Entwicklung und Evaluation einer Methodik für systematische Literaturreviews in datengetriebenen Softwareprojekten

Ausgangssituation:

In der modernen wissenschaftlichen und industriellen Landschaft nehmen datenbasierte Ansätze und maschinelles Lernen eine immer zentralere Rolle ein. Eine Schlüsselkomponente in der Konzeption und Umsetzung von Forschungsinitiativen und Softwareprojekten ist die systematische Untersuchung der bestehenden Literatur. Diese Literaturanalyse ist nicht nur für das Verständnis des gegenwärtigen Wissensstandes essenziell, sondern auch für das Aufdecken unerforschter Bereiche und Innovationsmöglichkeiten. Obwohl diese Phase von entscheidender Bedeutung ist, fehlen oft klare und strukturierte Methoden für die Durchführung von Literaturreviews im Kontext von datengetriebener Forschung und Softwareentwicklung. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, eine systematische Methodologie für Literaturreviews in diesen spezialisierten Bereichen zu konzipieren und empirisch zu validieren.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen des Forschungsprojekts ergeben sich einige mögliche Aufgabenschwerpunkte, welche je aus einer strukturierten Literaturrecherche, Konzeptionierung und Implementierung bestehen. Von folgenden Themen wird lediglich eines im Rahmen einer studentischen Arbeit betrachtet:

  • Literaturrecherche und -analyse: Identifikation relevanter Forschungsarbeiten, Frameworks und Methoden für Literaturreviews, insbesondere im Kontext von Softwareentwicklung und Machine Learning.
  • Gap-Analyse: Identifikation von Forschungslücken und Bedarf an einer spezialisierten Methodologie für Literaturreviews in den Zielbereichen.
  • Methodenentwicklung: Konzeptionierung und Ausformulierung einer spezialisierten Methodologie für systematische Literaturreviews im Kontext datengetriebener Forschung.
  • Vergleich mit existierenden Methoden: Kritische Analyse der entwickelten Methodologie im Vergleich zu bestehenden Ansätzen.

Hinweise zur Bewerbung:

  • Interesse an systematischen Literaturrecherchen
  • Hohe Motivation, Neugierde sowie strukturierte Arbeitsweise
  • Deutsch und Englisch in Wort und Schrift von elementarer Bedeutung
  • Bewerbungen mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an patrick.bruendl@faps.fau.de und benedikt.scheffler@faps.fau.de

Kategorien:

Forschungsbereich:

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, Studienarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Software Engineering und Deployment

Kontakt:

Patrick Bründl, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)


Benedikt Scheffler, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)