Die VUE Grundlagen der Wirtschaftsinformatik bietet einen Einstieg in die Disziplin der Wirtschaftsinformatik im Kontext der Wirtschaftswissenschaften. Ziel ist es, das Bewusstsein und Interesse für Inhalte und Fragestellungen der Wirtschaftsinformatik in einem Vorlesungsteil (VO) theoriebasiert aufzubauen und in einem Übungsteils (UE) anwendungsorientiert zu vertiefen.

Zur Erreichung dieses Ziels werden den Studierenden fundamentale digitale Fähigkeiten aus drei Kompetenzfeldern der Wirtschaftsinformatik vermittelt:

Kompetenzfeld 1: Digitale Transformation

Kapitel 1 - Einführung in die Disziplin der Wirtschaftsinformatik
-Digitale Transformation, Dimensionen der Digitalisierung, Fragestellungen und Herausforderungen im Kontext der Wirtschaft & Gesellschaft.
-Informationssysteme und Anwendungen von Informationssystemen (ERP Systeme).
-Gegenstand und Disziplin der Wirtschaftsinformatik

Kapitel 2 - Daten
-Daten (Zeichen, Daten, Information, Wissen), Herausforderungen der Datenverarbeitung und Lösungsansätze.
-Datenbank Management Systeme (DBMS), das Konzept der Datenbank (relationale Datenbank), Structured Query Language (SQL).
-Datenmodellierung, Konzept der Modellierung, Entity Relationship Modell (ERM).

Kapitel 3 - Prozesse
-Prozess als Transformation, Geschäftsprozesse in Unternehmen, Prozessorientierte Informationssysteme
-BPM Lebenszyklus und Modellierung von Prozessen mithilfe von Business Process Model and Notation (BPMN)

Kompetenzfeld 2: Information Management, Design & Ethik

Kapitel 4 - Management von Informationssystemen
-IS-Management und IT-Strategie, Business/IT-Alignment & Beispiele für IT-Strategien, In-House Development, IT-Outsourcing
-Information Management & Control, IT Governance, Frameworks & Standardisierungen (COBIT, ITIL, etc.)

Kapitel 5 - Gestaltung von Informationssystemen
-Lebenszyklusmodell von Informationssystemen, Systementwicklung, Vorgehensmodelle der Systementwicklung, Requirements Engineering, Software Prototyping, Implementierung und Test von Systemen
-Unified Modeling Language (UML)

Kapitel 6 - Ethische Fragestellungen der Wirtschaftsinformatik
-Digitaler Humanismus, Digitale Ethik, Value-Based Engineering
-Problemfelder wie z.B.: Fake News, Zensur, Inklusives Design, Bias und Diskriminierung
-Lösungsansätze: ACM Code of Ethics, IEEE 7000, DSGVO

Kompetenzfeld 3: Data & Knowledge Engineering

Kapitel 7 - Internet
-Computer Netzwerke & Adressierung, Client/Server Modell, Packet Switching, Kommunikationsprotokolle (TCP/IP Referenzmodell)
-Internet & WWW, Entstehungsgeschichte des Internets und WWW, Anwendungen und zentrale Aspekte (HTTP, HTML, Browser), Internet Anwendungen (Informationssuche, Cloud Computing)

Kapitel 8 - Business Intelligence & Analytics
-Datenquellen, Interne Daten, Externe Daten, Offene Daten (Open Data), Strukturierte und unstrukturierte Daten
-Business Intelligence Architektur, Extract Transform Load (ETL), Data Warehouse, Distributed Computing, Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining
-Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Mining, Tools (R, Python)

Kapitel 9 - Sicherheit & kryptografische Anwendungen
-Datensicherheit, Kommunikationssicherheit, Identitätssicherheit, Sicherheitsziele
-Kryptografie, Hashfunktion und Hashwert, Symmetrische, Asymmetrische und hybride Verschlüsselung, Digitale Signatur, Blockchain

Nach dem Absolvieren dieser VUE haben Sie ...

• Ein Verständnis für die Disziplin der Wirtschaftsinformatik und können Digitalisierung in unterschiedlichen Dimensionen denken. Sie wissen was ein Informationssystem ausmacht und wo man diese im betriebswirtschaftlichen Kontext einsetzt.
• Basiswissen für das Management und die Modellierung von Daten und Prozessen. Sie können selbstständig Datenmodelle (z.B. ein Entity-Relationship Modell) sowie Geschäftsprozessmodelle (BPMN) erstellen und können die Herausforderungen der Datenverarbeitung motivieren (Stichwörter: DBMS, Datenbank und SQL).
• Ein Verständnis für das Management und die Gestaltung von Informationssystemen. Sie verstehen die Komplexität des Zusammenspiels von IS-Management, IT-Strategie und IT-Governance und können gängige Frameworks und Standardisierungen benennen erläutern (z.B.: COBIT oder ITIL). Zusätzlich dazu verstehen Sie die Grundprinzipien des Software Engineerings und können mithilfe der Unified Modeling Language (UML) einen Use Case modellieren.
• Ein Bewusstsein für die ethischen Fragestellungen der Wirtschaftinformatik. Sie wissen über die aktuellen Problemfelder (Fake News, Diskriminierung, Inklusion & Bias), die Informationssysteme bzw. Datensätze mit sich bringen Bescheid. Sie kennen mögliche Lösungsansätze um ein nachhaltiges Wertesystem für die Gestaltung von Informationssystemen vorantreiben zu können (z.B.: IEEE 7000).
• Ein grundlegendes Verständnis für das Internet und das World Wide Web. Sie verstehen auf welchen grundlegenden Konzepten das Internet aufbaut (z.B.: Netzwerke, Client/Server Modell oder Kommunikationsprotokolle) und Sie können Internet-Anwendungen exemplarisch erläutern (Informationssuche oder Cloud Computing).
• Ein Grundlagenwissen zum Thema Data Science. Sie können zwischen Arten von Daten differenzieren (intern, extern, offen, strukturiert/unstrukturiert etc.) und haben ein Grundverständnis für die komplexe Architektur von Business Intelligence Systemen und wie diese dazu beitragen können aus großen Datenmengen Entscheidungsgrundlagen zu schaffen (Themenbereich Data Science). Zusätzlich können Sie die Konzepte hinter künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Mining voneinander abgrenzen.
• Ein Basiswissen zum Thema Sicherheit und Kryptografie. Sie können Themen der Informationssicherheit (Daten-, Kommunikations- & Identitätssicherheit) erklären und wissen wie kryptografische Anwendungen (z.B.: digitale Signatur) in der Praxis angewendet werden.

VO-Einheiten: Keine Anwesenheitspflicht, da asynchroner Modus im Selbststudium vorgesehen ist.
UE-Einheiten: 1 Fehleinheit

Die VUE Grundlagen der Wirtschaftsinformatik ist eine Vorlesung-Übung (VUE), welche im Blended Learning Modus abgehalten wird. Das heißt, es gibt eine Online Phase (Selbststudium) und eine Präsenzphase (Hörsaal).

Die Online Phase umfasst den Vorlesungsteil der VUE. Es wird eine online Videovorlesungsreihe inkl. Folien-Skriptum zum Selbststudium bereit gestellt. Daran anknüpfend werden Quizzes verwendet, um die Inhalte aus den VO Einheiten zu überprüfen.

Die Präsenzphase umfasst 5 Übungseinheiten, die in Präsenz am Campus stattfinden und mit dem eigenen Computer besucht werden (Bring-your-own device). Es werden ausgewählte Themen der Videovorlesungsreihe aufgegriffen und mittels anwendungsorientierter Praxisbeispiele vertieft. Das heißt, es wird am Computer mit webbasierter Software gearbeitet, um zum Beispiel Daten- oder Prozessmodelle zu erstellen, Use Cases zu definieren oder kleine Data Science Projekte zu implementieren.

Um die Lehrveranstaltung erfolgreich abzuschließen sind folgende Punkte zu berücksichtigen:

Teilleistungen und deren Gewichtung für die Endnote:

1. 1. Quizzes - 20%
      Quizzes sind an die Vorlesungsinhalte/-videos (VO) geknüpft. Diese sind MC Fragen, die unmittelbar nach den Videos (VO) zu Bearbeiten sind.
   2. Assignment - 40%
      Individuelle Ausarbeitung von den gelernten Inhalten in den Übungseinheiten
   3. Schriftliche Klausur mit offenen Fragen - 40%
      Die Abschlussklausur findet in der Großprüfungswoche zentral mit allen VUEs parallel statt und beinhaltet offene Fragen zu Themen aus der Vorlesung und Übung.

Beurteilungsschema:

Sehr gut:                       88,5 – 100         Punkte
Gut:                              75,5 – 88          Punkte
Befriedigend:               62,5 – 75          Punkte
Genügend:                    50 – 62             Punkte
Nicht Genügend:           < 50                  Punkte

Beurteilungskriterien: 2 von 3 Teilleistungen müssen positiv sein

1. Quizzes: (max. 20 Punkte) Multiple Choice Fragen, die online über Canvas gelöst werden können. Keine Mindestpunktzahl erforderlich.
2. Assignment: (max. 40 Punkte) Erreichen von mind. 21 Punkten, um die Veranstaltung positiv zu absolvieren.
3. Schriftliche Prüfung: (max. 40 Punkte) Erreichen von mind. 21 Punkten, um die Veranstaltung positiv zu absolvieren.

Die Platzvergabe während der Anmeldefrist erfolgt nach dem „first come, first served“-Prinzip. Nach Ende der Anmeldefrist werden die verfügbaren LV-Plätze aufgestockt und an Personen auf der Warteliste vergeben, die in diesem Semester noch keine gültige Anmeldung zu diesem Studienplanpunkt haben (d.h. Tauschanfragen werden nicht berücksichtigt). Diese Vergabe richtet sich nicht nach der Reihenfolge in der Warteliste, sondern nach Dringlichkeit und Studienfortschritt. Die Durchführung obliegt dem Vizerektorat für Lehre und Studierende und ist daher ohne Einflussmöglichkeit des/der LV-Leiter*in. Als Vergabekriterien werden berücksichtigt, ob jemand bereits die Berechtigung für Lehrveranstaltungen aus einem Studienzweig hat, im ersten Halbsemester für höchstens 1 CBK-Planpunkt angemeldet ist oder bei den Lehrveranstaltungen im ersten Halbsemester in der Warteliste für diesen Studienplanpunkt steht.

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