Informationsmanagementund Informationstechnologie Bachelor ... · Informationstechnologie Bachelor/ Master Modulhandbuch (PO 2016) Version vom08.Februar2016 letzteeditorische Änderung:

Universität Hildesheim

Fachbereich 4Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft und Informatik

Informationsmanagement und Informationstechnologie

Bachelor / Master

Modulhandbuch (PO 2016)

Version vom 08. Februar 2016letzte editorische Änderung: 23. März 2017

Pflichtmodule im Bachelor

InformatikModul Lehrform/SWS LP S.Einführung in die Informatik 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 12Programmierpraktikum I 3 SWS Praktikum 5 14Algorithmen und Datenstrukturen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 15Programmierpraktikum II 3 SWS Praktikum 5 17Datenbanken 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 19Datenbankpraktikum 3 SWS Praktikum 5 20Grundlagen des Software Engineering 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 22Maschinelles Lernen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 24

Betriebswirtschaft und InformationswissenschaftModul Lehrform/SWS LP S.Einführung in die Informationswissenschaft 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 26Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 27Einführung Informationsmanagement 3 SWS Vorlesung 4 29Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 30Externes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 32Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion 3 SWS Vorlesung 4 33Internes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 35

Grundlagen

Modul Lehrform/SWS LP S.Diskrete Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 37Analytische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 38Statistische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 40

Praktika und Projekte

Modul Lehrform/SWS LP S.Wirtschaftspraktikum Externes Praktikum in einem

Unternehmen13 41

Projektarbeit (Bachelor) Projektarbeit 10 42

Abschlussprüfung

Modul Lehrform/SWS LP S.Abschlussprüfung Bachelor Abschlussarbeit 15 43

2

Wahlbereich Bachelor

Informatik

Gebiet Intelligente Informationssysteme

Modul Lehrform/SWS LP S.Wissensbasierte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 44Fallbasiertes Schließen 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 46Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 48Bachelor-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement

3 SWS Praktikum 5 49

Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Modul Lehrform/SWS LP S.Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 51Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Bachelor)

2 SWS Seminar 4 52

Praktikum Künstliche Intelligenz und MaschinellesLernen


Gebiet Software Engineering

Modul Lehrform/SWS LP S.Requirements Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 54Grundpraktikum Softwaretechnik 3 SWS Praktikum 5 56Seminar Software Engineering (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 57Praktikum: Werkzeuge des Software Engineering 3 SWS Praktikum 5 58

Gebiet Verteilte Systeme

Modul Lehrform/SWS LP S.Verteilte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 59Seminar Verteilte Systeme 2 SWS Seminar 4 60Praktikum Verteilte Systeme 4 SWS Praktikum 6 61

Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien

Modul Lehrform/SWS LP S.Praktikum Systemadministration 1 3 SWS Praktikum und Übung 5 62Praktikum Systemadministration 2 3 SWS Praktikum und Übung 5 64Praktikum Systemadministration für Linux 3 SWS Praktikum und Übung 5 66Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Bachelor)

2 SWS Seminar 4 67

3

Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft

Gebiet Betriebswirtschaft

Modul Lehrform/SWS LP S.Marketing A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 68Praktikum Marketing (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 70Seminar Marketing (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 71Logistik A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 72Praktikum Logistik (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 74Seminar Logistik (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 75Produktion A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 76Praktikum Produktion (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 78Seminar Produktion (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 79Personalmanagement 2 SWS Vorlesung 3 80Arbeitsrecht 2 SWS Vorlesung 3 81IT-Recht 2 SWS Vorlesung 3 82Betriebliches Informationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 83Betriebliche Informationssysteme 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 85Grundlagen von ERP-Systemen 2 SWS Vorlesung 3 87Praktischer Einsatz von ERP-Systemen am Beispielvon SAP

1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 89

Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)

2 SWS Seminar 4 91

Seminar Wirtschaftsinformatik (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 92

Gebiet Volkswirtschaftslehre

Modul Lehrform/SWS LP S.Grundlagen der Volkswirtschaftslehre I: Mikroökono-mie


Grundlagen der Volkswirtschaftslehre II: Makroöko-nomie


Europäische Wirtschaft 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Semi-nar

6 95

Angewandtes wissenschaftliches Arbeiten 2 SWS Seminar 4 97Wirtschaftspsychologie 2 SWS Vorlesung 4 98Seminar Wirtschaftspsychologie 2 SWS Seminar 4 99

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme

Modul Lehrform/SWS LP S.Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung(MSV)

3 SWS Vorlesung 4 100

Einführung in das Information Retrieval (IR) 2 SWS Vorlesung 4 102Praktikum Information Retrieval (IR) 2 SWS Praktikum 4 104Seminar Information Retrieval 2 SWS Seminar 4 105Seminar Mensch-Maschine-Interaktion 2 SWS Seminar 4 106Seminar Online Marketing - Suchmaschinen und So-cial Media Marketing

2 SWS Seminar 4 107

Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) 2 SWS Praktikum 4 108

4

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul Lehrform/SWS LP S.Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Seminar 4 109Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Praktikum 4 112Grundlagen der Computervermittelten Kommunika-tion (CvK)

2 SWS Übung mit kopräsentenund virtuellen Anteilen

3 115

Soft SkillsModul Lehrform/SWS LP S.Wirtschaftsenglisch 1 2 SWS Vorlesung 3 116

Wahlmodule im Master

Informatik


Modul Lehrform/SWS LP S.Maschinelles Lernen 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 117Modern Optimization Techniques 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 119Big Data Analytics 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 121Business Analytics 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 123Deep Learning 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 125Planning and Optimal Control 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 126Bayessche Netze 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 128Computer Vision 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 130Business Intelligence and Data Warehousing 1 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 132Business Intelligence and Data Warehousing 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 133Natural Language Processing 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 4 135Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Master)

2 SWS Seminar 4 137

Praktikum Programming Machine Learning 4 SWS Praktikum 6 138Praktikum Distributed Data Analytics 4 SWS Praktikum 6 139

5

Gebiet Algorithmen

Modul Lehrform/SWS LP S.Numerische Approximation 4 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung,

1 SWS Praktikum10 141

Praktikum Numerische Algorithmen 4 SWS Praktikum 6 142Numerische Interpolationsmethoden 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung,

1 SWS Praktikum6 143

Numerische Approximationsmethoden 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung,1 SWS Praktikum

6 144

Numerische Methoden 4 SWS Vorlesung, 3 SWS Übung 10 145Numerik nichtlinearer Gleichungen und linearer Glei-chungssysteme


Approximations- und Online-Algorithmen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 147Graphen und Graphalgorithmen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 148Netzwerke und Optimierung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 150Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorith-men


Social Choice 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 152Computergraphik 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 153Praktikum Computergraphik 4 SWS Praktikum 6 155Servicerobotik 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 156Praktikum Servicerobotik 3 SWS Praktikum 5 159Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 4 161


Modul Lehrform/SWS LP S.Verteilte lernende Systeme 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 162Fallbasierte Systeme und Anwendungen 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 164Seminar Intelligente Informationssysteme (Master) 2 SWS Seminar 4 166Master-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement



Modul Lehrform/SWS LP S.Software-Architekturen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 169Software-Produktlinien-Entwicklung 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 171Prozesse und Management des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 173Modellbasierte Entwicklung 4 SWS Vorlesung inklusive

Übung6 175

Spezielle Themen des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 177Seminar Software Engineering (Master) 2 SWS Seminar 4 178Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering 4 SWS Praktikum 6 179Grundlagen des Softwaretestens 2 SWS Vorlesung (mit Übung) 3 180

6


Modul Lehrform/SWS LP S.Algorithmen und Protokolle für das Internet 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 181Angewandte Kryptographie/Datensicherheit 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 182

Umwelt Informatik

Modul Lehrform/SWS LP S.Umwelt-Informatik 2 SWS Vorlesung 3 183Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 4 161

Gebiet Medieninformatik

Modul Lehrform/SWS LP S.Medieninformatik 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 185Contextual Design of Interactive Systems 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 186Data and Process Visualization 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 187Contextualized Computing and Ambient IntelligentSystems


Praktikum Medieninformatik 3 SWS Praktikum 5 190Seminar Medieninformatik (Master) 2 SWS Seminar 4 192


Gebiet Marketing

Modul Lehrform/SWS LP S.Marketing B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 193Praktikum Marketing (Master) 4 SWS Praktikum 6 194Seminar Marketing (Master) 2 SWS Seminar 4 195Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

2+2 SWS Praktikum 6 196

Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 198Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 200Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 202Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 204Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 206Internet Marketing 2 SWS Vorlesung 3 208Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 209Produktentwicklung und Technologien für Navigati-onsgeräte und Fahrerassistenzsysteme


7

Gebiet Produktion und Logistik

Modul Lehrform/SWS LP S.Logistik B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 213Praktikum Logistik (Master) 4 SWS Praktikum 6 215Seminar Logistik (Master) 2 SWS Seminar 4 216Produktion B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 217Praktikum Produktion (Master) 4 SWS Praktikum 6 218Seminar Produktion (Master) 2 SWS Seminar 4 219Supply-Chain-Management 2 SWS Vorlesung 3 220Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 198Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 200Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 202Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 204Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 206Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 209Produktentwicklung und Technologien für Navigati-onsgeräte und Fahrerassistenzsysteme


Gebiet Betriebliche Informationsysteme

Modul Lehrform/SWS LP S.ERP-Systeme 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 222Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)

2 SWS Seminar 4 225

Seminar Wirtschaftsinformatik (Master) 2 SWS Seminar 4 226Praktikum Design Thinking 3 SWS Praktikum 5 227Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 198Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 200Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 202Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 204Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 209Organisationsgestaltung und -beratung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 228Dienstleistungsengineering und -management 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 229Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit 2 SWS Vorlesung 3 231Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellie-rung


Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschafts-informatik A

2 SWS Vorlesung mit Übungstei-len

3 237

Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschafts-informatik B

2 SWS Vorlesung mit Übungstei-len

3 239

Produktentwicklung und Technologien für Navigati-onsgeräte und Fahrerassistenzsysteme


8

Gebiet Sprachtechnologie und Information Retrieval

Modul Lehrform/SWS LP S.Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen 2 SWS Seminar 4 241Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwick-lungen in der Computerlinguistik


Mehrsprachige Informationssysteme 2 SWS Vorlesung 4 244Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren 2 SWS Seminar 4 246Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival 2 SWS Seminar 4 247Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen 4 SWS Projektseminar 6 248Projektseminar Computerlinguistische Verfahren 4 SWS Projektseminar 6 250Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme 4 SWS Projektseminar 6 252

Gebiet Online Kommunikation und Interaktion

Modul Lehrform/SWS LP S.Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning 2 SWS Seminar 4 253Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI) 2 SWS Vorlesung 4 255Information und Gesellschaft 2 SWS Seminar 4 257Hauptseminar Internationales GUI Design 2 SWS Seminar 4 259Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

4 SWS Projektseminar 6 260

Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning 2 SWS Projektseminar 6 261Online Marketing 2 2 SWS Projektseminar 4 263

Mathematische MethodenModul Lehrform/SWS LP S.Numerische Methoden 4 SWS Vorlesung, 3 SWS Übung 10 145Numerik nichtlinearer Gleichungen und linearer Glei-chungssysteme


Stochastische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 264Algebraische und Zahlentheoretische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 265Graphen und Graphalgorithmen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 148

IT-Studienprojekt (Projektseminar)

Modul Lehrform/SWS LP S.Projektseminar / IT-Studienprojekt M.Sc. IMIT 2 SWS Projektseminar 15 267

Forschungsmethodik

Modul Lehrform/SWS LP S.Theorien und Forschungsmethoden der Informatik 2 SWS Vorlesung mit Übungstei-

len3 269

Soft SkillsModul Lehrform/SWS LP S.Wirtschaftsenglisch 2 2 SWS Vorlesung 3 271Unterrichten in der Informatik 2 SWS Projektseminar 3 272

9

Abschlussprüfung

Modul Lehrform/SWS LP S.Abschlussprüfung Master Abschlussarbeit 30 273

10

Übersicht der Kernmodule im Master IMIT

InformatikModul LP S.Maschinelles Lernen 2 6 117Numerische Approximation 10 141Software-Architekturen 8 169Software-Produktlinien-Entwicklung 8 171Algorithmen und Protokolle für das Internet 8 181Umwelt-Informatik 3 183Verteilte lernende Systeme 6 162Medieninformatik 8 185

Betriebswirtschaft und InformationswissenschaftModul LP S.Marketing B 6 193Logistik B 6 213Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellierung 6 234Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen 4 241Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning 4 253

Alle Mastermodule mit Ausnahme der Module ’Projektseminar Master’ und ’Abschlussprüfung Ma-ster’ können als Leistung in den Bachelor-Studiengang IMIT eingebracht werden. Mastermodule ausden Gebieten ’Marketing’, ’Produktion und Logistik’ und ’Betriebliche Informationssysteme’ sind beiEinbringung in den Bachelor-Studiengang IMIT dem Bachelor-Gebiet ’Betriebswirtschaft’ zugehörig.Module aus Gebieten, die im Bachelor-Studiengang IMIT nicht eingerichtet sind, konstituieren eigens-töndige Gebiete im Bachelor. Bei Studienbeginn im Sommersemester ist die Angabe des jeweils empfoh-lenen Studiensemesters in den ersten fünf Semestern des Studiums jahresweise umgekehrt. EmpfohlenesSemester bei Beginn im Wintersemester 1 entspricht bei Beginn im Sommersemester dem empfohlenenSemester 2, empfohlenes Semester bei Beginn im Wintersemester 2 entspricht bei Beginn im Som-mersemester dem empfohlenen Semester 1; analog im 2. Studienjahr (3/4; 4/3) sowie im 1. Semesterdes 3. Studienjahres (empfohlenes Semester bei Beginn im Wintersemester 5 entspricht bei Beginn imSommersemester dem empfohlenen Semester 5 oder 6, jedoch nicht umgekehrt.).

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Pflichtmodule im Bachelor

Informatik

Modul: Einführung in die Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen In diesem Modul erwerben die Studierenden einen Überblick über

technischen, praktische und theoretische Grundlagen der Informa-tik, die sie in die Lage versetzen einfache Softwaresysteme zielge-richtet zu entwickeln und zu entwerfen. So erwerben Sie insbeson-dere Kompetenzen im Algorithmenentwurf und im objektorientier-ten Entwurf. Dabei liegt der Fokus auf der systematischen Ablei-tung von Lösungsansätzen für kleine Probleme. Die Studierendenwerden in die Lage versetzt die grundlegenden technischen Zusam-menhänge der Abarbeitung von Software mit Ihren entwickeltenProgrammen in Verbindung zu bringen. Weiterhin erwerben dieStudierenden grundlegende Kenntnisse in den Bereichen der for-malen Sprachen und der Automatentheorie und lernen diese prak-tisch einzusetzen, um entsprechende Programme zu entwickeln.

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Einführung in die Informatik

Lehrinhalte Diese Veranstaltung vermittelt die Grundlagen der Informatik. DerFokus liegt dabei auf allgemeinen Grundlagen der Problemlösungmit Hilfe von IT-Systemen. Die Grundlagen für die Einführungvon Programmiersprachen werden gelegt, jedoch ist die Einfüh-rung des Programmierens Inhalt einer gesonderten Veranstaltung.Insbesondere werden eingeführt:

1. Grundlagen der Modellbildung2. Grundlegende Datentypen und Datenstrukturen3. Strukturierte und objektorientierte Programmierung4. Klassen und Objekte5. Polymorphie6. Maschinenmodelle und Aufbau von Rechnersystemen7. Datendarstellung auf Speicherebene8. Übersetzung und Abarbeitung von Software (Funktionsweise

von Betriebssystemen, Compiler)9. Automatentheorie10. Formale Sprachen und erkennende Automaten

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Einführung indie Informatik vermittelten Inhalte anhand von Übungsaufgabenvertieft. Dabei werden sowohl Aufgaben gemeinsam im Rahmender Übung bearbeitet als auch Hausarbeiten verteilt und korrigiert.Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompetenz zur eigenstän-digen Anwendung durch die Studenten.

Literatur• Herold, Lurz, Wohlrab. Grundlagen der Informatik, Pearson,

2012• H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. Spektrum

Akademischer Verlag, 2004.• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005.• H.-P. Gumm, M. Sommer, Einführung in die Informatik, Ol-

denbourg, 2008

Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten.

empfohlenes Semester BSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Informatik

• BSc Wirtschaftsinformatik – Informatik – Pflichtmodule• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Programmierpraktikum I

Modul: Programmierpraktikum I

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben grundlegende Design- und Realisie-

rungskompetenzen mit Hilfe der Programmiersprache Java. Siesind in der Lage unterschiedliche Lösungen für einfache Proble-me zu designen und mit Hilfe von Java umzusetzen. Sie kennendie Grundlagen objektorienter Sprachen und des objektorientier-ten Entwurfs und sind in der Lage dies aktiv einzusetzen. Sie sindin der Lage verschiedene Lösungsansätze miteinander zu verglei-chen.

Lehrinhalte Die Studierenden erlernen die Grundlagen der objektorientiertenSoftware Entwicklung. Sie lernen die Grundlagen der Program-miersprache Java, insbesondere die entsprechenden Bibliothekenund die Dokumentation, einfache Werkzeuge der Softwareentwick-lung, die Konzepte der Ereignisbehandlung und die Realisierunggrafischer Benutzeroberflächen.

Literatur• H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. Spektrum

Akademischer Verlag, 2004.• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005.• B. Daum: Java-Entwicklung mit Eclipse 3.2. Dpunkt, 2006.• C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel. Galileo Computing,

2016.


keine

Prüfungsleistung Zwischentestate und Abschlusstestat (praktische Prüfung)empfohlenes Semester BSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Pflichtmodule im Bachelor – Informatik

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Algorithmen und Datenstrukturen

Modul: Algorithmen und Datenstrukturen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Algorithmen und Datenstrukturen gemäß obigen In-halten erwerben. Erwerb formaler und algorithmischer Kompe-tenzen, insb. können Studierende Probleme formal beschreibenund Anforderungen an effiziente Algorithmen und Datenstruktu-ren entwickeln; sie können Algorithmen entwerfen, verifizieren undbewerten.

Lehrinhalte1. Einführung und Überblick, grundlegende Konzepte2. Algorithmentheorie (Turingmaschinen, Algorithmusbegriff,

Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, Komplexitätsklassen,NP-Vollständigkeit, polynomiale Reduzierbarkeit, Satz vonCook, Beispiele: SAT, 3-SAT, CLIQUE, SUBGRAPH, TSP,KNAPSACK, PARTITION, BIN PACKING, VERTEXCOVER, MAX CUT, SCHEDULING)

3. Sortieralgorithmen (Elementare Sortierverfahren, QuickSort,HeapSort, MergeSort, RadixSort, ext. Sortierverfahren, zu-gehörige Komplexitätsschranken und Datenstrukturen)

4. Suchalgorithmen (Auswahlproblem, Median-of-Median-Strategie, Suchen in sequentiell gespeicherten Listen:Fibonacci-Suche, Exponentielle Suche, Interpolationssuche;Hashverfahren: Sondieren, Double Hashing, Universal Ha-shing; Suchbäume, Tiefen- und Breitensuche, zugehörigeKomplexitätsanalysen und Datenstrukturen)

5. Graphalgorithmen (minimal aufspannende Bäume, kürzesteWege, Flüsse in Netzwerken, Matching, zugehörige Komple-xitätsanalysen und Datenstrukturen)

6. Algorithmen zur numerischen Modellierung (Interpolation:Polynome, Splines, Approximation: Methode der kleinstenQuadrate, Bezierkurven)

Literatur• Klaus-J. Förster: Skript Algorithmen und Datenstrukturen.• Thomas Ottmann, Peter Widmeyer: Algorithmen und Da-tenstrukturen. Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

• Uwe Schöning: Theoretische Informatik kurzgefasst. Spek-trum Hochschultaschenbücher, 2001.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Informatik“ werden vor-ausgesetzt.

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Algorithmen und Datenstrukturen

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten.Voraussetzung für die Teilnahme an der Abschlussprüfung ist dieerfolgreiche Teilnahme an den Übungen.

empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Programmierpraktikum II

Modul: Programmierpraktikum II

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben grundlegende Design- und Realisie-

rungskompetenzen mit Hilfe der Programmiersprache C++. Siebeherrschen grundlegende Entwicklungstechniken wie das Debug-ging und die Benutzung moderner Entwicklungsumgebungen. DieStudierenden können Analyse, Entwurf, Entwicklung eines mitt-leren C++ Projekts in selbständig organisierter Gruppenarbeitdurchführen und setzen dabei Objektorientierung und Sprachmit-tel von C++ adäquat um

Lehrinhalte Behandelt werden die Grundlagen von C++, Objektorientier-te Programmierung in C++, Templates, STL, ErweiterungenC++/CLI sowie Entwicklungstechniken wie das Debugging unddie Benutzung moderner Entwicklungsumgebungen, Dokumenta-tion, die Konzepte der Ereignisbehandlung und die Realisierunggrafischer Benutzeroberflächen. Im Anschluss an den Kurs muss in2-3er Teams innerhalb von etwa zwei Monaten ein mittleres Ab-schlussprojekt programmiert werden.

Literatur• B. Stroustrup: Die C++ Programmiersprache. Addison-

Wesley, 2000.• S. Lippmann: C++ Primer. MIT Press, 2003.• U. Breymann: Der C++ Programmierer. Hanser, 2009.• A.Willms: Einstieg in Visual C++ 2008. Galileo Computing,

2008.• D. Louis: Windows Forms mit Visual C++. entwickler.press,

2008.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“ und „Pro-grammierpraktikum I“ werden vorausgesetzt. Der parallele Besuchdes Moduls „Algorithmen und Datenstrukturen“ wird empfohlen.

Prüfungsleistung Die Teilnehmer bearbeiten ein Abschlussprojekt in 2-3er Teams.Die Note wird aufgrund der Qualität des Projektes und der indivi-duellen Leistung im abschließenden mündlichen Testat vergeben.Zur Teilnahme am Abschlussprojekt ist eine Zulassung durch er-folgreiches Lösen Übungsaufgaben zu erwerben.

empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Programmierpraktikum II

Verwendung• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie

– Pflichtmodule – Informatik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –


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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Datenbanken

Modul: Datenbanken

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Das Hauptziel dieser Veranstaltung besteht darin, die Studieren-

den mit Grundlagen moderner Datenbanksysteme vertraut zu ma-chen. Sie können die Anforderungen aus Anwendungsszenarienanalysieren und beherrschen die Modellierungstechniken zum Da-tenbankentwurf, Datenmodelle, Datenbankabfragen um Datenban-kanwendungen eigenständig zu entwerfen, entwickeln und einzuset-zen. Sie beherrschen die theoretischen Grundlagen der Normalisie-rungstheorie um Datenmodelle zu optimieren.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst die grundlegenden Aspekte vonDatenbank-Systemen: Datenbankmanagementsysteme, Datenmo-delle (ER-Modell, UML), Datenbankentwurf, Normalformen undNormalisierungstheorie, Relationenalgebra, Abfragesprachen (ins-besondere SQL), Transaktionskonzepte und Synchronisation,XML-Datenbanken, Falldatenbanken.

Literatur• G. Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Daten-bankmanagementsysteme, 5. Auflage, Oldenbourg 2008.

• G. Lausen: Datenbanken - Grundlagen und XML-Technologien, Elsevier 2005.

• R. Elmasri, S. B. Navathe: Grundlagen von Datenbanksyste-men, Pearson Studium 2002.

• C. Türker: SQL:1999 & SQL:2003 – Objektrelationales SQL,SQLJ & SQL/XML, dpunkt.verlag 2003.

• P. Eisentraut: PostgreSQL. Das offizielle Handbuch, Mitp-Verlag, 2003.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“ und „Algo-rithmen und Datenstrukturen“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120 Mi-nuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten. Um ander Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen, müssen Vorleistungenerbracht werden.





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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Datenbankpraktikum

Modul: Datenbankpraktikum

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können die theoretischen Grundlagen aus dem

Modul Datenbanken praktisch für die Entwicklung von Web-basierten Datenbankanwendungen umsetzen. Sie beherrschen da-bei objektorientierten Entwicklungsansätze und Techniken derWeb-Anbindung zur systematischen Entwicklung einer Datenban-kanwendung. Durch die Gruppenarbeit sammeln sie praktische Er-fahrungen bei der Gruppenarbeit und Organisation, insbesondereProbleme des Teammanagements, Abschätzung der eigenen undder Gruppeneffektivität im Rahmen von Softwareentwicklung.

Lehrinhalte In diesem Kurs entwickeln die Studierenden eine typische Web-basierte Datenbankanwendung. Begleitend werden folgende Inhaltevermittelt: Systematische Entwicklung einer Datenbankanwendung(Analyse der Benutzeranforderungen, Implementierung, Testen),Einführung und Verwendung einer modernen Programmierumge-bung, Einführung und Verwendung der Servlet-Technologie.

Literatur• G. Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Daten-bankmanagementsysteme, 5. Auflage, Oldenbourg 2008.

• G. Lausen: Datenbanken - Grundlagen und XML-Technologien, Elsevier 2005.

• P. Eisentraut: PostgreSQL. Das offizielle Handbuch, Mitp-Verlag, 2003.

• K. Samaschke und Th. Stark: Das J2EE Premium-Codebook,Addison-Wesley, München 2007.

• Ch. Ullenboom: Java ist auch eine Insel, Galileo Press 2007.


Die Inhalte des Moduls „Programmierpraktikum I“ und „Daten-banken“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Im Anschluss an den Kurs muss in 3-4er Teams innerhalb vonetwa zwei Monaten ein umfangreiches Abschlussprojekt program-miert werden. Die Note wird aufgrund der Qualität des Projektesund der individuellen Leistung im abschließenden mündlichen Te-stat vergeben. Zur Teilnahme am Abschlussprojekt ist während desSemesters eine Zulassung durch erfolgreiches Lösen aller Übungs-aufgaben zu erwerben.

empfohlenes Semester BSc 3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Datenbankpraktikum


– Pflichtmodule – Informatik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –


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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Grundlagen des Software Engineering

Modul: Grundlagen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel dieses Moduls ist es, ein prinzipielles Verständnis für die

Schwierigkeiten, Herausforderungen und Lösungsansätze des Soft-ware Engineering zu vermitteln. Die Vermittlung von wesentlichenTechniken, sowie der methodischen Ansätze systematischer Soft-wareentwicklung stehen im Mittelpunkt. Erwerb von Kompetenzenzur Problemanalyse, sowie von Kompetenzen im Bereich des Desi-gns und der Implementierung von IT-Systemen. insbesondere kön-nen Studierende komplexe Probleme analysieren und in Kompo-nenten und Schnittstellen zerlegen, sie können komplexe Software-Systeme designen und entwickeln.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden die Grundlagen der SoftwareEntwicklung im Großen vermittelt. Dazu gehören insbesondere:

1. Prozess-, Produkt- und Qualitätsreferenzmodelle2. Vorgehensmodelle und Lebenszyklusmodelle wie das Wasser-

fallmodell, Spiralmodell3. Requirements Engineering (u.a., Use Cases, Geschäftspro-

zessmodellierung)4. Softwarearchitektur (u.a., Architekturstile, Designmuster)5. Implementierungstechniken6. Testtechniken (Black-Box, White-Box)7. Verifikationstechniken (Formale Verifikation, Inspektions-

techniken)

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Grundlagendes Software Engineering vermittelten Inhalte anhand von Übungs-aufgaben vertieft. Dabei werden sowohl Aufgaben gemeinsam imRahmen der Übung bearbeitet als auch Hausarbeiten verteilt undkorrigiert. Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompetenz zureigenständigen Anwendung durch die Studierenden.

Literatur• I. Sommerville: Software Engineering. 8. Auflage, Pearson

Studium, 2007.• W. Zuser, T. Grechenig, M. Köhle : Software Engineeringmit UML und dem Unified Process. 2004.

• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005.


Die Inhalte der Module Einführung in die Informatik, Algorithmenund Datenstrukturen und Datenbanken werden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Grundlagen des Software Engineering


– Pflichtmodule – Informatik• BSc Wirtschaftsinformatik – Wirtschaftsinformatik i.e.S. –

Vertiefung Wirtschaftsinformatik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –


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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Maschinelles Lernen

Modul: Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls praktische Auf-

gaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Siesollen ein tieferes Verständnis im Bereich des maschinellen Lernensentwickelt haben. Sie sollen die Verfahren des maschinellen Lernensverstehen, umsetzen und anwenden können. Sie sollen Verfahrenauf spezifische Anwendungsprobleme anpassen können. Darüberhinaus sollen sie dazu in der Lage sein, sich selbständig weitereVerfahren anhand von Literatur zu erarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung vermittelt einen ersten Überblick über das Maschi-nelle Lernen. Behandelt werden:

1. Grundprobleme des Machinellen Lernens: Die verschiedenenGrundprobleme des maschinellen Lernens werden sowohl anBeispielen erläutert, als auch formal beschrieben.

2. Klassifikation: Grundmodelle für Entscheidungs- und Klas-sifikationsaufgaben werden behandelt (Logistische Regressi-on, Nächste-Nachbar-Verfahren, Entscheidungsbäume, neu-ronale Netze, Support-Vector-Maschinen, einfache BayesscheNetze).

3. Cluster-Analyse und Dimensionsreduktion: Grundmodellefür unüberwachte Gruppierungsaufgaben werden behandelt(hierarchische Clusterverfahren, k-means, Graphenpartitio-nierung).

4. Anwendungen des maschinellen Lernens auf praktische Pro-bleme in der Informatik

Literatur• Kevin Murphy: Machine Learning: a Probabilistic Perspecti-ve. MIT Press, 2012.

• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: PatternClassification. Springer, 2001.

• Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: TheElements of Statistical Learning. Springer, 2001.

• Tom Mitchell: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten.

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

24

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Maschinelles Lernen


– Pflichtmodule – Informatik• BSc Wirtschaftsinformatik – Wirtschaftsinformatik i.e.S. –

Vertiefung Wirtschaftsinformatik• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-

fungsmodule – Business Intelligence• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –


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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Einführung in dieInformationswissenschaft


Modul: Einführung in die Informationswissenschaft

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen die grundlegende Terminologie und

kennen die Teilgebiete und die Grundlagen der Informationswis-senschaft. Sie können diese von Nachbargebieten abgrenzen. Siebesitzen Grundkompetenzen für die Analyse von Informationspro-zessen und können informationswissenschaftliche Fragestellungenerkennen. In der Übung erhalten die Studierenden vertiefte Ein-blicke in die Kernthemen der Informationswissenschaft und wissendiese anzuwenden.

Lehrinhalte Nach einer Einführung in Grundbegriffe (Information, Wissen,Mehrwert von Information, Informationssysteme, Abgrenzung zuanderen Disziplinen, informationswissenschaftliche Methoden) bie-tet die Vorlesung einen Überblick über die Schwerpunkte informati-onswissenschaftlicher Forschung: Information Retrieval, automati-sche Inhaltserschließung, Mensch-Maschine-Interaktion, Multime-dia, multilinguale Informationssysteme, maschinelle Übersetzung,Hypermedia, Qualitätsbewertung und Evaluierung, Informations-management und informationelle Prozesse. In der Übung werdendie in der Vorlesung behandelten Inhalte wiederholt und an prakti-schen Beispielen vertieft. Darüber hinaus wird die Möglichkeit zurDiskussion und Behandlung offener Fragen gegeben.

Literatur Aktuelle Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten.

empfohlenes Semester BSc 1Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft

• BSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Weitere Ange-bote mit IT-Bezug

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Infor-mationswissenschaft

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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Grundlagen derBetriebswirtschaftslehre 1

Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen belastbare Kenntnisse der Wirkungszusammen-

hänge von betriebswirtschaftlichen Grundfunktionen haben, die In-halte und Begriffe vernetzen und die behandelten Modelle und Me-thoden kritisch hinterfragen können. Studierende können grund-legende betriebswirtschaftliche Begriffe definieren und einordnen,besitzen fundierte Grundkenntnisse in den unter Inhalt genanntenGebieten und können die behandelten Methoden anwenden

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst neben der Einführung in die Begriff-lichkeiten die grundlegenden Aspekte betrieblicher Entscheidungs-prozesse, konstitutive Entscheidungen sowie der betrieblichen Fi-nanzprozesse.

1. Einführung: Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschafts-lehre, Betrieb und Unternehmung, Gliederung der Betriebs-wirtschaftslehre, Grundbegriffe der Betriebswirtschaftslehre,Maßstäbe betrieblichen Wirtschaftens, Erkenntnismethodenund Modelle, Ökonomie und Ökologie

2. Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre: Grundmodell derbetriebswirtschaftlichen Entscheidungslehre, Entscheidun-gen unter Sicherheit, Ungewissheit und Risiko, mehrperiodi-ge Entscheidungsprobleme

3. Konstitutive Entscheidungen: Wahl des Standorts (Standort-faktoren, Nutzwertanalyse), Wahl der Rechtsform bei Grün-dung, Umwandlung und Zusammenschluss (Vorstellung undVergleich der Rechtsformen)

4. Betriebliche Finanzprozesse: Grundbegriffe, Investition (In-vestitionsarten, Investitionsrechnung, statische und dynami-sche Bewertungsmethoden, Investitionsentscheidungsprozes-se), Finanzierung (Kapitalbedarfsermittlung, Innenfinanzie-rung, Außenfinanzierung)

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Literatur• G. Bamberg, A. G. Coenenberg: Betriebswirtschaftliche Ent-scheidungslehre

• F. X. Bea, E. Dichtl, M. Schweitzer (Hrsg.): Allgemeine Be-triebswirtschaftslehre, Bd. 1-3

• W. Domschke, A. Scholl: Grundlagen der Betriebswirt-schaftslehre

• E. Gutenberg: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 1.Band, Die Produktion

• H. Schierenbeck: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre• R. Schwinn: Betriebswirtschaftslehre• G. Wöhe: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschafts-lehre


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120Minuten.



• BSc Wirtschaftsinformatik – Betriebswirtschaftslehre –Pflichtmodule


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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – EinführungInformationsmanagement

Modul: Einführung Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand 100 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen grundlegende Theorien, Modelle,

Konzepte und Methoden des Informationsmanagement und wer-den in die Lage versetzt, diese zur Analyse und Implementierungeinzusetzen. Sie können Modelle auf praktische Fragestellungen an-wenden und geeignete Methoden auswählen.

Lehrinhalte Gegenstand ist der effektive und effziente Umgang mit dem Pro-duktionsfaktor Information in Organisationen. Behandelt werdenGrundlagen, Methoden, Modelle und Anwendungen des Informa-tionsmanagement. Den Schwerpunkt bilden Güte, Qualität undAuswahl von Information und Informationsressourcen sowie dieanwendungs- und benutzerorientierte Informationsbedarfsanalyse.Behandelt werden weiterhin der Lebenszyklus von Informationsres-sourcen und Software-Produkten in Organisationen.

Literatur• Krcmar, H. (2015), Informationsmanagement, Springer , Ber-

lin, Germany


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Informationswissen-schaft“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten. Um an der Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen, müssenVorleistungen erbracht werden.




• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft

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Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen belastbare Kenntnisse der Wirkungszusammen-

hänge von betriebswirtschaftlichen Grundfunktionen haben, die In-halte und Begriffe vernetzen und die behandelten Modelle und Me-thoden kritisch hinterfragen können. Studierende können grund-legende betriebswirtschaftliche Begriffe definieren und einordnen,besitzen fundierte Grundkenntnisse in den unter Inhalt genanntenGebieten und können die behandelten Methoden anwenden.

Lehrinhalte Die Veranstaltung beinhaltet nach einer Einführung in die be-trieblichen Leistungsprozesse die grundlegenden Aspekte derProduktions- und Kostentheorie basierend auf der Gutenberg-schen Produktionsfaktorsystematik. Weiterhin werden die Grund-züge von Management und Controlling erläutert.

1. Betriebliche Leistungsprozesse: Grundphasen und güter-wirtschaftliches Gleichgewicht (gwG), Produktionsfaktoren(Menschliche Arbeit, Werkstoffe Betriebsmittel)

2. Leistungserstellung/Produktion: Produktions- und kosten-theoretische Grundlagen, Produktions- und Kostenfunktionbei substitutionalen Produktionsfaktoren (Totale und parti-elle Faktorvariation), Produktions- und Kostenfunktion beilimitationalen Faktoren, Gestaltung der Produktion

3. Management und Controlling: Begriff und Merkmale des Ma-nagement, Prozessuale Dimension / Phasenstruktur des Ma-nagementprozesses, Führung und Management, Organisati-on

Literatur• F. X. Bea, E. Dichtl, M. Schweitzer (Hrsg.): Allgemeine Be-triebswirtschaftslehre, Bd. 1-3

• E. Gutenberg: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 1.Band, Die Produktion

• D. Hahn, G. Laßmann: Produktionswirtschaft, Band 1 und 2• H. Schierenbeck: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre• R. Steffen, K. Schimmelpfeng: Produktions- und Kostentheo-rie

• G. Wöhe: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschafts-lehre


Die Inhalte des Moduls „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“ werden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 2

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Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – ExternesRechnungswesen

Modul: Externes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen mit dem System des externen betrieblichen

Rechnungswesen (Buchhaltung und Abschluss) als Steuerungsin-strument betrieblicher Prozesse vertraut sein und die Hintergrün-de und ihr Wirken auf den Gesamtbetrieb überblicken können. DieStudierende beherrschen die betriebswirtschaftliche Terminologie,kennen die grundlegenden Wirkungszusammenhänge und beherr-schen Instrumente des externen Rechnungswesens. Sie besitzen eingrundlegendes Verständis für die Rechnungslegung auf der Basisdes HGB, kennen sich mit dem System der doppelten Buchhal-tung aus und können mit Konten arbeiten.

Lehrinhalte System der doppelten Buchhaltung; Inventur, Inventar, Konte-narten, Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung (GuV), Kontenplä-ne, Buchungssätze, Eröffnungs- und Abschlussbuchungen; wichti-ge Buchungsfälle in ausgewählten Bereichen der Bilanz und derGuV: Anlagevermögen, Vorratsvermögen, Zahlungsverkehr, For-derungen, Umsatzsteuer, zeitliche Abgrenzungen u. ä.; Jahresab-schluss, Bilanzanalyse und Bilanzpolitik.

Literatur• E. Gabele: Buchführung.• H. Hahn, K. Wilkens: Buchhaltung und Bilanz, Teil A:Grundlagen der Buchhaltung.

• H. Hahn, K. Wilkens: Buchhaltung und Bilanz, Teil B: Bi-lanzierung.


keine






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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Einführung in dieMensch-Maschine-Interaktion

Modul: Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand 100 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die Technologien zur Interaktion zwi-

schen Mensch und Maschine. Sie können Benutzungsoberflächensystematisch beschreiben und den grundlegenden Paradigmen zu-ordnen. Sie kennen hilfreiche Wissensquellen wie ISO-Normen,häufig auftretenden Probleme sowie empirische Methoden, umSchwachstellen in der MMI zu erkennen und die Interaktion ite-rativ zu optimieren. Sie wissen, wie subjektive und objektive Me-thoden in den Software-Entwicklungsprozess eingebracht werdenmüssen.

Lehrinhalte Die Gebrauchstauglichkeit erfordert eine benutzerzentrierte undaufgabengerechte Gestaltung von Informationssystemen. Nach ei-ner Betrachtung der grundlegenden physiologischen und kognitivenEigenschaften des Menschen werden die formalsprachlichen, dienatürlichsprachlichen und die grafisch-direktmanipulativen Benut-zungsoberflächen (BOF) sowie jeweils Gestaltungsrichtlinien be-handelt. Ästhetisches Design ergänzt die interdisziplinäre Perspek-tive. Den Kern bilden die Evaluierung und die Einbettung derBenutzerperspektive in den Software-Entwicklungsprozess. Inno-vative Interaktionsansätze wie virtuelle Welten, Avatare, sozialeInteraktion und mobile Systeme werden abschließend vermittelt.

Literatur• M. Dahm: Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion.

Pearson Studium, 2005.• J. Preece, Y. Rogers, H. Sharp: Interaction Design: beyondhuman-computer Interaction Wiley, 2002.

• B. Preim: Entwicklung interaktiver Systeme - Grundla-gen, Fallbeispiele und innovative Anwendungsfelder. Sprin-ger, 1999.


Keine


empfohlenes Semester BSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

33

Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Einführung in dieMensch-Maschine-Interaktion


– Pflichtmodule – Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft



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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – InternesRechnungswesen

Modul: Internes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen mit dem System des internen betrieblichen

Rechnungswesen (Kosten- und Leistungsrechnung) als Steuerungs-instrument betrieblicher Prozesse vertraut sein und die relevan-ten Aspekte gezielt praxisorientiert anwenden können. Des Weite-ren sollen sie die Kosten- und Leistungsrechnung in den betriebli-chen Zusammenhang integrieren können. Die Studierenden besit-zen grundlegendes Wissen der Kosten- und Leistungsrechnung fürAbrechnungs- und Planungszwecke. Sie sind in der Lage, einerseitsErlös-, innerbetriebliche Leistungsverrechnung und Bestandsrech-nung, andererseits Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträger-rechnung durchzuführen.

Lehrinhalte Stellung der Kosten- und Leistungsrechnung im betriebli-chen Rechnungswesen; zentrale Grundbegriffe der Kosten- undLeistungsrechnung; Systeme der Kosten- und Leistungsrech-nung; Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung;Teilkosten- und Deckungsbeitragsrechnungen; Grundzüge derPlankostenrechnung.

Literatur• Coenenberg, A. G., Haller, A., Mattner, G., & Schultze, W.

(2012). Einführung in das Rechnungswesen (4. Aufl.). Stutt-gart: Schäffer-Poeschel.

• Coenenberg, A. G., Haller. A., & Schultze, W. (2012). Jahres-abschluss und Jahresabschlussanalyse (22. Aufl.). Stuttgart:Schäffer-Poeschel.

• Deitermann, M., Schmolke S., Rückwart, W.-D., Stobbe,S., & Flader, B. (2013). Industrielles Rechnungswesen (42.Aufl.). Braunschweig: Winklers.

• Döring, U., & Buchholz, R. (2013). Buchhaltung und Jah-resabschluss (13. Aufl.). Berlin: Erich-Schmidt.

• Wedell, H., & Dilling, A. (2010). Grundlagen des Rechnungs-wesens (13. Aufl.). Herne: NWB.


Die Inhalte des Moduls „Externes Rechnungswesen“ werden vor-ausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – InternesRechnungswesen


– Pflichtmodule – Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft



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Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Diskrete Methoden

Grundlagen

Modul: Diskrete Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Jürgen SanderLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die grundlegenden Kompetenzen zum

Verständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwen-dung diskreter Methoden der Mathematik. Erwerb formaler undmathematischer Kompetenzen, insb. können Studierende Proble-me formal beschreiben.

Lehrinhalte Erarbeitung grundlegender Begriffe, Inhalte und Methoden derDiskreten Mathematik und der Linearen Algebra, Verstehen derTechniken und Konzepte. Folgende Begriffe und Inhalte werdenvorgestellt und erarbeitet:

1. Zahlen, Mengen, Abbildungen, algebraische Strukturen,Kombinatorik, Graphen, lineare Strukturen (Vektorräume,lineare Gleichungssysteme), kombinatorische und stochasti-sche Grundbegriffe.

2. Beweismethoden, logische Regeln, zentrale Formeln, Haupt-sätze.

Literatur• J. Sander: Manuskript zur Vorlesung Mathe 1, DiskreteStrukturen.

• G. Fischer: Lineare Algebra. Vieweg-Verlag, Braunschweig1989.


keine



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Grundlagen

• BSc Wirtschaftsinformatik – Methoden – Pflichtmodule• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen

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Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Analytische Methoden

Modul: Analytische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die grundlegenden Kompetenzen zum

Verständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwen-dung der Analysis. Erwerb formaler und mathematischer Kompe-tenzen, insb. können Studierende Probleme formal beschreiben.

Lehrinhalte Analysis einer und mehrerer reeller Veränderlichen:1. Reelle und komplexe Zahlen (Definition und grundlegen-

de Eigenschaften der reellen und komplexen Zahlen, Gauß-sche Zahlenebene, geometrische Multiplikation und Additionkomplexer Zahlen, Formel von Moivre, Wurzeln)

2. Konvergenz von Zahlenfolgen (Grenzwerte, Häufungspunk-te, Heine-Borelscher Überdeckungssatz, Satz von Bolzano-Weierstraß, Cauchy-Folgen, rekursive Folgen)

3. Stetigkeit (Grenzwertbegriff und Stetigkeit, Zwischenwert-satz, stetige Funktionen auf kompakten Mengen, Funktio-nenfolgen, gleichmäßige Konvergenz)

4. Differentation (Differentationsregeln, Mittelwertsatz,Bernoulli-l’Hospital, differenzierbare Funktionenfolgen, Satzvon Taylor, Extremwerte)

5. Unendliche Reihen (Cauchy-Kriterium, Leibniz-Kriterium,Riemannscher Umordnungssatz, Funktionenreihen, Potenz-reihen, analytische Funktionen)

6. Elementare Funktionen (Polynome, rationale FunktionenExp.-Funktion, Logarithmus-Funktionen, Kreisfunktionen,Arcusfunktionen)

7. Integration (Darbousches Integral, Riemannsches Integral,Hauptsatz, Integration von Funktionenfolgen, Integrations-regeln, uneigentliche Integrale,)

8. Metrische Räume (Konvergenz, Stetigkeit, Kompaktheit, Zu-sammenhang, Kurven)

9. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher (partielle Ab-leitungen, Differenzierbarkeit, Richtungsableitungen, Taylor-polynome, Extremwerte)

10. Integralrechnung mehrerer Veränderlicher (Bogenlänge, Kur-venintegrale, Volumenintegrale)

Literatur• Klaus-J. Förster: Skript Analysis I-II.• Harro Heuser: Lehrbuch der Analysis. 16. Aufl., 2006.


Die Inhalte des Moduls „Diskrete Methoden“ werden vorausgesetzt.

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Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Analytische Methoden






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Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Statistische Methoden

Modul: Statistische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas RichthammerLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die grundlegenden Kompetenzen zum

Verständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwen-dung der Statistik und Stochastik. Erwerb formaler und mathe-matischer Kompetenzen, insb. können Studierende mahematischModelle für Problemstellungen entwickeln und analysieren.

Lehrinhalte1. Deskriptive Statistik: Grundbegriffe, Beschreibung und Dar-

stellung von Daten, Kennwerte.2. Wahrscheinlichkeitstheorie: Wahrscheinlichkeiten, Zufallsva-

riablen und ihre Verteilung, Beispiele von Verteilungen, Un-abhängigkeit, Kennwerte, Grenzwertsätze (Gesetz der großenZahl, zentraler Grenzwertsatz).

3. Schließende Statistik: Schätzung, Konfidenzbereiche, Hypo-thesentests (parametrisch und nichtparametrisch).

Erarbeitung grundlegender Begriffe, Inhalte und Methoden derStatistik und Stochastik, Verstehen der Techniken und Konzepte,mathematische Modellbildung.

Literatur• T. Richthammer: Skript zur Vorlesung Mathematische Me-thoden III: Statistik.


Die Inhalte des Moduls „Diskrete Methoden“ werden vorausgesetzt.






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Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte – Wirtschaftspraktikum

Praktika und Projekte

Modul: Wirtschaftspraktikum

Modulverantwortlicher Praktikumsbeauftragte(r)Lehrform/SWS Externes Praktikum in einem UnternehmenLeistungspunkte 13 LPArbeitsaufwand 325 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden ergänzen ihre methodischen und analytischen

Kompetenzen durch eine praktische Fundierung. Dadurch sind siein der Lage die praktischen Rahmenbedingungen des Einsatzes ih-rer Kompetenzen besser einzuschätzen. Sie sind in der Lage eigen-ständig Lösungen auf Basis ihres Wissenstands zu entwickeln undsich in konkrete Techniken innerhalb des Unternehmens einzuar-beiten.

Lehrinhalte Die Studierenden arbeiten in einem Unternehmen an einer Frage-stellung des Informationsmanagements und der Informationstech-nologie. Dabei bearbeiten sie eine wesentliche Aufgabe im Teamdes Unternehmens.

Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

bestandene Modulprüfungen im Umfang von 30 LP

Prüfungsleistung Anfertigung eines Praktikumsbericht, Vorlage eines Arbeitszeug-nis. Näheres regelt die Praktikumsordnung des Studienganges.

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 10 Wochen, Praktikum kann in mehrere Abschnitte aufgeteilt wer-

den.Verwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Praktika und Projekte

• BSc Wirtschaftsinformatik – Externe Praktika• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte

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Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte – Projektarbeit (Bachelor)

Modul: Projektarbeit (Bachelor)

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS ProjektarbeitLeistungspunkte 10 LPArbeitsaufwand 250 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über analytische und methodische Kompe-

tenzen im Bereich des Informationsmanagements und der Infor-mationstechnologie. Sie sind in der Lage diese erfolgreich im Rah-men einer aktuellen Fragestellung einzusetzen (Transferkompe-tenz) und dabei ihre Vorgehensweise unter Berücksichtigung derwissenschaftlichen Methoden selbst zu organisieren.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer Fragestellungdes Informationsmanagements und der Informationstechnologieunter Anleitung eine Lösung. Dabei nutzen sie den Stand der For-schung in diesem Bereich. Sie erstellen eine Ausarbeitung / Doku-mentation, die den aktuellen Wissenstand berücksichtigt.


Notwendige Grundkenntnisse in dem zu bearbeitenden Themenge-biet. Typischerweise ab BSc. 4 Semester.

Prüfungsleistung schriftliche Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Praktika und Projekte

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte

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Abschlussprüfung

Modul: Abschlussprüfung Bachelor

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS AbschlussarbeitLeistungspunkte 15 LPArbeitsaufwand 375 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über analytische und methodische Kompe-

tenzen im Bereich des Informationsmanagements und der Infor-mationstechnologie. Sie zeigen ihre Transferkompetenz indem siedieses Wissen erfolgreich im Rahmen einer fortgeschrittenen Frage-stellung einsetzen. Die Studierenden verfügen über die Fähigkeit,diese Aufgabe eigenständig zu strukturieren und eine Lösung zuerarbeiten.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer Fragestellungdes Informationsmanagements und der Informationstechnologie ei-ne Lösung. Dabei nutzen sie den Stand der Forschung in diesemBereich. Sie dokumentieren die Arbeit und präsentieren und ver-teidigen die Arbeit.



Prüfungsleistung Bachelorarbeit (schriftliche Ausarbeitung)empfohlenes Semester BSc 6Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Pflichtmodule – Abschlussprüfung Bachelor

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Pflichtmodule im Bachelor – Abschlussprüfung Bachelor

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Wahlbereich Bachelor

Informatik


Modul: Wissensbasierte Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein Grundverständnis

für wissensbasierte Systeme. Ein besonderes Schwergewicht wirdauf die Integration verschiedener Lern- und Problemlöseverfahrenim Rahmen einer Gesamtarchitektur zur Entscheidungsunterstüt-zung und Diagnose gelegt. Hierzu werden Fallbeispiele diskutiertund Prinzipien herausgearbeitet. Insbesondere wird hier auf an-wendungsorientierte Analyse von Problemlösemethoden sowie ihreVerwendung zur systematischen Entwicklung wissensbasierter Sy-steme eingegangen. Zudem werden Konfigurations- und Planungs-probleme behandelt.

Lehrinhalte1. Überblick und Vision2. Einführung in Wissensrepräsentation3. Einführung in wissensbasierte Diagnose4. Diagnosebegriffe5. Produktlinie für wissensbasierte Diagnosesysteme6. Interpretation der Wissensbasis7. Lernen von Diagnosewissen8. Fallbasierte Diagnose9. Fallbasierte Entscheidungsunterstützung10. Modellbasierte Diagnose11. Planung12. Konfiguration

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – WissensbasierteSysteme

Literatur• K.-D.Althoff: Eine fallbasierte Lernkomponente als integrier-ter Bestandteil der MOLTKE-Werkbank zur Diagnose tech-nischer Systeme, inffix, 1993.

• C. Beierle, G. Kern-Isberner: Methoden wissensbasierter Sy-steme, vieweg, 2003.

• T. Pfeifer, M.M. Richter: Diagnose von technischen Systemen- Grundlagen, Methoden und Perspektiven der Fehlerdiagno-se, DUV, 1993.

• F. Puppe, S. Ziegler, U. Martin, J. Hupp: WissensbasierteDiagnosesysteme im Service Support, Springer, 2001.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“ und „Algo-rithmen und Datenstrukturen“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 60-90Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 20 Minuten. Uman der Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen, müssen Vorleistun-gen erbracht werden.

empfohlenes Semester BSc 5-6Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet IntelligenteInformationssysteme

• BSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-formatik i. e. S., Betriebswirtschaftslehre und Informatik

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente In-formationssysteme

45

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasiertes Schließen

Modul: Fallbasiertes Schließen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erarbeiten sich ein Grundverständnis für Fall-

basiertes Schließen (engl. Case-Based Reasoning; CBR) als einerKerntechnologie für die Entwicklung intelligenter Informationssy-steme. Dabei beherrschen sie die grundlegenden Techniken zu Mo-dellierung, Retrieval, Adaption, Revise und Retain in FBS Syste-men als auch deren Werkzeuge. Für eine Anwendungsszenario kön-nen Sie ein Fallbasiertes System entwerfen.

Lehrinhalte Das Modul beinhaltet den kognitionswissenschaftlichen Hinter-grund, Fallrepräsentation, Ähnlichkeitsbestimmung, Retrieve (ef-fiziente Fallauswahl), Reuse (Lösungsanpassung), Revise (Praxi-stest), Retain (Lernen). Darüber hinaus werden verschiedene Ent-wicklungsmethoden zur Entwicklung von FBS-Sytemen vorge-stellt.

Literatur• M.M. Richter, R.O. Weber: Case-Based Reasoning, Springer,

Berlin 2013• G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg.): Handbuchder Künstlichen Intelligenz. 4. Auflage, Oldenbourg, Mün-chen/Wien 2003.

• R. Bergmann, K.-D. Althoff, S. Breen, M. Göker, M. Mana-go, R. Traphöner, S. Wess: Developing Industrial Case-BasedReasoning Applications - The INRECA Methodology. Sprin-ger, Berlin 2003.

• R. Bergmann: Experience Management- Foundations, De-velopment Methodology, and Internet-Based Applications.Springer, Berlin 2002.

• K.-D. Althoff: Evaluating Case-Based Reasoning Systems:The Inreca Case Study. Habilitationsschrift, Kaiserslautern1997.

• M. Lenz, B. Bartsch-Spörl, H.-D. Burkhard, S. Wess (Hrsg.):Case-Based Reasoning Technology: From Foundations to Ap-plications. Springer, Berlin 1998.

• J. Kolodner: Case-Based Reasoning. Morgan Kaufmann, SanMateo 1993.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“, „Algorith-men und Datenstrukturen“, „Datenbanken“ und „WissensbasierteSysteme“ werden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 4-6

46

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasiertes Schließen





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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Seminar IntelligenteInformationssysteme (Bachelor)

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen.

Lehrinhalte Die Studierenden erhalten ausgewählte Anwendungsthemen ausden Bereichen Fallbasiertes Schließen, Wissens- und Erfahrungs-management, Wissensbasierte Systeme oder Multi-Agenten Syste-me bzw. angrenzender Gebiete zur Ausarbeitung. Unter Anleitungund mit Rücksprache bearbeiten sie diese Themen. Die Studieren-den führen eigenständig eine Strukturierung des Themengebietsdurch. Sie lernen die Resultate nach wissenschaftlichen Qualitäts-maßstäben zu dokumentieren, sowie der Grundlagen der Präsen-tation und anschließenden Diskussion der Arbeiten.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“, „Algorith-men und Datenstrukturen“ und „Datenbanken“ werden vorausge-setzt. Darüber hinaus werden die Module „Fallbasiertes Schließen“oder „Wissensbasierte Systeme“ empfohlen.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Bachelor-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Modul: Bachelor-Praktikum Neue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Das Hauptziel dieser Veranstaltung besteht darin, die Studieren-

den mit der Durchführung eines Projekts zum Wissensmanage-ment vertraut zu machen. Dazu zählt einerseits die Systematik derDurchführung solcher Projekte, andererseits aber auch die Tech-nologien, die für eine Realisierung der Software notwendig sind.Weiterhin ist ein wichtiges Ziel, dass die Studierenden lernen, ineinem Team zu arbeiten.

Lehrinhalte In diesem Praktikum wird eine für das Wissensmanagement ty-pische Anwendung entwickelt in der die Teilnehmer alle Schrittedurchlaufen, die für die Entwicklung eines solchen Systems not-wendig sind. Die Teilnehmer werden dabei in Gruppen aufgeteiltund die Arbeit wird durch vorgegebene Meilensteine strukturiert.Sie bekommen Aufgaben, die in der Gruppe innovativ nach ei-genen Ideen erarbeitet und umgesetzt werden sollen. Dabei solldie Organisation in einem Team sowie die gemeinsame Arbeit aneinem Thema trainiert werden. Im Rahmen des Praktikums wer-den die anwendungsbezogenen Phasen eines WissensmanagementProjektes beispielhaft wie in einem Industrieprojekt angegangen,beginnend bei der Anforderungsanalyse, über die Umsetzung biszur Präsentation der Ergebnisse. Der Schwerpunkt liegt in der Er-fassung der Domäne sowie der Beschreibung der daraus resultie-renden Anforderungen, der Beschreibung und Bereitstellung derAnwendungsdaten sowie der Anbindung an eine grafische Benut-zeroberfläche. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der Open SourceSoftware myCBR, welche im Rahmen der Veranstaltung zur Ver-fügung gestellt wird.


Berlin 2013• R. Bergmann: Experience Management - Foundations, De-velopment Methodology, and Internet-Based Applications,Springer, 2002.


• Weitere Literatur, insbesondere Dokumentation zur SoftwaremyCBR wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“, „Algorith-men und Datenstrukturen“, „Datenbanken“ und „WI-Praktikum“werden vorausgesetzt. Darüber hinaus werden „Requirements En-gineering“ sowie „Fallbasiertes Schließen“ oder „Wissensbasierte Sy-steme“ empfohlen.

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Bachelor-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Prüfungsleistung Die Teilnehmer bearbeiten Praktikumsaufgaben in 3-4er Teams.Der Schein wird durch das erfolgreiche Lösen aller Teilaufgaben(Meilensteine) und durch das Bestehen des Testats erworben. DieNote wird aufgrund der Qualität der bearbeiteten Aufgaben undder persönlichen Leistungen im mündlichen Testat vergeben.

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Grundlagen der Künstlichen Intelligenz


Modul: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verstehen die grundlegenden Begriffe und Verfahren

der Künstlichen Intelligenz. Sie können Probleme unabhängig vomAnwendungsbereich in geeigneter Form formalisieren und Verfah-ren zum Auffinden möglichst optimaler Lösung auswählen und an-passen. Sie können die Güte der Ergebnisse solcher Verfahren ein-schätzen.

Lehrinhalte Die Vorlesung gibt einen Überblick über elementare Methoden undWerkzeuge der Künstlichen Intelligenz (KI).

1. Überblick und Einführung2. Suche: uninformierte Suche, informierte Suche; adversarial

search3. Constraint Satisfaction Problems4. Logik: Aussagenlogik, Logik erster Stufe, Inferenz5. Prolog6. Inductive Logic Programming

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung vorgestelltenMethoden vertieft.

Literatur• Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Mo-dern Approach. Prentice Hall, 2013.


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“, „Algorith-men und Datenstrukturen“ und „Diskrete Methoden“ werden vor-ausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet KünstlicheIntelligenz und Maschinelles Lernen


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Künstliche In-telligenz und Maschinelles Lernen

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – SeminarKünstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)

Modul: Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereichen Künstliche Intelligenz.Beispiele für Seminarthemen:

1. Suchverfahren2. Constraint Satisfaction Problems3. Spieltheorie


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz“werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




52

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Praktikum Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Modul: Praktikum Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden vertiefen ihre analytischen und methodischen

Kompetenzen im Rahmen einer konkreten Aufgabenstellung. Sieerkennen und verstehen die praktischen Rahmenbedingungen, diefür die Umsetzung der wissenschaftlich fundierten Ansätze relevantsind. Sie sind in der Lage, Möglichkeiten und Grenzen existierenderMethoden zu reflektieren und im Zusammenhang zu beurteilen. Sielernen die Notwendigkeit von Kooperation und Rollenverteilungdurch die Arbeit im Team. Durch die Teamarbeit und den Aus-tausch mit den Dozenten in der Rolle der Auftraggeber erwerbensie soziale Kompetenzen wie Konfliktlösungsstrategien, Kommuni-kationsfähigkeit, Teammanagement, Effektivitätseinschätzung undVerhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Das Praktikum vermittelt Kenntnisse in der Implementierung vonLernalgorithmen für Machine Learning-Modelle und von Verfah-ren der künstlichen Intelligenz. Im wöchentlichen Rhythmus im-plementieren Studierende ausgewählte Verfahren entweder aus derVorlesung Maschinelles Lernen oder der Vorlesung Grundlagen derKünstlichen Intelligenz und führen mit ihren Implementierungenjeweils ein kleines Referenzexperiment durch.

Literatur• Brett Lantz: Machine Learning with R, Packt Publishing,

2013.• Drew Conway, John Myles White: Machine Learning forHackers, O’Reilly, 2012.


Die Inhalte eines der Module Maschinelles Lernen oder Grundlagender Künstlichen Intelligenz werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation

empfohlenes Semester BSc 3-6Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




53

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Requirements Engineering


Modul: Requirements Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die wesentlichen methodischen und theo-

retischen Grundlagen des Requirements Engineering. Sie könnendie verschiedenen Methoden im Kontext konkreter Entwicklungs-situationen anwenden und die Grenzen und Möglichkeiten der ver-schiedenen Ansätze reflektieren. Sie sind in der Lage selbstständigdie Ansätze an den jeweiligen Kontext anzupassen.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden die theoretischen und metho-dischen Grundlagen des Requirements Engineering dargestellt. Eswerden die Teilaktivitäten des Requirements Engineering darge-stellt und aktuelle Techniken zu ihrer Umsetzung vermittelt. Dazugehören insbesondere:

1. Elizitierung von Anforderungen (Interviewtechniken, Work-shops, Focus Groups)

2. Analyse und Modellierung von Anforderungen (Use Cases,EPKs)

3. Zielbasierte Anforderungstechniken4. Erstellen von Lasten- und Pflichtenheft5. Usability und Anforderungen

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung RequirementsEngineering vermittelten Inhalte anhand von Übungsaufgaben ver-tieft. Dabei werden sowohl Aufgaben gemeinsam im Rahmen derÜbung bearbeitet als auch Hausarbeiten verteilt und korrigiert.Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Problemlöse- und Trans-ferkompetenz.

Literatur• C. Rupp: Requirements Engineering. Hanser, 2006.• K. Pohl: Requirements Engineering. DPunkt, 2007.


Die Inhalte des Moduls „Grundlagen des Software Engineering“werden vorausgesetzt.



54

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Requirements Engineering


– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software En-gineering


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engi-neering

55

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Grundpraktikum Softwaretechnik

Modul: Grundpraktikum Softwaretechnik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen die praktischen Rahmenbedingungen,

die für die Anwendung von Softwareentwicklungsansätzen wich-tig sind, kennen. Sie können die Nutzbarkeit und Erfolgsfaktorenunterschiedlicher Softwareentwicklungsansätze einschätzen. Sie er-werben Kompetenzen in wesentlichen Werkzeugen, die für die ef-fiziente Entwicklung von Softwaresystemen notwendig sind. Durchdie Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Konfliktlö-sungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Ef-fektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Die Studierenden erlernen Werkzeuge und Entwicklungsansätze,die für die Entwicklung von Informationssystemen in Kleingruppengeeignet sind. Sie lösen selbstständig im Team eine Lösung für einekomplexe Aufgabe. Dabei nutzen sie Ansätze die in demr Modul„Grundlagen des Software Engineering“ vermittelt. Im Rahmen desPraktikums nutzen die Studenten die Entwicklungsmethoden undWerkzeuge zielgerichtet zur Lösung ihrer Aufgabe.

Literatur wird zu Beginn des Praktikums bekannt gegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Grundlagen des Software Engineering“oder äquivalente Kenntnisse



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software En-gineering



56

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Seminar Software Engineering(Bachelor)

Modul: Seminar Software Engineering (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen sich weitestgehend selbständig anhand

vorgegebener Literatur ein Themengebiet zu erarbeiten. Sie ler-nen die gewonnen Informationen selbstständig zu analysieren, zustrukturieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.

Lehrinhalte Im Rahmen eines jeweils wechselnden Vertiefungsgebiets des Soft-ware Engineering erhalten die Studierenden Themen zur Ausarbei-tung. Unter Anleitung und mit Rücksprache bearbeiten sie dieseThemen. Die Studierenden führen eigenständig eine Strukturie-rung des Themengebiets durch. Sie lernen die Resultate nach wis-senschaftlichen Qualitätsmaßstäben zu dokumentieren, sowie derGrundlagen der Präsentation und anschließenden Diskussion derArbeiten.



Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 5Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




57

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Praktikum: Werkzeuge desSoftware Engineering

Modul: Praktikum: Werkzeuge des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierende lernen verschiedene Klassen von Softwareentwick-

lungswerkzeugen kennen, die die wesentlichen Phasen der Softwa-reentwicklung abdecken. Anschliessend verfügen die Studierendenüber die notwendigen Kompetenzen zur eigenständigen Auswahlund Anwendung von Werkzeugen.

Lehrinhalte In diesem Praktikum wird die Benutzung verschiedener Software-entwicklungswerkzeuge und -techniken erlernt und eingeübt. DasPraktikum ergänzt die Inhalte aus Grundlagen des Software Engi-neering.

Literatur Notwendige Literatur wird im Rahmen des Praktikums ausgegebenVoraussetzungen für dieTeilnahme


Prüfungsleistung Semesterbegleitende Testateempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus Kein regelmäßiger Turnus, Veranstaltung findet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




58

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Systeme – Verteilte Systeme

Gebiet Verteilte Systeme

Modul: Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen ein Verständnis für die Möglichkeiten und

Herausforderungen beim Entwurf und Einsatz von verteilten Sy-stemen und Algorithmen gewinnen.

Lehrinhalte1. Kommunikationsprotokolle2. Architekturen: Client-Server, SOA, Peer-to-Peer-Systeme,

Mulitagenten-Systeme3. Remote Procedure Calls4. Verteilte Speichersysteme: Synchronisation, Fehlertoleranz5. Verteilte objektbasierte Systeme: CORBA, DCOM6. Sicherheitsaspekte verteilter Systeme

Literatur• Tanenbaum, van Steen: Distributed Systems: Principles andParadigms. 2006.


Die Inhalte der Module „Algorithmen und Datenstrukturen“ und„Datenbanken“ werden vorausgesetzt.



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Sy-steme

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Syste-me

59

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Systeme – Seminar Verteilte Systeme

Modul: Seminar Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus dem Bereich der Verteilten Systeme.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Verteilte Systeme“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



60

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Systeme – Praktikum Verteilte Systeme

Modul: Praktikum Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-

nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das gesetz-te Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wissensoll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabe nöti-gen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen. Durchdie Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Konfliktlö-sungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Ef-fektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Die Studierenden implementieren ein Konzept bzw. eine Architek-tur aus dem Bereich Verteilte Systeme.

Literatur je nach ProblemstellungVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Verteilte Systeme“ werden vorausgesetzt.





