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Das Umfragedesign "LLM-Readiness" - Gruppen- und Einzelumfrage unter Erstsemesterstudierenden der HWR Berlin im Wintersemester 2022/2023 - ergänzt die Publikation "Kritische Reflexion und Handlungsansätze zum Einsatz Generativer KI in der Wirtschaftsinformatik, welche zur Jahrestagung des AKWI im September 2023 eingereicht wird.
Die Digitalisierung ist eine der Herausforderungen der heutigen Zeit. Einhergehend mit der Zunahme der Nutzung des Internets in vielen Lebensbereichen steigt auch die Wichtigkeit für Unternehmen, einen repräsentativen Auftritt zu etablieren. Für kleine und mittlere Unternehmen bedeutet das Betreiben und Pflegen einer Onlinepräsenz oftmals einen hohen finanziellen und zeitlichen Aufwand. Ziel des vorliegenden Arbeitspapiers ist es, kleinen und mittleren Unternehmen eine Alternative zu herkömmlichen Content Management Systemen darzulegen und sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde der methodische Ansatz einer Literatur- und Internetrecherche verwendet. Aus der Analyse konnten drei Online Business Plattformen identifiziert, sowie deren Vor- und Nachteile gegenüber Content Management Systemen dargestellt werden. Anschließend wurden Kriterien definiert und Empfehlungen dargelegt, welche kleine und mittlere Unternehmen im Entscheidungsprozess unterstützen sollen. Letztlich wurden die Einrichtung sowie die wichtigsten Funktionen einer Plattform dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung einer Onlineplattform für lokal begrenze Unternehmen mit geringen Anforderungen an die Funktionalität und hoher Kostensensibilität eine sinnvolle Alternative ist. Abschließend wurde anhand des realen Fallbeispiels „Google My Business“ (seit 2022: „Google Business Profile“) auf die Funktionen sowie Vorteile und Möglichkeiten einer solchen Plattform eingegangen.
Forecasting ist eine wichtige Methode zur Entscheidungsfindung für Unternehmen, Organisationen und Regierungen, da so der Ressourcenverbrauch reduziert werden kann. Der Forecast des prozentualen Marktanteils der neuen BEV-PKW-Zulassungen in Deutschland kann helfen, um strategische und zukunftsorientierte Entscheidungen, z.B. die vom Bund gesetzten Klimaziele, besser steuern zu können. Zur Durchführung des Forecastings wurde der Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning-Methoden ausgenutzt.
Es wurden zwei Machine-Learning-Modelle für das Forecasting des prozentualen Marktanteils der BEV-PKW-Neuzulassungen in Deutschland verwendet: Die SARIMA(X)- und DeepAR-Modelle. Aufgrund der Unterschiede in den Eingabedatensätzen wurden vier Modelle der Univariate- und Multivariate- Zeitreihenanalyse trainiert. Mit Hilfe der RMSE-Fehlermetrik wurden die vier trainierten Modelle miteinander verglichen. Die letzten sechs Monate der Eingabedatensätze wurden zur Evaluierung der Modellqualität genutzt.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen, dass das SARIMAX-Modell zur Erstellung einer Prognose der multivariaten Datensätze die exogenen Variablen benötigt. Allerdings braucht das DeepAR-Modell keine exogenen Variablen, um eine Prognose generieren zu können. Wenn der Eingabedatensatz mindestens 300 Zeitreihen beträgt, eignet sich das DeepAR-Modell besser als das SARIMA(X)-Modell. Das DeepAR-Modell unterstützt nicht nur die univariaten- und multivariaten Datensätze, sondern generiert auch ein globales Modell, wodurch eine Prognose je Variable erstellt wird. Das ist ein großer Vorteil gegenüber dem SARIMA(X)-Modell, welches dazu nicht in der Lage ist.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie ein E-Learning-Angebot an der Technischen Hochschule Brandenburg das Interesse am Thema der Informationskompetenz steigern sowie diese Kompetenzen entsprechend vermitteln kann. Der Fokus liegt dabei auf zwei quantitativen Umfragen, der Erstellung eines Kurses in Moodle sowie eine Handlungsempfehlung, um die Digitale Lehre an der THB und der Hochschulbibliothek weiter zu etablieren.
Gemeinsame Digitalisierung durch die Entwicklung von IT-Governance-Strukturen auf Landesebene
(2022)