Studiengangskonzept

Neues Ausbildungskonzept

Vor dem Hintergrund zunehmender Flexibilisierung und Volatilität in der Arbeitswelt und der Gesellschaft, sind auch Bildungsinstitutionen gefordert, mit ihrer Lehre neue Wege zu gehen. Nebst Forderungen nach fachlicher Exzellenz steigen auch die Ansprüche an weitere Merkmale einer tertiären Ausbildung der Zukunft durch Hochschulen, Studierende und Industrie.

Dazu gehören

– die Anwendbarkeit des Gelernten in unterschiedlichsten Kontexten (Kompetenzerwerb)
– die Erhöhung der Nachhaltigkeit des Gelernten
– eine Aktivierung der Studierenden während der Ausbildung (aktives Lernen)
– zeit- und ortsunabhängiges Lernen
– die Ermöglichung individueller Lernziele und -wege
– die Einführung digitaler und kollaborativer bzw. sozialer Lernformate
– den Erwerb digitaler Fertigkeiten
– eine höherer Gewichtung der nicht-fachlichen Kompetenzen wie beispielsweise Teamfähigkeit, kritisches Denken und Kreativität

Dies verlangt nach innovativen, neuen Ansätzen in der Ausbildung. Mit dem «BSc Data Science» entwickelt die Hochschule für Technik der Fachhochschule Nordwestschweiz als erste Hochschule einen konsequent auf diese Forderungen ausgelegten Bachelor-Studiengang in einem aktuellen, sich rasch entwickelnden Themengebiet.

Die 5 Kernpunkte des Studienganges „BSc Data Science“

 

Fragenzentriertes Lernen

Lernen wird natürlicherweise durch Fragen und Herausforderungen ausgelöst. Deswegen basiert unser Studium in Data Science ausschliesslich auf Elementen, die Fragen hervorrufen. Man schreibt sich nicht für Vorlesungen beziehungsweise Module ein, sondern für Projekte und Challenges. Die darin enthaltenen Fragestellungen oder Herausforderungen triggern den theoretischen Wissenserwerb- in selbst gewählten Lehrveranstaltungen, Online Kursen, Video Lectures oder Büchern. Jedes Semester gibt es zudem einen Hackathon, an dem in Gruppen oder alleine in kurzer Zeit Lösungen für eine Fragestellung erarbeitet werden.

Flexible Gestaltung des Studiums

Zu Beginn des Semesters werden zusammen mit dem persönlichen navigate! die individuellen Lernziele definiert und evaluiert, welche Projekte, Challenges und Veranstaltungen für die Erreichung dieser Lernziele absolviert werden könnten. Dann wird der individuelle Stundenplan für das momentane Semester zusammengestellt. Dieser besteht aus fixen Terminen (Besprechungen, Sprechstunden, Mikro-Inputs) und aus flexiblen Teilen (Selbststudium, Projektarbeiten). Die Lernziele werden jedes Semester neu gesetzt, was ein flexibles, adaptives Studieren erlaubt.

Beispiel eines idividuellen Wochenplans

Zusätzlich finden während des Semesters Blockveranstaltungen statt wie die Einführungswoche, Projektwochen oder der jedes Semester durchgeführte Hackathon.

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Auch inhaltlich wird Flexibilität gross geschrieben. So ermöglichen zum Beispiel die Mikro-Inputs, dass Lehrpersonen kurzfristig und nach Bedarf der Studierenden Workshops oder Kurz-Vorlesungen durchführen können. Mikro-Praktika bieten dagegen die Möglichkeit, während 5 Tagen einen Data Scientist im Berufsalltag zu begleiten und so in kurzer Zeit einen Einblick in dessen Tätigkeit zu erhalten. Dies ist auch eine gute Gelegenheit, um Kontakte für eventuelle Projektarbeiten oder spätere Jobs zu finden.

Kontinuierliche Begleitung: Das Begleitprogramm navigate!

Das Ausbildungskonzept bietet eine grosse Freiheit bei der Wahl des individuellen Studienwegs und bei der Nutzung von Unterstützungsangeboten. Eine Navigation und persönliche Begleitung über die ganze Studienzeit ist daher zentral. Der Begriff navigate! steht gleichzeitig für das Begleitprogramm und für die betreuende Personen. Im Vordergrund steht eine persönliche, begleitende und beratende Rolle für die Gestaltung des ganzen Studiums. Dazu gehören die Unterstützung bei der Planung des Studiums, bei der Auswahl der Angebote der Hochschule, der Kontakte zu Fachpersonen und Ansprechpartner in der Industrie bis hin zu einer Einschätzung der Leistung und der Studiensituation.

