Beyond Hello World: Teaching software engineering with realistic and automated assignments

Dobos-Kovács, Mihály, Vörös, András, Micskei, Zoltán (2025) Beyond Hello World: Teaching software engineering with realistic and automated assignments In: Proceedings of the International Conference on Formal Methods and Foundations of Artificial Intelligence. Eger, Eszterházy Károly Catholic University. pp. 51-64.

[thumbnail of fmfai2025_pp051-064.pdf] pdf
fmfai2025_pp051-064.pdf

Download (2MB) [error in script]
Hivatalos webcím (URL): https://doi.org/10.17048/fmfai.2025.51

Absztrakt (kivonat)

Software engineering is a complex discipline that requires engineers to blend various skills to produce quality software adeptly. In this paper, we propose a software engineering assignment that follows the lifecycle of a feature of a real-world project, mimics real-world challenges, promotes best practices, and shows the importance of verification techniques. We deploy the assignment in a university course and discuss our findings regarding functional correctness, code quality, and being on schedule. Finally, we propose an AI-assisted outcome estimation method to help identify struggling students while the home assignment is ongoing.

Mű típusa: Könyvrészlet - Book section
Szerző:
Szerző neve
Email
MTMT azonosító
ORCID azonosító
Közreműködés
Dobos-Kovács, Mihály
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Szerző
Vörös, András
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Szerző
Micskei, Zoltán
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
NEM RÉSZLETEZETT
Szerző
Megjegyzés: The project supported by the Doctoral Excellence Fellowship Programme (DCEP) is funded by the National Research Development and Innovation Fund of the Ministry of Culture and Innovation and the Budapest University of Technology and Economics, under a grant agreement with the National Research, Development and Innovation Office.
Kapcsolódó URL-ek:
Kulcsszavak: software engineering, software engineering education, static analysis, testing techniques, verification techniques, AI in education
Nyelv: angol
DOI azonosító: 10.17048/fmfai.2025.51
Felhasználó: Tibor Gál
Dátum: 28 Okt 2025 10:00
Utolsó módosítás: 28 Okt 2025 10:00
URI: http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/8802
Műveletek (bejelentkezés szükséges)
Tétel nézet Tétel nézet