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Professional Competence
  • Komplexität innerhalb und ausserhalb einer Organisation analysieren.
  • Quellen von Komplexität und Auswirkungen in Unternehmen beschreiben.
  • Grundbegriffe des Change Managements erklären und abgrenzen.
  • Zusammenhang zwischen Wandel im Unternehmensumfeld und Wandel im Unternehmen aufzeigen.
  • Instrumente des Change Managements auf konkrete Fallbeispiele anwenden.
  • Kritische Erfolgsfaktoren in der Organisationsentwicklung identifizieren und anwenden.
  • Lernprozesse im organisatorischen Wandel erkennen.
  • Bausteine von Corporate Entrepreneurship beschreiben.
  • Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Start-Up- und Corporate Entrepreneurship beschreiben.
  • Corporate Entrepreneurship in einer reifen und grossen Organisationen implementieren.
  • Die Bedeutung und Herausforderungen der Erwartungsbildung in komplexen Systemen verstehen.
  • Ansätze zum Umgang mit Widerständen in komplexen Systemen kennenlernen.
  • Die Effekte komplexer Wechselwirkungen der eigenen Entscheidungen verstehen und Implikationen für die Führung komplexer Systeme ableiten können.
  • Die Erfolgspotentiale unterschiedlicher Veränderungstypen (Produkt, Prozess, Geschäftsmodell) kennenlernen.
  • Eine Landkarte für die Geschäftsmodellveränderung erstellen können.
  • Die Anpassung des Werteversprechens planen und das Ökosystem gestalten können.
  • Unterschiedliche Dimensionen der Veränderung aufeinander abstimmen können
Personal Competence
  • Sind in der Lage die eigene Handlungsfähigkeit in einer Situation des Informationsüberflusses bzw. von Unsicherheit, Unklarheit oder Überforderung sicherzustellen.Definieren und verfeinern ihre Lernziele für das Praktikum und sind in der Lage diese zu begründen.Entwickeln ein Vorgehen um diese Ziele zu erreichen
Social Competence
  • Sind aufmerksam für die Situationen in ihrem ArbeitsumfeldSind aufmerksam gegenüber kulturellen UnterschiedenReagieren auf Entwicklungen in der Gruppe und versuchen Konflikte positiv zu lösenVersuchen mit mehreren Sichtweisen innerhalb des Teams umzugehen und tragen zu einer differenzierten Bearbeitung von Problemen beiReflektieren und beurteilen die eigene Leistung sowie die Leistungen andererKönnen den eigenen Standpunkt gegenüber Kollegen und Vorgesetzten vertreten
Methodological Competence
  • wenden theoretische Modelle aus dem Studium zur Erläuterung der organisationalen Geschehnisse ankönnen begründen, welches mehrerer möglicher Modelle für die Analyse einer gewissen Situation am besten geeignet wäresind in der Lage, ihre methodischen Fähigkeiten im Rahmen des Praktikums auszubauen und dies auch nachvollziehbar darzulegenformulieren neue, aus dem Arbeitsprozess gewonnene Erkenntnisse sowie neu auftauchende Fragen präzisestellen einzelne Zusammenhänge der Geschehnisse im Unternehmen her und begründen diesebewerten die erlebten Strukturen und Prozesse und zeigen Verbesserungsmöglichkeiten aufbewerten die zur Erreichung der Lernziele gesetzten Massnahmen sowie den Erfüllungsgrad der Lernziele.
Professional Competence
  • verstehen organisatorische Strukturen und Abläufeverstehen grundlegende Elementen und Dynamiken der Teamarbeitwenden die im Studium erworbenen Fachkenntnisse auf Aufgabenstellungen im Praktikum an analysieren die Zusammenhänge in der Organisation in der sie arbeitenstellen die Verbindungen zwischen den Lehrinhalten und deren Anwendung auf bestimmte Situationen her.
Technology Competence
  • kennen die statistische Programmiersprache R und die Entwicklungsumgebung RStudio.
  • können R einsetzen, um Häufigkeitsverteilungen graphisch darzustellen und statistische Kennzahlen aus einfachen Datensätzen zu berechnen.
  • sind in der Lage Wahrscheinlichkeiten und Quantile von theoretischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R zu berechnen.
  • kennen die Befehle, um Regressionsparameter zu bestimmen und können diese interpretieren.
Personal Competence
  • können sich sorgfältig und konzentriert in statistische Fragestellungen einzuarbeiten.
  • sind in der Lage, die erlernten Methoden selbstständig einsetzen.
  • üben, Lern- und Arbeitstechniken auf abstrakte Inhalte anzuwenden, so dass sie an die selbstständige Erarbeitung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen herangeführt werden.
  • lernen geeignete Daten zu erheben, aufzubereiten und im Hinblick auf wirtschaftliche Fragestellungen zu analysieren
Social Competence
  • können Lernmaterialien organisieren und Lerngruppen bilden.
  • können Probleme in Gruppenarbeit sinnvoll aufteilen und bearbeiten.
  • lernen statistische Problemstellungen fachlich korrekt zu formulieren und zu kommunizieren.
  • hinterfragen Fragestellungen kritisch und urteilen selbstbewusst.
Methodological Competence
  • kennen die zentralen statistischen Techniken, welche in vielen wirtschaftlichen Anwendungen eingesetzt werden.
  • verstehen die Bedeutung statistischer Fachbegriffe.
  • können die behandelten Konzepte zielgerichtet anwenden, die so gewonnenen Resultate im Kontext deuten und statistische Aussagen korrekt formulieren.
  • analysieren Daten, um wirtschaftlich relevante Entscheidungen zu begründen.
  • können wirtschaftliche Situationen mit Hilfe wahrscheinlichkeitstheoretischer Methoden analysieren.
Professional Competence
  • können uni- und bivariate Daten dem Skalenniveau entsprechend durch Kennzahlen und graphische Darstellungen beschreiben.
  • setzen das Fachvokabular zur Beschreibung statistischer Graphiken korrekt ein und können die Vor- und Nachteile der zusammenfassenden Darstellungsarten benennen.
  • können statistische Kennzahlen (z.B. Lage- und Streuungsmasse) korrekt deuten sowie ihre Vor- und Nachteile erläutern.
  • kennen die Axiome eines diskreten Wahrscheinlichkeitsraumes.
  • können die Bedeutung der Axiome eines diskreten Wahrscheinlichkeitsraumes bei der Modellierung eines Zufallsexperimentes erläutern.
  • können Wahrscheinlichkeiten anhand der Additionssätze, der Pfadregeln und mit kombinatorischen Mitteln berechnen.
  • können im Zusammenhang mit dem Satz von Bayes die einhergehenden Resultate korrekt beschrieben.
  • kennen die wichtigsten Verteilungen und ihre Eigenschaften.
  • können erläutern, wann und warum welche Verteilung zur Modellierung einer wirtschaftlichen Situation herangezogen werden kann.
  • kennen die Bedeutung der wichtigsten Grenzwertsätze - insbesondere des zentralen Grenzwertsatzes.
  • können diese (wichtigsten) Grenzwertsätze zur Approximation von Verteilungen und Wahrscheinlichkeiten einsetzen.
  • können die Rechenregeln für Erwartungswerte und Varianzen korrekt anwenden.
  • können die Bedeutung von Konfidenzintervallen darlegen und ihren Zusammenhang mit dem Testen von Hypothesen aufzeigen.
  • können in den wichtigsten Situationen Konfidenzintervalle anhand der korrekt zu Grunde gelegten Verteilung berechnen und ihre Bedeutung im Sinne der schliessenden Statistik korrekt deuten.
  • können die Grundidee beim Testen von Hypothesen erläutern und die möglichen Fehlerquellen benennen.
  • können die Grundideen der wichtigsten Tests erläutern.
  • können die einhergehenden Teststatistiken der wichtigsten Tests berechnen, die kritischen Werte aus den üblichen Tabellen ablesen und das Ergebnis in korrekter Weise formulieren.
  • können die Resultate beim Testen von Hypothesen in Bezug auf den Grad ihrer Sicherheit bzw. Unsicherheit korrekt deuten bzw. beurteilen.
  • können eine einfache lineare Regression ausführen und die einhergehende ANOVA-Tabelle sowie Residuenplots erstellen und interpretieren.
  • können die Ergebnisse der linearen Regression in Bezug auf ihre Relevanz korrekt einordnen.
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