Vorlesungsverzeichnis

- ENTFÄLLT! - Bildungswissenschaftliche Potenziale der Reanalyse bestehender Datensätze: Wie kann man Daten von Large-Scale-Assessments für Bildungsfragen im Kontext von Nachhaltigkeit nutzen? (Projekt)

Dozent/in: Jana Costa

Inhalt: Der Schwerpunkt des Seminares liegt auf der systematischen Reanalyse von bestehenden bildungswissenschaftlichen Datensätzen aus Large-Scale-Assessments. Entsprechende Daten versprechen nicht nur Analysepotenziale für Bildungsfragen im Kontext von Nachhaltigkeit, sondern zeichnen sich überdies zumeist durch eine hohe Datenqualität sowie repräsentative Stichproben aus, welche im Rahmen von Primärerhebungen nur mit einem erheblichen Kosten- und Zeitaufwand zu realisieren wären. In insgesamt vier Blöcken geht es darum, bestehende Datensätze kennenzulernen und anschließend mit ihnen in einem eigenen Forschungsprojekt zu arbeiten: (1) Einführung in die Reanalyse bestehender Datensätzen, (2) Evaluation bestehender Datensätze mit Blick auf Informationen zum Thema Nachhaltigkeit, (3) Entwicklung und Bearbeitung eigener Fragestellungen (4) Aufbereitung der Ergebnisse für die Konferenzwoche.

- ENTFÄLLT! - Digitale Bewegtbildformate in der Entwicklungszusammenarbeit (Projekt)

Dozent/in: Steffen Keulig

Inhalt: Im Seminar werden trans- und interdisziplinäre Kompetenzen der Videoproduktion mit Bezug zur Medienanalyse vermittelt. Dazu gehören Projektkonzeption, Bildkomposition, Drehbuchentwicklung sowie Postproduktion. Wissenschaftlicher Inhalt ist der kommunikativ begleitete Perspektivenwechsel von der theoretischen Erarbeitung eines Themas im Spannungsfeld von handlungs- und rezipientenorientierter Medienwirkungsforschung. Anhand vorhandenem Videomaterials erstellen die Studierenden sogenannte Reels und versehen sie mit „call-to-action“ Elementen.

„Wir retten die Welt!“ – Sammeln um zu überleben – zwischen Vitrinen und Bildschirmen digitaler Sphären. (Projekt)

Dozent/in: Liselotte Hermes da Fonseca

Inhalt: Nicht erst seit Corona wird „Digitalisierung“ als Zauberwort aufgerufen, wenn es um „Rettung“ geht – ob von Leben oder Lebensmöglichkeiten. „Die Welt retten“, das wollten auch schon die Museen (die klassischen Institutionen unserer Wissenskultur): Diese sammelten, bewahrten, ordneten, forschten und stellten das gesammelte Wissen von „der Welt“ aus – und das seit jeher im Namen der Rettung und Bewahrung bedrohter, vergehender, aussterbender Welten. Ein Sammeln, das durchaus auch tödliche Folgen für das Gerettete haben konnte. Wurden die Museen in den 80ern dann selbst für tot erklärt, gelten sie heute wieder als mögliche Retter unserer Zukunft. So ist die Idee vom rettenden Sammeln und Bewahren noch genauso aktuell wie bei der Entstehung der Museen – auch wenn sich das Sammeln in den digitalen Raum verschoben hat: „Wo kann ich mich uploaden, um ewig zu leben?“, fragt ein User um die Jahrtausendwende. Die begrenzenden Mauern der Museen sind dem grenzenlosen Internet gewichen. Beide aber sammeln und bewahren Wissen von der Welt, u.a. auch im Namen der Rettung desselben.

01. Vorlesung: Verantwortliches Handeln im 21. Jahrhundert (Vorlesung)

Dozent/in: Lina Bürgener, Daniel Fischer, Sven Prien-Ribcke, Leonie Schmitt

Inhalt: Die Vorlesung steckt den Rahmen des Moduls "Wissenschaft transformiert" ab und bildet die inhaltliche Klammer: Sie führt in das vielschichtige Thema einer nachhaltigen Zukunftsgestaltung ein und beleuchtet dies insbesondere vor dem Hintergrund der Digitalisierung und hinsichtlich der Rolle der Wissenschaft in der Gestaltung von Veränderungsprozessen: Wie sieht eine zukunftsfähige Gesellschaft aus, die das digitale Zeitalter mit dem Anliegen einer nachhaltigen Entwicklung verbindet? In der Vorlesung treffen die Studierenden auf Lehrende, die mit ihnen die Perspektiven wechseln – zwischen einzelnen Fachrichtungen und der zivilgesellschaftlichen Praxis. Auf diese Weise legt die Vorlesung die konzeptionellen Grundlagen und stattet die Studierenden im Leuphana Semester mit dem ersten Rüstzeug aus, um sich in der interdisziplinären Nachhaltigkeitsforschung orientieren zu können.

02. Lecture (English): Acting responsibly in the 21st century (Vorlesung)

Dozent/in: Lina Bürgener, Daniel Fischer, Sven Prien-Ribcke, Leonie Schmitt

Inhalt: Note: We will simultaneously translate the German lecture into English for all those who don't understand German. That means, the content of the German and the English lecture is the same. Sustainability and justice are two major concepts that frame discussions about our future everywhere on the planet today. Getting your head around them often creates even more questions than it initially answered, and may at times feel like the quest for the holy grail. So why would you make them the issue of a lecture series for all first year students? Well – why not? You will soon find that no matter what you study, and what you do in your leisure time, these questions will keep popping up around you, and facing them, dealing with them, can help you to actually frame your ways of thinking and acting: Beginning with your very own role not only as a student, but as a person that lives and learns, eats and drinks, buys and travels, and going to the role of science in general: Who carries responsibility for what? What do we consider just, how do we envision a sustainable future? We will look into the potential contributions specific fields and approaches (in science and practice) can make, but we will also happily cross disciplinary borders (and you will see why). We are going to elucidate the interrelations of different levels, systems and concepts, starting out from basic approaches to sustainable development and the challenges the world in general and young researchers specifically are facing today: what do we really need to know in order to understand what is going on? Are things really changing at a faster and faster pace or is that just our perception? Are people really just practicing 'sustainability buzzwording'? And if so, how can we avoid joining in and doing the same thing? Most importantly, we will not stick with pondering about past developments, but put a clear focus on how “true change” might look like, what needs to be done to achieve that, which actors we would need for transformation, and what each actor’s and each individual’s role will be in that process, including, of course, our own. The lecture series, thus, is meant to encourage critical thinking and engage in discussions that go far beyond the limits of the university’s classroom as well as beyond the Leuphana Semester’s time-span. In the end, quite possibly not all questions will be answered, but you will have an idea of how to approach those that remain.

03. Konferenzwoche 2024 im Modul "Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln" (Vorlesung)

Dozent/in: Lina Bürgener, Sven Prien-Ribcke

Termin:
Einzeltermin | Mi, 28.02.2024, 08:15 - Fr, 01.03.2024, 21:00 | intern | bitte Raumzuweisung über Planungsteam Konferenzwoche

African protected areas at the crossroads between justice and conservation (Projekt)

Dozent/in: Rhoda Kachali

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:15 - 09:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.001 Seminarraum

Inhalt: Concepts in conservation: An introduction to Biodiversity, Protected Area Conservation and international frameworks for sustainable development such as the Convention on Biological Diversity and the SDGs. Equity principles in Conservation: An introduction to Community Based Conservation and how inclusion of Indigenous and local communities contribute to conservation outcomes Questions:What are the linkages International Policy frameworks and Area Based Conservation? How successful is Area Based Conservation? To what extent has equity been achieved in Area Based Conservation in Africa? What are the trade-offs between equity and Area Based conservation?

Back to school: Understanding pathways in creating a sustainble school (Projekt)

Dozent/in: Deepika

Inhalt: Education transforms life and this transformation is facilitated by role of teachers and the setting of the school. In the present times of ever increasing complexities, the role of school teachers in fostering sustainability has gained traction but there is lack of adequate research on role of school leadership (head teachers/principals/administrators) in creating enabling environment for teachers and learners to become just, fair and sustainable global citizens. This is the main research question to be explored in the seminar - what are the challenges faced by school leaders in creating conditions for transformations followed by understanding of what kind of knowledge do school leaders need to bring this educational transformation. A popular educational concept called Education for Sustainable Development and SDG 4.7 are main frameworks in this seminar. This seminar is taught by the team of UNESCO Chair at Leuphana and will engage with the international partners of UNESCO Chair in understanding the challenges faced by school leaders (Principals, headteachers, administrators) in teaching and practicing sustainability on and off school campus. Students will go back to their schools to interview their school leaders meaning Principals/school heads on their perspectives and experiences in teaching and practicing sustainability on campuses. Students will learn steps of scientific work through conducting interviews, policy research, data analysis and interpretation.

DATAx: Data analysis with Python (17) (Übung)

Dozent/in: Andrei Perov

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.320 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Data analysis with Python (18) (Übung)

Dozent/in: Andrei Perov

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.320 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Data analysis with Python (37) (Übung)

Dozent/in: Sarah Haq

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.254 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Data analysis with Python (38) (Übung)

Dozent/in: Sarah Haq

Termin:
wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.254 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Data analysis with Python (39) (Übung)

Dozent/in: Polina Karlova

Termin:
wöchentlich | Montag | 18:00 - 18:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.319 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Data analysis with Python (40) (Übung)

Dozent/in: Polina Karlova

Termin:
wöchentlich | Montag | 19:00 - 19:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.319 Seminarraum

Inhalt: This course provides an introduction to programming and data analysis with Python. It is explicitly tailored for students with no prior knowledge or experience in programming. In the course, students learn (i) the essential steps for performing data analysis with Python, (ii) basic programming concepts such as variables, conditions, loops, and functions, and (iii) strategies for solving simple problems using algorithmic thinking. The course is organized as an exercise and follows a blended learning approach. It combines learning data analysis and programming skills in online exercises with self-study using Jupyter Notebooks. In addition, students are supported by experienced students from higher semesters (Teaching Assistants). Regular assignments encourage students to strive and gain hands-on experience in programming and data analysis, as well as to apply the acquired knowledge to their field of study. At the end of the semester, students will work in their study group on a data-driven project where they take on different roles and learn together to extract and present insights from real data.

DATAx: Datenanalyse mit Python (1) (Übung)

Dozent/in: Sebastian Wallot

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:00 - 08:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 25.021 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (10) (Übung)

Dozent/in: Ralph Welge

Termin:
wöchentlich | Montag | 09:00 - 09:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.102 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (11) (Übung)

Dozent/in: Ralph Welge

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.102 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (12) (Übung)

Dozent/in: Ralph Welge

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.102 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (13) (Übung)

Dozent/in: Jens Heger

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (14) (Übung)

Dozent/in: Jens Heger

Termin:
wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (15) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:00 - 16:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (16) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 17:00 - 17:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.152 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (19) (Übung)

Dozent/in: Jonas Scharfenberger, Norbert Tschritter

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (2) (Übung)

Dozent/in: Sebastian Wallot

Termin:
wöchentlich | Montag | 09:00 - 09:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 25.021 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (20) (Übung)

Dozent/in: Jonas Scharfenberger, Norbert Tschritter

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (21) (Übung)

Dozent/in: Michael Aydinbas

Termin:
wöchentlich | Montag | 19:00 - 19:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.107 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (22) (Übung)

Dozent/in: Michael Aydinbas

Termin:
wöchentlich | Montag | 20:00 - 20:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.107 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (23) (Übung)

Dozent/in: Dominik Kraft

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:00 - 08:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.320 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (24) (Übung)

Dozent/in: Dominik Kraft

Termin:
wöchentlich | Montag | 09:00 - 09:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.320 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (26) (Übung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
wöchentlich | Montag | 17:00 - 17:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.002 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (27) (Übung)

Dozent/in: Kristin Müller

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.201 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (28) (Übung)

Dozent/in: Kristin Müller

Termin:
wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.201 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (29) (Übung)

Dozent/in: Katrin Seddig

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (3) (Übung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 11.307 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (30) (Übung)

Dozent/in: Katrin Seddig

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (31) (Übung)

Dozent/in: Sylvi Rzepka

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:00 - 16:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.111 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (32) (Übung)

Dozent/in: Sylvi Rzepka

Termin:
wöchentlich | Montag | 17:00 - 17:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.111 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (33) (Übung)

Dozent/in: Neele Baumann

Termin:
wöchentlich | Montag | 18:00 - 18:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.111 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (34) (Übung)

Dozent/in: Neele Baumann

Termin:
wöchentlich | Montag | 19:00 - 19:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.111 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (35) (Übung)

Dozent/in: Valeria Schumann

Termin:
wöchentlich | Montag | 18:00 - 18:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.112 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (36) (Übung)

Dozent/in: Valeria Schumann

Termin:
wöchentlich | Montag | 19:00 - 19:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.112 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (41) (Übung)

Dozent/in: Ricardo Usbeck

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 25.021 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (42) (Übung)

Dozent/in: Ricardo Usbeck

Termin:
wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.006 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (5) (Übung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 7.320 Seminarraum
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.222 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (6) (Übung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 7.320 Seminarraum
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.222 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (7) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.154 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (8) (Übung)

Dozent/in: Johannes van Deest

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.154 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (9) (Übung)

Dozent/in: Ralph Welge

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:00 - 08:55 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.102 Seminarraum

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

Die klimaangepasste Stadt – Chancen und Herausforderungen (Projekt)

Dozent/in: Markus Quante

Inhalt: Der Klimawandel schreitet rasant voran, er wird insbesondere die Städte und die Stadtbevölkerung auf deutlich treffen. Stadtklimatische Belastungen werden in Zukunft weiter durch die allgemeine Erwärmung verschärft. Zudem werden häufigere und ausgedehnte Hitzeperioden und intensivere Extremwetterereignisse eine Herausforderung darstellen. Die Städte müssen sich an die Veränderungen anpassen. Es gilt auch den zukünftigen Stadtbewohnern ein bioklimatisch akzeptables Stadtklima und damit die Grundlage für ihr Wohlbefinden zu gewährleisten. Mögliche Anpassungsmaßnahmen sollen vom Seminar erarbeitet werden, wobei naturbasierte Methoden im Vordergrund stehen sollen. Dabei geht es um Maßnahmen zur Kühlung der Stadt und die Entwicklung von „HITZEAKTIONSPLÄNEN“ für extreme Wärmephasen. Auch dem Zuviel an Wasser durch Starkniederschläge oder Flussüberschwemmungen ist zu begegnen. Dazu sollen dem „SCHWAMMSTADT“-Prinzip folgend Konzepte erstellt werden. Die Entwicklungen und Konzepte orientieren sich an „best practice“ Beispielen, sie sollen auch auf Lüneburger Verhältnisse ausgerichtet werden. Dabei liegt ein Augenmerk auch auf CO-BENEFITS, wie der Verschönerung des Stadtbildes oder die Schaffung von Erholungs- und Begegnungsräumen. Die Anpassungsvorschläge sollen mit Vertretern aus der Stadtgesellschaft hinsichtlich Akzeptanz ausgehandelt werden. Das Seminar wir dabei eng mit dem Climate Service Center Germany (GERICS; Dr. Markus Groth), Hamburg, in Verbindung stehen. Zum Seminar werden auch Dr. Beatrice John (adelphi Berlin), Miram Potyka, MSc (Klimaschutz Hanstedt) und Dr. Martin Ramacher (Hereon) beitragen. Eine zielgerichtete Einbeziehung der stadtklimabezogenen Fragestellungen in stadtplanerische Aktivitäten und Klimaanpassungsmaßnahmen verlangt ein grundlegendes Verständnis der unterliegenden Prozesse und Wirkungsmechanismen. Diese sollen im Seminar vermittelt werden.

Die Mobilitätswende als inter- und transdisziplinäre Herausforderung in Lüneburg und darüber hinaus (Projekt)

Dozent/in: Michael Bissel, Bastian Hagmaier

Inhalt: In unserem Projektseminar entdecken wir die vielschichtige Rolle der Mobilität, die in nahezu allen Aspekten unseres Lebens und unserer Gesellschaft eine entscheidende Bedeutung hat. Zugleich stehen wir vor der Herausforderung, den Verkehrssektor in seiner derzeitigen Form auf ökologische, soziale und ökonomische Nachhaltigkeit umzustellen. Dieser Sektor ist weltweit und speziell in Deutschland einer der Hauptverursacher von Treibhausgasemissionen, deren Reduktion bisher nur begrenzt erfolgreich war. Um dieser Herausforderung gerecht zu werden, widmen wir uns in unserem Seminar einer tiefgehenden Untersuchung einer sozial-ökologischen Mobilitätswende aus verschiedenen Perspektiven. Dabei nehmen wir insbesondere die Wechselwirkungen zwischen Nachhaltigkeit und Digitalisierung unter die Lupe. Zahlreiche Lösungsansätze und visionäre Konzepte wie Smart Cities lassen sich nicht von den Potenzialen neuer Technologien trennen. Doch wir wollen nicht nur die positiven Aspekte betrachten, sondern auch die damit einhergehenden Chancen und Risiken kritisch analysieren. Unsere Forschungsreise führt uns jedoch nicht nur in die Theorie. Wir beschäftigen uns intensiv mit der konkreten Umsetzung der Mobilitätswende vor Ort. Hier stehen Realexperimente und die aktive Partizipation im Fokus. Durch die Betrachtung regionaler Beispiele wie dem Projekt freiRaum Ottensen in Hamburg oder der erfolgreichen Mobilitätswende in Lüneburg erhalten wir wertvolle Einblicke und Inspirationen.

