The University of Manchester

Vereinigtes Königreich · 2026 entry

The University of Manchester

30 Laborpraktika für den Manchester-Lehrplan.

BSc Computer Science in Manchester, Jahr 1 und 2: Programmierung, Datenbanken, KI, Algorithmen, Datenstrukturen und Data Science. Jede Lektion ist in Schritte gegliedert, wird kompiliert und von einer echten Toolchain auf Ihrem eigenen Rechner geprüft — das Modell begutachtet Ihren Code im Anschluss, es entscheidet nicht darüber, ob Sie bestanden haben.

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Aktualisiert

Semester für Semester

Studiengang: BSc Computer Science. Prüfungsordnung: 2026 entry. Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Year 1

    3 Module20 LaborlektionenPythonJava
    • COMP13212Python

      Data Science

      4

      Lektionen

      • A CSV cleaning pipeline — from messy text to a model-ready table
      • Descriptive statistics and text charts, written from the formulas
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1A CSV cleaning pipeline — from messy text to a model-ready tableEinheit II · Data handling and cleaning
      2. 2Descriptive statistics and text charts, written from the formulasEinheit III · Exploring and visualising data
      3. 3Measuring uncertainty: intervals, Bayes and tests on a difference in meansEinheit IV · Uncertainty and statistical thinking
      4. 4Machine learning from scratch: regression, cross-validation and a naive Bayes spam filterEinheit V · Introduction to machine learning
    • COMP16321Python

      Introduction to Programming 1

      10

      Lektionen

      • A tiny assignment interpreter that shows variables, types and program state
      • Selection and iteration — classifiers, loops and early exits
      Alle 10 Lektionen ansehen
      1. 1A tiny assignment interpreter that shows variables, types and program stateEinheit I · Variables, States & Types
      2. 2Selection and iteration — classifiers, loops and early exitsEinheit II · Selection & Iteration
      3. 3File handling — reading, writing, appending and parsing text and CSV filesEinheit III · File Handling
      4. 4Functions — parameters, closures, recursion and reusable building blocksEinheit IV · Functions
      5. 5Packages and libraries — choosing the right standard-library moduleEinheit V · Packages & Libraries
      6. 6Graphics and user interfaces — a pixel canvas, drawing primitives and an event loopEinheit VI · Graphics & User Interfaces
      7. 7A character framebuffer: lines, sprites and a bouncing-ball animationEinheit VII · Graphics & Animation
      8. 8Hardening a login service: validation, injection, password hashing and rate limitsEinheit VIII · Secure Coding
      9. 9Object-oriented banking: accounts, subclasses, polymorphic fees and a bankEinheit IX · General Intro to OOP
      10. 10A text plotting library: bar charts, histograms, sparklines and scatter plotsEinheit X · Data Visualisation in Python
    • COMP16412Java

      Introduction to Programming 2

      6

      Lektionen

      • Java fundamentals: decisions, loops, primitive limits and reference types
      • A bank in objects: encapsulation, inheritance, polymorphism and interfaces
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1Java fundamentals: decisions, loops, primitive limits and reference typesEinheit I · Programming fundamentals in Java
      2. 2A bank in objects: encapsulation, inheritance, polymorphism and interfacesEinheit II · Object-oriented programming
      3. 3Collections, generics and hand-written sorting, searching and recursionEinheit III · Collections, data structures and algorithms
      4. 4Processing a sales CSV with records, streams, Optional, exceptions and filesEinheit IV · Modern Java and data processing
      5. 5Concurrency and event-driven UIs: threads, pools, queues, futures and listenersEinheit V · Graphical applications and concurrency
      6. 6Responsible Java: secure input, accessible output, efficient code, UML, docs and testsEinheit VI · Responsible and sustainable software development

  2. Year 2

    4 Module10 LaborlektionenSQLPythonCC++Java
    • COMP23111SQL

      Database Systems

      2

      Lektionen

      • SQL on a university records database: joins, aggregation, subqueries, views and triggers
      • Transaction processing in SQL: atomic transfers, serialisability, 2PL, deadlock and recovery
      Einheiten ansehen
      1. 1SQL on a university records database: joins, aggregation, subqueries, views and triggersEinheit IV · Basic SQL + Stored Procedures & Triggers
      2. 2Transaction processing in SQL: atomic transfers, serialisability, 2PL, deadlock and recoveryEinheit VI · Transaction Processing
    • COMP24011Python

      Introduction to AI

      1

      Lektion

      • Search and planning: BFS, IDDFS, UCS, A*, minimax, alpha-beta and a STRIPS planner
      Einheiten ansehen
      1. 1Search and planning: BFS, IDDFS, UCS, A*, minimax, alpha-beta and a STRIPS plannerEinheit I · Search and planning
    • COMP26020CC++

      Programming Languages & Paradigms

      2

      Lektionen

      • Imperative C by hand: pointers, safe strings, a growable array, linked lists and function pointers
      • C++ classes and polymorphism: a Matrix value type and a symbolic expression tree
      Einheiten ansehen
      1. 1Imperative C by hand: pointers, safe strings, a growable array, linked lists and function pointersEinheit I · Imperative programming in C
      2. 2C++ classes and polymorphism: a Matrix value type and a symbolic expression treeEinheit II · Object-oriented programming in C++
    • COMP26120Java

      Algorithms and Data Structures

      5

      Lektionen

      • Loop invariants in practice: ten classic algorithms written and argued correct
      • Basic data structures from scratch: dynamic array, stack, ring queue, BST, heap and graph
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Loop invariants in practice: ten classic algorithms written and argued correctEinheit I · Algorithms and their expression
      2. 2Basic data structures from scratch: dynamic array, stack, ring queue, BST, heap and graphEinheit II · Basic data structures
      3. 3Basic algorithms: three sorts, four traversals, three graph searches and modular arithmeticEinheit III · Basic algorithms
      4. 4Measuring algorithms: counting operations, best/worst/average case and growth ratesEinheit IV · Algorithmic performance
      5. 5Algorithmic techniques: divide and conquer, dynamic programming, greedy and a 2-D linear programEinheit V · Algorithmic techniques

Der vollständige Lehrplan mit 36 Kursen ist in der App erfasst, einschließlich der Theoriekurse. Lektionen werden zu den Kurscodes erstellt, die praktische Anteile haben, und die Liste wächst mit jeder Version.

