Abschluss- und Doktorandenseminar

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Seminar, 2,00 SWS

Termine:

Mi, 16:00 - 18:00, WE5/03.004

Energieeffiziente Systeme

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Di, 16:00 - 18:00, WE5/00.019

Inhalt:

Inhalte der Vorlesung umfassen insbesondere: Physikalische Grundlagen der Energiewandlung; technische und wirtschaftliche Sachverhalte bei der Bereitstellung von Energie im Allgemeinen und Elektrizität im Besonderen; Energieübertragung und Energiespeicherung; Merkmale erneuerbarer Energieträger; Informations- und Kommunikationstechnik in Stromnetzen einschließlich Lastverschiebung / Demand Side Management; Energiehandel; Sicherheitsaspekte in Energienetzen; Elektromobilität; „Graue“ Energie; Emissions-Vermeidungskosten; Folgeabschätzungen (Effekte erster und höherer Ordnung wie Dematerialisierung und Rebound-Effekte); Hürden bei der Erreichung von Energieeffizienzzielen; ausgewählte Forschungsfragen. Die Lehrsprache wird in der ersten Lehrveranstaltung bekanntgegeben

Energieeffiziente Systeme [EESYS-ES-M]

Dozent/in:

N.N.

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Do, 12:00 - 14:00, WE5/00.019

Inhalt:

In der Übung erfolgt eine Anwendung und Vertiefung des in der Vorlesung behandelten Stoffes.

Forschungsfragen der Energieinformatik (Master)

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3

Termine:

Mi, 8:00 - 10:00, WE5/02.020

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Die Teilnehmeranzahl ist auf 25 Plätze begrenzt. Sie können sich für das Master-Seminar per E-Mail bei Frau Appeldorn (sarah.appeldorn@uni-bamberg.de) bis zum 09. April bewerben. Bitte geben Sie dabei folgendes an:

• Name
• Matrikelnummer
• angestrebter Abschluss
• Studienfach
• Fachsemester
• bereits belegte Fächer am Lehrstuhl wenn vorhanden
• Note Bachelorabschluss

Der Titel des Seminars lautet: Behavioral Economics – Nudging & IS Design

Termine

• Session 1: 11.04. Einführung
• Session 2: 18.04. Wissenschaftliches Arbeiten
• Session 3: 02.05. Präsentationstraining

• Session 4: 06.06. Präsentationen
• Session 5: 13.06. Präsentationen
• Session 6: 20.06. Präsentationen
• Session 7: 27.06. Präsentationen
• Session 8: 04.07. Präsentationen
• Session 9: 11.07. Präsentationen (if necessary)

Inhalt:

Behavioral Economics is concerned with human behavior and the bounds of rationality. While classical economics sees agents as purely rational decision-makers that make full use of information and strive for maximizing their overall benefit, behavioral economics tries to capture also cognitive biases, emotionality, altruism, and the limited cognitive abilities of individuals. The resulting models better explain and predict human behavior in many situations, and policy measures that make use of this more accurate perspective on human behavior are often more powerful and more socially acceptable than prohibitive rules, sanctions, and monetary (dis-)incentives. As a consequence, insights from behavioral economics are becoming increasingly popular among individuals who actively design “choice architectures” (often referred to as nudges) in such domains as health, sustainability, and marketing.

Information Systems (IS) can play a major role enabling and applying such nudges as IS can retrieve, process, and frame rich information about individuals on a per-person basis in real-time and at low cost. Thus, IS design can benefit from the advances in Behavioral Economics in many ways: not only are the insights relevant when building user interfaces, they also help to design powerful and costefficient incentives, e.g., to motivate adoption and continues use of IS, and they can greatly influence behavior in general.

Making use of the benefits in IS design, however, requires a solid understanding of the basics of behavioral economics alongside some insights on exemplary use cases as well as an ethical compass to assess if specific implementations are reasonable.

Learning objectives:

• Obtaining a solid understanding of the mechanisms and explanatory models of the most important heuristics, cognitive biases, and behavioral anomalies
• Understanding important experimental designs to investigate related behavioral phenomena
• Being able to relate the acquired skills to challenges in IS design and to use the concepts in actual implementations
• Being able to critically assess the opportunities and risks of using behavioral nudges in the context of IS and big data
• Develop literature research and scientific writing skills that are sufficient for preparing a master thesis
• Improve presentation skills related to scientific content

Internationales IT-Projektmanagement

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mi, 10:00 - 12:00, WE5/00.019

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Die Veranstaltung beginnt in der ersten Vorlesungswoche am Montag den 09. April. In der ersten regulären Vorlesungswoche finden zwei Vorlesungstermine (Mo. von 14:00 - 16:00 Uhr und Mi. von 10:00 - 12:00 Uhr) statt. Die erste Übung startet somit am Montag den 16. April.

Inhalt:

Gegenstand der Lehrveranstaltung sind Grundlagen des Managements von IT-Projekten mit ausgewählten Vertiefungen zu den spezifischen Aspekten internationaler Projekte. Eingenommen wird sowohl die Perspektive kleiner Unternehmen/Startups und großer Organisationseinheiten mit etablierten Prozessen. Die Lehrveranstaltung geht auf die Initiierung, Planung, Durchführung und das Controlling von IT-Projekten ein. Die Lehrsprache wird in der ersten Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Internationales IT-Projektmanagement [EESYS-IITP-B]

Dozent/in:

N.N.

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Mo, 14:00 - 16:00, WE5/04.004

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Die Veranstaltung beginnt in der ersten Vorlesungswoche am Montag den 09. April. In der ersten regulären Vorlesungswoche finden zwei Vorlesungstermine (Mo. von 14:00 - 16:00 Uhr und Mi. von 10:00 - 12:00 Uhr) statt. Die erste Übung startet somit am Montag den 16. April.

Inhalt:

In der Übung erfolgt eine Anwendung und Vertiefung des in der Vorlesung behandelten Stoffes.

Projekt Smart Grid Data Analytics

Dozentinnen/Dozenten:

Thorsten Staake, Konstantin Hopf

Angaben:

Projekt, 4,00 SWS, ECTS: 6

Termine:

Di, Mo, 12:00 - 14:00, WE5/03.004

Inhalt:

Topic: Scalable data analytics solutions for R

In this Information Systems (Wirtschaftsinformatik) project, students will test and evaluate scalable (cloud) platforms for R (including cloud services, R server, …) for different usage scenarios. Students learn to work with the modern data science / data analytics environment R, work with big data and practice agile software development and project management using “Scrum. An introduction to the R programming environment will be given in the beginning of the course.
Further information / weitere Informationen: https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=29397