Masterarbeit, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2026

Die Studienplanung an deutschen Hochschulen ist aufgrund fragmentierter Systeme und heterogener Studierendenbedürfnisse komplex. Digitale Studienassistenzsysteme sollen diese Prozesse unterstützen, berücksichtigen nach aktueller Forschung jedoch zumeist nur konkrete Nutzungssituationen ohne den Blick auf den Verlauf eines Semesters und die Veränderungen damit einhergehender Studierendenbedürfnisse.
Somit war Ziel dieser Masterarbeit, einen Fokus auf den zeitlichen Wandel studienorganisatorischer Tätigkeiten und Bedürfnisse zu legen und mittels Konzepten adaptiver Benutzeroberflächen die Personalisierung des digitalen Studienassistenzsystems Baula der Otto-Friedrich-Universität Bamberg über den Verlauf eines Semesters zu ermöglichen.
Hierfür wurde zunächst ein Gesamtbild studienorganisatorischer Tätigkeiten basierend auf Literaturanalyse und qualitativer Inhaltsanalyse erstellt. Deren Ergebnis stellt ein Semesterzeitstrahl mit den Tätigkeitsbereichen Stundenplan-, Lehrveranstaltungs-, Lern- und Prüfungsorganisation dar.
Auf Grundlage dieses Zeitstrahls wurden anschließend ausführliche Anforderungsprofile und Adaptive User Interface-Konzepte entwickelt. Daraus wurden drei Funktionalitäten ausgewählt, welche den Verlauf eines Semesters abdecken: Modulwahl, Stundenplanung und Prüfungsorganisation.
Diese Konzepte wurden in einem interaktiven Prototyp umgesetzt, der im GitLab der Otto-Friedrich-Universität Bamberg zur Verfügung steht (siehe https://gitlab.rz.uni-bamberg.de/minf/theses/ma-notter).
Eine Evaluierung des Prototyps fand in Form von Nutzungstests unter Verwendung der Usability-Test-Methode, des Think Aloud-Protokolls und der qualitativen Inhaltsanalyse statt. Zudem wurden die Tests zur Evaluation und Überarbeitung des Semesterzeitstrahls genutzt.
Die Evaluation zeigte einerseits, dass studienorganisatorische Tätigkeiten und Bedürfnisse diverse Veränderungen über den Semesterverlauf durchlaufen und damit verschiedene Ansätze für Adaptive User Interfaces bieten. Andererseits zeigte die Evaluation, dass die Personalisierung insbesondere dann erfolgreich adressiert werden konnte, wenn sie mit allgemeingültigen Kriterien erreichbar war. Die Personalisierung auf der Ebene individuellen Studier- und Lernverhaltens bleibt dagegen eine zentrale Herausforderung, deren Berücksichtigung und Granularität künftig stärker in den Fokus der Weiterentwicklung rücken sollte.
Zusammenfassend liefert diese explorative Arbeit erste allgemeingültige Konzepte und Umsetzungsideen für semesterübergreifend adaptierbare UI im digitalen Studienassistenzsystem Baula. Sie legt damit eine Grundlage für weiterführende Forschung, welche beispielsweise die Personalisierung granularer betrachten, bestehende Funktionalitäten ausbauen, Nutzungsdaten vermehrt einbeziehen, eine technische Implementierung in die reale Baula-Umgebung vornehmen oder neue moralische Fragen zu den Grenzen von Adaptivität in DSA beantworten kann.
Die abschließende Empfehlung dieser Arbeit zur Personalisierung des digitalen Studienassistenzsystems Baula mittels Adaptive User Interfaces liegt insbesondere in der Bereitstellung personalisierter Informationen und Erinnerungen zum jeweils richtigen Zeitpunkt im Verlauf des Semesters, um so Orientierung, Struktur und Sicherheit im Studienalltag zu bieten.