Entwurf und Implementierung eines Moduls für die Assoziationsanalyse mittels Apriori-Algorithmus in der Lernplattform eTutor++

Die Assoziationsanalyse stellt ein weit verbreitetes Verfahren zur Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen Elementen in großen Datensätzen dar. Sie wird in verschiedenen Bereichen angewendet, etwa im Einzelhandel, in der Gesundheitsbranche und in sozialen Netzwerken. Ziel ist es, Muster und Korrelationen zu identifizieren, die entscheidungstragende Personen unterstützen können. In diesem Kontext stellt der Apriori-Algorithmus ein grundlegendes Verfahren dar, das häufig zur Entdeckung von Assoziationsregeln in transaktionalen Datensätzen zum Einsatz kommt. In der heutigen Bildungslandschaft gewinnen adaptive E-Learning-Systeme an Bedeutung, da sie dazu beitragen, komplexe Inhalte durch die Anpassung an individuelle Lernbedürfnisse zu vermitteln. Das Institut für Wirtschaftsinformatik – Data ? Knowledge Engineering an der Johannes Kepler Universität betreibt ein adaptives E-Learning-System namens eTutor++, das zur Unterstützung der Unterrichts- und Lerntätigkeiten von Tutorien abhaltenden Personen bzw. Studierenden genutzt wird. Zielsetzung dieser Masterarbeit ist die Entwicklung und Implementierung einer Applikation zur Erweiterung des eTutor++-Systems um den Apriori-Algorithmus sowie zur Ableitung von Assoziationsregeln aus dessen Ergebnissen. Die Applikation ermöglicht die Generierung synthetischer Daten für transaktionale Datensätze als Grundlage für den Apriori-Algorithmus. Die Angabe von Gestaltungsparametern erlaubt eine Anpassung der Art und der Form des Data-Sets an die spezifischen Anforderungen einer Lernsituation. Die Erweiterung des eTutor++-Systems bietet Tutorien abhaltenden Personen die Möglichkeit, Übungsaufgaben mit entsprechendem fachlichem Inhalt für ihre Kurse nach eigenem Ermessen zu definieren. Vorkonfigurierbare Schwierigkeitsgrade stellen eine Arbeitshilfe dar. Studierende können die Applikation zum Lösen von Übungsaufgaben benutzen und erhalten zudem eine Option, individuell erstellbare Trainingsaufgaben zum Themenbereich zu generieren. Für die Aufgaben wird automatisiert eine Auswertung durchgeführt, die eine skalierbare Punktebewertung sowie Hinweise zur Aufgabenlösung umfasst. Die Menge der in den Hinweisen enthaltenen Informationen ist anpassbar und orientiert sich bei Übungsaufgaben an deren Schwierigkeitsgrad.

Association analysis is a widely used method for discovering interesting relationships between elements in large data sets. It is applied to domains such as retail and health, as well as social networks, to identify patterns and correlations that can support decision makers. The Apriori algorithm is a fundamental method that is often used to discover association rules in transactional datasets. In today’s educational landscape, adaptive e-learning systems are beneficial because they present complex content by adapting it to individual learning needs. The Institute of Business Informatics – Data ? Knowledge Engineering at the Johannes Kepler University operates an adaptive e-learning system called eTutor++, which supports the teaching and learning activities of tutors and students. This master’s thesis aims to develop and implement an application to extend the eTutor++ system for the Apriori algorithm and derive association rules from its results. The application generates synthetic data for transactional data sets as a basis for the Apriori algorithm. By specifying design parameters, it is possible to adapt the type and form of the data set to a learning situation’s specific requirements. The extension of the eTutor++ system allows tutors to define exercises for courses with corresponding subject-specific content at their discretion. Pre-configurable levels of difficulty provide a working aid. Additionally, students can use the application to solve exercises and generate customisable training tasks on the subject area if required. The extension also performs an automated evaluation for the tasks, which includes a scalable point evaluation and hints for the solution. The amount of information contained in the hints is customisable and, in the case of exercises, it is based on the difficult level.