#import "masterarbeit_style.typ": thesis

#let meta = (thesis.meta)(
  "KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering bei Legacy-Software",
  subtitle: "Masterarbeit an der Hochschule Neu-Ulm",
  "Christoph Musterfrau",
  "Master of Science",
  "Prof. Dr. Daniel Schallmo",
  "31. März 2026"
)

#(thesis.cover)(meta)

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#(thesis.abstract)([
  #heading(level: 1)[Abstract]
   Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ergänze hier die Zusammenfassung der Arbeit.
])

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#(thesis.body_show)()

#(thesis.body_content)([
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  #heading(level: 1)[Inhaltsverzeichnis]
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  #heading(level: 1)[Einleitung]
  #heading(level: 2)[Motivation und Ausgangssituation]
  Beschreibe die Relevanz der Migration der c-entron ERP-Software.

  #heading(level: 2)[Problemstellung]
  Analysiere die Folgen fehlender Anforderungsdokumentation und den Einfluss der Legacy-Codebasis.

  #heading(level: 2)[Zielsetzung]
  Formuliere das Forschungsziel und den erwarteten Beitrag der Masterarbeit.

  #heading(level: 2)[Forschungsleitfragen]
  Liste die konsolidierten Forschungsleitfragen aus dem Exposé auf.

  #heading(level: 2)[Aufbau der Arbeit]
  Erläutere die Struktur des Dokuments und die Rolle der einzelnen Kapitel.

  #heading(level: 1)[Theoretischer Hintergrund]
  #heading(level: 2)[Large Language Models im Requirements Engineering]
  Charakterisiere relevante LLM-Konzepte, Fähigkeiten und Grenzen.

  #heading(level: 2)[Reverse Requirements Engineering]
  Beschreibe etablierte Verfahren, Herausforderungen und Best Practices.

  #heading(level: 2)[Legacy-Modernisierung und Governance]
  Analysiere regulatorische, sicherheitsrelevante und organisatorische Aspekte.

  #heading(level: 1)[Methodisches Vorgehen]
  #heading(level: 2)[Forschungsdesign und Vorgehensmodell]
  Verbinde Literaturrecherche, Technologieevaluation und Interviews in einem konsistenten Design.

  #heading(level: 2)[Technologieauswahl und LLM-Konfiguration]
  Dokumentiere Kriterien, Modellwahl und Evaluationsschritte.

  #heading(level: 2)[Datengrundlage und Stakeholder-Einbindung]
  Beschreibe Datenquellen, Interviewleitfäden und Validierungsworkshops.

  #heading(level: 1)[Prototypische Umsetzung]
  #heading(level: 2)[Architektur des LLM-Agenten]
  Skizziere die Komponenten, Interaktionsabläufe und Traceability-Konzepte.

  #heading(level: 2)[Toolchain-Integration]
  Bewerte die Einbindung in bestehende Systeme (z. B. Jira, Confluence).

  #heading(level: 2)[Governance, Datenschutz und IP]
  Dokumentiere Maßnahmen zur Sicherstellung von Compliance.

  #heading(level: 1)[Evaluation]
  #heading(level: 2)[Evaluationskriterien und Messgrößen]
  Beschreibe Vollständigkeit, Verständlichkeit, Redundanzfreiheit, Stakeholder-Alignment und Aufwandsreduktion.

  #heading(level: 2)[Durchführung der Evaluation]
  Erläutere Messaufbau, Workshop-Design und Datenauswertung.

  #heading(level: 2)[Ergebnisse]
  Stelle die Resultate der Qualitätsbewertung zusammen.

  #heading(level: 1)[Diskussion]
  #heading(level: 2)[Interpretation der Ergebnisse]
  Vergleiche die Evaluation mit den Forschungsleitfragen.

  #heading(level: 2)[Chancen und Grenzen]
  Diskutiere Potenziale und Limitationen des KI-gestützten Ansatzes.

  #heading(level: 2)[Implikationen für Forschung und Praxis]
  Leitfäden für Unternehmen und offene Forschungsfragen.

  #heading(level: 1)[Fazit und Ausblick]
  #heading(level: 2)[Zusammenfassung der Arbeit]
  Fasse die wichtigsten Erkenntnisse zusammen.

  #heading(level: 2)[Ausblick]
  Zeige zukünftige Forschungsschwerpunkte und Weiterentwicklungsmöglichkeiten des Prototyps.

  #heading(level: 2)[Handlungsempfehlungen]
  Formuliere konkrete nächste Schritte für die c-entron GmbH.

  #heading(level: 1)[Literaturverzeichnis]
  Ergänze hier das automatisch generierte Literaturverzeichnis.

  #heading(level: 1)[Anhang]
  #heading(level: 2)[Interviewleitfäden]
  #heading(level: 2)[Zusätzliches Datenmaterial]
  #heading(level: 2)[Konfigurationsdetails des Prototyps]
])