Lehrprojekte

Das Institut für Datenbanken und Informationssysteme bietet Studierenden eine Vielzahl an Projekten aus aktuellen Themen der Forschung und Praxis an. Vermehrt bieten wir interdisziplinäre Projekte an, um vielfältige Denk- und Betrachtungsweisen zu entwickeln und zu stärken. Unsere Lehrprojekte stammen aus den Anwendungsgebieten Healthcare & Psychology, Automotive Engineering, Transport & Logistics, Industry 4.0 und Sustainable Data und komplementieren unsere laufenden Forschungsprojekte.

Auf der Suche nach einem Projekt?

Neben den folgenden Lehrprojekten, bieten wir auch im Rahmen unserer laufenden Forschungsprojekte Projektarbeiten an. Hierfür bitte die zuständigen Mitarbeiter direkt anschreiben.

zu den Forschungsprojekten

Mobile Sensing Framework

Das Projekt AWARE beschäftigt sich mit der Erweiterung des Open-Source AWARE-Frameworks (https://awareframework.com/). Das Framework besteht aus einem zentralen Backend und einer mobilen App (Android, iOS), die es ermöglicht, Daten verschiedenster Smartphone-Sensoren aufzuzeichnen und zu verarbeiten. Dabei werden Sensor-Rohwerte in regelmäßigen Abständen erfasst und ggf. zu höherwertigen Informationen weiterverarbeitet. Weiterhin werden zusätzliche Daten z.B. zur Appnutzung oder der Anzahl der Anrufe erfasst. Zusätzlich ermöglicht die App zu unterschiedlichen Zeitpunkten Fragebögen anzuzeigen und diese von den Nutzenden ausfüllen zu lassen. In der App kann weiterhin eine grafische Übersicht über die gesammelten Daten eingesehen werden.

Die gesammelten Daten werden in Studien der Abteilung für Klinische Psychologie und Psychotherapie verwendet, um das Smartphone-Verhalten von Studienteilnehmenden und Zusammenhänge mit bio-psycho-sozialen Aspekten (z.B. Persönlichkeitsmerkmale & psychischen Erkrankungen) zu untersuchen.

Screenshot der AWARE App

Wir suchen motivierte Studierende, die unser interdisziplinäres Team bei der Entwicklung unseres AWARE-Ablegers unterstützen und dadurch wertvolle praktische Erfahrungen in folgenden Themengebieten sammeln können:

  • Erweiterung und Anpassung einer mobilen Android-Anwendung im Bereich Mobile Sensing (eine iOS-Version ist geplant)
  • Erweiterung und Anpassung eines Web-Backends 
  • Einsatz verschiedener Technologien und Tools: Android (Java), PHP, HTML, JavaScript, CSS, MySQL, SQLite, GitLab...

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP

eHealth Plattform für Internet- und Mobile-basierte Interventionen

Internet- und Mobile-basierte Interventionen (IMIs) können als ort- und zeitunabhängige Angebote dazu beitragen, die psychotherapeutische Versorgung zu verbessern. Die Abteilung für Klinische Psychologie und Psychotherapie untersucht die Wirksamkeit und Kosten-Effektivität, Akzeptanz und Inanspruchnahme sowie zugrundeliegende Wirkfaktoren von E-Mental-Health Interventionen. Im Fokus stehen therapeutisch begleitete und unbegleitete Selbsthilfeinterventionen, die Kombination klassischer Psychotherapien mit Online-Angeboten ("blended-therapy"), sowie die Entwicklung und Erforschung neuer e-Health-Ansätze.

Um solche IMIs bereitstellen zu können, bedarf es einer umfassenden technischen Unterstützung in Form einer e-Health-Plattform. Im Rahmen eines interdisziplinären Kooperationsprojekts wird eine solche Plattform unter dem Namen eSano entwickelt.

Neben allgemeinen technischen Implementierungsaspekten werden dabei verschiedenste Themen betrachtet:

  • Smart & Mobile Sensing
  • Machine Learning
  • Security & Privacy
  • Rechtliche Grundlagen (z.B. MDR, DSGVO)
  • Open-Source Softwareentwicklung
  • Anbindung an externe Systeme in der Gesundheitsversorgung
  • ...
     
