Dozent:
Prof. Dr. Tim Weitzel

Tutor:
Dr. Christoph Weinert

Otto-Friedrich-Universität Bamberg
Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen
https://www.uni-bamberg.de/isdl/

Turnus & Dauer:
Sommersemester / 1 Semester

Einordnung:
Wirtschaftswissenschaftliche Grundlagen

Sprache:
Deutsch

Dieses Modul steht exklusiv den Studierenden des VAWi-Studiengangs zur Verfügung.

Lehr- & Medienformen

Für dieses Modul steht eine internetbasierte Lernumgebung für die Durchführung der Lehr-/Lernprozesse und der Lernunterstützungsprozesse zur Verfügung. Dabei erfolgt die Betreuung der Studierenden durch die Lehrenden über asynchrone (Foren, E-Mail) und synchrone (Chat, Telefon, Online-Konferenzen) Kommunikationswerkzeuge. Diese stehen auch für die Kommunikation der Studierenden untereinander zur Verfügung.

Die Studierenden werden beim Wissenserwerb durch folgende elektronische Selbstlernmedien unterstützt:
Erweiterte Foliensätze, ergänzende Literatur, Audio- und/oder Videoinhalte

Zudem wird der Aufbau von Fertigkeiten und Kompetenzen insbesondere gefördert durch:
Übungen, Fallstudien, konkrete Prozess- und Unternehmensbeispiele, tutoriell betreute Aufgabenbearbeitung.

Es werden praxisbezogene Aufgaben gestellt, die mit Hilfe der erlernten Methoden und Theorien gelöst werden sollen.

Arbeitsaufwand:
135-150 h: Selbststudium, Aufgabenbearbeitung & Abschlussprüfung

ECTS-Credits:
5

Zuordnung:
30 % Wirtschaftswissenschaften
5 % Informatik
50 % Kerngebiete der Wirtschaftsinformatik
15 % Allg. Grundlagen & Schlüsselqualifikationen

Voraussetzungen

keine

Angestrebte Lernergebnisse

Teilnehmer lernen Konzepte und Methoden des IT Talent Management kennen und anwenden, insbesondere aktuelle Trends und Besonderheiten in der Rekrutierung von IT-Fachkräften, Ansätze zum Finden, Binden und Einsetzen von IT-Mitarbeitern, Einsatzmöglichkeiten von HRIS (HR-Informationssystemen), Digitalisierung der Personalbeschaffung, datengetriebenes Recruiting, ChatBots und automatisierte Empfehlungssysteme, Zukunft der Arbeit. 

Studienempfehlungen

• Die Bearbeitung der optionalen semesterbegleitenden Studienleistungen ist freiwillig und wird – auch im Sinne einer frühzeitigen und kontinuierlichen Vorbereitung auf die Abschlussklausur – empfohlen.

Inhalte & Gliederung

Dieses Modul behandelt den Stand des Wissens, aktuelle Trends, Konzepte und Methoden zum Thema IT-Arbeit und IT-Fachkräfte aus Unternehmens- und Mitarbeitersicht und was Digitalisierung für die Zukunft der Arbeit und Personalbeschaffung bedeutet. Leitfragen sind: Wie finden und binden Unternehmen heute gute IT-Mitarbeiter? Wie sehen Unternehmen und Kandidaten den Arbeitsmarkt? Wie ändern sich Jobs und Personalbeschaffung durch Digitalisierung? Was sind sinnvolle Ansätze für datengetriebenes Matching für Kandidatenauswahl und Teamzusammenstellung? Was sind Einsatzszenarien und Akzeptanzfaktoren für ChatBots und automatisierte Empfehlungssysteme? Wie ändern Big Data und künstliche Intelligenz die Personalbeschaffung und das Team Staffing? Dabei liegen die Schwerpunkte einerseits auf der Rekrutierung, Entwicklung und Führung von IT-Mitarbeitern und andererseits auf Technologien und Trends, die die Arbeit und Rekrutierung der Zukunft prägen werden. Im Modul werden auch Diskrepanzen zwischen öffentlicher Diskussion in der Presse und Praxis einerseits und betrieblicher Realität andererseits zum Beispiel zum Thema „künstliche Intelligenz“ (Big Data in der Presse vs. Little Data im Unternehmen) behandelt.

Das Modul besteht aus den drei inhaltlich zusammenhängenden Teilen E-Recruiting, Zukunft der Arbeit sowie Digitalisierung (ChatBots, KI und automatisiertes Matching) und baut auf der Literatur zu E-Recruitment (und den dort üblichen Phasen Attract – Recruit – Develop – Retain), CPR („Computer and People Research“ – die älteste ACM Special Interest Group) und den seit 2003 jährlich durchgeführten Unternehmens- und Kandidatenstudien und Fallstudiensammlungen des Lehrstuhls auf.

Gliederung:

• Grundlagen: E-Recruiting
  • Stellenbesetzung (Grundlagen, Status Quo und Trends, Personalbedarf, Besetzbarkeitsprobleme)
    
  • IT Talent (Besonderheiten der „IT workforce“, IT careers, Women in IT)
  • Candidate Experience (Personalmarketing, Employer Branding und Candidate Journey)
  • Kanäle und Bewerbungsprozess (Social Media, Active Sourcing, Bewerbung, Auswahl, Onboarding)
  • Cases: Fallstudien aus Großunternehmen und KMUs und die größten Fehler der Unternehmen
• IT-Workforce
  • Die „IT Workforce“ (Stereotypisierte IT-ler, IT Workers, IT Professionals)
  • IT-Karrieren (Karrierewege in IT-Berufen)
  • Frauen in der IT ( Unterrepräsentation von Frauen in IT-Berufen)
  • Fallstudie SAP (Business Beyond Bias)
• Professionalisierung
  • Benchmark und Kennzahlen (Datenbasiertes Recruiting, People Analytics)
  • Zielgruppenorientierung
  • Standardisierung (Prozessstandardisierung im Personalwesen)
  • Good Practice (Fallstudien mit namenhaften Unternehmen)
• Digitalisierung (Skills, ChatBots, KI und automatisiertes Matching)
  • Neue Jobprofile, neue Anforderungen und Zusammenarbeit Mensch und Maschine
  • AI/VR, Gamification
  • KI und datengetriebenes Recruiting, ChatBots, digitale Karriereberater, automatisierte Empfehlungs- und Auswahlsysteme,
• „Fit“-Konzepte
  • „Fit“-Konzepte in der Wissenschaft (Person-Environment fit)
  • Eignungsdiagnostik in der Praxis (Personaldiagnostik, Eignung und Neigung)
• Empfehlungssysteme (Robo-Recruiting, Content-based, Collaborative und Hybrid filtering) 

Studien- & Prüfungsleistungen

• Klausur [90 Punkte / 100 %]
• Ggf. Bonus durch eine nachgewiesene optionale Studienleistung [18 Punkte / 20 %]

Der Bonus kann nur angerechnet werden, wenn in der Klausur mindestens 45 Punkte erreicht sind und die optionale semesterbegleitende Studienleistung durch Abgabe / Einreichen der Lösung zur Aufgabenbearbeitung nachgewiesen ist. Die Bestnote (1,0) kann ohne den Bonus erreicht werden.

Literatur

Das Skript präsentiert die Inhalte umfassend und entsprechend detailliert, wie es für die Erreichung der Lernziele erforderlich ist. Das Modul lehnt sich darüber hinaus so eng wie möglich an die reichhaltige Literatur zu dem Themenbereich an, so dass die Inhalte zusätzlich und umfassend durch die angebotene Literaturauswahl erarbeitet werden können. Eine komplette Liste der verwendeten relevanten Literatur wird jeweils aktuell im LMS veröffentlicht

Hinweise

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