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Master in Business Innovation

Das IWI-HSG betreut das Master-Programm in Business Innovation (MBI).  Möchten Sie als Führungskraft die Zukunft innovativ gestalten? Der Master in Business Innovation zeigt Ihnen, wie Sie die Potenziale der digitalen Transformation erfolgreich nutzen.

    Falls Sie Fragen bezüglich des Masters in Business Innovation haben, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.






    Abschlussarbeiten

    Sie können bei uns Bachelor- und Masterarbeiten zu den Themengebieten des IWI-HSG schreiben. Falls Sie interessiert sind, wenden Sie sich bitte direkt an den Referenten bzw. die Referentin.

     

    Nachfolgend finden Sie eine Übersicht aktueller Themen. Sollten Sie weitere Ideen haben, kommen Sie auch gerne auf uns zu.

    Level:
    Master
    Kontakt:
    Anuschka Schmitt
    AI-based information systems offer the potential to augment human decision-making across a variety of use cases, such as credit scoring, local policing or cancer detection. However, such systems offer outcomes that are not fully predictable nor explainable, and bring along a certain probability of inaccuracy. Current research is incongruent on whether and under which circumstances users actually accept and trust such erroneous recommendations. More so, the existing literature body has mostly focused on the positive outcomes of AI-based information systems. Which individual and technological factors promote or prevent the acceptance of erroneous recommendations? The goal of this thesis is to analyse social and psychological theory (i.e., decision-making) relevant to the area of research described above. In a potential subsequent step, the student is asked  to deduct relevant impediments of recommendation acceptance from a socio-technical design perspective. Start immediately or by arrangement
    Level:
    Master
    Kontakt:
    Anuschka Schmitt
    From smart home devices such as Google Home or Amazon Alexa, voice control systems in vehicles and half of all search requests being performed by voice  - technology has shifted towards voice-based interfaces within the past years. These hands- and eyes-free interfaces have the potential to optimize work processes (think medical surgery) or reach new customer groups (think visually impaired, elderly). But what happens to those target groups who cannot be understood? For instance, accuracy of search results can differ depending on whether an algorithm recognizes your accent. As part of a greater research project, this study seeks to identify the unintended implications the wide-spread deployment of commercial voice interfaces bring along. The student might investigate how language variants or accents (i.e., Hochdeutsch vs Schweizerdeutsch) influence the interaction with a voice-based interface as part of an empirical study. Start immediately or by arrangement
    Level:
    Master
    Kontakt:
    Karen Eilers
    In der Unternehmenspraxis findet sich inzwischen ein grosser Markt für Tests, welche die Agilität der Mitarbeitenden erfassen sollen. In dieser Masterarbeit sollen systematisch die verwendeten Testverfahren überblickt und deren Güte auf Basis von methodischem Knowhow überprüft werden. Auf diesen Erkenntnissen sollen Handlungsempfehlungen für Vorgehensweisen bei der Vermessung der Agilität von Mitarbeitenden abgegeben werden. Voraussetzung: gründliches methodische Knowhow   Start per sofort oder nach Vereinbarung  
    Level:
    Master
    Kontakt:
    Thiemo Wambsganss
    (Different topics possible at any time such as NLP, ML, Process Mining, Design, Chatbot, Voice-Interfaces - more information through ai-for-education.com)   In these master theses, the students should build upon recent advantages in the field of Machine Learning and Natural Language Processing to investigate the potential of, conceptualize or design new approaches in the fields of human-computer interaction and artificial intelligence for education. The aim is to design new forms of interaction and experience to revolutionize the individual learning experiences of students (e.g., through chatbots or adaptive learning feedback). The student can rely on a set of already existing data, code, tools, and knowledge in order to work with the Ph.D. student together on a novel learning tool for a real-world evaluation. I offer close supervision, individual coaching, and the opportunity to not only develop practical, as well as theoretical skills in the area of Data Science, Machine Learning, and Natural Language Processing but also to publish a scientific paper together at the end of the thesis.   Start: by arrangement
    Level:
    Bachelor/Master
    Kontakt:
    Dr. Roman Rietsche
    Digitale Innovationen im Universitären Lernumfeld: Weiterentwicklung unseres Lerntools LOOM   Warum: Die Anzahl an Studierenden steigt seit Jahren kontinuierlich an, wohingegen die Anzahl an Hochschullehrer konstant bleibt. Universitäre Massenlehrveranstaltungen, in denen ein Dozent über 100 Studierende lehrt, sind nach wie vor Standard in der Hochschullandschaft. Diese Massenlehrveranstaltungen sind durch hohe Anonymität sowie durch einen Mangel an Interaktion und Feedback gekennzeichnet. Jedoch gehört laut Hattie und Timperley (2007) Feedback zu dem drittwichtigesten Faktor für Lernerfolg. Obwohl dieses Problem bekannt ist, ist die Klausur am Ende eines Kurses oft der einzige Zeitpunkt an dem die Studenten Feedback erhalten. Dieser Mangel an Feedback führt oft zu ungenügenden Lernergebnissen und unzufriedenen Lernenden. Ihre Bachelor/Masterarbeit soll dazu beitragen, das Lernen der Studierenden mit Feedback im Lernprozess zu verbessern.   Wie: • Bachelor/Master Arbeit zur Entwicklung von Teilmodulen für unser innovatives IT-Lerntool LOOM   Was: • Programmierung Frontend oder Backend • Kenntnisse in der Softwareentwicklung: • Java EE 7, Java SE 8 • SQL • HTML5, CSS3, JavaScript, jQuery • Kenntnisse von Architektur-/Entwurfsmustern, insb. MVC • Verwendung von Scrum als Agile Softwareentwicklungsmethode   Key-Facts: • Die Zusammenarbeit findet in enger Betreuung statt, mit regelmässigen Review-Meetings, Feedbackgesprächen, etc. • Die Arbeit kann unmittelbar gestartet werden, sollte jedoch innerhalb der nächsten ±6 Monate fertig gestellt werden
    Level:
    Bachelor/Master
    Kontakt:
    Dr. Roman Rietsche
    Machine learning und Text Mining Warum: Die Anzahl an Studierenden steigt seit Jahren kontinuierlich an, wohingegen die Anzahl an Hochschullehrer konstant bleibt. Universitäre Massenlehrveranstaltungen, in denen ein Dozent über 100 Studierende lehrt, sind nach wie vor Standard in der Hochschullandschaft. Diese Massenlehrveranstaltungen sind durch hohe Anonymität sowie durch einen Mangel an Interaktion und Feedback gekennzeichnet. Jedoch gehört laut Hattie und Timperley (2007) Feedback zu dem drittwichtigesten Faktor für Lernerfolg. Obwohl dieses Problem bekannt ist, ist die Klausur am Ende eines Kurses oft der einzige Zeitpunkt an dem die Studenten Feedback erhalten. Dieser Mangel an Feedback führt oft zu ungenügenden Lernergebnissen und unzufrieden Lernenden. Ihre Bachelor/Masterarbeit soll dazu beitragen, das Lernen der Studierenden mit Feedback im Lernprozess zu verbessern. Wie: • Bachelor/Master Arbeit zur empirischen Untersuchung Peer-Assessment Reviews mittels Machine Learning und Text Mining • Erarbeitung von Konzepten basierend auf vorhandener Theorie • Empirische Analyse mittels einem Experiment Key-Facts: • Technisches Know-How z.B. in Programmiersprachen wie R oder Python • Die Zusammenarbeit findet in enger Betreuung statt, mit regelmässigen Review-Meetings, Feedbackgesprächen, etc. • Die Arbeit kann unmittelbar gestartet werden, sollte jedoch innerhalb der nächsten ±6 Monate fertig gestellt werden • Bei publikationswürdiger Arbeit, werden Sie als Autor gelistet
    Level:
    Bachelor/Master
    Kontakt:
    Dr. Roman Rietsche
    Machine Learning und Text Mining Warum: Hast du das Gefühl, dass eine bessere Verzahnung der Lernziele in den Kursen hilfreich wäre? Im Bachelor BWL möchten wir genau an diesem Thema arbeiten. Das Ziel ist der Einsatz von Machine Learning und Text Mining zur Analyse der Kursmerkblätter. Die Idee ist die automatisierte Auswertung der Merkblätter, um so zu erkennen, welche Fächer welche Lernziele beinhalten. Die ausgeschriebe Bachelor/Master-Thesis hat somit einen direkten praktischen Nutzen. Wie: • Bachelor/Master Arbeit zur empirischen Untersuchung von Dokumenten mittels Machine Learning und Text Mining • Erarbeitung von Konzepten basierend auf vorhandener Theorie, Assurance of Learning, Lernziel Erstellung Key-Facts: • Technisches Know-How z.B. in Programmiersprachen wie R oder Python • Die Zusammenarbeit findet in enger Betreuung statt, mit regelmässigen Review-Meetings, Feedbackgesprächen, etc. • Die Arbeit kann unmittelbar gestartet werden, sollte jedoch innerhalb der nächsten ±6 Monate fertig gestellt werden
    Level:
    Bachelor/Master
    Kontakt:
    Dr. Roman Rietsche
    Are you interested in next-level technology? Learn more about Quantum Computing! Why: Due to the numerous possible applications of quantum computing, a recently published report by McKinsey & Partners estimates the global market value in 2035 at a remarkable +1 trillion USD, mainly in the financial, chemical, pharmaceutical, automotive, and Technology, Media, and Telecom (TMT) sectors (Hazan et al., 2020). Already today, the world's largest technology companies, such as Google, IBM, Microsoft, Amazon, and Alibaba, invest billions in research or development of their quantum computer systems and provide partial access for the public to these computing machines via the cloud. The goal of this master thesis is to develop an approach for describing and capturing quantum computing uses cases in a systematic way. How: • Start with a literature review on quantum computing • Use the Design Science Research method to develop a method for describing and capturing quantum computing use cases • You can already build on 23 conducted interviews with experts on Quantum Computing in academia and industry Key-Facts: • The collaboration will take place in close supervision, with regular review meetings, feedback sessions, etc. • The thesis can be started immediately but should be completed within the next ±6 months • 80% of the theses under my supervision got published at scientific conferences, therefore your work is recognized by a larger audience • Two papers got nominated for most innovative paper and the best paper award

    Individueller Themenvorschlag

      Ihre Bewerbung für eine Abschlussarbeit



      Bewerbung für:*

      Research Proposal:*

      Motivationsschreiben:*

      Welche relevanten Lehrveranstaltungen in Verbindung mit diesem Thema haben Sie besucht?*

      CV:*

      Einblicke in Ihre Kommunikationsweise (selbst gestaltete Präsentation/Text):*

      Vorgesehener Beginn der Arbeit:*

      Vorgesehene Abgabe der Arbeit:*




        Ihr Themenvorschlag für die Abschlussarbeit





        Research Proposal:
        CV:





          Ihr Themenvorschlag für die Abschlussarbeit

          Momentan nehmen wir nur Themenvorschläge auf dem Master Level an.



          Forschungsvorhaben:*

          Motivationsschreiben:*




            Ihre Bewerbung für eine Abschlussarbeit

            Danke für Ihr Interesse, Ihre Abschlussarbeit am Lehrstuhl von Prof. Dr. Jan Marco Leimeister zu schreiben. Wir betreuen gerne Studierende, die sich für unsere Forschungsthemen begeistern und die bisher gute akademische Leistungen erbracht haben. Weil wir eine grosse Anzahl an Bewerbungen bekommen, können wir nur jene berücksichtigen, die gut zu unseren Forschungsgebieten passen. Mehr zu unseren Forschungsgebieten erfahren Sie auf dieser Webseite. Um sich zu bewerben, können Sie eines der Themen in Betracht ziehen, an denen wir arbeiten oder Sie können ein eigenes Thema vorschlagen.



            Bewerbung für:*

            Research Proposal:*

            CV:*

            Motivationsschreiben:*

            Notenauszug:

            Vorgesehener Beginn der Arbeit:*

            Vorgesehene Abgabe der Arbeit:*
            Wir rechnen mit mindestens 4 Monaten Bearbeitungszeit von Beginn bis zur Abgabe der Arbeit




              Individual Thesis Proposal





              Research Proposal:
              CV:





              Doktoratsstudium
              Ph.D. in Management – Fachrichtung Business Innovation

              Alle ordentlichen Professoren des IWI-HSG betreuen Promotionen. Zudem bietet das Institut Kurse auf der Doktorandenstufe an.

              Das Doktoratsprogramm in Betriebswirtschaftslehre ist in eine Kursphase und eine Dissertationsphase gegliedert. In der Kursphase sind zwei Pflichtkurse und mindestens zwei Methoden-/Fachkurse aus den Doktoratsprogrammen der Universität St. Gallen oder der Global School in Empirical Research zu besuchen. Nach Abgabe der Vorstudie beginnt die Dissertationsphase. In dieser sind mindestens zwei dissertationsbegleitende Seminare/Kolloquien zu absolvieren. Ein weiterer Methodenkurs oder ein weiteres Seminar kann phasenunabhängig belegt werden.