Alexander Bock

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Alexander Bock, M. Sc.

Raum:
R09 R04 H35
Telefon:
+49 201 18-34563
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Sprechstunde:
nach Vereinbarung
Homepage:
Research Gate

Zur Person:

In meiner Forschung beschäftige ich mich mit Entscheidungs- und Problemlösungsprozessen und Bezügen zur konzeptuellen Modellierung.

Meine Forschung berührt die Fragen, wie Individuen und Gruppenkollektive Problemsituationen wahrnehmen, wie sie diese Situationen mental, sprachlich und sozial konstruieren und wie (konzeptuelle) Modelle einen Beitrag stiften können, diese Prozesse gestaltend zu unterstützen. Ich beschäftige mich darüber hinaus mit den organisationalen Rahmenbedingungen von Entscheidungsprozessen sowie Möglichkeiten und Grenzen einer Entscheidungsunterstützung durch Informationssysteme.

Lebenslauf:

Studium

  • 2010-2013: Studium der Wirtschaftsinformatik, M.Sc. (mit Auszeichnung), an der Universität Duisburg-Essen. Masterarbeit: "A Conceptual Modeling Method for Supporting the Management of Organizational Decision Processes"
  • 2012: Auslandssemester an der Universität Jyväskylä, Fakultät für Informationstechnologie, Finnland
  • 2007-2010: Studium der Wirtschaftsinformatik, B.Sc. (mit Auszeichnung), an der Universität Duisburg-Essen

Berufliche Positionen

  • seit 2013: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Unternehmensmodellierung, Prof. Dr. U. Frank, Universität Duisburg-Essen
  • 2010-2013: Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Unternehmensmodellierung, Prof. Dr. U. Frank, Universität Duisburg-Essen
  • 2009-2012: Softwareentwickler (C#, .NET, VBA) im Bereich Forschung und Entwicklung bei einem internationalen Industriekonzern

Awards

  • 2021: Winner of the Best Research in-Progress Paper, European Conference on Information Systems 2021 (ECIS 2021), für den Beitrag "The Ethics of Information Systems: The Present State of the Discussion and Avenues for Future Work"
  • 2018: Winner of the Best Paper Award, Working Conference on Exploring Modeling Methods for Systems Analysis and Development (EMMSAD 2018), für den Beitrag "The Power/Generality Trade-Off in Decision and Problem Modeling: Theoretical Background and Multi-Level Modeling as a Resolution"

Publikationen:

Filter:
  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich; Kaczmarek-Heß, Monika: MEMO4ADO: A Comprehensive Environment for Multi-Perspective Enterprise Modeling. In: Michael, J.; Pfeiffer, J.; Wortmann, A. (Hrsg.): Modellierung 2022 Satellite Events, Digital Library. Gesellschaft für Informatik e.V, 2022, S. 245-255. doi:10.18420/modellierung2022ws-033BIB DownloadDetails
  • Frank, Ulrich; Maier, Pierre; Bock, Alexander: Low Code Platforms: Promises, Concepts and Prospects: A Comparative Study of Ten Systems - ICB Research Report, 70. Essen 2021. doi:10.17185/duepublico/75244) VolltextBIB DownloadDetails
    Low Code Platforms: Promises, Concepts and Prospects: A Comparative Study of Ten Systems

    In recent years, the catchword “low‐code” has evolved into what can be seen as a major trend
    in software development platforms. A growing number of vendors respond to this trend by
    offering software development platforms that promise limited need for coding only and a tremendous
    boost in productivity. Both aspects have been the subject of intensive research over
    many years in areas such as domain‐specific modeling languages, model‐driven software development,
    or generative programming. Therefore, the obvious question is how ʺlow codeʺ
    platforms differ from such approaches and what specific performance features they offer.
    Since there is no unified definition of “low‐code”, the only way to develop an elaborate understanding
    of what it is – and might be – is to analyze the actual use of the term. For obvious
    reasons, it is not promising in this respect to rely on marketing announcements made by vendors.
    Instead, it seems more appropriate to examine “low‐code” platforms. This research report
    presents a study of 10 relevant platforms, capturing and assessing common characteristics
    as well as specific features of individual tools. The study is guided by a method that consists
    of a conceptual framework, which provides a uniform structure to describe and compare “lowcode”
    platforms, and a process model that describes the sequence of steps.

  • Bock, Alexander C.; Ulrich, Frank: Low-Code Platform. In: Business & Information Systems Engineering (2021). doi:10.1007/s12599-021-00726-8VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander C.; Frank, Ulrich: In Search of the Essence of Low-Code: An Exploratory Study of Seven Development Platforms. In: MODELS '21. Proceedings of the 24th ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems: Companion Proceedings. ACM; IEEE, 2021. BIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander C.; España, Sergio; Gulden, Jens; Jahn, Katharina; Nweke, Livinus Obiora; Richter, Andreas: The Ethics of Information Systems: The Present State of the Discussion and Avenues for Future Work. In: 29th European Conference on Information Systems 2021 (ECIS 2021). AIS, 2021. VolltextBIB DownloadDetails

    Despite occasional pleas to incorporate the ethics of information systems into the field’s research agenda, the analysis of the moral ramifications of information systems has remained unsystematic in nature. Work on a remarkable variety of ethical issues has appeared, but the field has yet to produce a coherent conception of how it construes and studies the ethics of information systems. In this research-in-progress paper, we report on work to redress the situation by addressing three goals. First, we provide an overview of contributions made to the study of ethics in information systems research in recent decades. Second, we present a classificatory scheme to organize past and future work on the subject. Third, we identify themes that have received little attention to date, proposing routes for future work. In particular, we find that our field has yet to fully explore the moral implications of the very artifacts of its own design. We conclude with a call to action for information systems researchers to work towards a structured account of ethics as part of the field’s research agenda.

  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich: Organisationsforschung und Wirtschaftsinformatik: Zeit für eine Annäherung? - ICB Research Report, 67. Essen 2020. doi:10.17185/duepublico/73339) VolltextBIB DownloadDetails

    Der vorliegende Beitrag zeigt am Beispiel der betriebswirtschaftlichen Organisationslehre und der Wirtschaftsinformatik auf, dass die Beschränkung auf tradierte disziplinspezifische Perspektiven nicht geeignet ist,den vielschichtigen Auswirkungen der digitalen Transformation gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund werden die Potentiale einer engen, trans-disziplinären Zusammenarbeit dargestellt. Dazu werden zunächst die für einesolche Zusammenarbeit erforderlichen Gemeinsamkeiten herausgearbeitet. Dabei wird insbesondere die Rolle der Sprache gewürdigt. Sie ist sie sowohl zur Untersuchung von Handlungssystemen als auch zur Gestaltung und Nutzung von Informationssystemen von zentraler Bedeutung, entfaltet dabei aber durchaus ambivalente Wirkungen. Darauf aufbauend werden grundlegende Zielkonflikte, etwa zwischen Standardisierung und Fortschritt oder zwischen loser und enger Kopplung betrachtet und Ansätze zur ihrer Entschärfung aufgezeigt. Daneben geht der Beitrag auf die Auswirkungen ein, die induktive Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ auf das Handeln in Unternehmen einerseits, auf die wissenschaftliche Forschung andererseits erwarten lassen –und welche wissenschafts-theoretischen Herausforderungen damit verbunden sind. Auch wenn vorwiegend auf spezifische Forschungsfragen der Organisationslehre und der Wirtschaftsinformatik fokussiert wird, sollte die Untersuchung auch für andere Teildisziplinen der Betriebswirtschaftslehre bedeutsam sein.

  • Frank, U.; Bock, A.: Conjoint Analysis and Design of Business and IT: The Case for Multi-Perspective Enterprise Modeling. In: Kulkarni, V.; Reddy, S.; Clark, T.; Barn, B. (Hrsg.): Advanced Digital Architectures for Model-Driven Adaptive Enterprises. IGI Global, 2020, S. 15-45. doi:10.4018/978-1-7998-0108-5.ch002VolltextBIB DownloadDetails

    This chapter presents a method for multi-perspective enterprise modeling (MEMO). Enterprise modeling fundamentally aims to support the conjoint analysis of business and IT to foster their integration. MEMO expands on this general aim with a specific concern for the professional perspectives of different stakeholder groups. MEMO is based on a language architecture that comprises an extensible set of domain-specific modeling languages, each addressing one or more professional perspectives. It is supplemented by an adaptable generic framework to support high-level ‘ballpark' views of an enterprise and to serve as a common starting point for more elaborate analysis and design tasks. MEMO also supports the construction of corresponding process models to design customized modeling methods. The chapter motivates the use of MEMO and illustrates possible use cases. It also provides a description of the method's architecture, its DSMLs, and a tool environment that supports the development and analysis of enterprise models.

  • Gulden, Jens; Bock, Alexander; España Cubillo, Sergio (Hrsg.): Proceedings of the First International Workshop on Ethics and Morality in Business Informatics/Ethik und Moral in der Wirtschaftsinformatik (EMoWI'19) - Workshop Held at 14. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI2019), February 24, 2019, Siegen, Germany, CEUR Workshop Proceedings, Vol-2297, 2019. VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Kudryavtsev, Dmitry; Kubelskiy, Miroslav: Towards More Expressive Problem Structuring: A Theoretical Conceptualization of 'Problem' in the Context of Enterprise Modeling. In: Proceedings of the 20th IEEE Conference on Business Informatics (CBI 2018). IEEE Computer Society, Vienna, Austria 2018, S. 30-39. doi:10.1109/CBI.2018.00013BIB DownloadDetails

    Dealing with ill-structured problems is a central responsibility of the manager operating in a business environment of complexity and ambiguity. To assist in problem structuring, a number of problem structuring methods have been developed in the field of operations research. But the modeling approaches incorporated in existing problem structuring methods lack semantic expressiveness, syntactical precision, and domain-specific modeling concepts. In contrast, the field of enterprise modeling offers a range of semantically rich domain-specific modeling languages. In this paper, we report on work towards a more expressive problem structuring method that integrates insights from theoretical problem solving research, core assumptions of the field of problem structuring methods, and modeling languages from the field of enterprise modeling. Specifically, we present results of a conceptual study of theoretical views of the concept of a problem, we present a meta model conceptualization of ‘problem’ in the context of enterprise modeling, and we illustrate the practical use of the proposed meta model with a case study. The presented conceptualization contributes to the field of enterprise modeling by offering a more nuanced ‘problem’ modeling concept than is currently available, and by constituting progress towards a problem structuring method that is more expressive and versatile than existing approaches.

  • Bock, Alexander: The Power/Generality Trade-Off in Decision and Problem Modeling - Theoretical Background and Multi-Level Modeling as a Resolution. In: Exploring Modelling Methods for Systems Analysis and Development (EMMSAD 2018). 23rd International Conference, Held at CAiSE 2018. Springer, Tallinn, Estonia 2018. doi:10.1007/978-3-319-91704-7_14VolltextBIB DownloadDetails

    A central conflict in decision and problem solving support is known as the ‘Power/Generality’ trade-off. The incorporation of a high level of domain-specific concepts and mechanisms in a decision instrument will increase the instrument’s power but will do so at the cost of the instrument’s generality. This paper has two purposes. First, it brings to attention the power/generality conflict in conceptual decision and problem solving modeling, and it demonstrates the resultant problems in relation to an existing enterprise decision modeling language. Second, the paper proposes the use of a multi-level modeling paradigm as a possible resolution of the conflict, and it proposes concrete re-conceptualizations for an existing modeling language to alleviate the associated problems.

