Modulbeschreibung

Termine

• Einführung: Do. 28.04.2022, 18:00 Uhr, Zoom-Meeting
• 1./2. Coaching: Fr. 20.05.2022, 09:00 – 18:00 Uhr, NB 02/33
• 3. Coaching: Sa. 21.05.2022, 09:00 – 13:00 Uhr, NB 02/33
• 4./5. Coaching: Fr. 03.06.2022, 09:00 – 18:00 Uhr, NB 02/33
• 6. Coaching: Sa. 04.06.2022, 09:00 – 13:00 Uhr, NB 02/33
• Klausur: Wird noch bekannt gegeben
• Praxiswoche: 20.-23.06.2022

Ziele

Die Studierenden sollen sich folgende Kompetenzen aneignen:

• Sie lernen Grundlagen und Begrifflichkeiten aus dem Kontext Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) in Organisationen kennen, sowie unterschiedliche Anwendungen und Tools von EUS.
• Sie erfassen die Grundlagen und die Relevanz von Künstlicher Intelligenz für Entscheidungsunterstützungssysteme.
• Sie verstehen den Unterschied zwischen regelbasierter bzw. symbolischer Künstlicher Intelligenz im Vergleich zum Bereich Machine Learning inkl. Deep Learning.
• Sie lernen die unterschiedlichen Eigenschaften, Stärken, Schwächen von KI sowie mit ihr verbundene, ethischen Herausforderungen kennnen.
• Sie können betriebliche Probleme im Bereich KI und EUS analysieren und Ansätze zur Lösung entwickeln.

Inhalte

In der Lehrveranstaltung „Entscheidungsunterstützungssysteme und Künstliche Intelligenz“ soll es um die Grundlagen, Mehrwerte, Risiken und Chancen von EUS und KI gehen. Durch wissenschaftlich fundiertes Wissen und Ressourcen erhalten Sie eine neue Perspektive auf EUS und KI-basierte Informationssysteme in Ihrem Privat- und Berufsleben.
Praxis und Forschung zeigen unterschiedliche Möglichkeiten auf, wie KI-basierte EUS Aufgaben automatisieren oder eine*n menschliche*n Entscheidungsträger*in unterstützen können. Hybriden Intelligenz (HI) fokussiert dabei auf die Kooperation bzw. Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz. Mit Themen wie Big Data, Business Intelligence oder Data Science können innerhalb Organisationen moderne KI-Ansätze in EUS integriert werden. Zukunftsträchtige Ideen, Technologien sowie Möglichkeiten werden besprochen, sowie kritische Fragestellungen, Risiken und Herausforderungen reflektiert. Beispielhafte Fragen, denen wir nachgehen, sind:

• Wie finden in Organisationen Entscheidungen statt und wie kann dies durch IT unterstützt werden?
• Wie unterscheiden sich Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) von anderen Anwendungssystemen in Organisationen?
• Was ist Business Intelligence und welcher Bezug existiert zu EUS?
• Was ist Data Governance und welche Rolle spielt es in Bezug zu BI und EUS?
• Was ist Künstliche Intelligenz (KI) und welche Entwicklungen gibt es hinsichtlich der Erklärbarkeit von KI?
• Was sind Chancen und Risiken sowie ethische Herausforderungen bezüglich KI-basierten EUS?

Lehrformen

Selbststudium, Coaching, kommunikationsorientierte Präsentationen und Interaktion in der Gruppe, praktische Gruppenübungen und Moderation, komplexe Fallbearbeitung und projektorientierte Gruppenarbeit im Rahmen der Praxiswoche

Prüfungsformen

Klausur am Ende des Moduls (1 ½ Stunden), oder Hausarbeit

Voraussetzung für die Vergabe von Kreditpunkten

Studienleistungen:

• Mitgestaltung einer Coachingsitzung z. B. durch eine Präsentation, die Anleitung zu Übungen, durch die Moderation des Erfahrungsaustauschs
• Aktive Beteiligung durch Gruppenarbeit und Präsentation im Rahmen der Praxiswoche

Prüfungen (benotet):

• Klausur

Verwendung des Moduls (in anderen Studiengängen bzw. inhaltliche Bezüge)

Das Modul weist inhaltliche Bezüge zu anderen Modulen auf, wie z.B. Change- und Prozessmanagement.

Stellenwert der Note in der Endnote

Kann als eine von fünf Modulnoten ausgewählt werden, deren arithmetisches Mittel zu 50 % in die Gesamtnote einfließt.
Weitere Hinweise siehe Kapitel 6 des Modulhandbuchs oder in § 17 und §21 der Prüfungsordnung

Modulbeauftragter und hauptamtlich Lehrende

Prof. Dr. Christian Meske