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68790-01 - Lecture: Informations- und Datenkompetenz in Computer Science und Mathematik 3 CP

Semester fall semester 2024
Course frequency Irregular
Lecturers Renate Leubin (renate.leubin@unibas.ch, Assessor)
Nuria Plattner (nuria.plattner@unibas.ch)
Susanne Schaub Renaux (susanne.schaub@unibas.ch)
Content Mit einem Studium in Computer Science oder Mathematik stellen Studierende auch ihre Befähigung zu wissenschaftlichem Arbeiten unter Beweis. Dazu gehört ein professionelles Informationsmanagement, d.h. die Verlässlichkeit auf den sachkundigen Umgang mit fachlichem Wissen. Die exponentielle Verbreitung moderner Informationstechnologien konfrontiert die Studierenden jedoch mit einer Informationsflut, die ohne Orientierungshilfe kaum noch zu bewältigen ist. Informations- und Datenkompetenz steht in diesem Zusammenhang für die Fähigkeit, bezogen auf ein bestimmtes Problem den Informationsbedarf zu erkennen, Informationen zu ermitteln und zu beschaffen sowie Informationen zu bewerten und effektiv zu nutzen. Sie ist daher eine Schlüsselqualifikation, auch für den späteren Beruf. Der Kurs möchte die Studierenden beim gesamten Prozess von der Umsetzung eines Themas in geeignete Suchanfragen bis zu dem Punkt, wo das Schreiben einer Arbeit beginnt, begleiten und ihnen einen praxisnahen Kompass zur erfolgreichen Navigation im "Informationsdschungel" liefern.
Learning objectives Die Studierenden
- analysieren ein selbst gewähltes Recherche-Thema, ermitteln die passenden Suchbegriffe und ihren Informationsbedarf und entwickeln eine passende Suchstrategie
- erstellen kursbegleitend ein Rechercheportfolio zur Dokumentation ihres Lernfortschritts und ihrer Recherche-Ergebnisse
- setzen ein Literaturverwaltungsprogramm für die Verwaltung der gefundenen Resultate und für das Schreiben wissenschaftlicher Texte ein
- führen die Recherche mittels verschiedener Suchinstrumente durch (Bibliothekskataloge, Fachdatenbanken, wissenschaftliche Suchmaschinen, E-Medien, Open Access-Portale)
- kennen den Begriff Datenkompetenz, können Grafiken interpretieren und in eigene Arbeiten einbetten
- beurteilen die gefundenen Ressourcen
- gewinnen ein grundlegendes Verständnis für Künstliche Intelligenz und reflektieren die Chancen und Gefahren der Nutzung von KI-Tools im Studium
- zitieren korrekt und erkennen Plagiate.
Comments Die Studierenden bringen ihre eigenen Notebooks zur Veranstaltung mit und haben den VPN installiert.

Es besteht Präsenzpflicht (max. 2 Absenzen)

Der Kurs wird ab 5 Teilnehmenden durchgeführt.

 

Admission requirements Die Vorlesung ist ab dem 3. Semester empfohlen.
Language of instruction German
Use of digital media No specific media used

 

Interval Weekday Time Room
wöchentlich Monday 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002

Dates

Date Time Room
Monday 23.09.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 30.09.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 07.10.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 14.10.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 21.10.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 28.10.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 04.11.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 11.11.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Monday 18.11.2024 14.15-16.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Modules Electives Bachelor Mathematics: Recommendations (Bachelor's Studies: Mathematics)
Module: Applications and Related Topics (Bachelor's Studies: Computer Science)
Assessment format continuous assessment
Assessment details - Rechercheportfolio in Form eines E-Portfolios (Pass/Fail)
- Regelmässige und aktive Teilnahme
Assessment registration/deregistration Reg.: course registration, dereg: cancel course registration
Repeat examination no repeat examination
Scale Pass / Fail
Repeated registration as often as necessary
Responsible faculty Faculty of Science, studiendekanat-philnat@unibas.ch
Offered by Fachbereich Informatik

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