Prof. Dr. Christoph Schmitz: In Lehrveranstaltungen der Informatik werden oft Übungs- und Klausuraufgaben erstellt, die sich mit der Modellierung von Daten und Prozessen beschäftigen. Beispiele sind UML- und Entity-Relationship-Modelle, Abfragen in SQL oder Datenflüsse in Big-Data-Systemen. Dabei sind üblicherweise aus natürlichsprachlichen Beschreibungen konkreter Szenarien Modelle abzuleiten. In dieser Maßnahme wird Software entwickelt, um mit Methoden der Künstlichen Intelligenz Varianten solcher Aufgaben automatisch zu generieren.
01. FEBRUAR 2022
Als Grundlage dient eine Modellbibliothek, die vorgegeben wird. Die Elemente des Modells lassen sich zu Teilmengen hinzufügen, die es ermöglichen, fachlich zusammengehörige Modellelemente zu gruppieren.
Die Varianten des Ursprungsmodells können erzeugt werden, indem bestimmte Teilmengen aus-, beziehungsweise nur gewisse Teilmengen eingeblendet werden. Darüber hinaus ist es möglich, logische Bedingungen auf den Modellelementen zu formulieren und somit Abhängigkeiten zwischen diesen abzubilden. Auf diese Weise lässt sich beispielsweise realisieren, dass bestimmte Teilmengen nur in Kombination auftreten oder sich etwa gegenseitig ausschließen.
Für jede so erzeugte Variante ist danach eine textuelle Beschreibung zu erzeugen, die das Szenario des korrespondierenden Modells darstellt. Diese textuellen Beschreibungen können dann als Aufgabenstellungen für Studierende dienen, zu denen die entsprechenden Modellvarianten jeweils die Musterlösungen sind.
Sie verlassen die offizielle Website der Hochschule Trier
