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Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung

Was bedeutet eigentlich Technologieakzeptanz? Welche Maßnahmen können getroffen werden, um die Technologieakzeptanz zu steigern?
In diesem Zertifikatskurs werden Grundlagen und in anschaulichen Fallstudien wesentliche Einflussfaktoren und Maßnahmen zur Steigerung der Technologieakzeptanz vermittelt. TeilnehmerInnen können so Fragestellungen rund um das Phänomen der Technologieakzeptanz selbstständig beantworten und die Chancen technologischer Neuerungen optimal nutzen.
  • Flexibles Blended-Learning-Format
  • Praxisorientiertes Arbeiten mit Fallstudien
  • Durch Projektförderung ist dieser Kurs kostenlos

Dates / Location / Cost

DateLocation Costs
01.04.2022 - 30.09.2022
Course ID: UUL_Business_TA_202204
Ulm & online 0,00 

Institution and Location

Institution

School of Advanced Professional Studies Universität Ulm

Target Audience and Prerequisites

Target Audience

Der Zertifikatskurs Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung ist an alle gerichtet, die die Chancen der technischen Neuerungen optimal nutzen möchten. Insbesondere eignet sich der Kurs für Studierende im Masterstudiengang Business Analytics oder in vergleichbaren Studiengängen.

Prerequisites

keine

Content and Learning Objectives

Content

Die fortschreitende Digitalisierung und die damit einhergehenden technologischen Neuerungen verändern die verschiedensten Bereiche unserer Gesellschaft, einschließlich der Wirtschaft und der Wissenschaft. Die relevanten Technologien im Zeitalter der Digitalisierung reichen von sehr abstrakten Technologien (wie bspw. fortschrittliche Algorithmen) bis hin zu sehr konkreten Anwendungen (wie bspw. physische Assistenzsysteme).

Das Themengebiet der Technologieakzeptanz adressiert das Phänomen, dass die Instrumente und Konzepte von Data Science nicht flächendeckend angewendet werden. Dies ist auf die Aversion gegen Algorithmen oder Technologien zurückzuführen.  Die Aversion gegenüber Technologien und Algorithmen wirft Fragen bezüglich des Umgangs mit dieser auf:

  • Was sind Einflussfaktoren auf die Technologieakzeptanz?
  • Was sind Maßnahmen zur Steigerung der Technologieakzeptanz?

Antworten auf diese und viele weitere Fragen erhalten Sie in dieser Weiterbildung. Die Inhalte werden anhand von Praxisbeispielen verdeutlicht und durch die Bearbeitung von Fallstudien können Sie das gelernte Wissen direkt in Ihrem Unternehmen umsetzen.

Programme Details

  • Selbststudium (etwa 60 Stunden): Das lesefreundliche Skript enthält Wiederholungsfragen, Vertiefungsfragen und Übungen
  • Sie können sich mit Studierenden in einem Online-Forum untereinander austauschen
  • Präsenzveranstaltungen am 06. und 07.05.2021 (12 Stunden): Im Rahmen der Präsenzphase wenden die TeilnehmerInnen die erlernten Inhalte an und vertiefen diese in Fallstudien

Learning Objectives

  • Diese Weiterbildung fokussiert drei zentrale Themengebiete der Technologie- und Algorithmenakzeptanz: Grundlagen der Akzeptanz, Einflussfaktoren auf die Akzeptanz und Maßnahmen zur Steigerung der Akzeptanz
  • Nach Abschluss der Grundlagen der Akzeptanz kennen die TeilnehmerInnen relevante Technologien und Algorithmen im Zeitalter der Digitalisierung und können diese in Bezug auf das Akzeptanzsubjekt, -objekt und -kontext analysieren
  • Im Rahmen der Einflussfaktoren auf die Akzeptanz lernen die TeilnehmerInnen verschiedene Einflussfaktoren kennen und können Technologien und Algorithmen hinsichtlich dieser analysieren
  • Die TeilnehmerInnen können Maßnahmen entwickeln, um die vorliegenden Akzeptanzprobleme zu steuern und zu überwinden
  • Im Rahmen der Präsenzphase wenden die TeilnehmerInnen die erlernten Inhalte an und vertiefen diese in Fallstudien

Course Format, Certification, Quality Assurance

Course Format

Blended-Learning

Certification

TeilnehmerInnen, die die Abschlussprüfung erfolgreich ablegen, erhalten ein Zertifikat sowie ein „Supplement“, das die Inhalte und die im Kurs erworbenen Kompetenzen beschreibt.

Workload

90 Stunden

Creditpoints (ECTS)

3

Language

Deutsch

Quality Assurance

Der Kurs wird erprobt im Rahmen des Projekts „Data Literacy und Data Science für den Mittelstand: Qualifizierung und Weiterbildung“, gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg und aus dem Europäischen Sozialfonds.

Dates and Deadlines

Course Dates

Die genauen Termine für die Präsenzveranstaltungen sowie die Prüfungstermine werden noch bekannt gegeben.

Deadline

15.02.2022

Instructors

Fabian Fritzsche, Akademischer Mitarbeiter im Institut für Business Analytics, Universität Ulm
Inhaltliche Verantwortung: Prof. Dr. Mischa Seiter, Institut für Business Analytics, Universität Ulm

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