In der Praxis findet die grafische Modellierung (z.B. mit ER-Diagrammen, UML, BPMN, EPK oder Petri-Netzen) ihren Einsatz beispielsweise beim Datenbankentwurf oder bei der Geschäftsprozessmodellierung. Daher ist sie curricularer Bestandteil zahlreicher informatiknaher Studiengänge und (Hochschul-)Lehrende sind stetig gefordert, Lehr- bzw. Lernmaterial für das Unterrichten der Modellierung zu entwerfen.
Die Initiative wurde im Rahmen des 2. Workshops zur Modellierung in der Hochschullehre (MoHoL) auf der Tagung „Modellierung 2020“ ins Leben gerufen. In Anlehnung an die sogenannten „nifty assignments“ der Special Interest Group on Computer Science Education (SIGCSE) wird besonders reizvolles Lehr- und Lernmaterial oder spezielle Aufgabenformate für das Fachgebiet der Modellierung gesucht, das sich von der Masse abhebt („nifty“ bedeutet übersetzt etwa: hübsch, geschickt, raffiniert oder elegant). Mit der Veröffentlichung der Beiträge auf dieser Homepage wollen wir diese der Allgemeinheit zugänglich machen und Lehrende gegebenenfalls dazu inspirieren, den ein oder anderen vorgestellten Ansatz zu übernehmen oder weiterzuentwickeln. Neben expliziten Beiträgen zur Initiative werden auf dieser Webseite auch frei verfügbare Fundstücke aus dem Internet aufgelistet.
2020: Bahar Kutun und Werner Schmidt: Brettspiel BPMN-Rad [Papier]
2020: Meike Ullrich, Salome E. Franzen und Andreas Oberweis: Prozesserhebung als Comic-Interview [Papier] [Material]
2022: Rainer Endl und Michael Ziegler: Fallstudie zur Geschäftsprozessmodellierung anhand der Versicherungs AG [Beitrag]
LernOS Lernpfad zur Prozessmodellierung (Betriebssystem für lebenslanges Lernen) [Link]
KEA-Mod-Plattform - Kompetenzorientiertes E-Assessment für die grafische Modellierung [Link]
Wir nehmen gerne weitere spannende Beiträge oder Fundstücke in die Sammlung auf. Für Fundstücke benötigen wir einen Link, für Beiträge eine Kurzbeschreibung aus der Erläuterungen, der bisherige Einsatzkontext und Erfahrungen hervorgehen. Dabei sind die Autorenhinweise der LNI Reihe zu befolgen und die Word- oder LaTeX-Vorlage zu verwenden. Ebenso veröffentlichen wir das Material für die Modellierungsaufgabe (PDF-Format). Senden Sie bitte Ihre Unterlagen per E-Mail an Meike Ullrich. Wir werden uns dann mit Ihrem Beitrag auseinandersetzen und uns bei Ihnen melden.
Meike Ullrich, Karlsruher Institut für Technologie
Michael Striewe, Universität Duisburg-Essen
Jana-Rebecca Rehse, Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz