n.BA.LM.TDS2.21HS (Data Science Tutorial (2 ECTS-Credits)) 
Module: Data Science Tutorial (2 ECTS-Credits)
This information was generated on: 02 May 2024
No.
n.BA.LM.TDS2.21HS
Title
Data Science Tutorial (2 ECTS-Credits)
Credits
2

Description

Version: 2.0 start 01 August 2022

 

Study Programme Food Technology
Regulations Applicable RPO, 29 January 2008, School of Life Sciences and Facility Management Academic Regulations, 15 Dec. 2009, Annex for the Bachelor of Food Technology degree programme
Module Type  
  Compulsory Module  X Elective Module    Optional Module
Planned Semester 3rd - 5th Semester
Module Coordinator Anja Schnyder
Telephone / E-Mail +41 (0)58 934 50 65 / anja.schnyder@zhaw.ch
Lecturer(s),
Speaker(s),
Associate(s)
  • Anja Schnyder
  • Melanie Hindermann
  • René Hauck
  • Sven Hirsch
Entrance Requirements Modulgruppen Data Science 1 + 2 (mind. Note 5.0)
Learning Outcomes and Competencies Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden …
  • können Inhalte des vorausgesetzten Moduls empfängergerecht erklären.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden …
  • können andere unterrichten und ihr Wissen verständlich weitergeben.
  • können die Lerneinheit selbst organisieren.
  • können fachkundig und kompetent mit Studierenden/Dozierenden kommunizieren.
  • wenden geeignete Methodik und Didaktik für den mathematisch-naturwissenschaftlichen Unterricht an.
Module Content
  • Pro Woche eine Fragestunde (vor Ort oder virtuell)
  • Individuelle Unterstützung der Studierenden (vor Ort oder virtuell)
  • Vorbereitung der Fragestunden, Prüfungsfragen und individuellen Unterstützung der Studierenden
  • Regelmässiger Austausch mit den Fachdozierenden
  • Regelmässiger Austausch mit der Modulleitung und den anderen Tutoratsstudierenden
  • Mitwirken bei der Weiterentwicklung dieses Moduls
  • Abschlussgespräch mit den Fachdozierenden oder der Modulleitung
Follow-up Modules -
Methods of Instruction 
  • Fragestunden
  • Individuelle Einzeltermine
Digital Resources -
Lesson Structure / Workload  
 Contact Hours 10
 Guided Self-Study 30
 Independent Self-Study 20
 Total Workload 60
Classroom Attendance Wöchentliche Anwesenheit bei Fragestunde vor Ort oder virtuell
Assessment Prädikat 100%. Voraussetzungen dafür: Ein Stundennachweis des Workloads, welcher der Modulleitung eingereicht wird sowie ein Schlussgespräch am Ende des Semesters mit den Fachdozierenden / der Modulleitung.
Language of Instruction  Deutsch
Comments -

 

Note

Course: Data Science Tutorial (2 ECTS-Credits)
No.
n.BA.LM.TDS2.21HS.V
Title
Data Science Tutorial (2 ECTS-Credits)

Note

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