Prof. Dr. Martin Huschens
Prof. Dr. Martin Huschens hat an der Hochschule Mainz seit September 2022 eine Professur für Wirtschaftsinformatik, insbes. anwendungsorientierte digitale Systeme und Technologien inne.
Prof. Dr. Martin Huschens konzentriert sich in seiner Lehre auf die Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, ERP-Systeme sowie Data Science mit den Programmiersprachen R und Python.
In seiner Forschung liegt der Schwerpunkt auf dem Einsatz von Machine Learning im Bereich der Bildungs-Technologien (EdTech) sowie auf Studien zur Mensch-Computer-Interaktion (HCI) in Zusammenhang mit KI-Anwendungen. Darüber hinaus ist Prof. Dr. Huschens als Dozent im MBA-Programm der Universität Mainz tätig.
Lehrgebiet
Wirtschaftsinformatik, insbes. anwendungsorientierte digitale Systeme und Technologien
- Digitale Wirtschaft, BWL B.Sc. dual/Vollzeit
- Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, TH Bingen, Informatik B.Sc.Vollzeit
- Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, Digitial Media B.Sc.
- Projektmanagement, BWL B.Sc. dual/Vollzeit
- ERP-Systeme, Wirtschaftsinformatik / Advanced Business Solutions, B.Sc. dual
- IT-Resource Management, IT-Management, M.Sc. dual
- Data Science im Unternehmen, IT-Management, M.Sc. dual
- SAP TS410-Zertifizierung (Option)
- Data Science (Option)
- Machine Learning with Python (Option)
- E-Business und Internettechnologien, JGU Mainz, Wirtschaftswissenschaften B.Sc. Vollzeit
- Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens, MBA Mainz
Unternehmen und IT, BWL B.Sc. dual/Vollzeit
Bitte berücksichtigen Sie die formalen Informationen und Richtlinien des Prüfungsamts zum Verfassen einer Thesis (Leitfaden zur Anfertigung von Hausarbeiten, Praxisberichten, Bachelor- und Masterarbeiten).
Unter Downloads finden Sie zudem ausführliche Dokumente mit zusätzlichen Erläuterungen von mir.
Bitte beachten Sie folgende weitere Hinweise:
1. Für Abschlussarbeiten (Bachelor-/Masterarbeiten) ist ausschließlich das zur Verfügung gestellte LaTeX-Template zu verwenden.
2. Zur Anmeldung einer Abschlussarbeiten stehen Ihnen folgende Daten zur Verfügung:
| Wintersemester 1 | 01. Oktober (bzw. der erste Montag im Monat Oktober) |
| Wintersemester 2 | 02. Januar (bzw. der erste Montag im Monat Januar) |
| Sommersemester 1 | 01. März (bzw. der erste Montag im Monat März) |
| Sommersemester 2 | 01. Mai (bzw. der erste Montag im Monat Mai) |
3. Sollte Ihre Prüfungsordnung eine Verteidigung (Kolloquium) der Abschlussarbeit vorsehen, so findet diese immer zwei Wochen nach Abgabe statt (montags, 14-18 Uhr)
Praxis & Forschungsgebiet
- MATHE-KIDS
- Behavioral IS
- Gamification
- Empirische Bildungsforschung, E-Learning
- Social Comparison, Leistungstransparenz in Informationssystemen
- (Mobile) Decision Support Systems
- Success of Information Systems
- Machine Learning Applications in Businesses
- LLMs and HCI
Aktuelle Projekte
- Automated Information Retrieval in Lecture Slides (IRLS) - Verwendung von KI im E-Learning-Bereich, Kooperationspartner: wiwi.digital
- Credibility Perceptions of Digital Assistants based on LLM like Bard, ChatGPT, Kooperationspartner: Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik JGU Mainz
Downloads
| Ablauf Abschlussarbeit | |
| PDF, 179 KB | |
| Themen Abschlussarbeit | |
| PDF, 137 KB | |
| Anforderungen Exposee | |
| PDF, 171 KB | |
| Vorlage LaTeX | |
| ZIP, 505 KB | |
| Skript Wissensch. Arbeiten | |
| PDF, 5 MB | |
| Literaturhinweise Methoden | |
| PDF, 174 KB | |
| Bewertungsschema BA/MA | |
| PDF, 142 KB | |
| APA-Zitationsstil | |
| PDF, 448 KB | |
| KI-Doku-Empfehlung | |
| PDF, 114 KB | |
| Eigenständigkeitserklärung KI | |
| PDF, 118 KB | |
Das Passwort zum Skript "Wissenschaftliches Arbeiten" erhalten Sie auf Anfrage via E-Mail von mir.