Eine Software, die sich seit mehr als 35 Jahren weiterentwickelt, ist ein zweischneidiges Schwert: Während erfahrene Anwender jede neue Funktion zu schätzen wissen, können sich Neulinge von der Vielzahl an Optionen überfordert und von den umfangreichen Ausgaben abgelenkt fühlen.
Anhand von Beispielen aus dem Statistikunterricht mit JMP – speziell für junge Lernende und Bachelorstudiengänge – zeigen wir, wie sich die Nutzung von JMP vereinfachen und fokussieren lässt. Integrierte Tools, erweitert durch Add-ons wie den LearnBot oder den Data Analysis Director, helfen dabei, Optionen an die jeweilige Aufgabe anzupassen, die Benutzerinteraktion zu steuern und klarere, aussagekräftigere Ergebnisse zu präsentieren.
Obwohl dieser Ansatz von Bildungseinrichtungen inspiriert ist, bietet er darüber hinaus umfassendere Vorteile: Er reduziert die Komplexität, verbessert die Effizienz und ermöglicht allen Benutzern ein schlankeres und fokussierteres JMP-Erlebnis.
JMP ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit. Das ist einer der Gründe, warum die JMP Student Edition weltweit an Universitäten eingesetzt wird und oft direkt vor Ort verwendet wird. Gemeinsam mit meinem Co-Referenten Koo Rijpkema, der über umfangreiche Lehrerfahrung verfügt, möchten wir untersuchen, wie benutzerfreundlich JMP in der Standardversion für Studierende ist – unsere Ausgangsbasis. Optionen zur weiteren Verbesserung dieser Lernerfahrung umfassen Anpassungen, insbesondere für die Einarbeitung neuer Nutzer, die Bereitstellung von Paketen für die gemeinsame Nutzung und die Dokumentation sowie Erweiterungen, die die Nutzer weiterbringen. Wir laden Sie herzlich ein, mit uns über den Bedarf und die besten Vorgehensweisen zu diskutieren, um die Arbeit für Lehrende und Studierende gleichermaßen zu erleichtern. Dieses Poster fasst detailliertere Inhalte eines kürzlich abgehaltenen akademischen Webinars zusammen (siehe Referenz links unten). Okay, danke, Volker. An der Technischen Universität Eindhoven in den Niederlanden organisiere ich ein Datenanalyse-Kursprogramm für Doktoranden und Ingenieure mit Hochschulabschluss. Es besteht aus einem Auffrischungskurs in angewandter Datenanalyse und drei kurzen Folgekursen: Versuchsplanung, Zeitreihenanalyse und prädiktive Modellierung. In diesen Kursen wird JMP eingeführt, um unsere Ingenieure und Forscher mit modernsten Analysetechniken und der Bedeutung eines dokumentierten, reproduzierbaren Ansatzes vertraut zu machen, der mit Kollegen geteilt werden kann. Da JMP-Neulinge von der Vielzahl an Analysetechniken und Optionen überwältigt sein könnten, passen wir die JMP-Umgebung an das Kursniveau, die Rolle von JMP und die im Kurs verwendeten Schlüsselwerkzeuge an (siehe Zeitplan unten rechts). Ausgehend von einer Standard-JMP-Studentenversion lässt sich mithilfe der benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche ein Standard-Workflow durchführen. Im gezeigten, sehr einfachen Beispiel der Anpassung eines linearen Regressionsmodells wären die Plattformen „Y durch X anpassen“ oder „Modell anpassen“ ausreichend. Sie bieten zahlreiche zusätzliche Optionen (rote Dreiecke) und sogar Analysevoreinstellungen, die Aufgaben wie explorative Datenanalyse, Modellanpassung und Modellevaluierung kombinieren. Durch die Anpassung der JMP-Umgebung lässt sich die Benutzererfahrung jedoch verbessern und die Fokussierung auf die Datenanalyse und die Interpretation der Ergebnisse optimieren. Mein Kollege Volker fasst einige Hinweise zur optimalen Anpassung der JMP-Umgebung zusammen. Danke, Koo. Die Anpassung der JMP-Benutzeroberfläche erleichtert insbesondere neuen Nutzern den Zugriff auf die relevanten JMP-Werkzeuge. Wir besprechen verschiedene Optionen. Meine beiden Favoriten sind gespeicherte Skripte, die mit der Datentabelle verknüpft sind, und Plattform-Voreinstellungen, die den Bedarf an Optionen mit rotem Dreieck reduzieren. Kein Kurs benötigt den vollen Funktionsumfang. Wenn Sie sich auf die relevanten Funktionen konzentrieren möchten, können Sie auch die JMP-Menüs und -Symbolleisten anpassen. Neben dem Entfernen von Menüpunkten können Sie auch benutzerdefinierte Menüs wie „Modern Six Sigma“ hinzufügen. Der nächste Schritt, der für Einsteiger und Fortgeschrittene hilfreich ist, befasst sich mit der Zusammenstellung von Kursinhalten, dem Teilen von Datensätzen, Analyse-Workflows und -Ergebnissen sowie der Unterstützung von Reproduzierbarkeit, Dokumentation und Kommunikation. Zu den Optionen gehören JMP-Journale und -Projekte sowie JMP-Workflows und die neuen Notebooks. Abschließend empfehlen wir die Nutzung externer Erweiterungen für die JMP-Software, entweder Ressourcen aus der JMP-Benutzer-Community oder Add-ins vom JMP Marketplace. Während diverse Add-ons den Komfort für Dozenten und Studenten erhöhen, möchten wir uns an das Whitepaper von Russ Wolfinger halten und KI-basierte Tools wie den LearnBot näher beleuchten, der bei kluger Anwendung wie ein eingebetteter Tutor oder Co-Pilot fungieren und den Studenten helfen kann, mit weniger oder sogar ohne Anleitung durch den Dozenten die nächste Stufe zu erreichen.