Nutzung der Möglichkeiten der Digitalisierung

Die umfassende Nutzung von digitalen Lehr- und Lernangeboten ermöglicht, dass ein grosser Teil des theoretischen Wissenserwerbes im Selbststudium durchgeführt werden kann. Damit passende Angebote gefunden werden können, wird eine Bibliothek mit kuratierten Inhalten zur Verfügung gestellt. Ein weiteres Element der zur Verfügung gestellten Plattform sind individuelle Profil-Seiten, welche vergangene Arbeiten und spezielle Fähigkeiten und Kompetenzen zeigen. Sie dienen als Ausgangspunkt für die Teambildung bei kollaborativen Arbeiten, aber auch als E-Portfolio für den Übergang ins Berufsleben. Auch die angebotenen Projekte und Challenges werden auf der Plattform präsentiert, inklusive der Möglichkeit, die Team-Zusammenarbeit gleich über die Plattform zu organisieren und dort zu kollaborieren. Die Entwicklung eines Recommender-Systems sowohl für digitale Inhalte der Bibliothek als auch für Teambildung und Studienverläufe wird Teil der Studiengangsentwicklung in den ersten Jahren sein.

Skizze der digitalen Lern- und Vernetzungsplattform

Verständnis von Lernen als sozialer Prozess

Lernen geschieht natürlicherweise von- und miteinander. Unser Studium legt daher grossen Wert auf das gemeinsame und vernetzte Lernen (social learning) und Zusammenarbeit (social collaboration). Dies geschieht einerseits in Präsenzphasen in gemischten Gruppen mit Studierenden, Experten und Dozierenden, aber auch virtuell auf der zur Verfügung gestellten Plattform oder mit selbst gewählten Tools. Eine Vernetzung und ein Austausch mit externen Experten, Fachpersonen aber auch anderen Studierenden ist dabei ausdrücklich erwünscht.

 

Team Studiengangsentwicklung

Norma Graf
Projektleiterin

Was ist gute Lehre?
Ob als Berufsschullehrerin, als Betreuerin von Studierenden, als Praktikums-Verantwortliche im Studiengang Maschinenbau, oder als Leiterin vom Workshop «Kommunizieren und visualisieren von komplexen Inhalten»: Die Frage nach der optimalen Lernform treibt mich um. Mit einem Hintergrund in Materialwissenschaften und Erfahrung in der Projektleitung habe ich jetzt die Verantwortung für die Entwicklung eines neuen, innovativen Ausbildungskonzeptes. Ich bin überzeugt, dass unser schlagkräftiges Team diese Herausforderung meistern wird und freue mich sehr darauf!

LinkedInWebseite FHNWEmail
Monika Schlatter
Projektmitarbeiterin
Lernen im digitalen Zeitalter- voneinander, miteinander
Ursprünglich Pharmazeutin in der akademischen Grundlagenforschung, beschäftige ich mich seit vielen Jahren mit den Möglichkeiten, die die Digitalisierung der Bildung eröffnet, aber auch den Forderungen, welche sie an (zukünftige) Erwerbstätige stellt. Meine Schwerpunkte sind neue Lehr- und Lernformen unter Verwendung digitaler Lernumgebungen, Digitale Kompetenzen und deren Erwerb, und Soziales Lernen.
LinkedIn ProfilWebseite und BlogEmail
Petra Brengard
Projektmitarbeiterin
Sich stetig weiterentwickeln und mit viel Freude Neues anpacken
Nach meinem BSc in Business Administration an der FHNW bin ich glücklich, nun als Mitarbeiterin das Team zu unterstützen. In dynamischen Handelsbetrieben konnte ich als Ausbilderin die Grundbildung von A-Z erlernen und die jungen Erwachsenen begleiten. Die Menschen liegen mir am Herzen und als Jobcoach durfte ich viele positive Erfahrungen gewinnen, die ich in der Unterstützung und im Bereich überfachlicher Kompetenzen unserer zukünftiger Studierenden einbringen kann.  Zugute kommt mir meine Fähigkeit, andere zu begeistern.
LinkedInEmail
Rocco Custer
Projektmitarbeiter
Von Daten zum Wissen zu Enscheidungen
Ich bin Ingenieur mit langjähriger Erfahrung in der Daten-, Risiko- und Entscheidungsmodellierung in den Bereichen Naturgefahren und Infrastruktur. Ursprünglich in der statistischen Entscheidungstheorie zu Hause, hat Data Science mein Interesse und meine Phantasie eingenommen, denn ich sehe sie als massgebenden Faktor in der Gestaltung einer effizienten und nachhaltigen Zukunft.
LinkedInEmail

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