Urs Brändle: Catalogue data in Autumn Semester 2016 |
Name | Dr. Urs Brändle |
Address | Strategische Initiativen ETH Zürich, AMA F 15 Auf der Mauer 17 8001 Zürich SWITZERLAND |
Telephone | +41 44 632 51 23 |
urs.braendle@sl.ethz.ch | |
Department | Environmental Systems Science |
Relationship | Lecturer |
Number | Title | ECTS | Hours | Lecturers | |
---|---|---|---|---|---|
151-0091-10L | Engineering Tool IV: Scientific Writing All Engineering Tool courses are for MAVT-Bachelor students only. Number of participants limited to 50. | 0.4 credits | 1K | U. Brändle, M. Paschke | |
Abstract | Participants acquire scientific writing basics as a core competency to communicate with different audiences. They apply important methods and tools to refine a scientific question, research and evalutate the necessary information, quote and paraphrase, and to plan the structure of their own text. | ||||
Objective | Students are able to - derive and structure ideas for a text starting from a scientific question using simple techniques - find literature sources, check their relevance and completeness, organize them with a suitable tool and cite correctly - apply a reading technique for summarizing a text - distinguish plagiarism, quotation and paraphrase in texts using the presented criteria and correctly cite or paraphrase external content - use and cite information from the Internet correctly - plan and structure specialized texts that refer to different target groups | ||||
Content | KURSPROGRAMM 1.Halbtag: Recherchieren und Lesen (1) Auf Vorhandenem aufbauen (2) Ideen generieren (3) Recherchieren (4) Quellen beurteilen 2.Halbtag: Paraphrasieren nicht Plagiarisieren (1 Nachmittag, 3 Stunden, 15 min Pause) (1) Verantwortlich sein: der Wert des eigenständigen Denkens (2) Regeln und Anweisungen: was ist ein Plagiat, wie wird es an der ETHZ gehandhabt, Eigenständigkeitserklärung, Prüfwerkzeuge (3) Zitieren und Paraphrasieren - so geht's (4) Paraphrasieren oder Zitieren? (5) Lesen und verstehen (6) Vom Umgang mit Quellen und Material aus dem Internet 3.Halbtag: Einen Text strukturieren und generieren (1) Verwendung einer Standard-Textstruktur als Vorlage für ein Outline (2) Ein Grundgeruest mit Abschnitten erstellen (3) Eine Textabschnitt schreiben LEHRFORMEN - Inputs: Kurzvorträge - Uebungen: während des Nachmittags selbständig in Moodle anhand von Fallstudien - Feedback und Diskussion: Lösungen der Studierenden via Moodle an Dozentenbeamer und Besprechen durch die Dozierenden Zu allen Inhaltsteilen gibt es Übungsteile in Moodle, für die ein Laptop mit funktionierendem Internetanschluss benötigt wird. | ||||
Literature | Lernmaterialien: Wissenschaftliches Schreiben, WiSch (bachelor's level): https://moodle-app2.let.ethz.ch/course/view.php?id=132 | ||||
Prerequisites / Notice | Computer für Online-Übungen während der Veranstaltung. | ||||
701-0105-00L | Applied Statistics for Environmental Sciences | 3 credits | 2G | C. Bigler, U. Brändle, M. Kalisch, L. Meier | |
Abstract | Statistical methods from current publications in environmental sciences are presented and applied. Students are enabled to understand the methods, clean datasets, analyse them using the software package R and present the results in a suitable form. They will be able to describe strengths and weaknesses of the methods for given fields of application. | ||||
Objective | Students are able to - use suitable statistical methods for data analysis in their subject area. - characterize data sets using explorative methods - check the suitability of data sets to answer a given question, prepare data sets for import to a statistics program and conduct the analysis. - interpret statistical analyses and process them graphically for use in presentations and publications. - describe the basics of statistical methods used in current publications. - use the software package R for statistical analysis | ||||
Content | Statistische Methoden: Regression (lineare Modelle; generalisierte lineare Modelle; GLMs); Varianzanalyse; gemischte Modelle für gruppierte Daten (mixed-effects models); Fragebogenstatistik; Tests (t Test; Chiquadrat Test; Fisher Test); Power-Analyse Werkzeuge: Explorative Datenanalyse für Hypothesenbildung; Auswahlverfahren für geeignete statistische Verfahren; Datenaufbereitung (Excel -> R; Datenbereinigung); graphische Darstellung von Resultaten; statistische Verfahren in Publikationen erkennen Wir arbeiten mit dem Softwarepaket R. Form: Im Wochenrhythmus finden alternierend Einführungen in eine neue Methode und Übungsstunden zum Thema statt. | ||||
Prerequisites / Notice | Besuch von "Mathematik IV: Statistik" oder vergleichbare Lehrveranstaltung |