Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
GESS Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective) Nur die in diesem Abschnitt aufgelisteten Fächer können als "GESS Wissenschaft im Kontext" angerechnet werden. Weiter unten finden Sie die Kurse im Bereich "Typ B. Reflexion über fachspezifische Methoden und Inhalte" sowie den Bereich "Sprachkurse" Im Bachelorstudium sind 6 KP und im Masterstudium 2 KP zu erwerben. Studierende, die eine Lerneinheit bereits im Rahmen ihres Fachstudiums abgelegt haben, dürfen dieselbe Veranstaltung NICHT nochmals belegen!
Typ B: Reflexion über fachspezifische Methoden und Inhalte Fachspezifische Lerneinheiten. Empfohlen für Studierende ab der Basisprüfung im Bachelor- oder für Studierende im Master- oder Promotionsstudium. Studierende, die eine Lerneinheit bereits im Rahmen ihres Fachstudiums abgelegt haben, dürfen dieselbe Veranstaltung NICHT nochmals belegen! Diese Lerneinheiten sind alle auch unter "Typ A" aufgelistet, d.h. sie sind grundsätzlich für alle Studierenden belegbar.
D-ERDW
860-0015-00L	Supply and Responsible Use of Mineral Resources I	W	3 KP	2G	B. Wehrli, F. Brugger, K. Dolejs Schlöglova, M. Haupt, C. Karydas
Kurzbeschreibung	Students critically assess the economic, social, political, and environmental implications of extracting and using energy resources, metals, and bulk materials along the mineral resource cycle for society. They explore various decision-making tools that support policies and guidelines pertaining to mineral resources, and gain insight into different perspectives from government, industry, and NGOs.
Lernziel	Students will be able to: - Explain basic concepts applied in resource economics, economic geology, extraction, processing and recycling technologies, environmental and health impact assessments, resource governance, and secondary materials. - Evaluate the policies and guidelines pertaining to mineral resource extraction. - Examine decision-making tools for mineral resource related projects. - Engage constructively with key actors from governmental organizations, mining and trading companies, and NGOs, dealing with issues along the mineral resource cycle.
Voraussetzungen / Besonderes	Bachelor of Science, Architecture or Engineering, and enrolled in a Master's or PhD program at ETH Zurich. Students must be enrolled in this course in order to participate in the case study module course 860-0016-00 Supply and Responsible Use of Mineral Resources II.
860-0016-00L	Supply and Responsible Use of Mineral Resources II Number of participants limited to 12. First priority will be given to students enrolled in the Master of Science, Technology, and Policy Program. These students must confirm their participation by 12.02.2021 by registration through myStudies. Students on the waiting list will be notified at the start of the semester. Prerequisite is 860-0015-00 Supply and Responsible Use of Mineral Resources I.	W	3 KP	2U	B. Wehrli, F. Brugger, S. Pfister
Kurzbeschreibung	Students integrate their knowledge of mineral resources and technical skills to frame and investigate a commodity-specific challenge faced by countries involved in resource extraction. By own research they evaluate possible policy-relevant solutions, engaging in interdisciplinary teams coached by tutors and experts from natural social and engineering sciences.
Lernziel	Students will be able to: - Integrate, and extend by own research, their knowledge of mineral resources from course 860-0015-00, in a solution-oriented team with mixed expertise - Apply their problem solving, and analytical skills to critically assess, and define a complex, real-world mineral resource problem, and propose possible solutions. - Summarize and synthesize published literature and expert knowledge, evaluate decision-making tools, and policies applied to mineral resources. - Document and communicate the findings in concise group presentations and a report.
Voraussetzungen / Besonderes	Prerequisite is 860-0015-00 Supply and Responsible Use of Mineral Resources I. Limited to 12 participants. First priority will be given to students enrolled in the Master of Science, Technology, and Policy Program. These students must confirm their participation by February 7th by registration through MyStudies. Students on the waiting list will be notified at the start of the semester.
851-0158-13L	Ökologie und Umweltschutz Maximale Teilnehmerzahl: 40 Besonders geeignet für Studierende D-ERDW, D-HEST, D-USYS, D-BIOL	W	3 KP	2S	N. Guettler
Kurzbeschreibung	Im Begriff „Ökologie“ vermischen sich zwei Bedeutungsebenen: die wissenschaftliche Erforschung von Natur und Umwelt sowie deren Schutz und Bewahrung. Doch wie verhalten sich beide Bereiche – akademische Ökologie und Naturschutzbewegung – historisch zueinander? Wie haben sie sich gegenseitig beeinflusst? Wer waren die zentralen Akteure und was waren ihre gesellschaftspolitischen Motive?
