Christina Hartmann: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2019 |
| Name | Frau Dr. Christina Hartmann |
| Adresse | Professur für Consumer Behavior ETH Zürich, CHN H 75.3 Universitätstrasse 16 8092 Zürich SWITZERLAND |
| christina.hartmann@hest.ethz.ch | |
| Departement | Umweltsystemwissenschaften |
| Beziehung | Dozentin |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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| 751-1000-00L | Interdisziplinäre Projektarbeit  Nur für Master-Studierenden Agrar- und Lebensmittelwissenschaften. Voraussetzung: abgeschlossenes Bachelorstudium! | 4 KP | 3U | B. Dorn, E. Frossard, C. Hartmann, M. Schuppler, H. Adelmann, J. Baumgartner, E. Buff Keller, T. Dalhaus, M. Erzinger, A. K. Gilgen, A. Grahofer, R. Hüppi, G. Kaufmann, M. Kreuzer, J. Nuessli Guth, L. Nyström, H. Pausch, M. Siegrist, A. Walter | |
| Kurzbeschreibung | Die Studierenden der Agrar- und Lebensmittelwissenschaft erarbeiten in interdisziplinären Teams Lösungen für Fragestellungen, welche ihnen von Projektpartnern entlang der Nahrungsmittelwertschöpfungskette gestellt werden. Die Studierenden präsentieren und diskutieren die Lösungen an der Schlussveranstaltung und verfassen einen Projektbericht. | ||||
| Lernziel | Die Studierenden - können für Fragestellungen von Partnern aus der Schweizer Nahrungsmittelwertschöpfungskette wissen-schaftlich fundierte und praxistaugliche Lösungen entwickeln. - könne mit Hilfe von Grundlagen des Projektmanagements die Lösungsentwicklung zielgerichtet und effizient abwickeln sowie steuern. - kennen Elemente der Teamarbeit und können diese in ihrem Projektteam zur Erarbeitung und Lösungsentwicklung erfolgreich anwenden; - können die entwickelten Lösungen in mündlicher und schriftlicher Form nachvollziehbar, überzeugend und adressatengerecht präsentieren. - reflektieren die geleistete Arbeit im Projektteam, mit dem Coach und als Einzelperson und ziehen daraus Kon-sequenzen für ihr weiteres Handeln in Projektteams. | ||||
| Inhalt | Die Studierenden der Agrar- und Lebensmittelwissenschaften bearbeiten Fragestellungen, welche ihnen von Projektpartnern aus der Praxis entlang der Schweizer Nahrungsmittelwertschöpfungskette gestellt werden. Dabei werden sie von einem Coach beider Studienrichtungen angeleitet und unterstützt. Sie lernen zudem selbstorganisiert ein praxisorientiertes Projekt in Zusammenarbeit mit dem Projektpartner und dem Coach abzuwickeln. Die Studierenden wenden ihre erworbenen fachlichen und überfachlichen Kompetenzen in ihrem Projektteam zur Erarbeitung und Entwicklung von Lösungen für die Fragestellungen des Projektpartners an. Die Studierenden präsentieren und diskutieren die Lösungen an der Schlussveranstaltung mit den Projektpartnern und verfassen einen schriftlichen Projektbericht zuhanden des Projektpartners. Die Studierenden reflektieren die geleistete Projektar-beit sowie ihre Team- und Projektmanagementkompetenzen. Vorlesungszeit, Selbststudium, externe Projekttage: Die Lehrveranstaltung findet am Donnerstag während dem Semester von 12:30-15:00 statt. Während der Semesterzeit arbeiten die Studierenden zudem ausserhalb der Vorlesungszeit im Selbststudium an den Projekten. Die externen Projekttage werden vom 17.6.19-20.6.19 im Seminarhaus Herzberg durchgeführt. | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Unterrichtssprache: Deutsch | ||||
| 752-2110-00L | Multivariate Statistical Analysis | 3 KP | 2V | C. Hartmann, A. Bearth | |
| Kurzbeschreibung | Es wird in die Logik des Signifikanztests, in die Datenexploration und in die Anwendung des Statistikprogramms SPSS eingeführt. Die folgende Analysemethoden werden behandelt: Regressionsanalyse, Faktorenanalyse und Varianzanalyse. Theoretische Vorlesungen werden abgewechselt mit Übungen am Computer, wobei die Daten mit Hilfe des SPSS analysiert und die Ergebnisse interpretiert werden. | ||||
| Lernziel | Studierenden lernen multivariate Analysemethoden anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren, durch Theorie und Übung. | ||||
| Inhalt | In der Lehrveranstaltung werden die theoretischen und auswertungstechnischen Grundlagen der multivariaten Analysemethoden vermittelt, die in den Bereichen Lebensmittelsensorik, Verbraucherverhalten und Umweltwissenschaften verbreitet eingesetzt werden. Damit die Studierenden über die erforderlichen Grundlagen verfügen, werden sie zu Beginn der Veranstaltung in die Logik des Signifikanztests, in die Datenexploration und in die Anwendung des Statistikprogramms SPSS eingeführt. Die folgende Analysemethoden werden behandelt: die Regressionsanalyse, Faktorenanalyse und die Varianzanalyse. Theoretische Vorlesungen werden abgewechselt mit Übungen am Computer, wobei die Daten mit Hilfe des SPSS analysiert und die Ergebnisse interpretiert werden. | ||||
| Literatur | Field, A. (2013). Discovering Statistics Using SPSS (all Editions). Sage Publications. ISBN: 1-4462-4918-2 | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Dieser Kurs wird auf English gehalten. | ||||