Digitale Assistenzsysteme
- Fakultät
Fakultät Ingenieurwissenschaften und Informatik (IuI)
- Version
Version 1 vom 09.02.2026.
- Modulkennung
11M1060
- Niveaustufe
Master
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- Häufigkeit des Angebots des Moduls
unregelmäßig
- 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 Automobilität, 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: Möglichkeiten 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 Präsentation oder
- Hausarbeit
- Bemerkung zur Prüfungsart
Die experimentelle Arbeit wird in Gruppenarbeit erstellt, dokumentiert (ca. 15-seitiger Bericht) und die Ergebnisse final präsentiert.
- Prüfungsdauer und Prüfungsumfang
- Experimentelle Arbeit: Experiment: insgesamt ca. 3 Versuche und Präsentation: ca. 15 Minuten
- Hausarbeit: ca. 15-20 Seiten, ggf. dazugehörige Erläuterung: 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 Einsatzmöglichkeiten, Limitationen, Konzepte und Konstruktionsprinzipien digitaler Assistenzsysteme als Anwendungsbereich von Informatik-Technologien.
- Wissensverständnis
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 anschlussfähiges 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 eigenständig Forschungsfragen zur Untersuchung von Lösungsansätzen und zur Evaluierung von Prototypen auf Basis der Fachliteratur.
- Kommunikation und Kooperation
Die Studierenden können Lösungsansätze zur Realisierung von Assistenzsystemen konzeptualisieren und innerhalb von disziplin-übergreifenden Gruppen kommunizieren und konkretisieren. Sie können Anwendungen auf Basis qualitativen und quantitativer Metriken analysieren, die Ergebnisse dokumentieren und zusammenfassend präsentieren.
- Wissenschaftliches Selbstverständnis / Professionalität
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 Studiengängen
- 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