The landscape of today’s programming languages is manifold. With the diversity of applications, the difficulty of adequately addressing and specifying the used programs increases. This often leads to newly designed and implemented domain-specific languages. They enable domain experts to express knowledge in their preferred format, resulting in more readable and concise programs. Due to its flexible and declarative syntax without reserved keywords, the logic programming language Prolog is particularly suitable for defining and embedding domain-specific languages. This thesis addresses the questions and challenges that arise when integrating domain-specific languages into Prolog. We compare the two approaches to define them either externally or internally, and provide assisting tools for each. The grammar of a formal language is usually defined in the extended Backus–Naur form. In this work, we handle this formalism as a domain-specific language in Prolog, and define term expansions that allow to translate it into equivalent definite clause grammars. We present the package library(dcg4pt) for SWI-Prolog, which enriches them by an additional argument to automatically process the term’s corresponding parse tree. To simplify the work with definite clause grammars, we visualise their application by a web-based tracer. The external integration of domain-specific languages requires the programmer to keep the grammar, parser, and interpreter in sync. In many cases, domain-specific languages can instead be directly embedded into Prolog by providing appropriate operator definitions. In addition, we propose syntactic extensions for Prolog to expand its expressiveness, for instance to state logic formulas with their connectives verbatim. This allows to use all tools that were originally written for Prolog, for instance code linters and editors with syntax highlighting. We present the package library(plammar), a standard-compliant parser for Prolog source code, written in Prolog. It is able to automatically infer from example sentences the required operator definitions with their classes and precedences as well as the required Prolog language extensions. As a result, we can automatically answer the question: Is it possible to model these example sentences as valid Prolog clauses, and how? We discuss and apply the two approaches to internal and external integrations for several domain-specific languages, namely the extended Backus–Naur form, GraphQL, XPath, and a controlled natural language to represent expert rules in if-then form. The created toolchain with library(dcg4pt) and library(plammar) yields new application opportunities for static Prolog source code analysis, which we also present. / Die Landschaft der heutigen Programmiersprachen ist vielfältig. Mit ihren unterschiedlichen Anwendungsbereichen steigt zugleich die Schwierigkeit, die eingesetzten Programme adäquat anzusprechen und zu spezifizieren. Immer häufiger werden hierfür domänenspezifische Sprachen entworfen und implementiert. Sie ermöglichen Domänenexperten, Wissen in ihrem bevorzugten Format auszudrücken, was zu lesbareren Programmen führt. Durch ihre flexible und deklarative Syntax ohne vorbelegte Schlüsselwörter ist die logische Programmsprache Prolog besonders geeignet, um domänenspezifische Sprachen zu definieren und einzubetten. Diese Arbeit befasst sich mit den Fragen und Herausforderungen, die sich bei der Integration von domänenspezifischen Sprachen in Prolog ergeben. Wir vergleichen die zwei Ansätze, sie entweder extern oder intern zu definieren, und stellen jeweils Hilfsmittel zur Verfügung. Die Grammatik einer formalen Sprache wird häufig in der erweiterten Backus–Naur–Form definiert. Diesen Formalismus behandeln wir in dieser Arbeit als eine domänenspezifische Sprache in Prolog und definieren Termexpansionen, die es erlauben, ihn in äquivalente Definite Clause Grammars für Prolog zu übersetzen. Durch das Modul library(dcg4pt) werden sie um ein zusätzliches Argument erweitert, das den Syntaxbaum eines Terms automatisch erzeugt. Um die Arbeit mit Definite Clause Grammars zu erleichtern, visualisieren wir ihre Anwendung in einem webbasierten Tracer. Meist können domänenspezifische Sprachen jedoch auch mittels passender Operatordefinitionen direkt in Prolog eingebettet werden. Dies ermöglicht die Verwendung aller Werkzeuge, die ursprünglich für Prolog geschrieben wurden, z.B. zum Code-Linting und Syntax-Highlighting. In dieser Arbeit stellen wir den standardkonformen Prolog-Parser library(plammar) vor. Er ist in Prolog geschrieben und in der Lage, aus Beispielsätzen automatisch die erforderlichen Operatoren mit ihren Klassen und Präzedenzen abzuleiten. Um die Ausdruckskraft von Prolog noch zu erweitern, schlagen wir Ergänzungen zum ISO Standard vor. Sie erlauben es, weitere Sprachen direkt einzubinden, und werden ebenfalls von library(plammar) identifiziert. So ist es bspw. möglich, logische Formeln direkt mit den bekannten Symbolen für Konjunktion, Disjunktion, usw. als Prolog-Programme anzugeben. Beide Ansätze der internen und externen Integration werden für mehrere domänen-spezifische Sprachen diskutiert und beispielhaft für GraphQL, XPath, die erweiterte Backus–Naur–Form sowie Expertenregeln in Wenn–Dann–Form umgesetzt. Die vorgestellten Werkzeuge um library(dcg4pt) und library(plammar) ergeben zudem neue Anwendungsmöglichkeiten auch für die statische Quellcodeanalyse von Prolog-Programmen.

