Vergangene Veranstaltungen vor dem WiSe 2021/22

Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2021


Wintersemester 2020 / 2021

1. Fachsemester

 

VAK: 03-IBGA-FI-DG

Termin: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Übung Präsenz / Online
wöchentlich Do 12:00 - 14:00 Externer Ort: Selbststudium Externer Ort: Zoom Vorlesung online
 

2V+2Ü
Es kann zwischen einem Präsenz- und einem Online Übungstermin gewählt werden.
Die Vorlesung ist online.

 

CP: 6

 

Ziele:

 

  • Studierende können Transformationsprozesse der Digitalisierung und digitalen Gesellschaft für verschiedene Gesellschaftsbereiche benennen und darstellen. ​

  • Studierende können wissenschaftliche Texte zum Themenbereich Digitale Gesellschaft lesen, analysieren und relevante Argumente herausarbeiten und bewerten. Sie können ihre Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung strukturiert darstellen.​

  • Studierende können sich gegenseitig konstruktiv Feedback zu ihrer Arbeit geben. ​

  • Studierende können kritisch-reflektierend über die Rolle von Informatiker*innen in der digitalen Gesellschaft Stellung beziehen.

 

Inhalte:

 

    Ziel der Veranstaltung ist es, dass Studierende digitale Transformationsprozesse für verschiedene Gesellschaftsbereiche (z.B. Bildung, Arbeit, öffentliche Verwaltung, Familie, Politik) benennen und darstellen können. Sie analysieren konkrete Transformationsprozesse unter Berücksichtigung folgender Aspekte (1) Partizipation und Teilhabe, (2) Ungleichheit und Diskriminierung, (3) Überwachung und Kontrolle sowie (4) Transparenz und Accountability. Am Ende der Veranstaltung können Studierende kritisch-reflektierend über die Rolle von Informatik und Informatiker*innen in einer digitalen Gesellschaft Stellung beziehen.

     

    Dozent/in:

     

    Dr. Juliane Jarke

     

    Modulbereich: Profil: SQ, DMI.

    VAK: 03-BB-802.01 (03-IBAA-ITM)

    Termin: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00

    Raum: Online

    CP: 6

    Modulbereich: Angewandte Informatik

    VAK: 03-MB-802.02 (03-IMAA-ITMDS)

    Termin:
    Die Veranstaltung findet online an folgenden Terminen statt:
    5.11. um 16-18h ; 19.11. um 16-18h ; 27.11. um 14-16h ; 18.12. um 14-17h; 4.2. um 16-18h;
    19.2. um 13-17h MPO 2012 Profil: SQ, DMI, MC. MPO 2020 Schwerpunkt: AI

    CP: 6


    Sommersemester 2020

    VAK: 03-BE-802.98a

     

    Raum: -

    CP: 6

     

    Inhalte:

     

    From medical decision support systems to automatic language translation, from sorting and prioritizing news on social networks to autonomous cars: Machine learning is woven into the fabric of daily life. Applying machine learning, data science aims to extract knowledge or insights from data. 

    Content

    The class will provide an introduction to data science and applied machine learning. For this, the programming language Python will be used (and taught). You will learn about the difference between supervised and unsupervised machine learning, and three machine learning tasks: 

    1. classification (e.g. k-NN, Decision Trees, Support Vector Machines)

    2. regression (Linear Regression, Logistic Regression)

    3. clustering (k-means, dimensionality reduction with PCA and t-SNE)

    We will explore natural language processing for text mining and computer vision. Evaluation, as an integral part of data science, will be taught as well as data processing and data mining. To communicate our findings, we will also look at different visualization techniques.

    Project

    During this course, you will work in small groups on independent projects. Each group will have to:

    * formulate a research question

    * pick and potentially collect a dataset

    * pick a suitable operationalisation and method

    * find and justify the best machine learning model

    * describe your approach and findings in a report

    Requirements

    Basic programming experience is required to succeed in this course. But the course is mostly about concepts and aimed at anybody that wants to learn more about data science.

    Modulbereich: Bachelorprojekt

    VAK: 03-BP-902.76

    Termin: Freitag, 8:00-12:00 Uhr

    Raum: MZH 1450

    CP: 12

     

    Inhalte:

     

    Sowohl für die Schulen als auch die Hochschulen hat sich Erstellung und Verbreitung sogenannter ‚offener Bildungsmedien‘ (Open Educational Resources, OER) als weiteres Modell gegenüber kommerziellen Verlagen etabliert. Auch wenn der Marktanteil bislang noch verhältnismäßig klein ist, streben immer neue Unternehmen und StartUps auf den Markt und machen den etablierten Verlagen Konkurrenz. Dabei stehen in der Diskussion drei offene Fragen im Vordergrund:

    a) rechnet sich der Entwicklungsaufwand, wenn später keine direkten Erlöse erzielt werden können?

    b) wie kann eine verlässliche Qualitätssicherung organisiert werden und durch wen?

    c) wie können mobile Findemaschinen aussehen, die eine einfache Erschließung für die Nutzer*innen ermöglichen?

    Im Projekt sollen nicht nur Antworten auf diese drei Fragen mit Hilfe von Literaturstudien und Feldarbeit in Verlagen, bei Gründern, in Rechen- und Medienzentren usw. gesucht werden, sondern auch verschiedene Geschäftsmodelle untersucht und bewertet werden. Auf Basis des Business Model Canvas werden bestehende Ansätze analysiert und auch neue konzipiert. Mit Unterstützung des Gründungsnetzwerks in Bremen (BRIDGE) gewinnen die Teilnehmenden Kompetenzen bei der Erstellung und Bewertung von Geschäftsmodellen. Im Projekt lernen die Studierenden zudem die unterschiedlichen Lizenzmodelle für OER sowie bestehende Plattformen kennen und vertiefen damit die Modellierungsmethoden für Geschäftsprozesse. Für die Frage der technischen Unterstützung durch mobile Anwendungen und zentrale Lösungen zum Identitätsmanagement (für die Sicherstellung von Rollen und Rechten) soll ein Prototyp entwickelt und mit Nutzerinnen und Nutzern getestet werden. Eine Fokussierung auf die Bildungsinstitution erfolgt in der ersten Projektphase spätestens auf einer Klausurtagung, nachdem die Grundlagen erarbeitet worden sind.


    Im Projekt wird auf Motivation, Kreativität und Selbstorganisation der Teilnehmenden gesetzt.
    Neben Erfahrungen mit Projektmanagement erhalten die Teilnehmenden Einblicke in  Bildungsinstitutionen und gewinnen an Erfahrungen in Zusammenarbeit mit Nutzerinnen und Nutzern aus diesem Bereich.

     

    Dozent/in:

     

    Prof. Dr. Andreas Breiter

    Irina Zakharova


    Wintersemester 2019 / 2020

    VAK: 03-BB-899.04

    Termin:  Montag 12:00 - 14:00 Uhr

    CP: 4

     

    Profil: DMI

     

    Dozent/in:

     

    Juliane Jarke

    Irina Zakharova

    VAK: 03-BA-800.02/2a

    Termin: Vorlesung - Dienstag: 12:00 - 14:00, SFG 0150

    Tutorien:
    Dienstag: 16:00 - 18:00, MZH 1100
    Dienstag: 16:00 - 18:00, MZH 4140
    Donnerstag: 12:00 - 14:00, MZH 6210

     

    Raum: SFG 0150

    CP: 6

     

    Ziele:

     

    • Die Wirtschaftsinformatik als wissenschaftliche Disziplin beschreiben und einordnen können.
    • Grundlegende Konzepte der Wirtschaftsinformatik (wie bspw. Informations- und Anwendungssysteme) erläutern und abgrenzen können.
    • Die Rolle von Informationssystemen zur Unterstützung von Geschäftsprozessen und der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erläutern können.
    • Zusammenhänge zwischen Geschäfts- und IT-Strategie aufzeigen können.
    • Wirtschaftliche Aspekte der Entwicklung und des Betriebs von IT-Systemen erläutern können.
    • Methoden zur Beurteilung von IT-Investition und zur Softwareauswahl kennen und praktisch anwenden können.
    • Methoden und Softwarewerkzeuge zur Modellierung betrieblicher Informationssysteme kennen und praktisch anwenden können.
    • IT-Service-Management in seinen Grundzügen erläutern können

     

    Inhalte:

     

    Ziel der Veranstaltung ist es, dass Studierende die Wirtschaftsinformatik als wissenschaftliche Disziplin beschreiben und einordnen können. Hierzu gehört es grundlegende Konzepte der Wirtschaftsinformatik (z.B. Informations- und Anwendungssysteme) erläutern und abgrenzen zu können. Die Vorlesung behandelt die Rolle von Informationssystemen zur Unterstützung von Geschäftsprozessen und der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Studierende sollen die Zusammenhänge zwischen Geschäfts- und IT-Strategie aufzeigen können. Sie lernen Methoden und Softwarewerkzeuge zur Analyse und Modellierung betrieblicher Informationssysteme kennen und wenden diese praktisch an. In Gruppen bearbeiten und präsentieren Studierende an einem konkreten Fallbeispiel Probleme und Lösungen.

     

    Dozent/in:

     

    Juliane Jarke

    Modulbereich: Bachelorprojekt

    VAK: 03-BP-902.76

    Termin: Freitag, 8:00-12:00 Uhr

    Raum: MZH 1450

    CP: 12

     

    Inhalte:

     

    Sowohl für die Schulen als auch die Hochschulen hat sich Erstellung und Verbreitung sogenannter ‚offener Bildungsmedien‘ (Open Educational Resources, OER) als weiteres Modell gegenüber kommerziellen Verlagen etabliert. Auch wenn der Marktanteil bislang noch verhältnismäßig klein ist, streben immer neue Unternehmen und StartUps auf den Markt und machen den etablierten Verlagen Konkurrenz. Dabei stehen in der Diskussion drei offene Fragen im Vordergrund:

    a) rechnet sich der Entwicklungsaufwand, wenn später keine direkten Erlöse erzielt werden können?

    b) wie kann eine verlässliche Qualitätssicherung organisiert werden und durch wen?

    c) wie können mobile Findemaschinen aussehen, die eine einfache Erschließung für die Nutzer*innen ermöglichen?

    Im Projekt sollen nicht nur Antworten auf diese drei Fragen mit Hilfe von Literaturstudien und Feldarbeit in Verlagen, bei Gründern, in Rechen- und Medienzentren usw. gesucht werden, sondern auch verschiedene Geschäftsmodelle untersucht und bewertet werden. Auf Basis des Business Model Canvas werden bestehende Ansätze analysiert und auch neue konzipiert. Mit Unterstützung des Gründungsnetzwerks in Bremen (BRIDGE) gewinnen die Teilnehmenden Kompetenzen bei der Erstellung und Bewertung von Geschäftsmodellen. Im Projekt lernen die Studierenden zudem die unterschiedlichen Lizenzmodelle für OER sowie bestehende Plattformen kennen und vertiefen damit die Modellierungsmethoden für Geschäftsprozesse. Für die Frage der technischen Unterstützung durch mobile Anwendungen und zentrale Lösungen zum Identitätsmanagement (für die Sicherstellung von Rollen und Rechten) soll ein Prototyp entwickelt und mit Nutzerinnen und Nutzern getestet werden. Eine Fokussierung auf die Bildungsinstitution erfolgt in der ersten Projektphase spätestens auf einer Klausurtagung, nachdem die Grundlagen erarbeitet worden sind.


    Im Projekt wird auf Motivation, Kreativität und Selbstorganisation der Teilnehmenden gesetzt.
    Neben Erfahrungen mit Projektmanagement erhalten die Teilnehmenden Einblicke in  Bildungsinstitutionen und gewinnen an Erfahrungen in Zusammenarbeit mit Nutzerinnen und Nutzern aus diesem Bereich.

     

    Dozent/in:

     

    Prof. Dr. Andreas Breiter

    Irina Zakharova

    Modulbereich: Masterprojekt

    VAK: 03-MP-902.15

    CP: 30

     

    Ziele:

     


    Abstract
    The project applies advanced visualization and machine learning techniques to expose illegal deforestation that negatively affects climate change.

     

    Inhalte:

     

    Description

    The farming of beef and soy is one of the main reasons for continuous deforestation, and hence one of the main causes of climate change. With increased meat consumption, there is a growing demand for farmland. Often, this deforestation is illegal. New policy regulations at international level aim to address this issue by promoting deforestation-free supply chains. This means that only agricultural commodities from those farms are being traded within Europe which are not associated with deforestation. In this project, we want to apply data science approaches to analyse and monitor these supply chains and expose
    how different actors hide illegal deforestation.


    The project will enable students to work on a challenging real-world problem with a large-scale dataset. Based on data from one of Brazil’s biggest federal states, we will explore possibilities for visualising beef-supply chains. We will apply machine learning to detect cattle movement patterns which may be associated with deforestation. Our project is situated in an emerging research area called Computational Social Science (CSS).
    Lazer et al. characterised CSS as a field that leverages the capacity to collect and analyse data at scale to examine patterns of individual and group behaviours and to enhance our understanding of individuals and collectives.
    A collaboration between social sciences and computer science opens up unprecedented opportunities to understand complex systems. The project will be conducted in collaboration with researchers from Brazil as well as Greenpeace Brazil and Germany. It aims to deliver a system that showcases the potential of data science and data visualization for monitoring purposes to clean supply-chains and exert civil society power.


    In the project, participants will learn how to formulate research questions, identify and analyse user requirements, and design and develop visualization and machine learning models. We follow a research-oriented learning paradigm, i.e. the project is self-organised. Participants will not only learn about research in data science but also gain experience in managing a long-term project. Basic programming experience is required to succeed in this project. But the project is mostly about concepts and aimed at anybody that wants to learn more
    about data science and machine learning.

     

     

    Collaborateurs

    • Prof. Raoni Rajão (Federal University of Minas Gerais, Brazil)
    • Greenpeace Germany
    • Greenpeace Brazil

     

     

     

    Dozent/in:

     

    Prof. Dr. Juliane Jarke

    Hendrik Heuer


    Sommersemester 2019

    Modulbereich: General Study

    VAK: 03-GS-509.09

    Termin: Mo 01.04.19 16:00 - 18:00 MZH 6340
    Mo 06.05.19 16:00 - 18:00 MZH 6340
    Sa 11.05.19 10:00 - 17:00 MZH 1100
    Mo 20.05.19 16:00 - 18:00 MZH 6340
    Mo 17.06.19 16:00 - 18:00 MZH 6340
    Mo 08.07.19 16:00 - 18:00 MZH 6340

    Raum: MZH 6340

    CP: 2

     

    Dozent/in:

     

    Andreas Breiter

    VAK: 03-BE-802.98a

    Termin: Mo 10:00 - 14:00

    Raum: MZH 1110

    CP: 6

     

    Inhalte:

     

    From medical decision support systems to automatic language translation, from sorting and prioritizing news on social networks to autonomous cars: Machine learning is woven into the fabric of daily life. Applying machine learning, data science aims to extract knowledge or insights from data. 

    Content

    The class will provide an introduction to data science and applied machine learning. For this, the programming language Python will be used (and taught). You will learn about the difference between supervised and unsupervised machine learning, and three machine learning tasks: 

    1. classification (e.g. k-NN, Decision Trees, Support Vector Machines)

    2. regression (Linear Regression, Logistic Regression)

    3. clustering (k-means, dimensionality reduction with PCA and t-SNE)

    We will explore natural language processing for text mining and computer vision. Evaluation, as an integral part of data science, will be taught as well as data processing and data mining. To communicate our findings, we will also look at different visualization techniques.

    Project

    During this course, you will work in small groups on independent projects. Each group will have to:

    * formulate a research question

    * pick and potentially collect a dataset

    * pick a suitable operationalisation and method

    * find and justify the best machine learning model

    * describe your approach and findings in a report

    Requirements

    Basic programming experience is required to succeed in this course. But the course is mostly about concepts and aimed at anybody that wants to learn more about data science.

     

    Dozent/in:

     

    Hendrik Heuer

    VAK: 03-BB-803.02

    Termin: Fr 12:00 - 16:00

    Raum: MZH 1380/1400 ECO5 2.83

    CP: 6

     

    Dozent/in:

     

    Imke Petra Frauke Sommer

    VAK: 03-BB-802.01

    Termin: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00  Vorlesung
    wöchentlich Do 10:00 - 12:00  Übung

    Raum: MZH 1090 und MZH 5210

    CP: 6

     

    Ziele:

     

    • Überblick über Aufgaben, Ziele und Funktionen des IT-Managements in Theorie und Praxis
    • Kenntnisse über die Rolle, die Aufgaben und die Methoden des IT-Managements in Unternehmen und Verwaltungen
    • Kenntnisse über relevante technische, organisatorische und rechtliche Entscheidungsfelder
    • Einführung in die IT Infrastructure Library (ITIL)
    • Fähigkeit zur Bearbeitung von Problemen der Planung, der Realisierung und des Betriebs der IT-Infrastruktur und Anwendungssystemen in Unternehmen und Verwaltungen.
    • Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame Bearbeitung von Übungsaufgaben
    • Selbständige Erarbeitung eines Konzeptes für das IT-Management an einem konkreten Fallbeispiel in einem Team
    • Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung einer Fallstudie im Plenum

     

    Inhalte:

     

    1. Grundbegriffe
    2. Modelle des Informations(technik)managements
    3. Ziele und Leitbilder des IT-Managements
    4. Anwendungen als sozio-technische Systeme
    5. Strategische Planung und Organisation des IT-Managements (zentral / dezentral)
    6. IT-Sourcing und Offshoring („make or buy“)
    7. Beschaffung / E-Procurement
    8. IT-Service Management nach ITIL
    9. Informationssicherheits- und Datenschutzmanagement

     

    Dozent/in:

     

    Dr. Emese Stauke

    VAK: BB-801.04

    Termin: wöchentlich Mi 08:00 - 10:00
    wöchentlich Mi 10:00 - 12:00

    Raum: MZH 1100

    CP: 6

     

    Ziele:

     

    • Kenntnis über die Geschichte und Kernkonzepte der partizipativen Softwareentwicklung
    • Kenntnis verschiedener Verfahren/Methoden der partizipativen Softwareentwicklung
    • Durchführung eines konkreten Entwicklungsprozesses unter Anwendung verschiedener Methoden
    • Kompetenz der Planung eines eigenen Forschungs- oder Entwicklungsvorhabens auf Grundlage der partizipativen Softwareentwicklung 
    • Entwicklung von Gruppenkompetenzen und Interesse an Teamarbeit

     

    Inhalte:

     

    Die Idee, zukünftige Nutzerinnen und Nutzer an der Gestaltung von Informationssystemen teilhaben zu lassen, hat ihren Ursprung in drei verschiedenen partizipativen Designansätzen zwischen den späten 1970er Jahren bis in die frühen 1990er Jahre. Zu den Zielen einer solchen Beteiligung gehören sowohl moralische als auch pragmatische Überlegungen: (i) das Teilen von Kontrolle über Designentscheidungen mit denjenigen, die von diesen Entscheidungen betroffen sein werden (ii) das Einbeziehen der Expertise und des Wissens zukünftiger Nutzerinnen und Nutzer über die Prozesse/Praktiken, die das zu entwickelnde System unterstützen soll, sowie (iii) die Ermöglichung individueller, organisatorischer und technologischer Veränderungen durch gemeinsame Entwicklung.

