Studiengangsprofil

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Applied Data Science & Artificial Intelligence

SRH University of Applied Sciences Heidelberg

Master of Science (M.Sc.)

Heidelberg

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Übersicht Details Ranking

Info

Short-Facts

Studienfeld(er): Informatik
Startdatum: Sommer- und Wintersemester
Regelstudienzeit: 4 Semester
Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
Zulassungsmodus: Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
Trägerschaft: privat, staatlich anerkannt
Hauptunterrichtssprache: Englisch

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

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Applied Data Science & Artificial Intelligence im CHE-Hochschulranking

Finde heraus, wie dieser Studiengang im CHE-Hochschulranking abschneidet.

Allgemeine Studiensituation

Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?

Die Daten beziehen sich auf den Standort Heidelberg.

Zum Ranking

Was geht in Heidelberg?

Wir haben Studierende gefragt, was sie über das Leben in Heidelberg denken. Hier kannst du sehen, wie sie ihre Stadt beurteilen – ob kulturelles Angebot oder Kneipenlandschaft, den Wohnungsmarkt oder die Fahrradfreundlichkeit.

3,5 Sterne

Top

Das gefällt Studierenden in Heidelberg am besten:

allg. Lebensgefühl

Flop

Das gefällt Studierenden in Heidelberg am wenigsten:

Wohnungsmarkt

Kneipenlandschaft

Kulturelles Angebot

Club-Angebot

Natur- und Grünflächen

Nahverkehr

Fahrradfreundlichkeit

Das sagen Studierende über Heidelberg

"Heidelberg ist nett, man fühlt sich sicher, aber manchmal ist es langweilig und man kann sich schnell auch einsam fühlen."

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"Man kann viel unternehmen, viel Natur, aber auch schöne (Alt-)Stadt."

Studierende/r im 7. Semester – 2024

Informatik

Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg

"Heidelberg ist halt einfach ne schöne Stadt..."

Studierende/r im 3. Semester – 2024

Informatik

Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg

Quelle: HeyStudium-Anschlussfragebogen der CHE-Studierendenbefragung, HeyStudium User:innen-Befragung

Mehr zum Studium in Heidelberg

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FAQ zu Applied Data Science & Artificial Intelligence

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Applied Data Science & Artificial Intelligence studiere?

Beim Studiengang Applied Data Science & Artificial Intelligence an der SRH University of Applied Sciences Heidelberg handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master of Science (M.Sc.)

Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?

Das Sachgebiet des Studiengangs ist Informatik.

Wie lange dauert das Studium?

Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester (insgesamt 24 Monate). Ein Semester umfasst in der Regel 6 Monate.

In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch statt.

In welcher Form wird das Studium Applied Data Science & Artificial Intelligence angeboten?

Das Studium wird als Vollzeitstudium und als internationaler Studiengang in Heidelberg angeboten.

Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Lehrveranstaltungen werden in Heidelberg angeboten.

Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?

Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: Sommer- und Wintersemester.

Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?

Der Studiengang Applied Data Science & Artificial Intelligence unterliegt einem Auswahlverfahren/Eignungsprüfung.

Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Applied Data Science & Artificial Intelligence zu studieren?

Für das Studium des Fachs Applied Data Science & Artificial Intelligence gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Für die Bewerbung zum Masterstudium Applied Data Science and Artificial Intelligence brauchst du:

Hochschul- oder Fachhochschulabschluss (Bachelor oder Diplom) in Informatik, Data Science, Informationstechnologie, Künstlicher Intelligenz, Datenanalyse, Mathematik, Wirtschaftsinformatik
Zeugnis der Allgemeinen bzw. Fachhochschulreife
Englischnachweis
Lebenslauf mit aktuellem Passfoto
Ausweiskopie (Vorder- und Rückseite), bei ausländischen Studierenden Kopie des Reisepass oder der National Identity Card

Welche Themenschwerpunkte gibt es?

