Computational Science. Sommersemester 2015 Bachelor MI, Modul No 6.0 Barbara Grüter in Zusammenarbeit mit Andreas Lochwitz

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Gundi Ute Hochberg
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1 Cmputatinal Science Smmersemester 2015 Bachelr MI, Mdul N 6.0 Barbara Grüter in Zusammenarbeit mit Andreas Lchwitz

2 In der Lehrveranstaltung werden Themen und Verfahren der Mdellbildung an empirischen Beispielen bearbeitet. Dabei greifen wir auf interdisziplinäre Fachgebiete zurück, die hierfür Wissen und Methden entwickeln: Cmputatinal (Engineering) Science und Geinfrmatin Science.

3 Wrum geht es? Was kann ich da lernen? und wie? Was muss ich tun? Was bringt mir das?

4 Wrum geht es?

5 Cmputatinal Science The third pillar f each science beynd thery and experiment

6 Geinfrmatin Science Spatial-tempral mdelling Übergang vm Allgemeinen zum Besnderen Real-time Lcatin-based HCI

7 Mdellbildung Ein Mdell ist ein empirisch basiertes Knzept, das die Frage beantwrtet was ist X? und peratinalisiert wie lässt sich X wahrnehmen der was ist zu tun, um X wahrzunehmen?

8 Mdellbildung

9 Beispiel Lauf-App liefern Erkenntnisse über die eigene Persn auf der Basis eines Mdells. Das beinhaltet die Definitin des Laufverhaltens, die Sammlung vn Daten durch gezieltes Tracking, die Analyse und Aufbereitung der Daten in Frm vn Ruten und Statistiken, die Visualisierung der Statistiken und das Feedback in Frm vn Erinnerungen und Bewertungen

10 Cmputatinal Science Mdeling & Simulatin Cmputing Infrastructure Deep Integratin Different Disciplines Research & Industry

11 Was kann ich da lernen?

12 Cmputatinal Science & Geinfrmatin Science Kernthemen kennen & beurteilen können Infrastrukturen vn Frschung & Industrie verstehen Mdellbildung als Ausgangs- und Bezugspunkt für Frschung und industrielle Sftwareentwicklung verstehen & beherrschen Ausgewählte Literatur zum aktuellen Frschungsstand kennen Ideen entwickeln, umsetzen und vr Experten vertreten

13 ... und wie

14 Lehrveranstaltung Keine Vrlesung Kein Labr

15 Seminar Gemeinsame Definitin vn Zielen & Arbeitsweise Entwicklung vn eigener Fragestellung Gemeinsame Kriterien Auswahl, lesen & bearbeiten vn wissenschaftlichen Papieren Exemplarische Bearbeitung der eigenen Fragestellung als Beitrag zum Seminar in kleinen Gruppen schriftlich knzeptinell technisch

16 Arbeits- und Zeitplan 22. April 17 Juni Juli Fragestellung & Vereinbarung zur Arbeitsweise Zwischenergebnisse & Bearbeitung der Fragestellung Präsentatin & Reflexin Individuelles Feedback Abgabe

17 Einführung erste Phase Mdellbildung und Beispiele aus unserer Arbeit Barbara Grüter Flw-Mdellbildung - Vrlesung/Vrtrag analg dem Paper Mbile Game Lab - lw level Beispiel Schritte der Mdellbildung Datenmöglichkeiten Andreas Lchwitz Open Data Flw-tracker Twitter, Facebk, FurSquare Sftware Einführung in R - Simn Bgutzky NetLg & StarLg Andreas Lchwitz 15.4.

18 NetLg & StarLg MIT, Seymr Papert, Turtle, Micrwelten - eingeschränkte Welten Lg-Prgrammiersprache - Simulatinsmdelle StarLg - 3D Laufzeitumgebung & grafische Prgrammiersprache

19 Meilenstein Eigene Fragestellung Vereinbarung abschließen zur Arbeitsweise Bewertungskriterien einigen

20 Zweite Phase Referat/Essay zu einem Grundlagenthema Arbeit am Prjekt zur Mdellbildung & Zwischenergebnisse Ab Präsentatin der ersten Versin Präsentatin vr der gesamten Gruppe Kleingruppe: Einzel- und Gruppenreflexin Feedback

21 Dritte Phase Prjekt zur Mdellbildung Überarbeitung und Herstellung der finalen Versin

22 Meilenstein Abgabe der finalen Versin

23 Was muss ich tun?...

24 Im Seminar aktiv mitarbeiten Paper lesen und für Referate, Essays der Anwendungen verarbeiten Ein knzeptinelles der technisches Vrhaben der Mdellbildung realisieren, das die Bearbeitung eigener Fragestellungen auf dem Gebiet demnstriert.

25 Beispiel Lauf-App liefern Erkenntnisse über die eigene Persn auf der Basis eines Mdells. Das beinhaltet die Definitin des Laufverhaltens, die Sammlung vn Daten durch gezieltes Tracking, die Analyse und Aufbereitung der Daten in Frm vn Ruten und Statistiken, die Visualisierung der Statistiken und das Feedback in Frm vn Erinnerungen und Bewertungen

26 Kriterien am Beispiel LaufApp Definitin Algrithmen Analyse, Interpretatin, Feedback und/der Simulatin Daten Implementierung Nutzungskntext Knsistenz und Integratin Gültigkeit und Grenzen

27 Was bringt mir das?

28 Cmputatinal Science & Geinfrmatin Science treiben Wissenschaft und Industrie des 21. Jahrhunderts. Kenntnisse und Kmpetenzen auf diesen Gebieten kennzeichnen Arbeitsplätze für (Medien-) Infrmatiker in Wissenschaft & Industrie. In Bremen wird zum Beispiel auf dem Gebiet Smarte Infrastrukturen ein Förderprgramm vrbereitet Beste Vrbereitung auf die Bachelr-Arbeit

29 Fragen?

30 Links Mbile Game Lab Frschungsgruppe Gangs f Bremen BMBF- Frschungsprjekt: Landmarken mbiler Unterhaltung Barbara Grüter Frschungscluster Mbiles Leben, Hchschule Bremen

31 Danke für Ihre Aufmerksamkeit

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