eJournals PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL 35/3

PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL
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2941-0878
2941-0886
UVK Verlag Tübingen
10.24053/PM-2024-0052
71
2024
353 GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.

Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt: Anwendungen, Grenzen und Perspektiven

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2024
Guido Bacharach
Dieser Artikel beschreibt die Anwendung von ChatGPT 3.5 in einem laufenden Forschungsprojekt zur Theory-of-Constraints (TOC) und deren Potenzial in Regierungs- und öffentlichen Institutionen. Er hebt die Nützlichkeit von ChatGPT hervor, identifiziert jedoch auch seine Grenzen. Der Artikel diskutiert auch die Verwendung speziell trainierter Experten-GPTs als Lösungsansatz. Besonderes Augenmerk liegt auf der Forderung nach Transparenz und quelloffener Gestaltung solcher Systeme, um digitale Souveränität und freie Forschung zu unterstützen. Die Erfahrungen zeigen, dass KI in der Forschung die Qualität sichern und neue Ideen fördern kann, aber derzeit keinen Mehrwert bei der Entwicklung innovativer Ansätze bietet.
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55 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 35. Jahrgang · 03/ 2024 DOI 10.24053/ PM-2024-0052 Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt: Anwendungen, Grenzen und Perspektiven Guido Bacharach Für eilige Leser | Dieser Artikel beschreibt die Anwendung von ChatGPT 3.5 in einem laufenden Forschungsprojekt zur Theory-of-Constraints (TOC) und deren Potenzial in Regierungs- und öffentlichen Institutionen. Er hebt die Nützlichkeit von ChatGPT hervor, identifiziert jedoch auch seine Grenzen. Der Artikel diskutiert auch die Verwendung speziell trainierter Experten-GPTs als Lösungsansatz. Besonderes Augenmerk liegt auf der Forderung nach Transparenz und quelloffener Gestaltung solcher Systeme, um digitale Souveränität und freie Forschung zu unterstützen. Die Erfahrungen zeigen, dass KI in der Forschung die Qualität sichern und neue Ideen fördern kann, aber derzeit keinen Mehrwert bei der Entwicklung innovativer Ansätze bietet. Schlagwörter | Künstliche Intelligenz, Forschung, Forschungsprojekte, Theory-of-Constraints (TOC), Digitale Souveränität, Open-Source-Software (OSS) 1. Einleitung 1.1 Problemstellung Die rasante Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Forschungsprojekten wirft zahlreiche Fragen auf, insbesondere im Hinblick auf die Anwendbarkeit und Grenzen solcher Systeme. Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Erfahrungen und Herausforderungen bei der Integration von ChatGPT 3.5, einer KI-Anwendung, in ein laufendes Forschungsprojekt zur Theory-of-Constraints (TOC) und deren Anwendung in staatlichen Institutionen und Regierungen. Insbesondere werden Aspekte der Validität, Transparenz und Kontextualisierung solcher Systeme untersucht. 1.2 Relevanz des Beitrags Die vorliegende Arbeit ist von Relevanz für die Forschungsgemeinschaft und Praktiker im Bereich der KI und Forschungsmethodik. Sie bietet Einblicke in die praktische Anwendung von KI-Systemen wie das in diesem Beispiel genutzte ChatGPT 3.5 in einem konkreten Forschungskontext und diskutiert dabei die Herausforderungen und Chancen, die mit der Integration solcher Technologien verbunden sind. Darüber hinaus trägt der Artikel zur Debatte über digitale Souveränität, Transparenz und die Rolle von Expertensystemen in der Forschung