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Wissenschaftler/-innen suchen Antworten!


Früh übt sich, wer Wissenschaftlerin oder Wissenschaftler werden will! In bayerischen Gymnasien bietet dafür das wissenschaftspropädeutische Seminar (W-Seminar) die Möglichkeit, wissenschaftliches Arbeiten zu erlernen und anzuwenden. W-Seminararbeiten im MINT-Bereich können für den Dr. Hans Riegel-Fachpreis eingereicht werden: Im Rahmen dieses Preises werden durch kooperierende Universitäten besonders gute Arbeiten ausgezeichnet.

Im Folgenden werden zentrale Ergebnisse der Auswertung der am Department Informatik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg eingereichten Arbeiten präsentiert. Grundlage dieser Auswertung sind die 39 eingereichten Arbeiten aus den Jahren 2016 und 2017. Basierend auf der empirischen Analyse typischer Probleme werden Empfehlungen für die erfolgreiche Gestaltung einer W-Seminararbeit gegeben.

Klare Fragestellung

Wissenschaftliches Arbeiten ist durch ein systematisches Vorgehen gekennzeichnet: Zunächst wird meist eine Fragestellung oder These formuliert, die daraufhin mit der Methodik der jeweiligen Wissenschaft bearbeitet bzw. überprüft und dementsprechend akzeptiert, verworfen oder modifiziert wird. Wissenschaft ist daher stets erkenntnisorientiert: Es soll eine konkrete Frage beantwortet werden.

Dagegen fand sich in nur 10 % der untersuchten W-Seminararbeiten eine zentrale Fragestellung. Von den übrigen 90 % hatte lediglich die Hälfte eine klare Zielsetzung, die herausgestellt und in der Arbeit verfolgt wurde. Eine Fragestellung (bzw. zumindest eine Zielsetzung) motiviert die Arbeit, sorgt für eine sinnvolle Gliederung, hilft bei einer nachvollziehbaren Darstellung des Erkenntnisprozesses und bei der Begrenzung auf relevante und für die Beantwortung der Fragestellung wesentliche Informationen. Insgesamt kann eine sinnvolle Fragestellung dazu beitragen, die Qualität einer W-Seminararbeit deutlich zu steigern.

Quellcode und Diagramme

Beschränkung auf Dokumentation oder Bedienungsanleitung

In der Informatik ist die konkrete Implementierung in Hard- und Software zum Zwecke der Simulation oder experimentellen Auswertung, Evaluation oder zum Testen häufig Bestandteil wissenschaftlicher Arbeit. Hier schließt sich die Frage an, welchen Umfang und in welcher Form dies Teil der Ausarbeitung werden sollte. Zunächst einmal gilt: Eine wissenschaftliche Arbeit ist weder Dokumentation des Programmcodes noch Bedienungsanleitung. Gleichzeitig ist sie keine kleinschrittige Dokumentation des Entwicklungsprozesses (so ist z. B. die schrittweise Installation des Betriebssystems auf einem Raspberry Pi inklusive eingegebener Konsolenbefehle kein Bestandteil einer wissenschaftlichen Arbeit). Andererseits ist es durchaus wichtig, relevante Details des „Versuchsaufbaus“ (z. B. die verwendete Hard- und Software) zu diskutieren sowie prozessbezogene Details (z. B. warum so gemessen wurde) zu beschreiben, um Transparenz, Reliabilität sowie Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

In 64 % der analysierten Arbeiten machten Beschreibungen von Programmcodes oder Bedienungsanleitungen für die entwickelte Software jedoch einen Großteil der Arbeit aus. In W-Seminararbeiten sollte der Schwerpunkt jedoch auf der wissenschaftlichen Arbeit liegen. Solche Beschreibungen oder Bedienungsanleitungen können daher nur ein Beiprodukt darstellen.

Unnötiger Quellcode

Auch stellt sich die Frage, wie mit Quellcode umzugehen ist. Vereinzelte Codezeilen, etwa zur Erläuterung eines Beispiels, sind hier nicht gemeint; problematisch wird Quellcode jedoch, wenn lange Stücke eines Programmcodes im Fließtext auftauchen, da sie dort den Verlauf der Arbeit stören und in der Regel keinen Beitrag zum Nachvollziehen bzw. Verständnis leisten.

