Das Modul ist 100% asynchron und besteht aus Videopräsentationen und –tutotrials (verfügbar über VBrick), die zeitunabhängig gestreamt werden können. Der praktische Teil wird so organisiert, dass alle Aufgaben in Gruppenarbeit aber auch als Einzelperson gelöst werden können.
Direkte Interaktionen zwischen Kursleitung und Studierenden (für Fragen und Rückmeldungen) sowie zwischen Studierenden (für eventuelles Koordinieren von Gruppenarbeiten; alles rein freiwillig) erfolgen über Slack (ein online Kommunikationstool) und bei Bedarf Webex (Videomeeting).
Nähere Informationen zum Ablauf, Zugriff auf Lehrmaterial und andere Software erfolgt über das Blackboard, im Idealfall eine Woche vor Kursbeginn.
Die angegebene Uhrzeit für den Kurs bezieht sich auf die Zeit, zu der die Kursleitung online aktiv zur Verfügung steht für Interaktionen mit den Studierenden. Aufgrund der asynchronen Natur des Moduls, können sich die Studierenden allerdings die regelmäßige und aktive Teilnahme innerhalb eines festgesteckten Zeitrahmens selbst einteilen. Nähere Informationen zum Zeitrahmen gibt es zu Beginn des Kurses.
Zusätzliche Modulinfos: Modulbeschreibung Global Chnge ecology Schließen

Inhalte:
Das Modul soll den Studierenden das Konzept des Anthropozäns näherbringen und grundlegendes Wissen zu Faktoren des globalen (Klima-)Wandels (z.B. Temperatur, synthetische Chemikalien, aber auch neuartige Kontaminanten wie Mikroplastik und Licht) vermitteln. Dabei stehen terrestrische Ökosysteme und deren Funktionen im Fokus. Die Durchführung von Datensynthesen und die Analyse von Datensätzen im Kontext soll zudem einen Überblick über wichtige Techniken in der Grundlagenforschung ermöglichen.br>
Qualifikationsziele:
In diesem Modul erwerben die Studierenden grundlegende Kenntnisse über Faktoren des globalen (Klima-)Wandels und deren Auswirkungen auf terrestrische Ökosysteme. Zudem werden sie befähigt zum Auslesen von online Datenbanken, zur Durchführung von Meta-Analysen und erhalten Einblick in die Techniken des Research Weavings (systematic mapping und Bibliometrie). Des Weiteren werden Kenntnisse zur Datenerhebung, –verarbeitung (in Excel), Datenauswertung mittels statistischer Software und Modelle in R, visuelle Datenpräsentation (mittels Graphikpackages in R), sowie der Interpretation der erhobenen und dargestellten Ergebnisse in einem verfassten Bericht vermittelt. Schließen