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dc.contributor.authorBente, Stefan
dc.contributor.authorIntveen, Jann
dc.contributor.authorKrampe, Fabian
dc.contributor.editorVeronika Thurner, Barne Kleinen, Juliane Siegeris, Debora Weber-Wulff
dc.date.accessioned2022-03-01T10:57:58Z
dc.date.available2022-03-01T10:57:58Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.isbn978-3-88579-715-9
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38444
dc.description.abstractUm Kompetenzen in modernen Softwaretechnik-Ansätzen wie Domain Driven Design oder Clean Code zu erwerben, müssen diese von Lernenden im Rahmen von Praktika auch selbst angewendet werden. Erst dann können sie in ihrer Komplexität und ihren Konsequenzen vollständig verstanden werden. Digitale E-Assessment-Tools eröffnen die Möglichkeit, dies mit vertretbarem Betreuungsaufwand zu tun, indem große Teile der studentischen Lösung automatisiert getestet werden. Somit erhalten die Studierenden direktes formatives Feedback, und die Betreuer:innen können sich auf Beratung in komplexen Fragestellungen konzentrieren. Dieses Paper formuliert 12 Prinzipien für E-Assessment-Tools im Bereich Softwaretechnik und Coding, darunter Individualisierung und Praxisnähe der gestellten Aufgaben. Anschließend wird das Open-Source-Framework Divekit vorgestellt, das diese Prinzipien erfüllt. Möglichkeiten und Grenzen von Divekit werden anhand einer Fallstudie kritisch bewertet.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofSoftware Engineering im Unterricht der Hochschulen (SEUH 2022)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-321
dc.subjectE-Assessment
dc.subjectDigitalisierung
dc.subjectSoftwaretechnik
dc.subjectCoding
dc.subjectIndividualisierung
dc.subjectDDD
dc.titleDivekit --- Digitalisierung und Individualisierung als Schlüssel für eine moderne Softwaretechnik-Ausbildungde
mci.reference.pages29-41
mci.conference.sessiontitleSoftware Engineering erlernen
mci.conference.locationBerlin
mci.conference.date24.-25. Februar 2022
dc.identifier.doi10.18420/SEUH2022_04


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