Organisationsprofil

Die Fakultät wurde im Jahr 2022 neu ausgerichtet. Sie ist die akademische Heimat von 2.540 Bachelor- und Masterstudierenden sowie Forscher:innen – 45 ProfessorInnen und 90 Wissenschaftliche Mitarbeitende -  aus den Bereichen Management, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften und Psychologie. Die Verflechtungen und Kooperationen zwischen diesen Disziplinen sind den Mitgliedern der Fakultät sehr wichtig, was sich sowohl in den interdisziplinären Studiengängen als auch in vielfältigen fachbereichsübergreifenden Forschungsbestrebungen ausdrückt.

Die Fokusthemen der Fakultät spiegeln sich auch in ihren Studienprogrammen wider: Die 4 Major- und 8 Minor-Programmen am College, 9 Master-Programme und 5 Promotionskollegs an der Graduate School und 15 berufsbegleitende Programme an der Professional School bilden die akademische Ausbildung in den Bereichen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik- und pädagogik und Ingenieurwissenschaften, sowie Management und Entrepreneurship, Accounting und Finance und Organizational Psychology an.

 

Themen

Als Teil der Leuphana Universität Lüneburg inspiriert unsere Fakultät Wirtschaft und Gesellschaft durch die Verschmelzung von Management und Technologie sowie durch unternehmerisches Denken und kritische Reflexion. Als Gemeinschaft möchten wir Ideen für eine zukunftsweisende Entwicklung kreieren. Mit diesem Ziel kombinieren wir disziplinäre Stärken aus den Bereichen Management, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften und Psychologie zu einem einzigartigen interdisziplinären Profil, das Wissen, unternehmerisches Denken und verantwortungsvolles Handeln in Wirtschaft und Gesellschaft fördert.

In der Forschung leisten wir Pionierarbeit für das Verständnis und die Lösung zentraler Herausforderungen unserer Zeit, wie z.B. Digitalisierung, demografischer Wandel und Klimawandel. Diesen Ansatz übertragen wir in die Lehre, in der wir konventionelle Weisheiten in Frage stellen. In Wirtschaft und Gesellschaft arbeiten wir mit lokalen und globalen Partnern zusammen, um zur regionalen Entwicklung Norddeutschlands beizutragen.

  1. Erschienen

    Prediction of the tool change point in a polishing process using a modular software framework

    Meier, N., Papadoudis, J. & Georgiadis, A., 2020, in: Procedia CIRP. 88, S. 341-345 5 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenKonferenzaufsätze in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

  2. Erschienen

    Predicting Therapy Success For Treatment as Usual and Blended Treatment in the Domain of Depression

    van Breda, W. R. J., Bremer, V., Becker, D., Funk, B., Ruwaard, J. & Riper, H., 01.06.2018, in: Internet Interventions. 12, S. 100-104 5 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  3. Erschienen

    Predicting Therapy Success and Costs for Personalized Treatment Recommendations Using Baseline Characteristics: Data-Driven Analysis

    Bremer, V., Becker, D., Kolovos, S., Funk, B., van Breda, W., Hoogendoorn, M. & Riper, H., 21.08.2018, in: Journal of Medical Internet Research. 20, 8, 11 S., e10275.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    Predicting the Individual Mood Level based on Diary Data

    Bremer, V., Becker, D., Funk, B. & Lehr, D., 06.2017, Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017. AIS eLibrary, S. 1161-1177 17 S. (Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  5. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  6. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  7. 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, 9 S., 132.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  8. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  9. 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 ZeitschriftenKonferenz-Abstracts in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

  10. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet