23 MBA Studierende, 7 Teams, 0 Coding Erfahrung – das Ergebnis? Großartig.
Die Umgebung: ein vorbereitetes GitLab Projekt mit Pipeline, die ein Frontend-Only Projekt auf GitLab Pages deployed.
Tech Stack: VSCode, NPM, TypeScript, NextJS, ReactJS, MaterialUI - und natürlich: alle KI Tools, die die Studierenden nutzen möchten - von ChatGPT bis Copilot.
Nach einem intensiven Seminar zu Beginn des Semesters, bei denen ich den Studierenden nicht nur Grundlagen der Programmierung in diesem Stack vermittelte, sondern auch generelle Vorgehensweisen in der Softwareentwicklung – insbesondere agile Methoden wie iteratives Vorgehen, User Stories, Example Mapping, Acceptance Criteria, Pair Programming und Test Driven Development – hatten die Studierenden 13 Wochen Zeit, um ein möglichst funktionales MVP zu bauen.
Währenddessen gab es Support von mir, wenn sie einander nicht mehr weiterhelfen konnten und auch KI Tools an ihre Grenzen stießen.
Das Ergebnis hat mich stark beeindruckt.
Die Studierenden durften auch Teile der Anwendung faken, da der Tech Stack bewusst ein Backend aussparte, um die Komplexität gering zu halten. Alles, was ihnen möglich war, haben sie aber umgesetzt, selbst rudimentär gefakte Login- oder Chatfunktionalität und PDF Downloads.
KI Tools haben eine große Rolle beim Coding gespielt, weil die Studierenden den Code nur verstehen, nicht aber von Grund auf erzeugen mussten. KI Tools als Lernpartner scheinen gut zu funktionieren.
Wichtig ist meiner Meinung nach hierbei, dass das Gelernte auch angewandt werden muss, damit die Studierenden merken, wenn der KI Vorschlag falsch ist und nicht funktioniert.
Durch die intensive Beschäftigung mit der Aufgabe haben die Studierenden die Grenzen von KI Tools kennen gelernt und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse über die Softwareentwicklung gewonnen.
"Der wichtigste Aha Effekt war die Coding Architektur. Wenn man Funktionalität und Daten trennt, wird das viel einfacher, als alles in eine große Datei zu packen."
"Ohne die Zusammenarbeit mit meinem Kommilitonen hätte ich das nicht hingekriegt - das ist super wichtig beim Coden, selbst KI kann einen Pairing Partner nicht ersetzen."
"Wir haben entschieden, die Design Studio Method vor Ort auf Whiteboards zu machen, mit digitalen Tools sind wir da an unsere Grenzen gestoßen"
"Klar, wir haben - auch mit Hilfe von KI Tools - viel geschafft, aber ohne professionelle Ausbildung versteht man gewisse Probleme nicht."
"Wir haben viel ChatGPT genutzt, um Code zu generieren, aber einfach ein großes Stück Code zu generieren, bringt nichts, dann ist das nicht wartbar. Am besten teilt man die Aufgabe in kleine Stücke, dann kann man den Code auch gut verstehen."
"Wir haben iterativ in Sprints gearbeitet und uns zum Review und Planning immer getroffen. Das war hilfreich, um realistisch einzuschätzen, was wir leisten können."
Starke Leistung!
Mit meinem neuen Programm "Software Engineering for Non-Techies" habe ich ein ganz ähnliches Programm für Berufstätige. Tragt euch ein, wenn ihr informiert sein möchtet, sobald Termine feststehen!