1.4 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)
2.1 Requirements Engineering und Reverse Requirements Engineering
2.2 Large Language Models im Software Engineering
2.3 Legacy-Modernisierung und Stand der Forschung
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