Nr. | LV-Typ(en) | LV-Titel | |
5968 | VUE | Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
Anmeldung über LPIS vom 13.02.2024 15:00 bis 10.03.2024 23:59 |
LV-Leiter/in | Dr. Maxim Vidgof, MSc (WU) BSc (WU) |
Planpunkte Bachelor | Grundlagen der Wirtschaftsinformatik |
Semesterstunden | 2 |
Unterrichtssprache | Deutsch |
Termine | ||||
Mo, | 11.03.2024 | 17:00-21:00 Uhr | TC.3.06 (Lageplan) | |
Mo, | 18.03.2024 | 17:00-21:00 Uhr | TC.3.06 (Lageplan) | |
Mo, | 08.04.2024 | 17:00-21:00 Uhr | TC.3.06 (Lageplan) | |
Mo, | 15.04.2024 | 17:00-21:00 Uhr | TC.3.06 (Lageplan) | |
Mo, | 22.04.2024 | 17:00-21:00 Uhr | TC.3.06 (Lageplan) | |
Mo, | 06.05.2024 | 10:30-12:30 Uhr | P | TC.2.01 (Lageplan) |
Termindownload (ical) | Termine abonnieren |
Weitere Informationen | https://learn.wu.ac.at/vvz/24s/5968 |
Kontakt: | ||
maxim.vidgof@wu.ac.at | ||
Inhalte der LV: | ||
Die VUE Grundlagen der Wirtschaftsinformatik bietet einen Einstieg in die Disziplin der Wirtschaftsinformatik im Kontext der Wirtschaftswissenschaften. Ziel ist es, das Bewusstsein und Interesse für Inhalte und Fragestellungen der Wirtschaftsinformatik in einem Vorlesungsteil (VO) theoriebasiert aufzubauen und in einem Übungsteils (UE) anwendungsorientiert zu vertiefen. |
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Lernergebnisse (Learning Outcomes): | ||
Nach dem Absolvieren dieser VUE haben Sie ...
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Regelung zur Anwesenheit: | ||
VO-Einheiten: Keine Anwesenheitspflicht, da asynchroner Modus im Selbststudium vorgesehen ist. |
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Lehr-/Lerndesign: | ||
Die VUE Grundlagen der Wirtschaftsinformatik ist eine Vorlesung-Übung (VUE), welche im Blended Learning Modus abgehalten wird. Das heißt, es gibt eine Online Phase (Selbststudium) und eine Präsenzphase (Hörsaal). Die Online Phase umfasst den Vorlesungsteil der VUE. Es wird eine online Videovorlesungsreihe inkl. Folien-Skriptum zum Selbststudium bereit gestellt. Daran anknüpfend werden Quizzes verwendet, um die Inhalte aus den VO Einheiten zu überprüfen. Die Präsenzphase umfasst 5 Übungseinheiten, die in Präsenz am Campus stattfinden und mit dem eigenen Computer besucht werden (Bring-your-own device). Es werden ausgewählte Themen der Videovorlesungsreihe aufgegriffen und mittels anwendungsorientierter Praxisbeispiele vertieft. Das heißt, es wird am Computer mit webbasierter Software gearbeitet, um zum Beispiel Daten- oder Prozessmodelle zu erstellen, Use Cases zu definieren oder kleine Data Science Projekte zu implementieren. |
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Leistung(en) für eine Beurteilung: | ||
Um die Lehrveranstaltung erfolgreich abzuschließen sind folgende Punkte zu berücksichtigen: Teilleistungen und deren Gewichtung für die Endnote:
Beurteilungsschema: Sehr gut: 88,5 – 100 Punkte Beurteilungskriterien: 2 von 3 Teilleistungen müssen positiv sein
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