n.BA.LM.Mat1.13HS (Mathematik 1) 
Modul: Mathematik 1
Diese Information wurde generiert am: 20.04.2024
Nr.
n.BA.LM.Mat1.13HS
Bezeichnung
Mathematik 1
Leitung
Urs Mürset
Credits
7

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.08.2013
Studiengang Lebensmitteltechnologie
Zugehörige Kurse / Gewichtung
Kurscode Kursbezeichnung Gewichtung
n.BA.LM.Inf1.13HS.V Informatik 1 43%
n.BA.LM.Mat1.13HS.V Mathematik 1 43%
n.BA.LM.Sta1.13HS.V Statistik 1  14%
     
     
     
Status Pflichtmodul
*Typus C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
Geltende Rechtsordnungen RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Lebensmitteltechnologie
Vorausgesetzte Module -
Anschlussmodule Mathematik 2
Bemerkungen -
Telefon Modulverantwortliche +41 (0)58 934 59 88
E-Mail Modulverantwortliche urs.muerset@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
M Minor course/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)
Kurs: Informatik 1
Nr.
n.BA.LM.Inf1.13HS.V
Bezeichnung
Informatik 1
Leitung
René Hauck

Beschreibung

Version: 3.0 gültig ab 01.08.2017
Status Pflichtkurs
*Typus  C  Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogramms)
Geltende Rechtsordnungen RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Lebensmitteltechnologie
Gesamtarbeitsaufwand  in Lektionen
Semester 1. Semester
Kontaktstudium 42
Begleitetes Selbststudium 3
Autonomes Selbststudium 45
Total Workload 90
Dozierende, Referenten/Innen, Mitarbeitende René Hauck
Zu erreichende Kompetenzen Der Informatikunterricht soll die Studierenden anleiten die Standard-Werkzeuge der Informatik professionell einzusetzen. Die Studierenden lernen die gebräuchlichsten Computerwerkzeuge des Ingenieurs, der Ingenieurin zu beherrschen und problemadäquat einzusetzen. Der Informatikunterricht fördert das Verständnis für den Umgang mit Daten und bildet die Grundlage für die strukturierte Aufbereitung und Präsentation von Daten und Informationen.
Der Informatikunterricht soll die Studenten befähigen Fachausdrücke aus dem Umfeld der Informationstechnologie zu verstehen und zu hinterfragen. Er soll die Studierenden motivieren aktuelle Fachartikel und Bücher kritisch zu lesen und zu verstehen.
Der Informatikunterricht fördert bei den Studierenden:
  • die strukturierte Analyse von Aufgaben und Fragestellungen
  • exakte Arbeitsweise
  • Sensibilisierung für die Möglichkeiten des Datamining
  • den Umgang mit dem persönlichen Notebook
  • den Umgang mit eLearning und eLearningplattformen im Kontaktstudium, im geführten und autonomen Selbststudium
  • Kompetenz selbstständig Fragen zur Datenanalyse und Lösungssuche auf dem Computer zu entwickeln.
  • selbständiges Arbeiten
Lerninhalte  Textautomation mit Word am Beispiel einer Abschlussarbeit
  • Formatvorlagen Gliederungen, Verzeichnisse, Querverweise
  • Textkorrektur, Kopf- & Fusszeilen, Abschnitte, Titelblätter
  • Dokumentvorlagen, Makros, Formeln, PDF, ZIP
  • Literaturverzeichnis
  • Dokumentvorlage für einen Forschungsbericht inkl. Automatisierungsmöglichkeiten und Formeln.
 
Arbeiten mit Grafik-Programmen am Beispiel Visio
  • Grundlagen der Arbeit mit grafischen Elementen wie Shapes, Verbindungen, Layern, Vermassungen etc.
 
Datenanalyse und Lösungssuche mit Excel
  • Tabellenkalkulation für Ingenieure
  • Datenimport aus Fremdsystemen
  • Möglichkeiten der Datenvisualisierung
  • Datenanalyse über Pivot-Tabellen und Pivot-Charts
  • Lösungssuche mit Solver
 
Grundlagen einer relationalen Datenbank am Beispiel Access
  • Daten, Datendefinitionen, Datenbankentwurf & Relationen
  • Projektwirklichkeit und Abbild in Access
  • Tabellenentwurf und Relationenmodell
  • Abfragen
  • Formulare und Reports

Einführung in die Statistiksoftware R bzw. RStudio
  • Grundlagen, Console, Environment
  • Mathematische Operationen und Funktionen
  • Variablen, Vektoren, Faktoren, Matrizen, Datentabellen
  • Datenanalyse, Statistik, Kennzahlen
  • Funktionsgraphen
Unterrichtssprache Deutsch
Präsenzverpflichtung -
Leistungsnachweis Modulprüfung:
Erfahrungsnote: Notendurchschnitt aus mehreren bewerteten Einzelarbeiten während des Semesters.
Gewichtung: Modulprüfung 60%, Erfahrungsnote 40%

Wenn bei einer Repetitionsprüfung 5 oder weniger Studierende teilnehmen, kann die Prüfungsform auf Antrag des/der Dozierenden abgeändert werden: d.h. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Dazu braucht es das schriftliche Einverständnis der Studierenden. (Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch; Formular kann beim Studiensekretariat bezogen werden.)
Bibliographie Unterrichtsskript
Erforderliche Vorkenntnisse Mathematik Niveau Naturwissenschaftliche BMS
Grundlagen der Textverarbeitung & Tabellenkalkulation
Grundlagen der Dateiverwaltung mit Windows
Anschlusskurse Informatik 2
Bemerkungen Der Unterricht basiert auf dem Softwarepaket
Microsoft Office Professional in der vor Studienbeginn aktuellen Version.
Ein eigenes Notebook mit Windows oder Windowsemulation ist Voraussetzung für den Unterricht.
Telefon Modulverantwortliche +41 (0)58 934 55 65
E-Mail Modulverantwortliche rene.hauck@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
M Minor coures/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)

Hinweis

Kurs: Mathematik 1
Nr.
n.BA.LM.Mat1.13HS.V
Bezeichnung
Mathematik 1
Leitung
Urs Mürset

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2018
Status Pflichtkurs
*Typus  C  Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogramms)
Geltende Rechtsordnungen RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Lebensmitteltechnologie
Gesamtarbeitsaufwand  in Lektionen
Semester 1. Semester
Kontaktstudium 42
Begleitetes Selbststudium -
Autonomes Selbststudium 48
Total Workload 90
Dozierende, Referenten/Innen, Mitarbeitende  Prof. Dr. Urs Mürset
 
Zu erreichende Kompetenzen Die Studierenden verstehen Wesen und Einsatz von Funktionen, Ableitungen und Integralen.
Handwerklich haben sie Ableitungen und einfache Integrale im Griff.
Lerninhalte
  • Rekapitulation des BMS-Stoffes (Gleichungen Lösen, Funktionen).
  • Ableitung (inkl. Optimierungsprobleme)
  • Integral
Unterrichtssprache Deutsch
Präsenzverpflichtung Präsenzpflicht
Leistungsnachweis Modulprüfung: schriftlich, Gewicht 67%
Erfahrungsnote: schriftliche Kurztests, Gewicht 33%
Testatpflicht: keine

Wenn bei einer Repetitionsprüfung 5 oder weniger Studierende teilnehmen, kann die Prüfungsform auf Antrag des/der Dozierenden abgeändert werden: d.h. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Dazu braucht es das schriftliche Einverständnis der Studierenden. (Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch; Formular kann beim Studiensekretariat bezogen werden.)
Bibliographie Skript
Erforderliche Vorkenntnisse BMS
Anschlusskurse Mathematik 2
Bemerkungen -
Telefon Modulverantwortliche +41 (0)58 934 59 88
E-Mail Modulverantwortliche urs.muerset@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
M Minor coures/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)

Hinweis

Kurs: Statistik 1
Nr.
n.BA.LM.Sta1.13HS.V
Bezeichnung
Statistik 1
Leitung
Urs Mürset

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.08.2013
Status Pflichtkurs
*Typus  C   Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogramms)
Geltende Rechtsordnungen RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Lebensmittel-technologie
Gesamtarbeitsaufwand  in Lektionen
Semester 1. Semester
Kontaktstudium 14
Begleitetes Selbststudium -
Autonomes Selbststudium 16
Total Workload 30
Dozierende, Referenten/Innen, Mitarbeitende  Prof. Dr. Urs Mürset
 
Zu erreichende Kompetenzen Die Studierenden können sinnvoll mit Daten umgehen und beherrschen die wichtigsten Beschreibungsweisen durch Tabellen, Grafiken und Kennzahlen. Sie verstehen die Problematik von Stichproben.
Lerninhalte
  1. Beschreibende Statistik
  2. Binomial- und Normalverteilung
  3. Statistische Schätzungen
Unterrichtssprache Deutsch
Präsenzverpflichtung -
Leistungsnachweis Modulprüfung: schriftlich 100%
Testatpflicht: keine

Wenn bei einer Repetitionsprüfung 5 oder weniger Studierende teilnehmen, kann die Prüfungsform auf Antrag des/der Dozierenden abgeändert werden: d.h. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Dazu braucht es das schriftliche Einverständnis der Studierenden. (Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch; Formular kann beim Studiensekretariat bezogen werden.)
Bibliographie Skript
Erforderliche Vorkenntnisse BMS
Anschlusskurse Statistik 2
Bemerkungen -
Telefon Modulverantwortliche +41 (0)58 934 59 88
E-Mail Modulverantwortliche urs.muerset@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
M Minor coures/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)