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Diese Arbeit zeigt, dass die optimale Verteilung von Individuen in Gruppen unter Beachtung ihrer Zeitpräferenzen ein NP-schweres Problem ist. Daher liegt es Nahe, dass für große Teilnehmerzahlen eine optimale Lösung nicht in praxistauglicher Zeit berechnet werden kann. Hier kann eine geeignete Heuristik Abhilfe schaffen.
Da dieses Problem in Universitäten für Studierende bei der Zuteilung der Übungsgruppen für Hunderte von Teilnehmern jedes Semester aufs Neue gelöst werden muss, macht es Sinn, dabei eine rechnergestützte Lösung einzusetzen.
In dieser Arbeit werden die gängigsten in Deutschland und insbesondere an der Goethe-Universität Frankfurt am Main verwendeten Gruppeneinteilungssysteme untersucht. Alle aktuell eingesetzten Lösungen weisen offensichtliche Mängel auf. In dieser Arbeit wird analysiert, weshalb es dazu kommt und gezeigt, wie diese Mängel vermieden werden können. Außerdem werden Kriterien entwickelt und diskutiert, die ein gutes Gruppeneinteilungssystem erfüllen sollte.
Es wird beschrieben, inwiefern eine gute mit einer Heuristik schnell berechenbare approximative Lösung des Gruppeneinteilungsproblems besser als eine perfekte Lösung sein könnte. Mehrere Heuristiken werden verglichen und eine für dieses Problem gut passende wird entwickelt und implementiert. Mithilfe der Beispielimplementierung und anhand anonymisierter Anmeldedaten für die Veranstaltungen aus vergangenen Jahren wird gezeigt, welche Ergebnisse bei dem Wechsel zu einem solchen System erreicht werden können.
Weiterhin wird analysiert, wie ein solches Gruppeneinteilungssystem an die anderen an Universitäten eingesetzten digitalen Systeme angekoppelt werden kann. Das ist notwendig, um zu vermeiden, dass die redundanten Studierendendaten doppelt gepflegt werden müssen. Somit werden Konsistenz und Korrektheit der Daten bei dem Einsatz eines neuen Systems gefördert.
Abschließend wird ein Ausblick in die Zukunft der Gruppeneinteilungssysteme gegeben und beschrieben, welche Aspekte in diesem Bereich weiterhin wichtig sein könnten.