Lernziel	Im Zentrum des Seminars steht die gemeinsame Lektüre und Diskussion von Original- und Sekundärtexten zur Geschichte der Ökologie und Umweltbewegung seit dem 19. Jahrhundert. Die Studierenden lernen wichtige Stationen einer politischen Wissensgeschichte der Ökologie kennen: vom innereuropäischen „Heimatschutz“ und den Naturschutzbestrebungen in den europäischen Kolonien, über die ersten Versuche zur Etablierung eines globalen Naturschutzes in der Zwischenkriegszeit, bis hin zur Umweltbewegung der sechziger und siebziger Jahre im Umfeld von Rachel Carson und der späteren Etablierung „grüner“ Parteien und NGOs. In den Blick geraten zunächst Wissenschaftler_innen und Institutionen, die den Wissenstransfer zwischen den politischen Akteuren und der Wissenschaft ermöglicht haben – von Universitätswissenschaftlern bis hin zu den „Gegenexperten“ innerhalb der Protestbewegungen. Gleichzeitig werden im Seminar Konzepte, Metaphern und Ideen diskutiert, die die wissenschaftliche Ökologie und die Naturschutzbewegung miteinander verbanden, wie etwa „Heimat“,„Lebensraum“ oder das Anthropozän. Dabei wird vor allem die politische Ambivalenz der Ökologiebewegung deutlich: Während mit „Ökologie“ heutzutage meist – und durchaus zurecht – ein progressives Gesellschaftsbild assoziiert wird, waren mit diesem Wissen aus historischer Perspektive immer auch restaurative und reaktionäre Projekte verbunden, die im Seminar ebenfalls behandelt werden. Die Studierenden entwickeln im Laufe des Seminars die Kompetenz, kritisch und historisch reflektiert mit den Originaltexten und der Forschungsliteratur zur Geschichte der Ökologie und Umweltschutzbewegung umzugehen. Dabei üben sie anhand von kleineren Rechercheaufgaben, sich auch eigenständig durch (wissenschafts)historische Literatur zu bewegen. Ziel ist es, die Seminar gewonnenen Erkenntnisse anzuwenden: Die Studierenden schreiben kleinere (zunächst fiktive) Blog-Beiträgen und diskutieren und teilen diese miteinander.
851-0648-00L	Machine Learning for Global Development Number of participants limited to 24 Prerequisite: Students on BSc or MSc level who have already successfully participated in a data science and programming course.	W	3 KP	2G	J. D. Wegner, L. Hensgen, A. Rom
Kurzbeschreibung	In this course students will learn theories of machine learning and its application to problems in the context of global development, with a focus on developing countries (e.g. predicting the risk of child labor or chances of a malaria outbreak). By the end of the course, students will be able to critically reflect upon linkages between technical innovations, culture and individual/societal needs.
Lernziel	The objective of this course is to introduce students with a non-technical background to machine learning. Emphasis is on hands-on programming and implementation of basic machine learning concepts to demystify the subject, equip participants with all necessary insights and tools to develop their own solutions, and to come up with original ideas for problems related to the context of global development. Specific importance is placed upon the reconciliation of the predictions, which have been generated by automated processes, with the realities on the ground; hence the linkage between technical and social issues. This raises questions such as “In how far can we trust an algorithm?”, “Which factors are hard to measure and therefore not integrated in the algorithm but still crucial for the result, such as cultural and social influences?”. These questions will be discussed in the interdisciplinary group, equipping students with various perspectives on this crucial and very current debate.
Inhalt	This course will give an introduction to machine learning with emphasis on global development. We will discuss topics like data preprocessing, feature extraction, clustering, regression, classification and take some first steps towards modern deep learning. The course will consist of 50% lectures and 50% hands-on programming in python, where students will directly implement learned theory as a software to help solving problems in global development.
Voraussetzungen / Besonderes	This course will give an introduction to machine learning with emphasis on applications in global development. It will consist of 50% lectures and 50% programming exercises (in python). Teaching assistants from the EcoVision Lab will help with all programming exercises without any needs for additional funding. Students should bring their laptops to the exercises because we will program on laptops directly. It is required that students enrolling in this course have successfully passed a course that deals with basic data science and are familiar with programming (preferably in Python).
851-0097-00L	Was ist Wissen und wann dürfen wir Wissen beanspruchen?	W	3 KP	2G	L. Wingert
Kurzbeschreibung	Das Seminar soll Grundzüge des Begriffs von Wissen aufklären, wie er in unserer erfahrungsförmigen Beziehung zur Welt enthalten ist. Dazu gehört eine Klärung des Unterschiedes zwischen Wissen und Meinung, der Beziehungen zwischen Objektivität und Wissen sowie der Rolle, die Gründe für das Wissen spielen. Darüber hinaus sollen verschiedenartige Ansprüche, etwas zu wissen, beurteilt werden.
Lernziel	Man sollte gelernt haben, was für und gegen die These spricht, wonach Wissen wahre gerechtfertigte Überzeugung ist. Man wird besser die Rolle von Gründe für Wissensansprüche verstehen und man wird einige Einsichten in Vorzüge und Schwächen einer naturalistischen Auffassung von Wissen gewonnen haben. Auch wird man vertrauter sein mit einigen Theorien der philosophischen Erkenntnistheorie.

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