Arten von Assessments: A ≠ A

SOPHIST bietet vorbereitende Assessments (nachfolgend Vor-Assessments genannt) im Bereich Requirements and Systems Engineering für verschiedene Assessments in unterschiedlichen Branchen wie beispielsweise A-Spice für die Automobil-Branche an.

Im letzten Blogbeitrag (Wie-läuft-eigentlich-ein-Assessment-mit-SOPHIST-ab/) stellten wir Ihnen vor, wie Sie von einer Vorbereitung für ein reales Assessment mit Unterstützung von SOPHIST profitieren können. Heute möchten wir Ihnen die Unterschiede zu einem realen Assessment erläutern und Unterschiede der Assessments in verschiedenen Branchen aufzeigen.

Unterschiede eines vorbereitenden Assessments zu einem realen Assessment

Der Umfang kann sich von einem Vor-Assessment zu einem realen Assessment unterscheiden. In einem Vor-Assessment ist es möglich, bestimmte Teilbereiche der Entwicklung zu prüfen. Ein reales Assessment bewertet zudem weitere Prozessbereiche wie beispielsweise das Projektmanagement und damit den gesamten Entwicklungsprozess. Somit werden in einem realen Assessment auch weitere Disziplinen wie die Implementierung und das Testmanagement oder die funktionale Sicherheit abgeprüft. Verschiedene Beratungsunternehmen haben in deren verschiedenen Wirkungsbereichen in der Gesamtentwicklung ihre Stärken und Schwächen. Eruieren Sie, welche Beratungsunternehmen Ihnen für die speziellen Teilbereiche/Disziplinen in der Vorbereitung des Assessments weiterhelfen können. Die ausgewählten Beratungsunternehmen werden Sie zudem in der Regel auch bei Nachbereitung des realen Assessments unterstützen. Wir SOPHISTen können Ihnen in den Bereichen Requirements and Systems Engineering weiterhelfen.

Der zweite Unterschied liegt im Zweck der beiden Assessments. Mit einem Vor-Assessment können Sie sich langsam an das “kalte Wasser” gewöhnen, in das Sie sich mit dem realen Assessment wagen. Sie haben die Möglichkeit, Einblick in den Ablauf des realen Assessments zu bekommen. Sie bekommen ein Gefühl für die Fragen, die gestellt werden, wie Ihre Antworten bewertet werden, wie eine Gesamt-Auswertung aussieht und wie es nach dem Assessment weitergeht und welche Aspekte Sie vor dem realen Assessment schon verbessern können. Durch ein Vor-Assessment bekommen Sie ein sichereres Gefühl, um das reale Assessment zu bestreiten.

Unterschiede im Ziel der Assessments

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Wie Sie mit Qualitätskriterien arbeiten

Willkommen zurück bei unserer kleinen Artikel-Serie zum Thema Qualitätskriterien.
Dies hier ist der dritte Artikel.
Wir möchten Ihnen hier aufzeigen, wie Sie aus Qualitätskriterien Regeln ableiten können, um die Anforderungen qualitativ zu verbessern und um die definierten Qualitätskriterien zu erfüllen.

Hierzu werfen wir nochmal einen Blick auf den zweiten Artikel der Serie „Kriterien für die Qualität von Anforderungen“ und verwenden das gleiche Beispiel.

Beispiel aus dem zweiten Artikel

Der Mann bringt 6 Brote mit. Die Frau wollte jedoch ein Brot und 6 Eier. Im letzten Blogbeitrag haben wir anhand von Qualitätskriterien gezeigt, dass die Frau sich missverständlich ausgedrückt hat oder in RE-Sprech: Die Frau hat missverständliche Anforderungen gestellt.

Die ersten zwei Sätze der Frau spielen hierbei die entscheidende Rolle:

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Kann KI zwischen den Zeilen lesen?

Wie NLU die KI-Welt verändert.

In den bisherigen hier erschienenen Artikeln zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) und dessen Einsatz im Requirements Engineering (RE) haben wir uns mit Natural Language Processing (NLP) und den Anwendungsmöglichkeiten beschäftigt. In diesem Artikel gehen wir jetzt aber mal weg vom NLP und hin zum Natural Language Understanding.

Unter Natural Language Understanding (NLU) versteht man, insbesondere im Kontext KI, die Fähigkeit von Computern menschliche Sprache und die Bedeutung eben dieser im Zusammenhang des Kontexts im Detail zu verstehen.
Im 2ten Artikel (NLP4RE – Wie KIs NLP nutzen, um Texte zu entschlüsseln) haben wir uns ja schon die grundlegenden Fähigkeiten der KI Tools näher angeschaut, mit welchen Texte in ihre Einzelteile zerlegt und auch Wörter in Cluster zugeordnet werden. Dieses Einordnen in Cluster hat in den letzten Jahren durch massive Fortschritte bei der Entwicklung von Deep Learning Modellen und durch verbesserte Datengrundlagen an Effektivität gewonnen. Zusätzlich haben Computer mittlerweile die Fähigkeit, kontextuelle Abhängigkeiten zwischen Worten und Redewendungen zu erkennen, was dazu führt, dass die die Erkennung und das Verständnis der Sprache akkurater und somit auch für große Unternehmen immer interessanter wird.

Bild mit KI erzeugt.

Das Ableiten von Modellen aus natürlichsprachlichen Anforderungen ist hierbei ein Anwendungsfall von KIs im Requirements Engineering, welcher durch die Entwicklungen der letzten Jahre profitieren kann. Eine KI während eines Meetings mitlaufen zu lassen, um aus den erarbeiteten Inhalten automatisch ein Aktivitätsdiagramm nach den Regeln der UML (Unified Modeling Language) zu erstellen, kann die Arbeit vieler Entwickler erleichtern. Hierbei kann ebenso die Fähigkeit einer KI, wichtige Informationen aus Gesprächen herauszufiltern, eine große Erleichterung für große Firmen darstellen.

Um Ihnen die Problemstellung bzgl. KI und NLU zu verdeutlichen, hilft uns folgendes Beispiel:

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Business Analyse – was Sie schon immer wissen wollten!

Endlich ist es so weit: das neueste Mitglied unserer beliebten SOPHIST-Broschüren ist fertig: Business Analyse – Verbesserungspotenzial effektiv heben.

Business Analsye – Verbesserungspotenzial effektiv heben

Mit dieser Broschüre erweitern wir unsere Broschüren-Reihe thematisch „nach vorne“. D.h. wir schließen eine Lücke und in dem wir Ihnen die folgende Frage beantworten:
Was passiert eigentlich zeitlich vor dem Requirements Engineering bzw. Systems Engineering?

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„Methodenkreation im Requirements Engineering“

Eine kleine Zusammenfassung eines Vortrags auf der Konferenz „Agiles Anforderungsmanagement“ des Instituts für Data Driven Business an der Frankfurt University of Applied Sciences.

Die beiden SOPHISTen, Andreas Günther und Breno Pinheiro, haben sich in Ihrem Vortrag auf unterhaltsame Art und Weise mit der Frage auseinandergesetzt, ob der Job des Requirements Engineers eine langweilige Dauerschleife zwischen Theorie und Praxis ist, oder doch der beste Job überhaupt. Natürlich war diese Fragestellung eher rhetorischer Natur:-)

Die Digitalisierung und die immer komplexer werdenden technischen Produkte haben einen enormen Einfluss auf die Arbeitswelt und den Entwicklungsprozess in Unternehmen. Um den Anforderungen der Kund*Innen gerecht zu werden, müssen Requirements Engineers ständig ihre Methoden anpassen und weiterentwickeln.

Um dies beispielhaft zu verdeutlichen, wurden zu Beginn drei Kategorien von Methoden vorgestellt: „The EvergREens“, „REarrangements“ und „fREsh finds“.

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