Die Postwachstumsstadt: Perspektiven eines klimagerechten Lebens in Lüneburg (Projekt)

Dozent/in: Steffen Lütjann

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.201 Seminarraum

Inhalt: Zur Erreichung der globalen Nachhaltigkeitsziele werden in Deutschland vor allem Effizienz- und Konsistenzstrategien verfolgt. Diese haben zum Ziel, Ressourcenverbrauch und Wirtschaftswachstum durch technische Innovationen zu entkoppeln. Eine essenzielle und wirksame Strategie wird in der Debatte jedoch weitgehend ausgeblendet - die Reduktion des Ressourcenverbrauches durch Suffizienzansätze. Suffizienzpolitik beschreibt Maßnahmen, die ein gutes Leben mit weniger Nachfrage von Ressourcen ermöglichen. Suffizienzmaßanhmen können dabei weitere Vorteile für Gesundheit, Umwelt oder soziale Gerechtigkeit mit sich bringen. Der thematische Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Analyse konkreter Suffizienzmaßnahmen in Lüneburg. Die Studierenden setzen sich mit jeweils einem lokalen Akteur bzw. einem bestehenden/potenziellen Lösungsansatz auseinander. Hierbei kommen zum Beispiel die Bereiche Wohnen, Mobilität oder Ernährung infrage. Theoretisch orientiert sich das Seminar an der sozial-ökologischen Transformationsforschung sowie an Konzepten der Nachhaltigkeits-Governance. Methodisch wird der Schwerpunkt auf die Durchführung von Interviews gelegt.

Ehrenamt & Beteiligung in Lüneburg entdecken (Projekt)

Dozent/in: Eva Kern

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.108 Seminarraum

Inhalt: Lüneburg ist geprägt von ehrenamtlichem Engagement, insbesondere im sozial-ökologischen Bereich (z.B. SDG11, 13, 4, 5). In der Veranstaltung werden die Lüneburger Initiativen- und Vereinswelt analysiert: Warum engagieren sich die Lüneburger*innen? Welche Bedürfnisse haben ehrenamtlich Engagierte in Lüneburg? Wie können Synergien im Ehrenamt genutzt werden? Was zeichnet studentische, was städtische Initiativen aus? Welche Vernetzungsmöglichkeiten bestehen zwischen beiden? Wie gelingt es sich über Projekte und Aktivitäten dieser auf dem Laufenden zu halten? Wie kann Bürger:innenbeteiligung in Lüneburg aussehen? (SDG16) Das Seminar widmet sich diesen und ähnlichen Fragen um gemeinsam mit ehrenamtlich Engagierten neue Ideen zu entwickeln, wie Lüneburger Ehrenamt unterstützt und transparent(er) gesaltet werden kann. Das umfasst auch Strukturen und Angebote, die das Engagement vor Ort unterstützen (wollen). Dazu werden qualitative und quantitative Methoden, z.B. Experteninterviews, Umfragen, Akteursanalyse, genutzt.

Entwicklungszusammenarbeit durch Social Entrepreneurs. Die soziale Dimension der Nachhaltigkeit zum Anfassen (Projekt)

Dozent/in: Jorge Guerra González

Inhalt: Im Rahmen dieses Seminars wird gefördert, dass Studierende praktische Erfahrungen außerhalb der Universität sammeln. Den in Gruppen eingeteilten Studierenden wird die Möglichkeit geboten, Projekte von Social Entrepreneurs zu unterstützen, die im besten Sinne einer ganzheitlichen Nachhaltigkeit konzipiert wurden. Die Studierenden werden diese Vorhaben in einem gegebenen Rahmen durch Mikroprojekte - meistens in Afrika und Lateinamerika - mitgestalten, daran mitwirken und abschließen. Sie werden deren Ergebnisse z.T. kontrollieren können: Die Möglichkeit eines Besuchs bzw. einer Unterstützung vor Ort wird ausdrücklich erwünscht und nach Möglichkeit gefördert. Eine Kontaktperson in Deutschland u/o vor Ort wird den Studierenden unterstützend zur Seite stehen.

Equality, power and language (Projekt)

Dozent/in: Anne Barron

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 3.121 Seminarraum

Inhalt: Achieving gender equality and empowering all women and girls is fifth on the list of 17 Sustainable Development Goals (SDGs) ratified by The United Nations as part of the 2030 Agenda for Sustainable Development. In this seminar, we look at how sexism is expressed and transmitted through language and how men and women use language differently in constructing their social identities. We also examine the portrayal of women and men in the public arena and how such portrayals affect the way we conceptualise gender.

Essen - zwischen Konsum, Kultur und Klimakrise (Projekt)

Dozent/in: Jana Fischer

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.203 Seminarraum

Inhalt: Essen kann Status, Zugehörigkeit und Identität ausdrücken. Für viele ist Essen Genuss. Für manche reine Notwendigkeit. Essen kann geprägt sein von Überfluss und von Mangel. Ist Fleischessen „männlich“ und vegane Ernährung „öko“? Sind Avocado oder Rindersteak moralisch verwerflich? Wie ernähren wir uns jetzt und in Zukunft? Ernährungs-Entscheidungen sind oft emotional. Das Selbstbild, geliebte Gewohnheiten und glänzende Werbebilder stehen im Spannungsfeld mit globale Krisen. Klimakatastrophe, Krieg und Krankheiten stellen Ernährungsgewohnheiten infrage. Die Veranstaltung beleuchtet, welche Rolle das Essen über die Nährstoff-Versorgung hinaus in unserer Gesellschaft spielt und inwiefern dies eine nachhaltige Transformation der Ernährung fördert oder hemmt.

Freiheit und Utopie (Projekt)

Dozent/in: Sven Prien-Ribcke

Inhalt: "Zeiten des Umbruchs lassen das Alte nicht ganz los und kommen im Neuen noch nicht an. Doch so bedrückend die Gegenwart sein kann, so sehr kann das utopische Zusammendenken zu einem Moment der Freiheit werden, der die nächste Gesellschaft gestaltbar macht. Im August 2022 veranstaltete die Leuphana gemeinsam mit Maja Göpel und Richard David Precht die dritte Utopie-Konferenz. Das Projektseminar schließt inhaltlich an die Konferenz an und möchte die Beziehungen zwischen Freiheit, Demokratie und Utopie ausleuchten. Dazu setzen wir uns mit aktuellen Texten zur Demokratie und Freiheit auseinander und lesen grundlegende Literatur zum utopischen Denken. Das Seminar kann auch als inhaltliche Vorbereitung der vierten Utopie-Konferenz (im August 2024) verstanden werden. Während wir im Wintersemester philosophische, politikwissenschaftliche und soziologische Fundamente legen, ist das Anschluss-Seminar im Sommer stärker auf die konkrete Mitgestaltung der Utopie-Konferenz ausgerichtet."

Handel(n) zum Schutz von Wäldern und Menschenrechten - Nachhaltigkeit in globalen Agrarlieferketten (Projekt)

Dozent/in: Leonie Schmitt

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.204 Seminarraum

Inhalt: Deutschland importiert zahlreiche Agrarprodukte aus dem globalen Süden. Dazu zählen u. a. Produkte wie Soja, Palmöl und Kaffee. Diese stehen mit hohen Entwaldungsraten, Biodiversitätsverlust, ungerechten Arbeitsbedingungen und Menschenrechtsverletzungen in Verbindung. Deutschland und die EU versuchen mit Lieferkettengesetzen, Handels- und Produktionsbedingungen nachhaltiger und sozialer zu gestalten. Ebenso arbeiten Unternehmen und NGOs auf lokaler und globaler Ebene an Lösungen für nachhaltige und sozial gerechte Agrarlieferketten. Im Seminar werden die Auswirkungen von Produktion und Handel von verschiedenen Agrarprodukten thematisiert und bedeutende Akteur*innen vorgestellt. Es werden aktuelle Entwicklungen und Vorschläge beleuchtet, die Lieferketten nachhaltiger und sozialer gestalten sollen. Dabei orientiert sich das Seminar an Konzepten der politischen und sozialen Ökologie und Globalisierungstheorien.

