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Keine Credits bei Lehrveranstaltungen angegeben

Bei den Modulen unten sind Credits angegeben, bei der (modulunabhängigen) Lehrveranstaltungsliste nicht. Dies liegt darin begründet, dass die Lehrveranstaltungen erst im Kontext eines Modules Credits erhalten. Auch wenn der Fall selten eintritt, ist so die Möglichkeit gegeben, dass die selbe Veranstaltung in unterschiedlichen Studiengängen unterschiedlichen Workload und Credits erhalten kann.

Üblicherweise gilt aber weiterhin natürlich die Faustregel Cr = 1,5 * SWS. 

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Für die Überarbeitung der Module ist es das einfachste, diese Liste zu exportieren, mit aktiver "Änderungsnachverfolgung" zu überarbeiten und das Ergebnis an die AG Modulhandbuch zu schicken. Als Grundlage dafür können Sie den Word-Export oben nutzen.


https://www.uni-due.de/informatik/fachgebiete.php#hccs

Abteilung HCCS

zugeordnetes LehrpersonalChatti (Prof. Dr. Mohamed Amine Chatti)
Masuch (Prof. Dr. Maic Masuch)

Verantwortete Module

Name im Diploma Supplement
Digital Media
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
  • Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
  • Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele

Die Studierenden

  • erhalten grundlegende Kenntnisse über digitale Medien, deren Aufbau und Funktionsweise
  • erhalten grundlegende Kenntnisse über deren Grundbausteine Text, Grafik, Animation und Sound.
  • lernen Entwicklungswerkzeuge und -methoden für Multimedia-Projekte kennen
  • sind in der Lage, Anwendungen wie multimediale Unterhaltungs-, Lern- und Informationssysteme zu projektieren, zu entwerfen und zu beurteilen
  • erlangen grundlegende praktische Fähigkeiten in der Mediengestaltung und der Entwicklung von Multimedia-Systemen
  • erwerben Fähigkeiten zum eigenständigen Bearbeiten von Entwicklungsaufgaben in einem Team
Prüfungs­modalitäten

Klausur

Verwendung in Studiengängen
  • SEWahlpflichtbereichWahlpflichtbereich InformatikWahlpflichtmodule aus dem Bereich Informatik5.-6. FS, Wahlpflicht
Bestandteile
  • VO: Digitale Medien (3 Credits)
  • UEB: Digitale Medien (3 Credits)
Modul: Digitale Medien (WIWI‑M0959)

Name im Diploma Supplement
Multimedia Systems
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele

Die Studierenden

  • erhalten grundlegende Kenntnisse über Aufbau und Funktionsweise multimedialer Systeme und vertiefende Kenntnisse von medialen Grundbausteinen.
  • lernen Entwicklungswerkzeuge und -methoden für Multimedia-Anwendungen kennen und sind in der Lage, Anwendungen wie Multimediale Lern- und Informationssysteme oder Entertainmentumgebungen zu projektieren, zu entwerfen und zu entwickeln.
  • erlangen praktische Fähigkeiten in der Entwicklung von interaktiven Multimediaanwendungen in einem vorgegebenen Framework.
  • erwerben Fähigkeiten zum eigenständigen Bearbeiten von Entwicklungsaufgaben in einem Team
Prüfungs­modalitäten

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer Klausur

Verwendung in Studiengängen
  • AI-SEVertiefungsstudiumWahlpflichtbereich I: Informatik5.-6. FS, Wahlpflicht
  • SEWahlpflichtbereichWahlpflichtbereich InformatikWahlpflichtmodule aus dem Bereich Informatik5.-6. FS, Wahlpflicht
Bestandteile
  • VO: Multimedia Systeme (3 Credits)
  • UEB: Multimedia Systeme (3 Credits)
Modul: Multimedia Systeme (WIWI‑M0956)

Name im Diploma Supplement
Learning Analytics
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele

Die Studierenden

  • können die theoretischen und informatischen Grundlagen von Learning Analytics erklären
  • können einen systematischen Entwicklungsprozess für Learning-Analytics-Systeme beschreiben
  • sind in der Lage Voraussetzungen und Parameter für die Anwendung verschiedener Learning-Analytics-Methoden zu diskutieren
  • können aktuelle Trends und Forschungsfragen in Learning Analytics benennen
  • wählen adäquate Werkzeuge für die Implementation von Learning-Analytics-Systemen aus, wenden diese praktisch an und beurteilen die erreichten Ergebnisse eigenständig
  • planen kleinere Learning-Analytics-Entwicklungsprojekte planen und setzen diese um
  • können basierend auf den im Modul erworbenen Kenntnissen und Fertigkeiten kreative Lösungen für Learning Analytics vorschlagen
  • wägen die Vor- und Nachteile verschiedener Learning-Analytics-Technologien ab
  • sind in der Lage in interdisziplinären Teams innovative Learning-Analytics-Systeme zu entwerfen und aufzubauen
  • übernehmen Verantwortung in Teams
Prüfungs­modalitäten

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer mündlichen Prüfung (50% der Note) und einer Projektarbeit (50% der Note)

Verwendung in Studiengängen
  • SNEWahlpflichtbereich1.-3. FS, Wahlpflicht
Bestandteile
  • VO: Learning Analytics (3 Credits)
  • UEB: Learning Analytics (3 Credits)
Modul: Learning Analytics (WIWI‑M0953)

Angebotene Lehrveranstaltungen

Name im Diploma Supplement
Learning Analytics
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
englisch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

keines

Abstract

In den letzten Jahren hat Learning Analytics (LA) viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, da Anwender, Institutionen und Forscher zunehmend das Potenzial sehen, das LA hat um die Zukunft des technologiebasierten Lernens zu gestalten. LA ist ein aufstrebendes Data Science Forschungsgebiet, das sich mit der Entwicklung von Methoden beschäftigt, die Bildungsdaten nutzen um den Lernprozess zu unterstützen. Erforschung und Entwicklung von LA-Systemen ist ein interdisziplinäres Feld, das Kompetenzen der Informatik, Psychologie, Pädagogik und Didaktik umfasst. LA basiert auf fundierten informatischen Methoden (Statistik), Visualisierung, Social Network Analysis, Machine Learning, Web/Data Mining, Recommender Systems, Visual Analytics, Big Data etc.), die auf das Lernen angewandt werden.

Lehrinhalte

Der erste Teil des Kurses bietet einen systematischen überblick über dieses Gebiet und seine Schlüsselkonzepte durch ein Referenzmodell für LA, welches auf vier Dimensionen basiert, namentlich Daten, Umgebungen und Kontext (Was?), Akteure (Wer?), Ziele (Warum?) und Methoden (Wie?). Der zweite Teil des Kurses nimmt die vier Dimensionen des LA-Referenzmodells in den Fokus. Dafür werden aktuelle Methoden und Techniken zur Entwicklung innovativer LA-Systeme in Bezug auf jede dieser Dimensionen vorgestellt. Der letzte Teil des Kurses widmet sich aktuellen Trends und Themen der LA-Forschung, die im Rahmen eingeladener Vorträge vorgestellt und diskutiert werden.

Literaturangaben
  • J. Han, M. Kamber: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, Second Edition, 2006
  • M. Ester, J. Sander: Knowledge Discovery in Databases. Techniken und Anwendungen. Springer Verlag, 2000
  • C. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006
  • T. Munzner: Visualization Analysis and Design. CRC Press, 2014
  • M. Ward, G. Grinstein, D.A. Keim: Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Application. A.K. Peters, Ltd, 2010
  • C. Ware: Information Visualization: Perception for Design. Morgan Kaufmann, 2nd edition, 2004
Hörerschaft
Vorlesung: Learning Analytics (WIWI‑C1243)
Name im Diploma Supplement
Learning Analytics
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
englisch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

keines

Lehrinhalte

Die begleitenden übungen sind praktische, projektartige Aufgabenstellungen. Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung prototypischer LA-Komponenten, bei der die im Kurs erarbeiteten theoretischen Grundlagen Anwendung finden. Die Projekte werden im Verlauf der Vorlesung vorgestellt und diskutiert.

Literaturangaben

siehe Vorlesung

Hörerschaft
Übung: Learning Analytics (WIWI‑C1244)
Name im Diploma Supplement
Multimedia Systems
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

keines

Abstract

Die Veranstaltung behandelt Multimedia-Systeme inklusive der erforderlichen Multimedia-Technologien, Entwicklungsumgebungen und vertieft ausgewählte Techniken für Digitale Medien. Einzelne, besonders wichtige Anwendungsgebiete, wie fortgeschrittene Webtechnologien, CSCW, Virtuelle Realität, Lehr-/Lernsysteme werden vorgestellt. Als durchgängiges Anwendungsfeld werden in der Vorlesung Computerspiele als Paradebeispiele komplexer Multimedia-Systeme betrachtet und entsprechend vertieft.
 

Lehrinhalte
  1. Interaktive Multimedia Systeme – Echtzeitverfahren und Parallelität
  2. Multimedia-Entwicklungsumgebungen,
  3. Vorgehensmodelle und Qualitätskontrolle im Multimedia-Engineering
  4. 2D/3D Computergrafik
  5. Algorithmen für Echtzeit-Grafik
  6. Shader-Programmierung und Realismus in der Computergrafik
  7. Multimedia-Interfaces
  8. Sound und Musik
  9. Web 2.0 und Computer Supported Cooperative Work
  10. E-Learning, Serious Games
Literaturangaben

Vorlesungsskript

Hörerschaft
Vorlesung: Multimedia Systeme (WIWI‑C1240)
Name im Diploma Supplement
Multimedia Systems
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

keines

Lehrinhalte

siehe Vorlesung

Literaturangaben

siehe Vorlesung

Hörerschaft
Übung: Multimedia Systeme (WIWI‑C1241)