Thesis topics for bachelor or master theses

Gladly I will supervise your thesis in the research field Web Engineering. I appreciate, if you have your own topic idea, but it needs to fullfill two criteria to be acceptable:

  1. It must be in my field of expertise (E-Learning, Social Media, Web Engineering).
  2. It must address a scientific research question. This means it solves a (relevant) problem that is not yet solved.

If you ask yourself now "What could be such a topic?", please read the guidelines for thesis topics before you contact me. Then propose your topic or pick one of the suitable topics below.

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Currently available thesis topics

Some of the current topics are listed here (not all!).  These are inspired by my research projects and from discussions at scientific conferences. Look at the list or talk to me and we find a good one for you. The most important topics are on top of the list.

Titles vary in English or German. You can write your thesis in one of both languages, as you like.

  • Entwicklung eines Ähnlichkeits-Vergleiches für Kompetenzen. Kompetenzen und deren Zusammenhänge sind als Graph abbildbar. Dazu existieren bereits fertige Kompetenzkataloge (aktuell u.a. ESCO). Mit Ihrer Arbeit entwickeln Sie Vorschläge, wie die Ähnlichkeit von zwei Kompetenz-Sets berechnet werden kann. Abstand im Graphen? Gemeinsame Eltern-Knoten? Beziehen Sie die Art der Relationen miteinander ein (similarTo, exampleOf). Ergebnis fließt in Projekt ein.
    Technologien: JSON-LD / Microdata, Graphendaten bspw. in neo4j Datenbank. Sprache: vorzugsweise Server-seitiges JavaScript/node.js) + mögliche Zusammenarbeit mit Mozilla-Devs
  • Entwicklung eines Front-Ends für das Repository der Kompetenzkataloge. Kompetenzen wie "Server Installation" oder "Teamfähigkeit" werden für die Lehre und Job-Beschreibungen formal definiert. Es existieren viele Kompetenz Frameworks mit Definitionen. Diese einzulesen in ein zentrales Repository auf Basis des ESCO-Vokabulars wurde bereits fertig programmiert (mit REST-API). Ihre Aufgabe ist es, ein gut benutzbares Frontend zu entwickeln für die Suche darin, sowie die Eintragung neuer URLs zu weiteren Frameworks, welcher der Crawler absuchen soll. Ihre Lösung erlaubt das Eintragen von Links zwischen Kompetenzen ("ähnlich wie" usw..), Kommentierung, Tagging und Export, bspw. wie bei stumbleupon.com, delcious.com, jedoch für Links zu Kompetenzseiten. Technologien frei wählbar. Bspw. vue.js, REACT, AngularJS, ..
  • Quantified Learning: Bei FitnessApps und Pulsmessern spricht man von Quantified Self. Daran angelehnt entwickeln Sie eine App, in welcher sich Lernziele (bspw. "BA Medieninformatik2) erfassen lassen und dazu Teilschritte (bspw. "Web Engineering 2"). Lernende geben an, was war dafür gute Voraussetzung. Auf der Basis werden Empfehlung für Folge-Module (Schritte) ausgegeben während das aktuelle noch bearbeitet wird. Visualisierung des Fotschritts, Graphenanzeige von Vorgänger/Nachfolger/parallelen Modulen; sowie Community-Daten (wieviele noch gerade das Ziel belegen usw.)
    Technologien: BE gerne node.js Basis, FE gerne vue.js oder REACT (native?).
  • Optimierungsalgorithmus für Lerngruppen erweitern um weitere Kriterien. Ameisenkolonie, genetischer Algorithmus und Partikelschwarm haben sie vielleicht schon einmal gelesen. Alles sind Algorithmen, die ein nicht-lineares Optimierungsproblem näherungsweise lösen. Spannend ist der Einsatz bei der Bildung von Lerngruppen. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen, dass neue Kriterien, wie "in jeder Gruppe einen von Merkmal x" wichtig sind. Diese Merkmale in den Optimierungsalgorithmus GroupAL einzubauen ist die Aufgabe. Es gibt bereits gute Basis-Literatur dazu, auf der Sie schnell aufbauen können.
    Technologien/Schwerpunkt: Backend, Algorithmus (PHP oder JavaScript), Testdurchläufe und Auswertung.
  • Development of a Testing-Framework for Algorithms. Specifically Learning-group-formation algorithms. The last years several promising algorithms have been published to form learning groups. Input is a set of people, each with vectors of criteria-values (and a group-size). Output is the list of groups formed. Several metrics exist that can be used to calculate the qaulity of the result. You will create a framework that allows easy simulation runs with fake user-data to compare algorithms in speed and group formation quality. Visual output could be a nice add-on, if you like.
    Technologies: C# or PHP or JavaScript). Fokus on backend, APIs, framework. Your work can be used in scientific world for comparisons.
  • Graph-based Learning Group Formation (semantically, but no ontologies). The idea is to have learners and topics they already know as vertices (nodes). Edges represent a link between topics-learners, topics-learners and learners-learners. Now find good groupings that cover most of the desired topics and desired group mates. This topic allows nice simulations and graphical outputs.
    Focus: a graph-algorithm topic, not much UI.
  • Peer Learning Analytics: Visualisierung von Lernfortschritten in Moodle, Lernende können Ihre geplante Lernzeit und Ziele angeben und sehen, wie gut das Ziel erreicht wurde, wieviel andere Lernen usw. "Learning Analytics" ist ein Trendthema; zu Peer LA gibt es bisher wenig.
    Technologien: Weiterentwicklung in PHP, d3.js
    E-Learning-Aspekt und Fokus: Referenzgrößenberechnung: Welche anderen Lernenden sind ähnlich und welcher Mittelwert wird angezeigt?
  • Learning Target Visualization (assistance in selection and progress visualization). The idea is to use a given graph of learning resources and their dependency. The learner estimates his/her prior-knowledge and selects his/her learning goal(s). Then a path through the remaining learning resources is visualized ("what to learn next"). Fokus: based on graph-structures, a GUI/guidance topic, UI focus

