Proseminar — SS 2026

Angewandte Systemwissenschaft

David Maier · Institut für Umweltsystemwissenschaften · Universität Graz

Über die Lehrveranstaltung

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, ein grundlegendes Verständnis über praktische Anwendungen von systemwissenschaftlichen Methoden zu erlangen. Wir wiederholen Konzepte der Systemmodellierung, lernen Python-Grundlagen, entwickeln gemeinsam ein agentenbasiertes Modell und arbeiten in Gruppen an realen Problemstellungen — unterstützt durch KI-basierte Entwicklungswerkzeuge.

Kursstruktur

Teil 1: Grundlagen

Systemwissenschaftliche Konzepte, Python-Grundlagen, technische Infrastruktur (Git, VSCode, Copilot).

Teil 2: Modell & Projektstart

Gemeinsames ABM vertiefen, Daten & Kalibrierung, Gruppenbildung und Projektstart.

Teil 3: Gruppenprojekt

Eigenständige Gruppenarbeit an einer realen Problemstellung mit KI-gestützten Methoden.

Semesterplan

Teil 1 — Grundlagen

# Thema Folien PDF
1 Duzen oder Siezen? → Folien ↓ PDF
2 Einführung in die Systemwissenschaft → Folien ↓ PDF
3 Von Null zum Modell → Folien ↓ PDF
4 Let the Bits Roll
5 Von Skripten zu Agenten
Kurztest 1 Einheit 6 — Stoff aus Einheiten 1–5

Teil 2 — Modell vertiefen + Projektstart

# Thema Folien PDF
6 Kurztest 1 + ABM vertiefen + Gruppenbildung
7 Daten, Kalibrierung & Methodik + Projektskizzen

Teil 3 — Gruppenprojekt

# Thema Folien PDF
8 Betreute Projektarbeit
9 Projektarbeit & Zwischenstand
10 Kurztest 2 + Projektarbeit Test
11 Finalisierung & Präsentationsvorbereitung
12 Abschlusspräsentationen (Teil 1)
13 Abschlusspräsentationen (Teil 2)
Abgaben nach Einheit 13: Gruppenbericht (Code-Repository + Bericht, 5–10 Seiten) und Endbericht (Einzelabgabe, 3–5 Seiten). Frist: 2 Wochen nach letzter Einheit.

Bewertung

Komponente Anteil
2 Kurztests 25 %
Gruppenprojekt 45 %
Endbericht (Einzel) 15 %
Mitarbeit 15 %

Ressourcen