SALAMI: Implementierungsphase ist zu Ende

Seit meinem letzten Beitrag hier ist einiges passiert:
Viele der geforderter Features sind implementiert worden. Das Meiste und Wichtigste funktioniert soweit.
Bei manchen Punkten gab/gibt es unerwartete Probleme mit dem Zusammenspiel von AJAX, POST und GET, aber ich glaube das bekomme ich noch in den Griff.

Vor ein paar Wochen habe ich mir den Masterarbeitvortrag  über den Twapperlyzer angehört und gute Ideen und Quellen sammeln können.
Leider kann vieles aus Zeitmangel nicht mehr in meine BA „SALAMI“  einfließen, denn laut Zeitplan ist die Implementierungsphase bereits beendet und es muss noch einige geschrieben werden für die Arbeit selber.

Im Gegensatz zur längeren Implementierung wird die Evaluation viel kleiner als geplant durchgeführt werden müssen.
Dies resultiert aus mangelnder Aktivität im Social Media Monitoring Seminar an der Uni Augsburg – schade :-(

In den nächsten fünf Wochen heißt es nun Recherchieren, Schreiben, Schreiben und Schreiben.

Auf Los gehts los.

Schon mal ein frohes Fest allen Mitlesern! :) 

Artefakte überall

Überall Artefakte, ich sehe überall Artefakte.
Was sind Artefakte? Nun ja, in meinem BA-Projekt SALAMI werden die gesammelten Tweets, Blogposts und Delicious-Bookmarks gemeinsam Artefakte genannt.
In den letzten Tagen und Wochen hat sich einiges im Bezug auf den Social Learning Analytics Monitor getan.
So steht die komplette Benutzer-, Gruppen- und Affiliationverwaltung, Benutzer können anderen Stichworte (Tags) zuordnen und selber eben solche Tags zugeordnet bekommen.

Stimmungsgraphen

Zusätzlich kann jeder Benutzer für jede Gruppe, in der er mitwirkt, pro Kalenderwoche eine grobe Stimmung über einen Lickert abgeben. Hat er dies für die laufende Woche noch nicht gemacht, so wird er dazu auf der Gruppenseite aufgefordert. Diese Stimmungen werden dann in verschiedenen farbigen Graphen (siehe Bild rechts ) für jede Gruppe und jeden Benutzer dargestellt.
Diese Graphen  werden dynamisch mit der Google Chart API erstellt (sehr schöne und einfache API!).

SALAMI: Es nimmt Form an

So langsam nimmt das Projekt SALAMI Form an.
Ich habe die letzten zwei Wochen an der Benutzer- und Gruppenverwaltung bearbeitet.
Es besteht die Möglichkeit Benutzer zu registrieren, zu bearbeiten und zu löschen.
Benutzer können Gruppen erstellen, beitreten (gegebenenfalls mit Freischaltung) und verlassen.
Als Gruppen oder Systemadmin kann man Benutzer in Gruppen freischalten, zum Admin befördern, zum User degradieren und natürlich ebenfalls aus der Gruppe kicken.
Nach dem ersten Login erhält man das Formular in dem man seine Daten vervollständigen muss.
Sofern man bei Twitter seine Daten recht vollständig eingetragen hat, fehlen dann in diesem Formular nur noch der Arbeitgeber und die Emailadresse zur Registrierung. Nach dem Bestätigen dieses Formulars wird dann eine Email mit Aktivierungslink zur Bestätigung der Emailadresse vesendet.
Nach der Aktivierung des eigenen Accounts kann man sich dann einloggen und loslegen.

SALAMI – Erste Schritte

SALAMI – Erste Schritte

Ich möchte hier kurz über meine bisherigen Schritte im Projekt SALAMI berichten (diesmal ohne Wurstfotos!):

Zuerst einmal ging es darum die Voraussetzungen für die Entwicklungsarbeit zu schaffen. Dazu musste einiges aufgesetzt, installiert und eingerichtet werden:

Bachelorarbeit: SALAMI

SALAMI? Klingt lecker! – ist sie auch.
Hat in diesem Fall aber nichts mit dem Wurstprodukt zu tun sondern steht für  SociAl Learning Analytics MonItor– Entwurf und Entwicklung einer webbasierten Software zum Social Media Monitoring in Lehrveranstaltungen.

Dieses ist der vollständige Titel meiner Bachelorarbeit in der Arbeitsgruppe DDI.
Aber zuerst kurz was zu mir: Mein Name ist Marco Heiming, ich bin Informatikstudent hier in Paderborn und möchte demnächst meinen Bachelor vollenden.

Nun zu meiner Arbeit: Dazu zitiere ich kurz die Problembeschreibung aus der Zielvereinbarung in Auszügen:

Lehrende bedienen sich derzeit vielfältiger Methoden die Nutzung
von Social Media Tools in ihren Lehrveranstaltungen für Lehrzwecke
zu beobachten und auszuwerten. Es existiert bisher kein integriertes
Werkzeug zum Social Media Monitoring im Kontext von Learning Net-
works. Aus diesem Grund fällt die Bewertung und das zielgerichtete
Monitoring der Aktivitäten der Studierenden schwer. Dies liegt insbe-
sondere an der fehlenden Gruppen-Awareness und der teilweise sehr
umfangreichen Anzahl an generierten Artefakten.
Der Name des zu entwickelnden Tools setzt sich zusammen aus
Social, Learning, Analytics und Monitor. Ich werde die Begriffe und
deren Zusammenhänge hier kurz erläutern: Die beiden Teile „Social“
und „Monitor“ des Titels vereint ergeben „Social (Media) Monitoring“.
Dieses bezeichnet die systematische Beobachtung und Analyse von
Social Media Beiträgen und Diskussionen in Weblogs, Microblogs und
Social Communities wie Facebook und Twitter.
Das Monitoring dient dem Zweck einen schnellen Überblick der
überwachenden Themen und einen Einblick in die Meinungen dazu zu
erhalten. Zusätzlich spielt ein weiterer Begriff in diesem Kontext eine
wichtige Rolle: „Learning Analytics“. Dies bezeichnet die Messung,
Sammlung und Analyse von Daten über die Lernenden und deren Zu-
sammenhängen zum Zweck des Verständnisses und der Optimierung
der Lernumgebung. Monitoring Tools in Lehrveranstaltungen dienen
dazu die Aufmerksamkeit und das Bewusstsein (im Englischen genannt
„Awareness“) der Lernenden in eben diesen Lehrveranstaltungen zu
festigen und zu erweitern.

Im Großen und Ganzen geht es also darum eine Plattform in PHP mit dem Framework Yii zu erstellen, welche Lernenden und Lehrenden eine zentrale Anlaufstelle für Social Media Aktivitäten im Bezug auf die Lernveranstaltungen bietet. Die Aktivitäten der Benutzer auf Twitter und Facebook werden automatisch mittels der jeweiligen API in das Werkzeug importiert und ausgewertet. Selbstverständlich werden nicht alle Aktivitäten vom Script eingelesen sondern nur Artefakte, die entpsrechend auszuwertende Hashtags beinhalten.
Konversationen und Treffen ausserhalb diese beiden Netzwerke können vom Benutzer manuell über das Social Interaction Protocol eingegeben werden.
Dort können die Teilnehmer der Aktivität, der Initiator, das Medium, das Thema, sowie Dauer und die generelle Stimmung ausgewählt werden.
Die Daten dieser Eingabemaske werden ebenfalls in der Datenbank gespeichert und entsprechend ausgewertet.

Soviel erstmal zur großen Planung der Bachelorarbeit. Weiteres folgt in Kürze :)