Die Veranstaltung ST2 versucht Sie mit grundlegenden Überlegungen beim Design und der Implementierung von komplexen Softwaresystemen vertraut zu machen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf den Konzepten des Domain-Driven Designs (DDD) und deren beispielhafter Umsetzung im Backend mittels Spring Boot.
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Die entsprechenden Kanäle zur Veranstaltung werden anschließend für Sie freigeschaltet.
Im ST2-Praktikum wird großer Wert darauf gelegt, das theoretische Wissen auch praktisch umzusetzen. Folgendes Learning Outcome liegt der Veranstaltung zugrunde - das sollten Sie am Ende können, wenn Sie für sich das Beste aus der Veranstaltung herausholen.
Als SW-Entwickler:in oder SW-Architekt:in kann ich ein Softwaresystem für eine gegebene Aufgabenstellung iterativ konzipieren und mit gängigen Tools implementieren,
indem ich ...
damit ich eine nachhaltig wartbare Software mit passender, langlebige und änderungsfähiger Architektur erstellt habe.
Für das Praktikum gelten die nachfolgenden Regeln.
Jede*r Teilnehmer*in muss eine eigenständige Bearbeitung der Praktikumsaufgabe durchführen. Wir ermutigen Sie ausdrücklich, Ihre Lösungen in Arbeitsgruppen zu diskutieren. Ein einfaches Copy-Paste von Lösungen (unter Anpassung der Personalisierung) werten wir aber als Täuschungsversuch.
Wir haben die Möglichkeit, die Lösungen automatisiert zu vergleichen und “merkwürdige” Ähnlichkeiten zu erkennen. Das Tooling vergleicht Repos paarweise und deckt Code-Ähnlichkeiten mit großer Zuverlässigkeit auf. Ein solches Kopieren von Lösungen ist ein Betrugsversuch und zieht einen sofortigen Ausschluss aus dem Praktikum nach sich - und zwar sowohl für “Kopierer:in” wie auch für “Urheber:in” einer solchen Lösung. Wer seine Lösung weitergibt, riskiert also ebenfalls den Ausschluss aus dem Praktikum.
Wir möchten ausdrücklich, dass Sie über Lösungen diskutieren und diese auch gern gemeinsam erarbeiten. Das Folgende ist also ok:
In diesem Fall gibt unser Tooling keinen Match aus, weil Code schreiben so individuell wie Handschrift ist. Ähnliche Klassenstrukturen sind ok, die werden nicht als Match gewertet, wenn der Code erkennbar einzeln geschrieben wurde.
So etwas findet unser Tooling.
Wir behalten uns vor, die Daten Ihrer Commits in dieses Repo zur Lernstandskontrolle sowie - in anonymisierter Form - für die Beforschung der eigenen Lehre (SoTL, Scholarship of Teaching and Learning) und bei der (Weiter-)Entwicklung von Lehrunterstützungs-Tools zu verwenden. Dasselbe gilt für die Auswertung die Videos, die Sie uns für die KI-Bonusaufgaben einreichen.
Die Bewertung von ST2 erfolgt über die ST2-Klausur in der Prüfungsphase in Juli. Die Klausur wird im PC-Pool der Hochschule geschrieben. Es handelt sich um eine digitale, eingeschränkte Open-Book-Klausur. Wie gewohnt erhalten Sie für die Klausur ein individualisiertes Repo, das nur Sie selbst und wir sehen können. Vorher müssen wir Ihre Identität sicherstellen. Im Hörsaal ist das einfach - Kontrolle von MultiCa und Personalausweis, plus Sichtkontrolle, ob Sie es selbst sind.
Sie dürfen bestimmte Hilfsmittel zu nutzen. Dazu zählen:
Blockiert und verboten sind:
Sollte wir einen Verstoß gegen diese Regeln feststellen, so ist dies ein Täuschungsversuch im Sinne der Prüfungsordnung. Sie müssen dann mit den entsprechenden Konsequenzen rechnen.
Inhalt und Form der Klausur werden den Meilensteinen M0 - M4 ähneln, allerdings natürlich - wegen der begrenzten Zeit - in deutlich komprimierter Form. Die Klausur wird aus mehreren Aufgaben bestehen, die Sie in beliebiger Reihenfolge bearbeiten können. Die Aufgaben werden in sich abgeschlossen sein und bauen nicht aufeinander auf.
Es wird Code in der Klausur zu schreiben sein. Anders als im Praktikum wird der Code aber nicht automatisiert getestet, sondern manuell von uns bewertet. Es wird vermutlich auch keine vordefinierten Tests in der Klausur geben. Sie können gern selbst Tests schreiben. Bonuspunkte gibt es dafür (und für andere Extraleistungen) nur, wenn in der Klausuraufgabe ausdrücklich vermerkt. Ihr Code muss nicht notwendig compilieren, allerdings kann nicht compilierender Code Abzüge geben. Auch hierfür stehen die Details noch nicht fest, und ich verweise auf die Aufgabenbeschreibungen in der Klausur.
Sie sollten davon ausgehen, dass alle Inhalte von M0 - M4 vorkommen können. Darüber hinaus werden die wesentlichen Elemente von ST1 als bekannt und beherrscht vorausgesetzt - es kann also sein, dass Sie z.B. mit Domain-Modellen (fachlich oder logisch) oder mit Status-Modellen umgehen müssen. Das kann z.B. folgende Aufgabenstellungen bedeuten (Liste hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit):
KI-Tools wie ChatGPT und Github Co-Pilot stellen gerade eine Disruption der Arbeitsweise von Softwareentwickler*innen dar. Sie sind mächtige Werkzeuge, die es ermöglichen, Code wesentlich schneller zu schreiben, sich Code erklären zu lassen, Fehler zu finden, bislang unbekannte Frameworks und Sprachen schnell zu lernen, und vieles mehr.
Auf der anderen Seite ist aber nicht so, dass die KI einem alle Arbeit abnimmt. Je komplexer die Software, desto wichtiger wird es, die KI-Tools sinnvoll einzusetzen. Oder anders gesagt: Sehr einfache Aufgaben kann man in den ChatGPT-Prompt kopieren und bekommt oft eine sinnvolle Lösung. Je komplexer die Aufgabenstellung, desto mehr ist man als bedienender Mensch gefragt, die Lösung zu verstehen und zu verbessern.
Bei ArchiLab haben wir uns intensiv mit dem Einsatz von KI-Tools in Software-Entwicklung allgemein, und in der Lehre im Besonderen, beschäftigt. Im Rahmen eines Guided Project im Master Digital Sciences sind drei Veröffentlichungen dazu entstanden (Randall et al. (2023-01), Geisel et al. (2024-02) und Bente et al. (2024-01)). Auf dieser Basis haben wir uns entschieden, den Einsatz von KI-Tools im Praktikum zu erlauben.
Das bedeutet, dass Sie im Praktikum die Möglichkeit haben, KI-Tools wie ChatGPT und Github Co-Pilot zu nutzen. Sie dürfen also Teile der Aufgabenstellung in den ChatGPT-Prompt kopieren und sich eine Lösung generieren lassen. Sie dürfen auch Teile Ihrer eigenen Lösung in den Prompt kopieren und sich Verbesserungsvorschläge generieren lassen. Genauso können Sie andere Tools wie etwa Github Co-Pilot nutzen. Die obigen Regeln zum Copy-Paste gelten aber natürlich weiterhin.
In den Meilensteinen des Praktikums (ab M1) werden wir spezielle Bonus-Aufgaben für die Reflektion Ihres Einsatzes von KI-Tools stellen. Diese Bonus-Aufgaben verlangen, dass Sie Ihren Weg zur Lösung dokumentieren, Ihre Prompts per Screen Capturing aufzeichnen, und Ihre Gedanken zur Bewertung der Lösungen reflektieren. Möglicherweise werden wir besondere Aufgabenstellungen damit verbinden.
Das Ergebnis müssen Sie als ein maximal 5-minütiges Video im Querformat abgeben. Dafür können Sie bis zu 6 Bonuspunkte in der Klausur erhalten (das entspricht etwa einer Teilnote in der Klausur, also z.B. dem Sprung von 2,3 auf 2,0). Die Anforderungen an das Video (um bis zu 6 Punkte zu erhalten) sind wie folgt:
Wir wählen aus jedem Meilenstein die besten 1-2 Videos aus und nehmen sie als Diskussionsgrundlage in unseren ST-Workshops.
In der Klausur können wir den Einsatz von KI-Tools nicht erlauben. Das hat mehrere Gründe.
Wie wir in diesem Paper 2024-01 beschrieben haben, wäre es ideal, wenn die Hochschule einen Zugang zu aktuellster KI-Technologie (sprich: ChatGPT 4.0, was momentan ca. 23 € pro Monat kostet) für alle Studierenden bereitstellen würde. Dann könnten wir die Nutzung von KI-Tools in der Klausur erlauben und den Umfang der Klausuraufgaben entsprechend größer machen (weil man ja mit KI produktiver ist).
An diesem Punkt sind wir aber leider (noch) nicht. Die Hochschule bietet zwar mit https://ki.th-koeln.de/ einen ChatGPT-Zugang auch zu 4.0 an, der aber anonymisiert ist. D.h. diese Webseite ist ein Frontend für das ChatGPT-API, das über einen immer gleichen Account läuft. Damit ist es nicht sinnvoll möglich, Lösungen allmählich (in mehreren Prompts) zu erarbeiten und zu verfeinern.
Somit wäre es unfair gegenüber den Studierenden, die die Kosten für einen Zugang zu ChatGPT 4.0 nicht aufbringen können oder wollen, da ChatGPT 4.0 nachweislich deutlich leistungsfähiger bei der Unterstützung von Softwareentwicklungs-Aufgaben ist als ChatGPT 3.5.
Im Moment ist es nicht klar, ob die Nutzung von KI-Tools in einer Klausur uns in eine rechtliche Grauzone (oder sogar darüber hinaus) bringen würde. Wir möchten das Risiko nicht eingehen, dass eine Klausur wegen der Nutzung von KI-Tools angefochten wird.
Wir werden KI-Tools in der Klausur technisch blockieren. Sie müssen also weiterhin Code im Rahmen der Aufgabenstellung von ST2 selbst schreiben können. Ebenso müssen Sie Code verstehen, um ihn zu verbessern (Refactoring). Außerdem müssen Sie die Konzepte beherrschen, die dem Code zugrunde liegen. Oder, mit anderen Worten: Sie müssen die Aufgabenstellungen des Praktikums auch ohne solche Tools lösen können, sonst haben Sie keine Chance, die Klausur zu bestehen.
Die entsprechenden Kompetenzen kann man anhand der sogenannten Bloom’s Revised Taxonomy einordnen. Die Praktikumsaufgaben werden mit einer Markierung versehen, welcher Stufe der Taxonomie sie entsprechen. Damit Sie sich die “höheren” Kompetenzen wie etwa “Analyse” aneignen können, müssen Sie die entsprechenden Aktivitäten auch selbst und eigenständig durchgeführt haben. Auch wenn Sie im praktischen Berufsleben KI-Tools als Hilfe nutzen.
Auch wenn KI-Tools in der Klausur nicht erlaubt sind, möchten wir die Erfahrungen, die Sie im Praktikum mit KI-Tools gemacht haben, in der Klausur reflektieren. Das kann z.B. eine Aufgabe sein, in der wir vorab einen Prompt ausführen und die Antwort von ChatGPT in der Klausur abdrucken, und Sie sollen die Antwort der KI bewerten. Oder eine ähnlich geartete Aufgabe, die man ohne die direkte Nutzung von KI-Tools lösen kann.
Ich stelle Ihnen den Inhalt von ST2 vor und des Praktikums vor. Darüber hinaus wird der erste Meilenstein M0 vorgestellt. Und wir sprechen über KI in der Software-Entwicklung.
Raum: 0502 (Gebäude LC6, gegenüber dem Haupteingang der Schwalbe-Arena), siehe auch detaillierte Wegbeschreibung.
Sie kennen die Rahmenbedingungen für ST2 und können mit dem ersten Meilenstein beginnen.
Nach dem Workshop bearbeiten Sie bitte Meilenstein M0.
In diesem Workshop geht es darum, die Clean Code & SOLID Prinzipien anzuwenden und Verstöße zu erkennen, sowie diese zu beheben. Dazu nutzen Sie die aus Videos bekannte Vorgehensweise.
Raum: 0502 (Gebäude LC6, gegenüber dem Haupteingang der Schwalbe-Arena), siehe auch detaillierte Wegbeschreibung.
Sie können Clean Code und SOLID auf den eigenen Code anwenden.
Nach dem Workshop bearbeiten Sie bitte Meilenstein M1.
Es gibt verschiedene Mittel, um seinen Code so aufzubauen, dass er gut wartbar und leicht verständlich ist. Dazu gehören Domain Primitives (auch "Rich Domain Model" genannt). Das sind domänenspezifische Basisklassen mit Funktionalität und Validierung. Sie refactorn Ihren eigenen Praktikumscode, um passende Domain Primitives zu definieren.
Videokonferenz-Link: https://th-koeln.zoom-x.de/j/69604403461?pwd=SmFNNThINEg2aFI2REZQbEExVmJqdz09 .
Sie wissen, wie sinnvoll gewählte Domain Primitives in Ihrem Code aussehen, und können das in Ihrem eigenen Code nutzen.
Nach dem Workshop bearbeiten Sie bitte Meilenstein M2.
Wir beschäftigen uns mit der Frage, was Aggregates sind - Motivation, Definition und Checkliste. In der Folge werden Aggregates genutzt, um REST APIs zu definieren. Und wir schauen uns an, wie man eigentlich REST APIs nutzt, d.h. wie man sie richtig aufruft und ihre Response interpretiert.
Raum: 0502 (Gebäude LC6, gegenüber dem Haupteingang der Schwalbe-Arena), siehe auch detaillierte Wegbeschreibung.
Sie wissen, wie Sie Aggregates nutzen, um REST APIs zu definieren
Nach dem Workshop bearbeiten Sie bitte Meilenstein M3.
Welche Prinzipien sollte man bei der REST-Implementierung einhalten? Wie macht man das in einem Framework wie Spring Boot? Wir machen das anhand von Programmierübungen. Dazu schauen wir uns auch an, inwiefern KI-Tools bei der Implementierung helfen können. Achtung, dieser Workshop beginnt ausnahmsweise erst um 11:00.
Raum: 0502 (Gebäude LC6, gegenüber dem Haupteingang der Schwalbe-Arena), siehe auch detaillierte Wegbeschreibung.
Sie wissen, wie Sie REST APIs mit Spring Boot implementieren
Nach dem Workshop bearbeiten Sie bitte Meilenstein M4.
In Vorbereitung auf die Klausur wiederholen wir den Stoff, der noch unklar ist
Raum: 0502 (Gebäude LC6, gegenüber dem Haupteingang der Schwalbe-Arena), siehe auch detaillierte Wegbeschreibung.
Sie wissen, was in der Klausur auf Sie zukommt, und wie Sie sich darauf vorbereiten können
Das Praktikum gliedert sich in die folgenden Meilensteine. Alle Meilensteine müssen bestanden sein, um das Gesamtpraktikum zu bestehen. Die Tests eines Meilensteins müssen komplett 'grün' sein, um ihn zu bestehen. Eine Teilnahme an einem Meilenstein ist nur möglich, wenn alle vorigen Meilensteine bestanden wurden.
In diesem Meilenstein implementieren wir (erstmal ohne weitere Vorgaben) eine Aufgabenstellung gegen vorgegebene Unit Tests. Zusätzlich schreiben wir eigene Unit Tests für den unseren Code.
Der Meilenstein wird komplett automatisch (per Unit-Tests) überprüft.
Es kommen eine oder mehrere neue Anforderungen dazu, und wir entwickeln unsere Lösung aus M0 weiter. Dazu beschäftigen wir uns mit den Clean-Code-Regeln und den SOLID-Prinzipien, und machen ein Refactoring der eigenen Lösung, so dass unser Code diesen Regeln genügt. Als Bonusaufgabe reflektieren wir (optional), welches Potential und welche Grenzen KI-Tools wie ChatGPT und Github Co-Pilot bei diesem Refactoring haben.
Der Meilenstein wird teils automatisch (per Unit-Tests) überprüft, teils gibt es manuelles Feedback. Manuelles Feedback geben wir frühestens dann, wenn die automatisch überprüften Aufgaben davor alle grün sind. Bitte beachten Sie, dass wir nur ein (Zwischen-)Feedback vor der Abgabe garantieren können. Nutzen Sie also die Workshops, um Fragen zu stellen und Ihre Lösung(en) zu diskutieren.
Wir machen ein Refactoring unserer Lösung, indem wir Domain Primitives verwenden. Auch hier gibt es wieder eine Bonusaufgabe zur Reflektion der KI-Tools.
Der Meilenstein wird komplett automatisch (per Unit-Tests) überprüft.
Wir identifizieren Aggregates in unserer Implementation, und designen darauf aufbauend ein REST-API für wesentliche Funktionalitäten. Darüber hinaus beschäftigen wir uns damit, wie man eigentlich REST-APIs nutzt (d.h. wie man sie eigentlich richtig aufruft und ihre Response interpretiert). Auch das machen wir wieder mit eigenen Tests. Das Thema KI-Tools bleibt optional ebenfalls dabei.
Der Meilenstein wird komplett automatisch (per Unit-Tests) überprüft.
Für eine Auswahl von REST-APIs machen wir eine Implementierung basierend auf Spring Data JPA und Spring Web MVC. Zusätzlich werden Tests für die REST APIs geschrieben. Und auch hier gibt es wieder eine Bonusaufgabe zur Reflektion der Nutzung von KI-Tools.
Der Meilenstein wird komplett automatisch (per Unit-Tests) überprüft.
