Sehr geehrte Damen und Herren,
im Auftrag von Herrn Professor Nagl möchten wir freundlich an den Vortrag (s.u.) von Frau Dr. Judith Michael erinnern.
Dieser wird um 15:00 Uhr im Raum 9222 stattfinden.
Mit freundlichen Grüßen
Sonja Müßigbrodt
Software Engineering (Informatik 3)
Ahornstr. 55, 52074 Aachen
Phone +49 241 80-21301 / Fax -22218
RWTH Aachen University
http://www.se-rwth.de<http://www.se-rwth.de/>
[RWTH Aachen University]
Vortragsankündigung für Interessierte:
Am Mittwoch, 29.5., 15 Uhr, Raum 9222
Titel: Model-based Assistance and Information Systems
Frau Dr. Judith Michael
Durch Informationssysteme ist es möglich Daten in nützliche
Informationen zu verwandeln. Assistenzsysteme sind eine besondere Art
eines Informationssystems: Sie (1) bieten situative Unterstützung für
das menschliche Verhalten (2) auf der Grundlage von Informationen aus
zuvor gespeicherten und in Echtzeit überwachten strukturellen Kontext-
und Verhaltensdaten (3) zu dem Zeitpunkt, zu dem die Person es benötigt
oder wünscht. Der Vortrag wird kurz auf die unterschiedlichen
Anwendungsgebiete für solche Systeme eingehen und dann insbesondere die
Verwendung von agilen, modell-basierten und generativen Methoden des
Software Engineering in diesem Kontext beleuchten.
Zur Person:
Judith Michael ist seit 2018 PostDoc am Lehrstuhl für Software
Engineering (Informatik 3) der RWTH Aachen und leitet dort das Team
"Model-Based Assistance and Information Services". Zuvor war sie in der
Forschungsgruppe Application Engineering (Prof. Heinrich C. Mayr) an der
Fakultät für Technische Wissenschaften der Alpen-Adria-Universität
Klagenfurt (2011-2017), wo sie 2014 im Fach Informatik promovierte. Ihre
Doktorarbeit im Human Behavior Monitoring and Support Project (HBMS)
beschäftigte sich mit der Kognitiven Modellierung von Assistenzsystemen.
Zudem ist sie seit 2016 Vorsitzende des Aufsichtsrats der Lakeside
Science & Technology Park GmbH und seit 2015 Junior Fellow der
Gesellschaft für Informatik. Weitere Eckpunkte zur Vita: Dozentin an der
M/O/T (Alpen-Adria-School of Management, Organizational Development and
Technology) im Hochschulprogramm IT Business Solutions (2014-2016);
Mitglied des Aufsichtsrats der Carinthian Tech Research AG (CTR,
Österreich), einem Forschungszentrum für intelligente Sensoren
(2014-2015); Industriepraktikantin, Projektmitarbeiterin, sowie
Softwareentwicklerin und Beraterin in IT-Unternehmen (Infineon IT
Services GesmbH, integranova GmbH).
Siehe auch http://www.se-rwth.de/staff/michael/
--
Sylvia Gunder
Software Engineering (Informatik 3)
Ahornstr. 55, 52074 Aachen
Phone +49 241 80-21301 / Fax -22218
RWTH Aachen University
http://www.se-rwth.de<http://www.se-rwth.de/>
[RWTH Aachen University]
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* Einladung
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* Informatik-Oberseminar
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Zeit: Montag, 24. Juni 2019, 10.15 Uhr
Ort: 2222 (Informatik 10, Altbau), Ahornstr. 55
Referent: Diplom.-Inform. John F. Schommer
Lehrstuhl Informatik 11
Thema: Adaptierung des Zeitverhaltens nicht-echtzeitfähiger Software
für den Einsatz in zeitheterogenen Netzwerken
Abstract:
Sind Echtzeitsysteme vernetzt, werden zeitkritische Anforderungen auf
andere Netzwerkknoten propagiert. Erfüllen solche Knoten diese
Anforderungen aber nicht, können die Echtzeitsysteme im Umkehrschluss
nicht mehr garantieren, dass an sie gestellte zeitkritische Anforderungen
erfüllt werden. Solche Netzwerke heißen zeitheterogen. Es wird eine
Vorgehensweise präsentiert, Software zu evaluieren und dann zu adaptieren,
welche per-Entwurf nicht echtzeitfähig entwickelt wurde. Ziel ist es die
Software so zu verbessern, dass die Echtzeitsysteme in ihrer Hauptfunktion
nicht gehindert werden. Dazu wurde eine Evaluierungsmethode definiert und
eine Reihe von Entwurfsmustern entwickelt, die im Kontext der jeweiligen
Fallstudien und Kooperationsprojekten mit der Industrie vorgestellt werden,
in denen sie erarbeitet wurden.
Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik
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* Einladung
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* Informatik-Oberseminar
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Zeit: Donnerstag, 23. Mai 2019, 13.00 Uhr
Ort: 9222 (E3), Ahornstr. 55
Referent: Timo Greifenberg, M.Sc.
