Die AKQUINET ist mit vielen Büros ausgestattet. So kann es vorkommen, dass nach Feierabend geöffnete Fenster übersehen und nicht mehr geschlossen werden. Das Problem dabei ist, dass bereits ein einfacher Windzug ausreicht, die Alarmanlage auszulösen. Es kostet viel Zeit und Nerven, die Situation zu bewerten und zu klären.
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Eye-Tracking als Evaluationsmethode ist effektiv und führt schnell zum Ziel. Der wohl entscheidendste Arbeitsschritt, neben der Aufzeichnung der Blickbewegungen, ist die Auswertung.
Für die Auswertung ist es wichtig, dass die Aufnahmen eine gute Qualität hinsichtlich der Blickbewegung der Testperson aufweisen. Die Qualität kann mittels eines Nachtests während der Aufnahme überprüft werden. Die Testperson kann dieses Ergebnis unbewusst beeinflussen, indem sie sich beispielsweise zu stark vor- und rückwärts bewegt und somit den anfangs eingestellten Abstand zwischen Kamera und Stimulus signifikant verändert. Solche Beeinflussungen können mittels des Analyseprogramms im Nachhinein korrigiert werden. Verschiedene Visualisierungstechniken passend für das Einsatzziel des Eye-Tracking-Tests stellen die Blickbewegungen der Probanden dar. Dadurch können nicht nur Anwendungen , sondern auch andere physische Oberflächen wie Arbeitsplätze analysiert und optimiert werden.
Eine Evaluation durch Eye-Tracking gibt dem Auftraggeber viele Aufschlüsse über Positionierung, Wahrnehmung und Verständnis der Elemente durch die Nutzer. Hier geben wir einen Einblick in die Ergebnisse und Verbesserungen nach der Evaluation eines Kundenportals.
Es gibt Tage, an denen möchte man seine Test-Suite umarmen (besonders in längeren Projeken oder bei Refactorings). Schlicht deshalb, weil man ohne Angst nach vorne arbeiten kann. Sebastian Rothbucher von akquinet beleuchtet im CouchDB-Blog einen Aspekt des Testens: Integrationstests für geclusterte Anwendungen.
Hier der vollständige Artikel (englisch) im CouchDB-Blog…
Nachdem Restriktionen, Bewertungsfunktion und Lösungsverfahren implementiert und konfiguriert sind (siehe Teil 4), kann letztendlich die Optimierung des Stundenplans ausgeführt werden. Dieser letzte Beitrag der Blogreihe stellt den Optimierungsvorgang sowie die dabei erzielten Ergebnisse vor.
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Die vorigen Teile dieser Serie haben beschrieben, wie das Optimierungsproblem modelliert und das Modell mit Hilfe von OptaPlanner umgesetzt wird. Dieser Teil beschäftigt sich mit dem eigentlichen Lösungsverfahren des Problems.
Der Solver übernimmt die Optimierung des Problems und durchläuft dabei mindestens zwei Phasen. In der ersten Phase wird eine Ausgangslösung erstellt. Diese wird in der oder den darauf folgenden Phase(n) inkrementell optimiert. Für beide Phasen stellt OptaPlanner unterschiedliche Heuristiken zur Verfügung, die je nach Art des Optimierungsproblems auszuwählen sind. OptaPlanner bietet zudem eine Benchmarkingfunktionalität, welche die Evaluation verschiedener Heuristiken durch automatische Läufe und Gegenüberstellung verschiedener Konfigurationen des Solvers mit grafischen Reports zu Performance und Skalierbarkeit unterstützt.
Eine Zuordnung von verfügbaren Schulstunden zu Unterrichtsstunden ist mit dem Datenmodell aus Teil 2 dieser Serie nun prinzipiell möglich. Für eine sinnvolle Optimierung mit Hilfe von (Meta-) Heuristiken fehlen jedoch die Restriktionen des Zuordnungsproblems sowie eine Möglichkeit zur Bewertung verschiedener Lösungen. Umgesetzt werden können diese innerhalb von Optaplanner mit Hilfe der Regelengine Drools Expert oder Java Prozeduren. Der Einsatz einer Regelengine bringt zum einen bewährte Techniken zur Erkennung von Mustern out of the box (z.B. die Verteilung der Berechnungen auf mehrere Kerne). Zum anderen lassen sich die Restriktionen in Form von Drools Regeln leichter sukzessive und granular an veränderte Modelleigenschaften anpassen.
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Nachdem der erste Teil dieser Blogserie das fachliche Problem beschreibt, folgt hier der erste Teil der Modellierung.
In unserem Beispiel muss der Stundenplan nicht komplett neu erstellt werden. Wir können von einem bereits erstellten Stundenplan ausgehen und diesen optimieren. Zur Erstellung der Stundenpläne wird am ONG das weit verbreitete Stundenplanprogramm Untis genutzt. Der damit von der Schulleitung erstellte Stundenplan wird den Schülern und Lehrern u.a. über einen HTML-Export zur Verfügung gestellt. Zur Weiterverarbeitung in externen Programmen stellt das Modul Infostundenplan einen sogenannten Datenbank-Export zur Verfügung.
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Aufgrund von Baumaßnahmen muss der Unterricht an einer Berliner Schule auf zwei Standorte aufgeteilt werden. Die Wechsel zwischen den Standorten führen zu einer zusätzlichen Belastung des Lehrkörpers. Die Software, die für die Erstellung der Stundenpläne eingesetzt wird, kann diese Wechsel leider nicht minimieren. Als wir das hörten, kamen wir schnell auf die Idee, die Java Planning Engine OptaPlanner darauf anzusetzen.
In dieser Blogserie berichten wir davon, welche Schritte notwendig waren, um das Problem mit OptaPlanner angehen zu können und wie wir somit letztendlich eine Verbesserung um 70% erreichen konnten.
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