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[ 515MOTSMBEU25 ] UE Modell-basierte Entscheidungsunterstützung

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS B3 - Bachelor 3. Jahr Betriebswirtschaftslehre Markus Sinnl 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Betriebswirtschaftslehre 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Learning Outcomes

Die Studierenden kennen die Bedeutung von Modellbildung und Modellanwendung, um aus unternehmensinternen und -externen Daten Grundlagen für betriebliche Entscheidungen zu gewinnen. Sie kennen Arten von Entscheidungsproblemen und Entscheidungsunterstützungssystemen. Sie kennen eine Vielzahl von Methoden und Techniken zur modellgestützten Entscheidungsfindung und können diese in verschiedenen Unternehmensbereichen sinnvoll anwenden.

Fertigkeiten Kenntnisse
Learning Outcomes

  • LO2: Mathematische Modelle für ein gegebenes, verbal beschriebenes Problem entwickeln.
  • LO3: Spielzeugprobleme mit Hilfe geeigneter Algorithmen manuell zu lösen.
  • LO4: Modellierte Probleme mit geeigneten Softwaretools zu lösen.
Learning Outcomes

  • LO1: Das Verstehen der Grundlagen von Methoden und Algorithmen der modellbasierten Entscheidungsfindung.
Beurteilungskriterien Regelmäßige Hausaufgaben. Die Schüler werden ausgewählt, um ihre Hausaufgaben in der Klasse zu präsentieren und zu erklären. Darüber hinaus gibt es regelmäßige Tests in der Klasse, die auf den Hausaufgaben basieren. Die Schüler erhalten Punkte für die Qualität ihrer Hausaufgaben-Präsentationen und für die Qualität der Antworten auf die Tests.

Die Endnote wird wie folgt vergeben:

PunkteNote
87.5 - 100.01
75.0 – 87.02
62.5 – 74.53
50.0 – 62.04
0.0 - 49.55

Die Hausaufgaben und Tests decken alle Lernergebnisse ab.

Lehrmethoden Der Kurs verwendet eine Kombination aus verschiedenen Lehrmethoden, um

  1. die Motivation und Aufmerksamkeit der Studierenden zu maximieren.
  2. die Lernziele auf die didaktisch beste Weise zu erreichen.

Dazu gehören die folgenden Methoden:

  • lehrerzentrierter Informationsinput, unterstützt durch Folien und Literatur
  • Präsentation von Hausaufgaben durch die Studierenden, um das Verständnis der Inhalte sicherzustellen, gefolgt von gemeinsamen Diskussionen mit der gesamten Gruppe
  • Erarbeitung der Inhalte gemeinsam mit den Schülern am Computer und an der Tafel
Abhaltungssprache Englisch
Literatur
  • Folien
  • Klasseninterne Übungen mit Lösungen
  • Lesematerial
    • W. P. Fox, Mathematical Modeling for Business Analytics, CRC Press, current edition
    • H. P. Williams, Model Building in Mathematical Programming, current edition
    • H. A. Eiselt, C.-L. Sandblom, Operations Research, A Model-Based Approach, current edition
  • Hinweise auf weiterführende Literatur

(Alle Inhalte werden über Moodle bereitgestellt)

Lehrinhalte wechselnd? Nein
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
515MKDDMEUU20: UE Modell-basierte Entscheidungsunterstützung (2020W-2025S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 30
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl