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This work presents MTCC (Model-Driven Test Case Construction), an approach to the construction of acceptance tests by domain experts for testing system families based on feature models. MTCC is applied to the application domain of Digital Libraries. The basic hypothesis of this thesis is that the involvement of domain experts in the testing process for members of system families is possible on the basis of feature models and that such a testing approach has a positive influence on the efficiency and effectiveness of testing. Application quality benefits from the involvement of domain experts because tests specified by domain experts reflect their needs and requirements and therefore can serve as an executable specification. One prerequisite for the inclusion of domain experts is tooling that supports the specification of automated tests without formal modeling or programming skills. In MTCC, models of automated acceptance tests are constructed with a graphical editor based on models that represent the test-relevant functionality of a system under test as feature models and finite state machines. Feature models for individual testable systems are derived from domain-level systems for the system family. The use of feature models by the test reuse system of MTCC facilitates the systematic reuse of test models for the members of system families. MTCC is a Model-Driven test automation approach that aims at increasing the efficiency of test execution by automation while keeping independence from the implementation of the testee or the test harness in use. Because tests in MTCC are abstract models that represent the intent of the test independent from implementation specifics, MTCC employs a template-based code generation approach to generate executable test cases. Diese Arbeit stellt den Model-driven Test Case Construction (MTCC) Ansatz zur Konstruktion von wiederverwendbaren Akzeptanztests durch Domänenexperten im Kontext von Systemfamilien vor. Die Hypothese der vorliegenden Arbeit ist, dass die Einbeziehung von Domänenexperten in einen automatisierten Testprozess für die Systeme einer Systemfamilie auf Grundlage eines modellgetriebenen Ansatzes möglich ist und dass ein solcher Ansatz die Effektivität und Effizienz des Testens steigert. Die Qualität von Systemen profitiert von der Einbeziehung von Domänenexperten da deren Anforderungen durch die Tests wiedergegeben werden und diese somit als ausführbare Spezifikation dienen. Eine Voraussetzung für die Einbeziehung von Domänenexperten in das Testen ist eine Form der Werkzeugunterstützung die die Spezifikation von automatisierten Tests ohne Kenntnisse der Programmierung oder der formalen Modellierung gestattet. In MTCC werden abstrakte Modelle von Akzeptanztests mittels eines einfachen, graphischen Editors realisiert der seinerseits auf Modellen basiert die die testrelevant Funktionalität von Testlingen mittels Featuremodellen und endlichen Automaten darstellen. Featuremodelle repräsentieren einzelne Systeme der zu testenden Systemfamilie die von Domänenmodellen auf Ebene der der Systemfamilie abgeleitet sind. MTCC ist ein modellgetriebener Ansatz zur Automatisierung von Tests der der Steigerung der Effektivität der Testausführung dient und zugleich von den Spezifika der Implementierung des Testlings und der jeweiligen Software zur Testausführung entkoppelt. Da Tests in MTCC abstrakte Modelle sind, die die Semantik eines Tests unabhängig von Implementierungswissen ausdrücken, verwendet MTCC ein auf Templates basierendes Verfahren zur Generierung von ausführbaren Testskripten.

Das GESIS-IZ Sozialwissenschaften hat im Auftrag des Wissenschaftsrates von August 2006 bis April 2007 den publikationsbezogenen Bereich des Forschungsratings Soziologie durchgeführt. Dieses Forschungsrating dient als Pilotprojekt für die Leistungsbewertung der universitären und außeruniversitären Wissenschaft in der Bundesrepublik. Bei der Darlegung der konzeptionellen und technischen Umsetzung der Pilotstudie stehen drei Schritte im Fokus: die Bestimmung der Datengrundlage, die Verfahren der Publikationsrecherche und -validierung zur Erzeugung der Vorlagemenge durch GESIS-IZ, die Bearbeitung der neugemeldeten Publikationen und die Zusammenführung und Auswertung der Daten nach Maßgabe des Wissenschaftsrats. Die von GESIS-IZ entwickelte und implementierte Technologie des Online-Erfassungssystems wird in ihren Elementen und ihrer Funktion vorgestellt. Es werden die Anfragen und Anregungen ausgewertet, die während der 'Selbstmelde-Phase' über die E-Mail-Hotline eingingen. Hieran schließt sich eine detaillierte Betrachtung der 'Nichtmelder' an - derjenigen Personen, die sich nicht im Online-System angemeldet, ihre persönliche Seite weder angesehen, korrigiert noch ergänzt haben. Diese Gruppe ist auf Grundlage der vom Wissenschaftsrat gemeldeten Daten und weiterer Recherchen nach folgenden Kriterien genauer betrachtet worden: Verteilung nach akademischem Abschluss und Statusgruppe, nach Disziplinen und nach Alterskohorten. Fragen nach den Gründen für die Teilnahme oder Nichtteilnahme an der Pilotstudie können auf dieses Material zurückgreifen. In einer ergänzenden Stichprobenanalyse wird die SOLIS/CSA-Vorlage gegen elf weitere Datenbanken (u.a. Social SciSearch) und Kataloge (u.a. Dreiländerkatalog des HBZ) geprüft. Die differenzierte Betrachtung der nachgemeldeten Publikationen - aufgeschlüsselt nach Erscheinungsort und Dokumenttypen und mit Perspektive auf die Diversifizierung sozialwissenschaftlicher Publikationen - erlaubt Hinweise darauf, wie der Deckungsgrad des Nachweises sozialwissenschaftlicher Publikationen effizient optimiert werden kann. Ein abschließendes Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und systematisiert die Schlussfolgerungen mit Blick auf den Ausbau der GESIS-IZ-Informationsdienste. (ICF2)