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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

24. Die Weiterentwicklung von Curricula an wirtschaftswissenschaftlichen Hochschulen mittels KI – Das Erkennen von Managementtrends

verfasst von : Nina Golowko, Holger Stein, Matthias Gehrke

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Themen des Managements und damit verbunden der wirtschaftswissenschaftlichen Hochschulbildung unterliegen Trends und Entwicklungen. Bislang wurden solche Veränderungen nur mit zeitlicher Verzögerung erkannt. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz können diese Trends und Entwicklungen zeitnah aufgespürt werden. Dabei bilden Abschlussarbeiten an Hochschulen eine geeignete Analysebasis für die kontinuierliche Erfassung thematischer Veränderungen. Auf dieser Datenbasis können neu aufkommende Themen oder auch inzwischen obsolete Problemstellungen identifiziert werden. Dieser Ansatz kann wiederum als Grundlage für die Ermittlung von Prognosen dienen, welche die Entwicklung bestimmter Managementkonzepte vorhersagen. Im Rahmen dieses Beitrages wird dieser neue Forschungsansatz auf die Entwicklung von Curricula an wirtschaftswissenschaftlichen Hochschulen übertragen.

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Literatur
Abrahamson, E. (1996). Management fashion. Academy of Management Review, 21, 254–285. CrossRef
Abrahamson, E. (2009). Necessary conditions for the study of fads and fashions in science. Scandinavian Journal of Management, 235–239.
Amato, G., Candela, L., Castelli, D., Esuli, A., Falchi, F., Gennaro, C., Giannotti, F., Monreale, A., Nanni, M., Pagano, P., Pappalardo, L., Pedreschi, D., Pratesi, F., Rabitti, F., Rinzivillo, S., Rossetti, G., Ruggieri, S., Sebastiani, F., & Tesconi, M. (2018). How data mining and machine learning evolved from relational data base to data science. In S. Flesca, S. Greco, E. Masciari, & D. Saccà (Hrsg.), A comprehensive guide through the Italian database research over the last 25 years, studies in big data (S. 287–306). Cham: Springer International Publishing.
Barthelmeß, U., & Furbach, U. (2019). Künstliche Intelligenz aus ungewohnten Perspektiven. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. CrossRef
Barua, A., Thomas, S. W., & Hassan, A. E. (2014). What are developers talking about? An analysis of topics and trends in Stack Overflow. Empirical Software Engineering, 19(3), 619–654. CrossRef
Baskerville und Myers. (2009). Fashion waves in information systems research and practice. MIS Quarterly, 33(4), 647–662. CrossRef
Benders, J., Nijholt, J., & Heusinkveld, S. (2007). Using print media indicators in management fashion research. Quality & Quantity, 41(6), 815–829. CrossRef
Benders, J., & Van Veen, K. (2001). What’s in a fashion? Interpretative viability and management fashions. Organization, 8, 33–53. CrossRef
Benders, J., & Verlaar, S. (2003). Lifting parts: Putting conceptual insights into practice. International Journal of Operations & Production Management, 23(7), 757–774. CrossRef
Bennett, N., & Lemoine, G. J. (2014). What a difference a word makes: Understanding threats to performance in a VUCA world. Business Horizons, 57(3), 311–317. CrossRef
Blei, D.M., 2012. Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77.
Braam, G. J. M., Benders, J., & Heusinkveld, S. (2007). The balanced scorecard in the Netherlands: An analysis of its evolution using print-media indicators. Journal of Organizational Change Management, 20, 866–879. CrossRef
Brookes, G., & McEnery, T. (2019). The utility of topic modelling for discourse studies: A critical evaluation. Discourse Studies, 21(1), 3–21. CrossRef
Brühl, V. (2018). Wirtschaft des 21. Jahrhunderts (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Bubenhofer, N., (2016). „Korporatheken“ : die digitale und verdatete Bibliothek. 027.7 Zeitschrift für Bibliothekskultur/Journal for Library Culture, 4(2), 60–71.
Bubenhofer, N., & Scharloth, J. (2015). Maschinelle Textanalyse im Zeichen von Big Data und Data-driven Turn – Überblick und Desiderate. Zeitschrift für Germanistische Linguistik, 43(1),1-26.
Carstensen, K.-U., Ebert, C., Ebert, C., Jekat, S. J., Klabunde, R., & Langer, H. (Hrsg.). (2010). Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
Clark, T. (2004). The fashion of management fashion: A surge too far? Organization, 11, 297–306. CrossRef
Cummins, M.R. (2019). Nonhypothesis-driven research: Data mining and knowledge discovery, 341–356.
Dias, L., Gerlach, M., Scharloth, J., & Altmann, E.G. (2018). Using text analysis to quantify the similarity and evolution of scientific disciplines. Royal Society Open Science, 5, 171545.
