• nehmen die Ausführungen des Dozenten (Input, Fragestellungen und Lösungen) wahr und schenken den Bemerkungen der Mitstudenten Aufmerksamkeit.
• arbeiten teilweise in Partnerarbeit zusammen an der Lösung zu vorgegebenen Aufgabenstellungen des Dozenten sowie in Gruppenarbeit im Rahmen des Selbststudiums.
• beurteilen Lösungsvorschläge von Mitstudenten, bewerten eigene Lösungsvorschläge (Kritik geben können).
• zeichnen sich durch Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit und Kooperationsfähigkeit aus.
• vertreten und begründen eigene Lösungsvorschläge bei Kritik durch den Dozenten bzw durch Mitstudenten (Kritik annehmen können).

• geben die Bilanzierungstechnik in Form von Buchungssätzen samt Darstellung in der Bilanz und in der Gewinn-& Verlustrechnung wieder.
• verstehen die Arbeitstechnik der Bilanzierung sowie den Sinn fachspezifischer Ausdrucksweisen und können aus Buchungssätzen den zugrundeliegenden Sachverhalt rekonstruieren.
• können Bilanzierungsprobleme lösen, führen Auswirkungen auf den handelsrechtlichen bzw steuerrechtlichen Erfolg durch, berechnen Werte für die steuerliche Mehr-Weniger-Rechnung, gebrauchen unterschiedliche Bewertungsverfahren, wenden Bewertungsmethoden an und erstellen einen detaillierten Jahresabschluss.
• analysieren konkrete Sachverhalte auf ihre Relevanz für die Bilanzierung und vergleichen alternative Bilanzierungstechniken bzw Erfolgsermittlungsmethoden.
• erfassen die doppelte Buchhaltung als eines von mehreren Konzepten zur Erfolgsermittlung.
• bewerten und beurteilen ihre eigene Arbeit auf Basis nachfolgend gemeinsam erarbeiteter oder vorgegebener Lösungen.

• explain the framework of statistical reasoning.
• judge the benefits and limits of statistical methods and conclusions.
• summarize the results and conclusions of statistical analyses in a precise way.
• select statistical procedures according to given situations and questions.
• apply standard techniques in new situations and adapt the procedures.
• appraise the content and the limits of statistical analyses in publications.

Lecture Series ''Testing and Estimating''

• represent the distributions of random variables graphically.
• calculate moments of random variables and interpret them in a given context.
• explain the framework of testing hypotheses and estimating parameters.
• apply basic testing and estimating procedures and generalize the conclusions correctly.
• criticize the assumptions of basic testing and estimating procedures.
• derive the minimal sample size for basic testing and estimating procedures.

Lecture Series ''Multiple Linear Regression''

• apply the ordinary least squares method to derive estimators.
• analyze and compare the statistical properties of estimators.
• explain the classical linear model assumptions.
• run the calculations of a multiple linear regression for toy examples with small data sets by hand.
• interpret the software outputs of multiple linear regression for application examples in the given context.
• use model diagnostics to check the assumptions and to judge the quality of adapted models.
• apply inference procedures in multiple linear regression models.
• compare the advantages and disadvantages of different inference procedures.
• construct testing procedures for multiple linear constraints in multiple linear regression models.
• apply specification techniques to improve the quality of models.
• apply selection techniques to choose appropriate models.

• Kreativität im Finden und der Ausgestaltung von Forschungslücken.
• Ausdauer und Durchhaltevermögen in der Ausarbeitung von Forschungsthemen.

• Interaktion mit Befragten bei wissenschaftlichen Untersuchungen

• Wissenschaftliches Arbeiten (qualitativ und/oder quantitativ)

• Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeitsweise

• review the literature on a specific IS-related topic
• develop the structure of an exposé
• formulate research questions
• identify suitable methods for seeking answers to research questions
• formulate a research design using those methods
• write an exposè

> understand a contemporary, relevant topic in Information Systems (IS) related research
> explain the academic and practical relevance of the topic