ACHTUNG - Im Rahmen eines Modellversuchs wird die VL Statistik I im SoSe 2022 als flipped classroom-Veranstaltung durchgeführt. Weitere Informationen auf der Kommentarseite der VL Statistik I. Wichtig aber für die Terminplanung: Der bisherige Termin für das Tutorium (Do 14-16) stellt nur den Zeitraum dar, ab dem die aufgezeichnete VL auf Learnweb online gestellt wird. Studierende können also an dem Termin Do 14-16 Uhr anderweitig Veranstaltungen besuchen!

Kurs im HIS-LSF

Eine Anmeldung in HISLSF dient der Organisation der Vorlesung und sollte nach Möglichkeit vorgenommen werden. Die Teilnahme an der Veranstaltung sowie die Verbuchung Ihrer Leistungen in QISPOS ist jedoch auch ohne vorherige Anmeldung via HISLSF möglich.

Diese Veranstaltung ist ein Element des Moduls Forschungsmethoden und wird als Vorlesung mit (freiwillig zu besuchendem) Tutorium durchgeführt. Ziel ist die Fähigkeit zur Beschreibung von Daten durch deskriptive statistische Kennwerte (Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsmaße) und Analyseverfahren (Kontingenz- und Korrelationsanalyse, einfache Regressionsanalyse). Das (theoretische) Verständnis der Verfahren und die Interpretation der Ergebnisse stehen neben der praktischen, problemorientierten Datenanalyse im Mittelpunkt.

Kurs im HIS-LSF

Der Aufbau eines Unternehmens wird eher den Studierenden der Betriebswirtschaftslehre zugetraut. Doch unter dem Begriff Entrepreneurship finden wir inzwischen eine Gründerkultur, die sich nicht viel mit Rechnungswesen, Statistik oder Lieferketten auseinandersetzt. Gerade Dienstleistungsunternehmen fällt es leicht, viele Tätigkeiten in diesen Bereichen auszulagern, um sich ganz auf ihre eigentliche Aufgabe zu konzentrieren: ein erfolgreiches Produkt zu entwickeln und zu vermarkten.

Die PR-Agentur ist ein klassisches Berufsfeld für Studierende der Kommunikationswissenschaft. Sie arbeiten dort vor allem in den Bereichen Redaktion und Beratung. Viele Menschen betätigen sich in diesen Feldern zudem als Selbstständige.

Woran es bei allem Engagement und viel Kreativität jedoch häufig mangelt, ist das Verständnis für die Kunden und die wirtschaftlichen Zusammenhänge in diesen kreativen Berufen. Das Seminar legt den Fokus auf die Leistungen und Strukturen einer PR-Agentur, bettet diese jedoch in eine für die Kommunikationswissenschaft ungewöhnlichere Aufgabenstellung ein, die interdisziplinäres Denken erfordert.

Vorrangiges Ziel des Seminars ist es, ein tiefes Verständnis der Tätigkeiten im Bereich Public Relations zu entwickeln. Darauf aufbauend erarbeiten wir anschließend eine Strategie für eine Agentur oder eine Selbstständigkeit, die sich an den Anforderungen des Marktes orientiert.

Prüfungsleistungen:

Während des Seminars wird nicht nur kontinuierlich an der übergreifenden Unternehmensstrategie, sondern auch an Teilstrategien aus den Bereichen Marketing (Produkt, Preis, Kommunikation, Vertrieb), Personal oder Produktion gearbeitet.

Als abschließende Prüfungsleistung gelten a) eine Abschlusspräsentation des erarbeiteten Geschäftsmodells in Form eines Investoren-Pitches sowie b) ein sieben bis zehnseitiger Projektbericht, in dem das Modell und seine Teile beschrieben und begründet werden.