Lehrstuhl Informatik 3
Thema: Artefaktbasierte Analyse modellgetriebener Softwareentwicklungsprojekte
Abstract:
Durch den Einsatz von Modellen lässt sich bei der modellgetriebenen Softwareentwicklung
(engl. Model Driven Development (MDD)) zum einen die Komplexität des zu entwickelnden
Softwareprodukts beherrschen und zum anderen die konzeptionelle Lücke zwischen Problem- und
Lösungsdomäne schließen. Die Verwendung und agile Weiterentwicklung von MDD-Werkzeugen
kann jedoch selbst zu einem Anstieg der Komplexität im Projekt führen. Durch die große Anzahl
an verschiedenen Artefakten und Beziehungen, den verschiedenen Artefakt- und Beziehungs-
arten und dem hohen Grad der Automatisierung werden das Verständnis, die Wartung und die
Weiterentwicklung von MDD-Projekten erschwert. Um dieser Komplexität zu begegnen ist eine
systematische Herangehensweise für das Verständnis und die Verwaltung von MDD-Projekten
mit Fokus auf den Artefakten und deren Beziehungen notwendig. In dieser Arbeit wird mit
der artefaktbasierten Analyse ein solcher Ansatz zur Analyse von Artefaktstrukturen in MDD-
Projekten vorgestellt. Der Ansatz sieht den Einsatz einer adäquaten Modellierungstechnik und
die Verwendung von Analysewerkzeugen zur Durchführung von Analysen unter Verwendung
zugehöriger Methodiken vor.
Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik
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* Einladung
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* Informatik-Oberseminar
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Zeit: Montag, 27. Mai 2019, 11.00 Uhr
Ort: Informatikzentrum E3, Raum 9222, Ahornstr. 55
Referent:Souymodip Chakraborty M.Sc.
Lehrstuhl Informatik 2
Thema: New Results on Probabilistic Verification: Automata, Logic and
Satisfiability
Abstract:
Probabilistic (or quantitative) verification is a branch of formal
methods dealing with stochastic models
and logic. Probabilistic models capture the behavior of randomized
algorithms and other physical systems
with certain uncertainty, whereas probabilistic logic expresses the
quantitative measure on the probabilistic
space defined by the models.
Most often, the formal techniques used in studying the behavior of these
models and logic are not just
mundane extension of its non-probabilistic counterparts. The complexity
of these mathematical structures
is surprisingly different. The thesis is an effort at improving our
continued understanding of these models
and logic.
We will begin by looking at few interesting formal representations of
discrete stochastic models. Namely, we
will address the parameter synthesis problem for parametric linear time
temporal logic and model checking
of convex Markov decision processes with open intervals.
The primary focus of the thesis is however on the satisfiability (or
validity) problem of different probabilistic
logics. This includes a bounded fragment of probabilistic logic and a
simple quantitative (probabilistic) ex-
tension of mu-calculus. Decision procedures for the satisfiability
problems are developed and a detailed
complexity analysis of these problems is provided.
The study of automata has been very effective in understanding logic.
We will look at the newly conceived
notion of p-automata, which are a probabilistic extension of alternating
tree automata. As we will see,
probabilistic logic exhibits both non-deterministic and stochastic
behavior. The semantics of p-automata
are extended to capture non-determinism and hence model Markov decision
processes.
Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik
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* Einladung
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* Informatik-Oberseminar
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Zeit: Freitag, 17. Mai 2019, 10.00 Uhr
Ort: Informatikzentrum E3, Raum 9222, Ahornstr. 55
Referent: Vlatko Lukarov M.Sc.
Lehr- und Forschungsgebiet Informatik 9
Thema: Scaling Up Learning Analytics in Blended Learning Scenarios
Berichter:
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Ulrik Schroeder
Associate Professor Katrien Verbert
Abstract:
This dissertation focuses on solving the practical problem of scaling up learning analytics services in blended learning scenarios in a higher education institution in Germany. This dissertation provides a solution as a set of key principles for scaling up learning analytics in blended learning scenarios in higher education. These focus on five aspects: collecting correct requirements for the different stakeholder groups, preparing the legal and technical foundations of the higher education institution, continuously develop and improve the learning analytics services, and continuously evaluate the learning analytics services. The aspects were comprehensively investigated and realized by applying design-based research methods, software engineering methods, and evaluation methods from the Human-Computer Interaction field and the behavioral and cognitive sciences. The results and contributions from this research work are a verified end-to-end process for scaling up learning analytics in a higher education institution in Germany, a comprehensive set of requirements for the stakeholder groups, a categorized and comprehensive set of learning analytics indicators from the research and practitioners community, a sustainable learning analytics infrastructure with optimized analytics engine for scalability and performance and high fidelity prototypes, and a validated method for longitudinal studies for learning analytics impact evaluation.
Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik