Die nutzerzentrierte Gestaltung gewinnt in der Entwicklung von Informationssystemen in Forschung und Praxis zunehmend an Bedeutung. Um Anwendungen optimal an den Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer sowie Stakeholder auszurichten, werden gezielt Nutzerstudien (User Studies) eingesetzt. Diese helfen, Anforderungen frühzeitig zu identifizieren, die Nutzungserfahrung (User Experience) zu verbessern und die Akzeptanz der Anwendung zu erhöhen.

Eine häufig verwendete Methode in diesem Kontext ist die Persona-Entwicklung. Eine Persona ist eine fiktive, aber realitätsnahe Darstellung einer typischen Nutzergruppe. Diese wird auf Basis qualitativer und quantitativer Daten – beispielsweise aus Interviews, Umfragen oder Beobachtungen – erstellt. Personas helfen, die Perspektiven und Bedürfnisse der Zielgruppen greifbar zu machen und dienen als Entscheidungsgrundlage für eine nutzerzentrierte Gestaltung von Informationssystemen.

Ziel dieser Arbeit ist die inhaltliche Entwicklung und visuelle Gestaltung von Personas für Arbeitnehmende, die in flexiblen Arbeitsformen wie dem Homeoffice tätig sind. Diese Personas sollen als Grundlage für die Entwicklung personalisierter „Digital Health“-Anwendungen zur Förderung von Gesundheit, Wohlbefinden und Produktivität von Arbeitnehmenden dienen.

Als Datenbasis stehen qualitative Erkenntnisse aus zwölf bereits durchgeführten deutschsprachigen Interviews mit der Zielgruppe zur Verfügung. Mithilfe einer qualitativen Inhaltsanalyse sollen aus diesen Daten sowie Erkenntnissen aus der wissenschaftlichen Literatur, Eigenschaften und Merkmale der Personas abgeleitet werden und die Personas visuell ansprechend gestaltet werden.

Einführende Literatur:

Beckel, J. L. O., & Fisher, G. G. (2022). Telework and Worker Health and Well-Being: A Review and Recommendations for Research and Practice. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(7), 3879. https://doi.org/10.3390/ijerph19073879

Göttgens, I., & Oertelt-Prigione, S. (2021). The Application of Human-Centered Design Approaches in Health Research and Innovation: A Narrative Review of Current Practices. JMIR mHealth and uHealth, 9(12), e28102. https://doi.org/10.2196/28102

Karolita, D., McIntosh, J., Kanij, T., Grundy, J., & Obie, H. O. (2023). Use of personas in Requirements Engineering: A systematic mapping study. Information and Software Technology, 162, 107264. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2023.107264

Themensteller: Carolin Gellner und Michael Fellmann

Geeignet für: Bachelor Wirtschaftsinformatik

Methode: Inhaltsanalyse und Persona-Gestaltung

Sprache: Deutsch oder Englisch

Datum: März 2025

Beginn: flexibel ab sofort möglich

Tagebuchstudien ermöglichen die Erhebung von Daten im Alltag der Teilnehmenden in Echtzeit, z. B. die Erfassung des Wohlbefindens durch Selbsteinschätzungen. Bisher lag der Schwerpunkt auf der Datenerfassung, ohne dass den Teilnehmenden ein Feedback gegeben wurde. Erste Systeme bieten nun jedoch auch automatisiertes Feedback und integrieren verschiedene Datenquellen, einschließlich Fragebögen und Sensordaten von Wearables. Diese Studiensysteme ermöglichen die Analyse der Daten, um individuelle Muster zu erkennen und personalisierte Erkenntnisse zu liefern.

Solche Systeme können zum Beispiel eingesetzt werden, um das Energieniveau von Arbeitnehmenden während des gesamten Arbeitstages zu erfassen und personalisiertes Feedback zu geben. Der moderne „New Work“-Arbeitsalltag von Arbeitnehmenden bietet Flexibilität, bringt jedoch auch Herausforderungen wie lange Arbeitszeiten und weniger körperliche Aktivität mit sich, sodass Gesundheit und Wohlbefinden für die Produktivität von Unternehmen immer wichtiger werden.

Hauptziel der systematischen Literaturrecherche ist es, den aktuellen Stand der Technik und Forschung zu (nicht-kommerziellen) tagebuchähnlichen (Studien-)Systemen mit Feedbackfunktion zu ermitteln. Die zentrale Aufgabe besteht darin, diese Systeme hinsichtlich technischer, funktionaler und ökonomischer Kriterien zu vergleichen. Neben selbst identifizierten Systemen sollen auch von den Themenstellenden vorgegebene Studiensysteme (u.a. FormR) in den Vergleich einbezogen werden.

Themensteller: Carolin Gellner und Michael Fellmann

Geeignet für: Bachelor Wirtschaftsinformatik

Sprache: Deutsch oder Englisch

Datum: Dezember 2024

Beginn: flexibel ab sofort möglich

Wie zahlreiche Studien und Untersuchungen zeigen, sind Kommunikation und Zusammenarbeit wichtige Erfolgsfaktoren für IT-Projekte. Infolge der Covid 19-Pandemie und des damit verbundenen Digitalisierungsschubs arbeiten viele Teams dezentral, und viele Meetings finden virtuell statt. Dies verändert die Art und Weise, wie Menschen interagieren, kommunizieren und zusammenarbeiten. Besonders in agilen Projekten sind zwischenmenschliche Interaktion und Kommunikation von Angesicht zu Angesicht ein zentraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Eines der am häufigsten verwendeten agilen Frameworks ist Scrum. 

Um Remote Scrum Events zu verbessern und um datenbasierte Reflektionsprozesse innerhalb eines Teams zu unterstützen, sollen diverse Metriken zur Meetingqualität und zu Kommunikationsprozessen untersucht werden. Dazu gibt es bereits einen Vorschlag für die zu untersuchende Metriken. Um die Akzeptanz und die Praxistauglichkeit zur Messung und Bewertung dieser Metriken zu ermitteln, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit eine quantitative Befragung mit Teilnehmenden aus der Praxis erstellt, durchgeführt und ausgewertet werden. Darin soll auch der wahrgenommene Mehrwert eines Dashboards mit der Visualisierung dieser Metriken abgefragt werden. 

Themensteller: Bärbel Bissinger (externe Doktorandin) und Michael Fellmann 

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: März 2025

Starttermin: ab sofort 

Geeignet für: Masterarbeit, ggf. auch Bachelorarbeit

Bei der Erfassung von Leistungen kommen häufig vorgefertigte Formulare zum Einsatz, die von den Mitarbeitenden händisch während und nach getaner Arbeit ausgefüllt werden. Neben der erbrachten Leistung und deren Umfang werden zudem die Unterschriften des Leistungserbringers und des Leistungsberechtigten erfasst. Die Leistungsnachweise werden am Monats- oder Quartalsende gebündelt abgegeben und anschließend ausgewertet, um beispielsweise die Gesamtkosten der erbrachten Leistungen zu ermitteln.

In einigen wenigen Fällen kann es dabei zu Betrugsfällen seitens des Leistungserbringers kommen, indem beispielsweise nicht erbrachte Leistungen abgerechnet werden. Eine automatisierte Überprüfung der Daten auf Anomalien und weitere Auffälligkeiten wäre wünschenswert, scheitert aktuell u.a. aber an Medienbrüchen.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll einerseits untersucht werden, wie durch aktuelle Softwarelösungen bestehende Digitalisierungsprozesse unterstützt und erweitert werden können, aber auf der anderen Seite auch, wie hoch der Aufwand für die Entwicklung maßgeschneiderter (KI-)Lösungen ausfällt. Der Fokus liegt hierbei auf der Einbindung verschiedener Layouts der Dokumente, der Extraktion der handschriftlichen Daten und der Überführung der Daten in eine relationale Darstellung. 

Vorkenntnisse:

• Pflicht: Vorlesung Data Science oder Data Warehouses
• Optional: Digitale Bibliotheken und Multimedia-Information-Retrieval

Charakter:

• Vergleichende Analyse
• Konzeption
• Prototypische Implementierung

Arbeitsschritte:

• Einarbeitung in das Gebiet / Literaturanalyse / Stand der Technik
  • Layoutanalyse
  • Handschriftenerkennung
  • Datentransformation
• Konzeption
  • Extraktions- und Transformationsprozess
    • Ableitung von Kennzahlen aus Texten
    • Transformation in ein gegebenes Zielformat
• Implementierung des Konzepts
• Test und Validierung des Verfahrens

Technologien:

• Programmiersprachen nach Wahl

Einführende Literatur und Links:

1. Binmakhashen, G. M., & Mahmoud, S. A. (2019). Document layout analysis: a comprehensive survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(6), 1-36.
2. Liang, X., Cheddad, A., & Hall, J. (2021). Comparative study of layout analysis of tabulated historical documents. Big Data Research, 24, 100195.
3. Tan, Y. F., Connie, T., Goh, M. K. O., & Teoh, A. B. J. (2022). A pipeline approach to context-aware handwritten text recognition. Applied Sciences, 12(4), 1870.

Themensteller: Hannes Grunert und Kurt Sandkuhl

Datum: Januar 2025

Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen als Möglichkeit zu Effizienzsteigerungen, neuen Dienstleistungen und Verbesserung von Geschäftsmodellen wahrgenommen. Das Startup "GesundMatch" aus Rostock möchte KI und Large-Language-Models (LLMs) in der Produktentwicklung sowie der Verbesserung von Unternehmensabläufen einsetzen. Es werden engagierte Studierende gesucht, die sich für KI, LLMs und Prozessoptimierung interessieren und im Rahmen einer Abschlussarbeit an einem praktischen Anwendungsfall arbeiten möchten.