61

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Praktikum Systemadministration 1


Modul: Praktikum Systemadministration 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die Komponenten eines modernen PC-

Systems sowie deren Zusammenspiel kennen lernen. Sie sollen inder Lage sein, ein PC-System zusammenzustellen, die Kompo-nenten fachkundig zu verbauen, sowie Fehler erkennen und behe-ben können. Moderne Betriebssysteme wie Windows und Linuxsollen in einer Multiboot-Umgebung installiert und konfiguriertwerden. Grundkenntnisse der Vernetzung von PC-Systemen sol-len die Studierenden in die Lage versetzen, einfache Vernetzungenzu planen, sowie die erforderlichen Konfigurationsarbeiten an PC-Systemen vorzunehmen. Sie sollen die Funktion der grundlegen-den Diagnostik-Tools im Vernetzungsbereich kennen, sie anwen-den, und zur Diagnostik einsetzen können.

Lehrinhalte1. Aufbau und Funktion moderner Personal Computer2. Konfiguration von Rechner aus ihren Komponenten3. Installation und Wartung von gängigen Betriebssystemen-

Vernetzung von Rechner4. Nutzung von Netzwerkdiensten

Literatur• RRZN Schriften: PC-Technik für Systembetreuer.• RRZN Schriften: Netzwerke Grundlagen.• Meyers: A+ Hardware.• Schmidt: SCSI Bus und IDE Schnittstelle.• Märtin: Rechner-Architekturen.• Microsoft Press: Inside Windows 2000.


Allgemeine Rechnerkenntnisse, wie sie z.B. in Informatik 1 vermit-telt werden, sind von Vorteil.

Prüfungsleistung Schriftliche und praktische Prüfung in Form einer Klausur mit te-stierten Anteilen im Umfang von 180 Minuten.

empfohlenes Semester ab 1. SemesterTurnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadmini-stration und Internet-Technologien

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Modul: Praktikum Systemadministration 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, einen Windows-Server zu

installieren und zu konfigurieren. Dazu gehören Patch-Verwaltung,Active Directory Services aufsetzen und einrichten, DNS einrichtenund verwalten, Benutzer-Verwaltung, das Einrichten und Konfigu-rieren von Druckern, Aufsetzen und Einrichten des DFS. Die Ab-solventen bauen selbständige Netzwerkdienste basierend auf Mi-crosoft Server auf und beherrschen deren sichere Administrationsowohl in Theorie als auch in der Praxis.

Lehrinhalte1. Konfiguration von Servern2. Aufbau von Netzwerken basierend auf einer Infrastruktur aus

Microsoft Servern3. Administration von Netzdiensten und Sicherheit in kleinen

und mittleren Netzwerken

Themengebiete u.a.1. Domänenkonzept: Ein netzwerkweiter Sicherheitskontext2. Filesystem, Freigaben und Rechteverwaltung3. Einrichtung von Active Directory Services4. Benutzer- und Rechnerverwaltung, Rechtevergabe5. Serverdienste DFS, DNS, WINS, DHCP, Druckdienste

Literatur• Microsoft Press: Microsoft Windows 2000: Taschenratgeberfür Administratoren.

• Microsoft Press: Microsoft Windows 2000: Server.• Microsoft Press: Microsoft Windows 2000: Active DirectoryServices.

• Microsoft Press: Microsoft Windows 2000: Accelerated Trai-ning.


Die Inhalte des Moduls „Praktikum Systemadministration 1“ wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Theoretische Prüfung in Form einer Klausur und praktische Prü-fung mit Testat im Umfang von zusammen 180 Minuten


64



– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien



65

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Praktikum Systemadministration für Linux

Modul: Praktikum Systemadministration für Linux

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, einen Linux-Server zu

installieren und zu konfigurieren. Die Absolventen bauen selbstän-dige Netzwerkdienste basierend auf Linux Servern auf und beherr-schen deren sichere Administration sowohl in Theorie als auch inder Praxis.

Lehrinhalte1. Konfiguration von Servern2. Installation und Konfiguration eines Servers auf Linux-Basis3. Installation und Administration von Netzdiensten sowie Ab-

sicherung des Servers bzw. der Dienste

Themengebiete u.a.1. Betriebssystemarchitektur,2. Software-Paketverwaltung, Logging,3. Partitionierung und Dateisysteme,4. Benutzer- und Rechteverwaltung,5. Firewalladministration,6. Administration verschiedene Server-Dienste (SSH, Apache,

NFS, DNS, SQL)

Literatur• wird in der Veranstaltung bekanntgegeben


Die Inhalte des Moduls „Praktikum Systemadministration 1“ wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Theoretische Prüfung in Form einer Klausur und praktische Prü-fung mit Testat im Umfang von zusammen 180 Minuten

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien



66

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Bachelor)

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus dem Bereich AlgorithmenLiteratur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Algorithmen und Datenstrukturen“ so-wie vertiefende Veranstaltungen aus dem Bereich des gewähltenSeminarthemas werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien



67

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Marketing A


Gebiet Betriebswirtschaft

Modul: Marketing A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen belastbare Grundlagenkenntnisse im Bereich

des Marketings und ein Überblickwissen zu inhaltlichen Teilberei-chen vorweisen. Außerdem sollen sie in der Lage sein, einfache öko-nomische Analysen von Märkten durchzuführen. Studierende kön-nen grundlegende Begriffe des Marketings definieren und einord-nen. Weiterhin kennen sie die Bedeutung qualifizierter Informati-onsbeschaffung und -aufbereitung für das Marketing, beherrschenInstrumente des Marketings und können Marktforschungsmetho-den anwenden.

Lehrinhalte Inhaltliche Schwerpunkte:1. Ansätze zur Erklärung des Kaufverhaltens2. Marktforschung3. Marketinginstrumente4. Marketing-Mix-Ansätze5. Informations- und Entscheidungsunterstützungs-Systeme im

Marketing

Literatur• P. Kotler, G. Armstrong, J. Saunders, V. Wong: Grundlagendes Marketing.

• H. Meffert: Marketing.• R. Nieschlag, E. Dichtl, H. Hörschgen: Marketing.


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“ und „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ werden vor-ausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

68

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Marketing A


– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft



69

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Praktikum Marketing (Bachelor)

Modul: Praktikum Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-

nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente des Marketing.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete Problemstel-lungen aus der Marktforschung oder dem Marketing-Mix-Bereich.


Es werden die Inhalte des Moduls „Marketing A“ vorausgesetzt.



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft



70

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Seminar Marketing (Bachelor)

Modul: Seminar Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden komplexere Instrumente des Marke-ting.

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Marketing.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „Marketing A“werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Logistik A

Modul: Logistik A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen vernetzte Kenntnisse der betriebswirtschaftli-

chen Funktion „Logistik“ besitzen. Sie sollen Modelle und Algo-rithmen für Entscheidungsprobleme in den Bereichen „Transport-planung“ und „Rundreisen und Tourenplanung“ sowohl in den theo-retischen Grundlagen beherrschen als auch selbständige deren Lö-sung unter Einsatz von Methoden der Mathematik und des Opera-tions Research ermitteln. Sie sollen diese Kenntnisse auf ähnlichegelagerte logistische Problemstellungen übertragen und die Mög-lichkeiten der Implementierung auf einem rechnerbasierten Ent-scheidungsunterstützungssystem beurteilen können. Studierendekönnen die Bereiche, Aufgaben und Ziele der Logistik definierenund strukturieren und kennen jeweils praktische Anwendungsmög-lichkeiten. In den behandelten Bereichen sind sie mit den grundle-genden mathematischen Modellen vertraut, können die vorgestell-ten Algorithmen anwenden und diese als Methoden in ein Ent-scheidungsunterstützungssystem einordnen.

Lehrinhalte1. Einführung: Historie der Logistik, Bereiche der Logistik, Zie-

le der Logistik, Entscheidungsunterstützungssysteme2. Transportplanung: Grundbegriffe der Graphentheorie, Opti-

male Wege in Graphen, Optimale Flüsse in Graphen3. Rundreiseprobleme und Tourenplanung: Travelling-

Salesman-Problem, Tourenplanung

Literatur• W. Domschke: Logistik: Transport.• W. Domschke: Logistik: Rundreisen und Touren.





72

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Logistik A



• BSc Wirtschaftsinformatik – Betriebswirtschaftslehre – Ver-tiefung Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre


73

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Praktikum Logistik (Bachelor)

Modul: Praktikum Logistik (Bachelor)


nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Logistik.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete Problemstel-lungen aus dem Logistik-Bereich.


Es werden die Inhalte des Moduls „Logistik A“ vorausgesetzt.






74

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Seminar Logistik (Bachelor)

Modul: Seminar Logistik (Bachelor)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter ande-rer Bereiche (hier: Logistik).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Logistik.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „Logistik A“werden vorausgesetzt.





75

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Produktion A

Modul: Produktion A

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen bewährte und fortschrittliche Erkenntnis-

sen, Modelle und Methoden in der zentralen betriebswirtschaft-lichen Funktion „Produktion“ kennenlernen, die sie zu einer ei-genständigen Auswahl, Anwendung und Beurteilung der erlern-ten Methoden zur Beantwortung produktionswirtschaftlicher Fra-gestellungen befähigt. Darüber hinaus soll durch Übertragung vonKonzepten aus benachbarten Bereichen der Betriebswirtschaft undInformatik auf das Produktionsumfeld eine Vernetzung erreichtwerden. Studierende können Aufgaben und Ziele über das gesam-te Spektrum des Bereichs „Produktion“ definieren und strukturie-ren. Die Studierenden sind befähigt zur Analyse produktionswirt-schaftlicher Zusammenhänge. Sie können die vorgestellten Metho-den aus dem Bereich der operativen Produktionsplanung anwen-den und „Produktion“ von Produktfeld-Markt-Kombinationen, derPlanung und Steuerung von Produktionsprozessen sowie der Er-mittlung operativer Produktionsprogramme überblicken.

Lehrinhalte1. Strategisches Produktionsmanagement: Koordination von

Produktion und Marketing, Neuproduktentwicklung,Produkt- und Technologieportfolios, Wahl eines Prozesstypsder Fertigung

2. Operatives Produktionsmanagement: Produktionsprogramm-planung, Materialbedarfsermittlung, Beschaffungsarten,Bestimmung der optimalen Bestellmenge, Just-in-Time-Fertigungsorganisation, Prozessorientierung

3. Produktionsorientierte Managementkonzepte: Computer In-tegrated Manufacturing, Lean Production

Literatur• N. Slack, S. Chambers, R. Johnston: Operations Manage-ment. Financial Times, London.

• M. K. Welge, A. Al-Laham: Strategisches Management.Grundlagen – Prozess – Implementierung. Gabler, Wiesba-den.




empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jährlich

76

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Produktion A

Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• BSc Wirtschaftsinformatik – Betriebswirtschaftslehre – Ver-tiefung Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre


77

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Praktikum Produktion (Bachelor)

Modul: Praktikum Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, N.N.Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-

nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Produktion.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete Problemstel-lungen aus Produktionsbereich.


Es werden die Inhalte des Moduls „Produktion A“ vorausgesetzt.






78

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Seminar Produktion (Bachelor)

Modul: Seminar Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher N.N.Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter ande-rer Bereiche (hier: Produktion).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Produktion.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „ProduktionA“ werden vorausgesetzt.





79

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Personalmanagement

Modul: Personalmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen ein Verständnis der betriebswirtschaftli-

chen Funktion „Personalführung“ in modernen Unternehmen er-halten. Die sozialen Faktoren im Dreiecksverhältnis von Unterneh-men, Individuum und Gruppe sowie Methoden zu deren Steue-rung sollen kritisch reflektiert werden. Es soll eine Einordnung inbenachbarte betriebswirtschaftliche Führungskonzepte vorgenom-men werden, um eine Vernetzung zu erreichen. Studierende könnendie grundlegenden Konzepte in den einzelnen Feldern des Perso-nalmanagements definieren und einordnen. Sie kennen alternativeFührungskonzepte und Vorgehensweisen im berufsbezogenen Um-gang mit anderen Menschen im Innen- und Außenverhältnis vonUnternehmen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfaßt Konzepte und Funktionen des Strate-gischen Human Resource Management. In diesem Rahmen wer-den verschiedene personalwirtschaftliche Funktionsfelder behan-delt: Personalauswahl, -einsatz und -entwicklung, Motivation, Füh-rung, Organisationsentwicklung/Organisationales Lernen.

Literatur• H.-G. Ridder: Personalwirtschaftslehre.• H.-G. Ridder, P. Conrad, F. Schirmer, H.-J. Bruns: Strategi-sches Personalmanagement.

• H. Steinmann, G. Schreyögg: Management.








80

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Arbeitsrecht

Modul: Arbeitsrecht

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen ein fundiertes Wissen im Bereich des Ar-

beitsrechts vorweisen können. Sie sollen ferner in der Lage sein,aus juristischer Sicht unter Berücksichtigung aller Gegebenheitenverschiedene Situationen zu bewerten und eventuelle Folgen undGegenmaßnahmen daraus abzuleiten. Die Studierenden besitzengrundlegende Kenntnisse zum Ablauf eines Kündigungsverfahrensund welche Gründe für eine fristlose Kündigung in Frage kommen.Weiterhin kennen sie mögliche Inhalte von Arbeitsverträgen undhaben einen Überblick über ihre Rechte als Arbeitnehmer.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst Spezifika und Lösungsansätze so-wohl des kollektiven Arbeitsrechts (mit den Schwerpunkten:Tarifvertrags-, Arbeitskampf- und Betriebsverfassungsrecht) alsauch des Individualarbeitsrechts. Schwerpunkte sind hierbei dieRechte und Pflichten von Arbeitgeber und Arbeitnehmer, Aspektedes Arbeitsschutzrechts sowie des Kündigungs(schutz)rechts.

Literatur• H. Brox, B. Rüthers: Arbeitsrecht• W. Dütz: Arbeitsrecht• J. Hesse, H. C. Schrader: Das perfekte Arbeitszeugnis• F. Hohmeister: Grundzüge des Arbeitsrechts• G. Schaub: Rechte und Pflichten als Arbeitnehmer• G. Schaub: Arbeitsrechtshandbuch• U. Teschke-Baehrle: Arbeitsrecht schnell erfasst



Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 60-90Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 20 Minuten.





81

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –IT-Recht

Modul: IT-Recht

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen juristische Grundlagen des Bürgerlichen

Rechts sowie neue, sich aus der Entwicklung der „neuen Medien“ergebende Entwicklungen, kennenlernen. Sie sollen in die Lage ver-setzt werden, rechtliche Problemstellungen zu erkennen, um diesebei sachgerechten Entscheidungen in der betrieblichen Praxis be-rücksichtigen zu können. Auf Basis dieser Grundlagen sollen weite-re zukünftige juristische Entwicklungen besser eingeschätzt werdenkönnen. Studierende können Rechtsprobleme, die aus Herausforde-rungen aufgrund von neuen technischen Herausforderungen sowieim Rahmen des E-Commerce entstehen, einordnen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst insbesondere die Themengebiete: In-ternetrecht, EDV-Vertragsrecht, Gewährleistung, Haftung sowieUrheber- und Strafrecht.

Literatur• T. Hoeren: Grundzüge des Internetrechts• A. Freytag, M. Mitschke: Werbung und Recht im Internet• M. Pierson, D. Seiler: Internet-Recht im Unternehmen• J. Zimmerling, U. Werner: Schutz vor Rechtsproblemen imInternet






• BSc Wirtschaftsinformatik – Wirtschaftsinformatik i.e.S. –Pflichtmodule


82

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Betriebliches Informationsmanagement

Modul: Betriebliches Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen vertiefte Kenntnisse über Bedeutung und Ei-

satzmöglichkeiten des betrieblichen Einsatzfaktors „Information“erhalten, indem ihnen die Aufgabenstellungen in den wichtigstenTeilbereichen vermittelt werden. Auf Basis einführender Literatursoll eine Auseinandersetzung mit der Thematik stattfinden und zueigenständiger wissenschaftlicher Forschung befähigen. Die Studie-renden kennen die grundlegenden Aufgaben des Informationsma-nagement im betrieblichen Umfeld. Die Vermittlung fachübergrei-fenden Wissens und die Befähigung zur Integration wissenschaft-licher Vorgehensweisen benachbarter Fachgebiete haben zentraleBedeutung.

Lehrinhalte1. Grundlagen Begriffsdefinitionen, Informationen als Basis be-

trieblicher Entscheidungen, Formen betrieblicher Planungund Entscheidung, Informationswissenschaftliche Grundla-gen

2. Modelle betrieblichen Informationsmanagements Betrieb-liche Informationsmodelle (Dimensionen von Informati-on, Nutzen von Informationen), Betriebliche Kommu-nikationsmodelle (Grundprobleme der Kommunikation,Wahl des geeigneten Kommunikationsmittels), Betriebli-che Entscheidungsmodelle (Klassische Entscheidungstheo-rie, Problemerkennungsphase- und Informationsbeschaf-fungsphase), Institutionsökonomik

3. Ebenen des Informationsmanagements Ebenenmodell vonWollnik, Aufgaben auf der Ebene „Informationseinsatz“; Auf-gaben auf der Ebene „IuK-Systeme“ und „Informationsin-frastruktur“ (Technologiemanagement, Lebenszyklusmana-gement, Sicherheitsmanagement, Risiko- und Katastrophen-management), Ebenenübergreifende Aufgaben, Praxisbei-spiel: IM eines ÖPNV-Betriebes

4. Controlling des IM Ziele des IM-Controllings, Werkzeugedes IM-Controlling; Bereiche des IM-Controlling (Portfolio-Controlling, Projekt-Controlling, Produkt-Controlling,Infrastruktur-Controlling), Controlling von Softwareent-wicklungen (Function-Point-Methode, CoCoMo-Ansatz),Outsourcing im IM (Objekte des IT-Outsourcing, Mo-tive des Outsourcing im IT-Bereich, Vor- und Nachteiledes Outsourcing, Bewertung der Eignung von Bereichenfür Outsourcing, Phasenmodell zur Durchführung vonOutsourcing)

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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Betriebliches Informationsmanagement

Literatur• H. Krcmar: Informationsmanagement• S. Voß, K. Gutenschwager: Informationsmanagement• L.J. Heinrich: Informationsmanagement: Planung, Überwa-chung und Steuerung der Informationsinfrastruktur








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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Betriebliche Informationssysteme

Modul: Betriebliche Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können verschiedene Anwendungssysteme unterschei-

den; sie sind geübt in der Anwendung von Techniken für den Ent-wurf und die Dokumentation betrieblicher Informationssysteme;sie können betriebliche Informationssysteme auf einer hoch aggre-gierten Ebene mittels methodischen, inhaltlichen und technischenOrdnungsrahmen im Überblick darstellen und miteinander verglei-chen; sie können grundlegende Strukturen betrieblicher Informati-onssysteme im Detail als Datenmodelle darstellen, sie können ty-pische Abläufe in betrieblichen Informationssystemen detailliertmittels Prozessmodellen beschreiben; sie kennen typische Funktio-nen der verschiedenen Systeme, eventuell jeweils damit verbun-dene typische Probleme sowie spezifische Lösungsansätze. Erwerbvon Kompetenzen im Bereich Unternehmens-IT, insb. kennen Stu-dierende die verschiedenen Arten von Anwendungssystemen, diein Unternehmen eingesetzt werden, ihre Rolle in der Wertschöp-fungskette sowie ihre Schnittstellen.

Lehrinhalte Ausgehend von methodischen, inhaltlichen und technischen Ord-nungsrahmen werden in der Vorlesung grundlegende Bereiche be-trieblicher Informationssysteme vermittelt, die in der Übung durchdie Bearbeitung von Aufgaben veranschaulicht und vertieft wer-den. Die folgenden Inhalte werden behandelt:

1. Methodische Ordnungsrahmen (insb. ARIS, MEMO)2. Inhaltliche Ordnungsrahmen (insb. Handel-H-Modell, Y-

CIM-Modell)3. Technische Ordnungsrahmen (insb. Data Warehouse-

Architektur)4. Grundstrukturen und -abläufe in Warenwirtschaftssystemen5. Grundstrukturen und -abläufe in Produktionsplanungs- und

-steuerungssystemen6. Anwendungssysteme zur Managementunterstützung orien-

tiert an ihrer Entwicklungshistorie7. Funktionsweise von OLAP-Systemen8. Workflowmanagementsysteme9. Spezielle Systemtypen zur ausgewählten Vertiefung (z. B.

Customer Relationship Management, Supply Chain Mana-gement, Produktdatenmanagement, Hochschulinformations-systeme etc.)

85

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Betriebliche Informationssysteme

Literatur• Jörg Becker, Reinhard Schütte: Handelsinformationssysteme.

2. Auflage, Frankfurt am Main 2004.• Peter Mertens: Integrierte Informationsverarbeitung 1, Ope-

rative Systeme in der Industrie. 18. Auflage, Wiesbaden 2013.• Peter Mertens, Marco C. Meier: Integrierte Informationsver-

arbeitung 2. Planungs- und Kontrollsysteme in der Industrie.10. Auflage, Wiesbaden 2009.

• August-Wilhelm Scheer: Wirtschaftsinformatik. Referenzmo-delle für industrielle Geschäftsprozesse. 7. Auflage, Berlin1997.

• Karl Kurbel: Enterprise Resource Planning und SupplyChain Management in der Industrie. 7. Auflage, München,Wien, 2010.


Datenbanken, Geschäftsprozessmanagement




• BSc Wirtschaftsinformatik – Wirtschaftsinformatik i.e.S. –Pflichtmodule


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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Grundlagen von ERP-Systemen

Modul: Grundlagen von ERP-Systemen

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende lernen ERP- (Enterprise Ressource Planning) Syste-

men als zentrale integrierte Informationssysteme bei vielen Unter-nehmen kennen. Die Studierenden erhalten einen Überblick überdie in ERP-Systemen realisierte informationstechnische Abbildungder wichtigsten betrieblichen Funktionen entlang der Hauptaufga-benfelder eines Betriebs. Sie erhalten Einblicke in die hinter ERP-Systemen stehende Architektur sowie die Möglichkeiten der Ausge-staltung und Positionierung. Sie erwerben erste Kompetenzen fürdie komplexe Aufgabe von der Auswahl des geeigneten Systems. 

Lehrinhalte1. Einführung: ERP-Systeme zentrales Informationssystemei-

nes Unternehmens (Historische Entwicklung und Marktüber-blick)

2. Übersicht typischer Funktionalität von ERP Systemen(Wertschöpfungskettennahe operative und dispositive sowieunterstützende und strategische Aufgaben)

3. Architektur und Ausrichtung von ERP-Systemen (Softwa-rearchitektur, Oberflächen, Herstellerstrategien zur Positio-nierung, Arten der Bereitstellung, Strategien im Software-markt, Open Source-Lösungen)

4. Grundlagen der Auswahl von ERP-Systemen

Literatur• N. Gronau: Enterprise Resource Planning: Architektur,

Funktionen und Management von ERP-Systemen, 2. Auf-lage, Oldenbourg, 2010.

• K. Kurbel: Enterprise Resource Planning und Supply ChainManagement in der Industrie, 7. Auflage, Oldenbourg, 2011.

• F. MacFarlane: Open Source Enterprice-Ressource-Planning(ERP) Software: Evaluation, Installation und Test– EineMachbarkeitsstudie, Diplomica, 2013.



Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120Minuten

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

87

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Grundlagen von ERP-Systemen




88

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Praktischer Einsatz von ERP-Systemen am Beispiel von SAP

Modul: Praktischer Einsatz von ERP-Systemen am Beispiel von SAP

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die praktische Lösung von betrieblichen

Problemstellungen anhand eines beispielhaften ERP-Systems ken-nenlernen. Sie sollen die Möglichkeiten und Grenzen der Abbildungder realen betrieblichen Welt auf einem Rechnersystem kennen-lernen und das bisher in den grundlegenden betriebswirtschaftli-chen Veranstaltungen sowie insbesondere dem Teilmodul 1 erlernteWissen in dem System wiederfinden und umsetzen können. An-hand von praktischen Übungen (Fallstudien) an einem SAP R/3IDES - System sowie der zugehörigen Theorie erlernen Studieren-de den Aufbau und die Funktionsweise des SAP R/3. Durch dieeigenständige Arbeit und den Austausch mit den Dozenten erwer-ben sie vernetzte Kenntnisse und können dieses und vergleichbareSoftware-Systeme für reale Problemstellungen einsetzen.

Lehrinhalte1. Allgemeine Informationen über die SAP AG und ihre Pro-

dukte2. Präsentation der aktuellen SAP-Software: Organisations-

strukturen, Stammdaten, Navigation, Berechtigungen, Aus-wertungen und Berichte, Darstellung der Hauptfunktionen inden Modulen FI, CO, HR, SD, MM und PP, Abbildung vonFallstudien in den Unternehmensbereichen Produktcontrol-ling, Fertigung, Einkauf, Vertrieb und Finanzbuchhaltung imaktuellen SAP-Release

3. Darstellung von Geschäftsprozessen: Klassifizierung von Ge-schäftsprozessen, Modellierung von Geschäftsprozessen an-hand kleiner Beispiele und ausgewählter Methoden (WKD,EPK, Prozessauswahlmatrix)

4. Vorstellung von weiterführenden Funktionen: Customizing,Workflow, Reporting, CRM, APO

Literatur• N. Muir, I. Kimbell: Discover SAP, 2. Auflage, SAP Press,

2010.


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „Grundlagenvon ERP-Systemen“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag bzw. praktische Übungen mit Testat (semesterbegleitend);schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten.

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes Wintersemester

89

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Praktischer Einsatz von ERP-Systemen am Beispiel von SAP

Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)

Modul: Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion überdie Vorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kennt-nisse vertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzenStudierende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihrenWissensstand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Ent-wicklungen anzupassen. Erwerb wirtschaftsinformatischer Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente ausge-wählter anderer Bereiche (hier: Betriebliche Informationssysteme/-management).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Betriebliche Informations-systeme.


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „BetrieblichesInformationsmanagement“ werden vorausgesetzt.





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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Seminar Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Modul: Seminar Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb wirtschaftsinformatischer Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter Berei-che (je nach Themenstellung).

Lehrinhalte Studierende vertiefen ausgewählte Themen der Wirtschaftsinfor-matik und entwickeln ihre Kompetenzen im wissenschaftlichenSchreiben und Vortragen weiter. Themenschwerpunkte des Semi-nars sind im zeitlichen Wechsel Forschungsmethoden und Theo-rien der Wirtschaftsinformatik, spezielle Probleme der Informati-onssystemmodellierung sowie ausgewählte Herausforderungen beider Gestaltung betrieblicher Informationssysteme. Am ersten Ter-min erfolgt die Themenvorstellung und -vergabe. In anschließendenVeranstaltungen werden - vor der abschließenden Seminarpräsen-tation - Qualitätskriterien für die Erstellung der Seminararbeit unddes -vortrags erarbeitet.


keine




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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Grundlagen der Volkswirtschaftslehre I: Mikroökonomie

Gebiet Volkswirtschaftslehre

Modul: Grundlagen der Volkswirtschaftslehre I: Mikroökonomie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Veranstaltung thematisiert wirtschaftswissenschaftliche Kern-

fragen. Wir befassen uns bspw. mit den folgenden Fragen: Wasgeht auf Märkten vor sich? Wie treffen VerbraucherInnen oder Un-ternehmen ihre Entscheidungen? Was erklärt, wie welche Markt-ergebnisse zustandekommen? Wie lassen sich Marktergebnisse in-terpretieren? Was kann man tun, um Märkte funktionsfähiger zumachen? Diese und viele andere Fragen werden mit den Instru-mentarium der Wirtschaftstheorie analysiert und beantwortet.

Lehrinhalte Grundlagen von Angebot und Nachfrage, Preisbildung, Verbrau-cherverhalten, Individuelle Nachfrage, Marktnachfrage und Konsu-mentenrente, Produktions- und Kostentheorie, Märkte und Wohl-fahrt, Marktmacht und Monopole, Oligopole und Kartelle, Grund-lagen der Spieltheorie

Literatur• Hauptarbeitsbuch: Pindyck, R.S., & Rubinfeld, D.L. (jeweils

neueste Aufl.). Mikroökonomie. München: Pearson.• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gege-

ben.


Keine.


empfohlenes Semester BSc 1 bis BSc 3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Volkswirtschaftslehre

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Volkswirtschaftslehre

93

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Grundlagen der Volkswirtschaftslehre II: Makroökonomie

Modul: Grundlagen der Volkswirtschaftslehre II: Makroökonomie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Wir befassen uns mit zentralen gesamtwirtschaftlichen Fragen.

Thematisiert wird bspw.: Wie berechnet man das Bruttoinland-sprodukt eines Landes? Was ist und wie wirkt Inflation? In wel-chem Zusammenhang steht die Inflation mit der Arbeitslosigkeit?Was passiert, wenn die Europäische Zentralbank festverzinslicheWertpapiere kauft? Diese und andere Fragen werden mit dem ana-lytischen Instrumentarium der Wirtschaftstheorie untersucht undbeantwortet.

Lehrinhalte Gütermarkt, Geld- und Finanzmärkte, Güter- und Geldmarkt-gleichgewicht, Arbeitsmarkt, gesamtwirtschaftliches Angebot undNachfrage, Inflation und Arbeitslosigkeit, Wachstum - Sparen -Technischer Fortschritt

Literatur• Hauptarbeitsbuch: Blanchard, O., & Illing, G. (jeweils neue-

ste Aufl.). Makroökonomie. München: Pearson.• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gege-

ben.


Keine.


empfohlenes Semester BSc 1 bis BSc 3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



94

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Europäische Wirtschaft

Modul: Europäische Wirtschaft

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS SeminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können die Hintergründe des europäischen In-

tegrationsprozesses und seine Entwicklungsdynamik wiedergeben.Sie kennen die wichtigsten europäischen Institutionen und Politik-bereiche. Sie können die Entscheidungsfindungsprozesse auf euro-päischer Ebene und wichtige Streitfragen nachvollziehen und kri-tisch diskutieren. Die Studierenden können die Wirkungen derwirtschaftlichen und monetären Integration anhand ausgewählterökonomischer Modelle analysieren, kritisch bewerten und Rück-schlüsse auf die Auswirkungen auf europäische Wirtschaftsbürge-rInnen ziehen.

Lehrinhalte TM 1: Der europäische Integrationsprozess; europäische Institu-tionen, Entscheidungsfindung, Budget und Politikbereiche; ökono-mische Analyse der wirtschaftlichen und monetären Integration inEuropa (z.B. Handelsliberalisierung, Marktgröße, freie Mobilitätund Migration, optimale Währungsräume, Stabilität und Wachs-tum) TM 2: Streitfragen und Zukunftsperspektiven der europäi-schen Integration (z.B. EU-Erweiterung, Vertiefung der Integrati-on, Europa der verschiedenen Geschwindigkeiten, gemeinsame eu-ropäische Politiken im globalen Kontext)

Literatur Baldwin, R.E., & Wyplosz, C. (2012). The Economics of EuropeanIntegration (4th ed.). Berkshire: MacGraw-Hill (jeweils neuesteAuflage). Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt-gegeben.


Keine.

Prüfungsleistung Teilmodulprüfungen: In jedem Teilmodul: Hausarbeit (15 Seitenà 3.000 Zeichen ein-schließlich Leerzeichen) oder Referat (20 min)mit Ausarbeitung (5 Seiten à 3.000 Zeichen einschließlich Leerzei-chen) oder mündliche Prüfung (30 min) oder Klausur (90 min).Oder Modulprüfung: Eine Klausur im Umfang von 120 - 180 Mi-nuten am Ende des Moduls


95

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Europäische Wirtschaft


– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Volkswirtschaftslehre



96

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Angewandtes wissenschaftliches Arbeiten

Modul: Angewandtes wissenschaftliches Arbeiten

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Wissenschaftliche Kernkompetenzen (Literaturstudium, Fragestel-

lung finden, Messung von Variablen, Verfassen schriftlicher Text-passagen) erwerben

Lehrinhalte Forschungsprozess „Von der Idee zum Untersuchungsdesign“ ken-nen lernen und gemeinsam im Seminar erproben; wissenschaftli-che Arbeitsmethoden und schriftliche/ mündliche Präsentation vonForschungserkenntnissen; auch zur Vorbereitung von Abschlussar-beiten geeignet


Keine.

Prüfungsleistung Mitgestaltung des Seminars durch eigene Beiträge (schriftlich,mündlich), Gruppenarbeiten

empfohlenes Semester BSc 3-6Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




97

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Wirtschaftspsychologie

Modul: Wirtschaftspsychologie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Vertiefung der fachwissenschaftlichen Kenntnisse aus dem interdis-

ziplinären Bereich der WirtschaftspsychologieLehrinhalte Themenbereiche, Forschungsmethoden & Erkenntnisse der Wirt-

schaftspsychologieVoraussetzungen für dieTeilnahme

Keine.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten und mündliches Kurzreferat im Umfang von 10 Minuten.





98

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietVolkswirtschaftslehre – Seminar Wirtschaftspsychologie

Modul: Seminar Wirtschaftspsychologie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Vertiefung der fachwissenschaftlichen Kenntnisse aus dem interdis-

ziplinären Bereich der WirtschaftspsychologieLehrinhalte Themenbereiche, Forschungsmethoden & Erkenntnisse der Wirt-

schaftspsychologieLiteratur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Keine.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 3-6Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




99

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung (MSV)

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme

Modul: Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung (MSV)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand 100 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die wichtigsten Verfahren der symboli-

schen und statistischen Sprachverarbeitung und können ihre Lei-stungsfähigkeit und Grenzen, sowie ihre Anwendungsrelevanz ein-schätzen. Sie können Modellierungs- und Implementierungsansät-ze nachvollziehen und beurteilen. Sie kennen Evaluierungsansätzefür sprachverarbeitende Systeme und können selbst Evaluierungendurchführen. In der Übung erwerben die Studierenden Erfahrungin der Installation und Nutzung von Werkzeugen der Sprachverar-beitung. Sie kennen deren Funktionsweise, ihren Input und Outputund ihren Ressourcenbedarf. Sie können die Ergebnisse der Werk-zeuge interpretieren und in Bezug auf konkrete Anwendungsfällebeurteilen. Beispiele für solche Werkzeuge sind Tokenizer, Wortart-tagger, morphologische und syntaktische Analysesysteme (Parser)etc.

Lehrinhalte Aufgabenstellungen, Methoden, Verfahren und Anwendungen derSprachtechnologie. Schwerpunkt sind die grundlegenden regelba-sierten und statistischen Verfahren zur automatischen Verarbei-tung der geschriebenen Sprache, insbesondere diejenigen, die fürinformationswissenschaftliche Anwendungen (z.B. Information Re-trieval, Information Extraction, multilinguale Anwendungen) rele-vant sind. Evaluierungsprinzipien und –methoden. Die Übung folgtdem Ablauf der Vorlesung ab deren 3. Woche. Zunächst Einfüh-rung in Linux. Ab Woche 3: Übungen zu den Themen der Vor-lesung: Verfahren, Methoden und Anwendungen der Sprachver-arbeitung. Die Übung fokussiert auf die praktische Nutzung vonSprachverarbeitungswerkzeugen, die im Internet oder am Institutverfügbar sind.

Literatur• R. Klabunde et al.: Computerlinguistik und Sprachtechnolo-gie: Eine Einführung 2004.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Informationswissen-schaft“ werden vorausgesetzt.



100

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung (MSV)


– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Benutzerorientierte Informations-systeme


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Benutzerorientierte Informations-systeme

101

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Einführung in das Information Retrieval (IR)

Modul: Einführung in das Information Retrieval (IR)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind vertraut mit den Technologien zur Reprä-

sentation in Information Retrieval Systemen und den Modellen zurSuche. Sie können Information Retrieval Systeme und deren Kom-ponenten systematisch beschreiben und den grundlegenden Para-digmen zuordnen. Die Studierenden können Information Retrievalvom benachbarten Gebiet Datenbanken abgrenzen. Sie wissen, wiebenutzerorientierte Verfahren zur Evaluierung von Informations-prozessen eingesetzt werden.

Lehrinhalte Information Retrieval befasst sich mit der unsicheren Repräsenta-tion von unstrukturiertem Wissen (v.a. Text) und der vagen Suchenach Information. Die Vorlesung gibt einen Überblick über Retrie-valprozesse und führt detailliert die manuelle und automatischeIndexierung sowie Gewichtung ein und behandelt die wichtigstenSuchmodelle (partial und exact match, Vektorraum, language mo-del). Einen Schwerpunkt bilden Evaluierungsansätze. Benutzerver-halten, Benutzungsoberflächen, Web-Retrieval und Multimedia-Retrieval werden behandelt.

Literatur• R. Ferber: Information Retrieval. Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web.dpunkt, 2003.

• A. Henrich: Information Retrieval 1 (Grundlagen, Modelleund Anwendungen) Universität Bamberg, 2008.

• R. Manning, H. Schütze: Introduction to Information Retrie-val Cambridge University Press. 2008.

• R. Klabunde et al.: Computerlinguistik und Sprachtechnolo-gie: Eine Einführung 2004.


Keine



102

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Einführung in das Information Retrieval (IR)


– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Benutzerorientierte Informations-systeme



103

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Praktikum Information Retrieval (IR)

Modul: Praktikum Information Retrieval (IR)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen den Umgang mit Werkzeugen für al-

le Phasen des Information Retrieval Prozesses. Sie können Systemezielgerichtet, aufgabengerecht einsetzen und situationsangemessenevaluieren.

Lehrinhalte Im Zentrum steht der Umgang mit Werkzeugen für das InformationRetrieval und deren Komponenten. Dazu zählen:

1. Manuelle Indexierung auf des Basis eines Ordnungssystems2. Automatische Indexierung (stemming) und Bewertung des

Ergebnisses3. Suchverfahren und Suchwerkzeuge4. Relevanz-Feedback und Termerweiterung5. Relevanz-Bewertung und Evaluierungsmethoden

Literatur• Norbert Fuhr Scriptum Information Retrieval. Universität

Duisburg-Essen, 2005.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in das Information Retrieval(IR)“ werden vorausgesetzt. Um an der Abschlussprüfung teilneh-men zu dürfen, müssen Vorleistungen erbracht werden.

Prüfungsleistung Hausaufgaben und Klausurempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Benutzerorientierte Informations-systeme



104

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Seminar Information Retrieval

Modul: Seminar Information Retrieval

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, sich in einen Themenbereich

des Information Retrieval durch weitgehend eigenständige Litera-turrecherche einzuarbeiten, diesen in einer Präsentation und einerschriftlichen Ausarbeitung darzustellen sowie dazu Fragen zu be-antworten. Durch die Teilnahme an der Veranstaltung und die wis-senschaftliche Diskussion über die Vorträge wird das Verständnisder bereits erworbenen Kenntnisse zu einem Themenbereich ausdem Information Retrieval (z.B. Multimedia oder Web Retrieval,Anwendungen, Visualisierung, Digitale Bibliotheken) vertieft.

Lehrinhalte Zu einem ausgewählten Thema des Information Retrieval wird an-hand von innovativen Ansätzen der aktuelle Forschungsstand vor-gestellt und diskutiert. Mögliche Themenbereiche sind z.B.:

1. Multimedia Retrieval2. Web Retrieval3. Kollaboratives IR, social search4. Anwendungen (z.B. Genre Erkennung, Spam Erkennung,

Meinungsanalyse, Plagiatserkennung)5. Visualisierung von Suchergebnissen und -prozessen6. Evaluierung7. Besonderheiten Digitaler Bibliotheken für bestimmte Anwen-

dungsbereiche (z.B. E-Commerce, Kulturelles Erbe, Fachin-formation)


Die Inhalte des Moduls „Einführung in das Information Retrieval(IR)“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Hausaufgaben + mündliche Präsentationen + Hausarbeitempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




105

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Seminar Mensch-Maschine-Interaktion

Modul: Seminar Mensch-Maschine-Interaktion

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, sich in einen Themenbereich der

MMI durch weitgehend eigenständige Literaturrecherche einzuar-beiten, diesen in einer Präsentation und einer schriftlichen Ausar-beitung darzustellen sowie dazu Fragen zu beantworten. Durch dieTeilnahme an der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskus-sion über die Vorträge wird das Verständnis der bereits erworbenenKenntnisse zu einem der zu einem Themenbereich aus der MMI(z.B. Virtual Reality, Mobilität, Ubiquitäre Informationssysteme,Visualisierung) vertieft.

Lehrinhalte Zu einem ausgewählten Thema der MMI wird anhand von innova-tiven Ansätzen der aktuelle Forschungsstand vorgestellt und dis-kutiert. Mögliche Themenbereiche sind z.B.:

1. Virtuelle und angereicherte Reality2. Mobilität3. Ubiquitäre Informationssysteme (v.a. Mixed Reality)4. Visualisierung5. Globalisierung und MMI6. Besonderheiten spezifischer Anwendungsbereiche (E-

Commerce, Kulturelles Erbe, Fachinformation)


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion“ wird vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Hausaufgaben + mündliche Präsentation + Hausarbeitempfohlenes Semester BSc 3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




106

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Seminar Online Marketing - Suchmaschinen und Social Media Marketing

Modul: Seminar Online Marketing - Suchmaschinen und Social Media Marketing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden bekommen eine Übersicht über das Themenge-

biet. Sie beherrschen die zentralen Formen und Kanäle des OnlineMarketings, wie Display Advertising, Email-Marketing, Suchwort-vermarktung, Suchmaschinenoptimierung, Webcontrolling, SocialMedia Marketing, Social Media Monitoring. Die Studierenden sindin der Lage adäquate Online Marketing-Strategien abzuleiten undfür die entsprechenden Kanälen zu konfigurieren.

Lehrinhalte Online Marketing eröffnet vielfältige, z.T. völlig neuartige Mar-ketingoptionen. Online Marketing ist dabei nicht nur ein wei-terer Kanal zur Umsetzung althergebrachter Produkt-, Preis-,Distributions- und Kommunikationsstrategien. Das Themenfeldkann als grundlegender Innovationsprozess begriffen werden, deraufgrund der zunehmenden Diffusion technologischer Treiber undder Adaption durch beteiligte Akteure neue Rahmenbedingungenfür das Marketing bewirkt. Im Kurs wird eine Übersicht über dieverschiedenen Online Marketing-Instrumente gegeben. Die zentra-len Aspekte des Suchmaschinen- und Social Media Marketings wer-den vertiefend behandelt.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Informationswissen-schaft“ wird vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Hausaufgaben + mündliche Präsentation + Hausarbeitempfohlenes Semester BSc 6Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




107

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI)

Modul: Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen Methoden zur Evaluierung von Be-

nutzungsoberflächen und zur Optimierung der Interaktion. Sie kön-nen je nach Anwendungsfall geeignete Methoden auswählen undderen Validität einschätzen. Sie können einen Benutzertest planen,durchführen, auswerten und interpretieren. Sie können Fragebö-gen, Werkzeuge zur Klickpfad-Verfolgung und zur Blick-Verfolgungeinsetzen und sind mit typischen Auswertungen und Ergebnissenvertraut.

Lehrinhalte Subjektive und objektive Evaluierungsmethoden werden vertieftund eingeübt. Zentral ist der Umgang mit Software-Systemen, wel-che die Sammlung und Auswertung von Daten aus empirischenMethoden unterstützen. Einen Schwerpunkt stellt der Umgang mitWerkzeugen für die Aufzeichnung und Auswertung von Benutzer-tests (auch remote) dar, wobei auch die wissenschaftliche Vorbe-reitung von Benutzertests vertieft wird. Dazu zählen weiterhin derEntwurf von Fragebögen und der Umgang mit Werkzeugen fürOnline-Fragebögen, Prototyping, die Analyse der ganzheitlichenUser Experience, die Auswertung von Weblog- Dateien, Klickpfad-Verfolgung sowie Blick-Verfolgung (eye tracking).

Literatur• Sven Heinsen, Petra Vogt: Usabilty praktisch umsetzen. Han-

ser, 2003.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion“ werden vorausgesetzt. Um an der Abschlussprüfungteilnehmen zu dürfen, müssen Vorleistungen erbracht werden.

Prüfungsleistung Übungsaufgabenempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




108

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet MaschinelleSprachverarbeitung – Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul: Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erhalten Einblick in die Modellierungsansätze,

Arbeitsmethoden, vorhandenen Werkzeuge und Ressourcen einesausgewählten Teilbereichs der Computerlinguistik. Sie können al-ternative Herangehensweisen beurteilen, haben sie, soweit möglich,erprobt, und sie können (wo relevant) Bezüge zu Methoden der an-gewandten Informatik (und der angewandten Sprachwissenschaft)herstellen. Sie kennen aktuelle Forschungsdiskurse und können aus-gewählte kleinere Fragestellungen selbst bearbeiten. Dies schließttheoretische, methodische und formale Reflexionen, sowie prakti-sche Experimente mit ein.

109


Lehrinhalte Vertiefte Analyse von Sprachverarbeitungsmethoden, -verfahren, -werkzeugen, -ressourcen, und -anwendungen; anhand von relevan-ten Phänomenen, Verfahren oder Typen von Anwendungen. For-schungsfragen und -methoden in einzelnen relevanten Teilbereichender maschinellen Sprachverarbeitung. Beispiele für Seminarinhalteentlang der Forschung des Instituts:

• (a) Korpuslinguistik: Theoretische und praktische Auseinan-dersetzung mit Textkorpora: Grundkonzepte des Korpusauf-baus, Textauswahl, Metadaten, Verfahren der Suche in Kor-pora, linguistische Annotation von Korpora; Umsetzung lin-guistischer oder informationswissenschaftlicher Fragestellun-gen in Korpusuntersuchungen, Auswertung von Suchergeb-nissen, Arbeit mit online-Korpora und mit den Werkzeugenund Ressourcen des Instituts.

• (b) Elektronische Wörterbücher: Theorie und Praxis derLexikographie: Komponenten von Wörterbüchern, Wörter-buchstrukturen; Spezifika elektronsicher Wörterbücher hin-sichtlich Datenangebot, Benutzerinterfaces, Zugriff und Da-tenpräsentation. Grundlegende Theorien und Ansätze derLexikographie; Bewertung von (elektronischen) Wörterbü-chern.

• (c) Analyse subjektiver Sprache: Aufgabenstellungen undVerfahren von Sentimentanalyse und Opinion Mining; Me-thoden der Analyse von Texten auf Subjektivität. Zusam-menhänge mit Wort-, Satz- und Diskurssemantik; Zusam-menhänge mit Fragen der Pragmatik. Forschungsansätze derSentimentanalyse.

• (d) Ausgewählte Probleme der maschinellen Sprachverarbei-tung: Vertrautmachung, Diskussion und praktische Arbeitmit ausgewählten Fragestellungen aus der Sprachverarbei-tung, die nicht durch (a) bis (c) abgedeckt sind. Beispielesind: syntaktische Analyse, lexikalische Semantik, maschinel-le Übersetzung, statistische Verfahren.

Anleitung zu eigenständiger Arbeit über computerlinguistischeProblemstellungen oder mit computerlinguistischen Methoden.

Literatur• R. Mitkov: The Oxford Handbook of Computational Lingui-stics. Oxford University Press. 2005.

• weitere Literatur wird je nach Thema bekanntgegeben


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Maschinelle Sprachver-arbeitung“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Mündliche Präsentation und Hausarbeit, Hausaufgaben und/oderregelmäßige Tests.

110



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

111

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet MaschinelleSprachverarbeitung – Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul: Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Erprobung von und eigenständige Arbeit mit Werkzeugen,

Verfahren und Ressourcen der Sprachtechnologie; Entwick-lung von Implementierungskonzepten; Implementierungs- undTest/Evaluationspraxis. Kenntnis einschlägiger Werkzeuge undProgrammiersprachen; Fähigkeit zu deren produktiver Nutzung:Fähigkeit zur Abschätzung der Realisierbarkeit von praktischensprachtechnologischen Aufgabenstellungen.

112


Lehrinhalte Das Praktikum dient der Auseinandersetzung mit konkretenForschungs- und Entwicklungsthemen im Sinne von Fallstudien miteinem hohen Praxisanteil. Vermittlung von Kenntnissen und Fä-higkeiten in der Arbeit mit Werkzeugen, Verfahren und Ressourcender Sprachtechnologie. Beispiele für Themen:

• (a) Korpuslinguistische Werkzeuge: Werkzeuge für die ge-samte Kette der korpuslinguistischen Arbeit, von der Da-tenbeschaffung und –konversion (Crawler, Skripte) über dieAnnotation (Tokenizing, Tagging, Parsing) zur Datenextrak-tion (Suchwerkzeuge, Suchstrategien). Umsetzung einfachersprach- oder informationswissenschaftlicher Fragestellungenin korpuslinguistische Analysen; Interpretation der Ergebnis-se.

• (b) Skriptsprachen für die Arbeit mit Textdaten: Einführungund Praxisarbeit mit einer Skriptsprache (Perl, Python),Konzepte der Programmierung in Skriptsprachen, Arbeit mitgroßen Datenmengen. Implementierungskonzepte; Tests undErprobung von Skripten.

• (c) Datenbanken und sprachtechnologische Softwareprojekte:Prinzipien und Praxis von relationalen Datenbanken; SQL,Definition und Anlage von Datenbanken, Abfrage von Datenaus linguistischen Datenbanken; Einbindung von Datenban-ken in größere Softwareprojekte der Sprachverarbeitung; Ar-chitekturen und Implementierungsstrategien für die Arbeitmit großen Mengen an Textdaten. Aspekte anderer Daten-bankansätze (z.B. XML-Datenbanken, objektorientierte Da-tenbanken).

• (d) Statistische Verfahren für die Sprachtechnologie: Bedarfund Aufgabenstellung für Verfahren der deskriptiven Stati-stik für die Arbeit mit Sprachdaten (z.B. in korpuslingui-stischer Arbeit); Grundlegende statistische Verfahren für dieBerechnung von Distributionen, Assoziationen, Übereinstim-mung von Bewertungen etc. Implementierungskonzepte inder statistischen Programmiersprache R oder z.B. in Python.


Die Inhalte des Moduls „Einführung in die Maschinelle Sprachver-arbeitung“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeitempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

113



– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung



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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet MaschinelleSprachverarbeitung – Grundlagen der Computervermittelten Kommunikation (CvK)

Modul: Grundlagen der Computervermittelten Kommunikation (CvK)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS Übung mit kopräsenten und virtuellen AnteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen Prozesse und Wirkungsfaktoren der CvK verstehen und einordnen

zu können, medienkompetente Anwendung von Werkzeugen derCVK

Lehrinhalte Computervermittelte Medien prägen unsere professionellen undprivaten Lebenswelten in immer größerem Ausmaß. In der Übungerarbeiten die Studierenden analytische Perspektiven zum kom-petenten und zielgerichteten Einsatz neuer Medien. Insbesonde-re werden Grundlagen zu folgenden Aspekten behandelt: Me-dienmerkmale, Mediales Kommunikationsverhalten, Eigenschaf-ten, Wirkungsflüsse und Erklärungsansätze der Computervermit-telten Kommunikation

Literatur• Ulrike Six, Uli Gleich, Roland Gimmler: Kommunikations-psychologie und Medienpsychologie. Beltz, 2007.

• Klaus Beck: Computervermittelte Kommunikation im Inter-net. Oldenbourg, 2006.

• Nicola Döring: Sozialpsychologie des Internet. Hogrefe, 2003.• Margarete Boos, Kai J. Jonas, Kai Sassenberg: Computerver-mittelte Kommunikation in Organisationen. Hogrefe, 2000.


keine

Prüfungsleistung Hausaufgaben, Präsentation, Lernberichtempfohlenes Semester BSc 1Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung



115

Wahlbereich Bachelor – Soft Skills – Wirtschaftsenglisch 1

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen sich auf Englisch im Wirtschaftsbereich aus-

drücken und korrekt auf Englisch kommunizieren und verhandelnkönnen. Die Studierenden können eine mündliche und schriftlicheKommunikation mit fachspezifischem englischem Vokabular füh-ren.

Lehrinhalte1. Vorkenntnisse prüfen und festigen (Textarbeit)2. Praxisbezogene Situation mündlich und schriftlich erörtern3. Übungen zu Hör- und Leseverstehen4. Diverse Grammatikübungen

Literatur Die Literatur wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine



• BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlbereich Bachelor – Soft Skills

• BSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Soft Skills• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlbereich Bachelor – Soft Skills

116

Wahlmodule im Master

Informatik


Modul: Maschinelles Lernen 2


gaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Siesollen ein tieferes Verständnis im Bereich des maschinellen Ler-nens entwickelt haben. Die Studierende verstehen die Verfahrendes maschinellen Lernens und können diese umsetzen und anwen-den sowie auf spezifische Anwendungsprobleme anpassen. Darüberhinaus sollen sie dazu in der Lage sein, sich selbstständig weitereVerfahren anhand von Literatur zu erarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt aufbauend auf den Grundlagen der Vorle-sung ’Maschinelles Lernen’ exemplarisch fortgeschrittene Themendes Maschinellen Lernens, z.B.

1. Effiziente Lernverfahren für Support Vector-Maschinen2. Verfahren zum Lernen von Hyperparametern3. Structured Prediction

Literatur• Kevin P. Murphy: Machine Learning: A Probabilistic Per-spective. MIT Press, 2012

• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: PatternClassification. Springer, 2001.

• Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: TheElements of Statistical Learning. Springer, 2001.

• Tom Mitchell: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.


Eine Teilname an der Veranstaltung ’Maschinelles Lernen’ wirdempfohlen.


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

117

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Maschinelles Lernen 2

Verwendung• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie

– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenzund Maschinelles Lernen

• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Business Intel-ligence

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet KünstlicheIntelligenz und Maschinelles Lernen

118

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Modern Optimization Techniques

Modul: Modern Optimization Techniques


gaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Siesollen ein tieferes Verständnis im Bereich des maschinellen Lernensentwickelt haben. Sie sollen die Verfahren des maschinellen Lernensverstehen, umsetzen und anwenden können. Sie sollen Verfahrenauf spezifische Anwendungsprobleme anpassen können. Darüberhinaus sollen sie dazu in der Lage sein, sich selbständig weitereVerfahren anhand von Literatur zu erarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt Methoden und Algorithmen der Optimie-rung, die die Grundlage für die meisten modernen Datenanalyse-Methoden bilden. Folgende Themen werden behandelt:

1. Optimierungsprobleme: Verschiedene Optimierungsproblemewerden formal beschrieben und anhand von Beispielen illu-striert.

2. Unbeschränkte und gleichheitsbedingte konvexe Optimierung :Konvexe Optimierungstechniken (Stochatischer Gradienten-abstieg, Newton-Verfahren und Koordinatenabstieg)

3. Innere-Punkte-Verfahren: Verfahren zum Lösen von un-gleichheitsbedingten Problemen durch Lösen einer Folge vonunbeschränkten oder gleichheitsbedingten Problemen

4. Moderne Optimierungsverfahren: Erweiterungen und Verbes-serungen klassischer Optimierungsverfahren: Quasi-Newton,Konjugierte Gradienten, Bündel-Verfahren und Schnittebe-nenverfahren

Literatur• Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe. Convex Optimiza-tion. Cambridge Univ Press, 2004.

• Suvrit Sra, Sebastian Nowozin and Stephen J. Wright. Opti-mization for Machine Learning. MIT Press, 2011.

• Igor Griva. Linear and nonlinear optimization. Society forIndustrial and Applied Mathematics, 2009.


keine



119

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Modern Optimization Techniques



• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-fungsmodule – Business Intelligence


120

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – BigData Analytics

Modul: Big Data Analytics


gaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Siesollen ein tieferes Verständnis im Bereich Big Data entwickelt ha-ben. Studierende verstehen die behandelten Verfahren, können die-se umsetzen und anwenden und auf spezifische Anwendungsproble-me anpassen. Darüber hinaus sollen sie dazu in der Lage sein, sichselbständig weitere Verfahren anhand von Literatur zu erarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über Problemstellungen,Methoden und Technologien zur Analyse großer Datenmengen (BigData). Behandelt werden:

1. Verteilte Dateisysteme und Datenspeicher-Frameworks2. Computermodelle für große Daten (z.B. MapReduce und

GraphLab)3. Datenstrom-Analyse4. Statistische Lernverfahren für große Datenmengen, insbeson-

dere für Anwendungen im Bereich Large-Scale Empfehlungs-systemen und Link-Analyse

Literatur• Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Jeffrey Ullman: Mi-ning of massive datasets

• Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bick-son, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein: DistributedGraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mi-ning in the Cloud PVLDB. 2012


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

121

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – BigData Analytics





122

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Business Analytics

Modul: Business Analytics

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen

• Understanding the classical forecasting methodologies andtheir application to business domains

• Exploring the state-of-the-art in terms of Recommender Sy-stems and the Internet economy

• Empowering the analytical ability to abstract the necessarydata-driven methodologies for complex business problems

Lehrinhalte Business Analytics aims at introducing students to the fundamen-tal data science know-how, which provides a start-level proficiencyfor tackling data-driven business problems. Initially the course ex-plains prediction models for Regression and Classification tasks,as well as typical Clustering approaches. Frequent Pattern Miningthat discovers association rules from transactional data will becovered as well. Dimensionality Reduction techniques are taughtwith regards to both visualisation and feature extraction aspects.In addition, personalized strategies in the realm of RecommenderSystems will be exploited. On the other hand, the course coversTime-Series Forecasting methods, as well as Process Mining fromindustrial data logs. Last, but not least, the course aims at pro-viding an introduction on current strategies needed to scale dataanalytics methods to handle big data.

Literatur• Hyndman et al., Forecasting: Principles and Practice, 2012• Aggarwal et al., Frequent Pattern Mining, 2014• Aggarwal, Recommender Systems, 2016• Tie-Yan Liu, Learning to Rank for Information Retrieval,

2011


keine


empfohlenes Semester MSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

123

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Business Analytics





124

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – DeepLearning

Modul: Deep Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Deep learning has recently been associated with revolutionary Ar-

tificial Intelligence achievements, ranging from “close-to-human”speech and image recognition performances, up to “super-human”game playing results. Throughout this course, students will havethe opportunity to understand the building blocks of neural net-works

Lehrinhalte The curriculum starts by introducing supervised learning conceptsand incrementally dives into the peculiarities of learning the para-meters of neural networks through back-propagation. Specific ar-chitectures, such as the Convolutional Neural Networks will be co-vered, as well as different types of network regularization strategies.Furthermore implementation techniques involving GPU-based op-timization will be explained. The students are expected to masterthe necessary knowledge that will empower them to apply DeepLearning in real-life problems.

Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegebenVoraussetzungen für dieTeilnahme

keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenzund Maschinelles Lernen


125

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Planning and Optimal Control

Modul: Planning and Optimal Control

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen After the completion of this module, the students should be ab-

le to map practical tasks to their respective theoretical problem.They should have developed a deeper understanding in the field ofPlanning and Optimal Control. They should be able to recognizethe different types of planning and control problems as well as un-derstand, implement and apply different techniques. The studentsshould be capable of adapting those techniques to specific applica-tions. In addition, they should be in a position to understand andelaborate further procedures based on the literature.

Lehrinhalte The lecture will discuss main topics from Planning and optimalcontrol theory. The topics discussed will be:

1. Discrete and Heuristic Search2. Motion Planning3. Dealing with dynamics and Stochastic Optimal Control4. Reinforcement Learning

Literatur• H. Geffner, B. Bonet: A Concise Introduction to Modelsand Methods for Automated Planning, Morgan and Claypool,2013.

• D. Nau, M. Ghallab, P. Traverso: Automated Planning: Theo-ry and Practice, Morgan Kaufmann, 2004.

• H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Bur-gard, L. E. Kavraki and S. Thrun. Principles of Robot Mo-tion: Theory, Algorithms, and Implementations; MIT Press,Boston, 2005.

• Steve LaValle. Planning Algorithms; Cambridge UniversityPress, 2006 (Available Online).

• Dimitri P. Bertsekas. Dynamic Programming and OptimalControl, Athena Scientific, 3rd ed. Vols. I and II, 2007.

• Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. ReinforcementLearning: An Introduction. MIT Press, Cambridge, MA,1998.


keine



126

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Planning and Optimal Control





127

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Bayessche Netze

Modul: Bayessche Netze

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erwerben vertiefte Kenntnisse im Bereich der Bayes-

schen Netze. Sie können Probleme mittels Bayesscher Netze model-lieren. Sie verstehen exakte und approximative Inferenzverfahrenund können geeignete Verfahren je nach Problemstellung auswäh-len. Sie kennen Lernverfahren für Parameter und Struktur undkönnen die Ergebnisse solcher Lernprozesse einschätzen. Sie kön-nen sich selbständig in weiterführende Literatur aus dem BereichBayessche Netze einarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung gibt eine Einführung in Bayessche Netze. Ausge-hend von der prinzipiellen Modellierung von Einflüssen und be-dingten Wahrscheinlichkeiten werden Algorithmen für die exakteund näherungsweise Inferenz (Propagation von Evidenz), die Ana-lyse bayesscher Netze (wahrscheinlichste Erklärung), das Lernenvon Parametern sowie das Lernen der Struktur behandelt. Al-gorithmen für Inferenz und das Lernen bayesscher Netze greifeni.d.R. auf Graphen-Algorithmen zurück, sowohl auf weit verbrei-tete Verfahren wie topologische Sortierung und Zusammenhang-Überprüfung, als auch auf speziellere Verfahren wie das Aufzählenvon Cliquen etc. Um die Vorlesung möglichst unabhängig zu hal-ten, werden alle benötigten Algorithmen auch in der Vorlesungvorgestellt.

Literatur• Marco Scutari: Bayesian Networks: With Examples in R,

Chapman and Hall/CRC, 2014.• D. Koller, N. Friedmann: Probabilistic Graphical Models:Principles and Techniques, The MIT Press, 2009.

• Finn V. Jensen: Bayesian networks and decision graphs.Springer, 2001.

• Richard E. Neapolitan: Learning Bayesian Networks. Pren-tice Hall, 2003.

• Enrique Castillo, Jose Manuel Gutierrez, Ali S. Hadi: ExpertSystems and Probabilistic Network Models. Springer, 1997.

• Christian Borgelt, Rudolf Kruse: Graphical Models. Wiley,2002.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

128

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Bayessche Netze



• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-fungsmodule – Wissensmanagement


zuletzt angeboten Sommersemester 2010

129

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Computer Vision

Modul: Computer Vision

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erwerben vertiefte Kenntnisse der Bildverarbeitung

(Computer Vision). Studierende sollen nach Absolvierung des Mo-duls praktische Aufgaben auf das jeweilige Grundproblem zurück-führen können. Die Studierende erlernen den Umgang mit Verfah-ren aus der Bildverarbeitungen und können diese auf neue problem-stellungen übertragen und anwenden. Sie können sich selbständigin weiterführende Literatur aus dem Bereich der Bildverarbeitungeinarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung führt in die Grundbegriffe der Bildverarbeitungein. Ausgehend von grundlegenden Methoden der Bildreprä-sentation werden Methoden der Merkmalsextraktion, z.B. vonKanten, Bewegung und Texturen, sowie der Bildanalyse, z.B.der Bild-Segmentierung, der Bild-Regularisierung und der Bild-Klassifikation vorgestellt.

Literatur• Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applica-tions. Microsoft Research, 2010.

• Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle: Image Processing,Analysis, and Machine Vision. Thomson, 2008.

• John C. Russ, J. Christian Russ: Introduction to Image Pro-cessing and Analysis. CRC Press, 2008.

• R. C. Gonzalez, R. E Woods: Digital Image Processing. Pear-son, 2008.

• G. Aubert, P. Kornprobst: Mathematical Problems in ImageProcessing. Partial Differential Equations and the Calculusof Variations. Springer, 2006.

• J. R. Parker: Algorithms for Image Processing and ComputerVision. Wiley, 1997.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

130

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Computer Vision





131

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Business Intelligence and Data Warehousing 1

Modul: Business Intelligence and Data Warehousing 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse

zu extrahieren und zu präsentieren, die für zukünftige Entscheidun-gen relevant sind. In größeren Unternehmen ist es gängige Praxis ,die operativen Daten dafür an einer Stelle – dem Data Warehouse– bereinigt und systematisiert bereitzustellen.

Lehrinhalte In der Veranstaltung geht es um die Grundlagen zu Aufgabe, Auf-bau und Realisierung von Data Warehouses und die Einbettungvon Data Warehousing in den Gesamtkontext der Business Intel-ligence.

Literatur• J. Celko: Joe Celko’s Data Warehouse and Analytic Queriesin SQL, (2006) ISBN-13: 978-0123695123

• Graziano, Linstedt: Super Charge Your Data Warehouse,(2011) ISBN-13: 978-1463778682

• W.H. Inmon: Building the Data Warehouse, (2005) ISBN-13:978-0764599446

• J.E.Olson: Data Quality: The Accuracy Dimension, (2002)ISBN-13: 978-1558608917


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




132


Modul: Business Intelligence and Data Warehousing 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse

zu extrahieren und zu präsentieren, die für zukünftige Entscheidun-gen relevant sind. In größeren Unternehmen ist es gängige Praxis ,die operativen Daten dafür an einer Stelle – dem „Data Warehouse“– bereinigt und systematisiert bereitzustellen.

Lehrinhalte Kern der Vorlesung ist die Entwicklung eines Data Warehouses aneinem konkreten Beispiel. Den Einstieg bildet dabei ein scheinbareinfaches Problem aus einem produzierenden Betrieb. Noch stär-ker als in Business Intelligence and Data Warehousing 1, werdenÜbungen und Praxisarbeit im Zentrum stehen. Zeitlich wird derFokus daher auch auf den Aspekten des DWH Prozesses liegendie in solchen Projekten den meisten Raum einnehmen: Analysevon Quellsystemen, Umgang mit unzureichenden Anforderungen,Datenqualitätsprobleme, ausgefallene Berichtswünsche etc. Ergän-zend wird in der Vorlesung noch auf einige Themen eingegangen,die im letzten Semester gar nicht, oder nur im Vorübergehen be-handelt wurden. Her geht es etwa um Master Data Management,Data Vault und die aktuellen Hypethemen Self Service BI und BigData

Literatur• J. Celko: Joe Celko’s Data Warehouse and Analytic Queriesin SQL, (2006) ISBN-13: 978-0123695123

• Graziano, Linstedt: Super Charge Your Data Warehouse,(2011) ISBN-13: 978-1463778682

• W.H. Inmon: Building the Data Warehouse, (2005) ISBN-13:978-0764599446

• Kimball, Ross: The Data Warehouse Toolkit, (2013) ISBN-13:978-1118530801

• Kimball, Munday, Thronthwaite: The Microsoft Data Ware-house Toolkit, (2011) ISBN-13: 978-0470640388

• J.E.Olson: Data Quality: The Accuracy Dimension, (2002)ISBN-13: 978-1558608917

• Russo, Ferrari, Webb: Expert Cube Development with Mi-crosoft SQL Server 2008 Analysis Services, (2009) ISBN-13:978-1847197221

• Russo, Ferrari, Webb: Microsoft SQL Server 2012 AnalysisServices: The BISM Tabular Model, (2012) ISBN-13: 978-0735658189

• NBI Testing Tool und Dokumentation auf: http://nbi.codeplex.com/


keine

133

http://nbi.codeplex.com/

http://nbi.codeplex.com/



empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




134

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Natural Language Processing

Modul: Natural Language Processing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 44 StundenLernziele/Kompetenzen The students have an understanding of structures in natural lan-

guages and the traditional symbolic and statistical approaches tomodel structures in phonology, morphology, syntax and lexical se-mantics. They have an overview of state-of-the-art Natural Lan-guage Processing (NLP) methods. Students are able to build app-lications using or extending standard NLP methods. They are ableto familiarize quickly with other topics in NLP and are able to readoriginal research literature.

Lehrinhalte Student will learn the most important phenomena in natural lan-guages on different levels of granularity, starting with the combina-tion of sounds to the meaning of words, sentences and texts. Youwill get an introduction to main symbolic and statistical approa-ches to model these phenomena. All theoretical topics will be ac-companied by exercises dealing with these phenomena and demon-strating their use in practical applications, like spelling correction,auto completion, keyword extraction, topic detection, named entityrecognition, relation extraction, synonym detection, etc. Studentswill apply the basic natural language processing methods in theimplementation of a small application or in the analysis of a da-ta set. For this part they will study one specific phenomenon intodepth and will be free to explore various machine learning andnatural language processing techniques to find their own solution.

Literatur• Bird, Steven, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural lan-

guage processing with Python: analyzing text with the na-tural language toolkit. O’Reilly Media, Inc. (2009)

• Daniel Jurafsky and James H. Martin: Speech and LanguageProcessing. Prentice Hall; 2nd edition (2008)

• Christopher D. Manning and Hinrich Schütze: Foundationsof Statistical Natural Language Processing. The MIT Press(1999)

• Additional literature will be announced in the lecture


keine


empfohlenes Semester MSc 2-3Turnus unregelmäßigDauer des Moduls 1 Semester

135

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Natural Language Processing



136

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)

Modul: Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereichen Künstliche Intelligenz.Beispiele für Seminarthemen:

1. Suchverfahren2. Constraint Satisfaction Problems3. Spieltheorie


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz“werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-formatik i. e. S., Betriebswirtschaftslehre und Informatik


137

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Praktikum Programming Machine Learning

Modul: Praktikum Programming Machine Learning



Lehrinhalte Das Praktikum vermittelt Kenntnisse in der Implementierung vonLernalgorithmen für Machine Learning Modelle. Im wöchentlichenRhythmus implementieren Studierende ausgewählte Verfahren ausder Vorlesung Maschinelles Lernen 2 und führen mit ihren Im-plementierungen jeweils ein kleines Referenzexperiment mit einemDatensatz durch.

Literatur• Brett Lantz: Machine Learning with R, Packt Publishing,

2013.• Drew Conway, John Myles White: Machine Learning forHackers, O’Reilly, 2012.


keine

Prüfungsleistung Praktikumempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




138

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Praktikum Distributed Data Analytics

Modul: Praktikum Distributed Data Analytics



Lehrinhalte Praktische Kenntnisse der Methoden und Technologien für das ver-teilte Rechnen für die Datenanalyse:

1. arbeiten mit einem Scheduler in einem Computer Cluster(z.B. Sun Grid Engine)

2. arbeiten mit einem verteilten Dateisystem zum Managementgroßer Datenmengen

3. arbeiten mit NoSQL-Datenbanken zum Speichern lose struk-turierter Daten

4. arbeiten mit einem execution framework zur verteilten Verar-beitung großer Datenmengen (z.B. MapReduce, GraphLab)

5. arbeiten mit einem message passing framework6. arbeiten mit einem GPU / coprocessor-Maschine

Literatur• Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Jeffrey Ullman: Mi-ning of massive datasets

• Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bick-son, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein: DistributedGraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mi-ning in the Cloud PVLDB. 2012


keine

Prüfungsleistung Praktikumempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

139

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Praktikum Distributed Data Analytics





140

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Numerische Approximation

Gebiet Algorithmen

Modul: Numerische Approximation

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung, 1 SWS PraktikumLeistungspunkte 10 LPArbeitsaufwand 250 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Numerische Approximation gemäß unten genanntenInhalten erwerben.

Lehrinhalte1. Interpolation (Tschbyscheff-Systeme. algebraische Polynome,

trigonometrische Audrücke, Spline-Funktionen)2. Approximation (Proximum, Polynome bester Approximati-

on, Methode der kleinsten Quadrate - Bestapproximation inHilberträumen, positive Operatoren, Bezier-Kurven)

3. Approxmation linearer Funktionale (Interpolationsverfahren,Sardverfahen, Konvergenz, Peonokerntheorie und Anwen-dungen, optimale Verfahren)

4. Erlernen und Anwendung des Software-Pakets Mathematica


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Algorithmen


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Algorithmen

141

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Praktikum Numerische Algorithmen

Modul: Praktikum Numerische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen grundlegenden Kompetenzen zur Beurtei-

lung und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendung vonSoftware im Bereich Numerische Approximation gemäß obigen In-halten erwerben. Die Studierenden erlernen die Lösung komplexerProbleme in kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedeneAufgaben zu identifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhab-bare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass siedas gesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufga-be nötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Anwendung grundlegender Konzepte der Numerische Approxima-tion auf ausgewählte praxisnahe Aufgaben. Erlernen und Beurtei-lung von Standard-Software (u.a. Mathematica und NAG Librari-es).


Die Inhalte des Moduls Numerische Approximation werden emp-fohlen, die Kenntnisse werden aber nicht explizit vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation; Voraussetzung für die Teilnahme an derAbschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen.



• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-fungsmodule – Unternehmensmodellierung


142

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Numerische Interpolationsmethoden

Modul: Numerische Interpolationsmethoden


ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Numerische Interpolation gemäß unten genannten In-halten erwerben.

Lehrinhalte1. Interpolation (Interpolation durch Chebyshev-Systeme.

Polynom-Interpolation, Trigonometrische und periodischeInterpolation, Spline-Interpolation)



keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls Die ersten 6 bzw. 7 Wochen des SemestersVerwendung




143

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Numerische Approximationsmethoden

Modul: Numerische Approximationsmethoden


ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Numerische Approximation gemäß unten genanntenInhalten erwerben.

Lehrinhalte1. Approximation (Proximum, Polynome bester Approximati-

on, Methode der kleinsten Quadrate - Bestapproximation inHilberträumen, positive Operatoren, Bezier-Kurven)



keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls Die letzten 6-7 Wochen des SemesterVerwendung




144

Wahlmodule im Master – Informatik – Numerische Methoden

Modul: Numerische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS Vorlesung, 3 SWS ÜbungLeistungspunkte 10 LPArbeitsaufwand 250 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen weiterführende, anwendungsorientierte

Kompetenzen in der Theorie analytischer Methoden und ihrerpraktischen Umsetzungen gemäß obigen Inhalten gewinnen.

Lehrinhalte1. Analysis mehrerer Veränderlicher (Metrische und Normier-

te Räume, Stetigkeit, Differenzierbarkeit, Extremwertheorie,Implizite Funktionen, Kurven, Kurvenintegrale, Volumenin-tegrale)

2. Numerische Behandlung nichtlinearer Gleichungen (Banach-scher Fixpunktsatz, Konvergenzordnung, Newtonverfahren)

3. Konvergenzbeschleunigung (Aitken-Verfahren, Steffensen-Verfahren)

4. Numerische Behandlung linearer Gleichungssysteme (Ma-trixnormen, Iterationsverfahren, Explizite Verfahren, Kondi-tionszahl)

Literatur• Klaus-J. Förster: Skript Analysis und Numerik II.• Harro Heuser: Lehrbuch der Analysis. 16. Aufl., 2006.• Hans R. Schwarz: Numerische Mathematik.


keine



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Mathematische Methoden


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden

145

Wahlmodule im Master – Informatik – Numerik nichtlinearer Gleichungen und linearerGleichungssysteme

Modul: Numerik nichtlinearer Gleichungen und linearer Gleichungssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen weiterführende, anwendungsorientierte

Kompetenzen in der Theorie numerischer Methoden und ihrerpraktischen Umsetzungen gemäß genannten Inhalten gewinnen.

Lehrinhalte1. Numerische Behandlung nichtlinearer Gleichungen (Banach-

scher Fixpunktsatz, Konvergenzordnung, Newtonverfahren)2. Konvergenzbeschleunigung (Aitken-Verfahren, Steffensen-

Verfahren)3. Numerische Behandlung linearer Gleichungssysteme (Ma-

trixnormen, Iterationsverfahren, Explizite Verfahren, Kondi-tionszahl)

Literatur• Klaus-J. Förster: Skript Numerik I.• Hans R. Schwarz: Numerische Mathematik.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls Die ersten 6 bzw. 7 Wochen des SemestersVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik




• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik


146

Wahlmodule im Master – Informatik – Numerik nichtlinearer Gleichungen und linearerGleichungssysteme – Approximations- und Online-Algorithmen

Modul: Approximations- und Online-Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls Aufgaben aus

der Praxis auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können.Sie sollen die Grundbegriffe des im Bereich Online- und Appro-ximationsalgorithmen verstehen. Sie sollen die grundlegenden Ver-fahren verstehen und anwenden, sowie auf spezifische Anwendungs-probleme anpassen können. Darüber hinaus sollen sie dazu in derLage sein, sich selbständig weitere Verfahren anhand von Literaturzu erarbeiten.

Lehrinhalte1. Approximationsalgorithmen2. Online-Algorithmen

Literatur• Vazirani: Approximation Algorithms. 2003.• Borodin, El-Yaniv: Online Computation and CompetitiveAnalysis. 1998.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßig, i.d.R. jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Numerik nichtlinearer Glei-chungen und linearer Gleichungssysteme


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Numerik nichtlinearerGleichungen und linearer Gleichungssysteme

147

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen

Modul: Graphen und Graphalgorithmen


ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Graphen und Graphalgorithmen erwerben. Hierzu ge-hört insbesondere die Vertrautheit mit ausgewählten theoretischen,algorithmischen und programmiertechnischen Aspekten der Gra-phentheorie.

Lehrinhalte1. Allgemeine Graphen; a-unf f-Wege; schwacher und starker

Zusammenhang.2. Biblockterlegung3. Mengertheorie4. Höhere Zerlegungen5. Praktische Übungen mit dem Graphbearbeitungssystem

GHS.

Literatur• Günther Stiege: Einführung in die Informatik. Shaker Verlag.

Reihe Informatik. 2013• Günther Stiege: Graphen und Graphalgorithmen. Shaker

Verlag. Reihe Informatik. 2006


Die Inhalte der Module „Diskrete Methoden“, „Analytische Metho-den“ und „Algorithmen und Datenstrukturen“ werden vorausge-setzt.


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

148

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen


– Wahlmodule – Informatik• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie

– Wahlmodule – Mathematische Methoden• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-

fungsmodule – Unternehmensmodellierung• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Informatik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden

149

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Netzwerke und Optimierung

Modul: Netzwerke und Optimierung


ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Netzwerke und Optimierung erwerben. Hierzu ge-hört insbesondere die Vertrautheit mit ausgewählten theoretischen,algorithmischen und programmiertechnischen Aspekten der Gra-phentheorie.

Lehrinhalte1. Allgemeine Graphen (Wiederholung).2. Kürzeste a- und f-Wege; Djikstra und Bellman/Ford; Berück-

sichtigung der Graphstruktur.3. a- und f-Flüsse in allgemeinen Graphen; Ford/Fulkerson; Ed-

monds/Karp; Dinic u.a.; Berücksichtigung der Graphstru-kur.

4. Zirkulationen.

Literatur• Günther Stiege: Einführung in die Informatik. Shaker Verlag.

Reihe Informatik. 2013• Günther Stiege: Graphen und Graphalgorithmen. Shaker

Verlag. Reihe Informatik. 2006


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Graphen und Graphalgorith-men


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Gra-phalgorithmen

150

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Praktikum Diskrete undKombinatorische Algorithmen

Modul: Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-

nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das gesetz-te Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wissensoll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabe nöti-gen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen. Durchdie Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Konfliktlö-sungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Ef-fektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Aktuelle praktische Probleme aus der Informatik und der Wirt-schaftsinformatik, die die Anwendung von Approximations- undOnline-Algorithmen erfordern, werden untersucht. Hierzu werdenentsprechende Lösungsverfahren von den Studierenden implemen-tiert.

Literatur• Vazirani: Approximation Algorithms. 2003.• Borodin, El-Yaniv: Online Computation and CompetitiveAnalysis. 1998.


Keine

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbeitung/Dokumentation





151

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Social Choice

Modul: Social Choice

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls Aufgaben aus

der Praxis auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können.Sie sollen die Grundbegriffe im Bereich Social Choice (theory ofcollective choice) verstehen. Sie sollen die grundlegenden Verfah-ren verstehen und anwenden, sowie auf spezifische Anwendungs-probleme anpassen können. Darüber hinaus sollen sie dazu in derLage sein, sich selbständig weitere Verfahren anhand von Literaturzu erarbeiten.

Lehrinhalte1. Entscheidungsprobleme2. Auswahlverfahren3. Punkteverfahren4. Condorcet-Prinzip5. Unvollständige Turniere6. Approximation als Konstruktionsprinzip7. Arrow-Theorem

Literatur• aktuelle Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben


keine






152

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Computergraphik

Modul: Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über einen umfassenden Überblick über tech-

nische, mathematische und algorithmische Grundlagen der Com-putergraphik, Sie verstehen die Funktionsweise moderner komple-xer Grafik-Software (3D Studio Max, Maya o.ä.), setzen diese sinn-voll ein und programmieren grafische Applikationen mit dem Indu-striestandard OpenGL in Anwendungs- und Forschungskontexten.

Lehrinhalte1. Technische Grundlagen (Raster-Grafik, primitive Operatio-

nen (Linien-Algorithmen, Füllen von Polygonen, Clipping),Farbmodelle

2. Mathematische Grundlagen (Koordinatensysteme, Vektoren,Matrizen und homogene Koordinaten, Transformationen,Projektionen und Sichten)

3. Modellierung (z.B. konstruktive Verfahren (Polygonnetze,Sweeps, Boole’sche Operationen, gekrümmte Flächen), Kur-ven und Flächen, insb. auch Näherungsverfahren (Hermite-,Cardinal- und Bezier-Splines, uniforme und nichtuniforme B-Splines), metaballs und Fraktale)

4. Rendering (Bestimmung verdeckter Flächen, Beleuchtungs-modelle (Phong), shading-Verfahren (flat, Gouraud, PhongShading), globale Beleuchtungsverfahren (ray tracing, radio-sity), Texturen)

Inhalt der Übungen ist die Grafik-Programmierung mit Open GL,dabei auch Interaktion und Animation.


Die Kenntnis der Inhalte des Moduls „Numerische Approximation“ist sinnvoll, aber nicht zwingend erforderlich.



153

Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Computergraphik


– Wahlmodule – Informatik – Graphen und Graphalgorith-men



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Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Praktikum Computergraphik

Modul: Praktikum Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende entwickeln fortgeschrittene Applikationen in

Anwendungs- und Forschungskontexten entsprechenden denInhalten der Vorlesung. Sie berücksichtigen wichtige Aspekte desSoftware Engineering (Analyse, Modularisierung und Definitionvon Schnittstellen, Programmentwicklung, Zusammenführen vonModulen, Dokumentation etc.) bei ihrer Tätigkeit. Die Studieren-den erlernen die Lösung komplexer Probleme in kleinen Teams.Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zu identifizierensowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestandteile zu zer-legen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das gesetzte Zielerreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wissen sollvon ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabe nötigentechnischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen. Durch dieTeamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Konflikt-lösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement,Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Im Praktikum Computergraphik wird auf der Basis des in derVorlesung vermittelten Stoffs ein größeres Graphik-Projekt unterEinbeziehung von Methoden des Software-Engineerings realisiert.Hier kommen zurzeit wahlweise größere Programmierprojekte inOpenGL oder die Modellierung umfassender Szenen und Erstel-lung von Animationen in 3D Studio Max in Betracht.


Die Inhalte des Moduls Computergraphik werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation. Voraussetzung für die Teilnahme an derAbschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen.





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Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Servicerobotik

Modul: Servicerobotik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über einen umfassenden Überblick über tech-

nische und algorithmische Grundlagen der Robotik mit Fokus aufautonomen mobilen Robotern als Basis für Serviceroboter. Siegewinnen einen Überblick über alle Teilbereiche der Informatikund angrenzender Gebiete, die zur eigenständigen Programmie-rung und rudimentären Konstruktion von Robotern nötig sind,damit sie in der Lage sind, diese in der Veranstaltung ’Robotik II:Praktikum’ eigenständig umzusetzen. Sie sind grundlegend in derLage, Rahmenbedingungen und Folgen des Einsatzes von Robo-tern einzuschätzen und die wirtschaftlichen und gesellschaftlichenPotentiale der Servicerobotik insbesondere im Hinblick auf Dienst-leistungsinnovationen einzuschätzen.

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Lehrinhalte In der industriellen Produktion sind Roboter seit JahrzehntenStandard. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit autonomermobiler Roboter verlassen diese nun ebenso wie die Industriero-boter vor Jahrzehnten den Bereich der akademischen und indu-striellen Forschung und Entwicklung und stehen nun breiten Kun-denkreisen als „Serviceroboter“ zur Verfügung. Sie erledigen be-reits problemlos einfachere Aufgaben wie Staubsaugen und Ra-senmähen. Mit dem selbstfahrenden Kfz steht die nächste tech-nische „Revolution“ aber schon in den Startlöchern, die deutlichmacht, dass Roboter zunehmend Dienstleistungsaufgaben im all-täglichen Leben übernehmen, die bisher von Menschen durchge-führt wurden. Gleichzeitig bietet die zunehmende Verbreitung vonServicerobotern die Gelegenheit, neue Dienstleistungen rund umdie Robotik für Endkunden und Unternehmen anzubieten – ange-fangen von z.B. Inbetriebnahme- und Konfigurationsleistungen bishin zur Verfügbarmachung von komplexen Servicerobotern inklu-sive Dienstleistungsangeboten (Stichworte: Verknüpfung von Cars-haring, Taxis und selbstfahrenden Kfz, Hausbauroboter, Lieferun-gen per Drohne, ...). Die Veranstaltung gibt dazu einenÜberblick über die Grundthemen und den Stand der Technik derRobotik mit Schwerpunkt auf Methoden und Grundkenntnissender Servicerobotik:

1. Einführung, Beispiele und Kategorisierung von Robotern2. Aufbau und Teilsysteme von Robotern3. Sensorik (Laserscanner, Kameras, Bildanaly-

se/Bildverstehen)4. Aktorik (Steuerung und Regelung, Bewegungsplanung)5. Programmierung von Robotern (Echtzeitbedingungen, Soft-

warearchitekturen, Kontrollparadigmen)6. Pfadplanung, Navigation, Lokalisation und Kartenerstellung7. Intelligentes Verhalten und künstliche Intelligenz8. Stand der Technik zu selbstfahrenden Kfz

Literatur• Aktuelle Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gege-

ben.


Einführung in die Informatik, Programmierpraktikum I, Algorith-men und Datenstrukturen Hilfreich, aber nicht zwingend erforder-lich: Grundlagen des Software Engineering

Prüfungsleistung Mündliche Prüfung, Dauer 30 Minuten. Voraussetzung für die Teil-nahme an der Abschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme anden Übungen.


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– Wahlmodule – Informatik – Graphen und Graphalgorith-men

• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-fungsmodule – Dienstleistungsmanagement und -innovation


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Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Praktikum Servicerobotik

Modul: Praktikum Servicerobotik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Aufbauend auf den in der Veranstaltung Servicerobotik erlernten

theoretischen Grundlagen ist Lerninhalt von „Praktikum Service-robotik“ die praktische Umsetzung von Robotik. Die Studierendenerlernen die Lösung komplexer Probleme in kleinen Teams. Dazuwählen Sie im Gruppenprozess und mit Unterstützung des Do-zenten ein eigenständig umzusetzendes Projekt im Kontext allerThemen der Servicerobotik. Hierfür sollen sie lernen, verschiedeneAufgaben zu identifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhab-bare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass siedas gesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufga-be nötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit dem Dozenten inder Rolle des Auftraggebers erwerben sie zusätzlich soziale Kom-petenzen wie Konfiktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit,Teammanagement, Efektivitätseinschätzung und Verhandlungsge-schick. Durch die eigenständige Wahl des Projektes und damit derZielvorgabe für die zu erreichenden Fähigkeiten eines Roboters set-zen sich die Studierenden aktiv mit Rahmenbedingungen und Po-tentialen der Servicerobotik und damit auch den Potentialen vonDienstleitungsinnovationen in diesem Kontext auseinander.

Lehrinhalte Die Veranstaltung gibt eine praktische Einführung in die Program-mierung verschiedener Teilbereiche von Robotiksystemen. Es ste-hen drei typische Plattformen für Serviceroboter zur Verfügung:1. ein leistungsschwaches eingebettetes System als typischer Ver-treter von einfachen Serviceroboterplattformen wie z.B. Staubsau-groboter, 2. ein leistungsstarkes System mit PC-Steuerung und3D-Kamera als Beispiel für autonome mobile Forschungsrobotermit Potential für die Umsetzung aktueller Algorithmen und damitz.B. algorithmischer Teilbereiche selbstfahrender Kfz, für das aucheine Simulationskomponente zur Verfügung steht und 3. ein Qua-drocopter als zukunftsfähiges System in Umfeld, in dem sich Ein-satzbereich und Geschäftsmodelle noch in einem hochdynamischenAusbildungsprozess befinden. Im Praktikum können wahlweise die-se drei Plattformen oder eine beliebige andere (z.B. selbstgebau-te) Plattform genutzt sowie theoretische oder rein softwarebasierteProjekte ohne Hardwareplattformnutzung umgesetzt werden.


Servicerobotik (oder anderweitig erworbene fundierte Grundkennt-nisse der Robotik)

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Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Praktikum Servicerobotik

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation. An einzelnen Terminen besteht Anwe-senheitspflicht, da die Lernziele ohne Anwesenheit nicht zuerreichen sind. (Präsentation der eigenen Projektideen in einerGruppe, kritische Auseinandersetzung mit Projektideen ande-rer Praktikumsteilnehmer, Abschlusspräsentation des eigenenProjekts)





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Wahlmodule im Master – Informatik – Graphen und Graphalgorithmen – Seminar Algorithmen undInformationstechnologie (Master)

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Master)



Lehrinhalte Vertiefende Themen aus den Gebieten des Seminars.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Vertiefende Veranstaltungen aus dem Bereich des gewählten Se-minarthemas werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Umwelt Informatik



• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Verteilte lernendeSysteme


Modul: Verteilte lernende Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein Grundverständnis für

intelligente, lernende Software-Agenten und Multiagentensystemeals einer wichtigen Technologie für die zukünftige Entwicklung in-telligenter Informationssysteme. Es wird sowohl Wissen vermitteltüber Techniken, Methoden und Werkzeuge aus den Bereichen Ver-teilte Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme als auch überdas Anwendungspotential dieser Technologien anhand von Fallstu-dien und Beispielsystemen.

Lehrinhalte Das Modul vermittelt eine Einführung in Lernende Systeme, Ver-teilte Künstliche Intelligenz und Multiagentensysteme, Intelligen-te Agenten mit deduktivem und pragmatischen Schlussfolgern so-wie reaktive und hybride Agenten. Weiterhin werden für LernendeAgenten die Techniken Lernen von Konzepten, Entscheidungsbäu-men und logischen Beschreibungen und analogiebasiertes Lernenvermittelt. Abschließend wird die Interaktion und Kommunikation,Zusammenarbeit in Multiagentensysteme behandelt.

Literatur• M. J. Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems.

John Wiley & Sons, Chichester 2002.• G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg.): Handbuchder Künstlichen Intelligenz. 4. Auflage, Oldenbourg, Mün-chen/Wien 2003.

• F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood: Developing Multi-Agent Systems with JADE, John Wiley & Sons, Chichester2007.


keine



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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Verteilte lernendeSysteme


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Intelligente Informati-onssysteme

• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Wissensmana-gement

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet IntelligenteInformationssysteme

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasierte Systemeund Anwendungen

Modul: Fallbasierte Systeme und Anwendungen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erarbeiten sich ein tieferes Verständnis für Fall-

basiertes Schließen Systeme (engl. Case-Based Reasoning; CBR).Die Studierenden beherrschen fortgeschrittene und detaillierte Ver-fahren zu Entwicklung, Betrieb und Wartung fallbasierter Systemeund können diese für komplexe Szenarien umsetzen. Sie können fürkomplexe Szenarien und Fallstudien diese einer speziellen Aufga-benklasse zuordnen und in den aktuellen Stand der Forschung alsauch State-of-the-Practice einordnen.

Lehrinhalte Aufbauend auf der VL Fallbasiertes Schließen werden Entwicklung,Betrieb und Wartung fallbasierter Systeme und ihrer Anwendun-gen behandelt. Es werden die Charakteristika von FallbasiertenSystemem für spezielle Aufgabenkategorien wie Fallbasierte Klas-sifikation, Diagnose & Entscheidungsunterstützung, Konfigurationund Design sowie Fallbasierte Planung vorgestellt als auch das An-wendungspotential dieser Technologie anhand von Fallstudien undState-of-the-Art/Practice-Systemen aufgezeigt.


Berlin 2013• R. Bergmann: Experience Management- Foundations, De-velopment Methodology, and Internet-Based Applications.Springer, Berlin 2002.

• R. Bergmann, K.-D. Althoff, S. Breen, M. Göker, M. Mana-go, R. Traphöner, S. Wess: Developing Industrial Case-BasedReasoning Applications - The INRECA Methodology. Sprin-ger, Berlin 2003.



keine



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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasierte Systemeund Anwendungen


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Intelligente Informati-onssysteme

• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Wissensmana-gement


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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Seminar IntelligenteInformationssysteme (Master)

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die analytischen und methodischen

Kompetenzen um sich weitestgehend eigenständig in ein for-schungsrelevantes Themengebiet einzuarbeiten, dieses auf fortge-schrittenem Niveau zu strukturieren und aufzuarbeiten. In Bezugauf die Herangehensweise der Analyse, die zugrundeliegende Lite-ratur, sowie die Ausarbeitung wird insbesondere auf wissenschaft-liche Kriterien geachtet.

Lehrinhalte Die Studierenden erhalten ausgewählte, aktuelle Forschungsthe-men aus den Bereichen Fallbasiertes Schließen, Wissens- undErfahrungsmanagement, Wissensbasierte Systeme oder Multi-Agenten Systeme bzw. angrenzender Gebiete zur Ausarbeitung.Die Suche, Analyse, und Aufarbeitung der wissenschaftlichen Li-teratur erfolgt dabei wesentlich eigenständig. Die Studierenden er-stellen eine schriftliche Ausarbeitung in der sie die vorliegende Li-teratur systematisieren. Ergänzt wird dies durch eine Präsentationund Diskussion der Resultate.


Kenntnisse in „Fallbasiertes Schließen“ oder „Wissensbasierte Sy-steme“ werden vorausgesetzt. Darüber hinaus werden die Module„Fallbasierte Systeme und Anwendungen“ oder „Verteilte lernendeSysteme“ empfohlen.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Intelligente Informati-onssysteme



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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Master-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Modul: Master-Praktikum Neue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Das Hauptziel dieser Veranstaltung besteht darin, die Studieren-

den mit der Durchführung eines Projekts zum Wissensmanage-ment vertraut zu machen. Dazu zählt einerseits die Systematik derDurchführung solcher Projekte, andererseits aber auch die Tech-nologien, die für eine Realisierung der Software notwendig sind.Weiterhin ist ein wichtiges Ziel, dass die Studierenden lernen, ineinem Team zu arbeiten.

Lehrinhalte In diesem Praktikum wird eine forschungsnahe Wissensmanage-ment Anwendung entwickelt in der die Teilnehmer alle Schrittedurchlaufen, die für die Entwicklung eines solchen Systems not-wendig sind. Die Teilnehmer werden dabei in Gruppen aufgeteiltund strukturieren ihre Arbeit durch eigenständig gesetzte Meilen-steine anhand einer Projektaufgabe. Die Aufgaben zur Erreichungder Meilensteine sollen sie dann in der Gruppe innovativ nach ei-genen Ideen erarbeiten und umsetzen. Dabei soll die Organisati-on in einem Team sowie die gemeinsame Arbeit an einem Thematrainiert werden. Im Rahmen des Praktikums werden die anwen-dungsbezogenen Phasen eines Wissensmanagement Projektes bei-spielhaft wie in einem Forschungsprojekt angegangen, beginnendbei der Anforderungsanalyse, über die Umsetzung, bis zur Präsen-tation der Ergebnisse. Der Schwerpunkt liegt in der Erfassung derDomäne sowie der Beschreibung der daraus resultierenden Anfor-derungen mit einem hohen technische Detaillierungsgrad und derBenutzung fortgeschrittener Komponenten, welche über die ein-fache Anwendungserstellung hinausgehen. Die Umsetzung erfolgtmit Hilfe der Open Source Software myCBR, welche im Rahmender Veranstaltung zur Verfügung gestellt wird.


Berlin 2013• R. Bergmann: Experience Management - Foundations, De-velopment Methodology, and Internet-Based Applications,Springer, 2002.


• Weitere Literatur, insbesondere Dokumentation zur SoftwaremyCBR wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Das Modul „Fallbasierte Systeme und Anwendungen“ wird emp-fohlen.

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Master-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Prüfungsleistung Die Teilnehmer bearbeiten ein Projekt in 2-3er Teams. Der Scheinwird durch das erfolgreiche Lösen aller Teilaufgaben (Meilenstei-ne) und durch das Bestehen des Testats mit Ergebnispräsentationerworben. Die Note wird aufgrund der Qualität der bearbeitetenAufgaben und der persönlichen Leistungen im mündlichen Testatvergeben.


• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Intelligente Informati-onssysteme



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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Software-Architekturen


Modul: Software-Architekturen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studenten erlernen die Grundlagen des Erstellens, Bewertens

und Realisierens von Software-Architekturen. Sie verstehen dieGrundlager ‚guter‘ Software-Architekturen und erlangen die Kom-petenz Software-Architekturen für bestimmte Software-Systeme zuerstellen. Die Studenten entwickeln ebenfalls die Fähigkeit beste-hende Software-Architekturen zu bewerten und zu kritisieren. DieStudenten verstehen die Bedeutung von Software-Architekturenals Teil der Softwareentwicklung im Software-Lebenszyklus undwie Software-Architekturen einerseits mit Geschäftsmodellen undandererseits mit technischen Aspekten zusammenhängen.

Lehrinhalte Der Kurs beinhaltet sowohl fortgeschrittene wie auch praktischeAspekte aus den folgenden Gebieten:

• Die Grundsätze guter Architekturen• Das Modellieren von Architekturen• Stile, Muster und Taktiken der Software-Architektur• Design-Ansätze• Evaluation von Architekturen• Moderne Architektur-Paradigmen wie Serviceorientierung• Technische Schulden• Software-Ökosysteme• Architekturen für Big Data Systems

Literatur• K. Bass, P. Clements, R. Kazman: Software architecture inpractice. Addison-Wesley, 2012.

• R.Kazman, H. Cervantes: Designing Software Architectures.Addison-Wesley, 2016.

• F. van der Linden, K. Schmid, E. Rommes: Software ProductLines in Action. Springer, 2007.

Voraussetzungen für dieTeilnahme • Grundlegende Kenntnisse des Software Engineering (z.B.

durch die erfolgreiche Teilnahme an ’Grundlagen des Soft-ware Engineering’)

• Gute Programmierkenntnisse


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

169

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Software-Architekturen


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Software Engineering• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-

formatik i. e. S., Betriebswirtschaftslehre und Informatik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software En-gineering

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering –Software-Produktlinien-Entwicklung

Modul: Software-Produktlinien-Entwicklung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende werden in die Lage versetzt, die wesentlichen Unter-

schiede zwischen Einzelsystem- und Produktlinienentwicklung zubenennen, die notwendigen methodischen Unterschiede einer Pro-duktlinienentwicklung zu beschreiben und diese im Kontext gege-bener Anwendungsfälle zu reflektieren. Sie kennen den aktuellenWissenschaftsstand in diesem Bereich und sind in der Lage ver-schiedene Ansätze zueinander in Beziehung zu setzen, bzw. gegen-einander abzugrenzen. Sie kennen den aktuellen Stand der Wis-senschaft in diesem Bereich und sind in der Lage aktuelle Arbeiteneinzuordnen. Sie sind in der Lage ihren Wissenstand kontinuierlichweiterzuentwickeln.

Lehrinhalte Der gesamte Softwarelebenszyklus aus der Perspektive der Pro-duktlinienentwicklung (PLE) wird dargestellt. Aktuelle Ansätzeaus diesen Bereichen werden besprochen. Da alle Teilaktivitätender Softwareentwicklung durch PLE betroffen sind, werden auchalle Aktivitäten in Bezug auf Veränderungen in einem Produkt-linienansatz untersucht. Wesentliche Schwerpunkte der Vorlesungsind:

1. Produktportfolioplanung aus technischer Sicht und ausMarktsicht

2. Modellierung von Variabilität (Entscheidungsmodellierung,Feature-Modellierung)

3. Architekturpattern zur Repräsentation von Variabilität4. Implementierungsmechanismen zur Umsetzung von Variabi-

lität5. Teststrategien6. Reifegrad- und Adaptionsmodelle für Produktlinienentwick-

lung

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Software-Produktlinien-Entwicklung vermittelten Inhalte anhand vonÜbungsaufgaben vertieft. Dabei werden Aufgaben gemeinsam imRahmen der Übung bearbeitet und Fragen zur Analyse der Metho-den besprochen. Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompe-tenz zur selbständigen Analyse und Weiterentwicklung durch dieStudierenden.

171

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering –Software-Produktlinien-Entwicklung

Literatur• K. Pohl, G. Böckle, F. van der Linden: Software ProductLine Engineering: Foundations, Principles and Techniques.Springer, 2005.

• P.Clements, L. Northrop: Software Product Lines: Practicesand Patterns. Addison-Wesley, 2002.

• F. van der Linden, K. Schmid, E. Rommes: Software ProductLines in Action. Springer, 2007.


keine



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Software Engineering

• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Gestaltung undEntwicklung betrieblicher Informationssystemen


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software En-gineering

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Prozesse und Management desSoftware Engineering

Modul: Prozesse und Management des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Modul vermittelt methodische und analytische Kompeten-

zen, die zu einer eigenständigen, auch wissenschaftlichen Beschäf-tigung mit den Prozessen und Managementaktivitäten im BereichSoftware Engineering notwendig sind. Es werden insbesondereKompetenzen zur empirischen Forschung im Bereich des SoftwareEngineering vermittelt. Die Studierenden erhalten so die notwen-dige Fachkompetenz um die Eignung von Softwareentwicklungs-prozessen und Methoden des Qualitätsmanagement zu analysierenund Verbesserungen zu entwickeln. Die Studierenden verstehen ak-tuelle Forschungsfragen und -ansätze.

Lehrinhalte In diesem Modul werden die Grundlagen der Prozessmodelle undder Managementaktivitäten des Software Engineering vermittelt.Dabei liegt ein besonderer Schwerpunkt auf den empirischen Wis-senschaftsmethoden des Software Engineering. Insbesondere wer-den folgende Themenkreise angesprochen:

1. Prozessmodellierung und Prozessbesschreibungssprachen2. Grundlagen des Projektmanagements (Kostenschätzung,

Projektsteuerung)3. Reifegradmodelle und Assessments (CMMI, ISO 9000, ...)4. Messen und Bewerten (u.a., Goal-Question-Metric)5. Organisatorische Verbesserungsansätze (QIP, TQM)6. Konfigurationsmanagement7. Qualitätsmanagement

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Prozesse undManagement des Software Engineering vermittelten Inhalte an-hand von Übungsaufgaben vertieft. Dabei werden Aufgaben ge-meinsam im Rahmen der Übung bearbeitet und Fragen zur Ana-lyse der Methoden besprochen. Der Fokus liegt auf der Vermittlungder Kompetenz zur selbstandigen Analyse und Weiterentwicklungdurch die Studenten.

Literatur• H. Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, Band 2,Software-Management, Software-Qualitätssicherung, Unter-nehmensmodellierung. Spektrum Akademischer Verlag, 2000.

• H. Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, Band 1,Software-Entwicklung. Spektrum Akademischer Verlag, 2000.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3

173

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Prozesse und Management desSoftware Engineering

Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Gestaltung undEntwicklung betrieblicher Informationssystemen



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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Modellbasierte Entwicklung

Modul: Modellbasierte Entwicklung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 4 SWS Vorlesung inklusive ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende werden in die Lage versetzt verschiedene die wesent-

lichen Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von Modellenin Software-Entwicklung zu benennen, Transformationen zwischenModellen zu beschreiben und diese im Kontext gegebener Anwen-dungsfälle zu reflektieren. Sie kennen den aktuellen Wissenschafts-stand in diesem Bereich und sind in der Lage verschiedene Ansätzezueinander in Beziehung zu setzen, bzw. gegeneinander abzugren-zen. Sie kennen den aktuellen Stand der Wissenschaft in diesem Be-reich und sind in der Lage aktuelle Arbeiten einzuordnen. Sie sindin der Lage ihren Wissenstand kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Lehrinhalte Das Erstellen, Verarbeiten und Analysieren von Modellen wird dar-gestellt. Aktuelle Ansätze aus diesen Bereichen werden besprochen.Wesentliche Schwerpunkte der Vorlesung sind:

1. Formale Grundlagen von Modellen2. Meta-Modellierung3. Modellsemantik4. Textuelle und grafische Modelle5. Modell-zu-Modell Transformationen6. Modell-zu-Text Transformationen

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Modellba-sierte Entwicklung vermittelten Inhalte anhand von Übungsaufga-ben vertieft. Dabei werden Aufgaben gemeinsam im Rahmen derÜbung bearbeitet und Fragen zur Analyse der Methoden bespro-chen. Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompetenz zur selb-ständigen Analyse und Weiterentwicklung durch die Studierenden.

Literatur• T. Stahl and M. Völter,Model-Driven Software Development,

Wiley, 2006• A. V. Aho, M. S Lam, R. Sethi, J. D. Ullmann, Compilers –Principles, Techniques, & Tools, 2nd edition, Pearson, 2007

• S. Beydeda, M. Book, V. Gruhn, Model-Driven Software De-velopment, 2005



Prüfungsleistung Praktischen Einzelprüfung, mündlich im Umfang von 30 Minutenoder schriftlich im Umfang von 90 Minuten.


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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Modellbasierte Entwicklung


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Software Engineering• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-


Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software En-gineering

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Spezielle Themen des SoftwareEngineering

Modul: Spezielle Themen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Detaillierte Lernziele jeweils abhängig vom aktuellen Themenkom-

plex. Allgemein: Vermittlung der wesentlichen Annahmen, wissen-schaftlichen Grundlagen und aktuellen Forschungsrichtungen desjeweiligen Arbeitsgebiets. Die Studierenden sind in der Lage dasGebiet (bspw. Modellbasierte Entwicklung) jeweils zu den Ansät-zen der Softwareentwicklung in Beziehung zu setzen, kennen dieVor- und Nachteile der jeweiligen Ansätze und kennen den Standder Wissenschaft auf einem Niveau, der es ihnen erlaubt sich selbst-ständig mit dem Gebiet zu beschäftigen und dazu beizutragen.

Lehrinhalte Abhängig vom jeweiligen ThemaLiteratur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme



empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Kein regelmäßiger Turnus, Veranstaltung findet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Seminar Software Engineering(Master)

Modul: Seminar Software Engineering (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die analytischen und methodischen

Kompetenzen um sich weitestgehend eigenständig in ein Themen-gebiet einzuarbeiten, dieses auf fortgeschrittenem Niveau zu struk-turieren und aufzuarbeiten. In Bezug auf die Herangehensweise derAnalyse, die zugrundeliegende Literatur, sowie die Ausarbeitungwird insbesondere auf wissenschaftliche Kriterien geachtet.

Lehrinhalte Im Rahmen eines jeweils wechselnden Vertiefungsgebiets des Soft-ware Engineering erhalten die Studierenden ein aktuelles wissen-schaftliches Vertiefungsthema zur Ausarbeitung. Die Suche, Analy-se, und Aufarbeitung der wissenschaftlichen Literatur erfolgt dabeiwesentlich eigenständig. Die Studierenden erstellen eine schriftli-che Ausarbeitung zu dem Themengebiet, wobei sie gefordert sindeine eigene Stellung zu dem wissenschaftlichen Gegenstand zu be-ziehen. Ergänzt wird dies durch eine Präsentation und Diskussionder Resultate.



Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – FortgeschrittenenpraktikumSoftware Engineering

Modul: Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden vertiefen ihre analytischen und methodischen

Kompetenzen im Rahmen eines konkreten Entwicklungsprojekts.Sie erkennen und verstehen die praktischen Rahmenbedingungen,die für die Umsetzung der wissenschaftlich fundierten Ansätze rele-vant sind. Sie sind in der Lage Möglichkeiten und Grenzen existie-render Entwicklungsansätze zu reflektieren und im Zusammenhangzu beurteilen. Sie lernen die Notwendigkeit von Kooperation undRollenverteilung durch die Arbeit im Team. Durch die Teamarbeitund den Austausch mit den Dozenten in der Rolle der Auftragge-ber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Konfliktlösungsstrate-gien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Effektivitäts-einschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Die Studierenden erlernen in diesem Praktikum die Software-Entwicklung im Großen auf Basis rollenbasierter Vorgehensmodel-le. Dazu wird ein innovatives Entwicklungsprojekt als Basis derArbeit vorgegeben. Die Studierenden erlernen die eigenverantwort-liche Übernahme unterschiedlicher Rollen, die dazu notwendigenAktivitäten und üben die zugrundeliegenden Techniken und Werk-zeuge ein. Die Aufgaben beziehen sich dabei typischerweise aufaktuelle Forschungsfragestellungen.

Literatur• Sommerville: Software Engineering. 8. Auflage, Pearson Stu-

dium, 2007.• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-fungsmodule – Gestaltung und Entwicklung betrieblicher In-formationssysteme


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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Grundlagen des Softwaretestens

Modul: Grundlagen des Softwaretestens

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung (mit Übung)Leistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen In diesem Modul erwerben die Studierenden detaillierte Kenntnisse

des Bereichs Softwaretesten. Sie lernen dabei die grundsätzlichenVorgehensweisen des Softwaretestens kennen und erwerben die not-wendigen praktischen Kenntnisse, um dies manuell und automati-siert durchzuführen. Sie lernen ebenfalls fortgeschrittene Testme-thodiken kennen, die zu einer Optimierung der Fehlerfindungsrateführen. Die Studierenden lernen die theoretischen Grundlagen unddie praktischen Herangehensweisen des Softwaretestens kennen.

Lehrinhalte Diese Veranstaltung vermittelt in der Breite die Grundlagen desSoftwaretestens. Dies umfasst insbesondere: • Grundlagen der Te-stens (inkl. Testebenen) • Black-Box/White-Box Testen • Ablei-tungsverfahren für Testfälle (Boundary-Cases) • Standards • Test-metriken • GUI-Testen

Literatur 1. Peter Liggesmeyer: Software-Qualität: Testen, Analysieren undVerifizieren von Software, Spektrum, 2002. 2. Andreas Spillner,Tilo Linz: Basiswissen Softwaretest: Aus- und Weiterbildung zumCertified Tester - Foundation Level, nach ISTQB-Standard, 3.Thomas Roßner, Christian Brandes, Helmut Götz, Mario Winter:Basiswissen Modellbasierter Test, 4. Glenford J. Myers: The Art ofSoftware Testing 5. Hans Schäfer: The How’s and Why’s of Integra-tion Testing 6. Gerard Meszaros: xUnit Test Patterns: RefactoringTest Code


„Grundlagen des Software Engineering“ oder äquivalente Kennt-nisse


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Im SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Algorithmen und Protokolle für das Internet


Modul: Algorithmen und Protokolle für das Internet

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Absolventen verstehen das Zusammenwirken der verschieden Pro-

tokollschichten der TCP/IP Suite und sind in der Lage vor die-sem Hintergrund Entwurfentscheidungen für eigene Entwicklungenim Anwendungs- und Forschungsbereich zu treffen. Sie analysierenund korrigieren fehlerhafte Konfigurationen und planen kleine undmittlere Netzwerke. Sie verstehen, welche Auswirkungen ihr Han-deln auf Sicherheitsfragen hat.

Lehrinhalte Die Vorlesung erläutert den Aufbau und die Funktion der wich-tigsten Protokolle des Internets, insbesondere der TCP/IP Suite.Weitere Schwerpunkte der Veranstaltung liegen auf Algorithmenfür internetspezifische Anwendungen (z.B. Routing, Crawling) so-wie den wichtigsten SGML-Anwendungen.

Literatur• W. R. Stevens: TCP/IP Illustrated, Volume 1: The Protocols.

Addison-Wesley, 1994.• D. E. Comer: Internetworking with TCP/IP, Vol. 1: Prin-ciples, Protocols and Architechture. 4th ed., Prentice Hall,2000.

• D. E. Comer: Computernetzwerke und Internets mit Internet-Anwendungen. 3. Auflage, Prentice Hall, 2004.


keine



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Systemadministrationund Internet-Technologien


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik– Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und In-formationswissenschaft – Gebiet Systemadministration undInternet-Technologien

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Angewandte Kryptographie/Datensicherheit

Modul: Angewandte Kryptographie/Datensicherheit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen einen Einblick in die Theorie und Anwen-

dung kryptographischer Methoden wie Verschlüsselung und digita-le Signaturen bekommen. Sie wählen kryptographische Methodenaus und setzen diese sinnvoll ein. Sie verstehen die Aufgabe unddie Funktionen von Signaturen und können die Verfahren in einemrechtlichen Kontext einordnen. Sie schätzen die Sicherheit von An-wendungen in diesem Bereich ein.

Lehrinhalte1. Kryptographie als Bestandteil der Kommunikationssicher-

heit2. Kryptographische Methoden3. Elektronische Signaturen4. Zertifikatsbasierte Systeme5. Anwendungsfälle


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäßigDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Systemadministrationund Internet-Technologien


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Systemadmi-nistration und Internet-Technologien

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Wahlmodule im Master – Informatik – Umwelt Informatik – Umwelt-Informatik

Umwelt Informatik

Modul: Umwelt-Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Helmut LessingLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Vermittlung von Kenntnissen über relevante IT-Anwendungen im

Bereich der Umweltsicherung, des Umweltschutzes und der Um-welttechnologien. Einführung in die inhaltliche und organisatori-sche Einbettung dieser Anwendungen, Darlegung ihrer Möglichkei-ten, Methoden und Grenzen.

Lehrinhalte Auf der Basis einer allgemeinen Einführung in die Thematik sol-len die wissenschaftlichen Grundlagen, die technischen Systemeund die softwaretechnischen Möglichkeiten exemplarisch darge-stellt werden. Ein Eindruck zum Stand der Entwicklungen soll zufolgenden Bereichen vermittelt werden:

1. Einführung, Grundlagen der Umwelt-Informatik2. Die Entwicklung der Kommunikationstechnik3. Umwelt-Informationssysteme des Bundes und der Länder4. Informationsmanagement – Metainformationssysteme5. Kommunikationsstrukturen in Niedersachsen6. Internationale Datenbanken, Web-Dienste7. Grafische Informationssysteme, Naturschutzsysteme8. Fernerkundung, Satellitensysteme und Missionen9. Monitoring, MSR-Technik, Sensorik, Online-Systeme10. Einführung in die Simulation und Modellbildung11. Sensortechnik und MSR-Technik12. Transport und Logistik13. Betriebliche Umwelt-Informationssysteme - Effizienzsteige-

rung14. Smart-Home-Technologie, I-health, ambient assisted living15. GRID-Systeme, I-Energy16. Bio-Informatik und ihre Methoden, Gendatenbanken

Literatur• A. B. Cremers, K. Grewe (Hg.): Umweltinformatik ’ 00/ Computer Science for Environmental Protection ’ 00. 2Halbbände, ’Umweltinformatik aktuell’ Band 26. Metropolis-Verlag, Marburg 2000.

• R. H. Treibert (Hg.): Betriebliche Informationssysteme fürUmwelt, Qualität und Sicherheit. ’Umweltinformatik aktuell’Band 28. Metropolis-Verlag, Marburg 2001.

• A. Gnauck, R. Heinrich (eds.): The Information Society andEnlargement of the European Union. ’Umweltinformatik ak-tuell’ Band 31. Metropolis-Verlag, Marburg 2003.

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Wahlmodule im Master – Informatik – Umwelt Informatik – Umwelt-Informatik


Grundlagen der Informatik; Interesse an Methoden und IT-Verfahren zum Schutz der Umwelt und des natürlichen Erbes undzur Effizienzsteigerung technischer Systeme.



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Umwelt Informatik

• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Weitere Ange-bote mit IT-Bezug

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Umwelt Informatik

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Medieninformatik

Gebiet Medieninformatik

Modul: Medieninformatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul die Geschichte digitaler

Medien, aktuelle Medientheorien und psychologische Grundlagender Medieninformatik kennen. Aufbauend auf diesen Kenntnissenwird vermittelt wie multimediale Daten erstellt, digitalisiert, ko-diert, komprimiert und bearbeitet werden. Die Studierenden erler-nen den grundlegenden Umgang mit multimedialen Inhalten undwerden in die Lage versetzt, diese in gebrauchstauglichen Systemeneinzusetzen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneBereiche der Medieninformatik, insbesondere

1. Einführung, Geschichte2. Psychologische und medientheoretische Grundlagen3. Kanäle, Codecs und Medien4. Rastergraphik5. Audio6. Video7. 2D-Vektorgraphik8. 3D-Graphik9. Weitere Typen multimedialer Systeme10. Ambient Systems11. Designprozesse


keine


empfohlenes Semester Es handelt sich um eine MSc-Veranstaltung, MSc 1-3. Einbringungin Bachelor-Studiengänge soweit laut PO möglich, BSc 3-6.

Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Medieninformatik


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninfor-matik

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Contextual Design of InteractiveSystems

Modul: Contextual Design of Interactive Systems

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden vertiefen in diesem Modul ihre Kenntnisse im

Bereich der zielorientierten Bereitstellung und systematischen An-wendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die be-nutzerzentrierte Konzeption und Entwicklung interaktiver Softwa-resysteme. Die Studierenden erlernen den Entwurf, die gebrauch-staugliche Gestaltung sowie die Realisierung multimedialer Syste-me und deren Einsatz in der Praxis.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte benutzerzentrierter Anwendungsentwicklung, insbesonde-re

1. Kriterien für und Evaluation von gebrauchstauglichen Soft-waresystemen

2. Kontext-Erkundung3. Interpretation und Modellierung4. Neugestaltung der Arbeit5. Systemdesign6. Prototypische Umsetzung

Literatur Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes dritte SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Data and Process Visualization

Modul: Data and Process Visualization

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul verschiedene Prinzipien,

Methoden und Verfahren der Visualisierung und Exploration vonDaten und Informationen kennen. Aufbauend auf psychologischenund semiotischen Grundlagen werden verschiedene Arten von Da-ten betrachtet und Techniken zu deren Visualisierung vorgestellt.Weiterhin werden verschiedene Methoden der Visualisierung vonSimulationen und Prozessen diskutiert.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte der Visualisierung unterschiedlicher Arten von Daten undInformationen, insbesondere

1. Psychologische Grundlagen2. Semiotische Grundlagen3. Datentypen und Datenrepräsentation4. Statistische Graphiken5. Interaktion und Datenexploration6. Prozeßvisualisierung7. Visualisierung von Simulationen

Literatur• Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes dritte SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Contextualized Computing andAmbient Intelligent Systems

Modul: Contextualized Computing and Ambient Intelligent Systems

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul verschiedene Prinzipi-

en, Methoden und Verfahren für die Entwicklung kontextualisier-ter und ambient intelligenter Systeme kennen. Kontextualisier-te Anwendungssysteme nehmen Kontextparameter wie den Ort,die Zeit, anwesende Personen und ähnliches in Betracht. Ambientintelligente Systeme treten in den Hintergrund und werden Teilder Umgebung. Aufbauend auf psychologischen und semiotischenGrundlagen wird erläutert, wie Kontextparameter analysiert undmodelliert werden können. Verschiedene Methoden und Verfahrender Verarbeitung von Kontextparametern werden vorgestellt. Wei-terhin werden Herausforderungen bei der Entwicklung ambienterSysteme sowie Verfahren und Technologien zu deren Realisierungdargestellt.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte kontextualisierter und ambient intelligenter Systeme, ins-besondere

1. Psychologische Grundlagen2. Semiotische Grundlagen3. Erfassung von Kontextparametern4. Modellierung von Kontextparametern5. Reasoning mit und über Kontext6. Herausforderungen ambienter Systeme7. Architekturen ambient intelligenter Systeme

Literatur• Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes dritte SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Contextualized Computing andAmbient Intelligent Systems


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Medieninformatik• MSc Wirtschaftsinformatik – Spezialisierungs- und Vertie-

fungsmodule – Business Intelligence• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninfor-matik

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Praktikum Medieninformatik

Modul: Praktikum Medieninformatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Praktikum ergänzt die in den ersten Semestern gesammel-

ten informatischen Kompetenzen im Bereich der Erstellung multi-medialer Systeme. Erfolgreiche Studierende konzipieren und reali-sieren kleinere und mittlere Projekte im Bereich der Medieninfor-matik. Sie wenden dazu die in der Veranstaltung benutzten Prinzi-pien, Methoden und Werkzeuge an und kennen deren Möglichkei-ten und Grenzen. Die Studierenden erlernen die Lösung komplexerProbleme in kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedeneAufgaben zu identifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhab-bare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass siedas gesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufga-be nötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vertieft Aspekte der Medieninformatik:1. Anforderungsanalyse für multimediale Informatiksysteme2. Konzeption multimedialer Systeme3. Umgang mit modernen Autorenwerkzeugen4. Realiserung multimedialer Anwendungssysteme5. Projektdokumentation und -präsentation


Kenntnisse in Analyse, Gestaltung und Programmierung von Soft-waresystemen. Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich: Medien-informatik.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation. Um an der Abschlussprüfung teilnehmenzu dürfen, müssen Vorleistungen erbracht werden..

empfohlenes Semester Es handelt sich um eine MSc-Veranstaltung, MSc 2-3. Einbringungin Bachelor-Studiengänge soweit laut PO möglich, BSc 4-6.

Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Praktikum Medieninformatik


– Wahlmodule – Informatik – Gebiet Medieninformatik• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-


Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninfor-matik

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Wahlmodule im Master – Informatik – Gebiet Medieninformatik – Seminar Medieninformatik (Master)

Modul: Seminar Medieninformatik (Master)



Lehrinhalte Vertiefende Themen aus den Gebieten des Seminars.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Vertiefende Veranstaltungen aus dem Bereich des gewählten Se-minarthemas werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Marketing B


Gebiet Marketing

Modul: Marketing B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, anhand von Marktfor-

schungsergebnissen Handlungsalternativen aufzuzeigen und mögli-che Grenzen zu erkennen. Sie sollen außerdem fähig sein, Daten-sätze zu analysieren, selbstständig auszuwerten und die Ergebnis-se zu interpretieren. Weiterhin sollen sie aktuelle Entwicklungennachvollziehen und selbstständig umsetzen können. Die Teilneh-mer kennen unterschiedliche Methoden zur Analyse quantitativerDaten und können diese gezielt anwenden. Außerdem können siemit Hilfe geeigneter Auswertungsprogramme Marktforschungsda-ten analysieren.

Lehrinhalte Es werden marktforschungsrelevante Methoden der Datenerhe-bung und Datenauswertung behandelt. Einen Schwerpunkt bildenmultivariate Analysemethoden wie zum Beispiel multiple lineareRegression, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Kendall- undAID-Verfahren, mehrdimensionale Skalierung.

Literatur• P. Hammann, B. Erichson: Marktforschung.• K. Backhaus, B. Erichson, W. Plinke, R. Weiber: Multiva-riate Analysmethoden - Eine anwendungsorientierte Einfüh-rung.


keine



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Marketing


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Marketing

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Praktikum Marketing (Master)

Modul: Praktikum Marketing (Master)


nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente des Marketing.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete fortge-schrittene Problemstellungen aus der Marktforschung oder demMarketing-Mix-Bereich.


Es werden die Inhalte des Moduls „Marketing A“ vorausgesetzt.






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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Seminar Marketing (Master)

Modul: Seminar Marketing (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden komplexere Instrumente des Marke-ting.

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Marketing.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „Marketing A“werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modul: Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2+2 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, selbstständig

interaktive Online-Fragebögen mit allen Aspekten zu konzipieren,implementieren und durchzuführen. Dies soll über die Vermittlungfachübergreifenden Wissens und die Befähigung zur Integrationwissenschaftlicher Vorgehensweisen unterschiedlicher Fachgebiete(insbes. Betriebswirtschaft und Informatik) erfolgen. Dieselbständige Bearbeitung der Aufgabenstellung in Teams, teilwei-se auch in Zusammenarbeit mit externen Auftraggebern, erwer-ben die Studierenden die Fähigkeiten zu Teammanagement, Kon-fliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit und Effektivitäts-einschätzung. Eine Weiterentwicklung der erstellten Lösungen zueiner Masterthesis ist fallweise möglich.

Lehrinhalte Onlinebefragungen werden mit den Softwarewerkzeugen PHP(weborientierte Skriptsprache) und MySQL (relationale Online-Datenbank) realisiert, die zusammen mit weiteren Werkzeugen ein-geführt werden. Weitere Inhalte beschäftigen sich mit dem inhalt-lichen und formalen Aufbau von Online-Fragebögen, deren Um-setzung als HTML-Formularen inklusive der Ablaufsteuerung, derDatenauswertung durch statistische Methoden sowie der graphi-schen Veranschaulichung durch dynamisch erzeugte Grafiken. DerEinführungsteil schließt mit einer Bewertung der Möglichkeiten desEinsatzes von Online-Befragungen als Marktforschungsinstrument.Im Praktikum werden reale Anwendungen erstellt, zum Beispiel dieBefragung von Kunden von Unternehmen, Mitgliedern eines Ver-eins oder Studierenden zur Qualität der Lehre an der UniversitätHildesheim.

Literatur• F. Hahne: Interaktive Websites. Das Praxisbuch.• R. Jacob, A. Heinz, J. P. Decieux, W. H. Eirmbter: Umfrage• S. Schuhmann: Repräsentative Umfrage


Grundkenntnisse in einer modernen, imperativen Programmier-sprache (C++, Java, ...), SQL und HTML/CSS.


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 3. SemesterDauer des Moduls 2 Semester

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen


– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Marketing



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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensplanspiel

Modul: Unternehmensplanspiel

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, die in den

Grundlagenveranstaltungen vermittelten Kenntnisse aus den Be-reichen Kostenrechnung, Marketing und Produktion vernetzt ein-zusetzen, indem sie mit Hilfe weiterer Werkzeuge eine integrier-te vorausschauende Planung für die Entscheidungsgrößen erstel-len. Sie sollen Möglichkeiten und Grenzen der Simulation kritischhinterfragen können. Die Studierenden beherrschen die komple-xen Wirkungszusammenhänge der verwendeten Art der Simulationund des Simulationsmodells, können ihre Entscheidungen plausi-bel begründen und im Planspielmarkt bestehen. Sie haben fach-übergreifenden Wissen und sind zur Integration wissenschaftlicherVorgehensweisen unterschiedlicher Fachgebiete befähigt.

Lehrinhalte Die TeilnehmerInnen übernehmen selbst die Leitung eines fiktivenUnternehmens und müssen die wichtigsten betrieblichen Abläu-fe (Einkauf, Finanzierung, Produktion) steuern. Auf dem Marktkonkurrieren sie mit den anderen TeilnehmerInnen und müssenüber Marketingaktivitäten (Angebotsmenge, Preissetzung, Wer-beetat, Kundendienstaufwendungen) den Absatz ihrer Produktesicher stellen. Ziel aller Unternehmen ist die Maximierung des Ge-winns vor Steuern.

Literatur• Handbuch NUSS – Netzwerk UnternehmsplanSpiel Simulati-on. Universität Hildesheim.


keine

Prüfungsleistung Erwartet wird eine kontinuierliche Teilnahme am Spiel. Nach Ab-schluss des Planspiels müssen die TeilnehmerInnen den Spielver-lauf aus ihrer Sicht präsentieren und ihre Entscheidungen – ins-besondere Reaktionen auf negative Ergebnisse – rechtfertigen. Beiplausibler Präsentation wird ein unbenoteter Schein erteilt.


198

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensplanspiel



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Produktion und Logistik

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Betriebliche Informationsysteme



• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Produktion und Logistik

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Betriebliche Informationsysteme

199

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modul: Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, ein entwickel-

tes Unternehmenskonzept von der Idee über die Erstellung einesBusiness-Plans, die Wahl der richtigen Rechtsform und das Ab-schätzen der Risiken bis hin zur praktischen Ausführung umzuset-zen und diesbezüglich relevante unternehmerische Entscheidungenabhängig von politischen Entwicklungen selbstständig treffen kön-nen. Die Studierenden kennen die wesentlichen Entscheidungskri-terien bei einer Existenzgründung und wissen, welche rechtlichenAspekte bei dieser von Bedeutung sind.

Lehrinhalte Welche Gesellschafts- und Unternehmensformen gibt es? WelcheVor- und Nachteile bieten Sie? Was ist in der Phase der Existenz-gründung zu bedenken? Welche vertragsrechtlichen und steuer-rechtlichen Aspekte sind zu berücksichtigen? Die Lehrveranstal-tung will Entscheidungsalternativen, Möglichkeiten und Perspek-tiven im Rahmen der Existenzgründung aufzeigen.

Literatur• R. Bleiber: Existenzgründung.• M. Hebig: Existenzgründungsberatung.• R. Hofmeister: Der Business-Plan.• T. Münster: Die optimale Rechtsform.


keine



200

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensentscheidung und Existenzgründung









201

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Projektplanung und Projektmanagement

Modul: Projektplanung und Projektmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel der Veranstaltung ist es, die Teilnehmer in die Lage zu ver-

setzen, neue projektbasierte Problemstellungen zu analysieren undmethodisch zu bearbeiten. Weiterhin sollen sie behandelte Metho-den kritisch hinterfragen und mögliche Defizite abschätzen können.Die Studierenden besitzen Kenntnisse im Bereich des Projektma-nagements und der Projektplanung. Sie können vermittelte Me-thoden der Projektplanung anwenden und verschiedene projekts-pezifische Problemstellungen gezielt bearbeiten. Ferner kennen sieAufgaben und Lösungsansätze des Projektmanagements sowie ver-schiedene Möglichkeiten der Projektorganisation.

Lehrinhalte In der Veranstaltung werden allgemeine Methoden der Projekt-planung behandelt. Besonderer Fokus liegt dabei auf konkretenProblemstellungen zu Zeit-, Kosten- und Kapazitätsplanung. Au-ßerdem wird auf die verschiedenen Dimensionen des Projektmana-gement eingegangen, es werden unterschiedliche Formen der Pro-jektorganisation in Unternehmen erläutert und spezielle Heraus-forderungen von Softwareprojekten dargelegt.

Literatur• J. Zimmermann, C. Stark, J. Rieck: Projektplanung.• B.J. Maddaus: Projektmanagement.


keine



202

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Projektplanung und Projektmanagement









203

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modul: Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden besitzen einen Überblick über die Methoden der

Entscheidungsunterstützung (Operations Research, Decision Sup-port) und sind in der Lage, ökonomische Problemstellungen (ins-besondere aus dem Bereich Produktion und Logistik) geeignet zumodellieren. Für ausgewählte Modelle der Optimierung (insbeson-dere lineare und ganzzahlige Optimierung) besitzen sie Kompetenzim Bereich der Lösungsmethoden.

Lehrinhalte1. Überblick über Methoden der Entscheidungsunterstützung2. Modellierung von Anwendungsproblemen3. Lineare Optimierung4. Erweiterungen der lineraren Optimierung5. Ausgewählte Ansätze aus kombinatorischer, dynamischer,

nichtlinearer, stochastischer und multikriterieller Optimie-rung

Literatur• Domschke, Drexl: Einführung in Operations Research, Sprin-

ger Verlag.• Neumann, Morlock: Operations Research, Hanser.• Homburg: Quantitative Betriebswirtschaftslehre, Gabler.• Borgwardt: Optimierung Operations Research Spieltheorie,

Birkhäuser.


„Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1“ und „Grundlagen derBetriebswirtschaftslehre 2“



204

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Methoden zur Entscheidungsunterstützung









205

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Innovationsmanagement

Modul: Innovationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Barbara BetzLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die Bedeutung von Innovationsentwick-

lung sowie das Instrumentarium für Innovationsentwicklung ken-nen lernen. Sie können das Instrumentarium anwenden, kennendie Aufgaben und Instrumente der einzelnen Phasen des Innovati-onsprozesses und können Phasen bezogene Instrumente anwenden.Sie werden befähigt, Innovationsprozesse in Unternehmen zu un-terstützen, Innovationsbedarfe zu analysieren, Ideen unter Anwen-dung von Kreativitätsmethoden zu entwickeln und zu bewerten.Sie kennen die Probleme der Markteinführung und die Erforder-nisse des nachgelagerten Monitoring. Die Studierenden kennen diebesonderen Anforderungen an internationales Innovationsmanage-ment.

Lehrinhalte1. Einführung: wirtschaftliche und gesellschaftliche Bedeutung

von Innovationen, Kondratieff’sche Zyklen, Zusammenhangzwischen Innovations- und Konjunkturentwicklung

2. Innovationsentwicklung in Unternehmen: Barrieren und Vor-aussetzungen für Innovationsentwicklung, der Innovations-prozess und seine Phasen, Phasen bezogene Aufgaben undInstrumente (u. a. Marktforschungs-, Bewertungs- und Mo-nitoringmethoden), Steuerung und Evaluierung von Innova-tionsprozessen, Messung und Bewertung von Innovationser-folgen.

3. Einführung in das Innovationsmanagement im internationa-len Kontext

Literatur• Jürgen Hauschildt: Innovationsmanagement. 2. Aufl., Mün-

chen 1997.• Nefiodow, Leo A.: Der sechste Kondratieff: Wege zur Produk-tivität und Vollbeschäftigung im Zeitalter der Information


keine



206

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Innovationsmanagement







207

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Internet Marketing

Modul: Internet Marketing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen fundierte Kenntnisse darüber erwerben,

wie das Internet unser herkömmliches Marketing-Verständnis ver-ändert und wie es als neues Instrument des Marketing und desmarktorientierten Electronic Commerce eingesetzt werden kann.Sie sollen die dafür notwendigen begrifflichen und technischenGrundlagen beherrschen und Einblicke in die relevanten Rahmen-bedingungen des Internet-Marketings gewinnen. Ferner sollen sieKenntnisse zu den Besonderheiten des strategischen und operati-ven Marketing-Managements im Internet erwerben und in erstenAnsätzen anwenden können.

Lehrinhalte• Begriffliche und technische Grundlagen zum Internet-

Marketing• Rahmenbedingungen des Internet-Marketing• Marketingforschung im Internet• Internet-Marketing-Strategien• Instrumente des Internet-Marketing-Mix• Implementierung und Kontrolle des Internet-Marketing

Literatur• Fritz, W.: Internet-Marketing und Electronic Commerce, 3.

Aufl., Wiesbaden 2004• Chaffey, D. et al.: Internet Marketing, 4th. ed., Harlow 2009








208

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensführung

Modul: Unternehmensführung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die Grundlagen der Unternehmensfüh-

rung/des Managements sowie den Management-Prozess (Regel-kreis). Sie kennen die Instrumente zur Lösung der Aufgaben, dieim Rahmen des Managementprozesses anfallen und können die In-strumente im Berufsalltag anwenden. Sie können Ziele formulie-ren, planen, Entscheidungen vorbereiten, organisieren und die Zie-le kontrollieren. Sie kennen die Methoden der strategischen Pla-nung und können ausgewählte Methoden anwenden. Sie kennendie Grundlagen des menschlichen Verhaltens und können Motivevon Mitarbeitern erkennen und Mitarbeiter motivieren. Sie könnenFührungsstile und Managementtechniken unterscheiden. Sie ken-nen die aktuellen Entwicklungen der Unternehmensführung. Siekönnen einen Kleinbetrieb selbständig führen und sind vorbereitet,eine kleinere Abteilung in einem mittleren bis großen Unternehmenzu leiten.

