Hochschule Ulm · • das Fachwissen und die Kenntnisse der induktiven Biostatistik in praktischen...

Modulhandbuch des Studiengangs

Data Science in der MedizinBachelor of Science (B.Sc.)Hochschule Ulm

vom 01.03.2019(gültig ab 09/2015)

1

Inhaltsverzeichnis1. Pflichtmodule......................................................................................................................................................... 4

1.1. Bachelorarbeit............................................................................................................................................. 51.2. Beschreibende Statistik ............................................................................................................................... 61.3. Betriebssysteme und Rechnernetze ............................................................................................................. 71.4. Biostatistische Verfahren ............................................................................................................................. 81.5. Datenbanken .............................................................................................................................................. 91.6. Datenschutz IT-Sicherheit.......................................................................................................................... 101.7. Einführung in die Informatik ....................................................................................................................... 111.8. Einführung in die Programmierung ............................................................................................................. 121.9. Fachenglisch ............................................................................................................................................ 131.10. Fortgeschrittene Methoden der Programmierung....................................................................................... 141.11. Gesundheitswesen und Recht.................................................................................................................. 151.12. Grundlagen der Dokumentation................................................................................................................ 161.13. Inferenzstatistik ....................................................................................................................................... 171.14. Klinische Forschung und Studien ............................................................................................................. 181.15. Klinische Medizin 1.................................................................................................................................. 191.16. Klinische Medizin 2.................................................................................................................................. 211.17. Kommunikation u. Moderation.................................................................................................................. 231.18. Mathematik ............................................................................................................................................. 241.19. Medizinische Dokumentation.................................................................................................................... 251.20. Medizinische Informationssysteme ........................................................................................................... 261.21. Praxisprojekt mit Bericht .......................................................................................................................... 271.22. Projektarbeit 1......................................................................................................................................... 281.23. Projektarbeit 2......................................................................................................................................... 291.24. Projektmanagement ................................................................................................................................ 301.25. Seminar.................................................................................................................................................. 311.26. Statistische Auswertesysteme.................................................................................................................. 321.27. Vorklinische Medizin 1 ............................................................................................................................. 331.28. Vorklinische Medizin 2 ............................................................................................................................. 341.29. Wahrscheinlichkeitsrechnung................................................................................................................... 361.30. Webbasierte Programmierung.................................................................................................................. 371.31. Wissenschaftliches Arbeiten .................................................................................................................... 38

2. Wahlpflichtmodule................................................................................................................................................ 382.1. Apparative Diagnostik, konservative und chirurgische Therapieverfahren ..................................................... 392.2. Betriebswirtschaftslehre............................................................................................................................. 402.3. Digital Forensics ....................................................................................................................................... 422.4. Digital Systems ......................................................................................................................................... 432.5. Einführung in die ABAP-Programmierung (SAP) ......................................................................................... 442.6. Englisch Oberstufe.................................................................................................................................... 452.7. Europäisches Wirtschaftsrecht ................................................................................................................... 462.8. Fachenglisch (C1) für Ingenieurswissenschaften......................................................................................... 472.9. Französisch Grundstufe A1........................................................................................................................ 482.10. Informationsmanagement im Gesundheitswesen....................................................................................... 492.11. International Trade and Globalisation ....................................................................................................... 502.12. Mikrocomputertechnik.............................................................................................................................. 522.13. Mobile Application Development............................................................................................................... 532.14. Molekularbiologie und molekulare Genetik ................................................................................................ 542.15. NoSQL ................................................................................................................................................... 552.16. Notfallmedizin ......................................................................................................................................... 562.17. Operative Therapie.................................................................................................................................. 572.18. Operatives Controlling ............................................................................................................................. 582.19. Pentesting .............................................................................................................................................. 592.20. Physiologische Messtechnik .................................................................................................................... 602.21. Portugiesisch Intensiv A1......................................................................................................................... 612.22. Portugiesisch Intensiv A2......................................................................................................................... 622.23. Russisch Grundstufe 1 ............................................................................................................................ 632.24. Software Language Engineering............................................................................................................... 64

Modulhandbuch des StudiengangsData Science in der Medizin, Bachelor

of Science (B.Sc.)

2

2.25. Spanisch Grundstufe A1 .......................................................................................................................... 652.26. Strategisches und operatives Marketing.................................................................................................... 662.27. Technische Grundlagen der Informatik ..................................................................................................... 682.28. Theoretische Informatik ........................................................................................................................... 692.29. Web-Engineering .................................................................................................................................... 70


of Science (B.Sc.)

3

Studiengänge

CTS Computer Science (03/2015)ICS Computer Science International Bachelor (03/2016)DSM Data Science in der Medizin (09/2015)DM Digital Media (03/2018)ET Elektrotechnik und Informationstechnik (03/2018)EST Energiesystemtechnik (09/2016)FE Fahrzeugelektronik (03/2015)FZ Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion (09/2015)IE Industrieelektronik (03/2011)INF Informatik (03/2015)IG Informationsmanagement im Gesundheitswesen (03/2016)IEW Internationale Energiewirtschaft (09/2015)MB Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik (09/2015)MC Mechatronik (03/2018)MT Medizintechnik (03/2018)NT Nachrichtentechnik (03/2012)PO Produktionstechnik und Organisation (09/2016)WF Wirtschaftinformatik (03/2016)WI Wirtschaftsingenieurwesen (03/2016)WL Wirtschaftsingenieurwesen / Logistik (03/2016)


of Science (B.Sc.)

4

ModulkürzelBCAR

ECTS15

Sprachedeutsch

Art/SemesterPflichtmodul, 7. Semester

TurnusKeine Angabe

ModultitelBachelorarbeitZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (7. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsIn der Bachelor-Arbeit werden die Studierenden mit einer relevanten Fragestellung aus einer Organisation desGesundheitswesens oder einem Forschungs- bzw. Kooperationsprojekt konfrontiert, die sie selbständig unterAnwendung der in den Theorie- und Praxissemestern erworbenen Kenntnisse bearbeiten.Im Bachelor-Seminar wird dieBachelor-Arbeit im Rahmen einer Präsentation verteidigt. Damit zeigen die Studierenden, wie sie ihre theoretischenKenntnisse im betrieblichen oder forschenden Umfeld einsetzen konnten.Neben dem erfolgreichen Abschluss desPraxissemesters zeigt auch die erfolgreiche Bearbeitung der Bachelor-Arbeit die Berufsqualifikation der Studierenden.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls haben die Studierenden folgende Kompetenzen. Die StudierendenFachkompetenz:• erkennen, verstehen und dokumentieren wissenschaftliche und wirtschaftliche Zusammenhänge im Betriebsalltag• bearbeiten eine größere Aufgabenstellung der betrieblichen Praxis und/oder der aktuellen angewandten Forschung

auf dem Gebiet der Data Science in der Medizin und/oder der medizinischen Informatik erfolgreichMethodenkompetenz:• verfassen eine wissenschaftliche Arbeit verfassen• gestalten und strukturieren eine Präsentation visuell anschaulich und präsentieren diese im gegebenen Zeitrahmen

freiSozial- und Selbstkompetenz:• schätzen die Erfahrungen und Fähigkeiten anderer Mitarbeiter bzw. Forschungsgruppenmitglieder als wertvoll ein• überprüfen die eigene Leistung bewerten und schätzen deren deren Mehrwert ein• diskutieren Fragen mit interessierten Personen diskutieren und antworten sachbezogenInhaltLiteraturhinweise• Rossig, W., Prätsch, J.: Wissenschaftliche Arbeiten: Leitfaden für Haus-, Seminararbeiten, Bachelor- und

Masterthesis, Diplom- und Magisterarbeiten, Dissertationen. Berlin: Berlin Druck, 2008.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Projektarbeit (4 SWS), Seminar (2 SWS)Prüfungsform Studienarbeit Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 15h 435h 0h 450h


of Science (B.Sc.)

5

ModulkürzelSTAK

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusSommer- undWintersemester

ModultitelBeschreibende StatistikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsBei der Dokumentation medizinischen Datenmaterials, wie sie von Absolventen des Studiengangs erwartet wird, istzunächst die geeignete Aufbereitung und grafische Darstellung der Daten von zentraler Bedeutung. Dies setzt dassichere Beherrschen und die Anwendung aussagefähiger Methoden der beschreibenden Statistik voraus.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• bei der Darstellung von Daten die wesentlichen Strukturen sichtbar machen.• geeignete Methoden zur grafischen Darstellung von Daten auswählen und anwenden.• aussagefähige Kennzahlen zur Charakterisierung von empirischen Daten bestimmen.• mit dem Begriff der Wahrscheinlichkeit umgehen, die Unabhängigkeit von Ereignissen charakterisieren und prädiktive

Kennzahlen diagnostischer Tests ermitteln.• erste zusammenhängende explorative Analysen statistischen Datenmaterials durchführen.Methodenkompetenz• empirische Daten mit statistischen Methoden beschreiben.• Datensätze für Präsentationen problemadäquat aufbereiten und die Ergebnisse deskriptiv interpretieren.Sozial- und Selbstkompetenz• selbstständig und/oder im Team Aufgabenstellungen der beschreibenden Statistik lösen.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Beschreibung univariater Daten (Häufigkeitsverteilungen, empirische Verteilungsfunktion, Säulendiagramm,

Histogramm, Maßzahlen für die Lage und die Streuung von Daten, Quantile, Box-Plot)• Grundlagen der Kombinatorik• Wahrscheinlichkeit und Satz von Laplace• Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von totaler Wahrscheinlichkeit• Satz von Bayes mit Anwendungen in der Medizin: Sensitivität und Spezifität diagnostischer Verfahren.• Beschreibung bivariater Daten (Kontingenztafel, Korrelation, Streudiagramm)Literaturhinweise• Schwarze J.: Grundlagen der Statistik I. 10. Auflage, NWB Studienbücher, 2005.• Fahrmeir et al.: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Springer Verlag, 2004.• Hartung J.: Statistik. Oldenbourg Verlag, 1999.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Wahrscheinlichkeitsrechnung, Inferenzstatistik, Statistische Auswertesysteme,

Biostatistische VerfahrenModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

6

ModulkürzelBSRN

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelBetriebssysteme und RechnernetzeZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsVon Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science in der Medizin wird ein sicherer undprofessioneller Umgang mit den Werkzeugen der Informatik erwartet. Hierzu gehören Computer mit derenBetriebssoftware und ihr Betrieb in vernetzten Umgebungen. Das Modul soll daher insbesondere dieAnwenderkompetenz in Bezug auf moderne Betriebssysteme und Rechnernetze stärken.LernergebnisseFachkompetenzDie Studierenden• verstehen die Architektur sowie die Basiskonzepte von Betriebssystemen und Rechnernetzen• klassifizieren Netzwerkkomponenten anhand ihrer Funktionalitäten und können die im Internet gebräuchlichen

Kommunikationsprotokolle erklärenLern- bzw. MethodenkompetenzDie Studierenden• beherrschen grundlegende administrative Aufgabenstellungen zur Anpassung von Betriebssystemen und zur

Integration von Computern in Rechnernetze• kennen die Dienste von Betriebssystemen zur Automatisierung und Unterstützung wiederkehrender

Aufgabenstellungen und wenden diese an• analysieren typische Fehlerzustände in Bezug auf Betriebssysteme und Rechnernetze und können diese behebenSozialkompetenz:• Die Studierenden lösen praktische Aufgabenstellungen im KleinteamInhalt• Betriebssysteme: H/W-Grundlagen, Benutzungsschnittstellen, Benutzer- und Rechteverwaltung, Prozesse und

Threads, Prozesssysnchronisation, Dateisysteme• Rechnernetze:Die Architektur von Rechnernetzen, Grundlagen der Datenübertragung, LAN-Protokolle (Ethernet und

Wireless LAN nach IEEE 802.11), Internet-Protokolle (IP, ARP, TCP, UDP, DNS, DHCP), Funktion und Konfigurationvon Netzwerkkomponenten

• Praktische Übungen mit Windows- und Linux-Betriebssystemen und mit Standard-Netzwerkkomponenten (Hubs,Switches, Router, WLAN-Accesspoints)

Literaturhinweise• James F. Kurose , Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz. Pearson Studium, 2014.• Andrew S. Tanenbaum: Computernetzwerke. Pearson Studium, 2012.• William Stallings: Operating Systems: Internals And Design Principles. India: Prentice Hall, 2017.• Andrew S. Tanenbaum: Moderne Betriebssysteme. Pearson Studium, 2016.• Peter Mandl: Grundkurs Betriebssysteme: Architekturen, Betriebsmittelverwaltung, Synchronisation,

Prozesskommunikation. Vieweg+Teubner, 2014.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Empfohlene Module Einführung in die Informatik, Einführung in die ProgrammierungAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

7

ModulkürzelBSTV

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelBiostatistische VerfahrenZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsVon Absolventen des Studiengangs Data Science in der Medizin werden gute praktische Kenntnisse der statistischenAnalyse medizinischer Daten erwartet. Schwerpunkte des Moduls sind daher die Vermittlung biostatistischer Methodenund deren Umsetzung in SAS anhand von realen Datensätzen.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• kategoriale Daten mit geeigneten statistischen Tests und Verfahren auswerten und deren Ergebnisse beurteilen• Modelle der (mutliplen) linearen Regression und der (Ko-)Varianzanalyse problemgerecht anwenden und bewerten• biostatistische Methoden in SAS umsetzen und die Ergebnisse interpretierenMethodenkompetenz:• das Fachwissen und die Kenntnisse der induktiven Biostatistik in praktischen Fragestellungen adäquat einsetzenSozial- und Selbstkompetenz:• selbständig und/oder im Team Aufgabenstellungen lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Analyse kategorialer Daten (Chi-Quadrat-Homogenitätstest/Unabhängigkeitstest, exakter Test von Fisher, McNemar-

Test, Risk Difference, Relatives Risiko, Odds Ratio, Confounding, Mantel-Haenszel-Test und Schätzer, Effekt-Modifikation)

• Lineare Modelle (einfache und multiple lineare Regressionsanalyse, Modellselektion, ein- und zweifaktorielleVarianzanalyse mit/ohne Wechselwirkung, Kovarianzanalyse, multiples Testen, Kruskal-Wallis-Test)

Literaturhinweise• B. Rosner: Fundamentals of Biostatistics. Pacific Grove: Duxbury, 2000.• W. Krämer, O. Schoffer, L. Tschiersch: Datenanalyse mit SAS. Berlin: Springer, 2014.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitVorausgesetzte Module Mathematik, Beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Inferenzstatistik,

Statistische AuswertesystemeAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

8

ModulkürzelDABA

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelDatenbankenZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulElektrotechnik und InformationstechnikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie statistische Auswertung medizinischer Daten ist zentraler Bestandteil des Berufsbildes. Solche Daten werden heutevorwiegend mit relationalen Datenbanken verwaltet. Dieses Modul vermittelt grundlegende Kompetenzen für denUmgang mit relationalen Datenbanken.LernergebnisseDie StudierendenFachkompetenz• verstehen Einsatzmöglichkeiten von Datenbanken• benennen theoretische Grundlagen relationaler Datenbanken und geben diese wieder• entwerfen problembezogen Datenmodelle und bewerten diese kritisch• modellieren und erstellen Datenbanken unter Verwendung eines CASE-Tools• legen Tabellen mittels SQL an, befüllen diese und fragen die Daten abMethodenkompetenz:• stellen Bedürfnisse der Fachabteilung bei der Analyse klar und verständlich dar und führen diese in ein geeignetes

Datenbankmodell über• beurteilen Modellqualität auf Basis der Normalformenlehre und führen diese herbeiSozial- und Selbstkompetenz:• kooperieren bei Ausarbeitungen zu einfachen Aufgabenstellungen und erstellen diese gemeinsam• nehmen die eigene Rolle in Kleingruppen eigenverantwortlich wahrInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Grundlagen des relationalen Datenbankmodells• ER-Modellierung• Das Relationale Datenbankmodell• Umgang mit CASE-Tools für Datenbanken• Normalformenlehre• Datenbanksprache SQLLiteraturhinweise• G. Matthiesen, M. Unterstein: Relationale Datenbanken und SQL in Theorie und Praxis. Springer Vieweg, 2012.• H. Jarosch: Grundkurs Datenbankentwurf. München: Oldenbourg, 2010.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

9

ModulkürzelDSIT

ECTS5

Sprache Art/SemesterPflichtmodul, 5. Semester

TurnusKeine Angabe

ModultitelDatenschutz IT-SicherheitZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (5. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDatenschutz und Informationssicherheit stellen essentielle Anforderungen an die Planung, Umsetzung und den Betriebvon IT-Systemen und medizinischen Geräten. Das Modul versetzt die Studierenden in die Lage, die einschlägigenethischen und rechtlichen Anforderungen bei der Planung von medizinischen Informationssystemen zu formulieren undin der Umsetzung und Betrieb zu berücksichtigen.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden:Fachkompetenz:• Die Grundprinzipien des Datenschutzes erläutern.• Den rechtskonformen Umgang mit personenbezogenen Patientendaten darlegen.• Den besonderen gesetzlichen Schutz von Patienten- und Sozialdaten erläutern.• Personenbezogene Daten in Fallbeispielen identifizieren und angemessene technisch-organisatorische

Schutzmaßnahmen empfehlen.Methodenkompetenz:• Datenschutzprinzipien auf konkrete Fallbeispielen hin anwenden.• den Schutzbedarf von Gesundheitsdaten ermitteln und Risiken identifizieren.• Handlungsbedarf erkennen und Lösungsvorschläge systematisch entwickeln und vertreten.Sozial- und Selbstkompetenz:• Anhand praktischer Fallbeispiele im medizinischen Datenschutz Handlungsspielräume erkennen und rechtskonforme

Lösungen entwickeln.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Geschichte und Grundsätze des Datenschutzes in der EU und in Deutschland• Datenschutz und Berufsgeheimnis im Gesundheitswesen, Zwei-Schranken-Prinzip• EU-Datenschutzgrundverordnung, Bundes- und Landesgesetze• Spezielle Anforderungen an den Datenschutz in Medizin und Gesundheitswesen• Datenschutzorgansiation und Auftrgasverarbeitung im Krankenhaus• Datenschutzkonforme multizentrische Studien, Pseudonymisierung und k-Anonymisierung• Technischer Datenschutz und IT-Sicherheit: Schutzziele, Werte, Bedrohungen, Risiken, Schutzmaßnahmen• Einführung in die Kryptographie: Verschlüsselung und digitale Signatur, Zertifikate und Public-Key-Infrastrukturen• Typische Anwendungsbeispiele: Datenschutzorganisation, technischer Datenschutz, ChipkartenLiteraturhinweise• Markus Schäffter: EU-konformer Datenschutz im Gesundheitswesen: Praxisnahe Einführung für Studium und Beruf..

Createspace Publishing, 2016.• Bake, Blobel und Münch (Hrsg.): Handbuch Datenschutz und Datensicherheit im Gesundheits- und Sozialwesen.

Datakontext, 2009.• Mark Rüdlin, Dirk Otto: Patientendatenschutz im Krankenhaus. Mediengruppe Oberfranken, Fachverlage GmbH & Co.

KG, 2014.• Thomas Jäschke (Hrsg.): Datenschutz im Gesundheitswesen: Grundlagen, Konzepte, Umsetzung. Medizinisch

Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, 2016.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung Empfohlene Module Klinische Forschung und StudienAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

10

ModulkürzelEINF

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelEinführung in die InformatikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDas Modul gibt eine allgemeine Einführung in die Grundbegriffe der Informatik, ausgehend vom Aufbau eines typischenComputersystems bis zur Erstellung einfacher Programme in einer visuellen Programmierumgebung.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Codierung von Information im Computer verstehen• die wesentlichen Komponenten eines Computers aufzählen• Lösungen für einfache Probleme algorithmisch entwickeln• Lösungen für Probleme auf verschiedenen Sprachebenen formulierenLern- bzw. Methodenkompetenz• komplexe Problemstellungen systematisch analysieren• Lösungen für Teilaufgaben zu einer Gesamtlösung kombinierenSozialkompetenz• sich aktiv in Kleingruppen einbringen und Lösungen gemeinsam erarbeiten• wissenschaftliche Zusammenhänge präsentieren und diskutierenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Geschichte & Geschichten• Daten• Informations- & Kodierungstheorie• Der Aufbau eines Rechners• Algorithmen• Programmiersprachen & -systeme#• AnwendungssystemeLiteraturhinweise• Helmut Herold, Bruno Lurz, Jürgen Wohlrab: Grundlagen der Informatik. Pearson, 2007.• Heinz-Peter Gumm und Manfred Sommer: Einführung in die Informatik. Oldenbourg, 2010.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Betriebssysteme und RechnernetzeModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

11

ModulkürzelPROG

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelEinführung in die ProgrammierungZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsStudierte Kräfte im Bereich "Data Science in der Medizin" müssen sowohl algorithmisch planen und denken können alsauch Grundkenntnisse in der Entwicklung von Software besitzten. Diese Kenntnisse und Fähigkeiten werden in derVeranstaltung vermittelt.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Grundkonzepte der objektorientierten und prozeduralen Programmierung verstehen und anwenden• einfache Algorithmen nachvollziehen sowie selber entwickeln und auf gegebene Problemstellungen anwenden• Algorithmen und Klassen-/Objektstrukturen verwenden, um zu gegebenen Problemen eine Softwarelösung zu

erstellen• Syntax und Semantik einer in wichtigen Programmiersprache (hier: Java) verstehen und für die Programmierung

verwenden können• gelernte Programmierregeln verwenden, um stabile und übersichtliche Programme zu erstellenMethodenkompetenz• einfache Programmstellungen analysieren und eine Softwarelösung dazu realisieren können• dabei grundlegende Methoden von Programmentwurf und -realisierung anwenden• sowie Klassen- und Objektstrukturen anhand der Realität modellieren und implementieren• bei komplexen Aufgabenstellungen phasenweise vorgehen und in Teilschritten zu einer Lösung kommenSozial- und Selbstkompetenz• Lösungskonzepte für einfache und mittelschwere Aufgaben im Team diskutieren, planen und realisieren• die eigenen konzeptuellen, analytischen und kreativen Fähigkeiten realistisch einzuschätzenInhaltUm die genannten Kompetenzen und Fähigkeiten zu erlernen, werden folgende Themen behandelt:• Grundlagen der Programmierung (Algorithmus, Programmablauf)• Elementare Datentypen, Variablen, Anweisungen und Ausdrücke• Kontrollstrukturen und deren Anwendungsfälle• Abstraktion durch Methoden (Prozeduren/Funktionen)• Datenabstraktion• Objektorientierung mittels Klassen, Objekten, Vererbung und Polymorphie• Ein- und mehrdimensionalle Arrays• Objektmodellierung mit Box-and-Pointer DiagrammenLiteraturhinweise• Ullenboom, C.: Java ist auch eine Insel. Rheinwerk Computing, 2017.• Lorig, D.: Java-Programmierung für Anfänger. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Betriebssysteme und RechnernetzeModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

12

ModulkürzelFENGL

ECTS5



ModultitelFachenglischZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsUsing various resources, students will be engaging with a variety of medical and IT topics to prepare them for their futurecareers in the area of medical documentation. The focus is on becoming more proficient and increasing fluency levels inthe target language. Through a range of topical texts, audio/video material, classroom discussions and presentations thestudents are more confident and flexible in the target language. Students can recognise implicit meaning, can expressthemselves accurately and confidently and can write clear, structured texts.Lernergebnisse• To provide and enhance the student's ability to converse and write on the subject at a competent level of fluency.

Participants can understand a wide range of subject specific texts. Students are able to express themselves fluentlyand spontaneously without too much searching for expressions. Can use language flexibly and effectively for social,academic and professional purposes. Students can produce clear, well-structured, detailed text on complex subjects,showing controlled use of organisational patterns, connectors and cohesive devices.

• This course corresponds to level C1 of the Common European Framework.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Introduction to Medical Documentation• Objectives of Medical Documentation• The role of technology in Medical Documentation• Data Management in Clinical Studies• Clinical Studies Terminology• Medical Ethics (Clinical trial case studies)• Professional English for the workplaceLiteraturhinweise• Leiner, Gaus et al: Medical Data Management: A Practical Guide. Springer Verlag, 2003.• Glendinning, Howard: Professional English in Use (Medicine). First, Cambridge University Press, 2007.• Glendinning, Holmström: English in Medicine, Second Edition. Sixth, Cambridge University Press, 2002.• Pohl: Test Your Professional English (Medical). Forth, Pearson Education Limited, 2005.• Glendinning, McEwan: Oxford English for Information Technology. First, Oxford University Press, 2006.• Butzphal, Maier-Fairclough: Career Express. First, Cornelsen Verlag, 2010.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

13

ModulkürzelPROG

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelFortgeschrittene Methoden der ProgrammierungZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulInformationsmanagement im GesundheitswesenEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsFür den Bereich "Data Science in der Medizin" ist ein weitergehendes Verständnis wichtiger Themenbereiche dermodernen objektorientierten Programmierung unabdingbarLernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul können die StudierendenFachkompetenz• komplexere Konzepte objektorientierter Softwareentwicklung verstehen und anwenden• einfache grafische Benutzungsoberflächen konzipieren, implementieren und mit Anwendungslogik verknüpfen• Dateien zur persistenten Datenhaltung verwenden• einfache zweidimensionale Grafik in Java verstehen und für grundlegende Problemstellungen verwendenMethodenkompetenz• bei der Softwareentwicklung mit einer gewissen Systematik vorgehen• zu Problemstellungen passende Klassen- und Objektstrukturen planen und implementierenSozial- und Selbstkompetenz• Lösungen für komplexere Probleme im Team erstellen, abwägen und implementieren• Entscheiden, ob für ein Problem die eigene Kompetenz ausreicht oder noch zusätzliches Wissen selbständig

erarbeitet werden mussInhalt• Rekursion• Containerklassen (Vector, ArrayList, Hashtable, Treemap)• Interfaces, abstrakte Klassen• Ausnahmebehandlung• Generische Programmierung mit Typ-Parametern• Grafische Benutzeroberflächen (GUI-Elemente, Layout, Event-Handling)• einfache zweidimensionale Grafik• parallele Programmierung mit Threads und Synchronisation• Streams, persistente Datenhaltung mittels Dateien• lokale KlassenLiteraturhinweise• Ullenboom, C.: Java ist auch eine Insel. Rheinwerk Computing, 2017.• Ackermann, P.: Schrödinger programmiert Java. Rheinwerk Computing, 2017.• Habelitz, H.P.: Programmieren lernen mit Java. Rheinwerk Computing, 2017.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

14

ModulkürzelGERE

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelGesundheitswesen und RechtZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsMitarbeiter im Gesundheitswesen müssen die rechtlichen Grundlagen ihres Handelns kennen. Außerdem solltenPersonen in diesem Umfeld auch über die betriebswirtschaftlichen Abläufe in der Krankenversorgung informiert sein.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• Die Studierenden sollen nach Abschluss des über Grundkenntnisse der allgemeinen Betriebswirtschaftlehre, der

speziellen Krankenhausbetriebswirtschaftslehre, und des rechtlichen Umfelds verfügen.• Sie sollen das Gesamtraster des Gesundheitswesens kennen und die unterschiedlichen Arten der Krankenversorgung

und des dazugehörende Finanzierungssystem aufzeigen können.• Sie sollen die die Auswirkungen des Gesundheitswesens auf die Dokumentation und das Projektmanagement

kennen.Methodenkompetenz:• das Fachwissen anhand praktischer Aufgabenstellungen anwenden, diskutieren und eigene Lösungsansätze

entwickeln• Gesundheitspolitische und medizinrechtliche Literatur analysieren und beurteilenSozial- und Selbstkompetenz:• bei Ausarbeitungen zu einfachen Aufgabenstellungen kooperieren und diese gemeinsam erstellen• die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Allgemeine Betriebswirtschaftlehre: Produktionsfaktoren, Betriebsführung, Markt und Preisfindung,

Personalmanagement• Allgemeine juristische Grundlagen (BGB, straf- und zivilrechtliche Rechtbegriffe)• Gesetzliche Grundlagen im Gesundheitswesen (insbesondere KHG, KHEntgG, BPflV, AbgrV, Psych-PV, SGB V,

LKHG)• Krankenhausbetriebsarten (Bedarfsplan, Grund-, Zentral-, Maximalversorgung)• Krankenhausträger (öffentliche-, frei gemeinnützige- und private Träger)• Organisation des Krankenhausbetriebes (Struktur, Organigramme und einzelne Dienste)• Wirtschaftliche Betriebsführung (Kennzahlen, Personalbedarf, Lagerführung usw.)• EDVsysteme im Krankenhaus und integriertes Arbeiten• Finanz-, Patientenmanagement, Wirtschaftliche Steuerung im Klinikum (z.B. Wirtschaftsplan, Jahresabschluss,

Patientenverträge, Profitcenter und Prognoserechnungen)Literaturhinweise• Günter Wöhe, Ulrich Döring: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre. Vahlen, 2005.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

15

ModulkürzelGDOKU

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelGrundlagen der DokumentationZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Studierenden sollen nach Abschluss des Moduls, die Grundprinzipien der Dokumentation und des InformationRetrievals kennen und in der Lage sein, sie praktisch umzusetzen. Sie sollen mit Inhalt, Struktur undAnwendungsbereich der wichtigsten medizinischen Klassifikations- und Terminologiesysteme vertraut sein.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• Sinn und Zweck von Dokumentation im Allgemeinen verstehen.• Anforderungen an Dokumentationssysteme analysieren und• Dokumentarische Prinzipien bei deren Realisierung anwenden.• Methoden des Information Retrieval umsetzen.• die wichtigsten medizinischen Ordnungssysteme in ihrer Struktur beschreiben• und datentechnisch einsetzen.Methodenkompetenz:• dokumentarische Prinzipien durch Methoden der Informatik umsetzen• Datenmodelle für Dokumentationsprobleme entwerfen und formal beschreibenSozial- und Selbstkompetenz• in Gruppen kooperieren, um Aufgaben zu bearbeiten• vor Gruppen sprechen und argumentieren• konstruktiv kritisieren und Kritik sachlich aufnehmenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Ziel und Aufgaben der Dokumentation• Dokumentarische Prinzipien• Allgemeine Terminologielehre• Thesauruskonstruktion• Methoden der semantischen Indexierung und des Information Retrieval• Beispielhafte Retrieval-Umgebungen: Internet-Suchmaschinen, PubMed, Google Scholar• Medizinische Ordnungssysteme: MeSH, ICD, OPS, DRG, TNM, MedDRA• Datenmodelle medizinischer Ordnungssysteme• Datenmodelle für DokumentationssystemeLiteraturhinweise• Wilhelm Gaus: Dokumentations- und Ordnungslehre: Theorie und Praxis des Information Retrieval. Springer, 2005.• Florian Leiner et al.: Medizinische Dokumentation: Grundlagen einer qualitätsgesicherten integrierten

Krankenversorgung. Schattauer, 2006.• http://www.dimdi.de/static/de/klassi/index.htm.• www.nlm.nih.gov/mesh.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

16

ModulkürzelISTAK

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelInferenzstatistikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsVon Absolventen des Studiengangs Data Science in der Medizin werden gute praktische Kenntnisse der statistischenAnalyse medizinischer Daten erwartet. Schwerpunkte dieses Moduls sind daher die Grundlagen der schließendenStatistik, auf denen die gesamte Biostatistik aufbaut.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die grundlegenden Prinzipien der schließenden Statistik (Intervallschätzungen und Hypothesentests) verstehen und

anwenden• in Standardsituationen (z.B. normal-, binomial- und poissonverteilte Daten) geeignete Verfahren anwenden, um von

der Stichprobe auf die Eigenschaften oder Kenngrößen der Grundgesamtheit zu schließen• zwei Stichproben bezüglich ihrer Lage- und Streuungsparameter vergleichen• für die Planung von Studien Methoden der Fallzahlschätzung anwendenMethodenkompetenz• die Sicherheit der statistischen Schlussweise beurteilen• einen geeigneten Test für eine Anwendungssituation finden• Voraussetzungen für bestimmte Tests überprüfenSozial- und Selbstkompetenz• selbständig und/oder im Team Aufgaben bearbeiten und lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Punkt- und Intervallschätzungen, Konfidenzintervalle für die wichtigsten Kenngrößen• Prinzip des Signifikanztests, Zusammenhang mit Konfidenzintervallen, Gütefunktion (Power)• Ein-Stichprobentests (Normal-, Binomial- und Poissonverteilung)• Versuchsplanung (Fallzahl, Studientypen)• Zwei-Stichprobentests (t-Test, F-Test), nichtparametrische Verfahren• Überprüfung von Verteilungsannahmen (grafisch und mit Signifikanztests)Literaturhinweise• B. Rosner: Fundamentals of Biostatistics. Pacific Grove: Duxbury, 2000.• L. Fahrmeier, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz: Statistik. Berlin: Springer, 2010.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Vorausgesetzte Module Mathematik, Beschreibende Statistik, WahrscheinlichkeitsrechnungAufbauende Module Biostatistische VerfahrenModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 45h 105h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

17

ModulkürzelKLFS

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelKlinische Forschung und StudienZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsKlinische Studien sind für die Absolventen eines der Hauptarbeitsgebiete. Daher haben Kompetenzen in diesem Umfeldeine große Bedeutung.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• die Bedeutung von klinischen Studien für den medizinschen Erkenntnissgewinn erläutern• die ICH GCP Anforderungen erklären• die Hintergründe und die Methoden des Data Managements verstehenMethodenkompetenz:• Studien entwerfen• verschiedene Studiendesigns nach entsprechenden Anforderungen wählen• Data Mangement Methoden anwenden• GCP Anforderungen umsetzenSozial- und Selbstkompetenz:• selbständig und/oder im Team Aufgabenstellungen lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Grundlagen klinischer Studien• ICH GCP Guidlines• Akademische und industrielle Studien• Phasen der klinische Studien• Fehlerquellen und deren Ausschluß• Data Management• Monitoring• Audits• Zulassungsverfahren• PharmakovigilanzLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung Aufbauende Module Datenschutz IT-SicherheitModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

18

ModulkürzelKMED

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelKlinische Medizin 1Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Medizin ist das sinnstiftende und verbindende Element für diesen Studiengang. In den beiden klinischen Modulenwird verstärkt auf die Zusammenarbeit und das gegenseitige Verstehen zwischen Arzt und Informatiker (Data Scientist)hingearbeitet. Im Modul Klinische Medizin 1 werden die Grundlagen des diagnostischen Prozesses vermittelt,insbesondere werden die modernen Verfahren der diagnostischen Bildgebung einschließlich der Möglichkeiten undGrenzen dargestellt. Zudem werden die wichtigsten klinisch-therapeutischen Fachdisziplinen vorgestellt. Die Grundlagenärztlichen Denkens und Handelns werden exemplarisch vertieft. Die allgemeine Pathologie und die allgemeinePharmakologie vermitteln grundlegende Kenntnisse sowohl von Krankheitsverläufen als auch therapeutische Strategienmit Arzneimitteln. Gleichzeitig wird der weiterführende medizinisch-klinischen Wortschatz erarbeitet. Ausgewähltediagnostische Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen auf der Ebene des gesamten Körpers (Bildgebung) und aufder Ebene krankhaft veränderter Zellen und Geweben und deren Umsetzung auf Organen und Organsystemen werdenvermittelt.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• eine Vorstellung entwickeln, wie sich allgemein der diagnostische Prozess gestaltet und welche Bedeutung ein gutes

Arzt-Patienten-Verhältnis hat.• Verfügen über Kenntnisse der Entwicklung, des Methodeninventars und des typischen Patientenaufkommens in den

wichtigsten klinischen Fächern• verfügen über die Grundlagen des Ablaufes von Entzündungsreaktionen und der Entstehung von Tumoren• verfügen über grundlegende Kenntnisse der allgemeinen Pharmakologie und der Entwicklung von neuen

Arzneimitteln• kennen den detaillierter Verlauf (Symptome, Diagnostik, Therapie) von Herz-Kreislauf-ErkrankungenLern- bzw. Methodenkompetenz:• benutzen die wichtigsten medizinischen Termini für Erkrankungen sowie für diagnostische und therapeutische

Verfahren und die Vorschriften zur Bildung von medizinischen Termini im Kontext der Pathologie und Pharmakologie• verfügen über detaillierte Kenntnisse der Anwendungsschwerpunkte, Möglichkeiten und Grenzen der diagnostischen

Bildgebung (Röntgen, CT, MRT, PET-CT, DAS, Ultraschall)• erkennen die Zusammenhänge von gestörter Struktur und gestörter Funktion im erkrankten menschlichen KörperSozial- und Selbstkompetenz:• erkennen den Leidensdruck, der von Erkrankungen ausgeht• erkennen Möglichkeiten und Grenzen ärztlichen Handelns im Kontext diagnostischer und therapeutischer Optionen

auch im Hinblick auf ökonomische Zwänge• erarbeiten kurze, vertiefende Schwerpunkte zu bestimmten Erkrankungen in Kleingruppen an Fallbeispielen• erlernen den kritischer Umgang mit bzw. sachliche Einordnung von medizinbezogenen Veröffentlichungen z.B. zum

Thema Krebs oder UmweltbelastungenInhalt• Einführung in den diagnostischen Prozess (Anamnese, St. präsens, klinische Untersuchungen, weiterführende

Diagnostik, Dokumentation)• Übersicht über die klinisch-diagnostischen Fachdisziplinen• Bildgebende Diagnostik (Radiologie, Nuklearmedizin, Fusionsbildgebung)• Übersicht über die klinisch-therapeutischen Fachdisziplinen• Gesundheit, Krankheit, Sterben, Tod• Anpasungsreaktionen• Entzündungsreaktionen• Tumoren• Allgemeine Pharmakologie• Spezielle Pathologie und Pharmakologie des Herz-Kreislauf-SystemsLiteraturhinweise• Thomas: Allgemeine Pathologie. Stuttgart: Schattauer, 1700.• Herdegen: Kurzlehrbuch Pharmakologie. Stuttgart: Thieme, 1700.


of Science (B.Sc.)

19

Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Vorausgesetzte Module Vorklinische Medizin 2Aufbauende Module Klinische Medizin 2Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

20

ModulkürzelKMED

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelKlinische Medizin 2Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Medizin ist das sinnstiftende und verbindende Element für diesen Studiengang. In den beiden klinischen Modulenwird verstärkt auf die Zusammenarbeit und das gegenseitige Verstehen zwischen Arzt und Informatiker (Data Scinetist)hingearbeitet. Im Modul Klinische Medizin 2 werden die Grundlagen ausgewählte Erkrankungen mit Symptomen,Diagnostik und Therapie exemplarisch besprochen. Grundlagen für die Auswahl bilden die Bedeutung der jeweiligenErkrankungen für das Gesundheitswesen weil diese entweder besonders häufig auftreten, besonders schwerwiegendoder die Behandlungen sehr kostenintensiv sind.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• eine Vorstellung entwickeln, wie sich der diagnostische Prozess bei speziellen Erkrankungen darstellt.• die Arbeitsweise der körpereigenen Abwehr grundsätzlich verstehen• kennen den detaillierter Verlauf (Symptome, Diagnostik, Therapie) von ausgewählten Infektionserkrankungen

einschließlich der zunehmenden Bedeutung von Krankenhausinfektionen• kennen den detaillierter Verlauf (Symptome, Diagnostik, Therapie) von Erkrankungen der Verdauungsorgane und

ausgewählter Stoffwechselerkrankungen (Diabetes mellitus)• kennen den detaillierter Verlauf (Symptome, Diagnostik, Therapie) von ausgewählten Erkrankungen der Wirbelsäule

und der Gelenke• die Grundlagen der Schmerztherapie bei z.B. TumorerkrankungenLern- bzw. Methodenkompetenz:• benutzen die wichtigsten medizinischen Termini für Erkrankungen sowie für diagnostische und therapeutische

Verfahren und die Vorschriften zur Bildung von medizinischen Termini im Kontext der Pathologie und Pharmakologie• erlangen Kenntnisse der bakteriologischen, virologischen und parasitologischen Diagnostik sowie von

Hygienemaßnahmen im Krankenhaus• erkennen die Zusammenhänge von gestörter Struktur und gestörter Funktion im erkrankten menschlichen KörperSozial- und Selbstkompetenz:• erkennen den Leidensdruck, der von Erkrankungen, insbesondere von chronischen Erkrankungen und chronischen

Schmerzen ausgeht• erkennen die unterschiedlichen gesundheitspolitischen und fachlichen Herausforderungen die zwischen

Industrienationen und Entwicklungs- und Schwellenländern bestehen• erarbeiten kurze, vertiefende Schwerpunkte zu bestimmten Erkrankungen in Kleingruppen an Fallbeispielen• erlernen den kritischer Umgang mit bzw. sachliche Einordnung von medizinbezogenen Veröffentlichungen z.B. zum

Thema SchmerzInhalt• Einführung in das Immunsystem des Menschen - Impfen• Spezielle Pathologie und Pharmakologie ausgewählter bakterieller Infektionserkrankungen und Pilzinfektionen• Spezielle Pathologie und Pharmakologie ausgewählter Viruserkrankungen (exanthematische Viruserkrankungen,

Hepatitiden, HIV und AIDS)• Spezielle Pathologie und Pharmakologie ausgewählter parasitärer Erkrankungen (Malaria, Wurmerkrankungen)• Nosokomiale Infektionen (Krankenhausinfektionen)• Spezielle Pathologie und Pharmakologie ausgewählter Erkrankungen der Verdauungsorgane• Diabetes mellitus und seine Komplikationen• Spezielle Pathologie und Pharmakologie ausgewählter Erkrankungen der Wirbelsäule und der Gelenke• Therapeutische Ansätze zur Behandlung von Schmerzen insbesonder von TumorschmerzenLiteraturhinweise• Thomas: Spezielle Pathologie. Stuttgart: Schattauer, 1700.• Govan, Macfarlane, Callander: Spezielle Pathologie. Heidelberg: Springer, 1700.• Kayser, Bienz, Eckert, Zinkernagel: Medizinische Mikrobiologie. Stuttgart: Thieme, 1700.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung


of Science (B.Sc.)

21

Vorausgesetzte Module Klinische Medizin 1Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

22

ModulkürzelKOMO

ECTS2


TurnusKeine Angabe

ModultitelKommunikation u. ModerationZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (6. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsGenerelles Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden fundierte Fachkenntnisse zur Kommunikation undModeration zu vermitteln, wie sie heute mehr und mehr von Führungskräften in Projekten und Betrieben über Ihrefachlichen Fähigkeiten hinaus gefordert werden.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Kenntnisse und Fertigkeiten im Bereich Kommunikation und Moderation anwenden• Schwerpunkte sind zwischenmenschliche Interaktion, gruppeninterne Prozessen, Gesprächsführung, Moderation und

Präsentation• Vermittlung einschlägiger Kenntnisse zu Kommunikation, Moderation und der Fertigkeit zur Umsetzung dieser

Kenntnisse in Gespräch und PräsentationMethodenkompetenz• methodisches und zielgerichtetes Leiten von Besprechungen oder Teamsitzungen• Reden und PräsentierenSozial- und Selbstkompetenz• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren und die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Grundlagen der Moderation• Erarbeitung eines Moderationsablaufes• Probemoderation• Weiterentwicklung der eigenen Präsentations-/Rhetorikkenntnisse und -fähigkeiten• Grundlagen der Präsentation, Visualisierung und Rhetorik• Vorbereitung von Präsentation und RedeLiteraturhinweise• Josef W. Seifert: Visualisieren, Präsentieren, Moderieren.. Offenbach: GABAL, 2007.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (2 SWS), ÜbungPrüfungsform Referat Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 0h 0h 0h 0h


of Science (B.Sc.)

23

ModulkürzelMATH

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelMathematikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsGenerelles Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden fundierte Fachkenntnisse zur Kommunikation undModeration zu vermitteln, wie sie heute mehr und mehr von Führungskräften in Projekten und Betrieben über Ihrefachlichen Fähigkeiten hinaus gefordert werden.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• aussagenlogische Formeln aufstellen, interpretieren und einfache Beweise durchführen• typische Eigenschaften und Grenzwerte von Funktionen bestimmen• eindimensionale Extremwertprobleme lösen• einfache numerische Algorithmen zur Lösung von Gleichungen anwenden• lineare Gleichungssysteme mit Hilfe von Matrizen formulieren und lösenMethodenkompetenz• mathematisch-logisch denken und folgern• mathematische Methoden der Analysis und linearen Algebra geeignet anwendenSozial- und Selbstkompetenz• selbständig und/oder im Team Aufgabenstellungen lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Grundlagen der Mathematik (Logik, Beweisprinzipien, Mengen, Relationen, Zahlenmengen und Operationen,

Potenzrechnen, reelle Zahlen, Summe, Produkt, Fakultät, Binomialkoeffizient und binomischer Lehrsatz)• Funktionen (Grundbegriffe, Monotonie, Umkehrfunktion, Verkettung, Polynome, Potenz- und Wurzelfunktionen,

Exponential- und Logarithmusfunktion, trigonometrische Funktionen)• Folgen (Grenzwert, Limesrechenregeln)• Grenzwert und Stetigkeit von Funktionen (Limesrechenregeln, Eigenschaften stetiger Funktionen)• Differenzialrechnung (Ableitung, Differenziationsregeln, Differenzial, Linearsierung einer Funktion, relative/absolute

Extrema, Regeln von Bernoulli-l´Hospital, Kurvendiskussion, Newton-Verfahren)• Lineare Algebra (Matrix, Rechenoperationen für Matrizen, inverse Matrix, Determinanten, lineare Gleichungssysteme)Literaturhinweise• J. Schwarze: Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Herne: NWB, 1700.• P. Hartmann: Mathematik für Informatiker. Wiesbaden: Vieweg, 2015.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), Übung,Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung sonstiger

LeistungsnachweisAufbauende Module Wahrscheinlichkeitsrechnung, Inferenzstatistik, Statistische Auswertesysteme,

Biostatistische VerfahrenModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 45h 105h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

24

ModulkürzelMEDOK

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelMedizinische DokumentationZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Computer Science International Bachelor, InformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie medizinische Dokumentation stellt innerhalb des Studiengangs eine der zentralen Aspekte dar. Es ist für dieStudierenden unabdingbar über Kompetenzen im Bereiche der Strukturen und der Methoden der medizinischenDokumentation zu verfügen.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• Struktur und Bedeutung der entscheidenden Klassifikationen und Nomenklaturen in der Medizin wie ICD, ICPM/OPS

und SNOMED• Kenntnisse von weiterführende Klassifikationen und Scores wie z.Bsp. TNM, AO-Klassifikation, Neutral-Null-Einteilung• fortgeschrittenes Datenbankmodelling im Umfeld der medizinischen DokumentationMethodenkompetenz:• die richtigen Werkzeuge für beschriebene Dokumentationsanforderungen wählen• medizinische Sachverhalte in eine entsprechende Dokumentationsform bringen• komplexere Datenbanken nach entsprechenden Anforderungen der med. Dokumentation anzulegenSozial- und Selbstkompetenz:• selbstständig und/oder im Team Aufgabenstellungen der medizinischen Dokumentation lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Warum medizinische Dokumentation? Verschiedene Motivationsgründe für med. Dokumentation (Versicherungen,

niedergelassene Ärzte, Dokumentation in Kliniken von Seiten der Ärzte oder auch der Pflegekräfte, etc.)• Klassifikationen/Nomenklaturen:International Classification of Diseases (ICD)Tumorklassifikationen (TNM, FAB, Ann

Arbor, etc.) AO-Klassifikationen von Frakturen- SNOMED• Gesetzliche Vorschriften für medizinische Dokumentation.• Datenbankmodelling von Beispielen klinischer Dokumentation: Labordaten, Prozeduren-Datenerfassung,

Patientenstammdaten, Diagnosedaten, Therapiedokumentation, etc.Literaturhinweise• Leiner, Gaus, Haux: Medizinische Dokumentation. Schattauer, 2011.• DIMDI, http://www.dimdi.de/.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

25

ModulkürzelMEDI

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelMedizinische InformationssystemeZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (5. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Computer Science International Bachelor, InformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsFür die Studierenden ist es wichtig einen umfassenderen Blick auf die Informationssysteme in der Medizin zubekommen. Das bisher gelernte soll nun in einem größerem Zusammenhang mit dem Verständnis der angewendetenTechnologien betrachtet werden.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss haben die Studierenden folgende Kompetenzen. Die StudierendenFachkompetenz:• kennen Informationssysteme in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens.Methodenkompetenz:• interpretieren und erläutern komplexe Informationssysteme im medizinischen Umfeld• stellen die Anforderungen für Informationssysteme eines Krankenhauses dar• skizzieren die Notwendigkeit von Interfaces und kennen Kommunikationsserver als IntegrationsmöglichkeitSozial- und Selbstkompetenz:• lösen Aufgaben selbständig und/oder im TeamInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Architektur und Funktion von Krankenhausinformationssystemen• Datenverkehr und Nachrichtenaustausch im Gesundheitswesen• Spezielle Anwendungssysteme: Patientenmanagement, OP-Dokumentationssysteme, Röntgeninformationssystem

und PACS• Befunddokumentationssysteme Dokumentenmanagement- und Archivsysteme• Informationssysteme für die Arztpraxis• elektronische Patientenakte, elektronische Gesundheitsakte• Modellierung von Informationssystemen im Gesundheitsbereich• Standards für den Datenaustausch: HL7, EDIFACT, xDT, XML, DICOMLiteraturhinweise• P. Haas: Medizinische Informationssysteme und elektronische Krankenakten. Springer, 2005.• verschiedene Materialien aus Journals und Publikationen von offiziellen Stellen (z.B. FDA, DIMDI).Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

26

ModulkürzelPRAX

ECTS28

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelPraxisprojekt mit BerichtZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (7. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsNach Abschluss des 100-tägigen Praxissemesters findet ein Praxissemesterabschlussblock statt, in dem dieStudierenden ihr Praxissemester in einer 10-15 minütigen Präsentation allen Mitstudierenden vorstellen. DiePräsentation wird in Powerpoint oder ähnlichen Anwendungen erstellt und mittels Beamer-Projektion erläutert.Zusätzlich geben die Studierenden ihren Praxissemesterbericht (Teil des Praxisprojektes) ab. Die kombiniertePraxissemester-Arbeit aus Präsentation und Bericht dokumentiert die Praxiserfahrungen der Studierenden und wie sieihre theoretischen Kenntnisse im betrieblichen Alltag einsetzen konnten. Derartige Präsentationen sind im Berufsalltaghäufig zu halten.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Wissenschaftliche und wirtschaftliche Zusammenhänge im Betriebsalltag erkennen, verstehen und dokumentieren• In einem schriftlichen Bericht Erfahrungen und Erkenntnisse verdichtet darstellen und ein schriftliches Fazit erstellenMethodenkompetenz• Eine strukturierte Präsentation visuell anschaulich gestalten und im gegebenen Zeitrahmen frei präsentieren• mit Textverarbeitungssoftware einen schriftlichen Bericht verfassenSozial- und Selbstkompetenz• die Erfahrungen und Fähigkeiten anderer Mitstudierender wertschätzen• die eigene Rolle in der Gruppe wahrnehmen• Fragen der Mitstudierenden diskutieren und sachbezogen antwortenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Vorstellung der Praxissemester-Präsentationen aller Studierender mit anschließender Diskussion• Verfassen eines PraxissemesterberichtsLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Projektarbeit, Seminar (1 SWS)Prüfungsform Vorleistung BerichtAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 30h 210h 600h 840h


of Science (B.Sc.)

27

ModulkürzelPROJ

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelProjektarbeit 1Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Veranstaltung ermöglicht die Durchführung eines größeren, anspruchsvollen Projekts in einer Gruppe mitpraxisüblicher Rollenverteilung, wobei alle bis dahin erworbenen Kompetenzen (Fach-, Methoden- undSelbstkompetenzen) zur Geltung kommen. Zudem werden die Methoden des Projektmanagements realitätsnah und mitdirektem praktischen Bezug erlernt. Das Modul hat daher große Bedeutung für die berufliche Qualifikation undBeschäftigungsfähigkeit der AbsolventInnen.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss haben die Studierenden folgende Kompetenzen. Die StudierendenFachkompetenz• erarbeiten systematisch Zielsetzung, Problemstellung und Vorgehensweise bei Projekten• formulieren gemeinsam mögliche Projektergebnisse• wenden Methoden und Werkzeuge an• erstellen detaillierte Projektpläne mit Meilensteinen und Zwischenergebnissen• kennen die wesentlichen Projektrollen, sowie deren Aufgaben- und VerantwortungsbereicheMethodenkompetenz• verwalten und Analysieren Anforderungen• wenden Methoden zur (agilen) Projektplanung und -management an• wählen Entwicklungswerkzeuge aus und setzen diese pragmatisch ein• wenden Systeme zur Versionskontrolle anSozial- und Selbstkompetenz• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren und die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmenInhaltInhalt• Definition (Software-) Projekt• Einsatz von Softwarewerkzeugen• (Agile) Methoden des ProjektmanagementsLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Praktische Arbeit/Entwurf und

PräsentationVorleistung

Empfohlene Module ProjektmanagementAufbauende Module Projektarbeit 2Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

28

ModulkürzelPROJ

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelProjektarbeit 2Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (5. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Veranstaltung ermöglicht die Durchführung eines größeren, anspruchsvollen Projekts in einer Gruppe mitpraxisüblicher Rollenverteilung, wobei alle bis dahin erworbenen Kompetenzen (Fach-, Methoden- undSelbstkompetenzen) zur Geltung kommen. Zudem werden die Methoden des Projektmanagements realitätsnah und mitdirektem praktischen Bezug erlernt. Das Modul hat daher große Bedeutung für die berufliche Qualifikation undBeschäftigungsfähigkeit der AbsolventInnen. Es werden die Kompetenzen aus dem Vorgängermodul Projektarbeit 1gefestigt und intensiviert.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss haben die Studierenden folgende Kompetenzen. Die StudierendenFachkompetenz• erarbeiten systematisch Zielsetzung, Problemstellung und Vorgehensweise bei IT-Projekten• formulieren gemeinsam mögliche Projektergebnisse• wenden Methoden und Werkzeuge an• erstellen detaillierte Projektpläne mit Meilensteinen und Zwischenergebnissen• kennen Techniken und Methoden des Projektmanagements, insbesondere agile VerfahrenMethodenkompetenz• verwalten und Analysieren Anforderungen• wenden Methoden zur Projektplanung und -management an• wählen Entwicklungswerkzeuge aus und setzen diese pragmatisch ein• führen ein vollständiges Projekt eigentverantwortlich auf Basis eines geeigneten Vorgehensmodells durchSozial- und Selbstkompetenz• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren und die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmen• können Projektrollen übernehmenInhaltInhalt• Definition Software-Projekt• Einsatz von Softwarewerkzeugen• Agile Softwareentwicklung• Methoden des ProjektmanagementsLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Praktische Arbeit/Entwurf und

PräsentationVorleistung

Empfohlene Module Projektmanagement, Projektarbeit 1Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

29

ModulkürzelPMAN

ECTS5



ModultitelProjektmanagementZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (4. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsGenerelles Ziel der Veranstaltung ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, Projekte zielführend planen, leitenund umsetzen zu können. Diese Kenntnisse sind grundlegend zur Bewältigung der im Studiengang angestrebtenBetätigungsfelder (z. B. die Konzeption und Implementierung von Dokumentationsprozessen innerhalb vonKrankenhaus-Informationssystemen).LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• Korrektes Einordnen der Bedeutung von Projektmanagement für IT-Projekte• Kenntnis über die Techniken und Methoden des Projektmanagements• Kenntnis der wesentlichen Projektrollen sowie deren Aufgaben und Verantwortungsbereiche• Abgrenzung zwischen klassischem und agilem ProjektmanagementMethodenkompetenz:• Umgang mit Projektmanagementsoftware wie z.B. MS-Project, Mind-Map und anderen Tools• Erstellen von Planungsunterlagen (GANTT-Diagramme, Netzplantechnik)• Projektmanagementkompetenz inkl. Selbstorganisation eines Projektteams und EvaluationSozial- und Selbstkompetenz:• Leiten von Projekten• Umgang miteinander im TeamInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Einführung in das Projektmanagement• Vorgehensmodelle der Softwareentwicklung• Projektlebenszyklus sowie relevante Projektmanagementaktivitäten• Methoden des Projektmanagements• Klassisches und agiles ProjektmanagementLiteraturhinweise• Kapur K. Gopal: Project Management for Information, Technology, Business, and certification. Pearson Education,

2005.• Highsmith, James A.: Agile Project Management: creating innovative products. Pearson Education, 2004.• Balzert, Helmut: Lehrbuch der Software-Technik: Software-Management, Software-Qualitätssicherung,

Unternehmensmodellierung. Spektrum, Akad. Verl., 1998.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung Aufbauende Module Projektarbeit 1, Projektarbeit 2Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

30

ModulkürzelSEM

ECTS5

Spracheenglisch


TurnusKeine Angabe

ModultitelSeminarZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (5. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDas Seminar bietet im Hauptstudium die Möglichkeit, aktuelle Fragestellungen auf Englisch aufzugreifen und durchwissenschaftliches Arbeiten zu erörtern. Das Seminar verknüpft und erweitert die bestehenden Fachkenntnisse anhandpraktischer Fallbeispiele. Es stellt bereits Erlerntes in Zusammenhang und eröffnet so neue PerspektivenLernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• komplexe Sachverhalte prägnant darstellen;• über Ergebnisse in eigenen Worten berichten;• Interessensgebiete für weitere Vertiefungen profund auswählen;Methodenkompetenz• Fachwissen didatisch sinnvoll aufarbeiten;• Fachwissen auf praxisnahe Fallbeispiele anwenden;Sozial- und Selbstkompetenz• mit anderen kooperieren und aktiv an gemeinsamen Ergebnissen mitarbeiten;• Fachwissen didaktisch sinnvoll ausarbeiten und erfolgreich präsentieren.Inhalt• Überblick über aktuelle Anwendungsgebiete• Vorstellung konkreter Fallbeispiele aus der Praxis• Einordnung der Fallbeispiele in das Curriculum• Selbstständige Ausarbeitung konkreter Fallbeispiele• Präsentation der Arbeitsergebnisse• Zusammenfassung und FazitLiteraturhinweise• Frank, N.; Stary, J.: Die Technik wissenschaftlichen Arbeitens. UTB, 2009.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Studienarbeit/Referat Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

31

ModulkürzelSTAWS

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelStatistische AuswertesystemeZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulInformationsmanagement im GesundheitswesenEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsVon Absolventen des Studiengangs Medizinische Dokumentation und Informatik werden gute praktische Kenntnisse desManagements und der Präsentation medizinischer Daten erwartet. Schwerpunkte des Moduls sind daherDatenmanagement, Datenaufbereitung und deskriptive statistische Analyse mittels SAS.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• verschiedene Datenformate in SAS einlesen• Daten und Dateien in SAS problemgerecht verwalten und aufbereiten• geeignete SAS-Prozeduren zur deskriptiven statistischen Analyse und Präsentation von Ergebnissen auswählen und

anwenden• eigene SAS-Programme unter Einsatz der Macro-Sprache entwickelnMethodenkompetenz:• das Fachwissen und die Kenntnisse des statistischen Auswertesystems SAS in praktischen Fragestellungen adäquat

einsetzenSozial- und Selbstkompetenz:• selbständig und/oder im Team Aufgabenstellungen lösenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Einführung in SAS (Syntax, Help-System, Online-Dokumentation)• Datenmanagement in SAS (Einlesen und Verarbeiten von Daten und Dateien, fehlende Werte)• deskriptive statistische Analyse in SAS (Tabellen, Grafiken, Diagramme)• Ausgabesteuerung und Berichterstellung in SAS• Macro-Programmierung in SASLiteraturhinweise• W. Krämer, O. Schoffer, L. Tschiersch: Datenanalyse mit SAS. Berlin: Springer, 2008.• J. Dufner, U. Jensen, E. Schumacher: Statistik mit SAS. Stuttgart: Teubner, 2004.• C. Ortseifen: Der SAS-Kurs. Bonn: Thomson, 1997.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Vorausgesetzte Module Mathematik, Beschreibende Statistik, WahrscheinlichkeitsrechnungAufbauende Module Biostatistische VerfahrenModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

32

ModulkürzelVKMED

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelVorklinische Medizin 1Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Medizin ist das sinnstiftende und verbindende Element für diesen Studiengang. In den Modulen Vorklinische Medizin1 und 2, die eine Einheit bilden, werden die Grundlagen von Aufbau und Funktion des gesunden menschlichen Körpersvermittelt. Gleichzeitig wird der grundlegende medizinische Wortschatz erarbeitet, dessen Kenntnis eine wichtige Basisder Kommunikation zwischen Informatiker und Mediziner bildet. Ausgewählte wissenschaftliche Methoden zurGewinnung von Erkenntnissen auf der Ebene von Zellen und Geweben und deren Umsetzung bei Organen undOrgansystemen werden ebenso vermittelt wie die Grundlagen ärztlichen Denkens und Handelns.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden:Fachkompetenz:• sich am menschlichen Körper orientieren und die Organe und Organsysteme korrekt benennen• verfügen über grundlegende Kenntnisse der Zytologie und Histologie einschließlich der Bedeutung der

Zelldifferenzierung• verfügen über die Grundlagen der Regulation und Kommunikation (Nervensystem, Endokrinum)• kennen den detaillierter Aufbau und Funktionen des Herz-Kreislauf-SystemsLern- bzw. Methodenkompetenz:• benutzen die wichtigsten medizinischen Termini für die Organe und Organsysteme und die Vorschriften zur Bildung

von medizinischen Termini• können mit dem Lichtmikroskop Zellen strukturiert betrachten und diese skizzieren• erkennen die Zusammenhänge von Struktur und Funktion im menschlichen KörperSozial- und Selbstkompetenz:• erlernen den kritischer Umgang mit bzw. sachliche Einordnung von medizinbezogenen Veröffentlichungen in den

MedienInhalt• Ein kurzer Exkurs durch den menschlichen Körper• Orientierung am menschlichen Körper (Achsen, Ebenen)• Grundlagen der Zytologie• Grundlagen der der Histologie (Grundgewebe, Erregung, Kontraktion)• Anatomie und Physiologie des Herz-Kreislauf-SystemsLiteraturhinweise• Speckmann / Wittkowski: Bau und Funktion des menschlichen Körpers. München: Urban & Schwarzenberg, 1700.• Faller: Der Körper des Menschen. Stuttgart: Thieme, 1700.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Vorklinische Medizin 2Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

33

ModulkürzelVKMED

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelVorklinische Medizin 2Zuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Medizin ist das sinnstiftende und verbindende Element für diesen Studiengang. In den Modulen Vorklinische Medizin1 und 2, die eine Einheit bilden, werden die Grundlagen von Aufbau und Funktion des gesunden menschlichen Körpersvermittelt. Gleichzeitig wird der grundlegende medizinische Wortschatz erarbeitet, dessen Kenntnis eine Basis für dieerfolgreiche Kommunikation zwischen Mediziner und Informatiker bildet. Ausgewählte wissenschaftliche Methoden zurGewinnung von Erkenntnissen auf der Ebene von Zellen und Geweben und deren Umsetzung bei Organen undOrgansystemen werden ebenso vermittelt wie die Grundlagen ärztlichen Denkens und Handelns.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden:Fachkompetenz:• kennen und beherrschen den Aufbau und die Funktionen der Atmungsorgane einschließlich der Leistungsanpassung

der Atmung und der Beurteilung der Atemfunktion. Zusätzlich werden Grundlagen des Geruchssinn sowie diePhonation und Artikulation beherrscht

• beherrschen grundlegende Kenntnisse des Blutes einschließlich der Hämatopoese, der Bedeutung derZelldifferenzierung und deren Störungen (Leukämien) sowie der Blutgerinnung

• verfügen über detaillierte Kenntnisse der Verdauungsorgane bezüglich des makroskopischen und mikroskopischenAufbaus, der Sekretion und Motorik sowie über Grundkenntnisse der Ernährung und des Energiestoffwechsels.Zusätzlich werden Grundlagen des Geschmackssinnes beherrscht.

• kennen den Aufbau und die Funktionsweise der Nieren im Kontext der Harnausscheidung einschließlich derBeurteilung der Nierenfunktion

• kennen den Aufbau und die grundlegende Funktionsweise folgender Sinnessysteme: Auditives System,Gleichgewichtssysteme, Visuelles System, Propriozeption und Nozizeption.

• verfügen über grundlegende Kenntnisse der funktionellen Anatomie des GehirnsLern- bzw. Methodenkompetenz:• benutzen die wichtigsten medizinischen Termini für die Organe und Organsysteme und die Vorschriften zur Bildung

von medizinischen Termini• kennen die Möglichkeiten und Grenzen einfacher diagnostischer Verfahren (EKG, Spirometrie, Audiometrie, EEG)• können mit dem Lichtmikroskop Gewebsschnitte aus Organen strukturiert beschreiben und skizzierenSozial- und Selbstkompetenz:• erarbeiten kurze, vertiefende Schwerpunkte in Kleingruppen• erlernen den kritischer Umgang mit bzw. sachliche Einordnung von medizinbezogenen Veröffentlichungen in den

Medien zu alltäglichen FragestellungenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Anatomie und Physiologie der Atmungsorgane• Das Blut• Anatomie und Physiologie der Verdauungsorgane, Energiestoffwechsel und Ernährung• Anatomie und Physiologie der Nieren• Allgemeine Sinnesphysiologie• Anatomie und Physiologie des Visuellen Systems• Anatomie und Physiologie des Auditiven Systems• Anatomie und Physiologie der Gleichgewichtssysteme• Somatosensorik und Schmerz• Funktionelle Anatomie des GehirnsLiteraturhinweise• Speckmann / Wittkowski: Bau und Funktion des menschlichen Körpers. München: Urban & Schwarzenberg, 1700.• Faller: Der Körper des Menschen. Stuttgart: Thieme, 1700.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung


of Science (B.Sc.)

34

Vorausgesetzte Module Vorklinische Medizin 1Aufbauende Module Klinische Medizin 1Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

35

ModulkürzelWARE

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelWahrscheinlichkeitsrechnungZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (2. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Wahrscheinlichkeitsrechnung bildet die Voraussetzung für die Module Inferenzstatistik und Biostatistische Verfahrenund ist für die korrekte Anwendung schließender statistischer Analysen, wie sie von Absolventen des Studiengangs z.B.bei der Auswertung klinischer Studien erwartet werden, von zentraler Bedeutung.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Versuchssituationen mit geeigneten wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellen beschreiben• ggfs. Wahrscheinlichkeiten interessierender Ereignisse bei verschiedenen Modellen berechnen• Kenngrößen von diskreten und stetigen Verteilungen bestimmen und bewerten• die grundlegende Bedeutung der Normalverteilung für die Statistik erklären und nutzenMethodenkompetenz• die mathematische Methode der Integralrechnung geeignet anwenden• die Wahrscheinlichkeitsrechnung als methodische Grundlage der schließenden Statistik erkennen und einsetzenSozial- und Selbstkompetenz• selbstständig und/oder im Team Aufgabenstellungen aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Modellbildung lösen.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Diskrete und stetige Zufallsvariablen• Verteilungsfunktion, Wahrscheinlichkeitsfunktion, Wahrscheinlichkeitsdichte• Maßzahlen für die Lage und Streuung von Zufallsvariablen, Quantile• Integralrechnung (Riemann-Integral, unbestimmtes Integral und Stammfunktion, Integrationsmethoden, uneigentliche

Integrale, numerische Integration)• Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (insbesondere Binomialverteilung, Poissonverteilung, Gleichverteilung,

Normalverteilung, Exponentialverteilung)• Der Zentrale Grenzwertsatz mit AnwendungenLiteraturhinweise• Schwarze J.: Grundlagen der Statistik Bd. 2. 9. Auflage, NWB Studienbücher, 2009.• Fahrmeir et al.: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Springer Verlag, 2004.• Hartung J.: Statistik. Oldenbourg Verlag, 1999.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Vorausgesetzte Module Mathematik, Beschreibende StatistikAufbauende Module Inferenzstatistik, Statistische Auswertesysteme, Biostatistische VerfahrenModulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 45h 105h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

36

ModulkürzelPROG

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelWebbasierte ProgrammierungZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (3. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulInformationsmanagement im Gesundheitswesen, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDa im Berufsfeld "Data Science in der Medizin" oftmals webbasierte Datenbanklösungen verwendet werden, ist diesesModul ein guter Bestandteil für die spätere Anwendung.LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul können die StudierendenFachkompetenz• ein System von Webseiten mit grundlegenden Designelementen erstellen• in Webseiten Verlinkungen und Medienverweise einbauen• die Grundlagen von JavaScript und PHP beherrschen• Benutzungsoberflächen in HTML erstellen und unter JavaScript bzw. PHP lauffähig machen• in Grundzügen clientseitige und serverseitige Dynamisierung verstehen• HTML, JavaScript, PHP und SQL kombinieren, um webbasierte Datenbankanwendungen zu programmierenMethodenkompetenz• in einer softwaretechnisch sehr heterogenen Umgebung lauffähige Lösungen planen und implementieren• auch bei gleichzeitiger Verwendung mehrerer Computersprachen zielgerichtet implementieren und Fehler analysieren

und findenSozial- und Selbstkompetenz• im Team webbasierte Systeme planen, implementieren und die Workload vernünftig verteilenInhalt• Kurze Einführung in die Geschichte des WWW• Lexikon, Syntax und Semantik von HTML• Gestaltung von Text und Tabellen in HTML• Einbindung von Medien und Referenzen in HTML• Programmierung in JavaScript und Einbindung von Events• Programmierung in PHP / HTML• Verknüpfung von PHP und SQL• Implementierung mehrerer kleiner Projekte zu webbasierten Themen in TeamarbeitLiteraturhinweise• Lubkowitz M.: Webseiten programmieren und gestalten. Galileo Computing, 2007.• Wenz C., Hauser T.: PHP 7 und MySQL. Rheinwerk Computing, 2016.• div.: Dokumentation "SelfHTML".Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

37

ModulkürzelWARB

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelWissenschaftliches ArbeitenZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulData Science in der Medizin (1. Sem)Einordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsAllgemeines Ziel der Veranstaltung ist, die Studierenden mit Grundtechniken des wissenschaftlichen Arbeitens vertrautzu machenLernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls haben die Studierenden folgende Kompetenzen. Die StudierendenFachkompetenz:• recherchieren gezielt nach Fachinformationen und bewerten die Recherchen kritisch• abstrahieren Fachartikel inhaltlich und formulieren Zusammenfassungen• verstehen die Funktion von Standardsoftware zur Dokumenterstellung und TabellenkalkulationMethodenkompetenz:• strukturieren Texte inhaltlich und gestalten dies adäquat• gestalten und formatieren Berichte systematisch mit Standardsoftware• wenden Standardfunktionen von Tabellenkalkulationsprogrammen problembezogen an• gestalten strukturierte und visuell ansprechende Präsentationen und tragen diese rhetorisch angemessen vorSozial- und Selbstkompetenz:• kooperiren in Gruppen kooperieren und bearbeiten gemeinsam Aufgaben• sprechen und argumentieren vor Gruppen• kritisieren konstruktiv und nehmen Kritik sachlich aufInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen, die sich soweitmöglich an Inhalten aus dem Bereich des Gesundheitswesens orientieren:• Einführung in Literaturrecherche• Funktionsweise von Internet-Suchmaschinen• Erstellung von Abstracts von Fachartikeln• Erarbeitung von Begriffsdefinitionen• Erstellung von Kurzpräsentationen und deren Vortrag• Grundlagen der Dokumenterstellung• Literaturmanagement• Einfache Bildbearbeitung• Grundlagen der TabellenkalkulationLiteraturhinweise• Ch. Stickel-Wolf, J. Wolf: Wissenschaftliches Arbeiten und Lerntechniken.. Gabler-Verlag, 2010.• OpenOffice.org. RRZN, 2009.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Vorleistung sonstiger

LeistungsnachweisAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

38

ModulkürzelAPTV

ECTS5

Sprachedeutsch

Art/SemesterWahlpflichtmodul, siehe StuPO

TurnusKeine Angabe

ModultitelApparative Diagnostik, konservative und chirurgische TherapieverfahrenZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, MedizintechnikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDieses Modul vermittelt den Studierenden das Wissen über verschiedene Krankheitsbilder und ihreBehandlungsmöglichkeiten, insbesondere verschiedene technische Verfahren zur Diagnosestellung und Therapie.Aufbauend auf den erworbenen Kenntnissen aus den Modulen "Anatomie und Physiologie" sowie "Krankheitslehre"werden relevante Krankheitsbilder unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen diagnostischen Verfahren besprochen. DieStudierenden lernen sowohl epidemiologische, ätiologische und pathogenetische also auch therapeutischeFragestellungen kennen.Ziel der Veranstaltung ist, den Studierenden grundlegendes Wissen über spezifische ausgewählte Kapitel in der Medizinzu vermitteln.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Verschiedene wichtige Krankheitsbilder hinsichtlich ihrer Ätiologie und ihrer Pathogenese beschreiben, diagnostische

und therapeutische Möglichkeiten bewerten und Aussagen über epidemiologische Daten bezüglich dieserErkrankungen treffen

• Die Anatomie des zentralen Nervensystems beschreiben, pathologische Vorgänge klassifizieren, Diagnoseverfahrenauswählen und Therapieoptionen benennen

• Ursachen und Therapieoptionen für metabolische Erkrankungen beschreiben• Infektionserkrankungen beschreiben, Diagnoseverfahren und Therapieoptionen beurteilen• Beispielhaft häufige Tumorerkrankungen klassifizieren und Aussagen über Risikopopulationen treffen• Technische Möglichkeiten der Knochenbruchbehandlung, z. B. verschiedene osteosynthetische Verfahren zur

Frakturversorgung, einschätzen und bewertenMethodenkompetenz• Beschreibung und Klassifizierung von Erkrankungen• Medizinische Fragestellungen in der Diagnostik und Therapie ausgewählter Erkrankungen anhand von Beispielen

erklärenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Zentrales Nervensystem und Sinnesorgane• Immunsystem und Infektionserkrankungen, Autoimmunerkrankungen, Allergien• Diabetes mellitus• Tumorerkrankungen• Unfallchirurgische Krankheitsbilder• osteosynthetische Versorgungsmöglichkeiten• Orthopädie, EndoprothetikLiteraturhinweise• H. Ebert, R. Holl: Skript zur Vorlesung "Medizin".• Pschyrembel: Klinisches Wörterbuch. Berlin: Walter de Gruyter, 2012.• Reinhard Rohkamm: Taschenatlas Neurologie. Stuttgart: Thieme Verlag, 2008.• Nicole Menche, Tilman Klare: Innere Medizin. Amsterdam: Verlag Urban & Fischer bei Elsevier, 2004.• Doris Schmidt, Michael Zimmer: Chirurgie. Amsterdam: Verlag Urban & Fischer bei Elsevier, 2004.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

39

ModulkürzelBWL

ECTS5

Sprachedeutsch


Turnusnur Wintersemester

ModultitelBetriebswirtschaftslehreZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulDigital Media (6. Sem), Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion (6. Sem), Computer Science InternationalBachelor (1. Sem), Informatik (1. Sem), Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik (6. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, Elektrotechnik und Informationstechnik, Fahrzeugelektronik, Industrieelektronik,Mechatronik, Medizintechnik, NachrichtentechnikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsStudierende bekommen einen anwendungsorientierten Überblick über die Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre(BWL). Diese Kenntnisse sind unverzichtbar, um später z. B. eine verantwortungsvolle Rolle in Entwicklungsprozessenübernehmen zu können. Die erworbenen Kompetenzen sind für die Berufsqualifizierung und die Karrieremöglichkeitenvon besonderem Wert.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• betriebswirtschaftliche Funktionen definieren und in ihren Zusammenhängen beschreiben• konstitutive Entscheidungen (u.a. Gesellschaftsformen, Standortfaktoren) und Unternehmensverbindungen

beschreiben und anwenden• wirtschaftswissenschaftliche Prinzip sowie betriebswirtschaftliche Methoden bzw. Verfahren verstehen und anwenden• den Willensbildungsprozess sowie die Planung, Organisation und Kontrolle in Unternehmen differenzieren, bestimmen

und beurteilenMethodenkompetenz• Lösungsansätze zu betriebswirtschaftlichen Problemstellungen im Rahmen von Fallstudien entwickeln, diskutieren

und präsentieren• wissenschaftliche Literatur analysieren und diskutierenSozial- und Selbstkompetenz• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren und die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmenInhaltTeil 1: Grundlagen1 Betriebe und Unternehmen2 Ziele, Strategien, Geschäftsmodelle3 RechtsformenTeil 2: Managementaufgaben4 Organisation5 Planung und Kontrolle6 MitarbeiterführungTeil 3: Von der Idee zum Verkaufserfolg7 Innovationsmanagement8 Produktions- und Beschaffungsmanagement9 MarketingTeil 4: Rechnungswesen10 Grundlagen des Rechnungswesens11 Externes Rechnungswesen12 Kosten- und Leistungsrechnung (KLR)13 Investitions- und FinanzplanungLiteraturhinweise• Wettengl: Schnellkurs BWL. Weinheim: Wiley, 2015.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit


of Science (B.Sc.)

40

60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

41

ModulkürzelDIFO

ECTS5

Sprachedeutsch


Turnusnur Sommersemester

ModultitelDigital ForensicsZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Computer Science International Bachelor, Informatik,WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Digitale Forensik beschäftigt sich mit der Analyse und den Nachweis der missbräuchlichen Nutzung vonInformationssystemen. Das Modul umfasst das richtige Verhalten am digitalen Tatort ebenso wie die technischeDurchführung von Maßnahmen zur forensischen Beweissicherung auf Informationssystemen.Im Rahmen der durchgeführten forensischen Untersuchungen werden bestehende Kenntnisse vertieft undweitergehende Fachkenntnisse vermittelt. In den Gruppenarbeiten wird die mehrsprachige Kommunikation ebensogestärkt wie das Verfassen auch umfangreicherer schriftlicher Ausarbeitungen und das Präsentieren von Ergebnissenauf Peer-to-Peer-Ebene.LernergebnisseNach Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• sich am digitalen Tatort richtig verhalten;• ein Forensics Field Set selbstständig planen und aufbauen;• Beweise für unautorisierte Aktivitäten finden und beweiskräftig dokumentieren;• gelöschte Daten von Speichermedien wiederherstellen;Methodenkompetenz• Indizien auswerten und einfache Beweisketten synthetisieren;• eine umfangreiche schriftliche Ausarbeitung im Team erstellen;Sozial- und Selbstkompetenz• sich in neue Themen einarbeiten, Im team mehrsprachig kommunizieren und Ergebnisse korrekt dokumentieren und

fachlich fundiert präsentieren.Inhalt• Aufgaben der digitalen Forensik• Rechtskonformes Verhalten am digitalen Tatort• Field Set: Die Werkzeuge der digitalen Forensik• Laboraufgaben: Methoden zur Datensicherung und Datenanalyse• Dokumentation in Form eines umfassendes Forensischen HandbuchsLiteraturhinweise• Lorenz Kuhlee, Victor Völzow: Computer Forensik Hacks. O'Reilly Verlag GmbH & Co. KG, 2012.• John R. Vacca: Computer Forensics: Computer Crime Scene Investigation. Charles River Media, 2002.• John R. Vacca, K. Rudolph: Computer Forensics: Computer Crime Scene Investigation. Jones & Bartlett Publ, 2010.• Cory Altheide, Harlan Carvey: Digital Forensics with Open Source Tools. Syngress, 2011.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

42

ModulkürzelDIGT

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelDigital SystemsZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulComputer Science International Bachelor (3. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, InformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDer rechnergestützte Entwurf digitaler Schaltungen ist eine Grunddisziplin der Technischen Informatik und einezunehmende Verlagerung der Entwurfsbeschreibung auf höhere Abstraktionsebenen gewinnt immer mehr anBedeutung. Gerade in zukunftsträchtigen Anwendungsgebieten wie "Embedded Systems" oder "Service Robotik" stellensolche Modellierungsmethoden und der Umgang mit entsprechenden Modellierungswerkzeugen wichtige Kompetenzeneines Technischen Informatikers dar.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Prinzipien programmierbarer Logikschaltungen verstehen• Digitalschaltungen mit der Hardware-Beschreibungssprache VHDL entwerfen, simulieren, in Betrieb nehmen und

testenMethodenkompetenz• das Fachwissen anhand praktischer Aufgabenstellungen anwenden, diskutieren und eigene Lösungsansätze

entwickeln• Problemstellungen analysieren und Lösungsalternativen gegeneinander abwägenSozial- und Selbstkompetenz• Arbeitsergebnisse mit Kommilitonen und Betreuern diskutieren• Arbeitsergebnisse im kleinen Team erstellenInhalt1. Programmierbare Logikbauelemente (PLDs)• Begriffe, Einteilung von Digitalschaltungen• Basisarchitekturen• Komplexe PLDs• FPGAs2. Schaltungsentwurf mit VHDL• Entity und architecture• Signale, Datentypen• Nebenläufigkeit• Selektive und bedingte Signalzuweisung• Struktureller Entwurf mit Komponenten, Prozesse, Sequentielle Anweisungen• Synthese von Registern• Entwurf von ZustandsautomatenLiteraturhinweise• Hamblen, J.O., Furman, M.D.: Rapid Prototyping of Digital Systems. Springer, 2007.• Reichardt, J., Schwarz, B.: VHDL-Synthese. Oldenbourg, 2009.• Sikora, A.: Programmierbare Logikbauelemente. Leipzig: Fachbuchverlag, 2001.• Herrmann, G., Müller, D.: ASIC - Entwurf und Test. Hanser Fachbuchverlag, 2004.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

43

ModulkürzelABAP

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelEinführung in die ABAP-Programmierung (SAP)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Computer Science International Bachelor, Informationsmanagement imGesundheitswesen, Informatik, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsSAP Software wird in vielen großen Krankenhäusern und Industriebetrieben eingesetzt. Diese Systeme bieten dieMöglichkeit über kundeneigene Programmierung und Userexits den Bedürfnissen der Anwender angepasst zu werden.In diesem Modul bekommen die Studierenden die Möglichkeit, die SAP eigene Sprache ABAP und die SAPBegrifflichkeiten kennenzulernen.LernergebnisseNachfolgende Kompetenzen werden vermittelt. Die StudierendenFachkompetenz• bedienen und verstehen wichtige Entwicklungstransaktionen• erstellen Reports auf Basis von Selektionsbildschirmen• kapseln Logik in Klassen/Methoden• erzeugen eigene DatenbanktabellenMethodenkompetenz• analysieren vorhandene Entwicklungs- bzw. Dictionary-Objekte im Bezug auf eine gesuchte Eigenschaft/Funktionalität• verstehen Programmierkonzepte mit komplexen Typisierungsmöglichkeiten und optionalen Parameterübergaben an

Methoden/FunktionenSozial- und Selbstkompetenz• lösen Aufgaben selbständig und im TeamInhalt• SAP-Dictionary• grundlegende ABAP Sprachelemente• wichtige Entwicklungstransaktionen• Programmierung von Reports und Klassen• Simple-TransformationLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Projekt Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

44

ModulkürzelENGL

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelEnglisch OberstufeZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulDigital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik,Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, Internationale Energiewirtschaft,Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik,Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik und Organisation, Wirtschaftsingenieurwesen,Wirtschaftsingenieurwesen / LogistikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsLernergebnisseDie Studierenden verstehen und analysieren anspruchsvolle, längere Texte und können diese zusammenzufassen.DieStudierenden formulieren fließende englische Sätze ohne erkennbar nach Wörtern suchen zu müssen.Die Studierendensind in der Lage, Englisch in Ihrem beruflichen Leben und im akademischen Kontext wirksam und flexibel zugebrauchen. Sie sind in der Lage, anspruchsvolle längere Texte situationsadäquat selbst zu formulieren (z.B.wissenschaftliche Artikel, Handbücher, Schriftverkehr im beruflichen Kontext) und wissenschaftliche Thesen sprachlichdifferenziert darzustellen.Die Studierenden verfügen über das notwendige Wissen um sich zu komplexen Sachverhaltenzu äußern und können den eigenen Standpunkt mit Argumenten verteidigen.Die Studierenden sind in der Lage, einfachliches Thema vor Publikum zu präsentieren und Fragen dazu beantworten.Das Modul Englisch Oberstufe entspricht dem Niveau C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens fürSprachen.InhaltBeantwortung von Fragen zu komplexen Unterhaltungen und Interpretieren von Aussagen zu wissenschaftlichenThemen technischer und sozialwissenschaftlicher Studiengänge.Arbeiten an komplexen Texten und Lösen vontextbezogenen Aufgaben sowie schriftliche Interpretationen von gelesenen Texten. Rollenspiel zum Erlernen deradäquaten sprachlichen Reaktion unter dynamischen BedingungenVortrag eines fachlichen Themas auf Grundlagewissenschaftlicher LiteraturDer Wortschatz wird vertieft und die Wortvielfalt gesteigert, unter anderem durch Themenaus den Bereichen: Statistische und volkswirtschaftliche ZusammenhängeMathematische GrößenTrends und aktuellePublikationen aus ingenieurswissenschaftlichen und informatikorientiertenThemenbereichenProduktionswirtschaftSozialwissenschaftliche Themen: Bewertung und Analyse aktueller politischerund gesellschaftlicher Themen aus dem In- und AuslandThemen der alltäglichen Sprachverwendung im BerufLiteraturhinweise• The Economist.• Financial Times.• Business Spotlight.• Intelligent Business. Pearson Longman, 2010.• Speakout Advanced. Pearson Longman, 2016.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

45

ModulkürzelEWR

ECTS5

Sprache Art/SemesterWahlpflichtmodul, siehe StuPO


ModultitelEuropäisches WirtschaftsrechtZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Elektrotechnik und Informationstechnik,Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Computer Science International Bachelor,Industrieelektronik, Internationale Energiewirtschaft, Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik,Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik,Produktionstechnik und Organisation, Wirtschaftinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen /LogistikLernergebnisseFachkompetenz: Die Studierenden sind mit den Grundlagen des europäischen Wirtschaftsrechts vertraut. Sieverstehen auf Grundlage der Entstehungsgeschichte der Europäischen Union und aktueller (politischer) Entwicklungendie Struktur und den Inhalt des europäischen Unionsrechts als auch die Bezüge zum deutschen Wirtschaftsprivatrecht.Lern- bzw. Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, anhand ausgewählter Rechtsfälle auf dem Gebietdes Europäischen Wirtschaftsprivatrechts rechtliche Zusammenhänge der praktisch bedeutsamen wirtschaftsrechtlichenGebiete (insbesondere Vertrags-, Handels-, Gesellschafts-, Arbeits- und Verbraucherschutzrecht) zu analysieren undeine Risikobewertung vorzunehmen. Der Zusammenhang rechtlicher Bindungen zu wirtschaftlichen Entscheidungenkann bewertet und eingeschätzt werden.InhaltIm ersten Teil der Vorlesung werden die allgemeinen und institutionellen Grundlagen des europäischenWirtschaftsprivatrechts in den Grundzügen dargestellt. Daran schließt sich in einem zweiten Teil eine Behandlungeinzelner praktisch bedeutsamer wirtschaftsrechtlicher Teilgebiete in der Systematik des deutschen Rechts an.Wirtschaftsprivatrechtliche Schwerpunktthemen sind insbesondere das Vertragsrecht unter besondererBerücksichtigung des Verbraucherschutzes, das Handels- und Gesellschaftsrecht und das Arbeitsrecht. Je nachInteresse und Vorkenntnis der Studierenden wird auch auf die Bedeutung und den Schutz des geistigen Eigentumseingegangen. Einblicke in die Praxis werden durch ergänzende Veranstaltungen vermittelt, wie beispielsweiseGerichtsbesuche.Literaturhinweise• Wichtige Gesetze des Wirtschaftsprivatrechts. , 2018.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

46

ModulkürzelFENGL

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelFachenglisch (C1) für IngenieurswissenschaftenZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Fahrzeugtechnik,Schwerpunkt Konstruktion, Internationale Energiewirtschaft, Informationsmanagement im Gesundheitswesen,Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Produktionstechnik undOrganisation, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen / LogistikLernergebnisseStudents understand longer, demanding academic texts, recognize implicit meaning and are able to resume the textsappropriately.Students can express themselves fluently and spontaneously without much obvious searching forexpressions. Students can use language flexibly and effectively for social, academic and professional purposes. Theycan produce clear, well-structured, detailed text on complex subjects, showing controlled use of organizational patterns,connectors and cohesive devices.Students are able to conduct research in the English language and to present theirfindings in English both orally and in writing. Thereby they practice preparing assignments according to academicstandards. Students are able to present academic topics for an expert audience and answer questions. Students dealwith complex topics in engineering and are able to discuss and defend their own position with appropriate language.InhaltThe course will be run with an interactive approach. All students will be required to make an active contribution to groupdiscussions, presentations, negotiation practice and case studies. In addition to active participation in class activities anddiscussions, course assessment will be based on group and individual presentations and written assignments. Theoverall grade will be determined by a written exam including an essay and oral presentations.Primarily, the learning outcomes will be reaches by dealing with the following topics: Business EnglishNegotiation andpresentations at workAcademic essay writingBasic technical vocabulary: tools, shapes, dimensions, surfaces,partsMaterials technology: Describing and categorizing specific materials, describing properties, stress-strain diagram,testing machines and processes, quality issuesProduction and manufacturing processes: explaining different techniquesand processes, describing positions of assembled componentsNew technologies: function and sustainability of differenttechnologies and energies (e.g. hydroelectric power, wind power, solar energy, energy storage solutions)Car technology:combustion engines, hybrid engines, chargers etc.Literaturhinweise• Cambride English for Engineering. , 2008.• Further material will be announced during the course.• Engine Magazin.• Inch Magazin.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

47

ModulkürzelFGA1

ECTS5



ModultitelFranzösisch Grundstufe A1Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik undInformationstechnik, Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, InternationaleEnergiewirtschaft, Informatik, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik, Mechatronik,Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik und Organisation, Wirtschaftinformatik,Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen / LogistikLernergebnisseDas Modul "Französisch Grundstufe A1" besteht aus den beiden Kursen "Französisch Grundstufe 1" und "FranzösischGrundstufe 2", die den Grundstein für weitere Sprachkurse bilden, deren Ziel die kompetente Sprachverwendung imakademischen Leben bspw. im Rahmen von Austauschsemestern ist. Durch das erfolgreiche Absolvieren beider Kursedes Moduls werden folgende Lernergebnisse abgedeckt:Die Studierenden verstehen und verwenden einfache, alltägliche Ausdrücke des studentischen und akademischenLebens.Die Studierenden sind in der Lage sich und andere vorzustellen und Fragen zu Personen zu stellen undbeantworten.Die studierenden besitzen das notwendige Wissen um sich auf einfache Art zu verständigen, wenn dieGesprächspartner langsam und deutlich sprechen.Die Studierenden geben Mengen an und kaufen Lebensmittel ein.DieStudierenden beschreiben Orte und verstehen Wegbeschreibungen.Die Studierenden sind in der Lage nach der Uhrzeitzu fragen und diese anzugeben.Das erfolgreiche Absolvieren beider Kurse des Moduls entspricht dem Niveau A1 des Gemeinsamen EuropäischenReferenzrahmens für Sprachen.InhaltKultur:Kulturelle EinblickeBesondere OrteBekannte FeierlichkeitenSprache:Erste Gespräche mit anderen (vorstellen, begrüßen, verbschieden)Angaben zur eigenen Person machen (Beruf,Wohnort, Nationalität), Angaben von anderen Personen erfragenAngaben zur Familie und Freunden machen(Zugehörigkeit, Aussehen, Beziehungen)Lebensmittel benennen, Umgang mit Lebensmitteln (Bestellen, Einkaufen,Einkaufliste, Bewerten)Umfeld Büro (Technik, Computer, Telefon)Umgang auf Reisen (Hotel reservieren,Wetterangaben, Bitten, Beschweren)Freizeit und Verabredung (Planen, berichten, verabreden)Angaben zuVergangenem (Erlebnisse, Zeitungsnachrichten)Angaben zum Aufenthaltsort und der Umgebung (Wegbeschreibung,Umgebungsbeschreibung, Fahrplan lesen)Die Wohnsituation beschreiben (Haus oder Wohnung, Wohnort, Einrichtung,Zimmer, Lieblingsplätze)Angaben zu Bekleidung (beschreiben, bewerten, kaufen, vergleichen)Angaben zu Gesundheitund Körper(Körperteile benennen, Ernährung, Gesundheitszustand)Für das Bestehen des Moduls müssen beide Teilkurse "Grundstufe 1" und "Grundstufe 2" erfolgreich abgeschlossenwerden.Literaturhinweise• Le nouveau taxi! A1. Hueber, 2015.• Le nouveau taxi! A1. Hueber, 2015.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS), Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min), Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 0h 0h 0h 0h


of Science (B.Sc.)

48

ModulkürzelIMG

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelInformationsmanagement im GesundheitswesenZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulInformationsmanagement im Gesundheitswesen (1. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der MedizinEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsGenerelles Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden einen anwendungsorientierten Überblick über dieGrundlagen des Informationsmanagements im Gesundheitswesen (operative, administrative und strategische Ebene) zugeben. Diese Kenntnisse sind für Informationsmanager in diesem Bereich grundlegend, es handelt sich um einegrundlegende und umfassende Einführung. Die Inhalte des Kurses werden im weiteren Verlauf des Studiums vertiefendaufgegriffen.Lernergebnisse• das deutsche Gesundheitssystem beschreiben und Aufgaben wichtiger Institutionen verstehen,• die Bedeutung des Informationsmanagements im Gesundheitswesen beschreiben,• Ziele des Informationsmanagements beschreiben und analysieren,• den grundlegenden Aufbau des Informationsmanagements beschreiben,• einige strategische, administrative und operative Aufgaben beschreiben und analysieren.• im konkreten Umfeld Ziele und Maßnahmen des Informationsmanagements in der Medizin erarbeiten,• einige Methoden des strategischen, administrativen und operativen Informationsmanagements grundlegend

anwenden,• die wichtigsten Grundlagen der IT-Technik grundlegend verstehen.• Themen aus dem Kurs vertiefend im Rahmen eines Referates vorstellen,• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren.Inhalt• Gesundheitssystem: Begriff, Ministerium und Institute, Stationäre und ambulante Einrichtungen, GKVen und PKVen,

G-BA, IQWiG, Abrechnung, Kammern, Gesellschaften• Informationsmanagement: Begriff, Bedeutung, Modell(e), Informationsbegriff,• Strategische Methoden: Visionen, Ziele, Situationsanalyse, Strategieentwicklung• Administrative Methoden: Projekt- und Prozessmanagement, Personal-, Daten- und Speichermanagement• Operative Methoden: IT-Architekturen, IT-Technik, Netzwerke, Telematik, eHealth, Protokolle, InteroperabilitätLiteraturhinweise• Heinrich, Stelzer: Informationsmanagement. Oldenbourg, 2011.• Krcmar: Informationsmanagement. Heidelberg, 2005.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Referat (10 min)Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

49

ModulkürzelINTG

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelInternational Trade and GlobalisationZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik undInformationstechnik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Computer Science International Bachelor,Internationale Energiewirtschaft, Informatik, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung und Energietechnik,Mechatronik, Medizintechnik, Produktionstechnik und OrganisationLernergebnisseAfter completing this course, students should be able to:• Describe and explain a country's pattern of trade using balance of payments terminology and common economic

models of comparative advantage and imperfect competition.• Analyze the consequences of international economic integration, trade liberalization and protectionism using standard

economic methods of welfare analysis; interpret world events related to international trade through the lens ofappropriate economic models.

• Be able to explain important issues related to the political economy of trade, including common arguments for andagainst trade liberalization, overall welfare implications and distributional effects of trade liberalization andprotectionism, and the importance of trade imbalances on international macroeconomic performance.

InhaltIntroduction and overview of world trade (Outline 1)• Describing a country´s pattern of trade in terms of balance of payments, international investment position, key trading

partners, and key export and import sectors.• General introductory review of the causes and consequences of trade.• Brief review of the history and political economy of international trade.Microeconomic theory important to the study of international trade (Outline 2)• Production and supply considerations• Preferences and demand theory• Surplus and welfare evaluationBasic trade models I (Outline 3)• One-factor model with technological differences (“Ricardian” trade)• Two-sector model with multiple factors of production (“Specific factors”)• International factor mobility; labor mobility and migrationBasic trade models II (Outline 4)• Heckscher - Ohlin model• Factor price equalization and implications• Empirical evidenceBasic trade models III (Outline 5)• A “standard”, or general equilibrium, model of trade• Economic growth, trade and welfare effects• Terms of trade effects and welfare“New” international trade theory (Outline 6)• External economies of scale and location of production• Models of imperfect competition and intra-industry trade• Topics in new trade theoryInstruments of trade policy (Outline 7)• Basic tariff analysis, export subsidies, quotas, non-tariff barriers• Effective rate of protection; infant industry and other arguments for protection• Industry protection and promotionPolitical economy of trade (Outline 8)• History of globalization and protection• Some theory underlying the political economy of trade• Preferential trade areas; trade creation vs. trade diversionInter-temporal trade; International borrowing and lending (Outline 9)• General model of intertemporal trade; intertemporal comparative advantage• Conduits of borrowing and lending• International macroeconomic adjustment processesCurrent issues in international trade (Outline 10)


of Science (B.Sc.)

50

• Global imbalances• Competing models of development• Financial account liberalization and capital flows• Global governance of international tradeAssessment will be based on class attendance and ongoing Moodle tasks as well as a written exam and a shortresearch paper.Literaturhinweise• Krugman, Obstfeld, and Melitz: nternational Economics: Theory and Policy, 9th ed.. , 2012.• Rodrik, Dani: The Globalization Paradox: Democracy and the Future of the World Economy. , 2011.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

51

ModulkürzelMCOM

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelMikrocomputertechnikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulComputer Science International Bachelor (2. Sem), Informatik (2. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der MedizinEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDer elementare Aufbau und die Funktionsweise von Computersystemen sind die Hauptthemen dieser Veranstaltung.Insbesondere werden der Betrieb und die Programmierung von Mikroprozessoren und typischen Ein-/Ausgabe-Gerätenbehandelt. Das vermittelte Wissen ist für den im Hardware-nahen Umfeld tätigen Informatiker elementar.LernergebnisseNach Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Bestandteile des Programmiermodells eines Mikroprozessors benennen und beschreiben• die Vor- und Nachteile unterschiedlicher I/O-Betriebsarten (Polling, Interrupt, DMA) benennen• eine für die jeweilige I/O-Komponente geeignete Betriebsart auswählen• die Bestandteile der Speicherhierarchie eines Computers benennen und deren Einfluß auf die Leistungsfähigkeit des

Systems erläutern,• einfache Assemblerprogramme zur Ansteuerung von Ein-/Ausgabe-Geräten erstellen.Methodenkompetenz• Datenblätter zu Bauelementen/Baugruppen der Mikrocomputertechnik analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse

in entsprechende Programmsequenzen umsetzen• den erlernten Stoff in Rahmen von einfachen praktischen Aufgabenstellungen umsetzen sowie verschiedene

Lösungsansätze für ein gegebenes Problem diskutierenSozial- und Selbstkompetenz• Problemstellung in Kleingruppe lösenInhalt• Programmiermodell eines Mikroprozessors• Fallstudie: Befehlssatz eines aktuellen Mikroprozessors• Programmunterbrechungssystem eines Mikroprozessors (Vektor-Interrupt-Controller)• Ein-/Ausgabe-Subsystem (Polling-, Interrupt-, DMA-Betrieb)• Systembus, Adressverwaltung• Speicher-Subsystem (SRAM, DRAM, ROM, Grundlagen: Cache)Literaturhinweise• Altera Corporation: DE1-SoC Computer System with ARM Cortex-A9.• David A. Patterson, John L. Hennessy: Computer Organization & Design - The Hardware/Software Interface. Morgan

Kaufmann, 2014.• Klaus Wüst: Mikroprozessortechnik. Vieweg, 2011.• Altera Corporation: Tutorial: Introduction to the Altera Nios II Soft Processor.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

52

ModulkürzelMOAD

ECTS5

Spracheenglisch



ModultitelMobile Application DevelopmentZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Computer Science International Bachelor, Informationsmanagement imGesundheitswesen, Informatik, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsMobile Computing - using computers as mobile devices - is a novel and important topic of applied computer science,driven by increasing electronic integration, energy efficiency and the rapid rise of internet technology. Mobile applicationsare usually deeply embedded into everyday life of their users and have different usage scenarios than classical desktopapplications. They are subject to special technical constraints like required energy efficiency, less computing power,sparse ressources and unreliable communication paths. Software engineers who build mobile apps need specializedknowledge on particularities and specific engineering and programming techniques.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Describe characteristics and constraints of mobile applications• Realize applications for at least one current development platform (f.e. Android)• Select and use sensor, location and networking technologies and approaches• Design and implement graphical user interfaces• Integrate mobile applications with server-based environments• Understand and apply techniques to ensure energy efficiencyMethodenkompetenz• Plan, design, implement and deploy mobile applications in varying application domainsSozial- und Selbstkompetenz• Find solutions to development problems individually and in small groupsInhalt• Mobile devices: Platforms and Operating systems; Characteristics of Mobile Applications• Engineering Mobile Apps: Methods and Development Tools• User Interfaces and Multimedia• Networking in mobile apps (Internet, PAN)• Mobile apps in distributed applicationsIntegration with Web-APIs• Sensors (Camera, Audio, Accelerometer,...)• Location-based functionality and services• Energy managementLiteraturhinweise• J. Roth: Mobile Computing: Grundlagen, Technik, Konzepte. dpunkt.verlag, 2005.• T. Bollmann, K. Zeppenfeld: Mobile Computing. W3L, 2010.• B. Phillips: Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Pearson Education, 2017.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

53

ModulkürzelMGEN

ECTS5


TurnusSommer- und Wintersemester

ModultitelMolekularbiologie und molekulare GenetikZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, MedizintechnikLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

54

ModulkürzelNOSQL

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelNoSQLZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, Informatik, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsNoSQL Datenbanken sind im Bereich der Speicherung von Big Data zum De-facto Standard bei Unternehmengeworden. Ein grundlegendes Verständnis der unterschiedlichen Techniken und das praktische Anwendenunterschiedlicher Systeme ist für (Wirtschafts-)Informatiker essentiell, die im Data Science Umfeld arbeiten möchten.LernergebnisseDie StudierendenFachkompetenz• verstehen die Konzepte der vier Hauptfelder von noSQL-Datenbanken (Key/Value, Dokumentbasiert,

Spaltenorientiert, Graphdatenbanken)• lernen das Grundkonzept des verteilten Map-Reduce Algorithmus kennen• erschließen den Zusammenhang zwischen Konsistenz und Verteilung mit den jeweiligen Vor- und Nachteilen• wählen eine passende Datenbank für ein gegebenes, praktisches Problem• ziehen Vergleiche zu herkömmlichen relationalen Datenbanken und verstehen die UnterschiedeMethodenkompetenz• richten verteilte Datenbanken unter Linux ein• entwerfen, implementieren und testen einfache verteilte Algorithmen zur ProblemlösungSozial- und Selbstkompetenz• schätzen Ihre eigenen analytischen und konzeptionelle Fähigkeiten ein• erarbeiten selbständig ein Referatsthema und präsentieren Ihre ErkenntnisseInhalt• Grundbegriffe der noSQL Datenbanken• Theoretische Grundlagen: Map-Reduce, CAP-Theorem, Multiversion Concurrency Control• Key-Value Stores• Dokumentorientierte Datenbanken• Spaltenorientierte Datenbanken• GraphdatenbankenLiteraturhinweise• Redmond, Wilson: Seven Databases in Seven Weeks. O'Reilly, 2012.• Edlich, Friedland, Hampe, Brauer: NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. Karl-Hanser

Verlag, 2011.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

55

ModulkürzelNOME

ECTS2


TurnusKeine Angabe

ModultitelNotfallmedizinZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, Informationsmanagement im GesundheitswesenEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsFür Absolventen der Ingenieur-Studiengänge mit medizinischem Hintergrund ist es wichtig, Einblicke in den klinischenAlltag zu gewinnen, um ihre theoretischen Kenntnisse in den klinischen Kontext einzuordnen.Durch seine vielseitigen Aspekte stellt das interdisziplinäre Fach Notfallmedizin eine spannende Herausforderung dar,da es verschiedene Elemente vor allem aus den Bereichen der internistischen, neurologischen, chirurgischen und auchder anästhesiologischen Medizin kombiniert.Darum eignet sich dieses Fach hervorragend dafür, die Besonderheiten zu demonstrieren, die sich bei der Diagnostik,Dokumentation und ärztlichen Kommunikation ergeben können.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die wichtigsten notfallmedizinischen Krankheitsbilder in ihrer Entstehung, Klinik, Diagnostik und Behandlung erklären• Grundlagen der wichtigsten Erste-Hilfe-Maßnahmen erklären• diagnostische und therapeutische Einsatzmöglichkeiten der modernen Medizintechnik in der Notfallmedizin einordnenMethodenkompetenz• die Grundzüge differentialdiagnostischen Vorgehens darstellen• die Chancen und Limitierungen ärztlichen Handelns unter medizinischen und ethischen Gesichtspunkten

nachvollziehen• das Fachwissen nutzen, um die Anforderungen an Dokumentation und Medizintechnik im klinischen Kontext zu

erkennen.Sozial- und Selbstkompetenz• die Problematik zwischen medizinisch Machbarem, therapeutisch Sinnvollem und ethisch Vertretbarem abwägen• die Relevanz medizinischer Informationen kritisch hinterfragenInhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Klinik, Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems• Klinik, Diagnostik und Therapie von Erkrankungen der Lunge• Klinik, Diagnostik und Therapie von Erkrankungen von Schockzuständen• Klinik, Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des ZNS• Klinik, Diagnostik und Therapie von Erkrankungen von Schädel-Hirn-Traumata• Medizintechnische Ausstattung im Rettungswesen• Dokumentation, Scores und Qualitätssicherung• ethische Lösungswege in der notfallmedizinischen Praxis• praktische Übungen zur kardiopulmonalen Reanimation• Exkursion in einen SchockraumLiteraturhinweise• Ziegenfuß, T.: Notfallmedizin. Springer, 2014.• Adams, H. A. et al.: Taschenatlas Notfallmedizin. Thieme, 2011.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (2 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 0h 0h 0h 0h


of Science (B.Sc.)

56

ModulkürzelOPTER

ECTS5



ModultitelOperative TherapieZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, Informationsmanagement im Gesundheitswesen, MedizintechnikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Absolventen der Studiengänge Medizinische Dokumentation und Medizintechnik sollen über ihr Fachstudium hinausKenntnisse in medizinischen Angelegenheiten erhalten. Die chirurgische operative Therapie stellt ein Kernfach in derMedizin dar. Schwerpunkte des Moduls sind Erläuterung chirurgischer Problemlösungen, Anwendung medizinischermodernster Techniken, Erläuterungen zur Therapie chirurgischer Erkrankungen.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz:• Erkennen und Erläutern von Therapieoptionen verschiedenster chirurgischer Erkrankungen• Einsatzmöglichkeiten der modernen Medizintechnik in der Chirurgie• Erkennen von Problemen von Chirurgen mit Medizintechnik• Erweiterung des Allgemeinwissens im chirurgischen FachbereichMethodenkompetenz:• Das erworbene Fachwissen soll Berührungsängste zwischen medizinischen Dokumenteuren und Medizintechnikern

zu Anwendern und Chirurgen reduzieren• Die Anwendeproblematik modernster Medizintechnik soll herausgearbeitet werden und die Zusammenarbeit für einen

reibungslosen Ablauf zwischen Verwaltung, Technik und Klinik erkannt werdenSozial- und Selbstkompetenz:• Probleme eines Klinikers in der Anwendung von moderner Medizintechnik und medizinischer Dokumentation

erkennen und verstehenInhalt• Darstellung juristischer Probleme bei chirurgischen Eingriffen• Vorbereitungen und Untersuchungsgänge chirurgischer Patienten• Modernste Anwendung von Implantaten in der Frakturbehandlung und Endoprothetik• Behandlung Differentialdiagnosen des akuten Abdomens• Pathogenese und Physiologie der Struma• Tumore und deren Behandlung• Hernien und deren Behandlungsmethoden• Minimalinvasive Chirurgie und deren Anwendung in der Viszeralchirurgie• Pathophysiologie von Verbrennungserkrankungen• Erkrankungen und Pathophysiologie des oberen Verdauungstraktes• Pathophysiologie und Erkrankungen und deren Therapie im unteren Verdauungstrakt• Ein Tag im Operationssaal inclusive Assistens im Kreiskrankenhaus BlaubeurenLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 52h 90h 8h 150h


of Science (B.Sc.)

57

ModulkürzelOPCO

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelOperatives ControllingZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulInformationsmanagement im Gesundheitswesen (3. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der MedizinEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsGenerelles Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden anwendungsorientierte Kenntnisse des operativenControllings für das Gesundheitswesen zu vermitteln. Diese Kenntnisse sind für den Studiengang IG grundlegend imRahmen der verschiedenen Funktionen der Betriebswirtschaftslehre.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Notwendigkeit und die Inhalte des operativen Controllings im Gesundheitswesen beschreiben• die Vorgehensweise in der Wirtschaftsplanung beschreiben und anwenden• die Kennzahlen des operativen Controllings beschreiben und anwenden• das spezifische Berichtswesen für den Gesundheitsbereich beschreiben und anwenden• die Vorgehensweise und Inhalte von Investitionsrechnungen beschreiben und anwendenMethodenkompetenz• die verschiedenen Instrumente des operativen an Beispielen einüben und im Rahmen von Fallstudien entwickeln,

diskutieren und präsentieren• wissenschaftliche Literatur analysieren und diskutierenSozial- und Selbstkompetenz• in Kleingruppen sachbezogen argumentieren und die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmenInhalt• Begriff und Inhalte des operativen Controllings, Bedeutung für die Praxis• Vorgehensweise und Inhalte der Wirtschaftsplanung• Controllingkennzahlen für Gesundheitseinrichtungen• Aufbau und Inhalte eines monatlichen Berichtswesens• Methoden der Investitionsrechnung• Schnittstellen des Controllings zu anderen Abteilungen• Übungsbeispiele zu den verschiedenen Controllinginstrumenten• Fallstudie zu den Controllinginstrumenten im GesundheitswesenLiteraturhinweise• Hentze/Huch/Kehres (Hrsg.): KrankenhausControlling. , 1700.• Straub/Sperling: Controlling und Businessplan. , 1700.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS), ÜbungPrüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

58

ModulkürzelPENTE

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelPentestingZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Computer Science International Bachelor, Informationsmanagement imGesundheitswesen, Informatik, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsUm Informationssysteme gegen unbefugte Zugriffe angemessen zu schützen, sind Kenntnisse im Bereich der offensivenInformationssicherheit unabdingbar. Das Modul gibt einen Einblick in die Denkweise von Hackern und Crackern, stellthandelsübliche Arbeitswerkzeuge im Bereich der offensiven Sicherheit dar und beschreibt, wie mit Sicherheitsvorfällenumzugehen ist.Das vermittelte Wissen hilft bei der Planung und Umsetzung sicherer Informationssysteme und vertieft die Kenntnisse imSchwerpunkt Informationssicherheit um den Aspekt der Offensive Security.LernergebnisseNach Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• typische Angriffstypen auf konkrete Informationssysteme auswählen;• unter Laborbedingungen Angriffsvektoren praktisch demonstrieren;Methodenkompetenz• die Ergebnisse eines Penetrationstests analysieren und konkrete Schutzmaßnahmen vorschlagen;• einen Managementbericht ausarbeiten mit dem Ziel, die Systemsicherheit zu erhöhen;Sozial- und Selbstkompetenz• sich in neue, auch sehr komplexe Aufgabenstekllungen eigenständig einarbeiten, teamorientiert zusammenzuarbeiten

und Ergebnisse zu dokumentieren und zu präsentieren.Inhalt• Typische Sicherheitsschwachstellen verteilter Systeme• Angriffstypen, Angriffsvektoren, Top 10 Liste der gängigen Angriffe• Die wichtigsten Tools des Penetrationstesters• Praktische Durchführung von Angriffen unter Laborbedingungen• Ausarbeiten und präsentieren ausgewählter Aspekte zum ThemaLiteraturhinweise• Michael Messner: Metasploit: Das Handbuch zum Penetration-Testing-Framework. dpunkt.verlag GmbH, 2011.• Peter Kim: The Hacker Playbook: Practical Guide to Penetration Testing. Independent Publishing Platform, 2014.• Daniel Dieterle: Basic Security Testing with Kali Linux. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016.• Robert W. Beggs: Mastering Kali Linux for Advanced Penetration Testing. Packt Publishing, 2014.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

59

ModulkürzelPHYSM

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelPhysiologische MesstechnikZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, MedizintechnikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDie Physiologische Messtechnik befasst sich mit der Überwachung wichtiger Körperfunktionen durch physikalisch-technische Methoden. Sie steht an der Schnittstelle von Medizin und Technik. Zu ihrem Verständnis sind daherGrundkenntnisse aus Anatomie und Physiologie ebenso erforderlich wie ein fundiertes Wissen über den physikalischenHintergrund der jeweiligen Diagnoseverfahren.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• Den prinzipiellen anatomischen Aufbau der jeweiligen Organe und ihre Grundfunktionen beschreiben.• Erklären, wie physiologische Signale im menschlichen Körper zustande kommen.• Darstellen, wie diese Signale gemessen werden können.• Die physikalische Basis der Messmethoden erklären.Methodenkompetenz• Physiologische Messverfahren in der Praxis anwenden.• Physiologische Signale quantitativ auswerten.• Grundlegende physiologische Signalformen interpretieren.• Fehlerquellen bei der praktischen Anwendung erkennen und vermeiden.Sozial- und Selbstkompetenz• einzeln und in Kleingruppen Aufgaben der Physiologischen Messtechnik lösen• mit medizinischem Personal über physiologische Messverfahren kommunzieren.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:• Grundlegender Aufbau und physiologischer Aufbau wichtiger Organe und Organsysteme: Herz, Kreislauf, Lunge,

Gehirn, Niere, Sinnesorgane• Entstehung elektrophysiologischer Signale• Elektroden und Ableitungen• Grundlagen der Ultraschalldiagnostik• Dialyse und Dialysequantifizierung• Überprüfung der Sehfunktion• Überprüfung des Gehörs, AudiometrieLiteraturhinweise• M. Groß: Skript "Physiologische Messtechnik".• Gerfried Gebert: Physiologie als Grundlage der klinischen Medizin. , 2008.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform mündliche Prüfungsleistung Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

60

ModulkürzelPGI

ECTS5



ModultitelPortugiesisch Intensiv A1Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Fahrzeugelektronik,Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, Internationale Energiewirtschaft,Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung undEnergietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik und Organisation,WirtschaftinformatikLernergebnisseDieser Kurs bildet den Grundstein für weitere Sprachkurse, deren Ziel die kompetente Sprachverwendung imakademischen Leben bspw. im Rahmen von Austauschsemestern ist.Die Studierenden verstehen und verwenden einfache, alltägliche Ausdrücke.Die Studierenden sind in der Lage sich undandere vorzustellen und Fragen zu Personen zu stellen und beantworten.Die studierenden besitzen das notwendigeWissen um sich auf einfache Art zu verständigen, wenn die Gesprächspartner langsam und deutlich sprechen.DieStudierenden geben Mengen an und kaufen Lebensmittel ein.Die Studierenden beschreiben Orte und verstehenWegbeschreibungen.Die Studierenden sind in der Lage nach der Uhrzeit zu fragen und diese anzugeben.Portugiesisch Intensiv A1 entspricht dem Niveau A1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachenmit inhaltlichem Fokus auf Themen des studentischen und akademischen Lebens.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:Kultur:Kulturelle EinblickeBesondere OrteBekannte FeierlichkeitenSprache:Erste Gespräche mit anderen (vorstellen, begrüßen, verbschieden)Angaben zur eigenen Person machen (Beruf,Wohnort, Nationalität, Studienschwerpunkt), Angaben von anderen Personen erfragenAngaben zur Familie undFreunden machen (Zugehörigkeit, Aussehen, Beziehungen)Absichten und Bewegründe erläutern underfragenLebensmittel benennen, Umgang mit Lebensmitteln (bestellen, einkaufen, Einkaufliste, bewerten)Umgang aufReisen (Hotel reservieren, Wetterangaben, Bitten, Beschweren)Angaben zum Aufenthaltsort und derUmgebung(Wegbeschreibung, Umgebungsbeschreibung, Fahrplan lesen)Freizeit und Verabredung (Planen, berichten,verabreden)Über Alltagsaktivitäten berichten, Telefongespräche, einfache E-Mails lesen, SmalltalkBuchstabieren,Jahreszahlen, Monate, Wochentage, Zeitangaben, Uhrzeit, einen Zeitraum angebenLiteraturhinweise• Oi, Brasil!. Hueber, 2009.• Oi, Brasil!. Hueber, 2009.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

61

ModulkürzelPGI

ECTS5



ModultitelPortugiesisch Intensiv A2Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Fahrzeugelektronik,Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, Internationale Energiewirtschaft,Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung undEnergietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik und Organisation,WirtschaftinformatikLernergebnisseDieses Modul stellt die Fortsetzung des Kurses „Portugiesisch Intensiv A1“ dar, beide dienen dem Ziel der Vorbereitungauf weitere Kurse, die eine Teilnahme am akademischen Leben im Zielland bspw. im Rahmen einesAustauschsemesters ermöglichen sollen. Die Studierenden verstehen einfache Sätze und häufig gebrauchte Ausdrückeim Bereich der Familie, Arbeit, Studium und Forschung und der näheren Umgebung.Die Studierenden sind in der Lagesich in routinemäßigen Situationen zu verständigen in denen es um einen einfachen und direkten Austausch vonInformationen über bekannte Dinge im Studienkontext und Alltag geht.Die Studierenden beschreiben Ihre eigeneHerkunft, Ausbildung sowie Studienschwerpunkte.Die Studierenden haben das notwendige Wissen um Dinge aus Ihrerunmittelbaren Umgebung zu beschreiben und wiederzugeben.Die Studierenden verstehen und berichten über geleseneTexte.Die Studierenden sind in der Lage über eigene Erfahrungen zu berichten.Portugiesisch Intensiv A2 entspricht dem Niveau A2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachenmit inhaltlichem Fokus auf Themen des studentischen und akademischen Lebens.InhaltKultur:Traditionelle FesteGeburtstagsfeiernSprache:Angaben zu Vergangenem (Erlebnisse, Zeitungsnachrichten)Angaben zu Bekleidung (beschreiben, bewerten, kaufen,vergleichen)Angaben zu Gesundheit und Körper (Körperteile benennen, Ernährung, Gesundheitszustand)Die eigenenErinnerungen wiedergeben (Kindheit, Vergangenheit, Ereignisse)Die Wohnsituation beschreiben (Haus oder Wohnung,Wohnort, Einrichtung, Zimmer, Lieblingsplätze)Über Beruf und Arbeit sprechen (Bewerbung, eigener Beruf, Aktivitätenim Beruf)Über Reisen sprechen (Urlaubsbericht, Landschaften, Wetter)Feierlichkeiten (Glückwünsche, Einladungen,Feste planen)Farben benennen, Datum angeben, Zeitangaben machenTexte strukturieren und erzählen, Sachtextlesen, Zeitungsartikel lesen, einfache DiskussionenLiteraturhinweise• Oi, Brasil!. Hueber, 2009.• Oi, Brasil!. Hueber, 2009.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

62

ModulkürzelRG1

ECTS5



ModultitelRussisch Grundstufe 1Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik undInformationstechnik, Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, InternationaleEnergiewirtschaft, Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik, Maschinenbau, SchwerpunktAutomatisierung und Energietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik undOrganisation, Wirtschaftinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen / LogistikLernergebnisseDie Studierenden verstehen und verwenden einfache, alltägliche Ausdrücke des studentischen Lebens.DieStudierenden sind in der Lage sich und andere vorzustellen.Die studierenden besitzen das notwendige Wissen um sichauf einfache Art zu verständigen, wenn die Gesprächspartner langsam und deutlich sprechen.Die Studierenden lesenund schreiben in kyrillischer Schrift.Das Modul "Russisch Grundstufe 1" entspricht dem Niveau A1.1. des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmensfür Sprachen mit inhaltlichem Fokus auf Themen des studentischen und akademischen Lebens.InhaltDer Erwerb der genannten Kompetenzen und Fähigkeiten erfolgt durch Behandlung folgender Themen:Sprache:Erste Gespräche mit anderen (vorstellen, begrüßen, verbschieden)Angaben zur eigenen Person machen (Beruf,Wohnort, Nationalität, Studienschwerpunkt), Angaben von anderen Personen erfragenStudienthemen besprechenAngaben zum eigenen Umfeld (Verwandte, Freunde, Bekannte)Aussprache, Betonung, Rechtschreibung, Satzbau,Zahlen bis 19Schrift:Kyrillisches AlphabetKyrillisch lesenKyrillisch schreibenLiteraturhinweise• Otlitschno! A1. Hueber, 2017.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

63

ModulkürzelSWLE

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelSoftware Language EngineeringZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der Medizin, WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsSprachen werden in der Informatik in vielfältiger Weise verwendet, seien es allgemein anwendbare Programmier-sprachen wie Java und C++, Datenbeschreibungssprachen wie XML und JSON, Entwurfssprachen wie UML oder auchspeziell auf einzelne Anwendungsgebiete zugeschnittene Sprachen (sog. Domain specific languages - DSLs), wie z.B.Datenbankabfragesprachen, Dokumentenbeschreibungssprachen, Sprachen zur Modellierung elektronischerGesundheitsakten oder Hardware-Beschreibungssprachen für den Chip-Entwurf. Mit Software-Sprachen systematischbeim Entwurf, der Implementierung und der Anwendung umgehen zu können, stellt eine wichtige, breit anwendbareFähigkeit eines Informatikers dar.Lernergebnisse...InhaltSoftware Language Engineering ist ein junges Teilgebiet der Informatik im Grenzbereich zwischen den klassischenFachrichtungen "Software Engineering" und "Programmiersprachen und Compilerbau", das sich mit Methoden undWerkzeugen beschäftigt, die dazu dienen, Software-Sprachen systematisch definieren, implementieren, analysieren,verarbeiten und anwenden zu können. Typische Einsatzgebiete sind beispielsweise die Realisierung von DSLs (domainspecific languages) mit Hilfe von Interpretern oder Compilern, die Analyse von großen Softwaresystemen für dieSoftwarewartung und -qualitätsicherung oder auch die automatische Generierung von Programmen aus abstraktenModellen bei der modellgesteuerten Software-Entwicklung. In dieser Veranstaltung werden die grundlegendenMethoden und Werkzeuge zum Umgang mit Software-Sprachen vorgestellt und in Übungen sowie kleineren Projektenpraktisch angewendet. Folgende Themen sind geplant:• Einleitung: Software-Sprachen in der Anwendung, GPLs (general purpose languages) und DSLs (domain specific

languages, domänenspezifische Sprachen)• Beschreibung von Sprachen: Formale Sprachen, reguläre Ausdrücke, Grammatiken, Metamodelle• Verarbeitung textueller Sprachen: Syntaxanalyseverfahren (Top-Down, Bottom-Up, Scanner- und Parser-

Generatoren, Parser-Kombinatoren), Architektur von Interpretern und Compilern, Abstrakte Syntaxbäume,Semantische Verarbeitung von Programmen, Codegenerierung

• Methoden und Anwendungen der Programmanalyse: Kontroll- und Datenflussanalyse, Programmanalyse z.B. fürSoftware-Qualitätssicherung, Programmvisualisierung und Refactoring

• Datenbeschreibungssprachen: XML und JSON, Strukturdefinitionen (DTD, XML-Schemata), Verarbeitungsmodelle(XML-Parser, JDOM-Parser, Transformation mit XSLT), Anwendungen von XML und JSON

• Domain Specific Languages (DSLs): textuelle und graphische DSLs, Sprachkonstrukte für interne DSLs (z.B.Metaprogrammierung, higher order functions).

• Model-Driven Software Development: Model-Driven Architecture, Model-To-Model Transformations, Model-To-TextTransformations, Template Languages, Code Generation, Domain-Specific Modeling, UML-Profiles

Literaturhinweise• A. Kleppe: Software Language Engineering. Addison Wesley, 2008.• A.V. Aho, M.S. Lam, R. Sethi, J.D. Ullman: Compiler - Prinzipien, Techniken und Werkzeuge. Addison-Wesley, 2008.• M. Fowler: Domain-specific languages. Addison-Wesley, 2010.• T. Parr: Language Implementation Patterns - Techniques for Implementing Domain Specific Languages. The

Pragmatic Programmers, 2010.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

64

ModulkürzelSGA1

ECTS5



ModultitelSpanisch Grundstufe A1Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Digital Media, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik undInformationstechnik, Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, InternationaleEnergiewirtschaft, Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik, Maschinenbau, SchwerpunktAutomatisierung und Energietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik undOrganisation, Wirtschaftinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsingenieurwesen / LogistikLernergebnisseDas Modul "Spanisch Grundstufe A1" besteht aus den beiden Kursen "Spanisch Grundstufe 1" und "SpanischGrundstufe 2", die den Grundstein für weitere Sprachkurse bilden, deren Ziel die kompetente Sprachverwendung imakademischen Leben bspw. im Rahmen von Austauschsemestern ist. Durch das erfolgreiche Absolvieren beider Kursedes Moduls werden folgende Lernergebnisse abgedeckt:Die Studierenden verstehen und verwenden einfache, alltägliche Ausdrücke des studentischen und akademischenLebens. Die Studierenden sind in der Lage sich und andere vorzustellen und Fragen zu Personen,Studienschwerpunkten etc. zu stellen und beantworten.Die Studierenden besitzen das notwendige Wissen um sich aufeinfache Art zu verständigen, wenn die Gesprächspartner langsam und deutlich sprechen.Die Studierenden gebenMengen an und kaufen Lebensmittel ein.Die Studierenden beschreiben Orte und verstehen Wegbeschreibungen.DieStudierenden sind in der Lage nach der Uhrzeit zu fragen und diese anzugeben.Das erfolgreiche Absolvieren beider Kurse des Moduls entspricht dem Niveau A1 des Gemeinsamen EuropäischenReferenzrahmens für Sprachen.InhaltKultur:Kulturelle EinblickeBesondere OrteBekannte FeierlichkeitenSprache:Erste Gespräche mit anderen (vorstellen, begrüßen, verbschieden)Angaben zur eigenen Person machen (Beruf,Wohnort, Nationalität, Studienschwerpunkt), Angaben von anderen Personen erfragenAngaben zur Familie undFreunden machen (Zugehörigkeit, Aussehen, Beziehungen)Lebensmittel benennen, Umgang mit Lebensmitteln (Bestellen, Einkaufen, Einkaufliste, Bewerten)Umfeld Arbeitswelt(Technik, Computer, Telefon)Umgang auf Reisen (Hotel reservieren, Wetterangaben, Bitten, Beschweren)Freizeit undVerabredung (Planen, berichten, verabreden)Angaben zu Vergangenem (Erlebnisse, Zeitungsnachrichten)Angaben zumAufenthaltsort und der Umgebung (Wegbeschreibung, Umgebungsbeschreibung, Fahrplan lesen)Die Wohnsituationbeschreiben (Haus oder Wohnung, Wohnort, Einrichtung, Zimmer, Lieblingsplätze)Angaben zu Bekleidung(beschreiben, bewerten, kaufen, vergleichen)Angaben zu Gesundheit und Körper (Körperteile benennen, Ernährung,Gesundheitszustand)Für das Bestehen des Moduls müssen beide Teilkurse "Grundstufe 1" und "Grundstufe 2" erfolgreich abgeschlossenwerden.Änderung Kursbuch ab SoSe 2019:Grundstufe 1: universo.ele A1Grundstufe 2: Perspectivas al vuelo A1Ab WS 2019/20 für Grundstufe 1 und Grundstufe 2: universo.ele A1Literaturhinweise• Perspectivas al vuelo A1. Cornelsen, 2010.• Perspectivas al vuelo A1. Cornelsen, 2010.• Guerrero García, Xicota Tort: universo.ele A1. München: Hueber, 2018.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Seminar (4 SWS), Seminar (4 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min), Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 0h 0h 0h 0h


of Science (B.Sc.)

65

ModulkürzelSOM

ECTS5

Sprachedeutsch


TurnusKeine Angabe

ModultitelStrategisches und operatives MarketingZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Energiesystemtechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik,Fahrzeugelektronik, Fahrzeugtechnik, Schwerpunkt Konstruktion, Industrieelektronik, Internationale Energiewirtschaft,Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Informatik, Maschinenbau, Schwerpunkt Automatisierung undEnergietechnik, Mechatronik, Medizintechnik, Nachrichtentechnik, Produktionstechnik und Organisation,WirtschaftinformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsStrategisches und operatives Marketing ist für Unternehmen jeder Größe und jeder Branche von hoher Relevanz.Relevante Fragen sind in diesem Kontext: Welche Präferenzen liegen seitens der Kunden vor? Wie könnenjKundensegmente gebildet werden? Welche Marketing-Strategie ist geeignet? Wie gestalten ihr Marketing? WelcheProdukt-, Preis-, Distributions- und Kommunikationspolitik ist geeignet? Die Studierenden lernen für eine eigene Ideendie strukturierte Entwickung eines Marketing-Konzepts.LernergebnisseNeben fachbezogenen Kompetenzen sind heute auch methodische, soziale, persönliche und fachübergreifendeKompetenzen von hohger Relevanz. Zur Erzielung eines nachhaltigen Lernerfolgs dient Action Learning:Action Learningbedeutet handlungsorientiertes Lernen und die Verknüpfung von Theorie und Praxis.Somit erfolgt eine Sicherstellungeines nachhaltigen Lernerfolgs, da das erlernte Wissen direkt angewandt und umgesetzt wird.Zusätzlich erfolgt dieEntwicklung der eigenen Persönlichkeit.InhaltDie Vorlesung widmet sich dem strategischen und operativen Marketing und enthält, neben Grundlagen, auch einVorgehensmodell mit geeigneten Instrumenten. Die Teilnehmer können ein eigenes Marketingkonzept für einUnternehmen entwickeln. Fallbeispiele runden die Inhalte ab. Die Teilnehmer wenden die Inhalte in Teamarbeiten an.Wesentliche Inhalte sind:• Theoretische Grundlagen• Vorgehensmodell des Marketings• Umwelt- und Marktanalyse• Marktforschung• Kunden• Strategische Marketing-Planung• Produktpolitik• Preispolitik• Distributionspolitik• Marktkommunikation• MarketingcontrollingMedien und Methoden:• Interaktive Präsentation• Praxisorientierte Fallstudien• Gruppenarbeiten zur Entwicklung eines Marketingkonzepts• Einsatz von Kreativitätstechniken.• Präsentation erzielter Ergebnisse• Diskussion und Reflektion erzielter Ergebnisse•Workload und ECTSDie Vorlesung ergibt 5 ECTS, dies entspricht einer Workload von 150 AE (akademischen Einheiten).Die Workload setztsich aus folgenden Komponenten zusammen:• 60 AE Präsenz• 40 AE Selbststudium• 50 AE Verfassen des Projektberichts.Die Endnote setzt sich aus folgenden Teilnoten zusammen:• Abschlusspräsentation; Teamarbeit (25%)• Projektbericht; Teamarbeit (50%)• Open Book Klausur (25%)Mittels der Präsentation erhalten Sie die Möglichkeit, sich ideal auf weitere Präsentationen vorzubereiten (z.B.Präsentation der Bachelorarbeit). Diese Präsentation wird innerhalb Ihres Teams vorbereitet und von dem gesamten


of Science (B.Sc.)

66

Team gehalten.Der Projektbericht reflektiert das theoretisch Erlernte in Form einer praktischen Anwendung. DieserProjektbericht wird ebenfalls im Team über das gesamte Semester erarbeitet.Die Zulassung zur schriftlichen Prüfungsetzt die Teilnahme an den Übungen voraus. Die Vergabe von Leistungspunkten setzt das Bestehen der schriftlichenPrüfung voraus.Literatur:• Schallmo, D. (2017): Design Thinking erfolgreich anwenden: So entwickeln Sie in 7 Phasen kundenorientierte

Produkte und Dienstleistungen, Springer verlag• Bruhn, M. (2016): Marketing: Grundlagen für Studium und Praxis• Meffert, H. Burmann, C. (2014)24.01.2018 Marketing: Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung Konzepte -

Instrumente - Praxisbeispiele, Springer Verlag.• Kotler, P. (2017): Marketing 4.0: Der Leitfaden für das Marketing der ZukunftLiteraturhinweiseWeitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (4 SWS)Prüfungsform sonstiger Leistungsnachweis Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

67

ModulkürzelTGINF

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelTechnische Grundlagen der InformatikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulComputer Science International Bachelor (1. Sem), Informatik (1. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der MedizinEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsDas Modul vermittelt Grundkenntnisse der Digitaltechnik und der Elektrotechnik. Es bildet die Grundlage für dasVerständnis nachfolgender Module im Bereich Digitaltechnik, Mikroprozessoren und eingebetteter Systeme.LernergebnisseNach Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Funktionsweise von einfachen elektronischen Bauelementen beschreiben und verstehen• einfache elektronische Schaltungen analysieren• Einfache messtechnische Schaltungen verstehen und anwenden• die Grundprinzipien der klassischen Digitaltechnik verstehen• kombinatorische Grundschaltungen entwerfen, aufbauen und in Betrieb nehmen• sequentielle Grundschaltungen entwerfen, aufbauen und in Betrieb nehmenMethodenkompetenz• das Fachwissen anhand praktischer Aufgabenstellungen anwenden, diskutieren und eigene Lösungsansätze

entwickeln• Problemstellungen analysieren und Lösungsalternativen gegeneinander abwägenSozial- und Selbstkompetenz• Arbeitsergebnisse mit Kommilitonen und Betreuern diskutieren• Arbeitsergebnisse im kleinen Team erstellenInhalt1. Elektrotechnische Grundlagen (Strom, Spannung, Widerstand, Energie, Leistung, zeitlicher Verlauf von Strömen undSpannungen, Strom- und Spannungsquellen, einfache Widerstandsnetzwerke)2. Einfache elektronische Bauelemente (Kondensator, Spule, Diode, Transistor)3. Basisschaltungen der Digitaltechnik (OpenCollector, Tristate usw.)4. Schaltalgebra5. Kombinatorische Schaltungen (Beschreibung von logischen Problemen, Ableiten der Schaltfunktion)6. Standardschaltnetze (Vergleicher, Codierer, Code-Umsetzer, Multiplexer, Rechenschaltungen)7. Kippschaltungen (Basis FF, Taktzustandssteuerung, Taktflankensteuerung, weitere FF)8. Schaltwerke (Register, Ringzähler, Zählschaltungen, Endliche Zustandsautomaten)Literaturhinweise• Fricke, K.: Digitaltechnik. , 2009.• Lipp, H. M.: Grundlagen der Digitaltechnik. , 2007.• Wirth, N: Digital Circiut Design. , 1995.• Führer, Nerreter: Grundgebiete der Elektrotechnik Band. , 2006.• Führer, Nerreter: Grundgebiete der Elektrotechnik Band. , 2007.• Paul: Elektrotechnik für Informatiker. , 2004.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung LaborarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

68

ModulkürzelTHINF

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelTheoretische InformatikZuordnung zum Curriculum als PflichtmodulComputer Science International Bachelor (2. Sem), Informatik (2. Sem)Zuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulData Science in der MedizinEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsUm komplexe Aufgabenstellungen in der Informatik bearbeiten zu können, ist es meist nötig, die Probleme auf einemBeschreibungsniveau, das deutlich über dem Niveau der Programmierung liegt, zu formalisieren, um sie auf dieserabstrakteren Ebene mit verfügbaren bzw. neu zu entwickelnden Mitteln exakt untersuchen und lösen zu können oderauch um zu erkennen, dass sie prinzipiell nicht lösbar sind. Die Theoretische Informatik bietet dazu eine Reihe vonetablierten formalen Modellierungs-, Analyse- und Lösungsmethoden und schult insbesondere die wichtige Fähigkeit zurAbstraktion.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• grundlegende Begriffe aus der Graphentheorie, der Logik, den formalen Sprachen, der Automatentheorie und der

Berechenbarkeitstheorie erklären• wichtige Beschreibungs-, Analyse- und Beweisverfahren aus dem Bereich der formalen Sprachen erläutern und

anwenden• wesentliche Eigenschaften verschiedener Sprach- und Automatenklassen erläutern• prinzipielle Grenzen für die Berechenbarkeit und Entscheidbarkeit benennenMethodenkompetenz• typische Problemklassen in Anwendungsproblemen erkennen und mit den behandelten Beschreibungsmethoden

formalisieren, um sie einer systematischen Problemlösung zuzuführen• anhand formaler Beschreibungen Eigenschaften der beschriebenen Systeme nachweisenInhalt• Grundbegriffe der Graphentheorie• Formale Sprachen• Deterministische und nichtdeterministische endliche Automaten• Reguläre Ausdrücke und reguläre Sprachen• Kontextfreie Grammatiken• Kellerautomaten• Effiziente Top-Down-Syntaxanalyse• Berechenbarkeit, Church'sche These• Unentscheidbare Probleme• Einführung in die PrädikatenlogikLiteraturhinweise• Socher: Theoretische Grundlagen der Informatik. Hanser Verlag, 2007.• Hoffmann: Theoretische Informatik. Hanser Verlag, 2009.• Hopcorft, Motwani: Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie. Addison-

Wesley, 2002.• Sipser: Introduction to the Theory of Computation. Thomson, 2005.• Tittmann: Graphentheorie. Leipzig: Fachbuchverlag, 2003.• Aho, Lam, Sethi: Compiler. Pearson Studium, 2008.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung HausarbeitAufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

69

ModulkürzelWEBE

ECTS5

Sprachedeutsch



ModultitelWeb-EngineeringZuordnung zum Curriculum als WahlpflichtmodulComputer Science, Data Science in der Medizin, Computer Science International Bachelor, InformatikEinordnung und Bedeutung des Moduls bezogen auf die Ziele des StudiengangsZunehmend werden technische Systeme mit einer Webschnittstelle ausgestattet und es sind umfangreiche Kenntnissebei der Entwicklung webbasierter Applikationen notwendig. Deshalb benötigen Informatiker entsprechendeKompetenzen in diesem Themengebiet.LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die StudierendenFachkompetenz• die Grundlagen der Webprotokolle und -standards benennen• die Besonderheiten von webbasierten Applikationen gegenüber normalen Applikationen beschreiben• die verschiedenen Programmierschnittstellen anwendenMethodenkompetenz• die besonderen Anforderungen an Webapplikationen analysieren und in einem Projekt umsetzen• den Einsatz der richtigen Webframeworks planen und anwendenSozial- und Selbstkompetenz• mit den verschiedenen Projektbeteiligten den optimalen Einsatz eines Webprojektes diskutieren und planenInhalt• Einführung• HTML und XML Grundlagen• XSLT Transformationen• XML Schema• Protokolle HTTP• CGI-Skripte, Servlets• JSP, PHP, ASP• ASP.NET, JSF• Browsercode• SicherheitsaspekteLiteraturhinweise• H. Wöhr: Web-Technologien. Dpunkt Verlag, 2004.• R. Dumke, M. Lother, C. Wille, F. Zbrog: Web Engineering. Pearson Studium, 2003.• Castelyn, S.; et.al.: Engineering Web Applications. Springer, 2012.Weitere Literaturangaben erfolgen im Rahmen der jeweils aktuellen Durchführung der Veranstaltung.Lehr- und Lernform Vorlesung (3 SWS), Labor (1 SWS)Prüfungsform Klausur (90 min) Vorleistung Aufbauende Module Modulumfang Präsenzzeit Selbststudium Praxiszeit Gesamtzeit 60h 90h 0h 150h


of Science (B.Sc.)

70

Hochschule Ulm · • das Fachwissen und die Kenntnisse der induktiven Biostatistik in praktischen...

Documents

Transcript of Hochschule Ulm · • das Fachwissen und die Kenntnisse der induktiven Biostatistik in praktischen...