Dr. Stephan Jüngling
Dr. Stephan Jüngling
Tätigkeiten an der FHNW
- Stv. Leiter China Centre, Gansu International Fellow 2016
- Dozent für Wirtschaftsinformatik, Business Process Management (Bachelor, Weiterbildung), Enterprise Content Management, AI Technologies, Seminaren (Topics in Business Information Systems) und Short Term Programmen für Chinese Executives
- Betreuung von Praxisarbeiten (Bachelor, Master und Weiterbildung)
Dr. Stephan Jüngling ist seit 2012 Dozent für Wirtschaftsinformatik an der FHNW und seit September 2020 Leiter des China Centre. Seit der Teilnahme am Insight China Programm im 2015 ist er involviert in diversen Aus- und Weiterbildungsangeboten im Zusammenhang mit China.
Er unterrichtet und forscht zu Themen im Bereich von Business Prozess Management, Enterprise Content Management sowie intelligenten Informationssystemen im Hinblick auf mögliche Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz mit Fokus auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Vorgängig unterrichtete er als externer Lehrbeauftragter an der Hochschule für Technik in den Bereichen Software Engineering und Java Design Patterns.
Zuvor arbeitete er in der UBS Business University und war für die IT-Entwickler- und IT-Architekten Ausbildung zuständig. Er war involviert bei Design und Durchführung von rollenbasierten Ausbildungsportfolios für IT Projektleiter, Business Analysten und Tester welche den Change-Management Prozess unterstützen um auf einen iterativen Software-Entwicklungsprozess umzustellen. Er ist Inhaber eines SixSigma Green Belt und zertifizierter Scrum Master.
Operativ war er in verschiedenen IT Fachgebieten tätig, leitete ein Java-Entwicklerteam, war verantwortlich für den Aufbau und Betrieb von Dokumentenmanagement Plattformen oder führte Projekte im Bereich Electronic Commerce und IT Security, um das Potential innovativer Technologien für die Bank zu nutzen.
Stephan Jüngling studierte Elektrotechnik an der ETH Zürich und promovierte anschliessend auf dem Gebiet der Simulation und Modellierung von SAW Filtern. Nach einjährigem Forschungsaufenthalt am MIT in Boston, USA, kehrte er an die ETH zurück und beschäftigte sich mit der Modellierung von optischen Bauelementen. Er besitzt den didaktischen Ausweis für das höhere Lehramt im Fach Informatik der ETH Zürich.
- Business Process Management (BSc BIT, Weiterbildung)
- Enterprise Content Management (BSc BIT & WI)
- Seminar Topics in Business Information Technology (BSc BIT & WI)
- Introduction to AI Technologies (BSc BIT & WI)
- Emerging Topics in Business Information Systems (MSc)
- China Short Term Executive Programs
- Betreuung studentischer Arbeiten (BSc, MSc und Weiterbildung)
- Introduction to Business Information Technology(BSc BIT, WI & IM)
- Innovation Thinking Project, Applying Research Methodologies (MSc BIS)
- Wirtschaftsinformatik - Methods II, Theory & Tools (BSc Bök)
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Keine peer-reviewed Inhalte verfügbar
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Telesko, R., & Jüngling, S. (2023). Ein menschlicher Eignungstest für objektorientierte Programmierung im Kontext von KI und maschinellem Lernen. In R. Dornberger (ed.), Neue Trends in Wirtschaftsinformatik und eingesetzte Technologien (pp. 103–118). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-32538-0_7
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Peer-reviewedJüngling, S., Fetai, I., Rogger, A., Morandi, D., & Peraic, M. (2022). On the track to application architectures in public transport service companies. Applied Sciences, 12(12). https://doi.org/10.3390/app12126073
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Peer-reviewedMorandi, D., & Jüngling, S. (2021). Anomaly detection in railway infrastructure. Proceedings of the AAAI 2021 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2021). AAAI 2021 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2021). https://doi.org/10.26041/fhnw-7089
