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The status of Business Process Management (BPM) recommender systems is not quite clear as research states. The use of recommenders familiarized itself with the world during the rise of technological evolution in the past decade.Ever since then, several BPM recommender systems came about. However, not a lot of research is conducted in this field. It is not well known to what broad are the technologies used and how are they used. Moreover, this master’s thesis aims at surveying the BPM recommender systems existing. Building on this, the recommendations come in different shapes. They can be positionbased where an element is to be placed at an element’s front, back or to autocomplete a missing link. On the other hand, Recommendations can be textual, to fill the labels of the elements. Furthermore, the literature review for BPM recommender systems took place under the guides of a literature review framework. The framework suggests 5stages of consecutive stages for this sake. The first stage is defining a scope for the research. Secondly, conceptualizing the topic by choosing key terms for literature research. After that in the third stage, comes the research stage.As for the fourth stage, it suggests choosing analysis features over which the literature is to be synthesized and compared. Finally, it recommends defining the research agenda to describe the reason for the literature review. By invoking the mentioned methodology, this master’s thesis surveyed 18 BPM recommender systems. It was found as a result of the survey that there
are not many different technologies for implementing the recommenders. It was also found that the majority of the recommenders suggest nodes that are yet to come in the model, which is called forward recommending. Also, one of the results of the survey indicated the scarce use of textual recommendations to BPM labels. Finally, 18 recommenders are considered less than excepted for a developing field therefore as a result, the survey found a shortage in the number of BPM recommender systems. The results indicate several shortages in several aspects in the field of BPM recommender systems. On this basis, this master’s thesis recommends the future work on it the results.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
Recently the workflow control as well as compliance analysis of the Enterprise Resource Planning systems are of a high demand. In this direction, this thesis presents the potential of developing a Workflow Management System upon a large Enterprise Resource Planning system by involving business rule extraction, business process discovery, design of the process, integration and compliance analysis of the system. Towards this, usability, limitations and challenges of every applied approach are deeply explained in the case of an existing system named SHD ECORO.
Unterschiedliche Quellen (Print-Medien, Fernsehberichte u. Ä.) berichten immer wieder davon, dass es mit der Datenschutzkompetenz bei Kindern und Jugendlichen schlecht bestellt ist. Daher ist dem Thema Datenschutz im Informatikunterricht eine besondere Bedeutung zuzuschreiben.
Im Rahmen der Dissertation von Herrn Hug wird ein Datenschutzkompetenzmodell [Quelle INFOS17] entwickelt, anhand dessen die Datenschutzkompetenz von Schülerinnen und Schülern im Altern von 10 bis 13 Jahren gemessen werden kann.
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden existierende Unterrichtsmaterialien zum Thema Datenschutz gesammelt und dazu eine Unterrichtsreihe entwickelt. Hierbei werden auch eigene Zugänge aufzeigt, um ein kohärentes und abgeschlossenes Projekt zu entwerfen, bei dem aktuelle Gefahren für Schülerinnen und Schüler aufgezeigt werden. Ziel ist es, dass die Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, ihr Verhalten bezüglich Datenschutz besser einzuschätzen und verantwortungsvoller mit ihren persönlichen Daten umzugehen. Im Rahmen eines Feldversuches in einer 6. Klasse eines Gymnasiums wurde die Unterrichtsreihe erprobt.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird das Prinzip des hybriden Ray Tracing, einer Kombination einer Rasterisierungs-Pipeline mit Ray Tracing-Verfahren für einzelne Effekte, vorgestellt und eine Anwendung implementiert, welche innerhalb einer hybriden Ray Tracing-Pipeline Schatten, Umgebungsverdeckung
und Reflexionen berechnet und diese Effekte mit der direkten Beleuchtung kombiniert.
Das hybride Ray Tracing basiert auf der Idee, die Performance und Flexibilität von Rasterisierungs-Pipelines mit Ray Tracing zu kombinieren, um die Limitation der Rasterisierung, nicht auf die gesamte Umgebungsgeometrie an jedem Punkt zugreifen zu können, aufzuheben.
