Informationsmanagement und Informationstechnologie ... · Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien Modul Lehrform/SWS LP S. Algorithmen und Protokolle für das Internet

Universität Hildesheim

Fachbereich 4Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft und Informatik

Informationsmanagement undInformationstechnologie

Bachelor / Master

Modulhandbuch

Version vom 08. Januar 2014letzte editorische Änderung: 20. Oktober 2014

P�ichtmodule im Bachelor

Informatik

Modul Lehrform/SWS LP S.

Einführung in die Informatik 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 11Programmierpraktikum Java 3 SWS Praktikum 5 13Algorithmen und Datenstrukturen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 14Programmierpraktikum C++ 3 SWS Praktikum 5 16Datenbanken 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 18Datenbankpraktikum 3 SWS Praktikum 5 19Grundlagen des Software Engineering 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 20Maschinelles Lernen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 22

Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft


Einführung in die Informationswissenschaft 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 24Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 25Einführung Informationsmanagement 3 SWS Vorlesung 4 27Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 28Externes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 30Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion 3 SWS Vorlesung 4 31Internes Rechnungswesen 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 33

Grundlagen


Diskrete Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 35Analytische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 36Statistische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 38

Praktika und Projekte


Wirtschaftspraktikum Externes Praktikum in einemUnternehmen

13 39

Projektarbeit (Bachelor) Projektarbeit 10 40

Abschlussprüfung


Abschlussprüfung Bachelor Abschlussarbeit 15 41

Wahlbereich Bachelor

Informatik

Gebiet Intelligente Informationssysteme


Wissensbasierte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 42Fallbasiertes Schlieÿen 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 44Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 46Bachelor-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement

3 SWS Praktikum 5 47

Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen


Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 49Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Bachelor)

2 SWS Seminar 4 50

Praktikum Künstliche Intelligenz und MaschinellesLernen


Gebiet Software Engineering


Requirements Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 52Grundpraktikum Softwaretechnik 3 SWS Praktikum 5 54Seminar Software Engineering (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 55Praktikum: Werkzeuge des Software Engineering 3 SWS Praktikum 5 56

Gebiet Verteilte Systeme


Verteilte Systeme 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 57Seminar Verteilte Systeme 2 SWS Seminar 4 58Praktikum Verteilte Systeme 4 SWS Praktikum 6 59

Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien


Praktikum Systemadministration 1 3 SWS Praktikum und Übung 5 60Praktikum Systemadministration 2 3 SWS Praktikum und Übung 5 61Praktikum Systemadministration für Linux 3 SWS Praktikum und Übung 5 63Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Bachelor)

2 SWS Seminar 4 64


Gebiet Betriebswirtschaft


Marketing A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 65Praktikum Marketing (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 66Seminar Marketing (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 67Logistik A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 68Praktikum Logistik (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 70Seminar Logistik (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 71Produktion A 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 72Praktikum Produktion (Bachelor) 4 SWS Praktikum 6 74Seminar Produktion (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 75Personalmanagement 2 SWS Vorlesung 3 76Arbeitsrecht 2 SWS Vorlesung 3 77IT-Recht 2 SWS Vorlesung 3 78Betriebliches Informationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 79Betriebliche Informationssysteme 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 81Grundlagen von ERP-Systemen 2 SWS Vorlesung 3 83Praktischer Einsatz von ERP-Systemen am Beispielvon SAP

1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 85

Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)

2 SWS Seminar 4 87

Seminar Wirtschaftsinformatik (Bachelor) 2 SWS Seminar 4 88Projektseminar B.Sc. WI 2 SWS Projektseminar 6 89

Gebiet Volkswirtschaftslehre


Grundlagen der Volkswirtschaftslehre I:Mikroökonomie


Grundlagen der Volkswirtschaftslehre II:Makroökonomie


Europäische Wirtschaft 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Semi-nar

6 92

Angewandtes wissenschaftliches Arbeiten 2 SWS Seminar 4 93Wirtschaftspsychologie 2 SWS Seminar 4 94

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme


Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung(MSV)

3 SWS Vorlesung 4 95

Einführung in das Information Retrieval (IR) 2 SWS Vorlesung 4 97Praktikum Information Retrieval (IR) 2 SWS Praktikum 4 99Seminar Information Retrieval 2 SWS Seminar 4 100Seminar Mensch-Maschine-Interaktion 2 SWS Seminar 4 101Seminar Online Marketing - Suchmaschinen und So-cial Media Marketing

2 SWS Seminar 4 102

Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) 2 SWS Praktikum 4 103

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung


Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Seminar 4 104Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung 2 SWS Praktikum 4 107Grundlagen der Computervermittelten Kommunika-tion (CvK)

2 SWS Übung mit kopräsentenund virtuellen Anteilen

3 110

Soft Skills


Wirtschaftsenglisch 1 2 SWS Vorlesung 3 111

Kernmodule im Master

Informatik

Gebiet Algorithmen


Numerische Approximation 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 112



Verteilte lernende Systeme 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 113



Maschinelles Lernen 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 115



Software-Produktlinien-Entwicklung 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 116



Algorithmen und Protokolle für das Internet 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 118

Umwelt Informatik


Umwelt-Informatik 2 SWS Vorlesung 3 119

Gebiet Medieninformatik


Medieninformatik 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 121


Gebiet Marketing


Marketing B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 122

Gebiet Produktion und Logistik


Logistik B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 123

Gebiet Betriebliche Informationsysteme


ERP-Systeme 2 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 6 125

Gebiet Sprachtechnologie und Information Retrieval


Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen 2 SWS Seminar 4 128

Gebiet Online Kommunikation und Interaktion


Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning 2 SWS Seminar 4 129

Wahlmodule im Master

Informatik

Gebiet Algorithmen


Praktikum Numerische Algorithmen 4 SWS Praktikum 6 131Numerische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 133Approximations- und Online-Algorithmen 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 134Graphen und Graphalgorithmen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 135Netzwerke und Optimierung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 136Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorith-men


Social Choice 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 138Computergraphik 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 139Praktikum Computergraphik 4 SWS Praktikum 6 140Servicerobotik 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 141Praktikum Servicerobotik 3 SWS Praktikum 5 144Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 4 146



Fallbasierte Systeme und Anwendungen 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 147Seminar Intelligente Informationssysteme (Master) 2 SWS Seminar 4 149Master-Praktikum Neue Technologien für SemanticWeb und Wissensmanagement




Modern Optimization Techniques 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 152Big Data Analytics 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 154Planning and Optimal Control 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 155Bayessche Netze 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 157Computer Vision 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 159Business Intelligence and Data Warehousing 1 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 161Business Intelligence and Data Warehousing 2 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 162Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Ler-nen (Master)

2 SWS Seminar 4 164

Praktikum Programming Machine Learning 4 SWS Praktikum 6 165Praktikum Distributed Data Analytics 4 SWS Praktikum 6 166



Prozesse und Management des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 168Spezielle Themen des Software Engineering 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 170Seminar Software Engineering (Master) 2 SWS Seminar 4 171Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering 4 SWS Praktikum 6 172



Angewandte Kryptographie/Datensicherheit 1 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 3 173Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 4 146



Contextual Design of Interactive Systems 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 174Data and Process Visualization 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung 5 175Contextualized Computing and Ambient IntelligentSystems


Praktikum Medieninformatik 3 SWS Praktikum 5 177Seminar Algorithmen und Informationstechnologie(Master)

2 SWS Seminar 4 146


Gebiet Marketing


Praktikum Marketing (Master) 4 SWS Praktikum 6 178Seminar Marketing (Master) 2 SWS Seminar 4 179Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

2+2 SWS Praktikum 6 180

Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 182Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 184Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 185Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 186Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 188Internet Marketing 2 SWS Vorlesung 3 190Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 191Produktentwicklung und Technologien für Naviga-tionsgeräte und Fahrerassistenzsysteme




Praktikum Logistik (Master) 4 SWS Praktikum 6 195Seminar Logistik (Master) 2 SWS Seminar 4 196Produktion B 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 197Praktikum Produktion (Master) 4 SWS Praktikum 6 198Seminar Produktion (Master) 2 SWS Seminar 4 199Supply-Chain-Management 2 SWS Vorlesung 3 200Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 182Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 184Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 185Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 186Innovationsmanagement 2 SWS Vorlesung 3 188Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 191Produktentwicklung und Technologien für Naviga-tionsgeräte und Fahrerassistenzsysteme




Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)

2 SWS Seminar 4 202

Seminar Wirtschaftsinformatik (Master) 2 SWS Seminar 4 203Praktikum Design Thinking 3 SWS Praktikum 5 204Unternehmensplanspiel 2 SWS Praktikum 3 182Unternehmensentscheidung und Existenzgründung 2 SWS Vorlesung 3 184Projektplanung und Projektmanagement 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 185Methoden zur Entscheidungsunterstützung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 186Unternehmensführung 2 SWS Vorlesung 3 191Organisationsgestaltung und -beratung 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 205Dienstleistungsengineering und -management 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 206Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit 2 SWS Vorlesung 3 208Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodel-lierung


Theorien und Forschungsmethoden derWirtschaftsinformatik A

2 SWS Ring-Vorlesung mitÜbungsteilen

3 214

Theorien und Forschungsmethoden derWirtschaftsinformatik B

2 SWS Ring-Vorlesung mitÜbungsteilen

3 216

Produktentwicklung und Technologien für Naviga-tionsgeräte und Fahrerassistenzsysteme




Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwick-lungen in der Computerlinguistik


Mehrsprachige Informationssysteme 2 SWS Vorlesung 4 220Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren 2 SWS Seminar 4 222Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival 2 SWS Seminar 4 223Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen 4 SWS Projektseminar 6 224Projektseminar Computerlinguistische Verfahren 4 SWS Projektseminar 6 225Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme 4 SWS Projektseminar 6 226



Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI) 2 SWS Vorlesung 4 227Information und Gesellschaft 2 SWS Seminar 4 229Hauptseminar Internationales GUI Design 2 SWS Seminar 4 231Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

4 SWS Projektseminar 6 232

Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning 2 SWS Projektseminar 6 233Online Marketing 2 2 SWS Projektseminar 4 234


Mathematische Methoden


Numerische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 133Stochastische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 235Algebraische und Zahlentheoretische Methoden 3 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 8 236Graphen und Graphalgorithmen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung 6 135

Projektseminar


Projektseminar M.Sc. IMIT 2 SWS Projektseminar 15 237

Soft Skills


Wirtschaftsenglisch 2 2 SWS Vorlesung 3 239Unterrichten in der Informatik 2 SWS Projektseminar 3 240

Abschlussprüfung


Abschlussprüfung Master Abschlussarbeit 30 241

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Einführung in die Informatik


Informatik

Modul: Einführung in die Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 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 Prob-leme. Die Studierenden verstehen die technischen und theoretis-chen Grundlagen der Informatik und sind in der Lage diese zurpraktischen 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 Einführung vonProgrammiersprachen werden gelegt, jedoch ist die Einführung desProgrammierens Inhalt einer gesonderten Veranstaltung. Insbeson-dere werden eingeführt:

1. Grundlagen der Modellbildung2. Grundlegende Datentypen und Datenstrukturen3. Strukturierte und objektorientierte Programmierung4. Klassen und Objekte5. Polymorphie6. 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 eigen-ständigen Anwendung durch die Studenten.

Literatur

� H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. SpektrumAkademischer Verlag, 2004.

� H. Störrle: UML2 für Studenten. Pearson Studium, 2005.� H.-P. Gumm, M. Sommer, Einführung in die Informatik, Old-enbourg, 2008

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Einführung in die Informatik

Voraussetzungen für dieTeilnahme

keine

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

empfohlenes Semester BSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� P�ichtmodule � Informatik

� BSc Wirtschaftsinformatik � Informatik � P�ichtmodule

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Programmierpraktikum Java

Modul: Programmierpraktikum Java

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben grundlegende Design- und Real-

isierungskompetenzen mit Hilfe der Programmiersprache Java. Siesind in der Lage unterschiedliche Lösungen für einfache Problemezu designen und mit Hilfe von Java umzusetzen. Sie kennen dieGrundlagen objektorienter Sprachen und des objektorientiertenEntwurfs und sind in der Lage dies aktiv einzusetzen. Sie sind inder Lage verschiedene Lösungsansätze miteinander zu vergleichen.

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 Realisierunggra�scher Benutzerober�ächen.

Literatur

� H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. SpektrumAkademischer 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 SemesterVerwendung



P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Algorithmen und Datenstrukturen

Modul: Algorithmen und Datenstrukturen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Algorithmen und Datenstrukturen gemäÿ obigen In-halten erwerben. Erwerb formaler und algorithmischer Kompeten-zen, insb. können Studierende Probleme formal beschreiben undAnforderungen an e�ziente Algorithmen und Datenstrukturen en-twickeln; sie können Algorithmen entwerfen, veri�zieren und bew-erten.

Lehrinhalte

1. Einführung und Überblick, grundlegende Konzepte2. Algorithmentheorie (Turingmaschinen, Algorithmusbegri�,

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, zuge-hörige Komplexitätsschranken und Datenstrukturen)

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

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

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

Literatur

� Klaus-J. Förster: Skript Algorithmen und Datenstrukturen.� Thomas Ottmann, Peter Widmeyer: Algorithmen und Daten-strukturen. Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

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


Die Inhalte des Moduls �Einführung in die Informatik� werden vo-rausgesetzt.

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Algorithmen und Datenstrukturen

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 120Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten. Vo-raussetzung für die Teilnahme an der Abschlussprüfung ist die er-folgreiche Teilnahme an den Übungen.

empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Programmierpraktikum C++

Modul: Programmierpraktikum C++

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben grundlegende Design- und Real-

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

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

Literatur

� B. Stroustrup: Die C++ Programmiersprache. Addison-Wesley, 2000.

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

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


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

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

empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Programmierpraktikum C++

Verwendung


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

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Datenbanken

Modul: Datenbanken

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Das Hauptziel dieser Veranstaltung besteht darin, die Studieren-

den mit Grundlagen moderner Datenbanksysteme vertraut zumachen. Sie können die Anforderungen aus Anwendungsszenar-ien analysieren und beherrschen die Modellierungstechniken zumDatenbankentwurf, Datenmodelle, Datenbankabfragen um Daten-bankanwendungen eigenständig zu entwerfen, entwickeln undeinzusetzen. Sie beherrschen die theoretischen Grundlagen derNormalisierungstheorie um Datenmodelle zu optimieren.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst die grundlegenden Aspekte vonDatenbank-Systemen: Datenbankmanagementsysteme, Daten-modelle (ER-Modell, UML), Datenbankentwurf, Normalformenund Normalisierungstheorie, Relationenalgebra, Abfragesprachen(insbesondere SQL), Transaktionskonzepte und Synchronisation,XML-Datenbanken, Falldatenbanken.

Literatur

� G. Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Daten-bankmanagementsysteme, 5. Au�age, 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 o�zielle 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 120Minuten oder mündliche Prüfung im Umfang von 30 Minuten. Uman der Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen, müssen Vorleistun-gen erbracht werden.




P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Datenbankpraktikum

Modul: Datenbankpraktikum

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können die theoretischen Grundlagen aus

dem Modul Datenbanken praktisch für die Entwicklung vonWeb-basierten Datenbankanwendungen umsetzen. Sie beherrschendabei objektorientierten Entwicklungsansätze und Techniken derWeb-Anbindung zur systematischen Entwicklung einer Daten-bankanwendung. Durch die Gruppenarbeit sammeln sie praktischeErfahrungen bei der Gruppenarbeit und Organisation, insbeson-dere Probleme des Teammanagements, Abschätzung der eigenenund der Gruppene�ektivität im Rahmen von Softwareentwicklung.

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

Literatur

� G. Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Daten-bankmanagementsysteme, 5. Au�age, Oldenbourg 2008.

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

� P. Eisentraut: PostgreSQL. Das o�zielle 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 abschlieÿenden mündlichen Te-stat vergeben. Zur Teilnahme am Abschlussprojekt ist währenddes Semesters eine Zulassung durch erfolgreiches Lösen allerÜbungsaufgaben zu erwerben.



P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Grundlagen des Software Engineering

Modul: Grundlagen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 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 Kompeten-zen zur Problemanalyse, sowie von Kompetenzen im Bereich desDesigns und der Implementierung von IT-Systemen. insbeson-dere können Studierende komplexe Probleme analysieren und inKomponenten und Schnittstellen zerlegen, sie können komplexeSoftware-Systeme designen und entwickeln.

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

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

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

sprozessmodellierung)4. Softwarearchitektur (u.a., Architekturstile, Designmuster)5. Implementierungstechniken6. Testtechniken (Black-Box, White-Box)7. Veri�kationstechniken (Formale Veri�kation, Inspektion-

stechniken)

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Grundla-gen des Software Engineering vermittelten Inhalte anhand vonÜbungsaufgaben vertieft. Dabei werden sowohl Aufgaben gemein-sam im Rahmen der Übung bearbeitet als auch Hausarbeitenverteilt und korrigiert. Der Fokus liegt auf der Vermittlung derKompetenz zur eigenständigen Anwendung durch die Studieren-den.

Literatur

� I. Sommerville: Software Engineering. 8. Au�age, PearsonStudium, 2007.

� W. Zuser, T. Grechenig, M. Köhle : Software Engineeringmit UML und dem Uni�ed Process. 2004.

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


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


empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes Sommersemester

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Grundlagen des Software Engineering

Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


� BSc Wirtschaftsinformatik � Wirtschaftsinformatik i.e.S. �Vertiefung Wirtschaftsinformatik

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Maschinelles Lernen

Modul: Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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 spezi�sche 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 dasMaschinelle Lernen. Behandelt werden:

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

2. Klassi�kation: Grundmodelle für Entscheidungs- undKlassi�kationsaufgaben werden behandelt (Logistische Re-gression, Nächste-Nachbar-Verfahren, Entscheidungsbäume,neuronale Netze, Support-Vector-Maschinen, einfacheBayessche Netze).

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

4. Anwendungen des maschinellen Lernens auf praktischeProbleme in der Informatik

Literatur

� Kevin Murphy: Machine Learning: a Probabilistic Perspec-tive. MIT Press, 2012.

� Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: PatternClassi�cation. Springer, 2001.

� Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The El-ements of Statistical Learning. Springer, 2001.

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


keine


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

P�ichtmodule im Bachelor � Informatik � Maschinelles Lernen

Verwendung


� BSc Wirtschaftsinformatik � Wirtschaftsinformatik i.e.S. �Vertiefung Wirtschaftsinformatik

P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Einführung in dieInformationswissenschaft


Modul: Einführung in die Informationswissenschaft

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 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 Information-sprozessen und können informationswissenschaftliche Fragestellun-gen erkennen. In der Übung erhalten die Studierenden vertiefteEinblicke in die Kernthemen der Informationswissenschaft und wis-sen diese anzuwenden.

Lehrinhalte Nach einer Einführung in Grundbegri�e (Information, Wissen,Mehrwert von Information, Informationssysteme, Abgrenzung zuanderen Disziplinen, informationswissenschaftliche Methoden) bi-etet die Vorlesung einen Überblick über die Schwerpunkte informa-tionswissenschaftlicher Forschung: Information Retrieval, automa-tische Inhaltserschlieÿung, Mensch-Maschine-Interaktion, Multi-media, multilinguale Informationssysteme, maschinelle Überset-zung, Hypermedia, Qualitätsbewertung und Evaluierung, Infor-mationsmanagement und informationelle Prozesse. In der Übungwerden die in der Vorlesung behandelten Inhalte wiederholtund an praktischen Beispielen vertieft. Darüber hinaus wirddie Möglichkeit zur Diskussion und Behandlung o�ener Fragengegeben.

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

keine

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90Minuten.

empfohlenes Semester BSc 1Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� P�ichtmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft

� BSc Wirtschaftsinformatik � Wahlbereich � Weitere Ange-bote mit IT-Bezug

P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Grundlagen derBetriebswirtschaftslehre 1

Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen belastbare Kenntnisse der Wirkungszusam-

menhänge von betriebswirtschaftlichen Grundfunktionen haben,die Inhalte und Begri�e vernetzen und die behandelten Mod-elle und Methoden kritisch hinterfragen können. Studierende kön-nen grundlegende betriebswirtschaftliche Begri�e de�nieren undeinordnen, besitzen fundierte Grundkenntnisse in den unter Inhaltgenannten Gebieten und können die behandelten Methoden an-wenden

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfasst neben der Einführung in die Be-gri�ichkeiten die grundlegenden Aspekte betrieblicher Entschei-dungsprozesse, konstitutive Entscheidungen sowie der be-trieblichen Finanzprozesse.

1. Einführung: Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaft-slehre, Betrieb und Unternehmung, Gliederung der Be-triebswirtschaftslehre, Grundbegri�e der Betriebswirtschaft-slehre, Maÿstäbe betrieblichen Wirtschaftens, Erkenntnis-methoden und 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: Grundbegri�e, Investition(Investitionsarten, Investitionsrechnung, statische unddynamische Bewertungsmethoden, Investitionsentschei-dungsprozesse), Finanzierung (Kapitalbedarfsermittlung,Innen�nanzierung, Auÿen�nanzierung)


Literatur

� G. Bamberg, A. G. Coenenberg: BetriebswirtschaftlicheEntscheidungslehre

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

� W. Domschke, A. Scholl: Grundlagen der Betriebswirtschaft-slehre

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

� H. Schierenbeck: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre� R. Schwinn: Betriebswirtschaftslehre� G. Wöhe: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaft-slehre


keine




� BSc Wirtschaftsinformatik � Betriebswirtschaftslehre �P�ichtmodule

P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � EinführungInformationsmanagement

Modul: Einführung Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 68 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 e�ektive und e�ziente Umgang mit dem Pro-duktionsfaktor Information in Organisationen. Behandelt werdenGrundlagen, Methoden, Modelle und Anwendungen des Informa-tionsmanagement. Den Schwerpunkt bilden Güte, Qualität undAuswahl von Information und Informationsressourcen sowie dieanwendungs- und benutzerorientierte Informationsbedarfsanalyse.Behandelt werden weiterhin der Lebenszyklus von Informationsres-sourcen und Software-Produkten in Organisationen.

Literatur

� Krcmar, H.:Informationsmanagement, Springer, Berlin, Ger-many. (2010)


Die Inhalte des Moduls �Einführung in die Informationswis-senschaft� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90Minuten. Um an der Abschlussprüfung teilnehmen zu dürfen,müssen Vorleistungen erbracht werden.





Modul: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen belastbare Kenntnisse der Wirkungszusam-

menhänge von betriebswirtschaftlichen Grundfunktionen haben,die Inhalte und Begri�e vernetzen und die behandelten Mod-elle und Methoden kritisch hinterfragen können. Studierende kön-nen grundlegende betriebswirtschaftliche Begri�e de�nieren undeinordnen, besitzen fundierte Grundkenntnisse in den unter Inhaltgenannten Gebieten und können die behandelten Methoden an-wenden.

Lehrinhalte Die Veranstaltung beinhaltet nach einer Einführung in die be-trieblichen Leistungsprozesse die grundlegenden Aspekte derProduktions- und Kostentheorie basierend auf der GutenbergschenProduktionsfaktorsystematik. Weiterhin werden die Grundzügevon Management und Controlling erläutert.

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

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

3. Management und Controlling: Begri� und Merkmale desManagement, Prozessuale Dimension / Phasenstruktur desManagementprozesses, Führung und Management, Organi-sation

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. Laÿmann: Produktionswirtschaft, Band 1 und 2� H. Schierenbeck: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre� R. Ste�en, K. Schimmelpfeng: Produktions- und Kostenthe-orie

� G. Wöhe: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaft-slehre


Die Inhalte des Moduls �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1� werden vorausgesetzt.






P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � ExternesRechnungswesen

Modul: Externes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen mit dem System des externen betrieblichen

Rechnungswesen (Buchhaltung und Abschluss) als Steuerungsin-strument betrieblicher Prozesse vertraut sein und die Hinter-gründe und ihr Wirken auf den Gesamtbetrieb überblicken kön-nen. Die Studierende beherrschen die betriebswirtschaftliche Ter-minologie, kennen die grundlegenden Wirkungszusammenhängeund beherrschen Instrumente des externen Rechnungswesens. Siebesitzen ein grundlegendes Verständis für die Rechnungslegung aufder Basis des HGB, kennen sich mit dem System der doppeltenBuchhaltung aus und können mit Konten arbeiten.

Lehrinhalte System der doppelten Buchhaltung; Inventur, Inventar, Kon-tenarten, Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung (GuV), Kon-tenpläne, Buchungssätze, Erö�nungs- und Abschlussbuchungen;wichtige Buchungsfälle in ausgewählten Bereichen der Bilanz undder GuV: Anlagevermögen, Vorratsvermögen, Zahlungsverkehr,Forderungen, Umsatzsteuer, zeitliche Abgrenzungen u. ä.;Jahresabschluss, Bilanzanalyse und Bilanzpolitik.

Literatur

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

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


keine





P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Einführung in dieMensch-Maschine-Interaktion

Modul: Einführung in die Mensch-Maschine-Interaktion

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 68 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die Technologien zur Interaktion zwis-

chen Mensch und Maschine. Sie können Benutzungsober�ächensystematisch beschreiben und den grundlegenden Paradigmenzuordnen. Sie kennen hilfreiche Wissensquellen wie ISO-Normen,häu�g auftretenden Probleme sowie empirische Methoden, umSchwachstellen in der MMI zu erkennen und die Interaktion it-erativ zu optimieren. Sie wissen, wie subjektive und objektiveMethoden in den Software-Entwicklungsprozess eingebracht wer-den müssen.

Lehrinhalte Die Gebrauchstauglichkeit erfordert eine benutzerzentrierte undaufgabengerechte Gestaltung von Informationssystemen. Nach ein-er Betrachtung der grundlegenden physiologischen und kognitiv-en Eigenschaften des Menschen werden die formalsprachlichen,die natürlichsprachlichen und die gra�sch-direktmanipulativen Be-nutzungsober�ächen (BOF) sowie jeweils Gestaltungsrichtlinienbehandelt. Ästhetisches Design ergänzt die interdisziplinäre Per-spektive. Den Kern bilden die Evaluierung und die Einbettung derBenutzerperspektive in den Software-Entwicklungsprozess. Inno-vative Interaktionsansätze wie virtuelle Welten, Avatare, sozialeInteraktion und mobile Systeme werden abschlieÿend vermittelt.

Literatur

� M. Dahm: Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion.Pearson Studium, 2005.

� J. Preece, Y. Rogers, H. Sharp: Interaction Design: beyondhuman-computer Interaction Wiley, 2002.

� B. Preim: Entwicklung interaktiver Systeme - Grundlagen,Fallbeispiele und innovative Anwendungsfelder. Springer,1999.


Keine


empfohlenes Semester BSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Einführung in dieMensch-Maschine-Interaktion

Verwendung



P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � InternesRechnungswesen

Modul: Internes Rechnungswesen

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen mit dem System des internen be-

trieblichen Rechnungswesen (Kosten- und Leistungsrechnung) alsSteuerungsinstrument betrieblicher Prozesse vertraut sein und dierelevanten Aspekte gezielt praxisorientiert anwenden können. DesWeiteren sollen sie die Kosten- und Leistungsrechnung in den be-trieblichen Zusammenhang integrieren können. Die Studierendenbesitzen grundlegendes Wissen der Kosten- und Leistungsrechnungfür Abrechnungs- und Planungszwecke. Sie sind in der Lage, einer-seits Erlös-, innerbetriebliche Leistungsverrechnung und Bestand-srechnung, andererseits Kostenarten-, Kostenstellen- und Kosten-trägerrechnung durchzuführen.

Lehrinhalte Stellung der Kosten- und Leistungsrechnung im betrieblichenRechnungswesen; zentrale Grundbegri�e der Kosten- undLeistungsrechnung; Systeme der Kosten- und Leistungsrech-nung; Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung;Teilkosten- und Deckungsbeitragsrechnungen; Grundzüge derPlankostenrechnung.

Literatur

� Coenenberg, A. G., Haller, A., Mattner, G., & Schultze,W. (2012). Einführung in das Rechnungswesen (4. Au�.).Stuttgart: Schä�er-Poeschel.

� Coenenberg, A. G., Haller. A., & Schultze, W. (2012).Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse (22. Au�.).Stuttgart: Schä�er-Poeschel.

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

� Döring, U., & Buchholz, R. (2013). Buchhaltung undJahresabschluss (13. Au�.). Berlin: Erich-Schmidt.

� Wedell, H., & Dilling, A. (2010). Grundlagen des Rech-nungswesens (13. Au�.). Herne: NWB.


Die Inhalte des Moduls �Externes Rechnungswesen� werden vo-rausgesetzt.


empfohlenes Semester BSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

P�ichtmodule im Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � InternesRechnungswesen

Verwendung



P�ichtmodule im Bachelor � Grundlagen � Diskrete Methoden

Grundlagen

Modul: Diskrete Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Jürgen SanderLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 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 Problemeformal beschreiben.

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

1. Zahlen, Mengen, Abbildungen, algebraische Strukturen,Kombinatorik, Graphen, lineare Strukturen (Vektorräume,lineare Gleichungssysteme), kombinatorische und stochastis-che Grundbegri�e.

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

Literatur

� J. Sander: Manuskript zur Vorlesung Mathe 1, DiskreteStrukturen.

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


keine



� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� P�ichtmodule � Grundlagen

� BSc Wirtschaftsinformatik � Methoden � P�ichtmodule

P�ichtmodule im Bachelor � Grundlagen � Analytische Methoden

Modul: Analytische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die grundlegenden Kompetenzen zum

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

Lehrinhalte Analysis einer und mehrerer reeller Veränderlichen:

1. Reelle und komplexe Zahlen (De�nition und grundlegendeEigenschaften der reellen und komplexen Zahlen, GauÿscheZahlenebene, geometrische Multiplikation und Additionkomplexer Zahlen, Formel von Moivre, Wurzeln)

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

3. Stetigkeit (Grenzwertbegri� und Stetigkeit, Zwischenwert-satz, stetige Funktionen auf kompakten Mengen, Funktio-nenfolgen, gleichmäÿige Konvergenz)

4. Di�erentation (Di�erentationsregeln, Mittelwertsatz,Bernoulli-l'Hospital, di�erenzierbare Funktionenfolgen, Satzvon Taylor, Extremwerte)

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

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

7. Integration (Darbousches Integral, Riemannsches Inte-gral, Hauptsatz, Integration von Funktionenfolgen, Integra-tionsregeln, uneigentliche Integrale,)

8. Metrische Räume (Konvergenz, Stetigkeit, Kompaktheit,Zusammenhang, Kurven)

9. Di�erentialrechnung mehrerer Veränderlicher (partielleAbleitungen, Di�erenzierbarkeit, Richtungsableitungen,Taylorpolynome, Extremwerte)

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

Literatur

� Klaus-J. Förster: Skript Analysis und Numerik I.� Harro Heuser: Lehrbuch der Analysis. 16. Au�., 2006.


Die Inhalte des Moduls �Diskrete Methoden� werden vorausgesetzt.

P�ichtmodule im Bachelor � Grundlagen � Analytische Methoden





P�ichtmodule im Bachelor � Grundlagen � Statistische Methoden

Modul: Statistische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas RichthammerLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die grundlegenden Kompetenzen zum

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

Lehrinhalte

1. Deskriptive Statistik: Grundbegri�e, Beschreibung undDarstellung von Daten, Kennwerte.

2. Wahrscheinlichkeitstheorie: Wahrscheinlichkeiten, Zu-fallsvariablen und ihre Verteilung, Beispiele von Verteilun-gen, Unabhängigkeit, Kennwerte, Grenzwertsätze (Gesetzder groÿen Zahl, zentraler Grenzwertsatz).

3. Schlieÿende Statistik: Schätzung, Kon�denzbereiche, Hy-pothesentests (parametrisch und nichtparametrisch).

Erarbeitung grundlegender Begri�e, Inhalte und Methoden derStatistik und Stochastik, Verstehen der Techniken und Konzepte,mathematische Modellbildung.

Literatur

� T. Richthammer: Skript zur Vorlesung Mathematische Meth-oden III: Statistik.


Die Inhalte des Moduls �Diskrete Methoden� werden vorausgesetzt.





P�ichtmodule im Bachelor � Praktika und Projekte � Wirtschaftspraktikum

Praktika und Projekte

Modul: Wirtschaftspraktikum

Modulverantwortlicher Praktikumsbeauftragte(r)Lehrform/SWS Externes Praktikum in einem UnternehmenLeistungspunkte 13 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 0 Stunden; Selbststudium: 325 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden ergänzen ihre methodischen und analytischen

Kompetenzen durch eine praktische Fundierung. Dadurch sind siein der Lage die praktischen Rahmenbedingungen des Einsatzesihrer Kompetenzen besser einzuschätzen. Sie sind in der Lageeigenständig Lösungen auf Basis ihres Wissenstands zu entwick-eln und sich in konkrete Techniken innerhalb des Unternehmenseinzuarbeiten.

Lehrinhalte Die Studierenden arbeiten in einem Unternehmen an einerFragestellung des Informationsmanagements und der Information-stechnologie. Dabei bearbeiten sie eine wesentliche Aufgabe imTeam des Unternehmens.

Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

bestandene Modulprüfungen im Umfang von 30 LP

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

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

den.Verwendung

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� P�ichtmodule � Praktika und Projekte

� BSc Wirtschaftsinformatik � Externe Praktika

P�ichtmodule im Bachelor � Praktika und Projekte � Projektarbeit (Bachelor)

Modul: Projektarbeit (Bachelor)

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS ProjektarbeitLeistungspunkte 10 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 0 Stunden; Selbststudium: 250 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über analytische und methodische Kompe-

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

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


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

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


P�ichtmodule im Bachelor � Abschlussprüfung � Abschlussprüfung Bachelor

Abschlussprüfung

Modul: Abschlussprüfung Bachelor

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMITLehrform/SWS AbschlussarbeitLeistungspunkte 15 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 0 Stunden; Selbststudium: 375 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über analytische und methodische Kom-

petenzen im Bereich des Informationsmanagements und der In-formationstechnologie. Sie zeigen ihre Transferkompetenz indemsie dieses Wissen erfolgreich im Rahmen einer fortgeschritte-nen Fragestellung einsetzen. Die Studierenden verfügen über dieFähigkeit, diese Aufgabe eigenständig zu strukturieren und eineLösung zu erarbeiten.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer Fragestellungdes Informationsmanagements und der Informationstechnologieeine Lösung. Dabei nutzen sie den Stand der Forschung in diesemBereich. Sie dokumentieren die Arbeit und präsentieren und vertei-digen die Arbeit.



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


Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � WissensbasierteSysteme

Wahlbereich Bachelor

Informatik


Modul: Wissensbasierte Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein Grundverständ-

nis für wissensbasierte Systeme. Ein besonderes Schwergewichtwird auf die Integration verschiedener Lern- und Problemlösev-erfahren im Rahmen einer Gesamtarchitektur zur Entscheidung-sunterstützung und Diagnose gelegt. Hierzu werden Fallbeispielediskutiert und Prinzipien herausgearbeitet. Insbesondere wird hi-er auf anwendungsorientierte Analyse von Problemlösemethod-en sowie ihre Verwendung zur systematischen Entwicklung wis-sensbasierter Systeme eingegangen. Zudem werden Kon�gurations-und Planungsprobleme behandelt.

Lehrinhalte

1. Überblick und Vision2. Einführung in Wissensrepräsentation3. Einführung in wissensbasierte Diagnose4. Diagnosebegri�e5. Produktlinie für wissensbasierte Diagnosesysteme6. Interpretation der Wissensbasis7. Lernen von Diagnosewissen8. Fallbasierte Diagnose9. Fallbasierte Entscheidungsunterstützung10. Modellbasierte Diagnose11. Planung12. Kon�guration

Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � WissensbasierteSysteme

Literatur

� K.-D.Altho�: Eine fallbasierte Lernkomponente als integri-erter Bestandteil der MOLTKE-Werkbank zur Diagnose tech-nischer Systeme, in�x, 1993.

� C. Beierle, G. Kern-Isberner:Methoden wissensbasierter Sys-teme, vieweg, 2003.

� T. Pfeifer, M.M. Richter: Diagnose von technischen Syste-men - Grundlagen, Methoden und Perspektiven der Fehler-diagnose, DUV, 1993.

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


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

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

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

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet IntelligenteInformationssysteme


Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Fallbasiertes Schlieÿen

Modul: Fallbasiertes Schlieÿen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erarbeiten sich ein Grundverständnis für Fall-

basiertes Schlieÿen (engl. Case-Based Reasoning; CBR) als einerKerntechnologie für die Entwicklung intelligenter Informationssys-teme. Dabei beherrschen sie die grundlegenden Techniken zu Mod-ellierung, Retrieval, Adaption, Revise und Retain in FBS Systemenals auch deren Werkzeuge. Für eine Anwendungsszenario könnenSie ein Fallbasiertes System entwerfen.

Lehrinhalte Das Modul beinhaltet den kognitionswissenschaftlichen Hinter-grund, Fallrepräsentation, Ähnlichkeitsbestimmung, Retrieve(e�ziente Fallauswahl), Reuse (Lösungsanpassung), Revise (Prax-istest), Retain (Lernen). Darüber hinaus werden verschiedeneEntwicklungsmethoden zur Entwicklung von FBS-Sytemenvorgestellt.

Literatur

� M.M. Richter, R.O. Weber: Case-Based Reasoning, Springer,Berlin 2013

� G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg.): Hand-buch der Künstlichen Intelligenz. 4. Au�age, Oldenbourg,München/Wien 2003.

� R. Bergmann, K.-D. Altho�, S. Breen, M. Göker, M. Man-ago, R. Traphöner, S. Wess: Developing Industrial Case-Based Reasoning Applications - The INRECA Methodology.Springer, Berlin 2003.

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

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

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

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


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


empfohlenes Semester BSc 4-6

Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Fallbasiertes Schlieÿen

Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



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

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen.

Lehrinhalte Die Studierenden erhalten ausgewählte Anwendungsthemen ausden Bereichen Fallbasiertes Schlieÿen, Wissens- und Erfahrungs-management, Wissensbasierte Systeme oder Multi-Agenten Sys-teme bzw. angrenzender Gebiete zur Ausarbeitung. Unter An-leitung und mit Rücksprache bearbeiten sie diese Themen. DieStudierenden führen eigenständig eine Strukturierung des The-mengebiets durch. Sie lernen die Resultate nach wissenschaftlichenQualitätsmaÿstäben zu dokumentieren, sowie der Grundlagen derPräsentation und anschlieÿenden Diskussion der Arbeiten.


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

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



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 Altho�Lehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 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 Wissensmanagementtypische Anwendung entwickelt in der die Teilnehmer alleSchritte durchlaufen, die für die Entwicklung eines solchen Sys-tems notwendig sind. Die Teilnehmer werden dabei in Gruppenaufgeteilt und die Arbeit wird durch vorgegebene Meilensteinestrukturiert. Sie bekommen Aufgaben, die in der Gruppe inno-vativ nach eigenen Ideen erarbeitet und umgesetzt werden sollen.Dabei soll die Organisation in einem Team sowie die gemeinsameArbeit an einem Thema trainiert werden. Im Rahmen des Prak-tikums werden die anwendungsbezogenen Phasen eines Wissens-management Projektes beispielhaft wie in einem Industrieprojektangegangen, beginnend bei der Anforderungsanalyse, über die Um-setzung bis zur Präsentation der Ergebnisse. Der Schwerpunkt liegtin der Erfassung der Domäne sowie der Beschreibung der daraus re-sultierenden Anforderungen, der Beschreibung und Bereitstellungder Anwendungsdaten sowie der Anbindung an eine gra�sche Be-nutzerober�äche. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der Open SourceSoftware myCBR, welche im Rahmen der Veranstaltung zur Ver-fügung gestellt wird.

Literatur


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


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


Die Inhalte der Module �Einführung in die Informatik�, �Algorith-men und Datenstrukturen�, �Datenbanken� und �WI-Praktikum�werden vorausgesetzt. Darüber hinaus werden �Requirements Engi-neering� sowie �Fallbasiertes Schlieÿen� oder �Wissensbasierte Sys-teme� empfohlen.

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

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

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



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


Modul: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verstehen die grundlegenden Begri�e und Verfahren

der Künstlichen Intelligenz. Sie können Probleme unabhängig vomAnwendungsbereich in geeigneter Form formalisieren und Ver-fahren zum Au�nden möglichst optimaler Lösung auswählen undanpassen. Sie können die Güte der Ergebnisse solcher Verfahreneinschätzen.

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

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

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

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

Literatur

� Stuart Russell, Peter Norvig: Arti�cial Intelligence. A Mod-ern Approach. Prentice Hall, 2013.


Die Inhalte der Module �Einführung in die Informatik�, �Algorith-men und Datenstrukturen� und �Diskrete Methoden� werden vo-rausgesetzt.


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

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet KünstlicheIntelligenz und Maschinelles Lernen


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

Modul: Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-


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

1. Suchverfahren2. Constraint Satisfaction Problems3. Spieltheorie


Die Inhalte der Module �Grundlagen der Künstlichen Intelligenz�werden vorausgesetzt.

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



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

Modul: Praktikum Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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 rele-vant sind. Sie sind in der Lage, Möglichkeiten und Grenzen ex-istierender Methoden zu re�ektieren und im Zusammenhang zubeurteilen. Sie lernen die Notwendigkeit von Kooperation und Rol-lenverteilung durch die Arbeit im Team. Durch die Teamarbeitund den Austausch mit den Dozenten in der Rolle der Auftragge-ber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Kon�iktlösungsstrate-gien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, E�ektivität-seinschätzung und Verhandlungsgeschick.

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

Literatur

� Brett Lantz: Machine Learning with R, Packt Publishing,2013.

� Drew Conway, John Myles White: Machine Learning forHackers, O'Reilly, 2012.


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

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausar-beitung/Dokumentation

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



Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Software Engineering � Requirements Engineering


Modul: Requirements Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die wesentlichen methodischen und the-

oretischen Grundlagen des Requirements Engineering. Sie könnendie verschiedenen Methoden im Kontext konkreter Entwicklungssi-tuationen anwenden und die Grenzen und Möglichkeiten der ver-schiedenen Ansätze re�ektieren. Sie sind in der Lage selbstständigdie Ansätze an den jeweiligen Kontext anzupassen.

Lehrinhalte Im Rahmen dieses Moduls werden die theoretischen und method-ischen Grundlagen des Requirements Engineering dargestellt.Es werden die Teilaktivitäten des Requirements Engineeringdargestellt und aktuelle Techniken zu ihrer Umsetzung vermittelt.Dazu gehören insbesondere:

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

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

3. Zielbasierte Anforderungstechniken4. Erstellen von Lasten- und P�ichtenheft5. Usability und Anforderungen

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

Literatur

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


Die Inhalte des Moduls �Grundlagen des Software Engineering�werden vorausgesetzt.


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

Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Software Engineering � Requirements Engineering

Verwendung

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


Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Software Engineering � Grundpraktikum Softwaretechnik

Modul: Grundpraktikum Softwaretechnik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen die praktischen Rahmenbedingungen,

die für die Anwendung von Softwareentwicklungsansätzen wichtigsind, kennen. Sie können die Nutzbarkeit und Erfolgsfaktoren un-terschiedlicher Softwareentwicklungsansätze einschätzen. Sie er-werben Kompetenzen in wesentlichen Werkzeugen, die für die ef-�ziente Entwicklung von Softwaresystemen notwendig sind. Durchdie Teamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Kon�iktlö-sungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Ef-fektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

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

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

Die Inhalte des Moduls �Grundlagen des Software Engineering�oder äquivalente Kenntnisse





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

Modul: Seminar Software Engineering (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 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 Ausar-beitung. Unter Anleitung und mit Rücksprache bearbeiten siediese Themen. Die Studierenden führen eigenständig eine Struk-turierung des Themengebiets durch. Sie lernen die Resultate nachwissenschaftlichen Qualitätsmaÿstäben zu dokumentieren, sowieder Grundlagen der Präsentation und anschlieÿenden Diskussionder Arbeiten.



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



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

Modul: Praktikum: Werkzeuge des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierende lernen verschiedene Klassen von Softwareentwick-

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

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

Literatur Notwendige Literatur wird im Rahmen des Praktikums ausgegebenVoraussetzungen für dieTeilnahme


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



Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Verteilte Systeme � Verteilte Systeme

Gebiet Verteilte Systeme

Modul: Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen ein Verständnis für die Möglichkeiten und

Herausforderungen beim Entwurf und Einsatz von verteilten Sys-temen und Algorithmen gewinnen.

Lehrinhalte

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

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

Literatur

� Tanenbaum, van Steen: Distributed Systems: Principles andParadigms. 2006.


Die Inhalte der Module �Algorithmen und Datenstrukturen� und�Datenbanken� werden vorausgesetzt.



� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Verteilte Sys-teme

Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Verteilte Systeme � Seminar Verteilte Systeme

Modul: Seminar Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-


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

Die Inhalte des Moduls �Verteilte Systeme� werden vorausgesetzt.

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


Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Verteilte Systeme � Praktikum Verteilte Systeme

Modul: Praktikum Verteilte Systeme

Modulverantwortlicher n.n. (W2 Mobile Systeme)Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in

kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

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

Literatur je nach ProblemstellungVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls �Verteilte Systeme� werden vorausgesetzt.




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


Modul: Praktikum Systemadministration 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 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 be-heben können. Moderne Betriebssysteme wie Windows und Lin-ux sollen in einer Multiboot-Umgebung installiert und kon�guri-ert werden. Grundkenntnisse der Vernetzung von PC-Systemensollen die Studierenden in die Lage versetzen, einfache Vernetzun-gen zu planen, sowie die erforderlichen Kon�gurationsarbeiten anPC-Systemen vorzunehmen. Sie sollen die Funktion der grundle-genden Diagnostik-Tools im Vernetzungsbereich kennen, sie an-wenden, und zur Diagnostik einsetzen können.

Lehrinhalte

1. Aufbau und Funktion moderner Personal Computer2. Kon�guration von Rechner aus ihren Komponenten3. Installation und Wartung von gängigen Betriebssystemen-

Vernetzung von Rechner4. Nutzung von Netzwerkdiensten

Literatur

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


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

Prüfungsleistung Schriftliche und praktische Prüfung in Form einer Klausur mittestierten Anteilen im Umfang von 180 Minuten.

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

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Informatik � Gebiet Systemad-ministration und Internet-Technologien



Modul: Praktikum Systemadministration 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, einen Windows-Server zu

installieren und zu kon�gurieren. Dazu gehören Patch-Verwaltung,Active Directory Services aufsetzen und einrichten, DNS einrichtenund verwalten, Benutzer-Verwaltung, das Einrichten und Kon�g-urieren 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

1. Kon�guration von Servern2. Aufbau von Netzwerken basierend auf einer Infrastruktur aus

Microsoft Servern3. Administration von Netzdiensten und Sicherheit in kleinen

und mittleren Netzwerken

Themengebiete u.a.

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

Literatur

� Microsoft Press: Microsoft Windows 2000: Taschenratgeberfür Administratoren.

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

� Microsoft Press:Microsoft Windows 2000: Accelerated Train-ing.


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



Verwendung



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

Modul: Praktikum Systemadministration für Linux

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Praktikum und ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, einen Linux-Server zu

installieren und zu kon�gurieren. Die Absolventen bauen selb-ständige Netzwerkdienste basierend auf Linux Servern auf und be-herrschen deren sichere Administration sowohl in Theorie als auchin der Praxis.

Lehrinhalte

1. Kon�guration von Servern2. Installation und Kon�guration eines Servers auf Linux-Basis3. Installation und Administration von Netzdiensten sowie Ab-

sicherung des Servers bzw. der Dienste

Themengebiete u.a.

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

NFS, DNS, SQL)

Literatur

� wird in der Veranstaltung bekanntgegeben


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

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

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



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

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-


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

Die Inhalte des Moduls �Algorithmen und Datenstrukturen� sowievertiefende Veranstaltungen aus dem Bereich des gewählten Sem-inarthemas werden vorausgesetzt.

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



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


Gebiet Betriebswirtschaft

Modul: Marketing A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen belastbare Grundlagenkenntnisse im Bereich

des Marketings und ein Überblickwissen zu inhaltlichen Teilbere-ichen vorweisen. Auÿerdem sollen sie in der Lage sein, einfacheökonomische Analysen von Märkten durchzuführen. Studierendekönnen grundlegende Begri�e des Marketings de�nieren undeinordnen. Weiterhin kennen sie die Bedeutung quali�zierterInformationsbescha�ung und -aufbereitung für das Marketing,beherrschen Instrumente des Marketings und können Markt-forschungsmethoden anwenden.

Lehrinhalte Inhaltliche Schwerpunkte:

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

Marketing

Literatur

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

� H. Me�ert: Marketing.� R. Nieschlag, E. Dichtl, H. Hörschgen: Marketing.


Die Inhalte der Module �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1� und �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2� werden voraus-gesetzt.



� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informa-tionswissenschaft � Gebiet Betriebswirtschaft


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

Modul: Praktikum Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in

kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente des Marketing.

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


Es werden die Inhalte des Moduls �Marketing A� vorausgesetzt.





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

Modul: Seminar Marketing (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden komplexere Instru-mente des Marketing.

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

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

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



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

Modul: Logistik A

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen vernetzte Kenntnisse der betrieb-

swirtschaftlichen Funktion �Logistik� besitzen. Sie sollen Modelleund Algorithmen für Entscheidungsprobleme in den Bereichen�Transportplanung� und �Rundreisen und Tourenplanung� sowohlin den theoretischen Grundlagen beherrschen als auch selbständigederen Lösung unter Einsatz von Methoden der Mathematik unddes Operations Research ermitteln. Sie sollen diese Kenntnisseauf ähnliche gelagerte logistische Problemstellungen übertragenund die Möglichkeiten der Implementierung auf einem rechner-basierten Entscheidungsunterstützungssystem beurteilen können.Studierende können die Bereiche, Aufgaben und Ziele der Logis-tik de�nieren und strukturieren und kennen jeweils praktischeAnwendungsmöglichkeiten. In den behandelten Bereichen sindsie mit den grundlegenden mathematischen Modellen vertraut,können die vorgestellten Algorithmen anwenden und diese alsMethoden in ein Entscheidungsunterstützungssystem einordnen.

Lehrinhalte

1. Einführung: Historie der Logistik, Bereiche der Logistik,Ziele der Logistik, Entscheidungsunterstützungssysteme

2. Transportplanung: Grundbegri�e der Graphentheorie, Opti-male Wege in Graphen, Optimale Flüsse in Graphen

3. Rundreiseprobleme und Tourenplanung: Travelling-Salesman-Problem, Tourenplanung

Literatur

� W. Domschke: Logistik: Transport.� W. Domschke: Logistik: Rundreisen und Touren.





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

Verwendung


� BSc Wirtschaftsinformatik � Betriebswirtschaftslehre � Ver-tiefung Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre

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

Modul: Praktikum Logistik (Bachelor)


kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Logistik.

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


Es werden die Inhalte des Moduls �Logistik A� vorausgesetzt.





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

Modul: Seminar Logistik (Bachelor)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion 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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter anderer Bereiche (hier: Logistik).

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

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




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

Modul: Produktion A

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen bewährte und fortschrittliche Erken-

ntnissen, Modelle und Methoden in der zentralen betrieb-swirtschaftlichen Funktion �Produktion� kennenlernen, die sie zueiner eigenständigen Auswahl, Anwendung und Beurteilung dererlernten Methoden zur Beantwortung produktionswirtschaftlich-er Fragestellungen befähigt. Darüber hinaus soll durch Übertra-gung von Konzepten aus benachbarten Bereichen der Betrieb-swirtschaft und Informatik auf das Produktionsumfeld eine Vernet-zung erreicht werden. Studierende können Aufgaben und Ziele überdas gesamte Spektrum des Bereichs �Produktion� de�nieren undstrukturieren. Die Studierenden sind befähigt zur Analyse produk-tionswirtschaftlicher Zusammenhänge. Sie können die vorgestelltenMethoden aus dem Bereich der operativen Produktionsplanung an-wenden und �Produktion� von Produktfeld-Markt-Kombinationen,der Planung und Steuerung von Produktionsprozessen sowie derErmittlung operativer Produktionsprogramme überblicken.

Lehrinhalte

1. Strategisches Produktionsmanagement: Koordination vonProduktion und Marketing, Neuproduktentwicklung,Produkt- und Technologieportfolios, Wahl eines Prozesstypsder Fertigung

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

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

Literatur

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

� M. K. Welge, A. Al-Laham: Strategisches Management.Grundlagen � Prozess � Implementierung. Gabler, Wies-baden.




empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jährlich

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



� BSc Wirtschaftsinformatik � Betriebswirtschaftslehre � Ver-tiefung Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre

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

Modul: Praktikum Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, N.N.Lehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in

kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Produktion.

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


Es werden die Inhalte des Moduls �Produktion A� vorausgesetzt.





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

Modul: Seminar Produktion (Bachelor)

Modulverantwortlicher N.N.Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter anderer Bereiche (hier: Produktion).

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

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




Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Betriebswirtschaft �Personalmanagement

Modul: Personalmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen ein Verständnis der betrieb-

swirtschaftlichen Funktion �Personalführung� in modernenUnternehmen erhalten. Die sozialen Faktoren im Dreiecksver-hältnis von Unternehmen, Individuum und Gruppe sowieMethoden zu deren Steuerung sollen kritisch re�ektiert werden.Es soll eine Einordnung in benachbarte betriebswirtschaftlicheFührungskonzepte vorgenommen werden, um eine Vernetzungzu erreichen. Studierende können die grundlegenden Konzepte inden einzelnen Feldern des Personalmanagements de�nieren undeinordnen. Sie kennen alternative Führungskonzepte und Vorge-hensweisen im berufsbezogenen Umgang mit anderen Menschenim Innen- und Auÿenverhältnis von Unternehmen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung umfaÿt Konzepte und Funktionen des Strate-gischen Human Resource Management. In diesem Rahmen werdenverschiedene personalwirtschaftliche Funktionsfelder behandelt:Personalauswahl, -einsatz und -entwicklung, Motivation, Führung,Organisationsentwicklung/Organisationales Lernen.

Literatur

� H.-G. Ridder: Personalwirtschaftslehre.� H.-G. Ridder, P. Conrad, F. Schirmer, H.-J. Bruns: Strate-gisches Personalmanagement.

� H. Steinmann, G. Schreyögg: Management.







Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Betriebswirtschaft �Arbeitsrecht

Modul: Arbeitsrecht

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 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 undGegenmaÿnahmen 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 Spezi�ka und Lösungsansätzesowohl des kollektiven Arbeitsrechts (mit den Schwerpunk-ten: Tarifvertrags-, Arbeitskampf- und Betriebsverfassungsrecht)als auch des Individualarbeitsrechts. Schwerpunkte sind hierbei dieRechte und P�ichten von Arbeitgeber und Arbeitnehmer, Aspektedes Arbeitsschutzrechts sowie des Kündigungs(schutz)rechts.

Literatur

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



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




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

Modul: IT-Recht

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen juristische Grundlagen des Bürgerlichen

Rechts sowie neue, sich aus der Entwicklung der �neuen Medi-en� ergebende Entwicklungen, kennenlernen. Sie sollen in die Lageversetzt werden, rechtliche Problemstellungen zu erkennen, umdiese bei sachgerechten Entscheidungen in der betrieblichen Prax-is berücksichtigen zu können. Auf Basis dieser Grundlagen sollenweitere zukünftige juristische Entwicklungen besser eingeschätztwerden können. Studierende können Rechtsprobleme, die aus Her-ausforderungen aufgrund von neuen technischen Herausforderun-gen sowie im Rahmen des E-Commerce entstehen, einordnen.

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

Literatur

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






� BSc Wirtschaftsinformatik � Wirtschaftsinformatik i.e.S. �P�ichtmodule

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

Modul: Betriebliches Informationsmanagement

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen vertiefte Kenntnisse über Bedeutung und

Eisatzmöglichkeiten des betrieblichen Einsatzfaktors �Information�erhalten, indem ihnen die Aufgabenstellungen in den wichtigstenTeilbereichen vermittelt werden. Auf Basis einführender Liter-atur soll eine Auseinandersetzung mit der Thematik statt�nd-en und zu eigenständiger wissenschaftlicher Forschung befähi-gen. Die Studierenden kennen die grundlegenden Aufgaben desInformationsmanagement im betrieblichen Umfeld. Die Vermit-tlung fachübergreifenden Wissens und die Befähigung zur Integra-tion wissenschaftlicher Vorgehensweisen benachbarter Fachgebietehaben zentrale Bedeutung.

Lehrinhalte

1. Grundlagen Begri�sde�nitionen, Informationen als Basis be-trieblicher Entscheidungen, Formen betrieblicher Planungund Entscheidung, Informationswissenschaftliche Grundla-gen

2. Modelle betrieblichen Informationsmanagements Be-triebliche Informationsmodelle (Dimensionen von Infor-mation, Nutzen von Informationen), Betriebliche Kom-munikationsmodelle (Grundprobleme der Kommunikation,Wahl des geeigneten Kommunikationsmittels), BetrieblicheEntscheidungsmodelle (Klassische Entscheidungstheo-rie, Problemerkennungsphase- und Informationsbeschaf-fungsphase), Institutionsökonomik

3. Ebenen des Informationsmanagements Ebenenmodell vonWollnik, Aufgaben auf der Ebene �Informationseinsatz�;Aufgaben auf der Ebene �IuK-Systeme� und �Information-sinfrastruktur� (Technologiemanagement, Lebenszyklusman-agement, Sicherheitsmanagement, Risiko- und Katastro-phenmanagement), Ebenenübergreifende Aufgaben, Praxis-beispiel: 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 Softwareen-twicklungen (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)

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

Literatur

� H. Krcmar: Informationsmanagement� S. Voÿ, K. Gutenschwager: Informationsmanagement� L.J. Heinrich: Informationsmanagement: Planung,Überwachung und Steuerung der Informationsinfrastruktur







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

Modul: Betriebliche Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können verschiedene Anwendungssysteme unterschei-

den; sie sind geübt in der Anwendung von Techniken für den En-twurf und die Dokumentation betrieblicher Informationssysteme;sie können betriebliche Informationssysteme auf einer hoch ag-gregierten Ebene mittels methodischen, inhaltlichen und technis-chen Ordnungsrahmen im Überblick darstellen und miteinandervergleichen; sie können grundlegende Strukturen betrieblicher In-formationssysteme im Detail als Datenmodelle darstellen, sie kön-nen typische Abläufe in betrieblichen Informationssystemen de-tailliert mittels Prozessmodellen beschreiben; sie kennen typischeFunktionen der verschiedenen Systeme, eventuell jeweils damit ver-bundene typische Probleme sowie spezi�sche Lösungsansätze. Er-werb von Kompetenzen im Bereich Unternehmens-IT, insb. kennenStudierende die verschiedenen Arten von Anwendungssystemen,die in Unternehmen eingesetzt werden, ihre Rolle in der Wertschöp-fungskette sowie ihre Schnittstellen.

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

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

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

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

-steuerungssystemen6. Anwendungssysteme zur Managementunterstützung orien-

tiert an ihrer Entwicklungshistorie7. Funktionsweise von OLAP-Systemen8. Work�owmanagementsysteme9. Spezielle Systemtypen zur ausgewählten Vertiefung (z. B.

Customer Relationship Management, Supply Chain Man-agement, Produktdatenmanagement, Hochschulinformation-ssysteme etc.)

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

Literatur

� Jörg Becker, Reinhard Schütte: Handelsinformationssysteme.2. Au�age, Frankfurt am Main 2004.

� Peter Mertens: Integrierte Informationsverarbeitung 1, Oper-ative Systeme in der Industrie. 18. Au�age, Wiesbaden 2013.

� Peter Mertens, Marco C. Meier: Integrierte Informationsver-arbeitung 2. Planungs- und Kontrollsysteme in der Industrie.10. Au�age, Wiesbaden 2009.

� August-Wilhelm Scheer: Wirtschaftsinformatik. Referenz-modelle für industrielle Geschäftsprozesse. 7. Au�age, Berlin1997.

� Karl Kurbel: Enterprise Resource Planning und SupplyChain Management in der Industrie. 7. Au�age, München,Wien, 2010.


Datenbanken, Geschäftsprozessmanagement




� BSc Wirtschaftsinformatik � Wirtschaftsinformatik i.e.S. �P�ichtmodule

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

Modul: Grundlagen von ERP-Systemen

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende lernen ERP- (Enterprise Ressource Planning) Syste-

men als zentrale integrierte Informationssysteme bei vielen Un-ternehmen kennen. Die Studierenden erhalten einen Überblick überdie in ERP-Systemen realisierte informationstechnische Abbildungder wichtigsten betrieblichen Funktionen entlang der Hauptauf-gabenfelder eines Betriebs. Sie erhalten Einblicke in die hinterERP-Systemen stehende Architektur sowie die Möglichkeiten derAusgestaltung und Positionierung. Sie erwerben erste Kompeten-zen für die komplexe Aufgabe von der Auswahl des geeignetenSystems. 

Lehrinhalte

1. Einführung: ERP-Systeme zentrales Informationssyste-meines Unternehmens (Historische Entwicklung und Mark-tüberblick)

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

3. Architektur und Ausrichtung von ERP-Systemen (Soft-warearchitektur, Ober�ächen, Herstellerstrategien zur Posi-tionierung, Arten der Bereitstellung, Strategien im Software-markt, Open Source-Lösungen)

4. Grundlagen der Auswahl von ERP-Systemen

Literatur

� N. Gronau: Enterprise Resource Planning: Architektur,Funktionen und Management von ERP-Systemen, 2. Au-�age, Oldenbourg, 2010.

� K. Kurbel: Enterprise Resource Planning und Supply ChainManagement in der Industrie, 7. Au�age, Oldenbourg, 2011.

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



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

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

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

Verwendung


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

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

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die praktische Lösung von betrieblichen

Problemstellungen anhand eines beispielhaften ERP-Systems ken-nenlernen. Sie sollen die Möglichkeiten und Grenzen der Abbildungder realen betrieblichen Welt auf einem Rechnersystem kennenler-nen und das bisher in den grundlegenden betriebswirtschaftlichenVeranstaltungen sowie insbesondere dem Teilmodul 1 erlernte Wis-sen in dem System wieder�nden und umsetzen können. Anhandvon praktischen Übungen (Fallstudien) an einem SAP R/3 IDES- System sowie der zugehörigen Theorie erlernen Studierende denAufbau und die Funktionsweise des SAP R/3. Durch die eigen-ständige Arbeit und den Austausch mit den Dozenten erwer-ben sie vernetzte Kenntnisse und können dieses und vergleichbareSoftware-Systeme für reale Problemstellungen einsetzen.

Lehrinhalte

1. Allgemeine Informationen über die SAP AG und ihre Pro-dukte

2. Präsentation der aktuellen SAP-Software: Organisation-sstrukturen, Stammdaten, Navigation, Berechtigungen,Auswertungen und Berichte, Darstellung der Hauptfunktio-nen in den Modulen FI, CO, HR, SD, MM und PP, Abbil-dung von Fallstudien in den Unternehmensbereichen Produk-tcontrolling, Fertigung, Einkauf, Vertrieb und Finanzbuch-haltung im aktuellen SAP-Release

3. Darstellung von Geschäftsprozessen: Klassi�zierung vonGeschäftsprozessen, Modellierung von Geschäftsprozessenanhand kleiner Beispiele und ausgewählter Methoden(WKD, EPK, Prozessauswahlmatrix)

4. Vorstellung von weiterführenden Funktionen: Customizing,Work�ow, Reporting, CRM, APO

Literatur

� N. Muir, I. Kimbell: Discover SAP, 2. Au�age, SAP Press,2010.


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

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

empfohlenes Semester BSc 4-6Turnus jedes Wintersemester

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



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

Modul: Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Bachelor)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teil-nahme an der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskus-sion über die Vorträge wird das Verständnis der bereits er-worbenen Kenntnisse vertieft. Erwerb von Methodenkompe-tenzen, insb. besitzen Studierende eine Transferkompetenz,die es ihnen erlaubt, ihren Wissensstand selbstätig technis-chen und gesellschaftlichen Entwicklungen anzupassen. Erwerbwirtschaftsinformatischer Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente ausgewählter anderer Bereiche (hier:Betriebliche Informationssysteme/-management).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich Betriebliche Information-ssysteme.


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




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

Modul: Seminar Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb wirtschaftsinformatischer Kom-petenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter Bereiche (je nach Themenstellung).

Lehrinhalte Studierende vertiefen ausgewählte Themen der Wirtschaftsinfor-matik und entwickeln ihre Kompetenzen im wissenschaftlichenSchreiben und Vortragen weiter. Themenschwerpunkte des Sem-inars sind im zeitlichen Wechsel Forschungsmethoden und The-orien der Wirtschaftsinformatik, spezielle Probleme der Informa-tionssystemmodellierung sowie ausgewählte Herausforderungen beider Gestaltung betrieblicher Informationssysteme. Am ersten Ter-min erfolgt die Themenvorstellung und -vergabe. In anschlieÿendenVeranstaltungen werden - vor der abschlieÿenden Seminarpräsen-tation - Qualitätskriterien für die Erstellung der Seminararbeit unddes -vortrags erarbeitet.


keine



Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Betriebswirtschaft �Projektseminar B.Sc. WI

Modul: Projektseminar B.Sc. WI

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs Wirtschaftsinformatik, Über-greifende Koordination durch die Studiengangsbeauftragte bzw.den Studiengangsbeauftragten

Lehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 129 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden entwickeln ihre methodischen und sozialen Kom-

petenzen bei der eigenverantwortlichen Organisation der Projek-tarbeit. Sie können sich eigenständig in ein für sie neues The-ma einarbeiten und können Methoden auf die Problemstellungzielgerichtet und ggf. unter Anpassung der Methoden anwenden.Sie sind in der Lage, ein Projekt mitlaufend ausführlich zu doku-mentieren und in Abschluss- und Zwischenpräsentationen über dieerzielten Ergebnisse zu berichten.

Lehrinhalte Studierende erarbeiten im Team einen Lösungsbeitrag für eine um-fangreiche Problemstellung. Unabhängig von der konkreten Auf-gabenstellung werden folgende Inhalte adressiert:

� Methoden des Projektmanagements� Aufbau, Gestaltung und Durchführung von Zwischen- undAbschlusspräsentationen

� Planung, Leitung, Moderation von Gruppensitzungen� Mitlaufende Projektdokumentation

Weitere Inhalte sind abhängig von der inhaltlichen Ausgestaltungdes Projektseminars.

Literatur Abhängig von der thematischen Ausrichtung des Projektseminarswird diese in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Voraussetzungen gemäÿ Ankündigung des einzelnen Projektsemi-nars in Verantwortung des durchführenden Dozenten

Prüfungsleistung Schriftliche Dokumentationen, Zwischen- und Abschlusspräsenta-tionen, abhängig vom bearbeiteten Thema prototypische Imple-mentierungen und Datenbanken

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


� BSc Wirtschaftsinformatik � Wirtschaftsinformatik i.e.S. �Wahlmodule

� BSc Wirtschaftsinformatik � Informatik � Wahlmodule� BSc Wirtschaftsinformatik � Betriebswirtschaftslehre �Wahlmodule

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

Gebiet Volkswirtschaftslehre

Modul: Grundlagen der Volkswirtschaftslehre I: Mikroökonomie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Veranstaltung thematisiert wirtschaftswissenschaftliche Kern-

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

Lehrinhalte Grundlagen von Angebot und Nachfrage, Preisbildung, Ver-braucherverhalten, Individuelle Nachfrage, Marktnachfrage undKonsumentenrente, Produktions- und Kostentheorie, Märkte undWohlfahrt, Marktmacht und Monopole, Oligopole und Kartelle,Grundlagen der Spieltheorie

Literatur

� Hauptarbeitsbuch: Pindyck, R.S., & Rubinfeld, D.L. (jeweilsneueste Au�.). Mikroökonomie. München: Pearson.

� Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.


Keine.


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

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informa-tionswissenschaft � Gebiet Volkswirtschaftslehre

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

Modul: Grundlagen der Volkswirtschaftslehre II: Makroökonomie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Wir befassen uns mit zentralen gesamtwirtschaftlichen Fragen.

Thematisiert wird bspw.: Wie berechnet man das Bruttoin-landsprodukt eines Landes? Was ist und wie wirkt In�ation?In welchem Zusammenhang steht die In�ation mit der Ar-beitslosigkeit? Was passiert, wenn die Europäische Zentralbankfestverzinsliche Wertpapiere kauft? Diese und andere Fragen wer-den mit dem analytischen Instrumentarium der Wirtschaftstheorieuntersucht und beantwortet.

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

Literatur

� Hauptarbeitsbuch: Blanchard, O., & Illing, G. (jeweilsneueste Au�.). Makroökonomie. München: Pearson.



Keine.


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


Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � GebietVolkswirtschaftslehre � Europäische Wirtschaft

Modul: Europäische Wirtschaft

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS SeminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können die Hintergründe des europäischen In-

tegrationsprozesses und seine Entwicklungsdynamik wiedergeben.Sie kennen die wichtigsten europäischen Institutionen und Poli-tikbereiche. Sie können die Entscheidungs�ndungsprozesse aufeuropäischer Ebene und wichtige Streitfragen nachvollziehenund kritisch diskutieren. Die Studierenden können die Wirkun-gen der wirtschaftlichen und monetären Integration anhandausgewählter ökonomischer Modelle analysieren, kritisch bew-erten und Rückschlüsse auf die Auswirkungen auf europäischeWirtschaftsbürgerInnen ziehen.

Lehrinhalte TM 1: Der europäische Integrationsprozess; europäische Institutio-nen, Entscheidungs�ndung, Budget und Politikbereiche; ökonomis-che Analyse der wirtschaftlichen und monetären Integration in Eu-ropa (z.B. Handelsliberalisierung, Marktgröÿe, freie Mobilität undMigration, optimale Währungsräume, Stabilität und Wachstum)TM 2: Streitfragen und Zukunftsperspektiven der europäischenIntegration (z.B. EU-Erweiterung, Vertiefung der Integration, Eu-ropa der verschiedenen Geschwindigkeiten, gemeinsame europäis-che Politiken im globalen Kontext)

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


Keine.

Prüfungsleistung Teilmodulprüfungen: In jedem Teilmodul: Hausarbeit (15 Seit-en à 3.000 Zeichen ein-schlieÿlich Leerzeichen) oder Referat (20min) mit Ausarbeitung (5 Seiten à 3.000 Zeichen einschlieÿlichLeerzeichen) oder mündliche Prüfung (30 min) oder Klausur (90min). Oder Modulprüfung: Eine Klausur im Umfang von 120 - 180Minuten am Ende des Moduls




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

Modul: Angewandtes wissenschaftliches Arbeiten

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Wissenschaftliche Kernkompetenzen (Literaturstudium, Fragestel-

lung �nden, Messung von Variablen, Verfassen schriftlicherTextpassagen) erwerben

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


Keine.

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

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


Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � GebietVolkswirtschaftslehre � Wirtschaftspsychologie

Modul: Wirtschaftspsychologie

Modulverantwortlicher Univ.-Prof. Dr. Athanassios PitsoulisLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Vertiefung der fachwissenschaftlichen Kenntnisse aus dem inter-

disziplinären Bereich der WirtschaftspsychologieLehrinhalte Themenbereiche, Forschungsmethoden & Erkenntnisse der

WirtschaftspsychologieLiteratur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Keine.

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



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

Gebiet Benutzerorientierte Informationssysteme

Modul: Einführung in die maschinelle Sprachverarbeitung (MSV)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 3 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 68 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die wichtigsten Verfahren der symbolis-

chen und statistischen Sprachverarbeitung und können ihre Leis-tungsfähigkeit und Grenzen, sowie ihre Anwendungsrelevanz ein-schätzen. Sie können Modellierungs- und Implementierungsansätzenachvollziehen und beurteilen. Sie kennen Evaluierungsansätzefür sprachverarbeitende Systeme und können selbst Evaluierungendurchführen. In der Übung erwerben die Studierenden Erfahrungin der Installation und Nutzung von Werkzeugen der Sprachverar-beitung. Sie kennen deren Funktionsweise, ihren Input und Out-put und ihren Ressourcenbedarf. Sie können die Ergebnisse derWerkzeuge interpretieren und in Bezug auf konkrete Anwendungs-fälle beurteilen. Beispiele für solche Werkzeuge sind Tokenizer,Wortarttagger, morphologische und syntaktische Analysesysteme(Parser) etc.

Lehrinhalte Aufgabenstellungen, Methoden, Verfahren und Anwendungen derSprachtechnologie. Schwerpunkt sind die grundlegenden regel-basierten und statistischen Verfahren zur automatischen Verar-beitung der geschriebenen Sprache, insbesondere diejenigen, die fürinformationswissenschaftliche Anwendungen (z.B. Information Re-trieval, Information Extraction, multilinguale Anwendungen) rele-vant sind. Evaluierungsprinzipien und �methoden. Die Übung fol-gt dem Ablauf der Vorlesung ab deren 3. Woche. Zunächst Ein-führung in Linux. Ab Woche 3: Übungen zu den Themen derVorlesung: Verfahren, Methoden und Anwendungen der Sprachver-arbeitung. Die Übung fokussiert auf die praktische Nutzung vonSprachverarbeitungswerkzeugen, die im Internet oder am Institutverfügbar sind.

Literatur

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


Die Inhalte des Moduls �Einführung in die Informationswis-senschaft� werden vorausgesetzt.



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

Verwendung

� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informa-tionswissenschaft � Gebiet Benutzerorientierte Information-ssysteme


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

Modul: Einführung in das Information Retrieval (IR)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind vertraut mit den Technologien zur

Repräsentation in Information Retrieval Systemen und den Mod-ellen zur Suche. Sie können Information Retrieval Systeme undderen Komponenten systematisch beschreiben und den grundle-genden Paradigmen zuordnen. Die Studierenden können Informa-tion Retrieval vom benachbarten Gebiet Datenbanken abgrenzen.Sie wissen, wie benutzerorientierte Verfahren zur Evaluierung vonInformationsprozessen eingesetzt werden.

Lehrinhalte Information Retrieval befasst sich mit der unsicheren Repräsen-tation von unstrukturiertem Wissen (v.a. Text) und der vagenSuche nach Information. Die Vorlesung gibt einen Überblicküber Retrievalprozesse und führt detailliert die manuelle und au-tomatische Indexierung sowie Gewichtung ein und behandelt diewichtigsten Suchmodelle (partial und exact match, Vektorraum,language model). Einen Schwerpunkt bilden Evaluierungsan-sätze. Benutzerverhalten, Benutzungsober�ächen, Web-Retrievalund Multimedia-Retrieval werden behandelt.

Literatur

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

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

� R. Manning, H. Schütze: Introduction to Information Re-trieval Cambridge University Press. 2008.

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


Keine



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

Verwendung



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

Modul: Praktikum Information Retrieval (IR)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen den Umgang mit Werkzeugen für

alle Phasen des Information Retrieval Prozesses. Sie könnenSysteme zielgerichtet, aufgabengerecht einsetzen und situation-sangemessen evaluieren.

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

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

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

Literatur

� Norbert Fuhr Scriptum Information Retrieval. UniversitätDuisburg-Essen, 2005.


Die Inhalte des Moduls �Einführung in das Information Retrieval(IR)� werden vorausgesetzt. Um an der Abschlussprüfung teil-nehmen zu dürfen, müssen Vorleistungen erbracht werden.

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



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

Modul: Seminar Information Retrieval

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, sich in einen Themenbereich

des Information Retrieval durch weitgehend eigenständige Liter-aturrecherche einzuarbeiten, diesen in einer Präsentation und ein-er schriftlichen Ausarbeitung darzustellen sowie dazu Fragen zubeantworten. Durch die Teilnahme an der Veranstaltung und diewissenschaftliche Diskussion über die Vorträge wird das Verständ-nis der bereits erworbenen Kenntnisse zu einem Themenbereich ausdem Information Retrieval (z.B. Multimedia oder Web Retrieval,Anwendungen, Visualisierung, Digitale Bibliotheken) vertieft.

Lehrinhalte Zu einem ausgewählten Thema des Information Retrieval wirdanhand von innovativen Ansätzen der aktuelle Forschungsstandvorgestellt und diskutiert. Mögliche Themenbereiche sind z.B.:

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

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

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


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

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



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

Modul: Seminar Mensch-Maschine-Interaktion

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 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 disku-tiert. Mögliche Themenbereiche sind z.B.:

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

Commerce, Kulturelles Erbe, Fachinformation)


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

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



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

Modul: Seminar Online Marketing - Suchmaschinen und Social Media Marketing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden bekommen eine Übersicht über das Themenge-

biet. Sie beherrschen die zentralen Formen und Kanäle desOnline Marketings, wie Display Advertising, Email-Marketing,Suchwortvermarktung, Suchmaschinenoptimierung, Webcontrol-ling, Social Media Marketing, Social Media Monitoring. DieStudierenden sind in der Lage adäquate Online Marketing-Strategien abzuleiten und für die entsprechenden Kanälen zu kon-�gurieren.

Lehrinhalte Online Marketing erö�net vielfältige, z.T. völlig neuartige Mar-ketingoptionen. Online Marketing ist dabei nicht nur ein weit-erer Kanal zur Umsetzung althergebrachter Produkt-, Preis-,Distributions- und Kommunikationsstrategien. Das Themenfeldkann als grundlegender Innovationsprozess begri�en werden, deraufgrund der zunehmenden Di�usion technologischer Treiber undder Adaption durch beteiligte Akteure neue Rahmenbedingungenfür das Marketing bewirkt. Im Kurs wird eine Übersicht überdie verschiedenen Online Marketing-Instrumente gegeben. Die zen-tralen Aspekte des Suchmaschinen- und Social Media Marketingswerden vertiefend behandelt.


Die Inhalte des Moduls �Einführung in die Informationswis-senschaft� wird vorausgesetzt.

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



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

Modul: Praktikum Mensch-Maschine-Interaktion (MMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden beherrschen Methoden zur Evaluierung von Be-

nutzungsober�ächen 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,welche die Sammlung und Auswertung von Daten aus em-pirischen Methoden unterstützen. Einen Schwerpunkt stellt derUmgang mit Werkzeugen für die Aufzeichnung und Auswer-tung von Benutzertests (auch remote) dar, wobei auch die wis-senschaftliche Vorbereitung von Benutzertests vertieft wird. Dazuzählen weiterhin der Entwurf von Fragebögen und der Umgangmit Werkzeugen für Online-Fragebögen, Prototyping, die Analyseder ganzheitlichen User Experience, die Auswertung von Weblog-Dateien, Klickpfad-Verfolgung sowie Blick-Verfolgung (eye track-ing).

Literatur

� Sven Heinsen, Petra Vogt: Usabilty praktisch umsetzen.Hanser, 2003.


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

Prüfungsleistung Übungsaufgabenempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



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

Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Modul: Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erhalten Einblick in die Modellierungsansätze,

Arbeitsmethoden, vorhandenen Werkzeuge und Ressourcen einesausgewählten Teilbereichs der Computerlinguistik. Sie können al-ternative Herangehensweisen beurteilen, haben sie, soweit möglich,erprobt, und sie können (wo relevant) Bezüge zu Methodender angewandten Informatik (und der angewandten Sprachwis-senschaft) herstellen. Sie kennen aktuelle Forschungsdiskurse undkönnen ausgewählte kleinere Fragestellungen selbst bearbeiten.Dies schlieÿt theoretische, methodische und formale Re�exionen,sowie praktische Experimente mit ein.


Lehrinhalte Vertiefte Analyse von Sprachverarbeitungsmethoden, -verfahren,-werkzeugen, -ressourcen, und -anwendungen; anhand von rele-vanten Phänomenen, Verfahren oder Typen von Anwendungen.Forschungsfragen und -methoden in einzelnen relevanten Teilbere-ichen der maschinellen Sprachverarbeitung. Beispiele für Seminar-inhalte entlang der Forschung des Instituts:

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

� (b) Elektronische Wörterbücher: Theorie und Praxis derLexikographie: Komponenten von Wörterbüchern, Wörter-buchstrukturen; Spezi�ka elektronsicher Wörterbücher hin-sichtlich Datenangebot, Benutzerinterfaces, Zugri� undDatenpräsentation. Grundlegende Theorien und Ansätze derLexikographie; Bewertung von (elektronischen) Wörterbüch-ern.

� (c) Analyse subjektiver Sprache: Aufgabenstellungen undVerfahren von Sentimentanalyse und Opinion Mining; Meth-oden der Analyse von Texten auf Subjektivität. Zusammen-hänge mit Wort-, Satz- und Diskurssemantik; Zusammen-hänge mit Fragen der Pragmatik. Forschungsansätze der Sen-timentanalyse.

� (d) Ausgewählte Probleme der maschinellen Sprachverar-beitung: Vertrautmachung, Diskussion und praktische Ar-beit mit ausgewählten Fragestellungen aus der Sprachver-arbeitung, die nicht durch (a) bis (c) abgedeckt sind.Beispiele sind: syntaktische Analyse, lexikalische Semantik,maschinelle Übersetzung, statistische Verfahren.

Anleitung zu eigenständiger Arbeit über computerlinguistischeProblemstellungen oder mit computerlinguistischen Methoden.

Literatur

� R. Mitkov: The Oxford Handbook of Computational Linguis-tics. Oxford University Press. 2005.

� weitere Literatur wird je nach Thema bekanntgegeben


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

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



� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Betriebswirtschaft und Informa-tionswissenschaft � Gebiet Maschinelle Sprachverarbeitung


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

Modul: Praktikum Maschinelle Sprachverarbeitung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Erprobung von und eigenständige Arbeit mit Werkzeugen,

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


Lehrinhalte Das Praktikum dient der Auseinandersetzung mit konkretenForschungs- und Entwicklungsthemen im Sinne von Fallstudi-en mit einem hohen Praxisanteil. Vermittlung von Kenntnissenund Fähigkeiten in der Arbeit mit Werkzeugen, Verfahren undRessourcen der Sprachtechnologie. Beispiele für Themen:

� (a) Korpuslinguistische Werkzeuge: Werkzeuge für diegesamte Kette der korpuslinguistischen Arbeit, von derDatenbescha�ung und �konversion (Crawler, Skripte) überdie Annotation (Tokenizing, Tagging, Parsing) zur Datenex-traktion (Suchwerkzeuge, Suchstrategien). Umsetzung ein-facher sprach- oder informationswissenschaftlicher Fragestel-lungen in korpuslinguistische Analysen; Interpretation derErgebnisse.

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

� (c) Datenbanken und sprachtechnologische Softwareprojekte:Prinzipien und Praxis von relationalen Datenbanken; SQL,De�nition und Anlage von Datenbanken, Abfrage von Dat-en aus linguistischen Datenbanken; Einbindung von Daten-banken in gröÿere Softwareprojekte der Sprachverarbeitung;Architekturen und Implementierungsstrategien für die Ar-beit mit groÿen Mengen an Textdaten. Aspekte ander-er Datenbankansätze (z.B. XML-Datenbanken, objektorien-tierte Datenbanken).

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


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

Prüfungsleistung Projektarbeitempfohlenes Semester BSc 4Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester


Verwendung



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

Modul: Grundlagen der Computervermittelten Kommunikation (CvK)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS Übung mit kopräsenten und virtuellen AnteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Prozesse und Wirkungsfaktoren der CvK verstehen und einordnen

zu können, medienkompetente Anwendung von Werkzeugen derCVK

Lehrinhalte Computervermittelte Medien prägen unsere professionellen undprivaten Lebenswelten in immer gröÿerem Ausmaÿ. In der Übungerarbeiten die Studierenden analytische Perspektiven zum kom-petenten und zielgerichteten Einsatz neuer Medien. Insbeson-dere werden Grundlagen zu folgenden Aspekten behandelt: Medi-enmerkmale, Mediales Kommunikationsverhalten, Eigenschaften,Wirkungs�üsse und Erklärungsansätze der ComputervermitteltenKommunikation

Literatur

� Ulrike Six, Uli Gleich, Roland Gimmler: Kommunikation-spsychologie und Medienpsychologie. Beltz, 2007.

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

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


keine

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



Wahlbereich Bachelor � Soft Skills � Wirtschaftsenglisch 1

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen sich auf Englisch im Wirtschaftsbereich aus-

drücken und korrekt auf Englisch kommunizieren und verhan-deln können. Die Studierenden können eine mündliche undschriftliche Kommunikation mit fachspezi�schem englischem Vok-abular führen.

Lehrinhalte

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

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

keine



� BSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlbereich Bachelor � Soft Skills

� BSc Wirtschaftsinformatik � Wahlbereich � Soft Skills

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Algorithmen � Numerische Approximation

Kernmodule im Master

Informatik

Gebiet Algorithmen

Modul: Numerische Approximation


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

Lehrinhalte

1. Interpolation (Tschbysche�-Systeme. algebraische Polynome,trigonometrische Audrücke, Spline-Funktionen)

2. Approximation (Proximum, Polynome bester Approxima-tion, Methode der kleinsten Quadrate - Bestapproximationin Hilberträumen, positive Operatoren, Bezier-Kurven)

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

4. Erlernen und Anwendung des Software-Pakets Mathematica


keine


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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Algorithmen

� MSc Wirtschaftsinformatik � Spezialisierungs- und Ver-tiefungsmodule � Business Intelligence

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Verteilte lernendeSysteme


Modul: Verteilte lernende Systeme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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 vermit-telt über Techniken, Methoden und Werkzeuge aus den BereichenVerteilte Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme als auchüber das Anwendungspotential dieser Technologien anhand vonFallstudien und Beispielsystemen.

Lehrinhalte Das Modul vermittelt eine Einführung in Lernende Systeme,Verteilte Künstliche Intelligenz und Multiagentensysteme, Intelli-gente Agenten mit deduktivem und pragmatischen Schlussfolgernsowie reaktive und hybride Agenten. Weiterhin werden für Ler-nende Agenten die Techniken Lernen von Konzepten, Entschei-dungsbäumen und logischen Beschreibungen und analogiebasiertesLernen vermittelt. Abschlieÿend wird die Interaktion und Kommu-nikation, Zusammenarbeit in Multiagentensysteme behandelt.

Literatur

� M. J. Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems.John Wiley & Sons, Chichester 2002.

� G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg.): Hand-buch der Künstlichen Intelligenz. 4. Au�age, Oldenbourg,München/Wien 2003.

� F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood: Developing Multi-Agent Systems with JADE, John Wiley & Sons, Chichester2007.


keine


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

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Verteilte lernendeSysteme

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Intelligente Informa-tionssysteme

� MScWirtschaftsinformatik � Kernmodule � Wissensmanage-ment

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen �Maschinelles Lernen 2


Modul: Maschinelles Lernen 2


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

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt aufbauend auf den Grundlagen der Vor-lesung 'Maschinelles Lernen' exemplarisch fortgeschrittene The-men des Maschinellen Lernens, z.B.

1. E�ziente Lernverfahren für Support Vector-Maschinen2. Verfahren zum Lernen von Hyperparametern3. Structured Prediction

Literatur

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

� Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: PatternClassi�cation. Springer, 2001.

� Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The El-ements of Statistical Learning. Springer, 2001.

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


Eine Teilname an der Veranstaltung 'Maschinelles Lernen' wirdempfohlen.



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Künstliche Intelligenzund Maschinelles Lernen

� MSc Wirtschaftsinformatik � Kernmodule � Business Intel-ligence

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering �Software-Produktlinien-Entwicklung


Modul: Software-Produktlinien-Entwicklung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende werden in die Lage versetzt, die wesentlichen Un-

terschiede zwischen Einzelsystem- und Produktlinienentwicklungzu benennen, die notwendigen methodischen Unterschiede einerProduktlinienentwicklung zu beschreiben und diese im Kontextgegebener Anwendungsfälle zu re�ektieren. Sie kennen den ak-tuellen Wissenschaftsstand in diesem Bereich und sind in der Lageverschiedene Ansätze zueinander in Beziehung zu setzen, bzw.gegeneinander abzugrenzen. Sie kennen den aktuellen Stand derWissenschaft in diesem Bereich und sind in der Lage aktuelle Ar-beiten einzuordnen. Sie sind in der Lage ihren Wissenstand kon-tinuierlich weiterzuentwickeln.

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 betro�en sind, werden auchalle Aktivitäten in Bezug auf Veränderungen in einem Produk-tlinienansatz untersucht. Wesentliche Schwerpunkte der Vorlesungsind:

1. Produktportfolioplanung aus technischer Sicht und ausMarktsicht

2. Modellierung von Variabilität (Entscheidungsmodellierung,Feature-Modellierung)

3. Architekturpattern zur Repräsentation von Variabilität4. Implementierungsmechanismen zur Umsetzung von Variabil-

ität5. Teststrategien6. Reifegrad- und Adaptionsmodelle für Produktlinienentwick-

lung

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Software-Produktlinien-Entwicklung vermittelten Inhalte anhand vonÜbungsaufgaben vertieft. Dabei werden Aufgaben gemeinsam imRahmen der Übung bearbeitet und Fragen zur Analyse der Meth-oden besprochen. Der Fokus liegt auf der Vermittlung der Kompe-tenz zur selbständigen Analyse und Weiterentwicklung durch dieStudierenden.

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering �Software-Produktlinien-Entwicklung

Literatur

� K. Pohl, G. Böckle, F. van der Linden: Software ProductLine Engineering: Foundations, Principles and Techniques.Springer, 2005.

� P.Clements, L. Northrop: Software Product Lines: Practicesand Patterns. Addison-Wesley, 2002.

� F. van der Linden, K. Schmid, E. Rommes: Software ProductLines in Action. Springer, 2007.


keine


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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Software Engineering

� MSc Wirtschaftsinformatik � Kernmodule � Gestaltung undEntwicklung betrieblicher Informationssystemen

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

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien �Algorithmen und Protokolle für das Internet


Modul: Algorithmen und Protokolle für das Internet

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Absolventen verstehen das Zusammenwirken der verschieden Pro-

tokollschichten der TCP/IP Suite und sind in der Lage vor diesemHintergrund Entwurfentscheidungen für eigene Entwicklungen imAnwendungs- und Forschungsbereich zu tre�en. Sie analysierenund korrigieren fehlerhafte Kon�gurationen 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 wichtig-sten Protokolle des Internets, insbesondere der TCP/IP Suite.Weitere Schwerpunkte der Veranstaltung liegen auf Algorithmenfür internetspezi�sche Anwendungen (z.B. Routing, Crawling)sowie den wichtigsten SGML-Anwendungen.

Literatur

� W. R. Stevens: TCP/IP Illustrated, Volume 1: The Protocols.Addison-Wesley, 1994.

� D. E. Comer: Internetworking with TCP/IP, Vol. 1: Prin-ciples, Protocols and Architechture. 4th ed., Prentice Hall,2000.

� D. E. Comer: Computernetzwerke und Internets mit Internet-Anwendungen. 3. Au�age, Prentice Hall, 2004.


keine



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Systemadministrationund Internet-Technologien


Kernmodule im Master � Informatik � Umwelt Informatik � Umwelt-Informatik

Umwelt Informatik

Modul: Umwelt-Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Helmut LessingLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Vermittlung von Kenntnissen über relevante IT-Anwendungen

im Bereich der Umweltsicherung, des Umweltschutzes und derUmwelttechnologien. Einführung in die inhaltliche und organ-isatorische Einbettung dieser Anwendungen, Darlegung ihrerMöglichkeiten, Methoden und Grenzen.

Lehrinhalte Auf der Basis einer allgemeinen Einführung in die Thematik sollendie wissenschaftlichen Grundlagen, die technischen Systeme unddie softwaretechnischen Möglichkeiten exemplarisch dargestelltwerden. Ein Eindruck zum Stand der Entwicklungen soll zu fol-genden Bereichen vermittelt werden:

1. Einführung, Grundlagen der Umwelt-Informatik2. Die Entwicklung der Kommunikationstechnik3. Umwelt-Informationssysteme des Bundes und der Länder4. Informationsmanagement � Metainformationssysteme5. Kommunikationsstrukturen in Niedersachsen6. Internationale Datenbanken, Web-Dienste7. Gra�sche Informationssysteme, Naturschutzsysteme8. Fernerkundung, Satellitensysteme und Missionen9. Monitoring, MSR-Technik, Sensorik, Online-Systeme10. Einführung in die Simulation und Modellbildung11. Sensortechnik und MSR-Technik12. Transport und Logistik13. Betriebliche Umwelt-Informationssysteme - E�zien-

zsteigerung14. Smart-Home-Technologie, I-health, ambient assisted living15. GRID-Systeme, I-Energy16. Bio-Informatik und ihre Methoden, Gendatenbanken

Literatur

� A. B. Cremers, K. Grewe (Hg.): Umweltinformatik ' 00/ Computer Science for Environmental Protection ' 00. 2Halbbände, 'Umweltinformatik aktuell' Band 26. Metropolis-Verlag, Marburg 2000.

� R. H. Treibert (Hg.): Betriebliche Informationssysteme fürUmwelt, Qualität und Sicherheit. 'Umweltinformatik aktuell'Band 28. Metropolis-Verlag, Marburg 2001.

� A. Gnauck, R. Heinrich (eds.): The Information Society andEnlargement of the European Union. 'Umweltinformatik ak-tuell' Band 31. Metropolis-Verlag, Marburg 2003.

Kernmodule im Master � Informatik � Umwelt Informatik � Umwelt-Informatik


Grundlagen der Informatik; Interesse an Methoden und IT-Verfahren zum Schutz der Umwelt und des natürlichen Erbes undzur E�zienzsteigerung technischer Systeme.

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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Umwelt Informatik

� MSc Wirtschaftsinformatik � Wahlbereich � Weitere Ange-bote mit IT-Bezug

Kernmodule im Master � Informatik � Gebiet Medieninformatik � Medieninformatik


Modul: Medieninformatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul die Geschichte digitaler

Medien, aktuelle Medientheorien und psychologische Grundlagender Medieninformatik kennen. Aufbauend auf diesen Kenntnis-sen wird vermittelt wie multimediale Daten erstellt, digitalisiert,kodiert, komprimiert und bearbeitet werden. Die Studierenden er-lernen den grundlegenden Umgang mit multimedialen Inhaltenund werden in die Lage versetzt, diese in gebrauchstauglichen Sys-temen einzusetzen.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneBereiche der Medieninformatik, insbesondere

1. Einführung, Geschichte2. Psychologische und medientheoretische Grundlagen3. Kanäle, Codecs und Medien4. Rastergraphik5. Audio6. Video7. 2D-Vektorgraphik8. 3D-Graphik9. Weitere Typen multimedialer Systeme10. Ambient Systems11. Designprozesse


keine


empfohlenes Semester Es handelt sich um eine MSc-Veranstaltung, MSc 1-3 Einbringungin Bachelor-Studiengänge laut PO möglich, BSc 3-6

Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Informatik � Gebiet Medieninformatik

� MSc Wirtschaftsinformatik � Spezialisierungs- und Ver-tiefungsmodule � Unternehmensmodellierung

Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Marketing B


Gebiet Marketing

Modul: Marketing B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in der Lage sein, anhand von Mark-

tforschungsergebnissen Handlungsalternativen aufzuzeigen undmögliche Grenzen zu erkennen. Sie sollen auÿerdem fähig sein,Datensätze zu analysieren, selbstständig auszuwerten und dieErgebnisse zu interpretieren. Weiterhin sollen sie aktuelle Entwick-lungen nachvollziehen und selbstständig umsetzen können. DieTeilnehmer kennen unterschiedliche Methoden zur Analyse quan-titativer Daten und können diese gezielt anwenden. Auÿerdemkönnen sie mit Hilfe geeigneter Auswertungsprogramme Markt-forschungsdaten analysieren.

Lehrinhalte Es werden marktforschungsrelevante Methoden der Datenerhe-bung und Datenauswertung behandelt. Einen Schwerpunkt bildenmultivariate Analysemethoden wie zum Beispiel multiple lineareRegression, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Kendall- undAID-Verfahren, mehrdimensionale Skalierung.

Literatur

� P. Hammann, B. Erichson: Marktforschung.� K. Backhaus, B. Erichson, W. Plinke, R. Weiber: Multi-variate Analysmethoden - Eine anwendungsorientierte Ein-führung.


keine


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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Marketing


Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Logistik B


Modul: Logistik B

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Aufbauend auf dem Modul �Logistik A� sollen Studierende fort-

geschrittene, komplexe Modelle und Algorithmen aus den Bere-ichen �Standortplanung�, �Lagerhaltung� und �Warteschlangensys-teme� sowohl in den theoretischen Grundlagen beherrschen alsauch selbständige deren Lösung unter Einsatz von komplexenMethoden der Mathematik und des Operations Research ermit-teln können. Sie sollen diese Kenntnisse auf ähnliche gelagerte lo-gistische Problemstellungen übertragen und die Möglichkeiten derImplementierung auf einem rechnerbasierten Entscheidungsunter-stützungssystem beurteilen können. Aufbauend auf diesen Kennt-nissen sollen sie in der Lage sein, aktuelle Ergebnisse und Verfahrenaus der Forschung einzuordnen und anzuwenden. Studierende kön-nen Aufgaben und Ziele der behandelten Bereiche der Logistikde�nieren und strukturieren und kennen jeweils praktische Anwen-dungsmöglichkeiten. Sind sie mit den jeweils wichtigsten zugehöri-gen mathematischen Modellen vertraut, können die vorgestelltenAlgorithmen anwenden und diese als Methoden in ein Entschei-dungsunterstützungssystem einordnen. Sie besitzen die methodis-che und analytische Kompetenzen, die zu einer selbständigen Er-weiterung der wissenschaftlichen Erkenntnisse in den behandeltenBereichen befähigen.

Lehrinhalte

1. Standortplanung: Einführung in die Standortplanung,Diskrete Standortprobleme, Kontinuierliche Standortprob-leme

2. Lagerhaltung: Deterministische Lagerhaltungsmodelle,Stochastische Lagerhaltungsmodelle

3. Warteschlangensysteme: Komponenten von Wartesystemen,Wartesystem M/M/1, Wartesystem M/M/s, Wartenetze

Literatur

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


keine


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

Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Logistik B

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Produktion und Logistik

� MSc Wirtschaftsinformatik � Spezialisierungs- und Ver-tiefungsmodule � Dienstleistungsmanagement und -innovation

Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � ERP-Systeme 2


Modul: ERP-Systeme 2

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Teilmodul 1 �Auswahl und Einführung von ERP-Systemen�: Studierende lernen die komplexe Aufgabe der Auswahl undEinführung von ERP-Systemen kennen. Ausgehend vom Enter-prise Architecture Management als strategischen Rahmen für IT-Landschaften in Unternehmen können Studierende Auswahlkrite-rien benennen und besitzen die Kenntnis der notwendigen Ver-fahren zu deren Verwendung im Rahmen der Auswahlentschei-dung. Für die Einführung des gewählten Systems lernen dieStudierenden geeignete Vorgehensweisen (Projektorganisation undderen Controlling) kennen. Durch Fallbeispiele wird der Praxis-bezug der Inhalte verdeutlicht. Teilmodul 2: �SAP Cus-tomizing und weiterführende Projekte�: Die Studieren-den sollen ihre Kenntnisse der Anwendungsmöglichkeiten vonintegrierten betrieblichen Informationssystemen (ERP-Systeme)vertiefen, indem sie das System auf komplexe veränderte An-forderungen anpassen können (Customizing). Dadurch werden dieBearbeitung neuartiger Aufgabenstellungen und die Entwicklungforschungsorientierten Lösungen ermöglicht. Anhand vonfortgeschrittenen praktischen Übungen und Fallstudien an einemSAP R/3 IDES-System sowie der zugehörigen Theorie besitzenStudierende belastbare vernetzte Kenntnisse des Systems. Durchdie eigenständige Arbeit und den Austausch mit den Dozentenkönnen sie das System für die Abbildung und Lösung realer Prob-lemstellungen einsetzen.


Lehrinhalte Teilmodul 1:

1. Einführung von ERP-Systemen im Unternehmen als kom-plexe Aufgabe

2. Enterprise Architecture Management als strategischer Rah-men

3. Auswahl von ERP-Systemen: Kriterien (Auswahl, Gewich-tung) und Verfahren (z. B. Nutzwertanalyse)

4. Organisation der Einführung von ERP-System (Projektor-ganisation inkl. Schulungen)

Teilmodul 2

1. Konzeption des Customizing verschiedener logistischerProzesse

2. Customizing dieser Konzepte3. Testen des Customizing4. De�nition eigener Auswertungen5. Einblick in das Customizing des HCM6. Überblick über andere funktionale Bereiche der SAP Soft-

ware, wie z. B. SCM, WF.

Literatur Teilmodul 1:

� A. Leiting: Unternehmensziel ERP-Einführung: Projektman-agement wirksam gestalten, Springer, 2012.

� M. Götz, M. Hesseler: Basiswissen ERP-Systeme: Auswahl,Einführung & Einsatz betriebswirtschaftlicher Standardsoft-ware, W3I, 2007.

� W. Stadler: Leitfaden zur Einführung einer ERP-Softwarein KMUs: Methoden und Werkzeuge für die Praxis, VDM,2009.

� P.a. Grammer: Der ERP - Kompass: ERP-Projekte zum Er-folg führen, mitp, 2011.

� I. Hanschke: Strategisches Management der IT-Landschaft,3. Au�age, Hanser, 2013.

Teilmodul 2:

� U. Brück: Praxishandbuch SAP-Controlling� N. Muir, I. Kimbell: Discover SAP� M. Munzel, R. Munzel: SAP-Controlling - Customizing


Die Inhalte der Module �ERP-Systeme 1� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Teilmodul 1: Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Um-fang von 120 Minuten Teilmodul 2: Schriftliche Prüfung inForm einer Klausur im Umfang von 90 Minuten. oder Kolloquiummit Hausaufgaben



Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Betriebliche Informationsysteme

� MSc Wirtschaftsinformatik � Spezialisierungs- und Ver-tiefungsmodule � Gestaltung und Entwicklung betrieblicherInformationssysteme

Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen


Modul: Hauptseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen einen Teilbereich computerlinguistischer

Verfahren oder sprachtechnologischer Anwendungen im Detail; siesind in der Lage, diese Verfahren und Anwendungen zu nutzen,für kleinere Forschungsaufgaben zu adaptieren und zu bewerten;sie sind in der Lage, selbstständig Lösungen zu Fragestellungen ausdiesen Teilbereichen zu erarbeiten.

Lehrinhalte Das Hauptseminar vertieft ausgewählte Themenbereiche der Com-puterlinguistik und der Sprachtechnologie; es führt die Studieren-den zu eigenen kleinen Forschungsaufgaben, idealerweise imZusammenhang mit der Institutsforschung. Sprachressourcen,ihre Erstellung, Verwaltung und Nutzung: z.B. Korpuslinguis-tik, Annotation von Korpora, Korpusaufbau, Datenextraktion ausKorpora; elektronische Wörterbücher, Terminologiedatenbanken,Speziallexika für die Sprachtechnologie (z.B. Sentiment-Lexika);Normen für Sprachressourcen; Anwendungen von Sprachres-sourcen, z.B. im Bereich Digital Humanities oder iCALL

Literatur

� Lothar Lemnitzer & Heike Zinsmeister: Korpuslinguistik.Eine Einführung. narr studienbücher. 2. Au�age 2010.


Die Inhalte des Moduls �Maschinelle Sprachverarbeitung 2: NeuereEntwicklungen in der Computerlinguistik� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Präsentation und Hausarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Sprachtechnologie und Information Re-trieval


Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning


Modul: Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben eine umfassende Perspektive auf den

technikunterstützten e�zienten und e�ektiven Umgang mit Wis-sen, wie er in Lernkontexten, sei es in Organisationen oder dezi-dierten Lernszenarien, zum Tragen kommt. Auf dieser Grundlageerarbeiten die Studierenden selbständig vertiefende Themenbere-iche. Neben dem inhaltlichen Verstehen und der Erkenntnis derStruktur von Sachverhalten, werden die Studierenden auch in ihrerFähigkeit, komplexe Zusammenhänge und Strukturen einschätzenund evaluieren zu können, geschult.

Lehrinhalte Die Themenfelder Wissensmanagement und Lernen sind in der Re-alität oft kaum noch zu trennen und besitzen in vielfältiger Weisedas Potenzial von Austauschs- und Kommunikationsprozessen insozialen Netzwerken und kollaborativen Medien zu pro�tieren.Themenfelder umfassen u.a. Sozio-technologische und lerntheo-retische Grundlagen, Modelle des Wissensmanagements, Online-Communities, Computer supported collaborative learning, com-puter supported cooperative work (CSCL), E-Learning in und mitsozialen Medien, Mobile Learning, Social Enterprise, und Wissens-management und E-Learning für KMU.

Literatur

� Andreas Hohenstein, Karl Wilbers: Handbuch E-Learning.DWD, 2006.

� Helmut M. Niegemann et al.: Kompendium E-Learning.X.media.press, Springer, 2004.

� Jörg Haake, Gerhard Schwabe, Martin Wessner: CSCL-Kompendium: Lehr- und Handbuch zum computerunter-stützten 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 Wissensman-agements: Perspektiven, Theorien und Methoden. Hogrefe,2004.

� Rolf Schulmeister: Grundlagen hypermedialer Lernsysteme:Theorie - Didaktik - Design. Oldenbourg, 2002.

� Spezielle Literatur je nach Themengebiet


Grundkenntnisse Informationswissenschaft

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2

Kernmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Hauptseminar Wissensmanagement und E-Learning

Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Kernmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Online Kommunikation und Interaktion

� MSc Wirtschaftsinformatik � Spezialisierungs- und Ver-tiefungsmodule � Wissensmanagement

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

Wahlmodule im Master

Informatik

Gebiet Algorithmen

Modul: Praktikum Numerische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen grundlegenden Kompetenzen zur

Beurteilung und zur theoretischen wie auch praktischen Anwen-dung von Software im Bereich Numerische Approximation gemäÿobigen Inhalten erwerben. Die Studierenden erlernen die Lösungkomplexer Probleme in kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen,verschiedene Aufgaben zu identi�zieren sowie komplexe Aufgabenin handhabbare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zuplanen, dass sie das gesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigenStudium angeeignete Wissen soll von ihnen genutzt werden, umsich die für die Aufgabe nötigen technischen und methodischenFertigkeiten anzueignen. Durch die Teamarbeit und den Austauschmit den Dozenten in der Rolle der Auftraggeber erwerben siesoziale Kompetenzen wie Kon�iktlösungsstrategien, Kommunika-tionsfähigkeit, Teammanagement, E�ektivitätseinschätzung undVerhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Anwendung grundlegender Konzepte der Numerische Approx-imation auf ausgewählte praxisnahe Aufgaben. Erlernen undBeurteilung von Standard-Software (u.a. Mathematica und NAGLibraries).


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

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausar-beitung/Dokumentation; Voraussetzung für die Teilnahmean der Abschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme an denÜbungen.


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

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Algorithmen


Wahlmodule im Master � Informatik � Numerische Methoden

Modul: Numerische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen weiterführende, anwendungsorientierte

Kompetenzen in der Theorie analytischer Methoden und ihrerpraktischen Umsetzungen gemäÿ obigen Inhalten gewinnen.

Lehrinhalte

1. Analysis mehrerer Veränderlicher (Metrische und NormierteRäume, Stetigkeit, Di�erenzierbarkeit, Extremwertheorie,Implizite Funktionen, Kurven, Kurvenintegrale, Volumenin-tegrale)

2. Numerische Behandlung nichtlinearer Gleichungen (Banach-scher Fixpunktsatz, Konvergenzordnung, Newtonverfahren)

3. Konvergenzbeschleunigung (Aitken-Verfahren, Ste�ensen-Verfahren)

4. Numerische Behandlung linearer Gleichungssysteme (Ma-trixnormen, Iterationsverfahren, Explizite Verfahren, Kondi-tionszahl)

Literatur

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


keine



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Mathematische Methoden


Wahlmodule im Master � Informatik � Numerische Methoden � Approximations- undOnline-Algorithmen

Modul: Approximations- und Online-Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls Aufgaben aus

der Praxis auf das jeweilige Grundproblem zurückführen kön-nen. Sie sollen die Grundbegri�e des im Bereich Online- und Ap-proximationsalgorithmen verstehen. Sie sollen die grundlegendenVerfahren verstehen und anwenden, sowie auf spezi�sche Anwen-dungsprobleme anpassen können. Darüber hinaus sollen sie dazuin der Lage sein, sich selbständig weitere Verfahren anhand vonLiteratur zu erarbeiten.

Lehrinhalte

1. Approximationsalgorithmen2. Online-Algorithmen

Literatur

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


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäÿig, i.d.R. jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Numerische Methoden


Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen

Modul: Graphen und Graphalgorithmen


ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungdes Bereichs Graphen und Graphalgorithmen erwerben. Hierzugehört insbesondere die Vertrautheit mit ausgewählten theoretis-chen, algorithmischen und programmiertechnischen Aspekten derGraphentheorie.

Lehrinhalte

1. Allgemeine Graphen; a-unf f-Wege; schwacher und starkerZusammenhang.

2. Biblockterlegung3. Mengertheorie4. Höhere Zerlegungen5. Praktische Übungen mit dem Graphbearbeitungssystem

GHS.

Literatur

� Günther Stiege: Einführung in die Informatik. Shaker Verlag.Reihe Informatik. 2013

� Günther Stiege: Graphen und Graphalgorithmen. ShakerVerlag. Reihe Informatik. 2006


Die Inhalte der Module �Diskrete Methoden�, �Analytische Meth-oden� und �Algorithmen und Datenstrukturen� werden vorausge-setzt.


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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik



Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Netzwerke und Optimierung

Modul: Netzwerke und Optimierung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen die grundlegenden Kompetenzen zum

Verständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwen-dung des Bereichs Netzwerke und Optimierung erwerben. Hierzugehört insbesondere die Vertrautheit mit ausgewählten theoretis-chen, algorithmischen und programmiertechnischen Aspekten derGraphentheorie.

Lehrinhalte

1. Allgemeine Graphen (Wiederholung).2. Kürzeste a- und f-Wege; Djikstra und Bellman/Ford; Berück-

sichtigung der Graphstruktur.3. a- und f-Flüsse in allgemeinen Graphen; Ford/Fulkerson;

Edmonds/Karp; Dinic u.a.; Berücksichtigung der Graph-strukur.

4. Zirkulationen.

Literatur

� Günther Stiege: Einführung in die Informatik. Shaker Verlag.Reihe Informatik. 2013

� Günther Stiege: Graphen und Graphalgorithmen. ShakerVerlag. Reihe Informatik. 2006


keine


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

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Graphen und Graphalgorith-men


Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Praktikum Diskrete undKombinatorische Algorithmen

Modul: Praktikum Diskrete und Kombinatorische Algorithmen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erlernen die Lösung komplexer Probleme in

kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Aktuelle praktische Probleme aus der Informatik und derWirtschaftsinformatik, die die Anwendung von Approximations-und Online-Algorithmen erfordern, werden untersucht. Hierzu wer-den entsprechende Lösungsverfahren von den Studierenden imple-mentiert.

Literatur

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


Keine

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausarbeitung/Dokumentation




Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Social Choice

Modul: Social Choice

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls Aufgaben aus

der Praxis auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können.Sie sollen die Grundbegri�e im Bereich Social Choice (theory ofcollective choice) verstehen. Sie sollen die grundlegenden Verfahrenverstehen und anwenden, sowie auf spezi�sche Anwendungsprob-leme anpassen können. Darüber hinaus sollen sie dazu in der Lagesein, sich selbständig weitere Verfahren anhand von Literatur zuerarbeiten.

Lehrinhalte

1. Entscheidungsprobleme2. Auswahlverfahren3. Punkteverfahren4. Condorcet-Prinzip5. Unvollständige Turniere6. Approximation als Konstruktionsprinzip7. Arrow-Theorem

Literatur

� aktuelle Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben


keine





Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Computergraphik

Modul: Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über einen umfassenden Überblick über tech-

nische, mathematische und algorithmische Grundlagen der Com-putergraphik, Sie verstehen die Funktionsweise moderner komplex-er Gra�k-Software (3D Studio Max, Maya o.ä.), setzen diese sin-nvoll ein und programmieren gra�sche Applikationen mit dem In-dustriestandard OpenGL in Anwendungs- und Forschungskontex-ten.

Lehrinhalte

1. Technische Grundlagen (Raster-Gra�k, 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, Beleuch-tungsmodelle (Phong), shading-Verfahren (�at, Gouraud,Phong Shading), globale Beleuchtungsverfahren (ray tracing,radiosity), Texturen)

Inhalt der Übungen ist die Gra�k-Programmierung mit Open GL,dabei auch Interaktion und Animation.


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





Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Praktikum Computergraphik

Modul: Praktikum Computergraphik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende entwickeln fortgeschrittene Applikationen in

Anwendungs- und Forschungskontexten entsprechenden denInhalten der Vorlesung. Sie berücksichtigen wichtige Aspekte desSoftware Engineering (Analyse, Modularisierung und De�nitionvon Schnittstellen, Programmentwicklung, Zusammenführen vonModulen, Dokumentation etc.) bei ihrer Tätigkeit. Die Studieren-den erlernen die Lösung komplexer Probleme in kleinen Teams.Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgaben zu identi�zierensowie komplexe Aufgaben in handhabbare Bestandteile zu zer-legen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie das gesetzte Zielerreichen. Das im bisherigen Studium angeeignete Wissen sollvon ihnen genutzt werden, um sich die für die Aufgabe nötigentechnischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen. Durch dieTeamarbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolleder Auftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Kon�ik-tlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement,E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Im Praktikum Computergraphik wird auf der Basis des in derVorlesung vermittelten Sto�s ein gröÿeres Graphik-Projekt unterEinbeziehung von Methoden des Software-Engineerings realisiert.Hier kommen zurzeit wahlweise gröÿere Programmierprojekte inOpenGL oder die Modellierung umfassender Szenen und Erstel-lung von Animationen in 3D Studio Max in Betracht.


Die Inhalte des Moduls Computergraphik werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausar-beitung/Dokumentation. Voraussetzung für die Teilnahmean der Abschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme an denÜbungen.




Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Servicerobotik

Modul: Servicerobotik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über einen umfassenden Überblick über tech-

nische und algorithmische Grundlagen der Robotik mit Fokusauf autonomen mobilen Robotern als Basis für Serviceroboter.Sie gewinnen einen Überblick über alle Teilbereiche der Infor-matik und angrenzender Gebiete, die zur eigenständigen Program-mierung und rudimentären Konstruktion von Robotern nötig sind,damit sie in der Lage sind, diese in der Veranstaltung 'Robotik II:Praktikum' eigenständig umzusetzen. Sie sind grundlegend in derLage, Rahmenbedingungen und Folgen des Einsatzes von Roboterneinzuschätzen und die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Po-tentiale der Servicerobotik insbesondere im Hinblick auf Dienstleis-tungsinnovationen einzuschätzen.


Lehrinhalte In der industriellen Produktion sind Roboter seit JahrzehntenStandard. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit autonomermobiler Roboter verlassen diese nun ebenso wie die Industrier-oboter vor Jahrzehnten den Bereich der akademischen und indus-triellen Forschung und Entwicklung und stehen nun breiten Kun-denkreisen als �Serviceroboter� zur Verfügung. Sie erledigen bere-its problemlos einfachere Aufgaben wie Staubsaugen und Rasen-mähen. Mit dem selbstfahrenden Kfz steht die nächste technische�Revolution� aber schon in den Startlöchern, die deutlich macht,dass Roboter zunehmend Dienstleistungsaufgaben im alltäglichenLeben übernehmen, die bisher von Menschen durchgeführt wur-den. Gleichzeitig bietet die zunehmende Verbreitung von Ser-vicerobotern die Gelegenheit, neue Dienstleistungen rund um dieRobotik für Endkunden und Unternehmen anzubieten � angefan-gen von z.B. Inbetriebnahme- und Kon�gurationsleistungen bishin zur Verfügbarmachung von komplexen Servicerobotern inklu-sive Dienstleistungsangeboten (Stichworte: Verknüpfung von Car-sharing, Taxis und selbstfahrenden Kfz, Hausbauroboter, Liefer-ungen per Drohne, ...). Die Veranstaltung gibt dazu einenÜberblick über die Grundthemen und den Stand der Technik derRobotik mit Schwerpunkt auf Methoden und Grundkenntnissender Servicerobotik:

1. Einführung, Beispiele und Kategorisierung von Robotern2. Aufbau und Teilsysteme von Robotern3. Sensorik (Laserscanner, Kameras, Bildanal-

yse/Bildverstehen)4. Aktorik (Steuerung und Regelung, Bewegungsplanung)5. Programmierung von Robotern (Echtzeitbedingungen, Soft-

warearchitekturen, Kontrollparadigmen)6. Pfadplanung, Navigation, Lokalisation und Kartenerstellung7. Intelligentes Verhalten und künstliche Intelligenz8. Stand der Technik zu selbstfahrenden Kfz

Literatur

� Aktuelle Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.


Einführung in die Informatik, Programmierpraktikum I, Algorith-men und Datenstrukturen Hilfreich, aber nicht zwingend erforder-lich: Grundlagen des Software Engineering

Prüfungsleistung Mündliche Prüfung, Dauer 30 Minuten. Voraussetzung für die Teil-nahme an der Abschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme anden Übungen.



Verwendung



Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Praktikum Servicerobotik

Modul: Praktikum Servicerobotik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Aufbauend auf den in der Veranstaltung Servicerobotik erlernten

theoretischen Grundlagen ist Lerninhalt von �Praktikum Servicer-obotik� die praktische Umsetzung von Robotik. Die Studierendenerlernen die Lösung komplexer Probleme in kleinen Teams. Dazuwählen Sie im Gruppenprozess und mit Unterstützung des Dozen-ten ein eigenständig umzusetzendes Projekt im Kontext aller The-men der Servicerobotik. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Auf-gaben zu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbareBestandteile 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 Aufgabenötigen technischen und methodischen Fertigkeiten anzueignen.Durch die Teamarbeit und den Austausch mit dem Dozenten inder Rolle des Auftraggebers erwerben sie zusätzlich soziale Kom-petenzen wie Kon�ktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit,Teammanagement, Efektivitätseinschätzung und Verhandlungs-geschick. Durch die eigenständige Wahl des Projektes und damitder Zielvorgabe für die zu erreichenden Fähigkeiten eines Roboterssetzen sich die Studierenden aktiv mit Rahmenbedingungen undPotentialen der Servicerobotik und damit auch den Potentialenvon Dienstleitungsinnovationen in diesem Kontext auseinander.

Lehrinhalte Die Veranstaltung gibt eine praktische Einführung in die Program-mierung verschiedener Teilbereiche von Robotiksystemen. Es ste-hen zwei typische Plattformen für Serviceroboter zur Verfügung: 1.ein leistungsschwaches eingebettetes System als typischer Vertretervon einfachen Serviceroboterplattformen wie z.B. Staubsaugrobot-er und 2. ein leistungsstarkes System mit PC-Steuerung und 3D-Kamera als Beispiel für autonome mobile Forschungsroboter mitPotential für die Umsetzung aktueller Algorithmen und damit z.B.algorithmischer Teilbereiche selbstfahrender Kfz.


Servicerobotik (oder anderweitig erworbene fundierte Grundken-ntnisse der Robotik)

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausar-beitung/Dokumentation. Voraussetzung für die Teilnahmean der Abschlussprüfung ist die erfolgreiche Teilnahme an denÜbungen.


Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Praktikum Servicerobotik

Verwendung



Wahlmodule im Master � Informatik � Graphen und Graphalgorithmen � Seminar Algorithmen undInformationstechnologie (Master)

Modul: Seminar Algorithmen und Informationstechnologie (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-


Lehrinhalte Vertiefende Themen aus den Gebieten des Seminars.Literatur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Vertiefende Veranstaltungen aus dem Bereich des gewählten Sem-inarthemas werden vorausgesetzt.

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


� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Systemadministrationund Internet-Technologien

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Medieninformatik


Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Fallbasierte Systemeund Anwendungen


Modul: Fallbasierte Systeme und Anwendungen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erarbeiten sich ein tieferes Verständnis für Fall-

basiertes Schlieÿen Systeme (engl. Case-Based Reasoning; CBR).Die Studierenden beherrschen fortgeschrittene und detaillierte Ver-fahren zu Entwicklung, Betrieb und Wartung fallbasierter Systemeund können diese für komplexe Szenarien umsetzen. Sie könnenfür komplexe Szenarien und Fallstudien diese einer speziellen Auf-gabenklasse zuordnen und in den aktuellen Stand der Forschungals auch State-of-the-Practice einordnen.

Lehrinhalte Aufbauend auf der VL Fallbasiertes Schlieÿen werden Entwicklung,Betrieb und Wartung fallbasierter Systeme und ihrer Anwendun-gen behandelt. Es werden die Charakteristika von FallbasiertenSystemem für spezielle Aufgabenkategorien wie Fallbasierte Klas-si�kation, Diagnose & Entscheidungsunterstützung, Kon�gurationund Design sowie Fallbasierte Planung vorgestellt als auch das An-wendungspotential dieser Technologie anhand von Fallstudien undState-of-the-Art/Practice-Systemen aufgezeigt.

Literatur


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

� R. Bergmann, K.-D. Altho�, S. Breen, M. Göker, M. Man-ago, R. Traphöner, S. Wess: Developing Industrial Case-Based Reasoning Applications - The INRECA Methodology.Springer, Berlin 2003.



keine



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Fallbasierte Systemeund Anwendungen

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Intelligente Informa-tionssysteme

� MScWirtschaftsinformatik � Kernmodule � Wissensmanage-ment

Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Seminar IntelligenteInformationssysteme (Master)

Modul: Seminar Intelligente Informationssysteme (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die analytischen und methodis-

chen Kompetenzen um sich weitestgehend eigenständig in einforschungsrelevantes Themengebiet einzuarbeiten, dieses auf fort-geschrittenem Niveau zu strukturieren und aufzuarbeiten. InBezug auf die Herangehensweise der Analyse, die zugrundeliegendeLiteratur, sowie die Ausarbeitung wird insbesondere auf wis-senschaftliche Kriterien geachtet.

Lehrinhalte Die Studierenden erhalten ausgewählte, aktuelle Forschungsthe-men aus den Bereichen Fallbasiertes Schlieÿen, Wissens- undErfahrungsmanagement, Wissensbasierte Systeme oder Multi-Agenten Systeme bzw. angrenzender Gebiete zur Ausarbeitung.Die Suche, Analyse, und Aufarbeitung der wissenschaftlichen Lit-eratur erfolgt dabei wesentlich eigenständig. Die Studierenden er-stellen eine schriftliche Ausarbeitung in der sie die vorliegende Lit-eratur systematisieren. Ergänzt wird dies durch eine Präsentationund Diskussion der Resultate.


Kenntnisse in �Fallbasiertes Schlieÿen� oder �Wissensbasierte Sys-teme� werden vorausgesetzt. Darüber hinaus werden die Module�Fallbasierte Systeme und Anwendungen� oder �Verteilte lernendeSysteme� empfohlen.

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



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Master-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

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

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Dieter Altho�Lehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 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 Wissensman-agement Anwendung entwickelt in der die Teilnehmer alleSchritte durchlaufen, die für die Entwicklung eines solchen Sys-tems notwendig sind. Die Teilnehmer werden dabei in Gruppenaufgeteilt und strukturieren ihre Arbeit durch eigenständig geset-zte Meilensteine anhand einer Projektaufgabe. Die Aufgaben zurErreichung der Meilensteine sollen sie dann in der Gruppe inno-vativ nach eigenen Ideen erarbeiten und umsetzen. Dabei soll dieOrganisation in einem Team sowie die gemeinsame Arbeit an einemThema trainiert werden. Im Rahmen des Praktikums werden dieanwendungsbezogenen Phasen eines Wissensmanagement Projek-tes beispielhaft wie in einem Forschungsprojekt 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 resultieren-den Anforderungen mit einem hohen technische Detaillierungsgradund der Benutzung fortgeschrittener Komponenten, welche überdie einfache Anwendungserstellung hinausgehen. Die Umsetzungerfolgt mit Hilfe der Open Source Software myCBR, welche imRahmen der Veranstaltung zur Verfügung gestellt wird.

Literatur


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


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


Das Modul �Fallbasierte Systeme und Anwendungen� wird emp-fohlen.

Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Intelligente Informationssysteme � Master-PraktikumNeue Technologien für Semantic Web und Wissensmanagement

Prüfungsleistung Die Teilnehmer bearbeiten ein Projekt in 2-3er Teams. Der Scheinwird durch das erfolgreiche Lösen aller Teilaufgaben (Meilensteine)und durch das Bestehen des Testats mit Ergebnispräsentation er-worben. Die Note wird aufgrund der Qualität der bearbeitetenAufgaben und der persönlichen Leistungen im mündlichen Testatvergeben.




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


Modul: Modern Optimization Techniques


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

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt Methoden und Algorithmen derOptimierung, die die Grundlage für die meisten modernenDatenanalyse-Methoden bilden. Folgende Themen werden behan-delt:

1. Optimierungsprobleme: Verschiedene Optimierungsproblemewerden formal beschrieben und anhand von Beispielen illus-triert.

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

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

4. Moderne Optimierungsverfahren: Erweiterungen undVerbesserungen klassischer Optimierungsverfahren: Quasi-Newton, Konjugierte Gradienten, Bündel-Verfahren undSchnittebenenverfahren

Literatur

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

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

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


keine



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

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Künstliche Intelligenzund Maschinelles Lernen


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

Modul: Big Data Analytics


gaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Siesollen ein tieferes Verständnis im Bereich Big Data entwickelthaben. Studierende verstehen die behandelten Verfahren, kön-nen diese umsetzen und anwenden und auf spezi�sche Anwen-dungsprobleme anpassen. Darüber hinaus sollen sie dazu in derLage sein, sich selbständig weitere Verfahren anhand von Liter-atur zu erarbeiten.

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

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

GraphLab)3. Datenstrom-Analyse4. Statistische Lernverfahren für groÿe Datenmengen, ins-

besondere für Anwendungen im Bereich Large-ScaleEmpfehlungssystemen und Link-Analyse

Literatur

� Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Je�rey Ullman: Min-ing of massive datasets

� Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bick-son, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein: Distribut-ed GraphLab: A Framework for Machine Learning and DataMining in the Cloud PVLDB. 2012


keine





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

Modul: Planning and Optimal Control

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen After the completion of this module, the students should be able to

map practical tasks to their respective theoretical problem. Theyshould have developed a deeper understanding in the �eld of Plan-ning and Optimal Control. They should be able to recognize thedi�erent types of planning and control problems as well as un-derstand, implement and apply di�erent techniques. The studentsshould be capable of adapting those techniques to speci�c applica-tions. In addition, they should be in a position to understand andelaborate further procedures based on the literature.

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

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

Literatur

� H. Ge�ner, B. Bonet: A Concise Introduction to Modelsand Methods for Automated Planning, Morgan and Claypool,2013.

� D. Nau, M. Ghallab, P. Traverso: Automated Planning: The-ory and Practice, Morgan Kaufmann, 2004.

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

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

� Dimitri P. Bertsekas. Dynamic Programming and OptimalControl, Athena Scienti�c, 3rd ed. Vols. I and II, 2007.

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


keine



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

Verwendung



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

Modul: Bayessche Netze

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erwerben vertiefte Kenntnisse im Bereich der Bayess-

chen Netze. Sie können Probleme mittels Bayesscher Netze mod-ellieren. Sie verstehen exakte und approximative Inferenzver-fahren und können geeignete Verfahren je nach Problemstellungauswählen. Sie kennen Lernverfahren für Parameter und Strukturund können die Ergebnisse solcher Lernprozesse einschätzen. Siekönnen sich selbständig in weiterführende Literatur aus dem Bere-ich Bayessche Netze einarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung gibt eine Einführung in Bayessche Netze. Ausge-hend von der prinzipiellen Modellierung von Ein�üssen und be-dingten Wahrscheinlichkeiten werden Algorithmen für die exak-te und näherungsweise Inferenz (Propagation von Evidenz), dieAnalyse bayesscher Netze (wahrscheinlichste Erklärung), das Ler-nen von 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 verbre-itete Verfahren wie topologische Sortierung und Zusammenhang-Überprüfung, als auch auf speziellere Verfahren wie das Aufzählenvon Cliquen etc. Um die Vorlesung möglichst unabhängig zu hal-ten, werden alle benötigten Algorithmen auch in der Vorlesungvorgestellt.

Literatur

� Marco Scutari: Bayesian Networks: With Examples in R,Chapman and Hall/CRC, 2014.

� D. Koller, N. Friedmann: Probabilistic Graphical Models:Principles and Techniques, The MIT Press, 2009.

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

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

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

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


keine


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

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

Verwendung



zuletzt angeboten Sommersemester 2010

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

Modul: Computer Vision

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erwerben vertiefte Kenntnisse der Bildverarbeitung

(Computer Vision). Studierende sollen nach Absolvierung desModuls praktische Aufgaben auf das jeweilige Grundproblemzurückführen können. Die Studierende erlernen den Umgang mitVerfahren aus der Bildverarbeitungen und können diese auf neueproblemstellungen übertragen und anwenden. Sie können sich selb-ständig in weiterführende Literatur aus dem Bereich der Bildver-arbeitung einarbeiten.

Lehrinhalte Die Vorlesung führt in die Grundbegri�e der Bildverarbeitungein. Ausgehend von grundlegenden Methoden der Bildrepräsen-tation werden Methoden der Merkmalsextraktion, z.B. vonKanten, Bewegung und Texturen, sowie der Bildanalyse, z.B.der Bild-Segmentierung, der Bild-Regularisierung und der Bild-Klassi�kation vorgestellt.

Literatur

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

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

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

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

� G. Aubert, P. Kornprobst: Mathematical Problems in ImageProcessing. Partial Di�erential Equations and the Calculusof Variations. Springer, 2006.

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


keine


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

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

Verwendung



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

Modul: Business Intelligence and Data Warehousing 1

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse

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

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

Literatur

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

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

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

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


keine


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




Modul: Business Intelligence and Data Warehousing 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse

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

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

Literatur

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

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

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

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

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

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

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

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

� NBI Testing Tool und Dokumentation auf: http://nbi.

codeplex.com/


keine

http://nbi.codeplex.com/

http://nbi.codeplex.com/



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



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

Modul: Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-ThiemeLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-


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

1. Suchverfahren2. Constraint Satisfaction Problems3. Spieltheorie


Die Inhalte der Module �Grundlagen der Künstlichen Intelligenz�werden vorausgesetzt.

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



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

Modul: Praktikum Programming Machine Learning



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

Literatur

� Brett Lantz: Machine Learning with R, Packt Publishing,2013.

� Drew Conway, John Myles White: Machine Learning forHackers, O'Reilly, 2012.


keine

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



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

Modul: Praktikum Distributed Data Analytics



Lehrinhalte Praktische Kenntnisse der Methoden und Technologien für dasverteilte Rechnen für die Datenanalyse:

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

2. arbeiten mit einem verteilten Dateisystem zum Managementgroÿer Datenmengen

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

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

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

Literatur

� Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Je�rey Ullman: Min-ing of massive datasets

� Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bick-son, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein: Distribut-ed GraphLab: A Framework for Machine Learning and DataMining in the Cloud PVLDB. 2012


keine

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

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

Verwendung



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering � Prozesse und Management desSoftware Engineering


Modul: Prozesse und Management des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Modul vermittelt methodische und analytische Kompeten-

zen, die zu einer eigenständigen, auch wissenschaftlichen Beschäf-tigung mit den Prozessen und Managementaktivitäten im Bere-ich Software Engineering notwendig sind. Es werden insbeson-dere Kompetenzen zur empirischen Forschung im Bereich desSoftware Engineering vermittelt. Die Studierenden erhalten sodie notwendige Fachkompetenz um die Eignung von Softwareen-twicklungsprozessen und Methoden des Qualitätsmanagement zuanalysieren und Verbesserungen zu entwickeln. Die Studierendenverstehen aktuelle Forschungsfragen und -ansätze.

Lehrinhalte In diesem Modul werden die Grundlagen der Prozessmodelle undder Managementaktivitäten des Software Engineering vermittelt.Dabei liegt ein besonderer Schwerpunkt auf den empirischen Wis-senschaftsmethoden des Software Engineering. Insbesondere wer-den folgende Themenkreise angesprochen:

1. Prozessmodellierung und Prozessbesschreibungssprachen2. Grundlagen des Projektmanagements (Kostenschätzung,

Projektsteuerung)3. Reifegradmodelle und Assessments (CMMI, ISO 9000, ...)4. Messen und Bewerten (u.a., Goal-Question-Metric)5. Organisatorische Verbesserungsansätze (QIP, TQM)6. Kon�gurationsmanagement7. Qualitätsmanagement

Im Rahmen der Übung werden die in der Vorlesung: Prozesseund Management des Software Engineering vermittelten Inhalteanhand von Übungsaufgaben vertieft. Dabei werden Aufgabengemeinsam im Rahmen der Übung bearbeitet und Fragen zur Anal-yse der Methoden besprochen. Der Fokus liegt auf der Vermittlungder Kompetenz zur selbstandigen Analyse und Weiterentwicklungdurch die Studenten.

Literatur

� H. Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, Band 2,Software-Management, Software-Qualitätssicherung, Un-ternehmensmodellierung. Spektrum Akademischer Verlag,2000.

� H. Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, Band 1,Software-Entwicklung. Spektrum Akademischer Verlag, 2000.


keine

Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering � Prozesse und Management desSoftware Engineering



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Software Engineering

� MSc Wirtschaftsinformatik � Kernmodule � Gestaltung undEntwicklung betrieblicher Informationssystemen


Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering � Spezielle Themen des SoftwareEngineering

Modul: Spezielle Themen des Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Detaillierte Lernziele jeweils abhängig vom aktuellen Themenkom-

plex. Allgemein: Vermittlung der wesentlichen Annahmen, wis-senschaftlichen Grundlagen und aktuellen Forschungsrichtungendes jeweiligen Arbeitsgebiets. Die Studierenden sind in der Lagedas Gebiet (bspw. Modellbasierte Entwicklung) jeweils zu den An-sätzen 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 selb-stständig mit dem Gebiet zu beschäftigen und dazu beizutragen.

Lehrinhalte Abhängig vom jeweiligen ThemaLiteratur je nach ThemaVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls �Grundlagen des Software Engineering�werden vorausgesetzt.


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Kein regelmäÿiger Turnus, Veranstaltung �ndet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering � Seminar Software Engineering(Master)

Modul: Seminar Software Engineering (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben die analytischen und methodischen

Kompetenzen um sich weitestgehend eigenständig in ein The-mengebiet einzuarbeiten, dieses auf fortgeschrittenem Niveau zustrukturieren und aufzuarbeiten. In Bezug auf die Herange-hensweise der Analyse, die zugrundeliegende Literatur, sowie dieAusarbeitung wird insbesondere auf wissenschaftliche Kriteriengeachtet.

Lehrinhalte Im Rahmen eines jeweils wechselnden Vertiefungsgebiets des Soft-ware Engineering erhalten die Studierenden ein aktuelles wis-senschaftliches Vertiefungsthema zur Ausarbeitung. Die Suche,Analyse, und Aufarbeitung der wissenschaftlichen Literatur er-folgt dabei wesentlich eigenständig. Die Studierenden erstelleneine schriftliche Ausarbeitung zu dem Themengebiet, wobei siegefordert sind eine eigene Stellung zu dem wissenschaftlichenGegenstand zu beziehen. Ergänzt wird dies durch eine Präsenta-tion und Diskussion der Resultate.



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



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Software Engineering � FortgeschrittenenpraktikumSoftware Engineering

Modul: Fortgeschrittenenpraktikum Software Engineering

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 4 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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 rel-evant sind. Sie sind in der Lage Möglichkeiten und Grenzen ex-istierender Entwicklungsansätze zu re�ektieren und im Zusammen-hang zu beurteilen. Sie lernen die Notwendigkeit von Kooperationund Rollenverteilung durch die Arbeit im Team. Durch die Tea-marbeit und den Austausch mit den Dozenten in der Rolle derAuftraggeber erwerben sie soziale Kompetenzen wie Kon�iktlö-sungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teammanagement, Ef-fektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick.

Lehrinhalte Die Studierenden erlernen in diesem Praktikum die Software-Entwicklung im Groÿen auf Basis rollenbasierter Vorgehensmod-elle. Dazu wird ein innovatives Entwicklungsprojekt als Basis derArbeit vorgegeben. Die Studierenden erlernen die eigenverant-wortliche Übernahme unterschiedlicher Rollen, die dazu notwendi-gen Aktivitäten und üben die zugrundeliegenden Techniken undWerkzeuge ein. Die Aufgaben beziehen sich dabei typischerweiseauf aktuelle Forschungsfragestellungen.

Literatur

� Sommerville: Software Engineering. 8. Au�age, PearsonStudium, 2007.

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


keine






Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien �Angewandte Kryptographie/Datensicherheit


Modul: Angewandte Kryptographie/Datensicherheit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen FörsterLehrform/SWS 1 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen einen Einblick in die Theorie und Anwen-

dung kryptographischer Methoden wie Verschlüsselung und digi-tale Signaturen bekommen. Sie wählen kryptographische Metho-den aus und setzen diese sinnvoll ein. Sie verstehen die Aufgabeund die Funktionen von Signaturen und können die Verfahren ineinem rechtlichen Kontext einordnen. Sie schätzen die Sicherheitvon Anwendungen in diesem Bereich ein.

Lehrinhalte

1. Kryptographie als Bestandteil der Kommunikationssicher-heit

2. Kryptographische Methoden3. Elektronische Signaturen4. Zerti�katsbasierte Systeme5. Anwendungsfälle


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus unregelmäÿigDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Informatik � Gebiet Systemadministrationund Internet-Technologien


Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Medieninformatik � Contextual Design of InteractiveSystems


Modul: Contextual Design of Interactive Systems

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden vertiefen in diesem Modul ihre Kenntnisse im

Bereich der zielorientierten Bereitstellung und systematischen An-wendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die be-nutzerzentrierte Konzeption und Entwicklung interaktiver Soft-waresysteme. Die Studierenden erlernen den Entwurf, die ge-brauchstaugliche Gestaltung sowie die Realisierung multimedialerSysteme und deren Einsatz in der Praxis.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte benutzerzentrierter Anwendungsentwicklung, insbeson-dere

1. Kriterien für und Evaluation von gebrauchstauglichen Soft-waresystemen

2. Kontext-Erkundung3. Interpretation und Modellierung4. Neugestaltung der Arbeit5. Systemdesign6. Prototypische Umsetzung

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

keine


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



Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Medieninformatik � Data and Process Visualization

Modul: Data and Process Visualization

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul verschiedene Prinzipien,

Methoden und Verfahren der Visualisierung und Exploration vonDaten und Informationen kennen. Aufbauend auf psychologischenund semiotischen Grundlagen werden verschiedene Arten von Dat-en betrachtet und Techniken zu deren Visualisierung vorgestellt.Weiterhin werden verschiedene Methoden der Visualisierung vonSimulationen und Prozessen diskutiert.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte der Visualisierung unterschiedlicher Arten von Daten undInformationen, insbesondere

1. Psychologische Grundlagen2. Semiotische Grundlagen3. Datentypen und Datenrepräsentation4. Statistische Graphiken5. Interaktion und Datenexploration6. Prozeÿvisualisierung7. Visualisierung von Simulationen

Literatur

� Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


keine





Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Medieninformatik � Contextualized Computing andAmbient Intelligent Systems

Modul: Contextualized Computing and Ambient Intelligent Systems

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 1 SWS ÜbungLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden lernen in diesem Modul verschiedene Prinzip-

ien, Methoden und Verfahren für die Entwicklung kontextual-isierter und ambient intelligenter Systeme kennen. Kontextual-isierte Anwendungssysteme nehmen Kontextparameter wie denOrt, die Zeit, anwesende Personen und ähnliches in Betracht. Am-bient intelligente Systeme treten in den Hintergrund und wer-den Teil der Umgebung. Aufbauend auf psychologischen undsemiotischen Grundlagen wird erläutert, wie Kontextparameteranalysiert und modelliert werden können. Verschiedene Method-en und Verfahren der Verarbeitung von Kontextparametern wer-den vorgestellt. Weiterhin werden Herausforderungen bei der En-twicklung ambienter Systeme sowie Verfahren und Technologienzu deren Realisierung dargestellt.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über verschiedeneAspekte kontextualisierter und ambient intelligenter Systeme, ins-besondere

1. Psychologische Grundlagen2. Semiotische Grundlagen3. Erfassung von Kontextparametern4. Modellierung von Kontextparametern5. Reasoning mit und über Kontext6. Herausforderungen ambienter Systeme7. Architekturen ambient intelligenter Systeme

Literatur

� Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


keine





Wahlmodule im Master � Informatik � Gebiet Medieninformatik � Praktikum Medieninformatik

Modul: Praktikum Medieninformatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus-Jürgen Förster, Dr. Jörg CassensLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Dieses Praktikum ergänzt die in den ersten Semestern gesam-

melten informatischen Kompetenzen im Bereich der Erstellungmultimedialer Systeme. Erfolgreiche Studierende konzipieren undrealisieren kleinere und mittlere Projekte im Bereich der Me-dieninformatik. Sie wenden dazu die in der Veranstaltung be-nutzten Prinzipien, Methoden undWerkzeuge an und kennen derenMöglichkeiten und Grenzen. Die Studierenden erlernen die Lösungkomplexer Probleme in kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen,verschiedene Aufgaben zu identi�zieren sowie komplexe Aufgabenin handhabbare Bestandteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu pla-nen, dass sie das gesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studi-um angeeignete Wissen soll von ihnen genutzt werden, um sich diefür die Aufgabe nötigen technischen und methodischen Fertigkeit-en anzueignen. Durch die Teamarbeit und den Austausch mit denDozenten in der Rolle der Auftraggeber erwerben sie soziale Kom-petenzen wie Kon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit,Teammanagement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungs-geschick.

Lehrinhalte Die Veranstaltung vertieft Aspekte der Medieninformatik:

1. Anforderungsanalyse für multimediale Informatiksysteme2. Konzeption multimedialer Systeme3. Umgang mit modernen Autorenwerkzeugen4. Realiserung multimedialer Anwendungssysteme5. Projektdokumentation und -präsentation


Kenntnisse in Analyse, Gestaltung und Programmierung von Soft-waresystemen. Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich: Medi-eninformatik I, Medieninformatik II.

Prüfungsleistung Abschlusspräsentation, Prototyp und schriftliche Ausar-beitung/Dokumentation. Um an der Abschlussprüfung teilnehmenzu dürfen, müssen Vorleistungen erbracht werden..

empfohlenes Semester Es handelt sich um eine MSc-Veranstaltung, MSc 2-3. Einbringungin Bachelor-Studiengänge soweit laut PO möglich, BSc 4-6.

Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Praktikum Marketing (Master)


Gebiet Marketing

Modul: Praktikum Marketing (Master)


kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente des Marketing.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete fortgeschrit-tene Problemstellungen aus der Marktforschung oder demMarketing-Mix-Bereich.


Es werden die Inhalte des Moduls �Marketing A� vorausgesetzt.



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Marketing


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Seminar Marketing (Master)

Modul: Seminar Marketing (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion 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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden komplexere Instru-mente des Marketing.

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

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

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



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modul: Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2+2 SWS PraktikumLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, selbstständig

interaktive Online-Fragebögen mit allen Aspekten zu konzipieren,implementieren und durchzuführen. Dies soll über die Vermittlungfachübergreifenden Wissens und die Befähigung zur Integrationwissenschaftlicher Vorgehensweisen unterschiedlicher Fachgebiete(insbes. Betriebswirtschaft und Informatik) erfolgen. Dieselbständige Bearbeitung der Aufgabenstellung in Teams, teilweiseauch in Zusammenarbeit mit externen Auftraggebern, erwerbendie Studierenden die Fähigkeiten zu Teammanagement, Kon�ik-tlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit und E�ektivitätsein-schätzung. Eine Weiterentwicklung der erstellten Lösungen zu ein-er Masterthesis ist fallweise möglich.

Lehrinhalte Onlinebefragungen werden mit den Softwarewerkzeugen PHP(weborientierte Skriptsprache) und MySQL (relationale Online-Datenbank) realisiert, die zusammen mit weiteren Werkzeu-gen eingeführt werden. Weitere Inhalte beschäftigen sich mitdem inhaltlichen und formalen Aufbau von Online-Fragebögen,deren Umsetzung als HTML-Formularen inklusive der Ablaufs-teuerung, der Datenauswertung durch statistische Methoden sowieder graphischen Veranschaulichung durch dynamisch erzeugteGra�ken. Der Einführungsteil schlieÿt mit einer Bewertung derMöglichkeiten des Einsatzes von Online-Befragungen als Markt-forschungsinstrument. Im Praktikum werden reale Anwendungenerstellt, zum Beispiel die Befragung von Kunden von Unternehmen,Mitgliedern eines Vereins oder Studierenden zur Qualität der Lehrean der Universität Hildesheim.

Literatur

� F. Hahne: Interaktive Websites. Das Praxisbuch.� R. Jacob, A. Heinz, J. P. Decieux, W. H. Eirmbter: Umfrage� S. Schuhmann: Repräsentative Umfrage


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


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

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Softwaretechniken für interaktive Online-Befragungen

Verwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Unternehmensplanspiel

Modul: Unternehmensplanspiel

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS PraktikumLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, die in

den Grundlagenveranstaltungen vermittelten Kenntnisse aus denBereichen Kostenrechnung, Marketing und Produktion vernetzteinzusetzen, indem sie mit Hilfe weiterer Werkzeuge eine inte-grierte vorausschauende Planung für die Entscheidungsgröÿen er-stellen. Sie sollen Möglichkeiten und Grenzen der Simulation kri-tisch hinterfragen können. Die Studierenden beherrschen die kom-plexen Wirkungszusammenhänge der verwendeten Art der Sim-ulation und des Simulationsmodells, können ihre Entscheidun-gen plausibel begründen und im Planspielmarkt bestehen. Siehaben fachübergreifenden Wissen und sind zur Integration wis-senschaftlicher Vorgehensweisen unterschiedlicher Fachgebiete be-fähigt.

Lehrinhalte Die TeilnehmerInnen übernehmen selbst die Leitung eines �ktivenUnternehmens und müssen die wichtigsten betrieblichen Abläufe(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 desGewinns vor Steuern.

Literatur

� Handbuch NUSS � Netzwerk UnternehmsplanSpiel Simula-tion. 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.

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

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Unternehmensplanspiel

Verwendung


� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Produktion und Logistik

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Betriebliche Informationsysteme


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modul: Unternehmensentscheidung und Existenzgründung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, ein entwick-

eltes 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 tre�en 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 Existen-zgründung zu bedenken? Welche vertragsrechtlichen und steuer-rechtlichen Aspekte sind zu berücksichtigen? Die Lehrveranstal-tung will Entscheidungsalternativen, Möglichkeiten und Perspek-tiven im Rahmen der Existenzgründung aufzeigen.

Literatur

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


keine







Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Projektplanung und Projektmanagement

Modul: Projektplanung und Projektmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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 Meth-oden kritisch hinterfragen und mögliche De�zite abschätzen kön-nen. Die Studierenden besitzen Kenntnisse im Bereich des Pro-jektmanagements und der Projektplanung. Sie können vermittelteMethoden der Projektplanung anwenden und verschiedene projek-tspezi�sche Problemstellungen gezielt bearbeiten. Ferner kennensie Aufgaben und Lösungsansätze des Projektmanagements sowieverschiedene Möglichkeiten der Projektorganisation.

Lehrinhalte In der Veranstaltung werden allgemeine Methoden der Projektpla-nung behandelt. Besonderer Fokus liegt dabei auf konkreten Prob-lemstellungen zu Zeit-, Kosten- und Kapazitätsplanung. Auÿerdemwird auf die verschiedenen Dimensionen des Projektmanagementeingegangen, es werden unterschiedliche Formen der Projektorgan-isation in Unternehmen erläutert und spezielle Herausforderungenvon Softwareprojekten dargelegt.

Literatur

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


keine







Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modul: Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 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.

Lehrinhalte

1. Überblick über Methoden der Entscheidungsunterstützung2. Modellierung von Anwendungsproblemen3. Lineare Optimierung4. Erweiterungen der lineraren Optimierung5. Ausgewählte Ansätze aus kombinatorischer, dynamisch-

er, nichtlinearer, stochastischer und multikriterieller Opti-mierung

Literatur

� Domschke, Drexl: Einführung in Operations Research,Springer 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 unregelmäÿigDauer des Moduls 1 Semester

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Methoden zur Entscheidungsunterstützung

Verwendung





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Innovationsmanagement

Modul: Innovationsmanagement

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus Ambrosi, Prof. Dr. Barbara BetzLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 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 Innova-tionsprozesses und können Phasen bezogene Instrumente anwen-den. Sie werden befähigt, Innovationsprozesse in Unternehmen zuunterstützen, Innovationsbedarfe zu analysieren, Ideen unter An-wendung von Kreativitätsmethoden zu entwickeln und zu bew-erten. Sie kennen die Probleme der Markteinführung und die Er-fordernisse des nachgelagerten Monitoring. Die Studierenden ken-nen die besonderen Anforderungen an internationales Innovation-smanagement.

Lehrinhalte

1. Einführung: wirtschaftliche und gesellschaftliche Bedeutungvon Innovationen, Kondratie�'sche Zyklen, Zusammenhangzwischen Innovations- und Konjunkturentwicklung

2. Innovationsentwicklung in Unternehmen: Barrieren und Vo-raussetzungen für Innovationsentwicklung, der Innovation-sprozess und seine Phasen, Phasen bezogene Aufgaben undInstrumente (u. a. Marktforschungs-, Bewertungs- und Mon-itoringmethoden), Steuerung und Evaluierung von Innova-tionsprozessen, Messung und Bewertung von Innovationser-folgen.

3. Einführung in das Innovationsmanagement im interna-tionalen Kontext

Literatur

� Jürgen Hauschildt: Innovationsmanagement. 2. Au�.,München 1997.

� Ne�odow, Leo A.: Der sechste Kondratie�: Wege zur Produk-tivität und Vollbeschäftigung im Zeitalter der Information


keine



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Innovationsmanagement

Verwendung




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Internet Marketing

Modul: Internet Marketing

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen fundierte Kenntnisse darüber erwer-

ben, wie das Internet unser herkömmliches Marketing-Verständnisverändert und wie es als neues Instrument des Marketing und desmarktorientierten Electronic Commerce eingesetzt werden kann.Sie sollen die dafür notwendigen begri�ichen und technischenGrundlagen beherrschen und Einblicke in die relevanten Rah-menbedingungen des Internet-Marketings gewinnen. Ferner sollensie Kenntnisse zu den Besonderheiten des strategischen und opera-tiven Marketing-Managements im Internet erwerben und in erstenAnsätzen anwenden können.

Lehrinhalte

� Begri�iche 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.Au�., Wiesbaden 2004

� Cha�ey, D. et al.: Internet Marketing, 4th. ed., Harlow 2009







Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Unternehmensführung

Modul: Unternehmensführung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen die Grundlagen der Un-

ternehmensführung/des Managements sowie den Management-Prozess (Regelkreis). Sie kennen die Instrumente zur Lösung derAufgaben, die im Rahmen des Managementprozesses anfallenund können die Instrumente im Berufsalltag anwenden. Siekönnen Ziele formulieren, planen, Entscheidungen vorbereiten,organisieren und die Ziele kontrollieren. Sie kennen die Methodender strategischen Planung und können ausgewählte Methoden an-wenden. Sie kennen die Grundlagen des menschlichen Verhaltensund können Motive von Mitarbeitern erkennen und Mitarbeitermotivieren. Sie können Führungsstile und Managementtechnikenunterscheiden. Sie kennen die aktuellen Entwicklungen der Un-ternehmensführung. Sie können einen Kleinbetrieb selbständigführen und sind vorbereitet, eine kleinere Abteilung in einemmittleren bis groÿen Unternehmen zu leiten.

Lehrinhalte Allgemeine Grundlagen der Unternehmensführung; Grund-satzplanung; der Management-Prozess: Zielsetzung, Planung,Entscheidung, Realisierung/Organisation, Kontrolle; Einführungin die Methoden der strategischen Planung: SWOT-Analyse,Lebenszyklusanalyse, Anso�-Matrix; Motivation von Mitarbeit-ern/Motivationstheorien; Führungsstile; Managementtechniken(Management-by-Techniken); Überblick über aktuelle Entwicklun-gen: Qualitätsmanagement, Benchmarking, Change-Management,Lean Management.

Literatur

� Betz, B.: Skript �Unternehmensführung� 2011.� K. Olfert, H. Pischulti: Kompakt-Training Un-ternehmensführung. 4. Au�age, Ludwigshafen 2007.

� W. Pepels: Unternehmensführung. Stuttgart e. a. 2000.� J. P. Thommen, A.-K. Achleitner: Allgemeine Betrieb-swirtschaftslehre aus managementorientierter Sicht. 6. Au-�age, Wiesbaden 2009.


keine



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Unternehmensführung

Verwendung





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Modul: Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sollen Aufgaben und Herausforderungen ein-

er Produktentwicklung anhand von realen Beispielen kennen ler-nen. Als Beispielprodukte dienen Navigations- und Fahrerassis-tenzsysteme, welche im Automotive-Entwicklungsprozess entwick-elt werden. Dabei sollen neben der Behandlung der betrieb-swirtschaftlichen Aspekte auch in die dahinter stehenden Tech-nologien eingeführt werden. Die Studierenden kennen diegrundlegenden Aufgaben einer Produktentwicklung eines komplex-en technischen Produkts im betrieblichen Umfeld sowie dessenZusammenspiel mit den technischen Rahmenbedingungen. Sie kön-nen die erlernten Inhalte in den Kontext der Disziplin einordnenund das bisher in den grundlegenden betriebswirtschaftlichen Ve-ranstaltungen erlernte Wissen in seiner praktischen Anwendungvernetzen. Es �ndet eine Auseinandersetzung mit der Thematikstatt, die zu eigenständiger wissenschaftlicher Forschung befähigt.

Lehrinhalte Die Studierenden sollen den Produktentwicklungsprozess imAutomotive-Bereich sowie die dahinter stehenden Technologien amBeispiel von Navigations- und Fahrerassistenzsystemen kennenler-nen. Behandelt werden u.a. folgende Aspekte:

1. Technische Akquise und Vorstellung der Hardware- undSoftware-Plattform

2. Kaufmännischer Akquisitionsprozess3. Marketing und Produktmanagement von Navigations- und

Fahrerassistenzsystemen4. Einführung in den Automotive-Produktentwicklungsprozess

und Anforderungsanalyse5. Projektmanagement im Automotive-

Produktentwicklungsprozess6. Einführung in die Navigation7. Gra�sche Darstellung der Navigationskarte8. Systemvernetzung über Bluetooth und Mobilfunk9. Smartphone Integration und Telematik10. Fahrerassistenzsysteme: Einführung, Einsatzmöglichkeiten

und Grenzen11. Anwendungsbeispiel: Der �elektronische Horizont�

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Marketing �Produktentwicklung und Technologien für Navigationsgeräte und Fahrerassistenzsysteme

Literatur

� Winner, Hakuli, Wolf: Handbuch Fahrerassistenzsysteme� Schäu�ele, Zurawka: Automotive Software Engineering:Grundlagen, Prozesse, Methoden und Werkzeuge e�zienteinsetzen

� Rupp: Requirements-Engineering und -Management: profes-sionelle, iterative Anforderungsanalyse für die Praxis

� Krüger, Reschke: Lehr- und Übungsbuch Telematik� Merkle, Terzis: Digitale Funkkommunikation mit Bluetooth� Mulcahy: Rita Mulcahy's PMP Exam Prep


Die Inhalte der Module �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1�, �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2� werden vorausge-setzt.







Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Praktikum Logistik (Master)


Modul: Praktikum Logistik (Master)


kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung und Verhandlungsgeschick. Er-werb betriebswirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen dieStudierenden die Instrumente der Logistik.

Lehrinhalte Im Praktikum bearbeiten die Studierenden konkrete fortgeschrit-tene Problemstellungen aus dem Logistik-Bereich, z.B. aus derTransportplanung, Standortwahl und Lagerhaltung sowie weitere.


Es werden die Inhalte des Moduls �Logistik A� vorausgesetzt.





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Seminar Logistik (Master)

Modul: Seminar Logistik (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teilnahmean der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskussion 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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter anderer Bereiche (hier: Logistik).

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

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




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Produktion B

Modul: Produktion B

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel dieser Veranstaltung ist es, die Teilnehmer in die Lage zu

versetzen, sich mit produktionsspezi�schen komplexen Fragestel-lungen auseinanderzusetzen und selbstständig wissenschaftlich zubearbeiten. Die Studierenden können fachliche Zusammenhänge imUmfeld der Produktion überblicken und behandelte Inhalte umset-zen.

Lehrinhalte Erweiterung der Kenntnisse zu Produktion A; Vermittlung vonvertiefenden Inhalten der Betriebswirtschaft aus dem Bereich Pro-duktion als einer der zentralen Funktionen eines Unternehmens.Die konkreten Lehrinhalte sind von den Forschungsschwerpunktender Person abhängig, die die ausgeschriebene Professur besetzenwird.

Literatur

� W. Domschke, A. Scholl, S. Voÿ: Produktionsplanung.Springer Verlag.

� H. Dyckho�, T. S. Spengler: Produktionswirtschaft. SpringerVerlag.


keine





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Praktikum Produktion (Master)

Modul: Praktikum Produktion (Master)


kleinen Teams. Hierfür sollen sie lernen, verschiedene Aufgabenzu identi�zieren sowie komplexe Aufgaben in handhabbare Be-standteile zu zerlegen, und ihr Projekt so zu planen, dass sie dasgesetzte Ziel erreichen. Das im bisherigen Studium angeeigneteWissen 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 wieKon�iktlösungsstrategien, Kommunikationsfähigkeit, Teamman-agement, E�ektivitätseinschätzung 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 den Bere-ichen �Strategisches Produktionsmanagement�, �Operatives Pro-duktionsmanagement� sowie �Produktionsorientierte Managemen-tkonzepte�.


Es werden die Inhalte des Moduls �Produktion A� vorausgesetzt.





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Seminar Produktion (Master)

Modul: Seminar Produktion (Master)

Modulverantwortlicher N.N. (W1 Produktion)Lehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb betriebswirtschaftlicher Kompe-tenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter anderer Bereiche (hier: Produktion).

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

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




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Supply-Chain-Management

Modul: Supply-Chain-Management

Modulverantwortlicher Dr. Felix HahneLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 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 mitder Thematik statt�ndet. Studierende können die erlerneten In-halte in den Kontext der Disziplin einordnen und im Rahmenaktueller komplexer Forschungs- und Entwicklungsprojekte auchin unbekannten Situationen einzusetzen. Sie erhalten methodis-che und analytische Kompetenzen, die zu einer selbständigen Er-weiterung der wissenschaftlichen Erkenntnisse befähigen.

Lehrinhalte

1. Grundlagen und De�nitionen des SCM Begri�sentwick-lung, Entwicklungsstufen des SCM, Abgrenzung gegenüberverwandten Begri�en, Aufgaben und Ziele, Chancen undRisiken des SCM, Bereiche des SCM, Aufbau eines Logis-tiknetzwerkes

2. SCM-Basiskonzepte Führungskonzepte und deren Ein�ussauf das SCM (Markt- und Ressourcenfokussierung, TotalQuality Management, Business Reengineering, Time BasedCompetition), Kooperationsformen in Logistiknetzwerken(Vertikale Kooperationen, Horizontale Kooperationen)

3. Logistik-Strategien im SCM Strategien in der Versorgung(E�cient Consumer Response, Strategien der Beschaf-fung), Strategien in der Lagerhaltung (Aufgaben und Zieleder Lagerhaltung, Strategien beim Layout von Lagersyste-men, Strategien in der operativen Lagerhaltung), Strate-gien in der Distribution (SCM auf Einzelkundenebene, Op-timierungspotentiale der Verpackungslogistik, Aufbau derTransportkette), Entsorgungs- und Recyclingstrategien

Literatur

� H. Arndt: Supply Chain Management � Optimierung logis-tischer Prozesse

� H.-C. Pfohl: Logistiksysteme � BetriebswirtschaftlicheGrundlagen

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


Die Inhalte der Module �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre1�, �Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre 2�, �Externes Rech-nungswesen� und �Internes Rechnungswesen� werden vorausgeset-zt.

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Produktion undLogistik � Supply-Chain-Management





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)


Modul: Seminar Betriebliche Informationssysteme/-management (Master)


beitung eines vorgegebenen Inhaltsbereichs. Durch die Teil-nahme an der Veranstaltung und die wissenschaftliche Diskus-sion über die Vorträge wird das Verständnis der bereits er-worbenen Kenntnisse vertieft. Erwerb von Methodenkompeten-zen, insb. besitzen Studierende eine Transferkompetenz, die esihnen erlaubt, ihren Wissensstand selbstätig technischen undgesellschaftlichen Entwicklungen anzupassen. Erwerb betrieb-swirtschaftlicher Kompetenzen, insb. beherrschen die Studierendendie Instrumente ausgewählter anderer Bereiche (hier: BetrieblicheInformationssysteme/-management).

Lehrinhalte Ausgewählte Themen aus dem Bereich BetrieblicheInformationssysteme/-management.


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




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Seminar Wirtschaftsinformatik (Master)

Modul: Seminar Wirtschaftsinformatik (Master)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbstständige Erschlieÿung und Ausar-

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 En-twicklungen anzupassen. Erwerb wirtschaftsinformatischer Kom-petenzen, insb. beherrschen die Studierenden die Instrumente aus-gewählter anderer Bereiche (je nach Themenstellung).

Lehrinhalte Ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich derWirtschaftsinformatik.


keine




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Praktikum Design Thinking

Modul: Praktikum Design Thinking

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 3 SWS PraktikumLeistungspunkte 5 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 32 Stunden; Selbststudium: 93 StundenLernziele/Kompetenzen Erlernen der Methoden des Design ThinkingsLehrinhalte Konzeption einer Geschäftsmodell-Idee unter Anwendung des

Design-Thinking Ansatzes. Durchführung eines konkreten Projek-tes zusammen mit Praxispartnern. Erlernen einer Methode zur Er-lernung von Innovation in Teamarbeit mit mehreren Iterationen.

Literatur

� T. Frisendal: Design Thinking Business Analysis. Springer,2012.

� H. Plattner, C. Meinel, U. Weinberg: design ThiNK!NG. mi-Wirtschaftsbuch, 2009.


keine


empfohlenes Semester MSc 1-3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Organisationsgestaltung und -beratung

Modul: Organisationsgestaltung und -beratung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Den Aufbau und die Prozesse der Organisationsgestaltung kennen

lernen. Die Studierenden sollen am Ende der Veranstaltung in derLage sein, den Aufbau und die Prozesse auf weitere Fallbeispieleübertragen zu können und so die Organisationsgestaltung in Un-ternehmungen zu gestalten bzw. dabei zu beraten.

Lehrinhalte Organisationsgestaltung befasst sich mit der Auslegung von Struk-turen (der Aufbau- und Ablauforganisation) und Systemen (denInformations- und Anreizsystemen) in Organisationen. Dabei istdie Organisationsgestaltung aufgeteilt in Organisationsplanung,Organisationsrealisation und Organisationskontrolle. Diese Aspek-te werden in dieser Veranstaltung näher betrachtet. Die Organisa-tionsberatung zielt auf eine Verbesserung der Kommunikations-, Kooperations- und Organisationsfähigkeit der Subsysteme einerUnternehmung und ihrer internen Vernetzung ab.


keine





Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Dienstleistungsengineering und -management

Modul: Dienstleistungsengineering und -management

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben Analyse- und Design-Kompetenzen

zur Beschreibung von Anforderungen und Gestaltungsansätze fürDienstleistungssysteme; sie erwerben technologische Kompeten-zen zur Umsetzung moderner Ansätze; sie fördern ihre betrieb-swirtschaftlichen Kompetenzen durch Re�exion von Besonderheit-en der Dienstleistungswirtschaft im Vergleich zur Sachgüterpro-duktion. Sie kennen aktuelle Herausforderungen an die Forschungim Dienstleistungsengineering und -management und entwick-eln in Diskussionen ihre Kompetenz, sich in Forschungsprozesseeinzubringen, indem sie vorhandenes Wissen auf neue Anwen-dungsfelder übertragen und an technische und gesellschaftliche En-twicklungen anpassen.

Lehrinhalte Mit zunehmender Tertiarisierung werden eine ingenieursmäÿigeEntwicklung und ein IT-System-gestütztes Management von Dien-stleistungen zunehmend bedeutungsvoll. Orientiert an einem funk-tionalen Ordnungsrahmen werden in der Vorlesung fortgeschrit-tene Konzepte und Werkzeuge des Dienstleistungsengineering und-management vermittelt und aktuelle Herausforderungen für dieForschung aufgezeigt. In der Übung werden die Inhalte an Fall-beispielen veranschaulicht und vertieft. Es werden die folgendenThemenfelder behandelt:

1. Abgrenzungsprobleme zwischen Dienst- und Sachleistungen2. Zunehmende Bedeutung immaterieller Leistungen und hy-

brider Leistungsbündel3. Vom Product Engineering über das Service Engineering zum

Product Service System Engineering4. Messung von Qualität und Produktivität von Dienstleistun-

gen5. Fortgeschrittene Ansätze zur Konzeption von Wertschöp-

fungsnetzwerken6. Fortgeschrittene Ansätze zur Personalisierung, Individual-

isierung und Kundenorientierung im Vertrieb von Dienstleis-tungen (z. B. Kon�guration von Leistungsbündeln)

7. Moderne Lösungen für die Erbringung von Dienstleistungen(z. B. mobile Assistenzsysteme, Multi-Agentensysteme etc.)

8. Ausgewählte Supportprozesse für Dienstleistungsun-ternehmen

9. Gestaltung von Controlling- und übergreifenden Koordina-tionssystemen für Dienstleistungsunternehmen

10. Infrastruktren Technische Ordnungsrahmen (insb. DataWarehouse-Architektur)

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Dienstleistungsengineering und -management

Literatur

� Klaus Backhaus, Jörg Becker, Daniel Beverungen, Mar-garethe Frohs, Ralf Knackstedt, Oliver Müller, MichaelSteiner, Matthias Weddeling: Vermarktung hybriderLeistungsbündel. Das ServPay-Konzept.Gestaltung vonControlling- und übergreifenden Koordinationssystemen fürDienstleistungsunternehmen. Berlin 2010.

� Jörg Becker, Ralf Knackstedt, Oliver Müller, Axel Winkel-mann: Vertriebsinformationssysteme. Standardisierung, In-dividualisierung, Hybridisierung und Internetisierung. Berlin2010.

� Jörg Becker, Ralf Knackstedt, Daniel Pfei�er: Wertschöp-fungsnetzwerke. Konzepte für das Netzwerkmanagement undPotenziale aktueller Informationstechnologien. Berlin 2008.

� Oliver Thomas, Peter Loos, Markus Nüttgens (Hrsg.): Hy-bride Wertschöpfung. Mobile Anwendungssysteme und ef-�ziente Dienstleistungsprozesse im technischen Kundendi-enst. Berlin 2010.

� Tilo Böhmann, Ralf Knackstedt, Jan Marco Leimeister,Markus Nüttgens: Service Engineering & Management.Norderstedt 2012.



keine




� MSc Wirtschaftsinformatik � Kernmodule � Dienstleistungs-management und -innovation

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit

Modul: Geschäftsmodelle und Nachhaltigkeit

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende erweitern ihr modellierungsmethodisches Wissen

auf dem Gebiet der Modellierung von Geschäftsmodellen, in-dem Sie verschiedene Techniken der Geschäftsmodellkonstruktionmiteinander vergleichen. Sie können unterschiedliche Ansätze aufkonkrete Fallstudienbeispiele anwenden. Am Beispiel der Gestal-tung nachhaltiger Geschäftsmodelle lernen Studierende die kritis-che Auseinandersetzung mit bestehenden Modellierungstechniken,indem sie erkennen, dass bisherige Modellierungsansätze nicht aus-reichend geeignet sind, um alle wesentlichen Aspekte der Nach-haltigkeit zu repräsentieren. Analytische Kompetenzen in der Be-wertung von Modellierungsansätzen werden dadurch gestärkt. Aufder Basis dieser kritischen Haltung werden die Studierenden in dieLage versetzt, Modellerweiterungen und -adaptionen vorzuschla-gen. Diskussionen in Gruppen und Kritik an bestehenden Lösun-gen leisten einen Beitrag zum Aufbau sozialer Kompetenzen.


Lehrinhalte Nachhaltigkeit erfordert innovative Geschäftsmodelle, die sowohlE�zienzkriterien als auch dem Substanzerhaltungsgrundsatzgerecht werden. Die Veranstaltung vermittelt methodischeFähigkeiten zur systematischen Beschreibung und Analyse vonGeschäftsmodellen. Etablierte Modellierungsmethoden werden da-raufhin untersucht, inwieweit diese den vielfältigen ökonomischen,ökologischen und sozialen Gestaltungszielen der Nachhaltigkeitgerecht werden. Für ausgewählte Problemstellungen sollen neueLösungsansätze entwickelt werden. Aufbauend auf den Beschrei-bungsansätzen werden sowohl kontinuierliche als auch diskon-tinuierliche Ansätze zur Verbesserung bestehender bzw. zur En-twicklung gänzlich neuer Geschäftsmodelle diskutiert und an Prax-isbeispielen eingeübt. Die genutzten Verfahren und Instrumentewerden auf Adäquanz für unterschiedliche Zielgruppen hin über-prüft. Neben der Nutzung der Ansätze im beru�ichen Bereich sollihre Adaption zur Förderung einer kritisch-konstruktiven Re�exionder aktuellen Wirtschaft in Bildungskontexten (Schule, Erwachse-nenbildung) Berücksichtigung �nden. Zu den wesentlichen Inhaltenzählen damit:

� Überblick über bestehende Ansätze zur Modellierung vonGeschäftsmodellen

� Grundlagen einer nachhaltig gestalteten Wirtschaft� Ableitung von Kriterien an eine nachhaltigkeitsgerechteGestaltung und Repräsentation von Geschäftsmodellen

� Identi�kation von Schwachstellen in bestehenden Ansätzen� Entwicklung neuer Ideen in der gemeinsamen Diskussion undRe�exion und konzeptionelle Umsetzung mittels Methodenund Werkzeugen der Unternehmensmodellierung

� Entwurf von Evaluationskonzepten für selbstentwickelteModellvarianten

Literatur

� Alexander Osterwalder, Yves Pigneur: Business model gen-eration. Ein Handbuch für Visionäre, Spielveränderer undHerausforderer. Frankfurt 2010.

� Thorsten Deelmann, Peter Loos: Visuelle Methoden zurDarstellung von Geschäftsmodellen � Methodenvergle-ich, Anforderungsde�nition und exemplarischer Visual-isierungsvorschlag. Saarbrücken 2003.

� Daniel R. A. Schallmo: Geschäftsmodelle erfolgreich entwick-eln und implementierung. Mit Aufgaben und Kontrollfragen.Heidelberg 2013.

� Hartmut Bossel: Modellbildung und Simulation. Konzepte,Verfahren und Modelle zum Verhalten dynamischer Systeme.2. Au�age, Braunschweig, Wiesbaden 1994.


keine






Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellierung

Modul: Fortgeschrittene Aspekte der Unternehmensmodellierung

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ralf KnackstedtLehrform/SWS 2 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können fortgeschrittene Aspekte der Un-

ternehmensmodellierung für praktische Anwendungen umset-zen, wodurch sie ihre methodischen Kompetenzen in der Un-ternehmensmodellierung ausbauen. Die Auseinandersetzung mitfortschrittlichen Ansätzen zur softwaregestützten Bereitstellungund Verwaltungen von Unternehmensmodellen fördert ihre tech-nologischen Kompetenzen. Sie können sich neue Modellierung-stechniken selbständig aneignen und anderen vermitteln, wodurchsie auch ihre sozialen Kompetenzen weiterentwickeln. Sie könnenalternative Modellierungsansätze systematisch miteinander vergle-ichen und entwickeln ihre Kompetenz, Lösungsvorschläge zur Un-ternehmensmodellierung selbständig bewerten zu können. Sie ken-nen aktuelle Herausforderungen für die Forschung und könnenfür diese neue Lösungsansätze entwickeln, kritisch re�ektieren undadaptieren.


Lehrinhalte In der Vorlesung wird das Spektrum bekannter Unternehmensmod-ellierungsansätze durch die Vorstellung aktueller Ansätze ausder wissenschaftlichen Forschung erweitert. Orientiert an denunterschiedlichen Beziehungsarten zwischen Unternehmensmod-ellen werden in der Vorlesung fortgeschrittene Aspekte der Un-ternehmensmodellierung eingeführt, die in der Übung anhand vonBeispielen veranschaulicht und vertieft werden. Die folgenden The-menbereiche werden dabei ausführlich behandelt:

1. Perspektiven für die Entwicklung neuer Unternehmensmod-ellierungsansätze (z. B. Integration bisher getrennter Sichten,Unterstützung wirtschaftlicher Entscheidungen)

2. Systematischer Vergleich von Modellierungsansätzen (insb.unter Einsatz von Szenarien und Kriterienkatalogen)

3. Metamodellierung (insb. Unterscheidung zwischen sprach-und prozessorientierter Metamodellierung, Metamodel-lierungstechniken, Einsatz zur Entwicklung von Modell-repositorien, Metamodellierungswerkzeuge)

4. Referenzmodellierung (insb. Unterscheidung verschiedenerMechanismen zur Unterstützung der Referenzmodellanwen-dung, Überblick über bestehende Referenzmodelle, Nutzenund Grenzen der Referenzmodellierung, Entwicklung vonReferenzmodellen)

5. Transformation von Unternehmensmodellen gemäÿ der Mod-el Driven Architecture

6. Softwareunterstützung für die Abbildung der behandeltenModellbeziehungen

7. Evaluation innovativer Artefakte (insb. Kriterien für die wis-senschaftliche Evaluation von Modellierungsansätzen, En-twurf von Forschungsdesigns)

Literatur

� Ralf Knackstedt: Fachkonzeptionelle Referenzmodellierungeiner Managementunterstützung mit quantitativen und qual-itativen Daten. Methodische Konzepte zur Konstruktion undAnwendung. Berlin 2006.

� Jörg Becker, Ralf Knackstedt (Hrsg.): Wissensmanagementmit Referenzmodellen. Konzepte für die Anwendungssystem-und Organisationsgestaltung. Berlin 2002.

� Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben


keine




Verwendung


� MSc Wirtschaftsinformatik � Kernmodule � Un-ternehmensmodellierung

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Modul: Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Modulverantwortlicher Professorinnen und Professoren des Studiengangs Wirtschaftsin-formatik, Hauptkoordination durch Prof. Dr. Ralf Knackstedt

Lehrform/SWS 2 SWS Ring-Vorlesung mit ÜbungsteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können auch fortgeschrittene Forschungsmethoden der

Wirtschaftsinformatik anwenden. Sie können Forschungsfragen for-mulieren und darauf abgestimmte Forschungsdesigns entwerfen. Siekennen die Unterscheidung erklärungs- und gestaltungszielorien-tierter Forschung und können die Beziehungen zwischen beiden anBeispielen erläutern und fachlich kompetent diskutieren. Sie wissenum die Bedeutung der Entwicklung und Anwendung von Theorienin der Wirtschaftsinformatik. Sie kennen einige der wichtigstenTheorien in der Wirtschaftsinformatik und können ausgewählteTheorien anwenden. Auÿerdem erwerben die Studierenden Orien-tierungswissen zu aktuellen Forschungsprojekten und -inhalten derim Studiengang engagierten Dozentinnen und Dozenten.

Lehrinhalte Anhand ausgewählter wissenschaftlicher Projekte der Dozentenwerden Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinfor-matik vorgestellt. In den Modulen A und B wird jeweils das gle-iche Lehrkonzept verfolgt. Die gewählten Beispiele in den ModulenA und B sind jeweils unterschiedlich unterliegen aber einer in-haltlichen Anpassung gemäÿ des aktuellen Forschungsprogrammsder beteiligten Dozenten. Über die Module A und B hinweg werdeninnerhalb von zwei Semestern folgende Inhalte adressiert:

� Abgrenzung und Zusammenhänge zwischen erklärungs- undgestaltungszielorientierter Forschung

� Richtlinien und Vorgehensmodelle gestaltungsorientierterForschung

� Theorienentwicklung und -evaluation im Rahmen erk-lärungszielorientierter Forschung

� Überblick über Theorien in der Wirtschaftsinformatik� Fortgeschrittene Aspekte ausgewählter Forschungsmethodender Wirtschaftsinformatik

� Überblick über aktuelle Forschungsgegenstände in derWirtschaftsinformatik und ihren angrenzenden Gebieten

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik A

Literatur

� Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 1. In: Ramesh Sharda,Stefan Voÿ (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 28, New York 2012.

� Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 2. In: Ramesh Sharda,Stefan Voÿ (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 29, New York 2012

� Uwe Flick, Erst von Kardor�, Ines Steinke (Hrsg): Quali-tative Forschung. Ein Handbuch. 3. Au�age, Reinbeck beiHamburg 2004.

� Weitere Literatur wird in der Veranstaltung angegeben.


keine


empfohlenes Semester MSc 1Turnus jedes WintersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


� MSc Wirtschaftsinformatik � Forschungsmethodik � P�icht-module

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Modul: Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Modulverantwortlicher Professorinnen und Professoren des Studiengangs Wirtschaftsin-formatik, Hauptkoordination durch Prof. Dr. Ralf Knackstedt

Lehrform/SWS 2 SWS Ring-Vorlesung mit ÜbungsteilenLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können auch fortgeschrittene Forschungsmethoden der

Wirtschaftsinformatik anwenden. Sie können Forschungsfragen for-mulieren und darauf abgestimmte Forschungsdesigns entwerfen. Siekennen die Unterscheidung erklärungs- und gestaltungszielorien-tierter Forschung und können die Beziehungen zwischen beiden anBeispielen erläutern und fachlich kompetent diskutieren. Sie wissenum die Bedeutung der Entwicklung und Anwendung von Theorienin der Wirtschaftsinformatik. Sie kennen einige der wichtigstenTheorien in der Wirtschaftsinformatik und können ausgewählteTheorien anwenden. Auÿerdem erwerben die Studierenden Orien-tierungswissen zu aktuellen Forschungsprojekten und -inhalten derim Studiengang engagierten Dozentinnen und Dozenten.

Lehrinhalte Anhand ausgewählter wissenschaftlicher Projekte der Dozentenwerden Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinfor-matik vorgestellt. In den Modulen A und B wird jeweils das gle-iche Lehrkonzept verfolgt. Die gewählten Beispiele in den ModulenA und B sind jeweils unterschiedlich unterliegen aber einer in-haltlichen Anpassung gemäÿ des aktuellen Forschungsprogrammsder beteiligten Dozenten. Über die Module A und B hinweg werdeninnerhalb von zwei Semestern folgende Inhalte adressiert:

� Abgrenzung und Zusammenhänge zwischen erklärungs- undgestaltungszielorientierter Forschung

� Richtlinien und Vorgehensmodelle gestaltungsorientierterForschung

� Theorienentwicklung und -evaluation im Rahmen erk-lärungszielorientierter Forschung

� Überblick über Theorien in der Wirtschaftsinformatik� Fortgeschrittene Aspekte ausgewählter Forschungsmethodender Wirtschaftsinformatik

� Überblick über aktuelle Forschungsgegenstände in derWirtschaftsinformatik und ihren angrenzenden Gebieten

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet BetrieblicheInformationsysteme � Theorien und Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik B

Literatur

� Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 1. In: Ramesh Sharda,Stefan Voÿ (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 28, New York 2012.

� Yogesh K. Dwivedi, Michael R. Wade, Scott L. Schneberger(Hrsg.): Information Systems Theory: Explaining and Pre-dicting Our Digital Society. Band 2. In: Ramesh Sharda,Stefan Voÿ (Serienhrsg.): Integrated Series in InformationSystems. Band 29, New York 2012

� Uwe Flick, Erst von Kardor�, Ines Steinke (Hrsg): Quali-tative Forschung. Ein Handbuch. 3. Au�age, Reinbeck beiHamburg 2004.

� Weitere Literatur wird in der Veranstaltung angegeben.


keine


empfohlenes Semester MSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung


� MSc Wirtschaftsinformatik � Forschungsmethodik � P�icht-module

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in derComputerlinguistik


Modul: Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in der Computerlinguistik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben eine umfassende Perspektive auf ak-

tuelle computerlinguistische Verfahren und Methoden. Sie sindin der Lage, die Vorteile und die Grenzen solcher Verfahreneinzuschätzen; sie können Querbezüge zu Aspekten von Informa-tionsrecherche und Mensch-Maschine-Interaktion herstellen; Siesind mit den formalen Verfahren insoweit vertraut, als sie derenInput, Ressourcen, Output und Einbindung in Anwendungenbeurteilen können.

Lehrinhalte Die Vorlesung behandelt ausgewählte Bereiche der Computerlin-guistik und der Sprachtechnologie im Detail und gegen den Hin-tergrund von aktuellen Forschungen am Institut und im inter-nationalen Rahmen. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden undauf den darauf aufsetzenden Werkzeugen. Beispiele solcher The-menbereiche: - Verfahren der Analyse und Annotation von Text-daten (Tagging, Parsing, Koreferenzannotationen, Annotations-methoden und Annotationsrepräsentationen, Normen für inter-operable annotierte Korpora etc.); - Methoden und Paradigmender Evaluierung in der Sprachverarbeitung: Evaluierungsmeth-oden, -maÿe, Goldstandard-Evaluierungen, Shared Tasks etc.;-Statistische Verfahren in der Sprachverarbeitung: Lexikostatis-tik, Kookkurrenzanalysen, statistisches Parsing, statistischemaschinelle Übersetzung, etc.; - Sprachtechnologie als Methodeund Werkzeug: Digital Humanities-Anwendungen, sprachtechnol-ogische Werkzeuge im Alltag (z.B. Dialogsysteme, Orthogra-phiekorrektur, Stilprüfung etc.) Die genannten Themen (und jenach aktueller Forschungslage eventuell weitere) werden in einerÜberblicksvorlesung mit ggf. unterschiedlichem Schwerpunkt be-handelt.


Grundkenntnisse der Maschinellen Sprachverarbeitung

Prüfungsleistung Mehrere Tests, über das Semester verteilt; auÿerdem oder alter-nativ Klausur. Regelmäÿige Hausaufgaben und/oder begleitendeLektüre.

empfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 Semester

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Maschinelle Sprachverarbeitung 2: Neuere Entwicklungen in derComputerlinguistik

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Sprachtechnologie und Information Re-trieval


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Mehrsprachige Informationssysteme

Modul: Mehrsprachige Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse zu Information-

ssystemen in mehrsprachigen Umgebungen. Sie können Sys-teme zielgerichtet einsetzen und benutzerorientierte Verfahren zurEvaluierung von mehrsprachigen Informationssystemen anwenden.

Lehrinhalte Informationssysteme enthalten zunehmend Inhalt in mehrerenSprachen, die dann angemessen behandelt werden müssen.Dazu zählt beispielsweise Information Retrieval oder Text Min-ing auf mehreren Sprachen, der Aufbau und die Verwal-tung mehrsprachiger Wissensbasen, Software-Lokalisierung sowieDatenbanken mit mehrsprachigen Inhalten. Der Kurs behandeltVerfahren, Systeme, Evaluierungsmethoden und Probleme beimEinsatz von Informationssystemen in mehrsprachigen Umgebun-gen. Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse zu Informa-tionssystemen in mehrsprachigen Umgebungen. Sie können Sys-teme zielgerichtet einsetzen und benutzerorientierte Verfahren zurEvaluierung von mehrsprachigen Informationssystemen anwenden.

Literatur

� Peters, Carol; Di Nunzio, Giorgio; Kurimo, Mikko; Man-dl, Thomas; Mostefa, Djamel; Peñas, Anselmo; Roda, Gio-vanna (Eds.): Multilingual Information Access Evaluation I:Text Retrieval Experiments, Proceedings 10th Workshop ofthe Cross-Language Evaluation Forum, CLEF 2009, Corfu,Greece. Revised Selected Papers. Berlin et al.: Springer Notesin Computer Science 6241.

� Maristella Agosti, Nicola Ferro, Carol Peters, Maarten de Ri-jke, Alan F. Smeaton (Eds.): Multilingual and MultimodalInformation Access Evaluation, International Conference ofthe Cross-Language Evaluation Forum, CLEF 2010, Pad-ua, Italy, September 20-23, 2010. Proceedings. Springer 2010Notes in Computer Science


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

Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung in Form einer Klausur im Umfang von 90Minuten..


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Mehrsprachige Informationssysteme

Verwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren

Modul: Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden kennen einen Teilbereich computerlinguistisch-

er Verfahren oder sprachtechnologischer Anwendungen und ihreRessourcen im Detail; sie sind in der Lage, solche Ressourcen(Lexika, Grammatiken, etc.) aufzubauen, zu strukturieren und ineigene oder von freier Software ausgehend angepaÿten Verfahrenzu nutzen und zu bewerten; sie sind in der Lage, selbstständig Lö-sungen zu Fragestellungen aus diesen Teilbereichen zu erarbeiten.

Lehrinhalte Das Hauptseminar vertieft führt die Studierenden zu eige-nen kleinen Forschungsaufgaben, idealerweise im Zusammen-hang mit der Institutsforschung: Verfahren und Anwendungender maschinellen Sprachverarbeitung: z.B. syntaktisch-semantischeAnalyse, Generierung, Dialogmodellierung und Dialogsysteme,maschinelle Übersetzung.


Die Inhalte des Moduls �Maschinelle Sprachverarbeitung 2: NeuereEntwicklungen in der Computerlinguistik� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Präsentation und Hausarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival

Modul: Hauptseminar Mehrsprachiges Information Retrival

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden sind vertraut mit Information Retrieval

Systemen in mehrsprachigen Umgebungen, kennen Probleme,Werkzeuge und benutzerorientierte Verfahren zur Evaluierung. Siekönnen sich in ein spezi�sches Problem intensiv einarbeiten.

Lehrinhalte Der Kurs vermittelt Kenntnisse zum Information Retrieval inmehrsprachigen Umgebungen, stellt den Forschungsstand zusprachabhängigen und sprachunabhängigen Verfahren dar undzeigt Werkzeuge zum mehrsprachigen Retrieval.


Die Inhalte des Moduls �Mehrsprachige Informationssysteme� wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modul: Projektseminar Computerlinguistische Ressourcen

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können computerlinguistische Ressourcen

analysieren und bewerten; sie sind in der Lage, Fragestellungenaus der Computerlinguistik bzw. Sprachtechnologie selbstständigzu analysieren, Lösungen zu konzipieren und zu implementierenbzw. anzupassen oder zu optimieren. Sie können ihre eigenen Lö-sungen zum jeweiligen Forschungsstand in Relation setzen. DasSeminar legt die Grundlagen für Masterarbeiten.

Lehrinhalte Vertiefung und integrierte theoretische, methodische und praktis-che forschungsnahe Behandlung ausgewählter Themenbereiche derComputerlinguistik und der Sprachtechnologie mit dem Schwer-punkt auf Ressourcen. Der Schwerpunkt im Projektseminar liegtauf der eigenständigen Erarbeitung (ggf. im Rahmen von gemein-samen �Projekten� wie etwa der Beteiligung an Shared Tasks, derErstellung von Ressourcen, der Evaluation oder Bewertung vonWerkzeugen oder Ressourcen usw.) von Lösungen mit den Mit-teln der Computerlinguistik; auÿerdem wird einschlägige aktuelleForschungsliteratur analysiert und auf die jeweilige Forschungs-frage bezogen. Parallel zu Projektseminar kann eine Übung mithohem Praxisanteil angeboten werden; dann berechnet sich der o.g.Aufwand als Summe aus Projektseminar und Übung; solche Übun-gen können insbesondere zur Vermittlung, zum Training und zurVertiefung von Programmierverfahren, Annotationsschemata und,-methoden, speziellen statistischen Verfahren, Evaluierungsmeth-oden oder von der Nutzung komplexer Systeme und dergleichenangeboten werden.


Die Inhalte des Moduls �Hauptseminar ComputerlinguistischeRessourcen� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeit Optional mit Übungen, vgl. oben unter �Inhalt�.empfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Projektseminar Computerlinguistische Verfahren

Modul: Projektseminar Computerlinguistische Verfahren

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Ulrich HeidLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden können computerlinguistische Verfahren oder

sprachtechnologische Werkzeuge und Anwendungen analysierenund bewerten; sie sind in der Lage, Fragestellungen ausder Computerlinguistik bzw. Sprachtechnologie selbstständig zuanalysieren, Lösungen zu konzipieren und zu implementieren bzw.anzupassen oder zu optimieren. Sie können ihre eigenen Lösungenzum jeweiligen Forschungsstand in Relation setzen. Das Seminarlegt die Grundlagen für Masterarbeiten.

Lehrinhalte Vertiefung und integrierte theoretische, methodische und praktis-che forschungsnahe Behandlung ausgewählter Themenbereiche derComputerlinguistik und der Sprachtechnologie mit dem Schwer-punkt auf Verfahren. Der Schwerpunkt im Projektseminar liegtauf der eigenständigen Erarbeitung (ggf. im Rahmen von gemein-samen �Projekten� wie etwa der Beteiligung an Shared Tasks, derErstellung von Ressourcen, der Evaluation oder Bewertung vonWerkzeugen oder Ressourcen usw.) von Lösungen mit den Mit-teln der Computerlinguistik; auÿerdem wird einschlägige aktuelleForschungsliteratur analysiert und auf die jeweilige Forschungs-frage bezogen. Parallel zu Projektseminar kann eine Übung mithohem Praxisanteil angeboten werden; dann berechnet sich der o.g.Aufwand als Summe aus Projektseminar und Übung; solche Übun-gen können insbesondere zur Vermittlung, zum Training und zurVertiefung von Programmierverfahren, Annotationsschemata und,-methoden, speziellen statistischen Verfahren, Evaluierungsmeth-oden oder von der Nutzung komplexer Systeme und dergleichenangeboten werden.


Die Inhalte des Moduls �Hauptseminar Computerlinguistische Ver-fahren� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeit Optional mit Übungen, vgl. oben unter �Inhalt�.empfohlenes Semester MSc 3Turnus jedes 4. SemesterDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet Sprachtechnologieund Information Retrieval � Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme

Modul: Projektseminar Mehrsprachige Informationssysteme

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können im Rahmen eines kleinen Projektes

angemessene Methoden auswählen und zielgerichtet anwen-den. Re�ektiert und theoriegeleitet streben die Studierendenpraxisorientierte Lösungen an. Die Studierenden können dieAufgaben in einem kleinen Projektteam sinnvoll strukturierenund organisieren.

Lehrinhalte Im Rahmen des Kurses wird ein ausgewähltes Kleinprojekt zumehrsprachigen Informationssystemen durchgeführt, das sich anaktuellen Forschungsthemen orientiert.


Die Inhalte des Moduls �Mehrsprachige Informationssysteme� wer-den vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Projektarbeitempfohlenes Semester MSc 3Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)


Modul: Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel ist die Kenntnis der internationalen Aspekte der MMI, die

durch den weltweiten Einsatz von Informationssystemen entste-hen. Die Studierenden sind in der Lage, sich kritisch mit Vorschlä-gen zur kulturellen Adaption von Informationssystemen und ihrenBenutzungsschnittstellen sowie Websites auseinanderzusetzen unddiese zu bewerten. Sie verfügen über das Wissen, geeignete Meth-oden auszuwählen und anzuwenden, um entsprechende Adaption-sprozesse durchzuführen oder bestehende Resultate zu beurteilen.

Lehrinhalte Im Zuge einer immer stärkeren Globalisierung von Informa-tionssystemen und Informationsservices spielen Strategien füreinen weltweiten, aber die Kultur berücksichtigenden Einsatzder Mensch-Maschine-Interaktion eine bedeutende Rolle. Ausge-hend von einer benutzerzentrierten Perspektive werden Gestal-tungsstrategien für eine kulturorientierte MMI im Spannungsfeldzwischen Lokalisierung und Globalisierung diskutiert. Dabei ste-hen die Auseinandersetzung mit aktuellen Ansätzen aus der Liter-atur (Kulturmodelle, Usabilityrichtlinien etc.) sowie methodischeAspekte im Zentrum.

Literatur

� Mandl, Thomas; Womser-Hacker, Christa: Wirtschaftsin-formatik: Kulturelle Aspekte von Informationssystemen. In:WISU: Das Wirtschaftsstudium. 8-9/09 S. 1135-1140, 2009.

� Heimgärtner, Rüdiger; Mandl, Thomas; Womser-Hacker,Christa: Zur Forschung im Bereich der Entwicklung interkul-tureller Benutzungsschnittstellen. In: Boll, Susanne; SusanneMaaÿ, Rainer Malaka (Hrsg.): Interaktive Vielfalt: Work-shopband Mensch & Computer 2013. 13. FachübergreifendeKonferenz für interaktive und kooperative Medien (M&C)Sept. Bremen. S. 441-450, 2013


Kenntnisse in interkulturelle Kommunikation Vorlesung Mensch-Maschine Interaktion



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Verwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Betriebswirtschaft und Informationswis-senschaft � Gebiet Online Kommunikation und Interaktion


Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Information und Gesellschaft

Modul: Information und Gesellschaft

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas MandlLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Ziel des Seminars ist die selbständige Erschlieÿung, Ausarbeitung

und Präsentation eines vorgegebenen Inhaltsbereichs, der inter-disziplinäres 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 Verständ-nis der bereits erworbenen Kenntnisse zu einem Themenbereichaus dem Bereich Information und Gesellschaft vertieft und aus-geweitet. Die Studierenden erwerben Methodenkompetenzen et-wa zur eigenständigen Literaturrecherche und der Bewertung wis-senschaftlicher Literatur. Insbesondere erwerben die Studieren-den Transferkompetenz, die es ihnen erlaubt, ihren Wissensstandselbsttätig technischen und gesellschaftlichen Entwicklungen anzu-passen.

Lehrinhalte Die Wechselwirkungen zwischen Gesellschaft und Information-stechnologie sind vielfältig. Innovationen in der Informationstech-nologie führen zu neuen Produkten, neuen ethischen Fragestel-lungen und einer Neuordnung der Informationsmärkte. Themenwie Identität in digitalen Netzen, informationelle Selbstbestim-mung und Datensicherheit spielen hier eine Rolle. Dabei ist inter-disziplinäres Denken notwendig und Bezüge bspw. zur Rechtswis-senschaft, zur Medienwissenschaft oder der Ethik müssen disku-tiert werden. Zu einem ausgewählten Thema aus dem Bereich In-formation und Gesellschaft wird anhand von innovativen Ansätzender aktuelle Forschungsstand vorgestellt und diskutiert.

Literatur

� Herman T. Tavani: Ethics and Technology: Controversies,Questions, and Strategies for Ethical Computing,John Wileyand Sons; 4th edition, 2012.

� Rainer Kuhlen: Informationsethik � Ethik in elektronischenRäumen, UVK, Konstanz, 2004.

� Rafael Capurro: Ethik im Netz (Medienethik 2) Franz Stein-er, Stuttgart, 2003.


Grundkenntnisse Informationswissenschaft

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jedes SommersemesterDauer des Moduls 1 Semester

Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Information und Gesellschaft

Verwendung




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Hauptseminar Internationales GUI Design

Modul: Hauptseminar Internationales GUI Design

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 2 SWS SeminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse zu dem Wechselspiel

zwischen MMI und Kultur sowie zum aktuellen Forschungsstand.Sie sind in der Lage, sich kritisch mit den Forschungsansätzen au-seinanderzusetzen und verfügen über umfassendes Wissen zur kon-struktiven Beurteilung.

Lehrinhalte Diskussion des Forschungsstandes zum Themenbereich MMI undInternationalisierung mit einem Schwerpunkt auf kulturellen As-pekten.


Die Inhalte des Moduls �Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)� werden vorausgesetzt.

Prüfungsleistung Aktive Teilnahme und Seminararbeitempfohlenes Semester MSc 2Turnus jährlichDauer des Moduls 1 SemesterVerwendung



Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modul: Projektseminar Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Christa Womser-HackerLehrform/SWS 4 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 Stunden; Selbststudium: 108 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende können im Rahmen eines kleinen Projektes

angemessene Methoden auswählen und zielgerichtet anwen-den. Re�ektiert und theoriegeleitet streben die Studierendenpraxisorientierte Lösungen an. Die Studierenden können dieAufgaben in einem kleinen Projektteam sinnvoll strukturierenund organisieren.

Lehrinhalte Im Rahmen des Kurses wird ein ausgewähltes Kleinprojekt zur In-ternationalen Mensch-Maschine-Interaktion durchgeführt, das sichan aktuellen Forschungsthemen orientiert.


Die Inhalte des Moduls �Internationale Mensch-Maschine-Interaktion (IMMI)� werden vorausgesetzt.




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modul: Projektseminar Wissensmanagement und E-Learning

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 6 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 129 StundenLernziele/Kompetenzen Lernziele: Transfer der Kenntnisse zum Themengebiet auf konkrete

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 method-ischer Ebene Kompetenzvermittlung zum erfolgreichen Manage-ment von Projekten. Konkret, der selbstgesteuerte Erwerb (Learn-ing by doing) von organisatorischer, fachlicher und sozialer Pro-jektkompetenz mit Fokus auf der Nutzung computervermittelterMedien, die intensiv zur Projektkoordination- und Projektdurch-führung genutzt werden sollen.

Lehrinhalte Vertiefung und Fortführung der Inhalte des Hauptseminars Wis-sensmanagement und Lernen. Der Fokus liegt dabei auf der Anal-yse, Konzeption, Entwicklung und Optimierung von computerun-terstützten Lern- und Wissensmanagementumgebungen.

Literatur

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

� Jörg Haake, Gerhard Schwabe, Martin Wessner: CSCL-Kompendium: Lehr- und Handbuch zum computerunter-stützten 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 Wissensman-agements: Perspektiven, Theorien und Methoden. Hogrefe,2004.

Spezielle Literatur je nach ThemengebietVoraussetzungen für dieTeilnahme

Die Inhalte des Moduls �Hauptseminar Wissensmanagement unde-Learning� werden vorausgesetzt.




Wahlmodule im Master � Betriebswirtschaft und Informationswissenschaft � Gebiet OnlineKommunikation und Interaktion � Online Marketing 2

Modul: Online Marketing 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Joachim GriesbaumLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 4 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 79 StundenLernziele/Kompetenzen Transfer der Kenntnisse zum Themengebiet auf konkrete Anwen-

dungsszenarien zur Analyse und Verbesserung des Online Mar-ketings von Organisationen. Kompetenzerwerb: Auf methodischerEbene Kompetenzvermittlung zum erfolgreichen Management vonProjekten. Konkret, der selbstgesteuerte Erwerb (Learning by do-ing) von organisatorischer, fachlicher und sozialer Projektkompe-tenz. Auf inhaltlicher Ebene der Erwerb von Online Marketing-Kompetenz. Die Studierenden sind in der Lage ausgehend vonkonkreten Fallstudien adäquate Online Marketing-Strategien zukonzipieren, real durchzuführen und nach Abschluss zu evaluieren.

Lehrinhalte Vertiefung und Fortführung der Inhalte des Kurses Einführung On-line Marketing � Suchmaschinen und Social Media Marketing ausdem B.A. IIM. Schwerpunkt ist die praktische Anwendung des bzw.die Umsetzung von Online Marketing in Fallstudien.

Literatur Spezielle Literatur je nach ThemengebietVoraussetzungen für dieTeilnahme

Grundkentnisse Online Marketing




Wahlmodule im Master � Mathematische Methoden � Stochastische Methoden

Mathematische Methoden

Modul: Stochastische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Thomas RichthammerLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden erwerben weiterführende Kompetenzen zum Ver-

ständnis und zur theoretischen wie auch praktischen Anwendungder Stochastik. Die Studierenden entwickeln selbständig stochastis-che Modelle zu Problemen in Anwendungs- und Forschungszusam-menhängen und sind in der Lage diese mittels theoretischer Meth-oden und mittels Simulationen zu analysieren.

Lehrinhalte In der Vorlesung sollen Theorie und praktische Anwendungstochastischer Prozesse besprochen werden, z.B. anhand folgenderBeispiele:

1. Urnenmodelle: Urnen mit und ohne Zurücklegen, Polya-Urne2. Modelle von Tre�ern zu zufälligen Zeitpunkten: Bernoul-

liprozesse, Poissonprozess3. Markov-Ketten

Erarbeitung grundlegender Begri�e, Inhalte und Methodenstochastischer Prozesse, Verstehen der Techniken und Konzepte,mathematische Modellbildung, Simulation von stochastischenProessen am Rechner.

Literatur

� T. Richthammer: Skript zur Vorlesung Mathematische Meth-oden VI: Stochastische Methoden.


Die Inhalte der Module �Diskrete Methoden�, �Analytische Meth-oden� und �Statistische Methoden� werden vorausgesetzt.





Wahlmodule im Master � Mathematische Methoden � Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Modul: Algebraische und Zahlentheoretische Methoden

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Jürgen SanderLehrform/SWS 3 SWS Vorlesung, 2 SWS ÜbungLeistungspunkte 8 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 53 Stunden; Selbststudium: 147 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden verstehen die Grundlagen algebraischer und

zahlentheoretischer Methoden, wenden sie praktisch � wie etwa imBereich Kryptographie � an und entwickeln dadurch selbständigLösungen für Probleme in Anwendungs- und Forschungszusam-menhängen.

Lehrinhalte

1. Theoretische Grundlagen aus Algebra und Zahlentheorie(Gruppen, endliche Körper, Gleichungssysteme, Teilbarkeit,Euklidischer Algorithmus, Primzahlen, Kongruenzen)

2. Grundbegri�e der Kryptologie (Kryptosysteme, Kryptanal-yse, Sicherheit)

3. Kryptosysteme (a�n-lineare Kryptosysteme, DES, AES,asymmetrische Kryptosysteme, RSA, Di�e-Hellman)

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

5. Primzahltests (Fermat-Test, Miller-Rabin-Test)

Literatur

� Jürgen Sander: Skript Diskrete Methoden (MathematischeMethoden I), Universität Hildesheim, 2010.

� Jürgen Sander: Skript Kryptographie, UniversitätHildesheim, 2010.

� Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie,Springer, 3. Au�., 2004.

� Wolfgang Willems: Codierungstheorie und Kryptographie,Birkhäuser, 2008


Diskrete Methoden (Mathematische Methoden I), AnalytischeMethoden (Mathematische Methoden II)





Wahlmodule im Master � Projektseminar � Projektseminar M.Sc. IMIT

Projektseminar

Modul: Projektseminar M.Sc. IMIT

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs Informationsmanagement und Infor-mationstechnologie, Übergreifende Koordination durch die Studi-engangsbeauftragte bzw. den Studiengangsbeauftragten

Lehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 15 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 354 StundenLernziele/Kompetenzen Die Studierenden entwickeln ihre methodischen und sozialen Kom-

petenzen bei der eigenverantwortlichen Organisation der Pro-jektarbeit. Bedingt durch die lange Projektdauer lernen Siemit Kon�ikten in der Gruppe konstruktiv umzugehen und sichauf wandelnde Rahmenbedingungen anzupassen. Sie entwick-eln ihre forschungsmethodischen Kompetenzen, indem sie eigen-verantwortlich Forschungsfragen formulieren, Forschungsdesignskonzipieren, diese kritisch re�ektieren und die Durchführung vonForschungs- und Implementierungsprozessen organisieren. Sie kön-nen sich eigenständig in ein für sie neues Thema einarbeitenund können Methoden auf die Problemstellung zielgerichtet undggf. unter Anpassung der Methoden anwenden. Sie sind in derLage, ein Projekt mitlaufend ausführlich zu dokumentieren und inAbschluss- und Zwischenpräsentationen über die erzielten Ergeb-nisse zu berichten.

Lehrinhalte Studierende erarbeiten im Team einen Lösungsbeitrag für eine um-fangreiche Problemstellung. Unabhängig von der konkreten Auf-gabenstellung werden folgende Inhalte adressiert:

� Iterative Formulierung, Überprüfung und Revision vonForschungsfragen

� Iterativer Entwurf und kritische Re�exion von Forschungs-designs

� Grundlegende und fortgeschrittene Forschungsmethoden� Methoden des Projektmanagements� Aufbau, Gestaltung und Durchführung von Zwischen- undAbschlusspräsentationen

� Planung, Leitung, Moderation von Gruppensitzungen� Mitlaufende Projektdokumentation

Weitere Inhalte sind abhängig von der inhaltlichen Ausgestaltungdes Projektseminars.

Literatur Abhängig von der thematischen Ausrichtung des Projektseminarswird diese in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Voraussetzungen gemäÿ Ankündigung des einzelnen Projektsemi-nars in Verantwortung des durchführenden Dozenten

Prüfungsleistung Schriftliche Dokumentationen, Zwischen- und Abschlusspräsenta-tionen, abhängig vom bearbeiteten Thema prototypische Imple-mentierungen und Datenbanken

empfohlenes Semester MSc 2-3

Wahlmodule im Master � Projektseminar � Projektseminar M.Sc. IMIT

Turnus jedes SemesterDauer des Moduls 2 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Projektseminar

Wahlmodule im Master � Soft Skills � Wirtschaftsenglisch 2

Soft Skills

Modul: Wirtschaftsenglisch 2

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus AmbrosiLehrform/SWS 2 SWS VorlesungLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Teilnehmer sollen fähig sein, fachspezi�sche Verhandlungen in

korrektem Englisch zu führen, Vorträge zu halten und �ieÿenddiskutieren zu können. Die Studierenden besitzen einerweitertes Vokabular, um im Wirtschaftsbereich verhandeln zukönnen und sie kennen die Formalitäten für die Kommunikationzwischen Unternehmen und wissen, worauf im englischsprachigenRaum zu achten ist. Auÿerdem besitzen sie die Fähigket, Vorträgeauf englisch zu halten und sich dem Internationalisierungsgrad inverschiedenen Bereichen anzupassen.

Lehrinhalte

1. Kommunikation im Unternehmen2. Formelle schriftliche Kommunikation im Business Bereich

(Anfragen, Beschwerden, Bestellungen, Verträge, Verein-barungen)

3. Bewerbungen, Vorträge, Vorstellungsgespräche4. mündliche und schriftliche Kompetenz in den o.g. Bereichen5. Wiederholungen und Übungen: Grammatik


keine



� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Soft Skills

� MSc Wirtschaftsinformatik � Wahlbereich � Soft Skills

Wahlmodule im Master � Soft Skills � Unterrichten in der Informatik

Modul: Unterrichten in der Informatik

Modulverantwortlicher Prof. Dr. Klaus SchmidLehrform/SWS 2 SWS ProjektseminarLeistungspunkte 3 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 21 Stunden; Selbststudium: 54 StundenLernziele/Kompetenzen Die Veranstaltung vermittelt Grundkompetenzen des Unterricht-

ens von Inhalten der Informatik.Lehrinhalte Die Inhalte des Moduls umfassen: - Grundverständnis des Lehren-

den - Erkennen und Einschätzen von Lehrsituationen - Aufbereitenvon Inhalten zur Lehre - Vortragen und kooperatives Arbeiten AlsVorbereitung �ndet ein Blocktermin vor Vorlesungsbeginn statt.Vorlesungsbegleitend wird dies durch kontinuierliche Supervision-stermine ergänzt.


Eine parallele, nachgewiesene Tätigkeit als wissenschaftliche Hilf-skraft in einer Lehrveranstaltung der Informatik ist eine notwendi-ge Voraussetzung zur Teilnahme.

Prüfungsleistung Vortrag und Ausarbeitungempfohlenes Semester MSc 1-3Turnus Kein regelmäÿiger Turnus, Veranstaltung �ndet bei Bedarf statt.Dauer des Moduls 1 SemesterVerwendung

� MSc Informationsmanagement und Informationstechnologie� Wahlmodule � Soft Skills

� MSc Wirtschaftsinformatik � Wahlbereich � Soft Skills

Abschlussprüfung � Abschlussprüfung Master

Abschlussprüfung

Modul: Abschlussprüfung Master

Modulverantwortlicher Professoren des Studiengangs IMIT.Lehrform/SWS AbschlussarbeitLeistungspunkte 30 LPArbeitsaufwand Präsenzzeit: 0 Stunden; Selbststudium: 750 StundenLernziele/Kompetenzen Studierende verfügen über umfangreiche analytische und method-

ische 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 derLage, sich auf dem Gebiet des Informationsmanagements und derInformationstechnologie wissenschaftlich weiter zu entwickeln.

Lehrinhalte Die Studierenden erarbeiten eigenständig zu einer komplexen wis-senschaftlichen Fragestellung des Informationsmanagements undder Informationstechnologie eine Lösung auf wissenschaftlichemNiveau. Dabei nutzen Sie den aktuellen Stand der Forschung indem entsprechenden Bereich. Sie dokumentieren die Arbeit aufwissenschaftlichem Niveau und präsentieren und verteidigen dieArbeit. Die Bearbeitung ist typischerweise eingebettet in aktuellewissenschaftliche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten.



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

� Bachelor- und Masterstudiengang Informationsmanagementund Informationstechnologie � Abschlussprüfung

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Informationsmanagement und Informationstechnologie ... · Gebiet Systemadministration und Internet-Technologien Modul Lehrform/SWS LP S. Algorithmen und Protokolle für das Internet