21.1 - Fachrichtungsspezifisches Vertiefungsmodul I - Digital Business I

Modulnummer

5. Semester

150 h

Credits

Modulverantwortliche:r

Lehrende:r

Die Auswahl der im Modul behandelten Themenkomplexe und Inhalte wird zu Beginn des Semesters gemeinsam mit den Studierenden festgelegt. Die Themenkomplexe verstehen sich als Alternativen bzw. Wahlmöglichkeiten. Dementsprechend wird nur eine Auswahl der untenstehenden Qualifikationsziele im Modul behandelt.

Die Studierenden

• lernen Ziele, Aufgaben und Strategien des E-Commerce kennen
• analysieren die Funktionsweise von Hardware, Netzwerk und Internet
• gestalten Interfaces und Interaktionen von Software
• entwickeln 3D-Modelle und/oder interaktive Anwendungen in einer Software
• verstehen die Funktionsweise verschiedener Ansätze der Künstlichen Intelligenz
• experimentieren gemeinsam mit einer KI-Anwendung
• verschaffen sich einen Überblick über Methoden des Information Systems Research und des Design Science
• wenden gemeinsam eine Evaluationsmethode an
• nutzen im Team eine digitale Forschungsanwendung zur Gewinnung von Erkenntnissen
• stärken ihre Sozialkompetenzen in der Projektarbeit

Die Auswahl der im Modul behandelten Themenkomplexe und Inhalte wird zu Beginn des Semesters gemeinsam mit den Studierenden festgelegt. Die Themenkomplexe verstehen sich als Alternativen bzw. Wahlmöglichkeiten, von denen eine Auswahl der untenstehenden Inhalte im Modul behandelt wird:

• Funktionsweise von Hardware, Web und Netzwerken
• Internet of Things und Embedded Systems
• Electronic und Social Commerce (Fallstudien)
• Information Systems Research Methoden (z.B. Evaluationsmethode UEQ+)

Anwendungen in Gruppenarbeit bzw. Projekten

• Entwicklungs- und Kreativprozess (z.B. „Design Sprint“, Scrum)
• Design von Interfaces, Interaktionen und Mockups (Wireframes, UX Design)
• 3D-Modellierung als Grundlage für Simulation, Animation und Virtual Reality (z.B. SketchUp, Google Blocks)
• Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (z.B. TensorFlow)
• Digitale Forschungsanwendungen (z.B. EyeTracking)

• Back, A., Gronau, N. Tochtermann, K. (akt. Aufl.): Web 2.0 in der Unternehmenspraxis: Grundlagen, Fallstudien und Trends zum Einsatz von Social Software, Oldenbourg Verlag
• Gegenfurtner et al. (2018). Mobiles Eye-Tracking in den angewandten Wissenschaften. Bavarian Jour-nal of Applied Sciences, 4, 370-395.
• Herzog, M.A. (akt. Aufl.): Generische Content Transformation. Oldenbourg Verlag
• Isaiah Hull (2021) Machine Learning for Economics and Finance in TensorFlow 2
• Morabito, V. (akt. Aufl.): The Future of Digital Business Innovation, Springer Verlag
• Turban, et al. (akt. Aufl.): Electronic commerce, Prentice Hall Press.

Software Tutorials (Beispiele)

• https://eye-tracking-education.com/schulungsmaterial/ Jürgen Bluhm
• https://www.sketchup3d.de/produkt/video-tutorials/einfuehrung/

• Seminaristische Vorlesungen und Selbstlerneinheiten
• Labor-Übungen mit Hard- und Software
• Fallstudienarbeit
• Projektarbeit

Referat

ODER

Klausur (90 Minuten)

• Functionality of hardware, web and networks, Internet of Things and Embedded Systems
• Electronic and social commerce (case studies)
• Information Systems Research methods (e.g. evaluation method UEQ+), Digital research applications (e.g. EyeTracking)
• Development and creative process (e.g. "Design Sprint", Scrum)
• Design of interfaces, interactions and mockups (wireframes, UX design)
• 3D modeling as a basis for simulation, animation and virtual reality (e.g. SketchUp, Google Blocks)
• Artificial intelligence applications (e.g. TensorFlow)
• Applications are acquired in group work or projects