Modul Generatives Computing
(Generative Computing )
| Modul: | 143114 Generatives Computing (Wahlpflichtmodul im Grundstudium), Schwerpunkt: Software Technology und Engineering |
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| Modulverantwortlicher: | Prof. Dr. Tobias Jordine |
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ECTS-min./max.:
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3 / 3 |
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Workload:
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Siehe Beschreibung der zugehörigen LV(s) |
| Modulprüfung: |
PA |
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Formale Zulassungsvoraussetzungen: |
Siehe SPO
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| Kompetenzprofil |
| Lernergebnisse: | Der Modul führt in die wichtigsten Grundlagen und Methoden des Generativen Computing ein.
Studierende werden durch ihre Teilnahme ...
- die Fähigkeit erlangen, effiziente Methoden des Generativen Computing anwenden zu können.
- in der Lage sein, Lösungsverfahren und Vorgehensmodelle für Probleme in
den verschiedenen Bereichen des Generativen Computing zu wählen
und anzuwenden.
Neben der technischen Kompetenz komplexe Softwarelösungen auf Metaebenen zu spezifizieren und anschliessend automatisch erzeugen zu lassen fördert die Veranstaltung die nötige Selbstdisziplin die für diese Methodik Voraussetzung ist.
Die Veranstaltung zielt vor allem auf den Erwerb der nötigen Abstraktionsfähigkeiten beim Einzelnen in Verbindung mit der Kenntnis der Werkzeuge und Methoden des Generativen Computings.
In der Veranstaltung stehen individuelle Kompetenzen der Abstraktion und Modellbildung im Vordergrund.
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| Weitere Angaben einblenden
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Ausbildungsziele des Moduls: ?
- Theoretische Grundlagen (modulspezifisch oder modulübergreifend): grundlegende theoretische Sachverhalte einer (Fach-)Disziplin
- Analyse: Methoden zur Erhebung relevanter Informationen, Identifikation ursächlicher Prozesse und fachadäquater Dokumentation von Zusammenhängen
- Konzeption: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur systematischen Erstellung von Zuständen, Systemen oder Produkten (aufbauend auf Erfahrung und Analyse)
- Realisierung: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur operativen Umsetzung des angestrebten Zustands, Systems oder Produkts (aufbauend auf Analyse und Konzeption)
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| Theoretische Grundlagen | 50 % |
| Analyse | 10 % |
| Konzeption | 20 % |
| Realisierung | 20 % |
| Klassifikation der Lernergebnisse nach kognitiven Stufen/Schlüsselkompetenzen |
| Fachkompetenzen (Wissen und Fertigkeiten): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, Aufgaben und Problemstellungen fachlich angemessen und methodengeleitet zu bearbeiten
- Stufe 1: Relevantes Wissen aus dem Gedächtnis abrufen
- Stufe 2: Bedeutung von Wissen erkennen, Gelerntes in neuen Situationen anwenden
- Stufe 3: Material in seine konstituierenden Teile gliedern und seine Struktur bestimmen; Urteile auf der Basis von Kriterien und Standards fällen
- Stufe 4: Elemente zu einem neuen, kohärenten, funktionierenden Ganzen zusammenführen
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| Stufe 1: wiedererkennen & wiedergeben |  |
| Stufe 2: verstehen & anwenden | |
| Stufe 3: vergleichen & bewerten |  |
| Stufe 4: verknüpfen, vertiefen & entwickeln | |
| Hinweis: Die Stufen bauen aufeinander auf und schließen die jeweils vorigen mit ein. In der Regel stehen Basismodule auf den niederen, weiterführende Module auf den höheren Stufen. |
| Personale Kompetenzen (Sozialkompetenz und Selbständigkeit): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, das eigene Leben eigenständig und verantwortlich zu gestalten
- Kommunikation: Austausch von Informationen zwischen Personen, in Gruppen und Organisationen.
- Teamfähigkeit: Innerhalb einer Gruppe zur Erreichung von Zielen zu kooperieren
- Reflexion: Aus Erfahrungen zu lernen, kritisch zu denken und zu handeln
- Eigenständigkeit: Ohne fremde Hilfe zu handeln;
Verantwortung: Selbstgesteuert zur Gestaltung von Prozessen beizutragen
Diese Elemente müssen im Modul unter Anleitung reflektiert werden.
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| Kommunikation | |
| Teamfähigkeit | |
| Reflexion | |
| Eigenständigkeit & Verantwortung | |
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| Voraussetzung für dieses Modul: |
-
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| Dieses Modul ist Voraussetzung für: | - |
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beinhaltet folgende Lehrveranstaltung(-en):
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| EDV-Nr |
Lehrveranstaltung |
Art |
SWS |
ECTS |
Prüfungsform |
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| 143114a |
Generatives Computing |
- |
2 |
3 |
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* kennzeichnet Prüfungsvorleistungen