GroutCode steht in keiner Verbindung zu The University of Manchester und wird von dieser Einrichtung nicht unterstützt. Kurscodes und -titel stammen aus den veröffentlichten Schemadokumenten der Einrichtung.

So läuft ein Praktikum ab

Dieselben fünf Schritte für jede Lektion, in jeder Sprache.

  1. 1

    Lehrplan auswählen

    Wählen Sie Ihre Hochschule oder Ihr Prüfungsamt und das Semester oder die Klasse, in der Sie sind. Die Kursliste ist die erfasste offizielle Prüfungsordnung, keine Annäherung.

  2. 2

    Laborlektion öffnen

    Jede Lektion ist ein schrittweises Praktikum zu einem bestimmten Kurs, mit einer Startdatei, die Sie bearbeiten, und einer Testdatei, die Sie nicht anfassen.

  3. 3

    Den Code selbst schreiben

    Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs. Sie setzen sie im Editor um, in der Sprache, die Ihr Kurs tatsächlich verwendet.

  4. 4

    Die Prüfungen laufen lassen

    Die Toolchain kompiliert und führt die Tests aus — 8 bis 15 über die Lektion verteilt, einer pro Schritt, damit Sie sehen, welche Änderung was kaputt gemacht hat.

  5. 5

    Das Review erhalten

    Sobald die Tests bestanden sind, liest das Modell Ihre Implementierung und nennt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert. Über Bestehen oder Nichtbestehen entscheidet es nie selbst.

Warum der Compiler bewertet und nicht das Modell

Der naheliegende Weg, ein KI-Laborwerkzeug zu bauen, ist, das Modell den Code der Studierenden lesen und sagen zu lassen, ob er korrekt ist. Es ist zugleich der Weg, der ein Werkzeug hervorbringt, dem niemand vertrauen kann. Ein Modell wird Ihnen sagen, Ihr Code funktioniere, obwohl der Compiler das Gegenteil behauptet — und es wird Sie durchfallen lassen wegen eines Stils, den es zufällig nicht mag.

Deshalb sind die beiden Aufgaben getrennt:

  • Das Modell entwirft die Lektion, schreibt die Startdatei und die Tests und liest — nachdem die Tests bestanden sind — was Sie tatsächlich geschrieben haben, und nennt Ihnen die Eingabe, an der es scheitert.
  • Die Toolchain entscheidet, ob es kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Dieses Urteil ist nicht verhandelbar, und das Modell fällt es nie.

Und warum Schritte statt einer großen Aufgabe

Ein Praktikum über 40 bis 60 Minuten mit einem einzigen Durchlauf am Ende gibt einem Anfänger genau eine Rückmeldung pro Stunde — und die kommt, wenn längst alle Entscheidungen gefallen sind. Jede Lektion hier besteht aus 8 bis 15 Schritten, jeder mit eigener Anweisung und eigener Prüfung, damit Sie noch wissen, welche Änderung was kaputt gemacht hat, während Sie sich an sie erinnern.

Häufig gestellte Fragen

Deckt GroutCode Manchester 2026 entry ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung Manchester 2026 entry für BSc Computer Science mit — 36 Kurse — samt 30 eigens erstellten Laborlektionen, die bestimmten Kurscodes zugeordnet sind. Der Lehrplan wurde aus den offiziellen Dokumenten übernommen, und Quelle sowie Prüfsumme jedes Dokuments sind in der App vermerkt.

Welche Sprachen verwenden die Manchester-Praktika?

Python (15 Lektionen), Java (11 Lektionen), SQL (2 Lektionen), C (1 Lektionen), C++ (1 Lektionen). Die Sprache ist pro Kurscode festgelegt und wird nicht aus dem Titel erraten, denn dasselbe Fach wird an verschiedenen Einrichtungen in verschiedenen Sprachen unterrichtet.

Schreibt die KI das Praktikum einfach für mich?

Nein. Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs; umsetzen müssen Sie sie. Die Toolchain — nicht das Modell — entscheidet, ob Ihr Code kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Die KI kann Ihnen also nicht sagen, Ihr Code funktioniere, wenn der Compiler widerspricht. Was sie im Anschluss tut: Sie liest Ihre Implementierung und zeigt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert.

Funktionieren die Praktika offline?

Die Lektionen, der Lehrplan und der Testrunner sind in der App enthalten und laufen lokal, sodass die Schleife aus Kompilieren und Prüfen ohne Verbindung funktioniert. Der Review-Schritt am Ende nutzt ein Modell — entweder ein lokales oder ein Cloud-Modell mit Ihrem eigenen Schlüssel.

Was muss bei mir installiert sein?

GroutCode erkennt, welche Toolchains auf Ihrem Rechner vorhanden sind, und sagt Ihnen, was fehlt und was es beheben würde. Sie brauchen den Compiler oder Interpreter für die Sprache Ihres Kurses — einen C-Compiler, ein JDK, Python, Node oder SQLite.

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