Modulbeschreibung

The Internet of Everything

ECTS-Punkte:
3
Lernziele:

Wir möchten Kompetenzen im Umgang mit Daten in der Breite fördern und Studierende mit Beispielen aus dem Bereich "gesund leben und altern" sensibilisieren. Unsere Kernanliegen sind, die effektive und eigenständige Nutzung von Daten. Die Förderung des gegenseitigen Verständnisses für inhärente Komplexität bezgl. techn. Daten-Infrastruktur sowie Datenerhebung in der Pflegestation. Sowie das (er)kennen von Chancen und Gefahren von Big Data für eine gesunde Welt (gesunder Umgang mit Daten, sowie spezifisch Umgang mit Daten im Gesundheitsbereich). 

Kurse in diesem Modul

The Internet of Everything:

Lernblock I

Demystifying Big Data & The Internet of Everything

  • geschichtlicher, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext (4th Industrial Revolution) - Wissensinput zu Grundbegriffen und -Mechanismen
  • Hands-on Lab 1: Besuch im SimDeC (Führung, Demo z.B. Sturzerkennungssystem), Einführung zu möglichen Use Cases aus Gesundheits-/plfegebereich (z.B. 3 Fokusthemen: 1. Smart Home (Elderly Care), 2. Health Tracker (Vitalparameter), 3. Digital Assistant (Sozialkontakt, Vereinsamung, Psyche))
  • Aufgabenstellung/Zuteilung zu einem Thema, z.B. Fokusthema 1 - 3 (für Erarbeitung von Inhalten und abschliessende Präsentation (Leistungsnachweis) an den Folgetagen)
  • Diskurs und Reflexion: u.a. Pflegesituationen, Patientenanforderungen, Pflegestandards  

 

Lernblock II

Data at Edge

  • Übersicht zu IoE, Internet of Things und Edge Computing
  • Wissensinput zu Medical Things, Sensoren, Edge-Nodes, Netzwerke, verteilte Algorithmen, Data Gathering/Data Processing Methoden (z.B. Vitalparameter, Gesundheitsindikatoren) - Hands-on Lab 2: Setup Sensor-System, Datenfluss und Daten-Simulation (Generierung von synthetic data), Messreihen aufsetzen, Datensatz verarbeiten (z.B. in Bezug auf 3 Fokusthemen)
  • Diskurs und Reflexion: bzgl. eigenen gemachten Erfahrungen; wo liegen Schwierigkeiten, was sind Vor-/Nachteile im vorliegenden System (z.B. unterschiedliche Szenarien anhand von simulierten Daten durchspielen)?  

 

Lernblock III

Data at Scale

  • Übersicht zu Data Management, Cloud-Services - Wissensinput zu Data Storage/Warehouse, Cybersecurity, Data Visualization, Data Analytics/Diagnostics (z.B. Krankheitsbilder), Data Mining Methoden (von der Messreihe zur Auswertung/Vorhersage)
  • Hands-on Lab 3: Datenanalyse, Datenfluss und Daten-Simulation, Messreihen auswerten, inspizieren und visualisieren (z.B. in Bezug auf 3 Fokusthemen)
  • Diskurs und Reflexion: bzgl. eigenen gemachten Erfahrungen; wie habe ich es gemacht, warum hat es funktioniert, was müsste ich das nächste Mal verändern (z.B. alternatives Szenario mit geänderten Daten/Datenfluss durchspielen)?  

 

Lernblock IV

Reflexion: Chancen & Risiken

  • Vorstellung ausgewählter aktueller Themenbereiche mit Bezug zur Gesundheit/Pflege (z.B. Früherkennung/Prävention, Privacy/Security, Patientendossier/Krankenkassen, Trustworthyness (Phishing/Deep Fakes), Chatbots (LLM)/Cloud Robotics, Digital Detox/Mental Health, Ethics/Regulations (z.B. MDR), Data Management/Qualitätssicherung, Business Models/Monopolisierung, ...)
  • Wissensinputs passend zu ausgewählten Themenbereichen
  • Diskurs und Reflexion: vertiefte Diskussion von 1-2 Themen im Plenum, und weitere spezifische Diskussionen in Gruppen (z.B. auch in Bezug auf 3 Fokusthemen) - Finalisierung der Präsentationen; abschliessende Vorträge und Disputationen im Plenum; Auftrag für zweiten Leistungsnachweis (Lern-/Reflexionsbericht)
  • evtl. verbunden mit nochmaligem Besuch im SimDeCModulinformation 
Blockkurs mit 0 Lektionen pro Woche
Disclaimer

Diese Beschreibung ist rechtlich nicht verbindlich! Weitere Informationen finden Sie in der detaillierten Modulbeschreibung.