Curriculum

Wirtschaftsinformatik & Digitale Transformation

1. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

BetriebswirtschaftslehreSWS: 2 ECTS: 3 TYP: VO

Betriebswirtschaftslehre

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1BWLVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen von Organisationen aus betriebswirtschaftlicher Perspektive, Entstehung und Merkmale von Organisationen, Gestaltung, Steuerung und Weiterentwicklung von Organisationen, Betriebswirtschaftliche Perspektiven ("Views") auf Organisationen, Funktionsbereiche von Organisationen, Strukturorientierte und prozessorientierte Organisationsformen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten des normativen, strategischen, taktischen und operativen Managements, Bedeutung und Einsatz von Werten und Normen in Organisationen

Lernergebnis:

Absolvent*innen verstehen Wesen, Zweck und grundlegende Gestaltungs-, Steuerungs- und Entwicklungsprinzipien von Organisationen. Sie kennen die betriebswirtschaftlichen Perspektiven, zentrale Funktionsbereiche sowie struktur- und prozessorientierte Organisationsformen und können die Aufgaben des normativen, strategischen, taktischen und operativen Managements einordnen. Zudem verstehen sie die Bedeutung von Werten und Normen für das Handeln in Organisationen.

Übergeordnetes Modul:

Betriebswirtschaft & Wissensmanagement

Buchhaltung & BilanzierungSWS: 2 ECTS: 3 TYP: IL

Buchhaltung & Bilanzierung

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1BUBIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Begriff, Gliederung und Aufgaben der Unternehmensrechnung, Zweck der betrieblichen Aufzeichnungen, Buchführungspflichten und -systeme, Buchtechnische Behandlung der wichtigsten Geschäftsfälle, Überleitung zum Jahresabschluss und Jahresabschlussarbeiten

Lernergebnis:

Am Ende der LVA haben die Absolvent*innen ein Grundverständnis für Buchhaltung und Bilanzierung erlangt. Sie erkennen und verstehen Zusammenhänge zwischen Buchhaltung und Bilanzierung sowie GuV und Bilanz. Sie können grundlegende laufende Geschäftsfälle erfassen und einfache Bilanzierungstätigkeiten verstehen und Bilanzierungsgrundsätze anwenden sowie bilanzielle Informationen in Jahresabschlüssen finden

Übergeordnetes Modul:

Rechnungswesen

InformatikSWS: 3 ECTS: 5 TYP: VO

Informatik

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1INFVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Gegenstand und Rolle der Informatik: Begriff, Teilgebiete der Informatik, Einordnung in die Wirtschaftsinformatik, typische Problemstellungen Grundbegriffe und Denkweisen der Informatik: Information, Daten, Wissen, Abstraktion, Modelle, Systeme und Schnittstellen Rechnerarchitektur und Hardware-Grundlagen: Aufbau von Rechensystemen, zentrale Komponenten, Von-Neumann-Prinzip, Leistungsmerkmale, Verteilte IT-Systeme, IT-Infrastruktur Software und Betriebssysteme: Softwarearten, Zusammenspiel von Hard- und Software, Aufbau und Grundkonzepte moderner Betriebssysteme (Unix / Linux / MacOS / Windows), Speichermanagement im Betriebssystem und Adressierung, Arbeiten mit parallelen Prozessen und Threads, Kommandointerpreter (Shells) Daten und Datenorganisation: Datenarten, Datenformate, Dateien, Dateisysteme, Metadaten (konzeptionell) Algorithmen und algorithmisches Denken: Algorithmusbegriff, Effizienz auf intuitiver Ebene, Arten von Programmiersprachen, Rechnen mit verschiedenen Zahlensystemen, Logische Verknüpfungen, Boolesche Algebra Informationssysteme und Geschäftsprozesse: Informationssysteme als soziotechnische Systeme, Unterstützung betrieblicher Prozesse Aktuelle Entwicklungen und Ausblick: Digitalisierung, KI (Einordnung), Nachhaltigkeit, ethische Aspekte, Anschluss an Folgemodule

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können zentrale Begriffe, Denkweisen und Teilgebiete der Informatik erklären und diese im Kontext der Wirtschaftsinformatik einordnen. Sie können den grundlegenden Aufbau und das Zusammenspiel von Hardware, Software, Daten, Netzwerken und Informationssystemen beschreiben. Darüber hinaus können sie einfache informatische Problemlösestrategien sowie grundlegende Aspekte von Digitalisierung und aktuellen Entwicklungen verstehen und kritisch reflektieren.

Übergeordnetes Modul:

Informatik

International Business CommunicationSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

International Business Communication

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1IBCIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

x

Lernergebnis:

x

Übergeordnetes Modul:

Professionelle Kommunikation

Kommunikation & PräsentationSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Kommunikation & Präsentation

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1KUPIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Menschliche Wahrnehmung, Körpersprache, Grundlegende Modelle der Kommunikation, Axiome der Kommunikation, Johari-Fenster, Feedback - Modell, 4-Seiten einer Nachricht etc., Präsentationsziele, Zielgruppenorientierung, Präsentationsstruktur, Optimaler Einsatz interner und externer Präsentationsmittel

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage, eigene und fremde Wahrnehmung besser zu verstehen und einzuordnen, grundlegende Modelle der Kommunikation situativ anzuwenden, non-verbale Kommunikation und dessen Botschaft einzuordnen, Präsentationen, durch gezielten Einsatz der "internen" (Stimme, Körpersprache, Ausstrahlung) und "externen" Instrumenten (Flipchart, PC + Videobeamer, Handouts, etc.), wirkungsvoll zu gestalten, den eigenen individuellen Präsentationsstil zu entwickeln.

Übergeordnetes Modul:

Professionelle Kommunikation

Kosten- und LeistungsrechnungSWS: 2 ECTS: 2 TYP: IL

Kosten- und Leistungsrechnung

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1KLRIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung (Aufbau und Ziel), Teilbereiche der Kosten- und Leistungsrechnung (Kostenartenrechnung, Kostenstellenrechnung. Kostenträgerrechnung, Betriebsergebnisrechnung), Voll- vs. Teilkostenrechnung und deren Anwendung, Deckungsbeitragsrechnung (einstufige, mehrstufige), Break-Even-Analysen, Ermittlung von Preisgrenzen

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage: Begriffe und Aufgaben der Kosten- und Leistungsrechnung zu benennen und im betrieblichen Rechnungswesen anzuwenden, Ziele, Aufbau, Aufgaben und Zusammenhänge der Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung zu verstehen, Systeme der Voll- und Teilkostenrechnung zu verstehen und deren Stärken und Schwächen zu erkennen, Beispiele zur Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung zu lösen und die Ergebnisse als fundierte Entscheidungsgrundlage zu nutzen, Produkte und Dienstleistungen verursachungsgerecht zu kalkulieren, Kostenstrukturen zu analysieren und Verbesserungspotentiale zu identifizieren.

Übergeordnetes Modul:

Rechnungswesen

Mathematische Grundlagen & MethodenSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: UB

Mathematische Grundlagen & Methoden

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1MATUE
Typ	UB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

In der Übung werden die Themen der Vorlesung durch das eigenständige Rechnen von Übungsaufgaben sowie die Diskussion der Ergebnisse eingeübt und so die praktische Anwendung erlernt.

Lernergebnis:

Absolvent*innen wenden zentrale quantitative Begriffe und Konzepte in grundlegenden Problemstellungen an. Dazu formulieren sie einfache finanzmathematische und ökonomische Modelle und übertragen reale Fragestellungen in quantitative Strukturen. Sie kennen entsprechende mathematische Modelle und deren Eigenschaften. Sie bilden Ableitungen, nutzen diese zur Funktionsanalyse und bestimmen Extremwerte in ökonomischen Kontexten. Sie führen elementare finanzmathematische Berechnungen durch. Absolvent*innen analysieren und interpretieren Ergebnisse kritisch und setzen damit mathematische Methoden zielgerichtet zur Unterstützung wirtschaftlicher Erkenntnisse und Entscheidungen ein

Übergeordnetes Modul:

Mathematische Grundlagen & Methoden

Mathematische Grundlagen & MethodenSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: VO

Mathematische Grundlagen & Methoden

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1MATVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen der Mathematik: Logik, Mengen und Relationen sowie geschichtliche Einordnung, Algebraische Grundlagen: Potenzrechnung (inkl. negativer/gebrochener Exponenten), Rechenregeln sowie Umformen und Lösen einfacher Gleichungen und quadratischer Gleichungen, Funktionen verstehen: Definitionen, wichtige Funktionsklassen (linear, quadratisch, Potenz-, Exponentialfunktionen), Invertieren einfacher Funktionen, Graphische Darstellung: Visualisierung typischer Funktionen mit Software zur Interpretation mathematischer Zusammenhäng, Analyse von Graphen (z. B. Steigung, Monotonie, Scheitelpunkt), Einführung in Analysis-Konzepte: Intuitives Verständnis von Konvergenz und Stetigkeit sowie Ableitungen inkl. Rechenregeln; Extremwertbestimmung mit ökonomischen Anwendungen und Grundidee partieller Ableitungen, Integralbegriff: Verständnis der Flächeninterpretation ohne Fokus auf Berechnung, Finanzmathematik: Prozent-, Zins- und Wachstumsrechnungen und Modellierung von Bar- und Endwerten

Lernergebnis:

Absolvent*innen kennen zentrale quantitative Begriffe und Konzepte im Kontext grundlegender Problemstellungen. Sie verstehen den Aufbau und die Struktur einfacher finanzmathematischer und ökonomischer Modelle sowie deren Eigenschaften und Anwendungsbereiche. Sie sind mit den Grundlagen der Differentialrechnung vertraut, insbesondere mit der Bildung von Ableitungen, deren Einsatz in der Funktionsanalyse und der Bestimmung von Extremwerten in ökonomischen Zusammenhängen. Zudem kennen sie grundlegende finanzmathematische Rechenverfahren und deren theoretische Fundierung. Darüber hinaus verstehen sie die Aussagekraft quantitativer Ergebnisse sowie deren Einordnung und Bedeutung für wirtschaftliche Fragestellungen und Entscheidungsprozesse.

Übergeordnetes Modul:

Mathematische Grundlagen & Methoden

Programmieren mit PythonSWS: 4 ECTS: 5 TYP: IL

Programmieren mit Python

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1PROIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	4
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Entwurf, Implementierung, Ausführung und Debugging einfacher bis mittlerer Programme in Python Pseudocode und Programmablaufpläne Grundlegende Programmierkonzepte: Variablen, einfache und strukturierte Datentypen, Kontrollstrukturen, Fehlerbehandlung, Ein- und Ausgabe Werkzeuge in der Softwareentwicklung Verständlichkeit, Wartbarkeit und Qualität von Programmen Umgang mit textbasierten Shells

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Absolvent*innen: kleinere Programme selbstständig entwickeln, strukturiert aufbauen, einfach dokumentieren, testen und über eine Kommandozeilenumgebung ausführen, wobei sie geeignete Werkzeuge und Rahmenbedingungen bewusst berücksichtigen. einfache Problemstellungen analysieren und mithilfe algorithmischen Denkens in nachvollziehbare Lösungsschritte überführen. zentrale Begriffe und Konzepte der Programmierung (z. B. Ein- und Ausgaben, Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, einfache Datenstrukturen) benennen, erklären und in einfachen Beispielen anwenden. den Ablauf einfacher Programme mithilfe von Pseudocode oder Programmablaufplänen darstellen und nachvollziehen. die grundlegenden Beziehungen zwischen Hardware, Betriebssystem und Anwendungen aus Programmierendensicht erläutern und einfache Auswirkungen auf die Programmausführung benennen. typische Programmierfehler (z. B. Syntax-, Laufzeit- und einfache logische Fehler) erkennen und mit geeigneten Werkzeugen (Debugger) systematisch beheben. bestehende Programme lesen, verstehen und ihr Ergebnis vorhersagen. in einer textbasierten Shell mit grundlegenden Befehlen navigieren, Dateien manipulieren, Umgebungsvariablen benutzen und Programme ausführen. Programme bewusst strukturieren, indem sie Funktionen sinnvoll aufteilen, redundanten Code vermeiden und Namenskonventionen gezielt einsetzen. einfache Qualitätskriterien (Lesbarkeit, Nachvollziehbarkeit, Änderbarkeit) auf eigene und fremde Programme anwenden und Verbesserungsvorschläge formulieren.

Übergeordnetes Modul:

Programmieren mit Python

WissensmanagementSWS: 2 ECTS: 2 TYP: VO

Wissensmanagement

Semester	1
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB1WISVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Umgang mit Daten, Informationen und Wissen in Organisationen, Unterscheidung zwischen Daten, Wissen und Informationen, Entstehung und Ergebung von Daten in Unternehmen, Formen der Interpretation und Aufbereitung von Daten zu Informationen sowie über Konzepte und Instrumente des Wissensmanagements, Gestaltung von Wissensmanagement und dessen praktischer Umsetzung durch geeignete organisatorische und technische Maßnahmen

Lernergebnis:

Absolvent*innen können zwischen Daten, Informationen, Wissen und Handeln unterscheiden. Sie wissen, wie Daten zustande kommen, kennen unterschiedliche Formen der Interpretation von Daten zu Informationen. Sie verstehen, wie Wissensmanagement gestaltet und durch Maßnahmen umgesetzt wird.

Übergeordnetes Modul:

Betriebswirtschaft & Wissensmanagement

2. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Daten & ModelleSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: UB

Daten & Modelle

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2DUMUE
Typ	UB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Aufgaben zu den in der Vorlesung vermittelten Inhalten und Diskussion möglicher Lösungswege.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verfügen über das theoretische Wissen hinaus über die Fähigkeit, das Erlernte praktisch anzuwenden.

Übergeordnetes Modul:

Daten & Modelle

Daten & ModelleSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: VO

Daten & Modelle

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2DUMVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen: Matrizenrechnung als Basis für Graphen und Optimierung, Zusammenhang mit linearen Gleichungssystemen. Praktische Umsetzung elementarer Graphenalgorithmik., Deskriptive Datenanalyse: Skalenniveaus, Aspekte der Datenqualität, Analyse von empirischen Daten mithilfe zentraler Lage- und Streuungsmaße. Häufigkeiten, Datenvisualisierung und Interpretation typischer Diagrammformen., Zusammenhangsanalyse: Kreuztabellen, Korrelation und Regressionsrechnung., Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung: (bedingte) Wahrscheinlichkeiten sowie zentrale Begriffe wie Zufallsexperiment, Ereignis, Wahrscheinlichkeit, Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit, Satz von Bayes., Modellbildung: Dichte und Verteilungsfunktion, Erwartungswert und Varianz, Ausgewählte diskrete und stetige Verteilungen und deren Anpassung an Daten (Parameterschätzung). Berechnung von Wahrscheinlichkeiten mittels Software., Ausblick: Normalapproximation

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen ergänzen ihre mathematisches Modellwissen um den Begriff der (Daten-) Matrix und setzen dieses Modell im Zusammenhang mit Graphen, Gleichungssystemen und Regressionsrechnung ein. Absolvent*innen verwenden zentrale Begriffe der deskriptiven Statistik und beschreiben Datensätze mithilfe geeigneter Kennzahlen und Visualisierungen. Sie erstellen und interpretieren Diagramme, ordnen Korrelationen ein und bewerten statistische Zusammenhänge mithilfe von Regressionsmodellen. Absolvent*innen bestimmen einfache und bedingte Wahrscheinlichkeiten und nutzen diese zur Analyse unsicherer Entscheidungssituationen. Sie benutzen Verteilungen um Experimente zu beschreiben und deren Eigenschaften (Erwartungswert, Varianz, Bereichswahrscheinlichkeiten) zu bestimmen.

Übergeordnetes Modul:

Daten & Modelle

Grundlagen MarketingSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Grundlagen Marketing

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2MARIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Prozess und Phasen des Strategischen Marketing. , Marktabgrenzung , Marktanalyse, Strategie (Segmentierung, Wettbewerbsvorteile, Marketingzielen, Marketingstrategien), Implementation (Produkt-, Preis-, Kommunikations- und Vertriebspolitik: Aufgaben, Phasen und Maßnahmen, sowie Integration in den Marketing-Mix)

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verstehen die Denkweise, Aufgaben, Funktionen und Herausforderungen des Marketings, insbesondere im Kontext digitaler Geschäftsmodelle. Sie können Märkte systematisch definieren und abgrenzen, kennen den grundlegenden Aufbau der vier Phasen des strategischen Marketingprozesses. Absolvent*innen kennen die zentralen strategischen Analyseinstrumente, sowie die zentralen Begriffe und Entscheidungen zu den zu den vier Dimensionen des Marketingmix (Product, Place, Price, Promotion). Basierend darauf können Absolvent*innen fundierte Marketingziele, -Strategien und -Maßnahmen entwickeln, um Herausforderungen digitaler Unternehmen zu lösen und diese begründen.

Übergeordnetes Modul:

Funktionen der BWL

Grundlagen der LogistikSWS: 2 ECTS: 2 TYP: IL

Grundlagen der Logistik

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2LOGIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Ziele, Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Subsysteme der Logistik, Betriebswirtschaftliche Bedeutung der Logistik, Digitalisierung in der Logistik, Innerbetrieblicher und außerbetrieblicher Materialfluss, Informations- und Datenflüsse in logistischen Systemen, Zusammenwirken verschiedener Disziplinen in der Logistik.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können die zentralen Aufgaben und Verantwortlichkeiten der Logistik erläutern sowie deren betriebswirtschaftliche Bedeutung einordnen. Sie sind in der Lage, Ziele der Logistik zu identifizieren und den inner- und außerbetrieblichen Materialfluss zu analysieren, um Ansatzpunkte zur Gestaltung und Optimierung logistischer Prozesse abzuleiten. Darüber hinaus können sie den Einfluss von Informationsflüssen auf die Effizienz logistischer Abläufe beurteilen.

Übergeordnetes Modul:

Geschäftsprozesse & Automatisierung

Grundlagen des Human Resource ManagementsSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Grundlagen des Human Resource Managements

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2HRMIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Ziele und Aufgaben des Human Resource Management, Employer Branding, Personalbeschaffung, Personalauswahl, Motivations- und Führungstheorien, Personalentwicklung, Entlohnung

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können die Ziele und Aufgaben des Human Resource Managements erläutern und zentrale Instrumente wie Employer Branding, Personalbeschaffung, Personalauswahl sowie Entlohnung systematisch einordnen und bewerten. Sie sind in der Lage, Motivations- und Führungstheorien zu analysieren und deren Bedeutung für die Personalentwicklung sowie die Gestaltung wirksamer HR-Maßnahmen abzuleiten.

Übergeordnetes Modul:

Funktionen der BWL

Mikroökonomik & Digital EconomicsSWS: 3,5 ECTS: 5 TYP: IL

Mikroökonomik & Digital Economics

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2MDEIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3,5
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Konsum- und Produktionstheorie, Struktur und Dynamik der Märkte, Marktformen, Netzwerk- und Skaleneffekte, Plattformökonomie, Institutionenökonomie (inklusive vs. extraktive Institutionen), Entscheidungs- und Verhaltensökonomie, Überwachungskapitalismus, Auswirkungen der Digitalisierung auf Staat, Gesellschaft und Demokratie.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verstehen die Struktur, Dynamik und Effizienz der Märkte sowie die Wirkungen der Digitalisierung auf die strategische Position von Branchen sowie auf die Gesellschaft. Sie können die Grundlage der plattformbasierten Wertschöpfung analysieren (Netzwerk- und Skaleneffekte). Sie verstehen die Disruption bestehender Marktstrukturen aufgrund der KI. Ferner können sie die Auswirkungen der Digitalisierung auf die eigenen Entscheidungen (artificial economics, Kommodifizierung der Präferenzen, Verhaltensterminkontraktmärkte), auf Demokratie und Gesellschaft reflektieren

Übergeordnetes Modul:

Mikroökonomik & Digital Economics

Objektorientierte ProgrammierungSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: LB

Objektorientierte Programmierung

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2OOPLB
Typ	LB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

In der Übung werden die Inhalte der Vorlesung eingeübt und vertieft.

Lernergebnis:

Die Übung unterstützt die Lernergebnisse der Vorlesung durch praktische Aufgaben. Nach Abschluss sind die Absolvent*innen in der Lage, die in der Vorlesung erlernten Konzepte in der Anwendungsentwicklung umzusetzen.

Übergeordnetes Modul:

Objektorientierte Programmierung

Objektorientierte ProgrammierungSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: VO

Objektorientierte Programmierung

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2OOPVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Java Basics: Programmiermodell der JVM (Bytecode, Plattformunabhängigkeit) und Aufbau eines Java-Programms (Klassen, main-Methode); Variablen und Typen sowie grundlegende Typumwandlungen; Lebensdauer, Speicherverwaltung von Objekten, Referenzen und Garbage Collection; Ein- und Ausgabe über Konsole und Dateien; Ausnahmebehandlung und eigenen Exceptions; Generics und grundlegende Grenzen/Constraints; Grundlagen der Java-Standardbibliothek, insbesondere Collections Framework Objektorientierte Programmierung: Konzept Abstrakter Datentyp; Abstrakte Klassen und Interfaces; Kapselung und Zugriffsattribute; Generalisierung und Mehrfachvererbung; Polymorphie; Komposition; Klassen und Objektinstanziierung; Konstruktoren, Destruktoren; Statische Methoden; Überladen von Operatoren; Namensräume; UML-Klassendiagramme Algorithmen und Datenstrukturen: lineare Datenstrukturen, Baumstrukturen und einfache Graphen, rekursive Problemlösung, Zeit- und Speicherkomplexität grundlegender Algorithmen, einfache Such- und Sortieralgorithmen

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Absolvent*innen: den Aufbau und die Ausführung von Java-Programmen sowie das Programmiermodell der JVM (Bytecode, Plattformunabhängigkeit) erklären. Variablen, Datentypen, Typinferenz (var) und grundlegende Typumwandlungen korrekt einsetzen sowie die Speicherverwaltung von Objekten (Heap/Stack, Referenzen, Garbage Collection) berücksichtigen. Ein- und Ausgabe über Konsole und Dateien implementieren und Ausnahmesituationen mithilfe von try/catch/finally, throw/throws und eigenen Exceptions behandeln. Generics sowie zentrale Bestandteile der Java-Standardbibliothek, insbesondere das Collections Framework, situationsgerecht auswählen und verwenden. objektorientierte Grundkonzepte (ADT, Klassen, Objekte, Kapselung, Vererbung, Polymorphie, Komposition) erläutern und in Java-Programmen umsetzen. objektorientierte Entwürfe mithilfe abstrakter Klassen, Interfaces und UML-Klassendiagrammen modellieren und interpretieren. grundlegende Datenstrukturen (z. B. Listen, Stacks, Queues, Bäume, einfache Graphen) implementieren und ihren Einsatz begründen. einfache Algorithmen (rekursive Verfahren, Such- und Sortieralgorithmen) entwickeln und deren Zeit- und Speicherkomplexität grob beurteilen.

Übergeordnetes Modul:

Objektorientierte Programmierung

ProzessmanagementSWS: 2 ECTS: 3 TYP: IL

Prozessmanagement

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2PMMIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Konzepte, Methoden und Werkzeuge des Geschäftsprozessmanagements, Theoretische Grundlagen des Prozessmanagements, Modellierung von Geschäftsprozessen, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, Qualitätsorientierte Prozesssteuerung, Informationstechnische Unterstützung, Digitalisierung und Automatisierung betrieblicher Prozesse, IT-gestützte Prozessgestaltung, Integration betrieblicher Informationssysteme, Technische Umsetzung von Prozessen mit BPM- und Workflow-Tools

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verfügen über fundierte Kenntnisse der Grundlagen des Geschäftsprozessmanagements und der qualitätsorientierten Prozesssteuerung. Sie sind in der Lage, Geschäftsprozesse systematisch zu identifizieren, formal zu modellieren, zu dokumentieren und auf Optimierungspotenziale zu analysieren. Darüber hinaus können sie Prozesse informations-technisch gestalten, geeignete Softwarewerkzeuge auswählen und einen Geschäftsprozess mit einem geeigneten Tool technisch umsetzen und automatisieren. Sie verstehen die Rolle betrieblicher Informationssysteme in digitalen Prozesslandschaften und verfügen über ein grund-legendes Verständnis für die Digitalisierung von Wertschöpfungsketten im Kontext der digitalen Transformation.

Übergeordnetes Modul:

Geschäftsprozesse & Automatisierung

Seminar zu aktuellen Themen der WirtschaftsinformatikSWS: 2 ECTS: 4 TYP: SE

Seminar zu aktuellen Themen der Wirtschaftsinformatik

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2AWISE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	4
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Studierenden lesen ausgewählte wissenschaftliche Artikel aus verschiedenen Gebieten der Wissenschaft mit Bezug auf Ihr Studienfach. Die Inhalte werden in der Lehrveranstaltung präsentiert und diskutiert. Die Auswahl der Artikel soll ein breites Spektrum des Studiengangs wiedergeben, also neben Texten aus Zeitschriften der Wirtschaftsinformatik auch mindestens einen technischen und einen rein wirtschaftlichen Text enthalten.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen haben einen Überblick über aktuelle wissenschaftliche Literatur, können deren Inhalte verstehen, einordnen und kritisch reflektieren,

Übergeordnetes Modul:

Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik

Wissenschaftliches DenkenSWS: 1 ECTS: 1 TYP: VO

Wissenschaftliches Denken

Semester	2
Studienjahr	1
Lehrveranstaltungsnummer	WINB2AWIVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	1
ECTS-Punkte	1
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Wissenschaftsverständnis und Erkenntnisziele: Begriff von Wissenschaft, Erkenntnisinteresse, Abgrenzung zu Alltag, Meinung und Pseudowissenschaft, Wissenschaftliche Denk- und Arbeitsweisen: Logik, Argumentation, Hypothesenbildung, Modelle, Theorien und deren Grenzen, Wissenschaftssystem und Disziplinen: Struktur von Wissenschaft, Fachkulturen, inter- und transdisziplinäre Forschung, Rolle von Hochschulen, Wissenschaftliche Kommunikation und Qualitätssicherung: Publikationsformen, Peer Review, Zitierpraxis, Reproduzierbarkeit, Open Science, Ethik, Verantwortung und gesellschaftlicher Kontext: Gute wissenschaftliche Praxis, Forschungsintegrität, Ethik, Wissenschaft und Gesellschaft

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verstehen, was Wissenschaft ist und sind vorbereitet, um wissenschaftliche Texte zu lesen und einzuordnen. Sie verstehen Rolle und Funktion von Wissenschaft sowohl in ihrem eigenen Studium als auch in der Gesellschaft.

Übergeordnetes Modul:

Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik

3. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Berufspraktikum 1SWS: 0 ECTS: 2 TYP: IT

Berufspraktikum 1

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3BRPIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einbindung der Absolvent*innen in den Berufsprozess durch eine studieninhaltsbezogene Tätigkeit in einem Unternehmen, Durchführung von Aufgaben mit Bezug zu den Ausbildungsschwerpunkten des Studiengangs im Rahmen eines projektbezogenen Einsatzes in einer oder mehreren Fachabteilungen bzw. betrieblichen Tätigkeitsbereichen, Kennenlernen der formellen und informellen Strukturen und Abläufe im Unternehmensumfeld

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen kennen das betriebliche und soziale Umfeld sowie die Ablauf- und Aufbauorganisation in Unternehmen. Sie haben die Fähigkeit erlangt, komplexe Problemstellungen als Projekt unter Anleitung zu bearbeiten und selbstständig Arbeitsaufgaben auszuführen. Dabei haben sie auch gelernt, sich in Arbeitsteams und betriebliche Abläufe zu integrieren und übergreifend mit anderen Fachabteilungen bzw. anderen betrieblichen Tätigkeitsbereichen zusammenzuarbeiten

Übergeordnetes Modul:

Berufspraktikum 1 und 2

ComputernetzeSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: VO

Computernetze

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3CNEVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen und Begriffe der Netzwerktechnik, Referenzmodelle, einfache Protokollabläufe (ARP, IP, UDP/TCP, ICMP, DHCP, DNS), Adressierung mit IPv4 und IPv6, Wirkungsweise wichtiger Netzwerkkomponenten (Hub, Switch, Router), Verständnis einfacher VoIP-Szenarien, Grundlagen zu den Standards Ethernet und WLAN (IEEE 802.11), Gängige Verfahren der Bitübertragungs- und Datensicherungsschicht, Grundlagen des Mobilfunks

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Absolvent*innen wichtige Grundlagen, Strukturen und Kommunikationsabläufe in Rechnernetzen verstehen, die Bedeutung von Referenzmodellen sowie konkret das TCP/IP-Modell erklären, Protokolle und Netzwerkkomponenten den jeweiligen Schichten zuordnen, wichtige Funktionen der Protokolle IP, TCP, UDP, ARP, ICMP, DNS und DHCP nennen, IPv4- und IPv6-Adressen eines gegebenen Netzwerks interpretieren (Netzwerk-ID, Broadcast-Adresse in IPv4, Netzgrößen), die wichtigsten Grundlagen von Ethernet und WLAN verstehen, die Basisfunktionen von Switch und Router wiedergeben sowie Lösungen zur parallelen Existenz von IPv4 und IPv6 in einem Netzwerk auflisten

Übergeordnetes Modul:

Computernetze & Security

ControllingSWS: 2 ECTS: 2 TYP: IL

Controlling

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3CTLIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Theoretische Grundlagen des Controllings, Entwicklung und Organisation des Controllings, Aufgabenfelder von Controllerinnen und Controllern, Ziele und Aufgaben des strategischen und operativen Controllings, Controlling als Führungsinstrument zur Planung, Steuerung und Überwachung, Informationsversorgung im Controlling, Strategische Planung und Kontrolle, Operative Planung und Kontrolle, Schnittstellen zwischen Controlling und IT, Digitalisierung im Controlling

Lernergebnis:

Nach Absolvierung der LVA kennen die Absolvent*innen die : Grundzüge des Controllings, die organisatorische Einbindung des Controllings im Unter-nehmen sowie Unterschiede zwischen strategischem und operativem Controlling. Grundlagen der Informationsversorgung und des Berichtswesens. Sie können Berichte gestalten sowie Kennzahlen berechnen und interpretieren. Grundzüge und Instrumente der strategischen sowie operativen Planung und Kontrolle und können diese in einem betrieblichen Kontext anwenden. Die Absolvent*innen nehmen dabei eine ganzheitliche Perspektive ein und sind sowohl mit Zusammenhängen und Wechsel-wirkungen innerhalb des Unternehmens, aber auch zwischen dem Unternehmen und dessen Umfeld vertraut. grundlegenden Kennzahlen und Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators) zur Unternehmenssteuerung und können sie berechnen. Sie können die Lage eines Unternehmens einschätzen und diese Analyse zur Identifikation von Schwachstellen, Risiken und Bedrohungen aber auch von Stärken und Chancen nutzen. aktuellen Entwicklungen im Controlling sowie die daraus resultierenden Herausforderungen und Chancen und können den sich daraus ergebenden institutionellen und infrastrukturellen Anpassungsbedarf im Unternehmen abschätzen.

