Forschungsmethoden der Informatik
Wann und Wo
Vorlesung: Montag, 9-12, RUD 26, 1'307
Übung: Montag, 12-13, RUD 26, 1'307
Wer
Dozenten: Prof. Grunske, Prof. Kehrer
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)
Mo, 9.00-11.00 | Thema | Mo, 11.00-13.00 | Thema | |||
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Dies Academicus |
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23.10.17 | V | Question Everything or Critical Thinking and Computer Science and Software Engineering Research Methods | 23.10.17 | V | Fundamental Skills: How to read Scientific Literature? | |
30.10.17 | V | Introduction to Research Methods | 30.10.17 | V | Fundamental Skills: Writing a Research Paper |
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06.11.17 | V |
Qualitative Research Methods Achtung: Anfang 10:00 Uhr |
06.11.17 | V | Fundamental Skills: Thesis Writing |
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13.11.17 | V | Quantitative Research Methods: Descriptive Research, Data, Measurement, Scale Theory | 13.11.17 | V | Fundamental Skills: Writing a Research Proposal |
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20.11.17 | V | Quantitative Research Methods: Basic Statistics (1) | 20.11.17 | V | Fundamental Skills: Research Ethics |
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27.11.17 | V | Quantitative Research Methods: Experiments | 27.11.17 | V | Fundamental Skills: Presentation of Research Results |
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04.12.17 | V | Quantitative Research Methods: Basic Statistics (2) | 04.12.17 | V | Fundamental Skills: Value and Impact of Computer Science Research | |
11.12.17 | V | Quantitative Research Methods: Basic Statistics (3) | 11.12.17 | V | Fundamental Skills: Reviewing Research Papers |
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18.12.17 | V | Quantitative Research Methods: Benchmarking and Simulations | 18.12.17 | V | Fundamental Skills: Time Management | |
08.01.18 | Ü | Quantitative Research Methods: Descriptive Statistic in R | 08.01.18 | Ü | Quantitative Research Methods: Descriptive Statistic in R | |
15.01.18 | Ü | Quantitative Research Methods: Inferential Statistic in R | 15.01.18 | Ü | Quantitative Research Methods: Inferential Statistic in R | |
22.01.18 | V | Critical Evaluation of Research Results, Threats to Validity | 22.01.18 | V | Fundamental Skills: Networking |
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29.01.18 | P | Examples of CS Research: Search Based Software Engineering and Mining | 29.01.18 | P | Examples of CS Research: Automatic Program Repair | |
05.02.18 | P |
Examples of CS Research: Defect Prediction and Fault Localization and Debugging Examples of CS Research: Model Driven Engineering |
05.02.18 |
P |
Examples of CS Research: Automatic Program Repair Examples of CS Research: Search Based Software Engineering and Mining |
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12.02.18 | P |
Examples of CS Research: Testing Examples of CS Research: Self Adaptive Systems |
12.02.18 | V | 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.
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.