Module im Bereich: Human Factors

⚠️ Hinweise zu Modulen für den Bereich: Human Factors

Im Folgenden werden Module aus anderen Fakultäten für den Bereich Human Factors aufgelistet; sie können in den Modulhandbüchern der entsprechenden Fakultäten gefunden werden.

Abweichende Module müssen vom  Studiengangsleitenden genehmigt werden. 

Design-Projekt

Sommer

(engl. Design Project )

Modulnummer: FIN-INF-120520

Kürzel

DSP

CP

6

Semester

Sommer

Fachsem.

ab 1.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Master

Link zum LSF: LSF
Zugang beschränkt:
Verantwortung: Hans-Knud Arndt
Dozent:in: Hans-Knud Arndt
Lehrveranstaltungen:
  • Seminar Design Projekt
  • Übung Design Projekt
Verwendbarkeit: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik
- M.Sc. WIF: Informatik
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenzen

Angestrebte Lernergebnisse:
Absolvent*innen dieses Moduls...


Inhalt:

Arbeitsaufwand:
Präsenzzeiten:

Selbstständiges Arbeiten: 180h = 4 SWS = 56h Präsenzzeit + 124h selbstständige Arbeit
Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

Hausarbeit

Seminar (2 SWS)
Übung (2 SWS)

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

keine


Medienformen: Literatur:



Hinweise:

Management of Global Large IT-Systems in International Companies

Summer

(in German: Management of Global Large IT-Systems in International Companies )
Module-ID: FIN-INF-120315

Abbreviation

MGLIIC

Credit Points

6

Semester

Summer

Term

starting at 1.

Duration

1 Semester

Language

english

Level

Master

Link: LSF
Limited accessability:
Responsibility: Gunter Saake
Lecturer: Karl-Albert Bebber, Wolfgang Stockhausen
Classes:
  • Block lecture Management of Global Large IT-Systems in International Companies
  • Block Exercise class Management of Global Large IT-Systems in International Companies
 
Applicability in curriculum: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Methoden der Informatik
- M.Sc. DE: Fachliche Spezialisierung
- M.Sc. VC: Computer Science

Intended learning outcomes:
Students are able to …


Content:

Workload:
56 contact hours + 124 h self study

Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS):

Requirements for exam admission will be announced in the first lecture

Written Exam (120 min)

  • 2 SWS Blockvorlesung
  • 2 SWS Blockübung
Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites:

keine

Knowledge about IT-Systems and Business administration

Media: Literature:


Comments:

Narrative Visualization

Summer

(in German: Narrative Visualization )
Module-ID: FIN-INF-120523

Abbreviation

NarVis

Credit Points

3

Semester

Summer

Term

starting at 1.

Duration

1 Semester

Language

english

Level

Master

Link: LSF
Limited accessability: true
Responsibility: Bernhard Preim
Lecturer: Bernhard Preim
Classes: Seminar Narrative Visualization  
Applicability in curriculum: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. WIF: Informatik
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Fachliche Spezialisierung
- M.Sc. VC: Visual Computing

Intended learning outcomes:
Students ...


Content:

Workload:
28 h contact hours + 152 h self study

Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS):

Referat

2 SWS Seminar

Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites:

keine

Module Visualization

Media: Literature:


Comments:

Principles and Practices of Scientific Work and Soft Skills

Summer

(in German: Principles and Practices of Scientific Work and Soft Skills )
Module-ID: FIN-INF-120502

Abbreviation

PPSW

Credit Points

6

Semester

Summer

Term

starting at 1.

Duration

1 Semester

Language

english

Level

Master

Link: LSF
Limited accessability: true
Responsibility: PD Dr. Claudia Krull
Lecturer: PD Dr. Claudia Krull
Classes:
  • Lecture PPSW
  • Exercise PPSW
 
Applicability in curriculum: - M.Sc. DKE: Fundamentals of Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)

Intended learning outcomes:


Content:
The course covers the following topics, among others:

The project and term paper topic can be related to an ongoing research project or be used for Master’s thesis preparation.

Workload:
40 h in person teaching 140 h independent work

Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS):

participation in all classes
completion of assignments
keeping all deadlines

Report

Lecture (2 SWS) Exercise (2 SWS)

Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites:

keine

Media: Literature:


Comments:
participation is limited to 40

Recent Topics in Business Informatics

every

(in German: Recent Topics in Business Informatics )
Module-ID: FIN-INF-120318

Abbreviation

RTBI

Credit Points

6

Semester

every

Term

Duration

1 Semester

Language

english

Level

Master

Link: LSF
Limited accessability: false
Responsibility: Prof. Dr. Klaus Turowski
Lecturer: Dr. Daniel Staegemann , Abdulrahman Nahhas
Classes: Seminar RTBI  
Applicability in curriculum: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Methoden der Informatik
- M.Sc. DE: Fachliche Spezialisierung
- M.Sc. VC: Computer Science

Intended learning outcomes:
Students ...


Content:

Workload:
presence = 40 hr.:

40 h lecture with integrated exercise
independent work = 140 hr:
Follow-up of the lecture, write paper and review, and present paper.

Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS):

Referat

Seminar (4SWS)

Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites:

none

Basics of scientific writing

Media: Literature:


Comments:

Scientific Writing

Winter

(in German: Scientific Writing )
Module-ID: FIN-INF-120511

Abbreviation

SciWri

Credit Points

6

Semester

Winter

Term

starting at 1.

Duration

1 Semester

Language

english

Level

Master

Link: LSF
Limited accessability: true
Responsibility: PD Dr. Claudia Krull
Lecturer: Temitope Ibidunni Akinloye
Classes: Seminar Scientific Writing  
Applicability in curriculum: - M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Fachliche Spezialisierung
- M.Sc. DE: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)

Intended learning outcomes:


Content:

Workload:


Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS):

participation in all classes
completion of assignments
keeping all deadlines

Seminar paper (Paper + Reviews) Presentation

Seminar (2 SWS)

Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites:

keine

Media: Literature:


Comments:
participation is limited to 40

Soft Skills für Masterstudierende

Sommer

(engl. Soft Skills for Masters students )

Modulnummer: FIN-INF-120250

Kürzel

SK-M

CP

6

Semester

Sommer

Fachsem.

ab 1.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Master

Link zum LSF: LSF
Zugang beschränkt:
Verantwortung: Graham Horton
Dozent:in: Graham Horton
Lehrveranstaltungen:
  • Vorlesung Soft Skills für Masterstudierende
  • Tutorien Soft Skills für Masterstudierende
Verwendbarkeit: - M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenzen
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)

Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden ...


Inhalt:

Arbeitsaufwand:
56 h Präsenzzeit + 124 h selbstständige Arbeit

Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

Gruppenarbeit Thesis proposal erarbeiten

Klausur 120 min

  • Vorlesung (2 SWS)
  • Tutorien (2 SWS)

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

keine


Medienformen: Literatur:



Hinweise:
Der frühere Name dieses Moduls war Schlüsselkompetenzen 3

Wissenschaftliches Individualprojekt

jedes

(engl. Individual Scientific Project )

Modulnummer: FIN-INF-120301

Kürzel

WIP

CP

6

Semester

jedes

Fachsem.

ab 1.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Master

Link zum LSF: LSF
Zugang beschränkt:
Verantwortung: Studiendekan:in der FIN
Dozent:in: Alle Dozenten der FIN
Lehrveranstaltungen: keine
Verwendbarkeit: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. INF: Projekte (SPO 2027)
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik
- M.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik
- M.Sc. WIF: Informatik
- M.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. WIF: Projekte (SPO 2027)
- M.Sc. DKE: Learning Methods and Models for Data Science
- M.Sc. DKE: Data Processing for Data Science
- M.Sc. DKE: Applied Data Science
- M.Sc. DKE: Projects (SPO 2027)
- M.Sc. DE: Human Factors
- M.Sc. DE: Methoden des Digital Engineering
- M.Sc. DE: Methoden der Informatik
- M.Sc. DE: Fachliche Spezialisierung
- M.Sc. DE: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. DE: Projekte (SPO 2027)
- M.Sc. VC: Visual Computing
- M.Sc. VC: Computer Science
- M.Sc. VC: Schlüssel- und Methodenkompetenz (SPO 2027)
- M.Sc. VC: Projekte (SPO 2027)

Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden ...


Inhalt:
Die Studierenden bearbeiten in selbstständiger Arbeit eine individuell vereinbarte, wissenschaftliche Fragestellung unter Anleitung eines Hochschullehrers. Im Projekt entwickeln die Studierenden eine eigenständige Informatik-Lösung. Dadurch erwerben sie ein detailliertes und kritisches Verständnis in einem Spezialbereich der Informatik. Dieses Modul wird von unterschiedlichen Hochschullehrern implementiert. Die fachlichen Inhalte sind daher angebotsspezifisch.

Arbeitsaufwand:
180h selbstständige Arbeit

Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

Wissenschaftliches Projekt

Angeleitetes wissenschaftliches Individualprojekt

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

keine


Medienformen: Literatur:



Hinweise:
Projekte außerhalb der FIN müssen von Studiengangsleiter abgesegnet werden.