Übergeordnetes Modul:

Finanzierung & Controlling

DatenbanksystemeSWS: 2 ECTS: 3 TYP: LB

Datenbanksysteme

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3DBSLB
Typ	LB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Anforderungsanalyse und Datenbankentwurf: Ableitung von Datenbankanforderungen, realitätsnahe Problemstellungen, Einordnung in Entwicklungsprozesse, Datenmodellierung: Konzeptionelle, logische und physische Modelle, iterative Weiterentwicklung, Bewertung von Entwurfsentscheidungen, Relationale Schemata und Integrität: Umsetzung relationaler Datenbankschemata, Integritätsregeln, Konsistenzsicherung, SQL-Grundlagen und -Anwendung: Datendefinition, Datenabfrage, Datenmanipulation in typischen Anwendungsszenarien, Komplexe Abfragen und Analyse: Mehrtabellenabfragen, Aggregationen, Analyse von Abfrageergebnissen, Datenbankintegration und Transaktionen: Einbindung in Anwendungen, Persistenzkonzepte, einfache Transaktionsszenarien, Erweiterte DB-Konzepte und Reflexion: Trigger, Stored Procedures, Sequenzen, nicht-relationale Datenbanken, Dokumentation und Präsentation

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss des Labors können die Absolvent*innen fachliche Anforderungen analysieren und daraus konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle ableiten sowie Modellierungsentscheidungen hinsichtlich Redundanz, Konsistenz und Erweiterbarkeit begründet treffen. Sie sind in der Lage, relationale Datenbankschemata zu implementieren, Integritätsregeln korrekt umzusetzen und SQL zur Definition, Abfrage und Manipulation von Daten in praxisnahen Anwendungsszenarien anzuwenden. Darüber hinaus können sie Datenbanksysteme in Anwendungen integrieren, ausgewählte datenbankinterne Mechanismen sowie nicht-relationale Datenbanksysteme exemplarisch einsetzen und ihre Entwurfs- und Implementierungsentscheidungen strukturiert dokumentieren und reflektieren.

Übergeordnetes Modul:

Datenbanksysteme

DatenbanksystemeSWS: 2 ECTS: 2 TYP: VO

Datenbanksysteme

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3DBSVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Rolle und Grundlagen von Datenbanksystemen: Bedeutung als Infrastruktur, Abgrenzung zu anderen Systemkomponenten, Grundbegriffe, Architektur und Abstraktionsebenen: Externe/logische/physische Ebene, DBMS-Architektur, zentrale Komponenten., Datenbankentwurf und Softwareentwicklung: Phasen des DB-Entwurfs, Einordnung in den Softwareentwicklungsprozess., Konzeptioneller Entwurf: Entity-Relationship-Modell, Entitäten, Beziehungen, Kardinalitäten, Schlüssel., Relationales Datenmodell: Relationen, Tupel, Attribute, Schlüssel, Überführung von ER-Modellen in relationale Schemata., SQL und Datenintegrität: DDL, Constraints, referenzielle Integrität, Abfragen und Datenmanipulation (JOINs, Aggregationen, Subqueries)., Relationale Entwurfstheorie und Normalisierung: Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen (1-3, Einordnung bis BCNF/4NF/5NF)., Transaktionen und Nebenläufigkeit: ACID, Isolationsebenen, Concurrency Control (Locking, MVCC), praxisgerechtes Transaktionsdesign., Physische Datenorganisation und Performance: Speicherstrukturen, Indexe, Zugriffspfade, zeilen- vs. spaltenorientierte Speicherung., Erweiterte DB-Konzepte und Systemtypen: Persistenzschicht, OR-Mapping, verteilte und NoSQL-Datenbanken, spezialisierte Systeme (z. B. Vektor-, Geo-DBs).

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung können die Absolvent*innen Datenbanksysteme als zentrale Infrastruktur moderner Software- und Informationssysteme einordnen, ihre Abstraktionsebenen, Architektur und Rolle im Softwareentwicklungsprozess erklären sowie konzeptionelle und relationale Datenmodelle einschließlich SQL und grundlegender Entwurfsprinzipien verstehen. Sie sind in der Lage, relationale Schemata im Hinblick auf Konsistenz, Redundanz und Normalisierung zu analysieren sowie Transaktionskonzepte, Nebenläufigkeit, physische Speicherung und Performanceaspekte konzeptionell zu erläutern. Darüber hinaus können sie Datenbanken als Persistenzschicht in Anwendungen einordnen und relationale, verteilte, nicht-relationale sowie spezialisierte Datenbanksysteme vergleichend für unterschiedliche Anwendungsszenarien beurteilen.

Übergeordnetes Modul:

Datenbanksysteme

IT-Business-KommunikationSWS: 3 ECTS: 4 TYP: IL

IT-Business-Kommunikation

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3IBKIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	4
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Rollen in IT-Projekten (Projektleitung, Product Owner, Business Analyst, Software-Engineer, UX) und deren unterschiedlichen Kenntnisse, Prioritäten und Kommunikationsbedarf, Situationen asymmetrischer Kommunikation und Lösungen. Inhalt vs. Interpretation vs. Bedeutung, Übersetzung und grafisches Design technischer Inhalte und Modelle für BWL-Stakeholder, Übersetzung von BWL-Inhalten für IT-Stakeholder, Mediation und Konfliktlösung in IT-Projekten

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können die Kommunikationssituation sowie der Kommunikationsbedarf der unterschiedlichen Rollen in IT-Projekten erheben und analysieren. Sie sind in der Lage, die Prioritäten der zwei Stakeholdergruppen (IT- und Business-Stakeholder) aus der Perspektive der anderen Gruppe erörtern. Absolvent*innen können Textinhalte schriftlich und visuell gestalten, um den in Modellierungssprachen dokumentierten Inhalt (UML, BPMN, NFR) zielgruppengerecht für Business-Stakeholder verständlich zu machen. Zuletzt können Absolvent*innen Missverständnisse innerhalb eines IT-Projekts klären und zur Lösung potenzieller Konflikte beitragen.

Übergeordnetes Modul:

IT-Business-Kommunikation

Investition & FinanzierungSWS: 2 ECTS: 3 TYP: IL

Investition & Finanzierung

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3FINIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, Investitionsrechnung, Aufgaben und Ziele der betrieblichen Finanzwirtschaft und des Finanzmanagements, Finanzierungsformen, Innenfinanzierungsformen und Cashflow Statement, Außenfinanzierungsformen (Eigenfinanzierung, Fremdfinanzierung), Abgrenzung Eigen- und Fremdkapital, Finanzierungs-theorien und optimale Finanzierungsstruktu

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verfügen über detaillierte Kenntnisse der Grundzüge der betrieblichen Finanzwirtschaft, der Investitionsrechnung und der Aufgaben des Finanzmanagements. Sie kennen die verschiedensten Finanzierungsformen sowie deren Eigenschaften, Vor- und Nachteile und können die Eignung der einzelnen Finanzierungsformen zur Unternehmensfinanzierung in Abhängigkeit von unterschiedlichen Einflussfaktoren beurteilen. Sie besitzen die Fähigkeit zur optimalen Gestaltung des Finanzbereichs eines Unternehmens.

Übergeordnetes Modul:

Finanzierung & Controlling

Makroökonomik & WirtschaftspolitikSWS: 3 ECTS: 4 TYP: IL

Makroökonomik & Wirtschaftspolitik

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3MWPIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	4
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Gesamtwirtschaftliche Aggregate, VGR, Dimensionen des wirtschaftlichen Wohlstands, Grundlegende Funktionsweise von Güter-, Geld- und Arbeitsmarkt, Auswirkung der Digitalisierung auf Güter-, Geld- und besonders den Arbeitsmarkt (technologische Arbeitslosigkeit, Matchingprozesse am Arbeitsmarkt aufgrund der KI), Ziele und Instrumente der Wirtschaftspolitik vor allem mit Blick auf Nachhaltigkeit und Digitalisierung, Trade-offs zwischen Nachhaltigkeit und Digitalisierung, Economics Of Europe

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verstehen die Struktur, Dynamik und Effizienz der Märkte sowie die Wirkungen der Digitalisierung auf die strategische Position von Branchen sowie auf die Gesellschaft. Sie können die Grundlage der plattformbasierten Wertschöpfung analysieren (Netzwerk- und Skaleneffekte). Sie verstehen die Disruption bestehender Marktstrukturen aufgrund der KI. Ferner können sie die Auswirkungen der Digitalisierung auf die eigenen Entscheidungen (artificial economics, Kommodifizierung der Präferenzen, Verhaltensterminkontraktmärkte), auf Demokratie und Gesellschaft reflektieren

Übergeordnetes Modul:

Makroökonomik & Wirtschaftspolitik

SecuritySWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: LB

Security

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3SECLB
Typ	LB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Ziele und Eigenschaften der Informationssicherheit (inkl. CIA-Triade), Grundlagen der Kryptografie und Kryptoanalyse: symmetrische und asymmetrische Kryptografie, Block Cipher Modes, Schlüsselaustausch, Hashes, Signaturen und Message Authentication Codes, Grundlagen der Kryptoanalyse, hybride Kryptografie; Implementierung von einfachen Anwendungen unter Verwendung der genannten Methoden mittels bestehender Bibliotheken, Passwortsicherheit und Multi-Faktor-Authentifizierung inklusive Umsetzung, Grundlagen der organisatorischen Sicherheit; Schwachstellenscans und Penetrationstests; Security Awareness; Threat Modeling, Man-in-the-Middle-Angriffe; Arten von Schadsoftware; Grundlagen der Webanwendungssicherheit: TLS, Public Key Infrastructure bzw. Zertifikate, E-Mail-Sicherheit

Lernergebnis:

ie Absolvent*innen kennen die Ziele der Informationssicherheit sowie die wichtigsten Methoden, um diese technisch und organisatorisch umzusetzen. Sie wissen, welche Eigenschaften und Garantien mittels Kryptografie durchgesetzt werden können und kennen die dafür notwendigen Komponenten und ihre Einschränkungen sowie die konkreten Anwendungsfälle im Kontext von Web- und E-Mail-Sicherheit. Sie können die Sicherheit von Passwörtern einschätzen und verstehen den Nutzen von Multi-Faktor-Authentifizierung sowie deren Umsetzung. Darüber hinaus verstehen sie grundlegende Vorgehensweise von Angreifern im eigenen Netzwerk und können einfache Man-in-the-Middle-Angriffe durchführen.

Übergeordnetes Modul:

Computernetze & Security

Statistik & Data ScienceSWS: 3 ECTS: 5 TYP: IL

Statistik & Data Science

Semester	3
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB3DASIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Begriffe der deskriptiven und induktiven Statistik: Eigenschaften und Interpretation von Schätzern und Konfidenzintervallen zur fundierten Einordnung empirischer Ergebnisse. Hypothesentests, deren konkrete Anwendung und Dokumentation anhand von Beispieldaten., Data Science: Übertragung der Begriffe auf den Bereich Data Science und Maschine Learning (ML). Paradigmen des ML: supervised, unsupervised, reinforcement learning., Überwachtes Lernen: Design Cycle, Sampling und Preprocessing, Performance-Analyse und Kreuzvalidierung, Klassische Verfahren und einfache künstliche Neuronale Netze., Unüberwachtes Lernen: Clustering mit k-means und DBSCAN., Dimensionsreduktion und Visualisierung von ML-Ergebnissen., Die Konzepte werden erst theoretisch erklärt und dann in praktischen Beispielen mit Python -Code umgesetzt.