  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich; Bergmann, Arne; Strecker, Stefan: Towards Support for Strategic Decision Processes Using Enterprise Models: A Critical Reconstruction of Strategy Analysis Tools. In: Horkoff, Jennifer; Jeusfeld, Manfred A.; Persson, Anne (Hrsg.): The Practice of Enterprise Modeling. 9th IFIP WG 8.1. Working Conference, PoEM 2016, Skövde, Sweden, November 8-10, 2016, Proceedings. Springer, 2016, S. 41-56. doi:10.1007/978-3-319-48393-1_4VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich: Multi-Perspective Enterprise Modelling – Conceptual Foundation and Implementation with ADOxx. In: Karagiannis, Dimitris; Mayr, Heinrich C.; Mylopoulos, John (Hrsg.): Domain-Specific Conceptual Modeling – Concepts, Methods and Tools. 2016, S. 241-267. doi:10.1007/978-3-319-39417-6_11VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich: MEMO GoalML: A Context-Enriched Modeling Language To Support Reflective Organizational Goal Planning and Decision Processes. In: Comyn-Wattiau, Isabelle; Tanaka, Katsumi; Song, Il-Yeol; Yamamoto, Shuichiro; Saeki, Motoshi (Hrsg.): 35th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2016). Springer, 2016, S. 515-529. doi:10.1007/978-3-319-46397-1_40VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander: How Modeling Language Shapes Decisions: Problem-Theoretical Arguments and Illustration of an Example Case. In: Schmidt, Rainer; Guédria, Wided; Bider, Ilia; Guerreiro, Sérgio (Hrsg.): Enterprise, Business-Process and Information Systems Modeling. 21st International Conference, EMMSAD 2016, Held at CAiSE 2016, Ljubljana, Slovenia, June 13-14,2016. Springer, 2016, S. 383-398. doi:10.1007/978-3-319-39429-9_24VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander: Conceptual Models and Reflective Decision Making: A Conceptual-Constructivist Synthesis, Review, and Modeling Framework. In: Assar, Said; Strecker, Stefan (Hrsg.): Doctoral Consortium of the 18th IEEE Conference on Business Informatics. 2016. BIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander: The Concepts of Decision Making: An Analysis of Classical Approaches and Avenues for the Field of Enterprise Modeling. In: Ralyté, Jolita; España, Sergio; Pastor, Óscar (Hrsg.): The Practice of Enterprise Modeling. 8th IFIP WG 8.1. Working Conference, PoEM 2015, Valencia, Spain, November 10–12, 2015, Proceedings. Springer, 2015, S. 306-321. doi:10.1007/978-3-319-25897-3_20VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander: Beyond Narrow Decision Models: Toward Integrative Models of Organizational Decision Processes. In: Ieee (Hrsg.): Proceedings of the 17th IEEE Conference on Business Informatics (CBI 2015). IEEE Computer Society, 2015, S. 181-190. doi:10.1109/CBI.2015.34VolltextBIB DownloadDetails
  • Kaczmarek, Monika; Bock, Alexander; Heß, Michael: On the Explanatory Capabilities of Enterprise Modeling Approaches. In: Aveiro, David; Pergl, Robert; Valenta, Michal (Hrsg.): Advances in Enterprise Engineering IX. 5th Enterprise Engineering Working Conference, EEWC 2015, Prague, Czech Republic, June 15-19, 2015, Proceedings. Springer, 2015, S. 128-143. doi:10.1007/978-3-319-19297-0_9VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Kaczmarek, Monika; Overbeek, Sietse; Heß, Michael: A Comparative Analysis of Selected Enterprise Modelling Approaches. In: Frank, Ulrich; Loucopoulos, Pericles; Petrounias, Ilias; Pastor, Óscar (Hrsg.): The Practice of Enterprise Modeling: 7th IFIP WG 8.1 Working Conference, PoEM 2014, Manchester, UK, November 12-13, 2014, Proceedings. Springer, 2014, S. 148-163. doi:10.1007/978-3-662-45501-2_11VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Kattenstroth, Heiko; Overbeek, Sietse: Towards a modeling method for supporting the management of organizational decision processes. In: Fill, Hans-Georg; Karagiannis, Dimitris; Reimer, Ulrich (Hrsg.): Proceedings: Modellierung 2014. Gesellschaft für Informatik, Bonn, Wien, Österreich 2014, S. 49-64. VolltextBIB DownloadDetails
  • Bock, Alexander; Frank, Ulrich; Kaczmarek-Heß, Monika: MEMO4ADO: A Comprehensive Environment for Multi-Perspective Enterprise Modeling. In: Michael, J.; Pfeiffer, J.; Wortmann, A. (Eds. ): (Hrsg.): Modellierung 2022 Satellite Events, Digital Library, Gesellschaft für Informatik e.V. . Gesellschaft für Informatik e.V., , S. 245-255. doi:10.18420/modellierung2022ws-033BIB DownloadDetails

Lehrveranstaltungen:

Im Rahmen meiner Tätigkeit habe ich u.a. die nachfolgend aufgeführten Lehrveranstaltungen in den jeweiligen Semestern betreut.

Vorlesungen und Übungen:

Studentenprojekte:

  • Masterprojekt: Entwurf und Anwendung einer Domain-Specific Modeling Language (DSML) für die Beschreibung von Datenanalyseproblemen im organisationalen Kontext (WS 17/18)
  • Bachelorprojekt: Komplexe Problemsituationen in Unternehmen - Entwicklung eines realitätsnahen Illustrationsszenarios und Anwendung ausgewählter Modellierungsmethoden (SS 17)
  • Bachelorprojekt: Design Thinking - Theoretischer Hintergrund, verfügbare Praxisansätze, beispielhafte Anwendungsszenarien, kritische Beurteilung (SS 17)
  • Bachelorprojekt: Vergleichende Analyse von Dashboard-Systemen und Entwurf einer Vision zukünftiger Entscheidungsunterstützungssysteme (WS 16/17)
  • Bachelorprojekt: "Decision Intelligence" - Objektorientierte Entwicklung eines Softwareinstruments zur Koordination von Entscheidungsprozessen auf Basis einer domänenspezifischen Modellierungssprache (WS 16/17)
  • Bachelorprojekt: Decision Support Systems, Group Decision Support Systems und Decision Modeling Tools: Eine strukturierte Analyse ausgewählter Ansätze und Implementierung von Beispielszenarien (WS 15/16)
  • Masterprojekt: Konzeption eines Szenarios und Implementierung einer Systemlandschaft zur Illustration von Entscheidungsunterstützungssystemen (SS 15)
  • Bachelorprojekt: Umsetzung von Modellierungskonzepten der MEMO GoalML zur Beschreibung von organisationalen Zielsystemen in dem Modellierungswerkzeug ADOxx (SS 15)
  • Bachelorprojekt: Umsetzung von Modellierungskonzepten der MEMO OrgML zur Beschreibung von Organisationsstrukturen in ADOxx (WS 14/15)

Begleitete Abschlussarbeiten:

Filter:
  • "Künstliche Intelligenz"-Forschung: Neue Möglichkeiten zur Automatisierung von Entscheidungen in Unternehmen? (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Big Data: Eine Aufarbeitung des Standes der Kunst und Entwicklung eines konzeptuellen Bezugsrahmen zur Projektunterstützung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation:

    Die zunehmende Generierung, Erfassung und Analyse von Daten durch moderne Informationstechnologien und die damit verbundenen betriebswirtschaftlichen und gesellschaftlichen Potenziale und Herausforderungen werden seit einigen Jahren als bedeutsamer Diskussionsgegenstand gesehen und unter dem Schlagwort "Big Data" platziert. Diese Diskussion ist durch eine bemerkenswerte Vielfalt an Perspektiven gekennzeichnet. So reichen einschlägige Diskussionsbeiträge von betriebswirtschaftlichen Untersuchungen über Analysen der Wirtschaftsinformatik bzw. Information Systems Research bis hin zu Veröffentlichungen aus dem Feld der angewandten Informatik, der Künstliche Intelligenz (KI)-Forschung und der Statistik. Darüber hinaus ist die Diskussion über "Big Data" neben wissenschaftlichen Betrachtungen durch mitunter euphorische, aber auch verunsicherte, Stimmen aus der Praxis geprägt. Neben konzeptuellen Unklarheiten resultiert aus der Unübersichtlichkeit des Diskurses für IT-Manager die Herausforderung, Datenanalyseprojekte betriebswirtschaftlich sinnvoll und technisch ergiebig zu konzipieren.

    Beschreibung:

    Diese Arbeit ist auf zwei miteinander verwobene Ziele gerichtet. Zunächst soll eine kritische Aufarbeitung der Diskussion über Big Data erfolgen. Dabei ist neben einer sorgfältigen Klärung zentraler Begriffe eine Verortung der Betrachtungsgegenstände im Lichte traditierter Forschungsbereiche, wie etwa der Statistik und der KI-Forschung, notwendig. Zweitens soll ein Bezugsrahmen geschaffen werden, der IT-Managern oder anderen Anwendergruppen der Praxis eine Unterstützung für den reflektierten Einsatz von Datenanalyseprojekten in einem betrieblichen Umfeld bietet. Der Schwerpunkt und die Ausgestaltungsform des Bezugsrahmens können in Abhängigkeit von den Interessen der Bewerberin oder des Bewerbers gewählt werden. Es kann anstelle eines Bezugsrahmens auch ein leistungsfähigeres Artefakt, wie beispielsweise eine (Modellierungs-)Methode, entworfen werden.

    Literatur:

    • Buhl, H. U., Röglinger, M., Moser, F., and Heidemann, J. 2013. “Big Data: A Fashionable Topic with(out) Sustainable Relevance for Research and Practice?” Business & Information Systems Engineering (5:2), pp. 65–69.
    • Agarwal, R., and Dhar, V. 2014. “Big Data, Data Science, and Analytics: The Opportunity and Challenge for IS Research,” Information Systems Research (25:3), pp. 443–448.
    • Chen, H., Chiang, Roger H. L., and Storey, V. C. 2012. “Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact,” MIS Quarterly (36:4), pp. 1165–1188.
    • Boyd, D., and Crawford, K. 2012. “Critical Questions for Big Data,” Information, Communication & Society (15:5), pp. 662–679.
  • Design Thinking: Theoretischer Hintergrund und Beurteilung verfügbarer Praxisansätze (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation:

