Universitäre Prüfungsplanung - Juretzka, Jan
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Der Autor führt empirisch fundierte Modelle und Methoden sowie ein Decision-Support-System zur Automatisierung der universitären Prüfungsplanung ein und berücksichtigt dabei konsequent die Anforderungen der Hochschulpraxis.

Produktbeschreibung
Der Autor führt empirisch fundierte Modelle und Methoden sowie ein Decision-Support-System zur Automatisierung der universitären Prüfungsplanung ein und berücksichtigt dabei konsequent die Anforderungen der Hochschulpraxis.
  • Produktdetails
  • DUV Wirtschaftswissenschaft
  • Verlag: Deutscher Universitätsverlag
  • 2001
  • Seitenzahl: 236
  • Erscheinungstermin: 28. Juni 2001
  • Deutsch
  • Abmessung: 210mm x 148mm x 12mm
  • Gewicht: 313g
  • ISBN-13: 9783824405824
  • ISBN-10: 3824405822
  • Artikelnr.: 10054933
Autorenporträt
Dr. Jan Juretzka promovierte bei Prof. Dr. Andreas Drexl an der Universität Kiel. Er ist als Investmentanalyst Renten bei der Oppenheim Research GmbH tätig.
Inhaltsangabe
1 Einleitung.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Vorgehensweise.- 2 Stand der Forschung.- 2.1 Grundlagen.- 2.2 Schriftliche Prüfungen.- 2.2.1 Problemstellung.- 2.2.2 Verfahren basierend auf Gruppenbildung.- 2.2.3 Verfahren mit direkter Periodenzuordnung.- 2.2.4 Simulated Annealing.- 2.2.5 Tabu Search.- 2.2.6 Genetische Algorithmen.- 2.2.7 Constraint Programming.- 2.2.8 Fazit.- 2.3 Mündliche Prüfungen.- 2.3.1 Problemstellung.- 2.3.2 Lösungsverfahren.- 2.3.3 Fazit.- 2.4 Verwandte Planungsprobleme.- 3 Stand der Praxis.- 3.1 Rechtliche Voraussetzungen.- 3.2 Schriftliche Prüfungen - fallbasiert.- 3.3 Mündliche Prüfungen - umfragebasiert.- 3.3.1 Aufbau, Grundgesamtheit und Rücklauf.- 3.3.2 Praktische Relevanz.- 3.3.3 Auswirkungen einer Automatisierung.- 3.3.4 Anforderungen an einen praxisrelevanten Ansatz.- 4 Schriftliche Prüfungen.- 4.1 Prämissen.- 4.2 Beispiel.- 4.3 Modellformulierung.- 4.4 Erzeugung von Datensätzen.- 4.5 Simulated Annealing.- 4.5.1 Einführung.- 4.5.2 Algorithmische Grundlagen.- 4.5.3 Algorithmisches Schema.- 4.6 Experimentelle Evaluierung.- 4.6.1 Grundlagen.- 4.6.2 Resultate.- 4.7 Bewertung.- 5 Mündliche Prüfungen I - Fach-Prüfer-Kombination gegeben.- 5.1 Prämissen.- 5.2 Beispiel.- 5.3 Modellformulierung.- 5.4 Erzeugung von Datensätzen.- 5.5 Algorithmische Grundlagen.- 5.6 Experimentelle Grundlagen.- 5.7 Randomisiertes Prioritätsregelverfahren.- 5.7.1 Einführung.- 5.7.2 Algorithmisches Schema.- 5.7.3 Prioritätsregeln.- 5.7.4 Verbesserungsverfahren.- 5.7.5 Experimentelle Evaluierung.- 5.8 Konstruktives Ameisen-System.- 5.8.1 Einführung.- 5.8.2 Algorithmisches Schema.- 5.8.3 Action Choice Rule.- 5.8.4 Verbesserungsverfahren-AS.- 5.8.5 Globales Spur-Update.- 5.8.6 Stagnation und Spurreinitialisierung.- 5.8.7 Modifizierte Einplanungsreihenfolge.- 5.8.8 Experimentelle Evaluierung.- 5.9 Lokales Ameisen-System.- 5.9.1 Algorithmisches Schema.- 5.9.2 Backtracking.- 5.9.3 Experimentelle Evaluierung.- 5.10 Tabu Search.- 5.10.1 Einführung.- 5.10.2 Algorithmisches Schema.- 5.10.3 Kandidatenliste.- 5.10.4 Tabuliste.- 5.10.5 Wahl eines Zuges.- 5.10.6 Diversifikation.- 5.10.7 Zusätzliche Zugdefinition.- 5.10.8 Experimentelle Evaluierung.- 5.11 Vergleichende experimentelle Evaluierung.- 5.11.1 Vergleich mit AMPL / CPLEX.- 5.11.2 Generierte Datensätze.- 5.11.3 Praxisdatensätze.- 5.12 Bewertung.- 6 Mündliche Prüfungen II - Fach-Prüfer-Kombination festzulegen.- 6.1 Prämissen.- 6.2 Beispiel.- 6.3 Modellformulierung.- 6.4 Verfahren.- 6.4.1 Algorithmisches Schema.- 6.4.2 Initiale Festlegung der Fach-Prüfer-Kombinationen.- 6.4.3 Verbesserungsverfahren.- 6.5 Experimentelle Evaluierung.- 6.5.1 Grundlagen.- 6.5.2 Generierte Datensätze.- 6.5.3 Praxisdatensätze.- 6.6 Bewertung.- 7 Decision Support System.- 7.1 Planung.- 7.1.1 Ist-Analyse.- 7.1.2 Anforderungen.- 7.2 Definition.- 7.2.1 Systematisierung der Anforderungen.- 7.2.2 Strukturierte Analyse.- 7.2.3 Entity Relationship-Modell.- 7.3 Entwurf.- 7.3.1 Relationales Datenmodell.- 7.3.2 Strukturiertes Design.- 7.3.3 Pilotsystem.- 7.3.4 Revidierende Planung.- 7.4 Implementierung.- 7.5 Abnahme und Einführung.- 8 Zusammenfassung und Ausblick.- A Umfrage.- A.1 Fragebogen.- A.2 Weitere Ergebnisse.- B Schriftliche Prüfungen.- B.1 Datengenerierung.- B.1.1 Ablauf.- B.1.2 Ausprägungen der Faktoren.- B.2 Eröffnungsverfahren.- C Mündliche Prüfungen I.- C.1 Linearisiertes Modell.- C.2 Datengenerierung.- C.2.1 Ablauf.- C.2.2 Ausprägungen der Faktoren.- C.3 Hashingliste.- C.4 Experimentelle Evaluierung.- C.4.1 Randomisiertes Prioritätsregelverfahren.- C.4.2 Konstruktives Ameisen-System.- C.4.3 Lokales Ameisen-System.- C.4.4 Tabu Search.- D Mündliche Prüfungen II.- D.1 Datengenerierung.- D.2 Experimentelle Evaluierung.- E Decision Support System.- E.1 Kontextdiagramm - ausgehende Datenflüsse.- E.2 Fenster der Benutzeroberfläche.