320.601 (20S) Spatial Data Science (MW 1)

Sommersemester 2020

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
06.03.2020 09:00 - 10:00 V.1.02 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Spatial Data Science (MW 1)
LV-Art Seminar (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 8.0
Anmeldungen 9 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch , Englisch
LV-Beginn 06.03.2020
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Dieses Seminar „Spatial Data Science“ baut auf die Inhalte der Vorlesung 320.600 (mit gleichem Titel), die im WS 2019/20 gehalten wurde,  auf. Die Konzepte Big, Open und Linked Data; Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics; Locational, Visual und Business Analytics; Geographical Data Mining und Applied Spatial Data Science; müssen verstanden und deren Methoden und Modelle elementar beherrscht werden. Der wissenschaftliche Ansatz, der diesem Seminar zugrunde gelegt wird ist einer Data-driven Geography bzw. einer Digitalen Geographie zuzuordnen. Grundkenntnisse geographischer Systemwissenschaften und deren Methodik werden ebenfalls vorausgesetzt. Der Anwendungsbereich der Projektergebnisse ist Raumplanung und Raumanalyse bzw. räumliche Vorhersage und Optimierung.

Im Seminar werden Projekte mit dem Programmsystem ArcGIS Pro durchgeführt werden. Dazu kann ein MOOC zu dieser Software im März 2020 ("SpatialDataScience:TheNewFromtierinAnalytics", https://www.esri.com/training/mooc/) absolviert werden. 

Die inhaltlichen Themen des Seminars werden im März 2020 interaktiv während der Sitzungen festgelegt und in den Folgemonaten bearbeitet. Dabei wird der gesamte Projektabwicklungsprozess von der Definition der Projektziele und der Festlegung eines Arbeitsplans über die Datenbeschaffung und –aufnahme, die Datenanalyse und Modellierung, die Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse bis hin zur Projektdokumentation und evtl. Umsetzungsbegleitung der Empfehlungen durchgearbeitet. Es werden eine oder, je nach Teilnehmer/innen/zahl, mehrere Projekte konkret durchgeführt werden.

Dieses Seminar (320.601) und die Vorlesung (320.600) sind als gebundenes Wahlfach „Modellierung komplexer geographischer Systeme (MW1)“ im Masterstudium "Geographie und Regionalforschung: Geographische Systemwissenschaften" anrechenbar.


Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Literaturstudium, Vortrag, Diskussion, Computeranalyse und Internetrecherche, evt. Befragung und Interview, evt. Feldarbeit, Visualisierung und Präsentation sowie evt. Bürgerbefragung und –beteiligung. Die Verwendung englischsprachiger Fachliteratur ist verpflichtender Bestandteil der Lehrveranstaltung, um die fachspezifische Fremdsprachenkompetenz der Studierenden zu entwickeln und zu fördern.

Inhalt/e

Die Durchführung eines anwendungsorientierten geographischen Projekts ist der Inhalt des Seminars. 

Die inhaltlichen Themen des Seminars werden im März 2020 interaktiv während der Sitzungen festgelegt und in den Folgemonaten bearbeitet. 

Dem Seminar wird das Prinzip „Problem-based Learning“ zugrunde gelegt und die Projektergebnisse werden einer passenden Öffentlichkeit präsentiert und zugänglich gemacht werden.

Erwartete Vorkenntnisse

Besuch der Vorlesung "Spatial Data Science (MW 1) (320.600, 19W)" oder sich vertraut machen mit den dort vorgestellten Inhalten. 

Literatur

Wird während des Proseminars bekannt gegeben und ist, für die einzelnen Teile des Seminars selbständig zu recherchieren.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Es besteht Anwesenheitspflicht und es darf höchstens 3 mal begründet und entschuldigt gefehlt werden. Ständige Mitarbeit während des Projekts und in den Onlineforen ist Pflicht und wird in die Bewertung einbezogen. 

Alle Teilnehmenden haben bei der erste Sitzung anwesend zu sein!

Es muss bei allen Projektteilen mitgearbeitet werden und am Schluss ist bei der Verfassung des Projektberichts mitzuarbeiten und eine oder mehrere Präsentation durchzuführen.

Prüfungsinhalt/e

Es ist in allen Projektteilen engagiert mitzuarbeiten und darüber zu berichten.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Es werden alle Projektbeteiligungen und –arbeiten mit Punkten bewertet. Dabei sind maximal 100 Punkte zu erreichen. Zum positiven Abschluss der Lehrveranstaltung müssen 50 dieser 100 Punkte erreicht werden.  

Der Notenschlüssel ist folgender: mindestens 87,5 Punkte - sehr gut, 75 bis unter 87,5 Punkte - gut, 62,5 bis unter 75 Punkte – befriedigend, 50 bis unter 62,5 Punkte - genügend / unter 50 Punkte - nicht genügend.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Geographie und Regionalforschung: Geographische Systemwissenschaften (SKZ: 855, Version: 13W.1)
    • Fach: MW1 Modellierung komplexer geographischer Systeme (Wahlfach)
      • Modellierung komplexer geographischer Systeme ( 0.0h PS, SE, VO / 12.0 ECTS)
        • 320.601 Spatial Data Science (MW 1) (2.0h SE / 8.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2012/13
  • 320.601 KU Geoinformationssysteme (M 1.1, IG 5.2) (2.0h / 3.0ECTS)