    Die Gestaltung - das "Design" - von Artefakten wie Kunstwerken, Gebäuden oder technologischen Nutzgeräten ist tradiertes Ziel unterschiedlicher Disziplinen wie Architektur, Kunst, Industriedesign und verschiedenen Ingenieurwissenschaften. Seit einigen Jahren wird aber die Idee des "Design Thinking" über die Grenzen dieser Disziplinen hinaus als handlungsorientierende Metapher für unterschiedliche andere Domänen herangezogen. Das betrifft z.B. den Einsatz von "Design Thinking" in der Domäne der Betriebswirtschaftslehre und des strategischen Managements, aber auch die Gestaltung von Informationssystemlandschaften. Die Idee ist dabei jeweils, die im Design relevanten Kompetenzen und abstrakten Gedankengänge auf die innovative Bewältigung domänenspezifischer Probleme zu richten. Konkret kann das z.B. eine Orientierung an einem iterativen Prototyping und den Rückgriff auf sogenannte kreative Problemlösungstechniken im Brainstorming-Stil umfassen.

    Die Idee des "Design Thinking" wird seit geraumer Zeit sowohl im wissenschaftlichen Kontext als auch in zahlreichen praxisnahen Foren und Consulting-Angeboten diskutiert (u.a. von SAP). Allerdings ist die Diskussion durch eine erhebliche Mehrdeutigkeit und Ungenauigkeit zentraler Begriffe und Ziele gekennzeichnet. Aus theoretischer Sicht ist z.B. unklar, ob unterschiedliche Forschungsströme zu "Design" teilweise vereinfachend miteinander gleichgesetzt werden. Mit Blick auf die Praxis stellt sich die Frage, ob aktuelle Angebote mit dem Schlagwort "Design Thinking" tatsächlich neue Ideen beschreiben oder alte Verfahren neu etikettieren. Schließlich ist offen, in welchen beispielhaften Szenarien welche konkreten "Design Thinking"-Ansätze tatsächlich eingesetzt werden können.

    Beschreibung:

    Diese Bachelorarbeit ist auf die strukturierte Analyse und kritische Beurteilung der Idee des "Design Thinking" gerichtet. Dazu sollen zunächst zentrale Theorieströmungen zu "Design Thinking" aufgearbeitet werden. Dann sollen sowohl auf allgemeiner Ebene als auch in Bezug auf konkrete, ausgewählte Ansätze oder Produkte verfügbare Praxisangebote zu "Design Thinking" erfasst und systematisiert werden. Zur Illustration und als Grundlage für eine detailliertere Bewertung können ausgewählte Ansätze an einem geeigneten Beispielszenario demonstriert werden. Abschließend soll eine kritische Beurteilung und Formulierung von Weiterentwicklungsmöglichkeiten für "Design Thinking" im Kontext der Wirtschaftsinformatik erfolgen.

    Bei Interesse ist es ebenfalls denkbar, im Rahmen dieser Arbeit Vorschläge für die Anreicherung existierender Methoden der Wirtschaftsinformatik (z.B. Softwareentwicklungs- oder Unternehmensmodellierungsmethoden) um Aspekte des "Design Thinking" zu entwickeln.

    Literatur:

    • Dunne, D., and Martin, R. 2006. “Design Thinking and How It Will Change Management Education: An Interview and Discussion,” Academy of Management Learning & Education (5:4), pp. 512–523.
    • Dorst, K. 2011. “The core of 'design thinking' and its application,” Design Studies (32:6), pp. 521–532.
      Johansson-Sköldberg, U., Woodilla, J., and Çetinkaya, M. 2013. “Design Thinking: Past, Present and Possible Futures,” Creativity and Innovation Management (22:2), pp. 121–146.
    • Boland, R. J., Jr., and Collopy, F. (eds.) 2004. Managing as Designing, Stanford: Stanford Business Books.
    • Simon, H. A. 1996. The Sciences of the Artificial, Cambridge: MIT Press.
    • Schön, D. A. 1983. The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action, New York: Basic Books.
    • SAP. 2017. Design Thinking with SAP. imagine. create. innovate. designthinkingwithsap.com/en/. Acccssed 2017-04-11.
    • Standford d.school. 2017. A Virtual Crash Course in Design Thinking. dschool.stanford.edu/resources-collections/a-virtual-crash-course-in-design-thinking. Accessed 2017-04-11.
  • Verfahren des maschinellen Lernens: Grundlegende Konzepte, Potenziale und Voraussetzungen, Einsatzszenarien in Unternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation

    Die Fähigkeit zu lernen ist eine zentrale Eigenschaft des Menschen. In den vergangenen Jahrzehnten wurde in unterschiedlichen Forschungsgebieten unter dem Begriff des maschinellen Lernens (engl. "Machine Learning") der Versuch unternommen, die Fähigkeit zu lernen auch in Softwaresystemen zu implementieren oder zumindest näherungsweise zu imitieren. In der Regel werden unter Verfahren des maschinellen Lernens formale Algorithmen verstanden, die auf Basis von sukzessive wachsenden Datenmengen inkrementell formale Beschreibungs- oder Vorhersagemodelle generieren und verbessern. Ein klassisches Anwendungsgebiet des maschinellen Lernens ist die automatisierte Bilderkennung.

    Ergebnisse von Verfahren des maschinellen Lernens stellen für Unternehmen einen bedeutsamen Nutzen in Aussicht. So könnten leistungsfähige Vorhersagemodelle über Märkte etwa in strategischen Entscheidungsprozessen genutzt werden. Eine solche Anwendung macht es aber erforderlich, dass die Einsatzbedingungen für Verfahren des maschinellen Lernens in dem entsprechenden organisationalen Szenario erfüllt sind.

    Beschreibung

    Diese Arbeit soll drei Ziele erreichen. Erstens sollen grundlegende Konzepte und Verfahren des maschinellen Lernens strukturiert und kritisch aufgearbeitet werden. Dabei ist auch eine Einordnung der Idee des maschinellen Lernens in angrenzende und verbundene Themen- und Forschungsfelder wie Data Mining, Artificial Intelligence und Pattern Recognition vorzunehmen. Zweitens sollen die Potenziale des maschinellen Lernens sowie die notwendigen Einsatzvoraussetzungen und Limitationen herausgearbeitet werden. Auf dieser Basis sollen abschließend Reflektionen darüber angestellt werden, wo und in welcher Form maschinelles Lernen in Unternehmen eingesetzt werden kann. Dabei sind insbesondere die Bedingungen wissensintensiver (Entscheidungs- oder Problemlösungs-)Prozesse in Unternehmen zu berücksichtigen und den Einsatzbedingungen von Verfahren des maschinellen Lernens systematisch gegenüberzustellen. Bei Interesse besteht zudem die Möglichkeit, ein Instrument (z.B. einen konzeptuellen Bezugsrahmen oder eine Modellierungsmethode) zu entwickeln, welches Unternehmen bei der Beurteilung unterstützen kann, ob der Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens in einer bestimmten Situation sinnvoll ist.

    Literatur

    • Watt J, Borhani R, Katsaggelos AK (2016) Machine Learning Refined. Foundations, Algorithms, and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
    • Murphy KP (2012) Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Cambridge: MIT Press.
    • Bell J (2015) Machine Learning: Hands-on for Developers and Technical Professionals. Indianapolis: Wiley.
    • Theodoridis S (2015) Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective. Amsterdam: Academic Press; Elsevier.
    • Frankish K and Ramsey WM (2014) The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
    • Bissantz N, Hagedorn J (2009) Data Mining (Datenmustererkennung). WIRTSCHAFTSINFORMATIK 51(1): 139–144.
    • Fayyad U, Piatetsky-Shapiro G and Smyth P (1996) From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine 17(3): 37–54.
    • March JG (1999) Understanding How Decisions Happen in Organizations. In: March JG (ed.) The Pursuit of Organizational Intelligence. Malden: Blackwell, pp. 13–38.
    • McKenzie J, Woolf N, Winkelen C van and Morgan C (2009) Cognition in strategic decision making: A model of non-conventional thinking capacities for complex situations. Management Decision 47(2): 209–232.
  • Entwurf einer Methode zur Unterstützung der Einführung von Verfahren des maschinellen Lernens in Unternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2019) Details
  • Design-Thinking und agile Softwareentwicklungsmethoden: Ein strukturierter Vergleich und Entwicklung von Integrationsempfehlungen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2019) Details
  • Design Thinking : Theoretischer Hintergrund, grundlegende Konzepte und Anwendungspotenziale im Kontext der Softwareentwicklung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2019) Details
  • Der Beitrag der künstliche Intelligenz-Forschung für betriebliche Entscheidungsprozesse: Expertensysteme und neuronale Netze im kritischen Vergleich (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2019) Details
  • Monitoring von Smart-City Initiativen: Anforderungen an eine domänenspezifische Modellierungsmethode zur Schaffung von Transparenz (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2017)
  • Soft Operations Research und Unternehmensmodellierung: Theoretischer Hintergrund und Entwicklung von Anforderungen für eine Integration (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2016)
  • Eine konzeptuelle Rekonstruktion des betriebswirtschaftlichen Problembegriffs und Entwicklung von Anforderungen an DSS (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2016) Details

    Motivation:

    Wirtschaftliches Handeln in Organisationen erfordert u.a. den Umgang mit neuartigen, unsicheren und komplexen Situationen, die nicht unter Rückgriff auf Routineprozeduren behandelt werden können. Derartige Situationen werden sowohl umgangssprachlich als auch in der wissenschaftlichen Literatur unter dem Begriff des "Problems" verortet. Die Handhabung von signfikanten betrieblichen Problemen wird als Aufgabe insbesondere dem (strategischen) Management zugesprochen und in der betriebswirtschaftlichen Managementliteratur diskutiert. Gleichzeitig werden Problemlösungsprozesse in Disziplinen wie der kognitiven Psychologie und der Forschung zu künstlicher Intelligenz untersucht.

    Zur Unterstützung des Umgangs mit betrieblichen Problemen entwickelt die Wirtschaftsinformatik Ansätze wie Bezugsrahmen, Modellierungsmethoden und Vorgehensmodelle. Damit derartige Ansätze für betriebliche Problemlösungsprozesse einen Nutzen stiften können und nicht mit unzulässigen vereinfachenden Annahmen einhergehen, ist ein differenziertes Verständnis des Problembegriffs notwendig. Dabei zeigt sich, dass gerade der vordergründig klare Begriff eines "Problems" bei genauerer Betrachtung eine Vielzahl von Facetten aufweist und vor dem Hintergrund unterschiedlicher theoretischer Perspektiven verstanden werden kann.

    Beschreibung:

    Diese Arbeit zielt auf eine konzeptuelle Analyse und Rekonstruktion des betriebswirtschaftlichen Problembegriffs. Dazu ist die Literatur zu betrieblichen, aber auch individuellen (kognitiven) Problemlösungsprozessen strukturiert zu analysieren. Es sollen unterschiedliche Verständnisse, zentrale Eigenschaften und verwandte Konzepte des Problembegriffs herausgearbeitet werden.

    In einem zweiten, konstruktiven Teil der Arbeit soll die durchgeführte Analyse die Grundlage für die Formulierung von Anforderungen an existierende (Modellierungs-)Ansätze zur Unterstützung von Problemlösungsprozessen darstellen. In Abhängigkeit von der individuell gewählten Ausrichtung können nachfolgend konkrete, existerende Ansätze unter Rückgriff auf diese Anforderungen untersucht und erweitert werden. So könnte beispielsweise auf die Entwicklung von Modellierungskonzepten für die am Lehrstuhl entwickelte Unternehmensmodellierungsmethode MEMO gezielt werden.

    Einstiegsliteratur:

    • Landry M (1995) A Note on the Concept of 'Problem'. Organization Studies 16(2):315–343.
    • Bretzke W (1980) Der Problembezug von Entscheidungsmodellen. Mohr, Tübingen.
    • Eden C, Sims D (1979) On the Nature of Problems in Consulting Practice. Omega 7(2):119–127.
    • Jonassen DH, Hung W (2012) Problem Solving. In: Seel NM (ed) Encyclopedia of the Sciences of Learning. Springer, New York, Dordrecht, Heidelberg, London.
  • Entscheidungsprozesse und Management Support Systems: Zentrale Konzepte, Stand der Kunst, zukünftige Entwicklungen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2016)
  • Business Models: Reconstruction of Central Concepts and Outline of Potentials and Challenges for the Field of Enterprise Modeling (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik, 2015)
  • Eine Rekonstruktion zentraler Konzepte der normativen betriebswirtschaftlichen Entscheidungstheorie im Kontext der Unternehmensmodellierung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2015)
  • Unternehmensmodelle als Grundlage leistungsfähiger Management-Dashboards: Anwendungsszenarien, Anforderungen und Konzeption (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2015)
  • Business Models: Eine Aufarbeitung des Standes der Kunst und Entwicklung eines konzeptuellen Unterstützungsinstruments (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2015)
  • Entwicklung eines Ansatzes zur Integration von Big Data in Data Warehouse Architekturen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2014)
  • Entwicklung eines Bezugsrahmens zur Bestimmung der Reife des Business-IT-Alignment in Unternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2014)
  • Data Aging of In-Memory Databases with SAP Implementation (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik, 2014)
  • Design of a Decision-Supporting Framework for Social Media Management in Organizations (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, 2014)
  • Extending the Integration of Business Process Models With Contextual Elements in Enterprise Models (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)