ASIIN Anlage 8 Modulhandbuch

Transkript

1 Anlage 8 Fachbereich 4 Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik Version Oktober 2007 Wirtschaftsinformatik Dieses Dokument enthält 44 Seiten WiModulhandbücher_ doc -1-

2 -2-

3 -3-

4 1.1 Master Wirtschaftsinformatik an der FHTW Berlin Ergänzend zu den fachlichen Kompetenzen und Lernzielen der Module werden an dieser Stelle fachunabhängige Kompetenzen zusammengefasst, die spezifisch für den Master Wirtschaftsinformatik sind. Das bedeutet nicht, dass grundlegende fachunabhängige Kompetenzen wie Verständnis für abstrakte/formale Modelle, Kommunikationsfähigkeit, Praktische Problemlösungs- und Umsetzungsfähigkeit usw. im Master nicht auftreten (siehe Bachelor Wirtschaftsinformatik), sondern dass sich die folgende Liste auf die Master-Kompetenzen konzentriert. Fachunabhängige Kompetenzen / Lernziele Module Fähigkeit zur Bewertung von Lösungsansätzen und Trends M1, M5, M9, M7, M10, M13, M11, M17, M19 Beherrschen komplexer Kommunikations- und Teamstrukturen M2, M11, M18, M19, M20, M21, M22 Entscheidungsfähigkeit M2, M11, M18, M19, M20, M21, M22 Führungsfähigkeit M2, M18, M16, M19, M20, M21, M22 Verständnis für unternehmerisches Denken und Handeln M9, M11, M16, M18, M19 Fähigkeit zur Priorisierung M2, M18, M13, M19, M20, M21, M22 Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten M9, M10, M11, M21 Sämtliche Studien- und werden differenziert bewertet. Da das Masterstudium Wirtschaftsinformatik auf einem Bachelor in Wirtschaftsinformatik oder einem ähnlichen Studiengang aufbaut, werden Voraussetzungen, die sich aus diesem Sachverhalt ergeben in den folgenden Tabellen nicht mehr explizit genannt. Hat ein Modul keine weiteren Voraussetzungen, so wird im Folgenden unter dem Punkt Voraussetzungen keine eingetragen. -4-

5 Modulbezeichnung Betriebswirtschaftliche Anwendungen I M1 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Jörg Courant, Prof. Dr. Wilhelm Fais, Prof. Dr. Reinhard Ginnold Prof. Dr. Jörg Courant, Prof. Dr. Wilhelm Fais, Prof. Dr. Reinhard Ginnold Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Fähigkeit, komplexe, integrierte Geschäftsprozesse zu analysieren, modellieren Lernziele/Kompetenzen und mit Standardsoftware zu realisieren Fähigkeit, aktuelle Trends und Rahmenbedingungen zu bewerten Analyse und Modellierung von Geschäftsprozessen Architektur komplexer betriebswirtschaftlicher Anwendungssysteme Nutzung komplexer betriebswirtschaftlicher Anwendungssysteme für Anwendungsszenarien (Realisierung von Geschäftsprozessen durch Customizing von Standardsoftware) Beachtung von Rahmenbedingungen (rechtlich, technologisch, wirtschaftlich, ) Übungsleistung, Projekt und Abschlusstest Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -5-

6 Modulbezeichnung Management von IV-Projekten M2 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Thomas Pietsch Prof. Dr. Thomas Pietsch, Lehrbeauftragte Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Kenntnis fortgeschrittenen Fach- und Methodenwissens zum Projektmanagement Fähigkeit zur korrekten Definition von Projektzielen Fähigkeit zur Ermittlung und Beschreibung von Anforderungen Lernziele/Kompetenzen Fähigkeit, Methoden und Techniken der Entscheidungsfindung, Planung, Überwachung und Problembewältigung anzuwenden Erlangung von Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten für Teilprojekt- oder Projektleiter, um Projekte zum Erfolg zu führen Basis-Know-how Strategische und operative Projektziele richtig formulieren Position von Projekten in der Unternehmenslandschaft Ansatzpunkte zur Beeinflussung der Projektumwelt Multiprojektmanagement Projektstart-Entscheidungen Projektportfolio Auswahlkriterien für Projekte Projektanforderungen ermitteln Projektdefinition erstellen Projekt-Initialisierung Projektressourcen beschaffen Projektstandards entwickeln und Vorgehensmodelle festlegen Machbarkeitsanalyse initiieren und durchführen Kick-Off-Meeting Entscheidungen und Instrumente der Projektplanung Projektstrukturplan erstellen Teilprojekte und Arbeitspakete bilden Meilensteine festlegen Projektablauf und Terminplan festlegen Ressourcenplan, Kostenplan, Qualitätsplan Machtstrukturen der Projektorganisation Außenorganisation und Innenorganisation Modelle der Projektorganisation Verantwortung, Aufgaben, Verpflichtungen und Rechte Rolle des Projektleiters, Gremien -6-

7 Zusammenarbeit Projekt Linie Projektmonitoring Methoden der Projektüberwachung Berichtswesen Eskalationsmanagement Führen und Kommunizieren im Projekt Projektabschluss Projekt-/Gruppenarbeit, Präsentation, Auswertungsgespräch Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -7-

8 Modulbezeichnung IV-Controlling M3 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Andreas Böhne Prof. Dr. Andreas Böhne Master WI, Pflicht, 2. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Kenntnis der Modelle und Methoden zur Planung und Steuerung moderner IT-Servicebereiche Fähigkeit, aus der Bewertung von Technologien Chancen und Risiken für Lernziele/Kompetenzen einen bestimmten Kontext abzuleiten Fähigkeit, IT-Anwendungslandschaften ganzheitlich, betriebswirtschaftlich und technologisch, zu bewerten. Leistungsbereiche der IT in Unternehmen Strategisches und operatives IT-Controlling Budgetierung und Modelle zur IT-Steuerung Service Level Agreements (SLA) Projektportfolio und Risikoplanung Total Cost of Ownership (TCO) Benchmarking-Modelle IT-Skaleneffekte und IT-Kostenmanagement Klausur Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -8-

9 Modulbezeichnung Qualitätsmanagement M4 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Andreas Böhne Prof. Dr. Andreas Böhne Deutsch Master WI, Pflicht, 2. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen Keine Fähigkeit, Modelle zum Management von Softwarequalität tiefgehend zu bewerten und auf ihren Nutzen und ihre Risiken in einem ausgewählten Kontext abzuschätzen Fähigkeit, Modelle und Methoden zur Verbesserung von IT-Prozess- und Lernziele/Kompetenzen Produktqualität auszuwählen und einzuführen Fähigkeit, IT-Dienstleistungsqualität einzuschätzen und zu koordinieren Kenntnis der Grenzen und Risiken der aktuellen Methoden und Systeme hinsichtlich von Qualitätszusagen und hinsichtlich der Entwicklung sicherheitsrelevanter Systeme IT-Qualitätsmanagement Qualität von Produkten und Dienstleistungen Konstruktive und analytische Qualität Wechselbeziehungen, Normen und Standards IT-Qualitätssicherung Konstruktive QS: Konventionen, semiformale n und Normen Analytische QS: Auswahl und Durchführung von Software-Tests, Testszenarien und -grenzen Funktions- und kontrollflußorientierte Tests, Software-Metriken, Inspektionen und Reviews Statische Codeanalyse, allgemeine Prüfstrategien Klausur Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -9-

10 Modulbezeichnung Data-Warehouse-Systeme M5 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Ingo Claßen Prof. Dr. Ingo Claßen, Lehrbeauftragte Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Verständnis des Aufbaus von Data-Warehouse-Systemen Kenntnis der technischen Grundlagen und Alternativen zur Realisierung Lernziele/Kompetenzen solcher Systeme Überblick über Data-Warehouse-Beispiele, -Systeme, und -Werkzeuge Konzeptuelle Grundlagen von Data-Warehouse-Systemen ETL-Prozess OLAP, multidimensionales Datenmodell, multidimensionale Anfragesprache MOLAP: multidimensionale Datenbanksysteme ROLAP: relationale Realisierung multidimensionaler Strukturen Spezielle Datenbanktechniken zur Unterstützung von Data-Warehouse- Systemen Partitionierung, Materialisierung Hardwaretechnische Grundlagen von Data-Warehouse-Systemen Fallbeispiele Kommerzielle Systeme und Werkzeuge Klausur, Übungsleistung Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Kimball, Ross: The Data Warehouse Toolkit, Wiley Kimball, Caserta: The Data Warehouse ETL Toolkit, Wiley Inmon: Building the Data Warehouse, Wiley Bauer/Günzel: Data-Warehouse-Systeme, dpunkt.verlag Lehner: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme, dpunkt.verlag -10-

11 Modulbezeichnung Stochastik und Induktive Statistik M6 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Rudolf Swat Prof. Dr. Rudolf Swat Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung, eindimensionaler Zufallsvariablen und ausgewählter Verteilungsmodelle Verständnis der Vorgehensweise der induktiven Statistik Kenntnisse zur Schätz- und Testtheorie Lernziele/Kompetenzen Kenntnisse ausgewählter, elementarer statistischer Schätz- und Testverfahren Anwendung elementarer statistischer Schätz- und Testverfahren in der induktiven Datenanalyse unter Nutzung von Statistiksoftware Vorbereitung und Durchführung computergestützter induktiver Datenanalysen für ausgewählte elementare Problemstellungen unter Nutzung von Statistiksoftware Stochastik Kombinatorik Zufallsvorgang / Ereignis / Ereignisalgebra Wahrscheinlichkeitsbegriff Rechenregeln der Wahrscheinlichkeit / Unabhängigkeit von Ereignissen / Totale Wahrscheinlichkeit / Satz von Bayes Zufallsvariable/ Beschreibung der Verteilung eindimensionaler Zufallsvariablen (Maßzahlen / Wahrscheinlichkeits- und Dichtefunktion / Verteilungsfunktion) Ausgewählte Verteilungsmodelle für diskrete und stetige Zufallsvariable Grenzwertsätze Induktive Statistik Stichprobe / Repräsentativität / Auswahlverfahren Ausgewählte Stichprobenverteilungen Punktschätzung / Intervallschätzung für ausgewählte Verteilungsparameter Einstichprobentests über ausgewählte Verteilungsparameter Chi-Quadrat und Kolmogorov-Smirnov Anpassungstest Zweistichprobentests über Erwartungswerte, Anteile und Varianzen Test auf Zusammenhang zwischen 2 Zufallsvariablen (Chi-Quadrat Unabhängigkeitstest; Test Korrelationskoeffzient) Schätzen und Testen im einfachen linearen Regressionsmodell Schätzen und Testen im multiplen linearen Regressionsmodell -11-

12 Varianzanalyse Klausur Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb P. Eckstein: Repetitorium Statistik. Gabler P. Eckstein / M. Kummer / P. Schwarzer / R. Swat: Klausurtraining Statistik. Gabler P. Eckstein: Angewandte Statistik mit SPSS. Gabler P. Eckstein / M. Kummer / R. Swat: SPSS Arbeitsbuch. Gabler G. Bourier: Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik. Gabler K. Mosler / F. Schmid: Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik. Springer P. Bohley: Statistik Einführendes Lehrbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Oldenbourg L. Sachs: Angewandte Statistik. Springer R. Schlittgen: Einführung in die Statistik. Oldenbourg -12-

13 Modulbezeichnung Enterprise Content Management (ECM) M7 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Holger Hemling, Prof. Dr. Burkhard Messer, Prof. Dr. Horst Theel Prof. Dr. Holger Hemling, Prof. Dr. Burkhard Messer, Prof. Dr. Horst Theel, Lehrbeauftragte Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Erwerb fundamentaler Kenntnisse von Enterprise-Content-Management- Systemen Lernziele/Kompetenzen Überblick über Managementmethoden unstrukturierter Daten Fähigkeit zur Konzeption, Auswahl und Einführung von Enterprise- Content-Management-Systemen Grundlagen Archivierung, Dokumentenmanagement, Groupware, Workflow, Content-Manangement, Portale Analyse von Ansätzen kommerzieller Produkte Konzeption von Infrastrukturen Bestimmung der Anforderungen Prototypische Realisierung Analyse kommerzieller Produkte oder Eigenentwicklung Klausur, Übungsleistung Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -13-

14 Modulbezeichnung Methoden der Wissensverarbeitung M8 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Wladimir Bodrow Prof. Dr. Wladimir Bodrow Master WI, Pflicht, 1. Semester Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer Lehrform/SWS Übung 2SWS 20 Teilnehmer 72 Std 78 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Kenntnis theoretischer Methoden/Verfahren der Wissensverarbeitung Verständnis der Wissensbasis in Unternehmen und der Verarbeitung des Unternehmenswissens Lernziele/Kompetenzen Kenntnis aktueller Tendenzen der Umorientierung der Wirtschaft in Bezug auf Wissensverarbeitung Kenntnis des Knowledge Engineering und der wissensbasierten Problemlösung Wissen als Wertschöpfungsfaktor Wissensverarbeitende Strukturen und Systeme Formen und Arten des Wissens im Unternehmen Methoden und Techniken der Wissensrepräsentation Wissensoperationalisierung Wissensidentifikation und einordnung Problemlösung auf Basis der Wissensverarbeitung Problemlösungssuche in einem Zustandsraum Wissensverarbeitung unter Unsicherheit Konnektionistische Wissensverarbeitungsmodelle Wissensverarbeitung als unternehmerische Aktivität Wissenserhebung und Wissenskodifizierung Intelligente Agenten und verteilte Systeme Praktische Fallbeispiele der Wissensverarbeitung Klausur, Übungsleistung, Hausarbeit Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb S. Russell, P. Norvig Künstliche Intelligenz, Prentice Hall 2004 E. Turban, J. E. Aronson Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall 2001 G. F. Luger Künstliche Intelligenz, Addison-Wesley

15 Modulbezeichnung Betriebswirtschaftliche Anwendungen II M9 M9.1 Analytische Anwendungen Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Reinhard Ginnold Prof. Dr. Reinhard Ginnold Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std Arbeitsaufwand Eigenstudium 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M1 Verständnis der Analyse und Modellierung ausgewählter integrierter Geschäftsprozesse sowie deren Realisierung durch Standardsoftware Lernziele/Kompetenzen Kenntnis von Verfahren, Methoden und Algorithmen in speziellen Anwendungsbereichen (z.b. Analytische Anwendungen) Aufgabenklassen und Strategien der Unterstützung mit analytischen Anwendungssystemen Markt Business Intelligence (BI)-Tools und Bewertung sowie Einsatz der BI-Tools in den Aufgabenklassen Komplexe betriebswirtschaftlichen Geschäftsprozesse mit analytischen Anwendungssystemen (mögliche Beispielklassen: Unternehmensplanung, Einsatz in Geschäftsbereichen, Einsatz in Business Services, Management Cockpits, Konsolidierung,...) Anwendungsszenarien mit dem SAP Business Warehouse und anderen Softwareangeboten Datenqualität und Qualitätsmanagement bei analytischen Anwendungssystemen Visualisierungsmethoden für Ergebnisse analytischer Anwendungssysteme, die dem Management bereitgestellt werden Übungsleistung, Projekt und Abschlusstest Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -15-

16 Modulbezeichnung Betriebswirtschaftliche Anwendungen 2 M9 M9.2 Serviceorientierte Anwendungen Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Jörg Courant Prof. Dr. Jörg Courant Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M1 Verständnis der Analyse und Modellierung ausgewählter integrierter Geschäftsprozesse sowie deren Realisierung durch Standardsoftware Lernziele/Kompetenzen Kenntnis von Verfahren, Methoden und Algorithmen in speziellen Anwendungsbereichen (z.b. Serviceorientierte Anwendungsintegration) Business Process Management Modellierungssprachen (BPEL) Referenzprozesse und Standards (RosettaNet) Serviceorientierte Architekturen Integrationsplattformen (NetWeaver, BizTalk) Modellierung von Integrationsszenarien Konfiguration von Integrationsszenarien (Orchestrierung, Workflow, Adapter) Übungsleistung, Projekt und Abschlusstest Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -16-

17 Modulbezeichnung Sicherheitsmanagement M10 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Burkhard Messer Prof. Dr. Burkhard Messer, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std Arbeitsaufwand Eigenstudium 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen keine Fähigkeit, Sicherheitsinfrastrukturen zu konzipieren Verständnis der Wirtschaftlichkeit von IT-Sicherheit Lernziele/Kompetenzen Bewertung der IT-Sicherheit in Unternehmen (Audits) Wirtschaftlichgkeit von IT-Sicherheit Technische Grundlagen der IT-Sicherheit, z.b. Firewalls Virenschutz SPAM und Phishing Intrusion Detection Systeme Realisierung mit LINUX Analyse und Umsetzung verschiedener Szenarien aus realen Anwendungsfeldern, z.b. für SAP-Anwendungen oder für kleine und mittlere Unternehmen Klausur, Übungsleistung, Vortrag Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Stallings: Sicherheit im Internet N.N.:Linux Hackers Guide Rogge et al.: Hacking interrn -17-

18 Modulbezeichnung Informationsmanagement M11 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Thomas Pietsch Prof. Dr. Thomas Pietsch, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen keine Fortgeschrittenes Fach- und Methodenwissen zur Arbeit mit Informationen Fähigkeit zur Ressourcen-Allokation immaterieller Wirtschaftsgüter Qualitätsbewusstsein für Informationen Lernziele/Kompetenzen Kenntnis von Methoden und Techniken zur Informationsversorgung der Geschäftsprozesse Verständnis der Wirkungszusammenhänge menschlicher Kommunikationsprozesse Fähigkeit zur Gestaltung ganzheitlicher, konsistenter Informationsflüsse Grundlagen des strategischen und operativen Informationsmanagements Informationssysteme als sozio-technische Systeme Informationsmanagement als ganzheitlicher Managementansatz Unternehmensziele und -strategien als Ausgangspunkte des IM Ziele des Informationsmanagements Konzeption eines strategischen Informationsmanagements Strategische Informationsplanung Ableiten der IV-Strategie aus der Unternehmensstrategie Information Engineering Von der IV-Strategie zu Maßnahmen des operativen IM Etablieren eines operativen Informationsmanagements Zusammenhang zwischen Organisation und IM Organisatorische Gestaltung des Informationsmanagements Versorgen der Geschäftsprozesse mit Informationen Gestaltung der Informationsflüsse Entscheidungssituationen des Informationsmanagers Make or Buy Optionen der IV-Leistungserbringung Service Levels IV-Sicherheit Konflikte zwischen Fachabteilung und Abteilung IV Position, Rolle und Aufgaben des CIO Werkzeuge und Techniken für das Informationsmanagement Erfolgsfaktorenanalyse Informationsbedarfsanalyse Problemanalyse und Problemlösungstechniken -18-

19 IV-Scorecard Erfolgreiches Einführen eines Informationsmangements Entwicklung und Einführung von Leitbild und Richtlinien Rollenverteilung Organisations- und Personalentwicklungmaßnahmen Einführungsaktivitäten Präsentation, Auswertungsgespräch Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Thomas Pietsch, Lutz Martiny, Michael Klotz; Strategisches Informationsmanagement, Bedeutung, Konzeption und Umsetzung, 4., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Erich Schmidt Verlag, Berlin 2004, ISBN Veröffentlichung weiterer, ggf. notwendiger empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -19-

20 Modulbezeichnung Data Mining und Neuronale Netze M12 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Wladimir Bodrow Prof. Dr. Wladimir Bodrow Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M5 Kenntnis theoretischer Aspekte der Neuronalen Netze Kenntnis Konnektionistischer Modelle und Tools Lernziele/Kompetenzen Überblick über ausgewählte Anwendungen im Data Mining Verständnis des Einsatzes von Neuronalen Netzen im Data M ining Theoretische Aspekte Neuronale Netze Subsymbolik und Konnektionismus Netzklassifikation (Topologie, Lernverfahren) Ausgewählte Modelle Datenmodellierung und Netzentwicklung Einsatzkonzepte für NN (Klassifikation, Vorhersage, Diagnose, Mustererkennung, Mustererkennung) Anwendung im Data Mining Marketing (Klassifizierung, Preisfindung) CRM (Segmentierung, Identifikation) Produkt-/Angebotsgestaltung Kostenstellenanalyse und Controlling Lagerhaltung/ Nachfrageprognose Entwicklungsprognosen Klausur, Übungsleistung, Hausarbeit Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -20-

21 Modulbezeichnung ECM-Anwendungen M13 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Holger Hemling, Prof. Dr. Burkhard Messer, Prof. Dr. Horst Theel Prof. Dr. Holger Hemling, Prof. Dr. Burkhard Messer, Prof. Dr. Horst Theel, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M7 Befähigung zur Anwendung der Grundprinzipien von Enterprise Content Managementsysteme Befähigung zum Entwurf und zur Realisierung von Enterprise Content Lernziele/Kompetenzen Management-Lösungen Erwerb von Kenntnissen zur Konzeption und Realisierung von Techniken für Intranets, Portal, CMS Anwendung abstrakter Modelle für Problemlösungen im Enterprise Content Management Umfeld Grundlagen E-Business, E-Markt (Markt bis M -Commerce), Geschäftsmodelle, Virtuelle Unternehmen Shops, E-Procurement, CRM, CMS Einführung in egovernment Klausur, Übungsleistung Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -21-

22 Modulbezeichnung Data Mining und statistische Verfahren M14 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Rudolf Swat Prof. Dr. Rudolf Swat Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 126 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M5 Übersicht über Methoden der multivariaten Datenanalyse Kenntnisse über ausgewählte Methoden der multivariaten Datenanalyse Übersicht über Data Mining Tools Lernziele/Kompetenzen Anwendung ausgewählte Methoden der multivariaten Datenanalyse unter Nutzung ausgewählter Statistiksoftware und Data Mining Tools Vorbereitung und Durchführung computergestützter multivariater Datenanalysen unter Nutzung von Statistiksoftware und Data M ining Tools Segmentierung von Objekten (Clusteranalyse) Ähnlichkeits- und Distanzmaße Hierarchische Clusterverfahren Partitionierende Clusterverfahren 2-stufige Clusteranalyse Segmentierung von Objekten mit Zielgröße (Klassifizierungsbäume / Diskriminanzanalyse) CHAID-Verfahren CRT Verfahren Diskriminanzanalyse Segmentierung von Merkmalen (Faktorenanalyse) Modell der Faktorenanalyse Verfahren der Faktorenextraktion Verfahren der Faktorentransformation Ermittlung der Faktorenwerte Abhängigkeitsanalyse Multiple Regression Logistische Regression Klausur, Ausarbeitung Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb P. Eckstein: Repetitorium Statistik. Gabler P. Eckstein: Angewandte Statistik mit SPSS. Gabler P. Bohley: Statistik Einführendes Lehrbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Oldenbourg L. Sachs: Angewandte Statistik. Springer R. Schlittgen: Einführung in die Statistik. Oldenbourg -22-

23 J. Hartung : Statistik. Oldenbourg J. Hartung / B. Elpelt: Multivariate Statistik. Oldenbourg L. Fahrmeir / A. Hamerle / G. Tutz, (Hrsg.): Multivariate statistische Verfahren. De Gruyter K. Backhaus / B. Erichson / W. Plinke / R. Weiber : Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung. Springer Bühl / P. Zöfel : Erweiterte Datenanalyse mit SPSS Statistik und Data Mining. Wester Verlag GmbH H.-F. Eckey / R. Kosfeld / M. Rengers: Multivariate Statistik. Gabler F. Brosius : SPSS CHAID - statistische Datenanalyse für Segmentierungsmodelle und Database Marketing. International Thomson Publishing Company Bühl, / P. Zöfel: SPSS Methoden für die Markt- und Meinungsforschung. Addison Wesley Longman J. Bacher : Clusteranalyse. Oldenbourg D. Steinhausen / K. Langer : Clusteranalyse - Einführung in Methoden und Verfahren der automatischen Klassifikation. De Gruyter H.-J- Andreß / J. A. Hagenaars / S. Kühnel: Analyse von Tabellen und kategorialen Daten. Springer G. Tutz : Die Analyse kategorialer Daten. Oldenbourg Chapman / Clinton / Kerber / Khabaza / Reinartz / Shearer / Wirth: CRISP-DM 1.0 (Step-by step data mining guide). SPSS -23-

24 Modulbezeichnung Requirements- und Changemanagement M15 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Margret Stanierowski Prof. Dr. Margret Stanierowski Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std Arbeitsaufwand Eigenstudium 96 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen keine Erwerb von Kenntnissen und Fähigkeiten zur Anwendung von Techniken und Methoden für die Anforderungsermittlung und analyse Erweiterung der Kenntnisse zum Softwareentwicklungsprozess durch Aneignung von Wissen zu Aufgaben und Vorgehen im Requirements- Lernziele/Kompetenzen Management Kenntnis der Einsatzmöglichkeiten von RM -Tools und deren Integration in Modellierungsumgebungen Kenntnis des Rollenkonzeptes im RM (auf Basis der Projektarbeit) Verstehen der Zusammenhänge zwischen RM und Qualitätsmanagement Ziele und Aufgaben des Requirements Management Klassifikation von Anforderungen Sichtenkonzept: Kunden-Anforderungsmanagement, Produkt- Anforderungsmanagement, Projekt-Anforderungsmanagement; Qualität von Anforderungen und Qualitätsstandards Techniken und Methoden zur Anforderungsermittlung und analyse Requirements Management und Vorgehensmodelle Einsatz von Tools zur Unterstützung des RM Klausur, Übungsleistung Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -24-

25 Modulbezeichnung Führung von IT-Unternehmen M16 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Andres Böhne Prof. Dr. Andres Böhne Deutsch Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 96 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen Keine Fähigkeit, als Gründer ein neues IT-Unternehmen strategisch zu planen und in den Markt zu führen (IT-Entrepreneurship) Kenntnis typischer Führungseigenschaften und stile im IT-Umfeld Lernziele/Kompetenzen Fähigkeit, Führungssysteme auszuwählen und anzuwenden. Wahrscheinliche eigene Chancen und Grenzen der Umsetzung zu kennen. Kenntnis der typischen Entscheidungs-, Planungs- und Umsetzungsmodelle in IT-Unternehmen und die Fähigkeit, diese auszuwählen und einzuführen. Entrepreneurship in der IT-Branche Arten und Formen Wachstum von IT-Unternehmen Führungseigenschaften und Stile Leadership Competencies Organisatorisches Klima Führungs- und Leistungsprozess Personalführung Motivation und Delegation Einstellungen und Entlassungen Zielübergabe und Leistungsbewertung Planungs- und Umsetzungsprozesse Managementtechniken Pipeline Management, Kundenbeziehungen Typische Marktchancen und risiken kleiner Unternehmen Klausur Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -25-

26 Modulbezeichnung Wissensmanagement M17 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Wladimir Bodrow Prof. Dr. Wladimir Bodrow Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Übung 3SWS 20 Teilnehmer 54 Std 96 Std 150 Std Kreditpunkte 5 Voraussetzungen M8 Überblick über Aufgaben des Wissensmanagements Kenntnis von Erfolgsfaktoren und Trends Fähigkeit zur Einführung und Integration des Wissensmanagements Lernziele/Kompetenzen Kenntnis verschiedener Ansätze und Konzepte des Wissensmanagements Verständnis des Zusammenhangs von Wissen und Wertschöpfungsprozessen Fähigkeit der Wissensbewertung Wissensmanagement und Management Strategie und WM Change Management und WM Innovationsmanagement und WM Unternehmensprozesse und WM Methoden und Technologien des Wissensmanagements Agentensysteme und Services Beratungssysteme und e-learning Business Intelligence Dokumentations- und Content-Management EUS und Workflowsysteme Gelbe Seiten und Knowledge Maps KI-Methoden und wissensbasierte Systeme Portale und Suchmaschinen Konzepte und Praktiken von Wissensmanagement Analyse von Wissensprozessen Wissensprofile und Wissensidentifikation Wissensmarkt und Wissensverteilung Wissenssicherung und Wissensorganisation Wissenscontrolling und Wissensnutzung Wissensgemeinschaften (Communities of Practice) und Wissensgenerierung Wissensbilanzen und Wissensbewertung Leadership Unternehmenskultur - psychologische und kognitive Grundlagen Führung von Wissensarbeitern und Wissensorganisationen Kommunikation und Konfliktmanagement -26-

27 Klausur, Übungsleistung, Hausarbeit Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb K. North Wissensorientierte Unternehmensführung, Gabler, 2005 M. Haun Handbuch Wissensmanagement, Springer 2002 R. Maier Knowledge Management Systems, Springer 2004 C. W. Holapple (Ed.) Handbook on Knowledge Management, Band 1 und 2, Springer 2003 W. Bodrow, P. Bergmann Wissensbewertung in Unternehmen, Erich Schmidt Verlag

28 Modulbezeichnung Projekt Betriebswirtschaftliche Anwendungssysteme M18 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Jörg Courant, Prof. Dr. Reinhard Ginnold Prof. Dr. Jörg Courant, Prof. Dr. Reinhard Ginnold Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Projekt/Seminar 2SWS 12 Teilnehmer 36 Std 144 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M2, M9 Fähigkeit, realitätsnahe, ggf. bereichsübergreifende Aufgabenstellungen aus dem Bereich der betriebswirtschaftlichen Anwendungssysteme im Team erfolgreich zu lösen Erlangung praktischer Projekterfahrungen in anwendungsorientierten Lernziele/Kompetenzen Projekten, ggf. unter Einbeziehung von Praxispartnern Kenntnis des aktuellen wissenschaftlichen Stands in forschungsorientierten Projekten Fähigkeit der Anwendung von Arbeitstechniken und Zeitmanagement Anforderungen: Die Durchführung des Projekts erfordert eine weitgehend selbstgesteuerte Bearbeitung der Aufgabenstellung. Wissen und die Fähigkeit zur Problemlösung sind in neuen und ggf. unvertrauten Situationen anzuwenden. Durchführung: Das Projekt kann semesterbegleitend oder als Block durchgeführt werden. Einzelheiten werden in der Ankündigung sowie zu Projektbeginn festgelegt. Betreuung: Die Betreuung durch die Lehrveranstalter erfolgt hauptsächlich auf beratender Basis Beispielhafte Projektthemen: Analytische Anwendungen (Unternehmensplanung, analytisches CRM, Management Cockpit) Serviceorientierte Anwendungsintegration (Modellierung und Konfiguration komplexer Integrationsszenarien mit SAP xi und BizTalk-Server) Projektleistung, Präsentation der Ergebnisse und Abschlussgespräch Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -28-

29 Modulbezeichnung Projekt Führung in der Informationsverarbeitung M19 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Andreas Böhne, Prof. Dr. Thomas Pietsch Prof. Dr. Andreas Böhne, Prof. Dr. Thomas Pietsch, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Projekt/Seminar 2SWS 12 Teilnehmer 36 Std 144 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M2, M11 Fähigkeit, realitätsnahe, ggf. bereichsübergreifende Aufgabenstellungen aus dem Bereich der Führung in der Informationsverarbeitung im Team erfolgreich zu lösen Erlangung praktischer Projekterfahrungen in anwendungsorientierten Lernziele/Kompetenzen Projekten, ggf. unter Einbeziehung von Praxispartnern Kenntnis des aktuellen wissenschaftlichen Stands in forschungsorientierten Projekten Fähigkeit der Anwendung von Arbeitstechniken und Zeitmanagement Anforderungen: Die Durchführung des Projekts erfordert eine weitgehend selbstgesteuerte Bearbeitung der Aufgabenstellung. Wissen und die Fähigkeit zur Problemlösung sind in neuen und ggf. unvertrauten Situationen anzuwenden. Durchführung: Das Projekt kann semesterbegleitend oder als Block durchgeführt werden. Einzelheiten werden in der Ankündigung sowie zu Projektbeginn festgelegt. Betreuung: Die Betreuung durch die Lehrveranstalter erfolgt hauptsächlich auf beratender Basis Beispielhafte Projektthemen: Untersuchung und Bewertung der IV-Strategie eines Partnerunternehmens Analyse der Anforderungen und Entwicklung eines Konzeptes zur Einführung eines Dokumentenmanagementsystems Konzeptentwicklung für ein Informationssystem (Vorschlag: ab hier streichen, da unklar formuliert ->von der Lieferantenauswahl bis zum Start of Product Konzeption und Aufbau eines Kennzahlensystems für das IV-Controlling eines Partnerunternehmens Untersuchung und Bewertung des State-of-the-Arts zu strategischen Optionen der Leistungserbringung im IV-Bereich Untersuchung und Bewertung des State-of-the-Arts zu Möglichkeiten der Erfolgskontrolle in Multi-Projekt-Strukturen Projektleistung, Präsentation der Ergebnisse und Abschlussgespräch Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -29-

30 -30-

31 Modulbezeichnung Projekt Management der Anwendungsentwicklung M20 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Margret Stanierowski Prof. Dr. Margret Stanierowski, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Projekt/Seminar 2SWS 12 Teilnehmer 36 Std 144 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M2, M4 Fähigkeit, realitätsnahe, ggf. bereichsübergreifende Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Managements der Anwendungsentwicklung im Team erfolgreich zu lösen Erlangung praktischer Projekterfahrungen in anwendungsorientierten Lernziele/Kompetenzen Projekten, ggf. unter Einbeziehung von Praxispartnern Kenntnis des aktuellen wissenschaftlichen Stands in forschungsorientierten Projekten Fähigkeit der Anwendung von Arbeitstechniken und Zeitmanagement Anforderungen: Die Durchführung des Projekts erfordert eine weitgehend selbstgesteuerte Bearbeitung der Aufgabenstellung. Wissen und die Fähigkeit zur Problemlösung sind in neuen und ggf. unvertrauten Situationen anzuwenden. Durchführung: Das Projekt kann semesterbegleitend oder als Block durchgeführt werden. Einzelheiten werden in der Ankündigung sowie zu Projektbeginn festgelegt. Betreuung: Die Betreuung durch die Lehrveranstalter erfolgt hauptsächlich auf beratender Basis Beispielhafte Projektthemen: Analyse und Bewertung aktueller wissenschaftlicher Entwicklungen im IT- Sicherheitsmanagement, z.b. zu Einführungsstrategien, IT-Forensik, Organisatorische Konzepte, Audits, Bewertungsmodelle und Standards Projektleistung, Präsentation der Ergebnisse und Abschlussgespräch Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -31-

32 Modulbezeichnung Projekt Data-Warehousing M21 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Ingo Claßen, Prof. Dr. Rudolf Swat Prof. Dr. Ingo Claßen, Prof. Dr. Rudolf Swat, Prof. Dr. Wladimir Bodrow, Prof. Dr. Reinhard Ginnold, Lehrbeauftragte Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Projekt/Seminar 2SWS 12 Teilnehmer 36 Std 144 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M2, M5, M6 Fähigkeit, realitätsnahe, ggf. bereichsübergreifende Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Data-Warehousing im Team erfolgreich zu lösen Erlangung praktischer Projekterfahrungen in anwendungsorientierten Lernziele/Kompetenzen Projekten, ggf. unter Einbeziehung von Praxispartnern Kenntnis des aktuellen wissenschaftlichen Stands in forschungsorientierten Projekten Fähigkeit der Anwendung von Arbeitstechniken und Zeitmanagement Anforderungen: Die Durchführung des Projekts erfordert eine weitgehend selbstgesteuerte Bearbeitung der Aufgabenstellung. Wissen und die Fähigkeit zur Problemlösung sind in neuen und ggf. unvertrauten Situationen anzuwenden. Durchführung: Das Projekt kann semesterbegleitend oder als Block durchgeführt werden. Einzelheiten werden in der Ankündigung sowie zu Projektbeginn festgelegt. Betreuung: Die Betreuung durch die Lehrveranstalter erfolgt hauptsächlich auf beratender Basis Beispielhafte Projektthemen: Entwicklung eines Data-Warehouse-Systems für das betriebliche Reporting, vorzugsweise als konkrete Fallstudie mit einem Praxispartner Entwicklung einer Data-Mining-Lösung auf Grundlage eines Data- Warehouse-Systems, vorzugsweise als konkrete Fallstudie mit einem Praxispartner Evaluation und Vergleich von ETL- und OLAP-Werkzeugen Analyse und Bewertung aktueller wissenschaftlicher Entwicklungen zur Unterstützung multidimensionaler Strukturen Analyse und Bewertung aktueller wissenschaftlicher Entwicklungen zur Unterstützung materialisierter Sichten Analyse und Bewertung aktueller wissenschaftlicher Entwicklungen für Data-Mining Untersuchungen zum Einsatz ausgewählter Data Mining Methoden auf ausgewählte praktische Problemstellungen Evaluation und Vergleich aktueller Data M ining Tools Projektleistung, Präsentation der Ergebnisse und Abschlussgespräch -32-

33 Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -33-

34 Modulbezeichnung Projekt Wissens- und Contentmanagement M22 Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Wladimir Bodrow, Prof. Dr. Holger Hemling Prof. Dr. Wladimir Bodrow, Prof. Dr. Holger Hemling, Prof. Dr. Horst Theel Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Projekt/Seminar 2SWS 12 Teilnehmer 36 Std 144 Std 180 Std Kreditpunkte 6 Voraussetzungen M2, M7, M8 Fähigkeit, realitätsnahe, ggf. bereichsübergreifende Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Wissens- und Contentmanagements im Team erfolgreich zu lösen Erlangung praktischer Projekterfahrungen in anwendungsorientierten Lernziele/Kompetenzen Projekten, ggf. unter Einbeziehung von Praxispartnern Kenntnis des aktuellen wissenschaftlichen Stands in forschungsorientierten Projekten Fähigkeit der Anwendung von Arbeitstechniken und Zeitmanagement Anforderungen: Die Durchführung des Projekts erfordert eine weitgehend selbstgesteuerte Bearbeitung der Aufgabenstellung. Wissen und die Fähigkeit zur Problemlösung sind in neuen und ggf. unvertrauten Situationen anzuwenden. Durchführung: Das Projekt kann semesterbegleitend oder als Block durchgeführt werden. Einzelheiten werden in der Ankündigung sowie zu Projektbeginn festgelegt. Betreuung: Die Betreuung durch die Lehrveranstalter erfolgt hauptsächlich auf beratender Basis Beispielhafte Projektthemen: Wissensmanagement im Vertrieb von beratungsintensiven Produkten Langzeitdatenhaltung und Extraktion von Wissen Wissenbasierte Intranets Projektleistung, Präsentation der Ergebnisse und Abschlussgespräch Folien, Whiteboard, Rechnereinsatz im Übungsbetrieb Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -34-

35 Modulbezeichnung Aktuelle Themen der WI M23 Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std 84 Std 120 Std Kreditpunkte 4 Voraussetzungen keine Erarbeitung aktueller Themen anhand wissenschaftlicher Lernziele/Kompetenzen Umsetzung von Themen aus der Wirtschaftsinformatik in die Praxis Techniken des Managements anhand konkreter Lösungsideen Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik, ggf. Ringvorlesung In Abhängigkeit von der konkreten Durchführung In Abhängigkeit von der konkreten Durchführung Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -35-

36 Modulbezeichnung IT-Recht M24 Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Service Master WI, Pflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std 24 Std 60 Std Kreditpunkte 2 Voraussetzungen keine Überblick über Datenschutzrecht Lernziele/Kompetenzen Verständnis von IT-Verträgen, Haftung und Gewährleistung Erkennung medienrechtlich relevanter Rechtsprobleme Datenschutzrecht Vertragsrecht Medienrecht Mündliches Prüfungsgespräch Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -36-

37 Modulbezeichnung AWE I M25 M25.1 Kreatives Schreiben Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Service Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std Arbeitsaufwand Eigenstudium 24 Std 60 Std Kreditpunkte 2 Voraussetzungen keine Fach- und Methodenwissen zum Schreiben beruflich notwendiger Dokumente Strukturell, inhaltlich und stilistisch professionelle Texte erstellen Lernziele/Kompetenzen Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Dokumentationsaufgaben Fähigkeit zur Systematisierung, Priorisierung, Selektion Kenntnis verschiedener Dokument-Typen im Berufsleben des WI und Vorgehensweisen zur Bewältigung ihrer Anforderungen Basis-Know-how des beruflich bedingten Schreibens Psychologische Aspekte Dokument-Typen und ihre Anforderungen an den Schreiber Schreibziele und Schreibstrategien Vorbereitungen und Schreibstart Werkzeuge und Hilfsmittel Anforderungsgerechte Strukturen schaffen Adressatenorientierte, zielführende Schreibstile Überschriften, Fachbegriffe, Fremdwörter, Abkürzungen Verwenden visueller Elemente Prägnantes Darstellen des Ergebnisses Korrekturlesen und Überarbeiten Feinschliff und redaktionelle Endkontrolle Typographie und Layout Ausdrucken, Zusammenfassen, Publizieren, Versenden Praktische Anwendungen an ausgewählten Dokument-Typen, z.b. o Protokoll o Arbeitsanweisung o Projektbericht o Pflichtenheft o Prozessdokumentation o Technische Dokumentation o Geschäftskorrespondenz o Angebot o Fragebogen, Interviewleitfaden o Rundschreiben, Newsletters, Memos Einzel- oder Gruppenarbeit mit Ergebnispräsentation, Auswertungsgespräch -37-

38 Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -38-

39 Modulbezeichnung AWE I M25 M25.2 Wissenschaftliches Arbeiten Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Service Master WI, Wahlpflicht, 2. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std 24 Std 60 Std Kreditpunkte 2 Voraussetzungen keine Fach- und Methodenwissen zum wissenschaftlichen Arbeiten Fähigkeit, wissenschaftliche Fragestellungen professionell zu bearbeiten Fähigkeit zur Komplexitätsreduktion, Systematisierung, Argumentation Lernziele/Kompetenzen Fähigkeit zur Bewältigung anspruchsvoller wissenschaftlicher Aufgabenstellungen Konkrete Ergebnisse professionell und wissenschaftlich fundiert erarbeiten Typen und Intentionen wissenschaftlicher Arbeiten Ziele und Anforderungen Projektplanung (Tätigkeiten, Zeitplanung, Termine) Arbeitsplatz, Arbeitsorganisation und Arbeitsmittel Materialbeschaffung, -bewertung, -auswahl Arbeit in Bibliotheken (Kataloge, Recherchestrategien, Vorgehensweise) Verwendung des Internets Verwendbare Materialien und deren Einordnung Vorgehen bei eigenen Erhebungen Systematisches Untersuchen von Alternativen Aufbau und Elemente der Arbeit Funktion und Gestaltung der Gliederung Wissenschaftlicher Schreibstil Herstellen einer schlüssigen Argumentationskette Prägnantes Darstellen des Ergebnisses Einsatz von Abbildungen und Tabellen verzeichnis und Zitiertechnik Ergänzende Verzeichnisse und Anhänge Beigefügter Datenträger und dessen Layout und Typographie Qualitätssicherung, redaktionelle Abschlussarbeiten, Formalitäten Ausdrucken, Binden, Einreichen Rolle des Aufgabenstellers und Betreuers Ergebnispräsentation, Kolloquium, Prüfungsgespräch Bewertung Einzel- oder Gruppenarbeit mit Ergebnispräsentation, Auswertungsgespräch -39-

40 Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -40-

41 Modulbezeichnung AWE II M26 M26.1 Interkulturelle Kommunikation Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Service Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std 24 Std 60 Std Kreditpunkte 2 Voraussetzungen keine Fähigkeit, Grundlagen der interkulturellen Kommunikation für die Gestaltung von personalen und nonpersonalen Kommunikatonsprozessen in der Wirtschaftsinformatik anzuwenden Lernziele/Kompetenzen Kenntnisse verschiedener Kulturbegriffe und dimensionen hinsichtlich der kulturellen Differenzen wichtiger Wirtschaftskreise Verständnis kommunikativer Konsequenzen aus kulturellen Unterschieden Grundlagen interkultureller personaler und nonpersonaler Kommunikatonsprozesse Kulturbegriffe und -dimensionen Klausur und/oder modulbegleitende Studienleistung Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -41-

42 Modulbezeichnung AWE II M26 M26.2 Verhandlungstraining Modulverantwortliche(r) Studiengangsprecher Service Master WI, Wahlpflicht, 3. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2SWS 40 Teilnehmer 36 Std 24 Std 60 Std Kreditpunkte 2 Voraussetzungen keine Kenntnis theoretischer Grundlagen verschiedener Verhandlungsansätze Kenntnis typischer Verhandlungssituationen Lernziele/Kompetenzen Erwerb und Vertiefung von Analyse- und Strategiekompetenz Entwicklung kritischer Reflexionsfähigkeit zum kommunikativen Verhalten und seiner Wirkung Verhandlungssituationen anhand von Fallbeispielen und Rollenspiele z.b. Gehalts-, Preisverhandlung, Gruppenentscheidungen Praktische Erprobung unterschiedlicher Strategien, Taktiken und Stile Klausur und/oder modulbegleitende Studienleistung Folien, Whiteboard Veröffentlichung aktueller empfehlungen zu Vorlesungsbeginn -42-

43 Modulbezeichnung Masterarbeit M27 Modulverantwortliche(r) Prüfungsausschuss Master WI, Pflicht, 4. Semester Lehrform/SWS Arbeitsaufwand 750 Std Kreditpunkte 25 Voraussetzungen Module des ersten und zweiten Fachsemesters (ein Modul darf fehlen) Fähigkeit, eine komplexe Problemstellung mit dem erworbenen Fach- und Methodenwissen erfolgreich zu bearbeiten Lernziele/Kompetenzen Verfassen einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit Die Anforderungen an die Arbeit entsprechen den im Masterstudiengang erworbenen Kompetenzen Abschlussarbeit Abschlussarbeit -43-

44 Modulbezeichnung Masterseminar und Kolloquium M28 Modulverantwortliche(r) Prüfungsausschuss Master WI, Pflicht, 4. Semester Lehrform/SWS Seminaristischer Unterricht 2 SWS Arbeitsaufwand 150 Std Kreditpunkte 5 Erfolgreiche Erstellung der Masterarbeit und Module im Umfang von 115 Voraussetzungen Kreditpunkten Fähigkeit der Darstellung des eigenen Arbeitsansatzes und der eigenen Lernziele/Kompetenzen Ergebnisse Fähigkeit, die Arbeitsansätze und Ergebnisse der anderen Teilnehmer zu bewerten und ggf. Verbesserungsvorschläge zu machen Präsentation und Diskussion der Arbeitsansätze bzw. Ergebnisse Kolloquium -44-