051023 VU Modelling (2025W)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Fr 12.09.2025 09:00 to Mo 22.09.2025 09:00
- Deregistration possible until Tu 14.10.2025 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Monday 06.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 13.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 20.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 27.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 03.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 10.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 17.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 24.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 01.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- N Monday 15.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 12.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 19.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 26.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistungskontrolle erfolgt durch fünf schriftliche Tests (Teil 1 umfasst 3 Tests, Teil 2 umfasst 2 Tests) sowie durch das sinnvolle Lösen von Aufgaben aus den Übungsblättern (Take Home Exam). Die Tests setzen sich aus theoretischen Fragen und praktischen Aufgaben zusammen. Als Frageform werden wahlweise offene Fragen, multiple choice Fragen sowie Modellierungsaufgaben eingesetzt.Bei den Tests sind keine Unterlagen oder Hilfsmittel erlaubt.
Die Verwendung generativer KI-Tools ist grundsätzlich nicht gestattet, es sei denn, Sie werden dazu explizit aufgefordert.
Sie müssen sich an die » Regeln der akademischen Integrität für diesen Kurs (siehe Dokument zum Download) halten, um bewertet zu werden. Ein Verstoß gegen diese Regeln kann zu einer Bewertung als Plagiat führen.
Die Verwendung generativer KI-Tools ist grundsätzlich nicht gestattet, es sei denn, Sie werden dazu explizit aufgefordert.
Sie müssen sich an die » Regeln der akademischen Integrität für diesen Kurs (siehe Dokument zum Download) halten, um bewertet zu werden. Ein Verstoß gegen diese Regeln kann zu einer Bewertung als Plagiat führen.
Minimum requirements and assessment criteria
Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb der Fähigkeit, die vermittelten Konzepte zu verstehen, Modelle zu erstellen, zu analysieren und diese in verschiedensten Anwendungsbereichen anwenden zu können.
Die Leistungskontrolle überprüft, inwieweit die Ziele der Lehrveranstaltung durch die jeweiligen Studierenden erreicht wurden.Für den erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung gilt:
- Es müssen mindestens 70% aller Aufgaben aus den Übungsblättern selbstständig sinnvoll gelöst und via Moodle fristgerecht abgegeben werden. Aufgaben, die nicht oder nicht sinnvoll gelöst werden, zählen nicht. Es ist nicht zulässig, Abgaben (auch eigene Abgaben), die in einem früheren Semester erstellt wurden, wieder zu verwenden (Plagiatsfall).
- Bei den Tests sind sowohl in Teil 1 und Teil 2 jeweils durchschnittlich mindestens 50% der möglichen Gesamtpunkte zu erreichen.
- Anwesenheitspflicht: Es besteht grundsätzlich an allen LV-Terminen Anwesenheitspflicht.Die Gesamtbewertung ergibt sich aus dem Durchschnitt der fünf Tests. Nicht absolvierte Tests zählen mit 0 Punkten.
Zur Feststellung der Gesamtnote wird die folgende Notenskala angewendet:
Beurteilungsmaßstab gemäß der erreichten Punkte (%):
89 <= P <= 100 Sehr Gut (1)
76 <= P < 89 Gut (2)
63 <= P < 76 Befriedigend (3)
50 <= P < 63 Genügend (4)
0 <= P < 50 Nicht Genügend (5)
Die Leistungskontrolle überprüft, inwieweit die Ziele der Lehrveranstaltung durch die jeweiligen Studierenden erreicht wurden.Für den erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung gilt:
- Es müssen mindestens 70% aller Aufgaben aus den Übungsblättern selbstständig sinnvoll gelöst und via Moodle fristgerecht abgegeben werden. Aufgaben, die nicht oder nicht sinnvoll gelöst werden, zählen nicht. Es ist nicht zulässig, Abgaben (auch eigene Abgaben), die in einem früheren Semester erstellt wurden, wieder zu verwenden (Plagiatsfall).
- Bei den Tests sind sowohl in Teil 1 und Teil 2 jeweils durchschnittlich mindestens 50% der möglichen Gesamtpunkte zu erreichen.
- Anwesenheitspflicht: Es besteht grundsätzlich an allen LV-Terminen Anwesenheitspflicht.Die Gesamtbewertung ergibt sich aus dem Durchschnitt der fünf Tests. Nicht absolvierte Tests zählen mit 0 Punkten.
Zur Feststellung der Gesamtnote wird die folgende Notenskala angewendet:
Beurteilungsmaßstab gemäß der erreichten Punkte (%):
89 <= P <= 100 Sehr Gut (1)
76 <= P < 89 Gut (2)
63 <= P < 76 Befriedigend (3)
50 <= P < 63 Genügend (4)
0 <= P < 50 Nicht Genügend (5)
Examination topics
Prüfungsrelevant ist immer jener Stoff, der im aktuell durchgeführten Lehrveranstaltungszyklus Gegenstand der Lehrveranstaltung ist. Der Umfang des prüfungsrelevanten Stoffs wird jeweils über die schriftlich verfügbar gemachten LV-Unterlagen definiert. Die Unterlagen zu dieser Lehrveranstaltung bestehen zum einen aus den Lehrveranstaltungsunterlagen wie zum Beispiel Folien, zum anderen aus Unterlagen in Form der darin referenzierten Literatur. Das erfolgreiche Studium des Lehrinhalts dieser Lehrveranstaltung erfordert auch die eingehende Beschäftigung mit der referenzierten Literatur (Bücher, Papers, etc.) und die Verwendung geeigneter Softwaretools.
Reading list
Lehrveranstaltungsunterlagen sowie die darin referenzierte Literatur. Unterlagen werden in der Einführung der LV bekannt gegeben.
Association in the course directory
Module: MOD UF-INF-06
Last modified: Tu 09.09.2025 10:25
- Ziele und Modus der Lehrveranstaltung
TEIL 1:
- Was ist Modellierung, Modellbegriff, Übersicht und Einführung in die Themen
- Daten-, Objekt-, Prozessorientierte Modellierung, Ontologien, Semantische Datenmodelle
- ER-Modell
- UML - u.a. Anwendungsfall-, Klassen-, Aktivitäts-, Zustands-, Sequenz-, Paket-, Komponenten-, und Verteilungsdiagramme
TEIL 2:
- Von Diagrammen zu Modellen
- Modellierung: Vorgehen und Techniken
- BPMN
- DMN
- EPK
- Petri Netze
- Wert von Modellen/Simulation/Transformation z.B. RDF, SQL
Studierende sollen grundlegendes Basiswissen aufweisen, damit sie die Abstraktionsfähigkeiten erlernen, die für das Design und die Entwicklung von Informationssystemen notwendig sind. Ziel des Moduls ist der Erwerb der Fähigkeit, die vermittelten Konzepte zu Modellierungstechniken zu verstehen, Modelle in beliebigen Anwendungsbereichen zu erstellen und zu analysieren.**ORGANISATORISCHER ABLAUF:
SIEHE HINWEIS ZU TERMINEN!
Die Lehrveranstaltung besteht aus zwei Komponenten, einem Übungsteil und einem Tutorial-Teil. Die Studienleistung wird durch 5 Tests überprüft. Details der Termingestaltung und eventuell erforderliche Anpassungen werden in Moodle bekannt gegeben. Das genaue Terminschema ist online über Moodle abrufbar.Die Art der Durchführung dieses Kurses kann sich nach Ablauf der Anmeldefrist je nach der tatsächlichen Gesamtzahl der Anmeldungen ändern.