Lehrende: Prof. Dr. Eva Alice Christiane Bittner; Prof. Dr. Tilo Böhmann; Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp
Veranstaltungsart: Integrierte Veranstaltung
Anzeige im Stundenplan: Data Thinking
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 3,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 40
Weitere Informationen: Studierendenschaft: Angebot für Studierende aller Bacherlor- und Masterstudiengänge der UHH
Kommentare/ Inhalte: Für die Entwicklung digitaler Innovationen haben sich eine Reihe von Kreativmethoden etabliert. Gegenstand der Veranstaltung sind Design Thinking Methoden, die vorgestellt und auf die Entwicklung datengetriebener Innovationen adaptiert werden. Diese Innovationsmethoden sind im Rahmen der Veranstaltung in kleineren Teams anzuwenden und zur Entwicklung datengetriebener Innovationsideen einzusetzen sowie zu evaluieren. Diese können sich auf unterschiedliche Kontexte, z.B. Unternehmenskontexte, Smart City, soziale Medien, sowie Ziele, z.B. datenbasierte Geschäftsmodelle, Entscheidungsunterstützung, Controlling oder Kommunikation, beziehen. Die Veranstaltung steht im größeren Kontext der Etablierung von Data Literacy Education an der Universität Hamburg (siehe: https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab - DDLitLab Projekt) und kann Teilnehmenden ferner dazu dienen, Projektideen zu entwickeln, die im Rahmen des DDLitLab Projektes im Wintersemester als Studierendenprojekte beantragt durchgeführt werden können. Hinweis: Die in dieser Veranstaltung erstellten Projektberichte können im Wintersemester 2022/2023 als Antrag für Studierendenprojekte im Data Literacy Teaching Lab verwendet werden. Weitere Informationen hierzu folgen in der Veranstaltung.
Lernziel: Die Studierende besitzen fundierte Kenntnisse der methodischen Grundlagen und Prinzipien bewährter Innovations- und Kreativmethoden zur Erarbeitung von neuen, innovativen Ideen, insbesondere im Kontext datengetriebener Innovationen. Sie besitzen die Fähigkeit zur Anwendung der vorgestellten Innovationsmethoden und der Reflexion über ihren Einsatz in Kleingruppen. Sie erlangen ein Grundverständnis über Data Science und Data Literacy, das zur kritischen Auseinandersetzung mit aktuellen datenbezogenen Themen befähigt.
Vorgehen: Hinweis: Es sollte berücksichtigt werden, dass die Veranstaltung mehrere Blocktermine beinhaltet.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen: Die Prüfungsleistung dieser Veranstaltung besteht aus einem Referat und aus der Abgabe eines Projektberichts pro Gruppe, der vorgegebene Kernpunkte der jeweils erarbeiteten datenbasierten Projektidee beschreibt.