Supporting Time Management among Students with the Aid of Digital Tools

Abstract

Studenter ved høyskoler og universiteter må håndtere en stor mengde oppgaver gjennom et semester. For mange studenter er det nødvendig å planlegge effektivt og opprettholde gode vaner for å holde tritt med deres obligatoriske studiearbeid. Det har blitt vist at god tidsstyring korrelerer sterkt med studenters akademiske prestasjon og velvære. For å tilrettelegge for oppførsel knyttet til tidsstyring ble det implementert og designet et verktøy som støtter automatisk oppgaveplanlegging for studenter. Designet er basert på eksisterende teori angående planleggingsproblemer i tillegg til en spørreundersøkelse om studenters studievaner. Etterpå ble verktøyet testet gjennom kvalitative og kvantitative metoder, og resultatene ble brukt til å diskutere nytten av et slikt verktøy i tillegg til å avlede krav og prinsipper for å støtte designet av lignende verktøy.

Det ble etterhvert vist at studenter har flere behov som må tas i betraktning under planlegging. Mange av disse behovene kan støttes automatisk via en planleggingsalgoritme så lenge det kan antas at det underliggende planleggingsproblemet har blitt modellert på en passende måte. De mer særegne planlegningsbehovene til studenter er dog ikke like enkle å imøtekomme via klassiske planleggingsalgoritmer, og introduserer derfor ytterlige krav til andre aspekter ved verktøy som skal støtte planlegging.

Students at universities and colleges have a considerable amount of different tasks to deal with throughout a semester. For many students, efficient planning as well as good habits and routines are necessary to stay on top of their mandatory course work. Good management of time has also been shown to strongly correlate with the performance and well being of students. To facilitate the behaviours related to time management, a tool which supports automatic task planning for students was designed and implemented. The design is based on existing theory of scheduling problems as well as a survey of student's study preferences. Afterwards, the tool was tested through the use of qualitative and quantitative methods, and the results were used to discuss the utility of such a tool in addition to deriving requirements and principles to aid in the design of similar tools.

It was eventually shown that students have several needs which must be taken into consideration when planning. Many of these needs may be automatically accommodated for by a scheduling algorithm, assuming that the underlying scheduling problem is modelled befittingly. The more peculiar planning needs of students, however, are not as easily accounted for by classical scheduling algorithms, and therefore introduce additional requirements for tools which should support planning.