MAEWA II

Modellbsiertes Engineering von adaptiver Rich-Internet-Applications

Rich-Internet-Applications (RIAs) sind moderne Web-Anwendungen, die auch Eigenschaften von Desktop-Anwendungen aufweisen. Dazu gehören unter anderem aufwändige Animationen, reichhaltige Benutzerinteraktionen, sowie client-seitige Berechnungen und Datenpersistenz. Obwohl RIAs zunehmend in Unternehmen eingesetzt werden, ist die systematische Entwicklung qualitativ hochwertiger, adaptiver RIAs ein bislang wenig erforschtes Thema. Es fehlen Sprachen und Techniken, welche die Entwicklung der oben genannten Eigenschaften von RIAs bei der Anforderungsanalyse, Modellierung und Implementierung durchgängig unterstützen. Hinzukommt, dass die Entwicklungsansätze für die Adaptivität von Web-Anwendungen erweitert werden müssen, da in RIAs sowohl das Beobachten von Benutzeraktivitäten und -umgebung als auch mögliche Reaktionen auf Grund der reichhaltigeren Benutzeroberfläche komplexer sind als inkonventionellen Web-Anwendungen.

Ziel dieses Projektes ist, die in der ersten Phase gewonnenen Kenntnisse der modellbasierten Entwicklung von Web-Anwendungen aus MAEWA I und UML-based Web-Engineering (UWE) auf adaptive RIAs zu übertragen, um eine systematische, modellbasierte RIA-Entwicklung zu ermöglichen. Insbesondere sollen ein Modellierungsansatz für adaptive RIAs einerseits und Methoden und Werkzeuge zur automatischen Generierung von RIAs andererseits entwickelt werden. Dabei sind eine hohe Modularität der Modelle durch Einsatz aspektorientierter Modellierung sowie die Einbeziehung formaler Methoden besondere Kennzeichen der Projektfortsetzung.

Die Schwerpunkte des Projekts liegen auf folgenden Gebieten:

  • Modellierung adaptiver RIAs
  • Validierung von Modellen adaptiver RIAs
  • Automatische RIA-Generierung durch Modelltransformationen.

Publikationen (wird in Kürze vervollständigt):

Kontakt: Nora Koch

Team: Martin Wirsing, Alexander Knapp, Nora Koch, Gefei Zhang, Christian Kroiß, Marianne Busch

Förderung: MAEWA II wird, als Projekt WI 841/7-2, von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.

Start: 1.03.2009

Laufzeit: 2 Jahre