Methoden, Modellierung und Theorien der Wirtschaftsinformatik
Innerhalb der Forschungslinie rund um
Methoden, Modellierung und Theorien der Wirtschaftsinformatik
bieten wir vordergründig Themen zur Analyse, Gestaltung, Implementierung und Evaluation in den folgenden Bereichen für eine Bachelor-, Master-, Diplom- oder Seminararbeit an:
- Konzeptuelle Modellierung
- Evolution von Design Artefakten
- Methodenverständnis in der WI
Evolution von IT Artefakten
|
Ziel von Design Science Projekten ist es IT Artefakte (Software, Hardware etc.) zu konzipieren und evaluieren. Während einige IT-Artefakte komplett neu erstellt werden, bauen die meisten IT Artefakte aufeinander auf, in dem sie auf Basis bestehender Artefakte weiterentwickelt werden. In diesem Sinne befinden sich diese Artefakte in einer Art Evolution auf Basis alter Artefakte. Die Forschungsgruppe Digital Health hat zu diesem Thema ein Framework entwickelt, dass Design Forschern und Praktikern helfen soll, die Evolution ihres Artefaktes zu beschreiben (siehe nachfolgende Publikation). Abschlussarbeiten könnten insbesondere auf die Beschreibung von Evolutionsprozessen für komplexe Evolutionen wie z. B. der der UML oder der BPMN fokussieren. Ein weiterer Aspekt für eine Abschlussarbeit wäre die Untersuchung, wie ein Repositorium gestaltet sein könnte, welches die Verwaltung von Evolutionsprozessen (im weitesten Sinne eine Evolutionsdatenbank) ermöglich. Dies umfasst sowohl gestaltungsorientierte Fragestellungen zum Methodendesign und zur Plattform-Umsetzung als auch evolutorische Aufträge zum Nutzungskontext und zur Nutzungsakzeptanz. |
Referenzprozessmodelle
| Referenzprozessmodelle spielen eine zentrale Rolle in der Prozessoptimierung und Standardisierung in verschiedenen Branchen. Sie bieten bewährte Vorlagen für die Gestaltung effizienter und qualitativ hochwertiger Prozesse. Trotz ihres Potenzials gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, die in verschiedenen Sektoren entwickelt und angewendet wurden. Eine systematische Analyse dieser Referenzprozessmodelle ist notwendig, um deren Mechanismen, Erfolgsfaktoren und Herausforderungen zu identifizieren sowie deren tatsächliche Nutzung und Wirksamkeit zu bewerten. Diese Abschlussarbeit könnte als systematisches Review gestaltet werden, das die vorhandene Literatur zu Referenzprozessmodellen in unterschiedlichen Kontexten analysiert. Der Fokus liegt auf der Identifikation der Mechanismen, die zur Effizienzsteigerung und Standardisierung beitragen, sowie der Bewertung der Faktoren, die den Einsatz von Referenzprozessmodellen in der Praxis beeinflussen |
Konzeptuelle Modellierung
|
Large Language Models in der fachkonzeptuellen Modellierung |
|
|---|---|
| Mit den Möglichkeiten Generativer Large Language Models (LLM) wie sie beispielhaft von GPT realisiert werden, rücken auch richtungsweisende Fragen zu Einsatzpotenzialen im Bereich der fachkonzeptuellen Modellierung in den Fokus der Wirtschaftsinformatikforschung. Die fachkonzeptuelle Modellierung hat sich in den letzten Dekaden im Bereich der Gestaltung und des Managements von Informationssystemen als wichtiges Werkzeug etablieren können. Die Forschung zeigt aber auch, dass durch die Komplexität integrierter Modellsysteme sowie das Spannungsfeld zwischen Domänen- und Methodenexpertise, die Modellerstellung und die Pflege des Modellsystems aus wirtschaftlichen und fachlichen Gesichtspunkten sehr herausfordernd sein kann. Large Language Models sind in der Lage Domänenwissen zu vernetzen und entsprechende Vorschläge für Modellbildung und Modellpflege aber auch für die Gestaltung und Anpassung von Modellierungssprachen zu generieren. Abschlussarbeiten sollen diese Einsatzpotenziale untersuchen und Lösungsansätze konzipieren sowie evaluieren. Von Interesse sind sowohl Überblicksarbeiten als auch technisch fokussierte Arbeiten. | |
| Entwicklung der konzeptuellen Modellierung durch das Potenzial Künstlicher Intelligenz |
| Die Integration von Künstlicher Intelligenz stellt die konzeptuelle Modellierung vor neue Herausforderungen. Während KI-Systeme oft datengetrieben arbeiten, basieren konzeptuelle Modelle auf Regeln und Abstraktion. Dieses Themengebiet untersucht, wie sich datengetriebene und regelbasierte Ansätze vereinen lassen, um KI-Entscheidungen erklärbarer und transparenter zu machen. Ein Fokus liegt auf der Automatisierung der Modellgenerierung durch KI und der Sicherstellung der Modellqualität. Zudem wird erforscht, wie Modelle dynamisch an sich verändernde Daten angepasst werden können. Die Erklärbarkeit und Transparenz von KI sowie die Verwaltung von Modellen im Entwicklungsprozess sind zentrale Aspekte. |
Einsatz und Gestaltung KI-basierter Diagnoseunterstützungssysteme
| Die Integration von KI-basierten Assistenzsystemen im medizinischen Kontext gewinnt zunehmend an Bedeutung. Einige dieser Systeme haben bereits die Marktreife erreicht und werden in der klinischen Praxis eingesetzt. Solche Systeme eröffnen vielfältige Potenziale, wie etwa eine erhöhte Diagnosegenauigkeit und Effizienzsteigerungen in der medizinischen Versorgung. Gleichzeitig ergeben sich Herausforderungen, wie die wachsende Abhängigkeit medizinischer Leistungserbringer von diesen Technologien. Um die aktuellen Entwicklungen und Entwicklungspotentiale zu verstehen ist es notwendig, einen Überblick sowohl über das Forschungsfeld als auch die gelebte Praxis zu erarbeiten. Der Fokus soll dabei auf Entwicklungen im Bereich der Diagnoseunterstützungssysteme liegen. Dies umfasst Fragen zu den Arten von Unterstützungssystemen, gängige Designansätze, die untersuchten Antriebsfaktoren sowie die Vorläufer von KI-basierten Diagnoseunterstützungssystemen. |
Einsatz und Gestaltung von Maturity Models im Gesundheitswesen
| Maturity Model Strukturen und Ansätze |
| Reifegradmodelle sind in der Softwareentwicklung, im IT-Management und im Projektmanagement in vielfältigen Branchen weit verbreitet und unterstützen Organisationen dabei, ihre Effizienz und Qualität kontinuierlich zu messen und zu steigern. Ein solches Modell besteht in der Regel aus mehreren Reifegradstufen, die von einem chaotischen Anfangszustand bis zu einem optimierten und voll ausgereiften Zustand reichen. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, die aktuelle Landschaft hinsichtlich der Gestaltung, Entwicklung und Anwendung von Reifegradmodellen zu kartographieren, Gemeinsamkeiten und Unterschiede existierender Ansätze herauszuarbeiten und so den aktuellen State-of-the-Art in Wissenschaft und Praxis zu analysieren. |
| Maturity Model Designer |
| Basierend auf einer Analyse des aktuellen State-of-the-Art in Wissenschaft und Praxis zu Reifegradmodellen fokussiert diese Arbeit die Konzeption und Entwicklung eines universellen Tools zur Erstellung und Verwaltung von Reifegradmodellen für unterschiedliche Anwendungsszenarien. Dies umfasst sowohl die Definition struktureller Elemente (z.B. Dimensionen, Reifestufen, Bewertungskriterien) als auch die Bereitstellung der Modelldefinitionen über eine universelle Programmierschnittstelle (API). |
Bei Interesse senden Sie bitte eine E-Mail mit einer kurzen Vorstellung Ihrer Ideen oder Themeninteressen inklusive Lebenslauf an .