LT-PIN 11203
Learning Topic (LO)
Catalogue | CMI-2021 | Kompetenzkatalog für Bachelor-Studiengänge der (Bio-)Medizinischen Informatik und des Medizinischen Informationsmanagements |
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Domäne | Kapitel 1 | Kapitel 1 des CMI-Kataloges |
Toplevel Topic | |
Parent Topic | LT-PIN 11200 | 1.2. (Medizinische Dokumentation und medizinisches Datenmanagement) |
Topic-ID | 1.2.3. |
Name-DE | Prinzipien der Datenrepräsentation und Datenanalyse aus Primär- und Sekundärquellen+ des Data Mining+ der Data Warehouses und des Wissensmanagements (IMIA: 1.14) |
Name-EN |
Learning Objectives of this Topic
LO-ID | Domain | Beschreibung | Niveau 1 | Niveau 2 | Niveau 3 | Niveau 4 | |
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LZ-PIN 40023 | 1.2.3.1 | Kapitel 1 | Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Begriffe der allgemeinen Terminologielehre und die Bedeutung von Ordnungssystemen für die medizinische Dokumentation. Sie kennen und verstehen Inhalt, Struktur und Anwendungsbereich der wichtigsten medizinischen Klassifikations- und Terminologiesysteme und können ausgewählte med. Ordnungssysteme praktisch anwenden. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40024 | 1.2.3.2 | Kapitel 1 | Die Studierenden kennen die Prinzipien objektorientierter Analyse und Datenmodellierung sowie die Unified Modelling Language und können diese anwenden. Sie können einen Problembereich in ein objektorientiertes Datenmodell überführen. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40025 | 1.2.3.3 | Kapitel 1 | Die Studierenden beherrschen die für den fachgerechten Einsatz von XML erforderlichen theoretischen Grundlagen. Sie sind in der Lage XML-Dateien mit den dafür geeigneten Werkzeugen zu erstellen, zu durchsuchen und zu bearbeiten. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40026 | 1.2.3.4 | Kapitel 1 | Die Studierenden kennen die wichtigsten Konzepte des Semantischen Webs und sind in der Lage einfache Sachverhalte in den auf XML basierenden Sprachen des Semantischen Webs zu modellieren. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40027 | 1.2.3.5 | Kapitel 1 | Studierende kennen Anwendungsszenarien und Architekturkonzepte von Data Warehouses, das Datenmodell, Speicherung und Anfragerealisierung im Warehouse und können typische Fragestellungen in Data Warehouses bearbeiten, d.h. Data-Warehouses entwerfen und betreiben. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40028 | 1.2.3.6 | Kapitel 1 | Die Studierenden kennen die wichtigsten Data-Mining-Verfahren für die Informationsextraktion aus strukturierten und unstrukturierten Daten und können diese selbständig auf typische Fragestellungen des Anwendungsgebiets anwenden. | Apply & Analyse | |||
LZ-PIN 40029 | 1.2.3.7 | Kapitel 1 | Die Studierenden kennen grundlegende Modelle des Wissensmanagements. Sie können die Bedeutung von Wissensmanagements für den Unternehmenserfolg beschreiben und in Anwendungsszenarien zielgerichtet Methoden des Wissensmanagements auswählen und gestalten. | Apply & Analyse |