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Bachelor-Seminar

SM 452 für Bachelor­studierende (Wirtschafts­informatik)

Allgemeines

FSS 2020
Verantwortlicher Dozent Prof. Dr. Armin Heinzl
Veranstaltungs­art Seminar
Leistungs­punkte 5 ECTS (WI ab HWS 2013), 4 ECTS (WI bis HWS 2013)
Sprache Englisch
Prüfungs­form und -umfang Seminarpapier (70%), Presentation (20%), Diskussionsbeitrag (10%)
Prüfungs­termin Siehe Infos zur Veranstaltung
Infos für Studierende Registrierung: Bitte beachten Sie unten stehende Informationen!
Ekaterina Jussupow, M.Sc.

Ekaterina Jussupow, M.Sc.

Ansprech­partner Bachelor-Seminar

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Ekaterina Jussupow.

    Infos zur Veranstaltung

  • Kurzbeschreibung

    Individuen und Organisationen agieren in einer Welt, die zunehmend von digitaler Technologie durchdrungen ist. Jeden Tag interagieren wir mit digitaler Technologie, die unsere Telefone intelligent, unsere Autos sicher und unser Leben komfortabel macht. Ebenso ist die digitale Technologie in den Kern der Produkte, Abläufe und Strategien vieler Unternehmen eingebettet. Die allgegenwärtige Natur der digitalen Technologie verändert unser Verständnis von Informations­systemen (IS) radikal und umfasst deren Entwicklung, Koordination, Nutzung und die Art und Weise, wie wir mit ihnen umgehen. Um die Auswirkungen der digitalen Transformation zu verstehen, ist ein interdisziplinärer Ansatz erforderlich.

    Das Hauptziel dieses Seminars ist es, diese Themen zu beleuchten und unser Wissen darüber zu erweitern, wie sich die digitale Technologie auf Menschen und Organisationen auswirkt. Das Wissen soll in einen interdisziplinären Kontext gestellt werden.

    Ziel des Moduls

    In diesem Seminar erwerben die Studierenden nicht nur ein tiefes Verständnis für die Strukturierung, Klassifizierung und Bewertung bestehender Forschung, sondern lernen auch, ihre detaillierten und fundierten Er­kenntnisse effektiv zu vermitteln. Im Seminar werden den Studierenden verschiedene Techniken des wissenschaft­lichen Arbeitens und Schreibens vermittelt. Die erfolgreiche Teilnahme am Seminar ist ein wichtiger Schritt zur Master­arbeit. Die Themen des Seminars gliedern sich in die folgenden drei Bereiche. Für weitere Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

Frühjahr/Sommer 2020

  • Registrierung

    Registrierung erfolgt ausschließlich über das Registrierungs­portal (erreichbar innerhalb des Uni-Netzwerkes per VPN). Nur im unten aufgeführten Zeitraum ist eine Registrierung möglich. Dazu bitte das Seminar im Formular auswählen.

    Registrierungs­zeitraum: siehe Termine

    Anforderungen:

    • Kurzes formloses Motivations­schreiben (maximal 1 Seite):
      Bitte wählen Sie ein Thema und begründen Sie ihre Wahl (Was interessiert Sie besonders? Was möchten Sie lernen?). Bitte nennen Sie auch zwei Alternativthemen
    • Lebenslauf und Studien­ergebnisse (Notentranskript)

    Diese Seite wird aktualisiert, sobald sich Änderungen ergeben. Es werden weder Registrierungen per E-Mail noch unvollständige Formulare entgegengenommen

  • Themen

    Die Studierenden werden gebeten ein kurzes formloses Motivations­schreiben (maximal 1 Seite) zu verfassen um ein Thema zu wählen und diese Auswahl kurz zu begründen. Dieses Motivations­schreiben wird neben dem Lebenslauf und des Notentranskripts als wichtige Referenz für die Seminarzulassung angesehen.


    A) Exploring Technological Advances
    Machine Learning, Multitask Learning Recently machine learning, specifically deep learning, has been advancing the state of the art in artificial intelligence to a new level, and humans rely on artificial intelligence techniques more than ever. However, even with such unprecedented advancements, certain indispensable characteristics and areas of algorithmic improvement still have to be explored, such as improving performance of machine learning models through multitask learning.
    The aim of this seminar thesis is either to review existing approaches of multitask learning or to identify business application domains of multitask learning.
    Deborah Mateja
    Software Requirement Elicitation from Online Sources The use of Data Analytics and Machine Learning is becoming more and more important in the software engineering process, especially in the domain of requirement elicitation from customer feedback. As a part of the explicit user feedback (in comparison to implicit user feedback), for example the automated analysis of customer feedback from reviews or support forums is one of the corner stones of this trend.
    Research has been conducted especially with data from mobile AppStores. The aim of this seminar thesis should be to conduct a comprehensive literature review of academic literature regarding this topic and to compare it with approaches within other domains (e.g. twitter data, or other sources). For technical interested students an already labeled dataset can be provided to test the different approaches from the literature review.
    Philipp Hoffmann
    B) Impact of Artificial Intelligence and Advanced Analytics
    Advanced Analytics, Business Value of IT (BVIT), Machine Learning Organizations across the world invest into so-called „Advanced Analytics“ in a quest to boost performance, efficiency, and innovation. Advanced Analytics rely on the increasing volumes, variety, and velocity of available data and the rapidly increasing number of available methods and technologies (incl. Machine Learning) to predict future events and prescribe fruitful paths of action. Over the last decades, researchers have developed substantial knowledge about how organizations can create value from their investment in Information Systems. It is not clear yet which of these explanations still apply to Advanced Analytics. The goal of the seminar theses will be to advance our understanding of what differentiates Advanced Analytics from other Information Systems and to synthesize extant scientific knowledge on how organizations can create value from Advanced Analytics. Pascal Kunz
    Machine Learning, Artificial. Intelligence, Future of Work, Human-Computer Interaction Systems based on artificial intelligence disrupt current work practices by performing tasks previously reserved for human experts. In particular, scientific community debates whether AI replaces tasks and jobs or whether AI alters human abilities to make decisions (augmentation). One area in which machine learning applications are applied in practice are judicial decisions such as bail and parole decisions. Depending on your research interest, the aim of the seminar thesis will be either (1) to identify machine learning applications that target judicial decisions and classify them according to whether these applications aim to replace humans or augment human capabilities; or (2) to classify behavioral research on factors that affect whether AI is perceived as favorable or negative in judicial decisions (algorithm aversion/ algorithm preference). Ekaterina Jussupow
    Augmenting and Automating Software Development Increasingly powerful technologies of artificial intelligence (AI) are changing how software is being developed today. Technologies based on AI are increasingly capable of completing development tasks that have formerly been reserved for developers as intelligent human beings. Managers envision a future where application software will refine and extend itself while developers primarily curate the inputs for this self-development (https://www.cio.com/article/3437436/rethinking-software-development-in-the-ai-era.html). This seminar thesis assesses the current state of technology to elaborate how the different tasks of software development are changing with the arrival of increasingly powerful AI technologies from a practical and from an academic angle. It outlines where we stand regarding the target vision of autonomously developing application software and identifies the relevant academic research streams. Kai Spohrer
    C) Value creation from platforms
    Platform ecosystems, platform governance, innovation Firms increasingly adopt platform strategies as they open their core technology and allow for third-party participation in development and commercialization activities. In this way, a platform owner (e.g., Apple, Salesforce) and complementors (i.e. third-party providers of complementary products) jointly co-create value within a loosely coupled inter-firm network, the platform ecosystem. A key challenge for platform owners concerns the coordination of potentially myriads of participating complementors and their innovative contributions. While platform owners may control for the quality of complements on a platform via formal control mechanisms such as input or output control, they can employ a variety of mechanisms to foster innovative activities by complementors. Examples include a platform’s shared values, the provision of supportive resources to support third parties in their development work or the promotion of cooperative relations­hips within the platform ecosystem. In this seminar project, students are expected to review literature that deals with such mechanisms that go beyond formal control from predefined sources, examine the focus of current research and develop research questions for future research. André Halckenhäußer
    D) Healthcare IT
    Healthcare IT, System design Nowadays, there are countless possibilities to use smartphone applications and larger information systems in health care. Be it in hospitals, insurance companies, for patients or to monitor their own state of health and to prevent disease. Developing such applications is usually more complex compared to common applications. A seminar paper in this field therefore deals with the literature that is relevant for a particular medical cases that might be supported with such an application. The medical case to be examined will be worked out together with the supervisor. The seminar paper should serve as a basis to actually implement an application in the context of a Bachelor's or Master's thesis. As an alternative there might be the possibility to engage with the analysis of health care data, which accumulates in the numerous IT systems in hospitals. Okan Aydingül
    mHealth, effective use, behavior change An increasing number of individuals use mobile health (mHealth), such as Apple Health, Google Fit, Strava and other mHealth applications to adopt healthy behaviors and improve health outcomes. However, the extent to which use of mHealth impacts the desired outcomes remains inconsistent. This seminar takes the viewpoint of information systems research to investigate whether and how features in mHealth contribute to its effectiveness. More specifically, it explores how social features (e.g. features that facilitate social support and social comparison) can impact outcomes of mHealth use. It thereby focuses on reviewing the literature in order to bring together research related to mHealth, effective use, and behavior change. Monica Fallon
  • Termine

    Event Zeitraum / Deadline Arbeits­ergebnisse
    Registrierungs­zeitraum 01.01. - 10.02.2020 - Registrierung über das Online-Tool
    - Regen Sie Ihr Themeninteresse mit einem ersten Entwurf Ihres Forschungs­ansatzes als Motivations­schreiben an
    - Fügen Sie Ihren Lebenslauf, das Notentranskript und Ihr Motivations­schreiben an
    Versand der Bestätigungen 13.02.2020 (mittags)  
    Deadline zum Rücktritt 14.02.2020  
    Kick-Off Meeting 17.02.2020
    Raum tbd
    Teilnahme an der Kick-Off-Einführungs­veranstaltung, Kontakt und Treffen mit Ihrem Betreuer
    1. Meilenstein 02.03.2020 Ersten Entwurf bei Ihrem Betreuer einreichen:
    - Detaillierte Gliederung
    - Literatur­verzeichnis
    2. Meilenstein 30.03.2020 Zweiten Entwurf bei Ihrem Betreuer einreichen:
    - Inhaltsverzeichnis
    - Einführung: vollständig formuliert
    - Methodik: vollständig formuliert
    - Ergebnisse: vollständig formuliert
    - Diskussion: strukturierter Entwurf
    Abgabe der Arbeit 20.04.2020 Zwei Ausdrucke der Seminararbeit beim Sekretariat einreichen (bis 12 Uhr),
    Senden Sie eine digitale Version der Seminararbeit per E-Mail an Ihren Betreuer (bis Mitternacht).
    Abgabe der Präsentation 04.05.2020 Senden Sie Ihre Präsentation im PDF-Format per E-Mail an Ekaterina Jussupow
    Präsentation 08.05.2020
    Raum tbd
    - Besuchen Sie das Seminar
    - Präsentieren und diskutieren Sie Ihre Seminararbeit in einem gemeinsamen Workshop
    - Diskussion und Feedback für mindestens eine Seminararbeit der anderen Studierenden