CREAMINKA: An Intelligent Ecosystem for Supporting Management and Information Discovery in Research and Innovation Fields in Universities

This chapter presents a new proposal for supporting the management of research processes in universities and higher education centers. To this aim, the authors have developed a comprehensive ecosystem that implements a knowledge model that addresses three innovative aspects of research: (i) acceleration of knowledge production, (ii) research valorization and (iii) discovery of improbable peers. The ecosystem relies on ontologies and intelligent modules and is able to automatically retrieve information of major scientific databases such as SCOPUS and Science Direct to infer new information. Currently, the system is able to provide guidelines to create improbable research peers as well as automatically generate resilience graphics and reports from more than 17,000 tuples of the ontological database. In this work, the authors describe in detail an important aspect of support systems for research management in higher education: the development and valorization of competences of students collaborating in research process and startUPS of universities. Furthermore, a knowledge model of entrepreneurship (startUPS) as well as an analyzer of general and specific competences based on data mining processes is presented

Eine Analyse der Literatur zur Referenzmodellierung im Geschäftsprozessmanagement unter Berücksichtigung quantitativer Methoden

Im Geschäftsprozessmanagement nimmt die Referenzmodellierung bei der Gestaltung von Geschäftsprozessen eine große Bedeutung ein, da auf bereits existierende Modelle zurückgegriffen werden kann. So kann Zeit für die Entwicklung der Prozesse eingespart und von bereits etabliertem Wissen profitiert werden. Die vorliegende Masterarbeit analysiert die Literatur im Bereich der Referenzmodellierung im Geschäftsprozessmanagement unter Berücksichtigung quantitativer Methoden. Es werden insbesondere die Forschungsrichtungen bzw. Themenbereiche, Entwicklungen und der aktuelle Stand der Literatur in diesem Bereich ermittelt. Zunächst werden deutsch- und englischsprachige Artikel nach bestimmten Kriterien ausgewählt. Anschließend folgt eine quantitativ orientierte Analyse der Literatur. Dabei kommt die Latente Semantische Analyse zum Einsatz, mit deren Hilfe Themenbereiche ermittelt werden und die einzelnen Beiträge den ermittelten Themenbereichen zugeordnet werden können. Darüber hinaus wird die Entwicklung der Anzahl der Artikel in den Themenbereichen im Zeitverlauf betrachtet und auf Unterschiede zwischen der deutsch- und englischsprachigen Literatur eingegangen. In der darauf folgenden qualitativ orientierten Analyse werden die Artikel der einzelnen Themenbereiche inhaltlich analysiert und der aktuelle Stand der Forschung dargestellt. Nicht zuletzt werden die Ergebnisse der qualitativen Analyse in Bezug zu den Ergebnissen der quantitativen Analyse gesetzt