Seminar Sustainable Digital Transformation (Master)
Überblick und Lernziele
Die Emergenz von digitalen Technologien stellt Unternehmen vor die große Herausforderung Ihre Geschäftstätigkeit digital zu transformieren, um konkurrenzfähig zu bleiben. Gleichzeitig stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, ihren operativen und strategischen Fokus auf mehr Nachhaltigkeit zu lenken. Es wird von Unternehmen erwartet, dass sie Verantwortung übernehmen und zur Lösung von gesamtgesellschaftlichen Problemen wie der Klimakrise, Ressourcenknappheit oder sozialer Ungerechtigkeit beitragen. Obwohl digitale und nachhaltige Transformation in Unternehmen meistens noch isoliert betrachtet und vorangetrieben werden, bieten digitale Technologien großes Potenzial zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen. Das effiziente Zusammenspiel von digitaler und nachhaltiger Transformation von Unternehmen wird auch unter dem Begriff der Twin Transformation diskutiert. Dabei sollen neben den klassisch ökonomischen Zielen gleichzeitig auch ökologische sowie soziale Ziele durch die digitale Transformation erreicht werden.
Im Rahmen des Masterseminars erwerben Studierende die Fähigkeit, ein Thema (vgl. Themenliste) aus dem Bereich der nachhaltigen digitalen Transformation zu erarbeiten. Ziel ist es, den Studierenden eine wissenschaftliche Herangehensweise an wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen und Projekte zu vermitteln und ihnen dabei die Möglichkeit zu geben kreativ im Team zu arbeiten. Die Ausarbeitung der Seminarthemen mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.
Die Seminarthemen werden in Gruppen (Gruppengröße: 3 Studierende) ausgearbeitet. Neben der üblichen schriftlichen Ausarbeitung steht hierbei ein praktischer Teil (z.B. in Form einer Datenanalyse oder eines Experiments) im Vordergrund der Gruppenprojekte.
Für die Durchführung des Praxisteils erhalten die Studierenden eine konkrete forschungsnahe Aufgabenstellung und ggf. einen realen Datensatz. Die Studierenden sollen bei der wissenschaftlichen Bearbeitung der Aufgabenstellung sowohl eigene Ideen einbringen als auch existierende Literatur und Methoden zum gewählten Thema berücksichtigen. Zur Bearbeitung der Projekte sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Für einzelne Themen können grundlegende Programmierkenntnisse (z. B. in Python oder R) jedoch von Vorteil sein.
Themen
In der digitalen Welt gewinnen „Digital Nudging“-Techniken zunehmend an Bedeutung, um das Verhalten von Nutzern in Online-Umgebungen gezielt zu beeinflussen. Mithilfe spezifischer Designelemente lassen sich Entscheidungen subtil in eine gewünschte Richtung lenken, wodurch digitale Plattformen eine Schlüsselrolle bei der Förderung nachhaltiger Verhaltensweisen einnehmen können. Dieses Projekt widmet sich der umfassenden Analyse und Anwendung von Digital Nudging, mit besonderem Fokus auf dessen Potenzial zur Unterstützung nachhaltiger Entscheidungen.
Durch die systematische Untersuchung des aktuelle Forschungsstands sollen bestehende Anwendungsfälle von Digital Nudging identifiziert werden. Die Analyse der Literatur konzentriert sich darauf, in welchen Kontexten diese Techniken bereits erfolgreich eingesetzt wurden und welche Wirkungen sie erzielt haben, insbesondere in Bezug auf nachhaltiges Verhalten. Dabei soll nicht nur der praktische Nutzen der Nudges herausgearbeitet, sondern auch die Mechanismen und Bedingungen, die ihre Wirksamkeit beeinflussen, kritisch beleuchtet werden. Darauf aufbauend liegt ein zentraler Schwerpunkt des Projekts auf der Entwicklung eigener Digital Nudging Use Cases. Ziel ist es, innovative und kreative Anwendungsbeispiele zu entwerfen, die speziell darauf abzielen, nachhaltiges Verhalten in digitalen Entscheidungsumgebungen zu fördern. Die TeilnehmerInnen haben die Möglichkeit, ihre theoretischen Kenntnisse in die Praxis umzusetzen, indem sie eigene Szenarien gestalten und ihre Ideen in einem experimentellen Kontext weiterentwickeln. Die TeilnehmerInnen werden dazu angeregt, Forschungsfragen zu entwickeln, die bisher kaum oder gar nicht untersucht wurden, und experimentelle Designs zu konzipieren, um diese Fragen zu adressieren. (Kontakt: Christopher Tille)
Kundenrezensionen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung. Insbesondere im digitalen Zeitalter, in dem sich Verbraucher vermehrt auf Online-Portalen informieren, bevor sie sich für ein Produkt entscheiden. Qualitativ hochwertige, authentische und aussagekräftige Texte heben dabei den Wert von Kundenrezensionen für andere Nutzer und für das Unternehmen enorm.
Im Rahmen dieses Seminars soll ein Konzept entwickelt werden, inwieweit interaktive Chatbots bei der Erstellung von Texten für Kundenrezensionen als Unterstützung genutzt werden. Dieses Konzept soll dann mit Hilfe eines Experiments getestet werden. (Kontakt: Maximilian Habla)
Smart Energy umfasst technologisch fortschrittliche Ansätze zur Optimierung der Energieerzeugung, -verteilung und -nutzung. Vor dem Hintergrund des wachsenden Bewusstseins für Energieeffizienz und Umweltschutz spielt die Integration intelligenter Technologien wie Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Beispielsweise stellen die starken Schwankungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien innovative Lösungen für die Speicherung und die Steuerung der Nachfrage vor Herausforderungen, um eine kontinuierliche Versorgung zu gewährleisten. Gleichzeitig bietet die Entwicklung von Smart Homes Möglichkeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs und zur Anpassung an angebotsseitige Dynamiken.
Im Rahmen des Seminars soll zunächst der aktuelle Stand der Wissenschaft zum Einsatz von KI und maschinellem Lernen in diesem Anwendungsfall zusammengefasst werden. Anschließend soll ein geeigneter Ansatz identifiziert und auf einen realen Datensatz, z.B. zur Vorhersage von Energieverbrauchswerten, angewendet werden. Die Umsetzung des Ansatzes soll in einer der gängigen Programmiersprachen Python oder R erfolgen. Alternativ kann auch die Low-Code-Lösung KNIME eingesetzt werden. (Kontakt: Kilian Züllig)
Digitale Bildung spielt eine zentrale Rolle in einer nachhaltigen und demokratischen Gesellschaft. Sie bietet nicht nur die Möglichkeit, Kompetenzen wie kritisches Denken, Medienkompetenz und politische Teilhabe zu fördern, sondern adressiert auch zentrale Herausforderungen unserer Zeit. Technologische Innovationen wie Künstliche Intelligenz (KI) und datenbasierte Ansätze sind dabei Schlüsselwerkzeuge, um Lernprozesse zu personalisieren, Inklusion zu stärken und gesellschaftliche Probleme wie Desinformation oder Extremismus effektiv anzugehen. (Kontakt: Kirsten Pitz)
Beispielthemen:
- Einsatz von KI zur Erkennung und Bekämpfung von Desinformation in sozialen Medien.
- Entwicklung von didaktischen Konzepten zur Prävention von Extremismus durch digitale Bildung.
- Nutzung von Prompt Engineering als Methode zur Wissensgenerierung und Reflexion in Lernprozessen.
Dozierende
Inhaltliche Informationen
Studierende erwerben im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus dem Bereich des Digital Business selbständig und nach wissenschaftlichen Kriterien zu erarbeiten. Die Bearbeitung der Seminararbeit mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.
Die angebotenen Themen beziehen sich im Besonderen auf betriebswirtschaftlichen Interessen bzw. fallen in aktuelle Forschungsprojekte des Instituts und weisen einen inhaltlichen Bezug zu Fragestellungen aus der Praxis auf.
Je nach Themengebiet wird individuelle Literatur empfohlen.
Organisatorische Informationen
Nächster Veranstaltungsbeginn: SoSe 2025
Ort: Online - alle weiteren Informationen auf Moodle
Termine:
- Abgabe der Seminararbeiten: Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben
- Endpräsentation: Zeitpunkt und Ort werden rechtzeitig bekannt gegeben
ECTS: 4
Seminar (2 SWS) (Schriftliche Hausarbeit, Präsentationsunterlagen und Präsentation im Rahmen eines Seminarvortrags)
Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund der vollständigen Bearbeitung eines übernommenen Themas (Vortrag und schriftliche Ausarbeitung) sowie der Beteiligung an der Diskussion. Die Anmeldung zur Prüfung setzt keinen Leistungsnachweis voraus.
Die Modulnote entspricht dem Ergebnis der Modulprüfung. Die Note der Modulprüfung ergibt sich aus den Noten der schriftlichen Ausarbeitung und der Präsentation. Im Transcript of Records wird die errechnete Note für die Modulprüfung als eine Prüfungsleistung eingetragen und ausgewiesen.
Schwerpunktfächer: Das Seminar eignet sich besonders für Studierende, welche am Institut für Business Analytics ihre Abschlussarbeit schreiben wollen.
Studiengänge: M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Wirtschaftschemie, M.Sc. Wirtschaftsphysik und Studiengänge mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften