Softwaretechnik-Praktikum Sommersemester 2017

Themen, Betreuer, Tutoren

Thema Gruppen Betreuer Tutor
Automatisierte Präsentationserzeugung
anhand von Themengebieten
aprt17 Herr Junghanns Johannes Römer
Provenance Tracking von
Fakten in DBpedia
dbp17 Herr Frey Marvin Hofer
Big Data & KINECT Eingangsassistent 0.1 ena17 Dr. Peukert Matthias Kricke
Gamification Bot bzgl. Allgemeinwissen gbaw17 Herr Meißner Johannes Römer
Entwicklung einer mobilen App zur
Anzeige von Kennzahlen in der Logistik
mokl17 Dr. Kern
Dr. Stefan
Franz Teichmann
Plattform zur Wohnungssuche in optimaler Lage pws17 Herr Gerber Fabian Niehoff
Tool zur Durchführung und Dokumentation
strukturierter Literaturrecherchen
slr17 Herr Becker Julia Friedrich
Erstellung eines RDF Datensets
für linguistische Termini
aso17
(Basisvariante)
Frau Klimek Robert Schädlich

Ablauf des Praktikums

Gruppenergebnisse in der Übersicht

Gruppe Stärke Projektleiter/in A1 A2 A3 M1 R1 R2 M2 R3 R4 R5 Gesamt-
bewertung*
aprt17 7 Lucas Lange 9 8 9 10 10 10 9 10 10 9 1
dbp17 7 Paul Reinhardt 9 9 9 8 10 8 10 9 8 8 1
ena17 6 Patrick Oswald 10 10 10 8 10 9 10 10 10 8 1
gbaw17 4 Otto Bittner 8 6 9 7 10 9 9 8 9 9 1.5
mokl17 7 Simon Wilhelm 9 5 8 7 10 6 5 7 8 9 2
pws17 8 Jakob Rieke 10 4 9 7 9 8 7 10 10 10 1
slr17 8 Clemens Rietdorf 10 9 8 8 7 8 9 7 6 7 2
aso17 8 Jonathan Schlue 10 9 10 10 10 9 8 9 8 9 1

Ergebnisse der Gruppen im einzelnen

Gruppe aprt17

Im Rahmen dieses Projektes sollte eine Software erstellt werden, die zu einem Themengebiet (bspw. Städte, Schlachten) Informationen aus dem Internet bezieht und daraus Präsentationen generiert. Diese strukturierten Informationen, wie die historische Entwicklung (incl. Bildern), berühmte Persönlichkeiten sowie Zahlen und Fakten zur Stadt, sollen anschließend in eine für das Projekt sinvolle Datenform in Präsentationen überführt werden. Es wurde ein sehr guter Standard für die Präsentationen erstellt sowie eine halb-automatische Erzeugung von mehreren Präsentationen in das Programm mit aufgenommen.

Das Programm besaß keine grafische Oberfläche, sodass sich das Team auf die Extraktion, Bereinigung und Aufbereitung von Daten aus Wikipedia, Wikimedia, DBpedia, Flickr und Simple Wikipedia konzentrieren konnte. Da dabei NLP und SPARQL eingesetzt werden musste und qualitativ hochwertige Präsentationen angestrebt wurden, war die Aufgabenstellung ausreichung umfassend.

Das Team hat erfolgreich Java mit JUnit, Maven und git eingesetzt und stets pünktlich Dokumente in guter Qualität vorgelegt. Die Teamarbeit arbeitete im ganzen hervoragend und aus begangenen Fehlern wurden die richtigen Schlüsse gezogen und umgehend angewandt. Das Programm "Auto Slide" funktioniert tadellos und wird zukünftig im Rahmen des SlideWiki Projektes weiterverwendet und -entwickelt.

Material:

Gruppe dbp17

Aufgabe der Gruppe war der Entwurf und die Implementierung eines leichtgewichtigen, parallelen Java-Tools, welches die auf Infoboxen basierenden Fakten aus DBpedia mit der Revisionshistorie des korrespondierenden Wikipedia-Artikels abgleicht, um so Informationen über die Provenenienz (Autor und Datum der Änderung) der Tripel/Fakten zu persistieren. Die Gruppe hat sich intensiv mit der Thematik beschäftigt und im Rahmen des Praktikums sich fundiertes themenspezifisches Wissen sowie allgemeines Wissen über die Entwicklung eines Softwareprodukts angeeignet. Das Design (insbesondere im Hinblick auf eine effiziente Parallelisierung) und die Einbindung von Frameworks sind in mehreren Iterationen angepasst und verbessert worden. Die Gruppe hat durchweg eine gute bis sehr gute Leistung demonstriert und ist trotz einiger unvorhergesehener technischer Probleme den Anforderungen an das Endprodukt gerecht geworden.

Die Gruppe ist arbeitsteilig vorgegangen und ist organisiert und kollegial aufgetreten. Die Teilnahmerate der einzelnen Gruppenmitglieder an Besprechungen war sehr hoch und die Gruppe hat eigenständig die Beratung durch Tutor und Betreuer gesucht und die Koordinierung von gemeinsamen Treffen übernommen. Auf Basis der (sehr) guten Qualität der einzelnen Artefakte und der strukturierten Arbeitsweise der Gruppe im Verlauf des Praktikums sowie der Qualität des Endprodukts (welches teilweise um optionale Use Cases erweitert worden ist) wurde die Gesamtleistung der Gruppe mit sehr gut bewertet.

Material:

Gruppe ena17

Im Rahmen diese Projektes sollte ein einfacher Big Data Eingangsassistent entwickelt werden, der kommuniziert, Daten sammelt und auf Handlungen und Gesten von Personen reagieren kann. Dazu sollten mittels KINECT Daten gesammelt und in einem verteilten Key-Value Store (Apache Accumulo) zeitbezogen gespeichert und analysiert werden.

Verschiedene Technologiebausteine wurden entwickelt und angewendet, um die gewünschte Lösung prototypisch umzusetzen. Die Lösung besteht aus (1) einem Offline-/Online-Client zur Kommunikation auf Basis einer Text-2-Speech Engine, (2) einem web-basierten Datenverwaltungs- und Speicherwerkzeug auf Basis von Apache Accumulo sowie (4) einer Middleware zur Anbindung einer KINECT zur Aufnahme von Nutzerverhalten und Gesten. Das System wurde teilweis in C#, Java und HTML5 umgesetzt.

Das Team hat sich erfolgreich in die verschiedenen Technologie eingearbeitet und einen an Scrum angelehnten Entwicklungprozess umgesetzt. Die Arbeitsteilung und Verwaltung funktionierte sehr gut und entsprechende Werkzeuge im gitlab wurden gut angewendet. Die Motivation der Teilnehmer war sehr groß und das Ergebnis bietet eine gute Grundlage für folgende Projekte am Eingangsassistenten.

Material:

Gruppe gbaw17

Das Ziel der Gruppe war es einen Bot zu entwickeln, der Nutzer einer beliebigen Webseite nach dem Pomodoro Prinzip wiederkehrend unterbricht und Fragen zum Allgemeinwissen stellt – ähnlich zu bekannten Apps wie Quizduell. Der Bot sollte einen Spielifizierungsansatz umsetzen, indem sich der aktuelle Nutzer am Ende der Runde mit anderen Nutzern (ggf. Freunden) vergleichen kann und somit einen Anreiz hat, einen hohen Punktestand zu erreichen. Gleichzeitig soll der Bot durch die Fragen dem Nutzer Allgemeinwissen vermitteln.

Die Gruppe musste zunächst eine Recherche zu möglichen Technologien durchführen und sich in diese einarbeiten (bspw. Quellen für den Fragenkatalog, Timer-Handhabung in Browsern, Nutzerauthentifizierung, ...), wobei der Fokus auf dem Einsatz des Bots in SlideWiki (InfAI Forschungsprojekt) gelegt wurde. Über Anwendung der Methodik Prototyping gelangte die Gruppe letztlich zu einem funktionierenden Endprodukt.

Die Gruppe hat von Projektbeginn an sehr selbstständig gearbeitet, verschiedene (nicht vorgeschriebene) Technologien selbst eingeführt (bspw. Docker) und musste während der Laufzeit zwei Studenten einbüßen. Das Projekt wurde trotzdem problemlos durchgezogen und alle ausgehandelten Ziele wurden erfüllt (sogar einige optionale Ziele). Dabei hat sich die Gruppe sehr gut selbst organisiert und hat nur schwerwiegende Probleme eskaliert. Im Nachhinein betrachtet war der Projektumfang wesentlich zu gering für 6 Personen, für 4 Personen schon eher angemassen, aber trotzdem noch zu gering. Es hätten genauere Einschränken getroffen werden müssen und mehr Kann-Ziele als Muss-Ziele formuliert werden sollen.

Material:

Gruppe mokl17

Die Gruppe hat im Rahmen des Praktikums eine Softwarelösung entwickelt, welche erfolgskritische Prozessdaten und Kennzahlen in Echtzeit aus einem Logistik-System abfragt, an eine mobile Anwendung überträgt und visuell ansprechend darstellt. Die Software wurde als Client-Server-Anwendung realisiert, wobei sowohl ein Web-Client als auch eine mobile App entwickelt worden sind. Die Gruppe hat im Praktikum eine praxisnahe Aufgabenstellung erfolgreich umgesetzt und eine Vielzahl an modernen Technologien und Frameworks eingesetzt (Ionic2 und Angular, Vaadin, Tomcat, MySQL, Drools). Die Gruppe hat sehr motiviert im Praktikum gearbeitet und ein gutes Endergebnis abgeliefert.

Material:

Gruppe pws17

Im Praktikum sollte eine Web-Applikation entwickelt werden, die mit Hilfe von Erreichbarkeitsanalyseservices die optimale Wohnung hinsichtlich einer bestimmten Menge an geografischen Referenzpunkten und der Reisezeit ermittelt. Dabei sollen die Wohnungen von Immobilienscout24 (oder ähnliche) als Datengrundlage verwendet werden und eine Applikation auf der Basis von Angular2, NodeJS und TypeScript entwickelt werden.

Die Gruppe hat von Anfang an sehr konzentriert und intensiv an der Umsetzung gearbeitet. Die Einarbeitung in die doch sehr komplexe Angular2/NodeJS/TypeScript-Arbeitsumgebung gelang der Gruppe nach anfänglichen Schwierigkeiten sehr gut. Die Präsentationen waren meist gut vorbereitet, Diskussion sachlich sowie zielführend und Verbesserungsvorschläge wurden rasch eingebaut.

Das Ergebnis der Arbeit kann unter https://pws.sabitum.net getestet werde.

Material:

Gruppe slr17

Die Aufgabe der Gruppe SLR-17 bestand darin, eine Anwendung zur Unterstützung strukturierter Literaturrecherchen (SLR) zu entwickeln. Die Anwendung sollte dabei zunächst durch die Anbindung verschiedener Literaturdatenbanken die Suche nach relevanter Literatur ermöglichen. Literatur, die den Suchkriterien entspricht, sollte in einer Übersicht dargestellt werden. Die Beteiligten an der Recherche sollten die thematische Relevanz der einzelnen Beiträge einschätzen sowie manuelle Anmerkungen hinzufügen können. Zusätzlich waren Funktionalitäten zur Organisation der Literatur (Filter, Suche in gefundenen Quellen etc.) zu entwickeln, um ein weiteres Arbeiten mit der Literatur zu ermöglichen.

Die Gruppe musste sich zunächst in das allgemeine Vorgehen einer SLR einarbeiten, um die einzelnen Phasen, welche durch die Anwendung abgedeckt werden sollen, besser nachvollziehen zu können. Darüber hinaus war eine Einarbeitung in die APIs verschiedener Literaturdatenbanken wie z.B. SpringerLink sowie die ACM DL notwendig, um automatisiert nach Literatur zu suchen. Im Rahmen des Praktikums wurde eine JavaFX-basierte Desktop-Anwendung entwickelt, welche die geforderten Funktionalitäten bereitstellt. Die Gruppe arbeitete sehr selbstständig und hat Feedback gut angenommen und umgesetzt.

Material:

Gruppe aso17

Zur Verfügung stand eine relationale Datenbank linguistischer Termini, Konzepte und bibliographischer Angaben. Auf Grund fehlender dereferenzierbarer Links der Einträge sind die Informationen für die Nutzer jedoch nicht wiederverwendbar bzw. nicht zitierbar. Weiterhin ist jegliche maschinelle Wiederverwendung und interoperable Nutzung der Daten derzeit unmöglich, obwohl ein großes Interesse in der Linguistic Linked Open Data (LLOD) Community besteht, bereits existierende Datensets mit den Informationen aus dieser Datenbank semantisch zu verknüpfen. Um dies zu erreichen, sollte die Datenbank in ein RDF Datenset umgewandelt und in der LLOD Cloud bereitgestellt werden. Da die Datenbank stetig erweitert wird, ist außerdem eine automatische Generierung einer neuen Version des RDF Datensets in regelmäßigen Zeitabständen nötig. Weiterhin sollte das RDF Datenset ebenfalls durch ein neues Web-Frontend navigierbar sein, welches jedoch die Dereferenzierbarkeit einzelner Dateneinträge berücksichtigt.

Die Gruppe ist gut organisiert und arbeitsteilig vorgegangen. Die Teilnahmerate der einzelnen Gruppenmitglieder an gruppeninternen Besprechungen sowie Treffen mit Tutor und Betreuer war sehr hoch. Die Initiative und terminliche Koordinierung übernahm dabei in der Regel die Gruppe selbstständig. Auf Basis der guten Qualität der abgegebenen Dokumente sowie der meist strukturierten Arbeitsweise der Gruppe im Verlauf des Praktikums sowie der Qualität des ausgelieferten Endprodukts, wurde die Gesamtleistung mit "sehr gut" bewertet.

Material: