Entscheidungstheorie

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, insbesondere folgende Gebiete aus den Bachelors Wirtschaftsinformatik:

• Betriebswirtschaftslehre
• Statistik und Operations Research
• Wirtschaftsmathematik

LERNZIELE:

Die Studierenden entwickeln ein grundlegendes Verständnis für Entscheidungstheorie. Sie beurteilen deren Einsatzpotentiale und wenden sie in der betrieblichen Praxis an. Die Studierenden erschließen sich eigenverantwortlich einschlägige fachliche Informationen, beurteilen deren Qualität und nutzen sie zum selbständigen Lernen. Sie lösen selbstverantwortlich komplexe Aufgaben ergebnisorientiert und werden an ihren erarbeiteten Ergebnissen gemessen.

FACH- & METHODENKOMPETENZ:

• Die Studierenden erwerben grundlegend Kenntnisse Inhalt und Konzepte der Entscheidungstheorie.
• Die Studierenden erwerben Kenntnisse über Entscheidungsverhalten und -systeme.
• Die Studierenden gewinnen Wissen über den Einsatz von Konzepten der Entscheidungstheorie im betrieblichen Umfeld.
• Die Studierenden können Konzepte der Entscheidungstheorie fundiert beurteilen und anwenden.
• Die Studierenden verfügen über die fachliche und sozial Fähigkeiten, um Entscheidungssituationen im betrieblichen Umfeld zu verstehen, zu steuern und voranzutreiben.
• Die Studierenden können Projekte zum Einsatz von Decision Support Systeme planen, projektieren und managen.

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ:

• Die Studierenden arbeiten in Projekten mit dem Fokus auf Entscheidungssituationen in Teams zusammen. Sie planen ihre planen ihre Arbeitsabläufe eigenverantwortlich.
• Die Studierenden erarbeiten und vertiefen Teilgebiete dieser Themenbereiche selbstständig und erschließen dabei ergänzende fachliche Quellen und Informationen.
• Sie nutzen einschlägige Recherchemethoden und -systeme, inkl. Online-Suchmaschinen, KI-Tools u. ä., und beurteilen selbstverantwortlich die Qualität und Nutzen der gefundenen Quellen und Informationen.

• Grundlagen der Entscheidungstheorie und deren Einordnung in die betriebliche Praxis.
• Entscheidung unter Unsicherheit
• Entscheidung unter Risiko
• Bayes'sche Entscheidungskonzepte
• Grundlagen der Monte Carlo Simulation
• Multi-Criteria Entscheidungssysteme
• Grundlagen der Spieltheorie und nicht-kooperative Spiele
• Bernoulli-Regel und Nutzenerwartungswerttheorie
• Grenzen der Modellen zur rationalen Entscheidungstheorie
• Grundlagen der Verhaltensökonomie
• Soft Computing Verfahren (Fuzzy und Rough Sets)
• u.a.

• Präsentationsprogramme und Tafel/Whiteboard
• Einschlägige Informationen (off- und online) wie beispielsweise Tutorials (z. B. in Textform oder als Lehr- bzw. Lernvideos), Internetforen, (wissenschaftliche) Zeitschriftenartikel, Fachbücher, Unternehmensnachrichten und -publikationen.
• Entsprechende Recherchemethoden und -systeme, inkl. Online-Suchmaschinen, KI-Tools u. ä.
• Labor-PC mit Softwaretools (off- und online) zur Entscheidungsunterstützung (z. B. Python, R-Project, Expert Choice u. a.)

• Akerlof, G. A. (1970), 'The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism', Quarterly Journal of Economics 84(3), 488-500.
• Bamberg, G., Coenenberg, A. G. and Krapp, M. (2019), Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, Verlag Franz Vahlen, Muenchen.
• Bischoff, M. (2002), 'Das Ziegenproblem: Sollte man sich umentscheiden?', Spektrum der Wissenschaft.
• Brinkmeyer, D. and Müller, R. A. E. (1994), 'Entscheidungsunterstützung mit dem AHP', Zeitschrift für Agrarinformatik 5, 82-92.
• Eisenführ, F. and Weber, M. (2003), Rationales Entscheiden, Springer, Berlin, Heidelberg.
• Fehr, E. and Schmidt, K. M. (1999), 'A Theory of Fairness, Competition, and Cooperation', Quarterly Journal of Economics 114(3), 817-868.
• Goebel, E. (2018), Entscheidungstheorie, UVK Verlag, Konstanz.
• Grzymala-Busse, J. W. (2005), Rough set theory with applications to data mining, in M. G. Negoita and B. Reusch, ed., 'Real World Applications of Computational Intelligence', Springer, Berlin, pp. 221-244.
• Holler, M. J., Illing, G. and Napel, S. (2019), Einführung in die Spieltheorie, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg.
• Kahneman, D. (2011), Thinking, fast and slow, Farrar, Straus and Giroux, New York.
• Kühnapfel, J. B. (2021), Scoring und Nutzwertanalysen - Ein Leitfaden für die Praxis, Springer Gabler, Wiesbaden.
• Laux, H., Gillenkirch, R. M. and Schenk-Mathes, H. Y. (2018), Entscheidungstheorie, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg.
• Munier, N. and Hontoria, E. (2021), Uses and Limitations of the AHP Method, Springer, Cham.
• Saaty, T. L. (2008), 'Decision making with the analytic hierarchy process', International Journal of Services Sciences 1(1), 83-98.
• Venables, W. N., Smith, D. M. and Team, R. C. (2023), 'An Introduction to R'.
• Zimmermann, H. J. (1978), 'Fuzzy programming and linear programming with several objective functions', Fuzzy Sets and Systems 1(1), 45-55.
• sowie weitere Literatur zu ausgewählten Themengebieten, die in der Veranstaltung bekanntgegeben wird.