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Dies ist ein Attribut des Datentyps Text.
L
Studierende beherrschen die Grundlagen der Linearen Algebra und können diese auf praxisorientierte Fragestellungen anwenden. +
Studierende beherrschen die Grundlagen der Stochastik und können diese auf praxisorientierte Fragestellungen anwenden. +
Die Studierenden kennen die Grundlagen der Statistik und können diese unter Verwendung von Statistiksoftware anwenden. +
Die Studierenden beherrschen fortgeschrittene Verfahren der Statistik und können diese unter Verwendung von Statistiksoftware anwenden. +
Die Studierenden kennen die Grundlagen der numerischen Mathematik und können diese anwenden. +
Die Studierenden kennen die Grundlagen der diskreten Mathematik und können diese anwenden. +
Studierende beherrschen die Grundlagen der Kryptographie mit den in der Praxis häufig eingesetzten symmetrischen und asymmetrischen kryptographischen Verfahren und können diese Verfahren anwenden. +
Die Studierenden kennen die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens in der Medizin. Sie kennen medizinische Studientypen, Prinzipien und Grundlagen von kontrollierten randomisierten Studien und von epidemiologischen Erhebungen und können diese bewerten. Sie können die Aspekte der Planung medizinischer Studien angemessen erfassen und anwenden. +
Studierende können die für Biometrie und Epidemiologie wichtigsten statistischen Auswertungsverfahren anwenden sowie die Ergebnisse schließender statistischer Verfahren insbesondere in Biometrie und Epidemiologie richtig interpretieren +
Die Studierenden können Vorgehensmodelle und Erhebungsinstumente der medizinischen Wissensakquisition erläutern und in Trainingsszenarien anwenden. +
Die Studierenden können standardisierte Repräsentationsformate für medizinisches Wissen exemplarisch zum Aufbau von Wissensbasen nutzen. +
Die Studierenden können evidenzbasierte Leitlinien und klinische Behandlungspfade auf der Grundlage von Standardformaten in eine auf Computern ausführbare Form bringen (operationalisieren). +
Die Studierenden können etablierte Verfahren des maschinellen Lernens (ML) bei der Implementierung entscheidungsunterstützender Systeme anwenden und die jeweiligen Stärken und Schwächen von ML-Verfahren und klassischer Wissensakquisition im medizinischen Kontext erläutern. +
Die Studierenden können soziotechnische Effekte der Einführung klin. Entscheidungsunterstützungssysteme in der Routine benennen, Methoden zu deren Messung und einschlägigen Ergebnissen erläutern und diese Effekte bei der Implementierung berücksichtigen. +
Die Studierenden können ein Vorhaben zeitlich strukturieren, sinnvoll kurz- und langfristige Zeitvorgaben setzen und einhalten und mit Verzögerungen umgehen. +
Studierende können sich zum Lernen und zur persönlichen Weiterentwicklung motivieren, sich ausdauernd mit einem Gegenstand auseinandersetzen, auch mit Misserfolgen umgehen und achten auf ein gesundheitsförderliches Lern- und Arbeitsumfeld. +
Studierende können Rollen- und Geschlechterstereotype erkennen und damit kritisch umgehen und kennen die Bedeutung geschlechtersensibler Sprache. +
Studierende kennen die eigenen Fähigkeiten, Eigenschaften und Haltungen und können das eigene Verhalten in sozialen Situationen kritisch reflektieren. +
Studierende verstehen, dass wissenschaftliche Texte die Interaktion in der Wissensgemeinschaft symbolisieren und kennen die Grundstruktur eines wissenschaftlichen Texts. +
Studierende können Präsentationssoftware adäquat einsetzen, können eine Präsentation zielgruppengerecht gliedern und halten und können einen freien Vortrag halten. +