Lebendiges Wissensmanagement durch KI-Agenten im KMU-Vertrieb -konzeption und Evaluation eines selbst-aktualisierenden Wissenssystems
Studentische Projekte
Auf dieser Seite finden Sie eine Übersicht über verfügbare Themen sowie abgeschlossene Bachelor- und Masterthesen und Praxisprojekte, die von mir betreut wurden.
Verfügbare Themen
Themen für Abschluss- und Projektarbeiten finden Sie in PROX.
Bewertungskriterien für studentische Arbeiten
Die Bewertung von Projekt- und Abschlussarbeiten erfolgt anhand der folgenden Kriterien. Diese dienen als Orientierungshilfe für eine erfolgreiche Bearbeitung und machen die Benotung transparent.
| Kriterium | Beschreibung |
|---|---|
| Problemdefinition & Zielsetzung | Klare Formulierung und Abgrenzung des Problems, Zielstellung der Arbeit, Forschungsfrage(n) |
| Fachliche Tiefe & Informatikbezug | Anwendung informatischer Konzepte, Theorien, Algorithmen, Architektur, Modellierung etc. |
| Methodik & Vorgehen | Auswahl und Begründung von Methoden, z. B. agile Entwicklung, Modellierung, Experimente, Evaluation |
| Technische Umsetzung & Ergebnisse | Qualität der Implementierung, Systemarchitektur, Softwarequalität, Datenanalyse, Code Dokumentation, etc. |
| Kritische Reflexion & Bewertung | Eigene Ergebnisse werden hinterfragt, Limitationen erkannt, alternative Ansätze diskutiert |
| Wissenschaftliches Arbeiten & Literatur | Umgang mit Quellen, Zitierweise, wissenschaftlicher Stil, Qualität der Literaturrecherche |
| Struktur, Sprache & Verständlichkeit | Aufbau der Arbeit, Lesbarkeit, Klarheit der Darstellung, Fachsprache |
| Selbstständigkeit & Originalität | Eigenanteil, kreative Ansätze, Initiative bei der Umsetzung |
Bewertungskriterien für das Kolloquium (Vortrag & Diskussion)
Neben der schriftlichen Ausarbeitung wird auch der Vortrag im Kolloquium bewertet. Die folgenden Kriterien dienen als Orientierung für die Vorbereitung der Präsentation:
| Kriterium | Beschreibung / Teilkriterien |
|---|---|
| Inhaltliche Qualität & Struktur | • Verständlichkeit von Ziel, Problemstellung und Ergebnissen • Fachliche Richtigkeit • Logischer Aufbau, klarer roter Faden, sinnvolle Schwerpunktsetzung • Einhaltung der Zeit (max. 15 Minuten) |
| Darstellung & Visualisierung | • Unterstützung des Vortrags durch Folien und Visualisierungen • Übersichtlichkeit und Angemessenheit der Gestaltung • Verständliche Vermittlung auch komplexer Inhalte |
| Präsentation & Auftreten | • Freier, sicherer und verständlicher Vortrag (Sprache, Tempo, Körpersprache) • Souveräner Umgang mit Fragen • Kritische Reflexion der eigenen Arbeit (Stärken, Grenzen, Ausblick) |
| Demonstration (Demo) | • Praktische Vorführung der Ergebnisse (sofern technisch möglich ist eine Live-Demo besonders gerne gesehen; alternativ Video) |
| Beantwortung von Fragen | • Fachlich fundierte, präzise und strukturierte Antworten auf Fragen in der anschließenden Fragerunde |
Wichtige Hinweise für die Vorbereitung:
- Zeitrahmen: Der Vortrag darf 15 Minuten nicht überschreiten. Bitte planen Sie Ihre Folien und Aufteilung entsprechend ein.
- Live-Demo: Eine Live-Demonstration des entwickelten Systems / der Software wird (falls möglich) ausdrücklich begrüßt.
Abgeschlossene Arbeiten
Timeline anzeigen
(Chronologische Übersicht der letzten Arbeiten)
September 2026
Lebendiges Wissensmanagement durch KI-Agenten im KMU-Vertrieb -konzeption und Evaluation eines selbst-aktualisierenden Wissenssystems
- Bachelorthesis
September 2026
Entwicklung eines Partikelfilters zur Lokalisierung mobiler Roboter mithilfe von 3D-Gaussian-Splatting
- Bachelorthesis
August 2026
Living Brain Adaptives RAG-Wissensmanagementsystem für den KMU-Versicherungsvertrieb
- Praxisprojekt
August 2026
Entwicklung und Erweiterung eines Webservice-Prototyps zur automatisierten Bewertung von UML-Diagrammen unter Einsatz von Large Language Models
- Bachelorthesis
July 2026
Entwicklung eines KI-Chatbots als Lernpartner für die Vorlesung Kfz-Haftpflichtversicherung auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Bachelorthesis
July 2026
Konzeption und Implementierung eines Systems für Visual Document Retrieval mittels Vision-Language-Modellen zur wissensbasierten Informationsgewinnung
- Bachelorthesis
Statistik
Nach Typ:
Bachelorthesis: 24Informatikprojekt: 6
Masterthesis: 4
Praxisprojekt: 7
Projektteil WASP1: 3
Projektteil WASP2: 1
Nach Semester:
SoSe26: 12WS25/26: 12
SoSe25: 7
WS24/25: 6
SoSe24: 4
WS23/24: 3
WS22/23: 1
Gesamt:
45 Projekte