Current Challenges in Digital Communication Research - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Current Challenges in Digital Communication Research im Studiengang Master Media and Communication Science 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200832 |
| Prüfungsnummer | 2500591 |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien |
| Fachgebietsnummer | 2559 (Kommunikationswissenschaft mit Schwerpunkt Computational Communication Science) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Emese Domahidi |
| Turnus | Sommersemester |
| Sprache | Englisch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 22 |
| Selbststudium (h) | 128 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | alternative Prüfungsleistung |
| Details zum Abschluss | Students have to participate actively in discussions. Students are required to develop a research project and present their projects. Students are required to submit a research paper based on their research projects. |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=4681 |
| Lehrende | siehe Beschreibungen des wählbaren Angebots |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | This module contains at least one alternative exam part. Please note that this must usually be registered at the beginning of the semester in which it is offered. |
| max. Teilnehmerzahl | 12 |
| Vorkenntnisse | Familiarity with empirical methods and quantitative data analysis in communication research. Familiarity with computational methods and data analysis software skills (e.g. R, Python). It is highly recommended to attend in advance the specialization module "Introduction to computational communication science" to be familiar with the computational methods required. |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Students can review relevant literature on specific topics in digital communication and computational communication science. Students can develop a research project to analyze relevant research questions in digital communication via computational communication science methods. Students are able to apply different computational methods (e.g. sentiment analysis, supervised machine learning) during the course. Students can critically evaluate the obtained results and discuss them based on previous research. Students can describe and present their projects. |
| Inhalt | The specialization module will deal with current topics and research challenges in digital communication research. For example, based on previously defined data sets students will develop research questions and apply computational methods to analyze them accordingly or they deal in depth with current issues (e.g. ethical challenges) or theoretical challenges related to the field of Computational Communication Science. |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | All materials will be made available on Moodle. |
| Literatur | Will be announced each semester. |
| Lehrevaluation | |