Lehre inspiriert 2025
Wege zur eigenen wissenschaftlichen Forschung
KU Wirtschaftssoziologie - Vertiefung (2024W)
Valentina Ausserladscheider (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Institut für Wirtschaftssoziologie)
- Analyse wirtschaftlichen Handelns in gesellschaftlichen Strukturen
- Verknüpfung aktueller gesellschaftlicher Entwicklungen mit neuesten Studien
- Produktiver Einsatz von künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Praxis
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Vergabebegründung der fakultären Jury
Die Lehrveranstaltung ermöglicht Studierenden, eigenständig soziologisch-ökonomische Fragestellungen zu entwickeln, zu analysieren und kritisch zu reflektieren. Die Verbindung von Theorie und Praxis stärkt ein forschungsbezogenes Denken.
SE Bachelorarbeit Transkulturelle Kommunikation (2024W)
Regina Rogl (Zentrum für Translationswissenschaft, Institut für Translationswissenschaft)
- Persönlich relevantes Semesterthema: außerberufliche Translation in Alltagssituationen
- Wissenschaftliche Auseinandersetzung anhand ambivalenter Diskussionsimpulse
- Themenerarbeitung im Rahmen aufeinander aufbauender Arbeitsschritte und Feedbackschleifen
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Vergabebegründung der fakultären Jury
Die Lehrende wurde von der Jury ausgezeichnet, da ihre sorgfältig erstellte Einreichung alle Kategorien abdeckte und sich bereits auf Basis der Studierendennominierung die außerordentliche Wertschätzung besonders hervorgehoben hat.
LP Praktikum Informatik 2 (2025S)
- Projektbasierte, eigenständige Anwendung theoretischen Wissens auf ein konkretes Praxisbeispiel
- Kontinuierliches Feedback im Rahmen eines flexiblen Betreuungsmodells
- Erarbeitung eines qualitativ hochwertigen Konferenzbeitrags oder Einstiegs in die Masterarbeit
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Kevin Sidak (Fakultät für Informatik, Forschungsgruppe Data Mining and Machine Learning)
Yllka Velaj (Fakultät für Informatik, Forschungsgruppe Data Mining and Machine Learning)
Vergabebegründung der fakultären Jury
Diese Lehrveranstaltung bezieht Studierende aktiv in die Forschung ein. Praedocs wie Kevin Sidak und Professor*innen wie Yllka Velaj entwickeln gemeinsam mit Studierenden neue Methoden, z. B. Algorithmen des maschinellen Lernens.