Abschlussarbeiten
Allgemeine Informationen
Sie wollen Ihre Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Software Engineering II schreiben? Wir bieten Ihnen Themen in folgenden Studiengängen an:
- Bachelor Informatik,
- Bachelor Internet Computing
- Master Informatik
Bewerbung
Wir betreuen Arbeiten zu Themen rund um Software Engineering, vorwiegend mit Bezug auf:
- Programmanalyse
- Automatische Testgenerierung
- Search-based Software Engineering
- Empirische Methoden im Software Engineering
- Machine Learning und Software Engineering
- Entwicklertools und Feedback-Erzeugung
- Didaktik der Programmierung
Beispiele zu relevanten Themen finden Sie bei unseren aktuellen Projekten, Publikationen, Lehrveranstaltungen, oder abgeschlossenen Bachelorarbeiten und Masterarbeiten. Wir sind auch offen für interdisziplinäre, studiengangübergreifende Abschlußarbeiten.
Um Informationen zu verfügbaren Themen zu erhalten, kontaktieren Sie entweder einen Mitarbeiter direkt oder per E-Mail an se2theses@fim.uni-passau.de. Senden Sie uns Ihre E-Mail-Anfrage von Ihrer studentischen/FIM-E-Mail-Adresse mit folgenden Informationen zu:
- Kurzer Lebenslauf
- Vollständiger Notenauszug (bestandene und nicht bestandene Prüfungen),
- Auflistung von Themengebieten, die Sie interessieren (z.B. Search-based Software Testing, Testing of Autonomous Cars, ...)
Ablauf
1. Vorbereitungsphase: Nachdem Sie sich für ein Thema entschieden haben, beginnen Sie sich in das Thema einzuarbeiten und Ihre Arbeit zu planen. Sie überlegen sich dabei die Forschungsfragen, die Sie beantworten wollen, beschäftigen sich mit relevanter Literatur und planen alle Schritte, die zur Beantwortung der Forschungsfragen notwendig sind. Abschluss dieser Phase ist eine Präsentation vor den Mitarbeitern des Lehrstuhls oder ein schriftliches Exposé. Nur falls Sie diese Phase erfolgreich abschließen und Ihre Präsentation/Ihr Exposé akzeptiert wird, dürfen Sie die Arbeit beim Prüfungssekretariat anmelden.
2. Implementierungsphase: Nach der Anmeldung haben Sie, je nach Studiengang, drei bzw. sechs Monate Zeit, Ihre Arbeit abzuschließen und diese beim Prüfungssekretariat einzureichen. Es steht Ihnen frei, die Arbeit vor Erreichen dieser Frist abzugeben. Besprechen Sie mit Ihrem Betreuer Zeitplan und weitere Modalitäten. Wir erwarten von Ihnen, dass Sie sich proaktiv verhalten, das heißt, im Falle von Problemen ist es Ihre Aufgabe, Ihren Betreuer zu unterrichten.
3. Abschlusspräsentation: In allen aktuellen Studien- und Prüfungsordnungen ist ein Abschlussvortrag verpflichtend. Dieser findet, je nach Absprache mit Ihrem Betreuer, kurz vor oder nach der Fertigstellung der Arbeit vor den Mitarbeitern des Lehrstuhls statt. In diesem Vortrag präsentieren Sie die Ergebnisse Ihrer Arbeit.
Voraussetzungen
- Die Arbeit kann von Bachelorstudenten auf Deutsch oder Englisch angefertigt werden; Masterarbeiten müssen auf Englisch geschrieben werden.
- Alle Ergebnisse, Implementierungen und Daten müssen unter einer geeigneten Open Source Lizenz veröffentlicht werden (Ausnahmen: Datenschutz, non-disclosure Agreements).
- Es besteht die Möglichkeit, ein privates Repository auf in unserem eigenen GitLab zu erhalten, um Source Code, Experimente und die schriftliche Arbeit zu verwalten. Alternativ können Sie auch selbst ein Repository auf GitHub oder GitLab anlegen. Der Betreuer Ihrer Arbeit muss Zugriff zu diesem Repository erhalten, um die Abläufe zu vereinfachen.