Themenschwerpunkte im Studienfach Applied Data Science & Artificial Intelligence sind:

Schwerpunkte:: Big Data, Data Analytics, Data Management, Datenschutz, Research and Ethics, Software Engineering & Programming (Full-time)

Wann kann ich mich bewerben?

Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Nächste Vorlesungszeit:: 01.10.2026 - 31.03.2027

Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.

Studienplatzbörse

Für diesen Studiengang gibt es noch verfügbare Studienplätze. Hier findest Du Informationen zu Fristen und Kontaktmöglichkeiten.

Einschreibefrist für Auswahlverfahren / Eignungsprüfung:

bis 01.10.2026

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:: Sommer- und Wintersemester
Zulassungsmodus:: Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
Zugangsvoraussetzungen:: Für die Bewerbung zum Masterstudium Applied Data Science and Artificial Intelligence brauchst du:

Hochschul- oder Fachhochschulabschluss (Bachelor oder Diplom) in Informatik, Data Science, Informationstechnologie, Künstlicher Intelligenz, Datenanalyse, Mathematik, Wirtschaftsinformatik
Zeugnis der Allgemeinen bzw. Fachhochschulreife
Englischnachweis
Lebenslauf mit aktuellem Passfoto
Ausweiskopie (Vorder- und Rückseite), bei ausländischen Studierenden Kopie des Reisepass oder der National Identity Card

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Themenschwerpunkte

Schwerpunkte:: Big Data, Data Analytics, Data Management, Datenschutz, Research and Ethics, Software Engineering & Programming (Full-time)

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Fristen & Termine

Nächste Vorlesungszeit:: 01.10.2026 - 31.03.2027

Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Sonstiges

Studienbeitrag:: 830.00 EUR / Monat
Studienbeitrag (Bemerkung):: Heidelberg
EU/EWR (inkl. Westbalkan, Schweiz und Ukraine): 850 € / Monat
Nicht-EU/EWR: 6.750 € / Semester

Der Studiengebührbeitrag (pro Monat/pro Semester) bleibt über die gesamte Studienzeit gleich. Einmalig wird eine Anmeldegebühr von 750 € (EU/EWR) / 1.000 € (Nicht-EU/EWR) erhoben.

Anmerkung:

Wir begleiten dich persönlich und kontinuierlich bei der Erreichung deiner Ziele. Auf Basis unseres bewährten CORE-Prinzips haben wir für dich alle Lernziele, Prüfungsformen sowie Lehr- und Lernmethoden so aufeinander abgestimmt, dass das Lernen Spaß macht und du den bestmöglichen Lernerfolg erzielst.

Digitale Lehr- und Lerninhalte
Der Einsatz digitaler Elemente in der Lehre stellt einen essenziellen Baustein in unserem Lehr- und Lernkonzept dar. Ob in virtuellen Gruppenräumen, Chats mit Dozent:innen oder mobilen Lern-Apps – bei uns wirst du bestens auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorbereitet. Du lernst eine Vielzahl von digitalen Werkzeugen und Methoden kennen, die genau auf die Kompetenzen abgestimmt sind, die dich in deinem Studium und späteren Beruf weiterbringen. Kommunikationsplattformen wie MS Teams oder Zoom werden ganz selbstverständlich in deinen Studienalltag eingebunden.

Internationalität
Die SRH Hochschule Heidelberg pflegt ein breites Netzwerk an Partnerschaften auf der ganzen Welt, um dir eine Zeit deines Studiums im Ausland zu ermöglichen: In einem Auslandssemester, einem Praktikum oder in einer Sommer School kannst du weltweit einzigartige Erfahrungen sammeln, die dir unvergessliche Erlebnisse mit lebenslangen Freundschaften bringen.

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Welches Ranking-Ergebnis interessiert dich?

Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Studierende

Anzahl der Studierenden

125

Geschlechterverhältnis

63 % männlich

37 % weiblich

Studienanfänger:innen pro Jahr

Absolvent:innen pro Jahr

Studienergebnis

Credits insgesamt

120

Regelstudienzeit

4 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs

konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit

Fachausrichtung

Teilfach innerhalb der Informatik; Schwerpunkte: Theoretische Informatik, Softwaretechnik, Künstliche Intelligenz

Praxiselemente im Studiengang

20 Wochen Praxisphase/Praktikum obligatorisch; 5 Credits anrechbar für freiwillige Praxisphasen/Praktika; 50 Credits anrechenbar für berufspraxisorientierte Lehrveranstaltungen

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Kursinhalte werden regelmäßig aktualisiert, Branchentrends Technologien berücksichtigt, Partnerschaften mit führenden Unternehmen für Praktika, Projekte, Gastvorträge im Rahmen von Fallstudien, umfangreiche praktische Erfahrungen in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung, Beteiligung an Forschungsprojekten in unseren Datenlabors, Persönliche Beratung durch Dozenten und Mentoren aus der Industrie, Unternehmerische Unterstützung: Ressourcen für diejenigen, die an datengesteuerten Start-ups interessiert sind.

Außercurriculare Angebote

Regelmäßige Treffen mit Alumni und Branchenexperten für Networking, Jobangebote und Wissensaustausch, Hackathons und Wettbewerbe: Gelegenheiten zur Teilnahme an Data-Science- und Analytik-Wettbewerben zur Förderung von Problemlösungskompetenz und Teamarbeit, ergänzende Vortragsreihen: Zusätzliche Vorlesungen zu neuen Themen, Spitzentechnologien und fortgeschrittenen Konzepten der Datenwissenschaft, internationale Austauschprogramme, Blended-Intensive-Programm: Möglichkeiten, im Ausland zu studieren und so eine globale Perspektive auf Datenwissenschaft und Analytik zu gewinnen.

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen

100 %

Auslandsaufenthalt

Nicht obligatorisch, Credits anrechenbar

Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule

Nein

Wähle zwischen den Fachbereichen

Dieser Studiengang findet in Kooperation zwischen den Fächern Informatik und Wirtschaftsinformatik statt.

Studierende am Fachbereich

390

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

230

Anteil Lehre durch Praktiker:innen, Master

35 %

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Bachelorstudium

Abgestimmte Konzeption der Fachmodule ausgehend von einer Semesterprojektaufgabe, die an Komplexität und Größe von Semester zu Semester zunimmt. Alle Projekte werden als agile Projekte mit Scrum gemanaged und mit entsprechenden Tools unterstützt. Lehrkräfte arbeiten in unterschiedlichen Rollen mit den Studiereden gemeinsam: als Professor*innen, als Coaches, als Facilitators, als Scrum-Master

Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium

Praktisches Lernen, Flipped Classroom, projektbasiertes Lernen, CORE-Prinzip - Fachkompetenz, Peer Teaching, Zukunftsfähigkeit und kritisches Denken, Blended Learning Modelle

Angebote zur Förderung der sozialen Integration und Vernetzung von Studierenden

aktive Fachschaft, internationale Veranstaltungen, International Week, gemeinsame Messebesuche, Exkursionen, Diwali-Festival

Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung

Vertikale Vernetzung zwischen deutschsprachigen Bachelor- und internen englischsprachigen Masterstudiengängen (Applied Data Science & Analytics, Applied Computer Science). International Office für die Organisation von Incommings und Outgoings. Exkursionen durch das International Office, International Week, Praktikas im Ausland möglich.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

FH St Pölten, Österreich; Charles University, Tschechische Republik; Coventry University, England; Tallinn University, Estland; University of Stavanger, Norwegen; Paragon University International, Kambodscha; Thang Hang Seng University of Hong Kong, China; AMITY University, Indien; International University Liaison Indonesia, Indonesien; Dongguk University, Südkorea; Colorado State University, USA

Besonderheiten in der Ausstattung

VR-/ Game-Lab, Film- und Podcast-Studio, Zeichen- und Druckatelier, Design Thinking Raum, aktivierendes Lehr-Lernmobiliar, umfangreiche Datenbanken und Softwaretools, 3D-Drucker, Data-Lab mit A6000 GPU für high perfomance computing, Digitale Whiteboards, Google Colab ProPlus, Google Cloud Plattform, Microsoft Azure, Test-Installations-Server für komplexe ERP-Systeme

Besonderheiten in der Forschung & Entwicklung

Aufbau eines Retro-Games-Labs und Forschungsschwerpunktes durch einen hochschuleigenen Professor mit Expertise in einem bestehenden DFG-Projekt. Weiterführung des Forschungsschwerpunktes im Bereich der digitalen Unterstützung des Hör-Lernverständnisses im Kindesalter.

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Die Möglichkeit statt eines Gründungssemesters/Praktikums an einer internationalen Hochschule zu studieren. Im Modul Angewandte Forschung können wissenschaftliche Paper unter Anleitung veröffentlicht werden. Unterstützung bei der Teilnahme an nationalen/internationalen Konferenzen und der Präsentation ihrer Forschungsergebnisse, um ihre Sichtbarkeit und die Möglichkeiten zur Vernetzung zu verbessern; Unterstützung bei Forschungsarbeiten für die Veröffentlichung in von Experten begutachteten Zeitschriften, auf Konferenzen und mit Anleitung für das Einreichungsverfahren.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

hochschuleigenes Gründerinstitut, Möglichkeit zur Unternehmensgründung in einem Gründungssemester, hochschulinternes Förderprogramm speziell für Gründerinnen

Sonstige Besonderheiten

Diversity-Beauftragte an der Hochschule, Safer-Space-Initiative von und für Studierende, Förderung von Studierenden mit Unterstützungsbedarf, barrierefreies Gebäude, Beratung und Betreuung bei psychischen Belastungen

Weitere Informationen zur Forschung

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Online-Bewerbung

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Studierende am Fachbereich

140
Summe der einbezogenen Studiengänge

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

140
Summe der einbezogenen Masterstudiengänge

Anteil Lehre durch Praktiker:innen, Master

30 %

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium

Der Fachbereich zeichnet sich durch das CORE-Prinzip (Competence Oriented Research and Education) aus, das praxisnahes, kompetenzbasiertes Lernen in interdisziplinären Teams fördert. Lehrveranstaltungen verbinden Theorie und Anwendung durch projektbasiertes Arbeiten, agile Methoden und individuelle Betreuung. Im Masterbereich liegt der Fokus auf forschungs- und praxisintegrierter Lehre, internationalen Kooperationen, innovativen Spezialisierungen (z. B. Creative AI, Business Analytics) sowie enger Zusammenarbeit mit Unternehmen, Start-ups und Forschungseinrichtungen.

Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung

ChatGPT said: Der Fachbereich ist stark international ausgerichtet und bietet englischsprachige Masterprogramme wie Applied Data Science and Artificial Intelligence. Durch das Erasmus+ Blended Intensive Programme (BIP) bestehen Kooperationen mit St. Pölten (Österreich), Breda (Niederlande), Vilnius/Litauen und Budapest (Ungarn). Studierende arbeiten in hybriden, internationalen Teams an Praxisprojekten und Forschungsfragen. Fachspezifische Fremdsprachentrainings, Cultural Workshops und Summer Schools fördern interkulturelle und kommunikative Kompetenzen für globale Karrierewege.

Besonderheiten in der Ausstattung

Der Fachbereich verfügt über eine hochmoderne KI-Infrastruktur mit eigenem Data Center in Alsbach, ausgestattet mit 6 NVIDIA A6000- und H200-GPUs für rechenintensive Deep-Learning-Anwendungen. Ergänzend stehen KI- und IoT-Labore mit Sensorik, Drohnen und Edge-Computing-Systemen zur Verfügung. Über AWS Educate und Google Cloud können Studierende skalierbare Cloud-Ressourcen nutzen. Zugang zu SAS Viya, Tableau, Python/R sowie fachspezifischen Datenbanken und Data Challenges stärkt die praxisorientierte Forschungs- und Innovationskompetenz.

Besonderheiten in der Forschung / Forschungsschwerpunkte

Der Fachbereich fokussiert sich auf angewandte KI- und Datenforschung mit Schwerpunkten in Umwelt- und Nachhaltigkeitsinformatik, Life Sciences, Logistik und Medienanalyse. Laufende Projekte wie AI4HAB (KI-basierte Vorhersage von Algenblüten), CLEAR (KI-gestützte Entscheidungsmodelle in aquatischen Systemen) und GRAPES (Graph-basierte KI für personalisierte Prüfungsunterstützung) verbinden Forschung und Praxis. Kooperationen mit Partnern wie SRH Forschungsinstitut AIM, e.Ray Europa GmbH sowie regionalen Start-ups und internationalen Hochschulen stärken die interdisziplinäre und an

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Der Fachbereich fördert den wissenschaftlichen Nachwuchs durch eine enge Verzahnung von Lehre und Forschung. Studierende und wissenschaftliche Mitarbeitende werden aktiv in Forschungsprojekte (z. B. AI4HAB, CLEAR, GRAPES) eingebunden und bei Publikationen, Konferenzbeiträgen und Posterpräsentationen unterstützt. Forschungsvermittelnde Lehrveranstaltungen wie Research Methods, Data Ethics und Responsible AI stärken wissenschaftliches Arbeiten und Publikationskompetenz. Zudem Konferenzbesuche, Paper-Submissions und wissenschaftliche Kooperationen mit Partnerhochschulen und Unternehmen.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

Der Fachbereich unterstützt Gründungsinitiativen durch Kooperationen mit dem Gründerinstitut Heidelberg und regionalen Start-up-Inkubatoren. Studierende entwickeln eigene Ideen in Modulen zu Entrepreneurship, Innovation Management und Data-driven Business Models. Pitch-Events, Hackathons und Mentoringprogramme fördern Vernetzung mit Investor*innen und Unternehmen. Praxisprojekte mit Start-ups sowie die Begleitung von KI-basierten Gründungsvorhaben stärken den Wissenstransfer und die Umsetzung innovativer Geschäftsideen.

Sonstige Besonderheiten

Der Fachbereich legt großen Wert auf Diversity, Nachhaltigkeit und ethische Verantwortung in Forschung und Lehre. Internationale, interdisziplinäre Teams fördern kulturelle Vielfalt und Gleichstellung. Themen wie Responsible AI, Green Data Science und nachhaltige Technologieentwicklung sind fester Bestandteil des Curriculums. Projekte wie AI4HAB und CLEAR verbinden KI mit Umwelt- und Gewässerschutz. Initiativen zu Women in Data Science, Inclusion Workshops und nachhaltigem Campusmanagement stärken soziale Verantwortung und ein respektvolles, zukunftsorientiertes Lernumfeld.

Weitere Informationen zur Forschung

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Informationen zu Zulassungsbeschränkungen

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Website der Fachschaft

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Online-Bewerbung

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Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich

10
Quelle: Statistisches Bundesamt

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

10
Quelle: Statistisches Bundesamt

Studierende

Anzahl der Studierenden

Geschlechterverhältnis

61 % männlich

39 % weiblich

Studienanfänger:innen pro Jahr

Studienergebnis

Credits insgesamt

120

Regelstudienzeit

4 Semester

Verteilung von Pflicht- und Wahlpflicht-Credits

Das Lehrprofil des Studiengangs wird anhand der Mindestzahl und der maximal möglichen Creditzahl in Pflicht- / Wahlpflichtmodulen in verschiedenen Lehrbereichen beschrieben.

Legende

Pflicht Credits Wahlpflicht Credits

Informatik

Wirtschafts-/Rechts-/Sozialwiss.

Das Studium

Art des Studiengangs

konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit

Fachausrichtung

gleichermaßen informatik-/managementorientiert

Praxiselemente im Studiengang

Integriertes Freiwilliges Praktikum mit 30 ECTS möglich; 6 ECTS für anwendungsorientierte Lehrveranstaltungen

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Schwerpunkt Business Analytics; Zusammenarbeit mit Großunternehmen und regionalen Mittelständlern sowie Start-Up-Inkubatoren.

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen

100 %

Auslandsaufenthalt

empfohlen, Credits anrechenbar; Pflichtpraktikum im Ausland möglich; Abschlussarbeit im Ausland möglich

Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule

nein

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

40
Summe der einbezogenen Masterstudiengänge

Anteil Lehre durch Praktiker:innen, Master

30 %

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium

With a strong industry focus, the program blends machine learning, data engineering, natural language processing, generative AI, cloud computing, and ethical AI principles with real-world applications across diverse domains. By employing case-based and project-oriented group teaching methods, the program enhances students’ employability, fosters the development of future skills, and supports their social and personal growth. Collaborations with global market leaders and start-up incubators provide a variety of opportunities.

Sonstige Besonderheiten

Die Hochschule sieht sich als interdisziplinäre, wissenschaftliche und weltoffene Bildungseinrichtung, die Diversity, Respekt und Toleranz fördert und lebt.

Weitere Informationen zur Forschung

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Informationen zu Zulassungsbeschränkungen

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Website der Fachschaft

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Online-Bewerbung

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Rankingergebnisse für den Standort Heidelberg

Rankingergebnisse für den Standort Hamburg

Rankingergebnisse für den Standort Fürth

Welches Ranking-Ergebnis interessiert dich?

Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Überblick Studierendenurteile

Allgemeine Studiensituation

Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?

Praxisorientierung in der Lehre

Gibt es genügend Lehrveranstaltungen mit Praxisbezug und wie ist deren Qualität?

Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf Bewertungen von 39 Studierenden der Studiengänge Applied Computer Science (M.Sc.) und Applied Data Science & Analytics (M.Sc.).

Studieninhalt

Wie gut gestaltet sich der Studieninhalt?

Lehrangebot S

Wie breit ist das Studium inhaltlich aufgestellt?

Digitales Lernen S

Welche Rolle spielen digitale Inhalte und wie werden sie vermittelt?

Organisation

Wie gut ist das Studium in den verschiedenen Bereichen organisiert?

Studienorganisation S

Wie gut funktioniert der Zugang zu Lehrveranstaltungen? Können Pflichtveranstaltungen ohne Überschneidungen besucht werden?

Übergang zum Masterstudium S

Ist der Übergang vom vorherigen Studium zum Masterstudium gut organisiert?

Unterstützung

Wie gut ist die Unterstützung im Studium?

Unterstützung im Studium S

Wie gut wird man im Studium bei fachlichen und organisatorischen Fragen unterstützt?

Betreuung durch Lehrende S

Sind die Lehrenden bei Fragen und Problemen erreichbar? Gibt es eine gute Besprechung von Übungsaufgaben oder Hausarbeiten?

Praxisbezug

Wie praxisnah ist das Studium

Praxisorientierung in der Lehre S

Gibt es genügend Lehrveranstaltungen mit Praxisbezug und wie ist deren Qualität?

Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang

Gibt es einen guten Kontakt zur Berufspraxis? Wird diese in die Studieninhalte einbezogen?

Studienabschlüsse

Wie schnell und erfolgreich schließen Studierende das Studium ab?

Abschlüsse in angemessener Zeit

Wieviele Studierende schließen ihr Studium spätestens ein Jahr nach der Regelstudienzeit ab?

Internationalität

Wie international ist das Studium?

Unterstützung für Auslandsstudium S

Wie attraktiv sind die Studienangebote an den vermittelten ausländischen Hochschulen? Wie gut wird man bei der Vorbereitung eines Auslandsstudiums unterstützt?