Persons
Academic Staff
Michael Harr, M.Sc.
- Room:
- R09 R03 H18
- Phone:
- +49 201 18-32847
- Email:
- michael.harr (at) icb.uni-due.de
Curriculum Vitae:
Seit März 2023: Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und integrierte Informationssysteme der Universität Duisburg-Essen von Prof. Dr. Reinhard Schütte.
Juli 2021 – September 2021: Freier wissenschaftlicher Autor für die netStart GmbH – Verschriftlichung des deutschen Startup-Monitors 2021 in Zusammenarbeit mit PricewaterhouseCoopers und dem Bundesverband deutscher Startups e. V.
Oktober 2020 – April 2022: Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Digital Business und Digital Entrepreneurship der Universität Duisburg-Essen von Prof. Dr. Tobias Kollmann.
April 2020 – Februar 2023: Studium der Wirtschaftsinformatik (M. Sc.) an der Universität Duisburg-Essen in Essen.
- Studienschwerpunkt: IT-Projektmanagement und Digital Entrepreneurship
- Thema der Abschlussarbeit: Selecting appropriate process models for IT projects: Towards a tool-supported decision approach
August 2017 – September 2020: Studentische Hilfskraft in der Fachbibliothek Geisteswissenschaften/Gesellschaftswissenschaften der Universität Duisburg-Essen.
Oktober 2016 – März 2020: Studium der Wirtschaftsinformatik (B. Sc.) an der Universität Duisburg-Essen in Essen.
- Studienschwerpunkt: IT-Management
- Thema der Abschlussarbeit: Plattform-Governance-Dimensionen – fokussiert auf potenzielle Plattform-Preispolitiken und deren Umsetzung im E-Commerce
Publications:
- Harr, Michael; Seufert, Sarah: Selecting appropriate process models for IT projects: Towards a tool-supported decision approach. In: Wirtschaftsinformatik (WI) 2023 Proceedings (2023). PDFFull textCitationAbstractDetails
The appropriate selection of suitable process models plays an important role for IT project success. To aid in decision-making, IT project management literature offers a plethora of decision models for selecting suitable process models, however, hybrid process models are often neglected and adoption in practice is low or non-existent. To address this challenge, we draw on contingency theory to develop and implement a tool-supported decision model for the selection and evaluation of appropriate process models for IT projects, thereby leveraging artificial intelligence and machine learning in the context of a self-enforcing network. Our model provides an objective tool to assess process model suitability. Results from a conducted online survey with project management experts indicate high validity. Therefore, we contribute to the field of IT project management by expanding AI-based decision models for selecting and evaluating process models through extending the range of covered models and implementing inherent weighting of criteria.
- Kollmann, Tobias; Kleine-Stegemann, Lukas; Then-Bergh, Christina; Harr, Michael Dominic; Hirschfeld, A.; Gilde, J; Wald, V.: Deutscher Startup Monitor 2021 - Nie war mehr möglich, PricewaterhouseCoopers; Bundesverband deutscher Startups e. V. (Ed.), Berlin 2022. PDFFull textCitationDetails
Tutored Theses:
- Exploring the capabilities of ChatGPT for better learning experiences in MOOCs: a systematic review (Bachelor Thesis Business Information Systems, in progress)
- Einsatz von Verfahren der künstlichen Intelligenz bei Recruiting potenzieller Bewerber: Evaluation der Einsatzpotenziale (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2023)
- State-of-the-Art-Analysis of Talent Recuriting on Social Networks (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2023)