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Bachelor Medizinische Informatik

Schnelle Fakten

  • Fachbereich

    Informatik

  • Stand/Version

    2019

  • Regelstudienzeit (Semester)

    6

  • ECTS

    180

Studienverlaufsplan

  • Wahlpflichtmodule 2. Semester

  • Wahlpflichtmodule 4. Semester

  • Wahlpflichtmodule 6. Semester

  • Wahlpflichtmodule 7. Semester

Modulübersicht

1. Studiensemester

BWL
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    45281

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Studierenden erkennen die Bedeutung der BWL für das tägliche Leben und ihre zukünfitge berufliche Entwicklung als Angestellter oder selbständiger Unternehmer im Informatikbereich.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden werden sich bewust, welche rechtlichen und betriebswirtschaftliche Konsequenzen falsche betriebswirtschaftliche Entscheidungen haben.
  • Sie erlernen Tools und Techniken, die es ihnen ermöglichen zu kalkulieren.
  • Sie kennen die Unterschiede zwischen Kostenstellen, Kostenarten und Kostenträger.
  • Sie können einen Betriebsabrechnungsbogen erstellen.
  • Sie können kostenbewußte Entscheidungen treffen und ein wissen, wie ein Untenehmen aufgebaut ist..

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden erhalten eine Einführung in das Projektmanagement. Sie werden in der Lage sein, einen Netzplan zu erstellen.
  • Sie werden die erworben Kenntnisse der Betriebswirtschaftslehre mit den zur Verfügung stehenden IT-Programmen verknüpfen können. (Excel, MS-Projekt)

Sozialkompetenz:

  • Die Studierenden werden in Gruppenarbeit Aufgaben lösen und so die Anforderungen an den Teambildungsprozess erlernen.

Inhalte

  • Geschichtliche Entwicklung der Wirtschaft
  • Rechtsgrundlagen
  • Betrieb und Unternehmen, Aufbau, Organisation und Aufgabe von Unternehmensteilen
  • Beschaffungswirtschaft
  • Material- und Lagerwirtschaft
  • Produktionswirtschaft
  • Absatzwirtschaft
  • Betriebliches Rechnungswesen, Kalkulationen und Kostenrechnung, BAB
  • ABC-Analyse und Projektmanagement (Netzplantechnik)
  • Unternehmensgründung, Unternehmensformen, Kapitalerhöhung

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Gruppenarbeit
  • Einzelarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Philip Junge: BWL für Ingenieure, Springer Verlag 2012
  • Kruse/Heun : Betriebswirtschaftslehr, Winklers Verlag
  • Deitermann, M., Schmolke, S., IKR mit Kosten- und Leistungsrechnung, Winklers Verlag

Einführung in die Programmierung
  • PF
  • 8 SWS
  • 10 ECTS

  • Nummer

    41011

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    105 h

  • Selbststudium

    135 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die wichtigsten Prinzipien des objektorientierten Programmierens im Kleinen und haben ein grundlegendes Verständnis vom Aufbau und der Funktionsweise von Rechnern.

Fach- und Methodenkompetenz:
Sie erwerben die formale Kompetenz, Prinzipien, Methoden, Konzepte und Notationen des Programmierens im Kleinen zu verstehen, in verschiedene Kontexte einzuordnen und in objektorientierten Programmen einzusetzen. Hierzu gehört auch, den algorithmischen Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und einen imperativen Algorithmus zu entwerfen.
Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, die sie in die Lage versetzt, einfache objektorientierte Modelle in UML-Notation in der Programmiersprache Java umzusetzen. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie Entwicklungsumgebungen, Lernplattformen) einarbeiten zu können.
Sie haben die Realisierungskompetenz, objektorientierte Programme in Java zu entwickeln und zu analysieren.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Absolventinnen und Absolventen kennen geschichtliche Entwicklungen der Informatik. Sie sind sich der mit der Nutzung informationsverarbeitender Systeme verbundenen Sicherheitsprobleme bewusst. Sie verfügen über Schlüsselqualifikationen wie z.B. die Fähigkeit zum Einsatz neuer Medien. Sie haben Erfahrungen in der Lösung von Anwendungsproblemen im Team.

Sozialkompetenz:
Studierende erwerben kommunikative Kompetenz, um ihre Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich oder mündlich überzeugend zu präsentieren und zwar auch dann, wenn ihrem Gegenüber die informatischen Sprech- und Denkweisen nicht geläufig sind.

Inhalte

  • Grundlegende Begriffe der Informatik
  • Vorgehensweisen für die schrittweise Entwicklung von Programmen
  • Elemente der imperativen Programmierung: Datentypen, Kontrollstrukturen, Operationen
  • Elemente der objektorientierten Programmierung: Objekte, Klassen, Schnittstellen, Vererbung, Polymorphie
  • Beschreibungsmethoden der objektorientierten Programmierung, z.B. UML

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)
  • Teilnahme an Projektwoche (unbenotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • erfolgreiche Teilnahme an Projektwoche (2 SWS Praktikum)
  • Teilnahme an mindestens 80 % der Präsenztermine in der Projektwoche

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • H. Balzert, Java: Der Einstieg in die Programmierung, 4. Auflage, Springer Campus, 2013
  • H. Balzert, Java: Objektorientiert programmieren, 3. Auflage, Springer Campus, 2017
  • H. P. Gumm, M. Sommer, Grundlagen der Informatik: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen, Oldenbourg, 2016
  • S. Goll, C. Heinisch, Java als erste Programmiersprache, 8. Auflage, Springer Vieweg, 2016
  • D. Ratz, J. Scheffler, D. Seese, J. Wiesenberger, Grundkurs Programmieren in Java, 7. Auflage, Hanser, 2014
  • C. Ullenboom, Java ist auch eine Insel, 12. Auflage, Galileo Press, 2016 (siehe auch http://openbook.galileocomputing.de/javainsel/)

 

Projektwoche

Das Modul beinhaltet eine Projektwoche (I9PB-41012, 2 SWS). Die Klausurarbeit und die Projektwoche können unabhänig voneinander abgelegt werden. Für das Bestehen des Moduls ist neben einer Klausur die erfolgreiche Teilnahme an der Projektwoche erforderlich. Die Note des Moduls wird ausschließlich über die Klausurarbeit definiert. Die Projektwoche wird als 5-Tägige Blockveranstaltung im Anschluss an die Vorlesung angeboten.

Mathematik für Informatik 1
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    41064

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden beherrschen grundlegende mathematische Konzepte der Informatik und deren Methoden wie Mengenlehre, Relationen, Aussagenlogik, Komplexe Zahlen sowie Gruppen und Körper.
  • Absolventinnen und Absolventen des Moduls beherrschen grundlegende und vertiefende Begriffe und
    Methoden aus der linearen Algebra und sind in der Lage, diese Methoden mit Bezug auf deren praktische
    Anwendungen zur Lösung typischer Aufgabenstellungen aus der Informatik sicher anzuwenden.
  • Die Absolventinnen und Absolventen zeigen einen sicheren Umgang mit den Konzepten und Methoden der
    Vektor- und Matrizenrechnung und deren geometrischer Interpretation, des Aufstellens und Lösens linearer Gleichungssysteme sowie im Umgang mit Geraden und Ebenen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz und Selbstkompetenz:

  • Absolventinnen und Absolventen des Moduls sind in der Lage, informatische Aufgabenstellungen durch die Aufstellung und Berechnung der entsprechenden mathematischen Modelle (beispielsweise durch das
    Aufstellen und Lösen linearer Gleichungssysteme) zu lösen. Sie zeigen hierbei einen sicheren Umgang in
    der passenden Auswahl problemspezifischer Lösungsmethoden und deren Anwendung.
  • Die Studierenden sind in der Lage, die erlernten mathematischen Strukturen in anderen
    Aufgabenbereichen der Informatik wiederzuerkennen und die erlernten Methoden auf diese Bereiche zu übertragen.


Sozialkompetenz:

  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfassen die Relevanz der vermittelten Inhalte für ihr Studiengebiet und sind fähig, diese Relevanz adäquat zu kommunizieren.

Inhalte

  • Grundlagen der Mathematik für Informatiker/-innen: Einführung in die Mengenlehre, Kardinalität von Mengen, Relationen, Grundlagen der Aussagenlogik, Komplexe Zahlen, Gruppen und Körper
  • Vektoren und Vektorrechnung: Notation und Interpretation, Operationen auf Vektoren und deren Eigenschaften (Addition, skalare Multiplikation, Skalarprodukt, Kreuzprodukt), Vektorräume, Länge von
    Vektoren, Kollinearität, lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit, Begriffe von Dimension und Basis,
    Winkel zwischen Vektoren
  • Geraden und Ebenen: Darstellung in der linearen Algebra, Anwendungen, Lagebeziehungen zwischen
    Punkten / Gerade / Ebenen
  • Matrizen: Notation und Interpretation, Operationen auf Matrizen und deren Eigenschaften (Transponieren
    von Matrizen, Addition, skalare Multiplikation, Matrizenmultiplikation), Gaußscher Algorithmus,
    Determinanten, inverse Matrizen und deren Berechnung
  • Lineare Gleichungssysteme: Motivation und Anwendungen, Matrix-Vektor-Form linearer
    Gleichungssysteme, Gaußscher Algorithmus zur Lösung linearer Gleichungssysteme, homogene und inhomogene lineare Gleichungssysteme und deren Beziehungen, Rang einer Matrix und Bezug zur Lösungsmenge linearer Gleichungssysteme
  • Eigenwerte und Basistransformationen

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Skript zur Vorlesung
  • Fischer, G.; Lineare Algebra; Vieweg; Wiesbaden; 16. Auflage; 2008
  • Teschl, G. und Teschl, S.; Mathematik für Informatiker 1, 3. Auflage, Springer Verlag (2008) - im Intranet
    der FH elektronisch verfügbar
  • Teschl, G. und Teschl, S.; Mathematik für Informatiker 2, 2. Auflage, Springer Verlag (2007) - im Intranet
    der FH elektronisch verfügbar
  • Hartmann P.; Mathematik für Informatiker; Vieweg+Teubner, Wiesbaden; 5. Auflage; 2012
  • Walz G.; Mathematik für Fachhochschule, Duale Hochschule und Berufsakademie; Spektrum; Heidelberg;
    2011

Medizinische Grundlagen für die Medizininformatik
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42412

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    75 h

  • Selbststudium

    75 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Das Fach vermittelt die für das weitere Studium und die Berufslaufbahn wesentlichen Grundlagen der Medizin, wobei auch die Prinzipien des medizinischen Denkens und Handelns sowie die arbeitsteilige Organisation von Behandlungsprozessen einen wesentlichen Aspekt darstellen, sind diese es doch, die später durch die IT unterstützt werden sollen. Mit Blick auf die 2 Schwerpunkte im späteren Studium werden die Grundlagen daran ausgerichtet. Während für den Schwerpunkt Informatik in der Gesundheitsversorgung vor allem profundes Wissen über medizinisches Handeln, die Organisation medizinischer Behandlungsprozesse und medizinische Anatomie, Terminologie und Maßnahmenspektrum (Letzteres für das Verstehen medizinischer Ordnungssysteme) wichtig ist, sind für die Medizintechnik vor allem Kenntnisse zur Anatomie und Neurophysiologie sowie spezieller diagnostischer Verfahren von Bedeutung.

Fachkompetenz:

  • Medizinische Grundlagen Anatomie und Neurophysiologie
  • Medizinische Terminologie
  • Methodologische Aspekte des medizinischen Handelns
  • Volkswirtschaftlich bedeutsame Krankheiten und deren Diagnostik- und Therapiekonzepte

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen der wichtigsten Prozesse und Entscheidungsmechanismen in der Medizin
  • Dialogfähigkeit mit Medizinern im Rahmen von Anforderungsanalysen

Inhalte

Die Lehrveranstaltung gliedert sich in die Teile:

  • Vorstellungen zu Gesundheit und Krankheit, Gesundheitsmodelle
  • Prinzipielle Aspekte medizinischen Handelns
    • Phasenkonzept von der Prävention bis zu Rehabilitation
    • Ausgewählte Aspekte zu Diagnostik und diagnostischen Maßnahmen sowie Therapeutik und therapeutische Maßnahmen
    • Pathodynamik, Interventionen und ihre Bedeutung
  • Grundlagen der Humanmedizin
    • Anatomie
    • Terminologie
    • Neurophysiologische Grundlagen
    • Nosologie, Diagnostik und Therapiekonzepte ausgewählter Erkrankungen

Lehrformen

Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Deschka Marc: Lernkarten Grundwortschatz Medizin - 324 Lernkarten zum Einstieg in die medizinische Fachsprache: Fachbegriffe, Fremdwörter & Terminologie. Bibliomed 2011.
  • Faller A., Schünke M.: Der Körper des Menschen. 14. Ausgabe. Thieme Stuttgart 2004.
  • Groß R., Löffler M., Gontard S.: Prinzipien der Medizin. Springer Berlin 1997
  • Grün A.H., Vierbahn R.: Medizin für Nichtmediziner. Ku-Verlag 2007.

Technisches Englisch
  • PF
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    41102

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    30 h

  • Selbststudium

    45 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

Die Studierenden sind nach dem Besuch der Veranstaltung auf einem angestrebten Sprachqualifikationsniveau Level B1 (gem. Europarat) das mindestens erreichte Qualifikationsniveau ist A2 (gem. Europarat).

  • Hören/Sprechen:
    Sie können einer Präsentation über ein vertrautes Thema folgen, eine Präsentation geben oder ein Gespräch über ein relativ breites Spektrum an Themen in Gang halten.
  • Lesen:
    Die Studierenden können Texten relevante Informationen entnehmen und detaillierte Anweisungen oder Ratschläge verstehen.
  • Schreiben:
    Sie können sich Notizen während eines Gesprächs/Vortrags machen oder einen Brief schreiben, der auch nicht standardisierte Anfragen enthält.

Selbstkompetenz:

  • Die Teilnehmer sind in der Lage, sich selbständig in Englisch auszudrücken und können ihr Sprachniveau weiterentwickeln.

Sozialkompetenz:

  • Die Teilnehmer können in Gruppen kommunizieren und an fachbezogenen Diskussionen teilnehmen.

Inhalte

Fachbezogener Englischkurs, mit aktiver Beteiligung der Studierenden.
Inhalte sind abhängig von der Vorbildung, welche im Rahmen des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens (GER) zu Beginn der Veranstaltung bestimmt wird.

Lehrformen

  • seminaristischer Unterricht
  • Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

mündliche Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene mündliche Prüfung
  • Teilnahme an mindestens 80 % der Präsenztermine

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Anfänger (A1):
    "Fairway. A1. Lehr- und Arbeitsbuch"; Herbert Puchta, Klett Verlag, 2005, ISBN-10: 3125014603
  • Grund-, fortgeschrittene Kenntnisse (A2, B1/B2):
    "Infotech English for Computer Users"; Klett Verlag, ISBN 978-0-521-702997
  • Allgemein:
    "IT Matters. Englisch für IT Berufe" ; Cornelsen-Verlag (ISBN 3464028054), 2003

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen in der Lage sein, die durch den Einstufungstest zu Begin des Semesters festgelegten individuellen Sprach-Niveaus des europäischen Referenzrahmens zu erfüllen und sich zudem am Ende des Semesters in ihrem jeweiligen Fachgebiet professionell ausdrücken zu können. Das geschieht durch Role plays, Meetings, Verhandlungen und Präsentationen, die den aktiven Spracherwerb fördern. Um diese Ziele mit den o.g Mitteln zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht erforderlich.

Lern- u. Arbeitstechniken
  • WP
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    411031

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    30 h

  • Selbststudium

    45 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Die Teilnehmer kennen professionelle Standards und Verfahren im Bereich Lern- und Arbeitstechniken (inkl. Zeit- und Selbstmanagement, Lerntyptheorie, Kommunikation und effektiver Zusammenarbeit sowie Kreativitätstechniken).
  • Die Studierenden können diese fächerübergreifend einsetzen.

Selbstkompetenz:

  • Die Teilnehmer sind in der Lage, Lernmethoden, Kommunikations- und Präsentationstechniken, Kreativitäts- und Problemlösungstechniken sowie Methoden des Zeit- und Selbstmanagements gewinnbringend für sich in Studium und Beruf einzusetzen.

Sozialkompetenz:

  • Die Teilnehmer kennen Techniken der effektiven Zusammenarbeit in Gruppen.
  • Die Studierenden wissen, wie Inhalte in Gruppen präsentiert werden können.
  • Die Studierenden sind mit Kreatitvitäts- und Problemlösetechniken für Gruppen vertraut.

Inhalte

Die Veranstaltung beinhaltet Module zu den folgenden Themenbereichen:

  • Lerntechniken und Lerntypen
  • Arbeitstechniken (Literaturrecherche in der Bibliothek)
  • Zeit- und Selbstmanagement
  • Motivation
  • Kommunikationstechniken und Zusammenarbeit
  • Kreativität und Problemlösungstechniken
  • Burnout
  • Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens
  • Mentoringgespräche (beinhalten Fragen der Studienwahl, der Studienorganisation, der individuellen Zeit- und Lernplanung, des Umgangs mit schwierigen Situationen und der Vorbereitung für Praktika)

Lehrformen

seminaristischer Unterricht mit Flipchart, Smartboard oder Projektion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Hausarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiche Hausarbeit
  • Teilnahme an mindestens 80 % der Präsenztermine
  • Teilnahme am Mentoringprogramm

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Friedrich Rost; Lern- und Arbeitstechniken für das Studium; Vs Verlag 6. Auflage 2010; ISBN-13: 978-3531172934
Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen durch die Lehrveranstaltung in die Lage versetzt werden, verschiedene Lern-, Arbeits-, Kommunikations- und Selbstmanagementechniken in ihrem Studium und beruflichen Alltag anzuwenden. Das Erlernen dieser Kompetenzen erfordert durch ihre Natur sowohl eine intensive Zusammenarbeit mit und persönliche Anleitung durch die jeweiligen Dozent/-innen, als auch eine Vielzahl praktischer Arbeiten in der Gruppe unter aktiver Supervision durch die Dozent/-innen. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht in dieser Lehrveranstaltung erforderlich.

 

Studium Generale
  • WP
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    411033

  • Dauer (Semester)

    1


2. Studiensemester

Algorithmen und Datenstrukturen
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42012

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung ausgewählte Algorithmen und Datenstrukturen. Sie können Algorithmen analysieren und qualitativ bewerten.

Fach- und Methodenkompetenz:

Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, um Algorithmen und Datenstrukturen sowie deren Eigenschaften bewerten, vergleichen und erklären zu können. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie APIs und Entwicklungsumgebungen) einzuarbeiten.

Sie haben die Realisierungskompetenz, Datenstrukturen und Algorithmen in objektorientierte Programme zu übertragen und vorgegebene Datenstrukturen und Algorithmen in Bibliotheken, wie etwa den Collections in Java, zur Problemlösung einzusetzen.

Sie erwerben die formale Kompetenz, den Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und geeignete Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung zu formulieren und einzusetzen. Sie erkennen den rekursiven Kern eines Problems und können eine rekursive Problemlösungstrategie einsetzen. Sie besitzen die Kompetenz, ausgewählte Probleme bekannten Problemklassen zuzuordnen.

Inhalte

  • Entwurf, Analyse und Laufzeitverhalten von Algorithmen
  • Rekursion
  • Such- und Sortierverfahren
  • Listen, Bäume, Graphen, Hash-Tabellen
  • Bezug zu modernen Klassenbibliotheken wie z.B. Java Collections
  • Entwurfsmethoden, z.B. Divide&Conquer, Backtracking
  • Algorithmische Problemklassen

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Gruppenarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • H. Balzert, Lehrbuch Grundlagen der Informatik, Elsevier 2005
  • G. Saake, K. Sattler, Algorithmen und Datenstrukturen, dpunkt.verlag 2014
  • A. Solymosi, U. Grude, Grundkurs Algorithmen und Datenstrukturen in JAVA, Springer Vieweg 2017

Grundlagen der Medizinischen Informatik
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42401

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fachkompetenz:

Der /die Studierende ist nach Absolvieren des Moduls in der Lage, das anwendungsbezogene Informatikfach "Medizinische Informatik" insgesamt zu überblicken, Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Anwendungsbereichen und Teilgebieten herstellen zu können und ein fach- und berufsbezogene Einordnung der Themen vornehmen zu können. Er kennt die notwendigen Grundlagen aus den zwei Hauptausrichtungen. Dem Studierenden sind alle wesentlichen IT- Anwendungen der medizinischen Informatik sowie die damit verbundenen Grundlagen bekannt.

Unter anderen ist der/die Studierende in der Lage

  • Ziele und Nutzen von medizinischen IT-Anwendungen zu erklären
  • medizinische Formulare und andere Dokumentationsvorlagen zu analysieren und mit Blick auf eine IT-Implementierung zu standardisieren
  • medizinische Ordnungssysteme einzuordnen und für Dokumentationsentwürfe auszusuchen und anzuwenden
  • medizinische Dokumentationen für bestimmte Anwendungsbereiche zu entwerfen
  • med. Vorgänge/Prozesse zu modellieren und die Bedeutung von Prozessunterstützung durch IT zu erklären
  • zu erklären, welche medizinischen Signale und bildgebenden Verfahren es gibt und wie diese in Rechnersysteme übernommen und dort weiterverarbeitet werden können
  • die Grundprinzipien medizinischer Informationssysteme zu erklären und ein Arztpraxisinformationssystem und ein Krankenhausinformationssystem als Benutzer anzuwenden
  • die Organisation und Finanzierung des deutschen Gesundheitswesens zu erläutern
  • Ziele und Vorgehen bei klinischen Studien zu beschreiben und den IT-Einsatz hierzu darzustellen

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen der Einsatzmöglichkeiten der IT im Gesundheitswesen sowie der damit verbundenen notwendigen Kompetenzen von Medizinischen Informatikern
  • Kennen der verschiedenen Organisationsformen und Bedarfe für IT von Gesundheitseinrichtungen

Inhalte

Dieses Modul behandelt die Grundlagen des Faches Medizinische Informatik aus den Bereichen Gesundheitsversorgungssysteme, Medizinische Dokumentation und Medizinische Informatik.
Der didaktische Aufbau ist so gestaltet, dass zuerst der Kontext des Faches und die nicht-informatischen Aspekte behandelt werden und sodann die möglichen und wertschöpfenden IT-Anwendungen in der Gesundheitsversorgung und Medizintechnik.

Im Einzelnen gliedert sich die Lehrveranstaltung in folgende Lerneinheiten:

  1. Einführendes und begleitendes Fallbeispiel: Diagnostik- und Behandlungsprozess am Beispiel Fahrradunfall
  2. Definitionen der MI / Ausrichtungen und Teilgebiete der MI / Unterstützungsmöglichkeiten der Medizin durch die Informatik
  3. Studium an der FH Dortmund / Arbeitsmarkt / Fachgesellschaften und Informationsquellen / Jährliche Events
  4. Gesundheitssystem in Deutschland, relevante Gesetze v.a. SGB, Finanzierungsprinzipien
  5. Wesentliche Einrichtungen im Gesundheitswesen und ihre Aufgaben
  6. Besonderheiten der arbeitsteiligen Organisation von Behandlungsprozessen im ambulanten und stationären Bereich
  7. Besonderheiten medizinischer Daten/Informationen und medizinischer Informationssysteme sowie Datenschutzaspekte
  8. Konventionelle Medizinischen Dokumentation, Aufbau von Archiven, Dokumentations- und Aufbewahrungspflichten
  9. Standardisierung von Dokumenten und Dokumentationen Ziele, Verwendungszwecke, Methodik
  10. Notwendigkeit, Aufbau und Beispiele medizinischer Ordnungssysteme
  11. Betriebliche Informationssysteme im Gesundheitswesen vor allem Krankenhaus- und Arztpraxisinformationssysteme
  12. Telematik- und Telemedizinanwendungen an Beispielen
  13. Informationsquellen und Wissensbasen in der Medizin
  14. Biomedizinische Signale und Prinzipien der Signalverarbeitung
  15. Bildgebende Verfahren in der Medizin und Prinzipien der Bildverarbeitung
  16. Medizinische Biometrie: Therapiestudien, Diagnostische Tests, Studienplanung und Studienphasen
  17. Epidemiologie: Grundbegriffe, Maßzahlen, Methoden
  18. Lehr- und Lernsysteme, Computer in der med. Ausbildung und Patienteninformierung

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • die Vorlesung wird als Video angeboten

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Desel J.: Das ist Informatik, Springer 2001.
  • Dugas M., Schmidt K.: Medizinische Informatik und Bioinformatik. Springer 2002.
  • Haas P.: Medizinische Informationssysteme und Elektronische Krankenakten, Springer 2004.
  • Johner Chr., Haas P.: Praxishandbuch IT im Gesundheitswesen. Hanser 2009.
  • Lehmann Th. M.: Handbuch der Medizinischen Informatik, Hanser 2005.
  • Leiner F. et. al.: Medizinische Dokumentation Lehrbuch und Leitfaden. Schattauer 2006.
  • Simon M.: Das Gesundheitssystem in Deutschland. Huber 2010.

Mathematik für Informatik 2 (MI)
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    41063

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Studierende kennen den Funktionsbegriff und können sicher damit umgehen. Beweisprinzipien, speziell die vollständige Induktion, sind verstanden und können angewandt werden. Grenzwerte von Folgen und Reihen insb. Taylorreihen können ermittelt werden. Die Studierenden können Funktionen differenzieren und integrieren und diese Kenntnisse in Anwendungen zielführend nutzen.

Fach- und Methodenkompetenz:
Studierende haben profunde Kenntnisse hinsichtlich derAnwendungsmöglichkeiten der Differential- und Integralrechnung: Lösungsmuster sind wohlvertraut; mathematische Methoden können auf andere Problemstellungen übertragen werden.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Studierende erkennen, dass mit Methoden der Mathematik Eigenschaften von medizininformatischen Systemen beschrieben werden und deren Verhalten analysiert werden kann.

Selbstkompetenz:
Studierende können Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich und mündlich präsentieren. Die eigenständige Präsentation von Lösungen trägt zur Entwicklung von Selbstsicherheit/Sachkompetenz bei. Die Entwicklung von Strategien zum Wissens- und Kenntniserwerbs wird durch die Kombination von Vorlesung, Selbststudium und intensiven Übungsphasen mit permanentem Feedback unterstützt.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungsphasen trainiert. Studierende können in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen. Vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern werden erkannt und abgebaut.

Berufsfeldorientierung:
Die Kommunikation mit Kooperationspartnern aus technik-spezifischen Fachgebieten/-abteilungen wird erleichtert, wenn mit diesbezüglichen Sprachschemata innerhalb der Mathematikausbildung Bekanntschaft gemacht worden ist.

Inhalte

  • Zahlbereiche, vollständige Induktion
  • Funktionen: Polynome (insb. Interpolationspolynome), rationale Funktionen, Exponentialfunktion, trigonometrische und hyperbolische Funktionen und deren Umkehrfunktionen sowie andere elementare Funktionen
  • Konvergenz von Folgen und Reihen, Landau-Symbolik
  • Grenzwerte und Stetigkeit von Funktionen, Nullstellenberechung von Funktionen
  • Differenzierbarkeit von Funktionen; ein- und mehrdimensionale Differentialrechnung
  • Regel von de l'Hospital
  • Taylor-Reihen-Entwicklung, Approximation von Funktionen durch Polynome
  • Lokale und globale Extrema von Funktionen in einer oder mehreren Variablen
  • Integration stetiger Funktionen in einer Variablen (Stammfunktion, Integrationstechniken)

 

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Vorlesungskript
  • Forster, O.; Analysis 1; Vieweg,+Teubner; Wiesbaden; 12. Auflage; 2016
  • Hartmann P.; Mathematik für Informatiker; Vieweg+Teubner; Wiesbaden; 5. Auflage; 2012
  • Heuser, H.: Analysis 1, Wiesbaden, Vieweg-Teubner, 2009, 17. Auflage.
  • Heuser, H.: Analysis 2, Wiesbaden, Vieweg-Teubner, 2008, 14. Auflage.
  • Teschl G. und Teschl S.; Mathematik für Informatiker, Band 2 Analysis und Statistik; Springer; Heidelberg; 4. Auflage; 2013

Mathematik für Informatik 3
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42073

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Erwerb grundlegender Kenntnisse der angewandten Statistik und Befähigung zur Auswahl und Anwendung deskriptiver und induktiver statistischer Methoden zur Lösung praxisrelevanter Problemstellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Erwerb methodischer Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik
  • Beschreiben von wesentlichen Strukturen in Daten durch Auswahl geeigneter deskriptiver Mittel
  • Umsetzen von Problemstellungen in Zufallsvariablen und geeignete Verteilungsannahmen
  • Ziehen von Rückschlüssen aus Stichproben auf Grundgesamtheiten mittels Parameter- und Intervallschätzung
  • Formulierung von Testproblemen und eigenständige Durchführung von Hypothesentests
  • Erste Erfahrung mit der rechnergestützten Analyse von Daten

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Unterstützen von Entscheidungsprozessen durch deskriptive Datenanalyse und statistisch gesicherte Aussagen
  • Übertragen von Schätz- und Testverfahren auf Problemstellungen der Informatik
  • Anwenden statistischer Methoden im Zusammenhang mit der Auswertung von Datenbanken
  • Simulation stochastischer Prozesse mit Hilfe von theoretischen Verteilungen
  • Herleitung von Prognosen mit Hilfe statistischer Schätzverfahren

Inhalte

  • Empirische Häufigkeitsverteilungen und graphische Darstellungen
  • Lagemaße, Streuungsmaße und BoxPlots
  • Zusammenhangsmaße und explorative Regression
  • Begriff der Wahrscheinlichkeit, Zufallsereignisse, Laplace-Modell
  • Kombinatorik
  • Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit von Ereignissen, Satz von Bayes
  • Verteilung und Parameter diskreter Zufallsvariablen
  • Gleichverteilung, Binomialverteilung, Hypergeometrische Verteilung
  • Verteilung und Parameter stetiger Zufallsvariablen
  • Gleichverteilung, Normalverteilung, Zentraler Grenzwertsatz
  • Punktschätzer und ihre Eigenschaften
  • Konfidenzintervalle für Erwartungswert und Anteilswert
  • Testen von Hypothesen, Binomialtest, Gaußtest, t-Test
  • Eigenständige rechnergestützte Analyse von Datensätzen, z.B. in Excel, Python oder R

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Vorlesungsskript
  • Fahrmeir et al.; Statistik: Der Weg zur Datenanalyse; Springer; Berlin Heidelberg; 8. Auflage; 2016

Programmierkurs 1
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42021

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung der erforderlichen Kenntnisse, um Anwendungssoftware unter professionellen Gesichtspunkten implementieren zu können. Dies beinhaltet die Realisierung von grafischen Benutzungsoberflächen, die Anbindung von Fachkonzeptklassen und die Persistierung von Daten. Konzepte der objektorientierten Programmierung werden problemgerecht angewendet.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Implementieren von flexiblen Systemen durch Verwendung von Polymorphismus und Schnittstellen
  • Erkennen der Vorteile einer geregelten Ausnahmebehandlung
  • Realisieren einer flexiblen grafischen Benutzungsoberfläche unter Verwendung von Komponenten und Layout-Managern
  • Verwenden von Datenströmen
  • Erkennen und Lösen von Problemen der nebenläufigen Programmierung
  • Wiederverwenden von Komponenten über die zielgerichtete Nutzung einer Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)


Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Anwendung der Programmiertechniken bei der Implementierung von kaufmännischen, technischen und multimedialen Anwendungen

Inhalte

  • Vertiefung der objektorientierten Programmierung in Java (abstrakte Klassen, Interfaces, Polymorphismus)
  • Professionelle Ausnahmebehandlung über Exceptions
  • Verwendung von Sammlungen zur Objektverwaltung
  • Zugriff auf das Dateisystem und Organisation von Dateien (Java IO)
  • Einsatz von Datenströmen
  • Serialisierung von Objekten
  • Programmierung grafischer Benutzungsoberflächen (JavaFX)
  • Ereignisbehandlung
  • Nebenläufige Programmierung (Threads)
  • Java Stream-API und Lambda-Ausdrücke
  • Architektur von Anwendungsprogrammen aus Implementierungssicht

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Horstmann, C., Cornell, G.; "Core Java, Volume 1: Fundamentals", Pearson, Boston, 2018
  • Horstmann, C., Cornell, G.; "Core Java, Volume 2: Advanced Feature", Prentice Hall, Boston, 2016
  • Krüger, G., Hansen, H.; "Java-Programmierung - Das Handbuch zu Java 8", O'Reilly Verlag, Köln, 2014
  • Urma, R.-G., Fusco, M., Mycroft, A.; "Java 8 in Action: Lambda, streams, and functional-style programming", Manning, 2015
  • Epple, A.; "Java FX 8", dpunkt.verlag, Heidelberg, 2015
  • Sharan, K.; "Learn JavaFX8", Apress, Springer Science, New York, 2015
  • Sierra, K., Bates, B.; "Head First Java", O'Reilly, 2005

Rechnerarchitektur und Betriebssysteme
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43431

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Studierenden lernen den grundlegenden Aufbau eines Computers kennen von einfachen Digitalschaltungen über einen typischen Mikroprozessor und Rechnerarchitekturen bis zu grundlegenden Konzepten eines Betriebssystems. Darüber hinaus erhalten Sie eine Einführung in die nebenläufige Programmierung.

Fach- und Methodenkompetenz

  • Rechnergerechte Darstellung von Information (Zahlen und Zeichen)
  • Beschreibung von grundlegenden digitalen Logik-Gattern und deren Funktion
  • Skizzieren des Aufbaus und grundsätzliches Verständnis der Funktionsweise von Mikroprozessoren und kompletter Computersysteme
  • Verständnis des theoretischen Aufbaus und der Kernfunktionalitäten von Betriebssystemen
  • Praktische Anwendung des Betriebssystems Linux
  • Skizzieren, Nachvollziehen und Bewerten von verschiedenen Realisierungen wichtiger Kernfunktionalitäten von Betriebssystems (Prozess-, Speicher-, und Dateiverwaltung)
  • Verständnis der Probleme nebenläufiger Programmierung und Kenntnis der Lösungsmöglichkeiten

Sozialkompetenz

  • Lösen von Programmieraufgaben in Zweiergruppen
  • Vorstellen der Ergebnisse gegenüber dem Betreuer

 

Inhalte

  • Zahlen- und Zeichendarstellung im Rechner
  • Grundlagen der digitalen Logik
  • Rechnerarchitektur (Schichtenmodell, Maschinentypen, Rechneraufbau, aktuelle Prozessoren, Virtualisierung)
  • einfache Maschinenprogramme
  • Betriebssystemkonzepte (Architekturen, Strukturen, Prozesse, Speicherverwaltung, Dateisysteme)
  • Einführung in die praktische Anwendung von Linux
  • Nebenläufigkeit und Interprozesskommunikation

 

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)

Literatur

  • Tanenbaum, A.S.; Computerarchitektur: Strukturen - Konzepte - Grundlagen, Pearson Studium, 2006
  • Stallings, W.; Operating Systems; Prentice Hall, 2006

3. Studiensemester

Datenbanken 1
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43052

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fachkompetenz:

Der/die Studierende kennen und verstehen

  • Prinzipien, Konzepte, Methoden von Datenbanksystemen und der Datenbanksprache SQL
  • Korrektes Ableiten von Datenbankschemata aus Klassenmodellen
  • Integritätsaspekte bei Datenbanksystemen und für Datenbankimplementierungen
  • Entwurfsmuster für zentrale Aspekte medizinischer Datenhaltungen

Der/die Studierende können analysieren, konstruieren und anwenden

  • Datenbankschemata
  • Benutzen von Modellierungstools
  • Durchführung von einfachen bis komplexen Datenbankabfragen
  • Nutzung von Datenbanken in der Anwendungsprogrammierung
  • Erstellung einfacher Webservices für den indirekten Zugriff auf Datenbankinhalte

Sozialkompetenz:

Der/die Studierende haben in Gruppenarbeit ein domänenspezifisches Datenbankmodell entworfen und implementiert, was die Konsentierung des Modelles in der Gruppe notwendig macht. Vorschläge zu bestimmten Modellierungen müssen diskutiert, abgewogen und Entscheidungen zugeführt werden.

Berufsfeldorientierung:

Der/die Studierende kennen die verschiedenen Berufsbilder im Umfeld der Datenbanknutzung und dem Betrieb vor dem Hintergrund der Bedeutung von Datenbanken für die Unternehmen bzw. Einrichtungen im Gesundheitswesen.

Inhalte

Als Grundlage für die Lehrveranstaltung dient ein komplexeres Datenmodell und dessen Implementierung inklusive eines Datenbestandes zu einer Transfusionsdokumentation. Das Datenmodell beinhaltet wesentliche Aspekte, die bei vielen medizniischen Anwendungen zum tragen kommen wie die Abbildung einer organisation aus Organisationseinheiten und Mitarbeitern (hier Ärzten Pflegekräften etc.), der verwaltung von materialien (hier Blutprodukten), von medizinischen Maßnahmen und deren Ergebnissen (hier Transfusionsanamnese und Transfusion sowie Kontrollen nach Transfusionen) und Statusinformationen zu Transfusionen und Blutprodukten. Der Datenbestand bildet ein kleines Kranknehaus mit entsprechenden Patienten und ihren transfusionen ab. Konzepte und vermittelte Inhalte werden immerwieder am Beispiel dieser Datenbank reflektiert.

  • Grundkonzepte von Datenbanksystemen: Schichtenmodell, Kapselung, Datenunabhängigkeit, Data Dictionary, Konsistenz, Integrität, Synchronisation, Transaktionskonzept, Datenschutz und -sicherheit
  • Einführung in Datenbankmodelle und deren Erstellung, auch abgeleitet aus Klassenmodellen
  • Spezielle Eigenschaften des relationalen Modells: Paradigma, Strukturen und Operationen
  • Der Sprachstandard SQL: Datentypen, Strukturdefinitionen, Integritätsaspekte, Datenbankupdates (insert, update,delete), Aufbau der Select-Anweisung, Einfache Select-Anweisung, Funktionen, Datengruppierung, Gruppenfunktionen, Subselects Verbundoperationen, Views
  • Anwendungen im Praktikum und Übungen auf der Basis von MySQL
  • Trigger, DB-Prozeduren
  • Applikationsanbindung mittels CLI und Java.

Die Übungen erfolgen auf Basis der o.a. Datenbank, im Rahmen des Prakikums müssen die Studierenden auf Basis einer vorgegeben kleinen Problembeschreibung selbst ein Modell entwerfen, implementieren, Testdaten einpflegen und Abfragen durchführen.

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Kemper A., Eickler A. : Datenbanksysteme. Eine Einführung. Oldenbourg München Wien 2006.
  • Steiner, R.: Grundkurs Relationale Datenbanken Einführung in die Praxis der Datenbankentwicklung für Ausbildung, Studium und IT-Beruf. 7. überarb. u. akt. Aufl. Springer Vieweg Heidelberg 2009.

Diagnose- und Therapiesysteme für die Medizin
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43451

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage

  • die grundlegenden physikalischen und mathematischen Prozesse der medizinischen Signal- und Bildgebung zu erläutern und zu skizzieren
  • die technischen Funktionsprinzipien der gängigen Medizingeräte zu beschreiben und einzuordnen
  • die wichtigsten Diagnose- und Therapiesystem zu benennen, deren Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen und deren Zusammenspiel zu differenzieren und selbständig zu bewerten
  • Biosignale und medizinische Bilder zu erkennen und zu klassifizieren
  • klinische Arbeitsabläufe zu beschreiben und einzuordnen
  • den Wandel in der Radiologie und Medizintechnik von der Digitalisierung hin zur Künstlichen Intelligenz zu beschreiben und einzuordnen

Sozialkompetenz:

  • Bearbeiten und Lösen von Aufgaben in kleineren Teams, wie z.B. die gegenseitige Ableitung von Biosignalen oder das zielgerichtete Experimentieren mit einem Ultraschallgerät

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen und Einordnen von berufsfeldtypischen, international standardisierten Diagnose- und Therapiesystemen und deren klinische Abläufe
  • Bearbeiten und Lösen von mathematisch-technischen Problemen mit der in der Industrie weitverbreiteten Standardsoftware Matlab®

Inhalte

  • Einführung und Motivation: Abriss über die historische Entwicklung der Medizin und der Medizintechnik
  • Einführung der wichtigsten medizinischen Diagnose- und Therapiesysteme, deren Zusammenspiel und Abgrenzung, sowie deren klinische Arbeitsabläufe: Endoskopie, Sonographie, Radiographie, Fluoroskopie, Computer Tomographie, Magnet Resonanz Tomographie, Nukleare Bildgebung, Interventionelle Radiologie, Strahlentherapie, Bildgestützte Chirurgie
  • Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung (Praktikum): Einführung in das System Matlab® zur Lösung mathematisch-technischer Probleme
  • Physik, Technologie und Anwendungen der wichtigsten Biosignale: Elektrokardiographie (EKG), Elektroenzephalographie (EEG), Elektromyographie (EMG) und Elektrookulographie (EOG)
  • Physik, Technologie und Anwendungen der wichtigsten Bildgebenden Verfahren: Mikroskopie/Endoskopie, Röntgenbildgebung, Computer Tomographie, Ultraschall, Magnet Resonanz Tomographie
  • Mathematische Verfahren der medizinischen 3D Bildgebung: Bildrekonstruktion
  • Einführung in Methoden des maschinellen Lernens bzw. künstlicher Intelligenz (MLP, Neuronale Faltungsnetze) und deren Anwendungen in der Radiologie und Medizintechnik

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • Dössel, O.; Bildgebende Verfahren in der Medizin; Springer; 2. Auflage; 2016
  • Prokop, M.; Spiral and Multislice Computed Tomography of the Body; Thieme; 2. Auflage; 2013
  • Bushberg, J.; The Essential Physics of Medical Imaging ; Lippincott Williams & Wilkins; 3. Auflage; 2011
  • Handels, H.; Medizinische Bildverarbeitung; 1. Auflage; 2009
  • Epstein, C.; Introduction to the Mathematics of Medical Imaging; Prentice Hall; 1. Auflage; 2003.
  • Morneburg, H.; Bildgebende Systeme für die medizinische Diagnostik; 3. Auflage; Siemens, 1995

Online textbook:

  • Sprawls, P.; The Physical Principles of Medical Imaging, 2nd Ed.: http://www.sprawls.org/ppmi2/

Informationssysteme im Gesundheitswesen
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    44441

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • die Studierenden sind in der Lage, den Aufbau einer elektronischen Patientenakte zu beschreiben und kennen die Unterschiede und Einsatzgebiete von ePA, eFA, eGA
  • die Studierenden kennen Grundlagen medizinischer Informationssysteme und können sie auf konkrete Beispiele anwenden
  • sie können die Module von Krankenhausinformationssystemen und Praxensystemen benennen und kennen die wesentlichen unterstützten Prozesse
  • die Studierenden sind in der Lage, ein Informationssystem zu parametrisieren
  • sie können Aufbau und Einsatzgebiete von HL7, DICOM und IHE benennen
  • sie kennen den Aufbau der Telematikinfrastruktur (TI) sowie Anwendungen auf der TI
  • sie kennen die rechtlichen Rahmenbedingungen
  • sie kennen verfügbare und zukünftige Anwendungen von eHealth, um optimal Geschäfts- und klinischen Prozesse im Gesundheitswesen zu unterstützen

Sozialkompetenz:

  • sie kennen die wesentlichen weichen Faktoren beim Einsatz von IT im Gesundheitswesen

Berufsfeldorientierung:

  • sie kennen die großen Anbieter von Krankenhausinformationssystemen und deren Einsatz
  • sie wissen, welche Arten von Informationssystemen es am Markt gibt
  • sie kennen die gängigen Kommunikationsstandards und Terminologien im Berufsfeld der medizinischen Informatik

Inhalte

  • Grundlagen medizinischer Informationssysteme
  • Aufbau und Konzepte bei elektronischen Patientenakten und weiteren Aktensystemen
  • Module und unterstützte Kernprozesse eines Krankenhausinformationssystems
  • Funktionen und unterstützte Kernprozesse eines Arztpraxensystems
  • Grundlagen Kommunikationsstandards im Gesundheitswesen wie HL7 FHIR, DICOM, IHE, openEHR (Syntaktische Interoperabilität)
  • Grundlagen der Basisterminologien wie ICD, OPS, SNOMED-CT (Semantische Interoperabilität)
  • Rechtliche Rahmenbedingungen (KHZG, E-Health Gesetz, DVG, ...)
  • Aufbau der Telematikinfrastruktur, sowie Anwendungen auf dieser (DiGAs, Telekonsile, KIM und weitere)
  • Beispielanwendungen von eHealth: eGK, eRezept, eMedikation, Gesundheitsportal, Telemedizin, eDokumentation
  • Parametrisierung eines Krankenhausinformationssystems (Übung)

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Exkursion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • Krankenhausinformationssystem iMedOne von Tieto (steht im Labor zur Verfügung) mit entsprechenden Handbüchern
  • Krankenhausinformationssystem M-KIS der Meierhofer AG (steht im Labor zur Verfügung) mit entsprechenden Handbüchern
  • P. Haas; Medizinische Informationssysteme und Elektronische Krankenakten; Springer 2004
  • C. Johner; Basiswissen Medizinische Software; DPunkt 2011

Programmierkurs 2
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43022

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vertiefung der Programmierkenntnisse über die vergleichende Betrachtung der Sprachen Java, C, C++ und C; . Identifizieren von individuellen Stärken und Schwächen der einzelnen Sprachen in Abhängigkeit von bestimmten Aufgabenstellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Benennen der Problemdomänen der betrachteten Sprachen
  • Zusammenfassen der historischen Entwicklung der betrachteten Sprachen
  • Beurteilung der Plattformabhängigkeit der einzelnen Sprachen
  • Nennen der Vor- und Nachteile einer automatischen Speicherverwaltung
  • Erstellen von lauffähigen C, C++ und C; -Programmen
  • Gegenüberstellen von prozeduraler und objektorientierter Programmierung
  • Beurteilen von Einsatzmöglichkeiten der Sprachen Java, C, C++ und C;

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Auswählen einer geeigneten Programmiersprache für eine gegebene Anwendungsdomäne
  • Planen von Software-Projekten (Aufwand, Ressourcen)

Inhalte

  • Einführung in die Programmiersprachen C, C++ und C;
  • Vergleich prozeduraler und objektorientierter Programmierkonzepte
  • Programmstrukturierung
  • Variablen, Zeiger und Referenzen
  • Zusammengesetzte Datentypen
  • Dynamische Speicherverwaltung
  • Typkonvertierung
  • Konstruktoren und Destruktoren
  • Überladen von Operatoren
  • Ausnahmebehandlung
  • Virtuelle Elementfunktionen
  • Abstrakte Klassen und Schnittstellen
  • Polymorphismus
  • Mehrfachvererbung
  • Generische Programmierung und Templates

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Kernighan, B.W., Ritchie, D.M.; "The C Programming Language", Prentice Hall, 1988
  • Klima, R., Selberherr, R.; "Programmieren in C", Springer, Wien, 2007
  • Breymann, U.; "Der C++-Programmierer", Hanser, München, 2011
  • Stroustrup, B.; "The C++ Programming Language", Addison-Wesley, Boston, 2013
  • Stellman, A., Green, J.; "Head First C; ", O'Reilly, Beijng, 2012
  • Troelsen, A., Japikse, P.; "Pro C; 6.0 and the .NET 4.6 Framework", APRESS, New York, 2015

Softwaretechnik 1
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43051

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Einführung in die softwaretechnische Projektdurchführung mit besonderer Fokussierung auf die Methoden des Requirements Engineering und der objektorientierten Analyse (OOA) mithilfe der Unified Modeling Language.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Überblick über Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung
  • Benennen und anwenden verschiedener Methoden des Requirements Engineerings
    • Differenzieren, spezifizieren und formulieren von Benutzer- und Systemanforderungen
    • Verifizieren und validieren von Anforderungen
  • Kennen und Anwenden von Methoden, Sprachen und Werkzeugen zum GUI-Prototyping
  • Beschreiben des methodischen Vorgehens in der objektorientierten Analyse
  • Kennen und Anwenden der relevanten UML-Beschreibungsmittel im Rahmen der OOA
    • UML-Use-Case-Diagramm
    • UML-Paketdiagramm
    • UML-Klassendiagramm
    • UML-Aktivitätsdiagramm
    • UML-Sequenzdiagramm
    • UML-Kommunikationsdiagramm
    • UML-Zustandsdiagramm

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Modellieren der statischen und dynamischen Aspekte eines OOA-Modells für ein zu entwickelndes objektorientiertes Softwaresystem
  • Objektorientierte Spezifikation von Softwaresystemen mithilfe der Unified Modeling Language (UML)
  • Erstellung eines Fachkonzepts bzw. des Produktmodells für ein Softwaresystem
  • Erkennen von Widersprüchen, Unvollständigkeit, Inkonsistenzen

Sozialkompetenz:

  • Problemstellungen mittlerer Komplexität im Team systematisch analysieren
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine Anforderungsspezifikation entwickeln
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig ein OOA-Modell für ein Softwaresystem spezifizieren

Inhalte

  • Allgemeine Grundlagen der Softwaretechnik (Motivation, Definitionen, Ziele,...)
  • Grundlegende Begriffe, Phasen, Aktivitäten und Vorgehensweise im Rahmen des Requirements Engineering
  • Befragungstechniken
  • Änderungsmanagement
  • Grundlegende Begriffe, Methoden und Vorgehensweise im Rahmen der objektorientierten Analyse (OOA)
  • Methoden, und Notationen der objektorientierten Analyse (OOA)
  • Objektorientierte Analyse mit der UML (u.a. Use Cases, Pakete, Aktivitätsdiagramm, Klassendiagramm, Zustandsdiagramm, Szenario)
  • Analysemuster, statische/dynamische Konzepte und Beispielanwendungen
  • Checklisten zum OOA-Modell
  • Bestandteile und Inhalte der OOA-Dokumentation

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Übungen oder Projekte auf der Basis von praxisnahen Beispielen
  • abschließende Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Projektarbeit mit mündlicher Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

erfolgreiche Projektarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)

Literatur

  • Balzert, H. (2005): Lehrbuch der Objektmodellierung (2. Aufl.), Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
  • Balzert, H. (2009): Lehrbuch der Softwaretechnik - Basiskonzepte und Requirements Engineering (3. Aufl.), Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
  • Ludewig, J.; Lichter, H. (2013): Software Engineering - Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken, 3. korrigierte Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Oestereich, B., Scheithauer, A. (2013): Analyse und Design mit UML 2.5, 11. Auflage, München: Oldenbourg Verlag.
  • OMG (2017): UML Specification Version 2.5.1, http://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF.
  • Pichler, R. (2008): Scrum, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Pohl, K., Rupp, C. (2015): Basiswissen Requirements Engineering, 4. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Vollmer, G. (2017): Mobile App Engineering, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Vollmer, G. (2018): Unterlagen zur Lehrveranstaltung "Softwaretechnik 1".
  • Sommerville, I. (2012): Software Engineering, 9. Auflage, München: Pearson Studium.

Mensch-Computer-Interaktion
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43081

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Veranstaltung vermittelt Grundlagen von Benutzerschnittstellen für das effiziente Zusammenwirken bzw. die Interaktion zwischen Mensch und Computer. In diesem Zusammenhang werden sowohl physiologische als auch psychologische Aspekte der menschlichen Informationsverarbeitung behandelt. Des Weiteren wird die Software-Ergonomie als Wissenschaftsgebiet vorgestellt, das sich mit der Gestaltung von Mensch-Maschine-Systemen befasst. Ferner werden die Auswirkungen auf Konzepte und Implementierungen von Software-Systemen und Benutzungsschnittstellen untersuch und diskutiert.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Beobachtung der grundlegenden Lern- und Handlungsprozesse bei der Benutzung von Software
  • Kenntnis der Standart-Bedienelemente für WIMP-Oberflächen
  • Benennen der wichtigsten Normen, Gesetze und Richtlinien zur SW-Ergonomie
  • Grundlegende Bewertung der Ergonomie von Benutzungsschnittstellen anhand dieser Regelungen
  • Abbilden der Tätigkeiten im Benutzerzentrierten Entwurfsprozess auf Fallbeispiele
  • Grundlegende Kenntnis der wichtigsten Usabilty Engineering Werkzeuge, sowie deren Anwendung im Fallbeispiel

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Kenntnis vereinfachter Handlungsprozessmodelle

Sozialkompetenz:

  • Beobachtung, Einschätzung und Bewertung von Kommunikationssituationen
  • Bearbeitung von Aufgaben in wechselnden Kleingruppen (je 2-4 Studierende)

Berufsfeldorientierung:

  • Interdisziplinarität des User Experience Designs
  • Anwendung einfacher Usability Engineering Werkzeuge (z.B. Personas) am Fallbeispiel

Inhalte

1. Grundlagen

  • Einführung und Motivation
  • Definition Softwareergonomie
  • Wahrnehmung
  • Gedächtnis und Erfahrung
  • Handlungsprozesse
  • Kommunikation

2. Umsetzung

  • Normen und Gesetze
  • Richtlinien
  • Hardware
  • Interaktionsformen
  • Grafische Dialogsysteme

3. User-Centered Design

  • Einführung
  • Web-Usability
  • Barrierefreiheit
  • Werkzeuge des Usability Engineering

4. Weiterführende Inhalte

In Absprache mit den Studierenden werden ein bis drei der folgenden Themen behandelt. Die Liste wird bei aktuellem Anlass erweitert.

  • Gestensteuerung
  • Benutzerschnittstellen in Computerspielen
  • Benutzerschnittstellen für mobile Systeme
  • Brain-Computer Interfaces
  • Multitouch-Interfaces

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • Projektarbeit mit mündlicher Prüfung
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • bestandene mündliche Prüfung
  • erfolgreiche Projektarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

Die im jeweiligen Semester eingesetzte Prüfungsform (z.B. mündliche Prüfung) wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben. Dies gilt ebenfalls für eine möglicherweise genutzte Bonuspunkteregelung.

Web-Technologien
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46898

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Studierende erhalten in diesem Modul einen Überblick über die wichtigsten Technologien, die heute für die Erstellung von Web-Anwendungen eingesetzt werden. Sie beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die zentralen Prinzipien und Konzepte, die modernen Web-Architekturen zugrunde liegen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Absolventinnen und Absolventen des Moduls können die zentralen Grundprinzipien des WWW benennen und im Kontext von Web-Anwendungen einordnen.
  • Sie erlangen die Fachkompetenz, client- und serverseitige Techniken der Web-Entwicklung zu differenzieren. Zudem können sie wichtige client- und serverseitige Technologien für die Erstellung von Web-Anwendungen benennen und anwenden.
  • Studierende erkennen grundlegende Architekturmuster von Web-Anwendungen und können diese modellieren. Sie können die inhärenten technologieunabhängigen Strukturmerkmale von Web-Anwendungen benennen und auf konkrete Technologien übertragen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beherrschen die Analyse einer umfangreichen Anforderung und können diese in Teilanforderungen zerlegen. Sie haben Erfahrungen, Teilanforderungen über mehrere Wochen im Rahmen eines Gesamtprojektes im Team umzusetzen.
  • Studierende können Architekturen von Softwaresystemen beschreiben und einordnen.

Sozialkompetenz:

  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erarbeiten und realisieren Lösungen kooperativ im Team.
  • Sie sind darüber hinaus in der Lage, ihre Ideen und Lösungen zu erläutern und zu diskutieren.

Berufsfeldorientierung:

  • Studierende erwerben Kenntnisse typischer Aufgabenstellungen in der Web-Entwicklung sowie in der Anwendung konkreter Web-Technologien.
  • Zudem sammeln sie Erfahrungen in der Anwendung von essentiellen Werkzeugen der Softwareentwicklung, wie etwa Entwicklungsumgebungen oder Build-Management-Werkzeuge.

Inhalte

Die Vorlesung umfasst folgende Themenbereiche:

  • Detaillierte Kenntnisse vom Aufbau von Webseiten mit HTML und CSS
  • Serverseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. mit Java, JavaScript)
  • Basiswissen Web-Architekturen basierend auf dem MVC-Muster
  • Einführung in Web Services (z.B. REST)
  • Clientseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. JavaScript)
  • Grundlegende Konzepte und Techniken im Browser (z.B. DOM, AJAX)
  • Basiswissen Responsive Webdesign

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • Gruppenarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien
  • Umgedrehter Unterricht (inverted classroom)
  • E-Learning
  • Blended Learning
  • Just-in-Time Teaching
  • Einsatz von Lernspielen
  • Screencasts
  • Projektorientiertes Praktikum in Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Wolf J.; HTML5 und CSS3: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 4. Auflage; 2021
  • Bühler P., Schlaich P., Sinner D.; HTML5 und CSS3: Semantik - Design- Responsive Layouts; Springer Vieweg; 2017
  • Simpson K.; Buchreihe "You Don't Know JS" (6 Bände); O'Reilly; 2015
  • Haverbeke M.; JavaScript: richtig gut programmieren lernen; dpunkt.verlag; 2020, 2. Auflage
  • Springer S.; Node.js: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 4. Auflage, 2021
  • Tilkov S., Eigenbrodt M., Schreier S., Wolf O.; REST und HTTP; dpunkt.verlag; 3. Auflage; 2015
  • Balzert H.; Lehrbuch der Softwaretechnik. Entwurf, Implementierung, Installation und Betrieb. Spektrum Akademischer Verlag; 3. Auflage; 2011
  • Tanenbaum A.; Computernetzwerke; Pearson Studium; 3. Auflage; 2000

 

4. Studiensemester

Informationssicherheit für die Medizin
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46815

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,

  • grundlegende Terminologie der Informationssicherheit zu definieren, zu differenzieren und zu erklären.
  • die zentrale Bedeutung von Standardisierung in der Informationssicherheit zu verstehen und methodisch abzubilden.
  • selbständig Informationen über Schwachstellen und Bedrohungen zu sichten, zu analysieren und darauf aufbauend fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • organisatorische und technische Sicherheitsmaßnahmen zu erklären und anzuwenden.

Inhalte

  • Terminologie
    • IT-Sicherheit, Informationssicherheit, Unterschied Security und Safety
    • Asset
    • Schutzziel (CIA und Authentifikation)
    • Schwachstelle, Verwundbarkeit, Bedrohung, Angriff, Angreifertypen
    • Risiko
    • Sicherheitsmaßnahme
  • Sicherheitsrichtlinien, Faktor Mensch, Security Awareness
  • Rechtliche Rahmenbedingungen, Europäische Datenschutz-Grundverordnung
  • Standards und Best Practices
    • ISO/IEC 27000-Reihe
    • Common Criteria
    • IT-Grundschutz
    • OWASP
  • Angewandte Kryptographie
    • Symmetrische Verschlüsselung (Grundlagen, AES, Blockmodi, Padding, Fallstricke)
    • Hashfunktionen (Angriffsarten, SHA-2 Familie, SHA-3 Familie), MAC
    • Asymmetrische Kryptographie (Grundlagen, DH, RSA, ECC, Padding, Fallstricke, Digitale Signaturen, Zertifikate)
  • Zugriffskontrolle
    • Grundlagen (DAC, MAC, RBAC, Deny by Default, Least Privilege)
    • Weitergehende Modelle (ABAC, ReBAC), Modellierung
  • Authentifikation
    • Grundlagen Authentifikation (Arten, MFA, Entropie)
    • Passwortbasierte Authentifikation (Linux Passwortdatenbanken, Angriffsarten, Salt, Argon2, NIST 800-63B)
  • Grundlagen Software-Entwicklung und Informationssicherheit
    • Best Practices (OWASP Top 10, SAMM, ASVS, Testing Guide)

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • R. Anderson: Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems, 3. Auflage, John Wiley & Sons Inc., 2020
  • C. Eckert: IT Sicherheit (Konzepte, Verfahren, Protokolle), 11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2023
  • ISO/IEC 27000: Information technology Security techniques Information security management systems Overview and vocabulary, 2018
  • K. Schmeh: Kryptografie Verfahren - Protokolle - Infrastrukturen, 6. Auflage, dpunkt.verlag, 2016

Kommunikations- und Rechnernetze
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46832

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

  • Prinzipien, Protokolle und Architektur des Internets zu verstehen
  • Elementare Kommandos der Betriebssysteme Linux und Windows zur Netzwerkkonfiguration und zum Netzwerktest anzuwenden
  • Protokoll- und Netzwerkanalysen mit Analysewerkzeugen durchzuführen und zu interpretieren
  • Vorhandene drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu analysieren
  • Drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu entwerfen und zu realisieren
  • Netzkomponenten (Router, Switch) einschließlich VLAN und NAT zu konfigurieren

Inhalte

  • Referenzmodelle (ISO/OSI, TCP/IP)
  • Bitübertragungsschicht, Übertragungsmedien
  • Ethernet, Netzwerkkomponenten: Hub, Switch, Router; Virtual LANs (VLAN)
  • IP-Protokolle, Adressierung, Routing
  • Network Address Translation (NAT)
  • Protokolle der Transportschicht
  • IPv6, IPSec, SSL/TLS
  • Drahtlose Kommunikation

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Andrew S. Tanenbaum, David J. Wetherall; Computernetzwerke; Pearson Studium; 5. Auflage; 2012
  • Douglas E. Comer, Ralph Droms; Computernetzwerke und Internets; Pearson Studium; 3. Auflage; 2001

Mathematik für Informatik 4 (MI)
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    43075

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, haben Sie folgende Kompetenzen erworben.

 

 

Fach- und Methodenkompetenz:

 

Die Studierenden sind in der Lage,

  • die Begrifflichkeiten der Medizinischen Statistik, Epidemiologie und Biometrie sicher im Berufsfeld des Medizininformatikers einzusetzen.
  • Methoden der deskriptiven Statistik zur Beschreibung von Daten und Assoziationen manuell und mit Rechnerunterstützung in der statistischen Programmiersprache R zu nutzen.
  • statistische Tests problembezogen auszuwählen, auszuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.
  • die spezifischen statistischen Methoden der Medizin einzusetzen (z.B. Überlebenszeitanalysen, Logistische Regression).
  • statistische Daten zu visualisieren und einfache Interpretationen abzugeben.
  • Studienergebnisse kritisch zu hinterfragen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die erworbenen Kompetenzen beschränken sich nicht auf das Themenfeld Medizinstatistik. Die Studierenden sind in der Lage kritisch statistische Ergebnisse von allgemeinen Studien zu hinterfragen und auch einfache Studien in nicht-medizinischen Kontexten zu analysieren.

Berufsfeldorientierung:
Als berufstätige der Medizininformatik sind die Studierenden in der Lage, die üblichen Sprechweisen in Klinik und Arztpraxis zu verstehen und die Terminologie der medizinischen Statistik anzuwenden.

Inhalte

  • Deskriptive Statistik und lineare Regression manuell und mit der statistischen Programmiersprache R
  • Epidemiologische Maßzahlen
  • Wiederholung statistischer Begrifflichkeiten im Kontext der Medizin (Verteilungen, Zufallsvariablen, Konfidenzintervalle)
  • Medizinisch statistische Entscheidungsunterstützung
  • Analyse Diagnostischer Tests
  • Analyse von Überlebenszeiten
  • Arzneimittelprüfungen
  • Schließende Statistik in der Medizin
  • Bayesische Netzwerke und Logistische Regression mit Anwendungen aus der Medizin
  • Medizinisch Statistische Tests mit Anwendungsbeispielen aus der Medizin
  • Studien-arten, -design und Auswertungsmethoden
  • Genetische Assoziationsstudien

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • C. Weiß, Basiswissen Medizinische Statistik, 5. Auflage, Springer (2010)
  • G. Teschl und S. Teschl, Mathematik für Informatiker 2, 2. Auflage, Springer (2007) - im Intranet der FH elektronisch verfügbar
  • J. Groß, Grundlegende Statistik mit R, Vieweg, (2010) - im Intranet der FH elektronisch verfügbar
  • M. Oestreich und O. Romberg, Keine Panik vor Statistik, 3. Auflage, Vieweg (2010)
  • R.-D. Hilgers, P. Bauer und V. Scheiber, Einführung in die Medizinische Statistik, Springer (2006)

Softwaretechnik 2
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    44121

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Einführung in die Softwarearchitektur. Technologische Umsetzung von technischen Anforderungen aus dem Pflichtenheft und fachlicher Anforderungen aus dem OOA-Modell.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Abgrenzung von Analyse, Grobentwurf (Architektur) und Feinentwurf (Design)
  • Bennen verschiedener Architekturstile und metaphern
  • Bennen und Anwenden von Architekturmustern
  • Bennen und Anwenden verschiedener Middlewareansätze für Präsentation, Kommunikation, Persistenz, Anwendungslogik und Steuerung
  • Beschreiben und durchführen einer kriterienbasierten Evaluation
  • Spezifikation eines Architekturmodells (Komponentendiagramm, Verteilungsdiagramm)
  • Dokumentation des Entwurfs auf Basis relevanter UML-Beschreibungsmittel (u.a. Pakete, Aktivitätsdiagramm, Klassendiagramm, Zustandsdiagramm, Szenario)
  • Bennen und Anwenden von Entwurfsmustern nach Gamma
  • Bennen, beschreiben und unterscheiden von Lösungsansätzen für Querschnittsaufgaben wie Logging, Sicherheit, Persistenz, Transaktionsschutz
  • Einordnen verschiedener Konzepte in den Architekturbaukasten

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Präzises Beschreiben von Softwaresysteme verschiedenster Anwendungsdomänen
  • Erkennen von Widersprüchen, Unvollständigkeit, Inkonsistenzen
  • Modellieren von Architekturen mittels der UML
  • Einordnen spezifischer Vorlesung und ihrer Inhalte wie Webengineering oder Datenbanken in den Architekturbaukasten

Sozialkompetenz:

  • Problemstellungen mittlerer Komplexität im Team systematisch analysieren
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine Softwarearchitektur erarbeiten
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine Softwarearchitektur mit Hillfe von Middleware umsetzen

Inhalte

  • Die Rolle des Softwarearchitekten
  • Architekturentwurf (Einführung und Überblick)
  • Architekturentwurf (Vorgehen und Dokumentation)
  • Architekturstile und metaphern
  • Architekturmuster
  • Objektorientierter Entwurf
  • Entwurfsmuster
  • Enterprise-Konzepte (bzw. Querschnittsaufgaben: Sicherheit, Persistenz, Transaktionen, )
  • Basisarchitekturen
  • Technologieauswahl
  • OOD-Dokumentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik

Literatur

  • Balzert, H.: Lehrbuch der Objektmodellierung, 2. Auflage, Spektrum-Verlag, 2005
  • Ludewig, J.; Lichter, H.: Software Engineering: Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken
  • Reussner, R.; Hasselbring, W.: Handbuch der Software-Architektur, Vol. 2. Aufl. dpunkt Verlag, Heidelberg, 2008.
  • Rupp, C.; Queins, S.: UML 2 glasklar, Praxiswissen für die UML-Modellierung, 8. Auflage, Hanser-Verlag 2017.
  • Starke, G.: Effektive Software-Architekturen: Hanser-Verlag, 2009, 4. Auflage
  • Starke, G.; Hruschka, P. arc42 in Aktion: Hanser-Verlag 2016

Theoretische Informatik
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    42041

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Grundlegende Begriffe und Eigenschaften von formalen Sprachen, Grammatiken und den dazugehörigen Automaten benennen können.
  • Grammatiken und Automaten für formale Sprachen erstellen und deren Arbeitsweise nachvollziehen können.
  • Die Darstellung von Sprachen zwischen Grammatiken, Automaten und regulären Ausdrücken umwandeln können.
  • Selbstständig Probleme als formale Sprachen einschätzen und in Hinblick auf die Sprach-Typen in der Chomsky-Hierarchie klassifizieren können.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Selbstständig Probleme hinsichtlich Ihrer Komplexität einschätzen und klassifizieren können.

Inhalte

  • Formale Sprachen und Grammatiken: Alphabet; Wörter: Sprachen; Grammatiken; Ableitungen; Grammatiktypen in der Chomsky-Hierarchie
  • Reguläre Sprachen: Programmierung von Endliche Automaten (Deterministisch und Nichtdeterministisch); Minimierung von Automaten; Reguläre Ausdrücke; Umwandlung zwischen Grammatiken, Automaten und Regulären Ausdrücken; Abschlusseigenschaften, Pumping-Lemma für reguläre Sprachen
  • Kontextfreie Sprachen: Pushdown-Automaten; Chomsky-Normalform; Wort-Problem mit dem CYK-Algorithmus; Abschlusseigenschaften; Pumping-Lemma für kontextfreie Sprachen
  • Turingmaschinen: Varianten (Deterministisch und Nichtdeterministisch); Universelle Turingmaschinen; Gödelnummer; P/NP-Problem

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Gruppenarbeit
  • Einzelarbeit
  • Präsentation
  • Miniklausuren während des Semesters für regelmäßiges Feedback

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Hopcroft, J.E., Motwani, R., Ullman, J.D.; Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Berechenbarkeit; Pearson Studium; 3. Auflage; 2011
  • Hoffmann, D.W.; Theoretische Informatik; Hanser; 3. Auflage; 2015
  • Hedtstück, U.: Einführung in die Theoretische Informatik; Oldenbourg; 5. Auflage; 2012
  • Erk, K., Priese, L.; Theoretische Informatik; Springer; 4. Auflage; 2018

Visualisierung und Interaktion für die Medizin
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    47719

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage

  • das Zusammenspiel der verschiedenen Teilgebiete der Informatik bei der Entwicklung aktueller medizinischer Diagnose- und Therapiesystem zu beschreiben und zu analysieren
  • wichtige mathematische Konzepte, Algorithmen und Datenstrukturen des geometrischen Modellierens und der Bildsynthese zu erläutern und gemäß einer gegebenen Aufgabenstellung auszuwählen und zu implementieren
  • passende Verfahren für die direkte Visualisierung medizinischer Volumendaten auszuwählen und mittels einer geeigneten Programmierschnittstelle zu implementieren
  • Methoden der Mensch-Maschine Interaktion in der Medizintechnik zu beschreiben und deren Vor- und Nachteile abzuwägen

Sozialkompetenz:

  • Bearbeiten und Lösen von Aufgaben in kleineren Teams, wie z.B. die Erstellung von medizinischen Visualisierungen an einer professionellen, klinisch zugelassenen Befundungs-workstation

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen und Einordnen von berufsfeldtypischen Begriffen und Verfahren
  • Bearbeiten und Lösen von mathematisch-technischen Problemen mit der in der Industrie weitverbreiteten Standardsoftware Matlab®

Inhalte

  • Einführung und Motivation: Bedeutung der Gebiete Computer Graphik (Geometrisches Modellieren und Bildsynthese), Bildverarbeitung und 3D Computer Vision (Objektrekonstruktion aus Projektionen) in der Entwicklung aktueller medizinischer Diagnose- und Therapiesysteme
  • Überblick über aktuelle Standardsoftware zur Visualisierung medizinischer Bilddaten
  • Einführung in ausgewählte Programmierschnittstellen (Vorlesung und Praktikum): z.B. OpenGL / WebGL und VTK (Visualization Toolkit). Ausbau der Matlab® Kenntnisse
  • Grundelemente und Algorithmen des geometrischen Modellierens zur Erzeugung von Oberflächenmodellen aus medizinischen Bilddaten: Punkte, Interpolation, Polygonnetze, Kurven, Flächen, Marching Cubes
  • Grundlagen und Algorithmen der Bildsynthese zur Visualisierung und Manipulation von Oberflächenmodellen: Transformationen, Projektion, Sichtbarkeitsberechnung und Verdeckung, lokale Beleuchtung und Schattierung, Texturen, globale Beleuchtung, Stereo Visualisierung
  • Grundlagen und Algorithmen zur direkten Volumenvisualisierung: Orthogonale Schnittbilder, Multiplanar Reformatting, Curved Planar Reformatting, Volumerendering (Klassifikation, Interpolation, Beleuchtung, Compositing), Virtuelle Endoskopie
  • Virtuelle Realität und Mensch-Maschine Interaktion in der Medizintechnik: Ein- und Ausgabegeräte, Tracking-Systeme, Stereodisplays, haptische Visualisierung mittels Kraft-Rückkopplung

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Preim, B., Botha, C.; Visual Computing for Medicine: Theory, Algorithms, and Applications (Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics), 2. Auflage; 2013
  • Nischwitz, A. et al.; Computergrafik und Bildverarbeitung: Band I: Computergrafik; Vieweg+Teubner; 3. Auflage, 2012
  • Preim B., Dachselt R., Interaktive Systeme, Band 1 und 2: Grundlagen, Graphical User Interfaces, Informationsvisualisierung, Springer 2010
  • Klaus Engel, Markus Hadwiger, Joe Michael Kniss, Christof Rezk-Salama, Daniel Weiskopf: Real-time volume graphics. A K Peters 2006
  • Schroeder, W., Martin, K., Lorensen B., The Visualization Toolkit - An Object-Oriented Approach To 3D Graphics, Kitware, Inc. 4th edition, December 2006
  • Foley J.D. van Dam A., Feiner S.K., Hughes J.F.; Computer Graphics - Principles and Practice; Prentice Hall; 3. Auflage; 2013

5. Studiensemester

Informatik und Gesellschaft
  • PF
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    45201

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    30 h

  • Selbststudium

    45 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

 

Fachkompetenz

  • Die Studierenden können das Fach Informatik und dessen Bedeutung für die Gesellschaft beschreiben.
  • Die Studierenden verstehen, dass Technikgestaltung und -aneignung soziale Prozesse sind, und können dieses Verständnis auf eigene Projekte und aktuelle gesellschaftliche IT-Themen beziehen.
  • Die Studierenden kennen Theorien und Konzepte der sozio-technischen Perspektive und können deren Beitrag für den Erfolg von IT-Projekten beschreiben.
  • Die Studierende können relevante Repräsentanten der Informatik sowie Akteure im Umfeld der Informatik in unserer Gesellschaft benennen und beschreiben.
  • Die Studierenden kennen Fakten zu aktuellen, gesellschaftlich bedeutsamen IT-Themen und können diese kritisch diskutieren.

Selbstkompetenz

  • Die Studierenden können ihre Verantwortung als Informatiker/innen thematisieren.
  • Die Studierenden beginnen, sich mit ihrer eigenen Rolle als Informatiker/innen auseinanderzusetzen.

Sozialkompetenz

  • Die Studierenden sind sensibilisiert für die Auswirkung von IT auf individueller und gesellschaftlicher Ebene.

Berufsfeldorientierung

  • Die Studierenden wissen um die Bedeutung sozialer Prozesse für den Erfolg von IT-Projekten.

Inhalte

  • Aktuelle IT-Themen und Projekte: Big Data, Gesundheit-Apps, UN-Resolution zur Privatsphäre im Internet, Netzwerkdurchsetzungsgesetz, Datenschutz-Grundverordnung, ethische Leitlinien, digitale Disruption ...
  • Einordnung des Faches Informatik & Gesellschaft
  • Sozio-Technische Systeme: Grundlagen, Prinzipien und Methoden der Gestaltung
  • Benachbarte Disziplinen: Techniksoziologie, Arbeits- und Organisationspsychologie
  • IT-Werkzeuge für soziale Systeme und digitale soziale Netzwerke
  • Organisationen im Umfeld der Informatik

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Gruppenarbeit
  • Einzelarbeit
  • Präsentation
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien
  • die Vorlesung wird als Video angeboten
  • Umgedrehter Unterricht (inverted classroom)
  • abschließende Präsentation
  • abschließendes Referat

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • Referat
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiches Referat
  • erfolgreiche Teilnahme an Diskussionsforum

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

Bücher, Artikel und Statuten

  • ACM. 1992. ACM Code of Ethics and Professional Conduct. Available: http://www.acm.org/about-acm/acm-code-of-ethics-and-professional-conduct; CONTENTS [Accessed 2. Mai 2021].
  • ACM. 2015. Software Engineering Code of Ethics and Professional Practice [Online]. Available: https://ethics.acm.org/code-of-ethics/software-engineering-code/ [Accessed 2. Mai 2021].
  • GI. 2018. Die Ethischen Leitlinien der Gesellschaft fu r Informatik e.V. Deutschland. Available: https://gi.de/fileadmin/GI/Allgemein/PDF/GI_Ethische_Leitlinien_2018.pdf [Accessed 2. Mai 2021].
  • BAUMS, A., SCHÖSSLER, M. & SCOTT, B. (eds.) 2015. Kompendium Industrie 4.0: Wie digitale Plattformen die Wirtschaft verändern und wie die Politik gestalten kann, Berlin.
  • GLASER, T. 2009. Die Rolle der Informatik im gesellschaftlichen Diskurs. Informatik Spektrum, 32, 223-227.
  • KIENLE, A. & KUNAU, G. 2014. Informatik und Gesellschaft - eine sozio-technische Perspektive, München, Oldenbourg.
  • LOLL, A. C. 2017. Akteure im Bereich Informatik und Gesellschaft. Informatik Spektrum, 40, 345-350.
  • MÜLLER, L.-S. & ANDERSEN, N. 2017. Denkimpuls Digitale Ethik: Warum wir uns mit Digitaler Ethik beschäftigen sollten Ein Denkmuster. Available: http://initiatived21.de/app/uploads/2017/08/01-2_denkimpulse_ag-ethik_digitale-ethik-ein-denkmuster_final.pdf [Accessed 2. Mai 2021].
  • RAHWAN, I., BONNEFON, J.-F. & SHARIFF, A. 2017. The Moral Mashine [Online]. Available: http://moralmachine.mit.edu/hl/de [Accessed 2. Mai 2021].
  • SOUROUR, B. 2016. The code I m still ashamed of. freeCodeCamp. https://medium.freecodecamp.org/the-code-im-still-ashamed-of-e4c021dff55e [Accessed 2. Mai 2021].

Webseiten

  • https://gi.de
  • https://netzpolitik.org
  • http://humanetech.com
  • https://irights.info

Medizinisches Softwareprojekt
  • PF
  • 0 SWS
  • 7 ECTS

  • Nummer

    45195

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    2 h

  • Selbststudium

    223 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Anwendung der theoretischen, konzeptionellen und praktischen Kenntnisse und Fähigkeiten der Softwareentwicklung
  • Projektmanagement und Dokumentation
  • Vertiefung in einem Themenfeld der MI

Sozialkompetenz:

  • Arbeiten im Team (10-12 Personen)
  • Einüben von Teamstrukturen

Berufsfeldorientierung:

  • Kenntnis von Teamorganisation
  • Kenntnis der spezifischen Anforderungen der Softwareentwicklung im medizinischen Umfeld

Inhalte

Auf Basis einer ausreichend detaillierten Anforderungsspezifikation mit ggf. bereits vorgegebenen Datenbankmodellen durch den Lehrenden übernehmen Einzelgruppen bestehend aus 2 Studierenden bestimmte Aufgaben, wobei eine Gruppe das Projektmanagement und die Durchführung und Dokumentation der Projektbesprechungen sowie die zeitliche Projektplanung und überwachung übernimmt. Für das Projekt muss das zu entwickelnde Gesamtsystem von den Studierenden entsprechend modularisiert, Schnittstellen definiert und am Ende das Zusammenspiel der durch die einzelnen Gruppen entworfenen und realisierten Module durch Integrationstests erprobt und bewiesen werden.

Im Rahmen der Projektdurchführung kommen außer den vorgegebenen oder gewählten Implementierungsumgebungen auch ein Dokumentenmanagementsystem, ein Planungswerkzeug, eine Plattform für die Versionsführung sowie Tools für die Projektplanung und -kontrolle zum Einsatz. Ebenso sind die Projektteilnehmer verpflichtet, eine projektorientierte Zeiterfassung durchzuführen.

Die Aufgabenstellungen orientieren sich an aktuellen Entwicklungen im Gesundheitswesen im Allgemeinen und in der Medizininformatik und Medizintechnik im Speziellen und berücksichtigen auch die dafür relevanten Standards.

Lehrformen

  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Referat

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiche Projektarbeit
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

Bachelor Medizinische Informatik

Literatur

Muss von den Studierenden selbst in Bezug zum gewählten Thema der Projektarbeit ermittelt werden.

Übergreifend:

  • Wissenschaftliches Arbeiten - Wissenschaft, Quellen, Artefakte, Organisation, Präsentation - Helmut Balzert, Christian Schäfer, Marion Schröder - W3L, 2. Aufl., 2011

Signal- und Bildverarbeitung für die Medizin
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    44452

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

 

 

Fach- und Methodenkompetenz:

 

 

 

Die Studierenden sind in der Lage,

  • Erfolge und Herausforderungen der medizinischen Signal- und Bildverarbeitung im Kontext der klinischen Radiologie zu benennen
  • die Stufen der medizinischen Signal- und Bildverarbeitung aufzulisten und für eine konkrete Problemstellung zu erläutern
  • wichtige mathematische Konzepte, Algorithmen und Datenstrukturen der digitalen Bildverarbeitung in der Medizin zu erläutern und gemäß einer gegebenen Aufgabenstellung auszuwählen und zu implementieren
  • Grundlegende Signale und Daten molekularbiologischer Messverfahren aufzulisten und mit Methoden der Datenanalyse weiterzuverarbeiten

Inhalte

  • Einführung und Motivation: Klinische Anwendungen der digitalen Signal- und Bildverarbeitung und Charakterisierung wichtiger medizinischer Bildobjekte wie z.B. Knochen, Gefäße, Gewebe, Tumore, etc.
  • Überblick über die Stufen der medizinischen Signal- und Bildverarbeitung (1D, 2D, 3D, 4D)
  • Einführung in eine ausgewählte Programmierschnittstelle (Praktikum): Ausbau der Matlab® Kenntnisse
  • Digitalisierung (Abtastung, Quantisierung), Struktur und Eigenschaften medizinischer Bilddaten
  • Signal- und Bildvorverarbeitung im Ortsbereich
  • Signal- und Bildvorverarbeitung im Frequenzbereich, Faltungstheorem, Abtasttheorem
  • Segmentierung medizinischer Bilddaten: Schwellwertverfahren, kantenorientierte Verfahren, Bereichs- und Volumenwachstumsverfahren
  • Quantitative Bildanalyse, Bilderkennung und Klassifikation
  • Bildkompressionsverfahren und das Standardformat DICOM für medizinische Bilddaten
  • Moderne Merkmalsextraktion z.B. Interest points
  • Registrierung
  • Einführung Deep Learning für die Bildklassifikation

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • erfolgreiches Miniprojekt (projektbezogene Arbeit)

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Handels, H.; Medizinische Bildverarbeitung; Vieweg+Teubner; 2. Auflage; 2009
  • Nischwitz, A. et al.; Computergrafik und Bildverarbeitung: Band II: Bildverarbeitung; Vieweg+Teubner; 3. Auflage, 2011
  • Bankman, I. et al.; Handbook of Medical Image Processing and Analysis; Academic Press; 2. Auflage; 2009
  • Gonzalez R. et al.; Digital Image Processing; Prentice Hall; 4. Auflage; 2018
  • Burger, W und Burge, M. J., Digitale Bildverarbeitung, Springer-Verlag, 3. Auflage, 2015 (auch elektronisch in der FH Bibliothek vorhanden)

Telematik und Telemedizin
  • PF
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    45442

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Teilnehmer verfügen über gute Kenntnisse über Telematik- bzw. eHealth-Anwendungen im Gesundheitswesen und die zugrunde liegenden Konzepte der Interoperabilität von Informationssystemen. Dies schließt auch telemedizinische Anwendungen und vor allem die nationalen Anwendungen nach SGB V ein. Auch die wichtigsten internationalen Standards wie z.B. HL7, IHE, ISO sind bekannt und können für spezielle Problemlösungen adäquat angewendet werden. Sie sind in der Lage, Interoperabilitätslösungen im Allgemeinen und speziell für medizinische Informationssysteme unter Berücksichtigung des Standes der Technik wie z.B. Webservices oder standardisierte Nachrichtenkommunikation zu realisieren.

Kennen und Verstehen

  • Motivationen und Nutzen von Telematik- und Telemedizinanwendungen in der Medizin
  • Versorgungsprozesse und Nutzen von Telematikanwendungen
  • Telematikanwendungen nach Anwendungsklassen
  • Relevante Gesetzgebung v.a. SGB-Regelungen für eHealth Lösungen inkl. Datenschutzaspekten
  • Problemstellungen und Lösungsansätze bei verteilten offenen Systemen, Integrationstechniken v.a. Webservices
  • Spezielle Aspekte im Gesundheitswesen für Interoperabilität und Nutzung: IHE/XDS, FHIR, CDA
  • Architektur und Anwendungen der nationalen Gesundheitstelematik-Plattform
  • besondere Aspekte von einrichtungsübergreifenden Elektronischen Patientenaktensystemen eEPA
  • eMedikationsplan, Notfalldatensatz, ePA, KIM, MIOs, Patientenkurzakte
  • pHealth und mHealth: Lösungsansätze für Patienten, die Rolle von DIGAs
  • Stationäre Versorgung und Patienteneinbindung durch Patientenportale
  • Unterstützung der Versorgung durch telemedizinische Anwendungen, prinzipielle Anwendungstypen
  • Relevante internationale Standards v.a. FHIR, IHE/XDS, CDA und SNOMED

Analysieren, Konstruieren und Anwenden

  • Integrationsansätze vor allem die Nutzung von Webservices
  • Telematik- und Telemedizinanwendungen unter Einbindung von Patienten-Apps
  • Relevante internationale Standards in Anwendungen nutzen wie FHIR, IHE/XDS, SNOMED

Inhalte

Die Lehrveranstaltung gliedert sich nach einer kurzen Einführung zu Motivation, aktueller Situation in Deutschland und der aktuellen Gesetzgebung zur Telematik/Telemedizin in vier Hauptteile mit folgenden Inhalten:

  • Verteilte offene Systeme - Problemstellungen und Lösungsansätze Die nationale
    • Was sind verteilte offene Systeme
    • Integrationsebenen, -ansätze und -technologien
    • notwendige zentrale Plattformartefakte wie Terminologie- und Referenzservices
    • die Rolle der semantischen Bezugssysteme für semantische Interoperabilität, v.a. SNOMED
  • Telematikanwendungen nach Anwendungsklassen
  • Nationale Telematikplattform und ihre Anwendungen
  • Anwendungen nach Anwendungsklassen
    • Anwendungen zur Kommunikation (z.B. eArztbrief, eMeldung, KIM, eMessanger)
    • Anwendungen zur Dokumentation (z.B. eNotfalldaten, Elektronische Patientenakte. Patientenkurzakte)
    • Anwendungen zur Kollaboration (DIGAs, Case-Management, Zweitmeinungscenter, Patienten-Arzt-Zusammenarbeit etc.)
    • Anwendungen zur Wissensunterstützung (AMTS, Leitliniendeployment, Anwendung klinischer Pfade etc.)
  • Telemedizinanwendungen
    • Anwendungen für die ärztliche Zusammenarbeit (Teleradiologie, Telepathologie, Televisite etc.)
    • Anwendungen für das Tele-Monitoring
    • mHealth und pHealth-Anwendungen für Patienten
    • Sonstige Anwendungen

Es werden jeweils praktisch realisierte Beispiele besprochen und teilweise vorgeführt.

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • die Vorlesung wird als Video angeboten

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Albrecht U-V (Hrsg.) (2016) Chancen und Risiken von Gesundheits-Apps CHARISMHA. Medizinische Hochschule Hannover. URL: http://www.charismha.de/ (abgerufen am 18. November 2018)
  • Coulouris G., Dollimore J., Kindberg T.: Verteilte Systeme. Konzepte und Design. Pearson Studium München 2002.
  • Fischer F, Krämer A.: eHealth in Deutschland - Anforderungen und Potenziale innovativer Versorgungsstrukturen. Springer Berlin Heidelberg 2016.
  • Haas P.: Gesundheitstelematik. Grundlagen Anwendungen Potenziale. Springer Heidelberg 2006.
  • Haas P., Meier A., Sauerburger H.: E-Health. Praxis der Wirtschaftsinformatik. HMD 251. dpunkt.Verlag Heidelberg 2006.
  • Haas P (2017) Elektronische Patientenakten Einrichtungsübergreifende Elektronische Patientenakten als Basis für integrierte patientenzentrierte Behandlungsmanagement-Plattformen. Bertelsmann Stiftung. Gütersloh.
  • Knöppler, K.; Neisecke, T.; Nölke, L. (2016) Digital Health-Anwendungen für Bürger. Kontext, Typologie und Relevanz aus Public-Health-Perspektive Entwicklung und Erprobung. Bertelsmann Stiftung. Gütersloh.
  • Marx. G., Rossaint R., Marx N. (Hrsg.) (2021) Telemedizin. Grundlagen und praktische Anwendung in stationären und ambulanten Einrichtungen. Springer Verlag 2021
  • Melzer I.: Service-orientierte Architekturen mit Web Services. Springer Heidelberg 2010.
  • Müller G., Eymann T., Kreutzer M.: Telematik- und Kommunikationssysteme in der vernetzten Wirtschaft. Oldenbourg München 2003.
  • Diverse HL-7 und IHE-Standards-Papiere

Adaptive Systeme
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46901

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

In der Veranstaltung werden komplexe und adaptive Systeme zur Problemlösung thematisiert und implementiert. Die Studierenden erwerben hierbei verschiedene Kompetenzen.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben

  • sind sie in der Lage Problemlösungen mit adaptiven Systemen zu entwickeln und zu analysieren.
  • die wichtigsten Begriffe adaptiver und adaptierbarer Informationssysteme für die Erklärung von Systemen einzusetzen.
  • Methoden der Computational Intelligence für den Entwurf adaptiver Systeme einzusetzen.
  • adaptive Systeme auf Basis der erläuterten Modelle zu implementieren.
  • sofern möglich, die erstellten Systeme zu evaluieren.
  • die Grenzen adaptiver Systeme zu erkennen.
Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die/der Studierende ist in der Lage zu erkennen, dass mit Methoden der adaptiven Systeme Eigenschaften von technischen aber auch betriebswirtschaftlichen und sozialen Systemen beschrieben werden und deren Verhalten analysiert werden können.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der praktischen Phasen trainiert. Die Studierenden entwickeln praktische Umsetzungen in Teams der Größe 2 und 3 und sind in der Lage die entwickelte Lösung gemeinsam zu präsentieren.

Inhalte

  • Grundlagen und Beispiele adaptiver und komplexer Systeme und deren Anwendung auf Regelungssysteme, Netzwerke und das Web
  • Modellierung von Adaptierungsvorgängen durch verschiedene adaptive Techniken
  • Anwendung von Methoden des Soft Computing (u.a. evolutionäre Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung, Ameisenkolonieoptimierung, Fuzzy-Logik, Neuronale Netzwerke und moderne maschinelle Lernverfahren) zur Systemanpassung an (Kontext-)Änderungen
  • Personalisierung und Modellierung von User-Profilen sowie des Kontexts
  • Anwendung von Methoden der Datenklassifikation bei Systemen zur Entscheidungsunterstützung (u.a. Rating-Systeme, kollaborative und soziale Empfehlungssysteme)
  • Modellbasierte selbst-adaptive Systeme
  • Zeitreihenvorhersage
  • Aktuelle Anwendungen adaptiver Systeme aus dem Kontext der Informatik und Medizininformatik

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit oder mündliche Prüfung (gemäß akt. Prüfungsplan)
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit oder bestandene mündliche Prüfung (gemäß akt. Prüfungsplan)

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

 

  • J. Schmidt, Chr. Klüver, J. Klüver, Programmierung naturanaloger Verfahren, Vieweg+Teubner Verlag (2010)
  • R. Kruse, C. Borgelt, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß, M. Steinbrecher, Computational Intelligence, Zweite Auflage, Vieweg+Teubner Verlag (2015)
  • W.-M. Lippe, Soft-Computing, Springer Verlag (2005)
  • A. Kordon, Applying Computational Intelligence, Springer Verlag (2010)
  • I. Witten, E. Frank und M. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4. Auflage, Morgan Kaufmann (2017), elektronische Version im Intranet verfügbar

Anerkannte Wahlpflichtprüfungsleistung
  • WP
  • 0 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46994

  • Dauer (Semester)

    1


Anerkannte Wahlpflichtprüfungsleistung
  • WP
  • 0 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46993

  • Dauer (Semester)

    1


Anerkannte Wahlpflichtprüfungsleistung
  • WP
  • 0 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46992

  • Dauer (Semester)

    1


Anerkannte Wahlpflichtprüfungsleistung
  • WP
  • 0 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46991

  • Dauer (Semester)

    1


Angewandte Logiken
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46817

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Absolventinnen und Absolventen des Moduls beherrschen weiterführende formallogische Konzepte der Informatik und sind in der Lage, konkrete klassische und nicht-klassische Logiken, Logikbegriffe und Methodiken auf verschiedene Fragestellungen der Informatik zu übertragen, sie an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen und schließlich praktisch anzuwenden.
  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beherrschen insbesondere die Grundlagen der formallogischen Modellierung dynamischer Prozesse und ihrer Anwendbarkeit sowie Techniken der formalen Spezifikation und Verifikation von Modellen.
  • Die Studierenden können diese Kompetenzen fächerübergreifend einsetzen.

Selbstkompetenz:

  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer sind in der Lage, sich eigenständig mit aktuellen Forschungspapieren zur formallogischen Modellierung und Verifikation in der Informatik auseinanderzusetzen und die Kernaussagen nachzuvollziehen.

Sozialkompetenz:

  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können formallogische Themen und Fragestellungen didaktisch aufbereitet in Referaten und schriftlichen Ausarbeitungen präsentieren. Sie sind hierbei insbesondere in der Lage, komplexe formallogische Sachverhalte auf verschiedenen Granularitätsebenen wiederzugeben (von der Vermittlung der reinen zugrundeliegenden Idee bis hin zur Ausformulierung der exakten mathematischen Gegebenheiten).
  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer sind in der Lage, Diskussionen zu wissenschaftlichen Fragestellungen (insbesondere hinsichtlich der Anwendbarkeit der vermittelten Inhalte für ihr jeweiliges Studiengebiet) zu führen.
  • Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfassen die Relevanz der vermittelten Inhalte für ihr Studiengebiet und sind fähig, diese Relevanz adäquat zu kommunizieren.

 

Inhalte

Die Veranstaltung beinhaltet folgende Themenbereiche:

  • Klassische Begriffe der Modallogik (wie Möglichkeit und Notwendigkeit) und deren Relevanz in der Informatik
  • Syntax und Semantik Klassischer Modal- und Zeitlogiken (wie CTL*, CTL und LTL) und deren Anwendungen
  • Formallogische Spezifikation und Modellierung informatischer Prozesse mittels Mögliche-Welten-Semantiken
  • (Automatisierte) Verifikation modellierter Prozesse mittels Model Checking Verfahren und ihre Anwendungen in der Praxis
  • Syntax und Semantik epistemischer Logiken (wie Belief Sets und Epistemische Modallogik) und ihrer Relevanz für die Informatik
  • Beispielhafte Anwendung der erlernten Themen: abhängig von den Interessen und fachlichen Hintergründen können verschiedene Beispielanwendungen gewählt werden wie: Formale Hardware Verifikation , Modellierung dynamischer Prozesse , Nebenläufigkeit , etc.
  • Sinn betrachtende intensionale / propositionale Logiken und ihre Anwendungen in modernen Informatik Applikationen
  • Relevanz von Logiken in den Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • mündliche Prüfung
  • Referat

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene mündliche Prüfung
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Hughes und Cresswell A New Introduction To Modal Logic, Routledge Chapman & Hall,
  • Kropf Introduction to Formal Hardware Verification, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg, 1999
  • Chagrov und Zakharyaschev Modal Logic, Oxford University Press, 1997
  • Gardenfors - Knowledge in Flux: Modeling the Dynamics of Epistemic States (Studies in Logic), College Publications, 2008
  • Bab - Epsilon_mu-Logik - Eine Theorie propositionaler Logiken, Shaker Verlag Aachen, 2007

 

Anwendungsprogrammierung für die Medizin
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46875

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

  • die wichtigsten kommerziellen Softwareprodukte der medizinischen Bildverarbeitung zu benennen, deren Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen und deren spezifische Lösungsansätze zu differenzieren und selbständig zu bewerten
  • freie Programmierschnittstellen und Plattformen zu benennen und deren Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen
  • komplexe radiologische Anwendungen zu bedienen und zu beurteilen
  • bestehende Plattformen zu erweitern und einfache Anwendungen zu programmieren

Sozialkompetenz:

  • Sensibilisierung für die Bedeutung von Kommunikation und Kooperation beim Entwickeln von Software in kleineren Teams
  • Verteidigen eigener und Kritisieren anderer Lösungsansätze

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen, Anwenden und Abgrenzen von in der Industrie weitverbreiteten Programmierschnittstellen und Plattformen
  • Bearbeiten von berufsfeldbezogenen Problemstellungen, wie z.B. das Auswählen geeigneter Werkzeuge

Inhalte

  • Einführung und Motivation: Vorstellung professioneller Anwendungen für die Visualisierung, Verarbeitung und Analyse medizinischer Bilddaten: z.B. Siemens, GE, Philips, TeraRecon, Digital Medics
  • Vorstellung gängiger open source Bibliotheken und Programmierschnittstellen, wie z.B. VTK / ITK, KWWidgets, The Image-Guided Surgery Toolkit (IGSTK), FastVox
  • Vorstellung gängiger open source frameworks und Anwendungen, wie z.B. VolView, MeVisLab, 3D Slicer, ParaView, Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), eXtensible Imaging Platform (XIP), SCIRun, ITKSnap, ImageVis3D, Seg3D, etc.
  • Einführung und praktische Erfahrung mit ausgewählten Programmierschnittstellen und Plattformen, wie z.B. OsiriX, MeVisLab, 3D Slicer, FastVox, etc.
  • Erweiterung bestehender Anwendungen um neue Funktionalitäten und Programmierung einfacher, neuer Anwendungen

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

Bachelor Medizinische Informatik

Literatur

  • Neri, E. et al.; Image Processing in Radiology: Current Applications; Springer; 2008

Online Quellen

  • Dokumentation zu dem jeweiligen "open source" Projekt

Ausgewählte Aspekte der Informatik
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46904

  • Dauer (Semester)

    1


Componentware
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46808

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Einführung in komponentenbasierte Softwareentwicklung und Anwendung des Erlernten in praktischen Beispielen auf Basis von EJB.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Kennen und Abgrenzen des Komponentenbegriffs
  • Verstehen der Herausforderungen verteilter Systeme
  • Kennen von Lösungsansätzen mit und ohne Middleware
  • Kennen typischer Probleme in Enterprise Anwendungen (Transaktionsschutz, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Internationalisierung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, ...)
  • Modellieren verteilter Systeme mit der UML
  • Verstehen des Unterschieds zwischen Spezifikation und ihrer Realisierung
  • Verstehen der EJB-Spezifikation
  • Anwenden der EJB-Kenntnisse mit dem glassfish-Applikationsserver
  • Entwickeln einer eigenständigen Lösung im Rahmen eines Projekts

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Entwickeln eines Projekts aus einer beliebigen Anwendungsdomänen

Sozialkompetenz:

  • Problemstellungen mittlerer bis hoher Komplexität im Team systematisch bearbeiten
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine EJB-Lösung erarbeiten
  • Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine EJB-Lösung dokumentieren

Inhalte

  • Allgemeine Grundlagen der Komponententechnologie (Motivation, Definitionen, Ziele,...)
  • Grundlegende Begriffe und Herausforderungen von Enterprise Anwendungen(Transaktionsschutz, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Internationalisierung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, ...)
  • Softwarearchitketur-Prinzipien und -Konzepte zur Definition von Software-Komponenten und Plattformen
  • Konzept des Applikationservers
  • Stateless Session Beans
  • Stateful Session Beans
  • Singleton Session Beans
  • Message Driven Beans
  • Timer Services
  • Entity Manager und Persistent Entities
  • Transaktionsmanagement
  • Charakteristische Merkmale komponentenbasierter Systeme

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Übungen oder Projekte auf der Basis von praxisnahen Beispielen

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • Projektarbeit mit mündlicher Prüfung
  • Referat
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene mündliche Prüfung
  • erfolgreiche Projektarbeit
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • Oliver Ihns et. al.: EJB 3.1 professionell. Grundlagen- und Expertenwissen zu Enterprise JavaBeans 3.1 inkl. JPA 2.0, dpunkt.verlag GmbH, Auflage: 2., 2011
  • Jan Leßner, Werner Eberling: Enterprise JavaBeans 3.1: Das EJB-Praxisbuch für Ein- und Umsteiger, Carl Hanser Verlag GmbH & CO. KG; Auflage: 2, 2011
  • Clemens Szyperski, Dominik Gruntz and Stephan Murer: Component software. Beyond object-oriented computing, Pearson, 2nd Edition, 2002
  • CBSE-Proceedings: nth International Symposium on Component-Based Software Engineering

Computergrafik
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46809

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die Terminologie der Computergraphik und können diese korrekt zur Beschreibung von Graphiksystemen einsetzen. Sie kennen wichtige mathematische Konzepte, Algorithmen und Datenstrukturen der Computergraphik und deren Einsatz in gängigen Computergraphik-Systemen.

Sie sind in der Lage passende Lösungen für Problemstellungen aus dem Bereich der Computergraphik auszuwählen und eigene Computergraphik-Anwendungen mit Hilfe einer Standard-Programmierschnitttstelle (z.B. OpenGL) zu entwickeln.

Inhalte

Vorlesung

  • Einführung:
    Visuelle Informationsverarbeitung und ihre Anwendungen, Hard- und Software graphischer Systeme
  • 2D-Graphik:
    2D-Grundelemente und grundlegende Algorithmen, Kurven, Transformationen und Clipping, Rasterkonvertierung
  • 3D-Graphik:
    3D-Grundelemente, Kurven und Flächen, Körpermodellierung, Szenengraph und Transformationen, Projektion, Sichtbarkeit und Verdeckung, Shader-Programmierung, Beleuchtung und Schattierung, Texturen, Ray-Tracing

Praktikum

  • Graphik-Programmierung mit OpenGL

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Nischwitz, A., Fischer M., Haberäcker P., Socher G.: Computergrafik : Band I des Standardwerks Computergrafik und Bildverarbeitung; Springer Vieweg; 4. Auflage; 2019
  • Marschner, S., Shirley, P.: Fundamentals of Computer Graphics, 4th. ed., CRC Press, 2016
  • Hughes J.F., van Dam A., McGuire M., Sklar D.F., Foley J., Feiner S.K., Akeley K.: Computer Graphics principles and practice, 3rd ed., Addison-Wesley, 2013
  • Kessenich, J.; Sellers, G.; Shreiner,D.: OpenGL Programming Guide, 9th ed., Addison-Wesley, 2017

Controlling
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46811

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Studierenden lernen die Unterscheidung von stategischem und operativem Controlling kennen und können die Bedeutung der startegischen Unternehmensplanung als Basis für das strategische Controlling einschätzen.

Fach- und Methodenkompetenz:
Die Studierenden lernen Tools und Techniken des operativen Controllings für die jährliche Gewinnerzielung kennen und anwenden. Sie können Umsatz, Gewinn und Kapital den Return on Investment bestimmen. Sie können den Deckungsbeitrag berechnen und Entscheidungen über die Preiselastizität treffen.
Sie lernen Methoden für das strategische Controlling für den Erhalt des Unternehmens kennen und anwenden. SWOT Analyse, Erfolgsfaktoren und Efolgsobjekte, strategische Geschäftsfeldanalyse und strategische Geschäftseinheiten werden verstanden und eingeordnet werden.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die Studierenden lernen den Einsatz von ERP-Systemen im Controlling kennen. Sie können das Controlling in die Stuktur der Unternehmenssoftware einordnen.

Sozialkompetenz:
Durch Gruppenarbeit wird die Sozialkompetenz bei der Teambildung gestärkt und in Diskussionen die Rücksichtnahme gegenüber Anderen vermittelt.

Inhalte

  • Einordnung des Controlling in das Unternehmen
  • Der Controller als Person
  • Der Controlling-Regelkreis
  • Die revolvierende Planung und die SWOT-Analyse
  • Strategische Geschäftseinheiten und strategische Geschäftsfelder
  • Erfolgsobjete und Erfolgsfaktoren
  • Controlling Kennzahlen, ROI, Balanced Scorecard
  • Break-Even-Analyse, Deckungsbeitragsrechnung
  • Preiselastizität

Lehrformen

Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Ziegenbein, Klaus, Controlling, Kiehl Friedrich Verlag
  • Däumler, Klaus-Dieter, Grabe, Jürgen, Kostenrechnung 2, Deckungsbeitragsrechnung, nwb-Verlag
  • Reichmann, Thomas, Controlling mit Kennzahlen, Vahlen Verlag

Data Mining in Industrie u.Wirtschaft
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46843

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

 

Die Studierenden beherrschen wichtige Methoden und Algorithmen der modernen Datenanalyse zur Erkennung von Mustern und Strukturen in großen Datensätzen. Sie sind vor allem vertraut mit den drei Phasen Vorverarbeitung, Analyse und Evaluation des Data Mining Prozesses. Sie sind in der Lage für konkrete Anwendungen aus Industrie und Wirtschaft geeignete Methoden der Datenanalyse auszuwählen, einzusetzen und zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden besitzen fundierte Kenntnisse der behandelten Methoden der Datenanalyse.
  • Die Studierenden wissen, für welche Fragestellungen und Datenarten welche Methode geeignet ist und können Analyseergebnisse einordnen und interpretieren.
  • Die Studierenden können eigenständige Analysen von Datensätzen sowohl mit Excel als auch mit spezieller Software (z.B. R, JMP, ...) durchführen.

Sozialkompetenz:

  • Die Studierenden können in Teamarbeit Datensätze aus der Praxis mit den Methoden der Veranstaltung analysieren und die Ergebnisse vor dem Plenum präsentieren.

Inhalte

 

  • Phasen des Data Mining
  • Daten, Relationen und Datenvorverarbeitung
  • Multiple Regression
  • Clusteranalyse
  • Klassifikationsverfahren
  • Assoziationsanalyse
  • Ausreißererkennung

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • Übungen oder Projekte auf der Basis von praxisnahen Beispielen

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • Projektarbeit mit mündlicher Prüfung
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene mündliche Prüfung
  • erfolgreiche Projektarbeit
  • erfolgreiches Miniprojekt (projektbezogene Arbeit)

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik

Literatur

 

  • Cleve, J., Lämmel, U. (2020), Data Mining, 3. Auflage, De Gruyter, Berlin/Boston
  • Runkler, A. (2015) Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse, 2. Auflage, Springer VS, Wiesbaden.
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedmann, J. (2009), The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2. Auflage, Springer, New York

Datenbanken 2
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46812

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenzen:

  • EER-Modelle entwickeln und diese auf relationale, objekt-relationale und objektrelationale Datenbanken transferieren.
  • Grenzen des relationalen Datenbankmodells anhand von Beispielen diskutieren.
  • Methoden des Objekt-Relationalen Mappings anwenden.
  • 5-Ebenen Modell eines Datenbankmanagementsystems erläutern.
  • Konzepte der Speicher- und Zugriffsverwaltung erklären.
  • Anhand von Beispielen die Methoden der Zugriffsoptimierung und des Transaktionsmanagements anwenden.
  • Möglichkeiten der Performanzoptimierung diskutieren.
  • Methoden des SQLTunings anwenden.

Sozialkompetenz:

  • Erarbeiten, Erstellen, Kommunizieren und Präsentieren von Lerninhalten in Teams

 

Inhalte

Implementierungskonzepte

  • Speicherverwaltung
  • logische und physische Zugriffsoptimierung
  • Transaktionsmanagement
  • Verteilte Datenbanken
  • Performanzoptimierung und SQLTuning

Datenbankmodelle

  • Datenmodellierung (EER-Modell)
  • Grenzen des relationalen Modells
  • Objekt-relationale Datenbankerweiterung
  • Objekt-Relationales Mapping Frameworks

Lehrformen

  • seminaristischer Unterricht mit Flipchart, Smartboard oder Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien
  • Übungen oder Projekte auf der Basis von praxisnahen Beispielen
  • die Vorlesung wird als Video angeboten
  • Umgedrehter Unterricht (inverted classroom)

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • R. Elmasri, S. Navathe, Grundlagen von Datenbanksystemen, 2009
  • A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme (Eine Einführung), 2015
  • G. Saake, K.-U. Sattler, A. Heuer, Datenbanken Implementierungstechniken, 2011
  • R. Niemiec, Oracle database 12c release 2 performance tuning tips & techniques, 2017
  • R. Panther, SQL-Anfragen optimieren, 2014

ERP 1 (Standardsoftware)
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46828

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung von Grundlagenwissen hinsichtlich der Bedeutung und Entwicklung von Standardsoftware sowie Sensibilisierung für die hiermit verbundenen Problemfelder. Theoretische Kenntnisse über Arten von Anpassungen an Standardsoftware sowie deren praktische Umsetzung an einem konkreten ERP-System. Vertiefung bzw. praktische Anwendung bereits erlernten Fachwissens anhand praxisrelevanter Beispiele.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Abgrenzen von Standard- zu Individualsoftware.
  • Benennen der Vor- und Nachteile von Standardsoftware.
  • Differenzieren der verschiedenen Anpassungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen.
  • Beurteilen der Qualität und Komplexität von Geschäftsprozessen in Hinblick auf Korrektheit,
    Effizienz und Vollständigkeit in integrierten Systemen.
  • Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen an einer Standardsoftware.

Sozialkompetenz:

  • Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten.
  • Sensibilisierung für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung.

Berufsfeldorientierung:

  • Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung)

Inhalte

  • Allgemeine Grundlagen (Begriffsdefinition, historische Entwicklung, )
  • Standardisierungsgedanke (Klassifizierung und Abgrenzung zur Eigenentwicklung, Abdeckungsgrad, )
  • Integrationsaspekte (technische und organisatorische Integration, Beispiele und Konsequenzen, )
  • betriebswirtschaftliche Komponenten (FiBu, HR, Logistik, Produktion, )
  • Auswahlprozess (Marktübersicht und -aufteilung, Auswahlkriterien, Entscheidungsprozess , )
  • Einführung eines ERP-Systems (Projektansatz, Einführungsstrategien, Vorgehensweisen)
  • technische Grundlagen (Systemaufbau, Hardware-Plattformen und unterstützte Datenbanken, )
  • Installation, Wartung und Betrieb einer ERP-Lösung
  • Anpassungen an Standardsoftware (Arten von Anpassungen, deren Abgrenzung und Konsequenzen, )
  • integrierte Entwicklungsumgebungen und Programmiersprachen
  • Eigenentwicklungen (funktionale Erweiterung eines ERP-Systems in praktischen Übungen anhand eines Miniprojektes)

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • Skript zur Vorlesung (Hesseler, M.)
  • Hesseler, M.; Görtz, M.; Basiswissen ERP-Systeme ; w3l-Verlag; Bochum; 2007;
  • Ergänzende Literaturempfehlungen (nicht zwingend erforderlich):
    • Allweyer, T.; Geschäftsprozessmanagement ; w3l-Verlag; Bochum; 2005;
    • Hesseler, M. und Rösel, C.; ERP-Übungsbuch: Entwicklung einer einfachen Fuhrpakrverwaltung in Microsoft Dynamics NAV ; Books on Demand; Norderstedt; 2010;
    • Hesseler, M. und Görtz, M.; ERP-Systeme im Einsatz ; w3l-Verlag; Herdecke; 2009;
    • Luszczak, A.; "Microsoft Dynamics NAV 2009 - Grundlagen", Microsoft Press Deutschland; Auflage: 1, Unterschleißheim, 2009

Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46889

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Grundlegende algorithmische Methoden beschreiben können.
  • Probleme hinsichtlich Ihrer Modellierungsmöglichkeit und algorithmischen Komplexität einschätzen können.
  • Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen für ausgewählte grundlegende Probleme beschreiben und implementieren können.
  • Algorithmen hinsichtlich ihrer Qualität unter unterschiedlichen Effizienzaspekten einordnen können.
  • Konzepte und Methoden zur Lösung von kombinatorischen Optimierungsproblemen kennen und für ein Problem anwenden können.
  • Beweise zur Korrektheit und Effizienz von Algorithmen prüfen können.

Inhalte

  • Grundlagen
    • O-Notation
    • Graphen
  • Graphenalgorithmen
    • Kürzeste Wege
    • Minimale Spannbäume
    • Flüsse in Netzwerken
    • Matchings
    • Touren
  • Algorithmische Techniken
    • Divide and Conquer
    • Dynamische Programmierung
    • Greedy Algorithmen
  • Optimierungsprobleme
    • Backtracking
    • Branch-and-Bound
    • Approximationsalgorithmen

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Gruppenarbeit
  • Einzelarbeit
  • Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: "Algorithmen - Eine Einführung", Oldenbourg, 4. Auflage, 2013
  • T. Ottmann, P. Widmayer: "Algorithmen und "Datenstrukturen", Spektrum Akademischer Verlag, 6. Auflage, 2017
  • G. Pomberger, H. Dobler: "Algorithmen und Datenstrukturen", Pearson Studium, 2008
  • R. Sedgewick, K. Wayne: "Algorithmen", Pearson Studium, 2014
  • R. Wanka: "Approximationsalgorithmen - Eine Einführung", Teubner, 2006
  • B. Vöcking, H. Alt, M. Dietzfelbinger, R. Reischuk, C. Scheideler, H. Vollmer, D. Wagner: "Taschenbuch der Algorithmen", Springer, 2008

Entwicklung verteilter Anwendungen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46890

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung von Wissen zur Entwicklung verteilter Anwendungen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Verstehen der besonderen Anforderungen und Herausforderungen bei der Entwicklung verteilter Systeme
  • Kennenlernen der Prinzipien, Architekturen und Mechanismen verteilter Systeme
  • Kennern der Herangehenweisen bei der Entwicklung verteilter Systeme
  • Umsetzen der aktuellen Konzepte in Java-Programme

Sozialkompetenz:

  • Arbeiten in kleinen Teams
  • Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

Inhalte

  • Szenarien verteilter Systeme
  • Grundlagen verteilter Systeme
  • Verteilte Datenhaltung
  • Kommunikation in verteilten Systemen
    (Request/Reply, Peer-to-Peer, Push)
  • Herausforderungen verteilter Systeme
    (Heterogenität, Interoperabilität, Konfiguration,...)
  • Qualität verteilter Systeme
    (Transparenz, Sicherheit, Zuverlässigkeit,...)
  • Architekturen

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

Literaturhinweise

  • Bengel, Günther: Grundkurs Verteilte Systeme, 4. Auflage Springer Vieweg, 2014
  • Dustar, Schahram et. al.: Softwarearchitekturen für verteilte Systeme, Springer, 2003
  • Hohpe, Gregor, Woolf, Bobby: Enterprise Integration Patterns, Addison Wesley, 2004
  • Kopp, Markus, Wilhelms, Gerhard: Java Solutions

Fortgeschrittene Informationssicherheit
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46900

  • Sprache(n)

    en, de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,
- Methoden, Best Practices und in der Praxis relevante Software-Werkzeuge zur Entwicklung sicherer Software anzuwenden.
- selbstständig im Rahmen eines Software-Entwicklungsprojektes verschiedene kryptographische Verfahren zu bewerten und darauf aufbauend adäquate kryptographische Verfahren auszuwählen.
- selbstständig Software zu entwickeln, die kryptographische Verfahren einsetzt, und die Software systematisch zu testen.

Inhalte

- Java Cryptography Architecture und API
- Legion of the Bouncy Castle Java Cryptography APIs
- Block-Chiffren: AES, Padding, Block-Modi, Verwendung als Strom-Chiffren
- Strom-Chiffren: ChaCha20, Generierung von Schlüsselströmen
- Passwort-basierte Ver-/ Entschlüsselung
- Schlüsselmanagement
- Message Digests, MACs, Key Derivation Functions
- Asymmetrische Kryptographie: DH, RSA, DSS, ECDSA
- Methoden zur Entwicklung sicherer Software: z. B.
- Entwurfsprinzipien nach Saltzer und Schroeder
- Secure Coding Richtlinien (Java)
- Unit-Testen beim Einsatz von Kryptographie
- Penetration-Testen mit Software-Werkzeugen
- Best Practices (OWASP Top 10, SAMM, ASVS)

Die Unterrichtssprache ist englisch.

C ist alternativ zu Java einsetzbar.

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Einzelarbeit
  • Umgedrehter Unterricht (inverted classroom)

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • mündliche Prüfung
  • Projektarbeit mit mündlicher Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene mündliche Prüfung
  • erfolgreiche Projektarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

- D. Hook und J. Eaves: Java Cryptography: Tools and Techniques, Leanpub, 2023
- F. Long, D. Mohindra, R. C. Seacord, D. F. Sutherland und D. Svoboda: Java Coding Guidelines: 75 Recommendations for Reliable and Secure Programs, Addison-Wesley Professional, 2013
- K. Schmeh: Kryptografie Verfahren - Protokolle - Infrastrukturen, 6. Auflage, dpunkt.verlag, 2016
- R. E. Smith: A Contemporary Look at Saltzer and Schroeder s 1975 Design Principles, IEEE Security & Privacy, 10(6), 20-25, 2012

IT-Management von Gesundheitseinrichtungen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46871

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    90 h

  • Selbststudium

    60 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden kennen die Phasen des Projektmanagements nach Ammenwerth und können sie auf ein eigenes IT-Projekt in Form eines validen Projektplans anwenden
  • Sie verstehen die Inhalte des strategischen, taktischen und operativen Projektmanagements
  • Sie können die Besonderheiten des IT-Managements im Gesundheitswesen benennen und an Beispielen analytisch anwenden
  • Sie können den Zusammenhang zwischen IT-Management und Prozessoptimierung darstellen
  • Sie können eine Ist-Analyse eines gegebenen Szenarios durchführen

Sozialkompetenz:

  • Umgang mit Anwendern im medizinischen Bereich
  • Arbeit im Team

Berufsfeldorientierung:

  • Sie lernen ein Krankenhausinformationssystem kennen
  • Sie lernen die Aufgaben eines IT-Managers im Krankenhaus kennen (CIO)

Inhalte

  • strategisches, taktisches und operatives Projektmanagement
  • Von der Unternehmens- zur IT-Strategie
  • IT als Wettbewerbsfaktor
  • Grundlagen der Beschaffung von IT-Systemen
  • IT als Medium zur Prozessoptimierung
  • Praktikum: Implementierungsprojekt aus dem taktischen Management eines KIS sowie vollständige Projektdokumentation

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Exkursion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • erfolgreiche Projektarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • C. Johner; Praxishandbuch IT im Gesundheitswesen: Erfolgreich einführen, entwickeln, anwenden und betreiben; Carl Hanser 2009
  • P. Gocke: IT im Krankenhaus: von der Theorie in die Umsetzung; MWV 2011
  • Ammenwerth, Haux; IT-Projektmanagement im Gesundheitswesen; Schattauer 2005

IT-Servicemanagement
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46905

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    0 h

  • Selbststudium

    150 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung von Grundlagenwissen hinsichtlich der Bedeutung und Nutzung von IT Service Management im Unternehmen. Theoretische Kenntnisse über die fünf Phasen und ihre Prozesse, Rollen und Funktionen des Lebenszyklusmodells der IT Infrastructure Library (ITIL). Vertiefung bzw. praktische Anwendung bereits erlernten Fachwissens anhand praxisrelevanter Beispiele.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Abgrenzen von IT Management und IT Service Management
  • Benennen Gründe und Ziele einer Nutzung von ITIL
  • Differenzieren der verschiedenen Phasen des ITIL Lebenszyklus
  • Nutzung von Fallstudien zur Vertiefung der erlernten Kenntnisse und entwicklung eigener Lösungen im ITIL Umfeld
  • Konzipieren und Realisieren von eigenen Umsetzungsszenarien von ITIL in Beispielunternehmen
  • Transfer der erlernten Kenntnisse und Vergleich mit anderen Referenz-/Rahmenmodellen

Fächerübergreifende Methodenkompetenz:

  • Auswählen von geeigneten Kommunikationsstrukturen für Service- und Supportprozesse/-strukturen
  • Systematische Priorisierung von Aktivitäten und Projekten
  • Kennen von Fehlerkulturen (Faktor Mensch in Stresssituationen)
  • Systematische Nutzung von IT-Kennzahlen zur Messung der Zielerreichung

Berufsfeldorientierung:

  • Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im IT-Service Management-Umfeld (Service Owner, Service Manager, Process Owner, Process Manager, etc.)
  • Kennen von IT-Prozessen im Rahmen des IT-Service Management
  • Kennen von Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des IT-Service Management
  • Auswählen und Einsetzen von geeigneten Modellen, Konzepten und Werkzeugen

Inhalte

  • IT Management und Business Service Management (BSM) Grundlagen
  • IT-Servicemanagement (ITSM) Grundlagen
  • Konzepte und Methoden des IT Servicemanagements
  • ITIL Grundlagen und Historie
  • ITIL (IT Infrastructure Library) V3 2011
  • Servicestrategie (Service Strategy)
  • Serviceentwurf (Service Design)
  • Serviceüberführung (Service Transition)
  • Servicebetrieb (Service Operation)
  • Kontinuierliche Serviceverbesserung (Continual Service Improvement).
  • ISO/IEC 20000 und weitere ITSM Referenzmodelle bzw. Referenzmodelle für die IT-Leistungserbringung

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Fallstudien
  • Rollenspiele

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)

Literatur

  • Beims, M.; IT-Service Management mit ITIL®, ITIL® Edition 2011, ISO 20000:2011 und PRINCE2® in der Praxis; 3. Auflage; Dr. Carl Hanser Verlag; 2012
  • Buchsein, R., Victor, F. Günther, H., Machmeier, V.; IT-Management mit ITIL® V3: Strategien, Kennzahlen, Umsetzung; 2. Auflage; Vieweg; Wiesbaden; 2008
  • Olbrich, Al.; ITIL kompakt und verständlich; 4. Auflage; Vieweg; Wiesbaden; 2006
  • Victor, F., Günther, H.; Optimiertes IT-Management mit ITIL; 2. Auflage; Vieweg; Wiesbaden; 2005
  • Zarnekow, R., Fröschle, H.-P.; Wertorientiertes IT-Servicemanagement: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik (Heft 264); dpunkt Verlag; Heidelberg; 2008.

Informations- und Business Performance Management
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46909

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die Veranstaltung geht von den betriebswirtschaftlichen Methoden aus und leitet daraus Anforderungen an die IT-Unterstützung ab. Ausgehend von der Betrachtung der konzeptionellen Ebene Analytischer Anwendungen erfolgt die technische Umsetzung der Konzepte und deren Vergleich untereinander.

Fach- und Methodenkompetenz (auch fachübergreifend):

  • Kennen und einordnen der Begrifflichkeiten Strategic Alignment, Dokumentenmanagement, Balanced Scorecard, Kennzahlensysteme und Prädiktive Modellierung
  • Erkennen der Kernkonzepte der Information Supply Chain, der Multidimensionalen Modellierung, MOLAP, ROLAP, In-Memory, Data Warehouse und Data Mining Konzepte
  • Grundlagen der Big Data Verarbeitung
  • Verstehen und anwenden von weitergehenden betriebswirtschaftlichen Methoden wie Planung und Budgetierung
  • Kennen und Einordnen von Lebensphasenmodellen, Referenzmodellen und Modellierungssprachen
  • Informations-Architekturen benennen und unterscheiden können

Berufsfeldorientierung:

  • Anwenden und konkreter Umgang der vermittelten Methoden in einem semesterbegleitenden Projekt.
  • Aufbau von Berichten und Analysmodellen aus Rohdaten, der Einsatz verschiedener Lebenszyklusmodelle (Kimball, Inmon, CRISP) anhand der Implementierung eines kleinen Business Intelligence Projekts im Team.

Sozialkompetenzen:

  • Durch die Gruppenarbeit findet eine Stärkung der persönlichen sozialen Koordination und Kommunikation in der Veranstaltung statt.
  • Die durch die Lebensphasenmodelle geführte Projektorganisation und -management vermittelt den Studierenden eine fachübergreifende Methodenkompetenz.

Inhalte

  • Überblick und Einführung
  • Kapitel I
    • Informations- und Entscheidungstheorie
    • Information Supply Chain
    • Business Signale
    • Operative und Analytische Applikationen
    • Balanced Scorecard
  • Kapitel II
    • Rechnungswesen, Controlling, Strategische Planung
    • Extraktion, Transformation, Laden (ETL)
    • Konzept des Data Warehouse
    • Multidimensionale Modellierung
  • Kapitel III
    • Predictive Analytics, Data Mining Methoden und Anwendungen
  • Kapitel IV
    • Big Data und Dokumentenmanagement
  • Kapitel V
    • Multidimensionale Business Anwendungen
    • OLAP Analyse
    • Geschäftsplanung
    • Konzernkonsolidierung
  • Kapitel VI
    • Fallbeispiele Analytischer Applikationen
  • Kapitel VII
    • Strategic Business und IT Alignment
    • Lebensphasenmodelle für Informationsmanagement-Projekte

Semesterbegleitendes Gruppenprojekt:
Aufbau eines Berichtssystems für Standard und OLAP Berichte auf Basis von touristischen Marktforschungsdaten auf Basis des Microsoft SQL Business Intelligence Studio mit den Teilschritten:

  • Verstehen der Fragestellung
  • Verstehen der Daten
  • Aufbereitung der Daten
  • Modellbildung
  • Validierung
  • Anwendung

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Gruppenarbeit
  • abschließende Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Bashiri, I., Engels, C., Heinzelmann, M., Strategic Alignment, Springer, 2010.
  • Cameron, S., SQL Server 2008 Analysis Services Step by Step, Microsoft Press, 2009, ISBN-10: 0-7356-2620-0.
  • CRISP-DM, 1.0 step-by-step data mining guide, CRISP-DM consortium, 1999, (abgerufen am 25.11.2010) http://www.crisp-dm.org/download.htm.
  • Engels, C., Basiswissen Business Intelligence, W3L Verlag, Witten 2009.
  • Heinrich, Lutz J.: Informationsmanagement. Seit 1985 im Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München / Wien, 8. Aufl. 2005, 9. Aufl. 2009 (1. bis 3. und ab 8. Aufl. mit Ko-Autor), ISBN 3-486-57772-7.
  • Jiawei Han, M.Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, http://www.cs.sfu.ca/~han/bk/.
  • Robert S. Kaplan, David P. Norton: Balanced Scorecard. Strategien erfolgreich umsetzen. Stuttgart 1997, ISBN 3-7910-1203-7.
  • Kemper et.al., Business Intelligence, Vieweg, 3. Auflage, 2010, ISBN 978-3-8348-0719-9.
  • Kimball, R. et. al., The Kimball Group Reader, Wiley, 2010.
  • Kimball, R., Caserta J., The Data Warehouse ETL Toolkit, Wiley, 2004.
  • Krcmar, H.: Informationsmanagement. 6. Auflage, Springer, Berlin et al., 2015, ISBN 978-3-662-45862-4
  • Misner, S., SQL Server 2008 Reporting Services Step by Step, Microsoft Press, 2009, ISBN-10: 0-7356-2647-2.
  • Mitchell, T., Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
  • Scheuch, R., Gansor, T., Ziller, C: Master Data Management: Strategie, Organisation, Architektur, dpunkt.verlag, 2012.
  • Plattner, H., Zeier, A.: In-Memory Data Management: An Inflection Point for Enterprise Applications, Springer, Berlin, 2011.

Kooperative Systeme
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46912

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Die Studierenden kennen die Grundlagen sozialer Gruppen und deren Unterstützung durch technische Systeme
  • Die Studierenden sind in der Lage, für die Gruppenarbeit eines Unternehmens ein konkretes System auszuwählen, anzupassen und einzuführen
  • Die Bedeutung und Auswirkung der IT-Unterstützung von Gruppenarbeit in Unternehmen ist bekannt

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Die erlernten Konzepte der Gruppenarbeit können fachübergreifend eingesetzt werde
  • Die Studierenden können die Bedeutung kooperativer Systeme für die IT-Landschaft eines Unternehmens beurteilen

Sozialkompetenz:

  • Die Seminarbegleitleistung erfolgt als Gruppenarbeit und fördert damit die Sozialkompetenz.
  • Dies wird unterstützt durch die Anwendung der in dieser Veranstaltung erlernten Konzepte zum Thema Gruppen

Inhalte

  1. Theoretische Grundlagen: soziale Gruppen, Kommunikation, Kooperation, Koordination, Wissensmanagement
  2. Technische Umsetzung kooperativer Systeme: Klassifikationen und Bestandteile
  3. Aktuelle Beispiele aus CSCW, CSCL, Wissensmanagement, Web 2.0, Soziale Netzwerke,
  4. Kooperative Systeme für Unternehmen: Bedeutung, Auswahl, Anpassung, Einführung, Auswirkung

Lehrformen

seminaristischer Unterricht mit Flipchart, Smartboard oder Projektion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • Hausarbeit
  • Referat
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiche Hausarbeit
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Back, A.; Gronau, N.; Tochtermann, K. (2012): Web 2.0 und Social Media in der Unternehmenspraxis: Grundlagen, Anwendungen und Methoden mit zahlreichen Fallstudien.München: Oldenbourg, 3. Auflage.
  • Gross, T.; Koch, M. (2007): Computer Supported Cooperative Work. München: Oldenbourg.
  • Haake, J. M.; Schwabe, G.; Wessner, M. (Hrsg.) (2012): CSCL-Kompendium. München: Oldenbourg Verlag, 2. Auflage.
  • Koch, M.; Richter, A. (2008): Enterprise 2.0: Planung, Einführung und erfolgreicher Einsatz von Social Software in Unternehmen. München: Oldenbourg.
  • Schwabe, G.; Streitz, N.; Unland, R. (2001): CSCW-Kompendium: Lehr- und Handbuch Zum Computerunterstützten Kooperativen Arbeiten.Heidelberg: Springer.

Künstliche Intelligenz
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46834

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Grundlegende Kenntnisse von Begriffen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und von Anwendungen wissensbasierter Methoden in "Intelligenten Systemen". Grundlegendes Verständnis für die Einsatzmöglichkeiten dieser Methoden. Sensibilität für praxisrelevante Fragestellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Erfassen und Darstellen von typischen Software-Architekturen der KI.
  • Verständnis und Erklären der Paradigmen symbolischer und subsymbolischer Ansätze der KI.
  • Vertieftes Erklären und Demonstrieren von heuristischen Methoden der symbolischen KI: Suche, Constraints, Regelverarbeitung. Grundlegendes Verständnis von Unsicherheit und Unschärfe im Kontext wissensbasierter Anwendungen.
  • Entwicklung der Fähigkeit zur Anwendung dieser Methoden im Kontext von einfachen Problemstellungen.
  • Konzipieren und Implementieren kleiner Agentenprogramme.
  • Verständnis und Anwendbarkeit grundlegender formallogischer Modellierungstechniken im Bereich der KI.

Sozialkompetenz:

  • Entwicklung der verbalen Kompetenzen sowie der kommunikativen Fähigkeiten im Team durch das Erarbeiten von Lösungen in Kleingruppen.

Inhalte

  • Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz und der formalen Wissensverarbeitung
  • Intelligente Agenten
  • Zustandsräume und Heuristische Suche, Alpha-Beta-Suche, Constraint-Propagierung
  • Produktionsregelsysteme
  • Unsicheres Wissen (Probabilismus), Vages Wissen (Fuzzy-Methoden)
  • Einfache neuronale Netze
  • Formallogische Modellierungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (u.a. Prädikatenlogik)

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • jeweils unmittelbare Rückkopplung und Erfolgskontrolle

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher; Wissensverarbeitung. Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz für Informatiker und Ingenieure ; 2. Auflage; Spektrum Akademischer Verlag; München; 2007.
  • Stuart Russel, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz ; 3. aktualisierte Auflage; Pearson; München; 2012.

Mobile App Engineering
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46847

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Software-technische Herausforderungen zur Entwicklung mobiler Apps kennen, verstehen und einschätzen können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge für ein Mobile-App-spezifisches Requirements Engineering kennen und anwenden können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zur Konzeption mobiler Apps kennen und anwenden können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Design der Interaktionsmöglichkeiten und der Bildschirmseiten einer mobilen App kennen und anwenden können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zur Implementierung mobiler Apps kennen und anwenden können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Test mobiler Apps kennen und anwenden können
  • Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Go Live mobiler Apps kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Mobile App Engineering kennen und anwenden können

Selbstkompetenz:

  • Ausarbeitung und Erstellung von Mobile-App-spezifischen Entwicklungs- und Ergebnisdokumenten
  • Selbstständige Entwicklung einer mobilen App über alle Entwicklungsphasen: von den Requirements bis zum Go Live
  • Präsentation der entwickelten und erzielten Ergebnisse

Sozialkompetenz:

  • Teamarbeit in Vierer-Gruppen im Praktikum über ein ganzes Semester

Berufsfeldorientierung:

  • Praxisnahe Durchführung Mobile-App-spezifischer Prozesse und Aktivitäten
  • Praxisnahe Anwendung Mobile-App-spezifischer Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge

Inhalte

Ziel und Inhalt der Lehrveranstaltung ist die Vermittlung geeigneter Methoden, Konzepte, Techniken, Sprachen und Werkzeuge, um mobile Business-Apps unter softwaretechnischen Gesichtspunkten professionell konzipieren, designen, entwickeln, testen und in Betrieb nehmen zu können. Hierbei wird der gesamte Lebenszyklus einer mobilen App betrachtet, mit u.a.:

  • Benutzer-orientierter Erhebung und Spezifikation der funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen an eine mobile App
  • GUI-Prototyping mit Low- und High-Fidelity-Prototypen
  • UX/UI-Konzeption,
  • Spezifikation des Interaktionsdesigns und der einzelnen Bildschirmseiten,
  • Implementierung mobiler Apps,
  • Test mobiler Apps
  • Prozesse und Aktivitäten zum Go Live einer mobile App

Die dabei durchzuführenden Phasen und Aktivitäten werden mit jeweils geeigneten Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeugen anhand eines großen industriellen Mobile-App-Entwicklungsprojekts praxisnah beschrieben und veranschaulicht.

Im praktischen Teil der Lehrveranstaltung werden ausgewählte Requirements-, Konzeptions-, Design-, Entwicklungs- und Testaktivitäten in Teamarbeit durchgeführt, um eine mobile App selbstständig zu entwickeln.

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • abschließende Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Vollmer, G. (2017): Mobile App Engineering, Heidelberg: dpunkt-Verlag.

Modellbasierte Softwareentwicklung
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46897

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

  • Modelle von Softwaresystemen und technischen Systemen zu erstellen.
  • Mit Hilfe von Modellen automatisiert Software zu erzeugen.
  • Eine domänenspezifische Sprache (DSL) zu konzipieren, sowie textuell oder grafisch zu realisieren und Werkzeugunterstützung bereitzustellen.
  • Eine DSL mit Constraints anreichern, um die Wohlgeformheit von Modellen sicherzustellen
  • Transformationen und einfache Code-Generatoren zu konstruieren.
  • Geeignete Technologien für Modellierung und Generierung auszuwählen.

Inhalte

  • Grundlagen: Modellbegriff, Modellbildung, Perspektiven und Abstraktionsebenen
  • Modellierung in der Softwaretechnik und bei technischen Systemen
  • Metamodellierung, Four-level Meta-modeling Architecture, linguistische vs. ontologische Metamodelle
  • Domänenspezifische Sprachen
    • textuell
    • graphisch
  • Architektur, Zielplattform, Transformation und Codegenerierung
  • Modellgetriebene Software Entwicklung
    • mit Eclipse Modeling Framework/Ecore
    • mit Xtext, Xpand und Xtend, neuere Entwicklungen
    • mit UML und verwandten Technologien: UML, Object Constraint Language (OCL), Query View Transformation Language (QVT)
    • mit MPS (JetBrains)
  • Bezug zu angrenzenden Themen: z.B. Produktlinien, Qualitätssicherung/Test
  • Fallstudien aus den Bereichen Desktop-, mobile und eingebettete Systeme (u.a. mbeddr)

Lehrformen

Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Projektarbeit mit mündlicher Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

erfolgreiche Projektarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • Völter: "DSL Engineering", dslbook.org, 2013
  • Völter: "Generic Tools, Specific Languages", 2014
  • Steinberg: EMF: Eclipse Modeling Framework (2nd Edition), Addison-Wesley, 2008
  • Gronback: Eclipse Modeling Project A Domain-specific Language (DSL) Toolkit , Addison-Wesley, 2009
  • Stahl, Völter, Efftinge, Haase: Modellgetriebene Softwareentwicklung , dpunkt.verlag, 2. Auflage, 2007
  • Gruhn, Pieper, Röttgers: MDA , Springer, 2006
  • Markus Völter, DSL Engineering: Designing, Implementing and Using Domain-Specific Languages, dslbook.org, 2013

Moderne Datenbanken
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46892

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fachkompetenz:

  • NoSQL-Datenbankmodelle kennen, einsetzen und Einsatzmöglichkeiten aufzeigen.
  • Materialisierte und virtuelle Informationsintegration kennen und erläutern.
  • Verteilte Datenbankarchitekturen für Big Data Anwendungen kennen und erläutern.
  • Exemplarische Data-Streaming Applikationen kennen und erläutern.
  • Bewertung von Big-Data Anwendungen unter Berücksichtigung von ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Aspekten durchführen.

Sozialkompetenz:

  • Erarbeiten, Kommunizieren und Präsentieren von nicht-relationalen Datenbankanwendungen in Kleingruppen.
  • Kooperatives Erstellen und nicht-relationalen Datenbankanwendungen und deren Vergleich mit relationalen Lösungen

Berufsfeldorientierung:

  • Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im Datenbanken-Umfeld (Datenbankadministrator. Datenbankentwickler, Anwendungsentwickler, Datenschutzbeauftragter).

Inhalte

  1. Verteilte Datenbanken und Big Data Anwendungen
  2. Architekturen für Data Streaming Anwendungen
  3. NoSQL-Datenbankmodelle
  4. Ausgewählte Algorithmen (z.B. Map-Reduce-Algorithmus)
  5. Aktuelle Anwendungen

 

Lehrformen

  • seminaristischer Unterricht mit Flipchart, Smartboard oder Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation
  • Gruppenarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Internet-gestützte Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien
  • studienbegleitende Hausarbeit
  • die Vorlesung wird als Video angeboten
  • Umgedrehter Unterricht (inverted classroom)
  • abschließendes Referat

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • Referat
  • semesterbegleitende Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • bestandene Klausurarbeit
  • erfolgreiches Referat
  • erfolgreiches Miniprojekt (projektbezogene Arbeit)

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik

Literatur

  • S. Edlich, A. Friedland, J. Hampe, B. Brauer, NoSQL Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken, Hanser Verlag 2010
  • M. Kleppmann, Designing data-intensive applications, O'Reilly Media (2017)
  • A. Bifet, Machine learning for data stream, MIT-Press (2017)
  • B. Ellis, Real-time analytics, Wiley & Sons (2014)
  • Aktuelle Fachliteratur

Numerische Algorithmen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46840

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung der Grundlagen, Techniken und Algorithmen der Numerischen und Angewandten Mathematik, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Informatik relevant sind. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet. Ferner sollen sie mit Hilfe von Matlab an die effiziente Implementierung der vorgestellten Algorithmen herangeführt werden und diese selbstständig weiterentwickeln können.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Berechnung von Zahldarstellungen
  • Analyse numerischer Fehler
  • Numerische Berechnung von Fixpunkten, Nullstellen und Wurzeln
  • Numerische Berechnung von Ableitungen und Integralen
  • Numerische Lösung von linearen Gleichungssystemen
  • Numerische Lösung von Eigenwert- und Eigenvektor-Problemen
  • Berechnung approximierender und interpolierender Polynome und Splines
  • Brechnung approximierender und interpolierender Flächen

Inhalte

  • Zahldarstellungen und Fehleranalyse
  • LR-Zerlegung
  • QR-Zerlegung (Givens und Householder)
  • Cholesky-Zerlgung
  • Banachscher Fixpunktsatz
  • Newton-Verfahren
  • Heron-Verfahren
  • Sekanten-Verfahren
  • Abstieg-Verfahren
  • Dividierte-Differenzen-Verfahren
  • Trapez- und Simpson-Regel
  • Normen und Folgen im Mehrdimensionalen
  • Gesamtschritt-, Einzelschritt- und SOR-Verfahren
  • Von-Mises-Geiringer-Verfahren
  • Polynomiale Interpolation und Approximation
  • Spline-Interpolation und Approximation
  • Trigonometrische Interpolation und DFT
  • Bilineare Interpolation
  • Mehrdimensionale polynomiale Approximation

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • aktives, selbstgesteuertes Lernen durch Aufgaben, Musterlösungen und Begleitmaterialien

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • R. Schröder: Numerische Algorithmen, Skript zur Vorlesung.

Ergänzend:

 

  • G, Bärwolf, Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2017, dritte Auflage
  • G. Farin, Curves and Surfaces for CAGD, Academic Press, San Diego, 2002, fünfte Auflage.
  • M. Hermann, Numerische Mathematik, de Gruyter-Oldenbourg, 2011, dritte Auflage
  • T. Huckle, S. Schneider, Numerik für Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2006, zweite Auflage.
  • B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik, W3L-Verlag, Dortmund, 2014, erster Nachdruck.
  • H. Prautzsch, W. Boehm, M. Paluszny, Bezier and B-Spline Techniques, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2010, erster Nachdruck.
  • R. Schaback, H. Wendland, Numerische Mathematik, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2005, fünfte Auflage.
  • J. Werner, Numerische Mathematik 1 und 2, Vieweg, Wiesbaden, 1992

Prozessmanagement und Organisationsentwicklung im Gesundheitswesen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46888

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

Kennen:

  • Ziele der prozessorientierten Unternehmensführung
  • Prozessmanagement im Überblick
  • Techniken der Prozessoptimierung
  • Methoden der Prozesskostenrechnung
  • Ziele der Organisationsentwicklung
  • Evolutionäre und revolutionäre Organisationskonzepte

Können:

  • Prozesslandkarte erstellen
  • Prozesse identifizieren und analysieren
  • Prozesse optimieren
  • Prozesse IT-gestützt verbessern
  • Prozesskosten berechnen
  • Funktionale und divisionale Organisationsformen beschreiben
  • Werkzeuge des Wandlungsmanagement anwenden

Inhalte

Prozessmanagement:
  • Prozessmanagement im Überblick
  • Integrierte Managementkonzepte
  • Von der funktionalen Organisation zur Prozessorganisation
  • Geschäftsprozessmanagement und Prozessdenken
  • Einteilung der Prozesse
  • Elemente und Folgebeziehungen
  • Strukturierung der Prozessabläufe
  • Prozessoptimierung: vom Ist- zum Soll-Konzept
  • Implementierung des Soll-Konzepts

Organisationsentwicklung:

  • Wandel als Daueraufgabe
  • Organisationsgestaltung
  • Organisationsentwicklung
  • Unternehmenskultur und organisationales Lernen
  • Evolutionäre und revolutionäre Konzepte

Lehrformen

  • Vorlesung im seminaristischen Stil, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Planspiel

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Kretzmann, Willi (2009): Geschäftsprozessmanagement im Medizinischen Versorgungszentrum Konzept, Entwicklung und Realisierung. In: Hellmann W (Hrsg.) Handbuch Integrierte Versorgung, medhochzwei Verlag (online)
  • Kretzmann, Willi (2010): Wie Change Management im MVZ zum strategischen Vorteil wird. In: Hellmann Willi (Hrsg.) Handbuch Integrierte Versorgung, medhochzwei Verlag (online)
  • Kretzmann, Willi (2010): Unternehmensführung im Kontext eines integrierten Managementsystems. In: Hellmann, W., Kretzmann, W., Kurscheid, C.,Eble, S. (Hrsg.) Medizinische Versorgungszentren erfolgreich führen und weiterentwickeln, MWV 2010
  • Schmelzer, Hermann J., Sesselmann, Wolfgang (2010): Prozessmanagement in der Praxis, Hanser 2010

Rechnerarchitekturen
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46845

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • kennt die verschiedenen Basisarchitekturen für digitale Rechnerarchitekturen
  • kann die einzelnen Architekturelemente identifizieren und klassifizieren
  • kann Anwendungsszenarien analysieren und dazu passende Architekturmerkmale auswählen
  • kennt den gesamten Bereich von der Strukturebene (RTL) bis zur Instruktionssatzebene (ISA) und kann diese anwenden
  • kann Architecture Manuals und Instruction Set Manuals aktueller Rechnerarchitekturen verstehen und anwenden
  • Optimierungsmöglichkeiten für Rechnerarchitekturen (z.B. Caching, Sprungvorhersage) werden verstanden und können beurteilt werden
  • kennt durch exemplarische Einblicke Paradigmen wie die Parallelverarbeitung und Spezialgebiete wie Architekturen für eingebettete Systeme
  • kann Microcontroller bzgl. des Einsatzbereichs beurteilen und auswählen, sowie hardware-nah in Assembler und C programmieren
  • kann (am Beispiel der Keil uVision Umgebung) eine Entwicklungsumgebung anwenden
  • kann aktuelle Rechnerarchitekturen analysieren und vor dem Hintergrund der Kenntnisse beurteilen und diskutieren

