Mein Weg durch das
Informatik-Studium

Erfahrungen, Learnings und Erkenntnisse

Fabian Hassels

Bachelor of Science Informatik

FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Über mich

  • Name: Fabian Hassels
  • Studiengang: Informatik (B.Sc.)
  • Hochschule: FOM Hochschule für Oekonomie & Management
  • Abschluss: Bachelor of Science

Motivation für das Studium

Ziel: IT-Forensik beim LKA

  • Voraussetzung: Hochschulabschluss erforderlich
  • Entscheidung für Informatik-Studium an der FOM
  • Verbindung von beruflicher Praxis und akademischer Ausbildung

Learning #1: Wissenschaftliches Arbeiten

  • Systematisches Recherchieren
    • Effektive Datenbanksuche (IEEE, Springer, ScienceDirect)
    • Bewertung von Quellen nach Qualität und Relevanz
  • Kritisches Denken & Strukturiertes Schreiben
    • Hinterfragen von Aussagen und Methoden
    • Aufbau wissenschaftlicher Arbeiten mit evidenzbasierter Argumentation
  • Anwendung in der Bachelor-Thesis
    • Systematische Literaturrecherche mit 218 initialen Publikationen
    • Synthese von 39 Studien

Learning #2: Projektmanagement

  • Zeitmanagement & Planung
    • Priorisierung und effektive Nutzung begrenzter Zeit neben Beruf
    • Zerlegung großer Projekte in Meilensteine und Teilschritte
  • Umgang mit Deadlines & Selbstorganisation
    • Realistische Planung mit Puffern, kontinuierliches Arbeiten
    • Tools, Methoden und Dokumentation für effizientes Arbeiten

Learning #3: Theoretisches Verständnis

  • Konzepte, Modelle & Abstraktionsfähigkeit
    • Algorithmen, Datenstrukturen, Architekturmuster
    • Komplexe Systeme auf Kernaspekte reduzieren
  • Anwendung in der Thesis: Akzeptanzmodelle
    • TAM, UTAUT, Diffusion of Innovations als theoretische Basis
    • Erweiterung und Anpassung für BOS-Kontext (BOS-UTAUT)

Module - Die Highlights

Theoretische Module

Warum waren sie besonders wertvoll?

  • Wissenschaftliche Fundierung statt reiner Praxis
  • Tiefes Verständnis von Konzepten und Zusammenhängen
  • Langfristig anwendbares Wissen (nicht technologiespezifisch)
  • Vorbereitung auf wissenschaftliches Arbeiten in der Thesis
  • Kritisches Denken und Methodenkompetenz

Module - Verbesserungspotential

Kritikpunkt: Praxisprojekt

Problematik:

  • Struktur: Aufgeteilt in 3 Semester
  • Wechselnde Dozenten: Jedes Semester anderer Betreuer
  • Folge: Keine klare Linie erkennbar
  • Resultat: Inkonsistente Anforderungen

Fazit & Ausblick

Erreichte Ziele:

  • Akademischer Abschluss
  • Fundiertes theoretisches und praktisches Wissen
  • Methodenkompetenz in wissenschaftlichem Arbeiten
  • Projektmanagement- und Organisationsfähigkeiten

Nächste Schritte:

  • Anwendung des Gelernten in der beruflichen Praxis
  • Fokus auf IT-Forensik und Sicherheit

Verbindung zur Bachelor-Thesis:

  • Learning #1 (Wissenschaftliches Arbeiten) → Systematische Literaturrecherche (218 Publikationen)
  • Learning #3 (Theoretisches Verständnis) → BOS-UTAUT Modellerweiterung
  • Interesse an BOS-Digitalisierung verbindet IT-Forensik-Ziel mit Forschungsthema

Teil 2:

Bachelor-Thesis

Akzeptanzfaktoren digitaler Technologien
in BOS

Akzeptanzfaktoren digitaler Technologien in den Einsatzorganisationen Feuerwehr und Rettungsdienst

Eine systematische Literaturübersicht

Fabian Hassels

Bachelor-Thesis Informatik

FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Motivation & Problemstellung

Kontext: Digitalisierung in BOS (Feuerwehr, Rettungsdienst)

Herausforderung: Neue Technologien werden oft nicht akzeptiert

Beispiele:

  • Digitalfunk (TETRA): Infrastruktur vorhanden, teils nicht genutzt
  • Telenotarzt: Regional unterschiedliche Akzeptanz
  • E-Dokumentation: Widerstand gegen Papierabschaffung
Zentrale Frage: Warum scheitern digitale Technologien in Feuerwehr und Rettungsdienst?

Forschungsfragen

FF1: Wie ist der Status quo der Digitalisierung in Feuerwehr und Rettungsdienst?
FF2: Welche theoretischen Modelle erklären Technologieakzeptanz im BOS-Kontext?
FF3: Welche Faktoren fördern oder hemmen die Akzeptanz empirisch?

