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Digital Psychology Lab (DiPsyLab)- Dozentinnen/Dozenten
- Robert Richer, M. Sc., Katharina Jäger, M. Sc., Prof. Dr. Nicolas Rohleder, Prof. Dr. Björn Eskofier
- Angaben
- Seminar
Online/Präsenz
2 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Deutsch
Asynchrone Lehrveranstaltung, https://www.studon.fau.de/crs3229251_join.html
Zeit und Ort: Mo 14:15 - 15:45, Zoom-Meeting (außer Mo 2.11.2020, Mo 9.11.2020, Mo 23.11.2020); Einzeltermine am 2.11.2020, 9.11.2020, 23.11.2020 14:15 - 15:45, H11; Bemerkung zu Zeit und Ort: Die Lehrveranstaltung findet als Mischung von digitalen Veranstaltungen (Zoom-Meetings zur Besprechung des Seminarfortschritts) und Präsenzveranstaltungen (Präsenz nur 02.11., 09.11. und ggfs. 23.11.) statt.
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WF MT-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Studierende der Medizintechnik melden sich bei Interesse an der Lehrveranstaltung bitte per Email an robert.richer@fau.de an.
- Inhalt
- In der interdisziplinären Lehrveranstaltung "Digitales Psychology Lab" für Studierende der Psychologie und Medizintechnik werden in Gruppen aktuelle Fragestellungen aus den Bereichen der digitalen Gesundheits- und Stressforschung bearbeitet. Ziel dieses forschungsorientierten Kurses ist die Stärkung der Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Disziplinen. Neben der Planung und Durchführung einer Forschungsfrage sowie Analyse der Ergebnisse in Gruppen wird es während des Semesters auch Lehreinheiten der verschiedenen Disziplinen geben (Psychologie: Theoretische Modelle und biologische Grundlagen von Stress, hypothesengeleitete Planung und Durchführung von Experimenten, Erhebung von Biomarkern und Auswertung im Labor, Inferenzstatistik; Medizintechnik: Datenanalyse in Python, Erfassung und Verarbeitung von Biosignalen, Grundlagen des maschinellen Lernens).
Ziel des Kurses ist es, Synergieffekte der beiden komplementären Disziplinen zu nutzen. Die Studierenden sollen ihre individuellen Kompetenzen, die sie während des Studiums erlernt haben, in interdisziplinären Teams nutzen, um voneinander zu profitieren.Zu den behandelten Themen gehören unter anderem:
Überblick über aktuelle Themen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der Datenanalyse für die Stressforschung
Beste Praktiken für Präsentation und Ausarbeitung wissenschaftlicher Ergebnisse
Beste Praktiken für hypothesengeleitete Planung und Durchführung von Experimental- und Feldstudien
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 30, Maximale Teilnehmerzahl: 30
www: https://www.studon.fau.de/crs3229251_join.html
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2020/2021:
- Digital Psychology Lab (DiPsyLab)
- Institution: Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik
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