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Bausteine
Martin Wettstein edited this page Aug 17, 2021
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9 revisions
Die Bausteine in dieser Wiki können im Prinzip beliebig zu einem Kurs zusammengefügt werden. Einzelne Bausteine enthalten jedoch Einschränkungen zu Vorkenntnissen und verknüpften Bausteinen, die bei der Planung berücksichtigt werden sollten. Ebenso sind Hinweise auf Redundanzen zwischen den Bausteinen zu bedenken.
Die Bausteine enthalten folgende Elemente:
- Bezeichnung: Name und Kürzel des Bausteins für Referenzen
- Veranstaltung: Übergeordnete Veranstaltung (Grundlagen / Inhaltsanalyse / Netzwerkanalyse)
- Teilbereich: Teilbereich der Veranstaltung, dem dieser Baustein zugeordnet ist.
- Bearbeitet von: Namen der Personen, die an der Erstellung und Bearbeitung beteiligt waren. Bei Fragen kann Kontakt mit diesen Personen aufgenommen werden.
- Empfohlenes Studienniveau: Grobe Einordnung des Studienniveaus, für welches dieser Baustein geeignet ist. Keine Verbindlichkeit.
- Lernziele: Auflistung der Lernziele dieses Bausteins
- Voraussetzungen: Voraussetzungen, sowohl im allgemeinen Studiengang (z.B: Grundlagen deskriptive Statistik) als auch in Bezug auf andere Bausteine.
- Querverweise: Mögliche Anknüpfungspunkte, eng verbundene Bausteine, mögliche Redundanzen
- Inhalt: Konkrete Inhalte, die in diesem Baustein gelehrt werden.
- Didaktik: Tipps für die didaktische Umsetzung.
- Zeitbedarf: Abschätzung des Zeitbedarfs für diesen Baustein.
- Lehrmaterialien: Vorhandene Online-Materialien, die bei der Vorbereitung der Lehre oder als Lektüre für Studierende verwendet werden können.
- Mögliche Übungen: Vorschläge für praktische Übungen, falls vorhanden
- Mögliche Prüfungsleistung: Vorschläge für Prüfungsleistungen und Leistungsnachweise, falls vorhanden
- Literatur: Literatur zur Vorbereitung oder als Lektüre für Studierende
- Einbettung und Definition der CCS
- Entstehung der CCS
- Einblicke in Wissenschaft und Wirtschaft
- Datentypen und Datenstrukturen
- Generelle rechtliche, technische und ethische Überlegungen
- Automatische Beobachtung und Sammlung personenbezogener Daten
- Automatische Sammlung von Mediendaten
- Automatische Sammlung von Daten über die Welt
- Datenanalyse und Erkenntnispotentiale
- Fortschritt in der Wissenschaft / Pushing the Boundaries
- Datenzugang: Web scraping
- Datenzugang: API
- Datenzugang: Datenbanken
- Datenanalyse: Maschinelles Lernen
- Datenanalyse: Automatisierte Inhaltsanalyse von Texten
- Datenanalyse: Computer Vision
- Datenzugang: Web-Tracking
- Online-/Feldexperimente
- Datenanalyse: Netzwerkanalyse
- Simulationen
- Datenanalyse: Auswertung Web-Spezifischer Daten
- Grundlagen 1: Grundlagen des Programmierens
- Grundlagen 2: Funktionen
- Grundlagen 3: Kontrollstrukturen
- Grundlagen 4: Dateien und Datensätze
- Vertiefung: CLIs und Batches
- Vertiefung: Versionskontrolle
- Anwendung: Textanalyse
- Anwendung: Navigieren im WWW
- Anwendung: Bildanalyse
- Anwendung: API verwenden
- Anwendung: Monte Carlo Simulation
- Anwendung: Agentenbasierte Modelle
- Anwendung: Ausgefallene Verfahren
- Einführung
- Visualisierung
- Netzwerktheorie und Netzwerkanalyse
- Programmierung: Einführung in R oder Pyhton
Diese Wiki und die enthaltenen Bausteine für Vorlesungsinhalte wurden für und von Dozierenden der Methoden in der Kommunikationswissenschaft zusammengestellt. Für aktuelle Ergänzungen, insbesondere in den Bereichen Literatur und Lehrmaterialien sind wir jederzeit dankbar.