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Westfälische Wilhelms-Universität Münster European Research Center for Information Systems
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Dr. Jens Lechtenbörger
PostDoc

Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Data Engineering (Prof. Gieseke)

Leonardo Campus 3
48149 Münster


Raum: 229

Telefon: +49 251 83-38158
jens.lechtenboerger@wi.uni-muenster.de

Sprechzeiten:
Nach Vereinbarung per E-Mail.


Externe Profile:
ORCID

Short-URL: ERC.IS ShortURL erc.is/p/jl

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    • Entwurf und Implementierung eines Privatsphäre bewahrenden Learning-Analytics-Moduls für reveal.js-Präsentationen (Masterarbeit IS, 2025)
    • Bewertung der Integration synthetischer Daten für Bilderkennungsprojekte in der Versorgungswirtschaft (Masterarbeit IS, 2025)
    • Modellbasiertes Testen von Business-Logic-Schwachstellen (Masterarbeit IS, 2025)
    • Anwendung von Self-Supervised Learning für die Klassifizierung von Grünfutterverunreinigungen in Feldhäckslern (Masterarbeit IS, 2024)
    • Entwurf und Implementierung eines Empfehlungssystems für Rezepte (Bachelorarbeit WI, 2024)
    • Small-Scale Monitoring vernetzter Systeme: Eine Fallstudie zu einem elektronischen Kiosk (Bachelorarbeit WI, 2024)
    • Gap-Analyse und Konzept zur Data-Mesh-Implementierung für ein innovatives Datenmanagementautomatisierungs-Framework (Masterarbeit IS, 2024)
    • Bewertung eines Semi-Supervised-Learning-Ansatzes mittel Deep Learning zum Labeln eines Bilddatensatzes für Multi-Class-Klassifikation in der Qualitätsprüfung eines produzierenden Unternehmens (Bachelorarbeit WI, 2024)
    • Prototypische Entwicklung und Evaluation eines Schnittstellenkonzepts zur Bereitstellung von dispositiven Daten als Teil eines Data- und Analytics-Neuaufbaus (Bachelorarbeit WI, 2023)
    • Effektivität der Data-Vault-2.0-Architektur in der Sachversicherung: Eine Fallstudie bei dem LVM (Bachelorarbeit WI, 2023)
    • Erzeugung von Wissensgraphen für webbasierte Lehr- und Lernmaterialien (Masterarbeit IS, 2023)
    • Datenaufbereitung für eine webbasierte Learning-Analytics-Plattform (Bachelorarbeit WI, 2023)
    • Soziale Präsenz in Reveal.js-Online-Lernumgebungen (Masterarbeit IS, 2023)
    • Sammeln von persönlichen Informationen über Lernende in der digitalen Bildung: Vom langweiligen Fragebogen zum unterhaltsamen Chatbot-Erlebnis (Masterarbeit IS, 2022)
    • Webtracking und seine Anwendung für Learning Analytics: Eine Fallstudie mit Reveal.js (Masterarbeit IS, 2022)
    • Vorhersage von Kundenverhalten für Online-Reiseagenturen: Eine praktische Implementierung (Masterarbeit IS, 2022)
    • Data Provenance für die semantisch-strukturierte Abbildung von Lizenzinformationen von Open Educational Resources (Bachelorarbeit WI, 2022)
    • Erweiterung der klassischen Business-Intelligence-Architektur zur Handhabung von Big Data (Bachelorarbeit WI, 2021)
    • Taxonomie für Regierungen und staatliche Stellen zur Bekämpfung von Online-Radikalisierung (Bachelorarbeit WI, 2021)
    • Adaptive Reveal.js-Präsentationen mit personalisierten Lernpfaden (Masterarbeit IS, 2021)
    • Chatbots als digitale Lernassistenten: Übersicht und prototypische Implementierung (Bachelorarbeit WI, 2020)
    • Pseudonymous tracking of reveal.js presentations for learning analytics (Bachelorarbeit WI, 2020)
    • Standardisierter Integrationsprozess für Verkaufsdaten zwischen B2B-Unternehmen und Datenanalysedienstleistern: Konzept und prototypische Implementierung (Masterarbeit IS, 2020)
    • Verfahren zum Testen von Web-Anwendungen am Beispiel Reveal.js (Bachelorarbeit WI, 2020)
    • Digitale Learning Journey der Zukunft - Aufbau und Erfolgsfaktoren von Lernmanagementsystemen (Bachelorarbeit WI, 2019)
    • Herausforderungen im Blockchain-Design (Masterarbeit IS, 2018)
    • Digitalisierung der Hochschullehre unter besonderer Berücksichtigung des Fachbereichs 4 der Universität Münster (Bachelorarbeit WI, 2018)
    • Handlungsempfehlungen für die Nutzung von OER-Repositories an Hochschulen (Bachelorarbeit WI, 2018)
    • State-of-the-Art zum Vorgehen bei Penetrationstests (Bachelorarbeit WI, 2017)
    • BI-Angebote in der Cloud (Bachelorarbeit WI, 2016)
    • Synchronisation verschlüsselter Daten unter Android (Bachelorarbeit WI, 2015)
    • Entwurf und Implementierung eines erweiterbaren Data-Profiling-Werkzeugs (Masterarbeit IS, 2015)
    • Gamification in der universitären Lehre (Bachelorarbeit WI, 2015)
    • Offline-Lokalisierungstechniken für Smartphones (Bachelorarbeit WI, 2015)
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Kontakt

Data Science: Maschinelles Lernen und Data Engineering
Prof. Dr. Fabian Gieseke

Leonardo-Campus 3
48149 Münster
Deutschland

Tel.: +49 251 83-38150
Fax: +49 251 83-38159
sek-dasc@wi.uni-muenster.de

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