Moses - Data Science for Human Factors

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Modul / Version
#50782 / #1

Gültigkeit
WS 2018/19 - SS 2019

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch

Titel des Moduls
Data Science for Human Factors

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Gramann, Klaus

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Deutsch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät V

Institut
Institut für Psychologie und Arbeitswissenschaft

Fachgebiet
35321200 FG Biopsychologie und Neuroergonomie

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
KWT 1

Ansprechpartner*in
Klug, Marius

E-Mail-Adresse
office@bpn.tu-berlin.de

Webseite

http://www.bpn.tu-berlin.de/

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum WS 2018/19 - SS 2019. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Besuch des Moduls über grundlegende Kenntnisse des Programmierens, im Speziellen die Nutzung von MATLAB und dessen Plugin Psychtoolbox (potentiell auch EEGLAB). Es wird Wert auf die Vermittlung von Selbstständigkeit und den kompetenten Umgang mit Fehlermeldungen gelegt, sowie auf nachhaltige Strukturierung des Programmcodes.

Lehrinhalte

Im Kurs wird sowohl theoretisch als auch praktisch das Folgende gelehrt: - Die Programmiersprache MATLAB und deren Benutzeroberfläche - Variablen, if-else-Abfragen, for- & while-Schleifen - Nutzung von Vektoren, Matrizen und Structures mit grundlegender Mathematik - Speichern und laden von Variablen - Erstellen von Skripten und Funktionen - Clean Code, sinnvolle Variablenbenennungen, Kommentare und Hilfefunktionen, häufige Fehler und Probleme beim Programmieren - Fehlermeldungen und deren Interpretation - Anwendung des Plugins Psychtoolbox - Data Visualization - Grundkonzepte von Machine Learning, Supervised Learning (Klassifizierung) vs. Unsupervised Learning (Clustering) - Potentiell Anwendung des Plugins EEGLAB und Analyse von Elektroencephalographie Datensätzen

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Data Science for Human Factors	IV		WiSe	de, en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Science for Human Factors (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	4.0h	60.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Es handelt sich um eine integrierte Veranstaltung, bei der zunächst das Thema der Woche eingeführt und dann praktisch bearbeitet wird. Es gibt wöchentlich ein Übungsaufgabenblatt zu bearbeiten.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Es werden keine speziellen Vorkenntnisse benötigt. Die Veranstaltung zielt darauf ab, MATLAB von Grund auf vorzustellen.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
Schriftlicher Test	50	schriftlich	60 min
Wöchentliche Übungsblätter	50	praktisch	Keine Angabe

Notenschlüssel

Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Portfolioprüfung bestehend aus einem schriftlichen Test zum Ende des Semesters, sowie wöchentlichen benoteten Übungsblättern (jeweils 50% gewichtet). Notenschlüssel: Mind. Punktzahl Note 95: 1,0 90: 1,3 85: 1,7 80: 2,0 75: 2,3 70: 2,7 65: 3,0 60: 3,3 55: 3,7 50: 4,0 <50: 5,0

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 12.

Anmeldeformalitäten

Gemäß den Bestimmungen für Portfolioprüfungen laut Prüfungsordnung. Durch Begrenzungen der verfügbaren PCs mit MATLAB ist die Teilnehmeranzahl auf 12 begrenzt. Ggf. sind weitere Teilnehmer möglich, sofern sie über Notebooks mit MATLAB verfügen.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Zusätzliche Informationen:
Vorlesungsfolien und weiterführende Informationen in ISIS (VL + Skripte, Übungsblätter);

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Durch Begrenzungen der verfügbaren PCs mit MATLAB ist die Teilnehmeranzahl auf 12 begrenzt. Ggf. sind weitere Teilnehmer möglich, sofern sie über Notebooks mit MATLAB verfügen.