040259 KU Advanced Quantitative Assessment of Public and Non-Profit Strategies I (MA) (2023W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Infos: http://www.univie.ac.at/itm/lehre/index.html
Bitte beachten Sie vor allem die Hinweise des Lehrenden ! Danke !
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 11.09.2023 09:00 bis Fr 22.09.2023 12:00
- Anmeldung von Di 26.09.2023 09:00 bis Mi 27.09.2023 12:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2023 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine
Freitag 06.10.2023 08:30 - 12:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock 02.303
Freitag 20.10.2023 08:30 - 12:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock 02.303
Freitag 03.11.2023 08:30 - 12:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock 02.303
Freitag 17.11.2023 18:00 - 22:00 online via zoom (disaster game) - Termin von 8:30 - 12:30 Uhr musste noch hinten verschoben werden (BK-Sitzung)
Freitag 12.01.2024 08:30 - 12:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock 02.303
Freitag 19.01.2024 08:30 - 12:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock 02.303
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
http://pnpm.univie.ac.at/minormajor-pnpm/Diese Lehrveranstaltung gibt einen Überblick über die unterschiedlichen Simulationstechniken zur Planung und Verbesserung von Prozessen und Systemen in Public und Non-profit Organisationen. Studierende erlernen zentrale Simulationsmethoden sowie deren Vor- und Nachteile anhand von angewandten Workshop-Beispielen. Der Kurs fokusiert sich auf die Simulationstechniken System Dynamics sowie Diskreter-Event-Simulation, welche anhand von angewandten Workshop-Beispielen von Studierenden ausgearbeitet werden. Zusätzlich wird auch kurz auf die agentenbasierte Simulation eingegangen. Um die Vielfalt der Anwendungsgebiete von Diskret-Event-Entscheidungsunterstützungs-Modellen – kombiniert mit Optimierungstechniken – zu illustrieren, wird ein Beispiel im Katastrophenmanagement präsentiert, bei welchem ein Großschadenseinsatz im Rettungswesen für eine Rettungsorganisation (z.B. Samariterbund) am Schadensorts gemanagt wird. Dieses Entscheidungsunterstützungssystem wird als Managementplanspiel von Studierenden in einem Workshop eingesetzt. Studierende erlernen dadurch das Management von Großschäden, die Disposition von Notfallpatienten und die Schulung von Mitarbeitern im Rettungswesen. Zur weiteren Vertiefung wählen die Studierenden ein Kurspaper aus einem der sechs zentralen Bereiche des Public & Non-profit Managements aus (Bildung, Umwelt, Energie, Gesundheit, Katastrophenschutz, Sport), welches sich mit der Verbesserung von Prozessmanagement durch unterschiedliche oder hybride Simulationsmethoden beschäftigt.Um den Praxisbezug der Lehrveranstaltung im PNPM herzustellen, wird jedes Semester eine Exkursion in die Praxis/Politik/Wissenschaft durchgeführt oder einer Veranstaltung beigewohnt (z.B. Gesundheitspolitisches Forum: http://www.gesundheitspolitischesforum.at/ oder ÖGOR meetings: https://oegor.wordpress.com/)
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mündliche und schriftliche Hausübungen
• Alle mündlichen und schriftlichen Hausübungen müssen den folgenden wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen: https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/).
• Jede Präsentation sollte bis zu 30 Minuten (Hausübungs-Foliensatz) und bis zu 10 Minuten (Workshops) dauern.
• Es sollte eine kurze Diskussion mit dem Auditorium nach der Präsentation geben.
• Die Verwendung des Beamers/Online-Tools wird erwartet (lesbare Folien).
• Die Qualität der Ausarbeitung geht in die Benotung ein.
• Alle Files der Hausübungen (mündlich und schriftlich) müssen elektronisch einen Tag vor der Präsentation auf der Moodle-Plattform abgegeben werden (1 x doc-File, 1x ppt-File, 2x pdf-Files).
• Abgabe der Workshops/Hausarbeit (Präsentationsfolien – Abgabe einseitiger Ausdruck mit einer Folie pro Seite in einem Kuvert beim Portier am OMP 1, Postfach Rauner & Moodle-Abgabe der Files als pdf sowie doc/ppt) spätestens am Tag der Präsentation. Die Qualität der ausgedruckten Folien geht in die Benotung ein. Bitte drucken Sie nur eine Folie pro Seite einseitig aus!Voraussetzung für eine positive Note (min. 50%)
• Mitarbeit (20%), Mitarbeit in Workshops (30%) und Planspiel (10%)
• Schriftliche Ausarbeitung (30%) und mündliche Präsentation des Hausübungs-Papers (10%) müssen den wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen (z.B. Quellen, Literaturverzeichnis, Tabellen, Abbildungen): https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
• Plagiatskontrolle
• Alle mündlichen und schriftlichen Hausübungen müssen den folgenden wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen: https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/).
• Jede Präsentation sollte bis zu 30 Minuten (Hausübungs-Foliensatz) und bis zu 10 Minuten (Workshops) dauern.
• Es sollte eine kurze Diskussion mit dem Auditorium nach der Präsentation geben.
• Die Verwendung des Beamers/Online-Tools wird erwartet (lesbare Folien).
• Die Qualität der Ausarbeitung geht in die Benotung ein.
• Alle Files der Hausübungen (mündlich und schriftlich) müssen elektronisch einen Tag vor der Präsentation auf der Moodle-Plattform abgegeben werden (1 x doc-File, 1x ppt-File, 2x pdf-Files).
• Abgabe der Workshops/Hausarbeit (Präsentationsfolien – Abgabe einseitiger Ausdruck mit einer Folie pro Seite in einem Kuvert beim Portier am OMP 1, Postfach Rauner & Moodle-Abgabe der Files als pdf sowie doc/ppt) spätestens am Tag der Präsentation. Die Qualität der ausgedruckten Folien geht in die Benotung ein. Bitte drucken Sie nur eine Folie pro Seite einseitig aus!Voraussetzung für eine positive Note (min. 50%)
• Mitarbeit (20%), Mitarbeit in Workshops (30%) und Planspiel (10%)
• Schriftliche Ausarbeitung (30%) und mündliche Präsentation des Hausübungs-Papers (10%) müssen den wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen (z.B. Quellen, Literaturverzeichnis, Tabellen, Abbildungen): https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
• Plagiatskontrolle
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
• Anwesenheit und Mitarbeit: max. 20%
(Moodle Quiz: 4x2 = 8 Punkte; Mitarbeit 6x2 Punkte)
• Workshops: max. 30%
• Disaster Management Game: max. 10%
• Präsentation des Hausübungs-Papers: max. 10%
• Schriftliche Version des Hausübungs-Papers: max. 30%"1": 90%-100%
"2": 80%-89,75%
"3": 66%-79,75%
"4": 50%-65,75%
"5": <49,75% und/oder mehr als zweimaliges Fehlen oder Plagiat bei großer HausübungRegistrierung und Aufnahme im Kurs
Online Registrierung findet vor Semesterbeginn statt. Studierende mit den am meisten gesetzten Punkten werden aufgenommen. Falls jemand in der ersten Kurs-Einheit nicht anwesend ist, dann verliert diese Person den Kursplatz und ein anderer Studierender von der Warteliste kann aufgenommen werden.
(Moodle Quiz: 4x2 = 8 Punkte; Mitarbeit 6x2 Punkte)
• Workshops: max. 30%
• Disaster Management Game: max. 10%
• Präsentation des Hausübungs-Papers: max. 10%
• Schriftliche Version des Hausübungs-Papers: max. 30%"1": 90%-100%
"2": 80%-89,75%
"3": 66%-79,75%
"4": 50%-65,75%
"5": <49,75% und/oder mehr als zweimaliges Fehlen oder Plagiat bei großer HausübungRegistrierung und Aufnahme im Kurs
Online Registrierung findet vor Semesterbeginn statt. Studierende mit den am meisten gesetzten Punkten werden aufgenommen. Falls jemand in der ersten Kurs-Einheit nicht anwesend ist, dann verliert diese Person den Kursplatz und ein anderer Studierender von der Warteliste kann aufgenommen werden.
Prüfungsstoff
Siehe LiteraturFür diese Lehrveranstaltung werden zentrale und aktuelle Case-Studies
aus der internationalen Fachliteratur herangezogen.
