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Masterarbeit/claude_Inhalt.md

2.4 KiB

1. Einleitung (ca. 8 Seiten)

1.1 Ausgangssituation und Motivation
1.2 Problemstellung
1.3 Zielsetzung
1.4 Forschungsleitfragen
1.5 Aufbau der Arbeit

2. Theoretische Grundlagen (ca. 12 Seiten)

  1. Theoretische Grundlagen (ca. 12 Seiten) 2.1 Requirements Engineering und Reverse Requirements Engineering
    Inhalt:
    • Kurze Übersicht über das Thema Requirements Engineering insbesondere im Software Bereich
    • Weitere Detialiirung zum Bereich Reverse Requirements Engingeering auch hier erst allgemein dann im besonderen zu Software Engineering 2.2 Large Language Models im Software Engineering
    • Allgemeine Beschreibung von LLM (wissenschafltich und auch mathematisch)
      • Klaasifizierung von KI / MAchine Learning etc
      • Was ist ein Neuronales Netz
      • Was ist ein LLM
    • Wie werden LLM im Bereich Software Engineering eingesetzt
      • Hilfe bei Requirements engineering
      • Hilfe bei Archtekturellem Design
      • Hilfe bei Dokumentation
      • Technische Möglichkeiten (z.B. mit Claude Code oder Codex, etc.)

2.3 Legacy-Modernisierung und Stand der Forschung - Wie ist das etablierte vorgehen bei Modernisierungen im Software Bereich - Wie wird hier klassisch reverse Engeneering eingesetzt (Methodiken, Grundlagen etc) - Was ist der Stand der Forschung im Bezug auf den Einsatz von LLMs im (Reverse) Reuqirements engineering.

3. Fallstudie c-entron GmbH (ca. 6 Seiten)

3.1 Unternehmenskontext und Legacy-Software
3.2 Migrationsstrategie und spezifische Herausforderungen

4. Konzeption und methodisches Vorgehen (ca. 12 Seiten)

4.1 Forschungsdesign und Vorgehensmodell
4.2 Prozessmodell für KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering
4.3 Technologieauswahl und LLM-Konfiguration
4.4 Stakeholder-Einbindung und Datengrundlage

5. Prototypische Umsetzung (ca. 10 Seiten)

5.1 Architektur des LLM-Agenten
5.2 Toolchain-Integration
5.3 Governance, Datenschutz und IP

6. Evaluation (ca. 12 Seiten)

6.1 Evaluationskriterien und Messgrößen
6.2 Durchführung und Ergebnisse
6.3 Qualitative Bewertung durch Experten

7. Diskussion (ca. 8 Seiten)

7.1 Interpretation der Ergebnisse
7.2 Chancen und Grenzen des Ansatzes
7.3 Implikationen für Forschung und Praxis

8. Fazit und Ausblick (ca. 4 Seiten)

8.1 Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfragen
8.2 Handlungsempfehlungen für c-entron GmbH
8.3 Ausblick und zukünftige Forschung