LFU:online

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Nach erfolgreicher Absolvierung dieses Moduls beherrschen die Studierenden die aktive Auseinandersetzung mit dem aktuellen Wissensstand im Fachbereich des Dissertationsthemas und die kritische Diskussion und Reflexion mit ExpertInnen der gewählten chemischen Teildisziplin.

Anmeldevoraussetzung: positive Beurteilung des Pflichtmoduls 1

Lernergebnis: Die Studierenden erarbeiten eigene Forschungsergebnisse, stellen diese einem Audiotorium vor und entwickeln sie im wissenschaftlichen Diskurs weiter.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Die Studierenden verfügen über Fachkenntnisse, die für die Durchführung der Dissertation benötigt werden.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben die Fertigkeit erworben, ausgewählte mathematische Software zu benutzen und einfache Algorithmen in einer ausgewählten Programmiersprache zu implementieren. Sie haben gelernt, Kriterien an mathematische Inhalte und formale Gestaltung in einem Text selbst umzusetzen. Weiters kennen sie das Berufsbild einer Mathematikerin bzw. eines Mathematikers und haben einen Überblick über den Themenbereich Gleichstellung und Gender sowie über das Studium.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls verstehen die Inhalte der Vorlesung und können diese wiedergeben und anwenden. Sie haben die Fertigkeit erworben, sich ähnliche Inhalte selbständig zu erarbeiten. Sie sind in der Lage, Problemstellungen der Darstellenden Geometrie mit Hilfe von Software zu modellieren und Methoden der Differentialgeometrie situationsgerecht anzuwenden. Weiters haben sie ein Grundverständnis für die Methoden der Geometrie erlangt.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls sind in der Lage, sich methodisch korrekt mit einem Teilgebiet der Mathematik auseinanderzusetzen und das Ergebnis dieser Auseinandersetzung schriftlich und mündlich gut verständlich darzulegen.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben aufbauend auf Modul 5 vertiefte Kenntnisse in einem oder mehreren Teilgebieten der höheren Mathematik erworben. Sie haben weitere aktuelle Probleme und Methoden zu deren Lösung kennengelernt. Sie sind in der Lage innovative Lösungen für Probleme aus diesen Teilgebieten der Mathematik zu entwickeln.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben sich durch selbständiges Studium vertiefte Kenntnisse in einem Teilgebiet der höheren Mathematik erarbeitet. Sie sind außerdem mit relevanter mathematischer Literatur vertraut und können deren mathematischen Gehalt beurteilen. Sie sind in der Lage, sich kreativ und methodisch korrekt mit Problemen der höheren Mathematik auseinanderzusetzen und das Ergebnis dieser Auseinandersetzungen schriftlich und mündlich für Expertinnen und Experten gut verständlich darzulegen. Die Inhalte der Seminare orientieren sich an aktuellen Forschungsthemen.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Nach erfolgreicher Absolvierung dieses Moduls beherrschen die Studierenden die aktive Auseinandersetzung mit dem aktuellen Wissensstand im Bereich des Dissertationsthemas und die kritische Diskussion und Reflexion mit Expertinnen und Experten der gewählten Teildisziplin. Davon ausgehend sind sie in der Lage, eigene Forschungsbeiträge zu liefern. Ebenso verfügen die Studierenden über Schnittstellenkenntnisse auf hohem fachlichen Niveau, welche für die Durchführung der Dissertation benötigt werden.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Nach erfolgreicher Absolvierung dieses Moduls beherrschen die Studierenden die aktive Auseinandersetzung mit dem aktuellen Wissensstand im Bereich des Dissertationsthemas und die kritische Diskussion und Reflexion mit Expertinnen und Experten der gewählten Teildisziplin. Davon ausgehend sind sie in der Lage, eigene Forschungsbeiträge zu liefern. Ebenso verfügen die Studierenden über Schnittstellenkenntnisse auf hohem fachlichen Niveau, welche für die Durchführung der Dissertation benötigt werden.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Nach erfolgreicher Absolvierung dieses Moduls beherrschen die Studierenden die aktive Auseinandersetzung mit dem aktuellen Wissensstand im Bereich des Dissertationsthemas und die kritische Diskussion und Reflexion mit Expertinnen und Experten der gewählten Teildisziplin. Davon ausgehend sind sie in der Lage, eigene Forschungsbeiträge zu liefern. Ebenso verfügen die Studierenden über Schnittstellenkenntnisse auf hohem fachlichen Niveau, welche für die Durchführung der Dissertation benötigt werden.

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnis: Die Studierenden erwerben ein tiefgehendes Verständnis für Learning-Umgebungen zur Behandlung von Data-Science-Aufgaben. Sie können mathematische Konzepte anwenden, um grundlegende Methoden des Data Science zu entwickeln und zu analysieren. Darüber hinaus haben sie einen Überblick über Erweiterungen solcher Methoden und deren Anwendungen. Die Studierenden können grundlegende Data-Science-Aufgaben mit einem geeigneten Softwaresystem wie etwa R oder Python ausführen, beispielsweise importieren, reinigen/transformieren, visualisieren und modellieren von Daten unter Verwendung grundlegender Werkzeuge. Sie können Zwischen- und Endergebnisse von Data-Science-Projekten sowohl gegenüber Fachexpertinnen und -experten als auch Endbenutzerinnen und -benutzern kommunizieren, beispielsweise in Form eines schriftlichen Berichts, von Präsentationsfolien, einer Web-App oder als Dashboard. Studierende können Daten verschiedenen Typs (numerisch, kategorial, räumlich und zeitlich) aus unterschiedlichen Quellen (Einzeldateien, Datenbanken, webbasierte Formate) zusammenführen und zusammenfassen, um sie anschließend mittels Data-Science-Methoden zu analysieren.

Anmeldevoraussetzung: Positive Beurteilung des Pflichtmoduls 1

Lernergebnis: Die Studierenden sind vertraut mit der Praxis des wissenschaftlichen Schreibens sowie dem Publikations- und Reviewprozess. Sie sind in der Lage, ihre Forschungsergebnisse im Plenum zu präsentieren und die Ergebnisse einer kritischen Bewertung zu unterziehen.