• Forschung und Transfer greifen wie Puzzleteile ineinander

Erfolgreich Studieren

DSL-TSL | Data Science Lab Transfer-Seamless-Learning

Schwerpunkt

Transfer

Fakultät

Interdisziplinär

Themenbereich

Wissenstransfer

Projektbeginn

01.01.2019

Status

Laufend

Projektende

31.12.2020

Projektbezeichnung

Bildungsprojekt

Zielsetzung

Im Data Science Lernlabor TSL (Transfer seamless learning) arbeiten Studierende an daten-getriebenen Fragestellungen aus der unternehmerischen Praxis. In einer Serie exemplarischer Analyseprojekte mit Daten aus KMU werden im Lernlabor Wissenslücken in Mathematik und Statistik identifiziert und für curriculare Änderungen genutzt. Mit sichtbarem, durchgängigem (seamless) und wechselseitigem Wissenstransfer tragen die Praxisprojekte zu einem nachhaltigen Studienerfolg bei.

weiter zu Lehren und Lernen

Öffentlich gefördertes Projekt | Land-BW | MWK

Förderprogramm

Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg

FESt-BW - Fonds Erfolgreich Studieren in Baden-Württemberg
Förderlinie 2 - "Lehr- und Lernlabore"
Projektübersicht

Projektleitung:

  • Prof. Dr. Carola Pickhardt
  • Assistentin der Projektleitung: Christiane Lieb M.A.

Arbeitspaket Hochschulmathematik und Kooperation mit Hector-Kinderakademien

  • Dr. Maximilian Gerhards
  • Prof. Dr. Markus King
  • Noémie Kleemann B.Sc.
  • Christiane Lieb M.A.
  • Prof. Dr. Carola Pickhardt

Arbeitspaket Statistik und Reallabor

  • Dr. Maximilian Gerhards
  • Prof. Dr. Lutz Sommer
  • N.N.
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