In unserer Gruppe arbeiten Postdoktoranden, Doktoranden und studentische Hilfskräfte. Die Gruppe wird von Prof. Holger Giese geleitet. Falls Sie in unserem Team arbeiten wollen, kontaktieren Sie bitte Holger Giese.
Für Bachelorstudenten bieten wir Vorlesungen und Seminare im Bereich der Software-Modellierung und modellgetriebenen Software-Entwicklung an. Mit einem einjährigen Bachelor-Projekt in Kooperation mit einem externen Partner - in der Regel aus der Industrie - schließen die Studenten ihren Bachelor ab. Für Master-Studenten bieten wir Vorlesungen im Bereich der modellgetriebenen Software-Entwicklung und der Software-Entwicklung von selbst-adaptiven und eingebetteten Systemen an. Diese Vorlesungen werden durch spezialisierte Seminare, Master-Projekte und Master-Arbeiten ergänzt.
In unserer Forschung beschäftigen wir uns mit Konzepten und Werkzeugen für die modellgetriebene Software-Entwicklung mit besonderem Fokus auf eingebettete, cyber-physische, und selbst-adaptive Systeme. Unsere Forschungstätigkeiten finden im Kontext von umfassenderen Forschungsprojekten in Zusammenarbeit mit Studenten, anderen Gruppen und anderen Universitäten statt.
Wir veröffentlichen unsere Forschungsergebnisse vor allem in Zeitschriften und auf Konferenzen zum Thema Software Engineering. Viele unserer Veröffentlichungen stehen zum Download bereit. Falls Sie eine Veröffentlichung nicht finden können, kontaktieren Sie bitte Einen der Autoren.
Talk: "Microtasking Fault Localization". Location: Doctoral Symposium at the Empirical Software Engineering Conference.
>2018.07.02
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Talk: "Crowdsourcing the localization and fixing of software faults". Location: Software Engineering Group at the Humbolt University.
>2018.06.15
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Talk: "Learning Utility-changes for Rule-based Adaptation of Dynamic Architectures - Current and Future work". (with Sona Ghahremani). Location: Analysis & Modelling Group Seminar.
>2018.03.09
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Talk: "Can a crowd identify the cause of a software failure and suggest valid bug fixes?" Location: University of Cape Town
Research interests
A recurrent theme in my research is how to build statistical models to predict and explain task outcomes, which are essentially subjective opinions about a software failure. My models help me investigate how to aggregate conflicting opinions, decide if more opinions are necessary about the same item or different items, and who should we ask for further opinions.
While pursuing these research problems, I rely on a set of models and technology:
Theory: Decision Theory (e.g., voting, utility, prospect theory)
