Smart Sustainability Simulation Game (S3G)

Inhalte

Aufgrund des technologischen Wandels und der zunehmenden Bedeutung von Datenanalysen und Künstlicher Intelligenz wird das Anforderungsprofil von Unternehmen an Absolvent:innen als Fach- und Führungskräfte immer interdisziplinärer.  

Die Lehrveranstaltung S3G konzentriert sich auf interdisziplinäre Bildungsziele in den Bereichen Betriebswirtschaft, Nachhaltigkeit, KI und Data Science. Es handelt sich um eine anwendungsorientierte und interaktive Wirtschaftssimulation, die projektbasiertes Lernen fördert, um selbstgesteuertes und aktives Lernen in interdisziplinären Teams zu unterstützen. Dabei stehen Teamarbeit, Gamification und Wettbewerbselemente im Mittelpunkt. 

Der Kurs umfasst folgende Aspekte: 

  • Bearbeitung mehrerer Fallstudien
  • Eigenständige technische Umsetzung von Machine-Learning-Anwendungen zur Lösung einer geschäftlichen Herausforderung.
  • Berücksichtigung und Analyse technischer, wirtschaftlicher, ökologischer und sozialer Auswirkungen.

 

Lernziele

  • Kenntnis und Verständnis der Nutzung sowie Bewertung verschiedener Machine-Learning-Ansätze zur Lösung betrieblicher Entscheidungsprobleme.
  • Anwendung von technoökonomischen Fähigkeiten.
  • Identifikation von Entscheidungssituationen in Unternehmen und Analyse der verfügbaren Daten.  
  • Auswertung von Daten mithilfe von Machine Learning und Treffen von Geschäftsentscheidungen auf Basis dieser Daten im Kontext der Nachhaltigkeit.  
  • Technische Umsetzung von Machine-Learning-Anwendungen und Bewertung der (potenziellen) wirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Auswirkungen.  
  • Üben von Team- und Projektmanagementfähigkeiten sowie Präsentationstechniken.

 

Anmeldung

  • Melden Sie sich jetzt an: https://survey.fim-rc.de/index.php/638336?lang=de
  • Die Anmeldung ist bis zum 22.04.2025 möglich. 
  • Aus organisatorischen Gründen ist eine Anmeldung für die Teilnahme am Kurs erforderlich.
  • Die Teambildung erfolgt nicht ohne Berücksichtigung Ihrer Präferenzen: In der Anmeldung können Sie präferierte Teammitglieder:innen angeben. Falls nötig, können Sie sich im Kick-off mit anderen Kommiliton:innen zusammenschließen und selbstständig Ihr Team auf 4-5 Studierende auffüllen.

  

 

Hinweis

Diese Lehrveranstaltung wird im Sommersemester 2025 letztmalig angeboten.

Kurs Organisation

Konzepte und Inhalte

  • Teams mit unterschiedlichen Studienhintergründen arbeiten gemeinsam an Fallstudien und treten in einem interaktiven Planspiel gegeneinander an.
  • Während der Bearbeitung der Fälle müssen die Studierenden die verfügbaren Daten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (z. B. durch den Einsatz eines Machine-Learning-Algorithmus) analysieren und auf Basis dieser Daten eine Geschäftsentscheidung treffen.                  
  • Bei der Geschäftsentscheidung müssen sie die verschiedenen Dimensionen der Nachhaltigkeit berücksichtigen.

Empfohlene Qualifikationen

  • Kenntnisse in Softwareentwicklung und Programmierung sind von großem Vorteil, die Bereitschaft zur Aneignung ist notwendig.
  • Kenntnisse in Python oder anderen Programmiersprachen sowie Kenntnisse in Data Science/Machine Learning sind von großem Vorteil, die Bereitschaft zur Aneignung ist notwendig.

Formale Rahmenbedingungen

  • Es handelt sich um einen Pflichtmodul für
    • M.Sc. Wirtschaftsinformatik
  • Es handelt sich um einen Wahlpflichtmodul für
    • M.Sc. Management
    • M.Sc. International Business and Economics
    • Andere Studiengänge: In der Regel kann der Kurs als "freies Wahlmodul" angerechnet werden.
  • Detaillierte Informationen zur Anrechenbarkeit innerhalb der Studienschwerpunkte sind auf HohCampus und im Curriculum zu finden.
  • Prüfungsleistung
    • 10% Projektbereicht: Eine fünfseitige Reflexion über den Lernprozess und den Erfolg hinsichtlich der inhaltlichen und methodischen Aspekte sowie gg. der Teamarbeit. Der Projektbericht ist eine individuelle Leistung.
    • 90% Analyseergebnisse und Softwarecode der Fallstudie.
  • Dozent: Prof. Dr. Henner Gimpel

Live Sessions

  • Kick-Off & Cases: Dienstag 22.04.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom
  • Online Q&A: Dienstag 29.04.2025, Online, Zoom
  • Cases: Dienstag 06.05.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom
  • Cases: Dienstag 13.05.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom
  • Cases: Dienstag 20.05.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom
  • Online Q&A: Dienstag 27.05.2025, Online, Zoom
  • Online Q&A: Dienstag 03.06.2025, Online, Zoom
  • Cases: Dienstag 17.06.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom
  • Online Q&A: Dienstag 24.06.2025, Online, Zoom
  • Abschlussveranstaltung: Dienstag 01.07.2025, Hybrid, Raum: HS 36, Zoom

Link zur Zoom-Veranstaltung: https://uni-hohenheim.zoom-x.de/j/63001278390?pwd=RN3mH7sn3oKL0iTeHl3amLGtzyzrcw.1

Smart Sustainability Simulation Game (S3G): Lehrstuhl für Digitales Management