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Forschung

aktuellste Publikationen

This paper introduces a framework for managing bias in machine learning (ML) projects. When ML-capabilities are used for decision making, they frequently affect the lives of many people. However, bias can lead to low model performance and misguided business decisions, resulting in fatal financial, social, and reputational impacts. This framework provides an overview of potential biases and corresponding mitigation methods for each phase of the well-established process model CRISP-DM. Eight distinct types of biases and 25 mitigation methods were identified through a literature review and allocated to six phases of the reference model in a synthesized way. Furthermore, some biases are mitigated in different phases as they occur. Our framework helps to create clarity in these multiple relationships, thus assisting project managers in avoiding biased ML-outcomes.

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Dienstleistungsunternehmen mit dem Fokus auf die Unterstützung von Menschen (HCSSs) streben nach Dienstleistungsinnovationen (SIs), die durch Informations- und Kommunikationstechnologie ermöglicht sind, um Kostendruck und begrenzte Ressourcen zu minimieren und ihr Geschäft voranzutreiben. Das Ergebnis der SI ist ein überarbeitetes Dienstleistungskonzept, das die Möglichkeit bietet, die Wertschöpfung der Dienstleistungen zu verbessern. In der Realität kommt der erwartete Nutzen dieser SI nie zum Tragen, weil das integrierte Design des Dienstleistungsgeschäfts nicht ausreichend berücksichtigt wurde. Die Integration von Dienstleistungsgestaltung und der Geschäftsmodellgestaltung ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von SI. Ziel dieser Dissertation ist es, Designwissen zu entwickeln, das ein integriertes Dienstleistungsgeschäftsdesign für HCSS enthält und so die Vorteile von SI ermöglicht. Um das Design des Dienstleistungsgeschäfts für HCSSs zu verbessern, enthält die Dissertation einen Zwei-Phasen-Forschungsansatz. In der ersten Phase wird eine systematische Literaturrecherche über technisch gestützte SI in HCSSs durchgeführt, um die spezifischen Merkmale des Feldes zu untersuchen. Auf Basis dieses Wissens werden spezifische SI-Praktiken analysiert, um zu zeigen, was das Design des Dienstleistungsgeschäfts ausmacht. In der zweiten Phase wird dieses Wissen genutzt, um Designanforderungen und Designprinzipien als Designartefakt für die Innovation von HCSSs mit Informations- und Kommunikationstechnologie zu entwickeln. Dieses Designwissen wird in einer realen Umgebung evaluiert, die auf die Entwicklung und Einführung von HCSSs abzielt. Das entwickelte Wissen bietet theoretische Beiträge und praktische Implikationen. Die Ergebnisse erweitern das Wissen über SI, indem sie den Stand der Forschung zusammenfassen und den SI-Prozess mit Schwerpunkt auf Technik detaillieren. Dieses SI-Wissen vermittelt ein Verständnis für die verschiedenen Rollen und Aktivitäten des Dienstleistungs- und Geschäftsmodelldesigns. Weiterhin liefern die Ergebnisse eine theoretische Grundlage für das Design von Dienstleistungsunternehmen. Diese Grundlage umfasst eine neuartige Kombination von Wertschöpfung und Werterfassung durch die Integration verschiedener Designansätze und die Detaillierung bestehender Designpraktiken. Die Ergebnisse liefern weiterhin die theoretische Grundlage für die Forschung über HCSS und die Konzepte für deren systematisches Design. Die spezifizierten Merkmale ermöglichen somit ein besseres Verständnis der Dienstleister von Strukturen, Prozessen und Geschäftslogik in HCSSs.

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In Zeiten der Digitalisierung nimmt Informationstechnologie eine Schlüsselrolle im Modernisierungsprozess von Unternehmen ein. Zugleich bringt die Softwareeinführung das Risiko mit sich, den intendierten Nutzen nicht zu realisieren. Durch eine Dienstleistungssystem-Perspektive erscheint die Einbindung der Nutzer in die Softwareeinführung ein vielversprechender Ansatz. Das Ziel des Projektes ExTEND – Engineering von Dienstleistungssystemen für nutzergenerierte Dienstleistungen ist es daher, Nutzer in die Softwareeinführung nach dem Leitbild „Dienstleistungen von Nutzern für Nutzer“ zu befähigen, aktiv einen Beitrag zu der Gestaltung der Arbeitsumgebung zu leisten. Hieraus resultieren IT-gestützte Servicebausteine, in denen Nutzer sich gegenseitige Hilfestellungen geben und Handlungsalternativen in der Softwareeinführung aufzeigen. Durch ein Pilotierungsvorgehen werden die Servicebausteine in drei Anwendungsfeldern entwickelt und pilotiert. Hieraus resultiert evidenzbasiertes Gestaltungswissen für die Entwicklung von nutzergenerierten Dienstleistungen. Darüber hinaus wird ein Mehrebenenmodell für die Gestaltung von Dienstleistungssystemen vorgestellt, welches die Entwicklung von Dienstleistungssystemen unterstützt und über traditionelle Ansätze des Service Engineerings hinausgeht.

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Smart Personal Assistants (SPAs; such as Amazon’s Alexa or Google’s Assistant) let users interact with computers in a more natural and sophisticated way that was not possible before. Although there exists an increasing amount of research of SPA technology in education, empirical evidence of its ability to offer dynamic scaffolding to enhance students problem-solving skills is still scarce. To fill this gap, the aim of this paper is to find out whether interactions with scaffolding-based SPA technology enable students to internalize and apply problem-solving steps on their own in a 10th grade high school and a vocational business school class. Students in the experiment classes completed their assignments using Smart Personal Assistants, whereas students in the control classes completed the same assignments using traditional methods. This study used a mixed-method approach consisting of two field quasi-experiments and one post-experiment focus group discussion. The empirical results revealed that students in the experiment classes acquired significantly more problem-solving skills than those in the control classes (Study 1: p = 0.0396, study 2: p < 0.001), and also uncovered several changes in students’ learning processes. The findings provide first empirical evidence for the value of using SPA technology on skill development in general, and on problem-solving skill development in particular.

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Argumentation skills are an omnipresent foundation of our daily communication and thinking. However, the learning of argumentation skills is limited due to the lack of individual learning conditions for students. Within this dissertation, I aim to explore the potential of adaptive argumentation skill learning based on Artificial Intelligence (AI) by designing, implementing, and evaluating new technology-enhanced pedagogical concepts to actively support students in developing the ability to argue in a structured, logical, and reflective way. I develop new student-centered pedagogical scenarios with empirically evaluated design principles, linguistic corpora, ML algorithms, and innovative learning tools based on an adaptive writing support system and a pedagogical conversational agent. My results indicate that adaptive learning tools based on ML algorithms and user-centered design patterns help students to develop better argumentation writing skills. Thereby, I contribute to research by bridging the boundaries of argumentation learning and argumentation mining and by examining pedagogical scenarios for adaptive argumentation learning from a user-centered perspective.

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get_appThiemo Wambsganss, Tobias Küng, Söllner Matthias, Jan Marco Leimeister
Wissenschaftlicher Artikel
Techniques from Natural-Language-Processing offer the opportunities to design new dialog-based forms of human-computer interaction as well as to analyze the argumentation quality of texts. This can be leveraged to provide students with adaptive tutoring when doing a persuasive writing exercise. To test if individual tutoring for students' argumentation will help them to write more convincing texts, we developed ArgueTutor, a conversational agent that tutors students with adaptive argumentation feedback in their learning journey. We compared ArgueTutor with 55 students to a traditional writing tool. We found students using ArgueTutor wrote more convincing texts with a better quality of argumentation compared to the ones using the alternative approach. The measured level of enjoyment and ease of use provides promising results to use our tool in traditional learning settings. Our results indicate that dialog-based learning applications combined with NLP text feedback have a beneficial use to foster better writing skills of students.

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Higher legal standards with regards to data protection of individuals such as the European General Data Protection Regulation (GDPR) increase the pressure on developing lawful technologies. The development requires feedback from stakeholders such as legal experts that lack technical knowledge but are required to understand IT artifacts. As a solution, patterns can support interdisciplinary system development. We demonstrate how interdisciplinary patterns can support legal experts in arguing about technologies in court by introducing a law simulation study which is a well-known evaluation method in law. Our results show that patterns support legal experts in their argumentation about technologies in court. We provide theoretical contributions concerning cognitive fit theory about how patterns act as a bridge between the internal and external representation of problems and improve problem-solving performance related to the legal assessment of technology. In addition, we provide practical guidance for codifying and communicating design knowledge through patterns.

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Due to a rapidly changing business environment, companies feel under constant pressure to innovate. In response to this challenge, and to accelerate their digital innovation endeavours, many incumbent firms set up Digital Innovation Units. To assess the effectiveness of these units, scholars and practitioners have called for the need to develop adequate means of measuring performance. This paper, therefore, reviews the literature on Performance Measurement Systems for Digital Innovation Units, and derives nine requirements. Conducting five case studies of Digital Innovation Units, we investigate the level of adoption of these requirements and propose three additional ones for a Performance Measurement System for innovation activities in Digital Innovation Units. We discuss these requirements and explain the reasons for their different levels of adoption. Thus, we contribute to literature and practice with a more adequate way of evaluating the performance of Digital Innovation Units, valuable to researchers and managers.

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The increasing availability of data and advances in data processing and analysis methods have led to a flourishing of data science and business analytics. This not only constitutes new research efforts in information systems research (e.g. artificial intelligence (AI), processing of unstructured data, decision support systems, or visualization), but also has a significant impact on established topics in information systems research such as business intelligence and decision support systems. In this track, we welcomed the entire diversity of information systems research efforts in the fields of data science and business analytics and were open to all methodological approaches.

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