Das Problem: KI produziert Code schneller als Menschen ihn kontrollieren können
Generative KI erzeugt heute in kürzester Zeit große Mengen funktionierenden Codes. Die Produktivität steigt – gleichzeitig wachsen Komplexität, Abhängigkeiten und die Gefahr, dass Architekturentscheidungen im Text verschwinden.
Ein rein textbasierter Human-in-the-Loop-Ansatz skaliert deshalb nicht. Maschinen werden Texte dauerhaft um Größenordnungen schneller durchsuchen, erzeugen und vergleichen als Menschen.
Der Mensch muss oberhalb der Textebene arbeiten
Menschen erfassen Zusammenhänge, Grenzen und Abhängigkeiten besonders schnell in grafischen Strukturen. Modelle verdichten umfangreiche textuelle Beschreibungen auf ihren Wesenskern und machen Entscheidungen sichtbar.
Deshalb erweitern wir Human in the Loop um Model in the Loop: Der Mensch formuliert und prüft die Systemstruktur. KI verarbeitet Details, erzeugt Artefakte und beschleunigt die Umsetzung.
Text und Code
Schnelle Erzeugung und Verarbeitung großer Mengen.
Systemmodell
Strukturierte, grafische und maschinenlesbare Quelle der Wahrheit.
Verstehen und Entscheiden
Architektur, Anforderungen, Verhalten und Verantwortung bleiben kontrollierbar.
Ein kompaktes, modellgetriebenes V-Modell als Handlungsrahmen
Die Kurse folgen keinem schwergewichtigen Prozesshandbuch. Ein reduziertes V-Modell gibt Orientierung: vom Verstehen der Aufgabe über Systementwurf und Implementierung bis zur Integration, Prüfung und Übergabe.
Testfälle ableiten
Aus Anforderungen und Systementwurf entstehen prüfbare Testfälle für Integration und Abnahme.
1. Anforderungsanalyse
Systemgrenze, Anforderungen und Nutzungsszenarien verstehen.
2. Systementwurf
Struktur, Schnittstellen und Systemverhalten modellieren.
3. Implementierung
Softwarearchitektur modellieren, Code generieren und gezielt ergänzen.
4. Systemintegration
Komponenten verbinden, Schnittstellen prüfen und Verhalten validieren.
5. Test und Übergabe
Anforderungen nachweisen, dokumentieren und einsetzbare Ergebnisse übergeben.
Drei Wege – ein gemeinsames Prinzip
Modelle verbinden menschliche Absicht mit maschineller Ausführung. Je nach Aufgabenstellung kann der Einstieg beim Modell oder beim Textprompt liegen – abgeschlossen wird die Schleife immer durch menschliche Modellprüfung.
Model Driven Prompting
Der Mensch erstellt das Modell. SiSy erzeugt daraus strukturierten KI-Kontext und Prompts. Die KI implementiert auf Grundlage der geprüften Architektur.
AI Driven Modeling
Ein Textprompt startet den Prozess. Die KI erzeugt einen Modellentwurf, den der Mensch prüft und vervollständigt, bevor Code entsteht.
Model in the Loop
Modell, KI-Ergebnis, Prüfung und Modellverbesserung bilden einen iterativen Regelkreis. Das Modell bleibt die kontrollierbare Quelle der Wahrheit.
Ein durchgängiger Werkzeug- und Lernpfad
Anforderungen, Systementwurf, Softwarearchitektur, Implementierung und Nachweis werden nicht als getrennte Inseln unterrichtet. Die Lernenden erleben einen durchgängigen Engineering-Workflow mit integrierten Assistenten.
KI liefert Geschwindigkeit. Modelle erhalten Klarheit und Kontrolle.
SiSy Education verbindet beides zu einem lehrbaren, leichtgewichtigen und industriell anschlussfähigen Vorgehen. So lernen Schülerinnen, Schüler und Studierende nicht nur Code zu erzeugen, sondern Systeme nachvollziehbar zu entwickeln.