(in der Regel im Wintersemester)

(in der Regel im Wintersemester)

Basierend auf einer Basisarchitektur von Lehr-/Lernsystemen werden unterschiedliche Ansätze zur technischen Realisierung von Lehr-/Lernsystemen vorgestellt. Systemtypen, wie bspw. Adaptive Hypermediasysteme (AH), computerbasierte Trainingssysteme (CBT), Intelligente Tutoring-Systeme (ITS) werden differenziert und verglichen. Die Rolle von Expertensystemen, Modellbildung und Simulation, Human Computer Interfaces, Benutzermodellen sowie Standards, wie Learning Objects Metadata (LOM) oder Learning Technology Systems Architecture (LTSA), wird im Zusammenhang mit unterschiedlichen Lehr-/Lernsystemen vorgestellt und diskutiert.

(in der Regel in jedem 2. Wintersemester)

Graphen sind ein ziemlich universelles Modellierungswerkzeug. Viele Anwendungsprobleme aus verschiedensten Gebieten in und außerhalb der Informatik lassen sich als Graphenprobleme begreifen. Das Modul führt in die Grundlagen effizienter Graphenalgorithmen ein, behandelt grundlegende Probleme und Methoden wie vollständiges Durchsuchen von Graphen, kürzeste Wege, minimale Spannbäume, Maximalflüsse in Netzwerken, Matching- und Färbungsprobleme sowie Baumstrukturen in Graphen und Dekomposition.

(in der Regel im Wintersemester)

Automatisches Zeichnen von Graphen ist ein junges und lebhaftes Forschungsgebiet. Hier werden Algorithmen entworfen, die ästhetisch "schöne" Zeichnungen von Diagrammen (wie beispielsweise Fluss- und UML-Diagramme, Netzwerke oder Ereignisprozessketten) generieren. Die Anwendungen für diese Zeichnungen reichen von der Verbrechensbekämpfung bis hin zur Energieüberwachung. Es gibt viele verschiedene Zeichenverfahren, die jeweils unterschiedliche Kriterien optimieren, und oftmals werfen diese Kriterien interessante kombinatorische Fragestellungen auf. Beispielkriterien für eine ästhetisch "schöne" Zeichnung sind etwa wenige Überkreuzungen, wenige Knicke oder auch möglichst große Winkel.

In dieser Vorlesung werden wir neben Algorithmen zum Zeichnen von allgemeinen (ungerichteten und gerichteten) Graphen auch Zeichenmethoden für spezielle Graphen wie Bäume, gerichtete azyklische Graphen oder planare Graphen behandeln. Anwendungsbeispiele, zugehörige Software und Aufgaben zur Eigenimplementierung ergänzen die Diskussion der Algorithmen.

Literatur:

• Di Battista, Eades, Tamassia, Tollis - Graph Drawing: Algorithms for the visualization of graphs, Prentice Hall, 1999.
• Nishizeki, Rahman - Planar Graph Drawing, Lecture Notes Series on Computing 12, Springer, 2004.
• Tamassia - Handbook of Graph Drawing and Visualization, CRC Press, 2016.
• Jünger, Mutzel - Graph Drawing Software, Mathematics and Visualization, Springer, 2004.
• Kaufmann, Wagner - Drawing Graphs: Methods and Models, Lecture Notes in Computer Science 2025, Springer, 2001.

(in der Regel im Sommersemester)

Wir beschäftigen uns mit Petrinetzen. Dies ist ein Formalismus, der sich zur Modellierung verteilter Systeme bewährt und mehrere andere Formalismen inspiriert hat. Petrinetze gestatten Einsichten in Phänomene verteilter Systeme. Es gibt einzigartige Techniken für ihre Analyse.

(in der Regel im Sommersemester)

Als Operations Research bezeichnet man die wissenschaftliche Disziplin, die sich in erster Linie mit der Anwendung mathematischer Methoden zur Vorbereitung optimaler Entscheidungen beschäftigt. Das Modul vermittelt grundlegende Methoden und Techniken des Operations Research zur Modellierung und Untersuchung realer Planungs- und Entscheidungsprobleme in Wirtschaft und Verwaltung; beispielsweise aus der Produktionsplanung, Transport- und Versorgungsplanung und Projektplanung und -überwachung.

(in der Regel im Sommersemester)

Empirische Forschung und Evaluation sind Themen, über die viel gesprochen wird - oft allerdings ohne besondere Detailkenntnisse. Die wissenschaftlichen Methoden der empirischen Forschung und der Evaluation, die in den Human- und Sozialwissenschaften zu den Basismethoden der wissenschaftlichen Arbeit gehören, haben in der Informatik lange Zeit kaum eine Rolle gespielt.

In der Veranstaltung wird in die Grundlagen der empirischen Forschung aus der Perspektive der Informatik und am Beispiel von Softwaresystemen eingeführt. Betrachtet werden dabei der Methodenkatalog möglicher Untersuchung, die wissenschaftliche Hypothesenbildung, die Bedeutung und Auswahl von Stichproben oder Populationen, Verfahren wie statistische Hypothesenprüfung sowie quantitative und qualitative Methoden der Datenerhebung und die Datenauswertung.