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Fakultät Maschinenbau

DaBe

01.04.2024 - 31.03.2026

Datenwissenschaftliche Problembehandlung

Problemstellung

Mit der fortschreitenden Digitalisierung sind klassische Lehrveranstaltungen, die sich auf Vorlesungen und Übungen konzentrieren, nicht mehr ausreichend, um Studierende angemessen auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorzubereiten. Für ein tiefes Verständnis von datenwissenschaftlicher Probleme sollten Studierende sich mit den Problemen auseinandersetzen, Erfahrungen machen und das Lösungsvorgehen an spannenden Demonstratoren erleben. Für eine moderne Lehre sind innovative Lehrformate erforderlich, damit Studierende die Möglichkeit haben, diese wertvolle und prägende Erfahrungen zu sammeln.

Zielsetzung

Das Ziel ist, eine praxisorientierte Lehrveranstaltung zu entwickeln, in der Studierende das Zusammenspiel von Software und Hardware im Kontext datenwissenschaftlicher Probleme in interdisziplinären Teams erlernen. An spannenden Demonstratoren einer Brauanlage und eines Algenreaktors (als CO2 Senke) der TU Dortmund werden Studierende theoretisches mit praktischem Wissen verknüpfen und diese mit intelligenten Industrial Internet of Things (IIoT) Sensoren ausstatten, um die Anlagen nachzurüsten, zu digitalisieren und zu analysieren. Die Gruppen sind auf Dokumentation der vorherigen Gruppe angewiesen und lernen Dokumentations- und Wissensmanagement, um der nächsten Gruppe die Erfahrungen zur Verfügung zu stellen. Das Ziel der Folgegruppe ist die Anpassung der Demonstratoren für eine neue Aufgabe. Studierende werden befähigt Herausforderungen der Zukunft mit beschleunigtem technologischem Fortschritt und wandelnden Anforderungen vorzubereiten.

Vorgehensweise und Arbeitsteilung

Die Bearbeitung erfolgt in drei Phasen. In der Konzeptionsphase wird das Lehrkonzept geplant, Ausstattungen und Erweiterungen der Anlagen für Studierende beschafft. In der zweiten Phase wird das Konzept mit wissenschaftlichen Hilfskräften und dem Braunetzwerk validiert und verbessert. In der dritten Phase wird die Veranstaltung zweimal mit Studierenden durchgeführt und Feedback eingeholt. Während der Phasen werden Empfehlungen von Studierenden zu Sensoren und Anlagenerweiterungen beschaffen.

Förderhinweis

Gefördert durch Stiftung Innovation Hochschullehre.