Data-driven Solutions for the Smart City Hamburg
- Veranstaltungstyp: Seminare
- Einrichtung: Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
- Förderzeitraum: 01.04.2022 bis 31.03.2023
- Kurztitel: D²S²C
Auszug aus dem Förder-Antrag: "Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung aller Lebensbereiche sind die Anforderungen an Bürgerinnen und Bürger, sich selbstständig in einer sich schnell verändernden und von Informationen durchdrungenen Welt zurechtzufinden, gestiegen."
Das Projekt Smart City Hamburg

Im Projekt "Data-driven Solutions for the Smart City Hamburg (D²S²C)" werden real existierende Herausforderungen aus dem Bereich Smart City von Studierenden im Rahmen der Lehrveranstaltung analysiert und prototypische Lösungen entwickelt. Hierfür wird mit der HOCHBAHN, dem HSV/Future Dock und dem Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung zusammengearbeitet und so ein Transfer zwischen Theorie und Praxis ermöglicht.
Das Konzept “Smart City” beschreibt in vielschichtiger Hinsicht den Aufbau und die Vernetzung unzähliger Stakeholder in einer intelligenten und innovativen Stadt, in der ein gemeinschaftliches Miteinander mit hoher Lebensqualität und nachhaltigem Ressourcenverbrauch angestrebt wird. In der Lehrveranstaltung wurde mit unterschiedlichen Methoden aus den Bereichen Requirement Engineering, Projektmanagement, Business Intelligence, Prozessmanagement, Data Science und künstliche Intelligenz gearbeitet. Diese wurden von den Studierenden eingesetzt, um in Kooperation mit den Organisationen und Unternehmen praktikable Lösungen zu entwickeln. Dies beinhaltete die Analyse und Visualisierung von Daten und Prozessen, um Informationen und Wissen zu generieren. Zudem kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz auch Vorhersagen und damit Automatisierungen ermöglichen, sodass Arbeitsschritte ggf. entfallen oder operative Optimierungen möglich werden.
Lehrperspektiven
Wie ist die Veranstaltung gelaufen? Wie war sie didaktisch aufgebaut, welches Feedback gab es seitens der Studierenden? Und welchen Tipp möchten Sie anderen Lehrenden auf den Weg geben, wenn diese ein ähnliches Lehrprojekt planen? Diese und weitere Fragen beantworten Jan Krause und Marten Borchers im Interview:
Rückblick und Ergebnisse

Im Projekt wurde erfolgreich eine hybride und innovative Lern- und Lehrumgebung entwickelt und anschließend im Rahmen von zwei Semestern mit zwei unterschiedlichen Gruppen von 17 und 12 Studierenden aus über zehn Studiengängen erprobt und weiterentwickelt. Das Konzept setzte dabei auf innovative Technologien, die insbesondere zu Beginn bzw. in den ersten 3 Wochen eingeführt und vertieft wurden. Diese betreffen Methoden des agilen Projektmanagements nach Scrum, die iterative Softwareentwicklung, Data Science und des Machine Learning sowie Aspekte der Gruppenorganisation und unterstützende Tools. Im Anschluss danach begann die intensive Gruppen- und Entwicklungsphase. Zu Beginn dieser wurden die realen Use Cases der Partnerunternehmen und -organisationen diskutiert und konkretisiert, um ein tiefes Verständnis der Domäne und die Probleme und Herausforderungen zu durchdringen und den Lösungsbedarf zu spezifizieren. Diesem wurde in Form von Prototypen nachgegangen, die von den Studierenden in Gruppen und unter Nutzung bereitgestellter als auch öffentlich zugänglicher Daten entwickelt und regelmäßig evaluiert wurden.
Das Projekt hat die Data Literacy Education in Bezug auf unterschiedliche Arbeitsweisen gefördert und ergänzt das Angebot der MIN-Fakultät durch ein praxisnahes Format, das Studierende zur Entwicklung von innovativen Lösungen motiviert. Darüber hinaus fand eine gewinnbringende Vernetzung mit externen Partnern statt. Damit unterscheidet sich das Format von vorhandenen und theoretisch geprägten Angeboten, auf die es direkt aufbaut und dessen Inhalte durch Anwendung vertieft werden. Neben der Förderung von Data Literacy, Problem-based Learning, nutzerzentrierte Entwicklung, kritischem Denken, Gruppenarbeit und der agilen Entwicklung von Lösungen wurden auch analytische Fähigkeiten sowie Aspekte der inter- und transdisziplinären Zusammenarbeit gefördert.
Die Auswertungen der Umfragen als auch Rückmeldungen der Studierenden zeigen, dass das Seminar von hohem Interesse ist und die Kompetenzen erfolgreich vermittelt werden. Dies betrifft insbesondere Data Literacy und das problembasierte Arbeiten und Entwickeln von Lösungen. Auch die Partnerunternehmen und -organisationen sind von dem Format angetan und interessiert, da diese vor komplexen Herausforderungen stehen, deren Lösungen unklar sind. Daten sind dabei meist verfügbar, strukturiert als auch unstrukturiert und können unterschiedlich nutzbar gemacht werden, um Informationen und letztendlich Wissen für Entscheidungen zu generieren.
Tipps von Lehrenden für Lehrende

Die Lehre wurde hybrid durchgeführt und über die Semester wurden verschiedene Technologien ausprobiert, um optimale Möglichkeiten zur Unterstützung der Organisation als auch Lehre zu finden. Die Erfahrungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Fortführung, da die Kompatibilität mit externen Systemen wichtig ist, um eine Verzahnung von Tools zu erreichen. Zudem wurde deutlich, dass Vor-Ort-Termine insbesondere zu Beginn als auch zwischendurch eine wichtige nicht-funktionale Aufgabe erfüllen. Studierende als auch Lehrende erhalten so einen besseren Eindruck voneinander und können sich so niedrigschwelliger und einfacher austauschen, womit die Bildung einer Gruppe als Einheit besser und ergänzend zur digitalen Lehre gefördert wird. Dies wirkt sich positiv auf die Zusammenarbeit, den Austausch und die Zuverlässigkeit innerhalb der Gruppe von Studierenden aus.
Beteiligte Personen
Fakultät für Mathematik, Informatik & Naturwissenschaften
Antragstellende: Prof. Dr. Eva Bittner, Marten Borchers
Förderlinie: Transferorientierte Data Literacy
Kooperationspartner: Hamburger Hochbahn AG, HSV/Future Dock, Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen - Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung
Förderzeitraum: 01.04.2022 - 31.03.2023
Lehrveranstaltungen:
SoSe 2022: Seminar "Data-driven Solutions for the Smart City Hamburg" (Link zum Stine Vorlesungsverzeichnis)
WiSe 2022/23: Seminar "Data-driven Solutions for the Smart City Hamburg" (Link zum Stine Vorlesungsverzeichnis)