Advanced Requirements Engineering (ARE)
1/2. Semester
5 ECTS | 4 SWS
Continuous Assessment (CA)
Inhalte
- Verschiedene Typen von Anforderungen
- Aktivitäten des Requirements Engineering (RE): Erhebung, Dokumentation, Validation und Verwaltung von Anforderungen
- Methoden zur Durchführung der RE-Aktivitäten
- Rahmenwerk zur Erhebung und Dokumentation von Anforderungen
- Notationen für Anforderungen und Qualitätskriterien
- Innovation und Kreativität als wesentlicher Bestandteil der Anforderungsphase
- Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung von Requirements Engineers
- Einführung in Sprachmodelle und deren Verwendung zur Effizienzsteigerung der RE-Aktivitäten
- Selbständiges Erstellen einer Anforderungsspezifikation mit Unterstützung von ReqSuite
- Selbständiges Erstellen einer Anforderungsspezifikation mit Unterstützung durch LLM
Lernziele/Kompetenzen
Die Studierenden sind in der Lage,
- zu einem gegebenen Projektkontext, die passenden Methoden des Requirements Engineering auszuwählen
- RE-Werkzeuge zur Unterstützung der RE-Aktivitäten einzusetzen
- die Anforderungen in einem größeren Entwicklungsprojekt selbstständig zu erheben
- unklare Anforderungen des Kunden in eindeutige Spezifikationen zu überführen
- die Qualität eines Anforderungsdokumentes zu beurteilen
- die Auswirkung des spezifizierten Software-Systems in der Gesellschaft zu analysieren
- die sinnvolle Einsetzung von Sprachmodellen zur Unterstützung von RE-Aktivitäten zu beurteilen
Literatur
- C. Rupp:. Requirements-Engineering und-Management: Aus der Praxis von klassisch bis agil. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2014
- S.Robertson & J.Robertson: Mastering the Requirements Process, Second Edition, Addison Wesley, 2008
- K.Pohl: Requirements Engieering: Grundlagen, Prinzipien und Techniken, dpunkt-Verlag, 2007
- J. Patton & P. Economy: User story mapping: discover the whole story, build the right product, O'Reilly Media, Inc., 2014
Dozentinnen / Dozenten
- Dr. Karina Barreto Villela
- Prof. Dr. Kai Eckert
Empfohlene Vorkenntnisse
-
Die Studierenden sollten in der Lage sein, mithilfe der zur Verfügung gestellten Folien selbstständig das Thema jeder Vorlesung im Voraus zu lernen.
Keine besonderen.
Daten zum Modul
| Semester |
1/2 |
| Unterrichtssprache |
Deutsch und Englisch |
|
Häufigkeit
|
Unregelmäßig
|
| Kreditpunkte |
5 |
| Modulverantwortlich |
Prof. Dr. Kai Eckert |
| Dauer |
1 Semester |
| Schwerpunkt(e) |
Medical Data Science (MDS)
Software Engineering (SE)
|
| Studienleistung |
Keine |
| Prüfungsvorleistung |
Keine |
| Prüfungsleistung |
Continuous Assessment (CA) |
Semesterwochenstunden
| Vorlesung |
3 SWS |
| Projekt |
1 SWS |
| Summe |
4 SWS |
Arbeitsaufwand (work load)
| Vorlesung |
60 h |
| Selbststudium |
30 h |
| Aufgaben |
10 h |
| Projekt |
30 h |
| Prüfungsvorbereitung |
20 h |
| Summe |
150 h |