Softwareentwicklung mit KI-Assistenten

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die ernsthaft in die Softwareentwicklung einsteigen und dabei von Anfang an lernen möchten, wie KI-Assistenten professionell und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Im Unterschied zu einfachen Einführungskursen legt diese Weiterbildung Wert auf industrienahe Praktiken: sauberer Code, testgetriebene Entwicklung, Versionskontrolle im Team und die Integration von KI-Tools in echte Entwicklungsworkflows. Wer hier lernt, soll am Ende in der Lage sein, in einem professionellen Softwareteam produktiv mitzuarbeiten.

Grundlagen professioneller Softwareentwicklung ist der erste thematische Block. Wer in einem Softwareteam arbeiten will, muss mehr als Syntax kennen: Es geht darum, Code so zu schreiben, dass andere ihn verstehen, ändern und erweitern können. Clean Code ist hier nicht ein akademisches Ideal, sondern eine tägliche Notwendigkeit. Dieser Block legt das konzeptuelle Fundament für alle weiteren Inhalte.

• Prinzipien sauberen Codes: Aussagekräftige Bezeichner, kurze Funktionen, klare Verantwortlichkeiten
• SOLID-Prinzipien in der Praxis: Beispiele und häufige Verstöße
• Refactoring: Code verbessern ohne das Verhalten zu ändern
• Code-Reviews: Strukturiert Feedback geben und annehmen
• Dokumentation und Kommentare: Was hilft, was schadet
• Versionskontrolle mit Git: Branching, Merging, Konflikte auflösen

Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung bilden den zweiten Block. Software, die nicht getestet ist, ist schwer zu vertrauen — und schwer zu ändern. TDD dreht den gewohnten Ablauf um: Erst schreibt man den Test, dann den Code, der ihn bestehen lässt. Das Ergebnis ist nicht nur stabiler, sondern auch klarer strukturierter Code.

• Unit-Tests schreiben und interpretieren
• Testgetriebene Entwicklung (TDD): Red-Green-Refactor-Zyklus
• Integrationstests und deren Abgrenzung zu Unit-Tests
• Mocking und Dependency Injection für testbaren Code
• CI-Systeme: Tests automatisch ausführen bei jedem Commit
• Testabdeckung messen und sinnvoll einschätzen

Softwarearchitektur und API-Design ist der dritte thematische Schwerpunkt. Gut strukturierte Software lässt sich leichter erweitern, warten und in Teams verteilen. Dieser Block führt in grundlegende Architekturprinzipien ein und verbindet sie mit der Praxis des REST-API-Designs — einem der zentralen Kommunikationsmuster moderner Software.

• Schichtenarchitektur und Service-Schnittstellen
• REST-Prinzipien: Ressourcen, HTTP-Verben, Statuscodes
• API-Dokumentation mit OpenAPI/Swagger
• Datenbankintegration: SQL-Grundlagen und ORM-Einsatz
• Fehlerbehandlung und Logging in verteilten Systemen
• Einfache Deployment-Strategien: Container und Cloud-Grundlagen

KI-Assistenten im professionellen Entwickleralltag ist ein eigenständiger Block, der durchgängig mit den anderen Themen verknüpft wird. Hier geht es nicht darum, was KI-Tools versprechen, sondern darum, wie sie in echten Projekten helfen und wo sie versagen.

• Copilot, Cursor und andere Assistenten einrichten und konfigurieren
• Prompts für Code-Generierung und Refactoring gezielt schreiben
• KI-generierten Code prüfen und in eigene Codebases integrieren
• Typische Fehlerquellen: Halluzinationen, veraltete APIs, unsichere Muster
• KI im Code-Review: Automatische Hinweise einordnen
• Grenzen der KI im Kontext von Architektur- und Designentscheidungen

Im Praxisteil des Kurses entwickeln Teilnehmende ein vollständiges Software-Projekt in Kleingruppen.

• Anforderungen aufnehmen und in User Stories übersetzen
• Architekturentscheidungen dokumentieren und begründen
• API-Endpunkte entwerfen, testen und implementieren
• Datenbank-Schema modellieren und migrieren
• CI/CD-Pipeline aufsetzen und testen
• Code-Reviews im Team durchführen
• KI-Assistenten gezielt für Boilerplate und Refactoring einsetzen
• Fehler systematisch debuggen und in der Pipeline abfangen
• Deployment auf eine Staging-Umgebung
• Technische Dokumentation des Projekts erstellen
• Projektpräsentation: Architektur und Designentscheidungen erläutern
• Feedback einarbeiten und eine überarbeitete Version liefern

Die Projektarbeit ist so gestaltet, dass Teilnehmende am Ende ein konkretes, funktionierendes Software-Artefakt vorweisen können — mit sauberem Git-Verlauf, automatisierten Tests und einer verständlichen Dokumentation. Das ist kein Lernprojekt zum Wegwerfen, sondern ein Portfolio-Stück für den Berufseinstieg.

Der Kurs richtet sich an Personen mit ersten digitalen Kenntnissen, die ernsthaft in die Softwareentwicklung einsteigen möchten.

• Arbeitssuchende mit ersten Erfahrungen im Bereich Software oder Product Engineering
• Quereinsteiger aus technisch angrenzenden Feldern (IT-Support, Datenpflege, Systemadministration)
• Berufsrückkehrende, die digitale Kompetenzen gezielt ausbauen wollen
• Studienabbrecherinnen und Studienabbrecher aus informatiknahen Studiengängen
• Fachkräfte, die KI-Werkzeuge in ihren technischen Arbeitskontext integrieren möchten

Der Kurs verbindet Input-Phasen, Live-Coding-Sessions und kollaborative Projektarbeit. Neue Konzepte werden kurz eingeführt, sofort in kleinen Übungen erprobt und im Verlauf des Kurses in einem gemeinsamen Projekt angewendet. Code-Reviews — unter Teilnehmenden und durch Lehrende — sind ein fester Bestandteil des Lernprozesses. KI-Assistenten werden nicht als Abkürzung, sondern als Werkzeug behandelt, das man verstehen und kontrollieren muss.

Der genaue Stundenumfang hängt vom gewählten Kursangebot ab. Typischerweise handelt es sich um eine mehrwöchige Vollzeit- oder intensive Teilzeitmaßnahme mit täglicher Lernzeit. Teilnehmende sollten sich auf einen strukturierten, anspruchsvollen Tagesablauf einstellen, der eigenständige Projektarbeit außerhalb der Unterrichtszeit einschließt.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat mit dem Titel „Softwareentwicklung mit KI-Assistenten". Das Dokument bescheinigt die vermittelten Inhalte und den Umfang der Weiterbildung. Es handelt sich um kein staatlich anerkanntes Abschluss-Zertifikat, ist aber als Nachweis gegenüber Arbeitgebern geeignet. Ergänzend können Teilnehmende durch das im Kurs entwickelte Portfolio-Projekt konkrete Arbeitsergebnisse vorweisen.

Softwareentwicklung mit KI-Assistenten ist kein Nischen-Thema mehr — in den meisten Entwicklungsteams sind Tools wie Copilot oder Cursor längst Standard. Wer von Anfang an lernt, diese Werkzeuge kritisch und kompetent einzusetzen, hat gegenüber Einsteigern, die nur auf klassischen Kursen basieren, einen messbaren Vorteil im Bewerbungsgespräch und im ersten Job. Gleichzeitig sorgt der Fokus auf industrienahe Praktiken — Clean Code, TDD, CI/CD, Code-Reviews — dafür, dass Absolventinnen und Absolventen nicht nur Tools bedienen, sondern Softwareentwicklung als Handwerk verstehen. Das ist der Unterschied zwischen jemandem, der Code schreibt, und jemandem, der in einem professionellen Team produktiv mitarbeiten kann. Das Praxisprojekt am Kursende ist mehr als eine Übungsaufgabe: Es ist ein vollständiges Software-Artefakt mit Architektur, Tests, Dokumentation und Git-Verlauf — genau das, was Einstellungsgespräche in technischen Rollen verlangen. Wer es vorzeigen kann, ersetzt abstrakte Kompetenzbehauptungen durch konkrete Arbeitsergebnisse.