Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die wichtigsten Prinzipien des objektorientierten Programmierens im Kleinen und haben ein grundlegendes Verständnis vom Aufbau und der Funktionsweise von Rechnern.

Fach- und Methodenkompetenz:
Sie erwerben die formale Kompetenz, Prinzipien, Methoden, Konzepte und Notationen des Programmierens im Kleinen zu verstehen, in verschiedene Kontexte einzuordnen und in objektorientierten Programmen einzusetzen. Hierzu gehört auch, den algorithmischen Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und einen imperativen Algorithmus zu entwerfen.
Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, die sie in die Lage versetzt, einfache objektorientierte Modelle in UML-Notation in der Programmiersprache Java umzusetzen. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie Entwicklungsumgebungen, Lernplattformen) einarbeiten zu können.
Sie haben die Realisierungskompetenz, objektorientierte Programme in Java zu entwickeln und zu analysieren.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Absolventinnen und Absolventen kennen geschichtliche Entwicklungen der Informatik. Sie sind sich der mit der Nutzung informationsverarbeitender Systeme verbundenen Sicherheitsprobleme bewusst. Sie verfügen über Schlüsselqualifikationen wie z.B. die Fähigkeit zum Einsatz neuer Medien. Sie haben Erfahrungen in der Lösung von Anwendungsproblemen im Team.

Sozialkompetenz:
Studierende erwerben kommunikative Kompetenz, um ihre Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich oder mündlich überzeugend zu präsentieren und zwar auch dann, wenn ihrem Gegenüber die informatischen Sprech- und Denkweisen nicht geläufig sind.

Kennen:

Mathematische Grundlagen (s. Inhalte)

Anwenden:

Anwendung der Techniken und Algorithmen der Analysis, der (linearen) Algebra, der Logik und der Graphentheorie, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Softwaretechnik relevant sind. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet, wobei die konkret angesprochenen Fragestellungen primär aus den Bereichen der numerischen Algorithmen, der Computer-Grafik, der abstrakten Modellbildung, der Datenbank- und Compiler-Logik, der Verschlüsselungstechnik und der Netzwerkplanung kommen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen und anwenden mathematischer Grundkonzepte und Notationen
• Definieren und anwenden von Funktionen und Relationen
• Durchführen einer Resolution in der Aussagenlogik
• Berechnen einfacher Vektor- und Matrix-Ausdrücke und -Verknüpfungen
• Berechnen von Determinanten
• Lösen linearer Gleichungssysteme
• Berechnen von Schnittmengen von Geraden und Ebenen
• Wissen um wichtige algebraische und zahlentheoretische Grundlagen
• Berechnen einer RSA-Ver- und Entschlüsselung
• Berechnen von Spannbäumen via BFS und DFS

Kennen:

Mathematische Grundlagen (s. Inhalte)

Anwenden:

Anwendung der Techniken und Algorithmen der Analysis, der (linearen) Algebra, der Logik und der Graphentheorie, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Softwaretechnik relevant sind. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet, wobei die konkret angesprochenen Fragestellungen primär aus den Bereichen der numerischen Algorithmen, der Computer-Grafik, der abstrakten Modellbildung, der Datenbank- und Compiler-Logik, der Verschlüsselungstechnik und der Netzwerkplanung kommen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen und anwenden mathematischer Grundkonzepte und Notationen
• Definieren und anwenden von Funktionen und Relationen
• Durchführen einer Resolution in der Aussagenlogik
• Berechnen einfacher Vektor- und Matrix-Ausdrücke und -Verknüpfungen
• Berechnen von Determinanten
• Lösen linearer Gleichungssysteme
• Berechnen von Schnittmengen von Geraden und Ebenen
• Wissen um wichtige algebraische und zahlentheoretische Grundlagen
• Berechnen einer RSA-Ver- und Entschlüsselung
• Berechnen von Spannbäumen via BFS und DFS

• B. Lenze, Basiswissen Analysis, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• B. Lenze, Basiswissen Lineare Algebra, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

 

• M. Aigner, Diskrete Mathematik, Vieweg Springer-Verlag, Wiesbaden, 2006, sechste Auflage.
• J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2016, sechste Auflage.
• DIN-Taschenbuch Nr. 202, Formelzeichen, Formelsatz, mathematische Zeichen und Begriffe, Beuth Verlag, Berlin-Wien-Zürich, 2009, dritte Auflage.
• G. Fischer, Lineare Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2014, achtzehnte Auflage.
• G. Fischer, Lehrbuch der Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2017, vierte Auflage.
• O. Forster, Analysis 1, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2016, zwölfte Auflage.
• B. Kreußler, G. Pfister, Mathematik für Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik -- Numerik, Grafik, Kryptik --, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• R. Remmert, P. Ullrich, Elementare Zahlentheorie, Birkhäuser Verlag, Basel-Boston-Berlin, 2008, dritte Auflage.
• U. Schöning, Logik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg-Berlin, 2000, fünfte Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 1, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2013, vierte Auflage.
• G. Wüstholz, Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2013, zweite Auflage.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

• Grundlegende Begriffe und Eigenschaften von formalen Sprachen, Grammatiken und den dazugehörigen Automaten benennen können.
• Grammatiken und Automaten für formale Sprachen erstellen und deren Arbeitsweise nachvollziehen können.
• Die Darstellung von Sprachen zwischen Grammatiken, Automaten und regulären Ausdrücken umwandeln können.
• Selbstständig Probleme als formale Sprachen einschätzen und in Hinblick auf die Sprach-Typen in der Chomsky-Hierarchie klassifizieren können.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Selbstständig Probleme hinsichtlich Ihrer Komplexität einschätzen und klassifizieren können.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer kennen professionelle Standards und Verfahren im Bereich Lern- und Arbeitstechniken (inkl. Zeit- und Selbstmanagement, Lerntyptheorie, Kommunikation und effektiver Zusammenarbeit sowie Kreativitätstechniken).
• Die Studierenden können diese fächerübergreifend einsetzen.

Selbstkompetenz:

• Die Teilnehmer sind in der Lage, Lernmethoden, Kommunikations- und Präsentationstechniken, Kreativitäts- und Problemlösungstechniken sowie Methoden des Zeit- und Selbstmanagements gewinnbringend für sich in Studium und Beruf einzusetzen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer kennen Techniken der effektiven Zusammenarbeit in Gruppen.
• Die Studierenden wissen, wie Inhalte in Gruppen präsentiert werden können.
• Die Studierenden sind mit Kreatitvitäts- und Problemlösetechniken für Gruppen vertraut.

Die Veranstaltung beinhaltet Module zu den folgenden Themenbereichen:

• Lerntechniken und Lerntypen
• Arbeitstechniken (Literaturrecherche in der Bibliothek)
• Zeit- und Selbstmanagement
• Motivation
• Kommunikationstechniken und Zusammenarbeit
• Kreativität und Problemlösungstechniken
• Burnout
• Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens

• Friedrich Rost; Lern- und Arbeitstechniken für das Studium; Vs Verlag 6. Auflage 2010; ISBN-13: 978-3531172934

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen durch die Lehrveranstaltung in die Lage versetzt werden, verschiedene Lern-, Arbeits-, Kommunikations- und Selbstmanagementechniken in ihrem Studium und beruflichen Alltag anzuwenden. Das Erlernen dieser Kompetenzen erfordert durch ihre Natur sowohl eine intensive Zusammenarbeit mit und persönliche Anleitung durch die jeweiligen Dozent/-innen, als auch eine Vielzahl praktischer Arbeiten in der Gruppe unter aktiver Supervision durch die Dozent/-innen. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht in dieser Lehrveranstaltung erforderlich.

 

Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung ausgewählte Algorithmen und Datenstrukturen. Sie können Algorithmen analysieren und qualitativ bewerten.

Fach- und Methodenkompetenz:

Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, um Algorithmen und Datenstrukturen sowie deren Eigenschaften bewerten, vergleichen und erklären zu können. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie APIs und Entwicklungsumgebungen) einzuarbeiten.

Sie haben die Realisierungskompetenz, Datenstrukturen und Algorithmen in objektorientierte Programme zu übertragen und vorgegebene Datenstrukturen und Algorithmen in Bibliotheken, wie etwa den Collections in Java, zur Problemlösung einzusetzen.

Sie erwerben die formale Kompetenz, den Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und geeignete Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung zu formulieren und einzusetzen. Sie erkennen den rekursiven Kern eines Problems und können eine rekursive Problemlösungstrategie einsetzen. Sie besitzen die Kompetenz, ausgewählte Probleme bekannten Problemklassen zuzuordnen.

Kennen:

Mathematische Grundlagen (s. Inhalte)

 

Anwenden:

Aufbauend auf der Veranstaltung Mathematik für Informatiker 1 werden die Konzepte, Techniken und Algorithmen der Analysis und der linearen Algebra weiter ausgebaut und vertieft sowie grundlegende Aspekte der Wahrscheinlichkeitsrechnung vermittelt. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet, wobei die konkret angesprochenen Fragestellungen primär aus den Bereichen der schnellen Algorithmen, der Datenanalyse und -kompression, der Computer-Grafik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung inklusive Kombinatorik kommen.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

 

• Kennen komplexer Zahldarstellungen

• Berechnen von komplexen Zahlen in unterschiedlichen Darstellungen
• Definieren und faktorisieren algebraischer Polynome
• Berechnen von Eigenwerten und Eigenvektoren
• Kennen spezieller quadratischer Matrizentypen und ihrer Eigenschaften
• Berechnen spezieller linearer Transformationen
• Kennen und anwenden linearer Abbildungen zwischen Vektorräumen
• Berechnen von Grenzwerten von Folgen (und Reihen)
• Ableiten und integrieren elementarer Funktionen
• Kennen der wesentlichen Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Anwenden des Satzes von Bayes aus dem Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung

• B. Lenze, Basiswissen Lineare Algebra, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• B. Lenze, Basiswissen Analysis, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

• G. Fischer, Lineare Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2014, achtzehnte Auflage.
• O. Forster, Analysis 1, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2016, zwölfte Auflage.
• N. Henze, Stochastik für Einsteiger, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2017, elfte Auflage.
• B. Kreußler, G. Pfister, Mathematik für Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik -- Numerik, Grafik, Kryptik --, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 1, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2013, vierte Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 2, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2014, dritte Auflage.

Die Studierenden lernen den grundlegenden Aufbau eines Computers kennen von einfachen Digitalschaltungen über einen typischen Mikroprozessor und Rechnerarchitekturen bis zu grundlegenden Konzepten eines Betriebssystems. Darüber hinaus erhalten Sie eine Einführung in die nebenläufige Programmierung.

Fach- und Methodenkompetenz

• Rechnergerechte Darstellung von Information (Zahlen und Zeichen)
• Beschreibung von grundlegenden digitalen Logik-Gattern und deren Funktion
• Skizzieren des Aufbaus und grundsätzliches Verständnis der Funktionsweise von Mikroprozessoren und kompletter Computersysteme
• Verständnis des theoretischen Aufbaus und der Kernfunktionalitäten von Betriebssystemen
• Praktische Anwendung des Betriebssystems Linux
• Skizzieren, Nachvollziehen und Bewerten von verschiedenen Realisierungen wichtiger Kernfunktionalitäten von Betriebssystems (Prozess-, Speicher-, und Dateiverwaltung)
• Verständnis der Probleme nebenläufiger Programmierung und Kenntnis der Lösungsmöglichkeiten

Sozialkompetenz

• Lösen von Programmieraufgaben in Zweiergruppen
• Vorstellen der Ergebnisse gegenüber dem Betreuer

 

• Zahlen- und Zeichendarstellung im Rechner
• Grundlagen der digitalen Logik
• Rechnerarchitektur (Schichtenmodell, Maschinentypen, Rechneraufbau, aktuelle Prozessoren, Virtualisierung)
• einfache Maschinenprogramme
• Betriebssystemkonzepte (Architekturen, Strukturen, Prozesse, Speicherverwaltung, Dateisysteme)
• Einführung in die praktische Anwendung von Linux
• Nebenläufigkeit und Interprozesskommunikation

 

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

Die Studierenden sind nach dem Besuch der Veranstaltung auf einem angestrebten Sprachqualifikationsniveau Level B1 (gem. Europarat) das mindestens erreichte Qualifikationsniveau ist A2 (gem. Europarat).

• Hören/Sprechen:
  Sie können einer Präsentation über ein vertrautes Thema folgen, eine Präsentation geben oder ein Gespräch über ein relativ breites Spektrum an Themen in Gang halten.
• Lesen:
  Die Studierenden können Texten relevante Informationen entnehmen und detaillierte Anweisungen oder Ratschläge verstehen.
• Schreiben:
  Sie können sich Notizen während eines Gesprächs/Vortrags machen oder einen Brief schreiben, der auch nicht standardisierte Anfragen enthält.

Selbstkompetenz:

• Die Teilnehmer sind in der Lage, sich selbständig in Englisch auszudrücken und können ihr Sprachniveau weiterentwickeln.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer können in Gruppen kommunizieren und an fachbezogenen Diskussionen teilnehmen.

• Anfänger (A1):
  "Fairway. A1. Lehr- und Arbeitsbuch"; Herbert Puchta, Klett Verlag, 2005, ISBN-10: 3125014603
• Grund-, fortgeschrittene Kenntnisse (A2, B1/B2):
  "Infotech English for Computer Users"; Klett Verlag, ISBN 978-0-521-702997
• Allgemein:
  "IT Matters. Englisch für IT Berufe" ; Cornelsen-Verlag (ISBN 3464028054), 2003

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen in der Lage sein, die durch den Einstufungstest zu Begin des Semesters festgelegten individuellen Sprach-Niveaus des europäischen Referenzrahmens zu erfüllen und sich zudem am Ende des Semesters in ihrem jeweiligen Fachgebiet professionell ausdrücken zu können. Das geschieht durch Role plays, Meetings, Verhandlungen und Präsentationen, die den aktiven Spracherwerb fördern. Um diese Ziele mit den o.g Mitteln zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht erforderlich.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Definition eines DBS und die Schemaarchitektur eines DBMS kennen.
• Das Transaktionskonzept und Recovery Mechanismen kennen.
• SQL Befehle zum Einrichten, Speichern und Abfragen von Information (DDL, DML, DRL, DCL) kennen und anwenden.
• Administration von Datenbanksystemen exemplarisch durchführen.
• Gespeicherte Funktionen, Prozeduren und Trigger entwickeln.

Sozialkompetenz:

• Erarbeiten, Kommunizieren und Präsentieren von relationalen Modellen sowie Datenbankprogrammen in Zweierteams.
• Kooperatives Erstellen und Bewerten von Lernplakaten oder Wiederholungsfragen zu den Lehrinhalten.

Berufsfeldorientierung:

• Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im Datenbanken-Umfeld (Datenbankadministrator. Datenbankentwickler, Anwendungsentwickler, Datenschutzbeauftragter).

Die Veranstaltung vermittelt Grundlagen von Benutzerschnittstellen für das effiziente Zusammenwirken bzw. die Interaktion zwischen Mensch und Computer. In diesem Zusammenhang werden sowohl physiologische als auch psychologische Aspekte der menschlichen Informationsverarbeitung behandelt. Des Weiteren wird die Software-Ergonomie als Wissenschaftsgebiet vorgestellt, das sich mit der Gestaltung von Mensch-Maschine-Systemen befasst. Ferner werden die Auswirkungen auf Konzepte und Implementierungen von Software-Systemen und Benutzungsschnittstellen untersuch und diskutiert.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Beobachtung der grundlegenden Lern- und Handlungsprozesse bei der Benutzung von Software
• Kenntnis der Standart-Bedienelemente für WIMP-Oberflächen
• Benennen der wichtigsten Normen, Gesetze und Richtlinien zur SW-Ergonomie
• Grundlegende Bewertung der Ergonomie von Benutzungsschnittstellen anhand dieser Regelungen
• Abbilden der Tätigkeiten im Benutzerzentrierten Entwurfsprozess auf Fallbeispiele
• Grundlegende Kenntnis der wichtigsten Usabilty Engineering Werkzeuge, sowie deren Anwendung im Fallbeispiel

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Kenntnis vereinfachter Handlungsprozessmodelle

Sozialkompetenz:

• Beobachtung, Einschätzung und Bewertung von Kommunikationssituationen
• Bearbeitung von Aufgaben in wechselnden Kleingruppen (je 2-4 Studierende)

Berufsfeldorientierung:

• Interdisziplinarität des User Experience Designs
• Anwendung einfacher Usability Engineering Werkzeuge (z.B. Personas) am Fallbeispiel

1. Grundlagen

• Einführung und Motivation
• Definition Softwareergonomie
• Wahrnehmung
• Gedächtnis und Erfahrung
• Handlungsprozesse
• Kommunikation

2. Umsetzung

• Normen und Gesetze
• Richtlinien
• Hardware
• Interaktionsformen
• Grafische Dialogsysteme

3. User-Centered Design

• Einführung
• Web-Usability
• Barrierefreiheit
• Werkzeuge des Usability Engineering

4. Weiterführende Inhalte

In Absprache mit den Studierenden werden ein bis drei der folgenden Themen behandelt. Die Liste wird bei aktuellem Anlass erweitert.

• Gestensteuerung
• Benutzerschnittstellen in Computerspielen
• Benutzerschnittstellen für mobile Systeme
• Brain-Computer Interfaces
• Multitouch-Interfaces

 

 

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• auch komplexere Probleme durch Komponentenbildung und Wahl der richtigen Architektur zu beherrschen
• objektorientierte und weiterführende Konzepte der Programmierung problemgerecht anzuwenden
• die Kopplung zwischen Programmteilen durch den Einsatz von Interfaces und Delegation statt Vererbung zu verringern
• die Korrektheit von Programmen durch eine schon am Anfang integrierte Planung geeigneter Tests zu erhöhen
• die Ereignisbehandlung auch außerhalb von Benutzungsoberflächen gewinnbringend einzusetzen
• softwaretechnische Aufgabenstellungen zu identifizieren, die von vornherein Parallelität aufweisen und diese Parallelität in der Implementierung umzusetzen
• die Effizienz eines Programms durch Einsatz von Parallelität zu erhöhen und für korrekte Synchronisation beim Zugriff auf gemeinsame Ressourcen zu sorgen
• eine geeignete Fehlerbehandlung zu planen und umzusetzen
• für eine Anwendung geeignete Zusatzinformationen zu identifizieren und diese über Annotationen zu realisieren
• die Techniken der Reflektion/ Introspektion problemgerecht anzuwenden, beispielsweise, wenn die eigene Anwendung in der Lage sein muss, ihr zum Zeitpunkt der Entwicklung unbekannte Komponenten verwenden zu können

 

• C. Ullenboom, Java ist auch eine Insel
• G. Krüger, Handbuch der Java-Programmierung
• A. Poetzsch-Heffter, Konzepte objektorientierter Programmierung
• RC Martin, Agile Software Development. Principles, Patterns and Practices
• R. Oechsle, Java-Komponenten. Grundlagen, prototypische Realisierung und Beispiele für Komponentensysteme

Einführung in die softwaretechnische Projektdurchführung mit besonderer Fokussierung auf die Methoden des Requirements Engineering und der objektorientierten Analyse (OOA) mithilfe der Unified Modeling Language.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Überblick über Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung
• Benennen und anwenden verschiedener Methoden des Requirements Engineerings
  • Differenzieren, spezifizieren und formulieren von Benutzer- und Systemanforderungen
  • Verifizieren und validieren von Anforderungen
• Kennen und Anwenden von Methoden, Sprachen und Werkzeugen zum GUI-Prototyping
• Beschreiben des methodischen Vorgehens in der objektorientierten Analyse
• Kennen und Anwenden der relevanten UML-Beschreibungsmittel im Rahmen der OOA
  • UML-Use-Case-Diagramm
  • UML-Paketdiagramm
  • UML-Klassendiagramm
  • UML-Aktivitätsdiagramm
  • UML-Sequenzdiagramm
  • UML-Kommunikationsdiagramm
  • UML-Zustandsdiagramm

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Modellieren der statischen und dynamischen Aspekte eines OOA-Modells für ein zu entwickelndes objektorientiertes Softwaresystem
• Objektorientierte Spezifikation von Softwaresystemen mithilfe der Unified Modeling Language (UML)
• Erstellung eines Fachkonzepts bzw. des Produktmodells für ein Softwaresystem
• Erkennen von Widersprüchen, Unvollständigkeit, Inkonsistenzen

Sozialkompetenz:

• Problemstellungen mittlerer Komplexität im Team systematisch analysieren
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine Anforderungsspezifikation entwickeln
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig ein OOA-Modell für ein Softwaresystem spezifizieren

• Balzert, H. (2005): Lehrbuch der Objektmodellierung (2. Aufl.), Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
• Balzert, H. (2009): Lehrbuch der Softwaretechnik - Basiskonzepte und Requirements Engineering (3. Aufl.), Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
• Ludewig, J.; Lichter, H. (2013): Software Engineering - Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken, 3. korrigierte Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Oestereich, B., Scheithauer, A. (2013): Analyse und Design mit UML 2.5, 11. Auflage, München: Oldenbourg Verlag.
• OMG (2017): UML Specification Version 2.5.1, http://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF.
• Pichler, R. (2008): Scrum, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Pohl, K., Rupp, C. (2015): Basiswissen Requirements Engineering, 4. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Vollmer, G. (2017): Mobile App Engineering, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Vollmer, G. (2018): Unterlagen zur Lehrveranstaltung "Softwaretechnik 1".
• Sommerville, I. (2012): Software Engineering, 9. Auflage, München: Pearson Studium.

 

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden erarbeiten in Teamarbeit sowohl kreative Lösungen als auch formale Beschreibungen für konkrete Fragestellungen und UseCases aus der Industrie. Dabei werden Sie von den Lehrkräften begleitet und gecoacht. Um die dabei gemachten Erfahrungen zu analysieren und die sich daraus ergebenden Lernziele zu erreichen ist eine Mindestanwesenheitspflicht im Praktikum erforderlich.

 

Ziel ist die Vermittlung von Grundlagen, Methoden und Funktionsweisen der Informationssicherheit im Unternehmenskotext.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Kenntnisse der grundlegenden Konzepte und Begriffe der Informationssicherheit, z. B. Risiko, Verwundbarkeit, Schutzziel
• Abgrenzung der Begrifflichkeiten Informationssicherheit, IT-Sicherheit und Datenschutz
• Kenntnisse gängiger Angriffe und entsprechender Sicherheitsmechanismen für IT-Systeme, -Netzwerke und webbasierte Applikationen
• Kenntnisse über die wichtigsten Anforderungen an Sicherheitssysteme für den Einsatz in Unternehmen
• Bewertung der Eignung bestimmter Sicherheitsmechanismen und technologien für gegebene Aufgabenstellungen
• Auswahl geeigneter Sicherheitssysteme für gegebene Aufgabenstellungen
• Erstellung einfacher Sicherheitskonzepte für IT-Systeme und Netzwerke

Sozialkompetenz:

• Problemstellungen mittlerer Komplexität im Team systematisch analysieren
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig Aufgabenstellungen der Informationssicherheit bewerten und Lösungsvorschläge für geeignete Sicherheitsmechanismen erarbeiten

 

• Grundlagen der Informationssicherheit
  • Schutzziele
  • Schwachstellen und Angriffe
  • IT-Risikomanagement
  • Organisatorische IT-Sicherheit
• Datenschutz
  • Grundlagen
• Angewandte Kryptographie
  • Geschichte und mathematische Grundlagen der Kryptographie
  • Symmetrische Verschlüsselung
  • Asymmetrische Verschlüsselung
  • Hash-Verfahren
  • Elektronische Signatur
• Systemsicherheit
  • Authentisierungsprotokolle - und verfahren
  • Passwortsicherheit
• Netzwerksicherheit
  • Firewall-Systeme
  • VPN-Verfahren inkl. IPSec
• Web-Sicherheit
  • Grundlagen

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Prinzipien, Protokolle und Architektur des Internets zu verstehen
• Elementare Kommandos der Betriebssysteme Linux und Windows zur Netzwerkkonfiguration und zum Netzwerktest anzuwenden
• Protokoll- und Netzwerkanalysen mit Analysewerkzeugen durchzuführen und zu interpretieren
• Vorhandene drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu analysieren
• Drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu entwerfen und zu realisieren
• Netzkomponenten (Router, Switch) einschließlich VLAN und NAT zu konfigurieren

Vermittlung von Wissen zum Entwurf und zur Architekur von Software als wesentliche Säule der Softwaretechnik

Fach- und Methodenkompetenz:

• Verstehen der Konzepte des objektorientierten Designs
• Entwurf und Dokumentation von Anwendungen mit UML
• Verstehen der Prinzipien, Muster und Aspekte von Softwarearchitekturen
• Definieren, dokumentieren und bewerten von Architekturen
• Beschreiben des Architektur- und Designprozesses
• Beschreiben und einordnen moderner Softwaretechniken

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Denken in Systemen
• Entwerfen und dokumentieren von Zielsystemen
• Prozessorientiertes Vorgehen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

 

• Kecher, Christ: UML 2.5 - Das umfassende Handbuch, Rheinwerk Computing, 2015
• Starke, Gernot: Effektive Software-Architekturen - Ein praktischer Leitfaden, Hanser, 8. Auflage 2018
• Starke, Gernot; Hruschka, Peter; ARC42: Pragmatische Hilfe für Softwarearchitekten, Hansa, 2015

 

Studierende erhalten in diesem Modul einen Überblick über die wichtigsten Technologien, die heute für die Erstellung von Web-Anwendungen eingesetzt werden. Sie beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die zentralen Prinzipien und Konzepte, die modernen Web-Architekturen zugrunde liegen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Absolventinnen und Absolventen des Moduls können die zentralen Grundprinzipien des WWW benennen und im Kontext von Web-Anwendungen einordnen.
• Sie erlangen die Fachkompetenz, client- und serverseitige Techniken der Web-Entwicklung zu differenzieren. Zudem können sie wichtige client- und serverseitige Technologien für die Erstellung von Web-Anwendungen benennen und anwenden.
• Studierende erkennen grundlegende Architekturmuster von Web-Anwendungen und können diese modellieren. Sie können die inhärenten technologieunabhängigen Strukturmerkmale von Web-Anwendungen benennen und auf konkrete Technologien übertragen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beherrschen die Analyse einer umfangreichen Anforderung und können diese in Teilanforderungen zerlegen. Sie haben Erfahrungen, Teilanforderungen über mehrere Wochen im Rahmen eines Gesamtprojektes im Team umzusetzen.
• Studierende können Architekturen von Softwaresystemen beschreiben und einordnen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erarbeiten und realisieren Lösungen kooperativ im Team.
• Sie sind darüber hinaus in der Lage, ihre Ideen und Lösungen zu erläutern und zu diskutieren.

Berufsfeldorientierung:

• Studierende erwerben Kenntnisse typischer Aufgabenstellungen in der Web-Entwicklung sowie in der Anwendung konkreter Web-Technologien.
• Zudem sammeln sie Erfahrungen in der Anwendung von essentiellen Werkzeugen der Softwareentwicklung, wie etwa Entwicklungsumgebungen oder Build-Management-Werkzeuge.

Die Vorlesung umfasst folgende Themenbereiche:

• Detaillierte Kenntnisse vom Aufbau von Webseiten mit HTML und CSS
• Serverseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. mit Java, JavaScript)
• Basiswissen Web-Architekturen basierend auf dem MVC-Muster
• Einführung in Web Services (z.B. REST)
• Clientseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. JavaScript, jQuery)
• Grundlegende Konzepte und Techniken im Browser (z.B. DOM, AJAX)
• Basiswissen Responsive Webdesign

• Wolf, J.; HTML5 und CSS3; Rheinwerk Computing; 2. Auflage; 2016
• Bühler P., Schlaich P., Sinner D.; HTML5 und CSS3: Semantik - Design- Responsive Layouts; Springer Vieweg; 2017
• Simpson K.; Buchreihe "You Don't Know JS" (6 Bände); O'Reilly; 2015
• Crockford, D.; Das Beste an JavaScript; O'Reilly; 2008
• Springer S.; Node.js: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 3. Auflage, 2018
• Salvanos, A.; Professionell entwickeln mit Java EE 8; Rheinwerk Computing; 2.Auflage, 2018
• Tilkov S., Eigenbrodt M., Schreier S., Wolf O.; REST und HTTP; dpunkt.verlag; 3. Auflage; 2015
• Balzert H.; Lehrbuch der Softwaretechnik. Entwurf, Implementierung, Installation und Betrieb. Spektrum Akademischer Verlag; 3. Auflage; 2011
• Tanenbaum A.; Computernetzwerke; Pearson Studium; 3. Auflage; 2000

 

• IT- und Computerrecht, Gesetzessammlung, Beck-Texte im dtv;
• Telekommunikations- und Multimediarecht, Beck-Texte im dtv;

jeweils in der aktuellen Ausgabe

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können sich verbal in jeder Situationangemessen und sicher ausdrücken. Zudem sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer nach erfolgreicher Teilnahme sicher im Umgang mit Kunden und können sich in den Kunden hineinversetzen.

 

 

Vertiefung der Programmierkenntnisse über die vergleichende Betrachtung der Sprachen Java, C, C++ und C; . Identifizieren von individuellen Stärken und Schwächen der einzelnen Sprachen in Abhängigkeit von bestimmten Aufgabenstellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen der Problemdomänen der betrachteten Sprachen
• Zusammenfassen der historischen Entwicklung der betrachteten Sprachen
• Beurteilung der Plattformabhängigkeit der einzelnen Sprachen
• Nennen der Vor- und Nachteile einer automatischen Speicherverwaltung
• Erstellen von lauffähigen C, C++ und C; -Programmen
• Gegenüberstellen von prozeduraler und objektorientierter Programmierung
• Beurteilen von Einsatzmöglichkeiten der Sprachen Java, C, C++ und C;

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Auswählen einer geeigneten Programmiersprache für eine gegebene Anwendungsdomäne
• Planen von Software-Projekten (Aufwand, Ressourcen)

Fach- und Methodenkompetenz:

• Komplexität von Softwareprojekten einschätzen und bewerten können
  • Analyse der Hintergründe und Ursachen für Projektfehlschläge
• Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung kennen und Kontext-spezifisch auswählen können
  • Wasserfall- und Spiralmodell, Prototyping, V-Modell XT, Rational Unified Process, Agile Modelle (Scrum)
• Prozesse und Aktivitäten, Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Softwaremanagement kennen und anwenden können

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Softwareprojekte organisieren und managen können
  • Projektplanung, Aufwandsschätzung, Aufwands- und Kosten-Controlling
• Produktmanagement kennen
• Prozessanalyse, -messung und -bewertung kennen und anwenden können
  • Verbesserung der Prozessqualität (CMMI, GQM)

Selbstkompetenz:

• Ausarbeit und Erstellung von Softwaremanagement-spezifischen Ergebnisdokumenten
• Selbstständige Erstellung und Präsentation von ausgewählten Themen und Inhalten des Softwaremanagements

Sozialkompetenz:

• Teamarbeit in Vierer-Gruppen über ein ganzes Semester

Berufsfeldorientierung:

• Praxisnahe Anwendung und Durchführung Softwaremanagement-spezifischer Prozesse und -Aktivitäten

Vermittlung der erforderlichen Kenntnisse, um bei der Softwareentwicklung ein definiertes Qualitätsniveau zu erzielen. Die analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung sind bekannt und können zielgerichtet angewendet werden. Methodisches Vorgehen bei der Software-Wartung.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Differenzieren zwischen analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung
• Benennen von typischen Fehlerquellen
• Auswählen geeigneter Werkzeuge im Rahmen des konstruktiven Software-Engineering
• Auswählen geeigneter Metriken zur Qualitätsmessung
• Kennen von unterschiedlichen Integrationsstrategien
• Erkennen des Einflusses der Automatisierung auf die Qualität
• Systematisches herleiten von Testfällen
• Durchführen manueller Prüfverfahren
• Anwenden analytischer Prüfverfahren
• Benennen von Risiken, Problemen und Grundsätzen der Wartung
• Organisieren einer Software-Wartung

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Operationalisieren des Qualitätsbegriffs über Qualitätsmodelle
• Verstehen, dass Testen eine notwendige aber nicht hinreichende Maßnahme zur Sicherung der Qualität ist
• Durchführen von Zielgruppen-orientierten Präsentationen

Berufsfeldorientierung:

• Erstellen eines Qualitätshandbuches
• Auswählen und Einsetzen von geeigneten Werkzeugen (konstruktives Software-Engineering)

Kennen:

• Praktische Probleme in Softwareentwicklungsprojekten

 

Anwenden:

• Praktischer Einsatz von Methoden und Verfahren aus der Softwaretechnik (Lehrveranstaltungen Softwaretechnik A,B,C und D).
• Anwendungsspezifischer Einsatz der erworbenen Programmiersprachenkenntnisse.
• Benutzung einer Software-Entwicklungsumgebung mit Werkzeugen, die in den einzelnen Software-Entwicklungsphasen eingesetzt werden.
• Bewertung des Projektverlauf unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten

Durch den Modulverantwortlichen genehmigter Projektvorschlag. Der Projektvorschlag wird vom Studierenden in Zusammenarbeit mit seinem betrieblichen Fachbetreuer gemäß der Rahmenvorgabe für den Studiengang Softwaretechnik Dual und der IHK ausgearbeitet.

Sammeln von praktischen Erfahrungen in einem realen Softwareentwicklungsprojekt. Das Projekt wird in einem Unternehmen vor Ort durchgeführt.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Praktisches Anwenden von Methoden und Verfahren aus der Softwaretechnik (Lehrveranstaltungen Softwaretechnik A, B, C und D)
• Einsetzen der erworbenen Programmiersprachenkenntnisse
• Benutzen einer Software-Entwicklungsumgebung

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Einarbeiten in ein fachliches Anwendungsgebiet
• Durchführen von Zielgruppen-orientierten Präsentationen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in einem Team
• Übernehmen der Verantwortung für bestimmte Aktivitäten
• Stärken der Konflikt- und Kommunikationsfähigkeiten

Berufsfeldorientierung:

• Erfahren von unterschiedlichen Rollen in einem betrieblichen Umfeld
• Bearbeiten realer Anforderungen

Durch den Modulverantwortlichen genehmigter Projektvorschlag. Der Projektvorschlag wird vom Studierenden in Zusammenarbeit mit seinem betrieblichen Fachbetreuer gemäß der Rahmenvorgabe für Praxisprojekte für den Studiengang Softwaretechnik Dual ausgearbeitet.

Einführung in komponentenbasierte Softwareentwicklung und Anwendung des Erlernten in praktischen Beispielen auf Basis von EJB.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Kennen und Abgrenzen des Komponentenbegriffs
• Verstehen der Herausforderungen verteilter Systeme
• Kennen von Lösungsansätzen mit und ohne Middleware
• Kennen typischer Probleme in Enterprise Anwendungen (Transaktionsschutz, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Internationalisierung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, ...)
• Modellieren verteilter Systeme mit der UML
• Verstehen des Unterschieds zwischen Spezifikation und ihrer Realisierung
• Verstehen der EJB-Spezifikation
• Anwenden der EJB-Kenntnisse mit dem glassfish-Applikationsserver
• Entwickeln einer eigenständigen Lösung im Rahmen eines Projekts

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Entwickeln eines Projekts aus einer beliebigen Anwendungsdomänen

Sozialkompetenz:

• Problemstellungen mittlerer bis hoher Komplexität im Team systematisch bearbeiten
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine EJB-Lösung erarbeiten
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine EJB-Lösung dokumentieren

Vermittlung von Wissen zur Entwicklung verteilter Anwendungen

Fach- und Methodenkompetenz:

• Verstehen der besonderen Anforderungen und Herausforderungen bei der Entwicklung verteilter Systeme
• Kennenlernen der Prinzipien, Architekturen und Mechanismen verteilter Systeme
• Kennern der Herangehenweisen bei der Entwicklung verteilter Systeme
• Umsetzen der aktuellen Konzepte in Java-Programme

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

Literaturhinweise

• Bengel, Günther: Grundkurs Verteilte Systeme, 4. Auflage Springer Vieweg, 2014
• Dustar, Schahram et. al.: Softwarearchitekturen für verteilte Systeme, Springer, 2003
• Hohpe, Gregor, Woolf, Bobby: Enterprise Integration Patterns, Addison Wesley, 2004
• Kopp, Markus, Wilhelms, Gerhard: Java Solutions

Vermittlung von Grundlagenwissen hinsichtlich der Bedeutung und Nutzung von IT Service Management im Unternehmen. Theoretische Kenntnisse über die fünf Phasen und ihre Prozesse, Rollen und Funktionen des Lebenszyklusmodells der IT Infrastructure Library (ITIL). Vertiefung bzw. praktische Anwendung bereits erlernten Fachwissens anhand praxisrelevanter Beispiele.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Abgrenzen von IT Management und IT Service Management
• Benennen Gründe und Ziele einer Nutzung von ITIL
• Differenzieren der verschiedenen Phasen des ITIL Lebenszyklus
• Nutzung von Fallstudien zur Vertiefung der erlernten Kenntnisse und entwicklung eigener Lösungen im ITIL Umfeld
• Konzipieren und Realisieren von eigenen Umsetzungsszenarien von ITIL in Beispielunternehmen
• Transfer der erlernten Kenntnisse und Vergleich mit anderen Referenz-/Rahmenmodellen

Fächerübergreifende Methodenkompetenz:

• Auswählen von geeigneten Kommunikationsstrukturen für Service- und Supportprozesse/-strukturen
• Systematische Priorisierung von Aktivitäten und Projekten
• Kennen von Fehlerkulturen (Faktor Mensch in Stresssituationen)
• Systematische Nutzung von IT-Kennzahlen zur Messung der Zielerreichung

Berufsfeldorientierung:

• Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im IT-Service Management-Umfeld (Service Owner, Service Manager, Process Owner, Process Manager, etc.)
• Kennen von IT-Prozessen im Rahmen des IT-Service Management
• Kennen von Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des IT-Service Management
• Auswählen und Einsetzen von geeigneten Modellen, Konzepten und Werkzeugen

Fach- und Methodenkompetenz

• Nach erfolgreicher Teilnahme sind die Studenten in der Lage Firmenpräsentationen und Fachvorträge auszuarbeiten und zu halten.

Selbstkompetenz

• Die/der Studierende/r kann Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich und mündlich präsentieren, die eigenständige Präsentation von Lösungen tragen zur Entwicklung von Selbstsicherheit/Sachkompetenz bei.
• Die Entwicklung von Strategien zum Wissens- und Kenntniserwerbs werden durch die Kombination von individuellen semesterbegleitenden Besprechungsterminen mit eigenständiger Erarbeitung der Inhalte wissenschaftlicher Literatur unterstützt.

Sozialkompetenz

• Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen.
• Die/der Studierende/r kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen.

Referat und Ausarbeitung über ein ausgewähltes Spezialthema der Softwaretechnik, das anwendungsbezogen im Unternehmenskontext ausgearbeitet wird.

Begründung zur Notwendigkeit der Teilnahmepflicht:

Es handelt sich um eine zu Exkursionen, Sprachkursen, Praktika und praktische Übungen vergleichbare Lehrveranstaltung mit in der Regel maximal 20 Teilnehmern. Durch eine regelmäßige Teilnahme werden die Fach- und Methodenkompetenzen der Studierenden in der Einübung des wissenschaftlichen Diskurses in Gruppenarbeit mit anderen Studierenden und im Dialog mit dem Dozenten erarbeitet und gefestigt. Eine Reflektion der Kompetenzen und damit der Lernziele ist selbstständig nicht ausreichend möglich. Nur ein geringer Anteil der Veranstaltung bezieht sich auf die selbstständige Einarbeitung in die fachlichen Inhalte und die Vorbereitung auf den wissenschaftlichen Diskurs, der größere Anteil bezieht sich auf die gemeinschaftliche Erarbeitung und Reflektion der Kompetenzen, sodass eine regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen für das Erreichen der Lernziele gegeben ist.

Vermittlung von Grundlagenwissen im Bereich Virtualisierung und Cloud Computing. Theoretische Kenntnisse über Architekturen und Technologien in diesem Bereich sowie Sensibilisierung für deren Stärken und Schwächen in verschiedenen Einsatzbereichen. Vertiefung des Fachwissens anhand praktischer Laboraufgaben mit aktuell relevanten Cloud Services und Technologieplattformen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Erlernen der einschlägigen Fachbegriffe im Bereich Virtualisierung und Cloud Computing
• Einordnung und Bewertung der verschiedenen Konzepte und Architekturen
• Installation und Konfiguration von einfachen virtuellen Systemen mit unterschiedlichen Technologien
• Konzeption und praktischer Aufbau von einfachen Cloud Services mit open-source und kommerziellen Ressource Management Systemen
• Überblick über traditionelle und neue Einsatzbereiche von Virtualisierung und Cloud Computing
• Überblick über aktuelle Forschungsthemen und Bewertung von wissenschaftlichen Veröffentlichungen

 

• Virtualisierung von CPU-, Speicher- und Netzkomponenten
• Container Technologie
• Aktuelle Virtualisierungs- und Container-Plattformen
• Ressource Management und Orchestrierung
• Aktuelle Ressource Management- und Orchestrierungs-Plattformen
• Cloud Computing Service Modelle (IaaS, PaaS etc.)
• Neue Einsatzbereiche von Virtualisierung und Cloud Computing (Edge Computing, NFV etc.)
• Open-Source Entwicklungsprozesse und Communities

 

In der Veranstaltung werden komplexe und adaptive Systeme zur Problemlösung thematisiert und implementiert. Die Studierenden erwerben hierbei verschiedene Kompetenzen.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben

• sind sie in der Lage Problemlösungen mit adaptiven Systemen zu entwickeln und zu analysieren.
• die wichtigsten Begriffe adaptiver und adaptierbarer Informationssysteme für die Erklärung von Systemen einzusetzen.
• Methoden der Computational Intelligence für den Entwurf adaptiver Systeme einzusetzen.
• adaptive Systeme auf Basis der erläuterten Modelle zu implementieren.
• sofern möglich, die erstellten Systeme zu evaluieren.
• die Grenzen adaptiver Systeme zu erkennen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die/der Studierende ist in der Lage zu erkennen, dass mit Methoden der adaptiven Systeme Eigenschaften von technischen aber auch betriebswirtschaftlichen und sozialen Systemen beschrieben werden und deren Verhalten analysiert werden können.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der praktischen Phasen trainiert. Die Studierenden entwickeln praktische Umsetzungen in Teams der Größe 2 und 3 und sind in der Lage die entwickelte Lösung gemeinsam zu präsentieren.

 

• J. Schmidt, Chr. Klüver, J. Klüver, Programmierung naturanaloger Verfahren, Vieweg+Teubner Verlag (2010)
• R. Kruse, C. Borgelt, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß, M. Steinbrecher, Computational Intelligence, Zweite Auflage, Vieweg+Teubner Verlag (2015)
• W.-M. Lippe, Soft-Computing, Springer Verlag (2005)
• A. Kordon, Applying Computational Intelligence, Springer Verlag (2010)
• I. Witten, E. Frank und M. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4. Auflage, Morgan Kaufmann (2017), elektronische Version im Intranet verfügbar

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden gezielt 'Ausgewählte Aspekte der Informatik' vorgestellt.

Das Angebot dieser Lehrveranstaltung erfolgt unter Kapazitätsgesichtspunkten in Abstimmung mit dem Studiendekan.

Für die konkrete Lehrveranstaltung wird im Vorfeld eine Modulbeschreibung - gemäß der Vorgaben des Modulhandbuches - erstellt. Der Studiengangsleiter prüft anhand derer die Eignung der Lehrveranstaltung zur Ergänzung des Lehrangebotes. Die Modulbeschreibung wird den Studierenden von Beginn Vorfeld der Lehrveranstaltung zur Verfügung gestellt.

Die Qualitätssicherung erfolgt durch den Studiengangsleiter.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Kenntnis über unterschiedliche BWL-Anwendungen und über ihre Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen.
• Bedienen des SAP® ERP-Systems aus Anwendungssicht im Rahmen von Prozessfallstudien.
• Differenzieren der verschiedenen Anpassungs- und Erweitungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen.
• Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen in SAP® ERP.
• Anpassen des SAP® ERP-Systems im Rahmen von Customizing Fallstudien.
• Nutzen der Entwicklungsumgebung des SAP® ERP-Systems.
• Grundkenntnisse der Programmiersprache ABAP® unter Berücksichtigung von Datenbankzugriffen und Dialoggestaltung.
• Grundkenntnisse der Entwicklung und Gestaltung von Anwendungen mittels SAPUI5 und SAP Fiori®.

Sozialkompetenz:

• Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten.
• Sensibilisieren für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung.
• Steigern der Kooperations- und Teamfähigkeit in den Präsenzübungen und im Miniprojekt.

Berufsfeldorientierung:

• Kennen der Bedeutung unterschiedlicher BWL-Anwendungen für die Geschäftsprozesse von Unternehmen.
• Kennen des Stellenwertes eines ERP-Systems in einer Unternehmens-IT.
• Kenntnisse zur Identifikation und Nutzung von Schnittstellen eines ERP-Systems zu anderen BWL-Anwendungen.
• Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung).

Bücher

• Balderjahn, Ingo; Specht, Günter (2016): Einführung in die Betriebswirtschaftslehre. Stuttgart: Schäffer-Poeschel.
• DRUMM, C., KNIGGE, M., SCHEUERMANN, B. & WEIDNER, S. 2019. Einstieg in SAP® ERP - Geschäftsprozesse, Komponenten, Zusammenhänge - Erklärt am Beispielunternehmen Global Bike, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH.
• HANSEN, H. R., MENDLING, J. & NEUMANN, G. 2019. Wirtschaftsinformatik, Berlin, Boston, Walter de Gruyter GmbH. Ergänzende Unterlagen:
  https://lehrbuch-wirtschaftsinformatik.org/12/home ; Zugriff geprüft am 2. Mai 2021
• KÜHNHAUSER, K.-H. & FRANZ, T. 2019. Einstieg in ABAP, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH.
• KÜHNHAUSER, K.-H. & FRANZ, T. 2015. Einstieg in ABAP, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH. Online verfügbar: http://openbook.rheinwerk-verlag.de/einstieg_in_abap/ ; Zugriff geprüft am 2. Mai 2021
• LAUDON, K. C., LAUDON, J. P. & SCHODER, D. 2016. Wirtschaftsinformatik - Eine Einführung, Halbergmoos, Pearson Deutschland GmbH.
• LEIMEISTER, J. M. 2015. Einführung in die Wirtschaftsinformatik, Berlin Heidelberg, Springer Gabler

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die Terminologie der Computergraphik und können diese korrekt zur Beschreibung von Graphiksystemen einsetzen. Sie kennen wichtige mathematische Konzepte, Algorithmen und Datenstrukturen der Computergraphik und deren Einsatz in gängigen Computergraphik-Systemen.

Sie sind in der Lage passende Lösungen für Problemstellungen aus dem Bereich der Computergraphik auszuwählen und eigene Computergraphik-Anwendungen mit Hilfe einer Standard-Programmierschnitttstelle (z.B. OpenGL) zu entwickeln.

Vorlesung

• Einführung:
  Visuelle Informationsverarbeitung und ihre Anwendungen, Hard- und Software graphischer Systeme
• 2D-Graphik:
  2D-Grundelemente und grundlegende Algorithmen, Kurven, Transformationen und Clipping, Rasterkonvertierung
• 3D-Graphik:
  3D-Grundelemente, Kurven und Flächen, Körpermodellierung, Szenengraph und Transformationen, Projektion, Sichtbarkeit und Verdeckung, Shader-Programmierung, Beleuchtung und Schattierung, Texturen, Ray-Tracing

Praktikum

• Graphik-Programmierung mit OpenGL

Die Studierenden lernen die Unterscheidung von stategischem und operativem Controlling kennen und können die Bedeutung der startegischen Unternehmensplanung als Basis für das strategische Controlling einschätzen.

Fach- und Methodenkompetenz:
Die Studierenden lernen Tools und Techniken des operativen Controllings für die jährliche Gewinnerzielung kennen und anwenden. Sie können Umsatz, Gewinn und Kapital den Return on Investment bestimmen. Sie können den Deckungsbeitrag berechnen und Entscheidungen über die Preiselastizität treffen.
Sie lernen Methoden für das strategische Controlling für den Erhalt des Unternehmens kennen und anwenden. SWOT Analyse, Erfolgsfaktoren und Efolgsobjekte, strategische Geschäftsfeldanalyse und strategische Geschäftseinheiten werden verstanden und eingeordnet werden.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die Studierenden lernen den Einsatz von ERP-Systemen im Controlling kennen. Sie können das Controlling in die Stuktur der Unternehmenssoftware einordnen.

Sozialkompetenz:
Durch Gruppenarbeit wird die Sozialkompetenz bei der Teambildung gestärkt und in Diskussionen die Rücksichtnahme gegenüber Anderen vermittelt.

Fach- und Methodenkompetenzen:

• EER-Modelle entwickeln und diese auf relationale, objekt-relationale und objektrelationale Datenbanken transferieren.
• Grenzen des relationalen Datenbankmodells anhand von Beispielen diskutieren.
• Methoden des Objekt-Relationalen Mappings anwenden.
• 5-Ebenen Modell eines Datenbankmanagementsystems erläutern.
• Konzepte der Speicher- und Zugriffsverwaltung erklären.
• Anhand von Beispielen die Methoden der Zugriffsoptimierung und des Transaktionsmanagements anwenden.
• Möglichkeiten der Performanzoptimierung diskutieren.
• Methoden des SQLTunings anwenden.

Sozialkompetenz:

• Erarbeiten, Erstellen, Kommunizieren und Präsentieren von Lerninhalten in Teams

 

Implementierungskonzepte

• Speicherverwaltung
• logische und physische Zugriffsoptimierung
• Transaktionsmanagement
• Verteilte Datenbanken
• Performanzoptimierung und SQLTuning

Datenbankmodelle

• Datenmodellierung (EER-Modell)
• Grenzen des relationalen Modells
• Objekt-relationale Datenbankerweiterung
• Objekt-Relationales Mapping Frameworks

 

 

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung und Analyse von Systemen, die Methoden der digitalen Bildverarbeitung verwenden.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

• die Stufen der digitalen Bildverarbeitung aufzulisten und zu erläutern
• wichtige mathematische und algorithmische Konzepte der digitalen Bildverarbeitung wiederzugeben und anzuwenden
• Bildverarbeitungs-Probleme durch Kombination der behandelten Verfahren zu lösen
• einfache Bildverarbeitungs-Anwendungen mit Hilfe des Programmiersystems Matlab® bzw. der Programmiersprache Java und ImageJ zu entwickeln
• Beispiele für die industrielle Anwendung von digitaler Bildverarbeitung zu kennen

Fach- und Methodenkompetenz:

• Grundlegende algorithmische Methoden beschreiben können.
• Probleme hinsichtlich Ihrer Modellierungsmöglichkeit und algorithmischen Komplexität einschätzen können.
• Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen für ausgewählte grundlegende Probleme beschreiben und implementieren können.
• Algorithmen hinsichtlich ihrer Qualität unter unterschiedlichen Effizienzaspekten einordnen können.
• Konzepte und Methoden zur Lösung von kombinatorischen Optimierungsproblemen kennen und für ein Problem anwenden können.
• Beweise zur Korrektheit und Effizienz von Algorithmen prüfen können.

Eigene visuelle Eindrücke mit Hilfe von Aufnahmemedien und Programmen entsprechend den Erfordernissen von IT und Internetoberflächen umzusetzen. Gleichzeitig die Fähigkeit zu erlangen Medienproduzenten innerhalb einer Produktion entsprechend der Aufgabenkataloge zu briefen.

Vermittlung von Basiskenntnissen des Bildbearbeitungsprogrammes ADOBE PHOTOSHOP und als Beispiel Windows Paint 3D. Einsatz durch praktische Aufnahmearbeit in Studioatmosphäre mit visuellen Tools zur Aufnahme und Postproduktion von Videos. Untersuchung von Aufnahmemedia (klassische Foto und Videokameras incl. aktuelle SmartPhone Modelle) auf Praxistauglichkeitf für IT und TV.

Die Veranstaltung geht von den betriebswirtschaftlichen Methoden aus und leitet daraus Anforderungen an die IT-Unterstützung ab. Ausgehend von der Betrachtung der konzeptionellen Ebene Analytischer Anwendungen erfolgt die technische Umsetzung der Konzepte und deren Vergleich untereinander.

Fach- und Methodenkompetenz (auch fachübergreifend):

• Kennen und einordnen der Begrifflichkeiten Strategic Alignment, Dokumentenmanagement, Balanced Scorecard, Kennzahlensysteme und Prädiktive Modellierung
• Erkennen der Kernkonzepte der Information Supply Chain, der Multidimensionalen Modellierung, MOLAP, ROLAP, In-Memory, Data Warehouse und Data Mining Konzepte
• Grundlagen der Big Data Verarbeitung
• Verstehen und anwenden von weitergehenden betriebswirtschaftlichen Methoden wie Planung und Budgetierung
• Kennen und Einordnen von Lebensphasenmodellen, Referenzmodellen und Modellierungssprachen
• Informations-Architekturen benennen und unterscheiden können

Berufsfeldorientierung:

• Anwenden und konkreter Umgang der vermittelten Methoden in einem semesterbegleitenden Projekt.
• Aufbau von Berichten und Analysmodellen aus Rohdaten, der Einsatz verschiedener Lebenszyklusmodelle (Kimball, Inmon, CRISP) anhand der Implementierung eines kleinen Business Intelligence Projekts im Team.

Sozialkompetenzen:

• Durch die Gruppenarbeit findet eine Stärkung der persönlichen sozialen Koordination und Kommunikation in der Veranstaltung statt.
• Die durch die Lebensphasenmodelle geführte Projektorganisation und -management vermittelt den Studierenden eine fachübergreifende Methodenkompetenz.

• Überblick und Einführung
• Kapitel I
  • Informations- und Entscheidungstheorie
  • Information Supply Chain
  • Business Signale
  • Operative und Analytische Applikationen
  • Balanced Scorecard
• Kapitel II
  • Rechnungswesen, Controlling, Strategische Planung
  • Extraktion, Transformation, Laden (ETL)
  • Konzept des Data Warehouse
  • Multidimensionale Modellierung
• Kapitel III
  • Predictive Analytics, Data Mining Methoden und Anwendungen
• Kapitel IV
  • Big Data und Dokumentenmanagement
• Kapitel V
  • Multidimensionale Business Anwendungen
  • OLAP Analyse
  • Geschäftsplanung
  • Konzernkonsolidierung
• Kapitel VI
  • Fallbeispiele Analytischer Applikationen
• Kapitel VII
  • Strategic Business und IT Alignment
  • Lebensphasenmodelle für Informationsmanagement-Projekte

Semesterbegleitendes Gruppenprojekt:
Aufbau eines Berichtssystems für Standard und OLAP Berichte auf Basis von touristischen Marktforschungsdaten auf Basis des Microsoft SQL Business Intelligence Studio mit den Teilschritten:

• Verstehen der Fragestellung
• Verstehen der Daten
• Aufbereitung der Daten
• Modellbildung
• Validierung
• Anwendung

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Studierenden kennen die Grundlagen sozialer Gruppen und deren Unterstützung durch technische Systeme
• Die Studierenden sind in der Lage, für die Gruppenarbeit eines Unternehmens ein konkretes System auszuwählen, anzupassen und einzuführen
• Die Bedeutung und Auswirkung der IT-Unterstützung von Gruppenarbeit in Unternehmen ist bekannt

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die erlernten Konzepte der Gruppenarbeit können fachübergreifend eingesetzt werde
• Die Studierenden können die Bedeutung kooperativer Systeme für die IT-Landschaft eines Unternehmens beurteilen

Sozialkompetenz:

• Die Seminarbegleitleistung erfolgt als Gruppenarbeit und fördert damit die Sozialkompetenz.
• Dies wird unterstützt durch die Anwendung der in dieser Veranstaltung erlernten Konzepte zum Thema Gruppen

Grundlegende Kenntnisse von Begriffen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und von Anwendungen wissensbasierter Methoden in "Intelligenten Systemen". Grundlegendes Verständnis für die Einsatzmöglichkeiten dieser Methoden. Sensibilität für praxisrelevante Fragestellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Erfassen und Darstellen von typischen Software-Architekturen der KI.
• Verständnis und Erklären der Paradigmen symbolischer und subsymbolischer Ansätze der KI.
• Vertieftes Erklären und Demonstrieren von heuristischen Methoden der symbolischen KI: Suche, Constraints, Regelverarbeitung. Grundlegendes Verständnis von Unsicherheit und Unschärfe im Kontext wissensbasierter Anwendungen.
• Entwicklung der Fähigkeit zur Anwendung dieser Methoden im Kontext von einfachen Problemstellungen.
• Konzipieren und Implementieren kleiner Agentenprogramme.
• Verständnis und Anwendbarkeit grundlegender formallogischer Modellierungstechniken im Bereich der KI.

Sozialkompetenz:

• Entwicklung der verbalen Kompetenzen sowie der kommunikativen Fähigkeiten im Team durch das Erarbeiten von Lösungen in Kleingruppen.

- Java Cryptography Architecture und API
- Legion of the Bouncy Castle Java Cryptography APIs
- Block-Chiffren: AES, Padding, Block-Modi, Verwendung als Strom-Chiffren
- Strom-Chiffren: ChaCha20, Generierung von Schlüsselströmen
- Passwort-basierte Ver-/ Entschlüsselung
- Schlüsselmanagement
- Message Digests, MACs, Key Derivation Functions
- Asymmetrische Kryptographie: DH, RSA, DSS, ECDSA
- Methoden zur Entwicklung sicherer Software: z. B.
- Entwurfsprinzipien nach Saltzer und Schroeder
- Secure Coding Richtlinien (Java)
- Unit-Testen beim Einsatz von Kryptographie
- Penetration-Testen mit Software-Werkzeugen
- Best Practices (OWASP Top 10, SAMM, ASVS)

Die Unterrichtssprache ist englisch.

C ist alternativ zu Java einsetzbar.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Modelle von Softwaresystemen und technischen Systemen zu erstellen.
• mit Hilfe von Modellen automatisiert Software zu erzeugen.
• eine domänenspezifische Sprache (DSL) zu konzipieren, sowie textuell oder grafisch zu realisieren und Werkzeugunterstützung bereitzustellen.
• eine DSL mit Constraints anreichern, um die Wohlgeformheit von Modellen sicherzustellen
• Transformationen und einfache Code-Generatoren zu konstruieren.
• geeignete Technologien für Modellierung und Generierung auszuwählen.

Fachkompetenz:

• NoSQL-Datenbankmodelle kennen, einsetzen und Einsatzmöglichkeiten aufzeigen.
• Materialisierte und virtuelle Informationsintegration kennen und erläutern.
• Verteilte Datenbankarchitekturen für Big Data Anwendungen kennen und erläutern.
• Exemplarische Data-Streaming Applikationen kennen und erläutern.
• Bewertung von Big-Data Anwendungen unter Berücksichtigung von ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Aspekten durchführen.

Sozialkompetenz:

• Erarbeiten, Kommunizieren und Präsentieren von nicht-relationalen Datenbankanwendungen in Kleingruppen.
• Kooperatives Erstellen und nicht-relationalen Datenbankanwendungen und deren Vergleich mit relationalen Lösungen

Berufsfeldorientierung:

• Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im Datenbanken-Umfeld (Datenbankadministrator. Datenbankentwickler, Anwendungsentwickler, Datenschutzbeauftragter).

1. Verteilte Datenbanken und Big Data Anwendungen
2. Architekturen für Data Streaming Anwendungen
3. NoSQL-Datenbankmodelle
4. Ausgewählte Algorithmen (z.B. Map-Reduce-Algorithmus)
5. Aktuelle Anwendungen

 

Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, bei der Erstellung von IT-gestützten Medienprodukten mitarbeiten zu können. Dies beinhaltet sowohl klassische medienbasierte Multimediaprodukte, wie DVDs, aber auch webbasierte Angebote. Hierzu werden die benötigen Grundlagen für ein Verständnis der heute üblichen Medientechnologien vermittelt. Dies reicht von der Entwicklung eigener Filter zur Bildbearbeitung bis zur Sensibilisierung gegenüber den besonderen rechtlichen Rahmenbedingungen beim Einsatz von Medien in Softwareprodukten.

Fach- und Methodenkompetenz:

• SW-technische Umsetzung grundlegender Bildbearbeitung-Algorithmen
• Benennen wichtiger Mediendateiformate, sowie deren Eigenschaften
• Erstellen der Huffman-Codierung zu einer gegebenen Nachrichtenquelle
• Berechnung der Entropie einer Nachrichtenquelle
• Umrechnung zwischen Farbmodellen
• SW-technische Umsetzung von grundlegenden Grafikalgorithmen, wie z.B. Floodfill

Sozialkompetenz:

• Bearbeitung der Übungsaufgaben in Kleingruppen von 2-4 Studierenden
• Paarweises Programmieren

Berufsfeldorientierung:

• Vermittlung von grundlegenden Kenntnissen für IT Medienprojekte

1. Grundlagen

• Historie
• Nachrichtentechnik
• Informationstheorie
• Kompression & Codierung

2. Grafik & Schrift

• Wahrnehmung
• Farbmodelle
• Grafikformate
• Typografie
• Schriftformate & Zeichensätze

3. Audio

• Grundlagen
• Sprache
• Datenformate

4. Video & Animation

• Grundlagen
• Analog- & Digital-Technik
• Echtzeitgrafik

5. Interdisziplinarität

• Medienengineering
• Entwicklungsprozesse
• Ethik digitaler Medien
• Recht in der Medieninformatik

6. Weiterführende Inhalte

In Absprache mit den Studierenden werden ein bis drei der folgenden Themen behandelt. Die Liste wird bei aktuellem Anlass erweitert.

• Virtual & Augmented Reality
• Mobile & Wearable Computing
• Videobearbeitung
• Audiobearbeitung
• Streaming

Literaturhinweise werden in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Die im jeweiligen Semester eingesetzte Prüfungsform (z.B. mündliche Prüfung) wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben. Dies gilt ebenfalls für eine möglicherweise genutzte Bonuspunkteregelung.

Erwerb von Grundkenntnissen zur Beschreibung konkreter Problemstellungen mit Hilfe linearer Modelle und Methodenkenntnissen zur Bestimmung und Bewertung von Modelllösungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Beurteilen von Modellansätzen (Validierung)
• Erstellen und Bewerten von zulässigen Startlösungen unter Verwendung verschiedener Lösungsalgorithmen
• Entwickeln von Optimallösungen aus zulässigen Startlösung
• Erkennen und Nutzen von Zusammenhängen zwischen Start- und Endtableau (Sensitivitätsanalyse, ...)
• Spezifizieren spezieller Restriktionen zur Herleitung ganzzahliger Lösungen
• Charakterisieren von Simplexlösungen
• Lösen spezieller OR-Probleme (Transportprobleme, ...)

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Beschreibung von Entscheidungsproblemen durch OR-Modelle zur Aufdeckung relevanter Strukturmerkmale
• Bestimmung von Näherungslösungen für praktische Problemstellung durch lineare Modellierung von Restriktionen
• Erstellen von Lösungsansätzen für betriebswirtschaftliche Planungsprobleme (Absatz-, Produktionsprogramm-, Verfahrensplanung)

Die Studierenden kennen wesentliche Prinzipien und Techniken der Assemblerprogrammierung einer modernen Mehrzweck-CPU. Sie können an der Schnittstelle der Befehlssatzarchitektur direkt programmieren und mit dem Betriebssystem kommunizieren. Durch Disassemblierung können Effizienz und Optimierungsstrategien verschiedener moderner Compiler bewertet werden.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Tiefergehendes Verständnis für Arbeitsweise von Compilern
• Direkte Programmierung einer CPU mittels Assembler
• Nachvollziehen von gegebenem Programmcode
• Bewertung und Optimierung von Compiler-erzeugtem Programmcode

Assembler-Programmierung für eine CPU mit großer Verbreitung incl. Erweiterungen für API-Aufrufe des Betriebssystems:

• von-Neumann-Architektur, Register
• Rechenoperationen mit Registern und Konstanten
• Speicherzugriff (direkte und indirekte Adressierung)
• Programmierung von einfachen Algorithmen in Assembler
• Bewertung und Optimierung von Compiler-erzeugtem Programmcode
• Sicherheit (Buffer overflows)

Vermittlung von Grundlagenwissen hinsichtlich der Bedeutung und Entwicklung von Standardsoftware sowie Sensibilisierung für die hiermit verbundenen Problemfelder. Theoretische Kenntnisse über Arten von Anpassungen an Standardsoftware sowie deren praktische Umsetzung an einem konkreten ERP-System. Vertiefung bzw. praktische Anwendung bereits erlernten Fachwissens anhand praxisrelevanter Beispiele.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Abgrenzen von Standard- zu Individualsoftware.
• Benennen der Vor- und Nachteile von Standardsoftware.
• Differenzieren der verschiedenen Anpassungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen.
• Beurteilen der Qualität und Komplexität von Geschäftsprozessen in Hinblick auf Korrektheit,
  Effizienz und Vollständigkeit in integrierten Systemen.
• Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen an einer Standardsoftware.

Sozialkompetenz:

• Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten.
• Sensibilisierung für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung.

Berufsfeldorientierung:

• Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung)

• Skript zur Vorlesung (Hesseler, M.)
• Hesseler, M.; Görtz, M.; Basiswissen ERP-Systeme ; w3l-Verlag; Bochum; 2007;

• Ergänzende Literaturempfehlungen (nicht zwingend erforderlich):
  • Allweyer, T.; Geschäftsprozessmanagement ; w3l-Verlag; Bochum; 2005;
  • Hesseler, M. und Rösel, C.; ERP-Übungsbuch: Entwicklung einer einfachen Fuhrpakrverwaltung in Microsoft Dynamics NAV ; Books on Demand; Norderstedt; 2010;
  • Hesseler, M. und Görtz, M.; ERP-Systeme im Einsatz ; w3l-Verlag; Herdecke; 2009;
  • Luszczak, A.; "Microsoft Dynamics NAV 2009 - Grundlagen", Microsoft Press Deutschland; Auflage: 1, Unterschleißheim, 2009

Fach- und Methodenkompetenz:

Kennen:

• Grundlegende Konzepte der Betriebssysteme
• Funktionsweise von Linkern und Ladern
• Prinzipien zum Debuggen von Anwenderprogrammen
• Konzepte der Java VM und der dynamischen Speicherverwaltung

Anwenden:

• Nebenläufige Programmierung unter Java
• Anwendung der Methoden der Java Runtime-, Thread- und der ClassLoader-Klassen
• Nutzung synchroner und asynchroner Kommunikation