Viele Persönlichkeiten. Zwei Standorte. Eine BO.

Prof. Dr. Volker Klingspor

Wirtschaftsinformatik

Funktionen

  • Mitglied des Fachbereichsrats

Lehre

Wirtschaftsinformatik

Zielgruppe:

Die Vorlesung richtet sich an Studierende des dritten und vierten Semesters im Bachelor-Studiengang Wirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen (Bau).

Die studienbegleitenden Prüfungen finden als einzelne Klausur nach dem 4. Semester (180 Minuten) statt.
ECTS 10 Punkte

Ziele der Ausbildung:

Es werden grundlegende Prinzipien, Methoden, Modelle und Werkzeuge der Wirtschaftsinformatik vermittelt. Dadurch werden die Absolventen befähigt, Informations- und Kommunikationstechniken im betrieblichen Rahmen zielgerecht einzusetzen.

Im Vordergrund stehen die allgemeingültigen Konzepte, konkrete Produkte werden herangezogen, um Konzepte zu verdeutlichen oder umzusetzen.

Gliederungsübersicht

  • Datenbanken
  1. Entity-Relationship Modellierung von Daten
  2. Abbildung von Modellen auf konkrete Tabellenstrukturen
  3. SQL
  • Datenanalyse mit VBA
  1. Datenmanipulation
  2. Datenauswertung
  3. Datenvisualisierung
  4. Datenvalidierung

Informations- und Kommunikationssysteme (IKSY)

Hinweis zu IKSY

IKSY 1 wird bis auf weiteres nur noch im Wintersemester, IKSY 2 nur im Sommersemester angeboten.

In der Veranstaltung erhalten Sie im ersten Teil eine Einführung in PHP sowie Javascript. Diese beiden Scriptsprachen sind der Standard für Webanwendungen. Durch die Verbindung mit einer Datenbank enstehen dadurch webbasierte Informationssysteme welche für Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil bedeuten können. Eine Übersicht über die derzeit aktuellen Mobile Web Technologien für die beiden meistverwendeten Betriebssysteme, IOS und Android, runden den ersten Teil der Veranstaltung ab. 

Im zweiten Teil erstellen Sie in Teamarbeit Ihre eigene Webanwendung unter Verwendung von PHP/Javascript sowie MySQL. 

Nach erfolreichem Besuch des Schwerpunktseminars sind die StudentInnen mit aktuellen Entwicklungen vertraut und in der Lage, in interdisziplinären Teams zur Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen mitzuarbeiten, die Kosten und den Nutzen solcher Projekte zu bewerten sowie ggf. eigene kleinere Webanwendungen zu entwickeln.

Eine vorhergehende Anmeldung ist nicht notwendig, es reicht in der ersten Veranstaltung anwesend zu sein.

Entwicklung von webbasierten Anwendungen

Unterrichtsform:

1. Teil:

Seminaristischer Unterricht mit praktischen Übungen am Rechner

  • HTML5-Grundlagen
    • CSS
    • Formulare
    • Document Object Modell
       
  • PHP/Javascript-Grundlagen
    • Syntax
    • Kontrollstrukturen
    • Funktionen
    • Objektmodell
    • Integration in HTML
       
  • PHP/Javascript/MySQL
    • Dynamische Webseiten
    • Anbindung von Datenbanken
       
  • Mobile Web
    • Einführung in die App-Entwicklung für IOS und Android
    • Einführung in responsive Design

2. Teil

Praxisprojekt 

Das vermittelte Wissen aus dem ersten Teil der Veranstaltung wenden Sie in einem Praxisprojekt im zweiten Teil an. Es werden Teams gebildet welche dann selbständig ein Praxisprojekt unter Zuhilfenahme der  verschiedenen Webechnologien umsetzen.  

Lernziele

  • Grundsätzliches Verständnis des Aufbaus im Internet
  • Verständnis clientbasierter Web-Technologien
  • Vertiefung oder Erwerb von Programmierkenntnissen
  • Überblick über ausgewählte, aktuelle Entwicklungen
  • Entwicklung von mobilen Anwendungen (Apps)

Prüfungsform

  • 1. Teil
    • Klausur am Semesterende
       
  • 2. Teil
    • Bewertung des Praxisprojekts 
    • Mündliche Prüfung

Prozess- und Systemanalyse (ProSy)

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an Studierende des zweiten Studienjahres Wirtschaftsinfomatik und des dritten Studienjahres Wirtschaft.

Inhalt:

Das Seminar beschäftigt sich mit der Analyse von Prozessen und Anwendungen in Unternehmen. Zur Analyse und zur Darstellung der Ergebnisse wird die "Unified Modeling Language" (UML) verwendet. Insbesondere wird die Modellierung mit Hilfe von

  • Anwendungsfällen
  • Aktivitätsdiagrammen
  • Sequenzdiagrammen

praktiziert.


Das Seminar wird in Projektform durchgeführt. Die Teilnehmer erarbeiten in Gruppen zu einem vorgegebenen Problem (z.B. den Anwendungsfällen der Bibliothek) ein Modell. Dieses wird am Ende des Semesters den anderen Gruppen präsentiert.

Die Benotung  basiert auf den Projektergebnissen und der Präsentation. Bei inhomogenen Gruppen wird eine mündliche Prüfung durchgeführt.

Eine vorhergehende Anmeldung ist nicht notwendig, es reicht in der ersten Veranstaltung anwesend zu sein.

Literaturhinweise:

Craig Larman: "Applying UML and Patterns", Prentice Hall, 2005

Alistair Cockburn: "Writing Effective Use Cases", Addisson-Wesley, 2001


Klausurhinweise

Regelungen zur Verbesserung der Ordnung bei den Klausuren

Die in der Vergangenheit immer häufiger auftretenden Täuschungsversuche zwingen uns leider, bei den Klausuren resoluter vorzugehen, um die Fairness den ehrlichen Studierenden gegenüber zu wahren. Daher gilt folgendes Verhalten als Täuschungsversuch:

  • Mobiltelefone, MP3-Player und ähnliche Geräte am Platz (auch ausgeschaltet)
  • Sitzen an einem nicht zugewiesenen Platz
  • Verlassen des Sitzplatzes mit einem Stift in der Hand (insbesondere bei der Abgabe)

Klausuren die nach Ablauf der Klausurzeit nicht in den für die Abgabe vorgesehen Kartons gelegt wurden, gelten als "nicht abgegeben"! Das gleiche gilt für Klausuren auf denen Name und Matrikelnummer nicht verzeichnet sind.

Bitte beachten Sie die Klausurhinweise auf der Aufgabenstellung sowie der Lösungsabgabe.

Seien Sie rechtzeitig da, um den Ihnen zugewiesenen Sitzplatz einzunehmen und sich dort "einzurichten".

Zugelassene Hilfsmittel: Skripte, Mitschriften, Notizen, nichtprogrammierbarer Taschenrechner


Persönliches

Portrait

Vita

1986-1991:
Studium der Informatik an der Universität Bonn

1991-1992:
Software-Entwickler

1992-1998:
Wissenschaftlicher Angestellter an der Universität Dortmund, Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz

1998:
Promotion zum Dr. rer.nat.

1998-2005:
Berater und Software Architekt für objektorientierte Technologien und Business Integration, SerCon GmbH

2005:
Ernennung zum Professor mit dem Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik an der Fachhochschule Bochum

Arbeitsgebiete

Objektorientierte Technologien

  • Analyse und Design
  • Modellbasierte Generierung (MDA)
  • Architekturen

Business Integration:

  • Service-orientierte Architekturen (SOA)
  • Enterprise Service Bus

Veröffentlichungen

Monographien

Morik, K. und Klingspor, V., (2005).
Informatik kompakt – eine grundlegende Einführung mit Java ( http://informatikkompakt.cs.uni-dortmund.de/).
Springer Verlag, Heidelberg.

Klingspor, V., (1999).
Reaktives Planen mit gelernten Begriffen. Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz Band 208, infix, St. Augustin.

Morik, K., Kaiser, M. und Klingspor, V., Hrsg. (1999).
Making Robots Smarter – Behavioral Learning Combines Sensing and Action. Kluwer Academic Press.

Klingspor, V., Hrsg. (1996).
Procs. of the 5th European Workshop on Learning Robots, Forschungsbericht Nr. 619/96. Universität Dortmund, Fachbereich Informatik.

Zeitschriftenartikel

Klingspor, V. (2018)
Berechnung populärer Routen. AGIT - Journal für Angewandte Geoinformatik: 4, S. 189-198. [PDF]

Klingspor, V. und Michels, E. (2003).
Aufdecken des Kundenverhaltens mittels Data Mining, Information Management & Consulting, (18/02):69-73.

Klingspor, V., Demiris, J. und Kaiser, M. (1997).
Human-Robot-Communication and Machine Learning. Applied Artificial Intelligence, 11(7/8):719-746.

Klingspor, V., Morik, K. und Rieger, A. (1996).
Learning Concepts from Sensor Data of a Mobile Robot. Machine Learning, 23(2/3):305-332.

Kaiser, M., Klingspor, V., del R. Millán, J., Accame, M., Wallner, F. und Dillmann, R. (1994).
Using Machine Learning Techniques in Real-World Mobile Robots. IEEE-Expert, 10(2):37-45.

Egner, J., Klingspor V., Pape, S., Schmid, M. (1981).
Simulation eines Parkhauses mit betriebswirtschaftlicher Optimierung. Log In, 1(1): 51-54.

Buchbeiträge

Klingspor, V. (2016).
Why Do We Need Data Privacy? In Michaelis, S. etal., Hrsg. (2016). Solving Large Scale Learning Tasks. Challenges and Algorithms. Springer.  http://www.springer.com/de/book/9783319417059

Rieger, A. und Klingspor, V. (1999).
Program Optimization for Real-Time Performance. In Morik, K., etal., Hrsg. (1999). Making Robots Smarter – Behavioral Learning Combines Sensing and Action. Kluwer Academic Press.

Kaiser, M., Friedrich, H., Klingspor, V. und Morik K. (1999).
Learning in Human-Robot Communication. In Morik, K., etal., Hrsg. (1999). Making Robots Smarter – Behavioral Learning Combines Sensing and Action. Kluwer Academic Press.

Klingspor, V. und Morik K. (1999).
Learning Understandable Concepts for Robot Navigation. In Morik, K., etal., Hrsg. (1999). Making Robots Smartert – Behavioral Learning Combines Sensing and Action. Kluwer Academic Press.

Klingspor, V. (1999).
Reactive Planning with Learned Operational Concepts. In Tzafestas, S., Hrsg., Advances in Intelligent Autonomous Systems. Kluwer Academic Press.

Klingspor, V. und Morik, K. (1999).
Towards Concept Formation Grounded on Perception and Action of an Autonomous Mobile Robot. In Ritter, H., Dean, J., Cruse, H., (eds.): Prerational Intelligence: Adaptive behavior and intelligent systems without symbols and logic. Vol. 2., Seiten 503-518, Kluwer Academic Press.

Klingspor, V. (1999).
Reaktives Planen mit gelernten Begriffen. In Ausgezeichnete Informatikdissertationen 1998, Seiten 92-101, Teubner Verlag.

Beiträge zu Konferenzen und Workshops

Kaiser, M., Klingspor, V. und Friedrich, H. (1997).
Human-Agent Interaction and Machine Learning. In Procs. of the 9th European Conference on Machine Learning, Seiten 345-352, Springer Verlag.

Klingspor, V. (1996).
On-line Inference of Off-line Learned Operational Concepts. In Hexmoor, H. und Meeden, L., Hrsg., ROBOLEARN '96: An International Workshop on Learning for Autonomous Robots, Seiten 54-63, Key West.

Klingspor, V. und Sklorz, S. (1995).
Representing, Learning, and Executing Operational Concepts. In Kaiser, M., Hrsg., Procs. of the 3rd European Workshop on Learning Robots, Kreta.

Dillmann, R., Kaiser, M., Klingspor, V., Morik, K. und Wallner, F. (1995).
Teaching and Understanding Intelligent Service Robots - A Machine Learning Approach. In Procs. of the KI-Workshop on Information Processing for Intelligent Service Robots, Bielefeld.

Klingspor, V. und Morik, K. (1995).
Towards Concepts Formation Grounded on Perception and Action of a Mobile Robot. In Rembold, U. etal., Hrsg., IAS-4, Procs. of the 4th International Conference on Intelligent Autonomous Systems, Seiten 271-278, Amsterdam, IOS Press.

Kaiser, M., Camarinha-Matos, L., Giordana, A., Klingspor; V., del R. Millán, J., Natale, F.D., Nuttin, M. und Suárez, R. (1994).
Robot Learning - Three case studies in Robotics and Machine Learning. In Witvrouw, W., Hrsg., IVAR-94 - Workshop on Industrial Vision and Autonomous Robots and Medical Imaging, Leuven.

Klingspor, V. (1994).
Repräsentation operationaler Begriffe. In Bergmann, R. etal., Hrsg., Beiträge zum 8. Workshop Planen und Konfigurieren, Seiten 88-97, Kaiserslautern.

Klingspor, V. (1994).
GRDT: Enhancing Model-based Learning for its Application in Robot Navigation. In Wrobel, S. Hrsg., Procs. of the Fourth International Workshop on Inductive Logic Programming, GMD-Studien Nr. 237, Seiten 107-122,. GMD, St. Augustin

Klingspor, V. (1993).
On the Application of ILP Techniques to Robot Navigation Tasks. In Giordana, A., Hrsg., Procs. of the 2nd European Workshop on Learning Robots, Turin.


Volker Klingspor
Prof. Dr. rer. nat. Volker Klingspor
Raum: AW 01-32
Tel.: +49 234 32 10632

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