Im Rahmen der Implementation wird in die verwendete RTX-API sowie die Grafikschnittstelle Vulkan eingeführt und diese anhand der Implementation erklärt. Auf Grundlage der Ergebnisse und der Erkenntnisse bei der Nutzung der API wird diese, ihre Einsatzzwecke und Ausgereiftheit belangend, eingeschätzt.
Our work finds the fine grained edits in context of neighbouring tokens in Wikipedia articles. We cluster those edits according to similar neighbouring context. We encode neighbouring context into vector space using word vectors. We evaluate clusters returned by our algorithm on extrinsic and intrinsic metric and compare it with previous work. We analyse the relation between extrinsic and intrinsic measurements of fine grained edit tokens.
Most social media platforms allow users to freely express their opinions, feelings, and beliefs. However, in recent years the growing propagation of hate speech, offensive language, racism and sexism on the social media outlets have drawn attention from individuals, companies, and researchers. Today, sexism both online and offline with different forms, including blatant, covert, and subtle lan- guage, is a common phenomenon in society. A notable amount of work has been done over identifying sexist content and computationally detecting sexism which exists online. Although previous efforts have mostly used peoples’ activities on social media platforms such as Twitter as a public and helpful source for collecting data, they neglect the fact that the method of gathering sexist tweets could be biased towards the initial search terms. Moreover, some forms of sexism could be missed since some tweets which contain offensive language could be misclassified as hate speech. Further, in existing hate speech corpora, sexist tweets mostly express hostile sexism, and to some degree, the other forms of sexism which also appear online was disregarded. Besides, the creation of labeled datasets with manual exertion, relying on users to report offensive comments with a tremendous effort by human annotators is not only a costly and time-consuming process, but it also raises the risk of involving discrimination under biased judgment.
This thesis generates a novel sexist and non-sexist dataset which is constructed via "UnSexistifyIt", an online web-based game that incentivizes the players to make minimal modifications to a sexist statement with the goal of turning it into a non-sexist statement and convincing other players that the modified statement is non-sexist. The game applies the methodology of "Game With A Purpose" to generate data as a side-effect of playing the game and also employs the gamification and crowdsourcing techniques to enhance non-game contexts. When voluntary participants play the game, they help to produce non-sexist statements which can reduce the cost of generating new corpus. This work explores how diverse individual beliefs concerning sexism are. Further, the result of this work highlights the impact of various linguistic features and content attributes regarding sexist language detection. Finally, this thesis could help to expand our understanding regarding the syntactic and semantic structure of sexist and non-sexist content and also provides insights to build a probabilistic classifier for single sentences into sexist or non-sexist classes and lastly find a potential ground truth for such a classifier.
Der vorliegenden Arbeit liegt die Frage zugrunde in wie weit die zunehmende Digitalisierung die Work-Life Balance beeinflusst, was auch gleichzeitig das Ziel dieser Arbeit beschreibt.
Dazu wird eine Literaturrecherche durchgeführt, in der eine direkte Korrelation vom subjektiven Work-Life Balance Empfinden mit dem empfundenen Stresslevel hergestellt wird. Mit Hilfe von Antonovskys Salutogenetischen Modell (1997) aus dem Bereich der Stressforschung werden Faktoren ermittelt, welche das individuelle Stressempfinden - und somit die empfundene Work-Life Balance - beeinflussen. Es wird ein Interviewleitfaden für ein problemzentriertes Interview nach Witzel (1985) erstellt, welches als Hauptuntersuchungsgrundlage die Beeinflussung der ermittelten Faktoren durch die Digitalisierung beinhaltet, welche anhand einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (2014) ausgewertet werden.
Demnach hat die Digitalisierung Einfluss auf jeden dieser ermittelten Faktoren und damit zusammenhängend auf die Work-Life Balance. Dies zeigt, dass uns die Digitalisierung in fast allen Bereichen unseres beruflichen oder privaten Lebens beeinflusst. Ob dieser Einfluss positiv oder negativ ist, hängt von dem Individuum ab, welches diesen Faktor bewertet. Es konnten klare Unterscheidungen zwischen Personen festgestellt werden, die in einem IT-Beruf arbeiten und solche die dies nicht tun. Auf die Personen im IT-Beruf hatte die Digitalisierung einen deutlich besseren Einfluss auf die Work-Life Balance als auf solche, die nicht in solch einem Beruf arbeiten.
Geschäftsregeln sind zu einem wichtigen Instrument geworden, um die Einhaltung der Vorschriften in ihren Geschäftsprozessen zu gewährleisten. Aber die Sammlung dieser Geschäftsregeln kann verschiedene widersprüchliche Elemente beinhalten. Dies kann zu einer Verletzung der zu erreichenden Compliance führen. Diese widersprüchlichen Elemente sind daher eine Art Inkonsistenzen oder Quasi-Inkonsistenzen in der Geschäftsregelbasis. Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, wie diese Quasi-Inkonsistenzen in Geschäftsregeln erkannt und analysiert werden können. Zu diesem Zweck entwickeln wir eine umfassende Bibliothek, die es ermöglicht, Ergebnisse aus dem wissenschaftlichen Bereich der Inkonsistenzmessung auf Geschäftsregelformalismen anzuwenden, die tatsächlich in der Praxis verwendet werden.
In dieser Arbeit wird eine Unterrichtsreihe beschrieben, welche aus den drei Bereichen „mathematische Relationen“, „Datenbanken in Sozialen Netzwerken“ und „Datenschutz“ zusammengesetzt ist. Zu jedem Bereich wird ein eigener Unterrichtsentwurf präsentiert.
Außerdem wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Programm zur Visualisierung der Relationen des Sozialen Netzwerks Instahub entworfen, welches im Anschluss an die Beschreibung der Unterrichtsreihe aufgeführt wird.
Data visualization is an effective way to explore data. It helps people to get a valuable insight of the data by placing it in a visual context. However, choosing a good chart without prior knowledge in the area is not a trivial job. Users have to manually explore all possible visualizations and decide upon ones that reflect relevant and desired trend in the data, are insightful and easy to decode, have a clear focus and appealing appearance. To address these challenges we developed a Tool for Automatic Generation of Good viSualizations using Scoring (TAG²S²). The approach tackles the problem of identifying an appropriate metric for judging visualizations as good or bad. It consists of two modules: visualization detection: given a data-set it creates a list of combination of data attributes for scoring and visualization ranking: scores each chart and decides which ones are good or bad. For the later, an utility metric of ten criteria was developed and each visualization detected in the first module is evaluated on these criteria. Only those visualizations that received enough scores are then presented to the user. Additionally to these data parameters, the tool considers user perception regarding the choice of visual encoding when selecting a visualization. To evaluate the utility of the metric and the importance of each criteria, test cases were developed, executed and the results presented.
As a result of the technical progress, processes have to be adjusted. On the one hand, the digital transformation is absolutely necessary for every organization to operate efficient and sustainable, on the other hand whose accomplishment is a tremendous challenge. The huge amount of personal data, which accrue in this context, is an additional difficulty.
Against the background of the General Data Protection Regulation (GDPR), this thesis focuses on process management and ways of optimizing processes in a Human Resources Department. Beside the analysis of already existing structures and workflows, data management and especially the handling of personal data in an application process are examined. Both topics, the process management and the data protection are vitally important by itself, but it is necessary to implement the requirements of data protection within the appropriate position of a corresponding process. Relating to this, the thesis deals with the research question of what barriers may occur by a sustainable process integration and to which extend the GDPR prevent an unobstructed workflow within the Human Resources Department of the Handwerkskammer Koblenz. Additionally, answering the question of which subprocesses are convenient for a process automation is highly significant.
In scope of these questions Business Process Management is the solution. By means of the graphical representation standard, Business Process Model and Notation, a process model with the relevant activities, documents and responsibilities of the recruitment process is designed. Based on a target-actual comparison it becomes apparent, that standardized process steps with less exceptions and a large amount of information are basically convenient for automation respectively partial automation. After the different phases of the recruitment process are documented in detail, a Workflow-Management-System can ex-port the transformed models, so the involved employees just have to carry out a task list with assigned exercises. Against the background of the data protection regulations, access rights and maturities can be determined. Subsequently only authorized employees have admission to the personal data of applicants. Because of impending sanctions by violation against the GDPR, the implementation of the relevant legal foundations within the recruitment process is necessary and appropriate. Relating to the defined research questions, it appears that in principle not every activity is appropriate for a process automation. Especially unpredictable and on a wide range of factors depending subprocesses are unsuitable. Additionally, media discontinuities and redundant data input are obstacles to an enduring process integration. Nevertheless, a coherent consideration of the topics of business process management and the data protection regulations is required.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
Die vorliegende Masterarbeit thematisiert die Evaluation einer sprachgesteuerten Lösung in der Produktion mit multimodaler Eingabe. Dabei wurden die Usability und die Benut-zerfreundlichkeit eines gewählten Sprachdialogsystems bewertet. Die Bewertung wurde mit Hilfe von Benutzertests und eines modifizierten SASSI-Fragebogens durchgeführt. Weiterhin wurden auch technische Kriterien, wie die Wortfehlerrate und die Out-of-grammar Rate zur Hilfe gezogen. Für den Versuch wurden zwei verschiedene Szenarien aus einer realen Produktionsum-gebung definiert. Dabei sollten die Teilnehmer verschiedene Aufgaben mit Hilfe des Testsystems erledigen. Die Interaktion mit dem Sprachdialogsystem fand anhand von ge-sprochenen Befehlen statt, welche durch eine Grammatik definiert wurden. Die Sprach-kommandos wurden durch die Zuhilfenahme eines WLAN-Headsets an das Sprachsys-tem übertragen. Während des Versuchs wurden Aussagen der Teilnehmer protokolliert und die technischen Kriterien notiert.
Das Ergebnis der Evaluation verdeutlicht, dass das Sprachdialogsystem eine hohe Quali-tät bezüglich Usability und Benutzerfreundlichkeit aufweist. Dabei sind die Wortfehler-rate und die Out-of-grammar Rate sehr niedrig ausgefallen und das System wurde von den Benutzern deutlich positiv bewertet. Nichtsdestotrotz wurden einige Kritikpunkte ge-nannt, die zu einer Verbesserung des Systems beitragen können.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
Im Rahmen der Masterarbeit wird die kompetenzgestützte Weiterbildungssuche analysiert und am Beispiel des Weiterbildungsvergleichsportales EDUfittery dargestellt.
Die Umsetzung und Integration eines Kompetenzmessverfahrens in ein Vergleichsportal für Weiterbildungen war das Ziel dieser Arbeit. Des Weiteren sollte anhand des Kompetenzmessverfahrens ein sogenanntes „Matching“ zwischen Kompetenz und Weiterbildung erarbeitet werden. Beim „Matching“ werden dementsprechend die vom Kunden eingegebenen Kompetenzen mit passenden Weiterbildungsvorschlägen verbunden. Somit wird ein individuelles Kundenerlebnis in der Weiterbildungssuche erreicht. Um dies zu ermöglichen, wird zu Beginn der Arbeit ein theoretisches Kompetenzschema analysiert, sodass Aussagen über Erhebungsverfahren und Auswertungsstrategien getroffen werden können, um diese, besonders in Bezug auf ein web-gestütztes Messinstrument, kritisch zu hinterfragen. Aufbauend auf der Analyse verschiedener Kompetenzmessverfahren im Online-Segment, kann gezeigt werden, dass die Kompetenzdiagnostik zwar einige Verfahren zur Verfügung stellt, doch nur wenige sind praktikabel und in der Lage tätigkeitsbezogene Handlungskompetenzen zu bewerten. Folglich wurde das Instrument der Selbsteinschätzung von Kompetenzen als am besten zutreffendes Verfahren für EDUfittery gewählt.