Beispielsweise gab es folgende Hausübungsthemen im SS 2022:Gruppe 1: Bildung (1. Einheit im Jänner)
Tsao, M. W., & Wang, Y. C. (2022). System Dynamics Analysis of Flight Simulator
Maintenance and Parts Inventory Management. International Journal of Organizational
Innovation (Online), 14(4), 175-188.Gruppe 2: Umwelt (1. Einheit im Jänner)
Han, F., Sun, M., Jia, X., Klemeš, J. J., Shi, F., & Yang, D. (2022). Agent-based model for
simulation of the sustainability revolution in eco-industrial parks. Environmental Science and
Pollution Research, 29(16), 23117-23128.Gruppe 3: Energie (1. Einheit im Jänner)
Uddin, M. N., Chi, H. L., Wei, H. H., Lee, M., & Ni, M. (2022). Influence of interior layouts
on occupant energy-saving behaviour in buildings: An integrated approach using Agent-Based Modelling, System Dynamics and Building Information Modelling. Renewable and
Sustainable Energy Reviews, 161, 112382.Gruppe 4: Gesundheit (2. Einheit im Jänner)
Schoenfelder, J., Zarrin, M., Griesbaum, R., & Berlis, A. (2022). Stroke care networks and the
impact on quality of care. Health Care Management Science, 25(1), 24-41.Gruppe 5: Katastrophenschutz (2. Einheit im Jänner)
Shi, Z., Yang, Z., & Liu, J. (2022). Assessing the Dynamic Resilience of Local Roads: A Case
Study of Flooding in Wuhan, China. Journal of Advanced Transportation, 2022.Gruppe 6: Freizeit (2. Einheit im Jänner)
Shafiee, S., Jahanyan, S., Ghatari, A. R., & Hasanzadeh, A. (2022). Developing sustainable
tourism destinations through smart technologies: A system dynamics approach. Journal of
Simulation, 1-22.• Mündliche Präsentation aller Abbildungen und Tabellen.
• Mündliche Präsentation & Folien: siehe Checkliste für mündliche Präsentation! (30 Minuten, 10 Minuten Diskussion)
• Plagiatscheck der Präsentationsfolien!
• https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
aus der internationalen Fachliteratur herangezogen.
Beispielsweise gab es folgende Hausübungsthemen im SS 2022:Gruppe 1: Bildung (1. Einheit im Jänner)
Tsao, M. W., & Wang, Y. C. (2022). System Dynamics Analysis of Flight Simulator
Maintenance and Parts Inventory Management. International Journal of Organizational
Innovation (Online), 14(4), 175-188.Gruppe 2: Umwelt (1. Einheit im Jänner)
Han, F., Sun, M., Jia, X., Klemeš, J. J., Shi, F., & Yang, D. (2022). Agent-based model for
simulation of the sustainability revolution in eco-industrial parks. Environmental Science and
Pollution Research, 29(16), 23117-23128.Gruppe 3: Energie (1. Einheit im Jänner)
Uddin, M. N., Chi, H. L., Wei, H. H., Lee, M., & Ni, M. (2022). Influence of interior layouts
on occupant energy-saving behaviour in buildings: An integrated approach using Agent-Based Modelling, System Dynamics and Building Information Modelling. Renewable and
Sustainable Energy Reviews, 161, 112382.Gruppe 4: Gesundheit (2. Einheit im Jänner)
Schoenfelder, J., Zarrin, M., Griesbaum, R., & Berlis, A. (2022). Stroke care networks and the
impact on quality of care. Health Care Management Science, 25(1), 24-41.Gruppe 5: Katastrophenschutz (2. Einheit im Jänner)
Shi, Z., Yang, Z., & Liu, J. (2022). Assessing the Dynamic Resilience of Local Roads: A Case
Study of Flooding in Wuhan, China. Journal of Advanced Transportation, 2022.Gruppe 6: Freizeit (2. Einheit im Jänner)
Shafiee, S., Jahanyan, S., Ghatari, A. R., & Hasanzadeh, A. (2022). Developing sustainable
tourism destinations through smart technologies: A system dynamics approach. Journal of
Simulation, 1-22.• Mündliche Präsentation aller Abbildungen und Tabellen.
• Mündliche Präsentation & Folien: siehe Checkliste für mündliche Präsentation! (30 Minuten, 10 Minuten Diskussion)
• Plagiatscheck der Präsentationsfolien!
• https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
Literatur
Auf der E-Learning-Plattform Moodle liegen alle wichtigen Unterlagen bereit.Hauptliteratur:
• Borshev, A. (2013) The Big Book of Simulation Modelling, edited by Anylogic NA.
• Grigoryev, I. (2015) AnyLogic 7 in three days. A quick course in simulation modeling, 2.
• Pidd, M. (2004) Computer Simulation in Management Science, John Wiley & Sons Ltd.
• Brailsford, S., Churilov, L., Dangerfield, B. (eds.) (2014) Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making, John Wiley & Sons.
• Brennan A., Chick S., Davies R. (2006) A taxonomy of model structures for economic evaluation of health technologies, Health Economics, 15:1295-1310.
• Cooper K., Brailsford S., Davies R. (2007) Choice of modelling technique for evaluating health care technologies, The Journal of Operational Research, 58(2): 168-176.
• Niessner, H., Rauner, M. S., & Gutjahr, W. J. (2018) A dynamic simulation-optimization approach for managing mass casualty incidents, Operations Research for Health Care, 17, 82-100.
• Rauner, M.S., Schaffhauser-Linzatti M.M., Niessner, H. (2012) Resource planning for ambulance services in mass casualty incidents: A DES-based policy model, Health Care Management Science, 15(3): 254-269.Zusatzliteratur:
• Amaran, S., Sahinidis, N. V., Sharda, B., & Bury, S. J. (2016). Simulation optimization: a review of algorithms and applications. Annals of Operations Research, 240(1), 351-380.
• Jahangirian, M., Naseer, A., Stergioulas, L., Young, T., Eldabi, T., Brailsford, S., ... & Harper, P. (2012). Simulation in healthcare: lessons from other sectors. Operational Research, 12(1), 45-55.
• Leopold, A. (2016). Energy related system dynamic models: a literature review. Central European Journal of Operations Research, 24(1), 231-261.
• Macal, C. M. (2016). Everything you need to know about agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 10(2), 144-156.
• Mishra, D., Kumar, S., & Hassini, E. (in print). Current trends in disaster management simulation modelling research. Annals of Operations Research, 1-25.
• Zhang, X. (2018). Application of discrete event simulation in health care: a systematic review. BMC Health Services Research (2018) 18(1): 687.https://www.anylogic.com/resources/educational-videos/introduction-to-anylogic-software/Agent Based Modeling: Consumer Choice Model https://www.youtube.com/watch?v=4zQy79EEyko
• Borshev, A. (2013) The Big Book of Simulation Modelling, edited by Anylogic NA.
• Grigoryev, I. (2015) AnyLogic 7 in three days. A quick course in simulation modeling, 2.
• Pidd, M. (2004) Computer Simulation in Management Science, John Wiley & Sons Ltd.
• Brailsford, S., Churilov, L., Dangerfield, B. (eds.) (2014) Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making, John Wiley & Sons.
• Brennan A., Chick S., Davies R. (2006) A taxonomy of model structures for economic evaluation of health technologies, Health Economics, 15:1295-1310.
• Cooper K., Brailsford S., Davies R. (2007) Choice of modelling technique for evaluating health care technologies, The Journal of Operational Research, 58(2): 168-176.
• Niessner, H., Rauner, M. S., & Gutjahr, W. J. (2018) A dynamic simulation-optimization approach for managing mass casualty incidents, Operations Research for Health Care, 17, 82-100.
• Rauner, M.S., Schaffhauser-Linzatti M.M., Niessner, H. (2012) Resource planning for ambulance services in mass casualty incidents: A DES-based policy model, Health Care Management Science, 15(3): 254-269.Zusatzliteratur:
• Amaran, S., Sahinidis, N. V., Sharda, B., & Bury, S. J. (2016). Simulation optimization: a review of algorithms and applications. Annals of Operations Research, 240(1), 351-380.
• Jahangirian, M., Naseer, A., Stergioulas, L., Young, T., Eldabi, T., Brailsford, S., ... & Harper, P. (2012). Simulation in healthcare: lessons from other sectors. Operational Research, 12(1), 45-55.
• Leopold, A. (2016). Energy related system dynamic models: a literature review. Central European Journal of Operations Research, 24(1), 231-261.
• Macal, C. M. (2016). Everything you need to know about agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 10(2), 144-156.
• Mishra, D., Kumar, S., & Hassini, E. (in print). Current trends in disaster management simulation modelling research. Annals of Operations Research, 1-25.
• Zhang, X. (2018). Application of discrete event simulation in health care: a systematic review. BMC Health Services Research (2018) 18(1): 687.https://www.anylogic.com/resources/educational-videos/introduction-to-anylogic-software/Agent Based Modeling: Consumer Choice Model https://www.youtube.com/watch?v=4zQy79EEyko
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 10.11.2023 17:27