Inhalte

  • Aufbau und Funktion der Turingmaschine als Einführungsbeispiel für eine sehr rudimentäre Rechnerarchitektur => Identifikation der Basiskomponenten Rechenwerk/Steuerwerk/Speicher/Instruktionssatz
  • Aufbau und Funktion der Integer-Java-Virtual-Machine nach Tanenbaum
  • Instruktionssatz (ISA) und Microcode, Optimierung des Micro-Codes, Erläuterung der Spezifika der ISA bei Java Byte Code, CISC, RISC
  • Analyse und Optimierung der Verarbeitungspipeline, Instruction Fetch Unit, Sprungvorhersage, Spekulative Ausführung, Out-of-Order-Execution
  • Analyse der Speicherarchitektur, Caching, Speichertypen (SDRAM, Graphics-DRAM, SRAM, Flash) und -architekturen.
  • vergleichende Analyse der Intel Core und Intel Netburst Architektur bzgl. der o.a. Themen
  • Parallelrechnerarchitekturen, u.a. Cache-Kohärenz (insbesondere MESI), VLIW
  • Beispiele für Spezialrechner (Mobilfunkprozessoren, Datenflussrechner)
  • Architekturen für eingebettete Systeme (u.a. ARM, Einführung DMA und Interrupt-Units)
  • Atmel AVR als Beispiel für Microcontroller, Architektur, ISA, Assembler- und C-Programmierung

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Tanenbaum, A.: Computerarchitektur, 5. Auflage, Pearson, 2006
  • Yiu, J.: The Definitive Guide to the ARM Cortex M0, Newnes, Elsevier, 2011
  • Martin, T.: The Designer's Guide to the Cortex-M Processor Family, Newnes, Elsevier, 2013
  • Brinkschulte, U.; Ungerer, T.: Mikrocontroller und Mikroprozessoren, 3. Auflage, Springer, 2010

Seminar - Methodik
  • WP
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    451811

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    30 h

  • Selbststudium

    45 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die erlernten Kompetenzen sind abhängig vom gewählten methodischen Schwerpunkt der Seminare. Die Studierenden sind unter anderem nach dem Besuch der Veranstaltung in der Lage:

Fach- und Methodenkompetenz:

  • die dem Schwerpunkt des Seminars entsprechenden methodischen Kompetenzen in Studium und Beruf einzusetzen

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • die im Studium erlernten Methoden auf ein fachübergreifendes Thema anzuwenden und dieses den Kommilitonen verständlich zu präsentieren

Selbstkompetenz:

  • selbstständig in der Lage fachlich wissenschaftliche Texte zu strukturieren, erarbeiten und Präsentationen zu erstellen und diese Ergebnisse zu präsentieren
  • selbstständig in der Lage technisch-wissenschaftliche Inhalte zu recherchieren und zu bewerten

Sozialkompetenz:

  • in Gruppen zu arbeiten und innerhalb der Gruppen zu interagieren
  • Inhalte in Gruppen darzustellen und zu verteidigen

Alternativ zu diesem Seminar können die Studierenden eine Veranstaltung des "Studium Generale" belegen, welche die Methodenkompetenz erweitert.

Inhalte

Die Seminare beinhalten Themen, die die fachübergreifenden wissenschaftlich methodischen Kompetenzen der Studierenden erweitern. Die Themen werden jedes Semester mit neuen, aktuellen Inhalten von allen Professorinnen und Professoren angeboten und den Studierenden im elektronischen Informationsangebot der Hochschule (Web) angeboten (https://fh.do/inf/seminare). Beispielhafte Angebote sind: Präsentationstechniken, Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten, Planung und Durchführung von Datenerhebungen.

Alternativ kann ein methodisch orientierter Kurs im "Studium Generale" im Umfang 2 SWS belegt werden. Die Liste der wählbaren Kurse findet sich im elektronischen Informationsangebot der Hochschule (https://fh.do/inf/generale).

Lehrformen

Seminar

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Referat

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik

Literatur

Literatur muss vom Studierenden selbst ermittelt werden.

Übergreifend:

  • Balzert, H.; Schröder, M. und Schäfer, C.; Wissenschaftliches Arbeiten; W3l; Witten; 2. Aufl.; 2011

 

Begründung zur Notwendigkeit der Teilnahmepflicht:

Es handelt sich um eine zu Exkursionen, Sprachkursen, Praktika und praktische Übungen vergleichbare Lehrveranstaltung mit in der Regel maximal 20 Teilnehmern. Durch eine regelmäßige Teilnahme werden die Fach- und Methodenkompetenzen der Studierenden in der Einübung des wissenschaftlichen Diskurses in Gruppenarbeit mit anderen Studierenden und im Dialog mit dem Dozenten erarbeitet und gefestigt. Eine Reflektion der Kompetenzen und damit der Lernziele ist selbstständig nicht ausreichend möglich. Nur ein geringer Anteil der Veranstaltung bezieht sich auf die selbstständige Einarbeitung in die fachlichen Inhalte und die Vorbereitung auf den wissenschaftlichen Diskurs, der größere Anteil bezieht sich auf die gemeinschaftliche Erarbeitung und Reflektion der Kompetenzen, sodass eine regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen für das Erreichen der Lernziele gegeben ist.

Softwaretechnik C (Softwaremanagement)
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    45261

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Komplexität von Softwareprojekten einschätzen und bewerten können
    • Analyse der Hintergründe und Ursachen für Projektfehlschläge
  • Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung kennen und Kontext-spezifisch auswählen können
    • Wasserfall- und Spiralmodell, Prototyping, V-Modell XT, Rational Unified Process, Agile Modelle (Scrum)
  • Prozesse und Aktivitäten, Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Softwaremanagement kennen und anwenden können

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Softwareprojekte organisieren und managen können
    • Projektplanung, Aufwandsschätzung, Aufwands- und Kosten-Controlling
  • Produktmanagement kennen
  • Prozessanalyse, -messung und -bewertung kennen und anwenden können
    • Verbesserung der Prozessqualität (CMMI, GQM)

Selbstkompetenz:

  • Ausarbeit und Erstellung von Softwaremanagement-spezifischen Ergebnisdokumenten
  • Selbstständige Erstellung und Präsentation von ausgewählten Themen und Inhalten des Softwaremanagements

Sozialkompetenz:

  • Teamarbeit in Vierer-Gruppen über ein ganzes Semester

Berufsfeldorientierung:

  • Praxisnahe Anwendung und Durchführung Softwaremanagement-spezifischer Prozesse und -Aktivitäten

Inhalte

  • Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwaretechnik (Wasserfall-, nebenläufiges und Spiral-Modell, V-Modell XT, Rational Unifed Process, Scrum)
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Anforderungsmanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Risikomanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Projektmanagements (Planung und Steuerung) kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Qualitätsmanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Konfigurationsmanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Produktmanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden des Releasemanagements kennen und anwenden können
  • Prozesse und Aktivitäten, Konzepte und Methoden der Prozessverbesserung kennen und anwenden können
  • Rahmenmodelle zur Prozessverbesserung kennen und anwenden können

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • vorlesungsbegleitende Übung
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitendes Praktikum
  • Gruppenarbeit
  • Übungen oder Projekte auf der Basis von praxisnahen Beispielen
  • jeweils unmittelbare Rückkopplung und Erfolgskontrolle

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Balzert, H. (2008): Lehrbuch der Softwaretechnik: Softwaremanagement, 2. Auflage, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
  • Balzert, H. (2009): Basiskonzepte und Requirements Engineering, 3. Auflage, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
  • Ludewig, J., Lichter, H. (2013): Software Engineering Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken, 3. korrigierte Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Pichler, R. (2009): Scrum - Agiles Projektmanagement erfolgreich einsetzen, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Pohl, K.; Rupp, C. (2015): Basiswissen Requirements Engineering, 4. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Sommerville, I. (2018): Software Engineering, 10. aktualisierte Auflage, München: Pearson.
  • Spitzcok, N.; Vollmer, G., Weber-Schäfer, U. (2014): Pragmatisches IT-Projektmanagement, 2. aktualisierte und überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Vollmer, G. (2017): Mobile App Engineering, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
  • Vollmer, G. (WS 2019/2020): Unterlagen zur Lehrveranstaltung "Softwaretechnik C - Softwaremanagement".
  • Winkelhofer, G. (2005): Management- und Projekt-Methoden, 3. Auflage, Berlin, Heidelberg: Springer.

Softwaretechnik D (Qualitätssicherung und Wartung)
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46264

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung der erforderlichen Kenntnisse, um bei der Softwareentwicklung ein definiertes Qualitätsniveau zu erzielen. Die analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung sind bekannt und können zielgerichtet angewendet werden. Methodisches Vorgehen bei der Software-Wartung.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Differenzieren zwischen analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung
  • Benennen von typischen Fehlerquellen
  • Auswählen geeigneter Werkzeuge im Rahmen des konstruktiven Software-Engineering
  • Auswählen geeigneter Metriken zur Qualitätsmessung
  • Kennen von unterschiedlichen Integrationsstrategien
  • Erkennen des Einflusses der Automatisierung auf die Qualität
  • Systematisches herleiten von Testfällen
  • Durchführen manueller Prüfverfahren
  • Anwenden analytischer Prüfverfahren
  • Benennen von Risiken, Problemen und Grundsätzen der Wartung
  • Organisieren einer Software-Wartung


Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Operationalisieren des Qualitätsbegriffs über Qualitätsmodelle
  • Verstehen, dass Testen eine notwendige aber nicht hinreichende Maßnahme zur Sicherung der Qualität ist
  • Durchführen von Zielgruppen-orientierten Präsentationen


Berufsfeldorientierung:

  • Erstellen eines Qualitätshandbuches
  • Auswählen und Einsetzen von geeigneten Werkzeugen (konstruktives Software-Engineering)

Inhalte

  • Qualitätsmodelle
  • Fehlerquellen
  • Konstruktive Maßnahmen
  • Manuelle Prüfmethoden
  • Werkzeuge
  • Black-Box-Test
  • White-Box-Test
  • Metriken
  • Statische Code Analyse
  • Testmanagement
  • Automatisierung (Software Infrastruktur)
  • Lasttest
  • Wartung und Pflege

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Lösung von praxisnahen Übungsaufgaben in Einzel- oder Teamarbeit

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

schriftliche Klausurarbeit

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual

Literatur

  • Balzert, H.; "Lehrbuch der Softwaretechnik, Softwaremanagement", Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, 2008
  • Binder, R.V.; "Testing Object-Oriented Systems", Addison-Wesley, Boston, 2000
  • Hoffmann, D.W.; "Software-Qualität", Springer Vieweg, Berlin, 2013
  • Liggesmeyer, P.; "Software-Qualität", Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, 2009
  • Ludewig, J.; Lichter, H.; "Software Engineering", dpunkt.verlag, Heidelberg, 2010
  • Spillner, A.; Linz, T.; "Basiswissen Softwaretest", dpunkt.verlag, Heidelberg, 2012
  • Sneed, H.M.; Seidl, R.; Baumgartner, M.; "Software in Zahlen", Hanser, München, 2010

Studium Generale
  • WP
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    451815

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1


Virtualisierung und Cloud Computing
  • WP
  • 4 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    46810

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    60 h

  • Selbststudium

    90 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Vermittlung von Grundlagenwissen im Bereich Virtualisierung und Cloud Computing. Theoretische Kenntnisse über Architekturen und Technologien in diesem Bereich sowie Sensibilisierung für deren Stärken und Schwächen in verschiedenen Einsatzbereichen. Vertiefung des Fachwissens anhand praktischer Laboraufgaben mit aktuell relevanten Cloud Services und Technologieplattformen.

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Erlernen der einschlägigen Fachbegriffe im Bereich Virtualisierung und Cloud Computing
  • Einordnung und Bewertung der verschiedenen Konzepte und Architekturen
  • Installation und Konfiguration von einfachen virtuellen Systemen mit unterschiedlichen Technologien
  • Konzeption und praktischer Aufbau von einfachen Cloud Services mit open-source und kommerziellen Ressource Management Systemen
  • Überblick über traditionelle und neue Einsatzbereiche von Virtualisierung und Cloud Computing
  • Überblick über aktuelle Forschungsthemen und Bewertung von wissenschaftlichen Veröffentlichungen

Inhalte

  • Virtualisierung von CPU-, Speicher- und Netzkomponenten
  • Container Technologie
  • Aktuelle Virtualisierungs- und Container-Plattformen
  • Ressource Management und Orchestrierung
  • Aktuelle Ressource Management- und Orchestrierungs-Plattformen
  • Cloud Computing Service Modelle (IaaS, PaaS etc.)
  • Neue Einsatzbereiche von Virtualisierung und Cloud Computing (Edge Computing, NFV etc.)
  • Open-Source Entwicklungsprozesse und Communities

Lehrformen

  • Vorlesung in Interaktion mit den Studierenden, mit Tafelanschrieb und Projektion
  • Bearbeitung von Programmieraufgaben am Rechner in Einzel- oder Teamarbeit
  • vorlesungsbegleitende Projektarbeiten mit abschließender Präsentation

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • schriftliche Klausurarbeit
  • semesterbegleitende Studienleistungen (Bonuspunkte)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

bestandene Klausurarbeit

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Software- und Systemtechnik (dual)
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual
  • Bachelor Informatik Dual

Literatur

  • Thomas Erl, Zaigham Mahmood, Ricardo Puttini; Cloud Computing; Prentice Hall; 2013
  • K. Chandrasekaran; Essentials of Cloud Computing; CRC Press; 2015

6. Studiensemester

Projektarbeit
  • PF
  • 0 SWS
  • 5 ECTS

  • Nummer

    45194

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    0 h

  • Selbststudium

    150 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Durch die Projektarbeit erlernen die Studierenden folgende Kompetenzen, die sie zur Erstellung ihrer späteren Abschlussarbeit vorbereiten und für den Berufseinstieg und die Berufslaufbahn qualifizieren:

Fach- und Methodenkompetenz:

  • Lösen medizininformatikspezifischer Probleme im Domänenkontext der Medizin/des Gesundheitswesens unter Berücksichtigung begrenzter Ressourcen und adäquater Methoden und Werkzeuge.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

  • Spezifizieren von Anforderungen, zur Modellierung von Systemen, zur Zielsetzung und Planung und dem Controlling von Projekten, zur Sicherung der Qualität, zur Vor- und Nachkalkulation des Zeitaufwandes und zur verständlichen Dokumentation
  • Präsentation von Arbeitsergebnissen.

Selbstkompetenz:

  • Beurteilen der eigenen Arbeitsergebnisse.
  • Zusammenarbeit mit anderen Akteuren aus dem Studien-/Berufsfeld-Umfeld.

Sozialkompetenz:

  • Befähigen zur Teamarbeit mit Entwicklern und (soweit möglich) Anwendern, speziell: zur Präsentation von Arbeitsergebnissen, zur Leitung und Moderation von Besprechungen sowie zur Lösung von Konflikten.

Berufsfeldorientierung:

  • Bearbeiten praxisrelevanter Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Gesundheitswesens.

 

Inhalte

Die Studierenden haben bzgl. des Projektthemas ein Vorschlagsrecht. Das Projekt soll bevorzugt außerhalb der Hochschule oder innerhalb im Rahmen eines praxisorientierten Forschungsprojektes durchgeführt werden. Gruppenarbeit wird gewünscht.
Die in den Projekten direkt benötigten spezifischen Kenntnisse werden bei Bedarf in Blockveranstaltungen vermittelt.
Regelmäßige Projektsitzungen sollen den Studierenden die Möglichkeit geben, die oben genannten Fähigkeiten zur Teamarbeit durch Einübung zu erwerben. Dabei sollte insbesondere die Qualitätssicherung durch Präsentation von Ergebnissen aus Analyse, Entwurf und Implementierung trainiert werden. Die bereits erworbenen informatische Kenntnisse, Fertigkeiten und Fähigkeiten sollen zur Anwendung kommen und problemorientiert verfestigt und erweitert werden.

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

  • Projektarbeit mit mündlicher Prüfung
  • Referat

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiche Projektarbeit
  • erfolgreiches Referat

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Medizinische Informatik

Literatur

Muss von den Studierenden selbst in Bezug zum gewählten Thema der Projektarbeit ermittelt werden.

Übergreifend:

  • Wissenschaftliches Arbeiten - Wissenschaft, Quellen, Artefakte, Organisation, Präsentation - Helmut Balzert, Christian Schäfer, Marion Schröder - W3L, 2. Aufl., 2011

Seminar - Inhalt
  • PF
  • 2 SWS
  • 2 ECTS

  • Nummer

    45182

  • Sprache(n)

    de

  • Dauer (Semester)

    1

  • Kontaktzeit

    30 h

  • Selbststudium

    45 h


Lernergebnisse (learning outcomes)/Kompetenzen

Die erlernten Kompetenzen sind abhängig vom gewählten inhaltlichen Schwerpunkt der Seminare. Die Studierenden sind unter anderem nach dem Besuch der Veranstaltung in der Lage:

Fach- und Methodenkompetenz:

  • die dem Schwerpunkt des Seminars entsprechenden inhaltlichen Kompetenzen in Studium und Beruf einzusetzen
  • wissenschaftliche Methoden zur Erarbeitung eines Referats zum inhaltlichen Schwerpunkt zu nutzen. Sie können recherchieren, bewerten, strukturieren, dokumentieren und präsentieren.
  • eine wissenschaftliche Hausarbeit anzufertigen

Selbstkompetenz:

  • selbstständig in der Lage fachlich wissenschaftliche Texte zu strukturieren, erarbeiten und Präsentationen zu erstellen und diese Ergebnisse zu präsentieren
  • selbstständig in der Lage technisch-wissenschaftliche Inhalte zu recherchieren und zu bewerten

Sozialkompetenz:

  • in Gruppen zu arbeiten und innerhalb der Gruppen zu interagieren
  • Inhalte in Gruppen darzustellen und zu verteidigen

Berufsfeldorientierung:

  • dem Berufsfeld entsprechende Inhalte zu erarbeiten

Inhalte

Die Seminare beinhalten Themen, die die fachlich wissenschaftlichen Kompetenzen der Studierenden erweitern. Die Studierenden erarbeiten ein Referat über ein ausgewähltes Spezialthema der Betriebswirtschaft, Informatik und/oder Wirtschaftsinformatik und präsentieren die Inhalte. Die Themen werden jedes Semester mit neuen, aktuellen Inhalten von allen Professorinnen und Professoren bzw. Lehrbeauftragten angeboten und den Studierenden im elektronischen Informationsangebot der Hochschule (Web) angeboten (https://fh.do/inf/seminare). Beispielhafte Angebote sind: Modernes Supply Chain Management für die Informationslogistik, Unternehmensplanspiel und Soziale Netzwerke. Die Berufsfeldorientierung der Seminare wird durch Einsatz von in den Fächern besonders ausgewiesenen Lehrbeauftragten aus der Wirtschaft gestärkt.

Lehrformen

Seminar

Teilnahmevoraussetzungen

Siehe jeweils gültige Prüfungsordnung (BPO/MPO) des Studiengangs.

Prüfungsformen

Referat

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

  • erfolgreiches Referat
  • regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen

Verwendbarkeit des Moduls (in anderen Studiengängen)

  • Bachelor Wirtschaftsinformatik
  • Bachelor Informatik
  • Bachelor Medizinische Informatik

Literatur

Literatur muss vom Studierenden selbst ermittelt werden.

Übergreifend:

  • Balzert, H.; Schröder, M. und Schäfer, C.; Wissenschaftliches Arbeiten; W3l; Witten; 2. Aufl.; 2011

 

Begründung zur Notwendigkeit der Teilnahmepflicht:

Es handelt sich um eine zu Exkursionen, Sprachkursen, Praktika und praktische Übungen vergleichbare Lehrveranstaltung mit in der Regel maximal 20 Teilnehmern. Durch eine regelmäßige Teilnahme werden die Fach- und Methodenkompetenzen der Studierenden in der Einübung des wissenschaftlichen Diskurses in Gruppenarbeit mit anderen Studierenden und im Dialog mit dem Dozenten erarbeitet und gefestigt. Eine Reflektion der Kompetenzen und damit der Lernziele ist selbstständig nicht ausreichend möglich. Nur ein geringer Anteil der Veranstaltung bezieht sich auf die selbstständige Einarbeitung in die fachlichen Inhalte und die Vorbereitung auf den wissenschaftlichen Diskurs, der größere Anteil bezieht sich auf die gemeinschaftliche Erarbeitung und Reflektion der Kompetenzen, sodass eine regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen für das Erreichen der Lernziele gegeben ist.

7. Studiensemester

Bachelorarbeit
  • PF
  • 0 SWS
  • 15 ECTS

  • Nummer

    103

  • Dauer (Semester)

    1


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