1 Modulname |
Human-Information Interaction (Human-Information Interaction) |
1.1 Modulkürzel |
141120 |
1.2 Art |
Wahlpflicht / WP-Modul |
1.3 Lehrveranstaltung(en) |
Human-Information Interaction |
1.4 Semester |
4 - 5 |
1.5 Modulverantwortliche(r) |
Prof. Dr. Kawa Nazemi |
1.6 Weitere Lehrende |
NN |
1.7 Studiengangsniveau |
Bachelor |
1.8 Lehrsprache |
Deutsch, (teilweise Englisch) |
2 Inhalt |
Das Modul führt in grundlegende Konzepte und Methoden der Mensch-Information Interaktion ein. Dazu werden zunächst verschiedene Modelle und Konzepte der „digital information literacy“, und „search literacy“ eingeführt. Basierend auf die eingeführten Modelle, werden aktuelle Systeme von den Studierenden recherchiert, beurteilt und diskutiert. Der Fokus der Veranstaltung liegt in der kritischen Auseinandersetzung mit „State-of-the-Art“ Technologien zur Suche, Exploration, Informationsgewinnung, Informationsvermittlung und Visualisierung in Bezug auf etablierten und aktuellen Modellen der Informationskompetenz. Dabei werden exemplarisch Discovery-, Visualisierungs- und Analyse Systeme unter besonderer Berücksichtigung der jeweiligen Komponenten eines Modells beurteilt, argumentiert und weiterentwickelt werden. Unter anderem werden folgende Aspekte behandelt:
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Ziele und Notwendigkeiten der Mensch-Information Interaktion im Kontext von „Big Data“, „Smart Data“ und „Data Analytics“.
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Ziele, Modelle und Verfahren der Suche im Kontext komplexer Such- und Analyseaufgaben
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Menschliche Informationsverarbeitung, kognitive Verarbeitung von digitalen Inhalten
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Visuelle Wahrnehmung und Informationsvisualisierung im Kontext der Informationskompetenz
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3 Ziele |
Lernziel des Moduls ist der Erwerb erweiterter Kenntnisse der Prozesse, Modelle und Verfahren der Human-Information Interaction.
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Kenntnisse
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Die Studierenden kennen relevante und aktuelle Modelle der Human-Information Interaction.
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Fertigkeiten
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Die Studierenden können verschiedenartige Informationssysteme anhand der Modelle beurteilen und konkrete Handlungsempfehlungen für komplexe Analyseaufgaben basierend auf große Datenmengen ableiten.
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Sie kennen sowohl die gängigen als auch komplexe Suchstrategien und können aus Entwicklersicht den Prozess der Suche und Exploration verfeinern und verbessern.
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Kompetenzen
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Auf der Grundlage der Vermittlung verschiedener Modelle der Informationskompetenz können Studierenden aktuell relevante Themen, Technologien und Verfahren rund um Informationskompetenz identifizieren und Ansätze zur Forschung und Entwicklung solcher Systeme aus den Perspektiven der Mensch-Computer-Interaktion, wirtschaftliche Relevanz, wissenschaftliche Relevanz und informationstechnologische Relevanz entwickeln.
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4 Lehr- und Lernformen |
Seminar
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5 Arbeitsaufwand und Credit Points |
5 CP (Modul gesamt);
150 Stunden: 60 Stunden Präsenzzeit, 90 Stunden Selbststudium und Prüfungsvorbereitung
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6 Prüfungsform, Prüfungsdauer und Prüfungsvoraussetzung |
Hausarbeit oder Praxisbericht gemäß § 13 Abs. 3 ABPO oder Referat und Präsentation gemäß § 13 Abs. 5 ABPO.
Wiederholungsmöglichkeit einmal im Studienjahr nach § 9 Abs. 10 ABPO.
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7 Notwendige Kenntnisse |
– |
8 Empfohlene Kenntnisse |
– |
9 Dauer, zeitliche Gliederung und Häufigkeit des Angebots |
1 Semester; WS, 4 SWS
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10 Verwendbarkeit des Moduls |
Bachelorstudiengang Information Science |
11 Literatur |
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Bünnagel, W. (2012): Selbstorganisiertes Lernen im Unternehmen - Motivation freisetzen, Potenziale entfalten, Zukunft, Springer Gabler.
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Balceris, M. (2011): Medien- und Informationskompetenz - Modellierung und Messung von Informationskompetenz bei Schülern. Dissertation Universität Paderborn.
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Eisenberg, M. (2008): Information Literacy: Essential Skills for the Information, DESIDOC Jl. Lib. Inf. Technol.
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Eisenberg, Michael B.; Berkowitz, Robert E. (2011): Big Six Skills.
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Kuhlthau, Carol Collier (1989): Information Search Process. A Summary of Research and Implications for School Library Media Programs.
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Marchionini G. (2006): Exploratory search: from finding to understanding. Commun. ACM 49.
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Nazemi, K. et al. (2010): Semantic visualization cockpit: Adaptable composition of semantics-visualization techniques for knowledge exploration. ICL.
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Nazemi, K. (2015): Adaptive Semantics Visualization. Springer. Studies in Computational Intelligence.
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White R. W., Roth R. A. (2009): Exploratory Search: Beyond the Query-Response Paradigm, vol. 1 of Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services. G. Marchionini (Ed). Morgan & Claypool Publishers, 2009
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Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
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Stand: 11.10.2018, 23:19:01.