Empirische Forschungsmethoden der Informatik

Es werden Grundlagen zur wissenschaftlichen Forschung mit spezifischem Schwerpunkt auf Fragestellungen der Informatik gelehrt. Es werden Grundlagen zur Formulierung von Forschungshypothesen, quantitative und qualitative Methoden zur Erfassung von Daten im Kontext der Informatik sowie Methoden zur Analyse dieser Daten vermittelt. Dabei werden neben deskriptiver Statistik auch statistische Methoden zur Analyse dieser erfassten Daten behandelt. In diesem Kontext werden verschiedene hypothesenprüfende Tests (z.B. t-Test, Mann-Whitney-U-Test, Exakter Fisher-Test, etc.) sowie die zu beachtende Voraussetzungen für deren Anwendbarkeit vorgestellt. Eine detaillierte mathematische Herleitung der Tests sowie die hierfür relevante Mathematik sind nicht Inhalt der Veranstaltung. Ergänzend werden die erworbenen empirischen Methoden auch im Kontext technischer Artefakte (z.B. Prototyp-Implementierungen) betrachtet. Dies beinhaltet insbesondere die Evaluierungen von Systemen durch angemessene Performance-Messungen oder Benchmarks.

Es sind keine spezifischen Voraussetzungen erforderlich.

• Design Science Research
• Systematic Literature Reviews
• Formulierung von Hypothesen
• Einführung in qualitative und quantitative Methoden im Software Engineering (z.B. Interviews /-techniken)
• Übersicht und Auswahl geeigneter Analysemethoden
• Design von Experimenten + Statistik (Deskriptive und Hypothesentestende)
• Qualitative Analyse (thematische Analyse, Grounded Theory)
• Benchmarking
• Anwendung verschiedener statistischer Methoden unter Verwendung von SPSS und R

Durch erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage:

Wissen und Verstehen:

• Empirik in der Informatik beschreiben, verstehen und anwenden zu können.
• Prinzipien von Case Studies / Experimenten / Umfragen / Performance-Evaluierungen beschreiben und verstehen.
• Bedeutung von Bedrohungen der Validität und die Art und Weise, wie diese Bedrohungen kontrolliert werden können, darlegen und erläutern zu können.
   

Fähigkeiten und Fertigkeiten:

• Konzeption und Durchführung einer empirischen Studie
• Erstellen und Analysieren deskriptiver Statistik
• Beurteilung der Eignung von Daten sowie Auswahl uns Anwendung geeigneter statistischer Analysemethoden auf diesen Daten
• Anwendung von Analysemethoden auf qualitative Daten
• Verstehen der Ergebnisse von anderen empirischen Studien
• Transfer empirischer Methoden auf die Analyse technischer Artefakte und Systeme insbesondere die Evaluierungen von Systemen durch angemessene Performance-Messungen oder Benchmarks
   

Beurteilung und Herangehensweise:

• die für die Datenanalyse verwendeten Methoden darlegen und diskutieren und insbesondere deren Ergebnisse beurteilen können
• die Angemessenheit bestimmter empirischer Methoden und ihre Anwendbarkeit zur Lösung verschiedener und unterschiedlicher Informatik-Probleme beurteilen können
   

• Dresch, Aline; Lacerda, Daniel Pacheco; Antunes, José Antônio Valle (2015): Design Science Research: Springer, Cham. ISBN: 978-3-319-07373-6 DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-07374-3_4
• Shull, Forrest; Singer, Janice and Sjøberg, Dag I. K. (2008): Guide to Advanced Empirical Software Engineering. Springer, Berlin. ISBN: 978-1-8480-0043-8 DOI: doi.org/10.1007/978-1-84800-044-5
• Field, Andy (2017): Discovering Statistics Using SPSS. 5th ed. Los Angeles, Calif.: SAGE. ISBN: 978-1526419521
• Wohlin, Clases; Runeson, Per; Host, Martin; Ohlsson; Magnus C.; Regnell, Bjorn and Wesslen, Anders (2012): Experimentation in Software Engineering: An Introduction. Springer, Berlin, Heidelberg. ISBN: 978-3642290435. DOI: doi.org/10.1007/978-3-642-29044-2
• Stol, Klaas-Jan and Fitzgerald, Brian: The ABC of Software Engineering Research. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. 27(3). Article 11, 51 pages (2018). DOI: doi.org/10.1145/3241743
• Zhang, Li; Tian, Jia-Hao; Jiang, Jing; Liu, Yi-Jun; Pu, Meng-Yuan and Yue, Tao: Empirical Research in Software Engineering — A Literature Survey. Journal of Computer Science Technology. 33, pp. 876–899 (2018). DOI: https://doi.org/10.1007/s11390-018-1864-x
• Bortz, Jürgen and Schuster, Christof (2010): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7th ed. Springer, Berlin, Heidelberg. ISBN: 978-3-642-12769-4 DOI: doi.org/10.1007/978-3-642-12770-0

• Informatik, B.Sc., FSPO 2022, Additive Schlüsselqualifikationen
• Medieninformatik, B.Sc., FSPO 2022, Additive Schlüsselqualifikationen
• Software Engineering, B.Sc., FSPO 2022, Additive Schlüsselqualifikationen