Die ersten zwei Studienjahre werden jeweils mit einer medialen Installation im Raum und im dritten Jahr mit einer Ausstellung der Bachelorarbeiten abgeschlossen. Gastreferate, Exkursionen und in der Lehre integrierte oder individuelle Praxiserfahrung vertiefen das Gelernte.
Die selbstbestimmte und gecoachte Arbeit steht im Mittelpunkt der Lehre. Jede Studentin und jeder Student wird während des Semesters von einer persönlichen Mentorin oder einem eigenen Coach unterstützt.
Die Studierenden erlernen einen selbstverständlichen, sensiblen und kritischen Umgang mit Daten und Datenbanken. Sie verstehen den Prozess der Datenanalyse von grossen Datenmengen und können mit Datenanalysten und Datenscientistinnen fundiert kommunizieren. In der Theorie werden die Studierenden auf datenethische Themen sensibilisiert. Diese reflektieren und diskutieren sie anhand von aktuellen datenbasierten Phänomenen und Projekten.
Inhalte:
- Datengrundlagen und -mengen lesen, verstehen und visualisieren
- Verständnis von Kontext, Zielgruppen und Zielsetzungen in Bezug auf datenbasierten Phänomenen entwickeln
- Kritisch reflektierter und ethisch vertretbarer Umgang mit Daten
2. Visualisierung von Information (Data Vision)
In den unterschiedlichsten Tätigkeitsfeldern wird nach Menschen gesucht, die Ideen und Visionen haben, wie datenbasierte Information sinnstiftend und verständlich eingesetzt werden kann. Data Vision steht einerseits für visionäre Umsetzungsideen, andererseits für die Wechselwirkung zwischen Inhalt, Funktion und Design.
Inhalte:
- Vertiefung der gestalterischen Grundlagen, Layout Design und Typographie
- Fundierte Vermittlung der infografischen Mittel
- Diverse Designmethoden und -strategien inkl. iterativer Prozess (Recherche, Konzept, Entwurf, Umsetzung und Implementierung)
- Informiertes 3D-Modelling (Vertiefung)
3. Visuelles Erzählen (Data Telling)
Damit Information verstanden und erinnert werden kann, muss ein Bezug zur Lebenswelt des Betrachters, der Betrachterin geschaffen werden. Narrative Konzepte in der mehrdimensionalen Informationsvisualisierung unterstützen den Lernprozess und ermöglichen somit einen nachhaltigen Wissenstransfer.
Inhalte:
- Narrative Konzepte als rhetorische Kompetenz verstehen
- Unterschiedliche Vorgehensweisen kennenlernen: erkundend (Exploration), erklärend (Explanation) oder kuratierend (Curation)
- Konzeptionelle Ansätze des Storytellings
4. Bewegte Information (Data Motion)
Durch die Anwendung von Motion Design lassen sich zeitliche und örtliche Veränderungsprozesse in der datenbasierten Umsetzung darstellen. Die Studierenden lernen, mit linearen und non-linearen animierten und interaktiven Erzählstrukturen zu experimentieren.
Inhalte:
- Grundlagen der Animation / informiertes Motion Design
- Zeitliche Veränderung als infografisches Mittel
- Techniken: Storyboard, Animatic, 2D/3D Animation,…
5. Mit Daten interagieren (Data Interaction)
Interaktive Anwendungen laden die Rezipientin, den Rezipienten ein, die virtuellen Informationen selbstständig zu erkunden. Dieses Involvement steigert das Interesse und löst Emotionen aus, die den Lernprozess unterstützen. Mit Techniken des designzentrierten Creative Codings lernen die Studierenden auf spielerische Weise, solche sinnstiftende Interaktionen mit Daten zu entwerfen.
Inhalte:
- Creative Coding
- Generative Prozesse und Ansätze der Echtzeitvisualisierung
- Datenmanagement (Verfügbarkeit, Prozesse inkl. Zugriff, Qualität und Datenschutz
Die Studierenden entwerfen räumliche und sonifizierte Datenartefakte und stellen diese in begehbaren physischen und virtuellen Installationen aus. Sie entwickeln alternative Zugänge zum immersiven und multisensorischen Erleben von Daten im Raum.
Inhalte:
- Grundlagen der Raum- und Hörwahrnehmung
- Darstellungsstrategien zur datengetriebenen Information im Raum
- Ansätze der edukativen, datengestützten Inszenierung und Kommunikation im Raum
Fachmodul
Das Fachmodul beinhaltet die oben beschriebenen Kernkompetenzfelder und Vertiefungen. Die Inhalte werden in Vorlesungen theoretisch vermittelt und in Übungen und Projekten konkretisiert und umgesetzt.
Theoriekurse Pflicht (1. Semester):
- Orientierungswoche
- Wissenschaftliches Schreiben
- Grundlagen visueller Kultur
Theorie Wahlkurse (Auswahl alle Semester):
- Grundlagen digitaler Kultur
- Medientheorie
- Kulturtheorie
- Human Factors in Digital Design
- Philosophie, Kunst und Künstliche Intelligenz
- Machine Learning, Perzeption und Wissen
Exchangemodul
Die Kurse im Exchangemodul ergänzen die im Fachmodul erworbenen Kernkompetenzen durch vertieftes Wissen und zusätzliche Skills. Die Kurse werden einerseits innerhalb der Studienrichtung Data Design & Art angeboten, andererseits gibt es hochschulübergreifende geteilte Kurse oder interdisziplinäre Projekte mit externen Partnern/-innen.
Transfermodul
Das Transfermodul beinhaltet Module zu übergreifender Theorie zu wissenschaftlichem Arbeiten und Schreiben sowie zu Methoden, aber auch zu Layout und Präsentationstechniken, Business-Skills und Sprachen. Studierende eignen sich theoretisches und methodisches Wissen an, lernen ihre Arbeit sprachlich zu reflektieren und zu präsentieren.
Abschlussmodul
Die Studierenden schliessen das Studium mit einer Bachelor-Arbeit zu einem meist selbstgewählten Thema. Die Bachelor-Arbeit hat einen schriftlichen und einen praktischen Teil. Mit ihrer praktischen Bachelor-Arbeit bearbeiten die Studierenden ein komplexes Projekt und durchlaufen den kompletten Designprozess, der durch Mentorinnen und Mentoren begleitet und in einer Schlussausstellung der Jury und dem Publikum präsentiert wird.
