Problemstellung:

Datenanalyse und -visualisierung sind zentrale Kompetenzen in der modernen Datenwissenschaft. D3.js ist eine kostenlose, Open-Source-JavaScript-Bibliothek zur Datenvisualisierung, die sich insbesondere in der Wissenschaft etabliert hat und seit 2011 existiert (Bostock et al., 2011). Informationsvisualisierung kann mitunter als “[...] the communication of abstract data [...] through the use of interactive visual interfaces” (Keim et al., 2006, S. 10) definiert werden. D3.js (Data-Driven Documents) ist eine leistungsstarke JavaScript-Bibliothek, die es ermöglicht, Daten mithilfe von HTML, SVG und CSS dynamisch darzustellen und interaktive Visualisierungen zu erstellen. Typische Visualisierungen stellen exemplarisch Diagramme, geografische Visualisierungen, Netzwerkvisualisierungen und interaktive Dashboards dar. Die Kursteilnehmer:innen sollen durch den zu erstellenden Micro-Learning Kurs in der Lage sein, datenbasierte Geschichten zu erzählen, komplexe Daten verständlich darzustellen und ihre Visualisierungen für verschiedene Zielgruppen ansprechend zu gestalten. Ziel dieser Projektarbeit ist die Entwicklung eines Micro-Learning Kurses, der eine Einführung in die Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte der Datenanalyse und die praktische Anwendung von D3.js zur Visualisierung von Daten vermittelt. Der Kurs soll aus leicht verständlichen und praxisorientierten Modulen bestehen, um eine flexible Lernumgebung zu schaffen.

Ziel der Projektarbeit ist die Konzeption und Umsetzung eines modularen Micro-Learning Kurses, der sowohl die grundlegenden Techniken der Datenanalyse als auch die Nutzung von D3.js zur Visualisierung von Daten erklärt. Der Kurs soll interaktive Lerneinheiten enthalten, die den Teilnehmenden ermöglichen, theoretische Grundlagen direkt in die Praxis umzusetzen und eigene Visualisierungen zu erstellen.

Aufgabenstellung:

• Recherche und Auswahl der relevanten Lerninhalte (z.B. Grundlagen der Datenanalyse, Einführung in D3.js, Datenvisualisierungstechniken)
• Entwicklung eines didaktischen Konzeptes für den Micro-Learning Kurs, das den Stoff in kompakte, leicht verdauliche Module gliedert
• Erstellung multimedialer Lerneinheiten, z.B. kurze Einführungsvideos, interaktive Visualisierungsaufgaben, Schritt-für-Schritt-Tutorials und Quizze
• Integration des Kurses auf einer Lernplattform
• Implementierung von praktischen Beispielen und Übungen, bei denen die Lernenden ihre eigenen interaktiven Visualisierungen mit D3.js erstellen
• Testen und Optimieren des Kurses auf Grundlage von Nutzerfeedback

Referenzen:

• Bostock, Michael, Ogievetsky, Vadim, and Heer, Jeffrey. “D3: Data-Driven Documents.” IEEE Trans. Visualization & Comp. Graphics (Proc. InfoVis), 2011.
• Bostock, M. (2019). D3. js-Data-Driven Documents.[online]. Retrieved from d3js.org
• Da Rocha, H. (2019). Learn D3. js: Create Interactive Data-driven Visualizations for the Web with the D3. js Library. Packt Publishing Ltd.
• Keim, Daniel A., Florian Mansmann, Jörn Schneidewind, and Hartmut Ziegler. "Challenges in visual data analysis." In Proceedings of the Tenth International Conference on
  Information Visualization, pp. 9-16. IEEE, 2006.
• Smatt, C., Pratt, R., Abegaz, T., & Dobbs, A. (2020). Towards Effective Customer Data Visualization: Data-Driven Documents (D3. JS) VS Google Charts. A Journal Of International Academy Of Business Disciplines, 207-222.
• Almalki, M. E. M. (2022). Micro-Learning Concepts and Principles. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND NETWORK SECURITY, 22(5), 327–329. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.5.46
• Wienand, M., Wulfert, T., & Hoang, H. (2024). Design principles for e-learning platforms featuring higher-education students’ enterprise systems end-user training. Discover Education, 3(1), 82.