bei. 1.3 Der Forschungsgegenstand Die Forschung wird im Rahmen der internationalen TOCICO- Organisation [1] durchgeführt. Dabei soll die Anwendbarkeit der Grundsätze und Denkmodelle der Theory-of-Constraints (TOC) [2], die im privaten Business-Bereich international erfolgreich genutzt werden konnten, auch für den Bereich des öffentlichen Dienstes geprüft werden. Hier konnte auf vielversprechenden Ausarbeitungen, die die Analyse, Bewertung und Optimierung der Performance internationaler Behörden betreffen, aufgesetzt werden [3]. Es ergab sich die Frage, inwieweit für eine nicht nur effiziente, sondern im Sinne einer staatlichen Organisation auch effektiven Optimierung der Behörden, die Optimierungsaktivitäten an einem übergreifenden staatlichen Ziel ausgerichtet sein müssten. Dazu war zunächst ein übergreifendes Ziel für staatliche Organisationen (Regierungen) zu definieren. Da diese Forschungen international und für generische Staatengebilde nutzbar sein sollen, Wissen | Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt 56 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 35. Jahrgang · 03/ 2024 DOI 10.24053/ PM-2024-0052 muss diese Frage für möglichst generische Regierungsorganisationen (von Stammesorganisationen bis zu basisdemokratischen Regierungen) beantwortet werden. Diese Forschungsfrage („Was ist das Ziel von Regierungsorganisationen allgemein“-- Zieldefinition dabei im TOC-Sinne als ein möglichst hochgefasstes Ziel, das eine Regierung erreichen will und soll) wurde dabei unter Nutzung von ChatGPT bearbeitet. 2. Methodisches Vorgehen zur Bearbeitung der Forschungsfrage 2.1 Erstellung und Validierung der Forschungshypothese Zu Beginn wurde eine Hypothese entwickelt, die das generische Ziel von Regierungen auf der Grundlage umfangreicher Literaturrecherche und Analyse von Verfassungen verschiedener Länder darlegt. Diese Hypothese wurde dann überprüft und gegebenenfalls angepasst, indem sie mit den Prinzipien und Zielen demokratischer und nichtdemokratischer Regierungen verglichen wurde. Während dieses Prozesses wurde ChatGPT erstmals aktiv eingesetzt, um die Hypothese zur Zieldefinition zu validieren (siehe Abschnitt „Überprüfung der Hypothese zur Forschungsfrage“). 2.2 Validierung der Hypothese über Annahmen Im nächsten Schritt wurden Annahmen formuliert, die der Hypothese zugrunde lagen. Diese Annahmen wurden untermauert, indem die Tragfähigkeit durch Argumentation und Forschungsergebnisse geprüft wurde. ChatGPT wurde auch hier gelegentlich verwendet, um die Annahmen zu hinterfragen und zu validieren (siehe Abschnitt „Überprüfung von Annahmen zur Hypothese“). 2.3 Versuch, einen Goal Tree mit ChatGPT zu erstellen Um die Hypothese zu operationalisieren, wurde versucht, mithilfe von ChatGPT einen Vorschlag für einen TOC-Goal Tree zu erstellen. Ein Goal Tree ist ein Konzept aus der Theory-of-Constraints, das die kritischen Erfolgsfaktoren (Critical-Success- Factors, CSF) und notwendigen Bedingungen (Necessary-Conditions, NC) für das Erreichen eines Ziels hierarchisch darstellt (zur detaillierten Erklärung siehe [4]). Obwohl ChatGPT in der Lage war, die Bedeutung von kritischen Erfolgsfaktoren und notwendigen Bedingungen zu verstehen, stieß es auf Schwierigkeiten bei der spezifischen Anwendung im Kontext des TOC-Goal Tree. Die Ergebnisse dieses Versuchs werden im Artikel nicht detailliert dargestellt, da sie nicht den Anforderungen des Fachgebiets entsprachen. Dies war einer von vielen Hinweisen, dass ChatGPT zur kreativen Erstellung von Ergebnissen neben einem intelligenten Prompting auch einen umfangreichen Kontext zum jeweiligen Forschungsgegenstand benötigt. Dieses Thema wird in diesem Artikel im Kapitel „Expertensysteme gegen „intelligentes Prompting“ vertieft werden. 