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Codequalität, Metriken und Mindset für Studierende - Kai Renz

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Wie Studierende frischen Test-Spirit in Unternehmen tragen und Standards heben

Tipp: Risikobasiertes Testen im TM-Tool integriert? Gibts hier bei Q12-TMT

"Es ist ziemlich schwer, Studierenden Testen beizubringen, insbesondere natürlich ganz am Anfang." - Kai Renz

In dieser Episode spreche ich mit Kai Renz über Softwaretesten in der Hochschule. Er zeigt, warum Tests am Anfang schwer zu vermitteln sind und wie komplexe Praxisprojekte - ein Pizza-Shop im Kubernetes-Cluster - den Sinn greifbar machen. Wir reden über TDD, Pair- und Mob-Programming, BDD und warum konzeptionelles Verständnis wichtiger ist als Toolwissen. Architektur als Hebel für Testbarkeit und der Umgang mit Altcode, Metriken und Coverage-Fallen. KI im Studium? Erlaubt, aber verantwortungspflichtig - wer Code committet, muss ihn verstehen.

Prof. Dr. Kai Renz ist Professor für Software-Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Er beschäftigt sich vor allem mit dem Themengebiet "Agile Entwicklung". In seinen Vorlesungen und Praktika werden dazu Scrum, Kanban und Extreme Programming (XP) vermittelt und erforscht. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Beschäftigung mit dem Thema "Professionelles Testen". Im Juni 2019 wurde Prof. Renz mit dem Lehrpreis (2. Preis) der Hochschule Darmstadt ausgezeichnet. Seit 2022 ist Kai Renz auch zertifizierter Scrum Master.

Highlights:

  • Konzeptionelles Testverständnis schlägt Toolwissen
  • Architektur beeinflusst Testbarkeit und Qualität stark
  • Metriken wie Coverage täuschen, sinnvolle Tests liefern Qualität
  • TDD, BDD und Pair Programming fördern sauberen Code und Verständnis
  • KI ist erlaubt, Beitragende verstehen und verantworten den Code

Danke an die Community-Partner des Podcasts:

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Bölümler

1. Testen lehren: Eine Herausforderung (00:00:00)

2. "esten lernen durch Praxisbezug (00:04:14)

3. Testgetriebene Entwicklung in der Lehre (00:08:07)

4. Klare Trennung für bessere Architektur (00:13:51)

5. Tests für echte Qualitätssteigerung (00:17:16)

6. „IT-Security und Usability Fokus (00:18:37)

7. Prüfungen: Grenzen für KI-Nutzung (00:21:31)

8. Studieren mit Chat GPT: Risiko? (00:25:13)

9. Datenschutz vs. Logging-Herausforderungen (00:28:18)

175 bölüm

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"Es ist ziemlich schwer, Studierenden Testen beizubringen, insbesondere natürlich ganz am Anfang." - Kai Renz

In dieser Episode spreche ich mit Kai Renz über Softwaretesten in der Hochschule. Er zeigt, warum Tests am Anfang schwer zu vermitteln sind und wie komplexe Praxisprojekte - ein Pizza-Shop im Kubernetes-Cluster - den Sinn greifbar machen. Wir reden über TDD, Pair- und Mob-Programming, BDD und warum konzeptionelles Verständnis wichtiger ist als Toolwissen. Architektur als Hebel für Testbarkeit und der Umgang mit Altcode, Metriken und Coverage-Fallen. KI im Studium? Erlaubt, aber verantwortungspflichtig - wer Code committet, muss ihn verstehen.

Prof. Dr. Kai Renz ist Professor für Software-Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Er beschäftigt sich vor allem mit dem Themengebiet "Agile Entwicklung". In seinen Vorlesungen und Praktika werden dazu Scrum, Kanban und Extreme Programming (XP) vermittelt und erforscht. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Beschäftigung mit dem Thema "Professionelles Testen". Im Juni 2019 wurde Prof. Renz mit dem Lehrpreis (2. Preis) der Hochschule Darmstadt ausgezeichnet. Seit 2022 ist Kai Renz auch zertifizierter Scrum Master.

Highlights:

  • Konzeptionelles Testverständnis schlägt Toolwissen
  • Architektur beeinflusst Testbarkeit und Qualität stark
  • Metriken wie Coverage täuschen, sinnvolle Tests liefern Qualität
  • TDD, BDD und Pair Programming fördern sauberen Code und Verständnis
  • KI ist erlaubt, Beitragende verstehen und verantworten den Code

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2. "esten lernen durch Praxisbezug (00:04:14)

3. Testgetriebene Entwicklung in der Lehre (00:08:07)

4. Klare Trennung für bessere Architektur (00:13:51)

5. Tests für echte Qualitätssteigerung (00:17:16)

6. „IT-Security und Usability Fokus (00:18:37)

7. Prüfungen: Grenzen für KI-Nutzung (00:21:31)

8. Studieren mit Chat GPT: Risiko? (00:25:13)

9. Datenschutz vs. Logging-Herausforderungen (00:28:18)

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