Literaturhinweise:

- Creative Strategy and the Business of Design, Douglas Davis 2016
- Der Weg zum erfolgreichen Unternehmer: Wie Sie und Ihr Unternehmen neue Dynamik gewinnen, Stefan Merath 2008
- Influencer Relations: Marketing und PR mit digitalen Meinungsführern, Annika Schach 2018
- Public Relations: Ein Leitfaden für Studium und Praxis, Olaf Hoffjann 2020
- Tell me!: Wie Sie mit Storytelling überzeugen, Thomas Pyczak 2020
- The Business of Expertise: How Entrepreneurial Experts Convert Insight to Impact + Wealth, David C. Baker 2017

Der Dozent:
Die Lehrveranstaltung wird von Christian Wopen durchgeführt. Christian Wopen ist Geschäftsleiter der PR-Agentur Sputnik aus Münster. Dort betreut er seit vielen Jahren dutzende Kunden vom Start-Up bis zum global tätigen Konzern. Sein Schwerpunkt liegt heute in der Strategieentwicklung für mittelständische b2b-Unter-nehmen sowie in den Agenturbereichen Personal und Marketing. Ursprünglich studierte er an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Politische Wissenschaften. Er ist gelernter Redakteur (Tageszeitung) und war zuvor Moderator bei den IPTV-Spar-tenfernsehsendern GIGA 2 und ESL-TV. An der Deutschen Akademie für Public Relations GmbH (DAPR) ist Wopen Dozent, zuletzt zum Thema Client Relations Expert

Kurs im HIS-LSF

Registration

The course is limited to a maximum of 30 participants. If more than 30 people want to attend the course, the course leaders will make a selection. Interested students have to upload a current CV, a short letter of motivation and a transcript of records (documents can be in English or German) on the respective application website. We have extended the application deadline to November 23^rd (23:59). In case students have not performed any examinations during their master studies so far, they are invited to send their bachelor transcript. Students for whom the course is mandatory will be preferred. This applies in particular to master students in Information Systems with the selection of the Track Marketing, for whom up to 15 places are reserved.

Content and learning objectives

The module covers aspects for developing and designing value-adding relationships between customers and companies. Thereby, conceptual and methodical basics of customer relationship management (CRM/Customer Management) and direct marketing (DiMa) are presented. During the course students deal with current topics, concepts, and instruments of customer management and work on those in detail in a group assignment, which they present in front of the class and an expert panel. The participants receive a comprehensive overview of the planning, management, implementation, and controlling of customer relationship and direct marketing activities. In addition, the participants acquire knowledge, experience, and impulses in the three key competencies for successful CRM and DiMa: Expertise, statistics competence, and IT/data competence. The module consists of three teaching and learning formats (lectures, speed research, case study) and follows an interactive approach.

The following topics are, among others, covered in the course:

• Introduction, overview, basics, and methods of CRM and DiMa
• Concepts and tools of CRM and DiMa (customer experience management, journey mapping, lift, RFM, CLV, campaign control, personas, segmentation, CHAID etc.)
• Interaction of customer management and direct marketing
• Scope, management and controlling in CRM and DiMa

The aim of the course is to give students a profound and progressive understanding of customer relationship management and direct marketing. Thereby, it focuses on opportunities and challenges in data-driven companies.

Acquired skills

Professional skills:

• Students are able to evaluate customers using a variety of methods (customer lifetime value (CLV), recency, frequency, monetary value (RFM)).
• Students are able to plan and conduct direct marketing campaigns.
• Students learn how to handle data available in companies (legal, methodical, strategic).

Soft skills and key qualifications:

• Cooperation and collaboration: Some of the tasks consist of group work.
• Presentation techniques: the tasks must be presented in front of the course.
• Communication skills: fast capturing, processing, and preparing of content as well as the ad hoc presentation and discussion of it within the scope of the Speed ​​Research Day.
• Analytical skills: understanding and deriving key insights as well as strategies from a Business Case.

Module Prerequisites

Students are recommended to have basic knowledge in Data Science and the use of statistical methods, such as regression analysis. In addition, the ability to use SPSS, R or Python is beneficial. If the given recommendations are not met prior to the attendance of the course, they can be obtained during the semester via self-study (see recommended books).

We suggest Information Systems students to take the course ”Data Analytics 2” before this module.

Recommended readings:

• Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, and Rolph E. Anderson (2006), Multivariate data analysis, Eight edition, Pearson new international edition. Upper Saddle River, N.J.: Pearson Education.
• Hayes, Andrew F. (2018), Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis. A regression-based approach. Methodology in the social sciences, Second edition. New York, London: The Guilford Press.

Students who can speak German may as well refer to Backhaus et al. (2018, 2015) instead of Hair et al. (2006).

• Backhaus, Klaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke, and Rolf Weiber (2018), Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.
• ———, ———, and Rolf Weiber (2015), Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 3., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.

Anmeldung

Der Kurs ist auf eine maximale Teilnehmeranzahl von 30 Personen begrenzt. Sollten mehr als 30 Personen an dem Kurs teilnehmen wollen, werden die Kursverantwortlichen eine Auswahl vornehmen. Für eine Berücksichtigung müssen ein aktueller Lebenslauf, ein kurzes Motivationsschreiben sowie ein aktueller Notenauszug (Dokumente können auf Englisch oder Deutsch sein) bis spätestens zum 31. Oktober (23:59) auf der entsprechenden Bewerbungsseite hochgeladen werden. Studierende, die noch keine Masterprüfung absolviert haben, sind dazu angehalten, ihr Bachelorzeugnis einzureichen. Alle Studierende, für die der Kurs verpflichtend ist, werden bevorzugt. Dies trifft insbesondere auf Studierende des Masters in Information Systems mit Auswahl des Domain Tracks Marketing zu, für die bis zu 15 Plätze reserviert sind.

Inhalte und Lernziele

Dieses Modul behandelt Aspekte zur Entwicklung und Gestaltung wertschöpfender Beziehungen zwischen Kunden und Unternehmen. Dabei werden konzeptionelle und methodische Grundlagen des Customer Relationship Management (CRM/Kundenmanagement) und des Direktmarketing (DiMa) vorgestellt. Des Weiteren werden ausgewählte aktuelle Themen, Konzepte und Instrumente vertiefend behandelt und in Gruppenarbeit eine Fallstudie bearbeitet sowie vor dem Kurs und einem Expertengremium vorgestellt. Die Teilnehmer erhalten einen umfassender Überblick über die Planung, das Management, die Implementierung und das Controlling von Kundenbeziehungen und Direktmarketingaktivitäten. Darüber hinaus erwerben die Teilnehmer Wissen, Erfahrung und Impulse in den drei Schlüsselkompetenzen für erfolgreiches CRM und DiMa: Fachkompetenz, Statistikkompetenz und IT/Data-Kompetenz. Das Modul besteht aus drei Lehr- und Lernformaten (Vorträge; Speed Research; Fallstudie) und verfolgt einen interaktiven Ansatz.

Folgende Themen werden unter anderem im Rahmen des Kurses behandelt:

• Einführung, Überblick, Grundlagen und Methoden des CRM und des DiMa
• Konzepte und Instrumente des CRM und im DiMa (Customer Experience Management, Journey Mapping, Lift, RFM, CLV, Kampagnensteuerung, Personas, Segmentierung, CHAID etc.)
• Zusammenspiel von Kundenmanagement und Direktmarketing
• Rahmen, Management und Controlling im CRM und DiMa

Ziel des Kurses ist es, Studierenden ein tiefgreifendes und fortschrittliches Verständnis von Kundenbeziehungsmanagement und Direktmarketing zu vermitteln. Dabei werden Chancen und Herausforderungen in datengetriebenen Unternehmen fokussiert.

Erworbene Kompetenzen

Fachliche Kompetenzen:

• Studenten sind in der Lage Kunden anhand verschiedener Methoden zu bewerten (Customer Lifetime Value (CLV), Recency, Frequency, Monetary Value (RFM))
• Studenten sind in der Lage Direktmarketing-Kampagnen zu planen und durchzuführen.
• Studenten erlernen den Umgang mit in Unternehmen verfügbaren Daten (rechtlich, methodisch, strategisch).

Soft Skills und Schlüsselqualifikationen:

• Kooperation und Zusammenarbeit: ein Teil der Aufgaben besteht aus Gruppenarbeit.
• Präsentationstechniken: die Aufgaben müssen vor dem Kurs präsentiert werden.
• Kommunikationsfähigkeit: schnelles erfassen, verarbeiten und aufarbeiten von Inhalten sowie das ad hoc vortragen und diskutieren derselben im Rahmen des Speed Research Days.
• Analysefähigkeit: Verstehen und Ableiten wichtiger Erkenntnisse sowie Strategien aus einem Business Case.

Modulbezogene Teilnahmevoraussetzungen:

Studierenden, die den Kurs besuchen möchten, empfehlen wir Grundkenntnisse in Data Science und in der Anwendung statistischer Methoden (wie z.B. Regressionsanalysen). Darüber hinaus sind Kenntnisse in der Anwendung von SPSS, R oder Python von Vorteil. Sollten die genannten Empfehlungen vor dem Besuch der Lehrveranstaltung nicht erfüllt sein, können die Studierenden diese während des Semesters im Selbststudium nacharbeiten (siehe empfohlene Literatur).

Wir empfehlen Studierenden der Wirtschaftsinformatik vor dem Besuch dieser Veranstaltung das Modul „Data Analytics 2” zu belegen.

Empfohlene Literatur:

• Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, and Rolph E. Anderson (2006), Multivariate data analysis, Eight edition, Pearson new international edition. Upper Saddle River, N.J.: Pearson Education.
• Hayes, Andrew F. (2018), Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis. A regression-based approach. Methodology in the social sciences, Second edition. New York, London: The Guilford Press.
• Backhaus, Klaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke, and Rolf Weiber (2018), Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.
• ———, ———, and Rolf Weiber (2015), Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 3., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.

Kurs im HIS-LSF

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung erst am 21.10.2021 startet!

Kurs im HIS-LSF

Auf 16 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich.

Die Veranstaltung bietet eine theoretisch fundierte aber dennoch praxisnahe Einführung in die Konstruktionsprinzipien psychometrischer Instrumente. Die Studierenden lernen die Grundlagen der klassischen Testtheorie kennen. Auf diesen Erkenntnissen aufbauend werden wir gemeinsam ein psychometrisches Instrument konstruieren. Mit diesem werden die Studierenden eigene Daten erheben, mit denen das Instrument anschließend auf seine wissenschaftliche Güte hin überprüft wird.

Voraussetzung für den erfolgreichen Besuch der Veranstaltung sind forschungsmethodische und statistische Kenntnisse, wie sie an der WWU im Bachelor der Erziehungswissenschaft vermittelt werden (VLn Forschungsmethoden, Statistik I und II). Das Seminar ist als erster Teil einer zweiteiligen Veranstaltung zur Vorbereitung auf eine quantitativ-empirische Masterarbeit konzipiert. Teil zwei findet im kommenden Semester statt und wird verschiedene Auswertungsstrategien für die erhobenen Daten sowie die Verschriftlichung einer empirischen Arbeit thematisieren. Insgesamt bereitet das Seminar auf die Bearbeitung einer empirischen, erziehungswissenschaftlichen Masterarbeit vor.

Kurs im HIS-LSF

Im Empirisch-experimentellen Praktikum führen die Teilnehmer zuvor durch die Veranstalter ausgewählte Experimente selbständig durch und werten die Experimente aus. Die jeweilige Versuchsdurchführung und Auswertung wird in einem Bericht zusammengefasst.

Ziel dieser Veranstaltung ist zu lernen, wie man Experimente organisiert, in Experimenten gewonnene Daten auswertet und angemessen beschreibt. Der Experimentalbericht folgt dabei hinsichtlich der formalen und inhaltlichen Gestaltung den Vorschlägen der Deutschen Gesellschaft für Psychologie bzw. der American Psychological Association. Die Anzahl der zu schreibenden Berichte richtet sich nach der Qualität derselben. Es müssen minimal drei, maximal fünf Berichte geschrieben werden.

Die Folien werden immer am Sonntagabend hochgeladen. Die Berichte sollen bis Sonntagabend um 18.00 Uhr im LearnWeb hochgeladen werden, damit sie rechtzeitig korrigiert werden können.

Hintergrundliteratur ist u.a.:

Bittrich, K. & Blankenberger, S. (2011). Experimentelle Psychologie: Experimente planen, realisieren, präsentieren. Landsberg: Beltz Psychologie Verlags Union.

Reiß, S. & Sarris, V. (2012). Experimentelle Psychologie. München: Pearson Studium

Sedlmeier, P. & Renekewitz, F. (2008). Forschungsmethoden und Statistik in derPsychologie. München: Pearson Studium

Seminarinhalt:

• amtliche, topographische Kartographie: Kartengrundlagen, Kartenprojektionen, Karteninterpretation
• offene (Geo-)Daten: Geoportale, Statistikportale
• Datenrecherche, -erfassung/-erhebung: u.a. kritisches Kartieren
• thematische Kartographie: Analyse thematischer Karten, kartographische/graphische Regeln zur Erzeugung thematischer Karten
• Kritische Kartographie
• QGIS

Ziel des Seminars:

1. Kritische Auseinandersetzung mit kartographischen Produkten
2. Die Teilnehmenden lernen Grundlagenbeschaffung zur eigenständigen Anfertigung thematischer Karten kennen. Dazu werden unterschiedliche offene (Geo-)Datenquellen kritisch bewertet und genutzt. Die Datenerhebungsmethode des Kartierens wird erprobt sowie die kartographische Umsetzung geübt.
   Hinweis: Der Fokus des Seminars liegt nicht auf QGIS. QGIS wird nur als ein Werkzeug zur Umsetzung thematischer Karten genutzt. Basisfunktionen dieses GIS werden erarbeitet. Die Übungsarbeiten sind so konzipiert, dass diese auch von Teilnehmenden ohne GIS-Vorkenntnisse bearbeitet werden können.

Da die Inhalte der Veranstaltung aufeinander aufbauen und in Hausaufgaben und gemeinschaftlichen Übungen eingeübt werden, besteht eine Anwesenheitspflicht von 80 % der Sitzungen.

Kurs im HIS-LSF

• Mathematische Grundbegriffe
• Elementare Funktionen
• Trigonometrie
• Vektoren
• Matrizen, lineare Gleichungssysteme
• Komplexe Zahlen
• Elemente der Differentialrechnung
• Elemente der Integralrechnung
• Einblicke in Differentialgleichungen
• Grundzüge der Statistik

Kurs im HIS-LSF

Multivariate Analyse ist die Suche nach Beziehungsmustern unter mehreren Variablen und ein unerlässliches Tool in der empirischen Sozialforschung. Der Kurs vermittelt die theoretische (statistische) Kenntnis zentraler multivariater Verfahren und - je nach Vorkenntnissen der TeilnehmerInnen - deren praktische Anwendung mit den Programmpaketen R oder SPSS. Grundsätzlich kann man multivariate Verfahren in Struktur entdeckende und Struktur erklärende Verfahren unterteilen. Zu den Struktur entdeckenden Verfahren, die im Kurs vorgestellt werden sollen, zählt die Faktorenanalyse, die mehrere (viele) Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) zusammenfasst. Zu den Struktur erklärenden Verfahren gehören die Varianzanalyse und die Regressionsanalyse, mit der die Einflüsse einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine (oder mehrere) abhängige Variable überprüft werden. Für die Einübung der Verfahren mit den Statistikprogrammpaketen R oder SPSS werden geeignete Datensätze zur Verfügung gestellt.

Studienleistung: Übungsaufgaben zu multivariaten Auswertungsverfahren

Prüfungsleistung: Hausaufgaben zu multivariaten Auswertungsverfahren

Literaturempfehlungen:
Bühner, M. & Ziegler, M. (2017). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler: Grundlagen und Umsetzung mit SPSS und R. Hallbergmoos: Pearson. 

Eid, M.; Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2010): Statistik und Forschungsmethoden. Berlin: Springer.

Kurs im HIS-LSF

Pflichtveranstaltung im 2. Studienabschnitt (7. Sem.) Schwerpunkte: Pharmakodynamik und -kinetik, Testung von Arzneistoffen, Statistik

Kurs im HIS-LSF

Das Seminar findet in doppelter Form an zwei Terminen statt. Dieser Kurs (Kurs 2) wird voraussichtlich in digitaler Form stattfinden, während Kurs 1 in Präsenz angeboten wird.

Das Seminar zielt darauf ab, den Studierenden das Potenzial quantitativer Datenerhebungs- und Datenauswertungsverfahren für die Beantwortung politikwissenschaftlicher Fragestellungen zu vermitteln. Inhaltlich geht es dabei um die Messung, Erklärung und Wirkungsweise von Euroskeptizismus, d.h. von politischen Einstellungen oder Programmen, die sich gegen die Idee der europäischen Integration richten oder grundlegende Elemente der Europäischen Union ablehnen. 

Im ersten Teil des Seminars wenden wir uns den einzelnen Aspekten der Messung von Euroskeptizismus zu. Auf Grundlage wissenschaftlicher Forschungsliteratur werden unterschiedliche Ansätze zur empirischen Erfassung von individuellen Einstellungen zur europäischen Integration sowie von Elitenpositionen gegenüber der EU diskutiert.

 Im zweiten Teil werden die Studierenden in Kleingruppen eingeteilt. Jede Gruppe erhält eine wissenschaftliche Fragestellung, zu der sie ein Forschungsdesign entwerfen und kritisch reflektieren soll. Die Gruppen erhalten Zeit, um an diesen Forschungsdesigns zu arbeiten und dieses dann auch schriftlich auszuarbeiten (ca. 6.000 Wörter). Nach dieser eigenständigen Gruppenarbeitsphase werden die Forschungsdesigns in zwei Sitzungen präsentiert und diskutiert. Dabei werden die Designs jeder Gruppe jeweils von einer anderen Gruppe vorgestellt und kommentiert. Nach diesen Präsentationen haben die Gruppen noch einmal Zeit, ihre Designs zu überarbeiten. Sie müssen schließlich schriftlich eingereicht werden und bilden dann die benotete Teilprüfungsleistung des Seminars für die Modulabschlussprüfung.

Voraussetzungen für die erfolgreiche Teilnahme an diesem Seminar sind die aktive Beteiligung an den Sitzungen, die Mitarbeit an einer der Forschungsdesign-Teams sowie die Präsentation und Kommentierung eines Forschungsdesigns einer anderen Gruppe. Die benotete Prüfungsleitung besteht in einer Modulabschlussprüfung, die in den jeweiligen Seminaren einzeln erbracht wird. Die Teilprüfungsleistung dieses Seminars bildet das schriftlich ausgearbeitete Forschungsdesign der Gruppen im Umfang von ca. 6.000 Wörtern. 

Einführende Literatur

 Diaz-Bone, Rainer, 2019: Statistik für Soziologen. 5. Auflage. Stuttgart: Universitätsverlag Konstanz/UTB.

Hix, Simon/Bjørn Høyland, 2011: The Political System of the European Union. 3. Auflage. Houndmills: Palgrave Macmillan.

 Kurs im HIS-LSF

Die Vorlesung behandelt neuere statistische Verfahren zur Analyse komplexer psychologische Daten. Behandelt wird zunächst das lineare Modell inkl. einfache und multiple Regression, kategoriale Regression (z.B. Varianzanalysen), Kovarianzanalyse und regularisierende Regressionen. Im Anschluss daran besprechen wir kurz Regressionsbäume und neuronale Netze, um dann verallgemeinerte lineare Modelle wie die logistische Regression kennenzulernen. Schließlich werden wir uns mit gemischten linearen Modellen (auch Multilevel-Modelle) zur Analyse hierarchischer Daten beschäftigen.

Die praktische Umsetzung der Verfahren wird in den Seminaren zur Vorlesung mit der Statistik-Software R eingeübt. Darüber hinaus werden regelmäßig Übungsaufgaben verteilt. Die Lösung dieser Übungsaufgaben sowie die Beantwortung von Fragen zur Vorlesung sind Gegenstand wöchentlich stattfindender Tutorien.

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