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26.10.2010

Forschungsergebnisse beim Informatiker-Kongress präsentiert

Auf der CONQUEST (International Conference on Quality Engineering in Software Technology) stellte Prof. Dr. Ralph Trittmann erste Ergebnisse des vom BMBF geförderten RFH-Forschungsprojekts ALaF (Automatisiertes Lernen aus Fehlerinformationen) vor.

Zur CONQUEST treffen sich seit über einem Jahrzehnt Softwareentwickler, Tester und Softwareberater, um sich einmal jährlich über die wichtigsten Entwicklungen und Innovationen im Bereich Softwarequalität zu informieren und auszutauschen. Mit diesem Programm erreicht die Konferenz etwa 350 Teilnehmer aus über 20 Ländern.

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Der Konferenzbeitrag von Prof. Trittmann (vorn im Bild) war in Zusammenarbeit mit einem Projektmitarbeiter, dem ehemaligen RFH-Studenten Dipl.-Wirt.Inf. (FH) Patrick Dahmen, entstanden und aus einer Vielzahl von Einreichungen in einem sogenannten 3-fach-blind-Verfahren durch ein Expertengremium für die Konferenz ausgewählt worden.

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Prof. Dr. Ralph Trittmann (re.) ist Leiter des Studiengangs Wirtschaftsinformatik I (Vollzeitstudium) und Projektleiter des "ALaF"-Forschungsvorhabens. RFH-Student Tino Ferrauti (li.) ist mit seiner Bachelorarbeit am Forschungsprojekt beteiligt.

Der Konferenz-Beitrag trug den Titel "Fehlerbasierte Softwareprozessverbesserung - Methodik und Anwendungserfahrungen".

Prozessmängel erkennen

Wozu werden Informationen über Softwarefehler genutzt?

Eine empirische Untersuchung zeigt auf, dass in nahezu allen untersuchten Entwicklungsprojekten Softwarefehler werkzeuggestützt dokumentiert und ihr Bearbeitungsstatus verfolgt werden. Genutzt werden diese Fehlerinformationen primär zur Qualitätsverbesserung der Software sowie zur Steuerung des Testprozesses.

Wie diese Informationen darüber hinaus zur Verbesserung des Entwicklungsprozesses genutzt werden können, wird anhand von Erfahrungen mit der Anwendung eines Verfahrens zur fehlerbasierten Prozessverbesserung beschrieben. Indem lediglich ohnehin verfügbare Informationen genutzt werden, können über eine geeignete Fehlerklassifizierung und mit Hilfe von automatisierten Auswertungen Prozessmängel auf quantitativer Basis aufgezeigt werden.