Syllabus

Title
0117 Rechnerpraktikum aus Programmierung
Instructors
Dr. Robert Mühlbacher
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/02/20 to 10/09/20
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/12/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Wednesday 10/14/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Monday 10/19/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Wednesday 10/21/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Wednesday 10/28/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Monday 11/02/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Wednesday 11/04/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Monday 11/09/20 06:00 PM - 09:00 PM Online-Einheit
Procedure for the course when limited activity on campus

Der Kurs findet im Distanzmodus zu den angegebenen Kursterminen statt. Wir wechseln auf eine Online-Kursumgebung (MS Teams ec.).

Die Teilnahmevoraussetzungen, die Lehrmethode, die Aufgaben und die Bewertung bleiben wie im Lehrplan beschrieben. Ein Wechsel des Lehrmodus (Online-Lernen) hat keine Auswirkungen auf den Lehrplan.

 
 
Contents
  • Wiederholung und Überprüfung der Java-Grundlagen aus "Grundzüge der Programmierung" (u.A. Dynamische Datenstrukturen, Bäume, Rekursion, Ausnahmebehandlung, ...) und der Modellierungs-Grundlagen aus "Grundzüge der Modellierung" (UML, OCL, ...)
  • Einführung in die Softwareentwicklung mit Programmierwerkzeugen (Programmierumgebungen, Werkzeuge, ...)
  • Mehrdimensionale Datenmodellentwicklung.
  • Auswahl und Einsatz von fertigen Komponenten.
  • Abwicklung eines Softwareprojekts von Anforderungsanalyse (Requirements-Engineering) über Design (UML) bis zur Implementierung in Java, Nutzung von Softwarebibliotheken (JDK, ...) , Testverfahren und Abnahmeprozesse
  • Grundlagen des Managements von Softwareprojekten (Zeitmanagement, Festlegen von Deliverables, Sourcecode-Management, agile Softwareentwicklungsmehoden, etc.)
Learning outcomes

Der Student lernt Vorgehen und Artefakte von Softwareentwicklungsprojekten kennen. Dabei steht die Erfahrung im Umgang mit für den Studenten neuen Technologien und die damit verbundene Lernkurve im Vordergrund. Dies hat den Sinn die Technologie selbst kennenzulernen aber auch das systematische Management von Lernkurven zu erfahren. 

Attendance requirements

Es besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht in der LV.
Eine maximale begründete Fehlzeit (z.B. Arztbesuch, Prüfung in anderer LV) von zwei Stunden über die gesamte LV ist möglich.

Teaching/learning method(s)
Wiederholung und Vertiefung der Vorkenntnisse, LV-Leiter fungiert als Coach, kurzer Vortrag von Erwartungen und Grundlagen, Arbeit in Kleinstgruppen, Präsentation und Diskussion von Ergebnissen, praktische Durchführung eines Modellierungsbeispieles in den Gruppen
Assessment

Beurteilt wird die

- Methodische Umsetzung (50%)

- Technische Umsetzung (40%)

- Mitarbeit in der LV (10%)

Dazu wird ist eine Referenzarbeit vorhanden, an der die Qualität gemessen werden kann.

Prerequisites for participation and waiting lists
  • Sollten Sie – aus welchen Gründen auch immer– doch nicht teilnehmen wollen oder können, melden Sie sich bitte innerhalb der jeweiligen Anmeldefrist wieder ab – Sie geben damit einen nicht benötigten Platz frei, ermöglichen InteressentInnen auf der Warteliste das Nachrücken und helfen mit, die vorhandenen Plätze bestmöglich auszunützen!
  • Nach Ende der Anmeldefrist werden verfügbares Kontingent an LV-Plätzen den Studierenden der Warteliste, die noch keine gültige Anmeldung zum Planpunkt haben, gereiht nach Studienfortschritt vom VRLS zugeteilt (Härtefallregelung), nicht nach Wartelistenplatz!
  • Der erste Termin jeder LV ist ein Pflichttermin, dessen unentschuldigtes Versäumen automatisch zum Verlust des Platzes führt! Der LV-Leiter wird Sie in diesem Fall abmelden, TeilnehmerInnen auf der Warteliste rücken dann in der Reihenfolge der Warteliste automatisch nach. Falls Sie daher kurz vor LV-Beginn immer noch auf der Warteliste stehen, heißt das nicht automatisch, dass Sie keinen Platz mehr in der gewünschten LV bekommen – es könnte immer noch jemand ausfallen!
  • Mitbeleger werden grundsätzlich nur nach Maßgabe verfügbarer Plätze aufgenommen, d.h. gegebenenfalls in die Warteliste zurückgereiht.
Recommended previous knowledge and skills
Es ist eine gute Kenntnis von Datenmodellierung und Grundkenntnisse von Java Programmierung erforderlich.
Availability of lecturer(s)
robert.muehlbacher@wu.ac.at
Last edited: 2020-07-15



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