Fachliches Profil
Ing. Mathias Ellmann, M. Sc., arbeitet als IT-Sachverständiger, Gutachter, Fachautor und Dozent. Inhaltliche Schwerpunkte sind Software Engineering, Daten und Data Science, Machine Learning und KI sowie die nachvollziehbare Rekonstruktion und Bewertung technischer Systemzustände und Entscheidungsgrundlagen.
Sachverständige Aussagen werden auf einen bestimmten Untersuchungsgegenstand, dokumentierte Daten und Systemstände, nachvollziehbare Methoden und ausdrücklich benannte Aussagegrenzen zurückgeführt. Technische Bewertung und rechtliche Würdigung werden getrennt.
Akademische Ausbildung
- Master of Science (M. Sc.) Wirtschaftsingenieurwesen, Schwerpunkt Internationale Wirtschaftsinformatik sowie Informations- und Kommunikationssysteme, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.
- Bachelor of Engineering (B. Eng.) Elektroingenieurwesen, Spezialisierung Energie- und Automatisierungstechnik, Hochschule Regensburg.
- Hochschuldidaktische Studienleistungen im Master-of-Higher-Education-Programm der Universität Hamburg; das Studium wurde nicht als Masterabschluss abgeschlossen.
Forschung und Fachpublikationen
Veröffentlichungen umfassen Software Engineering, Data Science, KI und Informatikdidaktik. Eigene Veröffentlichungen ergänzen die fachliche Arbeit, ersetzen in Gutachten aber keine erforderlichen unabhängigen Primär- und Fachquellen.
- Der Wille in der KI – zwischen Pflichtethik, Motivation, Ich-Zuständen und rechtlicher Verantwortung (2026).
- KI und Ethik in der Praxis: Leitlinien für Entwickler:innen, Data Scientists und Projektverantwortliche (2026).
- Verantwortungsvoller KI-Einsatz in der Praxis: Frameworks, Tools und regulatorische Einbettung in 15 Anwendungsfeldern (2026).
- Fernlehren und Fernlernen von Objektorientierter Programmierung (OOP) (2021).
- Umschulung zum IHK-Fachinformatiker in Anwendungsentwicklung und Systemintegration (2021).
- Effektives Lehren und Lernen in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und verwandten Fachgebieten (2022).
Lehre und Didaktik
Die Lehrpraxis umfasst technische Fächer wie Programmierung, Datenbanken und SQL, Software Engineering, Webtechnologien und Data Science in Präsenz- und Onlineformaten. Die hochschuldidaktischen Studienleistungen umfassen unter anderem Lehrplanung, Evaluation, Kommunikation und Leitung, didaktische Modelle, Methodenvielfalt, Multimedia sowie E-Learning und Blended Learning.
2018 wurde das Lehrkonzept zum Seminar Operations Research Lab mit dem Leuphana Lehrpreis ausgezeichnet. Ergänzend wurde im Wintersemester 2018/19 das Weiterbildungsprogramm Online-Live-Trainer der DIPLOMA Hochschule erfolgreich mit Testat absolviert.
Kontinuierliche fachliche Weiterbildung
Dokumentierte Online-Fortbildungen aus 2026 umfassen zusammen rund 190 Stunden. Inhaltliche Schwerpunkte sind HTML5/CSS3, JavaScript, Java-Webentwicklung, Spring Boot und Hibernate, AWS-Deployment, Data Science, Machine Learning, Natural Language Processing, technische SEO sowie Scrum, Product Ownership, Kanban und OKR.
Fachliche Arbeitsweise
- Untersuchungsgegenstand und Systemstand explizit bestimmen.
- Quellen, Daten, Provenienz und Versionsbezug nachvollziehbar dokumentieren.
- Befund, Interpretation, fachliche Bewertung und Aussagegrenze trennen.
- Alternative Erklärungen und Gegenbefunde berücksichtigen.
- Technischen Nachweis nicht mit Freigabe oder rechtlicher Zulässigkeit gleichsetzen.
Methodik des Wissensbereichs Informationen für Gerichte und Rechtsanwälte