Aussprachedatenbank

Rahmen des Projekts

Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg stellte den Auftrag, ihre Aussprachedatenbank zu modernisieren. Bisher war die Aussprachedatenbank eine auf DokuWiki basierende Software mit vielen Plugins. Sie war unübersichtlich, nicht immer nutzerfreundlich und langsam. Daher sollte eine neue Anwendung entwickelt werden. Besonders wichtig war dem Auftraggeber dabei Performance, Nutzerfreundlichkeit, angemessene Suchfunktionen, das IPA-Keyboard, Rechteverwaltung und die Möglichkeit der Audio-, Video- und Linkeinbindung.

Herausforderungen für das Projekt

Die Aussprachedatenbank gab es schon vor Beginn des Projektes mit einem Bestand von ca. 138.000 Wörtern.
Die größte Herausforderung war wohl die Neuartigkeit des Projekts, da ein solches Projekt im Studium bisher noch nicht vorkam. Daher fiel anfangs die Organisation schwer und auch die einzelnen Artefakte zu bearbeiten war nicht leicht. Das Team wusste nicht so recht, was auf sie zukommen würde und was von ihnen verlangt wird. Weiterhin war das Arbeiten mit Git noch ungewohnt. In all das musste man sich erst einmal einarbeiten. Später wurde es auch nötig sich mit der für die Implementation benötigten Technologie zu beschäftigen. Auch hier herrschte Ungewissheit darüber, wie tief man in das Thema eintauchen sollte. Im Nachhinein ist klar: für Django ist ein tieferes Verständnis nötig als für Python. Für Python wird lediglich ein Grundverständnis der Syntax benötigt, während Django all die Möglichkeiten beinhaltet, um das Projekt dann auch zu implementieren. Des Weiteren gab es über das ganze Projekt hinweg immer mal wieder vereinzelte Probleme, die wertvolle Zeit raubten. Merge-Konflikte, Implementationsschwierigkeiten, Probleme mit der Entwicklungsumgebung, ... und auch die Kommunikation war nicht immer optimal. So gab es lange Zeiträume, in denen kein Austausch mit dem Auftraggeber stattfand, oder auch intern wurde sich nur einmal die Woche getroffen, obwohl man das vorher eigentlich anders vorgesehen hatte. Es gab also nicht wenige Herausforderungen, denen sich das Team gegenüber konfrontiert sah. Viele davon hingen mit der Neuartigkeit des Projektes zusammen, an welche sich das Team aber nach und nach gewöhnt hat.

Herangehensweise

Um sich den oben genannten Herausforderungen zu stellen, war es wichtig, dass sich das Team wöchentlich traf, um Fortschritte und Probleme zu besprechen. Generelle Arbeitsweise des Teams war es, dass in den wöchentlichen Meetings Aufgaben verteilt wurden, meist nach eigenen Präferenzen und jeder sich dann in Eigenverantwortung an die Bearbeitung dieser Aufgaben machte. Gab es Probleme, versuchte man diese erst selber zu lösen. Wenn das nicht klappte, sprach man mit dem Team und wenn das nicht klappte, sprach man mit dem zuständigen Projektbetreuer. Im Großen und Ganzen ging es in den ersten Phasen erst einmal darum, ein tiefes Problemverständnis zu schaffen, damit man dann in den Implementationsphasen sauber arbeiten konnte. Die Kommunikation intern erfolgte über verschiedene Medien: E-Mail, Webex-Teams, Big Blue Button und über das Smartphone. Kontakt mit dem Auftraggeber wurde erst über E-Mail gehalten, später auch etwas informeller, aber schneller und persönlicher über Slack. Für die Meetings wurde dann auch Webex verwendet.

Lösung

Die Lösung ist eine vom Design schlicht gehaltene, aber funktionstüchtige und intuitiv bedienbare Webanwendung. Sie ist schneller als die alte Webanwendung und auch das Datenbankmodell ist besser strukturiert. Hinzukommt, dass sie sich auch auf Mobilgeräten leicht bedienen lässt.

Fazit

Die Modernisierung der Aussprachedatenbank für die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg ist gelungen. Die alten Datenbestände wurden in die neue Webanwendung überführt und von dem Auftraggeber zu Beginn gewünschte Funktionen stehen bereit.

Aus dem Projekt konnte viel gelernt werden und vor allem auch an Erfahrung gewonnen werden. Wie bereits erwähnt entstanden viele Herausforderung aus der Neuartigkeit des Projekts und gerade diesen Herausforderungen kann man sich das nächste Mal erfahrener und somit hoffentlich auch ein wenig gelassener entgegenstellen. Die angeeignete Erfahrung bezieht sich vor allem auf den Prozess der Softwareentwicklung, der Arbeit im Team und der Absprache mit dem Kunden, aber auch auf das Arbeiten mit Python und Django.

Daher lässt sich abschließend sagen: Auch wenn es nicht immer einfach war, war der Nutzen dieses Projekts am Ende doch groß.

Bildergalerie