Erfolgreich Studieren

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

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

Neuigkeiten aus dem Projekt

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.