Informationen zum Auftraggeber

We Learn In Bits (WLIB) ist ein Programm an der UDE zur Vermittlung von Kenntnissen im Umfeld von Enterprise Systems. Das Programm existiert seit 2019 (bis 2021 unter dem Namen ES/4Students).

Das Konzept dieses Programms ist rein elearning basiert. Die Inhalte werden in theoretischer Form textuell und mit Videos aufbereitet und entsprechen dem Micro Learning Format, welches sich in vielfältiger Hinsicht als Lehrkonzept bewährt hat. WLIB kooperiert auf dieser Ebene mit einem jungen Essener Unternehmen, dass sich auf (Beratungs-)dienstleistungen im Weiterbildungsbereich spezialisiert hat. Das Angebotsspektrum des Programms ist auf die Bedienung unterschiedlicher ES ausgerichtet, sowie der Erlangung von verschiedenen IT-Kompetenzen.  Diese Kompetenzen und Fähigkeiten umfassen beispielsweise die Geschäftsprozessmodellierung, Grundlagen in der Programmierung, SCRUM, oder IT Projektmanagement, soll das Spektrum um solche Kurse erweitert werden. Dabei sollen diese Kurse im Micro-Learning Format angeboten werden. Dabei ist unter Micro-Learning das Lernen in kleinen Einheiten und in kurzen Schritten gemeint. Das von WLIB vorgegebene Design der Kurse soll dabei sinnvoll eingesetzt werden. In diesem Zusammenhang müssen die Studierenden sich Gedanken zum sinnvollen Einsatz didaktischer Elemente in Ihrem Kurs machen, und ein entsprechendes didaktisches Konzept ausarbeiten und anschließend umsetzen.

Etwaige Zugänge zur Lernplattform, sowie Designvorgaben werden durch unsere Kooperationspartner aus der Praxis bereitgestellt. Ziel dieses Projektes ist es, einen funktionsfähigen Micro-Learning Kurs zu erstellen.

• Bitte beachten Sie, dass Sie (zu Ihrem Wohle) bereits mindestens über Grundkenntnisse in dem Bereich, in dem Sie einen Kurs erstellen möchten, verfügen sollten.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept des Kurses)
• Erstellung des Feinkonzepts des Kurses (didaktischer Fahrplan)
• Erstellung eines funktionsfähigen Micro-Learning Kurses
• Integration von Gamification-/RPG-Elementen
• Erstellung realistischer Datensätze und praktischer Übungsaufgaben
• Testing und Evaluation des Micro-Learning Kurses
• Erstellung einer Projektdokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Kenntnisse in dem Bereich in dem der Kurs erstellt werden soll wünschenswert oder zumindest das Interesse, sich in D3.js einzuarbeiten
• Programmierkenntnisse (insb. Javascript) sind von Vorteil
• Kenntnisse in der Videobearbeitung (Powtoon) sind von Vorteil

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Grundlage jeder wissenschaftlichen Arbeit ist das Schaffen einer Wissensbasis, indem ein Überblick über ein Forschungsgebiet erlangt wird. Hierfür eignet sich in den meisten Fällen das Durchführen einer strukturierten Literaturrecherche als erster Schritt. Wissenschaftliche Beiträge werden in verschiedenen Datenbanken indiziert und können dort über die Eingabe eines Suchstrings abgefragt werden. Dabei liegt eine Herausforderung in der Diversität der Datenbanken, welche sich in Suchstring, Export und Informationsverfügbarkeit widerspiegelt. Auch stellen die verschiedenen Datenbanken zwar teilweise API-Keys bereit, diese unterliegen jedoch starken Restriktionen und lassen sich nur sporadisch verwenden. Um den ersten Schritt der strukturierten Literaturrecherche zu unterstützen, müssen die oben genannten Herausforderungen adressiert werden, indem z.B., die Suchstrings konvertiert, oder eine einheitliche tabellarische Darstellung von Suchergebnissen erstellt werden.

• Ziel der Projektarbeit ist die Erstellung eines Tools, welches eine geeignete UI aufweist, sodass die strukturierte Literaturrecherche unterstützt wird und die Herausforderungen gelöst werden. Hierbei soll eine Anforderungserhebung stattfinden, um die verschiedenen Herausforderungen und Probleme – oben nur exemplarisch dargestellt – zu identifizieren.

Literatur:

• Iliou, C., Kostoulas, T., Tsikrika, T., Katos, V., Vrochidis, S., & Kompatsiaris, I. (2022, August). Web bot detection evasion using deep reinforcement learning. In Proceedings of the 17th International Conference on Availability, Reliability and Security (pp. 1-10).
• Najork, M. (2009). Web Crawler Architecture.
• Brocke, J. V., Simons, A., Niehaves, B., Niehaves, B., Reimer, K., Plattfaut, R., & Cleven, A. (2009). Reconstructing the giant: On the importance of rigour in documenting the literature search process.
• Webster, J., & Watson, R. T. (2002). Analyzing the past to prepare for the future: Writing a literature review. MIS quarterly, xiii-xxiii.
• Bandara, W., Furtmueller, E., Gorbacheva, E., Miskon, S., & Beekhuyzen, J. (2015). Achieving rigor in literature reviews: Insights from qualitative data analysis and tool-support. Communications of the Association for Information systems, 37(1), 8.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse
• Erstellung eines funktionsfähigen Prototyps
• Integration eines Webcrawlers mit entsprechenden Bot-Detection-Evasion-Methoden
• Testing des Prototyps

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Programmierkenntnisse

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Die stark voranschreitende Digitalisierung und die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz führt zu kontroversen Ansichten. Vor kurzem hat der Nvidia CEO Jensen Huang die These unterstützt, dass Programmiertätigkeiten in Zukunft durch KI-Anwendungen erfolgen werden und nicht durch Programmierer selbst. Auch einige Softwarehersteller geben durch die Beschreibung Ihrer Produkte und Services diesen Eindruck. Im Rahmen dieses Projektes sollen innovative Ansätze entwickelt und untersucht werden, wie Large Language Models (LLM) mit NoCode/LowCode Entwicklungsmöglichkeiten integriert werden können, um Anwendungsszenarien zu realisieren. Dabei ist kritisch zu betrachten, inwiefern die vorhandenen Integrationen und vorhanden und nutzbar sind. Es sollen dabei Integrationsmöglichkeiten und Fähigkeiten verschiedener Plattformen, wie UiPath und OpenAI, untersucht werden. Das Ergebnis soll zeigen, inwiefern zum aktuellen Zeitpunkt bereits ein solches Szenario ersichtlich ist, oder welche Problematiken in diesem Zusammenhang aktuell ersichtlich sind. Es sollen also nicht nur die technischen Möglichkeiten erforscht werden, sondern auch konkrete Anwendungsfälle identifiziert und exemplarisch umgesetzt werden, um den praktischen Nutzen, aber auch Limitationen, dieser Integration zu demonstrieren.

• N. A. Ernst and G. Bavota (2022), "AI-Driven Development Is Here: Should You Worry?," in IEEE Software, vol. 39, no. 2, pp. 106-110, doi: 10.1109/MS.2021.3133805.
• Willcocks, L., Hindle, J., & Lacity, M. (2019). Becoming strategic with robotic process automation. SB publishing.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erarbeitung von Integrationsszenarien von LLM und LowCode/NoCode Umgebungen
• Identifizierung von Anwendungsszenarien
• Bewertung der Integrationsszenarien
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept)
• Erstellung eines funktionsfähigen Prototyps
• Testen des Prototyps

