Nicht ermittelbar
Refine
Document Type
- Monograph/Edited Volume (45)
- Article (13)
Keywords
- Kompetenzen (2)
- Teamarbeit (2)
- Analyse (1)
- Andere Fachrichtungen (1)
- Beweisaufgaben (1)
- Big Data (1)
- Blended Learning (1)
- Blended learning (1)
- C-Test (1)
- Codeverständnis (1)
Institute
- Institut für Mathematik (58) (remove)
In diesem Artikel werden die Ergebnisse einer explorativen Datenanalyse über die Studierendenperformance in Klausur- und Hausaufgaben eines Einführungskurses der Theoretischen Informatik vorgestellt. Da bisher empirisch wenig untersucht ist, welche Probleme Studierenden in den Einführungskursen haben und die Durchfallquoten in diesen Kursen sehr hoch sind, soll auf diesem Weg ein Überblick gegeben werden. Die Ergebnisse zeigen, dass alle Studierenden unabhängig von ihrer Klausurnote die niedrigste Performance in den Klausur- und Hausaufgaben aufweisen, in denen formale Beweise gefordert sind. Dieses Ergebnis stärkt die Vermutung, dass didaktische
Ansätze und Maßnahmen sich insbesondere auf das Erlernen formaler Beweismethoden fokussieren sollten, um Informatik-Studierende nachhaltiger dabei zu unterstützen, in Theoretischer Informatik erfolgreich zu sein.
Symplectic geometry, wigner-weyl-moyal calculus, and quantum mechanics, in phase space ; Part 1
(2006)
Symplectic geometry, wigner-weyl-moyal calculus, and quantum mechanics, in phase space ; Part 2
(2006)
Symplectic geometry, wigner-weyl-moyal calculus, and quantum mechanics, in phase space ; Part 3
(2006)
Die Lehre von wissenschaftlichem Arbeiten stellt einen zentralen Aspekt in forschungsorientierten Studiengängen wie der Informatik dar. Trotz diverser Angebote werden mittel- und langfristig Mängel in der
Arbeitsqualität von Studierenden sichtbar. Dieses Paper analysiert daher das Profil der Studierenden, deren Anwendung des wissenschaftlichen Arbeitens, und das Angebot von Proseminaren zum Thema „Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten“ einer deutschen Universität. Die Ergebnisse mehrerer Erhebungen zeigen dabei diverse Probleme bei Studierenden auf, u. a. bei dem Prozessverständnis, dem Zeitmanagement und der Kommunikation.
Was ist Data Science?
(2018)
In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer stärker durch entsprechende Studiengänge an Hochschulen repräsentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Ausprägungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandbücher etablierter Studiengänge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung für die weitere Forschung expliziert.