Current topics in reservation or in progress:

  • Request4Learning: Eine Social Media Anwendung welche das Bearbeiten von Lernquests und den Austausch darüber ermöglicht. Siehe Basiskonzept Quest2Learn. (bisher: PHP, JavaScript, HTML, CSS; neuer Technologie-Stack möglich. Fullstack-Thema)
    E-Learning-Aspekt: Inverted Classroom, Aktive Lerngestaltung durch Studierende via Social Media Anwendung. 
  • Prozesswerkzeug für den FB06. Wenn Studierende Ihre Bachelor- Master-Thesis abgeben folgt ein Prozess mit vielen Schritten. Dieser wird bisher auf Papierbasis und per E-Mail abgewickelt (Begutachtung, Noteneinigung, Terminfindung, Raumbuchung, Prüfungseinladung, Abschlusseintragung). Im Rahmen Ihrer Arbeit soll ein web-basiertes System entwickelt werden, welches von der Themenidee, zur BEantragung und Genehmigung bis zur Abgabe, Begutachtung, Notenfindung und Abschlussprüfung den Dozenten, Studierenden und Dekanaten den Prozess unterstützt (Workflow-Werkzeug). Besondere Aspekte: Logins LDAP, HTTPS, Backup.
  • Entwurf & Implementierung eines Raum-Informationssystems für die Beuth HS. Derzeit gibt es zwar Raumbelegungspläne, es ist jedoch unmöglich (für Dozenten) einen Raum nach bestimmten Kriterien zu suchen, wie bspw. "mindestens 40 Plätze", mit Beamer, Tafel etc.  oder "frei am 12.12. und 19.12." oder "mit Steckdosen für Studis" usw. Bonus: (für Studierende): Suche JETZT einen freien Raum in Haus X für mind. 3 Stunden.  Sie entwicklen im Rahmen der Arbeit ein Full-stack-Lösungskonzept mit aktuellen Web-Technologien (bspw. Angular2, React, vue.js etc.) und implementieren die Kernfunktionen prototypisch.
  • Berechnung von Ähnlichkeiten von Knoten in einem Graphen (bspw. Webseiten oder Jobbeschreibungen): Viele Daten lassen sich als vernetzter Graph von Knoten darstellen. Am Beispiel von Jobbeschreibungen und Kompetenzen entwickeln Sie eine erste Lösung für das finden von "ähnlichen Kompetenzen" womit bspw. ähnliche Jobs (Gruppe von geforderten Kompetenzen) gefunden werden können. Das neue: Sie nutzen nicht Textvergleiche, sondern die Nähe in einem Graphen. Technologien sind frei wählbar. Thema hat Poential für eine gemeinsame wiss. Publikation.

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