Gerhard, T. (2013). In Gabler Edi (Hrsg.), Moderne Management-Konzepte: Die Paradigmenwechsel in der Unternehmensführung. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag.
Geßner, C., & Kölle, A. (2016). Wie gelingt nachhaltiges Wirtschaften im Alltag? Chefsache Nachhaltigkeit (S. 1–8). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Gibson, D. (2017). Big data in higher education: Research methods and analytics supporting the learning journey. Technology, Knowledge and Learning, 22(3), 237–241. CrossRef
Gibson, D. C., & Ifenthaler, D. (2017). Preparing the next generation of education researchers for big data in higher education. Big data and learning analytics in higher education (S. 29–42). Cham: Springer International Publishing. CrossRef
Giroux, H. (2006). ‚It was such a handy term‘: Management fashions and pragmatic ambiguity. Journal of Management Studies, 43(6), 1227–1260. CrossRef
Gnahs, D. (2010). Berichts- und Informationssysteme zur Weiterbildung und zum Lernen Erwachsener. In R. Tippelt & A. von Hippel (Hrsg.), Handbuch Erwachsenenbildung/Weiterbildung (S. 279–292). Wiesbaden: VS Verlag. CrossRef
Godino, J. D., Batanero, C., Font, V., Contreras, A., & Wilhelmi, M. R. (2016). The theory of didactical suitability: Networking a system of didactics principles for mathematics education from different theoretical perspectives. Conference paper. In 13th International Congress on Mathematical Education Hamburg. 24–31 July 2016, (S. 1–4).
Goldman, S. L., Nagel, R. N., Preiss, K., & Warnecke, H.-J. (1996). Agil im Wettbewerb. Berlin: Springer. CrossRef
Golowko, N., Hell, C. R., & Foerster-Metz (2019). A Study on Dissertation topics as an indicator for management trends – by the example of ‚Balanced Scorecard‘ and ‚Sustainability‘. In Proceedings of INTED2019 Conference. 11–13 March 2019. (S. 799–807). Valencia: Spain.
Golowko, N., Tamla, P., Stein, H., Böhm, T., Hemmje, M., & Onete, B. (2019). On the trail of future management topics with digital technology – How can artificial intelligence influence the didactic content of higher education in economics? In: IBIMA, Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020. 10–11 April 2019, (S. 8145–8155). Granada: Spain.
Gössling, B., & Luft, B. E. (2019). Handlungsorientierungen von Hochschullehrenden im Umgang mit der Entwicklung lernergebnisbasierter Curricula. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 14(1), 57–78.
Großmann, D., & Wolbring, T. (2016). Stand und Herausforderungen der Evaluation an deutschen Hochschulen. Evaluation von Studium und Lehre (S. 3–25). Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Heiberger, R. H., & Koss, C. (2018). Computerlinguistische Textanalyse und Debatten im Parlament. Soziologie der Parlamente (S. 391–418). Wiesbaden: Springer Fachmedien. CrossRef
Hochschulrektorenkonferenz. (2019). Zahlen und Argumente zur Studienreform. Projekt nexus. <https://​www.​hrk-nexus.​de/​fileadmin/​redaktion/​hrk-nexus/​07-Downloads/​07-02-Publikationen/​Mythenpapier_​DIN_​A4_​20192908.​pdf>.​ Zugegriffen: 19. Aug. 2019.
Jung, N., & Kieser, A. (2012). Consultants In The Management Fashion Arena. In M. Kipping & T. Clark (Hrsg.), The Oxford handbook of management consulting (S. 327–346). New York: Oxford University Press.
Klinger, M., Thurm, D., Barzel, B., Greefrath, G., & Büchter, A. (2018). Lehren und Lernen mit digitalen Werkzeugen: Entwicklung und Durchführung einer Fortbildungsreihe. In: R. Biehler, T. Lange, T. Leuders, B. Rösken-Winter, P. Scherer, & C. Selter (Hrsg.), Mathematikfortbildungen professionalisieren. Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, S. 395–416. Wiesbaden: Springer Spektrum.
Kreutzer, R. T., & Sirrenberg, M. (2019). Künstliche Intelligenz verstehen. Wiesbaden: Springer Fachmedien. CrossRef
Krzysztof, K. (2017). Management fashions: Turning bestselling ideas into objects and institutions. London: Routledge.
Kurzweil, R. (2004). The law of accelerating returns. In Alan turing: Life and legacy of a great thinker, S. 381–416. Berlin: Springer.
Lansdall-Welfare, T., Sudhahar, S., Thompson, J., Lewis, J., & Cristianini, N. (2017). Content analysis of 150 years of British periodicals. Proceedings of the National Academy of Sciences, January 24, 2017. S. E457–E465. https://​doi.​org/​10.​1073/​pnas.​1606380114.​
Leetaru, K. (2011). Culturomics 2.0: Forecasting large-scale human behavior using global news media tone in time and space. First Monday, 16(9).
Lenzen, M. (2002). Natürliche und künstliche Intelligenz – Einführung in die Kognitionswissenschaft. Frankfurt: Campus.
Lin, Y., Michel, J., & Aiden, E. (2012). Syntactic annotations for the google books ngram corpus. In Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Jeju, Republic of Korea, 8–14 July 2012: Association for Computational Linguistics, S. 169–174.
Madsen, D. Ø., & Stenheim, T. (2013). Doing research on ‚management fashions‘: Methodological challenges and opportunities. Problems and Perspectives in Management, 11(4), 68–76.
Madsen, D. Ø., & Stenheim, T. (2014). The impact of management concepts: A typology. Problems and Perspectives in Management, 12(4), 103–106.
May, H., & Wiepke, C. (Hrsg.). (2014). Lexikon der ökonomischen Bildung. München: Oldenbourg.
Müller-Stewens, G. (2004). Auf die Prozesse kommt es an. Harvard Business Manager, 26(10), 28–32.
Murakami, A., Thompson, P., Hunston, S., & Vajn, D. (2017). ‚What is this corpus about?‘: Using topic modelling to explore a specialised corpus. Corpora, 12(2), 243–277. CrossRef
Nawroth, C., Engel, F., Eljasik-Swoboda, T., & L. Hemmje, M. (2018). Towards enabling emerging named entity recognition as a clinical information and argumentation support. In Proceedings of the 7th International Conference on Data Science, Technology and Applications. SCITEPRESS – Science and Technology Publications, S. 47–55. DOI: 10.​5220/​0006853200470055​.
Nicolai, A. T., & Simon, F. B. (2013). Kritik der Mode, Managementmoden zu kritisieren. In H. A. Wüthrich, W. B. Winter, & A. F. Philipp (Hrsg.), Grenzen ökonomischen Denkens (S. 501–524). Wiesbaden: Springer-Verlag.
Niethammer, C., Koglin-Hess, I., Digel, S., & Schrader, J. (2014). Herausforderung Curriculumentwicklung: Ein konzeptioneller Ansatz zur Professionalisierung. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 9(2), 27–40. CrossRef
Nijholt, J.J., & Benders, J. (2007). Coevolution in Management Fashions. Group & Organization Management. 32(6) , 628-652.
Reetz, L., & Seyd, W. (2006). Curriculare Strukturen beruflicher Bildung. Handbuch der Berufsbildung (S. 227–259). Wiesbaden: VS Verlag. CrossRef
Rigby, D., & Bilodeau, B. (2018). Management tools & trends. New York: Sciences-New York.
Robinsohn, S. B. (1967). Bildungsreform als Revision des Curriculum. Neuwied und Berlin: Luchterhand.
Rosen, C., & Shihab, E. (2016). What are mobile developers asking about? A large scale study using stack overflow. Empirical Software Engineering, 21(3), 1192–1223. CrossRef
Rosner, S. (2018). Systeme in Szene gesetzt. Wiesbaden: Springer Fachmedien. CrossRef
Roth, S., Clark, C., & Berkel, J. (2017). The fashionable functions reloaded. In Research paradigms and contemporary perspectives on human-technology interaction, S. 236–265. DOI: 10.1018/978-1-5225-1868-6.ch011.
Rüling, C.-C. (2013). management fashion adoption: Sensemaking and identity construction in individual managers’ adoption accounts. Wiesbaden: Springer-Verlag.
Scheller, T. (2017). Auf dem Weg zur agilen Organisation. München: Vahlen. CrossRef
Schubring, G. (2016). Die Entwicklung der Mathematikdidaktik in Deutschland. In Mathematische Semesterberichte, S. 3–18.
Shu, X., Araujo, F., Schales, D. L., Stoecklin, M. P., Jang, J., Huang, H., & Rao, J. R. (2018). Threat Intelligence Computing. In Proceedings of the 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security – CCS ’18. New York: ACM Press, S. 1883–1898.
Tamla, P., Böhm, T., Nawroth, C., Hemmje, M., & Fuchs, M. (2019). What do serious games developers search online ? A study of GameDev StackExchange. In Collaborative European Research Conference (CERC 2019), S. 131–142. Darmstadt.
Wallace, N., & Feeney, M. (2018). An introduction to text mining : How libraries can support digital scholars. Qualitative and Quantitative Methods in Libraries (QQML), 7, 23–30.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2017). Data mining. Practical machine learning tools and techniques (4. Aufl.). Cambridge: Morgan Kaufmann.
Zhao, W., Chen, J. J., Perkins, R., Liu, Z., Ge, W., Ding, Y., & Zou, W. (2015). A heuristic approach to determine an appropriate number of topics in topic modeling. BMC Bioinformatics, 16(13), S8.
Metadaten
Titel
Die Weiterentwicklung von Curricula an wirtschaftswissenschaftlichen Hochschulen mittels KI – Das Erkennen von Managementtrends
verfasst von
Nina Golowko
Holger Stein
Matthias Gehrke
Copyright-Jahr
2020
Buch
Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft

Print ISBN: 978-3-658-29549-3

Electronic ISBN: 978-3-658-29550-9

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29550-9_24

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