n.BA.AD.LSDMT.23HS (Life Sciences Datalab — Methods and Techniques) 
Module: Life Sciences Datalab — Methods and Techniques
This information was generated on: 12 May 2024
No.
n.BA.AD.LSDMT.23HS
Title
Life Sciences Datalab — Methods and Techniques
Credits
4

Description

Version: 1.0 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 3rd Semester
Module Coordinator Cornelia Hofmann
Telephone / E-Mail +41 (0) 58 934 59 89 / cornelia.hofmann@zhaw.ch
Lecturer(s),
Speaker(s),
Associate(s)		 Lukas Muri: +41 (0) 58 934 53 14 / lukas.muri@zhaw.ch
Mitarbeitende des ICLS & ATV, eventuell externe Expert:innen
Entrance Requirements Statistik und Wahrscheinlichkeit, Versuchsplanung und Auswertung
Learning Outcomes and Competencies Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden sind in der Lage,
  • Methoden und Techniken der Life Sciences, inklusive deren Stärken und Limitierungen, zu verstehen und wissen, wann welche Methoden und Techniken sinnvollerweise eingesetzt werden.
  • wissenschaftlichen Publikationen kritisch zu analysieren.
  • einen wissenschaftlichen Versuch selbstständig zu planen sowie Resultate zu interpretieren.
  • eine Messreihe auszuwerten und darzustellen.
  • international anerkannte Methoden des modernen Projektmanagements anzuwenden.
  • zwischen Qualitätsmanagement und Risikomanagement zu unterscheiden.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden,
  • verbessern ihre kritische Denkfähigkeit.
  • entwickeln Präsentations- und Moderationsfähigkeiten.
  • entwickeln effektive und zielorientierte Teamarbeit weiter.
  • sind in der Lage Organisationsformen situationsgerecht und zweckmässig einzusetzen.
Module Content Methoden und Techniken
  • Durch kritisches Auseinandersetzen mit forschungsrelevanter Primärliteratur vertiefen sich die Studierenden in konkrete wissenschaftliche Fragestellungen.
  • Dabei sollen die Anwendbarkeit, die Stärken und Schwächen sowie die möglichen Anwendungsfelder der ausgewählten Methoden und Techniken untersucht und diskutiert werden.
  • Die Studierenden schärfen zusätzlich ihre Kenntnisse in der Planung und Auswertung von Versuchsreihen.
  • Einfache Datenanalyse, Interpretation und Darstellung von verschiedenen Arten gewonnener Daten durch Messen und Überwachen von Prozessen.
 
Projektmanagement
 
Einführung in zentrale Konzepte des Projektmanagements, zum Beispiel
  • Projektplanung mittels Wasserfall-Ansatz und agilen Frameworks (SCRUM)
  • Projektüberwachung inklusive Reporting
  • Projektsteuerung anhand des «Magic-Triangle»
  • Anforderungsanalysen unterstützt durch Use-Case Diagramme und Spezifikationsformulierung in natürlicher Sprache
  • Risikomanagement durch Einsatz der FMEA-Methode
 
In einem kleinen Projekt sollen die gelernten Projektmanagement- und Systems Engineering Methoden angewendet werden.
Follow-up Modules Projektarbeit 1
Methods of Instruction  Vorlesung, projektbezogene Gruppenarbeit
Digital Resources Moodle, online Lernressourcen, Slides
Lesson Structure / Workload  
 Contact Hours 56
 Guided Self-Study 14
 Independent Self-Study 50
 Total Workload 120
Classroom Attendance Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Assessment 100% Erfahrungsnote bestehend aus:
  • 60% Gruppenarbeit: Präsentation zu Methoden und Techniken
  • 40% Bericht zu Projektmanagement
Language of Instruction  Deutsch
Comments Ein Teil des Kurses wird als Projektwoche durchgeführt.

 

Note

Course: Life Sciences Datalab — Methods and Techniques
No.
n.BA.AD.LSDMT.23HS.V
Title
Life Sciences Datalab — Methods and Techniques

Note

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