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Projektwochen: Data Design Studio for AI-Powered EdTech

SOT10082Schlüsselkompetenzen3 ECTSEnglischWintersemesterDepartment Educational Sciences
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du entwirfst und erprobst Datenflüsse für KI-gestützte Bildungssoftware. Am Ende kannst du realen Bildungsproblemen entsprechende Datensammlungs- und Analysekonzepte entwickeln und prototypisch umsetzen.

Was du danach kannst

  • Bildungsprobleme anhand von Fallstudien analysieren
  • Abgleich von Bildungstools mit relevanten Lerntheorien
  • Kenntnis verschiedener Primärdatenquellen und deren Grenzen
  • Entwurf und Kritik von Data-Flows für EdTech
  • Anwendung von Mixed-Methods-Templates zur Informationsgewinnung

Aus was das Modul besteht

  • ProjektarbeitEigenständige Auswahl eines Problems und Entwicklung eines Data-Flow-Prototyps
  • Seminar/PräsentationErgebnisvorstellung und Diskussion (15–20 Minuten)

Lehrmethode

  • Projektbasiert/teilnehmendFördert praxisorientiertes Lernen und Anwendung von Konzepten
  • Instruktorfeedback und ergänzende LektüreUnterstützt Studierende in verschiedenen Projektphasen

Termine

SeminarProjectWeeks: Data Design Studio for AI-Powered EdTech3 Gruppen zur Wahl

  • ADo.09:00–17:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 14.01.
  • BFr.09:00–17:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 15.01.
  • CMi.13:00–17:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 13.01.

VorlesungProjectWeeks: Data Design Studio for AI-Powered EdTech3 Gruppen zur Wahl

  • ADi.09:00–17:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 12.01.
  • BMi.09:00–13:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 13.01.
  • CMo.10:00–17:00127, CIP-Pool (2907.01.127)einmalig am 11.01.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

Daten aus TUMonline anzeigen
Sprache
Englisch
Turnus
Wintersemester
Modulniveau
Bachelor/Master
Moduldauer
Einsemestrig
Gesamtstunden
120
Präsenzstunden
35
Eigenstudiumstunden
85
Organisationsname
Department Educational Sciences

Lehrveranstaltungen

  • Projektwochen: Data Design Studio for AI-Powered EdTech
  • Projektwochen: Data Design Studio for AI-Powered EdTech (Lecture)
  • Projektwochen: Data Design Studio for AI-Powered EdTech (Seminar)

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