Logo des Repositoriums

Auflistung nach Autor:in "Kaufmann, Jens"

1 - 5 von 5
  • Zeitschriftenartikel
    Aufbau eines Data-Science-Teams – „Lessons learned“
    (Wirtschaftsinformatik & Management: Vol. 13, No. 4, 2021) Wicht, Patric; Hausmann, Alexandra; Hoseini, Sayed; Kaufmann, Jens
  • Zeitschriftenartikel
    Bringing it all together – Gemeinschaftlich aktiv lernen am virtuell geteilten Bildschirm in der Hochschule und digital
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 6, 2021) Kaufmann, Jens; Hoseini, Sayed; Quindeau, Pascal; Quix, Christoph; Ruschin, Sylvia
    Hochschulen wie Studierende stehen vor der Herausforderung, zukunftsorientierte Fähigkeiten mit teils erkennbar technischem Fokus zu vermitteln bzw. aufzubauen. Dazu gehört neben fachlichen Aspekten auch die Fähigkeit zu (digitaler) Kollaboration. Verstärkt durch die Umwälzungen im Studienbetrieb während der Corona-Pandemie sind dazu geeignete Lehr-Lern-Konzepte gefragt. Dieser Beitrag zeigt die Konstruktion und mögliche Umsetzung solcher Konzepte an Inhalten eines (Wirtschafts‑)Informatik-Studiums auf. Dazu werden zwei Forschungsgegenstände untersucht. Zum einen der Grad an gemeinschaftlicher Aktivität, den Studierende in verschiedenen solcher Lehr-Lern-Szenarien erreichen, zum anderen der Einfluss auf die Bereitschaft von Studierenden zur intensiven Auseinandersetzung mit technischen Studieninhalten. Hierzu werden didaktische Überlegungen im Allgemeinen und an konkreten Veranstaltungen in den Bereichen Datenbanksysteme und Data Science im Besonderen dargestellt. Auf dieser Basis wird gezeigt, welche Eigenschaften eine technische Plattform zur Umsetzung aufweisen muss, und wie eine solche ausgewählt und implementiert werden kann. Die im Rahmen des Anfang 2021 gestarteten Lehrforschungsprojekts IoHubHN bisher gewonnenen Erkenntnisse bilden eine Grundlage für weitergehende Evaluierungen und die Einbettung des Vorgehens in den Ansatz des Scholarship of Teaching and Learning. Die vorgestellten Konzepte und Plattformen sollen dabei prinzipiell auch auf andere Studienfächer übertragbar sein und sind nicht auf rein digital durchgeführte Lehrveranstaltungen beschränkt. Universities and students both face the challenge to teach, respectively to acquire, future-oriented skills, that partially tend to have a clear technical focus. Among those is the ability to work collaboratively, especially in a digital context. The changes in higher education during the months of the coronavirus pandemic enforce the need to create suitable teaching and learning concepts. This article shows how such concepts and their implementation can be conducted and exemplifies this with two modules from study programs in (business) informatics studies. The discussion addresses two research items. Firstly, this is the amount of collaborative activity that students in these scenarios achieve and secondly it discusses the influence on the students’ willingness to work on technical topics in depth. To show this, it discusses ideas on higher education development in general as well as fitted to specific courses in the fields of database systems and data science. It describes which properties a technical platform must provide if it should be used as an operational basis. Furthermore, it is discussed how such a platform can be chosen and implemented. Insights that have been gathered so far during the first months of the research project IoHubHN serve as a foundation for further evaluation within the framework of Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). Concepts and platforms in this context should be usable for other fields of study as well and are not limited to pure virtual classes.
