Mobility
Mobility: Einführung (3 ECTS)
In diesem Einführungsmodul gewinnen Sie einen ersten Einblick in die spannende Welt der Mobilität und bereiten sich damit auf die Vertiefungsmodule der kommenden Semester vor. Neben den wichtigen Grundbegriffen lernen Sie, wie sich Verkehr, Mobilität und Gesellschaft gegenseitig beeinflussen. Sie beschäftigen sich mit Ihrem eigenen Mobilitätsverhalten und unterschiedlichen Mobilitätskulturen, analysieren die Entstehung von Verkehrsnachfrage und -Angebot und bekommen einen ersten Einblick in die Gewinnung von und den Umgang mit Mobilitätsdaten. Schliesslich werden Sie mit innovativen und intelligenten Verkehrssystemen vertraut gemacht. Sie lernen anhand von Innovationstheorien, wie sich Innovationen (beispielsweise autonome Fahrzeuge oder App-gestützte Mitfahrgelegenheiten) fördern und durchsetzen lassen.
Verkehrssysteme: Planung und Angebot (3 ECTS)
In diesem Modul lernen Sie den Systemcharakter des Verkehrs verstehen. Sie lernen, wie unterschiedliche Angebote geplant und entwickelt werden. Die Betrachtung geht über einzelne Verkehrsmittel hinaus zu Transportketten und Verknüpfung von Verkehrsträgern. Anhand verschiedener konkreter Vertiefungen (Angebots-/Fahrplanentwicklung ab Bahn 2000, Mobilitätskonzepte für Tourismusorte, Logistikkonzepte) setzen Sie sich praxisnah mit dem Thema auseinander.
Mobilitätsprognosen (3 ECTS)
Die zukünftige Entwicklung des Verkehrs lässt sich in der Schweiz anhand von Bevölkerungsprognosen (Zuwanderung, Fertilität, Mortalität) in zuverlässigem Masse vorhersagen. Dies beweist beispielsweise der Vergleich der seit Jahrzehnten bereitgestellten Verkehrsperspektiven des Bundes mit der tatsächlichen Entwicklung der Verkehrsleistung, publiziert durch das Bundesamt für Statistik BFS. Sie lernen, wie die Prognose der zukünftigen Nachfrage der Mobilität die Ausbauentscheide von Verkehrssystemen begründen können. Im Rahmen der Veranstaltung wird zwischen Forecasting und Backcasting unterschieden. Anhand dieser Unterscheidung werden angebots- und nachfragebasierte Ansätze der Verkehrsplanung thematisiert. Hierbei kann gezeigt werden, dass Mobilitätsprognosen auch Grenzen gesetzt sind, wenn etwa der Blick in den Rückspiegel der Daten für die Vorhersage der Zukunft nicht aussagekräftig genug ist (Beispiel Covid-19). Aus diesem Grund lernen Sie auch qualitative Szenariotechniken kennen, um besser antizipieren zu können und so die weitere Entwicklung von Verkehrssystemen besser abschätzen zu können.
Entwicklung öffentlicher Verkehrssysteme (3 ECTS)
Der öffentliche Verkehr (ÖV) ist ein wesentlicher Bestandteil des «Service Public» der Schweiz. Bis in die entlegensten Täler garantiert er die Grundversorgung mit Mobilitätsangeboten. Innerhalb und zwischen den Metropolitanräumen bewältigt der ÖV einen grossen Anteil des Verkehrsaufkommens auf raum- und energiesparende Weise. Der Fern-, Regional- und Ortsverkehr sowie der touristische Verkehr sind dabei tariflich und fahrplanmässig bestens integriert. Das Modul erläutert, mit welchen Instrumenten die Behörden und Systemführer die Koordination dieses Systems mit mehreren hundert Unternehmen sicherstellen. Der Bund sowie zahlreiche Kantone und Städte wollen den Anteil des ÖV am Modal-Split als Bestandteil der Klimastrategie und zur Absenkung der Stau- und Lärmprobleme des Strassenverkehrs deutlich erhöhen. Umfangreiche Infrastruktur- und Angebotsausbauten für den ÖV, die eine komplexe Planung und Wirkungsabschätzung auf nationaler und regionaler Ebene bedingen, sind daher ein weiterer Fokus des Moduls. Der ÖV muss aber auch innovativer und zugänglicher werden, um zusätzliche Kunden zu überzeugen. Die Verknüpfung der Services zu intermodalen Reiseangeboten, die Entwicklung neuer Informations-, Preis- und Vertriebssysteme sowie die Erhöhung der Pünktlichkeit und Verlässlichkeit sind weitere Schwerpunkte des Moduls. Zuletzt wird der ÖV hinsichtlich seines Kosten-Nutzenverhältnisses stark vom dynamischen Individualverkehr herausgefordert. In diesem Modul lernen Sie verschiedene Elemente wie Finanzierungsformen, wettbewerbliche Ausschreibungen, Systemführerschaften und operative Vereinfachungen im Betrieb kennen, die zur Realisierung von Effizienzgewinnen beitragen sollen.
Planung und Projektierung von Verkehrssystemen (3 ECTS)
Damit die Verkehrsinfrastruktur die vielfältigen Ansprüche an die Mobilität erfüllen kann, bedarf es einer umsichtigen Planung mit nachfolgend richtiger Projektierung. Die Planung muss dabei verschiedene Rahmenbedingungen berücksichtigen wie z.B. den Sachplan Verkehr des Bundes, regionale und lokale Gegebenheiten usw. Eine Verkehrsplanung erfolgt in der Regel mit dem Ausarbeiten von Varianten, welche mit unterschiedlichen Verfahren bewertet werden. Die resultierende Bestvariante wird geschärft und der Projektierung zugeführt. In der Projektierung wird der Detaillierungsgrad der Verkehrsanlage stetig erhöht. Das Projekt durchläuft dabei verschiedene Projektstufen. Während dem gesamten Prozess sind die diversen Anspruchsgruppen und andere Stakeholder mit einzubeziehen. Die unterschiedlichen Projektstufen sind jeweils aufgrund eines standardisierten Verfahrens zu auditieren. In diesem Modul wird Ihnen dieser Prozess in Theorie und anhand von Praxisbeispielen vermittelt.
Verkehrstechnik, Politik und Regulierung (3 ECTS)
Der Verkehrssektor ist ein Bereich, der von der Politik regulatorisch stark beeinflusst wird. Die regulatorischen Anliegen der Politik betreffen beispielsweise die Sicherheit von Fahrzeugen und Infrastrukturen, weitere ökonomische Anliegen wie ein funktionierender Wettbewerb, Qualitätsanliegen der Kundschaft oder Interessen der Arbeitnehmenden. Immer wichtiger wird der Aspekt der Nachhaltigkeit des Verkehrs und die internationale Vernetzung (Interoperabilität) von Verkehrssystemen. All diese Regulierungsaspekte haben eine stark technische Komponente, deren Umsetzung nicht ohne Folgen für die Kosten oder Einsatzfähigkeit von Fahrzeugen oder Infrastrukturen ist. Beispielsweise erhöhen strenge Crash-Normen das Gewicht der Fahrzeuge, wodurch sich der Energiebedarf und die Abnutzung der Infrastruktur negativ entwickeln. Regulierende Behörden sollten daher sorgfältig abwägen, mit welchen Instrumenten wie Verboten, Standards oder Anreizen sie den Verkehrssektor in die gewollte Richtung steuern. Das Modul geht auf ausgewählte Regulierungsanliegen wie Sicherheit oder Nachhaltigkeit ein, analysiert die regulatorischen Interventionsmöglichkeiten anhand konkreter Beispiele, etwa CO2 Steuern, sowie deren Folgen auf das Handeln der Akteure und den gewünschten Outcome.
