Cognitive Neuroscience for Data Science A
| Cognitive Neuroscience for Data Science A | |||||||||||
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| Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Erziehungswissenschaft und Psychologie/ Psychologie |
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Bereich
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| Zugangsvoraussetzungen Keine |
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| Qualifikationsziele Die Studentinnen und Studenten besitzen erweiterte Kenntnisse in der neurokognitiven Psychologie. Sie kennen zentrale theoretische Konzepte, empirische Befunde und praktische Anwendungsmöglichkeiten (neuro)kognitiver Verfahren in den Bereichen der kognitiven und affektiven Neurowisenschaften. Sie sind in der Lage, basierend auf diesem Wissen spezifische Fragestellungen zu erarbeiten (z. B. Fragestellungen zur Lese- und Dyslexieforschung), diese mit ausgewählten (neuro)kognitiven Verfahren (z. B. Ratings, Reaktionszeitmessung, Okulo- und Pupillometrie, EEG, fMRT, fNIRS, nichtinvasive Neuromodulationsverfahren/tDCS/rTMS) nach dem Grundsatz ‚methods must fit the questions‘ zu verbinden und beherrschen die Bewertung und Interpretation empirischer Untersuchungen. Sie sind in der Lage, empirische Forschungsergebnisse individuell und im Team wissenschaftlich zu präsentieren und diskutieren. |
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| Inhalte Es werden anhand ausgewählter Beispiele theoretische Grundlagen und wichtige empirische Befunde aus den kognitiven und affektiven Neurowissenschaften sowie damit verbunden Grundlagenfächer (z. B. allgemeine und biologische Psychologie) vermittelt. Die Studentinnen und Studenten erhalten einen Überblick über den kreuzbefruchtenden Einsatz ausgewählter (neuro)kognitiver Verfahren im Zusammenspiel mit (komputationellen) Prozessmodellen und ihre praktischen Anwendungsmöglichkeiten. |
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| Lehr- und Lernformen | Aktive Teilnahme | ||||||||||
| Seminar I 2 SWS verpflichtete Teilnahme |
Diskussion und Präsentation einschlägiger Literatur Gruppenarbeit |
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| Seminar II 2 SWS verpflichtete Teilnahme |
Diskussion und Präsentation einschlägiger Literatur Gruppenarbeit |
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Aufwand
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| Modulprüfung Hausarbeit (ca. 15 Seiten) oder Präsentation (ca. 20 Minuten) mit schriftlicher Ausarbeitung (ca. 8 Seiten) |
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| Differenzierte Bewertung differenzierte Bewertung |
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| Modulsprache Englisch |
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| Arbeitsaufwand (Stunden) 300 |
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| Leistungspunkte (LP) 10 |
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| Dauer des Moduls Zwei Semester |
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| Häufigkeit des Angebots Einmal im Studienjahr |
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| Verwendbarkeit Masterstudiengang Data Science |
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