Modulhandbuch - Universität Hildesheim · 4/7/2011 · Modul Lehrform/SWS AP S. ... Wirtschaftspraktikum Externes Praktikum in einem Unternehmen 13 35 Projektarbeit(Bachelor) Projektarbeit

Universität Hildesheim

Fachbereich IVMathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft und Informatik

Informationsmanagement undInformationstechnologie

Bachelor / Master

Modulhandbuch

7. April 2011

Pflichtmodule im Bachelor

InformatikModul Lehrform/SWS AP S.Einführung in die Informatik 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 10Programmierpraktikum I 3 SWS Praktikum 5 12Algorithmen und Datenstrukturen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 13Programmierpraktikum II 3 SWS Praktikum 5 15Datenbanken 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 16Datenbankpraktikum 3 SWS Praktikum 5 17Grundlagen des Software Engineering 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 18

Betriebswirtschaft und InformationswissenschaftModul Lehrform/SWS AP S.Einführung in die Informationswissenschaft 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 20Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 21Informationsmanagement 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 4 23Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 24Externes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 26Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion 2 SWS Vorlesung 3 27Internes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 28

Grundlagen

Modul Lehrform/SWS AP S.Diskrete Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 29Analytische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 31Statistische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 33

Praktika und Projekte

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

Unternehmen13 35

Projektarbeit (Bachelor) Projektarbeit 10 36Abschlussprüfung Bachelor Abschlussarbeit 15 37

2

Abschlussprüfung

Wahlbereich Bachelor

Informatik

Gebiet Intelligente Informationssysteme

Modul Lehrform/SWS AP S.Wissensbasierte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 39Fallbasiertes Schließen 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 41Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 43Bachelor-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement

3 SWS Praktikum 5 44

Bachelor-Seminar Erklärungen in wissensbasiertenSystemen

2 SWS Seminar 3 46

Bachelor-Seminar Kontext und Erklärungen 2 SWS Seminar 3 47

Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Modul Lehrform/SWS AP S.Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 48Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Bachelor)

2 SWS Seminar 3 49

Praktikum Künstliche Intelligenz 4 SWS Praktikum 6 50

Gebiet Software Engineering

Modul Lehrform/SWS AP S.Requirements Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 51Seminar Software Engineering (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 53Grundpraktikum Softwaretechnik 3 SWS Praktikum 5 54

Gebiet Verteilte Systeme

Modul Lehrform/SWS AP S.Verteilte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 55Seminar Verteilte Systeme 2 SWS Seminar 3 56Praktikum Verteilte Systeme 4 SWS Praktikum 6 57

Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien

Modul Lehrform/SWS AP S.Praktikum Systemadministration 1 3 SWS Praktikum und Übung 5 58Praktikum Systemadministration 2 3 SWS Praktikum und Übung 5 59Praktikum Systemadministration für Linux 3 SWS Praktikum und Übung 5 60Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Bachelor)

2 SWS Seminar 3 61

3

Gebiet Multimedia

Modul Lehrform/SWS AP S.Praktikum Multimediaprogrammierung 4 SWS Praktikum 6 62Lernsoftware 2 SWS Vorlesung 3 64Praktikum Lernsoftwareentwicklung 4 SWS Praktikum 6 65

Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft

Gebiet Betriebswirtschaft

Modul Lehrform/SWS AP S.Marketing A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 66Praktikum Marketing (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 67Seminar Marketing (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 68Logistik A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 69Praktikum Logistik (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 71Seminar Logistik (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 72Produktion A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 73Praktikum Produktion (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 75Seminar Produktion (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 76Personalmanagement 2 SWS Vorlesung 3 77Arbeitsrecht 2 SWS Vorlesung 3 78EDV-Recht und E-Commerce 2 SWS Vorlesung 3 79Betriebliches Informationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 80SAP I: Architektur und Geschäftsprozesse 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 82Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)

2 SWS Seminar 3 83

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme

Modul Lehrform/SWS AP S.Information Retrieval und Maschinelle Sprachverar-beitung

2 SWS Vorlesung 6 84

Praktikum Information Retrieval 2 SWS Praktikum 4 86Seminar Information Retrieval 2 SWS Seminar 3 87Seminar Mensch-Maschine-Interaktion 2 SWS Seminar 3 88Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) 2 SWS Praktikum 4 89

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul Lehrform/SWS AP S.Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Seminar 3 90Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Praktikum 4 92Grundlagen der computervermittelten Kommunikati-on (CvK)


Soft SkillsModul Lehrform/SWS AP S.Wirtschaftsenglisch 1 2 SWS Vorlesung 3 96Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Bachelor) 2 SWS Seminar 3 97

4

Veranstaltungen Master

Informatik

Gebiet Algorithmen

Modul Lehrform/SWS AP S.Numerische Approximation 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 98Praktikum Numerische Algorithmen 3 SWS Praktikum 5 99Computergraphik 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 100Praktikum Computergraphik 4 SWS Praktikum 6 101Lineare Programmierung 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 102Graphen und Graphalgorithmen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 103Approximations- und Online-Algorithmen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 104Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorith-men


Numerische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 106Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 3 107


Modul Lehrform/SWS AP S.Verteilte lernende Systeme 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 108Fallbasierte Systeme und Anwendungen 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 110Erklärungsfähige Softwaresysteme 3 SWS Vorlesung 5 112Computing in Context: Methoden und Anwendungen 3 SWS Vorlesung 5 113Seminar Intelligente Informationssysteme (Master) 2 SWS Seminar 3 114Master-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement


Master-Seminar Erklärungen in wissensbasierten Sy-stemen

2 SWS Seminar 3 117

Master-Seminar Kontext und Erklärungen 2 SWS Seminar 3 118


Modul Lehrform/SWS AP S.Maschinelles Lernen 4 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 9 119Bayessche Netze 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 121XML und Semantic-Web-Technologien 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 123Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Master)

2 SWS Seminar 3 125

Master-Praktikum Maschinelles Lernen 4 SWS Praktikum 6 126Praktikum XML und Semantic-Web-Technologien 4 SWS Praktikum 6 127

5


Modul Lehrform/SWS AP S.Prozesse und Management des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 128Software-Produktlinien-Entwicklung 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 130Spezielle Themen des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 132Theoretische Grundlagen des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 133Seminar Software Engineering (Master) 2 SWS Seminar 3 135Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering 4 SWS Praktikum 6 136

Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze

Modul Lehrform/SWS AP S.Assoziative Programmierung I 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 137Assoziative Programmierung II 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 139Seminar Assoziativspeicher, Mustererkennung, Infor-mation Retrieval

2 SWS Seminar 3 141

Seminar Informationstheorie, Natürliche und Artifi-zielle Neuronale Netze

2 SWS Seminar 3 142


Modul Lehrform/SWS AP S.Algorithmen und Protokolle für das Internet 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 143Angewandte Kryptographie/Datensicherheit 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 144Datensicherheit 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 145Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 3 107


Gebiet Marketing

Modul Lehrform/SWS AP S.Marketing B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 146Praktikum Marketing (Master) 4 SWS Praktikum 6 147Seminar Marketing (Master) 2 SWS Seminar 3 148Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

2+2 SWS Praktikum 6 149

Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 151Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 152Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 153Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 154Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 155Internet Marketing 2 SWS Vorlesung 3 156

6

Gebiet Produktion und Logistik

Modul Lehrform/SWS AP S.Logistik B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 157Praktikum Logistik (Master) 4 SWS Praktikum 6 159Seminar Logistik (Master) 2 SWS Seminar 3 160Produktion B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 161Praktikum Produktion (Master) 4 SWS Praktikum 6 162Seminar Produktion (Master) 2 SWS Seminar 3 163Supply-Chain-Management 2 SWS Vorlesung 3 164Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 151Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 152Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 153Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 154Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 155

Gebiet Betriebliche Informationsysteme

Modul Lehrform/SWS AP S.Betriebliche Informationssysteme 2 SWS Vorlesung 3 166SAP II: Customizing und weiterführende Projekte 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 168Data Warehousing 2 SWS Vorlesung 3 169SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierungund Datenbeschaffung und -auswertung

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 171

Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)

2 SWS Seminar 3 173

Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 151Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 152Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 153Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 154

Gebiet Sprachtechnologie und Information

Modul Lehrform/SWS AP S.Hauptseminar Information und Gesellschaft 2 SWS Seminar 4 174Hauptseminar Ausgewählte Probleme der Sprach-technologie

2 SWS Seminar 3 176

Projektseminar Sprachtechnologie 2 SWS Praktikum 3 178Hauptseminar Maschinelle Übersetzung 2 SWS Seminar 3 180

Gebiet Informationssysteme für Kommunikation und Lernen

Modul Lehrform/SWS AP S.Projektseminar Computervermittelte Kommunikati-on


Hauptseminar Computervermittelte Kommunikation 4 SWS Seminar 4 182Hauptseminar e-Learning 2 SWS Seminar 4 184Projektseminar e-Learning 2 SWS Praktikum 3 186

7

Mathematische MethodenModul Lehrform/SWS AP S.Numerische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 106Algebraische und Zahlentheoretische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 187

Soft SkillsModul Lehrform/SWS AP S.Wirtschaftsenglisch 2 2 SWS Vorlesung 3 189Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Master) 2 SWS Seminar 3 190

Projekte

Modul Lehrform/SWS AP S.Projektarbeit (Master) Projektarbeit 10 191

Abschlussprüfung

Modul Lehrform/SWS AP S.Abschlussprüfung Master Abschlussarbeit 30 192

8

Übersicht der Kernmodule im Master IMIT

InformatikModul AP S.Numerische Approximation 8 98Verteilte lernende Systeme 8 108Maschinelles Lernen 9 119Software-Produktlinien-Entwicklung 8 130Assoziative Programmierung I 6 137Algorithmen und Protokolle für das Internet 6 143

Betriebswirtschaft und InformationswissenschaftModul AP S.Marketing B 6 146Logistik B 6 157Betriebliche Informationssysteme 3 166Hauptseminar Ausgewählte Probleme der Sprachtechnologie 3 176Projektseminar Computervermittelte Kommunikation 4 181

9

Pflichtmodule im Bachelor

Informatik

Modul: Einführung in die Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 StundenLernziele/Kompetenzen In diesem Modul erwerben die Studierenden grundlegende Kompe-

tenzen der Analyse, des Entwurfs und der Realisierung von Soft-waresystemen. Sie erwerben Kompetenzen im Algorithmenentwurfund im objektorientierten Entwurf. Dabei liegt der Fokus auf dersystematischen Ableitung von Lösungsansätzen für kleine Proble-me. Die Studierenden verstehen die technischen und theoretischenGrundlagen der Informatik und sind in der Lage diese zur prakti-schen Informatik in Beziehung zu setzen.

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:

• Grundlagen der Modellbildung• Grundlegende Datentypen und Datenstrukturen• Strukturierte und objektorientierte Programmierung• Klassen und Objekte• Polymorphie• Einführung in Maschinenmodelle

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.

10

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Einführung in die Informatik

Teilmodule / Veranstaltun-gen

TM 1: Einführung in die Informatik, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Einführung in die Informatik, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der Arbeits-gruppe

Literatur• 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 Semester

11

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Programmierpraktikum I

Modul: Programmierpraktikum I

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.


keine

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,

2007.


keine

Prüfungsleistung Zwischentestate, Prototyp und Abschlusspräsentationempfohlenes Semester BSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

12

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Algorithmen und Datenstrukturen

Modul: Algorithmen und Datenstrukturen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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. Ausblick: Algorithmen zur numerischen Modellierung


TM 1: Algorithmen und Datenstrukturen, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterTM 2: Algorithmen und Datenstrukturen, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Jürgen För-ster

13

Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Algorithmen und Datenstrukturen

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.

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 Semester

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Programmierpraktikum II

Modul: Programmierpraktikum II

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-Berghofer und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.


keine

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.


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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Datenbanken

Modul: Datenbanken

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.


TM 1: Datenbanken, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Dr. Thomas Roth-BerghoferTM 2: Datenbanken, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Dr. Thomas Roth-Berghofer

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 Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Mitarbeiter Arbeitsgruppe Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.


keine

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.


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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Grundlagen des Software Engineering

Modul: Grundlagen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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:

• Prozess-, Produkt- und Qualitätsreferenzmodelle• Vorgehensmodelle und Lebenszyklusmodelle wie das Wasser-

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

zessmodellierung)• Softwarearchitektur (u.a., Architekturstile, Designmuster)• Implementierungstechniken• Testtechniken (Black-Box, White-Box)• 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.


TM 1: Grundlagen des Software Engineering, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Grundlagen des Software Engineering, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Schmid

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.

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Pflichtmodule im Bachelor – Informatik – Grundlagen des Software Engineering


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 – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Einführung in dieInformationswissenschaft


Modul: Einführung in die Informationswissenschaft

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.

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.


TM 1: Einführung in die Informationswissenschaft, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Christa Womser-HackerTM 2: Einführung in die Informationswissenschaft, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (2 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Christa Womser-Hacker und Mitarbeiter derArbeitsgruppe

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.


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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Grundlagen derBetriebswirtschaftslehre 1

Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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)


TM 1: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Ilona EbbersTM 2: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi,Prof. Dr. Ilona Ebbers

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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.


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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft –Informationsmanagement

Modul: Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 75 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 effiziente 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.


TM 1: Informationsmanagement, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Christa Womser-HackerTM 2: Informationsmanagement, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Christa Womser-Hacker und Mitarbeiter derArbeitsgruppe

Literatur• Heinrich: Informationsmanagement. 1999.• Krcmar: Informationsmanagement. 2000.• Biethan, Muksch, Ruf: Ganzheitliches Informationsmanage-ment, Band I: Grundlagen. 2000.

• Gutenschwager, Voss: Informationsmanagement. 2001.


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.

empfohlenes Semester ab BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Ilona EbbersLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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


TM 1: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Ilona EbbersTM 2: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi,Prof. Dr. Ilona Ebbers

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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.



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Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – ExternesRechnungswesen

Modul: Externes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Dr. Joachim AlgermissenLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


TM 1: Einführung in die Informatik, VorlesungLehrform: 1 SWS Vorlesung (2 ECTS)Lehrende: Dr. Joachim AlgermissenTM 2: Einführung in die Informatik, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Dr. Joachim Algermissen

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



26

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

Modul: Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion

Modulverantwortlicher PD Dr. Thomas MandlLehrende PD Dr. Thomas Mandl und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 kogniti-ven Eingenschaften des Menschen werden die formalsprachlichen,die natürlichsprachlichen und die grafisch-direktmanipulativenBenutzungsoberflächen (BOF) sowie jeweils Gestaltungsrichtlini-en behandelt. Ästhetisches Design ergänzt die interdiszipliäre Per-spektive. Den Kern bildet die Evaluierung und die Einbettung derBenutzerperspektive in den Software-Entwicklungsprozess. Inno-vative Interaktionsansätze wie virtuelle Welten, Avatare, sozialeInteraktion und mobile Systeme werden abschließend vermittelt.


keine

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.





27

Pflichtmodule im Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – InternesRechnungswesen

Modul: Internes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Dr. Joachim AlgermissenLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


TM 1: Internes Rechnungswesen, VorlesungLehrform: 1 SWS Vorlesung (2 ECTS)Lehrende: Dr. Joachim AlgermissenTM 2: Internes Rechnungswesen, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Dr. Joachim Algermissen

Literatur• L. Haberstock: Grundzüge der Kosten- und Leistungsrech-nung.

• K. Olfert: Kostenrechnung.


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



28

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Diskrete Methoden

Grundlagen

Modul: Diskrete Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.


TM 1: Diskrete Methoden, VorlesungLehrform: 3 SWS Übung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Hans-Joachim BentzTM 2: Diskrete Methoden, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz und Mitarbeiter der Ar-beitsgruppe

Literatur1. H.-J. Bentz: Manuskript zur Vorlesung Mathe 1, Diskrete

Strukturen.2. T. Apostol: Introduction to Analytic Number Theory.

Springer-Verlag, Heidelberg 1976.3. G. Fischer: Lineare Algebra. Vieweg-Verlag, Braunschweig

1989.4. D. Jungnickel: Graphen, Netzwerke und Algorithmen. B.I.

Wiss.-Verlag, Mannheim 1994.


keine


empfohlenes Semester BSc 1

29

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Diskrete Methoden

Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

30

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Analytische Methoden

Modul: Analytische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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 reellen 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 Funktio-nen, Partialbruchzerlegung, Exp.-Funktion, Logarithmus-Funktionen, Kreisfunktionen, Arcusfunktionen)

7. Integration (Darbousches Integral, Riemannsches Integral,Hauptsatz, Integration von Funktionenfolgen, Integrations-regeln, uneigentliche Integrale, Eulersche Summenformel,Gammafunktion, Stirling-Formel)


TM 1: Analytische Methoden, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterTM 2: Analytische Methoden, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Jürgen För-ster

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

31

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Analytische Methoden


Die Inhalte des Moduls „Diskrete Methoden“ werden vorausgesetzt.



32

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Statistische Methoden

Modul: Statistische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungstatistischer und stochastischer Methoden der Mathematik gemäßobigen Inhalten erwerben. Erwerb formaler und mathematischerKompetenzen, insb. beherrschen Studierende ausgewählte Metho-den für nicht-deterministische Vorgänge.

Lehrinhalte Wesentliche Eigenschaften von Kenngrößen der beschreibendenStatistik; verschiedene Interpretationen des Wahrscheinlichkeitsbe-griffs (Laplace, Grenzwert relativer Häufigkeiten, Erwartungswert)und ihre Reichweiten;axiomatische Grundlegungen und Überlegun-gen; Modellcharakter von Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Rolleder stochastischen Unabhängigkeit; Gesetze der großen Zahlen;Abgrenzung der Konvergenzbegriffe in der Stochastik zum Grenz-wertbegriff der Analysis; nichtparametrische Testverfahren; We-sen, Möglichkeiten und Grenzen des klassischen Hypothesentests;zentraler Grenzwertsatz; Bezüge der Stochastik zur Analysis undzur Linearen Algebra. Fehlvorstellungen und intuitive Täuschun-gen. Erarbeitung grundlegender Begriffe, Inhalte und Methodender Statistik und Stochastik, Verstehen der Techniken und Kon-zepte. Folgende Begriffe und Inhalte werden erarbeitet:

1. Grundlegende Begriffe (Reelle Zufallsgrößen, Erwartungs-wert, Zerlegungen von ZFG, Varianz, unabhängige ZFG, be-dingte ZFG, bedingte Erwartung, Bayes Formel, Verteilun-gen u. a. m.).

2. Grundlegende Verfahren der Angewandten Statistik (Schätz-methoden, verteilungsfreie und verteilungsabhängige Tests,Parametertests, Konfidenzintervalle, Chi-Quadrat-Test u. a.m.).


TM 1: Statistische Methoden, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Hans-Joachim BentzTM 2: Statistische Methoden, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Hans-JoachimBentz

33

Pflichtmodule im Bachelor – Grundlagen – Statistische Methoden

Literatur1. H.-J. Bentz: Skriptum Mathematische Methoden 3, Stocha-

stik.2. H.-J. Bentz, G. Palm: Wahrscheinlichkeitstheorie ohne Men-

genlehre. 1980.3. E. Kreyszig: Statistische Methoden und ihre Anwendungen.

Vandenhoeck & Ruprecht, 1979.


Die Inhalte der Module „Diskrete Methoden“ und „Analytische Me-thoden“ werden vorausgesetzt.



34

Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte – Wirtschaftspraktikum

Praktika und Projekte

Modul: Wirtschaftspraktikum

Modulverantwortlicher Praktikumsbeauftragte(r)Lehrende Professoren des Studiengangs IMIT und Mitarbeiter der Arbeits-

gruppenLehrform/SWS Externes Praktikum in einem UnternehmenAnrechnungspunkte 13 ECTSArbeitsaufwand 390 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.


keine

Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

bestandene Modulprüfungen im Umfang von 30 ECTS

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.

35

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

Modul: Projektarbeit (Bachelor)

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrende Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS ProjektarbeitAnrechnungspunkte 10 ECTSArbeitsaufwand 300 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.


keine


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 Semester

36

Pflichtmodule im Bachelor – Praktika und Projekte – Abschlussprüfung Bachelor

Modul: Abschlussprüfung Bachelor

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS AbschlussarbeitAnrechnungspunkte 15 ECTSArbeitsaufwand 450 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.


TM 1: BachelorarbeitLehrform: eigenständige Arbeit (12 ECTS)Lehrende: Professoren des Studiengangs IMITTM 2: BachelorkolloquiumLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Professoren des Studiengangs IMIT



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

37

Abschlussprüfung

Keine weiteren Module in diesem Gebiet. Siehe Inhaltsverzeichnis.

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Wahlbereich Bachelor

Informatik


Modul: Wissensbasierte Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.

Lehrinhalte• Überblick und Vision• Einführung in Wissensrepräsentation• Einführung in wissensbasierte Diagnose• Diagnosebegriffe• Produktlinie für wissensbasierte Diagnosesysteme• Interpretation der Wissensbasis• Lernen von Diagnosewissen• Fallbasierte Diagnose• Fallbasierte Entscheidungsunterstützung• Modellbasierte Diagnose• Planung• Konfiguration


TM 1: Wissensbasierte Systeme, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffTM 2: Wissensbasierte Systeme, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Dieter Alt-hoff

39

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.


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

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasiertes Schließen

Modul: Fallbasiertes Schließen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


TM 1: Fallbasiertes Schließen, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffTM 2: Fallbasiertes Schließen, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Dieter Alt-hoff

Literatur• 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.

41

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasiertes Schließen


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



42

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

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende Prof. Dr. Klaus-Dieter Althoff und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine


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 Semester

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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 Althoff und Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Prof. Dr. Klaus-Dieter Althoff und Dr. Thomas Roth-Berghofer

und Mitarbeiter ihrer ArbeitsgruppenLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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 eige-nen Ideen erarbeitet und umgesetzt werden sollen. Dabei soll dieOrganisation in einem Team sowie die gemeinsame Arbeit an ei-nem Thema trainiert werden. Im Rahmen des Praktikums werdendie anwendungsbezogenen Phasen eines Wissensmanagement Pro-jektes beispielhaft wie in einem Industrieprojekt angegangen, be-ginnend bei der Anforderungsanalyse, über die Umsetzung bis zurPräsentation der Ergebnisse. Der Schwerpunkt liegt in der Erfas-sung der Domäne sowie der Beschreibung der daraus resultierendenAnforderungen, der Beschreibung und Bereitstellung der Anwen-dungsdaten sowie der Anbindung an eine grafische Benutzerober-fläche. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der Software InformationAccess Suite (e:IAS) der Firma empolis GmbH, welche im Rahmender Veranstaltung zur Verfügung gestellt wird.


keine

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


• Weitere Literatur, insbesondere Dokumentation zur Softwaree:IAS wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

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


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.

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.


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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Bachelor-SeminarErklärungen in wissensbasierten Systemen

Modul: Bachelor-Seminar Erklärungen in wissensbasierten Systemen

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Den Studierenden wird ein tieferes Verständnis für erklärungsfähi-

ge Softwaresysteme vermittelt. Im Seminar werden dazu verschie-dene Aspekte von Erklärung in Softwaresystemen betrachtet.

Lehrinhalte Neben der Wissens- und Lösungsverbesserung sowie der Erfas-sung von Kontexten bei der Interaktion einzelner Nutzer mit wis-sensbasierten Systemen, bieten Erklärungen in kollaborativen Sy-stemen die Möglichkeit, gemeinsame Kontexte zwischen verschie-denen Nutzern von kollaborativen Systemen zu etablieren. Eingemeinsamer Kontext verbessert das Verständnis der jeweiligenNutzer untereinander und verringert somit den Kommunikations-aufwand in solchen Systemen. Im Seminar werden verschiedeneAspekte von Erklärung betrachten.


keine


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester ab BSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Bachelor-SeminarKontext und Erklärungen

Modul: Bachelor-Seminar Kontext und Erklärungen

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Den Studierenden wird ein tieferes Verständnis für den Einsatz

von Kontext zur Erklärungsverbesserung vermittelt. Im Seminarwerden dazu verschiedene Aspekte von Kontext betrachtet.

Lehrinhalte Neben der Wissens- und Lösungsverbesserung sowie der Erfassungvon Kontexten bei der Interaktion einzelner Nutzer mit wissens-basierten Systemen, bieten Erklärungen in kollaborativen Syste-men die Möglichkeit, gemeinsame Kontexte zwischen verschiede-nen Nutzern von kollaborativen Systemen zu etablieren. Ein ge-meinsamer Kontext verbessert das Verständnis der jeweiligen Nut-zer untereinander und verringert somit den Kommunikationsauf-wand in solchen Systemen.


keine


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester ab BSc 1Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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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-ThiemeLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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; adverserial

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.


TM 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, Prof. Dr. Alexan-dros NanopoulosTM 2: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter derArbeitsgruppe, Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos

Literatur• Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Mo-dern Approach. Prentice Hall, 2003.


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

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


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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-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, Prof. Dr. Alexandros Nano-

poulos und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


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

• Suchverfahren• Constraint Satisfaction Problems• Spieltheorie


keine


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

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

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

Modul: Praktikum Künstliche Intelligenz

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter der Arbeits-

gruppe, n.n. (Lehrbeauftragter ML)Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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 werden anhand eines konkreten Da-tensatzes und einer konkreten Fragestellung in kleinen Teams un-tersucht. Dabei kommen in der Vorlesung „Grundlagen der Künst-lichen Intelligenz“ behandelte Techniken und Methoden zum Ein-satz.


keine

Literatur je nach ProblemstellungVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz“werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbei-tung/Dokumentation


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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Requirements Engineering


Modul: Requirements Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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:

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

• Analyse und Modellierung von Anforderungen (Use Cases,EPKs)

• Zielbasierte Anforderungstechniken• Erstellen von Lasten- und Pflichtenheft• 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.


TM 1: Grundlagen des Software Engineering, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Grundlagen des Software Engineering, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der Arbeits-gruppe

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


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


51

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Requirements Engineering


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

Modul: Seminar Software Engineering (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine


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

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester BSc 5Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Software Engineering – Grundpraktikum Softwaretechnik

Modul: Grundpraktikum Softwaretechnik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.


keine

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

Studium, 2007.• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005.





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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Verteilte Systeme – Verteilte Systeme

Gebiet Verteilte Systeme

Modul: Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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


TM 1: Verteilte Systeme, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: n.n. (W2 Mobile Systeme)TM 2: Verteilte Systeme, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe n.n. (W2 Mobile Systeme)

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


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



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

Modul: Seminar Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrende n.n. (W2 Mobile Systeme) und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus dem Bereich der Verteilten Systeme.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


Die Inhalte des Moduls „Verteilte Systeme“ werden vorausgesetzt.

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

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

Modul: Praktikum Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrende n.n. (W2 Mobile Systeme) und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-


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


keine


Die Inhalte des Moduls „Verteilte Systeme“ werden vorausgesetzt.



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


Modul: Praktikum Systemadministration 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Manfred GottschalkLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.

Lehrinhalte• Aufbau und Funktion moderner Personal Computer• Konfiguration von Rechner aus ihren Komponenten• Installation und Wartung von gängigen Betriebssystemen-

Vernetzung von Rechner• Nutzung von Netzwerkdiensten


keine

Literatur1. RRZN Schriften: PC-Technik für Systembetreuer.2. RRZN Schriften: Netzwerke Grundlagen.3. Meyers: A+ Hardware.4. Schmidt: SCSI Bus und IDE Schnittstelle.5. Märtin: Rechner-Architekturen.6. 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.


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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Praktikum Systemadministration 2

Modul: Praktikum Systemadministration 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Manfred GottschalkLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.

Lehrinhalte• Konfiguration von Servern• Aufbau von Netzwerken basierend auf einer Infrastruktur aus

Microsoft Servern• Administration von Netzdiensten und Sicherheit in kleinen

und mittleren Netzwerken

Themengebiete u.a.• Domänenkonzept: Ein netzwerkweiter Sicherheitskontext• Filesystem, Freigaben und Rechteverwaltung• Einrichtung von Active Directory Services• Benutzer- und Rechnerverwaltung, Rechtevergabe• Serverdienste DFS, DNS, WINS, DHCP, Druckdienste


keine

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


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

Modul: Praktikum Systemadministration für Linux

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Martin OrtmannLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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.

Lehrinhalte• Konfiguration von Servern• Installation und Konfiguration eines Servers auf Linux-Basis• Installation und Administration von Netzdiensten sowie Ab-

sicherung des Servers bzw. der Dienste

Themengebiete u.a.• Betriebssystemarchitektur,• Software-Paketverwaltung, Logging,• Partitionierung und Dateisysteme,• Benutzer- und Rechteverwaltung,• Firewalladministration,• Administration verschiedene Server-Dienste (SSH, Apache,

NFS, DNS, SQL)


keine

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 Sommersemester, aber nicht im regelmäßigen AngebotDauer des Moduls 1 Semester

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

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Martin Hennecke und Mitar-

beiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus dem Bereich AlgorithmenTeilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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 Semester

61

Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Multimedia – Praktikum Multimediaprogrammierung

Gebiet Multimedia

Modul: Praktikum Multimediaprogrammierung

Modulverantwortlicher Dr. Martin HenneckeLehrende Dr. Martin Hennecke und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Praktikum ergänzt die in den ersten zwei Semestern gesam-

melte Programmiererfahrung im Bereich der Multimediaprogram-mierung. Erfolgreiche Studierenden konzipieren und implementie-ren kleinere und mittlere Projekte im Bereich der Multimediapro-grammierung erfolgreich. Sie wenden dazu das in der Veranstal-tung benutzte Standardwerkzeug erfolgreich an und kennen seineMöglichkeiten und Grenzen.

Lehrinhalte Umgang mit modernen seiten- und/oder filmorientieren Autoren-werkzeugen. Das Praktikum richtet sich an Studierenden mit Vor-kenntnissen im Bereich der Programmierung. Aufbauend auf in denersten Wochen vermittelten Kenntnissen über wichtige Datenfor-mate, Entwurfs- und Designtechniken (z.B. Drehbücher) vermitteltdas Praktikum am Beispiel von Macromedia Director und dessenintegrierter Programmiersprache Lingo vertiefende Fähigkeiten zurEntwicklung von multimedialen Programmen.


keine

Literatur• P. Gross et. al:Macromedia Director 8 and Lingo Authorized.

2000.• P. Gross: Director 8 Demystified. 2000.• C. Leske et. al.: Director 8 für Profis. 2000.• J. Handke: Multimedia-Anwendungen mit Macromedia Di-rector. 1999.

• R. Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Kompo-nenten und Systeme. Springer, 2000.


Kenntnis einer objektorientierten Programmiersprache

Prüfungsleistung• Die Teilnehmer bearbeiten einzeln oder zu zweit wöchentli-

che, testierte Programmieraufgaben, die als Zulassungsvor-aussetzung für die Prüfung dienen.

• Die Prüfung erfolgt durch ein Abschlussprojekt. Dieses stellteine größere Aufgabe dar, die in der Regel zu zweit im Laufeder nachfolgenden Semesterferien zu bearbeiten ist. Die No-te wird aufgrund der Qualität des Abschlussprojekts sowieder persönlichen Leistung im zugehörigen mündlichen Testatvergeben.

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Multimedia – Praktikum Multimediaprogrammierung


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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Multimedia – Lernsoftware

Modul: Lernsoftware

Modulverantwortlicher Dr. Martin HenneckeLehrende Dr. Martin Hennecke und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Erfolgreiche Studierenden kennen exemplarische Lernsoftware aus

verschiedenen Bereichen. Sie verstehen die grundlegenden Lern-theorien (Behaviorismus, Kognitivismus und Konstruktivismus)und klassifizieren Lernsoftware anhand der Lerntheorien oder an-derer üblicher Klassifikationssysteme (z.B. nach Schulmeister). Sieevaluieren Lernsoftware mit verschiedenen Methoden und konzi-pieren eigenen Lernprogramme.

Lehrinhalte• Lerntheorien• Kategorisieren von Lehr- und Lernprogrammen• Evaluation von Lehr- und Lernprogrammen• Konzeption von Drehbüchern für Lehr- und Lernprogramme• Management von Multimediaprojekten.

Anhand ausgewählter Lernsoftware aus dem schulischen, universi-tären und betrieblichen Bereich werden verschiedene Ausprägun-gen von Lernprogrammen erarbeitet und insbesondere vor demHintergrund lerntheoretischer Modelle klassifiziert. VerschiedeneVerfahren zur Konzeption bzw. Evaluation von Lernsoftware wer-den vorgestellt und praktisch erprobt.


keine

Literatur• R. Schulmeister: Grundlagen hypermedialer Lernsysteme.• Issing, Klimsa: Information und Lernen mit Multimedia undInternet.


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 20 Minuten. Vor-aussetzung für die Teilnahme an der Abschlussprüfung ist die er-folgreiche Teilnahme an den Übungen.

empfohlenes Semester BSc 3-6Turnus Wintersemester, aber nicht im regelmäßigen AngebotDauer des Moduls 1 Semester

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Wahlbereich Bachelor – Informatik – Gebiet Multimedia – Praktikum Lernsoftwareentwicklung

Modul: Praktikum Lernsoftwareentwicklung

Modulverantwortlicher Dr. Martin HenneckeLehrende Dr. Martin Hennecke und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die Entwicklung von Lernsoftware am Bei-

spiel der klassischen Phasen (Analyse, Entwurf, Ablaufplan, Dreh-buch, Implementierung) erlernen. Die Studierenden erlernen dieLösung komplexer Probleme in kleinen Teams. Hierfür sollen sielernen, verschiedene Aufgaben zu identifizieren sowie komplexeAufgaben in handhabbare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Pro-jekt so zu planen, dass sie das gesetzte Ziel erreichen. Das im bishe-rigen Studium angeeignete Wissen soll von ihnen genutzt werden,um sich die für die Aufgabe nötigen technischen und methodi-schen Fertigkeiten anzueignen. 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• Konzeption und Implementierung multimedialer Program-

me, insbesondere Lehr- und Lernprogramme• Entwicklung von Lehr- und Lernprogrammen• Techniken zur Entwicklung von netzbasierten Lernumgebun-

gen


keine

Literatur• U. Riser u.a. Konzeption und Entwicklung interaktiver Lern-programme, Springer, 2002


Der erfogreiche Abschluss der Module „Lernsoftware“ und „Prakti-kum Multimediaprogrammierung“ wird vorausgesetzt.



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


Gebiet Betriebswirtschaft

Modul: Marketing A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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:• Ansätze zur Erklärung des Kaufverhaltens• Marktforschung• Marketinginstrumente• Marketing-Mix-Ansätze• Informations- und Entscheidungsunterstützungs-Systeme im

Marketing


TM 1: Marketing A, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus AmbrosiTM 2: Marketing A, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi

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.



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

Modul: Praktikum Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


keine


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


empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes 3. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

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

Modul: Seminar Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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

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

68

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

Modul: Logistik A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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


TM 1: Logistik A, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Dr. Felix HahneTM 2: Logistik A, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi

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




empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes Sommersemester

69

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

Dauer des Moduls 1 Semester

70

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.


keine


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



71

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

Modul: Seminar Logistik (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Dr. Felix Hahne und Mitarbeiter der

ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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: Logistik).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Logistik.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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


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

Modul: Produktion A

Modulverantwortlicher n.n. (W1 Produktion)Lehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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


TM 1: Produktion A, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: n.n. (W1 Produktion)TM 2: Produktion A, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe n.n. (W1 Produktion)

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.

73

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




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

74

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

Modul: Praktikum Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, n.n. (W1 Produktion)Lehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi, n.n. (W1 Produktion) und Mitarbeiter

der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


keine


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



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

Modul: Seminar Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher n.n. (W1 Produktion)Lehrende n.n. (W1 Produktion) und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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


76

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Personalmanagement

Modul: Personalmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Dr. Hans-Jürgen BrunsLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine

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

• H. Steinmann, G. Schreyögg: Management.





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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –Arbeitsrecht

Modul: Arbeitsrecht

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Andreas WienLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine

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





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Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Betriebswirtschaft –EDV-Recht und E-Commerce

Modul: EDV-Recht und E-Commerce

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Andreas WienLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine

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





79

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

Modul: Betriebliches Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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)

80

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


keine

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 –SAP I: Architektur und Geschäftsprozesse

Modul: SAP I: Architektur und Geschäftsprozesse

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dipl.-Inform. Andrea LübkeLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die praktische Lösung von betrieblichen

Problemstellungen anhand einer integrierten Informationssystem(ERP-System) kennenlernen. Sie sollen die Möglichkeiten undGrenzen der Abbildung der realen betrieblichen Welt auf einemRechnersystem kennenlernen und das bisher in den grundlegen-den betriebswirtschaftlichen Veranstaltungen erlernte Wissen indem System wiederfinden und anwenden. Anhand von praktischenÜbungen (Fallstudien) an einem SAP R/3 IDES – System sowieder zugehörigen Theorie erlernen Studierende den Aufbau und dieFunktionsweise des SAP R/3. Durch die eigenständige Arbeit undden Austausch mit den Dozenten erwerben sie vernetzte Kenntnis-se und können dieses und vergleichbare Software-Systeme für realeProblemstellungen einsetzen.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Praktikums werden folgende Inhalte vermittelt:1. 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


keine


keine

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


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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.


keine


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


83

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Information Retrieval und Maschinelle Sprachverarbeitung

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme

Modul: Information Retrieval und Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher PD Dr. Thomas MandlLehrende PD Dr. Thomas Mandl und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3-6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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. Lernziele: Ziel dieses Moduls ist es eingrundlegendes Verständnis für die Herausforderungen, Lösungsan-sätze, Möglichkeiten und Grenzen der Formalisierung natürlicherSprachen zu vermitteln. Im Zentrum steht dabei zum einen dieVermittlung wesentlicher Techniken der formalen Sprachbeschrei-bung sowie die wichtigsten methodischen Ansätze zur Entwicklungcomputerlinguistischer Formalismen. Kompetenzziele:

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten zur genauen Be-schreibung sprachlicher Phänomene auf den verschiedenenEbenen der linguistischen Beschreibung

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten, solche Beschreibun-gen in Regeln computerlinguistischer Formalismen umzuset-zen

• Erwerb eines grundlegenden Verständnisses für das Designund die Implementierung regelbasierter Systeme der Maschi-nellen Sprachverarbeitung

84

Wahlbereich Bachelor – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BenutzerorientierteInformationssysteme – Information Retrieval und Maschinelle Sprachverarbeitung

Lehrinhalte Information Retrieval befasst sich mit der unsicheren Repräsenta-tion von unstrukturierten Wissen (v.a. Text) und der vagen Suchenach Information. Die Vorlesung gibt einen Überblick über Re-trievalprozess 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. Im Rahmen dieses Moduls werdenzum einen die computerlinguistischen Grundlagen der maschinel-len Sprachverarbeitung vermittelt. Hierzu gehören insbesondere:

• Methoden der formalen Sprachbeschreibung auf den unter-schiedlichen Ebenen der linguistischen Beschreibung (Mor-phologie, Syntax, Semantik, Pragmatik: Textkohärenz undDialogmodellierung)

• Grundlagen computerlinguistischer Formalismen• Grundlegenden Methoden der Entwicklung von Lingware für

regelbasierte Systeme der maschinellen Sprachverarbeitung


TM 1: Information Retrieval, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)TM 2: Einführung in die Maschinelle Sprachverarbeitung, Vorle-sung und ÜbungLehrform: 2 SWS Vorlesung und Übung (3 ECTS)

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.





85

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

Modul: Praktikum Information Retrieval

Modulverantwortlicher PD Dr. Thomas MandlLehrende PD Dr. Thomas Mandl und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 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:

• Manuelle Indexierung auf des Basis eines Ordnungssystems• Automatische Indexierung (stemming) und Bewertung des

Ergebnisses• Suchverfahren und Suchwerkzeuge• Relevanz-Feedback und Termerweiterung• Relevanz-Bewertung und Evaluierungsmethoden


keine

Literatur• Norbert Fuhr Scriptum Information Retrieval. Universität

Duisburg-Essen, 2005.


Die Inhalte des Moduls „Einführung Information Retrieval“ werdenvorausgesetzt. Um an der Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen,müssen Vorleistungen erbracht werden.



86

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

Modul: Seminar Information Retrieval

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrende Prof. Dr. Christa Womser-Hacker und Mitarbeiter der Arbeits-

gruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 der zu einem The-menbereich aus dem Information Retrieval (z.B. Multimedia oderWeb Retrieval, Anwendungen, Visualisierung, Digitale Bibliothe-ken) 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.:

• Multimedia Retrieval• Web Retrieval• Kollaboratives IR, social search• Anwendungen (z.B. Genre Erkennung, Spam Erkennung,

Meinungsanalyse, Plagiatserkennung)• Visualisierung von Suchergebnissen und -prozessen• Evaluierung• Besonderheiten Digitaler Bibliotheken für bestimmte Anwen-

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


keine


Die Inhalte der Module „Einführung in die Informationswissen-schaft“ und „Einführung Information Retrieval“ werden vorausge-setzt.


87

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

Modul: Seminar Mensch-Maschine-Interaktion


gruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.:

• Virtuelle und angereicherte Reality• Mobilität• Ubiquitäre Informationssysteme (v.a. Mixed Reality)• Visualisierung• Globalisierung und MMI• Besonderheiten spezifischer Anwendungsbereiche (E-

Commerce, Kulturelles Erbe, Fachinformation)


keine


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


88

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

Modul: Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI)

Modulverantwortlicher PD Dr. Thomas MandlLehrende PD Dr. Thomas Mandl und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 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).


keine

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.



89

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

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul: Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Dr. Folker CaroliLehrende Dr. Folker Caroli und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: In diesem vertiefenden Modul werden einerseits Metho-

den und Verfahren vermittelt, mit denen unter anwendungsbe-zogenen Gesichtspunkten spezifische Sprachausschnitte bestimmtund beschrieben werden können. Weiterhin werden Strategien deslinguistic engineering vermittelt, mit denen ein solcher Sprach-ausschnitt in anwendungsbezogenen Systemen der maschinellenSprachverarbeitung implementiert werden kann. Dabei werdenauch Verfahren der Dialogmodellierung und der Modellierung text-linguistischer Phänomene vertieft behandelt. Kompetenzziele:

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten zur Bestimmungeines für spezifische Anwendungen relevanten Sprachaus-schnitts

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten zur Systematisierungund Gewichtung der in diesem Sprachausschnitt enthaltenensprachlichen Phänomene

• Erwerb von Fähigkeiten, Methoden und Verfahren des lin-guistic engineering für die Implementierung eines solchenSprachausschnitts in anwendungsbezogenen Systemen anzu-wenden

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden vertiefend die Grundprinzipi-en des linguistic engeneering vermittelt hierzu gehören: Methodenund Verfahren der Bestimmung von Sprachausschnitten, die fürspezifische Anwendungen relevant sind Methoden und Verfahrenzur systematischen Beschreibung der in diesem Sprachausschnittrelevanten sprachlichen Phänomene, sowie deren Gewichtung füreine inkrementelle Strategie der Implementierung Methoden undVerfahren des Designs anwendungsbezogener Systeme der maschi-nellen Sprachbeschreibung Testverfahren, Methoden der Evaluati-on und Strategien der Optimierung, Elektonische Wörterbücher,Sprachverarbeitungswerkzeuge, Linguistisches Wissen für Indexie-rung, Natürlichsprachliche Interfaces: Dialogsysteme


keine

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

weitere Literatur wird je nach Thema bekanntgegeben

90

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


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


91

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

Modul: Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Dr. Folker CaroliLehrende Dr. Folker Caroli und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 StundenLernziele/Kompetenzen In diesem anwendungsbezogenen Modul sollen die Studierenden

mit einem projektförmigen Praktikum, die Kenntnisse und Fähig-keiten, die sie in den vorausgegangenen Modulen erworben habenin einem überschaubaren Entwicklungsprojekt anwenden und er-proben. Die Studierenden sollen dabei einen vollständigen Ent-wicklungszyklus eines Systems der maschinellen Sprachverarbei-tung durchlaufen, um so eigene praktische Erfahrungen in der Im-plementierung solcher Systeme sammeln und reflektieren. Kompe-tenzziele:

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten zur Analyse einesAnwendungsproblems der maschinellen Sprachverarbeitung

• Erwerb von grundlegenden Fähigkeiten für einen spezifischenAnwendungsfall ein Design und eine Strategie der Implemen-tierung eines Systems zu entwickeln, sowie vorhandene Res-sourcen aufzufinden und auszuwerten

• Erwerb von Fähigkeiten, ein regelbasiertes sprachverarbei-tendes System unter Rückgriff auf vorhandene Ressourcenzu implementieren

• Erwerb von Fähigkeiten Testverfahren und Verfahren derEvaluation für einen Anwendungsfall zu entwerfen, solcheTests durchzuführen und auszuwerten.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden an einem praktischen Anwen-dungsfall Verfahren des linguistic engineering angewandt und er-probt. Hierzu gehören insbesondere:

• Analyse des Anwendungskontextes des Entwicklungsprojekts• Bestimmung des für den Anwendungsfall relevanten Sprach-

ausschnitts und der in ihm enthaltenen sprachlichen Phäno-mene

• Design des Systems auf der Grundlage einer Recherche undAuswahl der für die Implementierung des Anwendungsfallsbereits verfügbaren Ressourcen

• Implementierung des Systems unter Rückgriff auf die verfüg-baren Ressourcen

• Test, Evaluation und Optimierung des Systems• Reflexion und Bewertung des Entwicklungsprozesses


keine

Literatur je nach Problemstellung

92

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





93

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

Modul: Grundlagen der computervermittelten Kommunikation (CvK)


gruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Der Kurs Einführung in Computervermittelte Kommu-

nikation stellt einen grundlagen-und anwendungsorientierten Ein-stieg in das Themenfeld Computervermittelte Kommunikation dar.Die Teilnehmer lernen die zentralen computervermittelten Medienund Dienste kennen, die unterschiedlichen Dienste und Ausprägun-gen der Computervermittelten Kommunikation einzuordnen unddie vielfältigen Wirkungsflüsse in computervermittelten Medieneinzuschätzen. Kompetenzerwerb: Auf methodischer Ebene wirdschrittweise der kompetente Umgang mit computervermitteltenMedien aktiv eingeübt, indem die Studierenden mit Hilfe compu-tervermittelter Kommunikationsdienste im Kursablauf zunehmendselbständig Gruppen- und Einzelarbeiten durchführen, dabei un-ter anderem auch Computerunterstützte Kommunikationsprozesseanalysieren und so schrittweise virtuelle Kommunikationskompe-tenz erwerben.

Lehrinhalte Im Kurs werden die wesentlichen Formen und Besonderheiten com-putervermittelter Kommunikation behandelt.

• Grundbegriffe und Einordnung der ComputervermitteltenKommunikation

• Kommunikation im Internet – Dienste und Mediennutzung• Theorien der Computervermittelten Kommunikation• Dienste, Potenziale, Gefahren des Social Web


keine

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


empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes Jahr

94

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

Dauer des Moduls 1 Semester

95

Wahlbereich Bachelor – Soft Skills – Wirtschaftsenglisch 1

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Jefferson PhillipsLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.

Lehrinhalte• Vorkenntnisse prüfen und festigen (Textarbeit)• Praxisbezogene Situation mündlich und schriftlich erörtern• Übungen zu Hör- und Leseverstehen• Diverse Grammatikübungen


keine

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

keine



96

Wahlbereich Bachelor – Soft Skills – Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Bachelor)

Modul: Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Bachelor)

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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. Ziel der Veranstaltung ist es, das Verständnis für denAufbau wissenschaftlicher Texte zu wecken, die Fähigkeit zu er-werben, die Qualität einer wissenschaftlichen Arbeit bewerten zukönnen, sich wissenschaftlich ausdrücken zu können und wissen-schaftliche Inhalte angemessen darzustellen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung ist eine Vorbereitung auf die selbstständige Er-stellung von Seminar-, Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten.Zu den Grundlagen der Erstellung gehören auch Kenntnisse undFähigkeiten im Umgang mit LaTeX, einem Softwarepaket zumSetzen von (wissenschaftlichen) Texten, und BibTex, einem Pro-gramm zur Erstellung von Literaturangaben und -verzeichnissen inLaTeX-Dokumenten. In einem weiteren Block wird der Aufbau vonVorträgen und Präsentationen erlernt. Dazu werden Fragen disku-tiert, wie z. B.: Wie gestaltet man einen Foliensatz? Was sind dieGrundregeln guten Designs? Zuletzt sollen Arbeitstechniken (z. B.Getting Things Done™) und der Umgang mit modernen Kommu-nikationsmedien (z. B. Skype) erlernt werden.


keine

Literatur• Garr Reynolds: ZEN oder die Kunst der Präsentation. Mit

einfachen Ideen gestalten und präsentieren. Addison-Wesley,München. Siehe auch: http://www.presentationzen.com

• David Allen: Wie ich die Dinge geregelt kriege: Selbstma-nagement für den Alltag. Piper. Siehe auch Blog: http://www.gtdtimes.com


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitung Hausarbeiten und Kurzvorträgeempfohlenes Semester BSc 5-6Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

97

http://www.presentationzen.com

http://www.gtdtimes.com


Veranstaltungen Master

Informatik

Gebiet Algorithmen

Modul: Numerische Approximation

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Numerische Approximation gemäß obigen Inhaltenerwerben.

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)


TM 1: Numerische Approximation, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterTM 2: Numerische Approximation, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Jürgen För-ster


keine


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

98

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Praktikum Numerische Algorithmen

Modul: Praktikum Numerische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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. NAG Libraries).


keine


Die Inhalte des Moduls Numerische Approximation werden emp-fohlen.

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


99

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Computergraphik

Modul: Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


TM 1: Computergraphik, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Dietmar FoxTM 2: Computergraphik, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Dr. Dietmar Fox


Die Kenntnis der Inhalte des Moduls „Numerische Approximation“ist sinnvoll, aber nicht zwingend erforderlich.



100

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Praktikum Computergraphik

Modul: Praktikum Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Dr. Dietmar Fox und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende entwickeln auch fortgeschrittene Applikationen in

Anwendungs- und Forschungskontexten entsprechenden den Inhal-ten der Vorlesung. Sie berücksichtigen wichtige Aspekte des Soft-ware Engineering (Analyse, Modularisierung und Definition vonSchnittstellen, Programmentwicklung, Zusammenführen von Mo-dulen, Dokumentation etc.) bei ihrer Tätigkeit. Die Studierendenerlernen die Lösung komplexer Probleme in kleinen Teams. Hier-für sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zu identifizieren sowiekomplexe Aufgaben in handhabbare Bestandteile zu zerlegen, undihr Projekt so zu planen, dass sie das gesetzte Ziel erreichen. Das imbisherigen Studium angeeignete Wissen soll von ihnen genutzt wer-den, um sich die für die Aufgabe nötigen technischen und methodi-schen Fertigkeiten anzueignen. 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 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.


keine


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.

empfohlenes Semester MSc 2-3Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

101

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Lineare Programmierung

Modul: Lineare Programmierung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden verfügen über breite Kenntnisse in der linearen

Optimierung und können ihre Methoden anwenden. Sie sind in derLage, verschiedene Problemstellungen als geeignete lineare Opti-mierungsaufgaben zu formulieren und mit adäquaten Methoden -insbesondere am Rechner - zu lösen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung behandelt verschiedenen Prinzipien und Verfah-ren der linearen Programmierung, darunter insbesondere

• Simplexverfahren• Dualitätsprinzip• Innere-Punkte-Verfahren• Ellipsoid-Verfahren• Aspekte der Ganzzahligkeit• Anwendungen insbesondere in der Wirtschaftsinformatik


TM 1: Lineare Programmierung, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Dr. Martin HenneckeTM 2: Lineare Programmierung, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Martin Hennecke

Literatur• V. Chvatal: Linear Programming, W.H. Freeman and Com-

pany, 16. Auflage, 2002• K. Borgwardt: Optimierung, Operations Research, Spieltheo-rie, Birkhäuser, 2001

• W. Domschke, A. Drexl: Einführung in Operations Research,7. Auflage. Springer, Berlin 2007


Die Inhalte der Module „Programmierpraktikum I“ , „Algorithmenund Datenstrukturen“ , „Diskrete Methoden“ und „Analytische Me-thoden“ werden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 3Turnus Wintersemester, aber nicht im regelmäßigen AngebotDauer des Moduls 1 Semester

102

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Graphen und Graphalgorithmen

Modul: Graphen und Graphalgorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. G. StiegeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

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.

Lehrinhalte• 1. Einführende Beispiele: Knuth’s Stanford GraphBase,

Rundwege

• 2. Allgemeine Graphen

• 3. Zelegungen in allgemeinen Graphen

• 4. Netzwerke

• 5. Praktische Übungen mit Graphbearbeitungssystem GHS


TM 1: Graphen und Graphalgorithmen, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. G. StiegeTM 2: Graphen und Graphalgorithmen, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. G. Stiege


keine



103

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Approximations- undOnline-Algorithmen

Modul: Approximations- und Online-Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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


TM 1: Approximations- und Online-Algorithmen, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterTM 2: Approximations- und Online-Algorithmen, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Jürgen För-ster

Literatur• Vazirani: Approximation Algorithms. 2003.• Borodin, El-Yaniv: Online Computation and CompetitiveAnalysis. 1998.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Sommersemester, aber nicht im regelmäßigen AngebotDauer des Moduls 1 Semester

104

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Algorithmen – Praktikum Diskrete undKombinatorische Algorithmen

Modul: Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in klei-


Lehrinhalte Aktuelle praktische Probleme aus der Wirtschaftsinformatik, diedie Anwendung von Approximations- und Online- Algorithmen er-fordern, werden untersucht. Hierzu werden entsprechende Lösungs-verfahren von den Studierenden implementiert.


keine

Literatur• Vazirani: Approximation Algorithms. 2003.• Borodin, El-Yaniv: Online Computation and CompetitiveAnalysis. 1998.


Die Inhalte des Moduls Approximations- und Online-Algorithmenwerden vorausgesetzt.



105

Veranstaltungen Master – Informatik – Numerische Methoden

Modul: Numerische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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)


TM 1: Numerische Methoden, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterTM 2: Numerische Methoden, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Jürgen För-ster

Literatur• Klaus-J. Förster: Skript Analysis und Numerik II.• Harro Heuser: Lehrbuch der Analysis. 16. Aufl., 2006.• Hans R. Schwarz: Numerische Mathematik.


keine



106

Veranstaltungen Master – Informatik – Numerische Methoden – Seminar Algorithmen undInformationstechnologie (Master)

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Martin Hennecke und Mitar-

beiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus dem Bereich AlgorithmenTeilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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

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

107

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Verteilte lernendeSysteme


Modul: Verteilte lernende Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


TM 1: Verteilte lernende Systeme, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffTM 2: Verteilte lernende Systeme, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Dieter Alt-hoff

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


empfohlenes Semester MSc 1-3

108

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Verteilte lernendeSysteme

Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

109

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasierte Systemeund Anwendungen

Modul: Fallbasierte Systeme und Anwendungen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erarbeiten sich ein tieferes Verständnis für Fall-

basiertes Schließen Systeme (engl. Case-Based Reasoning; CBR).Die Studierenden beherrschen fortgeschrittene unnd detaillierteVerfahren zu Entwicklung, Betrieb und Wartung fallbasierter Sy-steme und können diese für komplexe Szenarien umsetzen. Siekönnen für komplexe Szenarien und Fallstudien diese einer spe-ziellen Aufgabenklasse zuordnen und in den aktuellen Stand derForschung als auch 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.


TM 1: Fallbasierte Systeme und Anwendungen, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffTM 2: Fallbasierte Systeme und Anwendungen, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (2 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus-Dieter Alt-hoff

Literatur• 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


110

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Fallbasierte Systemeund Anwendungen


111

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – ErklärungsfähigeSoftwaresysteme

Modul: Erklärungsfähige Softwaresysteme

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 3 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Den Studierenden wird ein Grundverständnis für erklärungsfähi-

ge Softwaresysteme vermittelt. Dazu werden verschiedene Erklä-rungskomponenten vorgestellt, ihnen werden Methoden vermittelt,wie das Vertrauen des Benutzers in die Systemausgaben oder in dasSystem als Ganzes gestärkt werden kann sowie Anwendungen vonerklärungsfähigen Softwaresystemen vorgestellt.

Lehrinhalte Die Fähigkeit, Schlussfolgerungsprozesse und deren Resultate er-klären zu können, beeinflusst die Bedienbarkeit und Akzeptanzvon Softwaresystemen in hohem Maße. Für wissensbasierte Syste-me werden Erklärungen als wichtige Verbindung zwischen Menschund Maschine betrachtet. Ihr Hauptzweck liegt darin, das Vertrau-en des Benutzers in die Systemausgaben oder das System als Gan-zes zu stärken. Durch Information, wie das System zu einer Lösungkommt, wird nicht nur Überzeugung, Zufriedenheit und Transpa-renz verstärkt, sondern auch Entscheidungsunterstützung angebo-ten. ’Explanation-aware software design’ hat zum Ziel, durch dieVerbesserung der Erklärungsfähigkeiten komplexe Informationssy-steme im Umgang mit ihren Benutzern kompetenter machen. DieLehrveranstaltung stellt dazu Grundlagen, Methoden und Anwen-dungen vor. 1. Überblick und Einführung 2. Historie: Erklärungenin Expertensystemen 3. Erklärungsarten 4. Erklärungsziele 5. De-taillierungsgrad von Erklärungen 6. Präsentation von Erklärungen7. Wissenscontainer 8. Anwendungen


keine

Literatur wird im Rahmen der Vorlesung bekannt gegeben (siehe auch http://on-explanation.net


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



112

http://on-explanation.net

http://on-explanation.net

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Computing inContext: Methoden und Anwendungen

Modul: Computing in Context: Methoden und Anwendungen

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 3 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand 150 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel der Veranstaltung ist es, sowohl grundlegende Kompetenzen

in der Erfassung und Repräsentation von kontextuellem Wissenzu vermitteln als auch die Fähigkeit zu verleihen, Kontextwissenmethodisch und sinnvoll in wissensbasierten Anwendungen einzu-setzen.

Lehrinhalte Als umfassender Begriff der Kommunikationstheorie bezeichnetKontext alle Elemente einer Kommunikationssituation, die syste-matisch das Verständnis einer Äußerung bestimmen. Damit wirdder Kontextbegriff zentral für erklärungsfähige Softwaresysteme,denn die Güte von Erklärungen hängt oft stark vom Kontext ab,in denen ein System agiert. Für mobile Systeme bedeutet Kontextoft nur die Einbeziehung von Zeit und Ort. Kontextuelle Informa-tion kann aber sehr viel mehr leisten. Im Rahmen der Vorlesungwerden Methoden und Modelle zur Akquisition und Repräsenta-tion von Kontextwissen vorgestellt und der Nutzen anhand vonAnwendungen erläutert.


keine

Literatur wird im Rahmen der Vorlesung bekannt gegebenVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte der Module „Einführung in die Informatik“, „Algorith-men und Datenstrukturen“, „Datenbanken“ und „WissensbasierteSysteme“ werden vorausgesetzt. Die Inhalte des Moduls „Erklae-rungsfaehige Softwaresysteme“ sind wünschenswert aber nicht not-wendig.



113

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Seminar IntelligenteInformationssysteme (Master)

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter AlthoffLehrende Prof. Dr. Klaus-Dieter Althoff und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine


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 Semester

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Veranstaltungen 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 Althoff und Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Prof. Dr. Klaus-Dieter Althoff und Dr. Thomas Roth-Berghofer

und Mitarbeiter ihrer ArbeitsgruppenLehrform/SWS 3 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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 Software Information Access Suite (e:IAS) der Firmaempolis GmbH, welche im Rahmen der Veranstaltung zur Verfü-gung gestellt wird.


keine

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


• Weitere Literatur, insbesondere Dokumentation zur Softwaree:IAS wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

115

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Master-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement


Das Modul „Fallbasierte Systeme und Anwendungen“ wird emp-fohlen.

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.


116

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Master-SeminarErklärungen in wissensbasierten Systemen

Modul: Master-Seminar Erklärungen in wissensbasierten Systemen

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Den Studierenden wird ein tieferes Verständnis für erklärungsfähi-

ge Softwaresysteme vermittelt. Im Seminar werden dazu verschie-dene Aspekte von Erklärung in Softwaresystemen betrachtet.

Lehrinhalte Neben der Wissens- und Lösungsverbesserung sowie der Erfas-sung von Kontexten bei der Interaktion einzelner Nutzer mit wis-sensbasierten Systemen, bieten Erklärungen in kollaborativen Sy-stemen die Möglichkeit, gemeinsame Kontexte zwischen verschie-denen Nutzern von kollaborativen Systemen zu etablieren. Eingemeinsamer Kontext verbessert das Verständnis der jeweiligenNutzer untereinander und verringert somit den Kommunikations-aufwand in solchen Systemen. Im Seminar werden verschiedeneAspekte von Erklärung betrachten.


keine


keine

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

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Intelligente Informationssysteme – Master-SeminarKontext und Erklärungen

Modul: Master-Seminar Kontext und Erklärungen

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Den Studierenden wird ein tieferes Verständnis für den Einsatz

von Kontext zur Erklärungsverbesserung vermittelt. Im Seminarwerden dazu verschiedene Aspekte von Kontext betrachtet.

Lehrinhalte Neben der Wissens- und Lösungsverbesserung sowie der Erfassungvon Kontexten bei der Interaktion einzelner Nutzer mit wissens-basierten Systemen, bieten Erklärungen in kollaborativen Syste-men die Möglichkeit, gemeinsame Kontexte zwischen verschiede-nen Nutzern von kollaborativen Systemen zu etablieren. Ein ge-meinsamer Kontext verbessert das Verständnis der jeweiligen Nut-zer untereinander und verringert somit den Kommunikationsauf-wand in solchen Systemen.


keine


keine

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

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Maschinelles Lernen


Modul: Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, Prof. Dr. Alexandros Nano-poulos

Lehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 4 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 9 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 90 Stunden; Selbststudium: 180 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


TM 1: Maschinelles Lernen, VorlesungLehrform: 4 SWS Vorlesung (6 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, Prof. Dr. Alexan-dros NanopoulosTM 2: Maschinelles Lernen, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter derArbeitsgruppe, Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Maschinelles Lernen

Literatur• 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



120

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Bayessche Netze

Modul: Bayessche Netze

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.


TM 1: Bayessche Netze, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, n.n. (Lehrbeauf-tragter ML)TM 2: Bayessche Netze, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter derArbeitsgruppe

Literatur• 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

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Bayessche Netze


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SommersemesterDauer des Moduls 1 Semesterzuletzt angeboten Sommersemester 2010

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – XMLund Semantic-Web-Technologien

Modul: XML und Semantic-Web-Technologien

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter der Arbeits-

gruppe, n.n. (Lehrbeauftragter ML)Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen einen umfassenden Überblick über die Stan-

dards im Bereich XML und Semantic Web erhalten. Sie sollen inder Lage sein, Daten und Dokumente selbständig in XML, RDFbzw. OWL zu kodieren, Dokumententypen und Schemata in XML-Schema, RDF und OWL zu entwickeln und Abfragen in XSLT,XQuery und Sparql zu formulieren. Sie sollen die grundlegendenKonzepte sowie den Aufbau des „Semantic Web Layer Cakes“ ver-stehen. Sie sollen in der Lage sein, sich W3C-Standards (Recom-mendations) selbständig zu erarbeiten.

Lehrinhalte Mit demW3C-Standard XML (Extensible Markup Language) kön-nen Dokumente und Daten auf eine sowohl für Menschen als auchMaschinen lesbare Weise einheitlich dargestellt werden. XML wirdin allen Anwendungsgebieten der Informatik als universelles Daten-und Dokumentformat eingesetzt. Während XML die Syntax be-schreibt, legen RDF (Resource Description Framework) und OWL(Web Ontology Language) die Semantik so fest, dass MaschinenDokumente automatisch verarbeiten können – z.B. neues Wissenableiten oder komplexe Anfragen beantworten. Der erste Teil derVorlesung behandelt die aktuellen XML-Standards (XML, XML-Schema, XPath, XSL und XQuery); der zweite Teil gibt eine Ein-führung in Semantic-Web-Technologien (RDF, OWL, SPARQL).Der Fokus der Vorlesung liegt auf der praktischen Anwendung derTechnologien; dabei werden aber auch die zugrundeliegenden theo-retischen Konzepte eingeführt.


TM 1: XML und Semantic-Web-Technologien, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, n.n. (Lehrbeauf-tragter ML)TM 2: XML und Semantic-Web-Technologien, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme und Mitarbeiter derArbeitsgruppe

Literatur• Rainer Eckstein, Silke Eckstein: XML und Datenmodellie-rung. dpunkt.verlag, 2003.

• Eric T. Ray: Learning XML. O’Reilly, 2003.• Shelly Powers: Practical RDF. O’Reilly, 2002.


keine

123

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – XMLund Semantic-Web-Technologien



124

Veranstaltungen 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-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, Prof. Dr. Alexandros Nano-

poulos und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung und Ausar-


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

• Suchverfahren• Constraint Satisfaction Problems• Spieltheorie


keine


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

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

125

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Master-Praktikum Maschinelles Lernen

Modul: Master-Praktikum Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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 Aktuelle praktische Probleme werden anhand eines konkreten Da-tensatzes und einer konkreten Fragestellung in kleinen Teams un-tersucht. Dabei kommen in den Vorlesungen Bildverarbeitung,Bayessche Netze und Maschinelles Lernen behandelte Technikenund Methoden zum Einsatz.


keine


Die Inhalte eines der Module Maschinelles Lernen, Bayessche Netzeoder Bildverarbeitung werden vorausgesetzt.



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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen –Praktikum XML und Semantic-Web-Technologien

Modul: Praktikum XML und Semantic-Web-Technologien

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrende Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme, n.n. (Lehrbeauftragter ML)Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können in einem kleinen Team an einem größeren, ge-

meinsamen Projekt arbeiten. Sie können die Anforderungen spe-zifischer Anwendungen auf die Fähigkeiten allgemeiner Werkzeugeabbilden und Lücken in der existierenden Werkzeug-Landschaft er-kennen. Sie können mit anderen Teams interagieren, um Synergie-Potentiale auszunutzen. Sie können mit beschränkten Ressourcen(insb. Zeit) einen Prototypen mit beschränkter Funktionalität ent-wickeln und überzeugend präsentieren.

Lehrinhalte Das Praktikum erlaubt Studierenden, ihre Kenntnisse in XML-und Semantic Web-Technologien (XML, XML Schema, XSLT,XQuery, RDF, RDFS, OWL, Anfragesprachen und Inferenz) an-hand verschiedener praktischer Probleme zu erproben und zu ver-tiefen. Studierende arbeiten in Gruppen von 3-4 Teilnehmern aneinzelnen Themen. Jedes Thema umfaßt die Entwicklung eines ge-nerischen Werkzeugs sowie einer Beispiel-Anwendung. Die einzel-nen Themen besitzen Gemeinsamkeiten, die auch eine Interaktionder einzelnen Gruppen erstrebenswert machen.


keine

Literatur Im wesentlichen themenspezifische Literatur. Siehe aber auch:• Rainer Eckstein, Silke Eckstein: XML und Datenmodellie-rung. dpunkt.verlag, 2003.

• Eric T. Ray: Learning XML. O’Reilly, 2003.• Shelly Powers: Practical RDF. O’Reilly, 2002.


Die Inhalte des Moduls XML und Semantic-Web-Technologienwerden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester MSc 2-3Turnus jedes 2. WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Prozesse und Management desSoftware Engineering


Modul: Prozesse und Management des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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:

• Prozessmodellierung und Prozessbesschreibungssprachen• Grundlagen des Projektmanagements (Kostenschätzung,

Projektsteuerung)• Reifegradmodelle und Assessments (CMMI, ISO 9000, ...)• Messen und Bewerten (u.a., Goal-Question-Metric)• Organisatorische Verbesserungsansätze (QIP, TQM)• Konfigurationsmanagement• 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.


TM 1: Prozesse und Management des Software Engineering, Vor-lesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Prozesse und Management des Software Engineering,ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Schmid

128

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Prozesse und Management desSoftware Engineering

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



129

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering –Software-Produktlinien-Entwicklung

Modul: Software-Produktlinien-Entwicklung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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:

• Produktportfolioplanung aus technischer Sicht und ausMarktsicht

• Modellierung von Variabilität (Entscheidungsmodellierung,Feature-Modellierung)

• Architekturpattern zur Repräsentation von Variabilität• Implementierungsmechanismen zur Umsetzung von Variabi-

lität• Teststrategien• 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.

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering –Software-Produktlinien-Entwicklung


TM 1: Software-Produktlinien-Entwicklung, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Software-Produktlinien-Entwicklung, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der Arbeits-gruppe

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



131

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Spezielle Themen des SoftwareEngineering

Modul: Spezielle Themen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 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 ThemaTeilmodule / Veranstaltun-gen

TM 1: Spezielle Themen des Software Engineering, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus SchmidTM 2: Spezielle Themen des Software Engineering, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (2 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Schmid


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


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Kein regelmäßiger Turnus, Veranstaltung findet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 Semester

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Theoretische Grundlagen desSoftware Engineering

Modul: Theoretische Grundlagen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Modul vermittelt die methodischen und analytischen Kom-

petenzen, formal fundierte Methoden und Techniken in der Softwa-reentwicklung anzuwenden, umzusetzen und weiter zu entwickeln.Die Studierenden entwickeln ein tieferes Verständis unter anderemfür formale Sprachen, Grammatiken und Logiken und können die-se sicher im Rahmen der Softwareentwicklung anwenden. Sie sindin der Lage, eindeutige und verifizierbare formale Spezifikationenzu erstellen. Mit Hilfe von formalen Beweistechniken können sie si-chere Aussagen über Programmsysteme und Techniken treffen undbelegen.

Lehrinhalte Moderne Entwicklungsansätze wie die modellbasierte Softwareent-wicklung benötigen formale Grundlagen, um beispielsweise eineautomatische Ableitung von Implementierungen aus Modellen zuermöglichen, oder um die Eigenschaften sicherheitskritischer Syste-me nachzuweisen. Formale Sprachen und Grammatiken sind dieGrundlage für Programmiersprachen, Übersetzer, und eine Viel-zahl anderer textverarbeitender Systeme. Formale Logiken, insbe-sondere Aussagen- und Prädikatenlogik, sind die Grundlage derInformatik. Sie ermöglichen z.B. die eindeutige und verifizierbareSpezifikationen von funktionalen Eigenschaften eines Programmsoder Programmsystems. Rewrite-Techniken erlauben die Beschrei-bung von Äquivalenzen und deren Anwendung, etwa zur Transfor-mation von Programmen von einer abstrakteren in eine konkretereForm. In der Veranstaltung werden diese Grundlagen erarbeitetund Anwendungen im Software Engineering aufgezeigt.


TM 1: Theoretische Grundlagen des Software Engineering, Vorle-sungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Stephan SchulzTM 2: Theoretische Grundlagen des Software Engineering, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (2 ECTS)Lehrende: Dr. Stephan Schulz

Literatur• Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation

(einführend)• John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman: Intro-

duction to Automata Theory, Languages, and Computation(vertiefend)

• Franz Baader, Tobias Nipkow: Term Rewriting and All That

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Theoretische Grundlagen desSoftware Engineering


Grundlagen des Software Engineering


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. Semester (voraussichtlich jeweils im Wintersemester)Dauer des Moduls 1 Semester

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – Seminar Software Engineering(Master)

Modul: Seminar Software Engineering (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 schriftlicheAusarbeitung in der sie die vorliegende Literatur systematisieren.Ergänzt wird dies durch eine Präsentation und Diskussion der Re-sultate.


keine



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

135

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Software Engineering – FortgeschrittenenpraktikumSoftware Engineering

Modul: Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrende Prof. Dr. Klaus Schmid und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


keine

Literatur• Sommerville: Software Engineering. 8. Auflage, Pearson Stu-

dium, 2007.• H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005


keine



136

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – AssoziativeProgrammierung I

Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze

Modul: Assoziative Programmierung I

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende kennen die Grundbegriffe und die Arbeitsweise von

Assoziativmaschinen und –Speichern. Sie können selbstständigProblemstellungen analysieren und Konzepte zur Lösung von Pro-blemen erstellen oder weiterentwickeln.

Lehrinhalte In dieser Vorlesung werden die Grundlagen Assoziativer Maschi-nen vermittelt. Dabei liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der As-soziativmaschine Vidas 495. Desweiteren werden folgende Inhalteangesprochen:

• Register, Speicher, Variablen• Assoziativketten und –kreise• Systeme der Assoziativmaschine:

– System 9– Turtle-Grafik– Robot- und Homunkulusmodell

• Pfadfinde- und Irrwegeprobleme• Steuerung eines Roboters durch die Assoziativmaschine

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: AssoziativeProgrammierung I vermittelten Inhalte anhand von Übungsaufga-ben vertieft. Dabei werden Aufgaben gemeinsam im Rahmen derÜbung bearbeitet und Fragen besprochen. Der Fokus liegt auf derVermittlung der Kompetenz zur selbständigen Analyse und Wei-terentwicklung durch die Studenten.


TM 1: Assoziative Programmierung I, VorlesungLehrform:

• 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)

Lehrende:• Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz

• Dr. Andreas Dierks

TM 2: Assoziative Programmierung I, ÜbungLehrform:

• 2 SWS Übung (3 ECTS)

Lehrende:• Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz

• Dr. Andreas Dierks

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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – AssoziativeProgrammierung I

Literatur• Vorlesungsskript von Prof. Dr. Bentz und Dr. A. Dierks.• Andreas Dierks: VidAs - Aufbau einer robusten, frei pro-

grammierbaren Maschine aus Assoziativmatrizen. Simulati-on und Hardware-Lösung. Dissertationsschrift, UniversitätHildesheim, 2005.

• Günther Palm: Neural Assemblies - An Alternative Approachto Artificial Intelligence, Springer-Verlag, Berlin HeidelbergNew York 1982, ISBN 3-540-11366-5

• Olaf Holthausen: Ein Vergleich verschiedener Implementa-tionen binärer neuronaler Assoziativspeicher, Dissertations-schrift, Universität Ulm, 1994


keine

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


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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – AssoziativeProgrammierung II

Modul: Assoziative Programmierung II

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können Modelle für die Auslastung und Optimierung

von Assoziativmatrizen erstellen, berechnen und analysieren. Siebesitzen die Fähigkeit eigene Codierungen zur Weiterentwicklungder Assoziativmaschine zu entwerfen und diese in der Praxis um-zusetzen.

Lehrinhalte In dieser Vorlesung werden die Inhalte der Vorlesung AssoziativerProgrammierung I weiterhin vertieft. Dabei liegt ein besondererSchwerpunkt auf die Vertiefung der Eigenschaften von Assoziativ-speichern. Besonders werden folgende Themenbereiche zur Vertie-fung behandelt:

• Auswinkungen von Matrizenzerstörung• Berechnung und Verbesserung der Speicherkapazität• Matrixauslastung und –kapazität• Informationsgehalt

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: AssoziativeProgrammierung II vermittelten Inhalte anhand von Übungsauf-gaben vertieft. Dabei werden Aufgaben gemeinsam im Rahmender Übung bearbeitet und Fragen zur Analyse der Methoden be-sprochen. Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompetenz zurselbständigen Analyse und Weiterentwicklung durch die Studen-ten.


TM 1: Assoziative Programmierung II, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz, Dr. Andreas DierksTM 2: Assoziative Programmierung II, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz und Mitarbeiter der Ar-beitsgruppe

139

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – AssoziativeProgrammierung II

Literatur• Vorlesungsskript von Prof. Dr. Bentz und Dr. A. Dierks• Andreas Dierks: VidAs - Aufbau einer robusten, frei pro-

grammierbaren Maschine aus Assoziativmatrizen. Simulati-on und Hardware-Lösung. Dissertationsschrift, UniversitätHildesheim, 2005

• Günther Palm: Neural Assemblies - An Alternative Approachto Artificial Intelligence, Springer-Verlag, Berlin HeidelbergNew York 1982, ISBN 3-540-11366-5

• Olaf Holthausen: Ein Vergleich verschiedener Implementa-tionen binärer neuronaler Assoziativspeicher, Dissertations-schrift, Universität Ulm, 1994

• Michael Hagström: Textrecherche in grossen Datenmengenauf der Basis spärlich codierter Assoziativmatrizen, Disser-tationsschrift, Universität Hildesheim, 1996

• Michael Heitland: Einsatz der SpaCAM-Technik für ausge-wählte Grundaufgaben der Informatik, Dissertationsschrift,Universität Hildesheim, 1994

• Richard Wesley Hamming: Information und Codierung, VCHVerlag, Weinheim New York 1987, ISBN 3-527-26611-9


Die Inhalte des Moduls „Assoziative Programmierung I“ werdenvorausgesetzt.

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


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Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – SeminarAssoziativspeicher, Mustererkennung, Information Retrieval

Modul: Seminar Assoziativspeicher, Mustererkennung, Information Retrieval

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz, Dr. Andreas Dierks und Mitarbei-

ter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 Kompetenzen im Bereich Assoziativspeicher.

Lehrinhalte Abhängig vom jeweiligen Thema. Ausgewählte Themen zu Asso-ziativspeichern, Assoziativtechniken, Mustererkennungsaufgaben,Information Retrieval.


keine


Empfohlene Teilnahme am Modul Assoziative Programmierung I

Prüfungsleistung Vortrag im Umfang von 45 Minuten mit anschließender Diskussi-on bzw. Moderation. Schriftliche Ausarbeitung, Anwesenheit undaktive Teilnahme.


141

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Assoziativspeicher und Neuronale Netze – SeminarInformationstheorie, Natürliche und Artifizielle Neuronale Netze

Modul: Seminar Informationstheorie, Natürliche und Artifizielle Neuronale Netze

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Hans-Joachim BentzLehrende Prof. Dr. Hans-Joachim Bentz, Dr. Andreas DierksLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 Kompetenzen im Bereich Artifizielle Neuro-nale Netze.

Lehrinhalte Abhängig vom jeweiligen Thema. Ausgewählte Themen zur Infor-mationstheorie, natürlichen und künstlichen neuronalen Netzen.


keine

Literatur Wird bei Vergabe des Themas bekanntgegeben.Voraussetzungen für dieTeilnahme

Empfohlene Teilnahme am Modul Assoziative Programmierung I

Prüfungsleistung Vortrag im Umfang von 45 Minuten mit anschließender Diskussi-on bzw. Moderation. Schriftliche Ausarbeitung, Anwesenheit undaktive Teilnahme.


142

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Algorithmen und Protokolle für das Internet


Modul: Algorithmen und Protokolle für das Internet

Modulverantwortlicher Dr. Martin HenneckeLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.


TM 1: Algorithmen und Protokolle für das Internet, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Dr. Martin HenneckeTM 2: Algorithmen und Protokolle für das Internet, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Martin Hennecke und Mitarbeiter der Arbeitsgruppe

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



143

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Angewandte Kryptographie/Datensicherheit

Modul: Angewandte Kryptographie/Datensicherheit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Prof. Dr. Ralf HesseLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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


TM 1: Angewandte Kryptographie/Datensicherheit, VorlesungLehrform: 1 SWS Vorlesung (2 ECTS)Lehrende: Dr. Ralf HesseTM 2: Angewandte Kryptographie/Datensicherheit, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Dr. Ralf Hesse


keine



144

Veranstaltungen Master – Informatik – Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien –Datensicherheit

Modul: Datensicherheit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrende Volker SteinLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Für die Unternehmen und ihre Kunden ist Sicherheit von zen-

traler Bedeutung. Die Sicherheit, Vertraulichkeit, Verfügbarkeitund Integrität der Informationsverarbeitung entscheidet über denGeschäftserfolg. Die Abhängigkeit des gesamten Geschäftsbetrie-bes von der Sicherheit der Informationsverarbeitung erfordert diedurchgängige Planung und Durchführung adäquater Sicherheits-maßnahmen für die gesamte Unternehmung. In einem sich stän-dig wandelnden Umfeld muss sich die Informationssicherheit einerVielzahl von Herausforderungen stellen. Diese liegen zum Beispielin der Heterogenität der IT-Landschaft, in der Zugriffssteuerungder Systeme und Anwendungen oder in der Abschätzung und Be-wertung von Risiken und Sicherheitsmaßnahmen begründet. AufBasis von Risikoanalysen ist ein angemessener und wirtschaftlicherSicherheitslevel zu gewährleisten. Doch nicht nur das Umfeld wan-delt sich, auch die IT-Sicherheit unterliegt einem Wandel. Längstist es nicht mehr ausreichend, Sicherheit nur auf Technik zu re-duzieren. Als Querschnittsfunktion wirkt sie in alle Bereiche desUnternehmens hinein. Hinzu kommen vermehrte gesetzliche undaufsichtsrechtliche Anforderungen.

Lehrinhalte• Kapitel 1: Sicherheitsmanagement• Kapitel 2: Bedrohungen und Riskomanagement• Kapitel 3: Kryptografie• Kapitel 4: Netzwerksicherheit und Authentisierung• Kapitel 5: Sichere Programmierung und Auditing• Kapitel 6: Weiterentwicklung der IT-Sicherheit


TM 1: Datensicherheit, VorlesungLehrform: 1 SWS Vorlesung (2 ECTS)Lehrende: Volker SteinTM 2: Datensicherheit, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Volker Stein


keine



145

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Marketing B


Gebiet Marketing

Modul: Marketing B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


TM 1: Marketing B, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus AmbrosiTM 2: Marketing B, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi

Literatur• P. Hammann, B. Erichson: Marktforschung.• K. Backhaus, B. Erichson, W. Plinke, R. Weiber: Multiva-riate Analysmethoden - Eine anwendungsorientierte Einfüh-rung.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 3. SemesterDauer des Moduls 1 Semester

146

Veranstaltungen 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.


keine


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



147

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Seminar Marketing (Master)

Modul: Seminar Marketing (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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

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

148

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modul: Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2+2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, selbstständig

eine interaktive Online-Fragebögen mit allen Aspekten zu konzi-pieren, implementieren und durchzuführen. Dies soll über die Ver-mittlung fachübergreifenden Wissens und die Befähigung zur Inte-gration wissenschaftlicher Vorgehensweisen unterschiedlicher Fach-gebiete (insbes. Betriebswirtschaft und Informatik) erfolgen. Dieselbständige Bearbeitung der Aufgabenstellung in Teams, teilwei-se auch in Zusammenarbeit mit externen Auftraggebern, erwer-ben die Studierenden die Fähigkeit 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.


TM 1: Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen, Vor-lesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Felix HahneTM 2: Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen,PraktikumLehrform: 2 SWS Praktikum (3 ECTS)Lehrende: Dr. Felix Hahne

Literatur• F. Hahne: Interaktive Websites. Das Praxisbuch.


Grundkenntnisse in einer modernen, imperativen Programmier-sprache (C++, Java, ...), SQL und HTML.


149

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen


150

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensplanspiel

Modul: Unternehmensplanspiel

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine

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.


151

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modul: Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Andreas WienLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.


keine

Literatur• R. Bleiber: Existenzgründung.• M. Hebig: Existenzgründungsberatung.• R. Hofmeister: Der Business-Plan.• T. Münster: Die optimale Rechtsform.


keine



152

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Projektplanung und Projektmanagement

Modul: Projektplanung und Projektmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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.


TM 1: Projektplanung und Projektmanagement, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus AmbrosiTM 2: Projektplanung und Projektmanagement, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi

Literatur• J. Zimmermann, C. Stark, J. Rieck: Projektplanung.• B.J. Maddaus: Projektmanagement.


keine



153

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modul: Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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


TM 1: Methoden zur Entscheidungsunterstützung, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus AmbrosiTM 2: Methoden zur Entscheidungsunterstützung, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Ambrosi

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“


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus erstmals Sommersemester 2011, nicht regelmäßigDauer des Moduls 1 Semester

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Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Innovationsmanagement

Modul: Innovationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Barbara BetzLehrende Prof. Dr. Barbara BetzLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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


keine

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


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus nicht regelmäßigDauer des Moduls 1 Semester

155

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Marketing –Internet Marketing

Modul: Internet Marketing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Dipl.-Wirtsch.-Ing. Michael KempeLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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




empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus erstmals Sommersemester 2011, nicht regelmäßigDauer des Moduls 1 Semester

156

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Logistik B

Gebiet Produktion und Logistik

Modul: Logistik B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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


TM 1: Logistik B, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Dr. Felix HahneTM 2: Logistik B, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe Prof. Dr. Klaus Ambrosi

Literatur• W. Domschke, A. Drexl: Logistik: Standorte.• K. Neumann, M. Morlock: Operations Research.

157

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Logistik B


keine



158

Veranstaltungen 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.


keine


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



159

Veranstaltungen 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.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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


160

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Produktion B

Modul: Produktion B

Modulverantwortlicher n.n. (W1 Produktion)Lehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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 Diekonkreten Lehrinhalte sind von den Forschungsschwerpunkten derPerson abhängig, die die ausgeschriebene Professur besetzen wird.


TM 1: Produktion B, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: n.n. (W1 Produktion)TM 2: Produktion B, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Mitarbeiter Arbeitsgruppe n.n. (W1 Produktion)


keine



161

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Praktikum Produktion (Master)

Modul: Praktikum Produktion (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Prof. Dr. Klaus Ambrosi, n.n. (W1 Produktion) und Mitarbeiter

der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 6 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 120 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 fortgeschrit-tene Problemstellungen aus Produktionsbereich, z.B. aus denBereichen „Strategisches Produktionsmanagement“, „OperativesProduktionsmanagement“ sowie „Produktionsorientierte Manage-mentkonzepte“.


keine


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



162

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Seminar Produktion (Master)

Modul: Seminar Produktion (Master)

Modulverantwortlicher n.n. (W1 Produktion)Lehrende n.n. (W1 Produktion) und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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.Teilmodule / Veranstaltun-gen

keine


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


163

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Supply-Chain-Management

Modul: Supply-Chain-Management

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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


keine

Literatur• H. Arndt: Supply Chain Management – Optimierung logisti-scher Prozesse

• H.-C. Pfohl: Logistiksysteme – BetriebswirtschaftlicheGrundlagen

• R. Vahrenkamp: Logistik• H. Werner: Supply Chain Management

164

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Produktion undLogistik – Supply-Chain-Management


Die Inhalte der Module „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1“, „Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2“, „Externes Rech-nungswesen“ und „Internes Rechnungswesen“ werden vorausge-setzt.



165

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Betriebliche Informationssysteme

Gebiet Betriebliche Informationsysteme

Modul: Betriebliche Informationssysteme

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen vernetzte Kenntnisse über Funktion und Ein-

satzmöglichkeitenbesitzen von betrieblichen Informationssystemenbesitzen, indem Ihnen die Grundlagen der Modellierung innen- wieaußenwirksamer betrieblicher Funktionen in IT-Systemen vermit-telt wird und zu eigenständiger wissenschaftlicher Forschung befä-higt. Die Studierenden kennen die informationstechnische Abbil-dung der wichtigsten betrieblichen Funktionen entlang der Haupt-aufgabenfelder eines Betriebs in Form von Betrieblichen Informa-tionssystemen. Sie sind befähigt, fachliche Zusammenhänge in de-ren Umfeld zu überblicken, selbständig wissenschaftlich zu arbeitenund wissenschaftliche Erkenntnisse anzuwenden.

Lehrinhalte1. Einführung: Historische Entwicklung BIS, BIS als EUS; Glie-

derungsmöglichkeiten von BIS2. Beispiele für betriebliche Anwendungssysteme (BAS): Spe-

zialisierte BAS im Vergleich mit integrierten Systemen• Innerbetriebliche Anwendungssysteme: Branchenneu-

trale Anwendungen (Finanzwesen und Finanzbuchhal-tung, Kosten- und Leistungsrechnung, Personalwesen,Materialwirtschaft und Beschaffung), Branchenspezifi-sche Anwen-dungen (PPS-Systeme, weitere Systeme)

• Außenwirksame Anwendungssysteme: CRM (Definiti-on und Grundidee von CRM, Customer Lifetime Va-lue, Aufbau eines CRM-Systems, Analytisches CRM:OLAP, Data Mining und Web Mining im Customer Da-ta Warehouse, Operatives CRM: Aufgaben des FrontOffice im oCRM, Customer Touch Points und Kanäleim oCRM), weitere außenwirksame Systeme


keine

166

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Betriebliche Informationssysteme

Literatur• H. Hippner, K. D. Wilde (Hrsg.): IT-Systeme im CRM• H. Hippner, K. D. Wilde (Hrsg.): Grundlagen des CRM• H. R. Hansen, G. Neumann: Wirtschaftsinformatik 1 –Grundlagen und Anwendungen

• P. Mertens: Integrierte Informationsverarbeitung Band 1,Operative Systeme in der Industrie

• P. Mertens, J. Griese: Integrierte InformationsverarbeitungBand 2, Planungs- und Kontrollsysteme in der Industrie

• A. W. Scheer: Wirtschaftsinformatik – Referenzmodelle fürindustrielle Geschäftsprozesse


keine



167

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – SAP II: Customizing und weiterführende Projekte

Modul: SAP II: Customizing und weiterführende Projekte

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dipl.-Inform. Andrea LübkeLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen ihre Kenntnisse der Anwendungsmöglich-

keiten von integrierten betrieblichen Informationssystem (ERP-Systeme) vertiefen, indem sie das System auf komplexe veränderteAnforderungen anpassen können (Customizing). Dadurch wird dieBearbeitung neuartiger Aufgabenstellungen und die Entwicklungforschungsorientierten Lösungen ermöglicht. Anhand von fortge-schrittenen praktischen Übungen und Fallstudien an einem SAPR/3 IDES – System sowie der zugehörigen Theorie besitzen Stu-dierende belastbare vernetzte Kenntnisse des Systems. Durch dieeigenständige Arbeit und den Austausch mit den Dozenten könnensie das System für die Abbildung und Lösung realer Problemstel-lungen einsetzen.

Lehrinhalte1. Konzeption des Customizing verschiedener logistischer Pro-

zesse2. Customizing dieser Konzepte3. Testen des Customizing4. Definition eigener Auswertungen5. Einblick in das Customizing des HCM6. Überblick über andere funktionale Bereiche der SAP-

Software, wie z.B. SCM, WF.


TM 1: SAP II: Customizing und weiterführende Projekte, Vorle-sungLehrform: 1 SWS Vorlesung (2 ECTS)Lehrende: Dipl.-Inform. Andrea LübkeTM 2: SAP II: Customizing und weiterführende Projekte, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (1 ECTS)Lehrende: Dipl.-Inform. Andrea Lübke


keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90 Mi-nuten. oder Kolloquium mit Hausaufgaben


168

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Data Warehousing

Modul: Data Warehousing

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-Berghofer, Dr. Wolfgang BehmeLehrende Dr. Wolfgang BehmeLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Das Hauptziel der Veranstaltung besteht darin, den Studierenden

die Grundlagen des Data Warehousing zu vermitteln. Dazu zählenu.a. eine Einordnung in Business Intelligence, der ETL-Prozess, se-mantische/logische Modellierung, OLAP, Erweiterungen von SQLsowie entsprechende Architekturen. Der Stoff wird veranschaulichtam Beispiel des SAP Business Warehouse.

Lehrinhalte1. Data Warehousing: Business Intelligence (BI) als inte-

grierter Gesamtansatz, DWH als Teil von BI, DWH-Referenzarchitektur, BI-Reifegrad-Modelle

2. Anwendungen: Allgemeine und branchenspezifische Anwen-dungsgebiete (Handel, Telekommunikation, Banken, Versi-cherungen, Industrie)

3. ETL-Prozess: Schema- und Datenintegration, Extrakti-on/Laden/Transformation, Data Profiling, Datenqualität

4. Semantische Modellierung: Grundlagen des Multidimensio-nalen Modells, Ebenen der Modellierung, Darstellung ausge-wählter Notationen (z.B. ADAPT)

5. Logische Modellierung: Umsetzung in das relationale Modell(Star Schema, Snowflake Schema etc.), Slowly Changing Di-mensions (SCD)

6. OLAP: Historie und Definition, OLAP-Funktionen und-Architektur, Multidimensionale Anfragesprache MDX7.Physische Modellierung (Design)Partitionierung, Materiali-sierte Sichten/Query Rewrite, Indexstrukturen, Star QueryOptimierungen

7. SQL-Erweiterungen: Gruppierungskonzepte, AnalytischeFunktionen

8. Reporting und Analyse mit der Business Explorer Suite: Na-vigation in Berichten, Erstellung von Queries, Aufbau einesWeb Reporting, Information Broadcasting

9. Architektur: Aufbau der Administrator Workbench, Bestand-teile des SAP BW Datenmodells

10. Datenmodellierung im SAP BW: Erweitertes Star Schema11. Datenfluss: Extraktion aus den Quellsystemen,

Transformations- und Fortschreibungsregeln12. Betrieb eines BW Systems: Monitoring, Prozessketten13. Tuning: Aufbau von Aggregaten, Partitionierung / Indizie-

rung14. Berechtigungskonzept: Rollenmodell, Berechtigungsobjekte

169

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – Data Warehousing


TM 1: Data Warehousing, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Wolfgang Behme

Literatur• A. Bauer, H. Günzel (Hrsg.): Data Warehouse-Systeme.

dpunkt, 2. Auflage, Heidelberg 2004.• H. Mucksch, W. Behme (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept. Gabler, 4. Auflage, Wiesbaden 2000.


keine



170

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierung und Datenbeschaffung und-auswertung

Modul: SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierung und Datenbeschaffung und-auswertung

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrende Dr. Wolfgang BehmeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 5 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 45 Stunden; Selbststudium: 105 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die praktische Lösung vom komplexen Pro-

blemstellungen aus dem Bereich der Analyse und des Reportingkennenlernen. Hierfür sollen sie lernen, die verschiedenen Teilauf-gaben zu identifizieren und in handhabbare Bestandteile zu zerle-gen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wissen in den Berei-chen Data Warehousing, R/3 Architektur und Geschäftsprozessesoll von ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabe nöti-gen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen, welchein vergleichbarer Form in komplexen Forschungs- und Entwick-lungsprojekten zum Einsatz kommen können. Anhand von fort-geschrittenen praktischen Übungen an einem SAP BW – Systemsowie der zugehörigen Theorie erlernen Studierende den Aufbaudie und die Funktionsweise des SAP BW kennen. Durch die eigen-ständige Arbeit und den Austausch mit den Dozenten erwerbensie soziale Kompetenzen wie Konfliktlösungsstrategien, Kommuni-kationsfähigkeit, Teammanagement, Effektivitätseinschätzung undVerhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Nach Vermittlung theoretischer Grundlagen zu betrieblichem Re-porting und Analyse wird auf die Architektur und Datenmodellie-rung eines SAP BW-Systems eingegangen. Behandelt werden dabeiu.a. Datenfluss und Berechtigungskonzept. Es wird der praktischeBetrieb eines BW Systems erläutert und Tuningmöglichkeiten auf-gezeigt. Anhand einer Sales Fallstudie wird eine typische praktischebetriebliche Problemstellung aufgearbeitet.


TM 1: SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierung undDatenbeschaffung und -auswertung, VorlesungLehrform: 2 SWS Vorlesung (3 ECTS)Lehrende: Dr. Wolfgang BehmeTM 2: SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierung undDatenbeschaffung und -auswertung, ÜbungLehrform: 1 SWS Übung (2 ECTS)Lehrende: Dr. Wolfgang Behme

Literatur• C. Mehrwald: Data Warehousing mit SAP BW 3.5• P. Chamoni, P. Gluchowski, M. Hahne: Business Information

Warehouse


Grundlegende Kenntnisse bzgl. Data Warehousing, R/3 Architek-tur und Geschäftsprozesse

Prüfungsleistung mündliche Prüfung

171

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet BetrieblicheInformationsysteme – SAP BW: Grundlagen der Architektur, Modellierung und Datenbeschaffung und-auswertung


172

Veranstaltungen 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.


keine


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


173

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Hauptseminar Information und Gesellschaft

Gebiet Sprachtechnologie und Information

Modul: Hauptseminar Information und Gesellschaft

Modulverantwortlicher PD Dr. Thomas MandlLehrende PD Dr. Thomas Mandl und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschließung, Ausarbei-

tung und Präsentation eines vorgegebenen Inhaltsbereichs, der in-terdisziplinäres Arbeiten erfordert. Die Studierenden sind in derLage, eine wissenschaftliche Diskussion nach einer Präsentation zuleiten. Durch die Teilnahme an der Veranstaltung und die wis-senschaftliche Diskussion über die Vorträge wird das Verständnisder bereits erworbenen Kenntnisse zu einem der zu einem The-menbereich aus dem Bereich Information und Gesellschaft vertieftund ausgeweitet. Die Studierenden erwerben Methodenkompeten-zen etwa zur eigenständigen Literaturrecherche und der Bewertungwissenschaftlicher Literatur. Insbesondere erwerben die Studieren-den Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissensstandselbstätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungen anzu-passen

Lehrinhalte Die Wechselwirkungen zwischen Gesellschaft und Informations-technolgie sind vielfältig. Innovationen in der Informationstechno-logie führen zu neuen Produkten, neuen ethischen Fragestellungenunde einer Neuordnung der Medienlandschaft. Themen wie Iden-tität in digitalen Netzen, informationelle Selbstbestimmung undDatensicherheit spielen hier ein 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.


keine

Literatur• Rainer Kuhlen: Erfolgreiches Scheitern: eine Götterdämme-rung des Urheberrechts? UVK, 2008.

• Herman Tavani: Ethics and Technology: Ethical Issues in anAge of Information and Communication Technology. Wiley,2004.

• Joseph Weizenbaum: Wo sind sie, die Inseln der Vernunftim Cyberstrom? Herder, 2006

• Spezielle Literatur je nach Thema


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitung

174

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Hauptseminar Information und Gesellschaft


175

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Hauptseminar Ausgewählte Probleme der Sprachtechnologie

Modul: Hauptseminar Ausgewählte Probleme der Sprachtechnologie

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa HauenschildLehrende Prof. Dr. Christa Hauenschild und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel dieses Moduls ist es, den Studierenden ein vertrieftes Ver-

ständnis ausgewählter Gebiete der Sprachtechnologie zu vermit-teln. Entsprechend dem Charakter der Veranstaltung als Seminarin einem Masterstudiengang, sollen die Studierenden dabei angelei-tet werden komplexe Fragestellung eigenständig zu erarbeiten undin angemessener wissenschaftlicher Form darzustellen. Die vertief-te Auseinandersetzung mit den jeweiligen Problemfeldern soll dieStudierenden in die Lage versetzten einen sicheren Überblick überden Forschungsstand ihres Teilgebiets zu erarbeiten und darausabgeleitet weiter führende Forschungsfragen abzuleiten, die ggf.Gegenstand einer Abschlussarbeit sein können. Insofern hat die-ses Modul den Status eines Forschungsseminars, in dem vor allemauch offen Fragen unterschiedlicher Teilbereiche de Sprachtechno-logie erarbeitet und diskutiert werden sollen. Kompetenzziele:

• Erwerb der Fähigkeit einzelne Teilgebiete der Sprachtechno-logie selbstständig zu erarbeiten

• Erwerb der Fähigkeit den Forschungsstand eines solchen Teil-gebiets sicher zu recherchieren und angemessen darzustellenund zu vermitteln

• Erwerb der Fähigkeit sich mit dem Forschungsstand kri-tisch auseinanderzusetzen und weiterführende Forschungsfra-gen zu formulieren

176

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Hauptseminar Ausgewählte Probleme der Sprachtechnologie

Lehrinhalte Im Rahmen des Moduls werden ausgewählte Teilgebiete derSprachtechnologie vertieft behandelt. Die Auswahl der Teilgebieterfolgt nach ihrer Relevanz für die im zweiten Teilmodul geplantenEntwicklungsprojekten, für die angestrebt wird, dass sie ein rea-les Anwendungsproblem bearbeiten, so dass ihre Ergebnisse auchtatsächlich in der Praxis Verwendung finden. Solche Teilgebietekönnen den folgenden übergeordneten Themenfelder zugeordnetwerden:

• Theoretische Ansätze, Methoden und Verfahren der Sprach-technologie

• Basistechnologien der Sprachtechnologie• Ressourcen der Sprachtechnologie• Anwendungsfelder der Sprachtechnologie

Denkbar sind folgende Themen:• Sprachwissen aus Texten extrahieren• Computationelle Morphologie• Phraseologie• Anwendungsfelder der Maschinellen Übersetzung


keine


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 2. WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

177

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Projektseminar Sprachtechnologie

Modul: Projektseminar Sprachtechnologie

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa HauenschildLehrende Prof. Dr. Christa Hauenschild und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen In diesem Modul sollen die Studierenden in einem Entwicklungs-

projekt, die Kenntnisse und Fähigkeiten, die sie in dem vorausge-gangenen Modulen erarbeitet haben in einem komplexeren und derRealität angenäherten Entwicklungsprojekt anwenden und erpro-ben. Die Studierenden sollen dabei einen vollständigen Entwick-lungszyklus einer sprachtechnologischen Anwendung durchlaufen,um so eigene praktische Erfahrungen in der Implementierung sol-cher Systeme sammeln und reflektieren. Aus dieser Reflexion sollenweiterführende Forschungsfragen abgeleitet werden, die ggf. in Ab-schlussarbeiten vertieft behandelt werden können. Kompetenzziele:

• Erwerb von vertieften Fähigkeiten zur Analyse eines Anwen-dungsproblems der Sprachtechnologie

• Erwerb von vertieften Fähigkeiten für einen spezifischen An-wendungsfall ein Design und eine Strategie der Implementie-rung eines Systems zu entwickeln, sowie vorhandene Basis-technologien und Ressourcen aufzufinden und auszuwerten

• Erwerb von Fähigkeiten, ein Anwendungssystem unter Rück-griff und Integration von Basistechnologien und vorhandenenRessourcen zu implementieren

• Erwerb von Fähigkeiten Testverfahren und Verfahren derEvaluation für einen Anwendungsfall zu entwerfen, solcheTests durchzuführen und auszuwerten.

• Fähigkeit aus der Reflexion der Entwicklungsarbeit weiter-führende Forschungsfragen abzuleiten

178

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Projektseminar Sprachtechnologie

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden an einem komplexeren Anwen-dungsfall aus der aktuellen Forschung Verfahren der Entwicklungvon Systemen der Sprachtechnologie angewandt und erprobt. Hier-zu gehören insbesondere:

• Analyse des Anwendungskontextes des Entwicklungsprojekts

Bestimmung des für den Anwendungsfall einsetzbaren Basistech-nologien und Ressourcen

• Design des Systems auf der Grundlage einer Recherche undAuswahl der für die Implementierung des Anwendungsfallsbereits verfügbaren Basistechnologien und Ressourcen

• Implementierung des Systems und Integration auf die ver-fügbaren Basistechnologien

• Test, Evaluation und Optimierung des Systems• Reflexion und Bewertung des Entwicklungsprozesses• Erarbeitung und Formulierung von weiterführenden For-

schungsfragen• Evaluierung von Benutzerschnittstellen für die Korpusabfra-

ge


keine




empfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 2. SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

179

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – Gebiet Sprachtechnologieund Information – Hauptseminar Maschinelle Übersetzung

Modul: Hauptseminar Maschinelle Übersetzung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa HauenschildLehrende Prof. Dr. Christa Hauenschild und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel dieses Moduls ist es, den Studierenden ein vertrieftes Ver-

ständnis ausgewählter Gebiete der Sprachtechnologie zu vermit-teln. Entsprechend dem Charakter der Veranstaltung als Seminarin einem Masterstudiengang, sollen die Studierenden dabei angelei-tet werden komplexe Fragestellung eigenständig zu erarbeiten undin angemessener wissenschaftlicher Form darzustellen. Die vertief-te Auseinandersetzung mit den jeweiligen Problemfeldern soll dieStudierenden in die Lage versetzten einen sicheren Überblick überden Forschungsstand ihres Teilgebiets zu erarbeiten und darausabgeleitet weiter führende Forschungsfragen abzuleiten, die ggf.Gegenstand einer Abschlussarbeit sein können. Insofern hat die-ses Modul den Status eines Forschungsseminars, in dem vor allemauch offen Fragen unterschiedlicher Teilbereiche de Sprachtechno-logie erarbeitet und diskutiert werden sollen. Kompetenzziele:

• Erwerb der Fähigkeit einzelne Teilgebiete der maschinellenÜbersetzung selbstständig zu erarbeiten

• Erwerb der Fähigkeit den Forschungsstand der maschinellenÜbersetzung sicher zu recherchieren und angemessen darzu-stellen und zu vermitteln

• Erwerb der Fähigkeit sich mit dem Forschungsstand kri-tisch auseinanderzusetzen und weiterführende Forschungsfra-gen zu formulieren

Lehrinhalte Im Rahmen des Moduls werden ausgewählte Teilgebiete der ma-schinellen Übersetzung vertieft behandelt.


keine



Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 3Turnus Jedes 3. WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

180

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Projektseminar ComputervermittelteKommunikation

Gebiet Informationssysteme für Kommunikation und Lernen

Modul: Projektseminar Computervermittelte Kommunikation

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrende Prof. Dr. Joachim Griesbaum und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Transfer der Kenntnisse zur Computervermittelten

Kommunikation auf ein konkretes Anwendungsszenario zur Ana-lyse und Verbesserung der ablaufenden kommunikativen Prozes-se. Insbesondere auch die Einbindung von Studierenden in lau-fende Forschungs- und Entwicklungsprojekte, beispielsweise 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 und Lernsystemen, die intensiv zur Projektkoordinations-und Projektdurchführung genutzt werden.

Lehrinhalte Vertiefung der Inhalte des Hauptseminars ComputervermittelteKommunikation: Auswahl möglicher Themenfelder

• Analyse der Computervermittelten Kommunikation in virtu-ellen Gruppen, Teams, Communities

• Gestaltung und Nutzung computerunterstützter Kommuni-kationsumgebungen

• Erwerb und Beförderung von Medienkompetenz (Umgangmit Konflikten und Medienbrüchen, ethische Richtlinien. . . )


keine

Literatur• Dirk Heche: Praxis des Projektmanagements. Springer, 2004.• Günter Drews, Norbert Hillebrandt: Lexikon derProjektmanagement-Methoden Haufe, 2007.

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

• Nicola Döring: Sozialpsychologie des Internet. Hogrefe, 2003.• Spezielle Literatur je nach Themengebiet


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

181

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Hauptseminar ComputervermittelteKommunikation

Modul: Hauptseminar Computervermittelte Kommunikation

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrende Prof. Dr. Joachim Griesbaum und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 4 SWS SeminarAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 60 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Die Studierenden erarbeiten weitgehend selbstständig

vertiefende Themen der Computervermittelten Kommunikation.Neben dem inhaltlichen Verstehen und der Erkenntnis der Struk-tur von Sachverhalten bzw. der Konstruktion von Zusammenhän-gen zwischen Konzepten werden die Studierenden auch in ihrerFähigkeit komplexe Zusammenhänge und Strukturen einschätzenund evaluieren zu können geschult. Kompetenzerwerb: Auf metho-discher Ebene wird die Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeitengefördert. Die Studierenden recherchieren, sichten und bewertenden State of the Art der wissenschaftlichen Literatur im jewei-ligen Themengebiet. Sie setzen sich mit aktuellen wissenschaftli-chen Themenfeldern auseinander und stärken damit zugleich ih-re analytischen Kompetenzen, im Sinne der Einübung wissen-schaftlicher Vorgehensweisen. In der Präsentationsphase werdenWissensvermittlungs- und Diskurskompetenzen eingeübt.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden ausgewählte Themen der Com-putervermittelten Kommunikation durch die Studierenden selbst-ständig erarbeitet und vertiefend behandelt. Die Ergebnisse werdenim Plenum präsentiert. Mögliche Themen sind:

• Forschungsdesigns- und Analysemethoden zur Computerver-mittelten Kommunikation

• Strategien der Computervermittelten Kommunikation• Werkzeuge der Computervermittelten Kommunikation• Soziale Phänomene und interpersonales Verhalten im Inter-

net• Gruppen, soziale Beziehungen und virtuelle Gemeinschaften• Anonymität und Identitätsbildung• Regulierungsaspekte Computervermittelter Kommunikation• Massenmedien und politische Kommunikation im Internet


keine

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

• Nicola Döring: Sozialpsychologie des Internet. Hogrefe, 2003.• Spezielle Literatur je nach Themengebiet


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitung

182

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Hauptseminar ComputervermittelteKommunikation

empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes 2. WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

183

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Hauptseminar e-Learning

Modul: Hauptseminar e-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrende Prof. Dr. Joachim Griesbaum und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 4 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 90 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Die Studierenden erwerben eine umfassende Perspekti-

ve auf den technikunterstützten effizienten und effektiven Umgangmit Wissen, wie er in Lernkontexten, sei es in Organisationen oderdezidierten Lernszenarien, zum Tragen kommt. Auf dieser Grund-lage erarbeiten die Studierenden selbstständig vertiefende Themendes technikunterstützten Lernens. Neben dem inhaltlichen Verste-hen und der Erkenntnis der Struktur von Sachverhalten bzw. derKonstruktion von Zusammenhängen zwischen Konzepten, werdendie Studierende auch in ihrer Fähigkeit komplexe Zusammenhän-ge und Strukturen einschätzen und evaluieren zu können geschult.Kompetenzerwerb: Auf methodischer Ebene wird die Fähigkeitzum wissenschaftlichen Arbeiten gefördert. Die Studierenden re-cherchieren, sichten und bewerten den State of the Art der wissen-schaftlichen Literatur im jeweiligen Themengebiet. Sie setzen sichmit aktuellen wissenschaftlichen Themenfeldern auseinander undstärken damit zugleich ihre methodischen Kompetenzen im Sinneder Einübung wissenschaftlicher Vorgehensweisen, Arbeitsmetho-den und Präsentationskompetenzen.

Lehrinhalte Die Themenfelder Wissensmanagement und E-Learning sind in derRealität oft kaum noch zu trennen und besitzen in vielfältiger Wei-se das Potenzial, von sozialen Netzwerken und kollaborativen Me-dien zu profitieren. Im Rahmen dieses Moduls werden zunächst diewesentlichen theoretischen Grundlagen des Computer supportedcollaborative Learning (CSCL) und des Wissensmanagements vor-gestellt, spezifische Wirkungsfaktoren und Unterstützungselemen-te erörtert, Vorgehensweisen zur konzeptionellen Umsetzung so-wie Forschungsdesigns: Untersuchungsmethoden und -instrumentedargestellt. Auf dieser Grundlage werden spezifische Themenfeldervertiefend behandelt, welche die Studierenden selbstständig erar-beiten und die Ergebnisse im Plenum präsentieren. Mögliche The-menfelder umfassen:

• Individuelle Lernstrategien, Methoden des Persönlichen Wis-sensmanagements

• Didaktische und organisatorische Ausgestaltung computer-unterstützter Lern- und Wissensgenerierungsprozesse

• Kollaborative Systeme• E-Learning 2.0• Communities/Community Building


keine

184

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Hauptseminar e-Learning

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


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 2. WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

185

Veranstaltungen Master – Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft – GebietInformationssysteme für Kommunikation und Lernen – Projektseminar e-Learning

Modul: Projektseminar e-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrende Prof. Dr. Joachim Griesbaum und Mitarbeiter der ArbeitsgruppeLehrform/SWS 2 SWS PraktikumAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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 der Inhalte des Hauptseminars Kollaboratives E-Learning und kollaboratives Wissensmanagement: Auswahl mögli-cher Themenfelder

• Analyse von E-Learning Angeboten• Analyse kollaborativer Systeme• Konzeption, Entwicklung und Optimierung von computerun-

terstützten Lern- und Kooperationssystemen


keine

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

keine

Prüfungsleistung Entwickeltes e-Learning-Angebot, Projektberichtempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes JahrDauer des Moduls 1 Semester

186

Veranstaltungen Master – Mathematische Methoden – Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Mathematische Methoden

Modul: Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Jürgen SanderLehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungAnrechnungspunkte 8 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 75 Stunden; Selbststudium: 165 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.

Lehrinhalte• Theoretische Grundlagen aus Algebra und Zahlentheorie

(Gruppen, endliche Körper, Gleichungssysteme, Teilbarkeit,Euklidischer Algorithmus, Primzahlen, Kongruenzen)

• Grundbegriffe der Kryptologie (Kryptosysteme, Kryptanaly-se, Sicherheit)

• Kryptosysteme (affin-lineare Kryptosysteme, DES, AES,asymmetrische Kryptosysteme, RSA, Diffie-Hellman)

• Probabilistische Kryptographie (perfekte Sicherheit, Kriteri-um von Shannon)

• Primzahltests (Fermat-Test, Miller-Rabin-Test)


TM 1: Algebraische und Zahlentheoretische Methoden, VorlesungLehrform: 3 SWS Vorlesung (5 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Jürgen SanderTM 2: Algebraische und Zahlentheoretische Methoden, ÜbungLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Prof. Dr. Jürgen Sander und Mitarbeiter der Arbeits-gruppe

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)


187

Veranstaltungen Master – Mathematische Methoden – Algebraische und Zahlentheoretische Methoden


188

Veranstaltungen Master – Soft Skills – Wirtschaftsenglisch 2

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrende Jefferson PhillipsLehrform/SWS 2 SWS VorlesungAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen fähig sein, fachspezifische Verhandlungen in

korrektem Englisch zu führen, Vorträge zu halten und fließend dis-kutieren können. Die Studierenden besitzen ein erweitertes Voka-bular, um imWirtschaftsbereich verhandeln zu können und kennensie die Formalitäten für die Kommunikation zwischen Unterneh-men und wissen, worauf im englischsprachigen Raum zu achtenist. Außerdem besitzen sie die Fähigket, Vorträge auf englisch zuhalten und sich dem Internationalisierungsgrad in verschiedenenBereichen anzupassen.

Lehrinhalte• Kommunikation im Unternehmen• Formelle schriftliche Kommunikation im Business Bereich

(Anfragen, Beschwerden, Bestellungen, Verträge, Vereinba-rungen)

• Bewerbungen, Vorträge, Vorstellungsgespräche• mündliche und schriftliche Kompetenz in den o.g. Bereichen• Wiederholungen und Übungen: Grammatik


keine


keine



189

Veranstaltungen Master – Soft Skills – Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Master)

Modul: Seminar Lesen Schreiben Präsentieren (Master)

Modulverantwortlicher Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrende Dr. Thomas Roth-BerghoferLehrform/SWS 2 SWS SeminarAnrechnungspunkte 3 ECTSArbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 Stunden; Selbststudium: 60 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. Ziel der Veranstaltung ist es, das Verständnis für denAufbau wissenschaftlicher Texte zu wecken, die Fähigkeit zu er-werben, die Qualität einer wissenschaftlichen Arbeit bewerten zukönnen, sich wissenschaftlich ausdrücken zu können und wissen-schaftliche Inhalte angemessen darzustellen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung ist eine Vorbereitung auf die selbstständige Er-stellung von Seminar-, Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten.Zu den Grundlagen der Erstellung gehören auch Kenntnisse undFähigkeiten im Umgang mit LaTeX, einem Softwarepaket zumSetzen von (wissenschaftlichen) Texten, und BibTex, einem Pro-gramm zur Erstellung von Literaturangaben und -verzeichnissen inLaTeX-Dokumenten. In einem weiteren Block wird der Aufbau vonVorträgen und Präsentationen erlernt. Dazu werden Fragen disku-tiert, wie z. B.: Wie gestaltet man einen Foliensatz? Was sind dieGrundregeln guten Designs? Zuletzt sollen Arbeitstechniken (z. B.Getting Things Done™) und der Umgang mit modernen Kommu-nikationsmedien (z. B. Skype) erlernt werden.


keine

Literatur• Garr Reynolds: ZEN oder die Kunst der Präsentation. Mit

einfachen Ideen gestalten und präsentieren. Addison-Wesley,München. Siehe auch: http://www.presentationzen.com

• David Allen: Wie ich die Dinge geregelt kriege: Selbstma-nagement für den Alltag. Piper. Siehe auch Blog: http://www.gtdtimes.com


keine

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitung Hausarbeiten und Kurzvorträgeempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 Semester

190

http://www.presentationzen.com



Veranstaltungen Master – Projekte – Projektarbeit (Master)

Projekte

Modul: Projektarbeit (Master)

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrende Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS ProjektarbeitAnrechnungspunkte 10 ECTSArbeitsaufwand 300 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über umfangreiche analytische und methodi-

sche Kompetenzen im Bereich des Informationsmanagements undder Informationstechnologie. Sie sind in der Lage, diese erfolg-reich im Rahmen einer wissenschaftlichen Fragestellung einzuset-zen (Transferkompetenz) und dabei ihre Vorgehensweise unter Be-rücksichtigung der wissenschaftlichen Methoden selbst zu organi-sieren. Sie sind in der Lage Ihren Wissensstand im Rahmen derAufgabenstellung selbstständig weiterzuentwickeln.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer wissenschaft-lichen Fragestellung des Informationsmanagements und der Infor-mationstechnologie unter Anleitung eine wissenschaftliche Lösung.Dabei nutzen sie den Stand der Forschung in diesem Bereich. Sieerstellen eine Ausarbeitung / Dokumentation auf wissenschaftli-chem Niveau, die den aktuellen Wissenstand berücksichtigt.


keine


Vertiefte Kenntnisse in dem zu bearbeitenden Themengebiet.

Prüfungsleistung schriftliche Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 Semester

191

Abschlussprüfung

Modul: Abschlussprüfung Master

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMIT.Lehrende siehe TeilmodulbeschreibungenLehrform/SWS AbschlussarbeitAnrechnungspunkte 30 ECTSArbeitsaufwand 900 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.


TM 1: MasterarbeitLehrform: eigenständige wissenschaftliche Arbeit (27 ECTS)Lehrende: Professoren des Studiengangs IMITTM 2: MasterkolloquiumLehrform: 2 SWS Übung (3 ECTS)Lehrende: Professoren des Studiengangs IMIT



Prüfungsleistung Masterarbeit (schriftliche Ausarbeitung)empfohlenes Semester MSc 4Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 1 Semester

192

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Modulhandbuch - Universität Hildesheim · 4/7/2011 · Modul Lehrform/SWS AP S. ... Wirtschaftspraktikum Externes Praktikum in einem Unternehmen 13 35 Projektarbeit(Bachelor) Projektarbeit