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Der Markt der Lebensmitteleinzelhandel (LEH) in Deutschland ist stark oligopolistisch und von einer signifikanten Wettbewerbsintensität geprägt. Weitere, konkurrierende Filialen im unmittelbaren Wettbewerbsumfeld eines Einzelhändlers stellen potenzielle Wettbewerber dar. Vor dem Hintergrund der Wettbewerbsintensität und der oligopolistischen Struktur, wird sich im Rahmen der Preissetzung im LEH stark an der Preissetzung innerhalb des als relevant erachteten Wettbewerbs als Referenz orientiert. Aussagen über die Wettbewerbsintensität eines Marktes lassen sich anhand einer Vielzahl von Kriterien treffen. Wichtige Anhaltspunkte liefern der Stand und die Entwicklung der Konzentration, die Entwicklung des Ladennetzes und der Verkaufsflächen sowie der Preise im Lebensmitteleinzelhandel und der Margen der Lebensmitteleinzelhändler.

Um die lokale Wettbewerbsintensität als preisbeeinflussenden Faktor abzubilden, greifen Einzelhändler auf unterschiedliche Konzepte zurück. Das Konzept der Wettbewerbskonzentrationskennziffer (WKZ) ist ein Beispiel zur Quantifizierung des Wettbewerbs als Einflussfaktor zur Analyse der Wettbewerbsintensität am Filialstandort und dient zugleich als Entscheidungsgrundlage für die Preissetzung. Es existieren unterschiedliche Ansätze zur Zusammensetzung der WKZ (z.B. Verkaufsfläche pro einer spezifischen Referenzanzahl von Einwohnern, Anzahl von Wettbewerbsmärkten in einem PLZ-Gebiet, etc.).

Das Ziel des Projekts ist die Verfeinerung der bisherigen in der Praxis und Literatur zu findenden Ansätze zur Konzeptualisierung und Messung der Wettbewerbsintensität in Form einer Entwicklung und Implementierung eines eigenen Wettbewerbsfaktor. Dieser Faktor soll es ermöglichen, die lokale Wettbewerbsintensität um eine spezifische Filiale herum messbar zu machen und in einem zu entwickelnden Tool flexibel abzubilden. Dabei soll sich der Wettbewerbsfaktor von bisherigen Ansätzen zur Zusammensetzung der WKZ unterscheiden. Zum einen soll der zu entwickelte Wettbewerbsfaktor nach geographischen Distanzen differenzieren können (z.B. Wege, Strecken, Umkreis-Ebene, Festlegen bestimmter geographischer Radien, etc.). Außerdem soll eine differenzierte Betrachtung der Wettbewerbsintensität nach ausgewählten Warengruppen ermöglicht werden.

Darüber hinaus sind kartellrechtliche Implikationen bei der Abbildung der Wettbewerbsintensität im Kontext der Preissetzung im deutschen LEH und diesbezügliche Standortfaktoren zu beachten. Das Kartellrecht prägt den rechtlichen Rahmen der Wettbewerbssituation und der Preissetzung (z. B. durch Maßnahmen im Hinblick auf die Verhinderung von Preisabsprachen, Prüfung von Marktkonzentration, Wettbewerbsförderung, Marktzutrittssteuerung, etc.) und befasst sich dementsprechend in übergeordneten Maße mit der allgemeinen Wettbewerbssituation im deutschen Lebensmitteleinzelhandel, unter anderem mittels regelmäßiger „Sektoruntersuchungen“. Kartellrechtliche Implikationen für die Wettbewerbssituation im deutschen LEH stellen relevante Anhaltspunkte für die Implementierung des Preiseinflussfaktors Wettbewerb im Rahmen des Projekts dar.

Der zu entwickelnde Wettbewerbsfaktor wird hypothetisch bei einem großen deutschen LEH eingesetzt, um Preisoptimierung an spezifischen Filialstandorten zu ermöglichen. In dem zu entwickelnden Tool können bestimmte Filialen selektiert werden, um den Wettbewerbsfaktor in Form der filialspezifischen Wettbewerbsintensität differenziert nach geographischer Lage und ausgewählten Warengruppen (z.B. frisches Obst und Gemüse, Drogerie, Tiernahrung) anzuzeigen.