2.4 Erstellung eines Interference Diagram zur Forschungsfrage Um einen Goal Tree und speziell die abgeleiteten CSFs und NCs zu erstellen, wurde ein sogenanntes „Interference Diagram“ benutzt. In TOC bezieht sich das Interference Diagram auf eine grafische Darstellung, die die gegenseitigen Abhängigkeiten und Beeinträchtigungen von Aufgaben oder Ressourcen in einem Prozess oder Projekt zeigt. Es hilft, Engpässe und potenzielle Probleme zu identifizieren, um mit dann abgeleiteten Lösungsvorschlägen die Effektivität und Effizienz zu verbessern (siehe dazu auch [5] und [6]). Aus den Lösungsvorschlägen sollten dann CSFs und NCs des Goal Tree der Forschungsfrage abgeleitet werden. Tabelle 1: Verwendete Methoden Wissen | Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt 57 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 35. Jahrgang · 03/ 2024 DOI 10.24053/ PM-2024-0052 Auch hier konnte ChatGPT, nach ersten Fehlschlägen, als Prüfungsinstanz mit Erfolg eingesetzt werden (siehe Kapitel „Überprüfung eines Interference Diagram zur Forschungsfrage“). 3. Die Erfahrungen mit der Nutzung von ChatGPT 3.5 3.1 Formulierung und Überprüfung der Hypothese zur Forschungsfrage Die Ausgangshypothese wurde formuliert, indem das Ziel einer generischen Regierung als „Verbesserung der Lebensqualität jetzt und in der Zukunft“ definiert wurde. Die Hypothese wurde durch umfangreiche Literaturrecherche und Analyse von Verfassungen verschiedener Länder gestützt, obwohl nicht alle Länder dieses Ziel aktiv verfolgen. Um die Hypothese zu prüfen, wurde ChatGPT eine allgemeine Frage gestellt, die darauf abzielte, Vorschläge für ein hochgestecktes Ziel von Regierungen zu erhalten: „Ich arbeite mit internationalen Kollegen an einem generischen Ziel für Regierungen. Haben Sie Vorschläge, was das sein könnte (sehr hoch gesteckt)? “ ChatGPT lieferte einige Vorschläge, die mögliche konkrete Ziele von Regierungen beinhalteten, wie z. B. Nachhaltige Entwicklung, gute Regierungsführung, Qualitätsregierung usw. Um eine spezifische, kurze und fokussierte Definition des Regierungsziels im Kontext der Theory-of-Constraints für beliebige, auch nicht-demokratische Regierungsformen zu erhalten, wurde die Frage an ChatGPT wie folgt verfeinert: „Bitte schärfen Sie dieses Regierungsziel so, dass 'Das Ziel' im Kontext der Theory-of-Constraints DER Zweck für die Organisation ist. Alle von Ihnen genannten Punkte könnten notwendige Bedingungen für das Ziel der Regierung sein-… aber sie sind nicht „das“ Ziel-… weil es mehrere sind und sich an verschiedene Komponenten des Ziels richten. Und bitte versuchen Sie, ein Ziel zu nennen, das unabhängig davon ist, ob es sich um eine demokratische, autokratische oder sogar präzivilisatorische Regierung handelt? “ Diese klaren Vorgaben hatten die folgende Definition zur Folge: „Die Wahrung des Wohlergehens und des Wohlstands aller Bürgerinnen und Bürger sowie die Sicherung des Planeten für zukünftige Generationen.“ Diese Antwort konnte als weiterer induktiver Beweis für die Richtigkeit der aufgestellten Hypothese gewertet werden. Zudem führte dieser Weg in der Arbeit mit ChatGPT auch zu der Erfahrung, Fragen an ChatGPT sehr konkret und spezifisch zu stellen, um aussagekräftige Antworten zu erhalten. Inzwischen ist diese Erfahrung z. B. auch von Microsoft genutzt worden, um sehr detaillierte Regeln für ein erfolgreiches Prompting zu beschreiben [7]. 