Reflexion
Wer hat welchen Beitrag geleistet?
Hanna und Ailis haben ihre Interviews verschriftlicht.
Alle haben zusammen das Affinity Diagramming erarbeitet. Der Fokus von Ailis und Hanna lag dabei auf der qualitativen Datenauswertung, während Aljoscha die quantitativen Ergebnisse sortiert und kategorisiert hat.
Ailis hat die Extreme Persona der technophiben Omma entwickelt, während Aljoscha sich um Harry Hausen kümmert. Hanna hat das Szenario entwickelt und geschrieben. Wir alle drei haben gemeinsam die UML Use Case-Diagramme entwickelt und konnten dabei die Frage der Funktion der Authentifizierung klären. Gemeinsam erarbeiteten wir den Blogpost mit Hilfe der kollaborativen Tools von Cryptpad. Ailis hat mit unterstützung des Teams den Blogpost geschrieben.
Was habt ihr gelernt?
Die Überführung von qualitativen Daten, den Interviews, in das Affinity Diagramm gestaltete sich an einigen Punkten als schwierig; es musste diskutiert werden, wie einzelne Punkte auf die Zettel zusammengefasst und übertragen werden und ob ggf. einige Antworten auch weggelassen werden. Die Gewichtung selbst ist sehr subjektiv, da ausschließlich wir drei dies taten. Hier wäre eine größere Gruppe sinnvoll, auch um über Gewichtungsverfahrung zu diskutieren.
Während des Kategorisierens und Gewichtens konnten wir diskutieren über die von uns angedachten Features – vor allem, was wir beim Umsetzen der Idee dann mehr im Blick halten müssen.
Ein gutes kostenfreies Whiteboard-Programm zu finden, mit dem man Affinity Diagramming machen kann, ist schwer. Hier sollten vorher ein paar Anforderungen definiert werden vor dem Entwicklungsstart und verschiedene Programme eroiert werden.
Vor ähnlichen Problemen standen wir bei der Auswertung der quantitativen Daten der Umfrage. Das kostenfreie Online-Tool hat eine neue Grenze eingeführt, sodass wir nur 25 Teilnehmende und ihre Antworten einsehen können. Für die restlichen müssten wir in die Pro-Version wechseln, also Geld bezahlen. Weiterhin sind einige Antworten nicht kategorisierbar gewesen bzw. haben einige Teilnehmende auf einzelne Fragen garkeine Antworten gegeben. Zudem ist uns durch die vereinzelte Antworten aufgefallen, dass Fragen anders interpretiert wurden. Das zeigt, dass man mehr Zeit braucht, um so einen Fragebogen zu entwickeln – die hatten wir nicht. Weiterhin muss man auch diese Fragebögen durch Pilottestungen mehrmals iteriert überarbeiten.
Bei der Erstellung der Personas war es schwierig, fiktive Charaktereigenschaften konkret zu benennen. Die Persona erscheint eher eindimensional, weil wir durch das kleine Team alle zu nah am Produkt und der Idee sind.
Die Vorlage aus der Vorlesung hat als Orientierung funktioniert, um die Balance zwischen einem kurzen und einem zu langen (romanähnlichen) Szenario zu behalten.
Use Case-Diagramme mussten nochmal nachgelesen werden, haben aber geholfen, über eine Funktion konkret zu sprechen. Im Anschluss an die Datenauswertung erschienen sie in der Einheit aber arbiträr.
Was lief gut?
Die Arbeitsteilung war gut. Die Aufgabenstellungen waren verständlich, sodass wir gut voran kamen.
Was möchtet ihr verbessern?
Der Ideenraum ist noch zu groß, für die Zukunft wollen wir uns auf weniger Features konzentrieren – dazu die Gewichtung.
In einem Real-World-Szenario würden wir vor der Datenerfassung mehr Zeit in die Programmauswahl investieren. Zudem würden die Datenerhebungsmethoden besser eroriert und pilotgetestet werden. Bei einem Gesamtüberblick über den Prozess würden wir den Bewertungsprozess (Gewichtungen im Affinity Diagramm sowie Kategorisierung der Antworten in den qualitativen Daten) optimieren und noch mehr standardisieren können.
