Stage-oe-small.jpg

Thema4458

Aus Aifbportal
Version vom 25. März 2022, 13:36 Uhr von Gb3318 (Diskussion | Beiträge)
(Unterschied) ← Nächstältere Version | Aktuelle Version (Unterschied) | Nächstjüngere Version → (Unterschied)
Wechseln zu:Navigation, Suche



Geschäftsprozessmodellierung im Kontext Hochschullehre





Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Andreas OberweisMeike Ullrich
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme

Archivierungsnummer: 4458
Abschlussarbeitsstatus: Abgeschlossen
Beginn: 16. November 2020
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Schlagwörter: E-Assessment; Natural Language Processing; Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Agile Softwareentwicklung; Microservice-Architekturen; Petri-Netze; Business Process Model and Notation; Lernziele; Kompetenzorientierung; Hochschuldidaktik; Digitalisierung und Automatisierung

Geschäftsprozessmodelle sind ein Hilfsmittel um komplexe Prozesse in Unternehmen und gemeinnützigen Organisationen darzustellen. Sie dienen als Grundlage für die Dokumentation, Kommunikation sowie weiterführende Analysen mit dem Ziel, betriebliche Abläufe zu verstehen und zu verbessern. Die Modellierung von Geschäftsprozessen ist Bestandteil zahlreicher Studiengänge der Informatik, Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften. Anhand eines Geschäftsprozessmodells werden bestehende oder geplante Wirklichkeitsausschnitte in Form eines Diagramms wiedergegeben. Dazu lernen Studierende verschiedene Modellierungssprachen wie z.B. Petri-Netze, Ereignisgesteuerte Prozessketten (EPK), Business Process Model and Notation (BPMN) oder UML-Aktivitätsdiagramme kennen. Für die Hochschulen bedeutet das, regelmäßig in Übungen und Klausuren eine Vielzahl von studentischen Modellen manuell auf ihre Korrektheit überprüfen zu müssen. Das betrifft sowohl die syntaktische Korrektheit (werden die Regeln der Modellierungssprache eingehalten?) als auch die semantische Korrektheit (wird der gewünschte Ausschnitt korrekt wiedergegeben?). Auch die Prüfung der pragmatischen Qualität (ist das Modell gut verständlich und übersichtlich präsentiert?) kann erforderlich sein. Insbesondere in Lehrveranstaltungen mit hohen Teilnehmerzahlen macht dies einen nicht unerheblichen Arbeitsaufwand aus. Um diese Herausforderung bewältigen zu können, ist der Einsatz einer automatisierten Prüfung studentischer Modelle (im Sinne eines E-Assessment) ein vielversprechender Ansatz. In Frage kommen zum einen regelbasierte Ansätze, die für die Erkennung der Beschriftungen von Modellelementen sogenannte Natural Language Processing (NLP)-Verfahren einbinden. Denkbar sind zum anderen auch maschinelle Lernverfahren (automatische Klassifizierung auf Grundlage bereits bewerteter Datensätze).


Vor diesem Hintergrund sind viele verschiedene Themen für Abschlussarbeiten denkbar, die sich mit der automatisierten Bewertung von digitalen Geschäftsprozessmodellen befassen. Bei Interesse besteht die Möglichkeit, auch als studentische Hilfskraft im Forschungsprojekt KEA-Mod (http://www.keamod.de) oder wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (mit Promotionsmöglichkeit) in unserer Forschungsgruppe einzusteigen. Die Bewerbung einschließlich Lebenslauf und aktuellem Notenauszug bitte per E-Mail an meike ullrich∂kit edu senden.