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.

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.

• 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.

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.

Die Veranstaltung beinhaltet folgende Themenbereiche:

• 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

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

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

• A1:
  "Fairway. A1. Lehr- und Arbeitsbuch"; Herbert Puchta, Klett Verlag, 2005, ISBN-10: 3125014603
• A2, B1, B2:
  Williams, E., Kleinschroth, R., Courtney, B. (2018). "Matters Technik - IT Matters 3rd Edition: B1/B2 - Englisch für IT-Berufe". Cornelsen Verlag. ISBN-13: 978-3-06-451522-2 (E-Book: ISBN 978 – 3 –06-451523 – 9)

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.

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)

• 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.

 

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.

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

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

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 Vorgänge mit Hilfe von theoretischen Verteilung
• Herleitung von Prognosen mit Hilfe statistischer Schätzverfahren

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

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

 

• 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

 

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.

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.

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®

• 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/

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

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)

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

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

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

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.

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

• 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

 

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.

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

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.

Vermittlung von Wissen zum Entwurf und zur Architekur von Software als wesentliche Säule der Softwaretechnik

Fach- und Methodenkompetenz:

• Verstehen der Konzepte des objektorientierten Designs
• Entwurf und Dokumentation von Anwendungen mit UML
• Verstehen der Prinzipien, Muster und Aspekte von Softwarearchitekturen
• Definieren, dokumentieren und bewerten von Architekturen
• Beschreiben des Architektur- und Designprozesses
• Beschreiben und einordnen moderner Softwaretechniken

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Denken in Systemen
• Entwerfen und dokumentieren von Zielsystemen
• Prozessorientiertes Vorgehen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

 

• Kecher, Christ: UML 2.5 - Das umfassende Handbuch, Rheinwerk Computing, 2015
• Starke, Gernot: Effektive Software-Architekturen - Ein praktischer Leitfaden, Hanser, 8. Auflage 2018
• Starke, Gernot; Hruschka, Peter; ARC42: Pragmatische Hilfe für Softwarearchitekten, Hansa, 2015

 

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.

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®

 

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.

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

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

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.

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

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

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

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.

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.

 

• 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

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.

 

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

• 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

 

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

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

Online Quellen

• Dokumentation zu dem jeweiligen "open source" Projekt

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden gezielt 'Ausgewählte Aspekte der Informatik' vorgestellt.

Das Angebot dieser Lehrveranstaltung erfolgt unter Kapazitätsgesichtspunkten in Abstimmung mit dem Studiendekan.

Für die konkrete Lehrveranstaltung wird im Vorfeld eine Modulbeschreibung - gemäß der Vorgaben des Modulhandbuches - erstellt. Der Studiengangsleiter prüft anhand derer die Eignung der Lehrveranstaltung zur Ergänzung des Lehrangebotes. Die Modulbeschreibung wird den Studierenden von Beginn Vorfeld der Lehrveranstaltung zur Verfügung gestellt.

Die Qualitätssicherung erfolgt durch den Studiengangsleiter.

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

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.

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

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.

 

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.

 

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

 

• 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

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

 

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

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)

• 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

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.

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

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

- 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.

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)

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 von Gründen und Zielen 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 beispielhaften Fallstudien
• Entwickeln von Detailprozessen basierend auf den ITIL Phasen für spezifische praxisbezogene Aufgaben

Fächerübergreifende Methodenkompetenz:

• Auswählen von geeigneten Kommunikationsstrukturen für Service- und Supportprozesse/-strukturen
• Systematische Priorisierung von Aktivitäten und Projekten
• Kennen von Fehlerkulturen (Faktor Mensch in Stresssituationen)
• Einschätzen von klassischen Konflikten zwischen Design- und Betriebsfunktionen
• Einordnung DevOps und Agile Entwicklung in ITIL Phasen
• 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.)
• Anwenden 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

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.

• 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

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