Summer School: Digitale Methoden und Tools

Die schnell fortschreitende technologische Entwicklung ermöglicht die Anwendung von neuartigen digitalen Methoden und Tools für die psychologische Forschung als auch im Arbeitsalltag von angehenden Arbeits-, Organisations- und Wirtschaftspsychologinnen und -Psychologen.

Dieses Modul adressiert zwei hochrelevante Themenbereiche mit grossem Potenzial für die angewandte Psychologie:

• Microcontroller und IoT
• 3D-Technologien (insb. 3D-Modellierung, 3D-Druck)

Die mit den zwei Themenbereichen verbundenen digitalen Methoden und Tools erfahren derzeit zunehmende Aufmerksamkeit und Nach-

frage in der Praxis und wissenschaftlichen Forschung. Sie sind historisch bedingt derzeit noch stark durch technische Disziplinen dominiert. Es bestehen jedoch deutliche Schnittstellen zur Angewandten Psychologie: Einerseits haben digitale Methoden und Tools der genannten Themenbereiche hohes Potential, zur Beantwortung psychologischer Fragestellungen beizutragen. Andererseits ist die Angewandte Psychologie gefordert, deren Weiterentwicklung und Integration in die Arbeitswelt mitzugestalten.

Fachkompetenzen:

Transfer:

• Studierende können (Ebene Fähigkeit) in den Themenbereichen einfache, praxisnahe Projekte planen, umsetzen und mit ihrem psychologischen Fachwissen kombinieren.

Methodenkompetenzen:

Nutzung digitaler Technologien:

• Studierende kennen (Ebene Wissen) die grundlegenden digitalen Methoden und Tools der Themenbereiche.
• Studierende können (Ebene Fähigkeit) die kennengelernten Technologien und Werkzeuge zielgerichtet zur Unterstützung von wissenschaftlichen Forschungs- und Praxisprojekten mit Bezug zur Angewandten Psychologie einsetzen.

Innovation:

• Studierende können (Ebene Fähigkeit) Innovation begleiten indem sie in interdisziplinären Forschungs- und Entwicklungsprojekten effektiv kommunizieren und zusammenarbeiten und selbst technisches Fachwissen mitbringen.

Selbstkompetenzen:

Problemlösen:

• Die Studierenden können (Ebene Fähigkeit) fachfremde technische Probleme durch eigenständige Recherche und den Austausch mit anderen Studierenden lösen.

Arbeitsorganisation:

• Studierende können (Ebene Fähigkeit) im Kontext des angeleiteten Selbststudiums die Bearbeitung und Darstellung der Themenbereiche selbstständig planen, priorisieren und termingerecht erledigen.
• Studierende zeigen (Ebene Haltung) Verantwortungsbewusstsein in der Planung und Organisation ihrer selbstgesteuerten Arbeit im Modul.

Sozialkompetenzen:

Kommunikation:

• Studierende können (Ebene Fähigkeit) ihre Erkenntnisse und technisch anspruchsvolle Projekte adressatengerecht und verständlich für alle Teilnehmenden darstellen und präsentieren.

Kollaboration:

• Studierende zeigen (Ebene Haltung) eine offene und konstruktive Haltung beim erarbeiten von Ideen und beim Austausch von Feedback.

Das praxisnahe Modul gibt Einblicke zu Hintergründen, aktuellen Methoden und Tools der beiden Themenbereiche und trägt zu einer sinnvollen praktischen Anwendung bei arbeits-, organisations- und wirtschaftspsychologischen Tätigkeiten bei.

Einführung (Input Dozierende), individuelle Aufgabenbearbeitung, praktische und projektbasierte Erfahrungssammlung

Keine besonderen technischen Kenntnisse erforderlich. Grundkenntnisse in Methoden und Statistik der Psychologie werden vorausgesetzt.

80 %

Note 1 - 6 (halbe Noten)

Microcontroller:

Halfacree, G. & Everard, B. (2021). Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico. Raspberry Pi Press.

Martinez, G. (06.04.2021). IoT: Beyond the Smart Gadgets. Verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=nqHMu1o31t0

3D-Technologien:

Stříteský, J., Průša, J. & Bach, M. (2019). Basics of 3D Printing with Josef Prusa. Verfügbar unter https://www.prusa3d.com/downloads/basics-of-3d-printing.pdf

Bachelorstudierende im letzten Studienjahr können sich für das Modul anmelden. Maximale Teilnehmendenzahl: 35 Studierende. Bei zu vielen Anmeldungen erhalten MSc-Studierende Vorrang.

Für das Modul besteht eine Anwesenheitspflicht von 80%; es wird eine Präsenzliste geführt. Bei Nicht-Erfüllung wird individuell ein Leistungsnachweis vereinbart oder das Modul muss wiederholt werden.