Mögliche Schwerpunkte, die in Absprache mit dem Startup sowie den Themenstellern konkretisiert werden können:

• Aufbau und Training eines LLM, um einen fundierten Businessplan für das Startup zu erstellen (inkl. Generierung von Ideen für weitere Dienstleistungen oder Marketingstrategien)
• Erstellung einer Wissensdatenbank mit Hilfe eines LLMs, wodurch Informationen zu Prozessen, Produkten und Dienstleistungen gespeichert und abrufbar gemacht werden

Die zentrale Aufgabe der ausgeschriebenen Masterarbeit ist es, Potentiale, Randbedingungen und Grenzen des Einsatzes von LLMs in Startups zu untersuchen und einen dem ausgewählten Anwendungsfall entsprechenden Prototyp zu entwickeln und zu bewerten.

Die Masterarbeit wird in enger Kooperation mit GesundMatch und dem Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik durchgeführt.

 Das grobe Vorgehen bei der Bearbeitung der Arbeit könnte wie folgt aussehen:

• Analyse der in der Literatur sichtbaren oder erwarteten Einsatzgebiete von KI und LLMs in Startups und den dabei zu berücksichtigen Einflussfaktoren sowie möglichen Potentialen und Grenzen.
• Ermittlung potentieller Einsatzszenarien auf Basis der Ergebnisse der Literaturanalyse. In Ergänzung zu den Literaturergebnissen stehen die Gründer des Startup als Ansprechpartner zur Verfügung.
• Umsetzung und Evaluation eines Prototyp für den ausgewählten Anwendungsfall.

Themensteller: Benjamin Nast und Leon Griesch

Sprache: Deutsch oder Englisch

Geeignet für: Master Wirtschaftsinformatik, bedingt auch Bachelor

Weitere Informationen zu GesundMatch

In Dienstleistungsunternehmen im Bereich der Sozialhilfe müssen Berichte angefertigt werden, welche die Tätigkeiten des jeweiligen Sozialarbeiters beinhalten. Darunter fallen auch die Interaktionen mit den Klienten. Diese Berichte liegen nur in einem unstrukturierten Textformat vor. Eine Strukturierung der Texte öffnet Möglichkeiten zu weiterführenden Analysen, die sowohl das Berichtswesen angenehmer gestalten als auch unternehmensinterne Wissensstrukturen leichter zugänglich machen können.

Das automatische Erkennen, die Extraktion sowie Speicherung und Verknüpfung von Situationen aus den natürlichen Texten ist ein ganzheitlicher und vielversprechender Ansatz, welcher eine zielgerichtete Weiterverarbeitung der Daten ermöglicht. So kann beispielsweise leichter erfasst werden, ob eine ähnliche Situation bereits in vergangenen Fällen aufgetreten ist, um hilfreiche Aktivitäten zu empfehlen. Aufgabe der Arbeit wird sein, für Anwendungsfälle in der Sozialhilfe angemessene Techniken zu finden, zu bewerten sowie prototypisch umzusetzen. Dabei sind die Besonderheiten und Herausforderungen der Domäne zu beachten: zum Beispiel unterschiedliche Berichtsautoren mit verschiedenen Schreibstilen, nicht reviewte und weitestgehend nicht annotierte Texte unterschiedlicher Länge sowie unterschiedliche Betreuungsarten und Tätigkeiten.

Während bereits einige Techniken zur Erkennung (kritischer) Ereignisse in der Vergangenheit auf öffentlichen englischen Datensätzen (wie Reuters oder Twitter) angewendet wurden oder Texte automatisch in Themenbereiche eingeteilt werden können, müssen diese Ansätze deutlich an die Domäne angepasst werden. So kann es zunächst notwendig sein, domänenspezifische Merkmale von Situationen zu ermitteln und Merkmalsausprägungen zu extrahieren.

Das Ergebnis der Arbeit soll ein prototypisch implementiertes und evaluiertes Konzept zur Situationsextraktion darstellen, welches weiterführende Analysen, Verteilung/Bereitstellung von Wissen und Hilfestellungen für Sozialarbeiter ermöglicht. Dieses kann auf unterschiedliche Arten erreicht werden, z.B. durch:

• Feature Engineering
• Event Detection
• Text Segmentation / Topic Tiling
• semantische Techniken und Ontologien
• Techniken des Data Mining (wie das Clustering) auf natürlichen Texten

Themensteller: 

Felix Holz,
Teodor Stoev

Geeignet für: Masterarbeit, bedingt auch Bachelorarbeiten

Sprache: Deutsch/Englisch