     

    In diesem Kurs lernen Studierende verschiedene Methoden der partizipativen Softwareentwicklung kennen (z.B. ethnografische Methoden, Interviews, Fokusgruppen, Fragebögen, Szenarien und Prototyping). Im Plenum werden verschiedene Verfahren vorgestellt, ihr jeweiliger Fokus und die möglichen Fragestellungen, die durch sie beantwortet und bearbeitet werden können. Anschließend werden die Verfahren in Kleingruppen angewendet. Eine kritische, gemeinsame Reflektion erfolgt im Plenum.

     

    Zur individuellen Vorbereitung der wöchentlichen Treffen, wird erwartet, dass Studierende je einen (zumeist englischen) Text lesen.

     

    Dozent/in:

     

    Juliane Jarke

    Irina Zakharova

    VAK: 03-BA-800.02/2

    Termin: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00
    wöchentlich Di 16:00 - 18:00
    wöchentlich Do 14:00 - 16:00
    wöchentlich Do 16:00 - 18:00

    Raum: MZH 1380/1400 und MZH 1450

    CP: 6

     

    Ziele:

     

    1. Überblick über betriebswirtschaftliche Grundkategorien und Aufbau- und Ablauforganisation betrieblicher Prozesse erlangen
    2. Wirtschaftliche Aspekte der Entwicklung und des Betriebs informationstechnischer Systeme verstehen
    3. Übliche Verfahren der Modellierung von Geschäftsprozessen und der wirtschaftlichen Beurteilung von Geschäftsideen auf der Basis informationstechnischer Systeme kennen
    4. Einflüsse verschiedener Rechtsbereiche auf das Handeln eines/r Informatikers/in einschätzen können
    5. Verschiedene Arten von Schutzrechten unterscheiden und jeweils den einzelnen Tätigkeiten eines/r Informatikers/in zuordnen können
    6. Lizenzmodell kennenlernen und bezüglich ihrer Auswirkung auf Schutzrechte einordnen können

     

    Inhalte:

     

    In dieser Veranstaltung vertiefen Studierende ihr Wissen über betriebliche Informationssysteme. Sie lernen betriebswirtschaftliche Grundlagen kennen und entsprechende Begrifflichkeiten anzuwenden können. Studierende lernen übliche Verfahren der Modellierung von Geschäftsprozessen sowie übliche Verfahren zur Präsentation und wirtschaftlichen Beurteilung von IT-basierten Geschäftsideen und Geschäftsmodellen kennen und wenden diese auf konkrete Fallbeispiel an. Des weiteren sollen Studierende Einflüsse verschiedener Rechtsbereiche auf das Handeln eines/r Informatikers/in einschätzen und erläutern können.

     

    Teil 1: Betrieb und Organisation:

    1. Grundlagen zu Betrieb und Organisation
    2. Aufgaben der betrieblichen Informationsverarbeitung
    3. Betriebswirtschaftliche Grundkategorien, Geschäftsmodelle usw.
    4. Grundlagen und Perspektiven der Unternehmensführung
    5. Geschäftsprozesse

     

    Teil 2: Rechtliche Grundlagen

    1. Schutzrechte (Markenrecht, Urheberrecht, Copyright, Patente und verwandte Schutzrechte, Open-Source-Lizenzen vs. Schutzrechte)
    2. Weitere Rechtsbereiche (Überblick): Wettbewerbsrecht, Vertragsrecht, Datenschutzrecht, Strafrecht (Computerkriminalität)

     

    Dozent/in:

     

    Juliane Jarke

     

    Modulbereich: Projektstudium

    VAK: 03-MP-902.61

     

    CP: 18

     

    Dozent/in:

     

    Andreas Breiter und Hendrik Heuer

    Aktualisiert von: Tjark Raabe