3.2 Überprüfung von Annahmen zur Hypothese Zur Prüfung der Hypothese wurden 10 Annahmen formuliert, die entsprechend validiert wurden. Eine dieser Annahmen war: „Annahme 2: Menschen wollen nicht nur überleben, sondern auch gedeihen, Komfort und Zufriedenheit haben.“ Zur Validierung wurde ChatGPT gebeten, eine Begründung (mit Referenzen) für diese Annahme zu entwerfen. ChatGPT lieferte darauf einige Quellen, bei denen auf bekannte Konzepte wie Maslows Bedürfnishierarchie, Freuds Lustprinzip und Seligmans Positive Psychologie zurückgriffen wurde. Diese Ergebnisse halfen dabei, diese und andere Annahmen zu stärken und die Hypothese weiter zu unterstützen. 3.3 Überprüfung eines Interference Diagram zur Forschungsfrage Um potenzielle Hindernisse und Lösungen für die Forschungsfrage zu identifizieren, wurde ein Interference Diagram erstellt und analysiert. Der Versuch, ChatGPT mögliche Hindernisse und Lösungen selbst finden zu lassen, scheiterte. Die von ChatGPT gefundenen Hindernisse waren hauptsächlich von anderen Hindernissen kausal abgeleitete Hindernisse. ChatGPT gab z. B. „Hohe Arbeitslosigkeit und Armut“ als Hindernis an, die aber andere Ursachen wie z. B. „Die Kosten des Staates werden untragbar / unbezahlbar“ oder „Es treten Ressourcenkonflikte bei der Verfolgung staatlicher Ziele auf“ haben können. Sie waren also als originäre Hindernisse nicht nutzbar. Der Ansatz, bereits erarbeitete Hindernisse und Lösungen durch ChatGPT überprüfen zu lassen, war dagegen Tabelle 2: Erkenntnisse aus der KI Nutzung Wissen | Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt 58 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 35. Jahrgang · 03/ 2024 DOI 10.24053/ PM-2024-0052 erfolgreich. Es wurde festgestellt, dass einige der vorgeschlagenen Lösungen neue Einsichten lieferten und in die weitere Arbeit einbezogen werden konnten. 4. Expertensysteme gegen „intelligentes Prompting“ Grundsätzlich ist das ChatGPT 3.5, das für diese Forschung genutzt wurde, hinsichtlich des Forschungsthemas fachlich eher „unbedarft“. Dies war auch ein Umstand, der bislang die Nutzung dieser KI für dieses Forschungsthema an Grenzen brachte. Eine Aufforderung, z. B. die NCs des Ziels im genutzten TOC-Zielbaum zu nennen und zu prüfen, führte zu nicht verwendbaren Ergebnissen, da das System eben weder das Prinzip des TOC-Zielbaums kennt noch den Begriff „Critical- Success-Factor“ oder „Necessary-Condition“ in diesem Kontext richtig interpretieren konnte. Dazu fehlte ein Training in den TOC-Denkmodellen, die genutzt wurden. Umso interessanter wird es werden, mit ChatGPT 4 auch Experten-GPTs nutzen zu können, wie die Firma Vistem eine solche seit Ende November 2023 im Rahmen der TOC anbietet [8]. Diese Systeme kennen die Konzepte der TOC und können daher in dem Kontext arbeiten und antworten. Interessant wird auch sein, die Effizienz dieser Expertensysteme gegen den Ansatz des „intelligenten Prompting“ zu testen. Es ist zu prüfen, inwieweit fein getunte Prompting-Strategien vielleicht sogar effizienter als Expertensysteme sein können [9]. 5. Digitale Souveränität Betrachten wir die Zukunft, dürfen wir auch das Thema der sogenannten digitalen Souveränität nicht aus den Augen verlieren. Dieser Begriff beschreibt die Fähigkeit, Abhängigkeiten im digitalen Bereich zumindest beherrschen zu können. Eine allgemein akzeptierte Definition gibt es nicht, sie wird beispielsweise vom Deutschen Bundesministerium des Inneren und für Heimat beschrieben als „die Fähigkeiten und Möglichkeiten von Individuen und Institutionen, ihre Rolle(n) in der digitalen Welt selbstständig, selbstbestimmt und sicher ausüben zu können“ [10]. Neben Datensicherheits- und Vertraulichkeits-Überlegungen ist im Fall einer KI auch zu bedenken, dass diese Systeme per se nicht transparent sind. Daraus folgt, dass KIs, die nicht selbst trainiert worden sind, wissenschaftlich nicht mehr nachvollziehbare und ggf. falsche Informationen liefern (nach dem Prinzip „Shit-in, shit-out“). Auch ist die Frage zu stellen, inwieweit ein Zugriff aller auf ein KI-System, über das man nicht selbst oder eine Organisation mit öffentlicher Rechtsform Kontrolle hat, für alle Forschenden zur Verfügung steht. Schon jetzt werden ab ChatGPT Version 4 Gebühren verlangt. Mit heutigem Wissen kann somit nur durch eine öffentliche Organisation betriebene und trainierte Künstliche Intelligenz die Freiheit aber auch die Verlässlichkeit der Forschung gewährleisten. 6. Fazit Das Forschungsprojekt zur Anwendung der Theory-of-Constraints (TOC) in Regierungen und öffentlichen Institutionen bietet als Beispiel einen interessanten Einblick in die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere ChatGPT 3.5, im Forschungsbereich. Dieser Artikel beschreibt den Prozess der Hypothesenbildung und -validierung, einschließlich der Nutzung von ChatGPT zur Überprüfung von Forschungsfragen und Annahmen. Die Erfahrungen mit ChatGPT 3.5 zeigen sowohl den Nutzen als auch die Grenzen dieser KI. Während ChatGPT in dem Forschungsprojekt hilfreiche Vorschläge z. B. für generische Regierungsziele liefert, mangelt es ihm an Verständnis für spezifische Konzepte wie z. B. dem TOC-Goal Tree. Dennoch bieten diese Erfahrungen wichtige Erkenntnisse für die Weiterentwicklung von Experten-GPTs und die Verbesserung der Nutzung von KI in der Forschung. Es scheint aber derzeit keinen Mehrwert zu haben, innovative Ideen zu entwickeln und einen Gedankengang bei der Erkenntnisgewinnung abzuschließen. Ein wichtiger Aspekt, der in diesem Zusammenhang diskutiert wird, ist die Notwendigkeit digitaler Souveränität. Die Fähigkeit, KI-Systeme transparent zu gestalten und ihre Abhängigkeit von externen Anbietern zu reduzieren, wird als entscheidend für die Gewährleistung von Forschungsfreiheit und -integrität angesehen. Insgesamt zeigt dieser Artikel, dass KI einen bedeutenden Beitrag zur Qualitätssicherung und Ideengenerierung in der Forschung leisten kann. Es unterstreicht jedoch auch die Bedeutung einer kritischen Auseinandersetzung mit den Herausforderungen und Risiken im Umgang mit KI-Technologien. Zusammenfassung KI kann einen bedeutenden Beitrag zur Qualitätssicherung und Ideengenerierung in der Forschung leisten. Es scheint aber derzeit keinen Mehrwert zu haben, innovative Ideen zu entwickeln und einen Gedankengang bei der Erkenntnisgewinnung abzuschließen. Literatur [1] TOCICO- - Theory of Constraints, https: / / www.tocico.org, letzter Zugriff 29. 04. 2024 [2] Theory of Constraints- - Wikipedia https: / / de.wikipedia.org / wiki / Theory_of_Constraints, letzter Zugriff: 29. 04. 2024 [3] Mycue, A. and Schragenheim, E.: Unique Features of Government and How Governance Could be Assisted by the Theory of Constraints; Online verfügbar unter https: / / www.tocico.org / page / TOCBodyofKnowledgeUniqueFeaturesofGovernmentandHowGovernanceCouldbeAssisted, letzter Zugriff 29. 04. 2024 [4] Dettmer, H. W. (2007). The Logical Thinking Process: A Systems Approach to Complex Problem Solving. USA: ASQ Quality Press. [5] Sproull, B.: The Interference Diagram Part 1, 9 / 2019; Online verfügbar unter http: / / focusandleverage.blogspot. com / 2019 / 09 / the-interference-diagram-part-1.html, letzter Zugriff 29. 04. 2024 [6] Sproull, B.: The Interference Diagram Part 2, 10 / 2019; Online verfügbar unter http: / / focusandleverage.blogspot. com / 2019 / 10 / the-interference-diagram-part-2.html, letzter Zugriff 29. 04. 2024 [7] Microsoft 365 Copilot: The art and science of prompting, https: / / adoption.microsoft.com / files / copilot / Prompt-in- Wissen | Erfahrung mit KI in einem Forschungsprojekt 59 PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL · 35. Jahrgang · 03/ 2024 DOI 10.24053/ PM-2024-0052 gredients-one-pager.pdf? azure-portal=true, letzter Zugriff 29. 04. 2024 [8] Simon, C.: Clear Thinking Accelerator: Ihre erweiterte Chat- GPT-Anwendung für die Theory of Constraints, 11 / 2023; Online verfügbar unter https: / / chatgpt.com / g/ g- IjTFgScXX-clear-thinking-accelerator? oai-dm=1, letzter Zugriff 15. 05. 2024 [9] Horvitz, E.: The Power of Prompting, 11 / 2023; Online verfügbar unter https: / / www.microsoft.com / en-us / research / blog / the-power-of-prompting/ ; letzter Zugriff 29. 04. 2024 [10] Bundesministerium des Inneren und für Heimat: Digitale Souveränität; https: / / www.cio.bund. de / Webs / CIO / DE / digitale-loesungen / digitale-souveraenitaet / digitale-souveraenitaet-node.html, letzter Zugriff 29. 04. 2024 Eingangsabbildung: © iStock.com / Supatman Guido Bacharach Guido Bacharach hat langjährige Erfahrungen in internationalen Projektlandschaften, ist in der GPM Leiter der GPM Fachgruppe Critical Chain Projektmanagement und in mehreren nationalen und internationalen Projekten zur Digitalisierung und Optimierung der Verwaltung tätig. https: / / orcid.org / 0000-0002-7945 - 9118 Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und interagieren, grundlegend verändert. Auch im Bereich des Projektmanagements hat KI das Potenzial, grundlegende Änderungen herbeizuführen - eine Entwicklung, die in diesem Buch eingehend untersucht und bewertet wird. Es konzentriert sich auf zentrale Aspekte rund um die KI, die sich in vier Abschnittsüberschriften widerspiegeln: Problemstellungen und Chancen, Methodenunterstützung, Herausforderungen im Projektmanagement sowie Unterstützung von Projektfunktionen. Dieser Band ist damit nicht nur ein Leitfaden für KI im Projektmanagement, sondern auch eine Quelle der Inspiration und Reflexion über die sich verändernde Arbeitswelt, in der wir uns befinden. Die Herausgeber und Autor: innen bieten wertvolle Einblicke und Anregungen, die Chancen von KI zu nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen zu meistern, die diese neue Ära mit sich bringt. Christian Bernert, Steffen Scheurer, Harald Wehnes (Hrsg.) KI in der Projektwirtschaft Was verändert sich durch KI im Projektmanagement? Projektmanagement neu denken 1. Auflage 2024, 349 Seiten €[D] 49,90 ISBN 978-3-381-11131-2 eISBN 978-3-381-11132-9 Buchtipp Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spra cherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwis senschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kultur wissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spracherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spracherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen Narr Francke Attempto Verlag GmbH + Co. 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