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Auflistung Softwaretechnik-Trends 42(3) - 2022 nach Titel
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- KonferenzbeitragBericht des Arbeitskreises „Software Requirements Frameworks“(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Birk, Andreas; Dreyer, Heinrich; Herrmann, Andrea; Hess, Anne; Janzen, Dirk; Wohlgemuth, AndreaDer Arbeitskreis „Software Requirements Frameworks“ betrachtet konzeptuelle und methodische Rahmenwerke (Frameworks), die das Requirements-Engineering (RE) strukturieren, seinen Wissensstand aufbereiten und praktische Anleitungen für das RE geben. In einer ersten Arbeitsphase seit Dezember 2020 hat der Arbeitskreis eine Liste relevanter Frameworks erstellt, Typen von Frameworks identifiziert, sowie Ziele und Nutzen der Beschäftigung mit RE-Frameworks definiert.
- KonferenzbeitragBericht vom Treffen der Fachgruppe Requirements Engineering am 30.06/01.07.2022 in Stuttgart(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Karras, Oliver; Hess, Anne; Herrmann, Andrea; Maalej, Walid; Vogelsang, Andreas
- KonferenzbeitragBuchbesprechung: „NSA“ von Andreas Eschbach(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Eschbach, Andreas
- KonferenzbeitragBusiness Analyse: Aus- und Weiterbildung bei der Deutschen Bank(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Oemig, Christoph
- KonferenzbeitragCall for Participation 25. Workshop Software-Reengineering &-Evolution WSRE 2023, 8.–10. März 2023(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) GI-Fachgruppe Software-Reengineering (SRE)
- KonferenzbeitragEditorial/Buchbesprechung: „Einführung in die Softwaretechnik“(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Herrmann, Andrea; Broy, Manfred; Kuhrmann, Marco
- KonferenzbeitragEinsatz von Just-In-Time-Teaching und Projektarbeit in der Requirements-Engineering-Ausbildung(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Reißing, Ralf
- KonferenzbeitragErmittlung und Kommunikation von Anforderungen in etablierten UX-Prozessen(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Schmitt, Hartmut; Heller, Gerald; Hess, Anne; Karras, OliverZwischen Requirements Engineering (RE) und User Experience (UX) gibt es starke inhaltliche Überschneidungen. Dennoch werden beide Disziplinen in der Praxis oft von getrennten Rollen ausgeübt und es gibt Defizite in der Zusammenarbeit. Um Anknüpfungspunkte zur Weiterentwicklung von Rollen, Aktivitäten und Artefakten der Disziplinen zu liefern, führt der Arbeitskreis „Requirements Engineering und User Experience“ (AK REUX) seit 2021 eine Reihe von Fallstudien durch, in denen die UX-Prozesse verschiedener Unternehmen aus RE-Sicht analysiert werden. Zwischenergebnisse dieser Untersuchung haben wir beim RE-Fachgruppentreffen 2022 vorgestellt und mit den Erfahrungen der Teilnehmer*innen abgeglichen.
- KonferenzbeitragErstellung und Einsatz von Test-Videos für die Verständigung zwischen Kunden, Anforderungsingenieur, Tester und Entwickler(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Shi, Jianwei; Schneider, KurtUm Kundenbindung in der Softwareentwicklung zu gewährleisten, kann ein Kunde einen Testlauf beobachten und dann Rückmeldung geben. Allerdings programmieren die Kunden nicht und verstehen keine Testskripte. Ein Video kann anhand von Testskripten erstellt und mit Annotationen abgespielt werden. Kunden nehmen dann am Testen teil, indem sie das Test-Video sehen und Rückmeldung geben. Darüber hinaus kann das Test-Video für interne Kommunikation als Dokumentation benutzt werden.
- KonferenzbeitragKundenorientiertes Testen von Künstlicher Intelligenz(Softwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3, 2022) Fehlmann, Thomas; Kranich, EberhardTesten von Software wird heute immer noch gelegentlich mit Testen von Code verwechselt. Das ist im Zeitalter von Cloud Services und lernenden Systemen ziemlich fatal. Noch schlimmer wird diese Verwechslung, wenn man an cyber-physikalische Produkte denkt, etwa medizinische Instrumente oder autonome Fahrzeuge, wo es durchaus nicht nur der Code ist, der getestet werden muss, um Unfälle zu verhindern. Das Verhalten lernender Systeme wird nicht alleine durch Algorithmen bestimmt, sondern auf Grund von Lernprozessen und Trainingsdaten. Es ist sinnlos, ein solches System nur im Auslieferungszustand zu testen, denn es kann auch im Betrieb lernen, aber auch verlernen. Um sicher zu bleiben, muss es immer und immer wieder getestet werden. Dieser Artikel schlägt einen autonomen Testprozess vor, der relevante Testfälle ohne menschliches Zutun auswählen kann dank Bezug zu den Kundenbedürfnissen. Mit Hilfe statistischer Methoden und linearer Matrizenalgebra gelingt eine vollständige und individualisierbare Sicherstellung relevanter Verhaltensweisen künstlich intelligenter Systeme.