Teaser eSano

Wir suchen motivierte Studierende, die unser interdisziplinäres Team bei der Entwicklung von eSano unterstützen und dadurch wertvolle praktische Erfahrungen in folgenden Themengebieten sammeln können:

  • Entwicklung eines umfangreichen und erweiterbaren Web-Backends 
  • Konzeption und Entwicklung intuitiv zu bedienender Web-Frontends 
  • Realisierung einer mobilen Anwendung für verschiedene Plattformen
  • Einsatz verschiedener Technologien: HTML, JavaScript, CSS, php, Laravel, Angular.js, Vue.js, Ionic, Docker, ...

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP

Large-Scale Mobile Application Monitoring Platform

In bestehenden DBIS-Projekten mit intensiver App-Nutzung (z.B. TrackYourTinnitus oder Corona Health), konnten wir feststellen, dass Apps auf verschiedenen Geräten mit unterschiedlichen Android-Versionen oder -Konfigurationen zu unterschiedlichem Verhalten führten. Letzteres wirkte sich auf die Funktionalität der App aus, indem z.B. Hintergrunddienste wie GPS-Tracking oder der Empfang von Benachrichtigungen von Serveranwendungen nicht korrekt ausgeführt wurden. Da es eine Vielzahl unterschiedlicher Smartphone-Konfigurationen (z.B. Hardware, Betriebssystemversion, Betriebssystemhersteller, Benutzereinstellungen, etc.) gibt, ist für eine verallgemeinerbare Betrachtung dieses Themas ein ausgeklügelter Monitoring-Ansatz erforderlich, der sowohl vielseitig als auch für den großflächigen Einsatz geeignet ist.

Aus diesem Grund wurde LAMP entwickelt: ein konfigurierbares Monitoring-Framework für die Erforschung von mHealth-Anwendungen. Mit LAMP wollen wir das Verhalten von Smartphone-Apps in freier Wildbahn untersuchen, um Erkenntnisse über die Ausführung von Android-Apps zu gewinnen. Das Framework ist so konzipiert, dass es mehrere Studien (einschließlich automatischer Datenberichterstattung) gleichzeitig durchführen kann, wobei der Schwerpunkt auf geringem Ressourcenverbrauch und der Minimierung von Daten liegt. Letztendlich soll LAMP Praktikern und Entwicklern dabei helfen, qualitativ hochwertige mHealth-Apps zu entwickeln.

LAMP Systemskizze

Wir suchen für die Weiterentwicklung von LAMP motivierte Studierende, die im Rahmen des Projektes praktische Erfahrung in den folgenden Bereichen sammeln können:

  • Weiterentwicklung von Serverkomponenten mithilfe von modernen Webtechnologien wie NodeJS oder Go
  • Entwicklung einer mobilen Anwendung für iOS
  • Weiterentwicklung der bestehenden Android-App
  • Entwicklung und Umsetzung eines Design-Konzeptes für die mobilen Anwendungen
  • Weiterentwicklung der automatischen Report-Erstellung mithilfe eines Tools zur Datenexploration und -visualisierung
  • Einsatz verschiedener Technologien und Tools wie Android (Java), NodeJS, MongoDB, MySQL, REST, GitHub, Docker, etc.

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP

Mobile Health App Database

MHAD ist eine Informationsplattform, auf der wissenschaftlichen Erkenntnisse von Studien und Entwicklungen validierter Assessmentverfahren bereitgestellt werden können. MHAD bietet wie keine andere Datenbank in Deutschland die Grundlage für eine unabhängige und hochwertige Datenbank zu verfügbaren Gesundheitsapps und steht für mehr Transparenz in Bezug auf App-Qualität im Gesundheitsbereich. Die meisten Menschen in Deutschland benutzen bereits m-Health Apps auf ihrem Smartphone, da der Leidensdruck und Gesundheitswille in Bezug auf die verschiedensten Problembereiche hoch und die angebotenen Apps verheißungsvoll sind. Sehr oft sind die inhaltliche Qualität und die Datensicherheit jedoch schwer einschätzbar, so dass bei der Benutzung dieser m-Health Apps Risiken, Fehlinformation und negative Entwicklungen nicht ausschließbar sind.

MHAD kann hier Abhilfe schaffen, da jede im System veröffentlichte m-Health App von zwei speziell geschulten Experten mit einem validierten diagnostischen Instrument (MARS) begutachtet wird. Diese Gutachten werden von einem dritten unabhängigen Wissenschaftler überprüft und erst dann frei gegeben.

Screenshot MHAD

Das Projekt MHAD ist ein interdisziplinäres Kooperationsprojekt des Instituts für Datenbanken und Informationssysteme und der Abteilungen Klinische Psychologie und Psychotherapie der Universität Ulm. Das Projekt besteht aus mehreren webbasierten Informationssystemen, die das Assessmentverfahren technisch unterstützen, mittels RESTful Webservices kommunizieren und Informationen über Gesundheitsapps austauschen.

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP

Objektzentrierte Geschäftsprozesse

Lager der Zukunft

In der heutigen Zeit wird die Bedeutung von Daten immer wichtiger. Dies wirkt sich auch auf Geschäftsprozessen aus, und eröffnet neue Potentiale zum Management von Geschäftsprozessen. Philharmonic Flows befasst sich dabei mit einem objektzentrierten Ansatz zum Geschäftsprozessmanagement. Für die Ausführung und Modellierung steht bereits eine Engine zur Verfügung. Im Gegensatz zu klassischen Geschäftsprozessen (z.B., BPMN 2.0) werden Objekte in PHILharmonic Flows mittels eines Lifecycles beschrieben. Außerdem werden Objekte zur Laufzeit in einer relationalen Prozessstruktur in Beziehung gesetzt und mittels Koordinationsprozessen koordiniert. Für die Ausführung eines solchen Prozesses spielen vor allem die anfallenden Daten eine wesentliche Rolle, da sie den Prozess vorantreiben.

Ein wichtiger Bestandteil zur Verbesserung solcher Prozesse ist eine umfassende Überwachung sowohl nach als auch während der Ausführung. Dabei spielen sowohl Monitoring als auch Conformance und Compliance eine Rolle. Aufgrund der besseren Vernetzung von Prozess und entstehenden Daten bietet dieser Ansatz immenses Potential für Ansätze aus dem Bereich Data Science.

PHILharmonic Flows ist Teil des interdisziplinären Kooperationsprojekt ZAFH Intralogistik des Instituts für Datenbanken und Informationssysteme zusammen mit der Technischen Hochschule Ulm und der Hochschule Reutlingen. Das Projekt befasst sich damit die Innovationshürden für die Anwendung von Servicerobotik in der Logistik zu senken. Dadurch sind auch Projekte mit hohem Praxisbezug möglich.

Wir sind immer auf der Suche nach motivierten Studierenden, die unser interdisziplinäres Team bei der Weiterentwicklung von PHILharmonic Flows unterstützen und dadurch wertvolle praktische Erfahrungen aus den Bereichen Data Science, Process Monitoring und Mining sammeln können.

Für weitere Informationen oder konkretere Projektthemen, wenden Sie sich bitte an einen der Ansprechpartner.

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP

a recommender system for learning and educational purposes

An educational platform where a recommender system provides users with sound recommendations has been the subject of many projects, there are still unfilled gaps which provide opportunities for promising research. One of the promising areas is to provide techniques of generating recommendations which not only reflect the continuously changing nature of user interests and preferences, but also influence these interests. To this end, mining user preference and interests would provide a valuable source for our system to enable useful recommendations generation. The data to be mined should be obtained through In addition, tracking user behaviour on the system would enable measuring how effective the recommendation received is and whether it would influence the user decision.
 Another promising area, is concerned with explaining suggested recommendations. From one side, there is a need to study how to provide a convincing explanation of a recommendation generated by the system. This explanation should reflect the internal inference mechanism which was adopted by the recommendation algorithm used.

We are looking for motivated students who can support our team in the development and thereby gain valuable practical experience in the following areas:
    • Building and maintaining Front-end and back-end of the system.
    • Auditing and tracking user journey on the system.
    • Building the core of the recommender system.

For the web app front-end there are no restrictions on tools usage. Meanwhile, for the back-end, a rest API will be developed using any framework (preferred but not restricted to: python-based framework, e.g., Flask, Django…etc.). For building the recommender system: machine learning knowledge and python programming skills are mandatory.

Projektmodule

Informationssysteme
» CS6700.004, 8 LP*
Prozess-Management
» CS6700.002, 8 LP*
Information Systems Engineering
» CS6700.017, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 1
» CS6700.014, 12 LP
Adv. Information Systems Engineering 2
» CS6700.015, 16 LP

* kombinierbar

Projektumfang

8 LP / 12 LP / 16 LP