  • Zeitschriftenartikel
    Digitalisierung von Management-Reporting-Prozessen – Ein technologieorientiertes Reifegradmodell zum Einsatz in KMU
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 3, 2022) Stoffers, Pascal; Karla, Jürgen; Kaufmann, Jens
    Der Begriff der Digitalisierung umfasst eine große Bandbreite unterschiedlicher Themen und Aktivitäten. Zur gezielten Entwicklung von Unternehmen ist es daher erforderlich, die eigene Position und entsprechende Verbesserungspotenziale zu (er)kennen und eine erfolgreiche Prozess-Weiterentwicklung zu ermöglichen. Das Controlling eines Unternehmens nimmt als Informationslieferant und Bestandteil der Entscheidungsunterstützung in vielfältiger Hinsicht Einfluss auf bestehende und zu entwickelnde Geschäftsmodelle und ist von der Digitalisierung besonders betroffen, insbesondere hinsichtlich der Planungs- und Reporting-Prozesse. Zur Unterstützung der Digitalisierung vornehmlich in kleinen und mittleren Unternehmen wird ein Reifegradmodell entwickelt, das sich der beschriebenen Thematik widmet. Eine umfangreiche Vorstudie zeigt, welche existierenden Reifegradmodelle im Bereich der Managementinformation und des Controllings existieren und inwiefern diese noch nicht für die Fragestellung und/oder Anwendung ausreichend sind. Basierend auf der Identifikation von aktuellen, relevanten technologischen Entwicklungen werden Reifegradausprägungen eines neuen Modells erstellt, die die unterschiedlichen Dimensionen der unternehmerischen Tätigkeit einbeziehen. In diesem Beitrag wird das Modell zur Bestimmung des aktuellen Reifegrads von Unternehmen entwickelt und vorgestellt. Digitalization encompasses many different topics and activities. To foster a targeted development of companies, it is necessary to identify one’s own position and optimization potentials. Only then can any process improvement be successful. The controlling unit of any company is considered to be both a source for information and a partner in the decision-making process for the management. Thus, it has a multi-faceted impact on business models and is considerably influenced by changes through digitalization, especially regarding planning and reporting processes. To support digitalization, especially in small and medium enterprises, we present a maturity model that focuses on these topics. In a comprehensive pre-study, we show which maturity models already exist in the given area of management information and controlling and reason why they are not a complete fit to the purpose described. Based on current technological developments, we develop characteristics for a new model that incorporates different dimensions of a company’s daily business. In this paper, the model for determining the current maturity level of companies is developed and presented.
  • Zeitschriftenartikel
    Vorschlag eines morphologischen Kastens zur Charakterisierung von Data-Science-Projekten
    (Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 6, 2022) Theuerkauf, René; Daurer, Stephan; Hoseini, Sayed; Kaufmann, Jens; Kühnel, Stephan; Schwade, Florian; Alekozai, Emal M.; Neuhaus, Uwe; Rohde, Heiko; Schulz, Michael
    Data-Science-Projekte sind typischerweise interdisziplinär, adressieren vielfältige Problemstellungen aus unterschiedlichen Domänen und sind häufig durch heterogene Projektmerkmale geprägt. Bestrebungen in Richtung einer einheitlichen Charakterisierung von Data-Science-Projekten sind insbesondere dann relevant, wenn über deren Durchführung entschieden werden soll – beispielsweise anhand von Kriterien wie Ressourcenbedarf, Datenverfügbarkeit oder potenziellen Risiken. Nach bestem Wissen der Autoren fehlt es jedoch in Wissenschaft und Praxis bisher an einschlägigen Ansätzen. Mit diesem Artikel wird ein erster Schritt auf dem Weg hin zu einem Ansatz für eine einheitliche Charakterisierung von Data-Science-Projekten gegangen, indem ein morphologischer Kasten vorgeschlagen wird, der im Rahmen einer dreischrittigen Analyse auf Basis eines Fragenkataloges abgeleitet wurde. Er umfasst sieben Dimensionen mit 32 Dimensionsausprägungen und wird anhand einer Fallstudie aus dem Gebiet der Predictive Maintenance illustriert. Der morphologische Kasten bietet theoretische und praktische Anwendungspotenziale für den strukturierten Vergleich von Data-Science-Projekten und die Definition von Projektportfolios, erhebt jedoch keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Er ist somit als Vorschlag und Anstoß zum Einstieg in einen weiterführenden Diskurs anzusehen.
  • Textdokument
    Where is the Science in Data Science Projects?
    (INFORMATIK 2021, 2021) Kaufmann, Jens; Kühnel, Stephan; Theuerkauf, René; Alekosai, Emal M.; Hoseini, Sayed; Neuhaus, Uwe; Schulz, Michael
    Als Ergebnis einer virtuellen Arbeitsgruppe ausWissenschaftler:innen und Praktiker:innen entstand zwischen April 2019 und Februar 2020 das Data-Science-Vorgehensmodell DASC-PM, dessen Ziel es ist, vorhandenes Wissen über die Durchführung von Data-Science-Projekten für alle Interessensgruppen in geeigneter F Form zu strukturieren. Unter Berücksichtigung dieses Modells, aber nicht exklusiv darauf gestützt, soll der Aspekt der Wissenschaftlichkeit bei der Umsetzung von Data-Science-Projekten im Rahmen des Workshops besonders betrachtet werden.