Use of sensor data to facilitate the timetabling process at universities

Abstract

Universiteter opplever at økningen i antall studenter utgjør en utfordring for timeplanlegging. Veksten innen tingenes internett(IOT) har brakt med seg nye muligheter ved å tilgjengeliggjøre sensorer. Forskning har analysert utfordringene knyttet til timeplanlegging, det har også blitt utforsket hvorvidt sensorikk kan være til hjelp. Dette studiet har som mål å identifisere og løse praktiske problemer som møtes i gjennomføring av timeplanleggingsprosessen ved hjelp av sensorikk. Ved bunn i eksisterende forskning innen sensorikk og timeplanlegging, spørres det: Hvilke deler av timeplanleggingsprosessen kan dra nytte av sensor data? I tillegg spørres det: Hvordan kan tilstedeværelse- og miljødata fasilitere timeplanleggingsprosessen?

For å kunne identifisere utfordringer i timeplanleggingsprosessen, som gjennomført ved NTNU, ble tre ekspertintervjuer, samt møter med interessenter gjennomført. Ved å bruke en kvalitativ metode ble tre hovedutfordringer identifisert. For å kunne utforske hvorvidt disse utfordringene kan løses ved hjelp av sensor data ble det utviklet en protoype i form av en applikasjon. Fire evaluaringsintervjuer, som inkluderte brukertesting, ble gjennomført for å evaluere applikasjonen, og dermed hvorvidt av tilstedeværelse- og miljødata kan fasilitere timeplanleggingsprosessen. Resultatene indikerer at tilstedeværelsesdata kan forbedre deler av timeplanleggingsprosessen.

Universities experience the growing number of enrolled students as a challenge for the planning, creation, and evaluation of the timetable. The emergence of the Internet of things (IoT) opens new opportunities by making wireless sensors more readily available. Research has analysed the challenges encountered in timetabling and some have explored the use of sensor data in this context. This research project aims to identify and solve practical challenges faced during the timetabling process using sensor data. Building on existing work on sensor data utilisation and timetabling, this research project asks: Which parts of the timetabling process at universities can benefit from using sensor data? Also, how can environment and presence data facilitate the timetabling process?

To identify challenges in the timetable process as conducted at NTNU, three expert interviews, as well as stakeholders meetings, were conducted. By using a qualitative method, these interviews and meetings identified three main challenges. In order to assess how sensor data can aid in solving these challenges, a prototype application was developed as the artefact of the design science method. Four evaluation interviews which included user testing were conducted to evaluate the application, and in turn evaluate to what degree environment and presence data can facilitate the timetabling process. The results indicate that presence data can improve parts of the timetabling process.