Internationale Klimadiplomatie am Beispiel der Klimakonferenzen - wie lange verhandeln wir noch? (1) (Projekt)

Dozent/in: Silke Bölts

Termin:
14-täglich | Montag | 08:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.109 /110 Seminarraum

Inhalt: Zum Jahresende 2023 findet die Weltklimakonferenz COP28 statt. Bei Klimakonferenzen fallen die großen Entscheidungen, die das Weltklima bestimmen. Gleichzeitig werden sie auch als zu träge und unkonkret kritisiert. Was ist in den vergangenen 30 Jahren Klimadiplomatie bereits geschehen? Wir werfen einen Blick darauf, wie UN-Klimakonferenzen ablaufen und welche Themen gerade verhandelt werden. Wir entdecken gemeinsam die Möglichkeiten und Grenzen der Klimakonferenzen, diskutieren, worüber bei der COP28 im Dezember verhandelt wird und welche globalen Ungerechtigkeiten es dabei gibt. In all den Verhandlungsjahren gab es trotz allem bereits einige Fortschritte. Angesichts der globalen Herausforderung und der Dringlichkeit der Krise sind diese aber viel zu klein. Bei den Vereinten Nationen hat jedes Land formal einen Sitz. Doch wie sieht es mit der realen Machtverteilung aus? Wie kann sich Zivilgesellschaft an diesen Konferenzen beteiligen und Einfluss nehmen?

Internationale Klimadiplomatie am Beispiel der Klimakonferenzen - wie lange verhandeln wir noch? (2) (Projekt)

Dozent/in: Silke Bölts

Termin:
14-täglich | Montag | 14:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 30.10.2023 | C 6.317 Seminarraum
14-täglich | Montag | 14:15 - 17:45 | 13.11.2023 - 22.01.2024 | C 5.325 Seminarraum

Inhalt: Zum Jahresende 2023 findet die Weltklimakonferenz COP28 statt. Bei Klimakonferenzen fallen die großen Entscheidungen, die das Weltklima bestimmen. Gleichzeitig werden sie auch als zu träge und unkonkret kritisiert. Was ist in den vergangenen 30 Jahren Klimadiplomatie bereits geschehen? Wir werfen einen Blick darauf, wie UN-Klimakonferenzen ablaufen und welche Themen gerade verhandelt werden. Wir entdecken gemeinsam die Möglichkeiten und Grenzen der Klimakonferenzen, diskutieren, worüber bei der COP28 im Dezember verhandelt wird und welche globalen Ungerechtigkeiten es dabei gibt. In all den Verhandlungsjahren gab es trotz allem bereits einige Fortschritte. Angesichts der globalen Herausforderung und der Dringlichkeit der Krise sind diese aber viel zu klein. Bei den Vereinten Nationen hat jedes Land formal einen Sitz. Doch wie sieht es mit der realen Machtverteilung aus? Wie kann sich Zivilgesellschaft an diesen Konferenzen beteiligen und Einfluss nehmen? Und inwiefern wäre

Kapitalismus 4.0: Soziale Ungleichheit im Zeitalter der Digitalisierung (Projekt)

Dozent/in: Norman Laws

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.112 Seminarraum

Inhalt: Der Kapitalismus als Wirtschaftsform ist global verbreitet. Das gilt auch für einen höchst problematischen Zustand nachhaltiger Entwicklung. Daraus resultiert die Frage, wie diese beiden Prozesse miteinander in Beziehung stehen. In diesem Seminar soll es daher ganz konkret um die gegenseitige Beeinflussung von kapitalistischen Strukturen, Nachhaltigkeit und sozialer Ungleichheit gehen und zwar anhand des Beispiels der Digitalisierung. Daten sind das neue Gold im digitalen Informationszeitalter. Einfluss und Macht von Konzernen und anderen Akteuren lassen sich nicht mehr nur in ökonomischen Größen wie Umsatz oder Marktkapitalisierung messen. Sondern auch in der Herrschaft über Daten, Algorithmen und Zugänge. Dabei ist die Verfügung über diese neuen Ressourcen höchst ungleich verteilt. Die Auswirkungen des Kapitalismus der Plattformökonomien auf Nachhaltigkeit und (soziale) Ungleichheit stehen im Zentrum dieses Seminars. Dabei geht es aber nicht nur darum, wie die Digitalisierung (soziale) Ungleichheit beeinflusst - sondern auch unsere Wahrnehmung von (sozialer) Ungleichheit und Nachhaltigkeit.

Klagen fürs Klima: Klimaschutz im nationalen und internationalen Recht (Projekt)

Dozent/in: Emma Charlotte Bartmann

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.111 Seminarraum

Inhalt: Das Seminar soll einen Überblick über die rechtlichen Grundlagen des Klimaschutzes im nationalen, europäischen und Völkerrecht vermitteln. Zunächst erfolgt ein Überblick über die verschiedenen Rechtsordnungen und ihr Verhältnis zueinander. Dabei wird jeweils das Umwelt- und insbesondere das Klimaschutzregime dieser Rechtsordnungen untersucht (z.B. Art. 20a GG, European Green Deal, Paris Agreement). Das erlangte Wissen wird dann anhand der Untersuchung ausgewählter Gerichtsverfahren konkretisiert (z.B. menschenrechtliche, zivilrechtliche, verfassungsrechtliche Verfahren wie die BVerfG-Entscheidung von 2021, Saúl v. RWE, People’s Climate Case). Anschließend erarbeiten die Studierenden anhand konkreter Fragestellungen im Rahmen der Projektarbeit Besonderheiten und Herausforderungen des Klimaschutzrechts, insbesondere am Beispiel von der sog. Klimaverfahren.

Klimawandel und Europäische Sicherheitspolitik (Projekt)

Dozent/in: Norman Laws

Termin:
wöchentlich | Montag | 18:15 - 19:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.108 Seminarraum

Inhalt: Der Klimawandel bringt vielfältige Implikationen mit sich. Häufig geht es um die unmittelbaren Auswirkungen auf die Umwelt Das gilt etwa für Wüstenbildung oder den Anstieg des Meeresspiegels. Mit solchen Effekten hat Klimawandel aber auch Auswirkungen auf Lebensbedingungen und die Wahrnehmung und das Erleben von Gefahren. Sich negativ verändernde Umweltbedingungen können etwa auch einen Beitrag zu Migration oder der Entwicklung von "failed states" leisten. Die Entwicklung der SDGs ist damit eng mit Sicherheitsfragen verknüpft. Welche sicherheitspolitische Relevanz hat also der Klimawandel? In diesem Seminar soll dich damit beschäftigt werden, wie die EU mit dem Zusammenhang von Klimawandel und Sicherheit bisher umgeht, wie sie damit umgehen kann und welche Perspektiven für die EU in der Zukunft in dieser Frage bestehen können. Ein wichtiger Aspekt wird sein, inwiefern Nachhaltigkeit eigentlich Sicherheitspolitik ist. Sich unabhängiger von Energieimporten von Öl und Gas aus unsicheren und undemokratischen Staaten zu machen, kann etwa sowohl Sicherheits- als auch Klimapolitik sein.

Kommunaler Klimaschutz: Zwischen Möglichkeiten und Herausforderungen (Projekt)

Dozent/in: Pia Redenius

Inhalt: Kommunen spielen eine wichtige Rolle für die sozial-ökologische Transformation. In der konkreten Umsetzung auf kommunaler Ebene werden wesentliche Schritte hin zu einer nachhaltigen Lebensweise geleistet. Gemeinsam wollen wir uns im Seminar ansehen, wie Klimaschutz in Kommunen umgesetzt werden kann. Dabei wird betrachtet werden welche Herausforderungen sich vor Ort ergeben und welche Rahmenbedingungen die Stärkung von Klimaschutz prägen. Dabei betrachten wir Akteur*innen, Strukturen und Instrumente ebenso wie aktuelle Entwicklungen, bestehende Potenziale und Transformationsbedarfe. In dem Seminar werden wir auch einen Überblick über die kommunalen Handlungsfelder wie z.B. Energie, Mobilität und Abfall gewinnen.

