Fakultät Management und Technologie
Organisation: Fakultät
- Institut für Auditing & Tax
- Institut für Experimentelle Wirtschaftspsychologie
- Institut für Gründungsmanagement
- Institut für Management, Accounting & Finance
- Institut für Management und Organisation
- Institut für Marketing
- Institut für Performance Management
- Institut für Produktionstechnik und –systeme
- Institut für Wirtschaftsinformatik
- Institut für Wissens- und Informationsmanagement
Organisationsprofil
EMPOWERING MINDS. INSPIRING INNOVATIONS. SHAPING TRANSFORMATIONS.
Als Teil der Leuphana Universität ist die Fakultät für Management und Technologie eine dynamische und innovative Gemeinschaft von Studierenden und Lehrenden mit hoher Expertise in den Bereichen Organisationslehre, verantwortungsvolles Management, Unternehmertum, Produktentwicklungsprozess, digitale Transformation und Data Science sowie Psychologie und gesellschaftlicher Wandel. Wir treiben Innovationen in Management und Technologie voran, um verantwortungsvolle und nachhaltige Transformationen zu gestalten.
In unserer Forschung leisten wir Pionierarbeit für das Verständnis und die Lösung zentraler Herausforderungen unserer Zeit, wie Digitalisierung und nachhaltige Produktion. In der Lehre stellen wir konventionelle Weisheiten in Frage und inspirieren zu unternehmerischem Denken und verantwortungsvollem Handeln. Wir tragen zur regionalen Entwicklung Norddeutschlands bei indem wir mit lokalen und internationalen Partner:innen zusammenarbeiten. Dazu legen wir großen Wert au die Wechselbeziehungen zwischen den Disziplinen, was sich in unseren interdisziplinären Studiengängen und der Zusammenarbeit in der Forschung widerspiegelt.
Zur Fakultät für Management und Technologie gehören die Disziplinen Accounting and Finance, Wirtschaftspsychologie, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften, Management und Marketing. Wir unterstützen die jeweilige Identität und Profilbildung der Disziplinen und fördern gleichzeitig die interdisziplinäre Forschung und Lehre in Form von Studiengängen und Forschungszentren. Verantwortungsvolles Handeln in Lehre und Forschung und der Anspruch, gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen prägen unseren interdisziplinären Ansatz.
Forschungsschwerpunkte
Die Fakultät für Management und Technologie ist die akademische und berufliche Heimat von aktuell 1.500 Bachelor-, Master- und Doktoranden (Sommersemester 2024) sowie über 50 Professor:innen. Mehr als 70 wissenschaftlichen Mitarbeiter:innenn und Assistent:innen und 36 Verwaltungsmitarbeiter:innen sind bei uns tätig.
Die Hauptthemen der Fakultät spiegeln sich in ihren Studienprogrammen: Die 3 Major- und 7 Minor-Programme am College, 5 Master-Programme und 4 Promotionskollegs an der Graduate School übernehmen die akademische Ausbildung. Diese Kollegs befassen sich mit den Schwerpunkten (1.) Entrepreneurship, Management und Innovation (EMI), (2.) Information Systems und Data Science, (3.) Engineering sowie (4.) Management, Finance and Accounting.
Insgesamt bieten wir 16 Studiengänge in den Bereichen Betriebswirtschaft (insbesondere Rechnungswesen und Finanzen), Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftspsychologie, Ingenieurwesen und Management an.
- Erschienen
Precious property or magnificent money? How money salience but not temperature priming affects first-offer anchors in economic transactions
Leusch, Y. M., Loschelder, D. D. & Basso, F., 04.07.2018, in: Frontiers in Psychology. 9, JUL, 9 S., 1099.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Precipitation Kinetics of AA6082: An Experimental and Numerical Investigation
Herrnring, J., Kashaev, N. & Klusemann, B., 12.2018, in: Materials Science Forum. 941, S. 1411-1417 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Precision Denoising in Medical Imaging via Generative Adversarial Network-Aided Low-Noise Discriminator Technique
Alanazi, T. M. & Mercorelli, P., 12.2024, in: Mathematics. 12, 23, 21 S., 3705.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicate‐based model of problem‐solving for robotic actions planning
Tsymbal, O., Mercorelli, P. & Sergiyenko, O., 01.12.2021, in: Mathematics. 9, 23, 13 S., 3044.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting academic success with the big 5 rated from different points of view: Self-rated, other rated and faked
Ziegler, M., Danay, E., Schölmerich, F. & Bühner, M., 06.2010, in: European Journal of Personality. 24, 4, S. 341-355 15 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting expatriate job performance: Using the normative NEO-PI-R or the ipsative OPQ32i?
Kusch, R. I., Deller, J. & Albrecht, A.-G., 01.06.2008, in: International Journal of Psychology. 43, 3-4, S. 57-57 1 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenz-Abstracts in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting online user behavior based on Real-Time Advertising Data
Stange, M. & Funk, B., 06.2016, Proceedings of the Twenty-Fourth Conference on Information Systems (ECIS) 2016. AIS eLibrary, 14 S. (Research Papers; Nr. 152).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting recurrent chat contact in a psychological intervention for the youth using natural language processing
Hornstein, S., Scharfenberger, J., Lueken, U., Wundrack, R. & Hilbert, K., 12.2024, in: npj Digital Medicine. 7, 1, 9 S., 132.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting the Difficulty of Exercise Items for Dynamic Difficulty Adaptation in Adaptive Language Tutoring
Pandarova, I., Schmidt, T., Hartig, J., Boubekki, A., Jones, R. D. & Brefeld, U., 15.08.2019, in: International Journal of Artificial Intelligence in Education. 29, 3, S. 342-367 26 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting the future performance of soccer players
Arndt, C. & Brefeld, U., 01.10.2016, in: Statistical Analysis and Data Mining. 9, 5, S. 373-382 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet