Studiengänge >> Informatik 2020 M.Sc. >> Forschungsprojekt |
Code: | 132350 |
Modul: | Forschungsprojekt |
Module title: | Research Project |
Version: | 1.0 (12/2009) |
letzte Änderung: | 09.11.2021 |
Modulverantwortliche/r: | Prof. Dr.-Ing. ten Hagen, Klaus k.tenhagen@hszg.de |
angeboten in den 3 Studiengängen: | Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2018 | Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2020 | Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2024 |
Modul läuft im: | WiSe (Wintersemester) |
Niveaustufe: | Master |
Dauer des Moduls: | 1 Semester |
Status: | Pflichtmodul |
Lehrort: | Görlitz |
Lehrsprache: | Deutsch |
Workload* in | SWS ** | |||||||||||||||||
Zeit- std. | ECTS- Pkte |
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* | Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden) |
** | eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche |
Selbststudienzeit in h | ||||
Vor- und Nachbereitung LV |
Vorbereitung Prüfung |
Sonstiges |
Lehr- und Lernformen: | Der Zweck dieser LV ist die Vorbereitung auf die selbstständige wissenschaftliche Arbeit in der Masterarbeit. Dieses Forschungsprojekt gibt weiterhin Gelegenheit sich in das wissenschaftliche Forschungsgebiet der Masterarbeit einzuarbeiten. Dazu bieten die Professorinnen und Professoren verschiedene Forschungsprojekte im Laufe des vorhergehenden Semesters an. Die Studis wählen einen Forschungsbereich aus und bilden somit Seminargruppen.
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Hinweise: | Ein Beleg als wissenschaftlich-technischer Bericht pro Studi / Kleingruppe. Die Ergebnisse des Projektes werden in einem Vortrag und eventueller Demonstration von 20 min mit 10 min Diskussion vorgestellt. Die Verteidigung ist öffentlich, weil ein Vortrag von einem Auditorium motivierender ist und Fragen von den anderen Studis erwünscht sind. Der Beleg und die Verteidigung gehen mit gleichem Gewicht in die Note ein. Bei der Verteidigung werden die Präsentation und die Beantwortung der Fragen bewertet. Zur Bewertung der individuellen Leistung in der selbstständigen Projektarbeit werden vertrauliche Beschreibungen der Gruppenmitglieder zu den einzelnen Beiträgen und deren Beurteilung herangezogen. |
Prüfung(en) | |||
Prüfung | Prüfungsleistung als Beleg (PB) | 100.0% |
Lerninhalt: | Die aktuellen Projekte werden zu Beginn des Semesters definiert. Dabei werden Projektvorschläge der Studis berücksichtigt. |
Lernergebnisse/Kompetenzen: | |
Fachkompetenzen: | Die Studierenden betrachten und diskutieren jenseits rein technischer Fragestellungen auch ökonomische, ökologische, soziale und rechtliche Aspekte. Während in den Modulen mit überwiegendem Vorlesungscharakter (Statistik, Intelligente Agenten...) bei denen die Erweiterung der diesbezüglichen Wissensbasis im Vordergrund steht, geht es in den Modulen mit Belegabschluss (Fortgeschrittene Datenbankkonzepte, Data Mining ...) insbesondere darum, dass die Studierenden dieses Wissen praktisch umsetzen, in die Lösungsfindung mit einbeziehen und ganzheitliche Lösungen entwickeln. Die Studierenden kennen die Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten, und können diese (weitgehend) selbständig anwenden und umsetzen. Sie besitzen wissenschaftstheoretische Kenntnisse zu etablierten Methoden der Modellbildung und Abstraktion und könen diese nutzen, um wissenschaftliche Fragestellungen zu entwerfen, zu beantworten und praxistaugliche Lösungsansätze zu entwickeln. Die Studierenden analysieren und abstrahieren technische Problemstellungen anhand bekannter und unbekannter Randbedingungen. Sie können einschätzen, wie der Lösungsraum aussieht (unlösbar - eindeutige Lösung - viele Lösungen) und aufbauend darauf Handlungsanweisungen ableiten. Sie entwerfen unter Verwendung bekannten Kreativitätsmethoden Problemlösungsansätze. Die Studierenden sind in der Lage, die fachspezifischen wissenschaftlichen Methoden in sinnvoll prozessuraler Weise anzuwenden. Sie kennen die Möglichkeiten und insbesondere auch Grenzen der Methoden und nutzen dieses Wissen für eine differenzierte Beurteilung des gefundenen Problemlösungsansatzes. Studierende haben ein erhöhtes Vertrautheitsniveau mit den Methoden entwickelt, das es Ihnen erlaubt, mit hoher Flexibilität auch neue Aufgabenfelder zu erschließen. Studierende sind sich in den Bereichen ihrer Spezialisierung des aktuellen Standes der Technik bewusst, können zukünftige Entwicklungstendenzen sinnvoll prognostizieren und entsprechende Problemstellungen ableiten. |
Fachübergreifende Kompetenzen: | Studierende besitzen in hinreichendem Umfang Wissensdrang und Neugier, um eigenständig umfassende Literaturrecherchen, die wissenschaftlichen Ansprüchen genügen, durchzuführen. Sie können die Ergebnisse dieser Recherchen systematisieren und aufbereiten, so dass sie für den Eigen- oder Fremdgebrauch verwendbar sind. Studierende können die Ergebnisse ihrer Arbeit verständlich und nachvollziehbar darstellen und in angemessener Form verteidigen. Je nach Modul bezieht sich dies auf erworbenes Fachwissen (z.B. in mündlichen oder schriftlichen Prüfungen) oder auf erarbeitete umfassende Problemlösungen (z.B. bei Präsentationen zu Projekt- und Belegarbeiten). Studierende sind dazu fähig, Kritik an der Arbeit/den Lösungen zu rezipieren und für eine Lösungsverbesserung zu nutzen. Studierende können in Kleingruppen effektiv zusammenarbeiten, um Aufgaben zu lösen. Neben ausgeprägter Teamfähigkeit besitzen sie Fähigkeiten zur Selbstorganisation und Konfliktlösung. Der Aspekt der Berücksichtigung der Interkulturalität ergibt sich quasi automatisch durch die grundsätzlich sehr heterogene Zusammensetzung der Studierendengruppen. Das Modul startet mit einer Einführung in die aktuellen Problemstellungen des Forschungsprojektes. Die in diesem Modul behandelten Fachkompetenzen werden durch das aktuelle Forschungsprojekt bestimmt. Die konkreten Inhalte ergeben sich aus den Forschungsrichtungen des Fachbereiches. Vergleiche F3 und M1: Studierende sind durch die Pluralität bei der Vermittlung von wissenschaftlichen Theorien, Modellen, Definitionen, Instrumenten und Methoden dafür sensibilisiert, dass es je nach Umfeldbedingungen unterschiedliche technische Lösungsmöglichkeiten gibt, bei denen technische, wirtschaftliche, ökologische und soziale Fragen gleichermaßen zu berücksichtigen und Zielkonflikte zu lösen sind. Es gibt in der modernen Informatik nur wenige Aufgaben welche alleine erledigt werden können. Die meisten Aufgaben erfordern eine Sozialkompetenz. Hauptursache für das Scheitern einer Diplomarbeit war in der Vergangenheit fehlende Kompetenz im Bereich des Zeitmanagement. Bei einer Gruppenarbeit wird das zeitgerechte Erreichen des Ziels durch ein vorschnelles Verlassen auf die Anderen erschwert. Daher sollen im konsekutiven Bachelor-Master-Studiengang die Studenten in den folgenden Schritten zum Erwerb einer Kompetenz im Zeitmanagement und der Fähigkeit zur Übernahme von Verantwortung als Gruppe angeleitet werden:
Im zweiten Semester des Masterstudiengangs haben viele Studenten ein Niveau in der Beherrschung von Planungstechniken und Sozialkompetenz erreicht, welche es ermöglichen, das eine Gruppe die Ergebnisse einer anderen Gruppe im selben Semester verwendet. Dazu müssen die einzelnen Gruppen die Bearbeitung ihrer Projekte gemeinsame planen und dann den gruppenübergreifenden Plan durchhalten. Die Personalkompetenzen wie Eigeninitiative, Zielorientierheit und Durchhaltevermögen werden in diesen Stufen entwickelt, um dann in der Master-Arbeit eine wissenschaftliche Fragestellung basierend auf den Ergebnissen anderer in einer Forschergruppe zu bearbeiten. Ein wichtige Aufgabe diese Moduls ist es, Leistungsbereitschaft, Selbstmotivation und Zielorientierung zu entwickeln, um dann im ersten Semester des Masterstudiengangs mehrere Projekte in verschiedenen Fächern gleichzeitig zu bearbeiten. Die Verteidigung dient mit Präsentation und Verteidigung vor dem Matrikel der Entwicklung der Präsentationstechniken und der Kommunikationsfähigkeit vor einer größeren Gruppe. |
Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme: | Das Modul ist für das dritte Semester des MS konzipiert und verlangt daher Kenntnisse und Kompetenz aus verschiedenen Bereichen der Informatik um ein Projekt erfolgreich zu bearbeiten. |
Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: | Insbesondere Kenntnisse aus dem Bereich Datenbanken, Programmierung, Software Engineering, Algorithmen und der Statistik. |
Literatur: | Aktuelle wissenschaftliche Publikationen der Forschungsrichtung |