Modulhandbuch MSS
Medizinische Statistik und Studienplanung
Bachelor Optometrie 2021
PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Optometrie
Version: 1 | Letzte Änderung: 14.12.2020 17:57 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: SGL_BaOPT
| Anerkannte Lehrveranstaltungen | MSS_SGL |
|---|---|
| Gültig ab | Wintersemester 2023/24 |
| Fachsemester | 3 |
| Dauer | 1 Semester |
| ECTS | 5 |
| Zeugnistext (de) | Medizinische Statistik und Studienplanung |
| Zeugnistext (en) | Medical statistics and study design |
| Unterrichtssprache | deutsch oder englisch |
| abschließende Modulprüfung | Ja |
Inhaltliche Voraussetzungen
|
MA1 -Mathematik |
mathematische Grundlagen | |
|---|---|---|
Handlungsfelder
| Verständnis der physiologischen und anatomischen am Sehprozesse beteiligten biologischen Bereiche, Einordnen und Bewerten klinischer Studien |
Modulprüfung
| Benotet | Ja | |
|---|---|---|
| Konzept | Mündliche Prüfung, bei großer Prüfungszahl schriftliche Klausur mit Überprüfung der Taxonomiestufen Verstehen und Anwenden durch Beschreibung verschiedener statistischer Begrifflichkeiten und Auswertung graphischer Darstellungen. Die Taxonomiestufe Analysieren kann anhand von Praxisbeispielen zur Auswahl passender statistischer Testverfahren und Studienplanung überprüft werden. | |
| Frequenz | Jedes Semester | |
Learning Outcomes
| ID | Learning Outcome | |
|---|---|---|
| LO1 |
Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage relevante statistische Grundbegriffe wiederzugeben, mit empirischen Daten adäquat umzugehen, diese darzustellen und zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren, Indem sie anhand von Fallbeispielen die Methodiken und Begrifflichkeiten der Lehrveranstaltung umsetzen, um je nach Fragestellung geeignete statistische Methoden auszuwählen, anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren sowie Publikationen unter statistischen Gesichtspunkten kritisch zu beurteilen |
|
Kompetenzen
| Kompetenz | Ausprägung |
|---|---|
| Finden sinnvoller Grenzen innerhalb des Sehprozesses | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Abstrahieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Erkennen, Verstehen und analysieren technischer und medizinischer Zusammenhänge | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| MINT Modelle nutzen | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Augenoptische Systeme analysieren | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Informationen beschaffen und auswerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Optometrische Zusammenhänge darstellen und erläutern | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Arbeitsergebnisse bewerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Betriebswirtschaftliches und rechtliches Grundwissen benennen, erklären und anwenden | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Komplexe Aufgaben im Team bearbeiten | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| In unsicheren Situationen entscheiden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Gesellschaftliche und ethische Grundwerte anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Lernkompetenz demonstrieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sich selbst organisieren und reflektieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
Inhaltliche Voraussetzungen
|
MA1 -Mathematik |
mathematische Grundlagen | |
|---|---|---|
Handlungsfelder
| Verständnis der physiologischen und anatomischen am Sehprozesse beteiligten biologischen Bereiche, Einordnen und Bewerten klinischer Studien |
Learning Outcomes
| ID | Learning Outcome | |
|---|---|---|
| LO1 |
Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage relevante statistische Grundbegriffe wiederzugeben, mit empirischen Daten adäquat umzugehen, diese darzustellen und zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren, Indem sie anhand von Fallbeispielen die Methodiken und Begrifflichkeiten der Lehrveranstaltung umsetzen, um je nach Fragestellung geeignete statistische Methoden auszuwählen, anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren sowie Publikationen unter statistischen Gesichtspunkten kritisch zu beurteilen |
|
Kompetenzen
| Kompetenz | Ausprägung |
|---|---|
| Finden sinnvoller Grenzen innerhalb des Sehprozesses | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Abstrahieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Erkennen, Verstehen und analysieren technischer und medizinischer Zusammenhänge | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| MINT Modelle nutzen | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Augenoptische Systeme analysieren | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Informationen beschaffen und auswerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Optometrische Zusammenhänge darstellen und erläutern | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Arbeitsergebnisse bewerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Betriebswirtschaftliches und rechtliches Grundwissen benennen, erklären und anwenden | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| Komplexe Aufgaben im Team bearbeiten | Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt |
| In unsicheren Situationen entscheiden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Gesellschaftliche und ethische Grundwerte anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Lernkompetenz demonstrieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sich selbst organisieren und reflektieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Typ | Vorlesung / Übungen | |
|---|---|---|
| Separate Prüfung | Nein | |
| Exemplarische inhaltliche Operationalisierung | Einführung und statistische Grundbegriffe • Deskriptive Statistik (graphische Darstellungen und empirische Maßzahlen, Darstellung und Interpretation statistischer Ergebnisse) • Wahrscheinlichkeitsrechnung (Zufall, axiomatischer Wahrscheinlichkeitsbegriff, bedingte Wahrscheinlichkeiten, unabhängige Ereignisse, Verteilungen) • Induktive Statistik (Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Signifikanztests, parametrische und nichtparametrische Tests, multiple Tests) • Anwendungen (Diagnostische Tests, Referenzbereiche, Regressionsrechnung, Methodenvergleich, Fallzahlplanung, Fragebögen) • Digitalisierte Auswertung von Messdaten Experimente und Studien mit Probanden • Studiendesign • Skalentypen, Erstellung von Fragebögen • Gütekriterien von Test- und Messverfahren (GCP - good clinical practice) Typen wissenschaftlicher Studien • Planung, Durchführung, Auswertung und Präsentation klinischer Studien • Beurteilung wissenschaftlicher Studien |
|
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME
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