Referenzen:

• Ahlert, D., Kenning, P., Brock, C. (2020). Bedeutung und konzeptionelle Grundlagen des Handelsmarketing. In: Handelsmarketing. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. doi.org/10.1007/978-3-662-61851-6_1
• Bienert, M.L. (1996). Standorttheoretische Grundlagen. In: Standortmanagement. Neue betriebswirtschaftliche Forschung, vol 115. Gabler Verlag, Wiesbaden. doi.org/10.1007/978-3-322-99228-4_2.
• Fox, E.J., Sethuraman, R. (2006). Retail Competition. In: Krafft, M., Mantrala, M.K. (eds) Retailing in the 21st Century. Springer, Berlin, Heidelberg. doi.org/10.1007/3-540-28433-8_13
• Lademann, R.P. (2013). Wettbewerbsökonomische Grundlagen des Betriebsformenwettbewerbs im Lebensmitteleinzelhandel. In: Riekhof, HC. (eds) Retail Business. Gabler Verlag, Wiesbaden. doi.org/10.1007/978-3-8349-4555-6_1.
• Monopolkommission (2015) Wettbewerb und Nachfragemacht im Lebensmitteleinzelhandel. www.monopolkommission.de/images/PDF/HG/HG19/5_Kapitel_HG_19.pdf

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder 
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept des Kurses) // Interviews Anforderungen für US
• Erstellung des Feinkonzepts des Kurses (didaktischer Fahrplan)
• Konzeptualisierung eines wettbewerbsbezogenen Preiswirkungsfaktors (als empirischer Ansatz zur Messbarkeit des lokalen Wettbewerbs/ der Wettbewerbsintensität basierend auf geographischen Entfernungen und differenziert nach Warengruppen (Skalendefinition, etc.)
• Umsetzung relativ frei
• Implementierung des konzeptualisierten Preiswirkungsfaktors als Artefakt, hypothetische Anwendung für spezifische Filialen eines deutschen LEH
• Erste Tests und Auswertungen der Ergebnisse durch das Projektteam
• Ergebnisdarstellung und Dokumentation

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Grundkenntnisse in der Programmierung

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Der stark wettbewerbsgeprägte Sektor des Lebensmitteleinzelhandels zeichnet sich unter anderem über abwechselnde Rabattaktionen von Artikeln aus. Hierbei liegt häufig die Verhandlungsmacht und die Festsetzung solcher Rabattaktionen im Bereich der Lieferanten, allerdings können auch vereinzelt die Einzelhändler über den Zeitpunkt und die Dauer einer Rabattaktion bestimmen. So kann es durchaus vorkommen, dass ein Artikel bei unterschiedlichen Einzelhändlern zu unterschiedlichen Preisen zur selben Zeit rabattiert angeboten wird. Das Ziel einer Rabattaktion ist häufig zweigeteilt und betrifft einerseits das Anlocken von Kunden, aber auch das rechtzeitige Abverkaufen von Artikeln, um den Lagerbestand zu reduzieren. Somit ist die taktische Planung und Durchführung von Rabattaktionen eine Möglichkeit kompetitiv zu bleiben. Da die Planung und Durchführung von Rabattaktionen der Wettbewerber ein Betriebsgeheimnis ist, müssen diese Informationen auf andere Art und Weise beschafft werden. Hierfür eignet sich der Einsatz von maschinellem Lernen, um Prognosen über Rabattaktionen von Artikeln basierend auf historischen Informationen zu erstellen. Jedoch wird besonders für den Ansatz des Supervised Learnings ein existierender Datensatz benötigt.

Ziel der Projektarbeit ist es ein Tool zu entwickeln, welches konkret für einen Lebensmitteleinzelhändler entworfen wird. Dabei soll das Tool die eigenen Artikel des Einzelhändlers, welche von Einer Rabattaktion betroffen sind den rabattierten Artikeln von potenziellen Wettbewerbern gegenüberstellen. Die Auswahl der potenziellen Wettbewerber erfolgt dabei über eine Distanzberechnung. Das Tool soll dem Einzelhändler helfen Artikel zu identifizieren, die zur selben Zeit bei mehreren (auch beim Einzelhändler selbst) Wettbewerbern rabattiert sind. Basierend auf diesen gesammelten Daten soll das Tool außerdem die Möglichkeit liefern eine Prognose für rabattierte Artikel bei den Wettbewerbern für mindestens zwei Wochen zu erstellen, sodass der Einzelhändler seine eigenen Rabattaktionen entsprechend planen kann.

Literatur:

• Simon, H., & Fassnacht, M. (1982). Preismanagement (pp. 68-69). Wiesbaden: Gabler.
• Bienert, M.L. (1996). Standorttheoretische Grundlagen. In: Standortmanagement. Neue betriebswirtschaftliche Forschung, vol 115. Gabler Verlag, Wiesbaden. doi.org/10.1007/978-3-322-99228-4_2.
• Mulhern, F. J., & Padgett, D. T. (1995). The relationship between retail price promotions and regular price purchases. Journal of Marketing, 59(4), 83-90. Schößler, T., & Schößler, T. (2019). Rabatt-und Konditionenpolitik. Preispolitik im Kulturbetrieb: Eintrittspreise erfolgreich gestalten, 135-154.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse des Tools
• Erstellung eines funktionsfähigen Prototyps
• Testing des Prototyps

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Grundkenntnisse in der Programmierung

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Arbeitswelt und beeinflusst eine Vielzahl von Branchen und Berufen. Um Fachkräften den Einstieg in dieses Thema zu erleichtern, gewinnt Micro-Learning als flexible, digitale Lernmethode zunehmend an Bedeutung. In dieser Projektarbeit soll ein praxisorientierter Micro-Learning Kurs entwickelt werden, der die grundlegenden Einsatzmöglichkeiten von KI im beruflichen Kontext vermittelt. Dabei liegt der Fokus auf der didaktischen Aufbereitung sowie der technischen Umsetzung des Lernmaterials.

Ziel der Projektarbeit ist die Entwicklung eines modularen Micro-Learning Kurses, der Berufstätigen in kurzer und leicht verständlicher Form die Grundlagen von KI und deren Anwendung in typischen beruflichen Szenarien näherbringt. Der Kurs soll sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungsbeispiele beinhalten. Zudem soll er auf modernen Lernplattformen einsetzbar sein und eine interaktive, benutzerfreundliche Struktur bieten.

Aufgabenstellung:

• Identifikation und Aufbereitung der relevanten Lerninhalte (z.B. Grundprinzipien von KI, Historische Entwicklung, Funktionsweise von ChatGPT, Anwendungsbeispiele, Prompt-Engineering….
• Entwicklung eines didaktischen Konzepts zur Aufteilung des Stoffes in leicht verdauliche Micro-Learning Einheiten
• Technische Umsetzung des Kurses auf einer Lernplattform
• Erstellung multimedialer Lerneinheiten: kurze Erklärvideos, interaktive Grafiken, Quizze und praktische Übungen (z.B. in ChatGPT)
• Integration von praxisnahen Fallbeispielen, die den Einsatz von KI in realen Szenarien verdeutlichen
• Testen des Kurses durch eine ausgewählte Gruppe von Testnutzern und ggf. iterative Verbesserung basierend auf Feedback

Referenzen:

•  Harr, M. D., Wienand, M., & Schütte, R. (2024). Towards Enhanced E-Learning Within MOOCs: Exploring the Towards Enhanced E-Learning Within MOOCs: Exploring the Capabilities of Generative Artificial Intelligence Capabilities of Generative Artificial Intelligence. https://aisel.aisnet.org/pacis2024/track14_educ/track14_educ/11
• Almalki, M. E. M. (2022). Micro-Learning Concepts and Principles. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND NETWORK SECURITY, 22(5), 327–329. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.5.46
• Wang, X., Lin, X., & Shao, B. (2023). Artificial intelligence changes the way we work: A close look at innovating with chatbots. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(3), 339-353.
• Wienand, M., Wulfert, T., & Hoang, H. (2024). Design principles for e-learning platforms featuring higher-education students’ enterprise systems end-user training. Discover Education, 3(1), 82.

Informationen zum Auftraggeber

We Learn In Bits (WLIB) ist ein Programm an der UDE zur Vermittlung von Kenntnissen im Umfeld von Enterprise Systems. Das Programm existiert seit 2019 (bis 2021 unter dem Namen ES/4Students). Das Konzept dieses Programms ist rein elearning basiert. Die Inhalte werden in theoretischer Form textuell und mit Videos aufbereitet und entsprechen dem Micro Learning Format, welches sich in vielfältiger Hinsicht als Lehrkonzept bewährt hat. WLIB kooperiert auf dieser Ebene mit einem jungen Essener Unternehmen, dass sich auf (Beratungs-)dienstleistungen im Weiterbildungsbereich spezialisiert hat. Das Angebotsspektrum des Programms ist auf die Bedienung unterschiedlicher ES ausgerichtet, sowie der Erlangung von verschiedenen IT-Kompetenzen.  Diese Kompetenzen und Fähigkeiten umfassen beispielsweise die Geschäftsprozessmodellierung, Grundlagen in der Programmierung, SCRUM, oder IT Projektmanagement, soll das Spektrum um solche Kurse erweitert werden. Dabei sollen diese Kurse im Micro-Learning Format angeboten werden. Dabei ist unter Micro-Learning das Lernen in kleinen Einheiten und in kurzen Schritten gemeint. Das von WLIB vorgegebene Design der Kurse soll dabei sinnvoll eingesetzt werden. In diesem Zusammenhang müssen die Studierenden sich Gedanken zum sinnvollen Einsatz didaktischer Elemente in Ihrem Kurs machen, und ein entsprechendes didaktisches Konzept ausarbeiten und anschließend umsetzen.

Etwaige Zugänge zur Lernplattform, sowie Designvorgaben werden durch unsere Kooperationspartner aus der Praxis bereitgestellt. Ziel dieses Projektes ist es, einen funktionsfähigen Micro-Learning Kurs zu erstellen.

• Bitte beachten Sie, dass Sie (zu Ihrem Wohle) bereits mindestens über Grundkenntnisse in dem Bereich, in dem Sie einen Kurs erstellen möchten, verfügen sollten.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept des Kurses)
• Erstellung des Feinkonzepts des Kurses (didaktischer Fahrplan)
• Erstellung eines funktionsfähigen Prototypen
• Testing des Prototypen

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Kenntnisse in dem Bereich in dem der Kurs erstellt werden soll
• Kenntnisse in der Videobearbeitung (Powtoon) sind von Vorteil

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch 

Problemstellung:

Machine Learning (ML) und neuronale Netze sind essenzielle Bestandteile der modernen Künstlichen Intelligenz (KI). Gerade neuronale Netze haben in den letzten Jahren durch ihre Leistungsfähigkeit in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung besondere Bedeutung erlangt. Ziel dieser Projektarbeit ist die Entwicklung eines Micro-Learning Kurses, der die grundlegenden Konzepte des Machine Learning vermittelt und dabei einen speziellen Fokus auf neuronale Netze legt. Der Kurs soll Lernenden ermöglichen, in kurzen, prägnanten Einheiten die wichtigsten Inhalte zu verstehen und praktisch anzuwenden. Ziel der Projektarbeit ist die Konzeption und Erstellung eines modularen Micro-Learning Kurses, der die Grundlagen von Machine Learning (z.B. supervised/unsupervised Learning, Modelltraining) sowie spezifisch die Funktionsweise und Anwendung neuronaler Netze behandelt. Der Kurs soll interaktiv, praxisnah und auf einer geeigneten Lernplattform umsetzbar sein, sodass er eine benutzerfreundliche Lernerfahrung bietet.

Literatur:

• Mahesh, B. (2020). Machine learning algorithms-a review. International Journal of Science and Research (IJSR).[Internet], 9(1), 381-386.
• Almalki, M. E. M. (2022). Micro-Learning Concepts and Principles. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND NETWORK SECURITY, 22(5), 327–329. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.5.46
• Wang, X., Lin, X., & Shao, B. (2023). Artificial intelligence changes the way we work: A close look at innovating with chatbots. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(3), 339-353.
• Wienand, M., Wulfert, T., & Hoang, H. (2024). Design principles for e-learning platforms featuring higher-education students’ enterprise systems end-user training. Discover Education, 3(1), 82.

Aufgabenstellung:

• Identifikation und Aufbereitung der relevanten Lerninhalte (z.B. Grundprinzipien von Machine Learning, Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netze, Backpropagation, Aktivierungsfunktionen, Anwendungsbeispiele)
• Entwicklung eines didaktischen Konzepts zur Aufteilung des Stoffes in leicht verdauliche Micro-Learning Einheiten
• Technische Umsetzung des Kurses auf einer Lernplattform
• Erstellung multimedialer Lerneinheiten: kurze Erklärvideos, interaktive Grafiken, Quizze und praktische Übungen (z.B. in Python mit TensorFlow oder Keras)
• Integration von praxisnahen Fallbeispielen, die den Einsatz von neuronalen Netzen in realen Szenarien (z.B. Bilderkennung, Natural Language Processing) verdeutlichen
• Testen des Kurses durch eine ausgewählte Gruppe von Testnutzern und iterative Verbesserung basierend auf Feedback

Informationen zum Auftraggeber

We Learn In Bits (WLIB) ist ein Programm an der UDE zur Vermittlung von Kenntnissen im Umfeld von Enterprise Systems. Das Programm existiert seit 2019 (bis 2021 unter dem Namen ES/4Students). Das Konzept dieses Programms ist rein elearning basiert. Die Inhalte werden in theoretischer Form textuell und mit Videos aufbereitet und entsprechen dem Micro Learning Format, welches sich in vielfältiger Hinsicht als Lehrkonzept bewährt hat. WLIB kooperiert auf dieser Ebene mit einem jungen Essener Unternehmen, dass sich auf (Beratungs-)dienstleistungen im Weiterbildungsbereich spezialisiert hat. Das Angebotsspektrum des Programms ist auf die Bedienung unterschiedlicher ES ausgerichtet, sowie der Erlangung von verschiedenen IT-Kompetenzen.  Diese Kompetenzen und Fähigkeiten umfassen beispielsweise die Geschäftsprozessmodellierung, Grundlagen in der Programmierung, SCRUM, oder IT Projektmanagement, soll das Spektrum um solche Kurse erweitert werden. Dabei sollen diese Kurse im Micro-Learning Format angeboten werden. Dabei ist unter Micro-Learning das Lernen in kleinen Einheiten und in kurzen Schritten gemeint. Das von WLIB vorgegebene Design der Kurse soll dabei sinnvoll eingesetzt werden. In diesem Zusammenhang müssen die Studierenden sich Gedanken zum sinnvollen Einsatz didaktischer Elemente in Ihrem Kurs machen, und ein entsprechendes didaktisches Konzept ausarbeiten und anschließend umsetzen.

Etwaige Zugänge zur Lernplattform, sowie Designvorgaben werden durch unsere Kooperationspartner aus der Praxis bereitgestellt. Ziel dieses Projektes ist es, einen funktionsfähigen Micro-Learning Kurs zu erstellen.

• Bitte beachten Sie, dass Sie (zu Ihrem Wohle) bereits mindestens über Grundkenntnisse in dem Bereich, in dem Sie einen Kurs erstellen möchten, verfügen sollten.

Anforderungen an die Projektgruppe:

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept des Kurses)
• Erstellung des Feinkonzepts des Kurses (didaktischer Fahrplan)
• Erstellung eines funktionsfähigen Prototypen
• Testing des Prototypen

Voraussetzungen:

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master (Standard/Pflicht)
• Kenntnisse in dem Bereich in dem der Kurs erstellt werden soll
• Kenntnisse in der Videobearbeitung (Powtoon) sind von Vorteil

Zielgruppe: Bachelor- oder Masterstudierende 

Sprache: Deutsch oder Englisch