Lernergebnis:

Absolvent*innen verwenden statistische Methoden zur modellbasierten Analyse von Daten. Sie führen Hypothesentests durch, um Entscheidungen in der Gegenwart von Unsicherheit zu treffen und dokumentieren diese in der statistischen Fachsprache. Sie kennen den Unterschied zu Machine Learning Modellen und können diese strukturiert zur Anwendung bringen. Die Absolvent*innen implementieren klassische Verfahren zur Klassifikation und zur Clusteranalyse für unterschiedliche Datentypen (numerisch, kategorial). Sie folgen dem Designzyklus überwachter Verfahren, indem sie datenspezifische Merkmale generieren, Trainings- und Testdaten auswählen, geeignete (einfache) Klassifikationsverfahren trainieren und deren Leistungsfähigkeit evaluieren. Sie finden in hochdimensionalen Daten Cluster und visualisieren diese mittels Dimensionsreduktion geeignet.

Übergeordnetes Modul:

Daten & Modelle

4. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Berufspraktikum 2SWS: 0 ECTS: 5 TYP: IT

Berufspraktikum 2

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4BRPIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einbindung der Absolvent*innen in den Berufsprozess durch eine studieninhaltsbezogene Tätigkeit in einem Unternehmen, Durchführung von Aufgaben mit Bezug zu den Ausbildungsschwerpunkten des Studiengangs im Rahmen eines projektbezogenen Einsatzes in einer oder mehreren Fachabteilungen bzw. betrieblichen Tätigkeitsbereichen, Kennenlernen der formellen und informellen Strukturen und Abläufe im Unternehmensumfeld

Lernergebnis:

Einbindung der Absolvent*innen in den Berufsprozess durch eine studieninhaltsbezogene Tätigkeit in einem Unternehmen, Durchführung von Aufgaben mit Bezug zu den Ausbildungsschwerpunkten des Studiengangs im Rahmen eines projektbezogenen Einsatzes in einer oder mehreren Fachabteilungen bzw. betrieblichen Tätigkeitsbereichen, Kennenlernen der formellen und informellen Strukturen und Abläufe im Unternehmensumfeld

Übergeordnetes Modul:

Berufspraktikum 1 und 2

ERP-SystemeSWS: 3 ECTS: 5 TYP: IL

ERP-Systeme

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4ERPIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen von ERP-Systemen: Begriffe im ERP-Umfeld, Marktüberblick und Eigenschaften verschiedener Systeme, Rolle von ERP-Systemen in Unternehmen, Ausgewählte Komponenten von ERP-Systemen., Einführung in SAP-Systeme: Überblick SAP S/4HANA (Module, Architektur, Mandantenkonzept), Abgrenzung Customizing, Erweiterung und Programmierung, SAP GUI, Fiori, grundlegende Systemnavigation., Geschäftsprozesse und SAP-Referenzmodelle: End-to-End-Prozesse (Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Record-to-Report), SAP Best Practices und Prozesslandkarten, Organisationsstrukturen (Buchungskreis, Werk, Verkaufsorganisation etc.), Abbildung fachlicher Anforderungen in SAP. Die Veranstaltung umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch das Bearbeiten von Fallstudien am SAP-System.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können Aufbau und Funktionen von ERP-Systemen einschätzen. Sie können direkt an ERP-Systemen grundlegende Geschäftsprozesse verarbeiten und Auswertungen erzeugen.

Übergeordnetes Modul:

ERP-Systeme

ForschungsmethodenSWS: 3 ECTS: 5 TYP: IL

Forschungsmethoden

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4METIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Konzeption, Entwicklung und Bewertung standardisierter Fragebögen, Operationalisierung theoretischer Konstrukte, Frageformulierung, Antwortformate und Skalierungen, Datenqualität und Verzerrungen im Befragungsprozess, Gütekriterien quantitativer Messinstrumente, Grundlagen qualitativer Sozialforschung, Forschungslogik qualitativer Ansätze, Qualitative Datenerhebungsverfahren, Systematische Datenaufbereitung, Kategorienbildung und Codierung, Softwaregestützte Analyse qualitativer Daten mit QDA Miner Lite, Grundlagen des Design Science Research Ansatzes, Entwicklung und Evaluation von Artefakten zur Lösung praxisrelevanter Problemstellungen

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Absolvent*innen im quantitativen Bereich in der Lage, standardisierte Fragebögen theoriegeleitet zu konzipieren und zu gestalten. Sie können theoretische Konstrukte operationalisieren, geeignete Frage- und Antwortformate auswählen sowie Fragen verständlich, präzise und verzerrungsarm formulieren. Darüber hinaus verstehen sie zentrale Aspekte der Datenqualität und können grundlegende Gütekriterien quantitativer Messinstrumente, insbesondere einordnen und beurteilen. Im qualitativen Bereich verstehen die Absolvent*innen die grundlegenden Prinzipien qualitativer Forschungsansätze und deren Erkenntnislogik. Sie sind in der Lage, qualitative Daten systematisch aufzubereiten und zu strukturieren, Kategoriensysteme zu entwickeln und Codierungen konsistent anzuwenden. Zudem können sie QDA Miner Lite zur Organisation und Analyse qualitativer Daten einsetzen. Die Absolvent*innen sind befähigt, qualitative Ergebnisse sachgerecht zu interpretieren und kritisch zu reflektieren. Im Bereich Design Science Research verstehen die Absolvent*innen die Logik gestaltungsorientierter Forschung. Sie sind in der Lage, praxisrelevante Problemstellungen zu strukturieren, einfache Artefakte konzeptionell zu entwerfen sowie grundlegende Evaluationsansätze einzuordnen.

Übergeordnetes Modul:

Forschungsmethoden

Operations ResearchSWS: 1 ECTS: 2 TYP: UB

Operations Research

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4OPRUE
Typ	UB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	1
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Übung Operations Research dient der vertiefenden Anwendung der in der gleichnamigen Vorlesung vermittelten theoretischen Konzepte. Im Mittelpunkt steht die praktische Lösung quantitativer Entscheidungsprobleme mithilfe mathematischer Optimierungsmodelle. Anhand von Rechenbeispielen, Übungsaufgaben und Fallstudien werden Modellierung, Lösung und Interpretation von Optimierungsproblemen trainiert.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können konkrete Geschäftsprozesse im Rahmen von Fallbeispielen analysieren und auch optimieren. Die Absolvent*innen sind in der Lag reale Entscheidungsprobleme formal zu modellieren, geeignete Operations-Research-Methoden auszuwählen, Optimierungsprobleme rechnerisch und softwaregestützt zu lösen und Ergebnisse kritisch zu interpretieren und zu bewerten.

Übergeordnetes Modul:

Operations Research

Operations ResearchSWS: 2 ECTS: 3 TYP: IL

Operations Research

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4OPRIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Quantitative Modellierung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen, Modellierung von Routen- und Tourenplanungsproblemen, Methoden und Verfahren zur Lösung quantitativer Modelle, Lineare Programmierung, Zusammenhänge und Struktur quantitativer Modelle, Vorgehensweisen zur Modelllösung, Grenzen quantitativer Methoden und Anwendbarkeit

Lernergebnis:

Absolvent*innen kennen grundlegende Modelle und Algorithmen zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Im Rahmen der Lehrveranstaltungen erfolgt eine Vermittlung der Zusammenhänge zwischen mathematischen Modellen und Vorgehensweisen mit betriebswirtschaftlichen Fragestellungen. Die Absolvent*innen können damit Geschäftsprozesse sowohl analysieren als auch optimieren. Die Instrumente des Operational Research sind ihnen vertraut, sie sind daher in der Lage, quantitative Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung auszuwählen und einzusetzen.

Übergeordnetes Modul:

Operations Research

Software-Engineering & IT-ProjektmanagementSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: LB

Software-Engineering & IT-Projektmanagement

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4SEPLB
Typ	LB
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Praktische Umsetzung der Lehrinhalte der Vorlesung im Laborsetting in Gruppenarbeiten.

Lernergebnis:

Absolvent*innen können Softwareanforderungen erfassen und spezifizieren, geeignete Vorgehensmodelle auswählen und Designentscheidungen nachvollziehbar erklären sowie Projektpläne erstellen und Risiken managen. Sie sind in der Lage, in Teams ein Softwareprojekt zu planen und Ergebnisse professionell zu dokumentieren und zu kommunizieren.

Übergeordnetes Modul:

Software-Engineering & IT-Projektmanagement

Software-Engineering & IT-ProjektmanagementSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: VO

Software-Engineering & IT-Projektmanagement

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4SEPVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen des Software-Engineering: Software-Engineering-Prinzipien, Software-Lebenszyklus, Artefakte, Anforderungen und Analyse: Erhebung, User Stories und Use Cases, Akzeptanzkriterien, Modellierung & Architektur: UML-Modelle, Architekturstile, Qualitätsanforderungen; Prinzip des Round-Trip-Engineerings, Vorgehensmodelle: Typische Phasen und Rollen (RUP); Vorgehensmodelle von klassisch (linear/sequenziell) bis hochgradig agil (iterativ/inkrementell), IT-Projektmanagement: Scope, Projektstrukturplan, Aufwandsschätzung, Terminplanung, Ressourcen; DevOps und MLOps im Überblick, Risiko- und Qualitätsmanagement: Risikolog, Testplanung, CI/CD-Grundlagen, Projektkommunikation: Stakeholder-Analyse, Reporting, Change-Management, Methodische Grundlagen für die Durchführung des Moduls Software-Projekt mit durchgängiger datenbankorientierter Fallstudie

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen kennen zentrale Prinzipien des Software-Engineering sowie den Aufbau und die wesentlichen Artefakte des Software-Lebenszyklus und können Anforderungen methodisch einordnen und geeignete Modellierungs- und Architekturansätze (z. B. UML, Architekturstile) konzeptionell bewerten. Sie verstehen unterschiedliche Vorgehensmodelle von klassischen bis agilen Ansätzen sowie grundlegende Konzepte des IT-Projekt-, Risiko- und Qualitätsmanagements einschließlich DevOps-, MLOps- und CI/CD-Grundlagen. Zudem können sie Aufgaben, Rollen und Kommunikationsstrukturen in Softwareprojekten systematisch analysieren und in einen übergeordneten methodischen Kontext einordnen

Übergeordnetes Modul:

Software-Engineering & IT-Projektmanagement

Vertiefung 1

Applied Marketing MetricsSWS: 2 ECTS: 5 TYP: IL

Applied Marketing Metrics

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4AMMIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Diese Vorlesung zielt darauf ab, zunächst das Gebiet der Marketingforschungsmethoden theoretisch zu untersuchen. Der erste Teil dieser Vorlesung dient dazu, zwischen einer Vielzahl von methodischen Ansätzen in der Marketingforschung zu unterscheiden. Im zweiten Teil werden Studentengruppen eigenständig ihre eigenen empirischen Untersuchungen im Forschungslabor für Betriebswirtschaftslehre durchführen.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen wissen, wie man für Marketingaktivitäten relevante Daten sammelt und analysiert. Sie verstehen, wie man Marketingkennzahlen verwendet und sind in der Lage, Schlussfolgerungen aus den gesammelten Daten abzuleiten.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 1

Big Data & AnalyticsSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Big Data & Analytics

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4BDAIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Motivation analytischer Datenverarbeitung und Big-Data-Szenarien, Charakteristika analytischer Workloads, Überblick über Datenplattformen für Big Data und Analytics, Spaltenorientierte Speicherung und analytische Datenbanken, Einordnung verteilter Datenverarbeitung, Abgrenzung klassischer Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Ansätze, Rolle von Metadaten sowie Schema-on-Read vs. Schema-on-Write, Grenzen klassischer relationaler Systeme für analytische Szenarien.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können analytische Anforderungen an moderne Datenverarbeitungssysteme systematisch analysieren und daraus geeignete technische Lösungsansätze ableiten. Sie können unterschiedliche Plattform- und Architekturmodelle für Analytics fachlich einordnen, vergleichen und hinsichtlich ihrer Eignung für verschiedene Einsatzszenarien bewerten. Zudem sind sie in der Lage, strukturelle Grenzen klassischer Systeme zu erkennen und alternative Konzepte unter Berücksichtigung von Metadaten, Skalierbarkeit und Verarbeitungskonzepten kritisch zu beurteilen.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 1

Corporate Risk ManagementSWS: 2 ECTS: 5 TYP: IL

Corporate Risk Management

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4CRMIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Überblick über Risikoarten in Unternehmen, Nationale und internationale Anforderungen an Systeme des operativen Risikomanagements, Aufbau und Ablauf des Risikomanagementprozesses, Identifikation und Wahrnehmung von Risiken, Methoden und Instrumente zur Risikobewertung und -messung, Strategien des Risikomanagements, Fokus auf unternehmensweite Risiken sowie auf die Analyse von Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen einzelnen Risiken als Grundlage für Maßnahmen zur Risikosteuerung

Lernergebnis:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Absolvent*innen in der Lage, die verschiedenen Risikoarten zu verstehen, die ein Unternehmen betreffen. Sie können die Bestandteile und den Ablauf eines Risikomanagementsystems erläutern, nationale und internationale Anforderungen einordnen sowie geeignete Strategien des Risikomanagements beurteilen. Darüber hinaus können sie Methoden zur Identifikation und Bewertung von Risiken praktisch anwenden.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 1

Digitalization in Human Ressource ManangementSWS: 1 ECTS: 2,5 TYP: IL

Digitalization in Human Ressource Manangement

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4DHRIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	1
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Auswirkungen der Digitalisierung auf Arbeit und Gesellschaft, Digitalisierung zentraler HR-Prozesse wie Personalbeschaffung, Weiterbildung und Personalentwicklung sowie HR-Administration, Leistungsmanagement, Nachfolgeplanung, Einsatz generativer KI im Personalmanagement, Integration generativer KI in HR-Prozesse, Datenerhebung und Evaluation von KI-Werkzeugen für HR-Anwendungsfälle

Lernergebnis:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Absolvent*innen in der Lage, die Auswirkungen der Digitalisierung auf zentrale HR-Prozesse zu beurteilen und den Einsatz KI-basierter Technologien im Hinblick auf eine nachhaltige Integration kritisch zu analysieren. Sie können in Gruppen geeignete Strategien zur Steigerung der Effizienz von HR-Prozessen entwickeln und dabei theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungsfällen verknüpfen. Zudem verfügen sie über grundlegende Kenntnisse experimenteller Forschungsmethoden und können diese auf einen konkreten Anwendungsfall anwenden.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 1

Selected Topics in Machine LearningSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Selected Topics in Machine Learning

Semester	4
Studienjahr	2
Lehrveranstaltungsnummer	WINB4TMLIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Anwendung von ausgewählten vortrainierten Modellen im Zusammenhang von betriebswirtschaftlichen Prozessen (z.B. LLMs, Deep Neural Networks, rank-SVM, Logistic Regression, Time Series Prediction), Nutzung von Machine-Learning Umgebungen und beispielhafte Umsetzung von ML-OPs mit geeigneten Tools (Cloud Computing, Bibliotheken, Optimizer).

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen wenden vortrainierte Modelle auf ausgewählte medium-size Daten an und benutzen dazu professionelle Werkzeuge und Libraries. Alternativ arbeiten sie sich in ausgewählte Technologien für bestimmte Anwendungsfelder wie z.B. der Demand-Prediction ein und wenden entsprechende Softwarepakete an. Sie analysieren die Performanz und visualisieren Ergebnisse interaktiv und besprechen den Zusammenhang mit der Datenqualität und -quantität. Sie reflektieren Chancen und Risken des Einsatzes im beruflichen Umfeld

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 1

5. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

BachelorseminarSWS: 2 ECTS: 4 TYP: SE

Bachelorseminar

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5BASSE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	4
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Forschungsmethoden: Auswahl und Anwendung auf konkrete Fragestellungen im Rahmen der Bachelorarbeit., Themenfindung: Identifikation von geeigneten Themen, Von der Idee zur Fragestellung, Erstellung des Exposés. Diskussion von Ideen der Absolvent*innen und Erarbeitung von Forschungskonzepten., Praktische Hinweise zur Bachelorarbeit: Bewertungskriterien, Literatursuche, Formalia, Verwendung von KI, Aufbau

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage mit ihrer Bachelorarbeit zu beginnen. Sie kennen die notwendigen Techniken und Aspekte und haben ein Exposé erarbeitet.

Übergeordnetes Modul:

Bachelorseminar

Berufspraktikum 3SWS: 0 ECTS: 5 TYP: IT

Berufspraktikum 3

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5BRPIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einbindung in den Berufsprozess durch eine studieninhaltsbezogene Tätigkeit in einem Unternehmen, Durchführung von Aufgaben mit Bezug zu den Ausbildungsschwerpunkten des Studiengangs im Rahmen eines projektbezogenen Einsatzes in einer oder mehreren Fachabteilungen bzw. betrieblichen Tätigkeitsbereichen, Kennenlernen der formellen und informellen Strukturen und Abläufe im Unternehmensumfeld

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen kennen das betriebliche und soziale Umfeld sowie die Ablauf- und Aufbauorganisation in Unternehmen. Sie haben die Fähigkeit erlangt, komplexe Problemstellungen als Projekt unter Anleitung zu bearbeiten und selbstständig Arbeitsaufgaben auszuführen. Dabei haben sie auch gelernt, sich in Arbeitsteams und betriebliche Abläufe zu integrieren und übergreifend mit anderen Fachabteilungen bzw. anderen betrieblichen Tätigkeitsbereichen zusammenzuarbeiten.

Übergeordnetes Modul:

Berufspraktikum 3 und 4

Fallstudien zur UnternehmensführungSWS: 1,5 ECTS: 2 TYP: SE

Fallstudien zur Unternehmensführung

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5SUFSE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	1,5
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Intensive Auseinandersetzung mit Unternehmensführung und strategischer Entscheidungsfindung anhand von Fallstudien namhafter Unternehmen, Anwendung zentraler Inhalte der strategischen Unternehmensführung in konkreten Praxiskontexten, Vermittlung praktischer Einblicke in die Komplexität der Unternehmensführung in unterschiedlichen Branchen und Märkten, Analyse realer Unternehmensfälle zur Entwicklung eines vertieften Verständnisses für Herausforderungen und Erfolgsstrategien, Anwendung von Konzepten der normativen, strategischen, taktischen und operativen Unternehmensführung auf praxisrelevante Problemstellungen

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können eigenständig komplexe Aufgaben der Unternehmensführung bearbeiten, indem sie normatives, strategisches, taktisches und operatives Management als integrierte Gesamtaufgabe verstehen und logisch fundierte sowie stringente betriebswirtschaftliche Argumentationen entwickeln. Sie sind in der Lage, strategische Entscheidungsprozesse in unterschiedlichen Unternehmenskontexten zu analysieren und zu bewerten, komplexe Geschäftsmodelle zu beurteilen sowie ihre Ergebnisse adressatengerecht zu kommunizieren und sowohl individuell als auch im Team lösungsorientiert zu arbeiten

Übergeordnetes Modul:

Strategische Unternehmensführung

Flexible Inhalte 1SWS: 2 ECTS: 1 TYP: IT

Flexible Inhalte 1

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5FLXIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	1
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Teilnahme an Einzelveranstaltungen über das gesamte Studium hinweg, bei denen entsprechend deren Umfang Anwesenheitsstunden erworben werden. Formal werden Ihnen diese Stunden im Rahmen dieses Moduls angerechnet. Die Auswahl der Veranstaltungen ist grundsätzlich den Studiereden überlassen, bei einigen Veranstaltungen gibt es aber Anwesenheitspflicht. Es finden mindestens die folgenden Veranstaltungen statt: Symposium Change.Climate.Resilience, jährlich (1 x verpflichtend), Student Conference, jährlich (2 x verpflichtend), Studium & Karriere, jährlich (1 x verpflichtend), Exkursionen, Kaminabende (Dep. BT), IT-Talks, Antrittsvorlesungen, Praktikumspräsentationen finden laufend statt. Insgesamt werden 70 Stunden benötigt. Wie viele Stunden jede Veranstaltung bringt, legt die Studiengangsleitung vor der Veranstaltung fest

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können ihr Studienfach in einen breiteren und interdisziplinären Kontext einordnen. Sie sind in der Lage Themen kritisch zu hinterfragen und zu diskutieren und sich mit neuen Themen auseinanderzusetzen.

Übergeordnetes Modul:

Flexible Inhalte 1

Software-ProjektSWS: 3 ECTS: 5 TYP: SE

Software-Projekt

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5SPRSE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Softwareprojekt (Teamarbeit): Planung, Umsetzung, Integration und Dokumentation eines umfangreichen Softwareprojekts in Teams auf Basis einer realitätsnahen Problemstellung; iterative Entwicklung; Arbeitsteilung, Koordination und Versionsverwaltung., Webtechnologien und Systemintegration: Einsatz webbasierter Technologien im Projektkontext; Client-Server-Architektur; Entwicklung webbasierter Benutzeroberflächen und Schnittstellen (z. B. REST); Integration aller Systemkomponenten zu einer lauffähigen Gesamtanwendung., Selbstständiges Lernen und Einsatz von KI: Eigenständige Einarbeitung in neue Technologien, Frameworks oder Werkzeuge; Nutzung KI-basierter Werkzeuge zur Wissensaneignung, Implementierungsunterstützung und Problemanalyse; kritische Reflexion des KI-Einsatzes im Softwareentwicklungsprozess.

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Absolvent*innen: ein umfangreiches Softwareprojekt analysieren, planen, strukturieren und im Team umsetzen sowie den Projektverlauf nachvollziehbar dokumentieren. Aufgaben und Verantwortlichkeiten im Projektteam begründet verteilen, Abhängigkeiten berücksichtigen und den eigenen Beitrag reflektiert einbringen. webbasierte Architekturen und Technologien im Projektkontext auswählen, einsetzen und für die Umsetzung von Benutzeroberflächen und Schnittstellen nutzen. bestehende Systemkomponenten technisch und konzeptionell integrieren und zu einer konsistenten, lauffähigen Gesamtanwendung zusammenführen. sich selbstständig in neue Technologien, Frameworks oder Werkzeuge einarbeiten, geeignete Informationsquellen auswählen und deren Qualität beurteilen. KI-basierte Werkzeuge gezielt zur Unterstützung bei Analyse, Entwurf, Implementierung und Problemlösung einsetzen sowie deren Ergebnisse kritisch reflektieren und verantwortungsvoll nutzen.

Übergeordnetes Modul:

Software-Engineering & IT-Projektmanagement

Soziale und ethische Aspekte der ITSWS: 3 ECTS: 5 TYP: SE

Soziale und ethische Aspekte der IT

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5SOZSE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlegende soziale, ethische und menschenrechtliche Aspekte von Informations- und Kommunikationstechnologien, Wechselwirkungen zwischen technologischen Innovationen, organisationalen Entscheidungsprozessen und gesellschaftlichen Entwicklungen, Analyse von IT-Systemen als sozio-technische Systeme, Normativ-ethische Grundlagen, Soziale Wirkungen digitaler Technologien auf individueller, organisationaler und gesellschaftlicher Ebene, Herausforderungen digitaler Transformationsprozesse, Gesellschaftliche Macht- und Ungleichheitsverhältnisse, Ethische Bewertungsansätze und Reflexion von Werte- und Zielkonflikten, Rolle und Verantwortung von IT-Fachkräften im Spannungsfeld ökonomischer, technologischer und gesellschaftlicher Aspekte

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage: gesellschaftliche und ethische Fragestellungen im Kontext von IT-Systemen zu identifizieren und zu strukturieren. soziale Auswirkungen von IT-gestützten Lösungen auf Individuen, Organisationen und Gesellschaft zu analysieren. grundlegende ethische Konzepte und Bewertungsmodelle auf konkrete IT-bezogene Fallbeispiele anzuwenden. Zielkonflikte zwischen wirtschaftlichen, technischen und gesellschaftlichen Anforderungen zu identifizieren, beurteilen und reflektieren. ihre eigene Rolle als zukünftige IT-Fachkraft im Spannungsfeld von Verantwortung, Effizienz und gesellschaftlicher Wirkung kritisch zu reflektieren. ethisch begründete Argumente verständlich und nachvollziehbar zu formulieren.

Übergeordnetes Modul:

Soziale und ethische Aspekte der IT

Strategische UnternehmensführungSWS: 2 ECTS: 3 TYP: VO

Strategische Unternehmensführung

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5SUFVO
Typ	VO
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	2
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einordnung der strategischen Unternehmensführung in die Gesamtkonzeption der Unternehmensführung, Umwelt-, Unternehmens-, Branchen- und Marktanalyse, Vision und Leitbild, Strategieentwicklung, -bewertung, -umsetzung und -kontrolle, Instrumente und Methoden der strategischen Unternehmensführung

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können die Strukturelemente der strategischen Unternehmensführung beurteilen und anwendungsorientiert reflektieren. Sie können die Aufgaben und Ebenen der Unternehmensführung unterscheiden und beschreiben, die strategischen Optionen für Unternehmen unter der Bedingung unvollständiger Informationen entwickeln und einschätzen sowie eine der Umwelt- und Unternehmenssituation angemessene Strategie ableiten. Sie können ferner Bedingungen für ihre bestmögliche Implementierung und Kontrolle formulieren. Absolvent*innen können: Umwelt- und Unternehmenssituationen systematisch analysieren, Gründe für den Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen erkennen, strategische Optionen für Unternehmen unter der Bedingung unvollständiger Informationen entwickeln und einschätzen, eine der Umwelt- und Unternehmenssituation angemessene Strategie ableiten und damit Wettbewerbsvorteile entwickeln

Übergeordnetes Modul:

Strategische Unternehmensführung

Vertiefung 2

Business IntelligenceSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Business Intelligence

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5BULIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen Business Intelligence: BI-Begriff, Entscheidungsunterstützung, BI-Architekturen, Abgrenzung zu Analytics und Data Science, Datenquellen & Datenaufbereitung: Operative Systeme, Data Warehouses, Datenmodelle, ETL/ELT-Grundlagen, Kennzahlen & Reporting: KPIs, Dimensions- und Kennzahlensysteme, Management- und Standardreports, Datenvisualisierung & Dashboards: Visualisierungsprinzipien, Dashboard-Design, Storytelling mit Daten, Einsatz von Tableau, Self-Service BI: Ad-hoc-Analysen, interaktive Reports, Governance-Aspekte, Rolle der Fachanwender, Analytische Auswertungen: Deskriptive Analysen, Drill-down, Filter, einfache Trend- und Vergleichsanalysen, BI-Anwendungen & Praxisprojekt: Anwendungsfälle aus Unternehmen, Entwicklung eines BI-Dashboards mit Tableau, Ergebnispräsentation.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können grundlegende Konzepte, Architekturen und Einsatzfelder von Business Intelligence einordnen und für betriebliche Entscheidungsprozesse anwenden. Sie sind in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Quellen aufzubereiten, geeignete Kennzahlen zu definieren und interaktive Reports sowie Dashboards - auch mit Tableau - zu erstellen und zu interpretieren. Darüber hinaus können sie BI-Lösungen im Hinblick auf Nutzen, Aussagekraft und Governance-Aspekte kritisch bewerten.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 2

ERP-CustomizingSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

ERP-Customizing

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5ERPIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einstieg & Abgrenzung Customizing vs. Entwicklung: Rolle des Customizings im SAP-Einführungsprozess, Überblick IMG, Mandanten- und Transportkonzept, Organisations- und Stammdaten-Customizing: Organisationsstrukturen im gewählten Modul (z. B. SD oder MM), Relevante Stammdaten und ihre Steuerungswirkung, Abhängigkeiten zwischen Organisations- und Prozesssicht, Prozessbezogenes Customizing: Customizing eines durchgängigen Geschäftsprozesses z. B. Order-to-Cash (SD) oder Procure-to-Pay (MM), Belegarten, Nummernkreise, Statussteuerung, Grundzüge der Preisfindung bzw. Beschaffungssteuerung, Customizing-Logik und Fehlerszenarien: Typische Customizing-Fehler und deren Auswirkungen: Analyse von Fehlermeldungen: Systematisches Vorgehen bei Customizing-Problemen, Erweiterung durch einfache ABAP-Programmierung: Einordnung von ABAP im Customizing-Kontext: Einfache Reports oder Erweiterungspunkte (z. B. User Exit / BAdI): Lesen von Customizing-Tabellen in ABA

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen verstehen, wie ERP-Systeme am Beispiel von SAP an Kundenbedürfnisse angepasst werden können. Sie sind in der Lage, einfache Erweiterungen mit der Programmiersprache ABAP zu schreiben und zu testen

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 2

People Analytics & SAPSWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

People Analytics & SAP

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5PASIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlegende Anwendungen der Personalanalyse in verschiedenen HR-Prozessen., Einsatz aktueller digitaler Technologien in verschiedenen HR-Prozessen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Big Data und Business Analytics, Definition von Leistungskennzahlen für das Personalwesen, Theorie, Anwendung und Diskussion des SAP-Personalinformationssystems (HRIS) für das Personalwesen.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können den Einsatz von People Analytics in zentralen HR-Prozessen erläutern und relevante digitale Technologien im Kontext der digitalen Transformation - insbesondere künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Big Data und Business Analytics - reflektiert einordnen. Sie sind in der Lage, geeignete HR-Kennzahlen (KPIs) zielgerichtet zu definieren und unter Nutzung digitaler Technologien anzuwenden sowie die grundlegenden Funktionen eines Human Resource Information Systems (z. B. SAP HRIS) für das Personalwesen zu erläutern.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 2

Selected Topics in Cyber SecuritySWS: 2 ECTS: 2,5 TYP: IL

Selected Topics in Cyber Security

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5CYSIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	2,5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Aktuelle Themen aus dem Gebiet der Cyber Security mit speziellem Fokus unter anderem auf neuartige Bedrohungen sowie Sicherheit in Organisationen

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage, ausgewählte aktuelle Bedrohungen zu nennen und sowohl technisch als auch businessseitig in ihren Auswirkungen einzuschätzen. Darüber hinaus können die Absolvent*innen aktuelle Themen aus der Cyber Security im Organisationskontext vor einem gemischten Publikum adäquat und verständlich präsentieren.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 2

Sustainable Supply Chain ManagementSWS: 2 ECTS: 5 TYP: IL

Sustainable Supply Chain Management

Semester	5
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB5SCMIL
Typ	IL
Art	Wahlpflicht
Unterrichtssprache	Englisch
SWS	2
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einführung und Definition relevanter Fachbegriffe wie Supply Chain Management, strategisches Beschaffungswesen, Nachhaltigkeit und Resilienz der Lieferkette. Darüber hinaus werden verschiedene Hebel im Supply Chain Management erläutert und diskutiert, einschließlich ihrer effektiven Nutzung., Beschaffung 4.0: Untersuchung des technologischen Wandels in der Beschaffung, einschließlich Digitalisierung, Datenmanagement und Kategoriemanagement. Es wird eine Fallstudie zur Entwicklung einer Kategoriestrategie vorgestellt., Geschäftliche Auswirkungen eines nachhaltigen Lieferkettenmanagements: Analyse von Konzepten und Modellen im Bereich nachhaltiger Lieferketten, einschließlich der Kreislaufwirtschaft, und deren Integration in die Geschäftspraxis., Einführung in die Distributed-Ledger-Technologie (DLT): Erläuterung der Technologie und Vorstellung von Beispielen, wie sie die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette verbessern und zur Nachhaltigkeit beitragen kann.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage, zentrale Fachbegriffe des Supply Chain Managements, der strategischen Beschaffung, der Nachhaltigkeit und der Resilienz von Lieferketten zu definieren und einzuordnen. Sie verstehen technologische Veränderungen in der Beschaffung, insbesondere im Kontext von Procurement 4.0, und können die Bedeutung von Digitalisierung, Datenmanagement, nachhaltigen Lieferkettenkonzepten einschließlich Circular Economy sowie von Distributed-Ledger-Technologien für resiliente Lieferketten erläutern. Darüber hinaus können sie relevante Konzepte praktisch anwenden, indem sie ein Logistik-Optimierungsprojekt planen, Daten analysieren und die Ergebnisse strukturiert präsentieren.

