Semantische Suche
Freitag, 17. Oktober 2025, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Leonhard Malik |
|---|---|
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Thomas Weber |
| Vortragssprache | Deutsch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | Mit der stetigen Weiterentwicklung von Mehrzweckprogrammiersprachen wie Java stellt sich die Frage, welchen Sinn domänenspezifische Programmiersprachen noch haben. Wir gehen dieser Frage in der Domäne der Modell-zu-Modell-Transformationen der modellgetriebenen Softwareentwicklung nach. Dafür ermitteln wir in einem Vergleich Vor- und Nachteile der Modelltransformationssprache Query View Transformation Operational (QVTo) gegenüber der Mehrzwecksprache Java in der Domäne der Modell-zu-Modell-Transformationen. Um die Möglichkeiten von QVTo besser abschätzen zu können, erstellen wir ein Feature-Modell von QVTo-Projekten. Für den Vergleich identifizieren wir Komplexitätsmetriken und wenden diese auf von uns erstellte Code-Artefakte in QVTo und Java an. Des Weiteren führen wir eine Nutzerstudie durch. In dieser stellen wir 33 Teilnehmern mit Erfahrungen im Bereich Softwareentwicklung fünf Aufgaben und fragen sie anschließend nach ihrer Meinung. Wir kommen zu dem Ergebnis, dass QVTo messbare Vorteile bezüglich der Komplexität gegenüber Java aufweist. Praktisch stehen der Sprache allerdings die Nische der Domäne und schlechte Toolunterstützung im Weg. Wir konnten auch Nachteile der Syntax von QVTo identifizieren. Letztlich kommen wir zu dem Schluss, dass QVTo Java in der Domäne der Modell-zu-Modell-Transformationen vorzuziehen ist. |
Mittwoch, 29. Oktober 2025, 14:00 Uhr
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Ort: Raum -107 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Bilge Sönmez |
|---|---|
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Raffaela Mirandola |
| Vortragssprache | Englisch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | Kurzfassung |
Freitag, 31. Oktober 2025, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Juxhin Abazi |
|---|---|
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Thomas Weber |
| Vortragssprache | Englisch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | In multi-model environments where the system functionality is spread across multiple interrelated models, consistency among these models is ensured through consistency rules. All changes to these models are treated as equal and always propagated to other related models. This thesis introduces a mechanism to choose whether these changes should spread, by introducing a maturity based gating mechanism to the Vitruvius Framework. The maturity model introduces three ordered levels (Draft, Reviewed, and Final), allowing for more granular control of consistency propagation, while retaining backward compatibility with current Vitruvius applications. The approach is empirically tested covering all maturity combinations, fallback rules, and gating outcomes. Additionally, the thesis outlines the current research on the topic of maturity, including different maturity models across multiple industries, and analogies to maturity gating from other domains. |
| Vortragende(r) | Til Körnig |
|---|---|
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Nathan Hagel |
| Vortragssprache | Englisch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | This bachelor’s thesis explores the potential of Large Language Models (LLMs) to assist with consistency management in model-based low-code platforms. In these environments, ensuring that domain models and user-facing forms remain consistent is an important but often demanding task. The work presents a prototype of an LLM-based assistant integrated into a low-code platform, designed to help users identify and address inconsistencies between models and forms. To examine its usefulness, a user study was conducted comparing modeling tasks with and without AI support, focusing on effectiveness, efficiency, and user satisfaction. The results suggest that the assistant can provide helpful guidance and may support users in improving task outcomes. The defense will outline the motivation, implementation, and evaluation of the approach, and reflect on the opportunities and limitations of integrating language models into low-code development environments. |
Freitag, 7. November 2025, 12:30 Uhr
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Daniel Schwab |
|---|---|
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Dominik Fuchß |
| Vortragssprache | Deutsch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | Traceability link recovery (TLR) ist eine wichtige Aufgabe im Software Engineering, die dabei hilft, trace links zwischen verschiedenen Softwareartefakten zu etablieren und zu pflegen. Traditionelle TLR-Methoden basieren häufig auf information retrieval-Techniken, um Kandidatenlinks zu identifizieren. Neuere Ansätze verwenden large language models (LLMs), um die Genauigkeit und Rückgewinnungsraten von TLR zu verbessern. Um LLMs jedoch effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, geeignete Prompts zu entwickeln. Dieser Prozess des Prompt Engineering wird oft manuell durchgeführt und ist häufig zeitaufwändig, da er erhebliche Expertise erfordert. In dieser Arbeit wird ein automatic prompt engineering (APE)-Ansatz vorgeschlagen und realisiert, um diese Aufgabe für TLR im Linking Software System Artifacts (LiSSA) framework zu automatisieren. Unter Verwendung von Feedback aus vorherigen Iterationen werden LLMs eingesetzt, um Prompts zu verfeinern. Der Ansatz wird auf fünf Datensätzen aus der requiremens-to-requirements-Aufgabe unter Verwendung von drei verschiedenen LLMs evaluiert. Als Baseline werden aktuelle Klassifikationsprompts aus dem LiSSA framework verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass der realisierte Ansatz die Leistung von TLR-Aufgaben verbessern kann. Darüber hinaus wird demonstriert, dass der leistungsstärkste optimierte Prompt für einen Datensatz, gemessen am F1-Score, auch auf anderen Datensätzen derselben Aufgabe gut funktioniert. Da die durch diese Arbeit erzielten optimierten Prompts als feste Klassifikationsprompts verwendet werden können, muss der APE-Algorithmus nicht für jede Evaluierung angewendet werden. Insgesamt trägt diese Arbeit zum Feld von TLR bei, indem ein Ansatz für APE unter Verwendung von LLMs realisiert wird. Weitere Forschung kann durchgeführt werden, um mehr Freiheitsgrade für die APE-Algorithmen zu erforschen. Der APE-Ansatz kann auch in anderen TLR-Domänen, mit verschiedenen Modellen und neuen Prompting-Strategien untersucht werden. |
Freitag, 21. November 2025, 13:00 Uhr
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r) | Tobin Zühlke |
|---|---|
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Erik Burger |
| Vortragssprache | Deutsch |
| Vortragsmodus | in Präsenz |
| Kurzfassung | Collaborative metamodel development often suffers from delays or premature exposure of unstable parts of the metamodel due to the lack of mechanisms for controlling the availability of metamodel changes. In practice, this leads to two major issues: either metamodel changes must wait on each other before being delivered, or changes are included in the delivery although they are not yet suitable for certain stakeholders.
To address these problems, we introduce the Maturity-Management-System (MMS), which leverages a descriptive maturity model to classify metamodel changes into distinct stages, ranging from Initial to Released. By integrating this model with the Transitional Metamodel approach—a metamodeling technique that preserves old states for each change—the MMS derives the maturity of individual metamodel elements from the maturity of the corresponding metamodel changes. Based on the maturity assessment of individual metamodel elements, the approach enables filtering of immature parts of the metamodel during code generation and disables metamodel elements at runtime depending on the maturity requirements of the end users. To ensure metamodel consistency while allowing filtering and disabling of parts of the metamodel, a set of metamodel invariants is defined. The MMS enforces these invariants through the Reject and Synchronize strategies. Using the metamodel of the model-based electric/electronic development environment PREEvision as an example, it was demonstrated that 64 % of MOF-compliant metamodel changes are supported by the prototype. Evaluation results further show that the approach significantly reduces the waiting time between the completion of a metamodel change and its availability for code generation—by up to 88 %—while introducing only a marginal increase in metamodel complexity. |