Studien-, Diplom- und Bachelorarbeiten

Bachelor-, Master- und Studienarbeiten

An unserem Fachgebiet stehen Ihnen jederzeit eine Vielzahl spannender und hochaktueller Themen aus den Bereichen Marketing und Personalmanagement für Bachelor-, Master- sowie Studienarbeiten zur Auswahl. Die aktuellen Themenausschreibungen finden Sie weiter unten auf dieser Seite sowie am schwarzen Brett des Fachgebiets gegenüber unseres Sekretariats.

Themen aus den aktuellen Forschungsschwerpunkten unserer wissenschaftlichen Mitarbeiter haben eine höhere Chance auf zeitnahe und fachgerechte Betreuung.

Für die erste Kontaktaufnahme senden Sie bitte einen Themenvorschlag zusammen mit Ihrem Lebenslauf und einem aktuellen Leistungsspiegel per E-Mail an Herrn Martin Hannig.

Für weitere Fragen steht Ihnen Herr Martin Hannig gerne zur Verfügung.

Formulare

Hier finden Sie die formalen Richtlinien zur Gestaltung von schriftlichen Arbeiten am Fachgebiet.

Hier finden Sie die generellen Informationen zum Thema Bachelor- und Master-Thesis, sowie zur von uns betreuten Studienarbeiten.

Präsentationstermine

Die Präsentationstermine finden monatlich statt, in der Regel am letzten Mittwoch des Monats um 15:20 Uhr.

  • 30. Oktober 2019, ab 15:20 Uhr, S103/116
  • 27. November 2019, ab 15:20 Uhr, S103/116
  • Dezember entfällt
  • 29. Januar 2020, ab 15:20 Uhr, S103/116
  • 26. Februar 2020, ab 15:20 Uhr, S103/116
  • 25. März 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 29. April 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 27. Mai 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 24. Juni 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 29. Juli 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 26. August 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom
  • 30. September 2020, ab 15:20 Uhr, Zoom

Offene Abschlussarbeiten

  • You never get a second chance to make a first impression

    Introduction of social robots in organizations

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    There are already insights into how humans make a first impression and the corresponding important factors. We now want to gain similar knowledge on the topic of social robots in organizations. How should a robot be introduced to the HR decision makers in organizations? What are important aspects to consider when introducing a robot? And which differences should be made when introducing a robot compared to the introduction of a human?

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Franziska Wolf

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  • How can we counteract fake news in HRI?

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In times of digitalisation 4.0, fake news is moving more and more into the focus of many people and this without being perceived as fake at all. The aim of this research is to investigate how to prevent humans from falling prey to fake news.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Psych. Mai Anh Nguyen

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  • How can we prevent automation bias in HRI?

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In times of digitalisation 4.0, automation bias is present in our nowadays life more than ever. Users tend to mindlessly overtrust automations in that respect that they are not able to detect flaws of automations. The aim of this research is to investigate how to prevent humans from blindlessly relying on automations.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Psych. Mai Anh Nguyen

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  • Facial expression recognition in the wild using dynamic data input

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In order to efficiently recognize facial expressions in real world environment, the robot should be able to perform facial expression recognition with varied head poses, varied focus, presence of occlusions, different resolutions of the face and varied illumination conditions. In this study, you will perform facial expression recognition with a network model trained on dynamic videos of facial expression in the wild.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, Niyati Rawal

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  • Facial expression recognition in the wild using static data input

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In order to efficiently recognize facial expressions in real world envi-ronment, the robot should be able to perform facial expression recognition with varied head poses, varied focus, presence of occlusions, different resolutions of the face and varied illumination conditions. In this study, you will perform facial expression recognition with a network model trained on static images of facial expression in the wild.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, Niyati Rawal

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  • Facial expression recognition in real-time and static images

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In order to efficiently recognize facial expressions in real-time and in real world environment, the robot should be able to perform facial expression recognition with varied head poses, varied focus, presence of occlusions, different resolutions of the face and varied illumination conditions. In this study, you will perform facial expression recognition in real time with a network model trained on static images.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, Niyati Rawal

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  • Learning graph representations for Primitives based humanoid control

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    Probabilistic Movement Primitives (ProMPs) are one of the popular ways of teaching robots motor skills. The main focus would be on extending the current Deep Learning based framework to exploit recent developments in Graph-based learning of structured repre-sentations to learn robotic actions from demonstrations

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Vignesh Prasad

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  • Learning Visual representations for Robot tasks

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    Learning robotic tasks either requires the user to kinesthetically teach the robot to learn from demonstrations, for which generating more samples is expensive, or by using reinforcement learning, which requires many sam-ples by trial and error. However, there exists a large set of visual datasets in the domain of action recognition which can easily provide a reference to teach tasks to robots. Given recent developments in the integration of learning tasks from visual demonstrations, the main focus would be on developing similar algorithms to enable unsupervised or self-supervised learning of robotic tasks from video data.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Vignesh Prasad

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  • Service Robots in the Marketplace – Factors that impact Privacy Behavior

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    Am Lehrstuhl untersuchen wir aktuell die Mensch-Roboter Interaktion und das Privatsphäre-Verhalten gegenüber Robotern in verschiedenen Servicekontexten (Restaurants, Handel, Reisebranche, Gesundheitswesen). Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll untersucht werden, welche Faktoren in diesem Zusammenhang einen Effekt auf Datenschutzbedenken und Informationspreisgabe haben.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Martin Hannig

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  • Leadership in the crisis: Data analyses of a survey with US managers

    Masterarbeit

    We have conducted an online study with managers from the US and now want to analyze the data to find answers on for example the following questions: What leadership types can be identified in the crisis? How do different types of leaders manage themselves in the crisis? How do different types of leaders manage others in the crisis?

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Franziska Wolf

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  • Boreout verstehen durch Covid-19

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    Aufgrund der aktuellen Vorfälle im Rahmen der Coronakrise müssen zunehmend mehr Menschen ihrem Arbeitsplatz fernbleiben. Die Bedingungen im Homeoffice sowie Zwangsurlaub und vorgezogener Urlaub können zu der Entwicklung eines Boreouts beitragen. Die aktuelle Situation bietet daher die Möglichkeit, entsprechende Entstehungsmechanismen im Feld sowie in einer Längsschnittstudie zu ermitteln.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Psych. Melanie Koch

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  • Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser: Wenn sich Menschen von Robotern manipulieren lassen

    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit

    In Zeiten der Digitalisierung 4.0 rücken Fake News immer mehr in den Fokus vieler Menschen und das, ohne dass diese überhaupt als falsch wahrgenommen werden.

    Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, inwiefern Menschen in der Zusammenarbeit mit Robotern zugänglich für Fake News sind und welche Faktoren hierauf Einfluss nehmen.

    Betreuer/innen: Prof. Dr. Dr. Ruth Stock-Homburg, M.Sc. Psych. Mai Anh Nguyen

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