• Andreas Kuczera

• Andreas Kuczera

Keine

Dieses Modul vermittelt im Rahmen der Geisteswissenschaften tiefgreifendes Wissen über die Herkunft, die Herstellung – digitale Modellierung – und die Verarbeitung geisteswissenschaftlicher Informationen, Daten und damit Wissens. Es wird ein Verständnis für die bei der Wissensproduktion relevanten Prozesse erarbeitet, damit diese Prozesse gestaltet und analysiert werden können. Die Studierenden lernen Mittel und Wege kennen, wie aus Quellen Informationen, aus Informationen Daten und im weiteren Zusammenspiel von Verarbeitung, Analyse und Interpretation aus Daten und Informationen Wissen wird.

• Datenkulturen kennenlernen und etablieren: Daten-Anwendungen identifizieren, spezifizieren und koordinieren.
• Daten bereitstellen: Messbare Objekte in Variablen mit definierbaren Eigenschaften und deren Beziehungen in einer Modellstruktur abbilden.
• Daten auswerten: Analyse, Visualisierung und Ergebnisse verbalisieren.
• Ergebnisse interpretieren: Analysen, Visualisierungen und Verbalisierungen interpretieren.
• Daten interpretieren: Standardisierungen entschlüsseln, Datenherkunft zurückverfolgen, Datenkonzepte kritisch rekonstruieren.
• Handeln ableiten: Handlungsmöglichkeiten identifizieren, deren Einschätzung und Bewertung mit Daten ausgewertet werden können und Beschreibung, wie die Daten in die Entscheidung einfließen sowie die Überprüfung der Wirksamkeit.

Fachkompetenzen

• Die Studierenden können Datenqualität im Hinblick auf verschiedenen Kriterien wie Korrektheit, Relevanz, Repräsentativität und Vollständigkeit einschätzen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

• Die Studierenden können Daten unter Berücksichtigung der Fragestellung bereinigen, korrigieren und standardisieren.
• Die Studierenden können das Wissen, um das Zusammenspiel von Daten, Informationen und Wissen in der Praxis produktiv einsetzen.

Sozialkompetenzen

• Die Studierenden können die gemeinsame Erarbeitung und Diskussion von formalen Fragestellungen organisieren, Formalisierung und Operationalisierung am Gegenstand anwenden und diese Konstruktionsprozesse von Daten in einem gemeinschaftlichen Diskurs reflektieren.

Selbstkompetenzen

• Die Studierenden können eigene Wissenslücken und Hintergrundinformationen identifizieren.
• Sie können fremde Denkstrukturen verstehen und diese mit den eigenen in Relation setzen.

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 60 Std.
• Selbststudium 120 Std.

• 4 SWS
• Seminaristischer Unterricht 2 SWS
• Übung 2 SWS

• Social Media Systems (B.Sc. 2016)

Ja

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsvorleistung: Regelmäßige Teilnahme (mindestens 80% der Zeit) und Projekt (Vorstellung von Projektfortschritten), Übungsaufgaben

(Anzahl der Übungsaufgaben wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

Prüfungsleistung: Projekt

• Literatur wird zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.