• Keine Ergebnisse gefunden

Evaluation zur Qualität der universitären, praktischen Lehre am Beispiel einer Lehrveranstaltung zum Thema Data Warehousing und Business Intelligence

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Evaluation zur Qualität der universitären, praktischen Lehre am Beispiel einer Lehrveranstaltung zum Thema Data Warehousing und Business Intelligence"

Copied!
1
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

Evaluation zur Qualität der universitären, praktischen Lehre am Beispiel einer Lehrveranstaltung zum Thema

Data Warehousing und Business Intelligence

Dirk Peters, Daniela Hans

Department für Informatik, Abteilung Wirtschaftsinformatik I / VLBA Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Ammerländer Heerstraße 114-118 26129 Oldenburg

Dirk.Peters@Informatik.Uni-Oldenburg.DE Daniela.Hans@Informatik.Uni-Oldenburg.DE

Abstract:Aufgrund der immer größer werdenden Notwendigkeit der Vermittlung von Wissen über den Einsatz von betrieblichen Anwendungssystemen im tertiären Bildungsbereich, bedarf es einer Neugestaltung heutiger Lehr- und Lernumgebungen in Struktur und Inhalt. Da gerade praktische Kenntnisse im Umgang mit solchen Systemen immer stärker vom Arbeitsmarkt nachgefragt werden, ist es Aufgabe der Bildungsinstitutionen, Studierende frühzeitig mit diesen Systemen zu konfrontieren und sie in diesem Bereich zu fördern, um eine qualifizierte Ausbildung zu gewährleisten. Zwar gibt es bereits verschiedene Ansätze zur Vermittlung des relevanten Wissens, doch sind diese aus unterschiedlichen Gründen häufig nicht effektiv genug. Doch wo liegen die Optimierungspotentiale oder gravierende Defizite heutiger Ansätze oder Methoden? Zur Beantwortung dieser Fragestellung wird im Beitrag eine universitäre Lehrveranstaltung–wie sie in ähnlicher Form an vielen Hochschulen durchgeführt wird – evaluiert und im Hinblick auf ihre praktischen Lehranteile bewertet. Das Ergebnis soll es nachgeschalteten wissenschaftlichen Arbeiten ermöglichen, Handlungsanweisungen oder bereits konkrete Anforderungen zur Schaffung neuer Lehr- und Lernumgebungen zum Zwecke der Verbesserung der Lehre im Kontext betrieblicher Anwendungssysteme herzuleiten.

1 Einführung

Im Zeitalter der Globalisierung und der Dynamisierung der Märkte haben sich Unternehmen immer häufiger neuen Herausforderungen zu stellen. Der Einsatz von betrieblichen Anwendungssystemen zur Minimierung der Durchlaufzeiten, zur Verringerung der Kosten und zur Optimierung und Koordination von Ressourcen ist für das erfolgreiche Bestehen heutiger Unternehmen im nationalen als auch im internationalen Wettbewerb unumgänglich geworden.

361

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

Wei- terhin spricht für den Einsatz von Interviews, dass aktuelle Metaanalysen strukturierten Interviews substantielle Validität für Berufserfolg und inkrementellen

(1) Schüler müssen die grundsätzliche Entscheidung treffen, ob sie eine Hochschule be- suchen wollen oder nicht, (2) sie müssen sich entscheiden, bei welcher Hochschule sie sich

• If queries usually run on a grouping of data: e.g., each branch tends to query on its own data and the dimension structure is not likely to change then partition the table on

11.1 Decision Trees based Classification 11.2 Naive Bayesian Classification?. 11.3 Support Vector

- Big Data: breit verwendeter Begriff für extrem “große”, heterogene Datenmengen (z.B. aus sozialen Netzwerken), die mit herkömmlichen Methoden nicht mehr zu erfassen und zu

• Query-Beispiel für Verbundindex (Bitmap Join Index).. • Vergleich mit

- Daten müssen so gespeichert werden, daß diese für Endbenutzer (wie Analytiker & Manager) verständlich sind.. - außerdem sollen die Daten für eine unternehmensweite

Der Trend geht immer mehr dahin, dass große Hersteller eine breite Produktpalette an Business Intelligence Produkten anbieten, um dem Kunden eine Komplettlösung für sein