitsliste manue |
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„der Mensch behält Kontrolle“, manuelle Intervention hat Vorrang vor automatischer Einstellung bedeutet die Intervention des Anwenders überschreibt automatische Einstellungen des Systems und muss vom System erkannt und akzeptiert werden
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Der manuelle Vorrang im FidgetCube passiert durch die
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Um den manuellen Vorrang beim WiFi-FidgetCube für den Nutzer zu ermöglichen, wurde Modus 1 eingerichtet. Dieser trennt die WLAN-Verbindung des WiFi-FidgetCubes. Dies ermöglicht die Nutzung des Cubes in seiner kommerziellen Funktion als Konzentrationssteigerung.
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**feedback (Rückkopplung):**
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- Unsichtbarkeit darf nicht so weit gehen, daß Systemzustände nicht
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Um den Nutzer zu benachrichtigen, dass die gewünschte Aktion ausgeführt wurde, wird Amazon Echo eingebunden. Der Nutzer wählt den dritten Modus (Auswertung) aus. Das Echo erhält dann einen Trigger als Textnachricht und wird diese vorlesen („Die Auswertung ist bereit zum Download“).
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**Ziel**
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Das Ziel des WiFi-FidgetCube ist die Konzentrationssteigerung und tiefere Inklusion der Remote-Studenten während einer Vorlesung.
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**Nutzen**
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Als Nutzen kann der gesteigerte Spaßfaktor der Studenten gesehen werden sowie die Verringerung manueller Vorgänge. Die Studenten haben eine Motivation die Vorlesung konzentriert zu verfolgen und fühlen sich durch die gebotenen Interaktionen weiter integriert. Zudem kann der Lernerfolg vertieft werden durch die Einbindung von Quizzen/Umfragen bei Abschließung verschiedener Themenbereiche.
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**Funktion**
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Der WiFi-FidgetCube hat in der aktuellen Implementierung vier verschiedene Modi, die eingesetzt werden können.
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Modus 1: Der erste Modus ist die Trennung der WLAN-Verbindung des Cubes. In diesem Modus ist der Cube ein kommerzieller FidgetCube und kann zur Konzentrationssteigerung während der Vorlesung genutzt werden.
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Modus 2: Im zweiten Modus, welcher initiiert wird durch das Drücken der des dritten Knopfes, können die Studenten sich in eine Anwesenheitsliste auf einem Google Drive eintragen. Knopf A dient dabei zur Eintragung der Anwesenheit mit den Daten: Datum, Uhrzeit, Event (Knopf gedrückt), Name des Studenten und Status (Anwesend / Abwesend). Knopf B sendet an dieselbe Liste einen neuen Antrag und ändert dabei den Status auf „Ich muss die Vorlesung verlassen“. Diese Funktion ist nützlich, um dem Studenten und Dozenten einen Hinweis des Verlassens zu geben, während der Student zusätzlich den Stoff genauestens nachholen kann (bspw. Durch Abspielen der Aufzeichnung der Vorlesung ausgehend vom Zeitpunkt der Abmeldung).
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Modus 3: Der dritte Modus wird genutzt, um Quizze bzw. Umfragen in der Vorlesung durchzuführen. Dabei kann der Dozent eine Umfrage auf einer Folie vorbereiten während die Studenten ihre Antworten über den WiFi-FidgetCube abgeben. Diese werden, wie zuvor in Modus 2, in eine Excel Tabelle auf einem Google Drive abgelegt. Der angebene Status ist hier nun angepasst auf Antwort „Ja“ oder „Nein“. Die Excel Tabelle kann durch eine integrierte Summierung direkt die Anzahl der „Ja“ und „Nein“ ausgeben.
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Modus 4: Dieser vierte Modus ist für den Dozenten angedacht. Durch Umschalten auf den Modus, löst der Dozent einen Impuls an den lokalen Amazon Echo aus. Dieser wird dann eine Benachrichtigung in Form einer Textnachricht erhalten und vorlesen: „Die Auswertung ist bereit zum Download“. Dieser Impuls kann dann die laufende Umfrage beenden und die Excel Liste kann eingesehen werden.
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**Welche Medienbrüche werden durch eingebettete digitale Services gemindert?**
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Das Auflösen von Medienbrüche stellt eine Konstante in der Geschichte des Business Computing dar: Medienbrüche erfordern in der Regel die Interaktion von Menschen. Der Mensch ist jedoch nicht sehr gut im Umgang mit Medienbrüchen, was zu fehleranfälligen, langsamen und kostspieligen Prozessen führt. Fehleranfällig, weil der Mensch nicht dafür gemacht ist einfache, langweilige und ermüdende Aufgaben, wie das Eingeben von Daten, tausendmal am Tag zu wiederholen. Das führt zu einer durchschnittlichen Fehlerquote von ca. 70 % (DeHoratius, Raman, 2008). Langsam, weil die menschlichen Fähigkeiten zur parallelen Verarbeitung sehr begrenzt sind. Kostspielig, weil der Faktor der menschlichen Arbeitszeit oft der teuerste Kostenfaktor in einem Geschäftsprozess ist. (Quelle: E. Fleisch, https://cocoa.ethz.ch/media/documents/2014/06/archive/AUTOIDLABS-WP-BIZAPP-53.pdf)
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