Raum und Verkehr: Wechselwirkungen und Instrumente (3 ECTS)
Die Siedlungsverdichtung hat einen Einfluss auf Verkehrssysteme, indem mehr Rad gefahren und häufiger der öffentliche Verkehr genutzt wird. Der ländliche Raum hat einen höheren Motorisierungsgrad (Anzahl Personenwagen pro 1000 Einwohner) als Agglomerationen und Städte. Um den Zersiedlungsprozessen entgegenzuwirken, ist es ein politisches Ziel in der Schweiz, bei wachsender Bevölkerung mehr Einwohnerinnen und Einwohner auf gleicher Fläche unterzubringen. Dies sind Beispiele für Effekte der gebauten Umwelt; die Eigenschaften des Raums werden nutzbar gemacht, um Verkehrssysteme zu unterstützen. Die Verzahnung der Planungsprozesse von Verkehr und Raum stehen daher im Fokus bei Gemeinden, Kantonen und dem Bund bei ihrer Zusammenarbeit mit den Transportunternehmungen. In diesem Modul lernen Sie Instrumente kennen, um das Zusammenspiel zwischen Raum und Verkehrssystemen zu verbessern und lernen dabei, diese Wechselwirkungen mit empirischen Beispielen aus der Schweiz zu belegen.
Evaluation von Verkehrssystemen (3 ECTS)
Verkehrssysteme haben für Raum, Gesellschaft und Umwelt unterschiedliche absolute und komparative Vorteile. In den Verkehrswissenschaften werden die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Einsatzbereiche von Verkehrsträgern unter dem Begriff der «Wesensgerechtigkeit» behandelt. Der Platz- und Energiebedarf von Verkehrssystemen als auch die Wirtschaftlichkeit, Akzeptanz und Sicherheit stehen hier im Zentrum der Betrachtung. Verkehrssysteme für Verbindungen in und zwischen Stadt, Agglomeration und Land erreichen idealerweise einen optimalen Verkehrssystem-Mix. Im Modul stehen hierfür technische Optimierungsaufgaben als auch verkehrspolitische Zielsysteme im Vordergrund.
Informationstechnische Verkehrsinnovationen (3 ECTS)
In diesem Modul stehen Daten und deren Verwendung für die Optimierung von Verkehrssystemen im Zentrum. Im Grundsatz orientiert sich der Kurs an der «Verkehrstelematik», also der Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Daten von Fahrzeugen, aber auch Gütern für Optimierungszwecke. Es lernen verschiedene Methoden zur Generierung von Verkehrs- und Mobilitätsdaten kennen –von der einfachen Handzählung bis zur Bluetooth- oder Nummernschilderhebungen.
Durch die Koordination von Daten aus Verkehrssystemen können z.B. Staus durch Routenoptimierungen vermieden werden. Im Modul wird Ihnen anhand von Beispielen das optimierte Zusammenspiel von Verkehrssystemen wie Strassen-, Schienen-, Schiff- und Luftverkehr mittels Datenwelten erklärt.
Verkehrs- und Stadtentwicklung (3 ECTS)
Die Stadt zeichnet sich durch enge Platzverhältnisse und viele Anspruchsgruppen an den Raum aus. Ob nun Stadtbewohner, Touristen oder Pendler, sie alle haben den Anspruch an eine schnelle und reibungslose Bewegung. Gewerbetreibende wünschen sich Kundenparkplätze, geheingeschränkte Menschen fordern Barrierefreiheit und Automobilisten wünschen sich weniger Stauzeit nach Berufsschluss oder ein Parkplatz am Arbeitsplatz. Dass diese Ansprüche an den städtischen Raum nicht für alle eingelöst werden können, liegt bei einem Wachstum auf begrenztem Boden in der Natur der Sache. Das Modul startet bei Entwürfen der Stadtentwicklung, die bei Le Corbusiers «Ideal der autogerechten Stadt» beginnt und bei Jan Gehls «Städte für Menschen» endet. Hierfür werden interessante Fallstudien aus einzelnen Städten von Los Angeles über Kopenhagen bis Gent vorgestellt.
Data Science
Data Science: Einführung (9 ECTS)
In diesem Modul lernen wir als Studienanfängerinnen und -anfänger die Data Science kennen. Wir schreiben erste Programme in Python und machen uns an unsere ersten explorativen Datenanalysen auf Basis realer Daten. Wir lernen die zwei grossen Arten künstlicher Intelligenz kennen; supervised learning und unsupervised learning. Für beide Typen besprechen wir Anwendungsszenarien und Methoden, die wir in praktischen Übungen auch gleich umsetzen. Wir lernen mit Vorlesungen, Übungen in kleinen Gruppen, begleiteten Projektarbeiten und mit Hilfe von Expertenvorträgen. Studierende mit und ohne Vorkenntnissen ergänzen sich im peer-to-peer-learning.
Informatik und Statistik (6 ECTS)
Nach der Einführung in Data Science werden wir in diesem Modul die Kenntnisse aus dem ersten Semester zu einem guten Fundament ausbauen. Nach Abschluss dieses Moduls können Sie unter anderem folgende Fragen beantworten: Wie kann ich unterschiedliche Daten gut darstellen? Wie kann ich diese Visualisierungen programmieren? Wieso dauern gewisse Abläufe in einem Computerprogramm sehr lange, während andere quasi sofort erledigt sind? Und wenn Länder, in denen überdurchschnittlich viel Schokolade gegessen wird, auch überdurchschnittlich häufig Nobelpreise bekommen – warum bekommen diese dann nicht noch mehr Nobelpreise, wenn ihre Einwohnerinnen und Einwohner noch mehr Schokolade essen?
Open Data Lab (3 ECTS)
Wem gehören Daten, die durch offizielle Stellen erfasst werden? Können wir nicht zu einer freien Wissensgesellschaft werden, wenn von der Allgemeinheit Daten gesammelt und allen zur Verfügung gestellt werden? Mit diesen Fragen beschäftigen wir uns im Modul Open Data. Neben Fragen zum Thema Datenschutz, Verwendungsrecht und Aussagekraft werden wir die wichtigsten Quellen für Open Data in der Schweiz kennen lernen. Uns werden dabei altbekannte Datenformate aus dem Datenmanagement Modul begegnen und wir werden die Wichtigkeit von Metadaten erkennen.
Datenmanagement (3 ECTS)
Wer sich jemals gewundert hat, warum Bildbearbeitungsprogramme keine Textdokumente öffnen können oder warum alle E-Mail-Programme der Welt beliebige andere E-Mails lesen können, hat sich unbewusst schon mit Daten und Datenformaten beschäftigt. Im Bereich Data Science geht es immer um den Austausch von Daten und einer nachfolgenden Verarbeitung. Wir werden Strukturen in Daten aufdecken, gängige Datenformate kennen lernen und nebenbei endlich verstehen, warum Computerprogramme miteinander kommunizieren können.
Data-Driven Web Engineering (3 ECTS)
Wie können Daten aus dem WWW programmatisch abgefragt und auf eigenen, interaktiven Webseiten genutzt werden? Dieses praxisorientierte Modul umfasst Konzepte zu Netzwerktechnologien, Web Scraping, Backend- und insbesondere Frontend-Entwicklung. Übungen mit State-of-the-Art Techniken wie Scrapy, Node.js, HTML5, JavaScript und Angular bereiten Sie auf nachfolgende Module vor und ebnen den Weg, um in der Berufswelt Ihre Daten mittels interaktiver Webseiten professionell präsentieren zu können.
Data Mining (3 ECTS)
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts – in diesem Modul lernen wir, wie wir aus Daten belastbare Erkenntnisse gewinnen können und so aus den Daten Mehrwert erzeugen. Wir vertiefen dazu die Methoden für strukturierte Daten, um komplexere Zusammenhänge zu erkennen und zu beschreiben. Weiter lernen wir neue Arten von Daten kennen, insbesondere Zeitreihen und Textdaten. Für diese Daten sind besondere Methoden notwendig, damit wir beispielsweise aus dem Verlauf der Passagierzahlen den Einfluss der Wochentage oder der Ferienzeiten verstehen können. Mit der Analyse von Textdaten können wir beispielsweise automatisch Kommentare aus Bewertungen von Hotels und Restaurants analysieren, die Zufriedenheit der Kunden vorhersagen, oder gar Bereiche mit Verbesserungspotential automatisch erkennen.
Informationsvisualisierung (3 ECTS)
Was die Farben für Maler sind, sind die visuellen Variablen für den Data Scientist. In Abhängigkeit von den zu Grunde liegenden Datentypen, lernen die Studierenden unterschiedliche Visualisierungstechniken und den geschickten Einsatz der visuellen Variablen kennen. Kernerkenntnis des Moduls ist die Tatsache, dass es nicht die eine einzige Visualisierung gibt, die allen Datenaspekten gerecht wird. Fundiertes Wissen hinsichtlich der menschlichen Wahrnehmung ermöglicht den Studierenden interaktive Visualisierungen zu beurteilen, verbessern und zu entwickeln.