Übergeordnetes Modul:

Vertiefung 2

6. Semester

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

BachelorabschlussprüfungSWS: 0 ECTS: 1 TYP: BP

Bachelorabschlussprüfung

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6BKIBP
Typ	BP
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	1
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Bachelorabschlussprüfung wird im Rahmen einer kommissionellen Prüfung abgehalten. Der Prüfungssenat besteht aus drei Mitgliedern: dem bzw. der Prüfungsvorsitzenden, dem Begutachter bzw. der Begutachterin der Bachelorarbeit sowie einem Zweitprüfer bzw. einer Zweitprüferin. Im Rahmen der Abschlussprüfung präsentiert der / die Absolvent*innen*r die Inhalte der Bachelorarbeit. Im Rahmen eines Fachgesprächs werden diese mit der Prüfungskommission diskutiert. Dabei werden auch Querverbindungen zu relevanten Themen des Studiums hergestellt. Der Begriff "Querverbindungen" bedeutet, dass alle Fragen in einem inhaltlichen Bezug zum Gegenstand der Bachelorarbeit haben müssen und aus dieser abgeleitet werden können.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen sind in der Lage, ihre eigenen Forschungsergebnisse im Rahmen einer Präsentation darzustellen und in einer fachlichen Diskussion zu reflektieren. Sie können ihre Ergebnisse in den Zusammenhang des Fachs einordnen und Querverbindungen zu relevanten Themen des Studiums ziehen.

Übergeordnetes Modul:

Studienabschluss

BachelorarbeitSWS: 0 ECTS: 13 TYP: IT

Bachelorarbeit

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6BACIT
Typ	IT
Art	Bachelorarbeit
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	13
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Selbständige Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit

Lernergebnis:

Mit der Bachelorarbeit weisen die Absolvent*innen nach, innerhalb der vorgegebenen Zeit eine fach- und ausbildungsrelevante Aufgabenstellung sowie Zusammenhänge mit wissenschaftlichen Methoden eigenständig bearbeiten und die Ergebnisse klar darstellen zu können.

Übergeordnetes Modul:

Studienabschluss

Begleitseminar zur BachelorarbeitSWS: 1 ECTS: 1 TYP: SE

Begleitseminar zur Bachelorarbeit

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6BACSE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	1
ECTS-Punkte	1
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Das Begleitseminar zur Bachelorarbeit findet als Kolloquium statt, bei dem über den Stand ihrer Arbeiten berichten und Fragen diskutieren.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen kennen unterschiedliche wissenschaftliche Themen und können passende Forschungsmethoden identifizieren. Sie reflektieren ihr eigenes Vorgehen kritisch und unterstützen sich gegenseitig bei ihren Arbeiten. Sie sind in der Lage, mit Kritik umzugehen und sie konstruktiv zu nutzen

Übergeordnetes Modul:

Studienabschluss

Berufspraktikum 4SWS: 0 ECTS: 3 TYP: IT

Berufspraktikum 4

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6BRPIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	0
ECTS-Punkte	3
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einbindung der Absolvent*innen in den Berufsprozess durch eine studieninhaltsbezogene Tätigkeit in einem Unternehmen, Durchführung von Aufgaben mit Bezug zu den Ausbildungsschwerpunkten des Studiengangs im Rahmen eines projektbezogenen Einsatzes in einer oder mehreren Fachabteilungen bzw. betrieblichen Tätigkeitsbereichen, Kennenlernen der formellen und informellen Strukturen und Abläufe im Unternehmensumfeld.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen kennen das betriebliche und soziale Umfeld sowie die Ablauf- und Aufbauorganisation in Unternehmen. Sie haben die Fähigkeit erlangt, komplexe Problemstellungen als Projekt unter Anleitung zu bearbeiten und selbstständig Arbeitsaufgaben auszuführen. Dabei haben sie auch gelernt, sich in Arbeitsteams und betriebliche Abläufe zu integrieren und übergreifend mit anderen Fachabteilungen bzw. anderen betrieblichen Tätigkeitsbereichen zusammenzuarbeiten.

Übergeordnetes Modul:

Berufspraktikum 3 und 4

Betriebliche Anwendungen der KISWS: 3 ECTS: 5 TYP: SE

Betriebliche Anwendungen der KI

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6BKISE
Typ	SE
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlegende Konzepte und Methoden Künstlicher Intelligenz im betrieblichen Kontext, Anwendungsfelder von KI in zentralen Geschäftsprozessen, Einsatzszenarien von KI in Unternehmen, Potenziale, Grenzen und wirtschaftliche Implikationen von KI-Anwendungen, Identifikation und Beurteilung geeigneter KI-Technologien und Tools, Strukturierung betrieblicher Problemstellungen für KI-Anwendungen, Einordnung relevanter KI-Ansätze und kritische Reflexion ihrer Eignung, Praxisorientierte Anwendung von KI-Tools auf betriebliche Problemstellungen, Interpretation und Bewertung von KI-Ergebnissen

Lernergebnis:

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Absolvent*innen in der Lage, konkrete Einsatzszenarien von Künstlicher Intelligenz in betrieblichen Prozessen zu analysieren und hinsichtlich ihrer Potenziale, Grenzen sowie wirtschaftlichen Implikationen zu bewerten. Sie können betriebliche Problemstellungen strukturiert erfassen und geeignete KI-Technologien, Methoden und Tools für unterschiedliche Anwendungskontexte identifizieren und begründet auswählen. Darüber hinaus sind die Absolvent*innen befähigt, ein ausgewähltes KI-Tool im Rahmen eines praxisorientierten Anwendungsfalls zielgerichtet einzusetzen sowie die erzeugten Ergebnisse sachgerecht zu interpretieren und kritisch zu reflektieren.

Übergeordnetes Modul:

Betriebliche Anwendungen der KI

Flexible Inhalte 2SWS: 3 ECTS: 2 TYP: IT

Flexible Inhalte 2

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6FLXIT
Typ	IT
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	3
ECTS-Punkte	2
Prüfungscharakter	immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Teilnahme an Einzelveranstaltungen über das gesamte Studium hinweg, bei denen entsprechend deren Umfang Anwesenheitsstunden erworben werden. Formal werden Ihnen diese Stunden im Rahmen dieses Moduls angerechnet. Die Auswahl der Veranstaltungen ist grundsätzlich den Studiereden überlassen, bei einigen Veranstaltungen gibt es aber Anwesenheitspflicht. Es finden mindestens die folgenden Veranstaltungen statt: Symposium Change.Climate.Resilience, jährlich (1 x verpflichtend), Student Conference, jährlich (2 x verpflichtend), Studium & Karriere, jährlich (1 x verpflichtend), Exkursionen, Kaminabende (Dep. BT), IT-Talks, Antrittsvorlesungen, Praktikumspräsentationen finden laufend statt. Insgesamt werden 70 Stunden benötigt. Wie viele Stunden jede Veranstaltung bringt, legt die Studiengangsleitung vor der Veranstaltung fest.

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können ihr Studienfach in einen breiteren und interdisziplinären Kontext einordnen. Sie sind in der Lage Themen kritisch zu hinterfragen und zu diskutieren und sich mit neuen Themen auseinanderzusetzen.

Übergeordnetes Modul:

Flexible Inhalte 2

Wirtschafts- und IT-RechtSWS: 4 ECTS: 5 TYP: IL

Wirtschafts- und IT-Recht

Semester	6
Studienjahr	3
Lehrveranstaltungsnummer	WINB6JURIL
Typ	IL
Art	Pflicht
Unterrichtssprache	Deutsch
SWS	4
ECTS-Punkte	5
Prüfungscharakter	abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen des Wirtschaftsrechts: Rechtsquellen in Österreich und der EU, Zivil- und Unternehmensrecht, Vertragsarten, Haftungsgrundlagen, Vertragsrecht & IT-Verträge: Zustandekommen von Verträgen, Leistungsstörungen, Gewährleistung und Schadenersatz, Software- und Lizenzverträge, SLA, Gesellschafts- und Unternehmensrecht: Unternehmensformen (z. B. GmbH, AG), Firmenbuch, Vertretung und Organhaftung, Compliance-Grundlagen, Datenschutzrecht (DSGVO & DSG): Personenbezogene Daten, Rechtsgrundlagen der Verarbeitung, Betroffenenrechte, Auftragsverarbeitung, IT-Sicherheitsbezug, IT-Sicherheits- und Cyberrecht: NIS2-Richtlinie, IT-Sicherheitsgesetz, Haftung bei Cybervorfällen, organisatorische Schutzpflichten, Immaterialgüter- & Urheberrecht: Schutz von Software, Datenbanken und digitalen Inhalten, Open-Source-Lizenzen, Marken- und Patentrecht, E-Commerce & Digitale Geschäftsmodelle: Fernabsatzrecht, Verbraucherschutz, Plattformregulierung, digitale Vertragsabschlüsse und elektronische Signaturen

Lernergebnis:

Die Absolvent*innen können zentrale Regelungsbereiche des Wirtschafts- und IT-Rechts in Österreich und im EU-Kontext systematisch einordnen und auf betriebliche Fragestellungen anwenden. Sie sind in der Lage, rechtliche Risiken in digitalen Geschäftsmodellen, IT-Projekten und im Umgang mit personenbezogenen Daten zu erkennen und grundlegende Vertrags- sowie Haftungsfragen zu beurteilen. Zudem können sie rechtliche Anforderungen im Bereich Datenschutz, IT-Sicherheit und Immaterialgüterrecht in technische und organisatorische Maßnahmen übersetzen

Übergeordnetes Modul:

Wirtschafts- und IT-Recht

Legende
Semester	Das 1., 3., 5. Semester findet im Wintersemester und das 2., 4., 6. Semester findet im Sommersemester statt.
SWS	Semesterwochenstunden; die Einheiten pro Semesterwochenstunde sind im jeweiligen Studiengangsantrag festgelegt. Im Bachelorstudium sind es z.B. meistens 14 Einheiten pro SWS. Pro Einheit werden 45 Minuten unterrichtet.
ECTS Punkte	Arbeitsaufwand in ECTS-Punkt, 1 ECTS bedeutet 25 Stunden Arbeitsaufwand für Studierende
Typ	BP = Bachelorabschlussprüfung DP/MP = Diplom-/Masterabschlussprüfung IL = Integrierte Lehrveranstaltung IT = Individualtraining/-phasen LB = Labor(übung) PS = Proseminar PT = Projekt RC = Lehrveranstaltung mit reflexivem Charakter RE = Repetitorium SE = Seminar TU = Tutorium UB = Übung VO = Vorlesung