Umfrage zu digitalen Kompetenzen im Bachelorstudium.

Bitte wählen Sie unten eines der Module aus und geben sie dafür an, ob Sie die folgenden digitalen Kompetenzen im Rahmen der Veranstaltung vermitteln. Sie erhalten nach Absenden des Fragebogens die Möglichkeit, den Fragebogen erneut für weitere Module auszufüllen.

Die unten angegebenen Module werden bei Auswahl der/des Modulverantwortlichen für Sie gefiltert. Sollte Ihr Modul nicht in der Liste auftauchen, geben Sie es bitte mit der Auswahl "benutzerdefiniert" im Kommentarfeld 1.4 an. 

Wenden Sie sich bei Fragen gerne jederzeit an ncordes@uni-bielefeld.de

1Modulauswahl

1.1

1.2Modul (*Pflichtfeld)

1.3

1.4

2Datenmanagement

2.1Datenerschließung
Studierende lernen z.B. verschiedene Arten biologischer Daten kennen oder nehmen eigene Forschungsdaten sowie die dazugehörigen Metadaten auf.
 

  

2.2Datenaufbereitung
Studierende bringen Daten in ein zur Auswertung geeignetes Format, prüfen sie auf Korrektheit, standardisieren oder transformieren sie mit Hilfe digitaler Werkzeuge.
 

  

2.3Datenverwaltung
Studierende organisieren und pflegen größere Datensätze, nutzen Datenbänke zum Verknüpfen und Abrufen von komplexen Daten oder lernen Datenmanagementsysteme kennen.
 

  

3Datenauswertung & -präsentation

3.1Beschreibende Statistik
Studierende beschreiben z.B. gewonnene Daten mit Hilfe von Lage- und Streuungsparametern und erstellen korrekte Tabellen mit digitalen Werkzeugen.
 

  

3.2Beurteilende Statistik & Interpretation
Studierende testen Hypothesen zu erhobenen Datensätzen mit geeigneten Methoden, evaluieren Daten und Datenvisualisierungen forschungsfragenorientiert oder bewerten sie basierend auf statistischer Auswertung und im Kontext (selbst recherchierter) wissenschaftlicher Studien.
 

  

3.3Visualisierung
Studierende wählen je nach Datensatz sinnvolle Diagrammtypen und gestalten verständliche und korrekte Diagramme.
 

  

3.4Präsentation
Studierende kommentieren, kontextualisieren und reduzieren Daten/Ergebnisse zielgruppengerecht oder wählen zur Kommunikation geeignete grafische Darstellungs- oder Veröffentlichungsformate (z.B. Dryad, Genbank) aus.
 

  

4Problemlösung und Modellieren

4.1Programmierung
Studierende erlernen und verwenden eine Skriptsprache (z.B. R, Python), um Daten zu organisieren, analysieren oder visualisieren.
 

  

4.2Modellierung
Studierende formulieren und programmieren Modelle (z.B. schematische, kinetische), simulieren Daten, oder vergleichen Modelle mit Forschungsdaten.
 

  

4.3Umgang mit Algorithmen
Studierende erkennen funktionale Zusammenhänge und Muster in biologischen Kontexten und können diese formalisieren oder als Algorithmen formulieren.
 

  

5Weiterführende Medienkompetenzen

5.1Datenethik
Studierende beschäftigen sich kritisch mit Methoden der Datenerfassung, Datenanalyse, Datenveröffentlichung und Datenschutz im Kontext von Informationsgesellschaft und Wissenschaft.
 

  

5.2Digitale Fachdidaktik
Studierende verfolgen digitale Entwicklungen und können sie in fachdidaktischen Kontexten nutzen und in Unterrichtskonzepte einbringen.
 

  

5.3Individuelle Förderung
Studierende werden sensibilisiert für die Chancen digitaler Lernmedien hinsichtlich Barrierefreiheit und nutzen digitale Medien auch zur Differenzierung und individuellen Förderung.
 

  

5.4Informationskompetenzen
Studierende lernen, mit Hilfe digitaler Medien Informationen effizient zu finden, zu bewerten, und/oder mit Blick auf Probleme und Fragestellungen zu kommunizieren.