haku: @instructor Janhunen, Tomi / yhteensä: 12
viite: 7 / 12
| Tekijä: | Nevalainen, Ari Juhani |
| Työn nimi: | Opintopolkuihin perustuva lukujärjestysanalyysi |
| University timetable analysis using study paths | |
| Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
| Julkaisuvuosi: | 2010 |
| Sivut: | 78 Kieli: fin |
| Koulu/Laitos/Osasto: | Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta |
| Oppiaine: | Tietojenkäsittelyteoria (T-119) |
| Valvoja: | Niemelä, Ilkka |
| Ohjaaja: | Janhunen, Tomi |
| OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
| Sijainti: | P1 Ark Aalto | Arkisto |
| Avainsanat: | university timetable analysis study path lukujärjestysanalyysi opintopolku |
| Tiivistelmä (fin): | Lukujärjestysanalyysin tarkoitus on kertoa lukujärjestyksen suunnittelijalle, onko lukujärjestyksen mukainen opiskelu mahdollista. Lukujärjestys koostuu joukosta eri kursseihin kuuluvia luentoja ja harjoituksia. Nämä kurssien tapahtumat muodostavat opintopolkuja. Opintopolkuja on yleensä useita, koska kursseilla on paljon vaihtoehtoisia tapahtumia. Tässä työssä määritellään opintopoluille hyvyysluku ja lukujärjestykselle kapasiteetti. Hyvyysluku kertoo kuinka suureen osaan opintopolun tapahtumista on mahdollista osallistua. Osallistumisen voi estää tapahtumien samanaikaisuus. Lukujärjestyksen kapasiteetti kertoo kuinka monta opiskelijaa voi opiskella lukujärjestyksen mukaisesti. Lukujärjestykset voidaan jaotella yksi- ja moniosaisiin. Yksiosaisessa lukujärjestyksessä kaikki oppilaat osallistuvat samoille kursseille. Moniosaisessa lukujärjestyksessä on mahdollista valita vain osa kursseista. Lukujärjestykset jaetaan myös yksinkertaisiin ja yleisiin. Yksinkertaisella lukujärjestyksellä on yksiselitteinen kapasiteetti. Yleisessä lukujärjestyksessä kapasiteetti riippuu opiskelijoiden tekemistä valinnoista. Hyvyysluku ja kapasiteetti lasketaan tässä diplomityössä kahdella tavalla. Satunnaismenetelmällä pyritään mallintamaan opiskelijoiden tapaa valita tapahtumat. Rajoiteohjelmointiin perustuvassa menetelmässä tutkitaan, onko haluttu kapasiteetti mahdollista saavuttaa. Kapasiteetti lasketaan käyttämällä ainoastaan opintopolkuja, joilla on paras mahdollinen hyvyysluku. Lukujärjestykseen kuuluville kursseille lasketaan myös erityinen resurssihyvyysluku. Resurssihyvyysluku kertoo voidaanko kurssin käyttämiä aikaresursseja vähentää. Tässä työssä analysoidaan tietotekniikan opiskelijoiden vuoden 2009 ensimmäisen ja toisen vuoden syyslukukauden ohjeellisia lukujärjestyksiä. Lukujärjestykset eivät mahdollista kaikkien opiskelijoiden osallistumista tarkoitettuihin tapahtumiin. Ensimmäisenä vuonna aloittavista oppilaista vain yksi kolmasosa voi opiskella lukujärjestyksen mukaan. Toisena vuonna kukaan ei voi osallistua kaikkiin tapahtumiin. Lukujärjestyksiä voidaan kuitenkin parantaa etsimällä tapahtumapareja, joiden järjestämisaika ja paikka vaihdetaan keskenään. Vaihdoilla vaihtoehtoisia tapahtumia siirretään järjestettäväksi samaan aikaan ja tapahtumia, joihin kaikkien tulee osallistua, järjestettäväksi eri aikoina. |
| Tiivistelmä (eng): | Purpose of the university timetable analysis is to give information to a planner of timetables. Timetables are formed by using a group of lectures and rehearsals of different courses. These events forms study paths. One timetable includes several study paths because some events have alternatives. Analyse gives an attendance ratio to study paths and a capacity to timetables. An attendance ratio tells if it is not possible to take part every event in a study path. If two events are arranged at the same time you can not attend both. A capacity of a timetable tells how many students can choose study paths from the timetable. Timetables can have only one part or multiple parts. If a timetable has only one part every student has to choose same courses. With multiple parts student can make choices. Timetables are also simple or general. Simple timetables have a unique capacity. A capacity of general timetables is depended on choices that students make. An attendance ratio and a capacity are calculated with two different ways. First we use the random method and try to model student's way to choose courses. Second method is based on the constraint programming and tells if wanted capacity is possible. A capacity is calculated using only study paths with the best attendance ratio. Also an especial time recourses usage ratio is calculated to all courses in timetables. The Recourses usage ratio tells if it is possible to reduce time-recourses that timetables use. An analysis of computer science student's normative timetables for the first and the second year shows that there is room for improvement. Timetables do not make it possible for every student to attend to every event they are supposed to attend. On the first year only third of all students can study according to timetables. On the second year nobody can do that. By rearranging events times and plaices inside timetables we can improve study paths attendance ratios and increase timetables capacities. |
| ED: | 2010-07-09 |
INSSI tietueen numero: 39890
+ lisää koriin
INSSI