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Objektorientierte Softwareentwicklung in virtuellen Teams : Modellierung und Ansätze zur automatischen Erkennung von Problemsituationen

  • Der komplexe Prozess der Softwareentwicklung auf professioneller Ebene wird in der Regel in Teams vollzogen; dieser für den Wissenserwerb förderliche Ansatz des kollaborativen Lernens kommt auch in der universitären Lehre vermehrt zum Einsatz. Durch die neuen Informations- und Kommunikationstechniken kann diese Form des gemeinsamen Wissenserwerbs virtuell über zeitliche und geographische Grenzen hinweg durchgeführt werden. Das Projekt VitaminL versucht, virtuelle Lerngruppen bei der Bearbeitung von Programmieraufgaben durch eine Softwarekomponente effektiv zu unterstützen. Die vorliegende Arbeit untersucht typische Problemsituationen von Anfängern unter Berücksichtigung psychologischer und kognitiver Prozesse. Anhand dieser empirischer Ergebnisse aus Beobachtungen und Tests im Rahmen des VitaminLProjekts werden verschiedene Unterstützungsmöglichkeiten diskutiert und die Realisierung des beispielbasierten Ansatzes mittels maschineller Lernverfahren skizziert.
  • The complex process of software engineering is typically performed by teams. Moreover, since collaborative learning scenarios have proven to subserve knowledge acquisition, learning programming in groups is increasingly common in Higher Education. New information and communication technologies provide the opportunity to learn collaboratively across time and distance within so-called virtual teams. By means of developing a software agent (an automatic tutor), the VitaminL-Project aims at effectively supporting virtual teams of novice JAVA programmers while working and learning via a CSCL-platform. This thesis investigates typical problems of novice programmers taking into account relevant literature from cognitive science/psychology. Based on empirical results from observations and tests within the framework of VitaminL different techniques for program analysis and tutorial support are discussed. Finally, an example-based approach is followed for which a prototypical implementation employing Machine Learning is outlined. A Proof-of-concept evaluation using a Hidden-Operator-Simulation (or Wizard-of-Oz) shows the usefulness of examples as well as the feasibility of the Machine Learning approach. Critically reflecting upon this work, an outlook on and recommendations for future work like a detailed (technical) evaluation and beneficial extensions round off this thesis.

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Metadaten
Author:Kerstin Bischoff
URN:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:hil2-opus-804
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2011/05/09
Publishing Institution:Stiftung Universität Hildesheim
Release Date:2011/05/09
Tag:CSCL; ITS; Java; Logfile-Analy; Maschinelles Lernen; Programmieranfänger; Softwareentwicklung; automatisches Debuggen; beispielbasiertes Programmieren
CSCL; ITS; Java; Machine Learning; Software engineering; automated debugging; example based programming; log file-analysis; novices; programming
GND Keyword:Software engineering
PPN:Link zum Katalog
Institutes:Fachbereich III / Informationswissenschaft und Sprachtechnologie
DDC classes:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht