Modul: | Prüfungsanforderungen: |
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Inf-AS-PS: Masterabschlusseminar Programmiersprachen |
Vortrag |
Inf-BioInf-SysBio: Bioinformatics/Systems Biology |
At least 80% of exercises have to be passed in with at least 50% of cumulative points over the entire semester for the written or oral exam. Graded written or oral exam for each lecture depending on the number of participants at the end of the semester. Final grades will be calculated as mean of the grades from the two exams. The exam will take place during the examination period of the respective semester with a possible repetition after failure before the start of the next semester (according to the official examination periods). |
Inf-CompSys: Computersysteme |
Die Prüfung erfolgt schriftlich mit 120 Minuten Dauer. Für die Prüfungszulassung ist eine Anmeldung in der Studierenden-Datenbank der Informatik erforderlich. Neu-Studierende müssen sich zunächst in der StudiDB registrieren, erhalten dann einen Zugang zur Datenbank und müssen sich dort für alle belegten Module registrieren. Eine genaue Anleitung findet sich unter https://www.inf.uni-kiel.de/de/studium/pruefungen/studidb/. Die Modulprüfung wird am Ende des Semesters (zum 1. und 2. Prüfungszeitraum) durchgeführt. Die Klausurnote entspricht der Modulnote. Für die Klausurzulassung ist die erfolgreiche Bearbeitung von wöchentlichen Hausaufgaben und Online-Quizzen notwendig. Die genauen Modalitäten der Prüfungszulassung über Quizze und Hausaufgaben sind in moodle beschrieben. |
Inf-DPS: Deklarative Programmiersprachen |
Mündliche Abschlussprüfung am Ende der Vorlesung |
Inf-DatSchutz: Datenschutz |
Klausur |
Inf-EinfBV: Einführung in die Bildverarbeitung |
Prüfung: Schriftliche Klausur von 120 Minuten. Die Prüfung wird jeweils in den beiden auf die Vorlesung folgenden Prüfungszeiträumen durchgeführt. Die erbrachten Übungsleistungen (Hausaufgaben, aktive Mitarbeit in den Übungen) gehen als Bonuspunkte gemäß Fachprüfungsordnung in die Bewertung der Klausur ein. |
Inf-EntEinSys: Embedded Real-Time Systems |
The grade is determined by a final written exam. Prerequisite for admission to exam: received at least 50% of homework assignment points. The final grade for the module is given by either 1) the exam grade, or 2) 85% of the exam grade + 15% of the homework grade, whichever is better of the two. |
Inf-FD-DiPro: Didaktik der Programmierung |
Portfolio |
Inf-FD-IUG: Fachdidaktik: Informatikunterricht gestalten |
Portfolio |
Inf-HPC: Hochleistungsrechnen |
mündliche Abschlussprüfung, Zulassung erfordert zweimaliges Vorrechnen in den Übungen sowie die erfolgreiche Bearbeitung der Programmieraufgaben (Hasuaufgaben) |
Inf-I1-2FNF: Informatik I (2F/NF) |
Zweistündige Abschlussklausur. Im letztmöglichen Versuch kann auf Antrag anstelle einer Klausur eine 30-minütige, mündliche Prüfung stattfinden. Zulassungsvoraussetzungen zur Modulprüfung: Sinnvolle Bearbeitung von mindestens 50% aller Übungsaufgaben. |
Inf-ITSec5: IT-Sicherheit |
Testate zu den Versuchen und entweder ein Praktikumsbericht (nicht für Bsc. Wirtschaftsinformatik) oder eine Klausur zur Vorlesung Datenschutz. Zum Thema Industriepraktikum wenden Sie sich bitte frühzeitig vor dem geplanten Beginn an das Prüfungsamt. |
Inf-InfNat: Informatik für die Naturwissenschaften |
Zweistündige Abschlussklausur. Im letztmöglichen Versuch kann auf Antrag anstelle einer Klausur eine 30-minütige, mündliche Prüfung stattfinden. Zulassungsvoraussetzungen zur Modulprüfung: Sinnvolle Bearbeitung von mindestens 50% aller Übungsaufgaben. |
Inf-InfRecht: Informatikrecht |
Klausur |
Inf-LogInf: Logik in der Informatik |
Prüfungsvorleistungen Es müssen keine Prüfungsvorleistungen erbracht werden. Berücksichtigung positiver Studienleistungen In Anschluss an den ersten Teil des Moduls (zur Aussagenlogik) wird ein Test angeboten. Das Ergebnis wird auf die Abschlussklausuren angerechnet. |
Inf-MKli: Computer Science in Ocean and Climate Research |
Oral exam, admission for exam: submission of exercises |
Inf-MP-AlgEng: Masterprojekt - Algorithm Engineering |
Individuelle Abnahme der Projektergebnisse, Prüfungsgespräch |
Inf-MPFSV: Masterprojekt - Formale Softwareverifikation |
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Inf-MPSE: Master project - Software Engineering |
Presentations, report and the realized software system. |
Inf-MS-EMSER: Master Seminar - Empirical Methods in Software Engineering Research |
Elaborated seminar paper, peer reviews, scientific presentation. |
Inf-MS-PS: Masterseminar - Programmiersprachen und Programmiersysteme |
Seminarausarbeitung und Vortrag |
Inf-MS-TIAktF: Masterseminar - Theoretische Informatik (Aktuelle Forschungsfragen) |
Die Note setzt sich aus 3 Teilnoten zusammen.
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Inf-MSc-Proj-OR: Masterprojekt - Operations Research |
Präsentation der Projektergebnisse |
Inf-MSc-SemOR: Masterseminar - Operations Research/Effiziente Algorithmen |
Die Note setzt sich aus folgenden Teilnoten zusammen.
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Inf-Math-A: Mathematik für die Informatik A |
Klausur |
Inf-Math-C: Mathematik für die Informatik C |
Schriftliche Klausur am Ende der Vorlesung. Die Zulassung setzt die regelmäßige und sinnvolle Bearbeitung der Hausaufgaben sowie die einmaliges Vorrechnen in den Übungen voraus. |
Inf-PatRec: Pattern Recognition |
Written exam at the end of the course. |
Inf-SP: Softwareprojekt |
Regelmäßige Abnahme der Softwareentwicklungsaufgaben sowie die Pro-Seminar-Präsentation und eine Abschlusspräsentation des erstellten Softwaresystems. Während des Softwareprojekts stellen alle Studierenden jeweils eine Pro-Seminar-Präsentation über ein projektbezogenes Thema aus dem Bereich Software Engineering vor. Diese Präsentation stellt eine Prüfungsvorleistung dar und führt bei Nichtbestehen dazu, dass das Modul nicht abgeschlossenw erden kann. Da das Modul als Blockveranstaltung durchgeführt wird, ist es nicht möglich einzelne Teilprüfungen unabhängig von einander nachzuholen: es muss bei Nichtbestehen die gesamte Blockveranstaltung und damit die gesamte Prüfungsleistung erneut erbracht werden, da das Softwareprojekt nur als Gesamtleistung eine sinnvolle didaktische Einheit darstellt. Es wird die Durchführung eines Softwareprojektes, so wie es auch in der späteren Berufspraxis erwartet wird, simuliert. Die Einzelleistung (Pro-Seminar-Präsentation) zählt dann mit 20% und die Gruppenleistung (Softwareentwicklung und Abschlusspräsentation) mit 80% für die Modulnote. Im Softwareprojekt soll insbesondere die Arbeit im Team erlernt werden, daher der hohe Anteil für die Gruppenleistung. Gleichzeitig ist die Einzelleistung erforderlich zum Bestehen des Moduls, siehe oben. Da das Erlernen und Üben von Teamarbeit im Vordergrund steht, ist die Anwesenheit während der Blockveranstaltung erforderlich. |
Inf-SP-2F: Softwareprojekt (2F) |
Präsentation der Projektergebnisse |
Inf-Sem-AlgKom: Bachelorseminar - Algorithmen und Komplexität |
Die Note setzt sich aus 3 Teilnoten zusammen.
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Inf-Sem-Echtz: Bachelorseminar - Echtzeitsysteme / Eingebettete Systeme |
Portfolio und ein Referat oder mehrere Kurzreferate |
Inf-Sem-FSV: Bachelorseminar - Formale Softwareverifikation |
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Inf-Sem-PS: Programmierung und Programmiersprachen |
Portfolio und ein Referat oder mehrere Kurzreferate |
Inf-WissArb: Wissenschaftliches Arbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
MS0201: Approximative Algorithmen |
Prüfungsvorleistung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgaben (Übungsaufgaben). Die Übungsaufgaben gelten als bestanden, wenn
Als Prüfungsleistung werden den Studierenden individuelle Forschungsaufgaben gestellt, welche die Studierenden bearbeiten müssen. Die Bewertung der Forschungsaufgabe ergibt sich aus 2 Teilen:
Beide Teile der Bearbeitung der Forschungsaufgabe sind zu bestehen, damit diese als "erfolgreich bearbeitet" gilt. Bewertet werden die Übungsaufgaben und die Forschungsaufgabe je zu 50%. Die Note der Forschungsaufgabe wird, wenn sie besser als die Note zu den Übungsaufgaben ist, als Gesamtnote genommen. Voraussetzung für das Bestehen des Moduls sind:
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MS0304: Functional Programming |
oral exam |
WInf-MSc-Pro2: Masterprojekt - Betriebliche Anwendungssysteme |
Präsentation der Projektergebniss und erstellen eines Projektberichts (Praktikumsbericht), der die Ergebnisse der Projektarbeit beschreibt. |
WInf-Msc-Pro-ZBW: Masterprojekt - Medieninformatik |
In die Benotung fließen alle erbrachten Teilleistungen mit ein. Abgeschlossen wird das Projekt durch eine schriftliche Arbeit (Projektbericht), sowie einer Abschlusspräsentation der erarbeiteten Ergebnisse. |
WInf-Projma: Projektmanagement |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt |
WInf-QualMan: Qualitätsmanagement |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung einer Prüfungsvorleistung im Rahmen der Hausaufgaben (Übungsveranstaltung). |
WInf-SemWebSci: Bachelorseminar - Web Science |
Benoteter Seminarvortrag und benotete schriftliche Ausarbeitung (Abgabe zum Ende des Semesters). |
WInf-WissArbSem: Wissenschaftliches Arbeiten für Seminar und Abschlussarbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
inf-DSProj-01a: Data Science Projekt |
Regelmäßige Abnahme der Milestones und eine Abschlusspräsentation des erstellten Data Science Systems. Das Modul wird als Blockveranstaltung durchgeführt. Daher ist es nicht möglich einzelne Teilprüfungen unabhängig von einander nachzuholen: es muss bei Nichtbestehen die gesamte Blockveranstaltung und damit die gesamte Prüfungsleistung erneut erbracht werden, da das Data Science Projekt nur als Gesamtleistung eine sinnvolle didaktische Einheit darstellt. |
inf-wissASem: Wissenschaftliches Arbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
infAAT-01a: Algebraic Automata Theory |
Written or oral exam at the end of the semester. |
infBDMaA-01a: Big Data Management and Analytics |
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infBL-01a: Berechnungen und Logik |
Klausur, als Vorleistungen müssen Hausaufgaben (Übungsaufgaben) erfolgreich bearbeitet werden. |
infBL2F-01a: Berechnungen und Logik (2F) |
Klausur, als Prüfungsvorleistungen müssen Hausaufgaben (Übungsaufgaben) erfolgreich bearbeitet werden. |
infBPAEH-01a: Bachelorprojekt - Automatische Erkennung von Hasskommentaren |
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infBPDPK-01a: Bachelorprojekt - Digitale Prozessgestaltung in Krankenhäusern |
Kurzbericht, Projektdokumentation und Abschlusspräsentation der Arbeitsergebnisse |
infBSemIS-01a: Bachelorseminar - Selbst-organisierte Systeme |
Die Note setzt sich aus den folgenden Aspekten zusammen:
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infBSemNS-01a: Bachelorseminar - Networked and Distributed Systems |
Die Note setzt sich aus den folgenden Aspekten zusammen:
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infCryp-01a: Cryptography |
Written exam. Prerequisites: see course information for the respective semester. |
infDP-01a: Deklarative Programmierung |
Voraussetzung zur Zulassung zur Klausur ist die regelmäßige Bearbeitung der Hasuaufgaben (Übungsaufgaben). Für jede Übungsaufgabe wird festgehalten, ob diese sinnvoll bearbeitet wurde ("Sinnpunkte"). Für die Zulassung zur Klausur müssen in jedem der Bereiche funktionale Programmierung, logische Programmierung und dem Übungsprojekt (s.u.) mindestens 50% der Sinnpunkte erreicht werden. |
infDaSci-01a: Data Science |
Prerequisits for the exam: home work written exam |
infDataVis-01a: Data Visualization |
Oral or written exam at the end of the semester |
infEInf-01a: Einführung in die Informatik |
Prüfungsvorleistung: Bearbeitung der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: Klausur |
infEOR-01a: Einführung in Operations Research |
Mündliche Prüfung, Bedingung zur Zulassung: erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben. |
infESSS-02a: Engineering Secure Software Systems |
oral exam |
infEWInf-01a: Einführung in die Wirtschaftsinformatik |
Klausurzulassung: Für die Klausurzulassung wird die Teilnahme und Bearbeitung der Tests (Quizze) in OLAT vorausgesetzt. Die Punktzahl in der Klausur kann durch die Bearbeitung und Präsentation gestellter Aufgaben in den Online-Meetings aufgebessert werden. Prüfungsleistung: Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur über das gesamte Modul statt. |
infEthik-01a: Ethik in der Informatik |
Test als Prüfungsvorleistung und schriftliche Ausarbeitung (Portfolio) als eigentliche Prüfungsleistung. Genauer: Der Test erfolgt am Ende der jeweiligen Vorlesungszeit in schriftlicher Form. Die schriftliche Ausarbeitung erfolgt:
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infGMaDa-01a: Grundlagen der Maschinellen Datenauswertung |
Abschlussprojekt |
infGeC-01a: Grundlagen E-Commerce |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt. Die Terminierung findet in Absprache mit den Studierenden statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung einer Prüfungsvorleistung im Rahmen der Hausaufgaben (Übungsveranstaltung). |
infIL-01a: Informationssysteme in der Logistik |
Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung von Leistungen im Rahmen der Übungsveranstaltung. |
infKDDM-01a: Knowledge Discovery and Data Mining |
The final exam will be in form of a written exam. |
infMPAIDS-01a: Master Project - Data Science and Data Mining |
Presentations including demonstration, report and the completed software system (incl. documentation). |
infMPAPM-01a: Master Project - Applied Process Mining |
Präsentation der Arbeitsergebnisse und Dokumentation im Rahmen eines Projektberichts. |
infMPCLL-01a: Masterprojekt - Computergestütztes Lehren und Lernen |
Vortrag und Ausarbeitung |
infMPInS-01a: Master project - Intelligent Systems |
Presentations, report, scientific paper, and the realised software system (incl. documentation). |
infMSemAlKo-01a: Master Seminar: Algorithmics and Combinatorics of Sequences |
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infOS-01a: Operating Systems |
Written exam (probably 90 min). Successful participation in the assignments and quizzes during the semester is part of the examination (admission to the written exam). |
infOeKw-01a: Bachelorprojekt - Ökonomie und Klimawandel |
Schriftlicher Bericht als Gruppenarbeit. Im Bericht müssen die Einzelbeiträge aller Teilnehmerinnen und Teilnehmer dokumentiert sein. |
infPaS-01a: Planning and Scheduling |
Final exam at the end of the semester. In order to be accepted for the exam you will have to show by the given deadlines your supervisor your successful individual work on all theoretical exercise series (except two). |
infSEPVS-01a: Software Engineering für parallele und verteilte Systeme |
Mündliche Abschlussprüfung mit anteiliger Wertung der Ergebnisse aus dem vorlesungsbegleitenden Übungsbetrieb |
infSP2F-01a: Softwareprojekt (2F) |
Präsentation der Projektergebnisse |
infSPAC-01a: Scheduling Problems: Algorithms and Complexity |
Final exam at the end of the semester. In order to be accepted for the exam you will have to show by the given deadlines your supervisor your successful individual work on all theoretical exercise series (except two). Depending on the number of students, the exam will be either oral or written. As an alternative to the exam, we also offer students to work on a research task instead. This involves working on some topic of current research, writing a report and presenting the results to the other students. |
infSRS-01a: Bachelorseminar - Recommender Systems |
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infSemDS-01a: Master Seminar - Networked and Distributed Systems |
Written seminar paper and presentation as well as peer reviews. |
infSemDeLea-01a: Master Seminar - Deep Learning |
The grade is composed of the following aspects:
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