SS 2020 |
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Frank, Christian: Search-based Reproduction of Android App Crashes |
Grelka, Felix: Eine empirische Analyse von Flaky-Tests in Python |
Körber, Nina: Anomaly Detection in Scratch:Block Patterns and Their Violations |
Kroiss, Florian: Automatic Generation of Whole Test Suites in Python |
Raster, Felix: Combining Ul- and Intent-Fuzzing on Android |
WS 2019/2020 |
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Fierbeck, Simon: Comparing novelty search and multi-objective search for testing self-driving car software |
Krafft, Maren: The Effects of Introducing Programming Concepts to Adults with Scratch |
Nowotny, Karin: Data Flow Anomaly Detection in Scratch Programs |
Prasse, Felix: Automated test suite generation by mapping elites |
Zuch, Noah: Automatisiertes Kombinatorisches Testen für Unit-Testing-Frameworks |
SS 2019 |
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Bachmann, Rafael: Specification and Verification of a Multicopter Flight Controller |
Blöchl, Markus: Code Clone Detection in Scratch |
Hierl, Markus: Automatic Generation of Driving Simulations from Labeled Video Data |
Galdobin, Sabina: Scratch Debugging: Vergleich der Vorgehensweise von Studierenden und Schulkindern |
Lerchenberger, Jonas: Gamification in Software Engineering: Code Coverage als Ziel eines Test-Spiels |
Kreis, Marvin: Whisker: Automated Testing of Scratch Programs |
Sulzmair, Florian: Identification and Automated Analysis of Common Bug Patterns in Scratch Programs |
Ziegler, Tobias: Ein automatisierter Spieler zu Unterstützung in der Software Testing Lehre |
WS 2018/2019 |
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Gruber, Michael: Teaching Software Testing Techniques to Novice Programmers Using a Mutation Testing Game |
Keller, Sebastian: Using Plan-Driven Development in Educational Programming Projects |
Vogl, Sebastian: Analysis of the Pareto Archived Evolution Strategy for Many-Objectives Test Generation |
SS 2020 |
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Dhiddi, Saikrishna: Rehabilitating Mutant Immortals - An Empirical Investigation on the Application of Statistical Estimators in Mutation Testing |
Gidwani, Varun: CrashGen: Generation of Vehicle Crash Scenarios |
Govindaswamy, Arun: How Effective is Code Coverage in Correlation to Fault Finding? |
Graßl, Isabella: Semiotische Analyse von Programmcode und -peripherie in Scratch |
Holosynskyi, Robert: Python dataflow coverage |
Huber, Stefan: DriveBuild: Automation of Simulation-based Testing of Autonomous Vehicles |
Tkachuk, Vladyslav: Detecting equivalent mutants in Java |
Jazi, Youssef: Grid-Based Object Tracking in autonomous diving |
Mujahid, Qazi: Automatically Generating Driving Simulations from Videos to Address Safety Issues in Self-Driving Cars |
Müller, Johannes: Declarative Test Case Generation for Autonomous Cars |
Nguyen, Thi Thu Ngan: Efficient Sampling of Car States for Boundary Condition Estimation |
Patil, Sanika: Software bug prediction in python using machine learning approach |
Pleyer, Wenzel: Automating co-simulation for testing Advanced Driver Assistance Systems |
Simha, Apsara Murali: Search-based testing of drive comfort in self-driving cars |
Sokyappa, Divya: How Good are Mutants to Replace Real Faults |
Tariq, Sameed: Automatic Driving Simulation Generation To Explore Parameters of Crash Scenarios in Self Driving Cars |
Werli, Philemon: Asking the right questions – Adding Interrogative Debugging to Scratch |
Zantner, Niklas: Accelerating the Whisker Test Framework |
WS 2019/2020 |
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Böhm, Sebastian: Predicate Granularity in Predicate Abstraction |
Frädrich, Christoph: Combining Test Generation and Type Inference for Testing Dynamically Typed Programming Languages |
Schweikl, Sebastian: Guided Mutation in EvoSuite |
SS 2019 |
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Pradhan, Tanshi: Automated Accessibility Testing of Android Applications |
Halgekar, Prathmesh: Novelty Search for Unit Test Generation |
WS 2018/2019 |
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Bader, Verena: Parallelizing a Many-Objective Sorting Algorithm for Test Generation |