Zentrale Lernplattform • LMU München

• Der Einschreibeschlüssel lautet: "fmm"

Termine und Personen:

Themen

1. Das multiple lineare Regressionsmodell
   
2. Statistische Regularisierung
   
3. Das verallgemeinerte lineare Modell
   
4. Gemischte Modelle
   
5. Das generalisierte additive Modell
   
6. GAMLSS, Quantilregression, Verteilungsregression
   
7. Kategoriale Regression
   
8. Lebensdauermodelle
9. Messfehler, Fehlklassifikation und fehlende Daten

Die Vorlesung „Grundbegriffe der Psychologie I" stellt den ersten Teil des Moduls „Einführung" für Nebenfachstudierende der Psychologie im Rahmen eines Bachelor-Studiengangs dar, der Psychologie als Nebenfach vorsieht.

Die Vorlesung bietet einen Überblick über ausgewählte grundlagen- und anwendungsorientierte Themen der Psychologie. Im ersten Teil der Vorlesung (Wintersemester) stehen psychische Grundfunktionen wie die Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Lernen und das Gedächtnis im Vordergrund. Außerdem werden die neurobiologischen Grundlagen von Erleben und Verhalten behandelt ebenso wie Fragen zu Theorien und Modellen aus dem Bereich der psychologischen Emotions- und Motivationsforschung.

Der zweite Teil der Vorlesung (Sommersemester) führt in grundlegende wissenschaftliche Methoden der Psychologie ein und widmet sich den Grundlagen zentraler intra- und interpersoneller Prozesse aus entwicklungs- und sozialpsychologischer Perspektive sowie aus Sicht der Persönlichkeits- und differentiellen Psychologie. Schließlich werden anwendungsbezogene Fragen der Psychologie aus dem Bereich der klinischen Psychologie und Psychotherapie behandelt.

Vorlesungsunterlagen 

VL "Grundlagen der Entwicklungspsychologie"

Syllabus

ONLINE COURSE

Teachers: Hanna Brenzel, Hariolf Merkle, Marco Puts, Piet Daas
Runtime: 14. November 2022 -  16. December 2022
Format: Flipped Classroom: Self-learning through online videos and literature, weekly 1-hour online meetings
Examination: Examination sheets (3 ECTS credits)
Language: English
Prerequisites: Basic R knowledge is required.

Who is this course for? MsC Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46), BsC Statistics and Data Science (2021, WP 8+11),Bsc Statistik (2010, WP 6.0.3+6.0.4), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 30 ECTS (2021, WP 4+5), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12), Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6), Statistik Nebenfach 60 ECTS Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11), Grundlegende Statistik als Nebenfach für MA 30 ECTS (2011, WP 6), Vertiefte Statistik Master (2011, WP 5)

Use the registration key (Einschreibeschlüssel) "bigDS22" to read more about the course.
This course aims to foster the practice of software engineering and project management techniques in the context of data science and machine learning projects. 

The target audience for this course is master's students from Computer Science, Statistics & Data Science.

Organization

• Lecturers: Bernd Bischl, Giuseppe Casalicchio, Susanne Dandl,  Florian Pfisterer
• Time: During workshops: Thursday, 8-12 s.t (Only first weeks)
• Place: CIP-Pool Institute for Statistics (1st Floor)
  
• ECTS: 12 ECTS (e.g. as an alternative to the Statistical Consulting or Data Science Practical)

Eligibility Requirements

• Good programming skills in Data science-related languages (R, Python, Julia, C++, etc.)
• Predictive Modelling, KDD, Deep Learning, or comparable Machine Learning courses

Projects

• Industry Projects with several Munich-based industry leaders
• Research / Data Science for Social Good projects 

Schedule 

• Q&A + exercise session: Friday, 10 - 12 

• The enrollment key is OPTIM2022

Als verpflichtende Ergänzung zum Begleitseminar des Dienstagspraktikums wird in diesem Seminar ausgehend von den praktischen Eindrücken und Erfahrungen im studienbegleitenden Praktikum im Förderschwerpunkt emotionale und soziale Entwicklung (Dienstagspraktikum) speziell Fallarbeit und kollegiale Fallberatung anhand konkreter pädagogischer Fallkonstellationen und -erfordernissen geübt und durchgeführt. Die Teilnehmenden werden mit systematischen Möglichkeiten professioneller Fallarbeit konfrontiert und in Grundzüge kollegialer Fallberatungsmethoden eingewiesen.

Projektbeschreibung:

In diesem Kollaborativ Projekt, das sowohl von Studierende als auch von Dozierenden gemeinsam entwickelt wird, lernten die Studierenden aktuelle Trends in der Bildung für Kinder mit Autistmus Spectrum Störungen (ASS) kennen und entwickelten ihre eigene Idee, wie die Hauptprobleme bei Inklusion und Bildung dieser Kinder überwunden werden können.

Studierenden der LMU sollten verschiedene Wissenschaftlich quellen (Markowetz 2020, Theunissen, 2019) und auch Bücher von Menschen mit ASS (Higashida 2013, Grandin, 2014) verwenden um ihr Exposé bzw. Broschüre zu gestalten. Die Produkte, die wir für dieses Projekt erstellen, könnten auch eine Website, ein wissenschaftliches Papier und ein Theatertext sein, um die Inklusion für diese bestimmten Kinder zu fördern. Allerdings fokussieren wir in die Broschüre.

Zu Beginn des Projekts erhalten die Studierenden mehrere Inputs, um die besonderen Merkmale des ASS kennenzulernen, und wir werden das eigentliche Problem diskutieren, um diese Kinder in die Schule und in der Gesellschaft einzubeziehen.

Ein wichtiger Punkt ist die reale Erfahrung der Studierenden und der Austausch von Wissen und Erfahrung in dieser Gruppe. Dies ist ein wichtiger Schritt im Prozess der Perspektivaufnahme, da das Wahrnehmen einer Situation oder das Verstehen eines Konzepts unter einem alternativen Gesichtspunkt für den Inklusionsprozess von größter Bedeutung ist.

Die Studierenden werden dann in einer spezifischen Präsentation bzw. Referat arbeiten, um ihre eigene Idee zu entwerfen, um Hindernisse für die Inklusion dieser Kinder zu überwinden. Jeder Studierende wird bestimmen, welche Art von Thema entwickelt werden soll und wie diese Informationen über eine Broschüre gestalte soll für später verteilen in die München Schüler und auch in der Gemeinschaft zu sensibilisieren.