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Dieses Hauptseminar ist für Sie geeignet, wenn Sie das Modul Literaturwissenschaft II im Studiengang 2-Fach-Bachelor oder im Studiengang Kulturwirt studieren oder aber Leistungen kompensieren wollen, die regulär im Auslandsmodul erbracht werden (Lehramtsbereich Bachelor). Keine Anerkennung dieser Lehrveranstaltung erfolgt für alle Masterstudiengänge sowie für das Modul Literaturwissenschaft I (hier besuchen Sie bitte ein Proseminar).

Wenn die obige Beschreibung auf Sie zutrifft, haben Sie in dieser Lehrveranstaltung Gelegenheit, Ihre narratologischen Kenntnisse am Beispiel des Romans El reino de este mundo (1949) von Alejo Carpentier zu vertiefen. Außerdem erhalten Sie Einblicke in das Konzept des „Wunderbar Wirklichen“ (lo real maravilloso), das Carpentier im Vorwort dieses Romans formuliert hat. Vor diesem Hintergrund werden wir in diesem Seminar auch über das Verhältnis lateinamerikanischer und europäischer Avantgarden sprechen.

Die zu lesenden kürzeren Texte sowie regelmäßige Arbeitsaufträge werden für Sie auf Moodle bereitgestellt. Das Passwort teile ich Ihnen in einer Rundmail eine Woche vor dem Beginn des Seminars mit.

Anzuschaffen ist hingegen der genannte Roman:

·        Alejo Carpentier, El reino de este mundo, Fundación Alejo Carpentier, 2010. ISBN-10: 1490981578; ISBN-13: 978-1490981574.

Die territorialen Zugewinne des römischen Reiches, wofür die sukzessive eingerichteten Provinzen ein deutlicher Beleg sind, waren nur mit Hilfe eines schlagkräftigen Heeres möglich. Doch wer waren die Kommandeure, woher stammten die Soldaten? Womit waren sie bewaffnet? Welche Kampftechniken kamen zum Einsatz? Wie waren die Truppenlager aufgebaut? Schriftliche Überlieferung, epigraphe Quellen (Grabinschriften), ausgegrabene Kastelle und Legionslager sowie Waffenfunde, auch sog. ‚Paraderüstungen‘, ermöglichen eine facettenreiche Rekonstruktion des römischen Militärwesens, das alles andere als statisch war.    

Dieses Proseminar bietet Ihnen auf der Grundlage textnaher Analysen einen epochenübergreifenden Überblick über die wichtigsten Sonette in spanischer Sprache und deren Rezeption im globalen Kontext. Das Sonett ist eine Gattung mit einer nahezu 800 Jahre andauernden Geschichte, und entsprechend werden wir zunächst auf Petrarca und seine Rezeption eingehen. In diesem Seminarabschnitt werden Sie Ihre Grundkenntnisse über den Neoplatonismus, die Rhetorik und die Poetik der Renaissance ausbauen können. Im spanischsprachigen Raum haben sich dann eigenständige Merkmale der Sonettdichtung herausgebildet, die nach der literatur- und kulturhistorischen Einführung im Mittelpunkt der Seminardiskussion stehen werden. Neben klassischen Sonetten interessieren uns auch zeitgenössische Variationen der Gattung. Auf diese Weise vertieft das Proseminar sowohl Ihre Kenntnisse kanonischer spanischer Dichtung, wie es Ihnen Werke bisher weniger beachteter Dichter*innen vorstellt, auch aus der spanischsprachigen Welt jenseits Europas.

In diesem Modul lernen die Studierenden den Data-Science-Prozess kennen: Sie lernen Daten zu verstehen, aufzubereiten, zu modellieren und zu evaluieren, um so datengetriebene Antworten auf praktische Fragen aus dem Marketing und dem Handel zu generieren.

Das Modul ist als Vorlesung mit integriertem Seminar gestaltet, in deren Rahmen die Studierenden die vermittelten Lehrinhalte direkt am PC nachvollziehen, die Übungen in Kleingruppen bearbeiten und vorstellen sowie am Ende der Veranstaltung ihre Bearbeitung einer Fallstudie aus dem Marketing bzw. dem Handel präsentieren.

Das geschieht unter Zuhilfenahme der an der Universität Konstanz entwickelten Data-Mining-Software KNIME. Über das "visuelle Programmieren" in Workflows kann KNIME im gesamten Data-Science-Prozess eingesetzt werden und enthält zahlreiche Module („Knoten“) für die Analyse von Big Data (u.a. Apache Hadoop inkl. Hive und Spark), Text Mining, Machine Learning (u.a. Decision Trees, Random Forests), Neuronale Netze und Deep Learning (Keras-Layer).

In diesem Modul lernen die Studierenden den Data-Science-Prozess kennen: Sie lernen Daten zu verstehen, aufzubereiten, zu modellieren und zu evaluieren, um so datengetriebene Antworten auf praktische Fragen aus dem Marketing und dem Handel zu generieren.

Das Modul ist als Vorlesung mit integriertem Seminar gestaltet, in deren Rahmen die Studierenden die vermittelten Lehrinhalte direkt am PC nachvollziehen, die Übungen in Kleingruppen bearbeiten und vorstellen sowie am Ende der Veranstaltung ihre Bearbeitung einer Fallstudie aus dem Marketing bzw. dem Handel präsentieren.

Das geschieht unter Zuhilfenahme der an der Universität Konstanz entwickelten Data-Mining-Software KNIME. Über das "visuelle Programmieren" in Workflows kann KNIME im gesamten Data-Science-Prozess eingesetzt werden und enthält zahlreiche Module („Knoten“) für die Analyse von Big Data (u.a. Apache Hadoop inkl. Hive und Spark), Text Mining, Machine Learning (u.a. Decision Trees, Random Forests), Neuronale Netze und Deep Learning (Keras-Layer).

Informationstechnologien sind die Basis für die Digitale Wirtschaft und entwickeln sich permanent weiter. Wachsen nun die bisherigen Schlüsseltechnologien mit der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen, ergeben sich spannende neue Aspekte und Perspektiven, welche möglicherweise in einem Web 5.0 münden (Kollmann, 2019). Jeden Monat dringen KI-basierte Anwendungen in weitere Bereiche des Alltags und des Arbeitslebens vor (Kollmann, 2020a). Ihnen ist gemein, dass sie bestehende Geschäftsmodelle produktiver machen, verändern oder sogar ablösen können, während gleichzeitig Entscheidungen und Strategien von Managern, Politikern, Investoren oder Entrepreneuren beeinflusst werden können (Agrawal et al., 2018). Daraus lässt sich ableiten, dass die Künstliche Intelligenz ihren Siegeszug erst in den kommenden Jahren richtig antreten wird. Warum? Weil durch die zunehmende Datenmenge bzw. die Zunahme der Geschwindigkeit, Größe und Vielfalt der Daten, die Auswertung der Datenflut kommen wird – bspw. in Form von Prescriptive Analytics (Kollmann, 2020b). Diese präskriptiven Analysen mit Data Mining, Modellierung und Machine Learning können demnach Startups und deren Gründern dabei helfen, aus der Fülle mehr oder weniger strukturierter Datenmengen die Markttrends und Geschäftspotenziale herauszufiltern, die im Mittelpunkt des E-Business stehen werden. Nur wer diese Trends und Potenziale als Erster erkennen wird, kann entsprechende Angebote machen und langfristig am Markt bestehen.

Vor diesem Hintergrund beschäftigen wir uns in diesem Seminar mit einer Reihe wichtiger Fragen, inwieweit die Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Daten das zukünftige Unternehmertum verändern wird. Durch literaturbasierte Seminararbeiten sollen dabei mögliche Zukunftsszenearien des datengetriebenen Unternehmertums erarbeitet werden. Mögliche Fragestellungen können lauten:

• Wie beeinflussen moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) unternehmerische Entscheidungen unter Unsicherheiten?
• Welchen Einfluss haben moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) auf die Performanz und Effizienz von Startups?
• Inwieweit können moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) dabei helfen potenzielle Märkte und Geschäftsmodelle zu identifizieren, zu bewerten und auszunutzen?

Zur Einarbeitung in die Seminarthemen wird das Lesen und Aufbereiten deutscher und englischer Fachliteratur erwartet. Englischsprachige Seminararbeiten und Präsentationen sind ebenfalls möglich.