Im Zuge der Arbeit wurden zwei Online-Umfragen und ein Experteninterview durchgeführt. Dabei wurden zum einen Mitarbeiter, als auch Personaler in Bezug auf Weiterbildungen befragt. Als Experte konnte Herr Korn, von der IHK Akademie Koblenz gewonnen werden. Anhand der Umfrageergebnisse und weiterer Recherchen konnte ein umfangreicher Business Case für EDUfittery angefertigt und mit Prozessdiagrammen veranschaulicht werden. Es wird ersichtlich, dass das Thema Kompetenzanalysen in Unternehmen bisher kaum Anwendung findet. Bei genauerer Betrachtung der aktuellen Marktsituation wird zusätzlich klar, dass es derzeitig noch keine Plattform gibt, die Kompetenzen mit Weiterbildungen erfolgreich in Zusammenhang bringt, um dem Kunden individuelle Weiterbildungslösungen anbieten zu können. Als Ergebnis der Arbeit kann demnach festgehalten werden, dass eine Integration von Kompetenzanalysen im Bereich Weiterbildungssuche durchaus sinnvoll ist. EDUfittery könnte sich bei erfolgreicher Umsetzung als hilfreiches Tool im Bereich Weiterbildung und Kompetenz etablieren und somit Unternehmen grundlegend bei der Abbildung, Analyse und Weiterentwicklung von Kompetenzen unterstützen.
Innovationen prägen die Gesellschaft. Daher ist das Innovationsmanagement eine zentrale Aufgabe in Unternehmen. Erfolgreiche Innovationen können die Effizienz und Effektivität eines Unternehmens steigern, folglich ist das Ziel eines Innovationsmanagements, erfolgreiche Innovationen hervorzubringen. Innerhalb des Managements von Innovationen entstehen Herausforderungen, die auf Innovationsbarrieren zurückzuführen sind. Diese können zum Scheitern von Innovation führen. Um diese Art von Misserfolg zu vermeiden, kann ein Vorgehensmodell zur Identifizierung und zum Umgang mit Innovationsbarrieren einen erfolgsorientierten Innovationsprozess begünstigen.
Die Eisenbahnindustrie ist durch ihre Infrastruktur, ihre politische Abhängigkeit und Sicherheitsanforderungen gekennzeichnet. Sicherheit, als eines der Hauptthemen der Branche ist einerseits durch das Schutz- und Kontrollsystem der Politik geprägt und andererseits gestaltet und beeinflusst durch Forschung und Entwicklung von Unternehmen, Universitäten oder externen Entwicklern. Die Unfallvermeidung ist ein bedeutendes Thema in der Literatur zur Eisenbahnsicherheit, hierbei ist die Instandhaltung eines der Instrumente, die der Vorbeugung dienen. Die Prävention von Unfällen treibt den Bedarf von Innovatio-nen für die Eisenbahnsicherheit an. Dementsprechend ist die Thematik der Innovationsbarrieren auch für die Bahnindustrie von Bedeutung. Der Umgang mit diesen in dem konkreten Zusammenhang der Eisenbahnsicherheit soll anhand eines Vorgehensmodells systematisiert werden. Um das Modell insbesondere auf die Branche und den Schwerpunkt der Sicherheit abzustimmen, wird das Grundgerüst des Modells aus der Literatur erarbeitet und mit den recherchierten Kenntnissen der Branche erweitert. Basierend auf den Kenntnissen über Innovationsbarrieren im Schienenverkehr werden Schnittstellenprobleme als Ursache von den spezifischen Barrieren identifiziert. Dazu gehören beispielsweise die Interoperabilität und technische Harmonisierung zwischen Ländern wie der EU sowie die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft oder externen Entwicklern. In dem Bezug zu der Branche konnte für das Modell eine Erweiterung erarbeitet werden. Es wurde herausgearbeitet, dass die Eisenbahnbranche weniger innovationsaktiv ist, als z. B. die Technologiebranche. Dies ist auf einen Mangel an Motivation zur Innovation zurückzuführen, der in der Branchenkultur aufgrund von der vergangenen Monopolstellung und dem hohen Sicherheitsanspruch zu einer risikoaversen Haltung führt. Daher muss die fortschreitende Liberalisierung des Eisenbahnmarktes abgeschlossen und die Sicherheitskonzepte neu strukturiert werden, um ein innovationsfreundliches Umfeld zu schaffen.
Letztendlich sollte das Vorgehensmodell in einer realen Umgebung getestet werden. Es wäre interessant zu erfahren, ob das entwickelte Modell zu den in dieser Arbeit entwickelten Ergebnissen hinsichtlich der mangelnden Motivation für Innovationen passt. Darüber hinaus scheint eine Validierung von Experten angebracht zu sein, da die Entwicklung des Modells von der Literaturrecherche abhängt