Projektstudium - M.WIWI-BWL.0059

Termine und Themen

Termine Wintersemester 2019/20

Was Fristen und Termine
Themenveröffentlichung am 12.08.2019 - 13:00 Uhr
>> Allgemeine Informationen zum organisatorischem Ablauf <<
Einarbeitung ins Thema bis 30.09.2019
Spätester Starttermin 01.10.2019
Anmeldung im FlexNow bis 18.10.2019
Zwischenpräsentation Anfang Januar
Abschlusspräsentation Spätestens Anfang März
Abgabe der Dokumentation Spätestens Ende März

Offene Termine Sommersemester 2019

Was Fristen und Termine
Abschlusspräsentation Spätestens Anfang September
Abgabe der Dokumentation Spätestens Ende September

Bewerbung

  • Idealerweise melden sich komplette Projektteams direkt per E-Mail beim Betreuer für eine verbindliche Bewerbung
    • Einzelpersonen können Interesse äußern und werden an unvollständige Teams vermittelt
    • Sollten Sie sich für Themen verschiedener Betreuer interessieren, schreiben Sie bitte eine E-Mail mit Ihren Themen-Präferenzen an alle Betreuer!
    • Die Themen werden nach First-Come-First-Served-Prinzip vergeben und nach der Vergabe ausgegraut

    Themen im WiSe 2019/20

    Bitte vor der Bewerbung lesen: Detaillierte Projektbeschreibungen für das Wintersemester 2019/20

    Betreuer Nr. Thema
    J. Busse 1 Konzeption und prototypische Implementierung eines webbasierten Autorenwerkzeuges zur entscheidungsunterstützten Gestaltung und Bereitstellung von multimedialem Micro Content
    A. Lange 2 Empirische Untersuchung zum Einsatz IT-gestützter Lernformate für die kaufmännische Aus- und Weiterbildung in Unternehmen
    R. Meyer von Wolff 3 Konzeption und prototypische Implementierung eines Chatbots für den Mitarbeiter Self-Service am Beispiel des Dienstreiseprozesses
    H. Wesseloh 4 Empirische Analyse von Spielertypen in der Studierendenschaft und deren Präferenzen in Bezug auf Game-Design-Elemente
    H. Wesseloh &
    S. Zenker
    5 Konzeption und prototypische Entwicklung einer gamifizierten Smartwatch-Applikation für das betriebliche Gesundheitsmanagement
    S. Zenker 6 Evaluationsstudie zum Einsatz eines Smartwatch-basierten mobilen Informationssystems zur Prozessunterstützung in der Praxis
    M. Ziaeetabar 7 Challenges and Solutions to Machine Learning-Based Emotion Analysis of Textual data