Methodik: Systematische Literaturrecherche

Systematic Literature Review

  • Datenbanken: 7 Quellen inkl. Web of Science, Scopus, IEEE Xplore, PubMed, Google Scholar
  • Zeitraum: 2010-2025 (15 Jahre)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Suchstrategie (4 Dimensionen):

  1. Technologie-fokussiert (Digitalisierung, E-Health)
  2. Organisations-fokussiert (BOS, Feuerwehr, Rettungsdienst)
  3. Akzeptanz-fokussiert (Acceptance, Adoption, Barriers)
  4. Modell-fokussiert (UTAUT, TAM, DoI)

PRISMA Flow Diagram

Literaturselektionsprozess: 218 → 39 Studien

PRISMA Flow Diagram

Ergebnis: 39 Primärstudien + 6 Grundlagenwerke

Hauptausschlussgründe: Kein BOS-Bezug (n=61), Kein Akzeptanzfokus (n=34), Methodische Mängel (n=11)

FF1: Status Quo der Digitalisierung

Etablierte Technologien:

  • Digitalfunk (TETRA)
    Infrastruktur komplett, Akzeptanz unvollständig
  • GPS-Navigation
  • Alarmsysteme

Neu/Teilweise implementiert:

  • Telenotarzt
    Abhängig von Mobilfunkabdeckung
  • E-Dokumentation (ePCR)
    Ersetzt Papier graduell
  • KI-gestützte Entscheidungs­unterstützung
    Frühe Entwicklungsphase

BOS-Kontext: 95% der Feuerwehrangehörigen sind ehrenamtlich organisiert → begrenzte Schulungszeit, besondere Anforderungen

Barrieren der Digitalisierung

  • Hohe regionale Heterogenität
    • Föderale Struktur führt zu fragmentierter Implementierung
  • Fehlende Standards und Interoperabilität
    • Systeme verschiedener Hersteller kommunizieren nicht
  • Inkonsistente Finanzierung
    • Unterschiedliche Budgets zwischen Kommunen
  • Unzureichende Schulungen
    • Besonders problematisch bei Ehrenamtlichen
  • Datenschutzanforderungen
    • Komplexe rechtliche Rahmenbedingungen

FF2: Akzeptanzmodelle - Klassische Ansätze

Technology Acceptance Model (TAM)

  • Kernvariablen: Wahrgenommener Nutzen + Einfachheit der Nutzung
  • Problem: Zu simpel für komplexe organisatorische Kontexte

Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

  • 4 Determinanten: Leistungserwartung, Aufwandserwartung, Sozialer Einfluss, Unterstützende Bedingungen
  • Moderatoren: Alter, Geschlecht, Erfahrung, Freiwilligkeit

FF2: Akzeptanzmodelle - Klassische Ansätze

Diffusion of Innovations (DoI)

  • Rogers' 5 Adopter-Kategorien: Innovators, Early Adopters, Early Majority, Late Majority, Laggards
  • Fokus: Verbreitungsprozess von Innovationen in sozialen Systemen

Problem: Zu generisch für BOS-Kontext – sicherheitskritische und organisatorische Besonderheiten fehlen

Das BOS-UTAUT Modell

Theoretischer Beitrag dieser Thesis: Kontextspezifische Erweiterung von UTAUT

Leistungserwartung Aufwandserwartung Sozialer Einfluss Verhaltens- intention Nutzungs- verhalten Unterstützende Bedingungen Einsatztauglichkeit Sicherheitskritische Zuverlässigkeit direkter Effekt Professionelle Identitäts- kompatibilität Moderatoren: Haupt- /Ehrenamt Stadt/Land Org.-Typ Dienstalter Organisations- kultur

Konzeptioneller Beitrag auf Basis von 39 Studien - Grundlage für zukünftige empirische Validierung

BOS-UTAUT Modell - Technische Erweiterungen

Standard UTAUT-Konstrukte bleiben erhalten (Leistungserwartung, Aufwandserwartung, Sozialer Einfluss, Unterstützende Bedingungen)

BOS-spezifische Erweiterungen

  1. Einsatztauglichkeit (Operational Fitness):
    Funktioniert unter Extrembedingungen (Hitze, Stress, mit Handschuhen)?
  2. Sicherheitskritische Zuverlässigkeit:
    System-Ausfälle können Leben kosten → Direkte Wirkung auf Nutzung
Besonderheit: Ein einziger Ausfall führt zu langfristigem Vertrauensverlust

BOS-UTAUT Modell - Organisatorische Erweiterungen

BOS-spezifische Erweiterungen

  1. Organisationskultur (Moderator):
    Konservative Kultur als zentraler Moderator aller Beziehungen
    ("Das haben wir immer so gemacht")
  2. Professionelle Identitätskompatibilität:
    Muss mit etablierten Rollen vereinbar sein
    ("Ersetzt mich die Technologie?")
Kernfrage: Stärkt oder schwächt die Technologie die professionelle Identität?

FF3: Fördernde Faktoren

Häufigkeitsanalyse aus 39 Studien (Top 10)

FF3: Hemmende Faktoren

Häufigkeitsanalyse aus 39 Studien (Top 10)

Muster in den Daten

Fördernde Faktoren (Top 3)

  1. Nützlichkeit (n=12) → TECHNISCH
  2. Usability (n=11) → TECHNISCH
  3. Führung (n=10) → ORGANISATORISCH

Hemmende Faktoren (Top 3)

  1. Komplexität (n=10) → TECHNISCH
  2. Schulung (n=9) → ORGANISATORISCH
  3. Tradition (n=8) → KULTURELL
Balance: Technische UND organisatorische Faktoren etwa gleich häufig → Bestätigt die Hypothese, dass Digitalisierung nicht nur ein technisches Problem ist

Faktorkategorien - Übersicht

6 Hauptkategorien mit theoretischer Verankerung:

  1. Technologiebezogen (TAM: Perceived Usefulness, Ease of Use)
    • Usability, Performance, Zuverlässigkeit, Kompatibilität
  2. Organisatorisch (UTAUT: Facilitating Conditions)
    • Leadership, Training, Ressourcen, Nutzerbeteiligung
  3. Kulturell (DoI: Compatibility)
    • Tradition, Hierarchie, Wandelresistenz
  4. Individuell (UTAUT: Moderatoren)
    • Alter, Selbstwirksamkeit, Vorerfahrung, Technikaffinität
  5. Sozial (UTAUT: Social Influence)
    • Peer-Einfluss, Champions, Teamkultur
  6. Kontextuell (BOS-spezifisch)
    • Umgebungsbedingungen, Interoperabilität, Finanzierung

Zentrale Erkenntnis

Digitalisierung in BOS ist primär ein organisatorisches Veränderungsproblem, nicht ein technisches.

  • Technische Anforderungen (Nützlichkeit, Usability, Zuverlässigkeit) sind notwendige Eintrittsbarrieren
  • Organisatorische Faktoren (Leadership, Training, Ressourcen, Nutzerbeteiligung) bestimmen Erfolg oder Misserfolg
  • Widersprüchliche Ergebnisse zu Alter, Hierarchie, Training sind kontextabhängig, nicht Qualitätsprobleme der Studien

Praktische Empfehlungen - Kritische Erfolgsfaktoren

Priorität 1 Technische Basis:

  • Validierung unter Echtbedingungen
  • Schneller/zuverlässiger als analoge Vorgänger
  • Robustheit vor Features

Priorität 2 Leadership Support:

  • Management als Enabler, nicht Enforcer
  • Transparente Kommunikation
  • Aktive Schulungsteilnahme

Priorität 3 Differenziertes Training:

  • Hauptamt: Intensive Hands-on
  • Ehrenamt: Micro-Learning (<30 Min), Peer-to-Peer

Praktische Empfehlungen - Implementierung & Support

Priorität 4 Phasenweise Einführung:

  • Pilotprojekte mit Champions
  • Frühe Nutzerbeteiligung
  • Kein "Big Bang"

Priorität 5 Kontinuierlicher Support:

  • 24/7 Helpdesk mit BOS-Verständnis
  • Ausreichende Ressourcen
  • Change Management mit Quick Wins
Evidenzbasis: Alle Empfehlungen basieren auf empirischen Befunden aus 39 Studien

Limitationen & Forschungsagenda

Limitationen:

  • Single-Coder-Ansatz (keine Inter-Rater-Reliability)
  • Publikations-Bias möglich (erfolgreiche Projekte überrepräsentiert?)
  • Fokus auf Deutschland (begrenzte Generalisierbarkeit)
  • Keine Forward Citation (neuere Zitationen möglicherweise übersehen)
  • Keine quantitative Validierung des BOS-UTAUT Modells

Forschungsagenda:

13 identifizierte Forschungslücken, u.a.:

  • Langzeitstudien zur Akzeptanzentwicklung
  • Kulturvergleichende Studien (international)
  • Quantitative Validierung des BOS-UTAUT Modells
  • Interventionsstudien zu Trainingsformaten
  • Effekte verschiedener Implementierungsstrategien

Zusammenfassung der Beiträge

Theoretisch: BOS-UTAUT Modell als kontextspezifische Erweiterung von UTAUT mit 4 neuen Konstrukten

Methodisch: Systematische Synthese von 39 Studien mit evidenzbasierter Häufigkeitsanalyse

Praktisch: Evidenzbasierte Handlungsempfehlungen mit 5 Prioritätsstufen für erfolgreiche Digitalisierung

Forschung: Klare Forschungsagenda mit 13 identifizierten Lücken für zukünftige Arbeiten

Schlusswort

Erfolgreiche Digitalisierung in BOS erfordert:

  • Technische Exzellenz (notwendig)
  • Organisatorisches Change Management
  • Kontextsensible Implementierung