Modul Software Engineering 4

Code:	281450
Modul:	Software Engineering 4
Module title:	Software Engineering 4
Version:	1.0 (09/2021)
letzte Änderung:	14.12.2021
Modulverantwortliche/r:	Prof. Dr. phil. Längrich, Matthias M.Laengrich@hszg.de

angeboten im Studiengang:	Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2024

Modul läuft im:	SoSe+WiSe (Sommer- und Wintersemester)
Niveaustufe:	Master
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Wahlpflichtmodul
Lehrort:	Zittau und Görlitz
Lehrsprache:	Deutsch

Workload* in

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*	Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden)
**	eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche

Selbststudienzeit in h	Angabe gesamt	davon
	105	105 Vor- und Nachbereitung LV	0 Vorbereitung Prüfung	0 Sonstiges

Lehr- und Lernformen:	Vorlesung, betreute Projektarbeit, Selbststudium



Prüfung(en)
Prüfungsvorleistung	Prüfungsvorleistung als Referat (VR)
Prüfung	Prüfungsleistung als Beleg (PB)	-	100.0%

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Lerninhalt:	Bearbeitung aktueller Software Engineering-Forschungsarbeiten. Analyse, Entwurf und experimentelle Erprobung oder Evaluation aktueller SE-Konzepte.

Lernergebnisse/Kompetenzen:
Fachkompetenzen:	Die Studierenden verwenden logische und algebraische Kalküle, graphentheoretischen Notationen, formalen Sprachen und Automaten zur Modellierung von Datenstrukturen und Algorithmen. Der Studierende identifizieren bekannte Problembestellungen in verschiedenen Anwendungskontexten und wählen die zugehörigen Lösungsmuster aus. Die Studierenden verwenden Konfigurations-, Change-, Release- und Deployment Management in verschiedenen Entwurfsprozessen. Die Studierenden benennen die verschiedenen Entwurfsprozesse und können deren Vor- und Nachteile diskutieren. Die Studierenden beschreiben die Architektur verschiedener Applikationen, z.B. PC App, Client-Server, mobile Applikation und Web-Applikationen und wählen geeignete Anwendungsfelder aus. Die Studierenden können systematisch, effizient und wissenschaftlich Wissen in einem neuen Arbeitsfeld erwerben. Die Studierenden entwerfen Modelle auf verschiedenen Abstraktionsebenen und verifizieren diese z.B. durch eine Simulation. Die Studierenden identifizieren den algorithmischen Kern einer Problemstellung, entwerfen Datenstrukturen und Algorithmen unter Verwendung geeigneter Notationen, verifizieren diese und bewerten den Ressourcenbedarf. Der Studierenden kommunizieren und kooperieren mit Aufgabenstellern und zukünftigen Systemnutzern und arbeiten sich schnell in neue Aufgabengebiete ein. Die Studierenden identifizieren fehlende Informationen sowie Inkonsistenzen in Anforderungen und klären diese in Kooperation mit dem Anwender. Die Studierenden wenden moderne Softwarewerkzeuge wie eine aktuelle IDE, Versionsverwaltung, CI-/CD-Werkzeuge, Test-Tools, Code-Analyse-Tools (auch statische Analysen) und weitere an.
Fachübergreifende Kompetenzen:	Die Studierenden verstehen ihre Rolle als Experte der Informationsverarbeitung und gehen mit den damit verbundenen Erwartungen und Rollenkonflikten produktiv um und tragen zur Konfliktlösung bei. Die Studierenden präsentieren ihre Analysen, Lösungsvorschläge und Ergebnisse schriftlich und mündlich in überzeugender Art und Weise, erkennen abweichende Positionen und integrieren diese in eine sach- und interessensgerechte Lösung. Die Studierenden kommunizieren zielorientiert auch mit Aufgabenstellern und Nutzern denen die informatische Denk- und Sprechweise nicht geläufig ist. Die Studierenden erkennen Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern frühzeitig, argumentieren in kontroversen Diskussionen zielorientiert, gehen mit Kritik sachlich um und bauen Missverständnisse ab. Die Studierenden übernehmen in Teams mit vielfältigen Hintergründen und Erfahrungen verschiedene Rollen und lösen auftretende Konflikte sachlich und zielgerichtet. Die Studierenden gehen ziel- und ergebnisorientiert mit großer Beharrlichkeit vor. Die Studierenden bearbeiten eine Aufgabenstellung in der Informationsverarbeitung in verschiedenen Anwendungsfeldern unter Berücksichtigung der technischen, betriebswirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Randbedingungen.

Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme:	Keine.
Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme:	Modul 188800 "Software-Engineering 1" Modul 188850 "Software-Engineering 2" Modul 188900 "Software-Engineering 3"

Literatur:	Erforderliche Literatur wird in der Lehrveranstaltung identifiziert und empfohlen.