Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Software Engineering

Forschungsmethoden der Informatik

 


 

Wann und Wo

Vorlesung: Dienstag, 11-13, RUD 25, 3.101

        Mittwoch, 11-13 (14tgl./1), RUD 25, 3.101         

Übung: Mittwoch, 11-13 (14tgl./2), RUD 25, 3.101

Wer

Dozent: Prof. Grunske

Übung: Dipl.Inf. Simon Heiden

Beschreibung und Aufbau der Lehrveranstaltung

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die in der Informatik üblichen Forschungsmethoden und Vorgehensweisen.
Der Kurs soll dem Studierenden ermöglichen, empirische und statistische Methoden auf Forschungsfragen anzuwenden, um praktische Forschungsarbeiten aus der Informatik zu bearbeiten. Daher kann das Modul als Ergänzung und Vorbereitung für eine forschungsorientierte Bachelorarbeit gesehen werden.

Die speziellen Inhalte sind:

  • Wissenschaftstheorie
  • Theoretische, methodische, konstruktive und empirische Forschung
  • Qualitative und quantitative Methoden
  • Systematische Literaturauswertung, Umfragen, Interviews
  • Experimente und Fallstudien
  • Schreiben und Publizieren

 

Terminplanung bis Semesterende (Änderungen möglich)

Di, 11.00-13.00   Thema   Mi, 11.00-13.00   Thema
15.10.19 V Question Everything or Critical Thinking   16.10.19 V Computer Science and Software Engineering Research Methods
22.10.19 V Introduction to Research Methods   23.10.19 V Fundamental Skills: How to read Scientific Literature?
29.10.19 V Qualitative Research Methods   30.10.19 V Fundamental Skills:
Thesis Writing
05.11.19 V Quantitative Research Methods: Descriptive Research, Data, Measurement, Scale Theory   06.11.19 V Fundamental Skills:
Writing a Research Paper
12.11.19 V Quantitative Research Methods: Basic Statistics (1)   13.11.19 V Fundamental Skills:
Writing a Research Proposal
19.11.19 Ü Quantitative Research Methods: Descriptive Statistic in R   20.11.19 V Fundamental Skills:
Research Ethics
26.11.19 V Quantitative Research Methods: Basic Statistics (2)   27.11.19 V Fundamental Skills:
Presentation of Research Results
03.12.19 V Quantitative Research Methods: Basic Statistics (3)   04.12.19 V Fundamental Skills: Value and Impact of Computer Science Research
10.12.19 V Quantitative Research Methods: Basic Statistics (4)   11.12.19 V Quantitative Research Methods: Experiments
17.12.19 V Frei   18.12.19 V Fundamental Skills:
Reviewing Research Papers
07.01.20 Ü

Quantitative Research Methods: Inferential Statistic in R

  08.01.20 V Fundamental Skills: Time Management
14.01.20 V

Quantitative Research Methods: Benchmarking and Simulations

  15.01.20 V Frei
21.01.20 V Critical Evaluation of Research Results, Threats to Validity   22.01.20 V Fundamental Skills: Networking
28.01.20 V Frei   29.01.20 V Frei
04.02.20 P

Examples of CS Research:
Model Driven Engineering

Examples of CS Research:
Self Adaptive Systems

  05.02.20 P

Examples of CS Research: Defect Prediction

Examples of CS Research: Automatic Program Repair

11.02.20 P

Examples of CS Research: Mining Software Repositories

Examples of CS Research: Testing

  12.02.20

P/V

Examples of CS Research: Debugging

Summary and Q&A

Literatur

  • C. Wohlin, P. Runeson, M. Höst, M.C. Ohlsson, B. Regnell, A.Wesslén, Experimentation in Software Engineering, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 2012.
  • P. Runeson, M. Höst, A. Rainer,B. Regnell, Case Study Research in Software Engineering: Guidelines and Examples, Wiley, 2012.

Voraussetzungen und Prüfung

Umfassende technische Kenntnisse in der Informatik oder im Software Engineering werden vorausgesetzt. Insbesondere allgemeine Softwareentwicklungskonzepte sollten bekannt sein.

Die Lehrveranstaltung wird mit einer mündlichen Prüfung geprüft.

Prüfungstermine (mündliche Prüfung, Anmeldung im Sekretariat):30.3.2020 und 01.04.2020

Übungsaufgaben

Im Verlauf des Semesters ist von den Studenten ein wissenschaftlicher Vortrag zu halten und ein Forschungskonzeptpapier zu erstellen. Benötigte Literatur und Richtlinien werden noch bereitgestellt.

Die Abgaben sind bis zum 14.02.2020 über Moodle einzureichen.