Mit diesem Beitrag sollen Anwendungs- und Einsatzszenarien von komplexen, kontextbezogenen Echtzeit-Assessment- bzw. Evaluierungsverfahren im Bereich des operativen Prozessmanagements bei interdisziplinären, ganzheitlichen Planungen vorgestellt und prototypisch demonstriert werden. Dazu werden kurz die jeweiligen strukturellen und prozessoralen Grundvoraussetzungen bzw. eingesetzten Methoden erläutert und deren aufeinander abgestimmtes Zusammenspiel im gesamten Handlungsablauf demonstriert.

This article is about technology search as an example of a knowledge acquisition task in industry. Technology search is about finding technology related information in structured as well as unstructured sources. This information is needed to support optimal decision making in business processes. There are new opptortunities for technology search and challenges that need to be addressed. This article outlines some of these challenges and presents two concepts to address them in a search system.

This paper explores how informal learning can be assessed in the work environment which bears difficulties, as informal learning is largely invisible and people lack awareness of informal learning. We perform an exploratory case study involving 24 healthcare professionals representing small and medium sized enterprises (SME) in six healthcare networks in the UK. We use the existing revalidation procedure as implemented by the National Health Service (NHS) England to discuss our results. Our results comprise a description of six indicators, three of which can be used to assess informal learning activities and three of which can be used to assess informal learning outcomes. Our findings stress the importance of the social context of informal learning at the workplace. Finally, we discuss the implementation of these indicators to support informal social learning.

„Wissensmanagement ist eine Herausforderung für alle Unternehmen, welche in der Wissensgesellschaft überleben und ihre Wettbewerbsposition ausbauen wollen“ ([Pro12] 1). Vor diesem Hintergrund scheint insbesondere der Austausch und Transfer von Wissen ein hohes Wettbewerbspotenzial aufzuweisen und gestaltungsbezogen eine hohe Relevanz zu haben (vgl. [Leh14] 5 f., 13 ff.; [Krc95] 24 ff.), während klassische Kostensenkungsmaßnahmen weitgehend ausgereizt scheinen (vgl. [Nor11] 1 f.). Die Weitergabe von wertgenerierendem Wissen in Unternehmen ist jedoch mit Barrieren verbunden, die stark auf Egoismen und Hemmnissen beruhen, und die es zu überwinden gilt. Der nachfolgende Beitrag zeigt reinterpretiert die wichtigsten Ergebnisse einer im Rahmen einer Dissertation erfolgten empirischen Untersuchung zur Überwindung von Barrieren im Wissenstransfer auf und leitet daraus Handlungsempfehlungen für die Praxis ab [Sch13].

Public traded companies are obliged to account for their operating numbers from time to time. These numbers are usually published in their interim and annual reports. Besides annual accounts and their balance sheet, the income statement provides great value for potential investors and shareholders. This master thesis wants to prove that announcements of operating numbers have verifiable influence on share prices. Event studies are mainly used to determine abnormalities in return series. An event study focuses on the prediction of normal returns with the help of a certain market model and ascertains abnormal returns in a second step. The selection of a suitable market model is the essence of every event study. On the one hand, there are market models which use certain external factors in their regression equation, having influence on returns. On the other hand, a widely range of autoregressive models computes returns on the basis of their own precursors. Furthermore an extension to that is even able to detect and map volatility clustering in return series. Eventually the variety of different market models exhibits that return prediction can only be an approach to real observations. Besides the study of abnormalities on a certain event day, it could be worthwhile to examine intervals in return series prior and afterwards an incident. Keynote of this analysis is that investors and shareholders could detect earnings surprises premature and also trade afterwards a publication on an extraordinary basis. The statistical question raised is whether there are coincidences between significantly more distinct trends in return series and the release of business reports. Furthermore, it is arguable whether these coincidences appear only on a random basis or not. In addition to that, time series of capital market values succumb specific statistical characteristics. Properties like a leptokurtic distribution and weak stationarity constitute prerequisites to subsequent analysis. Additionally autocorrelation of returns is taken into particularly consideration. To sum up, it seems that capital markets provide a diversity of attributes to analyse. Taken all together, these procedures try to disprove capital market efficiency.:1 Einleitung 1 2 Theoretische Grundlagen 3 2.1 Bilanzanalyse 3 2.1.1 Rechte und Pflichten 3 2.1.2 Kennzahlen 4 2.2 Analyse des Kapitalmarktes 5 2.2.1 Aktienanalyse und Markteffizienzhypothese 5 2.2.2 Eregnisstudie 7 2.3 Annahmen 9 2.3.1 Datengrundlage 9 2.3.2 Thesenbildung 11 3 Grundlagen zur statistischen Auswertung 12 3.1 Renditeberechnung und –bereinigung 12 3.1.1 Stetige und diskrete Rendite 12 3.1.2 Marktbereinigte Renditen 13 3.1.3 Zeitpunktspezifischer t–Test 16 3.2 Definitionen 16 3.2.1 Stationarität, Leptokurtosis und Normalverteilung 17 3.2.2 Autokorrelation und Autokovarianz 18 3.2.3 White Noise, Random Walk und Lag–Operator 19 3.3 Linear stochastische Prozesse 20 3.3.1 Autoregressive Prozesse 21 3.3.2 Moving–Average–Prozesse 22 3.3.3 Autoregressive–Moving–Average–Prozesse 24 3.4 Modelle zum Volatilitätsclustering 25 3.4.1 ARCH–Modelle 25 3.4.2 GARCH–Modelle 27 3.4.3 Weiterführende Modelle 28 3.5 Berechnung erwarteter Gewinn 29 3.5.1 Hauptkomponentenanalyse 30 3.5.2 Saisonale Regression 31 3.5.3 Gewinnerwartung 33 3.6 Verfahren zu These 2 und 3 33 3.6.1 Koinzidenzanalyse 33 3.6.2 Bootstrapping 35 3.6.3 Monte–Carlo–Simulation 36 4 Literaturübersicht 37 4.1 Bisherige Studien über Gewinneinfluss 37 4.2 Studien mit Bezug auf ARCH–Modelle 38 4.3 Zusammenfassung 39 5 Ergebnisauswertung 40 5.1 Nachweis statistischer Eigenschaften 40 5.1.1 Stationarität, Leptokurtosis und Autokorrelation 40 5.1.2 Interpretation von Volatilität mittels GARCH–Prozess 44 5.1.3 Kritische Würdigung 47 5.2 Einfluss des Gewinns 47 5.2.1 Vorgehen 47 5.2.2 Ergebnisse 50 5.2.3 Kritische Würdigung 53 5.3 Ergebnisse der Koinzidenzanalyse 53 5.3.1 Vorgehen 53 5.3.2 Ergebnisse 56 5.3.3 Kritische Würdigung 58 6 Fazit 59

In den letzten Jahren hat die Flüchtlingssituation erhebliche Beratungsbedarfe zu Studienangeboten und Bewerbungsverfahren für die Beratungsstellen und vor allem International Offices an Hochschulen generiert. Diese sprengten phasenweise die Kapazitäten der entsprechenden Beratungsstellen. Zudem stellt die Vielfalt der verschiedenen Studienangebote Hochschultypen, Bewerbungsverfahren und Zulassungsbedingungen Personen mit Fluchthintergrund, die Interesse an der Aufnahme oder Fortsetzung eines Studiums in Deutschland, vor massive Herausforderungen. Auch können bei Aufnahme oder Fortsetzung eines Studiums die stark heterogenen Vorkenntnisse, Lernvoraussetzungen und lernkulturellen Vorerfahrungen dieser Zielgruppe mit den vorhandenen Angeboten oft nicht ausreichend aufgefangen werden. Vor diesem Hintergrund hat die Bundesagentur für Arbeit (BA) 2015 die Entwicklung und Umsetzung eines online Kurses in Auftrag gegeben, der genau diesen Anforderungen begegnen soll. [... aus der Einleitung]

A. Einführung B. Konzepte von GeNeMe C. E-Learning in GeNeMe D. Kooperation in GeNeMe E. Anwendungen in GeNeMe F. Wissen und GeNeMe G. Medien für GeNeMe

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit Struktur- und Betreibermodellen virtueller Bildungsnetzwerke. Er verdeutlicht Potenziale und Anforderungen beim Aufbau entsprechender Strukturen und betrachtet allgemein den Wertschöpfungsprozess von Bildungsnetzwerken, aus dem spezifische Betreibermodelle abgeleitet werden können. Dabei spielt die Betrachtung einzelner Partner von Bildungsnetzwerken und ihrer spezifischen Aufgaben innerhalb von Verbünden eine ebenso wichtige Rolle wie die Betrachtung potenzieller Abnehmer von Bildungsangeboten. Vertiefend werden in diesem Beitrag Ansätze der traditionellen Hochschulen diskutiert.

Seit ca. dem Jahr 2000 tritt eine neue Architektur immer stärker in den Vordergrund: Peer-to-Peer (P2P) Applikationen schicken sich an, eines der neuen IT-Paradigmen der Zukunft zu werden. Der Hype um P2P hat zur Gründung diverser Firmen geführt, die zum Teil mit mehreren Millionen Dollar Venture Capital oder durch andere Unternehmen unterstützt werden (Fattah, 2002, S. 169).

Peer-to-Peer-Netzwerke (P2P) und -Communities sind in der Vergangenheit nicht nur durch die Popularität von File-Sharing Systemen wie Gnutella [4] oder Freenet [1] zum Gegenstand umfangreicherer Forschungen geworden. In einem P2P-System ist jeder Computer zugleich Anbieter und Konsument von Informationen aller Art. Es existiert kein zentraler Server mehr, der Nutzinformationen oder Informationen über die Netzwerkstruktur bereithält. Es können jederzeit Teilnehmer hinzukommen oder entfernt werden, ohne daß die Funktionalität des Gesamtsystems beeinträchtigt wird. In solchen Netzwerken finden sich Nutzer zusammen, die gleiche Interessen, wie z.B. den Austausch bestimmter Daten, haben (Communities). Trotz oder gerade wegen dieser dynamischen, dezentralen Architektur haben solche System einige signifikante Vorteile gegenüber den erkömmlichen Client-Server-Lösungen [5]. Eine zentrale Instanz ist z.B. eine Schwachstelle, wenn es um Sicherheit und Zuverlässigkeit geht. Nicht nur mögliche technische Probleme können mit dem Server alle von diesem angebotenen Dienste unerreichbar machen, sondern auch böswillige Angriffe von außen. Zentrale Datenbestände sind zudem meistens auch sehr umfangreich und somit nur mit großen Aufwand zu pflegen.