Low-Profit-Investitionen, bewerten, finanzieren, fördern (Projekt)

Dozent/in: Christian Fahrbach, Henning Schröder

Inhalt: Das Thema Low-Profit ist finanzwirtschaftliches Neuland. Es ist der Versuch, die Lücke zwischen Non-Profit und For-Profit zu schließen, zwischen gemeinnützigem und gewinnorientiertem Wirtschaften. Es geht um die Fragen: Wie können Investitionen finanziert werden, die nur eine geringe Rendite versprechen, aber dafür einem sozialen und ökologischen Zweck dienen? Im Seminar werden zunächst Best-Practice-Beispiele vorgestellt. Diese gibt es bereits in den Bereichen biologischer Landbau, erneuerbare Energien, Wohnen u.a. Dabei handelt es sich bislang noch um gesellschaftliche Nischen, und die Finanzierung ist oft auf philanthropische Investor/innen angewiesen. Es stellen sich die Fragen: Wie gelangt man von Best Practice zu All Practice? Wie können Zentralbank und Staat günstige wirtschaftspolitische Rahmenbedingungen für Low-Profit-Business schaffen?

MACHT - LAND - WANDEL? Eine kulturell-kreative Annäherung (Projekt)

Dozent/in: Annegret Kühne

Inhalt: Das Seminar hinterfragt die Bedeutung von Macht, Land und Wandel in Beziehung zu nachhaltiger Entwicklung. Die drei Begriffe werden in ihrer theoretischen Bedeutung und kulturellem Kontext untersucht. Welche Bedeutung/ Eigenschaften haben diese Leitbegriffe, welche Wechselwirkungen bestehen zueinander, welche zu den Nachhaltigkeitszielen (SDGs)? Das Thema Land und Landnutzung verbunden mit einer Kurz-Exkursion stehen im besonderen Fokus. Neben einer wissenschaftlich- theoretischen Untersuchung der Begriffe werden Erkenntnisse und Rückschlüsse in Kreativsequenzen überführt und gestalterisch bearbeitet. Die Kreativsequenzen enthalten bildnerische, literarische oder mediale künstlerische Übungen sowie Ideen für künstlerische und interaktive Darstellungen prägnanter Erkenntnisse im eigenen Projekt. Das Vorgehen ermöglicht vielseitige Perspektivwechsel und verbindet wissenschaftliche und kreative Bearbeitungen des Themas. Die Ergebnisse werden auf der Leuphana-Konferenzwoche 2024 in einer Gesamtschau präsentiert.

Mentale und physische Gesundheit als Voraussetzung gesellschaftlicher Transformation - Ein Yogastudio als Forschungsraum (Projekt)

Dozent/in: Katina Kuhn

Inhalt: Wie kann Veränderung in Richtung Nachhaltigkeit gelingen, wenn die Menschen einer Gesellschaft müde sind? Wenn Stress als Volkskrankheit betitelt wird, Bournout ein immer weit verbreiteteres Symptom ist und psychische Erkrankungen aller Art zunehmen? Transformative Prozesse brauchen starke Akteur*innen – aber wie gewinnen wir die Kraft (zurück)? In diesem Seminar werden Studierende in Kooperation mit dem Yogastudio „Yoga Connection Lüneburg“ zusammen eigene Projekte und Fragestellungen erarbeiten, die sich mit den Herausforderungen mentaler und physischer Gesundheit in nachhaltigen Transformationsprozessen beschäftigen.

Museen und Nachhaltigkeit - Potenziale für eine Transformation (Projekt)

Dozent/in: Kristin Püttmann

Termin:
wöchentlich | Montag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.222 Seminarraum

Inhalt: Museen bewahren Objekte der Vergangenheit und erhalten sie in der Gegenwart für die Zukunft. Diese durch und durch nachhaltige Funktion, gekoppelt mit einem klaren Bildungsauftrag, macht derartige Kulturinstitutionen zu einem potenziellen Forschungsumfeld für Fragen, die sich mit der nachhaltigen Transformation befassen. Detailbezogen oder ganzheitlich, von der Restaurierungsmethode bis zum gesellschaftlichen Game-Changer - oder gar als Umfeld einer Bildung für nachhaltige Entwicklung: ein reiches Spektrum an Fragen kann an ausgesuchten nationalen und internationalen Praxispartnern untersucht werden.

Nachhaltiger Konsum (Projekt)

Dozent/in: Jacob Hörisch

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.255 Seminarraum

Inhalt: Konsum beeinflusst nicht nur die wirtschaftliche und soziale Situation von Menschen, sondern auch den Zustand der Umwelt. Die Spuren, die aktuelle Konsummuster weltweit hinterlassen, sind vielfältig und reichen von prekären Arbeits- und Lebenssituationen in Produktionsländern über Umweltverschmutzung und Lebensraumgefährdung durch Plastikinseln in der Größe von Kontinenten bis hin zu ⁠Klimawandel⁠ und Artensterben. Das Umweltbundesamt berichtet, dass 2014 der Rohstoffkonsum im Bereich Konsum allein in Deutschland bei 797 Milliarden Tonnen lag. Die privaten Haushalte benötigten demnach rund ein Viertel des gesamten Endenergieverbrauchs Deutschlands. Um die Klimaziele zu erreichen, müsse dieser Wert auf 1 Tonne pro Person und Jahr reduziert werden (Umweltbundesamt, 2022). Nachhaltiger Konsum ist entsprechend der Definition des BMUV (2022) Teil einer nachhaltigen Lebensweise und ein Verbraucherverhalten, das unter anderem Umweltaspekte und soziale Aspekte bei Kauf und Nutzung von Produkten und Dienstleistungen berücksichtigt. Wir werden im Projektseminar anhand von selbstgewählten Fallstudien Fragen beantworten wie: • Was bedeutet nachhaltiger Konsum im Alltag? • Welche Rolle spielt nachhaltiger Konsum für verschiedene Personengruppen? • Welche Unterschiede gibt es bezüglich verschiedener Produktkategorien, z.B. Lebensmittel, Elektrogeräte, Kleidung? • Welche lokalen Initiativen und Einrichtungen, die nachhaltigen Konsum unterstützen, gibt es? • Welche Faktoren spielen bei der Entscheidung für oder gegen nachhaltige Angebote eine Rolle? • Welche kreativen Lösungsansätze gibt es, um nachhaltigen Konsum zu fördern? • … Bei der Entwicklung und Auswahl der Fragestellungen in den Projektgruppen können und sollen eigene Interessen und Kompetenzen eingebracht werden.

Nachhaltigkeit und Innovation in der Landwirtschaft und Nahrungsmittelerzeugung (Projekt)

Dozent/in: Hauke Witte

Inhalt: Essen ist eines der zentralen Themen für uns als Menschen: Mehrfach täglich setzen wir uns mit unserer Nahrung auseinander und entscheiden, was bei uns auf dem Teller landet. Damit nehmen wir immer wieder negativen Einfluss auf unseren Planeten und übernutzen dessen natürliche Ressourcen. Für eine nachhaltig entwickelte Zukunft muss also auch eine Transformation von Landwirtschaft und Nahrungsmittelerzeugung gelingen. Ansätze gibt es dazu viele: Die weltweite Bekämpfung von Hunger und Armut, der Kampf für sauberes Wasser, funktionable Ökosphäre, Klimaschutz und Gerechtigkeit – ein Großteil der 17 Sustainable Development Goals sind unmittelbar mit den Themen Landwirtschaft und Nahrungsmittelerzeugung verbunden. Doch wie können konkrete Lösungsansätze schnell in die Praxis überführt werden, wo uns Krisen wie Klimawandel und Biodiversitätsverlust kaum Zeit lassen? Diese zentrale Fragestellung bearbeiten die Studierenden in diesem Projektseminar und entwickeln damit Bausteine für die Landwirtschaft und Nahrungsmittelerzeugung von morgen.

Neue Gemeinschaftsformen als Ausdruck gesellschaftlicher Differenzierung (Projekt)

Dozent/in: Gerhard Cassens

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.108 Seminarraum

Inhalt: Die Ausdifferenzierung gesellschaftlicher Arbeitsprozesse verunsichert zunehmend Menschen in der gegenwärtigen Gesellschaft. Ergänzend zur Auflösung familiärer und dörflicher Strukturen lösen sich Erwerbsbiografien als kontinuierlicher Identitätszusammenhang auf. Als Gegenbewegung sind neue Formen der Gemeinschaftsbildung zu beobachten. Wohnprojekte, Kooperativen im Lebensmittelbereich, neue Dorfstrukturen entstehen. Was wird hier gesellschaftlich sichtbar? Mittels qualitativer Interviews soll wahrgenommen werden, was die Mitglieder solcher Gemeinschaften motiviert. Ihr innenliegendes gesellschaftliches Anliegen wird herausgearbeitet.

Pathways toward sustainability: Amplifying Seeds of a Good Anthropocene (Projekt)

Dozent/in: Amanda Jiménez Aceituno

Inhalt: The urgent sustainability challenges that we are facing require citizens to take action to envision and set up new pathways to reach the Sustainability Development Goals. These bottom-up changes are already in place (as experiments or seed) but need to get amplify to have a real impact in transforming our societies towards more sustainable and just ones. The Seeds of a Good Anthropocene project (https://goodanthropocenes.net/) has collected and analyzed seeds to study their potential to catalyze sustainability transformations. Many of the seeds can be found around the world. In this seminar we would explore some of these seeds and the different ways in which they try to amplify its impact, as well as discuss some recommendations to advance their amplification strategies. Summary of the seminar sessions: ----------- **IMP: SESSIONS WILL BE HOLD MAINLY ONLINE ON MONDAYS FROM 14:00-16:00, WITH THE POSSIBILITY OF TWO IN PERSON SESSIONS (IN HYBRID MODE) • Session 1 (23.10) .Introduction to the seminar, social-ecological systems, research-based learning and examination. Getting to know each other (background and expectations). ONLINE • Session 2 (30.10). Sustainability transformations and resilience. ONLINE • Session 3 (6.11). The Seeds of Good Anthropocenes project & Amplification strategies. Presentation of a case studies. ONLINE • Session 4 & 5 (13.11 & 20.11). The 3Horizons method for scenario building- From seeds to sustainable futures. ONLINE • Session 6 (27.11). Intro to the Routledge Handbook of Research Methods: exploring useful methods for research in social-ecological systems. ONLINE • Session 7 (4.12). Research quality in sustainability research. Presentation of project outline, formative feedback, connection to Conference Week. HYBRID • Session 8 & 9 (11.12 & 18.12). Data analysis. Research progress and results, formative feedback, Director plan. ONLINE • Session 10 & 11 (15.1 & 22.1). Group work. Finalizing project report and preparation of Conference Week. ONLINE • Session 12 (29.1). Group work. Finalizing project report and preparation of Conference Week. HYBRID

Potenziale der Ludologie für Transformationsprozesse zu einer nachhaltigen Gesellschaft - am Beispiel von Gesellschaftsspielen (Projekt)

Dozent/in: Kamila Szwejk

Inhalt: Ludologie ist die Spielwissenschaft oder auch die Lehre über das Spiel. Spiele zu spielen gehört seit Jahrtausenden zu menschlichen Gesellschaften dazu und kann in verschiedenen Formen auftreten. Das Seminar wird sich größtenteils mit dem Phänomen von Brett- und Kartenspielen auseinandersetzen und diese unter Gesichtspunkten der Nachhaltigkeit sowie der zunehmenden Digitalisierung analysieren. Insbesondere werden Brettspiele, welche Themen der Nachhaltigkeit beinhalten, untersucht und anhand der Sustainable Development Goals (SDGs) der United Nations(UN) und des Cradle to Cradle – Konzept (C2C) kritisch diskutiert. Die Studierenden werden Potenziale und mögliche Verbesserungsvorschläge an Brettspielen erarbeiten, die nachhaltige und gesellschaftliche Transformationsprozesse fördern können. Die Schwerpunkte der möglichen Themen in dem Semester: Renaturierung, Umwelt- und Tierschutz, Schließung von Kreisläufen, nachhaltige Städte, Engagement in der Stadt (Ehrenamt), etc. -> Es gibt die Möglichkeit bei passenden Themen auch eigene Ideen umzusetzen -> Es besteht die Möglichkeit z.B. ein Spiel zur der Universitäts-Blühwiese oder zu der Initiative "Engagierte Stadt" zu entwickeln

Regenerative agriculture and Agroecology: A critical perspective on new paradigms and techniques to conciliate food production and ecosystem restoration (Projekt)

Dozent/in: Yann Boulestreau

Inhalt: Agriculture is one of the main drivers of key sustainability issues such as biodiversity collapse, climate change, deforestation, freshwater resource depletion and eutrophication (Campbell et al., 2019). Organic agriculture, agroecological systems, permaculture or regenerative agriculture are increasingly promoted, proposing agricultural practices that produce food without or with minimal use of tillage, pesticides and mineral fertilisers. However, their ability to feed a growing population is being questioned by many actors in the food system. In this course I will provide students with basic agronomic knowledge and background information on the history of conventional agriculture and the paradigms and practices behind alternative agricultural systems, with a focus on regenerative agriculture and agroecology. The students will then undertake a group project in which they will critically evaluate a controversial statement about agriculture. I will help them to consider the arguments for and against this statement and to make their own synthesis.

Ressourcenorientierte Perspektiven auf Migration - Praxisbezogene Forschung in Kooperation mit dem Mosaique e.V. (Projekt)

Dozent/in: Lea Gathen

Inhalt: Im Rahmen des Seminars beschäftigen wir uns mit ressourcenorientierten Perspektiven auf Migration. Dabei liegt der Fokus auf einer praxisrelevanten Ausrichtung und Umsetzung in Kooperation mit dem Kulturhaus Mosaique e.V. Von theoretischer Seite aus nähern wir uns zunächst zentralen Begriffen, politisch-historischen Hintergründen und soziologischen Folgeerscheinungen von Migration. Dabei nutzen wir unterschiedliche Medien, um die Darstellung und Abbildung post-migrantischer Lebenswelten zu untersuchen. Die Kooperation mit dem Kulturhaus Mosaique bietet die Möglichkeit Chancen und Grenzen ehrenamtlicher Arbeit mit Migrant*innen genauer zu erforschen.

Smart Cities - was macht ihren Erfolg aus? (Projekt)

Dozent/in: Ines Beeck

Inhalt: Smart Cities haben gemäß der Smart City Charta die Aufgabe transparente, partizipative und offene Dialoge zwischen allen Akteuren der Stadt aktiv zu gestalten. Auch in Deutschland gibt es eine wachsende Anzahl von Förderprojekten für intelligente, vernetzte Projekte der Stadtentwicklung. Doch was macht eine Smart City aus? Welche Motivation braucht es aus Sicht der Bürgerinnen und Bürger, um partizipativ an ihrer Stadt teilzuhaben? Welche Wirkung haben Smart Cities? Und wie gestalten sie den Dialog auch für kritische Themen wie dem Klimawandel? Theoretische Grundlagen bietet die Smart Charta des BBSR, angelehnt an die Sustainable Goals der UN. Das Seminar nimmt die Ziele 10 (Abbau von Ungleichheiten) und 11 (Nachhaltige Städte und Gemeinden) in den Blick. Methodisch werden Instrumente der angewandten empirischen (Sozial-)Forschung angewendet, u.A. mithilfe von Fragebögen, Interviews oder auch Akteursanalyse.

Stabile und nachhaltige Finanzmärkte (Projekt)

Dozent/in: Christian Fahrbach

Inhalt: Nachhaltige Geldanlagen liegen im Trend. Im Zuge dessen hat die EU-Kommission das Thema aufgegriffen und im Jahr 2019 einen Aktionsplan veröffentlicht: Eine einheitliche, EU-weite Klassifikation für grüne Investments soll mehr Transparenz schaffen und die Nachfrage beflügeln. Das, als EU-Taxonomie bekannte Regelwerk trat 2022 in Kraft und soll in den kommenden Jahren systematisch weiterentwickelt und eine tragende Säule des europäischen Green Deal werden. Doch die aktuelle Konjunkturkrise gefährdet den Green Deal. Voraussetzung für dessen Erfolg ist ein solventes Unternehmertum, das innovative CSR-Maßnahmen umsetzt sowie ein stabiler und funktionierender Finanzsektor. Wie können Zentralbank und Staat in einer Krise gegensteuern und anhaltend stabile Finanzmärkte gewährleisten?

Time and sustainability - five to twelve or time to throw away the clock? (Projekt)

Dozent/in: Claire Grauer

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:15 - 09:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.013 Seminarraum

Inhalt: Time is a central component of the sustainability discourse. Common definitions of sustainable development emphasize the need to consider the needs of future generations in the now. Transformation discourses ask in which of many possible futures we would like to live. In this seminar we will look at how time and sustainability are related. For example, what are the dimensions of time. How past, present and future are represented in the context of sustainability. And whether, in this context, the idea of time prosperity can serve as an alternative to materially oriented notions of prosperity.

Vom Familienrecht zum Kinderschutzrecht - Aktuelle Entwicklungen, Grundlagen und Grenzen (Projekt)

Dozent/in: Jorge Guerra González

Inhalt: In Deutschland wird in etwa jede zweite Ehe geschieden – ähnlich oder höher dürfte das Verhältnis bei Trennungen von nicht-ehelichen Partnerschaften sein. Diese Entscheidungen betreffen – und prägen – das Leben von Millionen von Menschen. Aber auch für die gesamte Gesellschaft sind diese individuellen Entscheidungen makrosoziologisch und makroökonomisch relevant: (klinisch) psychologische und berufliche Auswirkungen, Gender Pay Gap, Karriereunterschiede, soziales Bild von Mann und Frau, etc. Wie geht es nun den Kindern damit? Alles für die Kinder... aber ohne sie? Und wie geht es den Eltern? Dem Vater, der Mutter, den anderen Bezugspersonen? Dabei ist die Forschung in dem Bereich (relative) Mangelware. Das wollen wir natürlich ändern :) Bei dem Seminar geht es darum, in Gruppen aber dann auch gemeinsam, belastbare wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen - vorwiegend durch qualitative Forschung.

Von den Vereinten Nationen nach Hamburg - Globale Nachhaltigkeitsziele vor Ort umsetzen (Projekt)

Dozent/in: Daniel Eckert

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.146 Seminarraum

Inhalt: Die Halbzeitbilanz bei der Umsetzung der Agenda 2030 (17 UN-Nachhaltigkeitsziele) fällt ernüchternd aus - global sowohl lokal. Wie können die notwendigen Transformationen verwirklicht werden, was gilt es dabei zu berücksichtigen und welche Maßnahmen sind geeignet, um schnell Fortschritte zu erreichen? Im Seminar werden Eckpunkte, Kernprobleme, Zielkonflikte, Akteurskonstellationen sowie Möglichkeiten & Herausforderungen bei der Erreichung der SDGs global und lokal beleuchtet. Aktuelle Entwicklungen und Lösungsansätze (politisch, sozial, ökonomisch, ökologisch) bezüglich der Agenda 2030 werden kritisch diskutiert, unter anderem aus einer globalen Gerechtigkeits-Perspektive. Der thematische Schwerpunkt in der Projektarbeit liegt auf der konkreten Umsetzung der SDGs in der Metropolregion Hamburg & Lüneburg. Die Studierenden setzen sich dabei in einem forschenden Lernprozess mit einem konkreten lokalen Akteur*in oder Lösungsansatz auseinander, der ihnen zusagt. Das Seminar orientiert sich dabei an Konzepten der Nachhaltigkeits-Governance, der sozial-ökologischen Transformationsforschung und mixed methods-Forschungsdesigns.

Von der Wiege zur Wiege - Einführung in Cradle to Cradle (Projekt)

Dozent/in: Michael Braungart

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 12.108 Seminarraum
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C 14.202 Seminarraum

Inhalt: Durch die Verbindung von Theorie und Praxis soll das Projektseminar “Von der Wiege zur Wiege – Einführung in Cradle to Cradle“ den Studierenden einen umfassenden Einstieg in die Cradle to Cradle Denkschule bieten und gleichzeitig ihre eigenen Ideen fördern. Mit dem Cradle to Cradle Konzept hat sich die Sichtweise auf den Nachhaltigkeitsbegriff in den letzten Jahren sowohl in der Wissenschaft als auch in besonderer Weise in der Industrie grundlegend verändert. So wurde und wird zukünftig der herkömmliche Nachhaltigkeitsansatz, welcher eine „Zero-Impact“-Mentalität predigt, abgelöst von einem Prinzip, welches statt der Verringerung der negativen Umwelteinflüsse die Vergrößerung der positiven Effekte menschlichen Daseins hervorhebt. Somit wurde angefangen, die Lösung in Kreisläufen sehen. Etwa soll der Müllproblematik nicht entgegengewirkt werden, indem Konsum minimiert und der eigene Fußabdruck kleingehalten wird, sondern indem Konsum anders gedacht und sich die Natur dazu als Vorbild genommen wird. Es gilt nicht die Krise zu fürchten, sondern das Positive zu fokussieren. So schreibt PWC als eine der vier weltweit größten Wirtschschaftsprüfungsgesellschaften in der 2019 veröffentlichten Studie „The Road to Circularity“: „Nothing in nature is wasted because all materials re-enter the ecosystem through a circular biological process that forms a continuous cycle”. Neben dem ökologischen Kreislauf umfasst Cradle to Cradle den technischen Kreislauf welcher gewährleistet, dass jeder einzelne für Produkte verwendete Rohstoff ein Nährstoff ist und somit erneut genutzt werden kann. Insofern qualitativ hochwertige, intelligente Materialien eingesetzt werden und bereits in der Produktion die Kreislauffähigkeit berücksichtigt wird, kann von Öko-Effektivität gesprochen werden. Nicht zuletzt umfasst das Designkonzept eine weitreichende soziokulturelle Komponente. Cradle to Cradle denkt lösungsorientiert, sieht die Chance in den Individuen und basiert somit auf menschlichem Potential. Interdisziplinär gilt es, dieses mittels Zusammenarbeit von unterschiedlichen Akteur*innen aus allen Nischen zu schöpfen. Somit soll in diesem Seminar in erster Linie das Können der Studierenden hervorgehoben und wertgeschätzt werden. Besonders der Enthusiasmus des Studienstarts und der damit verbundene Veränderungswille und die neuen Ideen der Studierenden sollen dafür genutzt werden, auch selbst interessante Projekte ins Leben zu rufen, welche im weiteren Verlauf des Studiums weitergeführt und dabei gefördert werden können.

Was tun wenn's brennt: Strategien und Lösungsansätze zur Bewältigung des Klimawandels (Projekt)

Dozent/in: Hauke Witte

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 3.121 Seminarraum

Inhalt: “It is a file of shame, cataloguing the empty pledges that put us firmly on track toward an unlivable world.” Mit diesen Worten beschreibt UN-Generalsekretär Antonio Guterres den sechsten Sachstandsbericht des International Panel on Climate Change, kurz den IPCC-Report. Diese umfassende Übersicht über den aktuellen Forschungsstand zum menschengemachten Klimawandel unterstreicht einerseits die Notwendigkeit zur Eindämmung der Globalen Erwärmung, führt andererseits aber auch auf, dass bisher viel zu wenig geschieht und das Pariser Klimaziel damit außer Reichweite gerät. Doch es werden auch Lösungsansätze aufgezeigt: Insbesondere Maßnahmen zur CO2-Kompensation und -neutralisation wird eine zunehmende Bedeutung zukommen, um verlorene Zeit bei der Dekarbonisierung von Wirtschaft und Gesellschaft wettzumachen. Innerhalb Seminars werden Maßnahmen näher beleuchtet, die der IPCC-Report zur Bewältigung des Klimawandels aufführt. Daraus entwickeln die Studierenden Projekte, um diese Ansätze in der Praxis zur Anwendung zu bringen.

Wasser: Ware oder Menschenrecht? (Projekt)

Dozent/in: Karl-Leontin Beger

Termin:
14-täglich | Montag | 14:15 - 17:45 | 23.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.203 Seminarraum

Inhalt: Laut dem Weltwasserbericht 2023 der UNESCO haben rund 2.000.000.000 Menschen weltweit keinen Zugang zu sauberem Trinkwasser. Klimakrise, Umweltzerstörung und steigender Bedarf verschärfen die Lage in Zukunft weiter. Großkonzerne wie Coca Cola und Nestlé investieren in Trinkwasser als Ware. Nicht-Regierungsorganisationen wie Viva con Aqua setzen sich hingegen dafür ein, jedem Menschen einen freien Zugang zu sauberen Wasser zu ermöglichen. Die Verteilung der überlebenswichtigen Ressource ist auch in Deutschland gesellschaftspolitisches Steitthema. Welche Rolle spielen (soziale) Medien in diesen Aushandlungsprozessen? In diesem Seminar werden Problemlagen, Nutzungskonflikte und Lösungsansätze der unterschiedlichen Akteur_innen aus Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Zivilgesellschaft recherchiert, analysiert und diskutiert. Anschaulich werden die globalen Zusammenhänge durch diese Fallbeispiele und Expert_innengespräche. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse diskutieren die Studierenden in ihrer Projektarbeit Gerechtigkeitsfragen und entwerfen Lösungsstrategien.

Wenn Mäuler gestopft werden… Entpolitisierung der Ernährung zwischen Winzlingen und Giganten. (Projekt)

Dozent/in: Liselotte Hermes da Fonseca

Inhalt: Ernährung und die damit verbundene Gesundheit gelten in unserer Gesellschaft als Bereiche der individuellen Verantwortung: Wir sollen frei entscheiden, was und wie wir uns ernähren. Ernährung erscheint damit zugleich als Bereich, der von der Politik nicht beeinflusst wird und werden sollte. Freie Entscheidung und Politik erscheinen hier unvereinbar. Eine solche Konstellation von individueller Freiheit und Politik funktioniert allerdings nur da, wo es genug Essen gibt, die Menschen also frei wählen können – da, wo es keinen Hunger gibt. Vielleicht erscheint eben daher in den vielen Debatten über Ernährung der Hunger nicht. Politisch wird es entsprechend erst dann, wenn es um Hunger geht, denn was geschieht in einer Gesellschaft, die nichts zu essen hat? Diese Wendung zeigt die überlebensnotwendige Bedeutung der Ernährung für Gesellschaften, der Aspekt, der bei der individuellen Freiheit zu schwinden scheint. Wenn die Menschen frei wählen sollen, müssen sie aber auch wissen, wie sie ‚richtig‘ wählen sollen. Und eben da stellt sich die Frage, woher sie dieses Wissen bekommen.

Werkstatt „Hoffnung“ (Projekt)

Dozent/in: Julia Puth

Termin:
14-täglich | Montag | 14:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.501 Seminarraum

Inhalt: "Viele der gesellschaftlichen, ökologischen und politischen Entwicklungen der Gegenwart sind eher dazu geeignet, uns sorgenvoll in die Zukunft blicken zu lassen. Das Hoffen scheint sich in die privaten Räume der individuellen Lebensgestaltung zurückgezogen zu haben, während die Gestalt- und Veränderbarkeit der sozialen Realität sich zunehmend unserem Einfluss zu entziehen scheint. Hoffnung nimmt gedanklich einen besseren Zustand vorweg, ohne dass die Gewissheit bestünde, dass dieser auch sicher erreicht wird. Diese Ambivalenz hat vielleicht auch dazu geführt, dass Hoffnung, so bedeutsam sie als Handlungsmotivation auch ist, in der politischen Theorie und der Philosophie eher stiefmütterlich behandelt wurde. Ausgehend von der These, dass sich am Phänomen der Hoffnung Ethik und Politik berühren, unternimmt das Seminar den Versuch, den Begriff Hoffnung in kritischer Absicht anzueignen und nach Potentialen aber auch Notwendigkeiten für Veränderung zu fragen. Angelegt ist das Vorhaben als eine auf unterschiedlichen organisatorischen und praktischen Ebenen stattfindende, miteinander vernetzte Untersuchung der Hoffnung, eine „Werkstatt“."

Wie können klassische Medienformate junge Zielgruppen erreichen? (Projekt)

Dozent/in: Marie-Luise Braun

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.108 Seminarraum

Inhalt: Im Jahr 2023 feiert das ZDF seinen 60. Geburtstag - ungefähr in dieser Altersgruppe sind die meisten Zuschauerinnen und Zuschauer. Auch Tageszeitungen stellen fest, dass junge Menschen sie kaum lesen, geschweige denn abonnieren. Wie aber können die klassischen Medien wieder spannend werden für ein jüngeres Publikum? Müssen Nachrichten und Formate neu ausgerichtet werden? Gilt es, Inhalte anders aufzubereiten? Und gelingt es trotzdem, auch wissenschaftliche Fragen wie die nach dem Klimawandel zu transportieren? Sind allein digitale Formate stark darin, Jugendliche und junge Erwachsene zu erreichen? Im Seminar werden wir uns diesen Fragen widmen. Wir werden dabei überlegen, was guten Journalismus ausmacht und wie entsprechende Qualitätskriterien auf eine "junge" Berichterstattung übertragen werden können.

Vorlesungsverzeichnis

Lehrveranstaltungen

- ENTFÄLLT! - Bildungswissenschaftliche Potenziale der Reanalyse bestehender Datensätze: Wie kann man Daten von Large-Scale-Assessments für Bildungsfragen im Kontext von Nachhaltigkeit nutzen? (Projekt)

- ENTFÄLLT! - Digitale Bewegtbildformate in der Entwicklungszusammenarbeit (Projekt)

„Wir retten die Welt!“ – Sammeln um zu überleben – zwischen Vitrinen und Bildschirmen digitaler Sphären. (Projekt)

01. Vorlesung: Verantwortliches Handeln im 21. Jahrhundert (Vorlesung)

02. Lecture (English): Acting responsibly in the 21st century (Vorlesung)

03. Konferenzwoche 2024 im Modul "Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln" (Vorlesung)

African protected areas at the crossroads between justice and conservation (Projekt)

Back to school: Understanding pathways in creating a sustainble school (Projekt)

DATAx: Data analysis with Python (17) (Übung)

DATAx: Data analysis with Python (18) (Übung)

DATAx: Data analysis with Python (37) (Übung)

DATAx: Data analysis with Python (38) (Übung)

DATAx: Data analysis with Python (39) (Übung)

DATAx: Data analysis with Python (40) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (1) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (10) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (11) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (12) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (13) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (14) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (15) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (16) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (19) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (2) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (20) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (21) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (22) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (23) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (24) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (26) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (27) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (28) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (29) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (3) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (30) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (31) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (32) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (33) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (34) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (35) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (36) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (41) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (42) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (5) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (6) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (7) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (8) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (9) (Übung)

Die klimaangepasste Stadt – Chancen und Herausforderungen (Projekt)

Die Mobilitätswende als inter- und transdisziplinäre Herausforderung in Lüneburg und darüber hinaus (Projekt)

Die Postwachstumsstadt: Perspektiven eines klimagerechten Lebens in Lüneburg (Projekt)

Ehrenamt & Beteiligung in Lüneburg entdecken (Projekt)

Entwicklungszusammenarbeit durch Social Entrepreneurs. Die soziale Dimension der Nachhaltigkeit zum Anfassen (Projekt)

Equality, power and language (Projekt)

Essen - zwischen Konsum, Kultur und Klimakrise (Projekt)

Freiheit und Utopie (Projekt)

Handel(n) zum Schutz von Wäldern und Menschenrechten - Nachhaltigkeit in globalen Agrarlieferketten (Projekt)

Internationale Klimadiplomatie am Beispiel der Klimakonferenzen - wie lange verhandeln wir noch? (1) (Projekt)

Internationale Klimadiplomatie am Beispiel der Klimakonferenzen - wie lange verhandeln wir noch? (2) (Projekt)

Kapitalismus 4.0: Soziale Ungleichheit im Zeitalter der Digitalisierung (Projekt)

Klagen fürs Klima: Klimaschutz im nationalen und internationalen Recht (Projekt)

Klimawandel und Europäische Sicherheitspolitik (Projekt)

Kommunaler Klimaschutz: Zwischen Möglichkeiten und Herausforderungen (Projekt)

Low-Profit-Investitionen, bewerten, finanzieren, fördern (Projekt)

MACHT - LAND - WANDEL? Eine kulturell-kreative Annäherung (Projekt)

Mentale und physische Gesundheit als Voraussetzung gesellschaftlicher Transformation - Ein Yogastudio als Forschungsraum (Projekt)

Museen und Nachhaltigkeit - Potenziale für eine Transformation (Projekt)

Nachhaltiger Konsum (Projekt)

Nachhaltigkeit und Innovation in der Landwirtschaft und Nahrungsmittelerzeugung (Projekt)

Neue Gemeinschaftsformen als Ausdruck gesellschaftlicher Differenzierung (Projekt)

Pathways toward sustainability: Amplifying Seeds of a Good Anthropocene (Projekt)

Potenziale der Ludologie für Transformationsprozesse zu einer nachhaltigen Gesellschaft - am Beispiel von Gesellschaftsspielen (Projekt)

Regenerative agriculture and Agroecology: A critical perspective on new paradigms and techniques to conciliate food production and ecosystem restoration (Projekt)

Ressourcenorientierte Perspektiven auf Migration - Praxisbezogene Forschung in Kooperation mit dem Mosaique e.V. (Projekt)

Smart Cities - was macht ihren Erfolg aus? (Projekt)

Stabile und nachhaltige Finanzmärkte (Projekt)

Time and sustainability - five to twelve or time to throw away the clock? (Projekt)

Vom Familienrecht zum Kinderschutzrecht - Aktuelle Entwicklungen, Grundlagen und Grenzen (Projekt)