Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040259 KU Advanced Quantitative Assessment of Public and Non-Profit Strategies I (MA) (2025W)
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 08.09.2025 09:00 bis Mi 17.09.2025 12:00
- Anmeldung von Mi 24.09.2025 09:00 bis Do 25.09.2025 12:00
- Abmeldung bis Di 14.10.2025 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine
1) Freitag, 03.10 2025, 08.30-12.30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
2) Freitag, 17.10.2025, 08:30-12:30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
3) Freitag, 28.11.2025, 08:30-12:30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
4) Freitag, 05.12.2025, 08:30-12:30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
5) Freitag, 09.01.2026, 08.30-12.30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
6) Freitag, 16.01.2026, 08.30-12.30 Uhr; Oskar-Morgenstern-Platz 1, Hörsaal 15, 2. Stock
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 fokussiert sich auf die Simulationstechniken System Dynamics sowie Diskrete-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 Mitarbeiter:innen 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, Freizeit), welches sich mit der Verbesserung des Prozessmanagements 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
Präsentationsfoliensätze:
• Berücksichtigung der Richtlinien für Literaturrecherche, Foliensätze, schriftliche Ausarbeitungen und KI-Tools (siehe: https:\\pnpm.univie.ac.at).
• Abgabe der Workshops/Hausarbeit (Teil Präsentation – einseitiger Ausdruck mit max. zwei Folien pro Seite in Klarsichthülle abzugeben vor der Präsentation im Hörsaal & Moodle-Abgabe der .pdf-Files sowie .ppt-Files in der Früh vor der Präsentation).
• Die Ausarbeitung wird in die Beurteilung miteinbezogen.
• Achtung: alle schriftlichen Ausarbeitungen unterliegen einer Plagiatsprüfung (Software etc.). Recherchen sollten eigenständig durchgeführt werden und Texte sollten selbst erstellt werden – einzig Verfeinerung (Korrektur von Rechtschreib-/Grammatikfehlern) ist mittels künstlicher Intelligenz erlaubt. Ansonsten erfolgt eine negative Beurteilung.
• Erlaubte KI-Tools zur Sprachverfeinerung: DeepL, Grammarly und ScribbrMündliche Präsentation:
• Der Vortrag eines Hausübungsthemas sollte max. 30 Minuten (große HÜ) und max. 10 Minuten (Workshops) dauern.
• Im Anschluss an den Vortrag findet eine Diskussion mit dem Auditorium statt.
• Berücksichtigung der Richtlinien für Literaturrecherche, Foliensätze, schriftliche Ausarbeitungen und KI-Tools (siehe: https:\\pnpm.univie.ac.at).
• Abgabe der Workshops/Hausarbeit (Teil Präsentation – einseitiger Ausdruck mit max. zwei Folien pro Seite in Klarsichthülle abzugeben vor der Präsentation im Hörsaal & Moodle-Abgabe der .pdf-Files sowie .ppt-Files in der Früh vor der Präsentation).
• Die Ausarbeitung wird in die Beurteilung miteinbezogen.
• Achtung: alle schriftlichen Ausarbeitungen unterliegen einer Plagiatsprüfung (Software etc.). Recherchen sollten eigenständig durchgeführt werden und Texte sollten selbst erstellt werden – einzig Verfeinerung (Korrektur von Rechtschreib-/Grammatikfehlern) ist mittels künstlicher Intelligenz erlaubt. Ansonsten erfolgt eine negative Beurteilung.
• Erlaubte KI-Tools zur Sprachverfeinerung: DeepL, Grammarly und ScribbrMündliche Präsentation:
• Der Vortrag eines Hausübungsthemas sollte max. 30 Minuten (große HÜ) und max. 10 Minuten (Workshops) dauern.
• Im Anschluss an den Vortrag findet eine Diskussion mit dem Auditorium statt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Voraussetzung zum Erwerb eines positiven Lehrveranstaltungszeugnisses:
• Anwesenheit und Mitarbeit in den Übungseinheiten (25%), Workshops (30%) und Disaster Game (10%)
• Ausführliche schriftliche Ausarbeitung (25%) und mündliche Präsentation (10%) der großen Hausübung
• Die Präsentationen müssen den üblichen wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen (d.h. Auflistung aller Referenzen, ausreichende Quellenangaben, Ergänzung des Textes durch Tabellen und Abbildungen, Vermeidung von Plagiaten): https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/• Die Verwendung von KI-Tools (z.B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z.B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
• Zweimaliges Fehlen bei Blockeinheiten ist möglich, darüber hinaus kann der Kurs nicht positiv absolviert werden!
• Achtung: alle schriftlichen Ausarbeitungen unterliegen einer Plagiatsprüfung (Software etc.). Recherchen sollten eigenständig durchgeführt werden und Texte sollten selbst erstellt werden – einzig Verfeinerung (Korrektur von Rechtschreib-/Grammatikfehlern) ist mittels künstlicher Intelligenz erlaubt. Ansonsten erfolgt eine negative Beurteilung.Beurteilungsschema:
• Anwesenheit und Mitarbeit: max. 25%
• Workshops: max. 30%
• Disaster Management Game: max. 10%
• Präsentation der großen Hausübung: max. 10%
• Ausarbeitung der Folien der großen Hausübung: max. 25%"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 Hausübung
• Anwesenheit und Mitarbeit in den Übungseinheiten (25%), Workshops (30%) und Disaster Game (10%)
• Ausführliche schriftliche Ausarbeitung (25%) und mündliche Präsentation (10%) der großen Hausübung
• Die Präsentationen müssen den üblichen wissenschaftlichen Richtlinien entsprechen (d.h. Auflistung aller Referenzen, ausreichende Quellenangaben, Ergänzung des Textes durch Tabellen und Abbildungen, Vermeidung von Plagiaten): https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/• Die Verwendung von KI-Tools (z.B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z.B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
• Zweimaliges Fehlen bei Blockeinheiten ist möglich, darüber hinaus kann der Kurs nicht positiv absolviert werden!
• Achtung: alle schriftlichen Ausarbeitungen unterliegen einer Plagiatsprüfung (Software etc.). Recherchen sollten eigenständig durchgeführt werden und Texte sollten selbst erstellt werden – einzig Verfeinerung (Korrektur von Rechtschreib-/Grammatikfehlern) ist mittels künstlicher Intelligenz erlaubt. Ansonsten erfolgt eine negative Beurteilung.Beurteilungsschema:
• Anwesenheit und Mitarbeit: max. 25%
• Workshops: max. 30%
• Disaster Management Game: max. 10%
• Präsentation der großen Hausübung: max. 10%
• Ausarbeitung der Folien der großen Hausübung: max. 25%"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 Hausübung
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
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
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
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
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
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
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 Präsentationen! (30 Minuten, 10 Minuten Diskussion)
• Plagiatscheck der Präsentationsfolien!
• https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
Beispielsweise gab es folgende Hausübungsthemen im SS 2022:Gruppe 1: Bildung
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
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
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
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
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
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 Präsentationen! (30 Minuten, 10 Minuten Diskussion)
• Plagiatscheck der Präsentationsfolien!
• https://pnpm.univie.ac.at/minormajorwahlfach-pnpm/
Literatur
Alle wichtigen Unterlagen werden auf der E-Learning-Plattform Moodle zur Verfügung gestellt.
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, 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
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, 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: Di 12.08.2025 11:45