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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Donnerstag, 21. November 2024 19:53:04)  

n.BA.FM.DaInf2.19HS (Daten und Informationen 2) 
Modul: Daten und Informationen 2
Diese Information wurde generiert am: 21.11.2024
Nr.
n.BA.FM.DaInf2.19HS
Bezeichnung
Daten und Informationen 2
Credits
4

Beschreibung

Version: 5.0 gültig ab 01.08.2023
Studiengang Facility Management
Geltende Rechtsordnungen RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Facility Management
Modultyp  
X Pflichtmodul
  Wahlpflichtmodul
  Wahlmodul
Plansemester 2. Semester
Modulverantwortliche/r Marcel Janser
Telefon / E-Mail +41 (0)58 934 55 07 / marcel.janser@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte
Weitere interne ReferentInnen
Vorausgesetzte Module Daten und Informationen 1
Zu erreichende Kompetenzen Dieses Modul hat zwei Teile: Einen Teil zu empirischen Forschungsmethoden (EmFo) sowie einen theoretisch statistischen Teil. 

Beim Teil zu den empirischen Forschungsmethoden steht die Beantwortung von Forschungsfragen/Hypothesen und die systematische Arbeit mit Daten im Zentrum. Die Studierenden können …
  • Forschungsfragen und -hypothesen definieren
  • ein geeignetes Erhebungsdesign mit geeigneten Methoden bestimmen
  • die zu den Methoden gehörenden Erhebungsinstrumente entwickeln
  • Stichproben für quantitatives und qualitatives Vorgehen definieren
  • Möglichkeiten für den Datenzugang aufzeigen
  • Ethische Aspekte bezogen auf die gewählten Methoden benennen
  • Das Vorgehen qualitativer und quantitativer Datenauswertung aufzeigen sowie Resultate interpretieren und in geeigneter Form darstellen
Die Statistik befasst sich mit der Auswertung quantitativer Daten. Die Studierenden können ...
  • Grundkonzepte der «Data Sciences» in Excel und R anwenden
  • Explorative und konfirmative Verfahren unterscheiden und problemorientiert auswählen
  • Fragestellungen und Hypothesen formulieren sowie deren logische Konsistenz überprüfen
  • Verteilungen unterscheiden und Sampling-Grössen abschätzen
  • Zusammenhänge identifizieren und durch statistische Tests absichern
  • Einfache empirische Modelle und Systeme erstellen und statistisch überprüfen
  • Fehlerabschätzung zur Daten- und Informationsqualität durchführen
  • Evidenz-basierte Aussagen zu Fragestellungen machen und Entscheidungen treffen
Inhalt des Moduls
Empirische Forschungsmethoden
  • Struktur und Vorgehen bei systematischer (wissenschaftlicher) Datenerhebung- und Auswertung
  • Ausgewählte Erhebungs- und Analyseverfahren
    • Umfrage
    • Interviews
    • Beobachtung
  • Wissenstransfer ins FM Berufsfeld
Statistik:
  • Explorative und konfirmative Verfahren
  • Fragestellungen und Hypothesen
  • Verteilungen und Sampling
  • Zusammenhänge und Korrelationen
  • Modelle und Systeme
  • Fehlerabschätzung
  • Evidenz-basierte Aussagen und Entscheidungen
Anschlussmodule Projektarbeit und Projektmanagement
Unterrichtsmethoden
  • Frontalunterricht mit Arbeitsaufträgen (individuell & kl. Gruppen)
  • Digitale Werkstatt: Umgang mit Tools 
  • Erhebungsmethoden mit Fallbearbeitung
  • Diskussionen und Brainstormings
  • Übungsaufgaben zu Methoden und Tools
  • Aktivitäten im virtuellen Klassenzimmer des Moodle-Kurses
Digitale Lernressourcen
Moodle-Kurs
Präsenzverpflichtung im Unterricht nein
Leistungsnachweise Erfahrungsnote 50%
Abgesetzte Modulprüfung schriftlich (e-assessment) 50%

Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann die Prüfungsform der Repetitionsprüfung nach Absprache mit der Studiengangleitung durch Dozierende abgeändert werden: z.B. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform per E-Mail (ohne Formular) an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch und Cc. Studiengangleitung.
 
Unterrichtssprache Deutsch
Pflichtliteratur Elektronisch abgegebene Unterlagen, Vorlesungsskripts
Ergänzende Literatur Empirische Forschungsmethoden:
  • Döring, N. & Bortz, J. (2016). Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften. Springer.
Statistik:
  • Sauer, S. (2019). Moderne Datenanalyse mit R. Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren. Springer Gabler. 
  • Wickham, H. (2021). ggplot2, Use R! Cham, CH: Springer Nature. https://ggplot2-book.org/
Bemerkungen -
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Hinweis

  • Weitere verfügbare Versionen: 1.0 gültig ab 01.08.2019, 2.0 gültig ab 01.08.2020, 3.0 gültig ab 01.08.2021, 4.0 gültig ab 01.08.2022
Kurs: Daten und Informationen 2
Nr.
n.BA.FM.DaInf2.19HS.V
Bezeichnung
Daten und Informationen 2

Hinweis

  • Für das Stichdatum 21.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.