--- Angabe der Prüfungsordnung (ohne Angabe: PO 2011) *** PO 2017 *** ------------------------------------------------------------------ --- --- Vorlage für Modulbeschreibungen --- --- Version: 2.0 --- --- Allgemeine Hinweise: --- --- - Kommentare beginnen mit --- und werden komplett ignoriert --- --- - Wichtige Schlüsselwörter beginnen mit *** und dürfen nicht --- verändert oder gelöscht werden!!! --- --- - Die Eingaben müssen immer in den leeren Zeilen nach *** erfolgen. --- --- - Für einen Zeilenumbruch muss eine Leerzeile eingegeben werden. --- ------------------------------------------------------------------ *** Studiengang und Semester --- --- BaSES : Bachelor Sustainable Energy Systems --- --- Das Semester wird davor geschrieben, auch Semesterbereiche möglich --- Wenn das Modul in mehreren Studiengängen verwendet wird, werden diese --- durch Komma getrennt aufgeführt. --- 2MaBM *** Modulbezeichnung --- Name laut Modulliste verwenden Empirische Forschung und Statistik *** Englische Modulbezeichnung Empirical Research and Statistics *** Art --- nur Alternativen: Pflichtfach, Wahlpflichtfach --- --- Beispiele: --- Pflichtfach --- Wahlpflichtfach --- Pflichtfach Vertiefung Technische Informatik MaBM: Wahlpflichtfach Managementtechniken *** ECTS-Punkte --- nur Zahl angeben --- Beispiele: --- 5 --- 7,5 5 *** Studentische Arbeitsbelastung --- Angabe als x Stunden Kontaktzeit und y Stunden Selbststudium --- Format: x, y --- bei 2V+2P: 60, 90 --- bei 3V+1P: 60, 90 --- bei 4V+0P: 60, 90 --- bei 4V+2P: 90, 135 60, 90 *** Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung) --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 *** Empfohlene Voraussetzungen --- zusätzliche Module, die nicht in Prüfungsordnung als Voraussetzung stehen --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 *** Pruefungsform und -dauer --- Alternativen: --- Klausur 1,5 h --- Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung --- Mündliche Prüfung --- Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen Hausarbeit oder Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen *** Lehrmethoden und Lernmethoden --- Alternativen: Vorlesung, Praktikum, Seminar, Studentische Arbeit --- Falls Modul aus mehreren Veranstaltungen besteht, werden diese durch --- Komma getrennt aufgeführt. Vorlesung/Seminar *** Modulverantwortlicher --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump T. Becker *** Qualifikationsziele --- Fließtext eingeben --- siehe Vorgaben in der Dokumentation Das Modul ermöglicht es den Studierenden, unterschiedliche Methoden der empirischen Forschung und Statistik kennenzulernen. Können (instrumentelle, systemische, kommunikative Kompetenz - Wissenserschließung): Die Studierenden sind in der Lage, statistische Methoden als Hilfsmittel bei Planungs- und Entscheidungsproblemen anzuwenden und den Entscheidungs-/ Forschungszusammenhang darzustellen. Sie können vorhandene interne und externe Datenquellen ermitteln sowie die Erhebung fehlender Daten vom Design über die Erhebung, Auswertung und Aufbereitung begleiten. Sie können Ergebnisse zielbezogen interpretieren und präsentieren. Wissen und Verstehen (Wissensverbreiterung und Wissensvertiefung - Fachkompetenz): Die Studierenden haben die Statistik als Entscheidungshilfe in der betrieblichen Praxis verstanden und die Fähigkeit erworben, den möglichen Einfluss des Datenentstehungsprozesses, der Datenquellen und der Datenpräsentation auf das Ergebnis zu erläutern. *** Lehrinhalte --- Fließtext eingeben Das Ziel des Moduls ist es, anhand konkreter Werkzeuge und Aufgabenstellungen die relevanten Methoden zu erlernen, um diese in der Masterarbeit, in Forschungsarbeiten und im beruflichen Kontext anwenden zu können. Im Vordergrund steht dabei die Anwendung der Methoden in Verbindung mit einem Verständnis über die Voraussetzungen für deren Einsatz. Herleitung und Beweisführung theoretischer Grundlagen sind dabei nicht Gegenstand der Veranstaltung. Die behandelten Methoden sind eine Auswahl von: Erstellung und Auswertung von Befragungen, Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Anomalien erkennen, Assoziations- und Conjointanalyse, Text Mining, Entscheidungsbäume, Netzwerkanalyse und aktuell relevante Verfahren. Alle ausgewählten Methoden werden mit Hilfe von Softwaretools angewandt. Dies sind entweder Standardtools wie Tabellenkalkulationsprogramme oder frei verfügbare Open-Source-Tools. *** Literatur --- Format: Heun, V.: Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2000. --- Mehrere Literaturangaben durch Leerzeilen trennen! Handl, Kuhlenkasper: Einführung in die Statistik - Theorie und Praxis mit R, Springer Backhaus u.a.: Multivariate Analysemethoden, Springer ------------------------------------------------------------------ --- --- Hier beginnt die Aufzählung der einzelnen Lehrveranstaltungen --- des Moduls (z.B. Vorlesung und Praktikum). --- --- Falls mehrere Lehrveranstaltungen vorgesehen sind, bitte die --- entsprechenden Bereiche auskommentieren. --- ------------------------------------------------------------------ *** Titel der Lehrveranstaltung --- Beispiel: Praktikum Informationssysteme Empirische Forschung und Statistik *** Dozent --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump T. Becker *** SWS --- Zahl angeben 4 ---*** Titel der Lehrveranstaltung ---*** Dozent ---*** SWS ---*** Titel der Lehrveranstaltung ---*** Dozent ---*** SWS