L511 – Versuchswesen/ Wissenschaftliches Arbeiten

Modul
Versuchswesen/ Wissenschaftliches Arbeiten
Experimental Design / Scientific Work
Modulnummer
L511 [LPm 11]
Version: 1
Fakultät
Landbau/Umwelt/Chemie
Niveau
Master
Dauer
1 Semester
Turnus
Wintersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. rer. hort. Eva Rietze
eva.rietze(at)htw-dresden.de
Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. rer. hort. Eva Rietze
eva.rietze(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Versuchswesen"

Dr. rer. hort. Ronald Gocht
ronald.gocht(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Wissenschaftliches Arbeiten"
Lehrsprache(n)

Deutsch
in "Versuchswesen"

Deutsch
in "Wissenschaftliches Arbeiten"
ECTS-Credits

6.00 Credits
3.00 Credits in "Versuchswesen"
3.00 Credits in "Wissenschaftliches Arbeiten"
Workload

180 Stunden
90 Stunden in "Versuchswesen"
90 Stunden in "Wissenschaftliches Arbeiten"
Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (4.00 SWS Übung)
2.00 SWS (2.00 SWS Übung) in "Versuchswesen"
2.00 SWS (2.00 SWS Übung) in "Wissenschaftliches Arbeiten"
Selbststudienzeit

120.00 Stunden
135.00 Stunden Selbststudium - Versuchswesen
60.00 Stunden in "Wissenschaftliches Arbeiten"
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Alternative Prüfungsleistung - Beleg
Wichtung: 50%
in "Versuchswesen"

Alternative Prüfungsleistung - Referat
Prüfungsdauer: 30 min | Wichtung: 50%
in "Wissenschaftliches Arbeiten"
Lehrform
Versuchswesen:

Tafel, PowerPoint, PC-Übungen

Wissenschaftliches Arbeiten:

Vortrag mit Tafel oder Präsentation mit Audio- und Videobeispielen, Übung am PC, Seminar, Diskussion, Einzel- oder Gruppenarbeit an einem wissenschaftlichen Vortrag
Medienform
Wissenschaftliches Arbeiten:

PowerPoint und Audio/Video
Lehrinhalte/Gliederung
Versuchswesen:

Bearbeitung spezieller Fragestellungen, die sich hinsichtlich der Masterarbeit oder aus laufenden Versuchen ergeben. Überblick zu gängigen statistischen Verfahren.  

Wissenschaftliches Arbeiten:
  • Wissenschaftlicher Arbeitsprozess
  • Erkenntnistheorie
  • postgraduale Qualifikation
  • Umsetzung zu einem wissenschaftlichen Vortrag
Qualifikationsziele
Versuchswesen:

Kenntnisse über den Einsatz statistischer Verfahren für Fragestellungen im Gartenbau oder der Agrarwirtschaft, Einblick in die Anwendung statistischer Verfahren in anderen Disziplinen wie den Sozialwissenschaften und der Medizin.

Wissenschaftliches Arbeiten:

Vertiefung wissenschaftlicher Schlüsselqualifikationen

  • Reflexion der Planungs- und Umsetzungsprozesse wissenschaftlicher Forschung
  • fortgeschrittene Arbeitstechniken
Sozial- und Selbstkompetenzen
Versuchswesen:

k.A.

Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
Empfohlene Voraussetzungen

Bachelorabschluss in Gartenbau, Agrarwirtschaft oder einem ähnlichen Studiengang mit statistischen Grundkenntnissen (Grundkenntnisse Testtheorie und univariate Verfahren erforderlich)
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur
Versuchswesen:
  • Falconer, D.S., 1982: Introduction to quantitative genetics. 2nd edition, Longman, London.
  • Fahrmeier, L. 1996; Multivariate statistische Verfahren. 2. Aufl., deGruyter, Berlin.
  • Lee, Y., Nelder, J.A. und Y. Pawitan 2006: Generalized linear models with random effects unified analysis via H-likelihood. Boca Raton, Chapman and Hall, CRC.
  • McCullagh, P. und J.A. Nelder 1999: Generalized linear modell. 2nd edition. Boca Raton. Chapman and Hall, CRC.
  • Pospeschill, M. 2002: SPSS für Fortgeschrittene. RRZN Hannover, 2. Auflage.
  • Pospeschill, M. 2006: Statistische Methoden. Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften. 1. Auflage, Elsevier, München.
  • Rasch, D., Herrendörfer, G., Bock, J. und K. Busch, 1978: Verfahrensbibliothek / Versuchsplanung und -auswertung. VEB Deutscher Landwirtschaftsverlag Berlin.
  • Rasch, D., 1987: Einführung in die Biostatistik. 2. verb. Auflage. Verlag Harri Deutsch, Thun.
  • Rudolf, M. und J. Müller 2004: Multivariate Verfahren. Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS. Hogrefe, Bonn.
  • Thomas, E. 2006: Feldversuchswesen. UTB 8319, Ulmer Verlag, Stuttgart.
  • Weber, E. 1980: Grundriss der biologischen Statistik. 8. Aufl., Gustav Fischer Verlag Stuttgart.
  • Fisher, R.A., 1953: The design of experiments. Reprinted, Oliver and Boyd, Edinburgh.
  • Köhler, W., Schachtel, G. und P. Voleske 2007: Biostatistik. 4. Aufl., Springer-Verlag, Berlin.
Wissenschaftliches Arbeiten:
  • Theisen, M. R. (2013): Wissenschaftliches Arbeiten. Verlag Vahlen.
  • Töpfer, A. (2010): Erfolgreich Forschen - Ein Leitfaden für Bachelor-, Master-Studierende und Doktoranden.
  • Kornmeier, M. (2007): Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Arbeiten - Eine Einführung für Wirtschaftswissenschaftler.
  • Hempel, C. G. (1977): Aspekte wissenschaftlicher Erklärung.
  • Mittelstraß, J. (1998): Die Häuser des Wissens - wissenschaftstheoretische Studien.
  • Popper, K. R. (1959): The logic of scientific discovery.
  • Prim, R. (2000): Grundlagen einer kritisch-rationalenSozialwissenschaft - Studienbuchzur Wissenschaftstheorie Karl R. Poppers.
  • Saint-Mont, U. (2011): Statistik im Forschungsprozess - Eine Philosophie der Statistik als Baustein einer integrativen Wissenschaftstheorie.
  • Kornwachs, K. (2010): technologisches Wissen - Entstehung, Methoden, Strukturen.
  • Feyerabend, P. (1998). Widerstreit und Harmonie - Trentiner Vorlesungen.
Aktuelle Lehrressourcen
Versuchswesen:

Einschreibung in den aktuellen OPAL-Kurs erforderlich.

Wissenschaftliches Arbeiten:

OPAL

Standardsoftware (PowerPoint, Word)
Hinweise
Keine Angabe
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
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