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Unter der Würdigung empirischer Erkenntnisse soll der Beitrag eine theoriegeleitete Diskussionsgrundlage für eine praktische Weiterentwicklung der Studieneingangsphase bieten. Ein Zugang zum Thema erfolgt zunächst über eine Einordnung des Begriffs Studieneingang, der sich derzeit in einem Spannungsfeld zwischen Forschungserkenntnissen und praktischer hochschulischer Umsetzung befindet. Allen Überlegungen zur Gestaltung der Studieneingangsphase als eine Gestaltung von Übergängen gemein ist die Erkenntnis einer sich zunehmend heterogener zusammensetzenden Studierendenschaft. Hiermit verbindet sich eine Individualität bei den Studienanfänger/innen, die vonseiten der Hochschulen eines Entgegenkommens im Sinne einer Flexibilität der Studiengangsgestaltung bedarf. Dieser Beitrag greift aktuelle Ergebnisse und Empfehlungen der Hochschulforschung auf, die in unterschiedlicher Herangehensweise eine Antwort auf die Frage zum Umgang mit Heterogenität im Hochschulkontext geben. Den vorgestellten Studien ist das Ziel eines erfolgreichen Studiums durch die Herstellung von Passfähigkeit gemein. Auf die Frage nach der strukturellen Verankerung versucht der Beitrag eine strategische Herangehensweise vorzuschlagen. Aus der Zusammenführung der Forschungsergebnisse ergibt sich eine Maßnahmenstruktur, die sich an den Studienanforderungen der Studieninteressierten sowie den Studienanfänger/ innen orientiert und hinreichend flexibel gestaltet ist, um auf eventuelle Fachspezifika eingehen zu können. Zur Unterstützung eines sinnvollen Umgangs mit der Maßnahmenmatrix wird abschließend auf eine begleitende Überprüfung und Weiterentwicklung der Maßnahmen in der Ausgestaltung eines Qualitätskreislaufs eingegangen.
Structuring process models
(2012)
One can fairly adopt the ideas of Donald E. Knuth to conclude that process modeling is both a science and an art. Process modeling does have an aesthetic sense. Similar to composing an opera or writing a novel, process modeling is carried out by humans who undergo creative practices when engineering a process model. Therefore, the very same process can be modeled in a myriad number of ways. Once modeled, processes can be analyzed by employing scientific methods. Usually, process models are formalized as directed graphs, with nodes representing tasks and decisions, and directed arcs describing temporal constraints between the nodes. Common process definition languages, such as Business Process Model and Notation (BPMN) and Event-driven Process Chain (EPC) allow process analysts to define models with arbitrary complex topologies. The absence of structural constraints supports creativity and productivity, as there is no need to force ideas into a limited amount of available structural patterns. Nevertheless, it is often preferable that models follow certain structural rules. A well-known structural property of process models is (well-)structuredness. A process model is (well-)structured if and only if every node with multiple outgoing arcs (a split) has a corresponding node with multiple incoming arcs (a join), and vice versa, such that the set of nodes between the split and the join induces a single-entry-single-exit (SESE) region; otherwise the process model is unstructured. The motivations for well-structured process models are manifold: (i) Well-structured process models are easier to layout for visual representation as their formalizations are planar graphs. (ii) Well-structured process models are easier to comprehend by humans. (iii) Well-structured process models tend to have fewer errors than unstructured ones and it is less probable to introduce new errors when modifying a well-structured process model. (iv) Well-structured process models are better suited for analysis with many existing formal techniques applicable only for well-structured process models. (v) Well-structured process models are better suited for efficient execution and optimization, e.g., when discovering independent regions of a process model that can be executed concurrently. Consequently, there are process modeling languages that encourage well-structured modeling, e.g., Business Process Execution Language (BPEL) and ADEPT. However, the well-structured process modeling implies some limitations: (i) There exist processes that cannot be formalized as well-structured process models. (ii) There exist processes that when formalized as well-structured process models require a considerable duplication of modeling constructs. Rather than expecting well-structured modeling from start, we advocate for the absence of structural constraints when modeling. Afterwards, automated methods can suggest, upon request and whenever possible, alternative formalizations that are "better" structured, preferably well-structured. In this thesis, we study the problem of automatically transforming process models into equivalent well-structured models. The developed transformations are performed under a strong notion of behavioral equivalence which preserves concurrency. The findings are implemented in a tool, which is publicly available.