n.BA.AD.VeAu.22HS (Experimental Design and Evaluation) 
Module: Experimental Design and Evaluation
This information was generated on: 09 May 2024
No.
n.BA.AD.VeAu.22HS
Title
Experimental Design and Evaluation
Credits
4

Description

Version: 3.0 start 01 August 2023

 

Study Programme Applied Digital Life Sciences
Regulations Applicable RPO, 29 January 2008, School of Life Sciences and Facility Management Academic Regulations, 15 Dec. 2009, Annex for the Bachelor of Applied Digital Life Sciences degree programme
Module Type  
X Compulsory Module    Elective Module    Optional Module
Planned Semester 2nd Semester
Module Coordinator Céline Reinbold
Telephone / E-Mail +41 (0)58 934 50 87 / celine.reinbold@zhaw.ch
Lecturer(s),
Speaker(s),
Associate(s)		 Céline Reinbold, weitere ReferentInnen
Entrance Requirements Physical Computing in Life Sciences
Learning Outcomes and Competencies Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden lernen
  • Unterschiede in den verschiedenen Life Science Bereichen in Bezug auf Versuchsplanung zu verstehen
  • klare Hypothesen für ihre Forschungsvorhaben zu formulieren.
  • ihre Versuche so zu planen, dass mit den vorhandenen Ressourcen ein maximaler Ertrag erreicht wird.
  • Versuche auf ihre Güte zu untersuchen und bewerten
  • Daten und Resultate mit Hilfe von deskriptiver Statistik und Visualisierung zugänglich zu machen, zu verstehen und zu interpretieren.
  • ethische Aspekte bei der Forschung am Menschen kennen und verstehen.
  • Zusammenhänge zu identifizieren und zu verstehen.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden lernen
  • in Kleingruppen Versuche agil zu planen und interdisziplinär zu diskutieren.
  • Resultate und (statistische) Methoden kritisch zu hinterfragen.
  • die Grundsätze des ‘Requirements Engineering’ kennen.
  • Projekte zu präsentieren und visualisieren
  • verschiedene Pitch Formate kennen
Module Content
  • Planung, Durchführung und Auswertung einfacher Versuche
  • Ausgewählte Erhebungs- und Analyseverfahren
  • Struktur und Vorgehen bei systematischer (wissenschaftlicher) Datenerhebung- und Auswertung
  • Fragestellungen und Hypothesen
  • Zusammenhänge und Korrelationen
Follow-up Modules Life Science Datalab
Methods of Instruction  Präsentationen, Labor, Projekte
Digital Resources Moodle, Videos, Beispielprojekte, Fallstudien
Lesson Structure / Workload  
 Contact Hours 56
 Guided Self-Study 14
 Independent Self-Study 50
 Total Workload 120
Classroom Attendance Ja, Präsenzpflicht bei Labors und Gruppenpräsentationen.
Assessment Erfahrungsnote 100%
Language of Instruction  Deutsch
Comments -

 

Note

Course: Experimental Design and Evaluation
No.
n.BA.AD.VeAu.22HS.V
Title
Experimental Design and Evaluation

Note

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