EIT-242-01 Software-Engineering mit Labor (SOE)
Verantwortlich	Mutz, Martin, Professor
Fachgebiet (Planung)	EIT-IAM, Ingenieurinformatik und angewandte Mathematik
Zugeordnet zu	EIT-242, EWI-246, Kat-ATP, Kat-ELK, MAT-214
eLearning-Kurs(e)	https://moodle.hs-hannover.de/course/category.php?id=204
Sprache	Deutsch
	5.00 Credits, 4 SWS, Vorlesung, empf. Gruppengröße: 20
Angebotshäufigkeit
	68 Präsenz-Std und 82 Std. Selbststudium
Empfehlungen zum Selbststudium	Nachbereitung der Vorlesung, Übungsaufgaben bearbeiten, Vorbereitung der Laborversuche, Hausarbeiten lösen
Empfohlene Voraussetzungen	Objektorientiertes Programmieren in JAVA, Grundlagen der Informatik
Lernergebnisse / Ziele	Die Studierenden - kennen die wesentlichen Aktivitäten der Projektphasen eines modellbasierten SW-Lebenszyklus und können diese wiedergeben. - beherrschen die wichtigsten UML-Beschreibungsmittel zur Modellierung, Simulation und Validierung von objektorientierten SW-Systemen. - sind in der Lage komplexe Aufgabenstellungen aus dem Bereich SW-Engineering zu analysieren und den Lösungsansatz anhand von UML-basierten Methoden aufzuzeigen. - beherrschen den Umgang mit einem professionellen SW-Engineering Werkzeug zur Erstellung und Simulation von UML-Modellen. - können grundlegende Vorgehensmodelle unterscheiden und diese selbständig an gegebene Aufgaben anpassen. - können technische Systeme mittels formalen und nichtformalen Beschreibungssprachen in Lastenhefte umsetzen.
Inhalt	Vorlesung (Anteil 3/4): - Grundlagen der modellbasierten SW-Entwicklung, statische u. dynamische UML-Modelle Charakteristiken eines Vorgehensmodells - Formale und nichtformale Techniken zur Anforderungsbeschreibung - Anwendung von objektorientierten Methoden und Techniken durch praxisnahe Fallstudien - Realisierung komplexerer Entwürfe mittels industrienaher Engineering-Tools Modellsimulation Labor (Anteil 1/4): - Analyse von Lastenheften (funktionale- und nichtfunktionale Anforderungen) - Erstellung von Analysemodellen, Grob- und Feinentwürfen mit Hilfe der UML - syntaktische und semantische Unterschiede von zustandsbasierten Modellen - Implementierung mittels Codegenerierung in Java, Reverse-Engineering, - Validieren von Verhaltensmodellen durch Simulation
Anforderungen Präsenzzeit	Aktive Teilnahme an der Vorlesung
Anforderungen Selbststudium	selbständiges Bearbeiten der Hausübungen, intensives Nacharbeiten der Vorlesung mittels Literatur, Intensives Vorbereiten der Laborversuche mit den bereitgestellten Unterlagen, Modellen und Programmen
Prüfungsleistungen	[K90], [H], [EDR], [EA], [B], [P]
Literatur	B. Oestereich, Analyse und Design mit der UML 2.5, R. Oldenbourg Verlag, 2012. H. Balzert, Lehrbuch Grundlagen der Informatik, Spektrum, 1999. M. Jeckle, UML 2 glasklar, Hanser Verlag, 2004. W. Zuser, Software Engineering mit UML, Pearson Studium, 2001. I. Sommerville: Software Engineering, Pearson Studium, 2012. I. Jacobson, G. Booch, J. Rumbaugh, The Unified Software Development Process, Addison-Wesley, 1998.