inf714 Special Topics in Computer Science for Education (Course overview)

Department of Computing Science

3 KP

Semester courses Wintersemester 2021/2022

Lehrveranstaltungsform: Seminar

2.01.360b - Seminar: AI (KI) on limited Hardware
- Prof. Dr. Wolfgang Nebel
- Dr.-Ing. Friederike Bruns
- M. Sc. Mahsa Moazez
- Sven Niklas Mehlhop
2.01.181 - Master-Seminar "Entwicklung von IoT-Systemen" [hidden]
- Prof. Dr. Andreas Winter
- Florian Schmalriede
2.01.703 - Kind-Computer-Interaktion
- Dr.-Ing. Nadine Dittert
- Prof. Dr. Ira Diethelm
- Thursday, 12:00 - 14:00, Weekly (from 21.10.21)
2.01.800-H - Proseminar Embedded Systems Design
- Prof. Dr. Wolfgang Nebel
- Dr.-Ing. Friederike Bruns
- Sven Niklas Mehlhop
- M. Sc. Mahsa Moazez

Hinweise zum Modul

Prerequisites	keine Teilnehmervoraussetzungen
Prüfungszeiten	Am Ende der Vorlesungszeit nach Absprache mit dem Lehrenden
Module examination	PF
Skills to be acquired in this module	In diesem Modul werden aktuelle Themen mit Schulbezug aus den verschiedenen Gebieten der Informatik vertieft. Diese Themen können z.B. aus den Gebieten Betriebssysteme, Rechnerarchitekturen und Rechnernetze, Prozessmanagement, Versorgungstechnik oder Computational Intelligence sein. Einzelheiten zu Zielen und Inhalten entnehmen Sie bitte der zugeordneten Veranstaltung oder wenden Sie sich direkt an den Lehrenden Ziele des Moduls/Kompetenzen: In diesem Modul werden aktuelle Themen mit Schulbezug aus den verschiedenen Gebieten der Informatik vertieft. Diese Themen können z.B. aus den Gebieten Betriebssysteme, Rechnerarchitekturen und Rechnernetze, Prozessmanagement, Versorgungstechnik oder Computational Intelligence sein. Einzelheiten zu Zielen und Inhalten entnehmen Sie bitte der zugeordneten Veranstaltung oder wenden Sie sich direkt an den Lehrenden Fachkompetenz Die Studierenden: benennen und differenzieren exemplarisch fortgeschrittene Methoden und Technologien der Informatik, z.B. aus dem Bereich Betriebssysteme, Rechnerarchitekturen und Rechnernetze, Prozessmanagement, Versorgungtechnik oder Computational Intelligence erkennen die Komplexität von Informatiksystemen und dekonstruieren deren Funktions- und Wirkungsweisen bewerten die (zukünftige) Entwicklung von Technologien der Informatik und ihre Auswirkungen identifizieren und formulieren Anforderungen von Informatiksystemen Methodenkompetenz Die Studierenden: kennen wissenschaftliche Arbeitsmethoden und wenden diese an einem speziellen schulrelevanten Thema der Informatik an, z.B. Kryptographie, Modellierung, Automatisierungstechnik oder Betriebssystemen recherchieren Methoden und Ansätze zum Lösen informatischer Problemstellungen, wie z.B. Verlässlichkeit, Sicherheit oder Persistenz von Daten evaluieren Informatiksysteme/Technologien, z.B. unter gesellschaftlichen, ökonomischen und ökologischen Gesichtspunkten Sozialkompetenz Die Studierenden: präsentieren ihre (Teil-)Ergebnisse diskutieren getroffene Entscheidung und Ergebnisse ihrer Arbeit arbeiten in Teams an Problemstellungen Selbstkompetenz Die Studierenden: reflektieren Kritik und ändern ihr Handeln entsprechend identifizieren Teilaufgaben und übernehmen Verantwortung für diese