Digitale Assistenzsysteme
- Fakult?t
Fakult?t Ingenieurwissenschaften und Informatik (IuI)
- Version
Version 1 vom 09.02.2026.
- Modulkennung
11M1060
- Niveaustufe
Master
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- H?ufigkeit des Angebots des Moduls
unregelm??ig
- Dauer des Moduls
1 Semester
- Kurzbeschreibung
Digitale Assistenzsysteme werden heute in vielen Bereichen des Wirtschaftslebens eingesetzt: etwa bei der Kundenbetreuung zwecks technischer Assistenz, im Bereich der Automobilit?t, im Finanzbereich zur Anlagenberatung, zur Unterstützung bei der Ausführung komplexer Prozesse bspw. in der Medizin oder auch im Bereich Bildung. Die grundlegenden Konstruktionsprinzipien derartiger Systeme sind dabei immer vergleichbar und sollen in der Veranstaltung thematisiert werden.
- Lehr-Lerninhalte
- Grundlagen (Konstruktionsprinzipien, Schnittstellen, Wissensverarbeitung)
- Einsatzgebiete & Anwendungen
- Nutzbare Dienste & Infrastrukturen
- Assistenzsysteme nach Anwendungsgebieten
- Vergleich: M?glichkeiten und Limitationen
- Ausblick
- Gesamtarbeitsaufwand
Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").
- Lehr- und Lernformen
Dozentengebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 10 Vorlesung - 20 Seminar - 15 individuelle Betreuung - Dozentenungebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 10 Veranstaltungsvor- und -nachbereitung - 65 Arbeit in Kleingruppen - 30 Literaturstudium -
- Benotete Prüfungsleistung
- experimentelle Arbeit und Pr?sentation oder
- Hausarbeit
- Bemerkung zur Prüfungsart
Die experimentelle Arbeit wird in Gruppenarbeit erstellt, dokumentiert (ca. 15-seitiger Bericht) und die Ergebnisse final pr?sentiert.
- Prüfungsdauer und Prüfungsumfang
- Experimentelle Arbeit: Experiment: insgesamt ca. 3 Versuche und Pr?sentation: ca. 15 Minuten
- Hausarbeit: ca. 15-20 Seiten, ggf. dazugeh?rige Erl?uterung: ca. 15 Minuten
- Empfohlene Vorkenntnisse
In dem Modul werden auch KI-basierte Anwendungen und Systeme adressiert. Grundkenntnisse im Bereich der KI werden deshalb vorausgesetzt. Diese werden z.B. in dem Standardwerk von Russell / Norvig (siehe Literaturliste) vermittelt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Thema Mensch-Maschine-Kooperation. Erfahrungen hierzu sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
- Wissensverbreiterung
Die Studierenden vertiefen ihre Kenntnisse in Bezug auf die Einsatzm?glichkeiten, Limitationen, Konzepte und Konstruktionsprinzipien digitaler Assistenzsysteme als Anwendungsbereich von Informatik-Technologien.
- Wissensverst?ndnis
Die Studierenden beurteilen auf Basis spezifischer Kenntnisse die Anwendung von Assistenzsystemen in aktuellen und zukunftsgerichteten Anwendungsbereichen. Sie reflektieren insbesondere den Stand der Technik in diesem Gebiet und haben ein anschlussf?higes Wissen im Hinblick auf offene Probleme im adressierten Forschungsgebiet.
- Nutzung und Transfer
Die Studierenden verfügen über vertieftes Wissen und Fertigkeiten zur gezielten Integration von existierenden Infrastrukturen und Backendsystemen zur Realisierung von digitalen Assistenten.
- Wissenschaftliche Innovation
Die Studierenden identifizieren eigenst?ndig Forschungsfragen zur Untersuchung von L?sungsans?tzen und zur Evaluierung von Prototypen auf Basis der Fachliteratur.
- Kommunikation und Kooperation
Die Studierenden k?nnen L?sungsans?tze zur Realisierung von Assistenzsystemen konzeptualisieren und innerhalb von disziplin-übergreifenden Gruppen kommunizieren und konkretisieren. Sie k?nnen Anwendungen auf Basis qualitativen und quantitativer Metriken analysieren, die Ergebnisse dokumentieren und zusammenfassend pr?sentieren.
- Wissenschaftliches Selbstverst?ndnis / Professionalit?t
Die Studierenden reflektieren kritisch ihr berufliches Handeln in Bezug auf gesellschaftliche Erwartungen und Folgen.
- Literatur
Russell, S. J.; Norvig, P. (2021): Artificial intelligence. A modern approach. Pearson, Upper Saddle River.
Lin, P.; Jenkins, R.; Abney, K. (2020): Robot Ethics 2.0: From Autonomous Cars to Artificial intelligence. Oxford University Press Inc.
Weidner, R. (2015): Technische Unterstützungssysteme. Springer.
Ludwig, B. (2015): Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen.
Maurer, M. et al. (2015): Autonomes Fahren. Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte. Springer Vieweg, Berlin, 2015.
- Verwendbarkeit nach Studieng?ngen
- Informatik
- Informatik M.Sc. (01.09.2025)
- Fahrzeugtechnik (Master)
- Fahrzeugtechnik M.Sc. (01.09.2025)
- Mechatronic Systems Engineering
- Mechatronic Systems Engineering M.Sc. (01.09.2025)
- Modulpromotor*in
- Eikerling, Heinz-Josef
- Lehrende
- Eikerling, Heinz-Josef