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Algorithms and data structures constitute the theoretical foundations of computer science and are an integral part of any classical computer science curriculum. Due to their high level of abstraction, the understanding of algorithms is of crucial concern to the vast majority of novice students. To facilitate the understanding and teaching of algorithms, a new research field termed "algorithm visualisation" evolved in the early 1980's. This field is concerned with innovating techniques and concepts for the development of effective algorithm visualisations for teaching, study, and research purposes. Due to the large number of requirements that high-quality algorithm visualisations need to meet, developing and deploying effective algorithm visualisations from scratch is often deemed to be an arduous, time-consuming task, which necessitates high-level skills in didactics, design, programming and evaluation. A substantial part of this thesis is devoted to the problems and solutions related to the automation of three-dimensional visual simulation of algorithms. The scientific contribution of the research presented in this work lies in addressing three concerns: - Identifying and investigating the issues related to the full automation of visual simulations. - Developing an automation-based approach to minimising the effort required for creating effective visual simulations. - Designing and implementing a rich environment for the visualisation of arbitrary algorithms and data structures in 3D. The presented research in this thesis is of considerable interest to (1) researchers anxious to facilitate the development process of algorithm visualisations, (2) educators concerned with adopting algorithm visualisations as a teaching aid and (3) students interested in developing their own algorithm animations.
Die Erwartungen von Studieninteressierten weichen häufig beträchtlich von den tatsächlichen Studieninhalten und Anforderungen ab. Ein Grund dafür ist, dass viele sich nicht genügend Klarheit verschaffen, welche eigenen Stärken und Schwächen für den Erfolg in Studium und Beruf »tatsächlich« relevant sind. So könnte zum Beispiel ein Abiturient mit guten Noten in Mathematik und Physik und mäßigen Zensuren in Deutsch und Englisch noch schlussfolgern, dass ihm »das Naturwissenschaftliche mehr liegt«. Ob das naturwissenschaftliche Verständnis für ein erfolgreiches Studium der Informatik jedoch gut genug ausgeprägt ist, lässt sich nicht so leicht erschließen. Noch schwieriger ist es für Studieninteressierte einzuschätzen, wie ihre »Soft Skills« ausgeprägt sind – also die Persönlichkeitsmerkmale, die in der Schule nicht systematisch beurteilt werden, jedoch hochgradig aussagekräftig für langfristigen Erfolg in Studium und Beruf sind. Ein Wechsel des Studienfaches zu Beginn des Studiums führt häufig zu einer Verlängerung der Studiendauer. Auch wenn eine derartige »Orientierungsphase« oftmals als normal und wichtig eingeschätzt wird, zeigt die praktische Erfahrung, dass Studierende mit kurzer Studiendauer jenen, die länger studiert haben, bei der Stellenvergabe tendenziell vorgezogen werden. Eine längere Studiendauer wird von Arbeitgebern häufig als Zeichen mangelnder Zielstrebigkeit oder fehlender Berufsmotivation interpretiert und kann sich so Chancen mindernd für Berufseinsteiger auswirken. Ebenso ist es im Interesse der Universitäten, die Zahl der Studienfachwechsel und -abbrüche so gering wie möglich zu halten – nicht zuletzt aus wirtschaftlichen Gründen. Deshalb bietet die Universität Frankfurt Studieninteressierten – zunächst in den Fächern Informatik und Psychologie – mit dem Self-Assessment konkrete Entscheidungshilfen an. Der verfolgte Ansatz zielt darauf ab, Abiturientinnen und Abiturienten möglichst frühzeitig und mit vertretbarem Aufwand die Möglichkeit zu bieten, selbst zu überprüfen, inwieweit ihre Erwartungen an einen Studiengang mit den tatsächlichen Inhalten und Anforderungen übereinstimmen. Das Konzept zur Erstellung eines Self-Assessments, das hier beispielhaft für den Studiengang Informatik vorgestellt wird, entstand nicht umsonst in enger Kooperation mit dem Institut für Psychologie (Prof. Dr. Helfried Moosbrugger, Dr. Siegbert Reiß, Ewa Jonkisz). Denn neben der fachlichen Qualifikation entscheiden über den Studienerfolg auch persönliche Eigenschaften wie Leistungsbereitschaft und Hartnäckigkeit. Die Auswertung des anonym durchgeführten Self-Assessments deckt außerdem Wissenslücken bei den Studieninteressierten auf, so dass eine gezielte Vorbereitung auf das Studium möglich wird. Zum Beispiel bietet der Fachbereich Mathematik und Informatik gezielte Vorbereitungskurse für Studienanfänger an, und zwar in Programmierung und Mathematik. Auch werden in den Semesterferien Repetitorien und Vorbereitungskurse angeboten – alles aus Studienbeiträgen finanziert. Auf diese Weise kann es zu einem homogeneren Kenntnisstand speziell bei den Studierenden im ersten Semester kommen. Ziel ist es, dadurch auch den »Erstsemesterschock « zu mildern. Das Online-Beratungsangebot trägt damit zu einer direkten Verbesserung der Lern- und Lehrsituation bei.