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= AW: Masterarbeit - Exposee
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#strong[Von: ]"Schallmo, Daniel Professor Dr." <Daniel.Schallmo@hnu.de>
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#strong[Datum: ]2025-07-30 08:58:06 +0200
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Lieber Christoph,
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#strong[danke dir. Anbei mein Feedback]:
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#strong[Stärken]
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- Relevanz: Die Kombination aus Legacy-Migration, KI-Einsatz und Requirements Engineering adressiert ein zentrales Digitalisierungsthema in KMUs.
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- Realitätsbezug: Der Unternehmenskontext ist nachvollziehbar und gut beschrieben – das erhöht die Anschlussfähigkeit für Stakeholder.
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- Methodenpluralität: Literaturarbeit, Prototypenentwicklung und qualitative Interviews erzeugen ein ganzheitliches Bild.
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#strong[Verbesserungsvorschläge]
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1. Titel schärfen
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#strong[Der aktuelle Titel ist lang und mehrteilig. Eine kürzere, fokussiertere Variante könnte lauten]:
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- KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering bei Legacy-Software: Eine Fallstudie bei der c-entron GmbH
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#strong[Optionaler Untertitel]:
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- Extraktion funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen mithilfe von LLMs
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2. Problemstellung analytischer zuspitzen
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#strong[Die aktuelle Problemstellung beschreibt die Ausgangslage gut, bleibt jedoch auf einer allgemeinen Ebene. Ergänzend hilfreich wäre]:
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- eine kurze Beschreibung der Konsequenzen fehlender Anforderungen (z. B. Re-Implementationsfehler, technische Schuld, Ineffizienzen),
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- und eine Einordnung der besonderen Komplexität, die sich durch eine über Jahre gewachsene Codebasis ergibt.
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#strong[Formulierungsvorschlag]:
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„Die fehlende Dokumentation erschwert die gezielte Migration erheblich, da sowohl funktionale Redundanzen als auch implizit verankerte Prozesse nur durch aufwendige manuelle Analysen identifiziert werden können.“
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3. Forschungsfragen konsolidieren
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#strong[Die aktuelle Gliederung mit Unterpunkten und den zahlreichen Forschungsfragen wirkt umfangreich und etwas fragmentiert. Eine mögliche Umstrukturierung]:
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#strong[Forschungsleitfragen (komprimiert)]:
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- Wie können LLMs systematisch für Reverse Requirements Engineering eingesetzt werden?
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- Welche funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen lassen sich durch eine Kombination von KI-Analyse und Stakeholder-Interviews extrahieren?
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- Wie bewerten Fachexpert:innen die Qualität und Vollständigkeit der gewonnenen Requirements?
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- Welche Chancen und Grenzen ergeben sich beim KI-gestützten Requirements Engineering in Legacy-Umgebungen?
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Optional: Die Grundlagenfragen (z. B. zu LLMs) können in den theoretischen Hintergrund integriert werden, statt als eigene Forschungsfragen aufgeführt zu werden.
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4. Evaluationskriterium für Qualität präzisieren
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#strong[Die Validierung der extrahierten Anforderungen ist zentral. Es sollte deutlicher gemacht werden, wie Qualität gemessen wird. Mögliche Indikatoren]:
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- Vollständigkeit (gegenüber manuell dokumentierten Anforderungen),
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- Verständlichkeit für Entwickler:innen,
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- Redundanzfreiheit,
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- Übereinstimmung mit Stakeholder-Erwartungen.
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#strong[Offene Fragen]
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- Modellspezifikation: Welches LLM kommt konkret zum Einsatz (z. B. GPT-4, Claude 3)? Welche Fähigkeiten (z. B. Codeverständnis, Promptsteuerung) sind entscheidend?
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- Rechtliche Aspekte: Wird der Einsatz von KI im Unternehmen in Bezug auf IP, Datenschutz und Sicherheit betrachtet?
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- Grenzen der Automatisierung: Wie wird mit impliziten Anforderungen (z. B. durch gewachsene Prozesse) umgegangen, die nicht im Code abgebildet sind?
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- Toolchain-Integration: Ist geplant, den entwickelten Prototypen in bestehende Tools (z. B. Jira, Confluence) zu integrieren oder als eigenständige Lösung zu evaluieren?
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- Quellen: Welche Quellen dienen als Basis? Z.B.:
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- https://ijasce.org/index.php/IJASCE/article/view/152
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- https://www.interaction-design.org/literature/book/the-encyclopedia-of-human-computer-interaction-2nd-ed/requirements-engineering
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- https://www.bibsonomy.org/bibtex/1510ac6a2b48df877bbdcd429daee73eb/butonic?lang=de
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- https://arxiv.org/pdf/2308.10620
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- https://arxiv.org/abs/2312.15223
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- https://kclpure.kcl.ac.uk/ws/portalfiles/portal/341048798/fcomp-1-1519437.pdf
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- Zeitplan: Wann planst du was zu tun?
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Liebe Grüße,
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#strong[Daniel]
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#strong[Best regards]
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Prof. Dr. Daniel Schallmo
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Director of the Institute for Entrepreneurship, Innovation, and Sustainability (IfE)
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Member of the Institute for Digital Transformation (IDT)
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University of Applied Sciences Neu-Ulm
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Wileystr. 1
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D-89231 Neu-Ulm
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+49(0)731-9762-1531
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daniel.schallmo@hnu.de
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https://www.hnu.de/ife/en https://www.hnu.de/en/research/institutes-and-competence-centres/institute-for-entrepreneurship
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#strong[Latest publications]:
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Twin Transition: Theoretical Background, Empirical Insights, and Integrated Approach (Paper | Int. Journal of Innovation Management | B-ranked | 2025) https://www.worldscientific.com/doi/full/10.1142/S136391962540002X
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||
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||
Successful Digital Entrepreneurship: A Systematic Literature Review on Strategies, Measures, and Tools (Paper | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | C-ranked | 2025) https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-025-01153-z
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||
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||
Berlin as a Hotspot for Digital Entrepreneurship: An Empirical Analysis of the Entrepreneurial Ecosystem (Paper | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | C-ranked | 2025) https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-025-01154-y
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||
Digital Transformation Success Factors: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis (Paper | Int. Journal of Innovation Management | B-ranked | 2024) https://www.worldscientific.com/doi/full/10.1142/S1363919624400048
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||
Strategies for digital entrepreneurship success (Paper | European Journal of Innovation Management | C-ranked | 2024) https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EJIM-01-2024-0081/full/html
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||
Digital Disruption and Transformation (Book | Springer | 2024) https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-47888-8
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||
Digitale Plattformen und Ökosysteme im B2B-Bereich (Book | Springer | 2024) https://link.springer.com/book/9783658431297
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#strong[Find all publications and additional information here]:
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www.hnu.de/en/daniel-schallmo http://www.hnu.de/en/daniel-schallmo
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https://www.linkedin.com/in/danielschallmo/
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https://www.hnu.de/en/daniel-schallmo
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