Lehrmuster mit dem SchlagwortData Science | RUB Lehrmuster
Kennen Sie schon?
Sport Science goes Open Source: Entwicklung einer frei verfügbaren Softwarebibliothek für Lehre und Wissenschaft
Das Projekt zeichnet sich insbesondere durch die interdisziplinäre Projektarbeit zwischen Studierenden und Mitarbeitenden der Sportwissenschaft und Angewandten Informatik aus. In der ersten Projekthälfte konnten kleinere Programmierprojekte durch Sportwissenschaftsstudierende unter Betreuung des Projektleiters (WMA Sportwissenschaft) und einer studentischen Hilfskraft aus der angewandten Informatik realisiert werden. Die so entstandenen Notebooks stehen in einem öffentlichen Repositorium bereit und werden in der Lehre der Sportwissenschaft eingesetzt. In der zweiten Projektphase wurden drei umfangreiche, interdisziplinäre Projektarbeiten durchgeführt. Die Projektgruppen bestanden aus jeweils 2 Studierenden der angewandten Informatik und der Sportwissenschaft. Die Treffen fanden als semesterbegleitende Veranstaltung unter Betreuung von jeweils einem wissenschaftlichen Mitarbeiter der Sportwissenschaft und der angewandten Informatik. Ebenso wurden Expert*innen zu den jeweiligen Themen eingeladen. Das Ergebnis der Projekte sind Applikationen oder wissenschaftliche Beiträge. Zudem wurde ein offenes Forum (Discord-Server) für interessierte Studierende für Fragen rund um das Thema Coding in der Sportwissenschaft erstellt um den Austausch und die Netzwerkbildung zu fördern.
Schlagwörter: Coding, Data Literacy, Data Science, Forschendes Lernen, Notebooks
Neueste Lehrmuster:
Data Society: Cultural and Gender Perspectives across Germany, China and Taiwan (Global Classroom format)
19. Dezember 2025
Das durchgeführte Projekt bietet Studierenden auf verschiedenen Kontinenten die Möglichkeit, anhand der vor Ort durchgeführten Mini-Forschungen zu verschiedenen Themenkomplexen im Bereich von Data Science und der damit verbundenen Interaktion und Diskussion mit den Studierenden der jeweils anderen Universitäten in der VR China, Taiwan und Deutschland dort anzutreffende Relevanzen, Haltungen und (...) WeiterlesenSchlagwörter: Data Literacy, Data Science, E-Learning, Exkursion, Forschendes Lernen, International, Internationalisierung
LiMeLDaS: Linguistische Methoden: Linguistic Data Science
06. Juni 2023
Das Modul vermittelt Studierenden sprachwissenschaftlicher Fächer studiengangsübergreifend Grundlagen der Statistik sowie Fertigkeiten um Umgang mit der Analyseumgebung R, in der mit den Verfahren gerechnet werden kann. Das Modul exemplifiziert den Nutzen verschiedener Verfahren an Forschungsthemen der antragstellenden Lehrenden, die diese als Beispielsitzungen in die Kurse des Moduls einspeisen. WeiterlesenSchlagwörter: Data Literacy, Data Science, Programmiersprache, Sprache, Statistik
Data Science im Ingenieurwesen: Theorie, Praxis und Storytelling
06. Juni 2023
Das Modul „Data Science im Ingenieurwesen: Theorie, Praxis und Storytelling“ zeichnet aus, dass es Studierenden ingenieurwissenschaftlicher Fachrichtungen Kompetenzen im Bereich der Data Science praxisorientiert vermittelt. Es verbindet dabei drei wesentliche Aspekte, um dies zu erreichen: Vermittlung theoretischer Hintergründe, praktisches Einüben der gezeigten Techniken und die eigenständige Bearbeitung einer realen Fragestellung. (...) WeiterlesenSchlagwörter: Algorithmus, Data Literacy, Data Science, Praxisnah, Programmiersprache
Sport Science goes Open Source: Entwicklung einer frei verfügbaren Softwarebibliothek für Lehre und Wissenschaft
19. Januar 2023
Das Projekt zeichnet sich insbesondere durch die interdisziplinäre Projektarbeit zwischen Studierenden und Mitarbeitenden der Sportwissenschaft und Angewandten Informatik aus. In der ersten Projekthälfte konnten kleinere Programmierprojekte durch Sportwissenschaftsstudierende unter Betreuung des Projektleiters (WMA Sportwissenschaft) und einer studentischen Hilfskraft aus der angewandten Informatik realisiert werden. Die so entstandenen Notebooks stehen in (...) WeiterlesenSchlagwörter: Coding, Data Literacy, Data Science, Forschendes Lernen, Notebooks
Data Science for Psychologists – Integration von Machine Learning in das Modul Multivariate Verfahren
19. Januar 2023
Im Zeitalter von Digitalisierung und Big Data werden Methoden zur Auswertung großer Datenmengen immer relevanter. Insbesondere Machine Learning wird für solche Analysen genutzt und auch in der Psychologie immer verbreiteter. Um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen, wurden Bausteine für das Modul Multivariate Analyseverfahren (M.Sc. Psychologie) entwickelt, die Grundlagen des Machine (...) WeiterlesenSchlagwörter: Big Data, Data Literacy, Data Science, Machine Learning