Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik
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In vielen Organisationen werden Führungsentscheidungen zunehmend durch KI-Systeme vorbereitet oder getroffen. Diese Studie untersucht, ob und wie sich die Akzeptanz von Führungsentscheidungen verändert, wenn sie einer KI statt einer menschlichen Führungskraft zugeschrieben werden. Auf Basis des Forschungsstands zu Automation Bias, kognitiver Belastung und organisationaler Fairness wurden zunächst qualitative Interviews mit IT-Führungskräften durchgeführt, um realistische Entscheidungsszenarien (z. B. Bewerberauswahl, Ressourcenpriorisierung) zu identifizieren. Diese Szenarien dienten als Stimuli für ein onlinebasiertes Umfrage-Experiment mit IT-Beschäftigten (N = 69; 328 szenariobasierte Bewertungen), in dem die Zuschreibung der Entscheidung („KI“ vs. „Mensch“) experimentell variiert wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass das KI-Label zwar zu einer höheren Wahrnehmung von Neutralität führt, zugleich aber die Identifikation mit der entscheidenden Instanz verringert. Ein direkter Automation Bias im Sinne einer pauschal höheren Akzeptanz von KI-Entscheidungen ließ sich nicht nachweisen. Stattdessen wird Akzeptanz überwiegend durch wahrgenommene Fairness, Zufriedenheit und Identifikation erklärt, auf die wiederum Kompetenz, Erklärbarkeit und Neutralität einwirken. Damit rücken die Qualität und Transparenz des Entscheidungsprozesses stärker in den Vordergrund als die bloße Etikettierung als KI-Entscheidung. Praktisch folgt daraus, dass KI in Führungskontexten nur als unterstützendes, erklärbares und jederzeit vom Menschen übersteuerbares Instrument eingesetzt werden sollte, um sowohl Objektivität als auch soziale Anschlussfähigkeit zu sichern.
In den vergangenen Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) das Online-Marketing grundlegend verändert. Inhalte werden zunehmend automatisiert erstellt, Kampagnen datenbasiert gesteuert und Kundeninteraktionen durch lernende Systeme personalisiert. Was lange als Innovationsvorteil galt, wird durch den EU-AI-Act nun auch zu einer rechtlichen Herausforderung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass der Einsatz von KI-Systemen nicht nur effizient, sondern auch regelkonform erfolgt. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Aufgabe, komplexe rechtliche Anforderungen mit ihren begrenzten Ressourcen in Einklang zu bringen.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht, wie KMU im Online-Marketing die Anforderungen des EU-AI-Acts umsetzen können, um rechtliche Konformität sicherzustellen und zugleich die Leistungsfähigkeit ihrer digitalen Prozesse zu erhalten. KI-Systeme sind bereits fester Bestandteil von Marketingprozessen, doch bislang fehlen strukturierte Ansätze, um die rechtlichen Vorgaben praxisnah umzusetzen.
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde ein Design-Science-Research-Ansatz (DSR) nach Kuechler & Vaishnavi (2015) gewählt, der Forschung und Gestaltung in einem iterativen Fünf-Phasen-Prozess verbindet. Auf dieser Grundlage wurde die Logik des EU-AI-Acts systematisch analysiert, ein praxisorientiertes Artefakt entwickelt und dessen Anwendung und Umsetzbarkeit im Rahmen von sieben Experteninterviews aus Recht, Wissenschaft und unternehmerischer Praxis evaluiert.
Als zentrales Ergebnis entstand eine Broschüre als Artefakt, die den Umsetzungsprozess des EU-AI-Acts in einem 6-Schritte-Prozess abbildet. Sie umfasst ein KI-Inventar, eine Prüfung, ob es sich um ein KI-System handelt, eine Rollenbestimmung, eine Risikoklassifizierung anhand einer Evidenz-Matrix sowie daraus abgeleitete Handlungsempfehlungen und Hinweise für den Umgang mit Hochrisiko-Systemen. Die Broschüre unterstützt KMU bei der strukturierten Selbstbewertung und bietet einen kompakten, prüffähigen Rahmen für AI-Compliance im Online-Marketing (Anhang H).
Die Ergebnisse zeigen, dass KMU den EU-AI-Act als grundsätzlich realisierbar einstufen, in der Umsetzung jedoch klare Regeln und Strukturen benötigen. Frühzeitige Befassung mit der Regulierung, interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Nutzung offizieller Leitfäden fördern eine nachhaltige Compliance-Kultur.
Der EU-AI-Act erweist sich insgesamt als transformatorisches Steuerungsinstrument, das rechtliche, strategische und ethische Dimensionen verbindet. Zukünftige Arbeiten sollten die Wirksamkeit der Broschüre empirisch prüfen, sie an entstehende Normen anpassen, digitale Tool-Unterstützungen entwickeln und ihre Übertragbarkeit auf andere Unternehmensbereiche untersuchen.
Diffusion models have established themselves as highly effective generative frameworks, inspiring significant research into their underlying mechanisms. An important aspect of these models lies in the choice of loss functions, which directly influences their training and performance. Over recent years, multiple formulations have been proposed [20, 56, 27, 49], each with distinct characteristics and theoretical foundations. This thesis provides a comprehensive exploration of these loss functions, systematically analyzing their theoretical relationships and unifying them under the framework of the variational lower bound objective. We complement this analysis with empirical studies that examine the conditions under which different objectives yield varying performance and provide insights into the factors driving these discrepancies. Additionally, we assess the impact of loss function selection on the model’s ability to achieve specific objectives, such as producing high-quality samples or precisely estimating data likelihoods. By presenting a unified perspective, this study advances the understanding of loss functions in diffusion models, contributing to more efficient and goal-oriented model designs in future
research.
DHL Group ist ein weltweit führendes Logistik- und Postunternehmen, das in über 220
Ländern und Territorien tätig ist. Die Gruppe gliedert sich in verschiedene Geschäftsbereiche
und bietet eine breite Palette von Dienstleistungen an, darunter Postversand,
Expresslieferungen, Frachttransport und Supply-Chain-Lösungen. Wie in Abbildung 1 zu
sehen, teilt sich die Unternehmensgruppe in fünf operative Unternehmensbereiche auf:
Express, Global Forwarding, Freight, Supply Chain, eCommerce und Post & Paket Deutschland.
Der Bereich Express bietet internationale Express-Lieferdienste an und ist auf zeitkritische
Sendungen spezialisiert. Der Fokus liegt auf einer schnellen, zuverlässigen Zustellung von
Dokumenten und Waren weltweit. Global Forwarding, Freight bietet
Speditionsdienstleistungen für den Luft-, See- und Landtransport an und unterstützt Kunden
dabei, ihre Waren effizient und kostengünstig weltweit zu transportieren. Supply Chain ist auf
integrierte Logistiklösungen spezialisiert und bietet Dienstleistungen in den Bereichen
Lagerhaltung, Bestandsmanagement und Distribution, um maßgeschneiderte Lösungen für
Kunden zu entwickeln. Der Bereich eCommerce konzentriert sich auf den nationalen
Pakettransport in ausgewählten Ländern in Europa, Amerika und Asien, sowie auf
grenzüberschreitende Transporte, die weniger zeitkritisch sind. Der Bereich Post & Paket
Deutschland übernimmt das Brief- und Paketgeschäft in Deutschland und ist für die Zustellung
von Briefen, Paketen und Presseerzeugnissen verantwortlich. Zu diesem Bereich gehört neben
der Marke DHL auch die Marke Deutsche Post.
Zusätzlich gibt es die Bereiche Corporate Center, Global Business Services und Customer
Solutions & Innovation. Der Corporate Center nimmt die Aufgaben der Konzernführung wahr.
Der Bereich Global Business Services ist konzernweit für die internen Dienstleistungen
zuständig. Bei Customer Solutions & Innovation handelt es sich um die Account-Management-
und Innovationseinheit.
Das Kerngeschäft des betrachteten Maschinenbauunternehmens ist die Planung, Entwicklung und Fertigung von Anlagen und Maschinen. Neben den Anlagen und Maschinen werden Lösungen für die gesamte Wertschöpfungskette angeboten, etwa auch Recyclinganlagen. Die weiteren Schwerpunkte sind Prozesstechnik und Intralogistik für diesen Markt. Neben dem Kerngeschäft bietet das Unternehmen auch Dienstleistungen im Bereich Digitalisierung und Lifecycle Service an. Als klassisches Maschinenbauunternehmen verfügt auch das betrachtete Unternehmen über eine große Anzahl an erteilten Patenten und Gebrauchsmustern. Die Kompetenzen sind neben der Muttergesellschaft auf weltweite Tochterunternehmen verteilt. In diesen Unternehmen werden mehr als 15.000 Mitarbeitende beschäftigt, wovon rund zwei Drittel in den deutschen Standorten beschäftigt sind. Auch die Kunden des Unternehmens sind weltweit verteilt, wobei zirka 90% des Umsatzes in den internationalen Märkten erwirtschaftet wird. Auf Wunsch des Unternehmens wurde die Fallstudie anonymisiert.
Die Maschinenfabrik Eirich hat eine komplexe IT-Struktur, in der jede Gesellschaft eigene Systeme nutzt, wobei nur einige aktiv mit der Muttergesellschaft verbunden sind. Trotz eines vorhandenen Informationssicherheitsmanagementsystems (ISMS) wird dieses nicht vollständig umgesetzt, obwohl ein starker Fokus auf Risikomanagement und den Schutz sensibler Informationen gelegt wird. Besonders wertvoll ist das firmeninterne Know-how, das zunehmend digitalisiert und in einem internen Wiki gespeichert wird. Die Informationssicherheit sieht den Faktor Mensch als entscheidende Firewall, weshalb gezielte Sensibilisierungsmaßnahmen eingeführt wurden, um die Mitarbeiter für Sicherheitsrisiken zu sensibilisieren und diese Maßnahmen in ihrem Arbeitsalltag umzusetzen. Historisch begann die Sensibilisierung auf Initiative des ISB Markus Stäudinger. Die erste Kampagne wurde nach anfänglichen Schwierigkeiten ab 2012 geplant und durchgeführt. Aufgrund der verteilten und isolierten IT-Struktur in der Eirich-Gruppe, wurde die Sensibilisierungskampagne nur in der Hauptniederlassung durchgeführt.
Today, more than ever, in a market oriented towards sustainability, inclusion, and new technologies, it is necessary to integrate educational and guidance systems with tools that enable future professionals to choose their career path and later contribute to the collective good. To foster good career choices for engineers we have developed the COACH_ING model presented in earlier papers. In this paper we want to present a project and an experiment, conducted at an engineering faculty of a European university as part of a country wide Guidance and Tutoring Project. In our COACH_ING model, used by the faculty and professional associations for over seven years, new tools have been implemented for conscious career choice guidance and the enhancement of one's professional potential, via future-oriented educational concepts. The activities took place in structured workshops during which, assessments and questionnaires were systematically administered to gather useful research data and monitor the development of reference skills drawn from coaching and engineering. Specifically, the tool DIRECTING, presented at the EFEA2021, now called DIRECTINGVer2, has been enriched, as a questionnaire, with new elements based on empirical validations performed in the meantime. The collected data provided new insights into the level of learning of specific reference parameters related to the COACH_ING model intersecting Dublin Descriptors as a broadly known framework for qualification in degree programs. In the individual interventions, classroom techniques specific to new guidance models were respected, with the aim of developing an open mindset in students, through conditions initially defined based on the mastery of 16 skills and 8 MCs (Macro Capabilities) of the COACH_ING model. During our not-traditional lab, data emerged regarding eight MCs and four clusters of the questionnaire. Participants were involved in group work to bring out their knowledge and potential (as presented at ICL2024). Through focus groups and 1-to-1 sessions, we verified the actual level of confidence and acquisition of knowledge related to both the MCs and the dimensions identified in the Clusters: communication, teamwork, goal and project, relationship. The model finds its foundations in coaching process engineering, building a life project and choosing one's personalized future path. There emerges a strong need to focus on the advancement of engineering education and the concepts to be conveyed to future engineers so that they can act for their own benefit and that of the surrounding world, making conscious choices.
An effective technique to support sustainable learning is distributed practice, a method shown to enhance long-term knowledge retention. As part of our research agenda, we aim to investigate suitable design strategies for eLearning courses that support distributed practice through intrinsic motivation. Our most recent strategy followed the idea of linking the acquisition of badges gained by completing a set of quizzes with a small extrinsic reward, a small bonus in the exam grade. We built a course with quizzes and timed badges with staged deadlines for the badges to ensure students do the quizzes during the semester and not shortly before the exam. An initial evaluation of this course design yielded encouraging results. The assessment showed that students learned a great deal from the quizzes and were highly motivated by the quizzes and by receiving the badges. Qualitative feedback highlighted increased motivation, increased engagement, and lower levels of perceived stress among students, who attributed these changes to the platform's ability to make learning more enjoyable and less monotonous. This paper argues that the strategic use of gamification in engineering education can significantly support distributed practice by creating an interactive, motivating, and supportive learning environment.
For teaching agile methods in an IT undergraduate course we built up a gamified blended learning course. We created the course with gamification elements like videos, quizzes, badges, and points within the learning management system Moodle. To do so we used a gamification concept based on MDA (Mechanics-Dynamics-Aesthetics). The goal of the gamification concept was to increase intrinsic motivation of the students. We evaluated the motivation of our students with a questionnaire that is based on the psychological motivation theory STD (Self Determination Theory). The paper will shortly show how we built up the course in Moodle, and also gives some details on the used plugins and gamification elements. The main focus is on the evaluation which was done using a standardized questionnaire on intrinsic motivation built upon SDT at the beginning and at the end of our course. 39 students participated before taking the course and 16 after the completion of the course. The evaluation shows that some elements in the course like Videos and quizzes increase the motivation clearly whereas others do not. We could show an increase of intrinsic motivation in some factors of the questionnaire we used, but not in all factors.
In this paper we describe the evolution of a gamified course on agile methods and Scrum in software engineering teaching at university. The course covers among other topics, agile project management and scrum. For knowledge tranfer we used different gamification approaches in this course over the years, including point based gamification and story based gamification but also simple approaches like quizzes. The gamified e-learning course was realized with the learning management system Moodle. We describe how the course was built up in moodle, give some technical details on the used plugins and gamification elements. We describe our experiences with the different gamification approaches and give some lessons learned.
Requirements Engineering (RE) relies on frequent cooperation and exchange between multiple stakeholder and RE-engineers in order to elicit, analyse, specify, manage and document requirements. Culture shapes the way in which people communicate, adopt techniques, methods and practices. Due to the cooperation-intensive nature of requirements elicitation the cultural background of all involved participants might strongly influence the outcome. This exploratory research investigates the influence of culture on requirements elicitation. The main source of information are qualitative, semi-structured interviews that were conducted with three participants from a large-scale consumer electronics manufacturing company in Korea. The research identified 10 cultural aspects of the Korean culture that show an impact on requirements elicitation.
In diesem Paper beschreiben wir die Evolution eines blended learning Kurses in Software Engineering und agilem Projekt Management. Wir verwendeten in aufeinanderfolgenden Semestern mehrere Gamification Ansätze in diesem Kurs, u.A. Punkte-basierte Gamification und Story-basierte, narrative Gamification. Der gamifizierte Kurs wurde mit dem Lern Management System Moodle realisiert. Wir beschreiben unsere Erfahrungen mit den verschiedenen Gamification Ansätzen und skizzieren weitere Ansätze für die Zukunft des Kurses.
As women belong to a minority in computer science, this work aims to provide possible STEM education initiatives for middle to high school students. These initiatives are designed for institutions to contribute to increasing the proportion of women in computer science by using robots. Through applying these initiatives, institutions such as computer science faculties can help to reduce the gender imbalance, increase diversity and the amount of computer science specialists, who are requested immensely. Based on the results of conducted requirements elicitation a concept for programming an application with the NAO robot which trains vocabularies, as well as a concept with the Cozmo robot which piles up cubes, were developed. First tests were performed with female and male high school students. Either concept consists of an introduction of possible robotics application fields, a presentation explaining the Python program code of the concept as well as corresponding exercises with the robot and Python. Evaluation of the workshop concepts through questionnaires showed that both concepts have the potential to increase the proportion of women and to motivate female as well as male students for computer science. Moreover, recommendations for further robotics projects with respect to motivating young women for STEM can be made based on the insights of the requirements elicitation and the evaluation of the concepts. Nevertheless, further refinement and validation has to be undertaken. Long-term as well as short-term initiatives are feasible with the developed concepts. All participating schools showed high interest in both types of initiatives and further cooperation.
As women belong to a minority in computer science, this work aims to provide possible K-12 STEM education initiatives how computer science faculties can contribute to increasing the proportion of women in computer science by using robots. Through applying these initiatives, faculties can help to reduce the gender imbalance, increase diversity and the amount of computer science specialists, who are requested immensely. Based on the results of conducted requirements elicitation a concept for programming an application with the NAO robot which trains vocabularies, as well as a concept with the Cozmo robot which piles up cubes, were developed. First tests were performed with female and male high school students. Either concept consists of an introduction of possible robotics application fields, a presentation explaining the Python program code of the concept as well as corresponding exercises with the robot and Python. Evaluation of the workshop concepts through questionnaires showed that both concepts have the potential to increase the proportion of women and to motivate female as well as male students for computer science. Moreover, recommendations for further robotics projects with respect to motivating young women for STEM can be made based on the insights of the requirements elicitation and the evaluation of the concepts. Nevertheless, further refinement and validation has to be undertaken. Long-term as well as short-term initiatives are feasible with the developed concepts. All participating schools showed high interest in both types of initiatives and further cooperation.
Explicit variability management is essential for large product lines and requires explicit strategies for instantiating the managed variabilities during application engineering. An instantiation strategy proposes a certain order for the resolution of variabilities during application engineering or for testing. If an alphabetical strategy is used, for instance, the variabilities are resolved in alphabetical order, from A to Z. In this paper, we motivate the necessity of strategies for large variability models, which help to identify starting points and guide the resolution of variability models.
We sketch the application of the strategies in a tool and give the results of an experiment performed to compare the strategies in different situations. The experiment showed that the efficiency of instantiation differs by more than 35% between different strategies. Additionally, the meaningfulness of the instantiation was perceived differently for the various strategies and the strategies were all perceived as being easy to resolve. With the experiment, we managed to demonstrate that the effectiveness of instantiation strategies differs, which motivates the need for different variability instantiation strategies in different situations.