EXaHM-Prüfung – Applied Deep Learning
- Lehrperson: Prof. Dr. Sebastian Leuoth
- Hochschule Hof
- Fachdisziplin: MINT
Stellen Sie sich vor:
Sie arbeiten als Data Scientist und sollen für ein Unternehmen einen geeigneten Machine-Learning-Algorithmus auswählen und einsetzen, um ein konkretes Problem zu lösen. Sie müssen die Daten vorbereiten, passende Modelle trainieren und die Ergebnisse bewerten – alles unter Berücksichtigung von technischen und ethischen Aspekten.
In der digitalen Klausur simulieren die Studierenden genau diese Herausforderung: Sie analysieren Datensätze, wenden verschiedene Lernverfahren an und reflektieren kritisch Ihr Vorgehen und die Resultate.
Beschreibung der Prüfung:
Die digitale Klausur bietet eine strukturierte, aber zugleich flexible Prüfungsumgebung, in der verschiedene Kompetenzstufen erfasst werden können – von Verständnis und Analyse über Anwendung und Bewertung bis hin zu Reflexion.
Anwendung des Constructive Alignment
Studierende:
- verstehen grundlegende Begriffe und Prinzipien des Deep Learning,
- können Daten vorbereiten und geeignete Deep Learnig-Methoden auswählen,
- wenden ausgewählte Lernverfahren praktisch an und evaluieren deren Ergebnisse,
- analysieren und reflektieren methodisch ihr Vorgehen,
- organisieren ihren Lernprozess eigenverantwortlich,
- entwickeln Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten im wissenschaftlichen und interkulturellen Kontext.
Die Prüfung besteht aus praxisorientierten Aufgaben, die in einer digitalen, schriftlichen Klausur bearbeitet werden. Die Studierenden analysieren gegebene Datensätze, wählen passende Deep Learning-Verfahren aus, wenden sie an und interpretieren die Ergebnisse kritisch. Durch offene Fragen und Reflexionsaufgaben wird zudem die Fähigkeit zur methodischen Begründung und selbstständigen Problemlösung geprüft. So wird sichergestellt, dass neben theoretischem Wissen auch praktische Kompetenzen und Reflexionsfähigkeit abgefragt werden. Die digitale Klausur ermöglicht eine realitätsnahe Prüfungssituation, in der sowohl technisches Verständnis als auch methodisches Vorgehen abgebildet werden. Offene Aufgaben fördern eigenständiges Denken und reflektierte Lösungen. Zudem erlaubt die digitale Umgebung die Einbindung verschiedener Medien und somit eine vielschichtige Kompetenzabfrage – von der Datenanalyse über Modellbildung bis zur Ergebnisinterpretation.
- Interaktive Vorlesung mit Visualisierung
- Praktische Übungen
- Gruppenarbeit an Use Cases
- Diskussion
- Selbststudium
Prüfungsfach:
Applied Deep Learning
Prüfungsform:
Schriftliche Prüfung
Prüfungssystem:
EXaHM
Prüfungsniveau:
5. Semester
Anzahl Prüflinge:
ca. 20
Kompetenzniveaus:
Zum Kontakt:
Ich halte meine Prüfung für eine Good Practice, weil...
... sie praxisnahe Problemstellungen mit theoretischem Wissen verbindet und den Studierenden ermöglicht, ihre Fähigkeiten im realistischen Kontext anzuwenden. Die digitale Prüfung fördert eigenständiges Denken, methodische Begründungen und kritische Reflexion – Kompetenzen, die für die spätere Berufspraxis essenziell sind. Zudem ist die Prüfungsform flexibel und erlaubt eine umfassende Kompetenzmessung jenseits reiner Wissensabfrage.