Die Anwendung von Methodiken und Technologien aus dem Bereich der Softwaretechnik auf den Bereich der Umweltmodellierung ist eine gemeinhin akzeptierte Vorgehensweise. Im Rahmen der "modellgetriebenen Entwicklung"(MDE, model-driven engineering) werden Technologien entwickelt, die darauf abzielen, Softwaresysteme vorwiegend auf Basis von im Vergleich zu Programmquelltexten relativ abstrakten Modellen zu entwickeln. Ein wesentlicher Bestandteil von MDE sind Techniken zur effizienten Entwicklung von "domänenspezifischen Sprachen"( DSL, domain-specific language), die auf Sprachmetamodellen beruhen. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie modellgetriebene Entwicklung, und insbesondere die metamodellbasierte Beschreibung von DSLs, darüber hinaus Aspekte der Pragmatik unterstützen kann, deren Relevanz im erkenntnistheoretischen und kognitiven Hintergrund wissenschaftlichen Forschens begründet wird. Hierzu wird vor dem Hintergrund der Erkenntnisse des "modellbasierten Forschens"(model-based science und model-based reasoning) gezeigt, wie insbesondere durch Metamodelle beschriebene DSLs Möglichkeiten bieten, entsprechende pragmatische Aspekte besonders zu berücksichtigen, indem sie als Werkzeug zur Erkenntnisgewinnung aufgefasst werden. Dies ist v.a. im Kontext großer Unsicherheiten, wie sie für weite Teile der Umweltmodellierung charakterisierend sind, von grundsätzlicher Bedeutung. Die Formulierung eines sprachzentrierten Ansatzes (LCA, language-centered approach) für die Werkzeugunterstützung konkretisiert die genannten Aspekte und bildet die Basis für eine beispielhafte Implementierung eines Werkzeuges mit einer DSL für die Beschreibung von Zellulären Automaten (ZA) für die Umweltmodellierung. Anwendungsfälle belegen die Verwendbarkeit von ECAL und der entsprechenden metamodellbasierten Werkzeugimplementierung. / The application of methods and technologies of software engineering to environmental modeling and simulation (EMS) is common, since both areas share basic issues of software development and digital simulation. Recent developments within the context of "Model-driven Engineering" (MDE) aim at supporting the development of software systems at the base of relatively abstract models as opposed to programming language code. A basic ingredient of MDE is the development of methods that allow the efficient development of "domain-specific languages" (DSL), in particular at the base of language metamodels. This thesis shows how MDE and language metamodeling in particular, may support pragmatic aspects that reflect epistemic and cognitive aspects of scientific investigations. For this, DSLs and language metamodeling in particular are set into the context of "model-based science" and "model-based reasoning". It is shown that the specific properties of metamodel-based DSLs may be used to support those properties, in particular transparency, which are of particular relevance against the background of uncertainty, that is a characterizing property of EMS. The findings are the base for the formulation of an corresponding specific metamodel- based approach for the provision of modeling tools for EMS (Language-centered Approach, LCA), which has been implemented (modeling tool ECA-EMS), including a new DSL for CA modeling for EMS (ECAL). At the base of this implementation, the applicability of this approach is shown.

The use of Audience Response Systems (ARSs) for tech-enhanced learning scenarios has proven to address issues occurring within higher education, e.g. the missing interaction between the lecturer and the students. Since the majority of these systems relies on a single supported didactic concept and therefore has a limited set of provided functions, ARSs are currently restricted to support classic content-based as well as enquiry-based learning. The support of more advanced didactic concepts in order to investigate studio-based learning is currently not possible due to the lacking collaborative and cooperative functionality. This paper presents a unified (meta-)model which is able to express various scenarios, targeting the holistic support of content-based, enquiry-based and studio-based learning. The created model is evaluated within a user study to reason about the applicability of its underlying concept as well as the defined function blocks. In addition, this paper purposes ideas for a future graphical editor, which will support the modeling process, and provides concrete details for a possible implementation of a system on top of the (meta-)model. Index Terms—audience response systems, collaborative learning, adaptability, meta-model, domain-specific language, highereducation, technology-enhanced learning

Experimentieren in der vorliegenden Arbeit bedeutet, Experimente auf der Basis von computerbasierten Modellen durchzuführen, wobei diese Modelle Struktur, Verhalten und Umgebung eines Systems abstrahiert beschreiben. Aus verschiedenen Gründen untersucht man stellvertretend für das System ein Modell dieses Systems. Systematisches Experimentieren bei Variation der Modelleingabeparameterbelegung führt in der Regel zu sehr vielen, potentiell lang andauernden Experimenten, die geplant, dokumentiert, automatisiert ausgeführt, überwacht und ausgewertet werden müssen. Häufig besteht dabei das Problem, dass dem Experimentator (der üblicherweise kein Informatiker ist) adäquate Ausdrucksmittel fehlen, um seine Experimentier-Prozesse formal zu beschreiben, so dass sie von einem Computersystem automatisiert ausgeführt werden können. Dabei müssen Verständlichkeit, Nachnutzbarkeit und Reproduzierbarkeit gewahrt werden. Der neue Ansatz besteht darin, generelle Experimentier-Workflow-Konzepte als Spezialisierung von Scientific-Workflows zu identifizieren und diese als eine metamodellbasierte Domain-Specific-Language (DSL) zu formalisieren, die hier als Experimentation-Language (ExpL) bezeichnet wird. ExpL beinhaltet allgemeine Workflow-Konzepte und erlaubt das Modellieren von Experimentier-Workflows auf einer frameworkunabhängigen, konzeptuellen Ebene. Dadurch werden die Nachnutzbarkeit und das Publizieren von Experimentier-Workflows nicht mehr durch die Gebundenheit an ein spezielles Framework behindert. ExpL wird immer in einer konkreten Experimentierdomäne benutzt, die spezifische Anforderungen an Konfigurations- und Auswertemethoden aufweist. Um mit dieser Domänenspezifik umzugehen, wird in dieser Arbeit gezeigt, diese beiden Aspekte separat in zwei weiteren, abhängigen Domain-Specific-Languages (DSLs) zu behandeln: für Konfiguration und Auswertung. / Experimentation in my work means performing experiments based on computer-based models, which describe system structure and behaviour abstractly. Instead of the system itself models of the system will be explored due to several reasons. Systematic experimentation using model input parameter variation assignments leads to lots of possibly long-running experiments that must be planned, documented, automated executed, monitored and evaluated. The problem is, that experimenters (who are usually not computer scientists) miss the proper means of expressions (e. g., to express variations of parameter assignments) to describe experimentation processes formally in a way, that allows their automatic execution by a computer system while preserving reproducibility, re-usability and comprehension. My approach is to identify general experimentation workflow concepts as a specialization of a scientific workflow and formalize them as a meta-model-based domain-specific language (DSL) that I call experimentation language (ExpL). experimentation language (ExpL) includes general workflow concepts like control flow and the composition of activities, and some new declarative language elements. It allows modeling of experimentation workflows on a framework-independent, conceptional level. Hence, re-using and sharing the experimentation workflow with other scientists is not limited to a particular framework anymore. ExpL is always being used in a specific experimentation domain that has certain specifics in configuration and evaluation methods. Addressing this, I propose to separate the concerns and use two other, dependent domain-specific languages (DSLs) additionally for configuration and evaluation.