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Peer-reviewedMehli, C., Hinkelmann, K., & Jüngling, S. (2021). Decision support combining machine learning, knowledge representation and case-based reasoning. Proceedings of the AAAI 2021 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2021). AAAI 2021 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2021). https://doi.org/10.26041/fhnw-7090
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Peer-reviewedJüngling, S., Kierans, G., Ding, Z., & Bösch, M. (2021). Towards context-oriented process modelling in the circular economy. Society 5.0 2021. Proceedings of the First International Conference on Society 5.0, 2, 85–97. https://doi.org/10.5281/zenodo.5202998
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Peer-reviewedTelesko, R., Jüngling, S., & Gachnang, P. (2020). Combining symbolic and sub-symbolic AI in the context of education and learning. In A. Martin, K. Hinkelmann, H.-G. Fill, A. Gerber, D. Lenat, R. Stolle, & F. van Harmelen (Eds.), Proceedings of the AAAI 2020 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering in Practice (AAAI-MAKE 2020) (Vol. 1). https://doi.org/10.26041/fhnw-6675
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Peer-reviewedJüngling, S., Peraic, M., & Martin, A. (2020). Towards AI-based solutions in the system development lifecycle. In A. Martin, K. Hinkelmann, H.-G. Fill, A. Gerber, D. Lenat, R. Stolle, & F. van Harmelen (Eds.), Proceedings of the AAAI 2020 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering in Practice (AAAI-MAKE 2020) (Vol. 1). https://doi.org/10.26041/fhnw-6680
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Jüngling, S., & Telesko, R. (2020). A human aptitude test for object-oriented programming in the context of AI and machine learning. In R. Dornberger (Ed.), New trends in business information systems and technology. Digital innovation and digital business transformation (pp. 97–111). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-48332-6_7
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Peer-reviewedLaurenzi, E., Hinkelmann, K., Jüngling, S., Montecchiari, D., Pande, C., & Martin, A. (2019). Towards an assistive and pattern learning-driven process modeling approach. In A. Martin, K. Hinkelmann, A. Gerber, D. Lenat, F. van Harmelen, & P. Clark (Eds.), Proceedings of the AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2019). https://doi.org/10.26041/fhnw-6431
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Peer-reviewedJüngling, S., & Hofer, A. (2019). Leverage white-collar workers with AI. In A. Martin, K. Hinkelmann, A. Gerber, D. Lenat, & P. Clark (Eds.), Proceedings of the AAAI 2019 Spring Symposium on Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2019). https://doi.org/10.26041/fhnw-6456
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Jüngling, S., Lutz, J., Korkut, S., & Jäger, J. (2018). Innovation potential for human computer interaction domains in the digital enterprise. In R. Dornberger (Ed.), Business information systems and Technology 4.0. New trends in the age of digital change (pp. 243–256). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74322-6_16
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Peer-reviewedJüngling, S., & Reber, A. (2016, July 8). Das Spannungsverhältnis zwischen Bildung und Innovation. ICT - Kommunikation. http://hdl.handle.net/11654/23252
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Peer-reviewedSchär, B., Jüngling, S., & Thönssen, B. (2015). Towards an Agile Requirements Engineering Process combining HERMES 5 and SCRUM. In K. Hinkelmann & B. Thönssen (Eds.), ES2015, Third International Conference on Enterprise Systems, Basel, 14-15 October 2015. http://hdl.handle.net/11654/6337
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Jüngling, S., & Reber, A. (2014, July 1). Der gravierende Wandel in der ICT-Branche. ICT - Kommunikation, 1–12. http://hdl.handle.net/11654/8658
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Peer-reviewedJüngling, S., Telesko, R., & Reber, A. (2018). Checking the students aptitude for a bachelor program: experiences with a web-based tool. International Conference on Teaching, Education & Learning (ICTEL 2018). https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42326
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