servicestelle lehrevaluation leitung an herr …...prof. dr. julian grote, stochastik für...

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Ansprechpartner in den Fächern und Einrichtungen Advanced Materials: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected]) Biologie: Helga Theilacker (helga.theilacker@uni-ulm.de) Chemie: Mark Hammerschmidt ([email protected]) Chemieingenieurwesen: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected]) Computational Science and Engineering: Beate Mayer ([email protected]) Energy Science & Technology: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected]) Humboldt-Studienzentrum: Bettina Meyer-Quintus ([email protected]) Informatik: Christian Schilling, Nadine Harsch ([email protected]) Ingenieurwissenschaften: Sebastian Vendt ([email protected]) Mathematik: Anastasia Schulz ([email protected]) Physik: Richard Waltrich ([email protected]) Psychologie: Haike Medenblik (haike.medenblik@uni-ulm.de) Sprachenzentrum: Christian Timm ([email protected]) Wirtschaftswissenschaften: Canan Kaplan ([email protected]) Universität Ulm | Stab QBR | 89081 Ulm | Germany Servicestelle Lehrevaluation Leitung Rüdiger Fiebig Stabsstelle Qualitätsentwicklung, Berichtswesen und Revision Albert-Einstein-Allee 11 89081 Ulm, Germany Tel: +49 731 50-25104 Fax: +49 731 50-12-25103 [email protected] Ansprechpartner in den Fächern und Einrichtungen siehe Fußzeile An Herr Prof. Dr. Julian Grote persönlich / vertraulich Auswertungsbericht Lehrveranstaltungsevaluation Sehr geehrter Herr Prof. Dr. Grote, Sie erhalten hiermit die Ergebnisse Ihrer Vorlesung "Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler" im WS18/19. Bei Fragen zur Evaluation und zur Auswertung stehe ich Ihnen jederzeit, gerne auch persönlich, zur Verfügung. Mit den besten Grüßen

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Page 1: Servicestelle Lehrevaluation Leitung An Herr …...Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung 04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 4 Ich verfüge jetzt

Ansprechpartner in den Fächern und Einrichtungen Advanced Materials: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected])Biologie: Helga Theilacker ([email protected]) Chemie: Mark Hammerschmidt ([email protected])Chemieingenieurwesen: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected])Computational Science and Engineering: Beate Mayer ([email protected]) Energy Science & Technology: Dr. Maria-Verena Kohnle ([email protected])Humboldt-Studienzentrum: Bettina Meyer-Quintus ([email protected]) Informatik: Christian Schilling, Nadine Harsch ([email protected]) Ingenieurwissenschaften: Sebastian Vendt ([email protected])Mathematik: Anastasia Schulz ([email protected]) Physik: Richard Waltrich ([email protected])Psychologie: Haike Medenblik ([email protected]) Sprachenzentrum: Christian Timm ([email protected]) Wirtschaftswissenschaften: Canan Kaplan ([email protected])

Universität Ulm | Stab QBR | 89081 Ulm | Germany

Servicestelle Lehrevaluation Leitung

Rüdiger Fiebig Stabsstelle Qualitätsentwicklung, Berichtswesen und Revision Albert-Einstein-Allee 11 89081 Ulm, Germany Tel: +49 731 50-25104 Fax: +49 731 50-12-25103 [email protected] Ansprechpartner in den Fächern

und Einrichtungen siehe Fußzeile

AnHerrProf. Dr. Julian Grote

persönlich / vertraulich

Auswertungsbericht Lehrveranstaltungsevaluation

Sehr geehrter Herr Prof. Dr. Grote,

Sie erhalten hiermit die Ergebnisse Ihrer Vorlesung "Stochastik fürWirtschaftswissenschaftler" im WS18/19.

Bei Fragen zur Evaluation und zur Auswertung stehe ich Ihnen jederzeit, gerne auchpersönlich, zur Verfügung.

Mit den besten Grüßen

Page 2: Servicestelle Lehrevaluation Leitung An Herr …...Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung 04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 4 Ich verfüge jetzt

Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 1

Prof. Dr. Julian Grote

Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler (MATH6903.010)Erfasste Fragebögen = 107

GlobalwerteGlobalwerte

Organisation der Vorlesung mw=5,2s=0,9günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Klarheit der Stoffvermittlung mw=4,8s=1günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Lehrverhalten des Dozenten mw=5,2s=0,8günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Lernzuwachs mw=4,6s=0,8günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Interessenförderung mw=4,3s=1günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Gesamtbeurteilung mw=5,5s=0,7günstig (+)ungünstig (-)

1 2 3 4 5 6

Auswertungsteil der geschlossenen FragenAuswertungsteil der geschlossenen Fragen

LegendeFragetext Rechter PolLinker Pol n=Anzahl

mw=Mittelwerts=Std.-Abw.E.=Enthaltung

5%

1

15%

2

30%

3

35%

4

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5

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6

Relative Häufigkeiten der Antworten Std.-Abw. Mittelwert

Skala Histogramm

Qualitätsindex

Erklärung der Ampelsymbole Der Mittelwert liegt unterhalbder Qualitätsrichtlinie.

Der Mittelwert liegt imToleranzbereich derQualitätsrichtlinie.

Der Mittelwert liegt innerhalbder Qualitätsrichtlinie.

Warum besuchen Sie diese Vorlesung (Mehrfachnennungen möglich)n=107Pflicht 34.6%

Interesse 18.7%

Dozent 25.2%

Prüfung 41.1%

Klausur 71%

Relevantes Thema 24.3%

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 2

Wie viel Vor- und Nachbereitungszeit bringen Sie für diese Vorlesung in etwa auf (Std/Woche)?

n=1000 3%

bis 1 17%

bis 2 26%

bis 3 26%

bis 4 13%

bis 5 8%

bis 6 5%

bis 7 0%

bis 8 1%

>8 1%

Organisation der VorlesungOrganisation der Vorlesung

Die Vorlesung folgt einer sehr gut nachvollziehbarenGliederung über das Semester hinweg.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=107mw=5,5s=0,6

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Die Gliederung des Stoffes (roter Faden) ist an jedemTermin der Vorlesung sehr gut nachvollziehbar.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=107mw=5,4s=0,6

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1

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2

0,9%

3

3,7%

4

50,5%

5

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6

Der Dozent gibt immer hilfreicheZusammenfassungen und Stoffübersichten.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=103mw=5,6s=0,8

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4

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6

Didaktische Hilfsmittel (z.B. Tafel, Beamer, Overheadusw.) unterstützen die Vorlesung stets in sinnvollerWeise.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=97mw=5,1s=0,9E.=8

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2

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6

Die eingesetzten Materialien (z.B. Folien, Skripte)sind eine sehr große Hilfe beim Verstehen der Inhalte.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=93mw=4,7s=1,1E.=14

2,2%

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6

Die eingesetzten Materialien (z.B. Folien, Skripte)sind immer übersichtlich.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=91mw=4,9s=1,1E.=14

3,3%

1

2,2%

2

2,2%

3

16,5%

4

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5

28,6%

6

Inhalte der VorlesungInhalte der Vorlesung

Das Tempo der Stoffvermittlung ist stets angemessen. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=5,3s=0,8

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Der Lehrstoff ist nicht zu schwer. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=4,3s=1E.=1

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Ich hatte ausreichend Vorwissen, um die Inhalte gutverstehen zu können.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=4s=1,1E.=1

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 3

Die Inhalte der Vorlesung werden in angemessenemUmfang durch Praxisbezüge/Anwendungsbezügeveranschaulicht.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=102mw=5s=0,9E.=3

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4

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6

Der Stoff wird sehr gut mit Experimenten oder derSchilderung von Experimenten illustriert.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=65mw=4,5s=1,3E.=38

6,2%

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2

6,2%

3

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4

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6

Der Stoff wird sehr gut mit Beispielen veranschaulicht. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=107mw=5,4s=0,7

0%

1

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2

0,9%

3

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4

37,4%

5

50,5%

6

Lehrverhalten des DozentenLehrverhalten des Dozenten

Der Dozent stellt häufig Querbezüge zwischen denInhalten her.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=103mw=5,1s=0,8E.=2

0%

1

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3,9%

3

16,5%

4

49,5%

5

30,1%

6

Schwierige Sachverhalte werden stets verständlicherklärt.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=5,2s=0,7

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1

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4

45,3%

5

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6

Der Dozent gestaltet die Vorlesungabwechslungsreich.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=102mw=4,6s=1E.=4

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42,2%

5

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6

Der Dozent hält die Vorlesung für mich stets ininteressanter Form.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=5,1s=0,9

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1

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6

Der Dozent schafft es immer, den Kontakt mit derZuhörerschaft zu halten (z.B. Blickkontakt).

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=5,6s=0,6

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5

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6

Der Dozent motiviert stets zu einer aktiven Teilnahme(z.B. Fragen stellen, Diskussion).

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=107mw=5,2s=0,8

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1

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3

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40,2%

5

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In der Vorlesung herrscht eine sehr angenehmeAtmosphäre.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=5,4s=0,7E.=1

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Der Dozent geht immer angemessen mit Störungenum (z.B. Lärm oder Störungen von außen, durchTeilnehmer oder Technik usw.).

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=93mw=5,2s=0,7E.=12

0%

1

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2

3,2%

3

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4

51,6%

5

34,4%

6

Ihre KenntnisseIhre Kenntnisse

Mein Wissensstand ist nach der Vorlesung wesentlichhöher als vorher.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=107mw=4,9s=0,8

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 4

Ich verfüge jetzt über ein deutlich tieferes Verständnisals vor der Vorlesung.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=4,8s=0,8E.=1

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3

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4

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Ich habe die wichtigsten Inhalte sehr gut verstanden. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=4,6s=0,8

0%

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4

50,9%

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6

Aufgrund dieser Vorlesung kann ich einen gutenÜberblick über das behandelte Thema geben.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=4,5s=0,8E.=1

0%

1

1,9%

2

8,5%

3

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4

40,6%

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Aufgrund dieser Vorlesung kann ich die behandelten,komplizierten Sachverhalte anschaulich darstellen.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=104mw=4,1s=1E.=3

1,9%

1

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2

16,3%

3

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4

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6

Veranstaltung insgesamtVeranstaltung insgesamt

In dieser Vorlesung lerne ich Dinge, die michbegeistern.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=3,9s=1E.=1

2,9%

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2

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6

Die Vorlesung fördert mein Interesse am Stoffgebiet. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=4,2s=1E.=1

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2

22,9%

3

32,4%

4

33,3%

5

7,6%

6

Die Vorlesung fördert mein Interesse am Studium. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=106mw=4s=1,1E.=1

0,9%

1

7,5%

2

21,7%

3

32,1%

4

34%

5

3,8%

6

Ich würde diese Vorlesung weiterempfehlen. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=5,3s=0,9

0%

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2

4,8%

3

9,5%

4

33,3%

5

51,4%

6

Alles in allem ist die Vorlesung sehr gut. Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=105mw=5,5s=0,7

0%

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4

29,5%

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62,9%

6

Die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung wurdedurch E-Learning-Aktivitäten (z.B. Moodle) sinnvollunterstützt.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=86mw=4,9s=0,9E.=19

0%

1

0%

2

7%

3

19,8%

4

47,7%

5

25,6%

6

Die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung wurdedurch Vorlesungsaufzeichnungen sinnvoll unterstützt.

Trifft völlig zuTrifft gar nicht zu n=49mw=2,2s=1,7E.=57

57,1%

1

12,2%

2

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3

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4

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5

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 5

In welchem Fachsemester studieren Sie?n=1031-2 3.9%

3-4 69.9%

5-6 23.3%

7-8 2.9%

9-10 0%

>10 0%

Abschlussn=93Bachelor 97.8%

Master 2.2%

Diplom 0%

Staatsexamen 0%

Studieren Sie auf Lehramt?n=96Ja 0%

Nein 100%

Studienfach (Mehrfachnennungen möglich)n=107Advanced Materials 0%

Biochemie 0%

Biologie 0%

Biophysics 0%

Chemie 0%

Chemieingenieurwesen 0%

Cognitive Systems 0%

Communications Technology 0%

Computational Science & Engineering 0%

Elektrotechnik 0%

Energy Science and Technology 0%

Finance 0%

Industrielle Biotechnologie 0%

Informatik 0%

Informationssystemtechnik 0%

Informationstechnologie 0%

Mathematik 0%

Mathematische Biometrie 0%

Medieninformatik 0%

Nachhaltige Unternehmensführung 0%

Naturwissenschaft und Technik 0%

Pharmazeutische Biotechnologie 0%

Physik 0%

Psychologie 0%

Software Engineering 0%

Wirtschaftschemie 0%

Wirtschaftsmathematik 0%

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 6

Wirtschaftsphysik 0%

Wirtschaftswissenschaften 92.5%

Sonstiges 0%

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 7

ProfillinieTeilbereich: MathematikName der/des Lehrenden: Prof. Dr. Julian GroteTitel der Lehrveranstaltung:(Name der Umfrage)

Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler

Vergleichslinie: Vorlesung (deutsch), [Mathematik], WS17/18+SS18 [AVde4]

Verwendete Werte in der Profillinie: Mittelwert

Organisation der VorlesungOrganisation der Vorlesung

Die Vorlesung folgt einer sehr gut nachvollziehbarenGliederung über das Semester hinweg.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=107 mw=5,5 md=6,0 s=0,6n=56 mw=4,9 md=5,0 s=0,8

Die Gliederung des Stoffes (roter Faden) ist anjedem Termin der Vorlesung sehr gutnachvollziehbar.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=107 mw=5,4 md=5,0 s=0,6n=56 mw=4,8 md=4,8 s=0,8

Der Dozent gibt immer hilfreicheZusammenfassungen und Stoffübersichten.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=103 mw=5,6 md=6,0 s=0,8n=56 mw=4,6 md=4,7 s=1,0

Didaktische Hilfsmittel (z.B. Tafel, Beamer,Overhead usw.) unterstützen die Vorlesung stets insinnvoller Weise.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=97 mw=5,1 md=5,0 s=0,9n=56 mw=4,8 md=5,0 s=0,9

Die eingesetzten Materialien (z.B. Folien, Skripte)sind eine sehr große Hilfe beim Verstehen derInhalte.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=93 mw=4,7 md=5,0 s=1,1n=56 mw=4,6 md=4,8 s=1,0

Die eingesetzten Materialien (z.B. Folien, Skripte)sind immer übersichtlich.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=91 mw=4,9 md=5,0 s=1,1n=56 mw=4,7 md=4,8 s=1,0

Inhalte der VorlesungInhalte der Vorlesung

Das Tempo der Stoffvermittlung ist stetsangemessen.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=5,3 md=5,5 s=0,8n=56 mw=4,6 md=4,7 s=1,0

Der Lehrstoff ist nicht zu schwer. Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=4,3 md=4,0 s=1,0n=56 mw=4,2 md=4,2 s=1,0

Ich hatte ausreichend Vorwissen, um die Inhalte gutverstehen zu können.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=4,0 md=4,0 s=1,1n=56 mw=4,3 md=4,5 s=1,1

Die Inhalte der Vorlesung werden inangemessenem Umfang durch Praxisbezüge/Anwendungsbezüge veranschaulicht.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=102 mw=5,0 md=5,0 s=0,9n=56 mw=4,4 md=4,5 s=1,0

Der Stoff wird sehr gut mit Experimenten oder derSchilderung von Experimenten illustriert.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=65 mw=4,5 md=5,0 s=1,3n=56 mw=4,0 md=4,1 s=1,1

Der Stoff wird sehr gut mit Beispielenveranschaulicht.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=107 mw=5,4 md=6,0 s=0,7n=56 mw=4,6 md=4,7 s=1,0

Lehrverhalten des DozentenLehrverhalten des Dozenten

Der Dozent stellt häufig Querbezüge zwischen denInhalten her.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=103 mw=5,1 md=5,0 s=0,8n=56 mw=4,8 md=4,8 s=0,8

Schwierige Sachverhalte werden stets verständlicherklärt.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=5,2 md=5,0 s=0,7n=56 mw=4,4 md=4,5 s=0,9

Der Dozent gestaltet die Vorlesungabwechslungsreich.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=102 mw=4,6 md=5,0 s=1,0n=56 mw=4,1 md=4,1 s=1,0

Der Dozent hält die Vorlesung für mich stets ininteressanter Form.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=5,1 md=5,0 s=0,9n=56 mw=4,4 md=4,4 s=1,0

Der Dozent schafft es immer, den Kontakt mit derZuhörerschaft zu halten (z.B. Blickkontakt).

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=5,6 md=6,0 s=0,6n=56 mw=5,1 md=5,2 s=0,8

Der Dozent motiviert stets zu einer aktivenTeilnahme (z.B. Fragen stellen, Diskussion).

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=107 mw=5,2 md=5,0 s=0,8n=56 mw=4,5 md=4,6 s=1,0

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Prof. Dr. Julian Grote, Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Vorlesung

04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 8

In der Vorlesung herrscht eine sehr angenehmeAtmosphäre.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=5,4 md=5,0 s=0,7n=56 mw=5,2 md=5,3 s=0,8

Der Dozent geht immer angemessen mit Störungenum (z.B. Lärm oder Störungen von außen, durchTeilnehmer oder Technik usw.).

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=93 mw=5,2 md=5,0 s=0,7n=56 mw=5,2 md=5,3 s=0,8

Ihre KenntnisseIhre Kenntnisse

Mein Wissensstand ist nach der Vorlesungwesentlich höher als vorher.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=107 mw=4,9 md=5,0 s=0,8n=56 mw=4,6 md=4,7 s=0,9

Ich verfüge jetzt über ein deutlich tieferesVerständnis als vor der Vorlesung.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=4,8 md=5,0 s=0,8n=56 mw=4,5 md=4,6 s=0,9

Ich habe die wichtigsten Inhalte sehr gutverstanden.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=4,6 md=5,0 s=0,8n=56 mw=4,3 md=4,4 s=0,9

Aufgrund dieser Vorlesung kann ich einen gutenÜberblick über das behandelte Thema geben.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=4,5 md=4,0 s=0,8n=56 mw=4,2 md=4,3 s=0,9

Aufgrund dieser Vorlesung kann ich diebehandelten, komplizierten Sachverhalteanschaulich darstellen.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=104 mw=4,1 md=4,0 s=1,0n=56 mw=4,0 md=4,0 s=0,9

Veranstaltung insgesamtVeranstaltung insgesamt

In dieser Vorlesung lerne ich Dinge, die michbegeistern.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=3,9 md=4,0 s=1,0n=56 mw=4,2 md=4,2 s=1,1

Die Vorlesung fördert mein Interesse amStoffgebiet.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=4,2 md=4,0 s=1,0n=56 mw=4,3 md=4,4 s=1,1

Die Vorlesung fördert mein Interesse am Studium. Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=106 mw=4,0 md=4,0 s=1,1n=56 mw=4,3 md=4,4 s=1,1

Ich würde diese Vorlesung weiterempfehlen. Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=5,3 md=6,0 s=0,9n=56 mw=4,7 md=4,7 s=1,0

Alles in allem ist die Vorlesung sehr gut. Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=105 mw=5,5 md=6,0 s=0,7n=56 mw=4,8 md=4,8 s=0,9

Die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungwurde durch E-Learning-Aktivitäten (z.B. Moodle)sinnvoll unterstützt.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=86 mw=4,9 md=5,0 s=0,9n=56 mw=4,5 md=4,7 s=1,1

Die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungwurde durch Vorlesungsaufzeichnungen sinnvollunterstützt.

Trifft gar nichtzu

Trifft völlig zun=49 mw=2,2 md=1,0 s=1,7n=56 mw=3,2 md=3,1 s=1,6

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04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 9

Auswertungsteil der offenen FragenAuswertungsteil der offenen Fragen

Was ist besonders gut an dieser Vorlesung?

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Was könnte verbessert werden? (ggf. Verbesserungsvorschläge nennen)

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04.12.2018 EvaSys Auswertung Seite 17

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Stochastik für WirtschaftswissenschaftlerRücklauf = 107 Fragebögen Prof. Dr. Julian Grote

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ungünstig (-) günstig (+) Ø

Organisation der Vorlesung 0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

5,2

Klarheit der Stoffvermittlung 0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

4,8

Lehrverhalten des Dozenten0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

5,2

Lernzuwachs0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

4,6

Interessenförderung 0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

4,3

Gesamtbeurteilung0% 20% 40% 60% 80% 100%

Skalenbreite: 6

5,5