290131 UE Modelling in Physical Geography (2017W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 02.09.2017 07:00 bis Mo 25.09.2017 07:00
- Abmeldung bis Mo 16.10.2017 07:00
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine
2. Oktober 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
9. Oktober 2017: 8:00 - 12:00 Uhr
16. Oktober 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
23. Oktober 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
30. Oktober 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
6. November 2017: 8:00 - 12:00 Uhr
13. November 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
20. November 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
27. November 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
4. Dezember 2017: 8:00 - 10:30 Uhr
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Anwesenheit, Hausaufgaben, Klausur, Seminararbeit
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- Anwesenheit (Fehlen bei max. 2 Einheiten)
- Hausaufgaben (positive Bewertung von mind. 3 von 5 für die Zulassung zur Klausur)
- Klausur (50% der Gesamtnote; 60 Minuten)
- Seminararbeit (50% der Gesamtnote; 4-seitig, in Form eines Gutachtens)
- Hausaufgaben (positive Bewertung von mind. 3 von 5 für die Zulassung zur Klausur)
- Klausur (50% der Gesamtnote; 60 Minuten)
- Seminararbeit (50% der Gesamtnote; 4-seitig, in Form eines Gutachtens)
Prüfungsstoff
- Grundlagenkenntnisse zu den im theoretischen Teil vermittelten Inhalten über physisch-geographische Prozesse --> Klausur
- Bewertung von Modellierergebnissen und strukturierte Zusammenfassung in Form eines Gutachterberichts --> Seminararbeit
- Bewertung von Modellierergebnissen und strukturierte Zusammenfassung in Form eines Gutachterberichts --> Seminararbeit
Literatur
Wird über Moodle bereitgestellt.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
(MG-S1-PI.m, Block A) (MG-S2-PI.m, Block A)
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:42
- Grundkenntnisse über statische und dynamische Modellierprozesse
- Kenntnisse über digitale Datenaufbereitung
- Selbständige Anwendung von Modellen und Manipulation von Modell-Codes
- Fähigkeiten zur realistischen Einschätzung und Interpretation von Modellergebnissen