Lehrinhalte Allgemeine Grundlagen der Unternehmensführung; Grundsatz-planung; der Management-Prozess: Zielsetzung, Planung, Ent-scheidung, Realisierung/Organisation, Kontrolle; Einführung indie Methoden der strategischen Planung: SWOT-Analyse, Le-benszyklusanalyse, Ansoff-Matrix; Motivation von Mitarbei-tern/Motivationstheorien; Führungsstile; Managementtechniken(Management-by-Techniken); Überblick über aktuelle Entwicklun-gen: Qualitätsmanagement, Benchmarking, Change-Management,Lean Management.

Literatur• Betz, B.: Skript „Unternehmensführung“ 2011.• K. Olfert, H. Pischulti: Kompakt-Training Unternehmensfüh-rung. 4. Auflage, Ludwigshafen 2007.

• W. Pepels: Unternehmensführung. Stuttgart e. a. 2000.• J. P. Thommen, A.-K. Achleitner: Allgemeine Betriebswirt-schaftslehre aus managementorientierter Sicht. 6. Auflage,Wiesbaden 2009.


keine



209

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensführung









210

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Modul: Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen Aufgaben und Herausforderungen einer

Produktentwicklung anhand von realen Beispielen kennen lernen.Als Beispielprodukte dienen Navigations- und Fahrerassistenzsy-steme, welche im Automotive-Entwicklungsprozess entwickelt wer-den. Dabei sollen neben der Behandlung der betriebswirtschaftli-chen Aspekte auch in die dahinter stehenden Technologien einge-führt werden. Die Studierenden kennen die grundlegendenAufgaben einer Produktentwicklung eines komplexen technischenProdukts im betrieblichen Umfeld sowie dessen Zusammenspielmit den technischen Rahmenbedingungen. Sie können die erlern-ten Inhalte in den Kontext der Disziplin einordnen und das bis-her in den grundlegenden betriebswirtschaftlichen Veranstaltun-gen erlernte Wissen in seiner praktischen Anwendung vernetzen.Es findet eine Auseinandersetzung mit der Thematik statt, die zueigenständiger wissenschaftlicher Forschung befähigt.

Lehrinhalte Die Studierenden sollen den Produktentwicklungsprozess imAutomotive-Bereich sowie die dahinter stehenden Technologien amBeispiel von Navigations- und Fahrerassistenzsystemen kennenler-nen. Behandelt werden u.a. folgende Aspekte:

1. Technische Akquise und Vorstellung der Hardware- undSoftware-Plattform

2. Kaufmännischer Akquisitionsprozess3. Marketing und Produktmanagement von Navigations- und

Fahrerassistenzsystemen4. Einführung in den Automotive-Produktentwicklungsprozess

und Anforderungsanalyse5. Projektmanagement im Automotive-

Produktentwicklungsprozess6. Einführung in die Navigation7. Grafische Darstellung der Navigationskarte8. Systemvernetzung über Bluetooth und Mobilfunk9. Smartphone Integration und Telematik10. Fahrerassistenzsysteme: Einführung, Einsatzmöglichkeiten

und Grenzen11. Anwendungsbeispiel: Der „elektronische Horizont“

211

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Literatur• Winner, Hakuli, Wolf: Handbuch Fahrerassistenzsysteme• Schäuffele, Zurawka: Automotive Software Engineering:Grundlagen, Prozesse, Methoden und Werkzeuge effizienteinsetzen

• Rupp: Requirements-Engineering und -Management: profes-sionelle, iterative Anforderungsanalyse für die Praxis

• Krüger, Reschke: Lehr- und Übungsbuch Telematik• Merkle, Terzis: Digitale Funkkommunikation mit Bluetooth• Mulcahy: Rita Mulcahy’s PMP Exam Prep


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ werden vorausge-setzt.










212

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Logistik B

Gebiet Produktion und Logistik

Modul: Logistik B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Aufbauend auf dem Modul „Logistik A“ sollen Studierende fortge-

schrittene, komplexe Modelle und Algorithmen aus den Bereichen„Standortplanung“, „Lagerhaltung“ und „Warteschlangensysteme“sowohl in den theoretischen Grundlagen beherrschen als auch selb-ständige deren Lösung unter Einsatz von komplexen Methodender Mathematik und des Operations Research ermitteln können.Sie sollen diese Kenntnisse auf ähnliche gelagerte logistische Pro-blemstellungen übertragen und die Möglichkeiten der Implemen-tierung auf einem rechnerbasierten Entscheidungsunterstützungs-system beurteilen können. Aufbauend auf diesen Kenntnissen sol-len sie in der Lage sein, aktuelle Ergebnisse und Verfahren aus derForschung einzuordnen und anzuwenden. Studierende können Auf-gaben und Ziele der behandelten Bereiche der Logistik definierenund strukturieren und kennen jeweils praktische Anwendungsmög-lichkeiten. Sind sie mit den jeweils wichtigsten zugehörigen mathe-matischen Modellen vertraut, können die vorgestellten Algorith-men anwenden und diese als Methoden in ein Entscheidungsun-terstützungssystem einordnen. Sie besitzen die methodische undanalytische Kompetenzen, die zu einer selbständigen Erweiterungder wissenschaftlichen Erkenntnisse in den behandelten Bereichenbefähigen.

Lehrinhalte1. Standortplanung: Einführung in die Standortplanung, Dis-

krete Standortprobleme, Kontinuierliche Standortprobleme2. Lagerhaltung: Deterministische Lagerhaltungsmodelle, Sto-

chastische Lagerhaltungsmodelle3. Warteschlangensysteme: Komponenten von Wartesystemen,

Wartesystem M/M/1, Wartesystem M/M/s, Wartenetze

Literatur• W. Domschke, A. Drexl: Logistik: Standorte.• K. Neumann, M. Morlock: Operations Research.


keine



213

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Logistik B


– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Produktion und Logistik



214

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Praktikum Logistik (Master)

Modul: Praktikum Logistik (Master)


nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Logistik.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete fortgeschrit-tene Problemstellungen aus dem Logistik-Bereich, z.B. aus derTransportplanung, Standortwahl und Lagerhaltung sowie weitere.


Es werden die Inhalte des Moduls „Logistik A“ vorausgesetzt.






215

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Seminar Logistik (Master)

Modul: Seminar Logistik (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter ande-rer Bereiche (hier: Logistik).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Logistik.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „Logistik A“werden vorausgesetzt.





216

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Produktion B

Modul: Produktion B

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel dieser Veranstaltung ist es, die Teilnehmer in die Lage zu ver-

setzen, sich mit produktionsspezifischen komplexen Fragestellun-gen auseinanderzusetzen und selbstständig wissenschaftlich zu be-arbeiten. Die Studierenden können fachliche Zusammenhänge imUmfeld der Produktion überblicken und behandelte Inhalte um-setzen.

Lehrinhalte Erweiterung der Kenntnisse zu Produktion A; Vermittlung vonvertiefenden Inhalten der Betriebswirtschaft aus dem Bereich Pro-duktion als einer der zentralen Funktionen eines Unternehmens.Die konkreten Lehrinhalte sind von den Forschungsschwerpunktender Person abhängig, die die ausgeschriebene Professur besetzenwird.

Literatur• W. Domschke, A. Scholl, S. Voß: Produktionsplanung. Sprin-

ger Verlag.• H. Dyckhoff, T. S. Spengler: Produktionswirtschaft. Springer

Verlag.


keine






217

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Praktikum Produktion (Master)

Modul: Praktikum Produktion (Master)


nen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zuidentifizieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestand-teile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das ge-setzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wis-sen soll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten inder Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wieKonfliktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammana-gement, Effektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Produktion.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete fortgeschrit-tene Problemstellungen aus Produktionsbereich, z.B. aus denBereichen „Strategisches Produktionsmanagement“, „OperativesProduktionsmanagement“ sowie „Produktionsorientierte Manage-mentkonzepte“.


Es werden die Inhalte des Moduls „Produktion A“ vorausgesetzt.






218

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Seminar Produktion (Master)

Modul: Seminar Produktion (Master)

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter ande-rer Bereiche (hier: Produktion).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Produktion.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „ProduktionA“ werden vorausgesetzt.





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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Supply-Chain-Management

Modul: Supply-Chain-Management

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Studierenden sollen Aufbau, Aktionsfelder und Optimierungspo-

tentiale von Logistiknetzwerken als breites Grundlagenwissen zuden theoretischen Schwerpunkte aktueller Forschungsentwicklun-gen kennenlernen, wobei eine kritische Auseinandersetzung mit derThematik stattfindet. Studierende können die erlerneten Inhaltein den Kontext der Disziplin einordnen und im Rahmen aktuel-ler komplexer Forschungs- und Entwicklungsprojekte auch in un-bekannten Situationen einzusetzen. Sie erhalten methodische undanalytische Kompetenzen, die zu einer selbständigen Erweiterungder wissenschaftlichen Erkenntnisse befähigen.

Lehrinhalte1. Grundlagen und Definitionen des SCM Begriffsentwicklung,

Entwicklungsstufen des SCM, Abgrenzung gegenüber ver-wandten Begriffen, Aufgaben und Ziele, Chancen und Ri-siken des SCM, Bereiche des SCM, Aufbau eines Logistik-netzwerkes

2. SCM-Basiskonzepte Führungskonzepte und deren Einflussauf das SCM (Markt- und Ressourcenfokussierung, TotalQuality Management, Business Reengineering, Time Ba-sed Competition), Kooperationsformen in Logistiknetzwer-ken (Vertikale Kooperationen, Horizontale Kooperationen)

3. Logistik-Strategien im SCM Strategien in der Versorgung(Efficient Consumer Response, Strategien der Beschaffung),Strategien in der Lagerhaltung (Aufgaben und Ziele derLagerhaltung, Strategien beim Layout von Lagersystemen,Strategien in der operativen Lagerhaltung), Strategien in derDistribution (SCM auf Einzelkundenebene, Optimierungspo-tentiale der Verpackungslogistik, Aufbau der Transportket-te), Entsorgungs- und Recyclingstrategien

Literatur• H. Arndt: Supply Chain Management – Optimierung logisti-scher Prozesse

• H.-C. Pfohl: Logistiksysteme – BetriebswirtschaftlicheGrundlagen

• R. Vahrenkamp: Logistik• H. Werner: Supply Chain Management


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“, „Externes Rech-nungswesen“ und „Internes Rechnungswesen“ werden vorausge-setzt.

220

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Supply-Chain-Management






221

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – ERP-Systeme 2

Gebiet Betriebliche Informationsysteme

Modul: ERP-Systeme 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Teilmodul 1 „Auswahl und Einführung von ERP-Systemen“: Studierende lernen die komplexe Aufgabe der Auswahl undEinführung von ERP-Systemen kennen. Ausgehend vom Enter-prise Architecture Management als strategischen Rahmen für IT-Landschaften in Unternehmen können Studierende Auswahlkriteri-en benennen und besitzen die Kenntnis der notwendigen Verfahrenzu deren Verwendung im Rahmen der Auswahlentscheidung. Fürdie Einführung des gewählten Systems lernen die Studierenden ge-eignete Vorgehensweisen (Projektorganisation und deren Control-ling) kennen. Durch Fallbeispiele wird der Praxisbezug der Inhalteverdeutlicht. Teilmodul 2: „SAP Customizing und wei-terführende Projekte“: In der angebotenen Veranstaltungwird die Abbildung eines Handelsunternehmens in einem ERP-System vorgestellt. Ziel der Veranstaltung ist es eine theoretischesowie praktische Einführung in die Gestaltung eines ERP-Systemsdarzustellen. Von der Stammdatenpflege über Funktionen bis hinzum Customizing des Systems werden alle Aspekte behandelt. Stu-dierende lernen in diesem Kurs die Einrichtung und das Customi-zing praktisch kennen und sollten sich zum Ende des Kurses einefunktionierende Installation erarbeitet haben

222


Lehrinhalte Teilmodul 1:1. Einführung von ERP-Systemen im Unternehmen als komple-

xe Aufgabe2. Enterprise Architecture Management als strategischer Rah-

men3. Auswahl von ERP-Systemen: Kriterien (Auswahl, Gewich-

tung) und Verfahren (z. B. Nutzwertanalyse)4. Organisation der Einführung von ERP-System (Projektor-

ganisation inkl. Schulungen)

Teilmodul 2:1. Abbildung eines Handelsunternehmens im ERP-System2. Stammdatenpflege in einer Live-Umgebung3. Abbildung und Durchführung von Einkaufs- und Ver-

kaufsprozessen4. Dispositions- und Logistikprozesse5. Integrierte Ausführung von automatisierbaren Geschäftspro-

zessen (E-Business)6. Anbindung eines Online Shops7. Customizing eines ERP-Systems8. Reporting / Beleganpassung

Literatur Teilmodul 1:• A. Leiting: Unternehmensziel ERP-Einführung: Projektma-

nagement wirksam gestalten, Springer, 2012.• M. Götz, M. Hesseler: Basiswissen ERP-Systeme: Auswahl,

Einführung & Einsatz betriebswirtschaftlicher Standardsoft-ware, W3I, 2007.

• W. Stadler: Leitfaden zur Einführung einer ERP-Softwarein KMUs: Methoden und Werkzeuge für die Praxis, VDM,2009.

• P.a. Grammer: Der ERP - Kompass: ERP-Projekte zum Er-folg führen, mitp, 2011.

• I. Hanschke: Strategisches Management der IT-Landschaft,3. Auflage, Hanser, 2013.

Teilmodul 2:• U. Brück: Praxishandbuch SAP-Controlling• N. Muir, I. Kimbell: Discover SAP• M. Munzel, R. Munzel: SAP-Controlling - Customizing


Die Inhalte der Module „ERP-Systeme 1“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Teilmodul 1: Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Um-fang von 120 Minuten Teilmodul 2: Schriftliche Prüfung inForm einer Klausur im Umfang von 90 Minuten. oder Kolloquiummit Hausaufgaben


223






224

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)

Modul: Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion überdie Vorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kennt-nisse vertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzenStudierende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihrenWissensstand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Ent-wicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente ausge-wählter anderer Bereiche (hier: Betriebliche Informationssysteme/-management).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich BetrieblicheInformationssysteme/-management.


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“ und „BetrieblichesInformationsmanagement“ werden vorausgesetzt.





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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Seminar Wirtschaftsinformatik (Master)

Modul: Seminar Wirtschaftsinformatik (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-

beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion über dieVorträge wird das Verständnis der bereits erworbenen Kenntnissevertieft. Erwerb von Methodenkompetenzen, insb. besitzen Studie-rende eine Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissens-stand selbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungenanzupassen. Erwerb wirtschaftsinformatischer Kompetenzen, insb.beherrschen die Studierenden die Instrumente ausgewählter ande-rer Bereiche (je nach Themenstellung).

Lehrinhalte Ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich der Wirt-schaftsinformatik.


keine





226

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Praktikum Design Thinking

Modul: Praktikum Design Thinking

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 83 StundenLernziele/Kompetenzen Erlernen der Methoden des Design ThinkingsLehrinhalte Konzeption einer Geschäftsmodell-Idee unter Anwendung des

Design-Thinking Ansatzes. Durchführung eines konkreten Projek-tes zusammen mit Praxispartnern. Erlernen einer Methode zur Er-lernung von Innovation in Teamarbeit mit mehreren Iterationen.

Literatur• T. Frisendal: Design Thinking Business Analysis. Springer,

2012.• H. Plattner, C. Meinel, U. Weinberg: design ThiNK!NG. mi-

Wirtschaftsbuch, 2009.• F.Uebernickel, W. Brenner, T. Naef: Design Thinking: DasHandbuch. Frankfurter Allgemeine Buch, 2015


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




227

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Organisationsgestaltung und -beratung

Modul: Organisationsgestaltung und -beratung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf Knackstedt, Prof. Dr. Inga TruschkatLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Den Aufbau und die Prozesse der Organisationsgestaltung kennen

lernen. Die Studierenden sollen am Ende der Veranstaltung in derLage sein, den Aufbau und die Prozesse auf weitere Fallbeispieleübertragen zu können und so die Organisationsgestaltung in Un-ternehmungen zu gestalten bzw. dabei zu beraten.

Lehrinhalte Organisationsgestaltung befasst sich mit der Auslegung von Struk-turen (der Aufbau- und Ablauforganisation) und Systemen (denInformations- und Anreizsystemen) in Organisationen. Dabei istdie Organisationsgestaltung aufgeteilt in Organisationsplanung,Organisationsrealisation und Organisationskontrolle. Diese Aspek-te werden in dieser Veranstaltung näher betrachtet. Die Organisa-tionsberatung zielt auf eine Verbesserung der Kommunikations-, Kooperations- und Organisationsfähigkeit der Subsysteme einerUnternehmung und ihrer internen Vernetzung ab.

Literatur• Helmut Kreidenweis, Bernd Halfar: IT-Report für die Sozial-

wirtschaft: Wertbeitrag der IT und Markenstärke der Anbie-ter. Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Fakultät f.Soziale Dienste, 2010.


keine






228

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Dienstleistungsengineering und -management

Modul: Dienstleistungsengineering und -management

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben Analyse- und Design-Kompetenzen

zur Beschreibung von Anforderungen und Gestaltungsansätze fürDienstleistungssysteme; sie erwerben technologische Kompeten-zen zur Umsetzung moderner Ansätze; sie fördern ihre betriebs-wirtschaftlichen Kompetenzen durch Reflexion von Besonderhei-ten der Dienstleistungswirtschaft im Vergleich zur Sachgüterpro-duktion. Sie kennen aktuelle Herausforderungen an die Forschungim Dienstleistungsengineering und -management und entwickelnin Diskussionen ihre Kompetenz, sich in Forschungsprozesse einzu-bringen, indem sie vorhandenes Wissen auf neue Anwendungsfelderübertragen und an technische und gesellschaftliche Entwicklungenanpassen.

Lehrinhalte Mit zunehmender Tertiarisierung werden eine ingenieursmäßi-ge Entwicklung und ein IT-System-gestütztes Management vonDienstleistungen zunehmend bedeutungsvoll. Orientiert an einemfunktionalen Ordnungsrahmen werden in der Vorlesung fortge-schrittene Konzepte und Werkzeuge des Dienstleistungsenginee-ring und -management vermittelt und aktuelle Herausforderungenfür die Forschung aufgezeigt. In der Übung werden die Inhalte anFallbeispielen veranschaulicht und vertieft. Es werden die folgen-den Themenfelder behandelt:

1. Abgrenzungsprobleme zwischen Dienst- und Sachleistungen2. Zunehmende Bedeutung immaterieller Leistungen und hy-

brider Leistungsbündel3. Vom Product Engineering über das Service Engineering zum

Product Service System Engineering4. Messung von Qualität und Produktivität von Dienstleistun-

gen5. Fortgeschrittene Ansätze zur Konzeption von Wertschöp-

fungsnetzwerken6. Fortgeschrittene Ansätze zur Personalisierung, Individuali-

sierung und Kundenorientierung im Vertrieb von Dienstlei-stungen (z. B. Konfiguration von Leistungsbündeln)

7. Moderne Lösungen für die Erbringung von Dienstleistungen(z. B. mobile Assistenzsysteme, Multi-Agentensysteme etc.)

8. Ausgewählte Supportprozesse für Dienstleistungsunterneh-men

9. Gestaltung von Controlling- und übergreifenden Koordinati-onssystemen für Dienstleistungsunternehmen

10. Infrastruktren Technische Ordnungsrahmen (insb. DataWarehouse-Architektur)

229

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Dienstleistungsengineering und -management

Literatur• Klaus Backhaus, Jörg Becker, Daniel Beverungen, Margare-

the Frohs, Ralf Knackstedt, Oliver Müller, Michael Steiner,Matthias Weddeling: Vermarktung hybrider Leistungsbün-del. Das ServPay-Konzept.Gestaltung von Controlling- undübergreifenden Koordinationssystemen für Dienstleistungs-unternehmen. Berlin 2010.

• Jörg Becker, Ralf Knackstedt, Oliver Müller, Axel Winkel-mann: Vertriebsinformationssysteme. Standardisierung, In-dividualisierung, Hybridisierung und Internetisierung. Berlin2010.

• Jörg Becker, Ralf Knackstedt, Daniel Pfeiffer: Wertschöp-fungsnetzwerke. Konzepte für das Netzwerkmanagement undPotenziale aktueller Informationstechnologien. Berlin 2008.

• Oliver Thomas, Peter Loos, Markus Nüttgens (Hrsg.): Hy-bride Wertschöpfung. Mobile Anwendungssysteme und effi-ziente Dienstleistungsprozesse im technischen Kundendienst.Berlin 2010.

• Tilo Böhmann, Ralf Knackstedt, Jan Marco Leimeister, Mar-kus Nüttgens: Service Engineering & Management. Norder-stedt 2012.

• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gege-ben.


keine




• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Dienstleistungs-management und -innovation


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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit

Modul: Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erweitern ihr modellierungsmethodisches Wissen auf

dem Gebiet der Modellierung von Geschäftsmodellen, indem Sieverschiedene Techniken der Geschäftsmodellkonstruktion mitein-ander vergleichen. Sie können unterschiedliche Ansätze auf kon-krete Fallstudienbeispiele anwenden. Am Beispiel der Gestaltungnachhaltiger Geschäftsmodelle lernen Studierende die kritischeAuseinandersetzung mit bestehenden Modellierungstechniken, in-dem sie erkennen, dass bisherige Modellierungsansätze nicht aus-reichend geeignet sind, um alle wesentlichen Aspekte der Nachhal-tigkeit zu repräsentieren. Analytische Kompetenzen in der Bewer-tung von Modellierungsansätzen werden dadurch gestärkt. Auf derBasis dieser kritischen Haltung werden die Studierenden in die La-ge versetzt, Modellerweiterungen und -adaptionen vorzuschlagen.Diskussionen in Gruppen und Kritik an bestehenden Lösungen lei-sten einen Beitrag zum Aufbau sozialer Kompetenzen.

231


Lehrinhalte Nachhaltigkeit erfordert innovative Geschäftsmodelle, die sowohlEffizienzkriterien als auch dem Substanzerhaltungsgrundsatz ge-recht werden. Die Veranstaltung vermittelt methodische Fähig-keiten zur systematischen Beschreibung und Analyse von Ge-schäftsmodellen. Etablierte Modellierungsmethoden werden dar-aufhin untersucht, inwieweit diese den vielfältigen ökonomischen,ökologischen und sozialen Gestaltungszielen der Nachhaltigkeitgerecht werden. Für ausgewählte Problemstellungen sollen neueLösungsansätze entwickelt werden. Aufbauend auf den Beschrei-bungsansätzen werden sowohl kontinuierliche als auch diskontinu-ierliche Ansätze zur Verbesserung bestehender bzw. zur Entwick-lung gänzlich neuer Geschäftsmodelle diskutiert und an Praxisbei-spielen eingeübt. Die genutzten Verfahren und Instrumente wer-den auf Adäquanz für unterschiedliche Zielgruppen hin überprüft.Neben der Nutzung der Ansätze im beruflichen Bereich soll ihreAdaption zur Förderung einer kritisch-konstruktiven Reflexion deraktuellen Wirtschaft in Bildungskontexten (Schule, Erwachsenen-bildung) Berücksichtigung finden. Zu den wesentlichen Inhaltenzählen damit:

• Überblick über bestehende Ansätze zur Modellierung vonGeschäftsmodellen

• Grundlagen einer nachhaltig gestalteten Wirtschaft• Ableitung von Kriterien an eine nachhaltigkeitsgerechte Ge-

staltung und Repräsentation von Geschäftsmodellen• Identifikation von Schwachstellen in bestehenden Ansätzen• Entwicklung neuer Ideen in der gemeinsamen Diskussion und

Reflexion und konzeptionelle Umsetzung mittels Methodenund Werkzeugen der Unternehmensmodellierung

• Entwurf von Evaluationskonzepten für selbstentwickelte Mo-dellvarianten

232


Literatur• Alexander Osterwalder, Yves Pigneur: Business model ge-

neration. Ein Handbuch für Visionäre, Spielveränderer undHerausforderer. Frankfurt 2010.

• Thorsten Deelmann, Peter Loos: Visuelle Methoden zur Dar-stellung von Geschäftsmodellen – Methodenvergleich, An-forderungsdefinition und exemplarischer Visualisierungsvor-schlag. Saarbrücken 2003.

• Daniel R. A. Schallmo: Geschäftsmodelle erfolgreich ent-wickeln und implementierung. Mit Aufgaben und Kontroll-fragen. Heidelberg 2013.

• Hartmut Bossel: Modellbildung und Simulation. Konzepte,Verfahren und Modelle zum Verhalten dynamischer Systeme.2. Auflage, Braunschweig, Wiesbaden 1994.

• Alexander Osterwalder, Yves Pigneur, Greg Bernarda, AlanSmith, T. A. Wegberg: Value Proposition Design: EntwickelnSie Produkte und Services, die Ihre Kunden wirklich wollenDie Fortsetzung des Bestsellers Business Model Generation.Frankfurt 2015.


keine






233

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellierung

Modul: Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellierung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 56 Stunden; Selbststudium: 94 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können fortgeschrittene Aspekte der Unterneh-

mensmodellierung für praktische Anwendungen umsetzen, wo-durch sie ihre methodischen Kompetenzen in der Unternehmens-modellierung ausbauen. Die Auseinandersetzung mit fortschrittli-chen Ansätzen zur softwaregestützten Bereitstellung und Verwal-tungen von Unternehmensmodellen fördert ihre technologischenKompetenzen. Sie können sich neue Modellierungstechniken selb-ständig aneignen und anderen vermitteln, wodurch sie auch ih-re sozialen Kompetenzen weiterentwickeln. Sie können alternati-ve Modellierungsansätze systematisch miteinander vergleichen undentwickeln ihre Kompetenz, Lösungsvorschläge zur Unternehmens-modellierung selbständig bewerten zu können. Sie kennen aktuelleHerausforderungen für die Forschung und können für diese neueLösungsansätze entwickeln, kritisch reflektieren und adaptieren.

234


Lehrinhalte In der Vorlesung wird das Spektrum bekannter Unternehmens-modellierungsansätze durch die Vorstellung aktueller Ansätze ausder wissenschaftlichen Forschung erweitert. Orientiert an den un-terschiedlichen Beziehungsarten zwischen Unternehmensmodellenwerden in der Vorlesung fortgeschrittene Aspekte der Unterneh-mensmodellierung eingeführt, die in der Übung anhand von Bei-spielen veranschaulicht und vertieft werden. Die folgenden The-menbereiche werden dabei ausführlich behandelt:

1. Perspektiven für die Entwicklung neuer Unternehmensmo-dellierungsansätze (z. B. Integration bisher getrennter Sich-ten, Unterstützung wirtschaftlicher Entscheidungen)

2. Systematischer Vergleich von Modellierungsansätzen (insb.unter Einsatz von Szenarien und Kriterienkatalogen)

3. Metamodellierung (insb. Unterscheidung zwischen sprach-und prozessorientierter Metamodellierung, Metamodellie-rungstechniken, Einsatz zur Entwicklung von Modellreposi-torien, Metamodellierungswerkzeuge)

4. Referenzmodellierung (insb. Unterscheidung verschiedenerMechanismen zur Unterstützung der Referenzmodellanwen-dung, Überblick über bestehende Referenzmodelle, Nutzenund Grenzen der Referenzmodellierung, Entwicklung von Re-ferenzmodellen)

5. Transformation von Unternehmensmodellen gemäß der Mo-del Driven Architecture

6. Softwareunterstützung für die Abbildung der behandeltenModellbeziehungen

7. Evaluation innovativer Artefakte (insb. Kriterien für die wis-senschaftliche Evaluation von Modellierungsansätzen, Ent-wurf von Forschungsdesigns)

Literatur• Ralf Knackstedt: Fachkonzeptionelle Referenzmodellierung

einer Managementunterstützung mit quantitativen und qua-litativen Daten. Methodische Konzepte zur Konstruktionund Anwendung. Berlin 2006.

• Jörg Becker, Ralf Knackstedt (Hrsg.): Wissensmanagementmit Referenzmodellen. Konzepte für die Anwendungssystem-und Organisationsgestaltung. Berlin 2002.

• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben


keine



235



– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Betriebliche Informationsysteme

• MSc Wirtschaftsinformatik – Kernmodule – Unternehmens-modellierung


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informa-tionswissenschaft – Gebiet Gestaltung und Entwicklung be-trieblicher Informationssystem

236

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Modul: Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung mit ÜbungsteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können auch fortgeschrittene Forschungsmethoden der

Wirtschaftsinformatik anwenden. Sie können Forschungsfragen for-mulieren und darauf abgestimmte Forschungsdesigns entwerfen. Siekennen die Unterscheidung erklärungs- und gestaltungszielorien-tierter Forschung und können die Beziehungen zwischen beiden anBeispielen erläutern und fachlich kompetent diskutieren. Sie wissenum die Bedeutung der Entwicklung und Anwendung von Theori-en in der Wirtschaftsinformatik. Sie kennen einige der wichtigstenTheorien in der Wirtschaftsinformatik und können ausgewählteTheorien anwenden. Außerdem erwerben die Studierenden Orien-tierungswissen zu aktuellen Forschungsprojekten und -inhalten derim Studiengang engagierten Dozentinnen und Dozenten.

Lehrinhalte Anhand ausgewählter wissenschaftlicher Projekte der Dozentenwerden Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinfor-matik vorgestellt. In den Modulen A und B wird jeweils das glei-che Lehrkonzept verfolgt. Die gewählten Beispiele in den ModulenA und B sind jeweils unterschiedlich unterliegen aber einer inhalt-lichen Anpassung gemäß des aktuellen Forschungsprogramms derbeteiligten Dozenten. Über die Module A und B hinweg werdeninnerhalb von zwei Semestern folgende Inhalte adressiert:

• Abgrenzung und Zusammenhänge zwischen erklärungs- undgestaltungszielorientierter Forschung

• Richtlinien und Vorgehensmodelle gestaltungsorientierterForschung

• Theorienentwicklung und -evaluation im Rahmen erklä-rungszielorientierter Forschung

• Überblick über Theorien in der Wirtschaftsinformatik• Fortgeschrittene Aspekte ausgewählter Forschungsmethoden

der Wirtschaftsinformatik• Überblick über aktuelle Forschungsgegenstände in der Wirt-

schaftsinformatik und ihren angrenzenden Gebieten

237

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Literatur• Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger

(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 1. In: Ramesh Sharda,Stefan Voß (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 28, New York 2012.

• Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 2. In: Ramesh Sharda,Stefan Voß (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 29, New York 2012

• Uwe Flick, Erst von Kardorff, Ines Steinke (Hrsg): Quali-tative Forschung. Ein Handbuch. 3. Auflage, Reinbeck beiHamburg 2004.

• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung angegeben.


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Ausarbeitung und/oder mündlicher Vortragempfohlenes Semester MSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Wirtschaftsinformatik – Forschungsmethodik – Pflicht-module


238

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Modul: Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung mit ÜbungsteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können auch fortgeschrittene Forschungsmethoden der

Wirtschaftsinformatik anwenden. Sie können Forschungsfragen for-mulieren und darauf abgestimmte Forschungsdesigns entwerfen. Siekennen die Unterscheidung erklärungs- und gestaltungszielorien-tierter Forschung und können die Beziehungen zwischen beiden anBeispielen erläutern und fachlich kompetent diskutieren. Sie wissenum die Bedeutung der Entwicklung und Anwendung von Theori-en in der Wirtschaftsinformatik. Sie kennen einige der wichtigstenTheorien in der Wirtschaftsinformatik und können ausgewählteTheorien anwenden. Außerdem erwerben die Studierenden Orien-tierungswissen zu aktuellen Forschungsprojekten und -inhalten derim Studiengang engagierten Dozentinnen und Dozenten.

Lehrinhalte Anhand ausgewählter wissenschaftlicher Projekte der Dozentenwerden Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinfor-matik vorgestellt. In den Modulen A und B wird jeweils das glei-che Lehrkonzept verfolgt. Die gewählten Beispiele in den ModulenA und B sind jeweils unterschiedlich unterliegen aber einer inhalt-lichen Anpassung gemäß des aktuellen Forschungsprogramms derbeteiligten Dozenten. Über die Module A und B hinweg werdeninnerhalb von zwei Semestern folgende Inhalte adressiert:

• Abgrenzung und Zusammenhänge zwischen erklärungs- undgestaltungszielorientierter Forschung

• Richtlinien und Vorgehensmodelle gestaltungsorientierterForschung

• Theorienentwicklung und -evaluation im Rahmen erklä-rungszielorientierter Forschung

• Überblick über Theorien in der Wirtschaftsinformatik• Fortgeschrittene Aspekte ausgewählter Forschungsmethoden

der Wirtschaftsinformatik• Überblick über aktuelle Forschungsgegenstände in der Wirt-

schaftsinformatik und ihren angrenzenden Gebieten

239

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Literatur• Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger

(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 1. In: Ramesh Sharda,Stefan Voß (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 28, New York 2012.

• Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 2. In: Ramesh Sharda,Stefan Voß (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 29, New York 2012

• Uwe Flick, Erst von Kardorff, Ines Steinke (Hrsg): Quali-tative Forschung. Ein Handbuch. 3. Auflage, Reinbeck beiHamburg 2004.

• Weitere Literatur wird in der Veranstaltung angegeben.


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Ausarbeitung und/oder mündlicher Vortragempfohlenes Semester MSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


• MSc Wirtschaftsinformatik – Forschungsmethodik – Pflicht-module


240

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen

Gebiet Sprachtechnologie und Information Retrieval

Modul: Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen einen Teilbereich computerlinguistischer

Verfahren oder sprachtechnologischer Anwendungen im Detail; siesind in der Lage, diese Verfahren und Anwendungen zu nutzen,für kleinere Forschungsaufgaben zu adaptieren und zu bewerten;sie sind in der Lage, selbstständig Lösungen zu Fragestellungen ausdiesen Teilbereichen zu erarbeiten.

Lehrinhalte Das Hauptseminar vertieft ausgewählte Themenbereiche der Com-puterlinguistik und der Sprachtechnologie; es führt die Studieren-den zu eigenen kleinen Forschungsaufgaben, idealerweise im Zu-sammenhang mit der Institutsforschung. Sprachressourcen, ihreErstellung, Verwaltung und Nutzung: z.B. Korpuslinguistik, Anno-tation von Korpora, Korpusaufbau, Datenextraktion aus Korpora;elektronische Wörterbücher, Terminologiedatenbanken, Spezialle-xika für die Sprachtechnologie (z.B. Sentiment-Lexika); Normenfür Sprachressourcen; Anwendungen von Sprachressourcen, z.B. imBereich Digital Humanities oder iCALL

Literatur• Lothar Lemnitzer & Heike Zinsmeister: Korpuslinguistik. Ei-ne Einführung. narr studienbücher. 2. Auflage 2010.


Die Inhalte des Moduls „Maschinelle Sprachverarbeitung 2: NeuereEntwicklungen in der Computerlinguistik“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Präsentation und Hausarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Sprachtechnologie und Information Retrieval


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologie und InformationRetrieval

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in derComputerlinguistik

Modul: Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in der Computerlinguistik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben eine umfassende Perspektive auf aktu-

elle computerlinguistische Verfahren und Methoden. Sie sind in derLage, die Vorteile und die Grenzen solcher Verfahren einzuschät-zen; sie können Querbezüge zu Aspekten von Informationsrecher-che und Mensch-Maschine-Interaktion herstellen; Sie sind mit denformalen Verfahren insoweit vertraut, als sie deren Input, Ressour-cen, Output und Einbindung in Anwendungen beurteilen können.

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt ausgewählte Bereiche der Computerlin-guistik und der Sprachtechnologie im Detail und gegen den Hin-tergrund von aktuellen Forschungen am Institut und im interna-tionalen Rahmen. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden und aufden darauf aufsetzenden Werkzeugen. Beispiele solcher Themen-bereiche: - Verfahren der Analyse und Annotation von Textdaten(Tagging, Parsing, Koreferenzannotationen, Annotationsmethodenund Annotationsrepräsentationen, Normen für interoperable an-notierte Korpora etc.); - Methoden und Paradigmen der Evalu-ierung in der Sprachverarbeitung: Evaluierungsmethoden, -maße,Goldstandard-Evaluierungen, Shared Tasks etc.;- Statistische Ver-fahren in der Sprachverarbeitung: Lexikostatistik, Kookkurrenz-analysen, statistisches Parsing, statistische maschinelle Überset-zung, etc.; - Sprachtechnologie als Methode und Werkzeug: Di-gital Humanities-Anwendungen, sprachtechnologische Werkzeugeim Alltag (z.B. Dialogsysteme, Orthographiekorrektur, Stilprüfungetc.) Die genannten Themen (und je nach aktueller Forschungsla-ge eventuell weitere) werden in einer Überblicksvorlesung mit ggf.unterschiedlichem Schwerpunkt behandelt.


Grundkenntnisse der Maschinellen Sprachverarbeitung

Prüfungsleistung Mehrere Tests, über das Semester verteilt; außerdem oder alter-nativ Klausur. Regelmäßige Hausaufgaben und/oder begleitendeLektüre.

empfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

242

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in derComputerlinguistik


– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Sprachtechnologie und Information Retrieval



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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Mehrsprachige Informationssysteme

Modul: Mehrsprachige Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse zu Informationssy-

stemen in mehrsprachigen Umgebungen. Sie können Systeme ziel-gerichtet einsetzen und benutzerorientierte Verfahren zur Evaluie-rung von mehrsprachigen Informationssystemen anwenden.

Lehrinhalte Informationssysteme enthalten zunehmend Inhalt in mehrerenSprachen, die dann angemessen behandelt werden müssen. Dazuzählt beispielsweise Information Retrieval oder Text Mining aufmehreren Sprachen, der Aufbau und die Verwaltung mehrsprachi-ger Wissensbasen, Software-Lokalisierung sowie Datenbanken mitmehrsprachigen Inhalten. Der Kurs behandelt Verfahren, Systeme,Evaluierungsmethoden und Probleme beim Einsatz von Informa-tionssystemen in mehrsprachigen Umgebungen. Die Studierendenhaben vertiefte Kenntnisse zu Informationssystemen in mehrspra-chigen Umgebungen. Sie können Systeme zielgerichtet einsetzenund benutzerorientierte Verfahren zur Evaluierung von mehrspra-chigen Informationssystemen anwenden.

Literatur• Peters, Carol; Di Nunzio, Giorgio; Kurimo, Mikko; Mandl,

Thomas; Mostefa, Djamel; Peñas, Anselmo; Roda, Giovanna(Eds.): Multilingual Information Access Evaluation I: TextRetrieval Experiments, Proceedings 10th Workshop of theCross-Language Evaluation Forum, CLEF 2009, Corfu, Gree-ce. Revised Selected Papers. Berlin et al.: Springer Notes inComputer Science 6241.

• Maristella Agosti, Nicola Ferro, Carol Peters, Maarten de Ri-jke, Alan F. Smeaton (Eds.): Multilingual and MultimodalInformation Access Evaluation, International Conference ofthe Cross-Language Evaluation Forum, CLEF 2010, Padua,Italy, September 20-23, 2010. Proceedings. Springer 2010 No-tes in Computer Science


Die Inhalte des Moduls „Einführung in das Information Retrieval(IR)“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten..


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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Mehrsprachige Informationssysteme





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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren

Modul: Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen einen Teilbereich computerlinguistischer

Verfahren oder sprachtechnologischer Anwendungen und ihre Res-sourcen im Detail; sie sind in der Lage, solche Ressourcen (Lexika,Grammatiken, etc.) aufzubauen, zu strukturieren und in eigeneoder von freier Software ausgehend angepaßten Verfahren zu nut-zen und zu bewerten; sie sind in der Lage, selbstständig Lösungenzu Fragestellungen aus diesen Teilbereichen zu erarbeiten.

Lehrinhalte Das Hauptseminar vertieft führt die Studierenden zu eigenen klei-nen Forschungsaufgaben, idealerweise im Zusammenhang mit derInstitutsforschung: Verfahren und Anwendungen der maschinellenSprachverarbeitung: z.B. syntaktisch-semantische Analyse, Gene-rierung, Dialogmodellierung und Dialogsysteme, maschinelle Über-setzung.


Die Inhalte des Moduls „Maschinelle Sprachverarbeitung 2: NeuereEntwicklungen in der Computerlinguistik“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Präsentation und Hausarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival

Modul: Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind vertraut mit Information Retrieval Syste-

men in mehrsprachigen Umgebungen, kennen Probleme, Werkzeu-ge und benutzerorientierte Verfahren zur Evaluierung. Sie könnensich in ein spezifisches Problem intensiv einarbeiten.

Lehrinhalte Der Kurs vermittelt Kenntnisse zum Information Retrieval inmehrsprachigen Umgebungen, stellt den Forschungsstand zusprachabhängigen und sprachunabhängigen Verfahren dar undzeigt Werkzeuge zum mehrsprachigen Retrieval.


Die Inhalte des Moduls „Mehrsprachige Informationssysteme“ wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modul: Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können computerlinguistische Ressourcen ana-

lysieren und bewerten; sie sind in der Lage, Fragestellungen ausder Computerlinguistik bzw. Sprachtechnologie selbstständig zuanalysieren, Lösungen zu konzipieren und zu implementieren bzw.anzupassen oder zu optimieren. Sie können ihre eigenen Lösungenzum jeweiligen Forschungsstand in Relation setzen. Das Seminarlegt die Grundlagen für Masterarbeiten.

Lehrinhalte Vertiefung und integrierte theoretische, methodische und prak-tische forschungsnahe Behandlung ausgewählter Themenberei-che der Computerlinguistik und der Sprachtechnologie mit demSchwerpunkt auf Ressourcen. Der Schwerpunkt im Projektseminarliegt auf der eigenständigen Erarbeitung (ggf. im Rahmen von ge-meinsamen „Projekten“ wie etwa der Beteiligung an Shared Tasks,der Erstellung von Ressourcen, der Evaluation oder Bewertung vonWerkzeugen oder Ressourcen usw.) von Lösungen mit den Mittelnder Computerlinguistik; außerdem wird einschlägige aktuelle For-schungsliteratur analysiert und auf die jeweilige Forschungsfragebezogen. Parallel zu Projektseminar kann eine Übung mit hohemPraxisanteil angeboten werden; dann berechnet sich der o.g. Auf-wand als Summe aus Projektseminar und Übung; solche Übun-gen können insbesondere zur Vermittlung, zum Training und zurVertiefung von Programmierverfahren, Annotationsschemata und,-methoden, speziellen statistischen Verfahren, Evaluierungsmetho-den oder von der Nutzung komplexer Systeme und dergleichenangeboten werden.


Die Inhalte des Moduls „Hauptseminar Computerlinguistische Res-sourcen“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeit Optional mit Übungen, vgl. oben unter „Inhalt“.empfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen





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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Projektseminar Computerlinguistische Verfahren

Modul: Projektseminar Computerlinguistische Verfahren

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können computerlinguistische Verfahren oder

sprachtechnologische Werkzeuge und Anwendungen analysierenund bewerten; sie sind in der Lage, Fragestellungen aus der Compu-terlinguistik bzw. Sprachtechnologie selbstständig zu analysieren,Lösungen zu konzipieren und zu implementieren bzw. anzupassenoder zu optimieren. Sie können ihre eigenen Lösungen zum jewei-ligen Forschungsstand in Relation setzen. Das Seminar legt dieGrundlagen für Masterarbeiten.

Lehrinhalte Vertiefung und integrierte theoretische, methodische und prak-tische forschungsnahe Behandlung ausgewählter Themenberei-che der Computerlinguistik und der Sprachtechnologie mit demSchwerpunkt auf Verfahren. Der Schwerpunkt im Projektseminarliegt auf der eigenständigen Erarbeitung (ggf. im Rahmen von ge-meinsamen „Projekten“ wie etwa der Beteiligung an Shared Tasks,der Erstellung von Ressourcen, der Evaluation oder Bewertung vonWerkzeugen oder Ressourcen usw.) von Lösungen mit den Mittelnder Computerlinguistik; außerdem wird einschlägige aktuelle For-schungsliteratur analysiert und auf die jeweilige Forschungsfragebezogen. Parallel zu Projektseminar kann eine Übung mit hohemPraxisanteil angeboten werden; dann berechnet sich der o.g. Auf-wand als Summe aus Projektseminar und Übung; solche Übun-gen können insbesondere zur Vermittlung, zum Training und zurVertiefung von Programmierverfahren, Annotationsschemata und,-methoden, speziellen statistischen Verfahren, Evaluierungsmetho-den oder von der Nutzung komplexer Systeme und dergleichenangeboten werden.


Die Inhalte des Moduls „Hauptseminar Computerlinguistische Ver-fahren“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeit Optional mit Übungen, vgl. oben unter „Inhalt“.empfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

250

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Projektseminar Computerlinguistische Verfahren





251

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval – Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme

Modul: Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können im Rahmen eines kleinen Projektes angemes-

sene Methoden auswählen und zielgerichtet anwenden. Reflektiertund theoriegeleitet streben die Studierenden praxisorientierte Lö-sungen an. Die Studierenden können die Aufgaben in einem kleinenProjektteam sinnvoll strukturieren und organisieren.

Lehrinhalte Im Rahmen des Kurses wird ein ausgewähltes Kleinprojekt zumehrsprachigen Informationssystemen durchgeführt, das sich anaktuellen Forschungsthemen orientiert.


Die Inhalte des Moduls „Mehrsprachige Informationssysteme“ wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning

Gebiet Online Kommunikation und Interaktion

Modul: Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben eine umfassende Perspektive auf den

technikunterstützten effizienten und effektiven Umgang mit Wis-sen, wie er in Lernkontexten, sei es in Organisationen oder dezi-dierten Lernszenarien, zum Tragen kommt. Auf dieser Grundlageerarbeiten die Studierenden selbständig vertiefende Themenberei-che. Neben dem inhaltlichen Verstehen und der Erkenntnis derStruktur von Sachverhalten, werden die Studierenden auch in ihrerFähigkeit, komplexe Zusammenhänge und Strukturen einschätzenund evaluieren zu können, geschult.

Lehrinhalte Die Themenfelder Wissensmanagement und Lernen sind in derRealität oft kaum noch zu trennen und besitzen in vielfältiger Wei-se das Potenzial von Austauschs- und Kommunikationsprozessenin sozialen Netzwerken und kollaborativen Medien zu profitieren.Themenfelder umfassen u.a. Sozio-technologische und lerntheo-retische Grundlagen, Modelle des Wissensmanagements, Online-Communities, Computer supported collaborative learning, com-puter supported cooperative work (CSCL), E-Learning in und mitsozialen Medien, Mobile Learning, Social Enterprise, und Wissens-management und E-Learning für KMU.

Literatur• Andreas Hohenstein, Karl Wilbers: Handbuch E-Learning.

DWD, 2006.• Helmut M. Niegemann et al.: Kompendium E-Learning.

X.media.press, Springer, 2004.• Jörg Haake, Gerhard Schwabe, Martin Wessner: CSCL-Kompendium: Lehr- und Handbuch zum computerunterstütz-ten kooperativen Lernen. Oldenbourg, 2004.

• Udo Hinze: Computergestütztes kooperatives Lernen: Einfüh-rung in Technik, Pädagogik und Organisation des CSCL. Wa-xmann, 2004.

• Gabi Reinmann, Heinz Mandl: Psychologie des Wissensma-nagements: Perspektiven, Theorien und Methoden. Hogrefe,2004.

• Rolf Schulmeister: Grundlagen hypermedialer Lernsysteme:Theorie - Didaktik - Design. Oldenbourg, 2002.

• Spezielle Literatur je nach Themengebiet


Grundkenntnisse Informationswissenschaft

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2

253

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning

Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Online Kommunikation und Interaktion


• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informati-onswissenschaft – Gebiet Online Kommunikation und Inter-aktion

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modul: Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel ist die Kenntnis der internationalen Aspekte der MMI, die

durch den weltweiten Einsatz von Informationssystemen entste-hen. Die Studierenden sind in der Lage, sich kritisch mit Vorschlä-gen zur kulturellen Adaption von Informationssystemen und ihrenBenutzungsschnittstellen sowie Websites auseinanderzusetzen unddiese zu bewerten. Sie verfügen über das Wissen, geeignete Metho-den auszuwählen und anzuwenden, um entsprechende Adaptions-prozesse durchzuführen oder bestehende Resultate zu beurteilen.

Lehrinhalte Im Zuge einer immer stärkeren Globalisierung von Informationssy-stemen und Informationsservices spielen Strategien für einen welt-weiten, aber die Kultur berücksichtigenden Einsatz der Mensch-Maschine-Interaktion eine bedeutende Rolle. Ausgehend von einerbenutzerzentrierten Perspektive werden Gestaltungsstrategien füreine kulturorientierte MMI im Spannungsfeld zwischen Lokalisie-rung und Globalisierung diskutiert. Dabei stehen die Auseinander-setzung mit aktuellen Ansätzen aus der Literatur (Kulturmodelle,Usabilityrichtlinien etc.) sowie methodische Aspekte im Zentrum.

Literatur• Mandl, Thomas; Womser-Hacker, Christa: Wirtschaftsinfor-matik: Kulturelle Aspekte von Informationssystemen. In: WI-SU: Das Wirtschaftsstudium. 8-9/09 S. 1135-1140, 2009.

• Heimgärtner, Rüdiger; Mandl, Thomas; Womser-Hacker,Christa: Zur Forschung im Bereich der Entwicklung interkul-tureller Benutzungsschnittstellen. In: Boll, Susanne; Susan-ne Maaß, Rainer Malaka (Hrsg.): Interaktive Vielfalt: Work-shopband Mensch & Computer 2013. 13. FachübergreifendeKonferenz für interaktive und kooperative Medien (M&C)Sept. Bremen. S. 441-450, 2013


Kenntnisse in interkulturelle Kommunikation Vorlesung Mensch-Maschine Interaktion



255

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)


– Wahlmodule – Betriebswirtschaft und Informationswissen-schaft – Gebiet Online Kommunikation und Interaktion



256

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Information und Gesellschaft

Modul: Information und Gesellschaft

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbständige Erschließung, Ausarbeitung

und Präsentation eines vorgegebenen Inhaltsbereichs, der interdis-ziplinäres Arbeiten erfordert. Die Studierenden sind in der Lage,eine wissenschaftliche Diskussion nach einer Präsentation zu leiten.Durch die Teilnahme an der Veranstaltung und die wissenschaftli-che Diskussion über die Vorträge wird das Verständnis der bereitserworbenen Kenntnisse zu einem Themenbereich aus dem BereichInformation und Gesellschaft vertieft und ausgeweitet. Die Studie-renden erwerben Methodenkompetenzen etwa zur eigenständigenLiteraturrecherche und der Bewertung wissenschaftlicher Litera-tur. Insbesondere erwerben die Studierenden Transferkompetenz,die es ihnen erlaubt, ihren Wissensstand selbsttätig technischenund gesellschaftlichen Entwicklungen anzupassen.

Lehrinhalte Die Wechselwirkungen zwischen Gesellschaft und Informations-technologie sind vielfältig. Innovationen in der Informationstechno-logie führen zu neuen Produkten, neuen ethischen Fragestellungenund einer Neuordnung der Informationsmärkte. Themen wie Iden-tität in digitalen Netzen, informationelle Selbstbestimmung undDatensicherheit spielen hier eine Rolle. Dabei ist interdisziplinäresDenken notwendig und Bezüge bspw. zur Rechtswissenschaft, zurMedienwissenschaft oder der Ethik müssen diskutiert werden. Zueinem ausgewählten Thema aus dem Bereich Information und Ge-sellschaft wird anhand von innovativen Ansätzen der aktuelle For-schungsstand vorgestellt und diskutiert.

Literatur• Herman T. Tavani: Ethics and Technology: Controversies,Questions, and Strategies for Ethical Computing,John Wileyand Sons; 4th edition, 2012.

• Rainer Kuhlen: Informationsethik – Ethik in elektronischenRäumen, UVK, Konstanz, 2004.

• Rafael Capurro: Ethik im Netz (Medienethik 2) Franz Stei-ner, Stuttgart, 2003.


Grundkenntnisse Informationswissenschaft

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Information und Gesellschaft






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Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Hauptseminar Internationales GUI Design

Modul: Hauptseminar Internationales GUI Design

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 72 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse zu dem Wechselspiel

zwischen MMI und Kultur sowie zum aktuellen Forschungsstand.Sie sind in der Lage, sich kritisch mit den Forschungsansätzen aus-einanderzusetzen und verfügen über umfassendes Wissen zur kon-struktiven Beurteilung.

Lehrinhalte Diskussion des Forschungsstandes zum Themenbereich MMI undInternationalisierung mit einem Schwerpunkt auf kulturellenAspekten.


Die Inhalte des Moduls „Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung




259

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modul: Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können im Rahmen eines kleinen Projektes angemes-

sene Methoden auswählen und zielgerichtet anwenden. Reflektiertund theoriegeleitet streben die Studierenden praxisorientierte Lö-sungen an. Die Studierenden können die Aufgaben in einem kleinenProjektteam sinnvoll strukturieren und organisieren.

Lehrinhalte Im Rahmen des Kurses wird ein ausgewähltes Kleinprojekt zur In-ternationalen Mensch-Maschine-Interaktion durchgeführt, das sichan aktuellen Forschungsthemen orientiert.


Die Inhalte des Moduls „Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)“ werden vorausgesetzt.





260

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modul: Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Transfer der Kenntnisse zum Themengebiet auf konkre-

te Anwendungsszenarien zur Analyse und Verbesserung von Wis-sensprozessen. Insbesondere auch die Einbindung von Studieren-den in laufende Forschungs- und Entwicklungsprojekte, auch imRahmen von Abschlussarbeiten. Kompetenzerwerb: Auf metho-discher Ebene Kompetenzvermittlung zum erfolgreichen Manage-ment von Projekten. Konkret, der selbstgesteuerte Erwerb (Lear-ning by doing) von organisatorischer, fachlicher und sozialer Pro-jektkompetenz mit Fokus auf der Nutzung computervermittelterMedien, die intensiv zur Projektkoordination- und Projektdurch-führung genutzt werden sollen.

Lehrinhalte Vertiefung und Fortführung der Inhalte des Hauptseminars Wis-sensmanagement und Lernen. Der Fokus liegt dabei auf der Ana-lyse, Konzeption, Entwicklung und Optimierung von computerun-terstützten Lern- und Wissensmanagementumgebungen.

Literatur• Dirk Heche: Praxis des Projektmanagements. Springer, 2004.• Günter Drews, Norbert Hillebrandt: Lexikon derProjektmanagement-Methoden. Haufe, 2007.

• Jörg Haake, Gerhard Schwabe, Martin Wessner: CSCL-Kompendium: Lehr- und Handbuch zum computerunterstütz-ten kooperativen Lernen. Oldenbourg, 2004.

• Udo Hinze: Computergestütztes kooperatives Lernen : Ein-führung in Technik, Pädagogik und Organisation des CSCL.Waxmann, 2004.

• Gabi Reinmann, Heinz Mandl: Psychologie des Wissensma-nagements: Perspektiven, Theorien und Methoden. Hogrefe,2004.

Spezielle Literatur je nach ThemengebietVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Hauptseminar Wissensmanagement unde-Learning“ werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

261

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning





262

Wahlmodule im Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion – Online Marketing 2

Modul: Online Marketing 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand 100 StundenLernziele/Kompetenzen Transfer der Kenntnisse zum Themengebiet auf konkrete Anwen-

dungsszenarien zur Analyse und Verbesserung des Online Mar-ketings von Organisationen. Kompetenzerwerb: Auf methodischerEbene Kompetenzvermittlung zum erfolgreichen Management vonProjekten. Konkret, der selbstgesteuerte Erwerb (Learning bydoing) von organisatorischer, fachlicher und sozialer Projektkom-petenz. Auf inhaltlicher Ebene der Erwerb von Online Marketing-Kompetenz. Die Studierenden sind in der Lage ausgehend von kon-kreten Fallstudien adäquate Online Marketing-Strategien zu kon-zipieren, real durchzuführen und nach Abschluss zu evaluieren.

Lehrinhalte Vertiefung und Fortführung der Inhalte des Kurses Einführung On-line Marketing – Suchmaschinen und Social Media Marketing ausdem B.A. IIM. Schwerpunkt ist die praktische Anwendung des bzw.die Umsetzung von Online Marketing in Fallstudien.

Literatur Spezielle Literatur je nach ThemengebietVoraussetzungen für dieTeilnahme

Erfolgreiche Teilnahme am Seminar Online Marketing - Suchma-schinen und Social Media Marketing





263

Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden – Stochastische Methoden

Mathematische Methoden

Modul: Stochastische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas RichthammerLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben weiterführende Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungder Stochastik. Die Studierenden entwickeln selbständig stochasti-sche Modelle zu Problemen in Anwendungs- und Forschungszu-sammenhängen und sind in der Lage diese mittels theoretischerMethoden und mittels Simulationen zu analysieren.

Lehrinhalte In der Vorlesung sollen Theorie und praktische Anwendung stocha-stischer Prozesse besprochen werden, z.B. anhand folgender Bei-spiele:

1. Urnenmodelle: Urnen mit und ohne Zurücklegen, Polya-Urne2. Modelle von Treffern zu zufälligen Zeitpunkten: Bernoulli-

prozesse, Poissonprozess3. Markov-Ketten

Erarbeitung grundlegender Begriffe, Inhalte und Methoden stocha-stischer Prozesse, Verstehen der Techniken und Konzepte, mathe-matische Modellbildung, Simulation von stochastischen Proessenam Rechner.

Literatur• T. Richthammer: Skript zur Vorlesung Mathematische Me-thoden VI: Stochastische Methoden.


keine






264

Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden – Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Modul: Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Jürgen SanderLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 70 Stunden; Selbststudium: 130 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden verstehen die Grundlagen algebraischer und zah-

lentheoretischer Methoden, wenden sie praktisch – wie etwa im Be-reich Kryptographie – an und entwickeln dadurch selbständig Lö-sungen für Probleme in Anwendungs- und Forschungszusammen-hängen.

Lehrinhalte1. Theoretische Grundlagen aus Algebra und Zahlentheorie

(Gruppen, endliche Körper, Gleichungssysteme, Teilbarkeit,Euklidischer Algorithmus, Primzahlen, Kongruenzen)

2. Grundbegriffe der Kryptologie (Kryptosysteme, Kryptanaly-se, Sicherheit)

3. Kryptosysteme (affin-lineare Kryptosysteme, DES, AES,asymmetrische Kryptosysteme, RSA, Diffie-Hellman)

4. Probabilistische Kryptographie (perfekte Sicherheit, Kriteri-um von Shannon)

5. Primzahltests (Fermat-Test, Miller-Rabin-Test)

Literatur• Jürgen Sander: Skript Diskrete Methoden (Mathematische

Methoden I), Universität Hildesheim, 2010.• Jürgen Sander: Skript Kryptographie, Universität Hildes-

heim, 2010.• Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie,

Springer, 3. Aufl., 2004.• Wolfgang Willems: Codierungstheorie und Kryptographie,

Birkhäuser, 2008


Diskrete Methoden (Mathematische Methoden I), Analytische Me-thoden (Mathematische Methoden II)



265

Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden – Algebraische und Zahlentheoretische Methoden


– Wahlmodule – Mathematische Methoden• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Wirtschaftsin-


Wahlmodule im Master – Mathematische Methoden

266

Wahlmodule im Master – IT-Studienprojekt (Projektseminar) – Projektseminar / IT-StudienprojektM.Sc. IMIT

IT-Studienprojekt (Projektseminar)

Modul: Projektseminar / IT-Studienprojekt M.Sc. IMIT

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs Informationsmanagement und In-formationstechnologie, Übergreifende Koordination durch die Stu-diengangsbeauftragte bzw. den Studiengangsbeauftragten

Lehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 15 LPArbeitsaufwand 375 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden entwickeln ihre methodischen und sozialen Kom-

petenzen bei der eigenverantwortlichen Organisation der Projekt-arbeit. Bedingt durch die lange Projektdauer lernen Sie mit Kon-flikten in der Gruppe konstruktiv umzugehen und sich auf wan-delnde Rahmenbedingungen anzupassen. Sie entwickeln ihre for-schungsmethodischen Kompetenzen, indem sie eigenverantwortlichForschungsfragen formulieren, Forschungsdesigns konzipieren, die-se kritisch reflektieren und die Durchführung von Forschungs- undImplementierungsprozessen organisieren. Sie können sich eigen-ständig in ein für sie neues Thema einarbeiten und können Me-thoden auf die Problemstellung zielgerichtet und ggf. unter An-passung der Methoden anwenden. Sie sind in der Lage, ein Pro-jekt mitlaufend ausführlich zu dokumentieren und in Abschluss-und Zwischenpräsentationen über die erzielten Ergebnisse zu be-richten.

Lehrinhalte Studierende erarbeiten im Team einen Lösungsbeitrag für eine um-fangreiche Problemstellung. Unabhängig von der konkreten Aufga-benstellung werden folgende Inhalte adressiert:

• Iterative Formulierung, Überprüfung und Revision von For-schungsfragen

• Iterativer Entwurf und kritische Reflexion von Forschungs-designs

• Grundlegende und fortgeschrittene Forschungsmethoden• Methoden des Projektmanagements• Aufbau, Gestaltung und Durchführung von Zwischen- und

Abschlusspräsentationen• Planung, Leitung, Moderation von Gruppensitzungen• Mitlaufende Projektdokumentation

Weitere Inhalte sind abhängig von der inhaltlichen Ausgestaltungdes Projektseminars.

Literatur Abhängig von der thematischen Ausrichtung des Projektseminarswird diese in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Voraussetzungen gemäß Ankündigung des einzelnen Projektsemi-nars in Verantwortung des durchführenden Dozenten

Prüfungsleistung Schriftliche Dokumentationen, Zwischen- und Abschlusspräsenta-tionen, abhängig vom bearbeiteten Thema prototypische Imple-mentierungen und Datenbanken


267

Wahlmodule im Master – IT-Studienprojekt (Projektseminar) – Projektseminar / IT-StudienprojektM.Sc. IMIT

Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 2 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – IT-Studienprojekt (Projektseminar)

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Wahlmodule im Master – IT-Studienprojekt (Projektsemi-nar)

268

Wahlmodule im Master – Forschungsmethodik – Theorien und Forschungsmethoden der Informatik

Forschungsmethodik

Modul: Theorien und Forschungsmethoden der Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung mit ÜbungsteilenLeistungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können auch fortgeschrittene Forschungsmethoden der

Informatik anwenden. Sie können Forschungsfragen formulierenund darauf abgestimmte Forschungsdesigns entwerfen. Sie erwer-ben eine breite Übersicht der verschiedenen Forschungsansätze.Dies umfasst sowohl primäre Forschungsansätze der empirischenForschung und der formalen Methoden als auch sekundäre For-schungsansätze wie Literaturstudien. Sie können die Beziehungenzwischen Forschungsfragen und Forschungsdesigns an Beispielenerläutern und fachlich kompetent diskutieren. Sie kennen einigeder wichtigsten Forschungsmethodiken der Informatik und könnenausgewählte Ansätze anwenden.

Lehrinhalte• Forschungsgrundlagen wie Wiederholbarkeit und Verfolgbar-

keit von Studien• Empirische Forschungsansätze wie Experiment, Fallstudie,

Action Research• Analytische Verfahren technischer Natur• Formale Ansätze wie Beweisverfahren• Sekundäre Forschung (Survey, Mapping Study)• Wechselwirkung zwischen Forschungsfrage und Forschungs-

design

Literatur• Kitchenham, Budgen Bereton: Evidence-Based Software En-

gineering und Systematic Reviews, CRC Press, 2016• Claes Wohlin, Per Runeson, Martin Höst, Magnus C. Ohls-

son, Björn Regnell, Anders Wesslén Experimentation in Soft-ware Engineering, Springer, 2012

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine

Prüfungsleistung Schriftliche Ausarbeitung und/oder mündlicher Vortragempfohlenes Semester MSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

269

Wahlmodule im Master – Forschungsmethodik – Theorien und Forschungsmethoden der Informatik


– Wahlmodule – Forschungsmethodik• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Forschungsmethodik

270

Wahlmodule im Master – Soft Skills – Wirtschaftsenglisch 2

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 Stunden; Selbststudium: 47 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen fähig sein, fachspezifische Verhandlungen in

korrektem Englisch zu führen, Vorträge zu halten und fließend dis-kutieren zu können. Die Studierenden besitzen ein erwei-tertes Vokabular, um im Wirtschaftsbereich verhandeln zu könnenund sie kennen die Formalitäten für die Kommunikation zwischenUnternehmen und wissen, worauf im englischsprachigen Raum zuachten ist. Außerdem besitzen sie die Fähigket, Vorträge auf eng-lisch zu halten und sich dem Internationalisierungsgrad in verschie-denen Bereichen anzupassen.

Lehrinhalte1. Kommunikation im Unternehmen2. Formelle schriftliche Kommunikation im Business Bereich

(Anfragen, Beschwerden, Bestellungen, Verträge, Vereinba-rungen)

3. Bewerbungen, Vorträge, Vorstellungsgespräche4. mündliche und schriftliche Kompetenz in den o.g. Bereichen5. Wiederholungen und Übungen: Grammatik


keine



• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Soft Skills

• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Soft Skills• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Soft Skills

271

Wahlmodule im Master – Soft Skills – Unterrichten in der Informatik

Modul: Unterrichten in der Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand 75 StundenLernziele/Kompetenzen Die Veranstaltung vermittelt Grundkompetenzen des Unterrich-

tens von Inhalten der Informatik.Lehrinhalte Die Inhalte des Moduls umfassen: - Grundverständnis des Lehren-

den - Erkennen und Einschätzen von Lehrsituationen - Aufbereitenvon Inhalten zur Lehre - Vortragen und kooperatives Arbeiten AlsVorbereitung findet ein Blocktermin vor Vorlesungsbeginn statt.Vorlesungsbegleitend wird dies durch kontinuierliche Supervisions-termine ergänzt.


Eine parallele, nachgewiesene Tätigkeit als wissenschaftliche Hilfs-kraft in einer Lehrveranstaltung der Informatik ist eine notwendigeVoraussetzung zur Teilnahme.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Kein regelmäßiger Turnus, Veranstaltung findet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie– Wahlmodule – Soft Skills

• MSc Wirtschaftsinformatik – Wahlbereich – Soft Skills• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –

Wahlmodule im Master – Soft Skills

272

Abschlussprüfung

Modul: Abschlussprüfung Master

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMIT.Lehrform/SWS AbschlussarbeitLeistungspunkte 30 LPArbeitsaufwand 750 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über umfangreiche analytische und methodi-

sche Kompetenzen im Bereich des Informationsmanagements undder Informationstechnologie. Sie sind in der Lage diese erfolgreichund eigenständig im Rahmen einer komplexen wissenschaftlichenArbeit einzusetzen. Die Studierenden sind selbstständig in der La-ge, sich auf dem Gebiet des Informationsmanagements und derInformationstechnologie wissenschaftlich weiter zu entwickeln.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer komplexen wis-senschaftlichen Fragestellung des Informationsmanagements undder Informationstechnologie eine Lösung auf wissenschaftlichemNiveau. Dabei nutzen Sie den aktuellen Stand der Forschung indem entsprechenden Bereich. Sie dokumentieren die Arbeit aufwissenschaftlichem Niveau und präsentieren und verteidigen dieArbeit. Die Bearbeitung ist typischerweise eingebettet in aktuellewissenschaftliche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten.



Prüfungsleistung Masterarbeit (schriftliche Ausarbeitung)empfohlenes Semester MSc 4Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

• Bachelor- und Masterstudiengang Informationsmanagementund Informationstechnologie – Abschlussprüfung

• Bachelor- und Masterstudiengang Angewandte Informatik –Abschlussprüfung

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Documents

Informationsmanagementund Informationstechnologie Bachelor ... · Informationstechnologie Bachelor/ Master Modulhandbuch (PO 2016) Version vom08.Februar2016 letzteeditorische Änderung: