- AutorIn
- Silke Molch Technische Universität Dresden, Institut für Landschaftsarchitektur
- Titel
- Datenmodelle für fachübergreifende Wissensbasen in der interdisziplinären Anwendung
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-365744
- Konferenz
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Dresden, 10.-11.10.2019
- Quellenangabe
- Gemeinschaften in neuen Medien. Erforschung der digitalen Transformation in Wissenschaft, Wirtschaft, Bildung und öffentlicher Verwaltung
Herausgeber: Prof. Dr. Thomas Köhler, Prof. Dr. Eric Schoop, Prof. Dr. Nina Kahnwald
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDpress
Erscheinungsjahr: 2019
Seiten: 189-192
ISBN: 978-3-95908-186-3 - Erstveröffentlichung
- 2019
- Abstract (DE)
- Ziel dieses Beitrags aus der Lehrpraxis ist es, die erforderlichen Herangehensweisen für die Erstellung von fachübergreifenden Wissensbasen und deren Nutzung im Rahmen studentischer Semesterprojekte exemplarisch am Lehrbeispiel einer anwendenden Ingenieurdisziplin darzustellen.
- Freie Schlagwörter (DE)
- GeNeMe 2019, Wissensmanagement, Transformation, Wissensgemeinschaften, fachübergreifende Wissensbasen, interdisziplinäre Anwendung, studentische Semesterprojekte, Datenmodelle
- Freie Schlagwörter (EN)
- GeNeMe 2019, knowledge management, transformation, knowledge communities, interdisciplinary knowledge bases student semester projects data models
- Klassifikation (DDC)
- 330
- Klassifikation (RVK)
- QR 760
- Verlag
- TUDpress, Dresden
- Sonstige beteiligte Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-365744
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 17.12.2019
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis