Objektori­entierte Programmierung: Marcel Susky (#MS1)

Kurzbeschreibung

Die Pflichtveranstaltung verbindet Programmierung, Datenbanken und Softwaretechnologie. Studierende durchlaufen den Softwareentwicklungszyklus und nutzen JupyterNotebooks, Miro und KI-Agenten. OO-Konzepte in Java, JavaScript und Python werden gezielt verglichen. Eine semesterbegleitende Fallstudie fördert anwendungsorientiertes Lernen. TU-eigene Dienste vom HPC und ScaDS.AI werden genutzt.

Schlagworte

• Blended Learning
• fallorientiertes Learning-Design
• KI-gestützte Übungen

Was macht das Schmuckstück besonders?

Das Schmuckstück der Lehrveranstaltung „Objektorientierte Programmierung“ besticht durch die konsequente Integration universitätseigener TUD-Dienste und innovativer KI-gestützter Ansätze. Studierende profitieren von skalierbaren, interaktiven Lernumgebungen auf Basis von HPC-Cluster-Ressourcen und JupyterHub. Besonders hervorzuheben sind die über ScaDS.AI bereitgestellten Chatbots und Agenten, die mittels gezieltem Prompt Engineering realitätsnahe Simulationen von Kundengesprächen in der Anforderungsanalyse sowie automatisierte FAQ-Unterstützung für PlantUML-Modellierung ermöglichen.

Die Lehrveranstaltung bietet eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung für Java, JavaScript, Python und PlantUML. Dadurch können Studierende OOP-Konzepte technologieoffen und praxisnah erleben, vergleichen und ein breites Verständnis objektorientierter Paradigmen entwickeln. GitLab des HRZ TU Chemnitz dient als zentrale Plattform für die Bereitstellung von Vorlesungs- und Übungsinhalten sowie als Kollaborationsumgebung für studentische Projekte.

Ein zentrales Element ist die semesterbegleitende Fallstudie zur elektronischen Patientenakte (ePA), die alle Phasen des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) in einem praxisrelevanten Kontext abbildet. Vorlesung und Übung sind eng verzahnt und folgen diesem durchgehenden Fallbeispiel, bei dem Studierende Bausteine einer digitalen Patientenakte aus Sicht von Patienten und Ärzten entwickeln.

Das fallorientierte Lehrkonzept nutzt KI-gestützte Unterstützungssysteme für Anforderungsanalyse, Modellierung und Systementwurf, wobei KI-Agenten über ScaDS.AI in JupyterNotebooks eingebunden werden. Die Veranstaltung zählt zu den ersten Grundstudiumsformaten, die ScaDS.AI-Dienste und HPC-Ressourcen in dieser Kombination produktiv einsetzen. Sie verbindet didaktische Innovation, aktuelle Technologien und ein praxisnahes Anwendungsfeld zu einem besonderen Lehr- und Lernerlebnis.

Weiterführende Links

• OPAL-Kurs

• OOP Course Material (Gitlab)

• KI-Kundensimulation

• KI-Modellierungsassistent

Kontaktperson

Marcel Susky

Organisationseinheit

Fakultät Wirtschaftswissenschaften, Forschungsgruppe Digital Health (apl. Prof. Dr. Hannes Schlieter)

Größe der Lehrveranstaltung

80

Abstimmungskennung

#MS1