| Bestenliste der Praktika ( >> Fragebogen) | |||||||||
| Zustandekommen: Es werden die 25% besten, aber max. 3
(bei knappen Entscheidungen auch mehr) Praktika/Seminare aufgeführt.
Rote Zahlen sind Summen- oder Mittelwerte in der jeweiligen Kategorie. Grüne Zahlen sind die Bestwerte in der jeweiligen Kategorie. 20-50-80% Percentile sind die LQI-Werte im Ranking der Kategorie bei 20%, 50% (= Median) und 80%. |
|||||||||
| Summen- oder Mittelwerte • Bestwerte • 20-50-80% Percentile | Fragen-Kapitel | Lehr-Qualitäts-Index | |||||||
| Name des Praktikums | Dozent/in | Rückläufer (vert. TAN) |
Kap.3 | Kap.4 | Kap.5 | Kap.6 | LQI {Rang/Anzahl} |
||
| P5 • Kategorie der Praktika • min. 5 Rückläufer | |||||||||
| 25 gewertete Umfragen | 227 | 1,76 | 1,80 | 1,67 | 1,92 | 1,20-1,88-2,32 | |||
| Praktikum Digitaler ASIC-Entwurf (Blockpraktikum) | J. Frickel | 8 (14) | 1,00 | 1,06 | 1,03 | 1,13 | 1,05 {1/25} | ||
| Praktikum zu High-Performance Analog- und Umsetzer-Design | B. Scheiner | 7 (10) | 1,06 | 1,22 | 1,11 | 1,00 | 1,10 {2/25} | ||
| Praktikum: Lego Mindstorms | S. Wildermann | 7 (19) | 1,12 | 1,11 | 1,04 | 1,14 | 1,10 {2/25} | ||
| Bestenliste der Seminare ( >> Fragebogen) | |||||||||
| Summen- oder Mittelwerte • Bestwerte • 20-50-80% Percentile | Fragen-Kapitel | Lehr-Qualitäts-Index | |||||||
| Name des Seminars | Dozent/in | Rückläufer (vert. TAN) |
Kap.3 | Kap.4 | Kap.5 | Kap.6 | LQI {Rang/Anzahl} |
||
| S5 • Kategorie der Seminare • min. 5 Rückläufer | |||||||||
| 16 gewertete Umfragen | 119 | 1,33 | 1,33 | 1,18 | 1,40 | 1,12-1,23-1,34 | |||
| Catching your eyes: AI-driven modeling and analysis of eye-tracking data | D. Zanca | 6 (15) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 {1/16} | ||
| IT-Sicherheits-Konferenzseminar (Master) | Chr. Eichenmüller F. Freiling |
5 (7) | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,13 | 1,03 {2/16} | ||
| Seminar Neuroscience-inspired Artificial Intelligence | A. Schilling | 6 (20) | 1,13 | 1,08 | 1,09 | 1,17 | 1,12 {3/16} | ||
| Smart City: Technologien und Systeme | N. Franchi | 5 (7) | 1,00 | 1,11 | 1,05 | 1,33 | 1,12 {3/16} | ||
| Fantastic datasets and where to find them | A. Kist | 5 (13) | 1,27 | 1,20 | 1,00 | 1,00 | 1,12 {3/16} | ||
| tf-evaluation@fau.de, 19.12.2024 | |||||||||