Etwa 40 % der untersuchten W-Seminararbeiten mit Implementierungsanteilen beinhalteten überflüssigen Quellcode im laufenden Text. Im Fließtext sollte Code jedoch nur aufgenommen werden, wenn er zur Verdeutlichung von zentralen Algorithmen oder Lösungen für zuvor aus theoretischer Perspektive thematisierte Problemstellen o. ä. dient. Ausführlicher Programmcode sollte sich hingegen idealerweise im Anhang der Arbeit finden, wo er bei Bedarf jederzeit nachgeschlagen werden kann.

Unnötige Diagramme

UML-Diagramme oder anderweitige Ergebnisse von Modellierungsarbeiten können einen Beitrag zum Verständnis bzw. der Nachvollziehbarkeit der Arbeit leisten. Das gelingt jedoch nur, wenn solche Darstellungen im Text aufgegriffen, erläutert, oder diskutiert werden.

In 23 % aller analysierten Arbeiten fanden sich jedoch UML– oder andere Diagramme, die entweder ganz für sich und ohne Erläuterungen,
d. h. als reine Illustration standen, oder aber keinen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit der Ausführungen leisteten.

Objektivität

Wissen unterscheidet sich von Glauben, Vermutung und Meinung. Aus diesem Grund sollten die Ergebnisse einer wissenschaftlichen Arbeit sich nicht auf die persönliche Meinung stützen: Die Argumentation muss objektiv, transparent und nachvollziehbar sein. In 23 % der untersuchten Arbeiten fanden sich persönliche Meinungen der Autoren, die dadurch die Gültigkeit der Aussagen minderten. Persönliche Meinungen sollten daher nur in einem klar von den Ergebnissen unterscheidbaren persönlichen Fazit o. Ä. vorkommen.

Fachliteratur

Mithilfe von Fachliteratur wird eine Arbeit im größeren Kontext verortet. Die Verwendung von passenden Quellen zeigt außerdem, dass sich mit dem Thema angemessen auseinandergesetzt wurde. Trotzdem verwendeten 49 % der untersuchten Arbeiten keine Fachliteratur, was dazu führte, dass solchen Arbeiten die Einbettung in einen theoretischen Kontext fehlte und wichtige Erkenntnisse aus dem Themenbereich der Arbeit keine Erwähnung fanden.

Welche Quellen sind also passend? Insbesondere Wikipedia oder Tutorials sind in der Regel nicht zitierfähig, während Bücher oder Artikel (die auch im Internet bei zuverlässigen Quellen gefunden werden können) oftmals einen besseren Überblick über ein Thema geben können. Hierbei sollte auf die Verwendung von zumindest einem repräsentativen Werk für das jeweilige Themengebiet geachtet werden.

Angabe von Quellen

In 15 % der untersuchten Arbeiten fanden sich fehlerhafte Zitationen. Diese Fehler reichten von falscher Angabe aufeinander folgender Quellenangaben über uneinheitlichen Stil bis hin zu Formatierungsfehlern. Obwohl es für Zitationen nicht das eine korrekte Format gibt, ist es am besten, sich auf ein bestimmtes Format festzulegen und dieses in der gesamten Arbeit konsistent zu verwenden (wie z. B. MLA, Cambridge oder APA). Immer im Hinterkopf sollte der Zweck von Quellenangaben bleiben: Durch diese soll der zugehörige Eintrag im Literaturverzeichnis leicht identifizier- und auffindbar sein.

Checkliste:

Beinhaltet die Arbeit eine klare Fragestellung? Falls nicht: Ist zumindest eine Zielsetzung erkennbar und klar formuliert?

Verfolgt die Arbeit die Klärung dieser Fragestellung bzw. Zielsetzung und ist das methodische Vorgehen hierfür beschrieben worden?

Stellt die Dokumentation eines entwickelten Hard-/Softwaresystems bzw. eine Bedienungsanleitung höchstens ein Nebenprodukt der Arbeit dar und nimmt einen entsprechend geringen Anteil ein?

Wird Quellcode (außer im Anhang) lediglich angemessen, d. h. beispielsweise zur Verdeutlichung von zentralen Algorithmen eingesetzt?

Haben alle in der Arbeit (außer im Anhang) dargestellten Diagramme einen klaren Zweck bezüglich der Nachvollziehbarkeit der Ausführungen?

Ist die Arbeit durchgängig nachvollziehbar und objektiv und kommt zur Begründung der zentralen Aussagen ohne unbelegte persönliche Meinung der Autorin oder des Autors aus?

Stützt sich die Arbeit auf ein angemessenen Maß an Fachliteratur?

Werden alle Quellen konsistent und ausreichend ausführlich zitiert?