Artificial Intelligence (3 ECTS)
Entscheidungsbäume & Random Forests, Neuronale Netzwerke, Deep Learning, Reinforcement learning, Agent-Based Modelling – über künstliche Intelligenz wird heute sehr viel geredet und geschrieben. Wir bauen auf dem auf, was Sie in den vorherigen Modulen gelernt haben, und lernen die aktuellen Entwicklungen und neusten Trends kennen. Wie kann ein Roboter selbständig seine Umgebung erkunden und kartographieren? Wie funktioniert die automatische Übersetzung? Und wie lässt sich das Verhalten einer Gruppe aus dem Verhalten einzelner herleiten? Aber auch: Was können Maschinen nicht? Nach diesem Modul reden Sie kompetent! Sie können diese Technologien einschätzen und verstehen, welche Möglichkeiten sie in der Praxis bieten.
Geospatial Data Analysis (3 ECTS)
Als “krönenden Abschluss” des Data Science Bereichs arbeiten wir in diesem Modul mit geografischen Fragestellungen in komplexen räumlichen Anwendungsszenarien. Das Modul steht ganz unter dem Slogan "spatial is special". Wir erfahren durch praktische Analysen, wieso räumliche Daten so besonders sind und wie wir alle unsere Werkzeuge aus dem Methodenkoffer gewinnbringend einsetzen. Wir lassen die vorherigen Data Science Module Revue passieren und verbinden die explorative und visuelle Datenanalyse mit den mathematischen und analytischen Techniken. Wer schon immer wissen wollte, was das erste Gesetz der Geografie aussagt, ist in diesem Modul genau richtig.
Economics
Economics: Einführung (3 ECTS)
In diesem Einführungsmodul gewinnen wir einen ersten Einblick in die faszinierenden Einsichten und Erkenntnisse die uns Economics erlaubt. Wir lernen Märkte, Angebot und Nachfrage, Steuern und staatliche Regulierung besser kennen. Erste Beispiele in Spieltheorie, der Analyse strategischer Interaktion zwischen Menschen, Firmen und Staaten begegnen uns. Wir wenden diese Erkenntnisse und Einsichten in Beispielen aus der Mobilität, wie der Preisgestaltung bei Bahnen und Fluglinien an und stellen ungewöhnliche Fragen, wie etwa ob es zu viel oder zu wenig Verkehrsstaus gibt.
Law in Mobility, Data Science and Economics (3 ECTS)
Alle Player in den Bereichen Mobility, Data Science und Economics bewegen sich innerhalb der rechtlichen Rahmenbedingungen, die als Grundlage jeglichen Handelns in der Praxis korrekt angewendet werden müssen. Datensysteme in den Bereichen Mobility, Data Science und Economics können allgemein menschliche und gleichzeitig rechtliche Werte wie Privatsphäre, Sicherheit, Vertrauen, Transparenz usw. gefährden. Es ist daher unumgänglich, rechtliche Aspekte solcher Datensysteme systematisch zu analysieren, Ansprüche und Rechte von Stakeholdern zu erfassen, Designvarianten zu beurteilen und diese dann zu optimieren.
Financial Management (3 ECTS)
Viele im Mobilitätsbereich tätige Gesellschaften verfügen über teure Infrastrukturen mit langen Anlagezyklen. Investitionsentscheidungen sowohl in Sachanlagen wie beispielsweise Rollmaterial oder Strassen als auch in immaterielle Anlagen wie neue Technologien oder Verkehrssysteme können die Unternehmensentwicklung über Jahre oder sogar Jahrzehnte prägen und müssen daher gut überlegt sein. Zudem stellt sich die Herausforderung der Finanzierung dieser Investitionen über Bankkredite, Leasing, Aktienkapital, etc. Im Modul Financial Management lernen Sie die Grundlagen für gute Investitions- und Finanzierungsentscheidungen.
Intermediate Economics (3 ECTS)
Intermediate Economics ist der zweite Teil im Modul "Economics: Einführung (W.MDSE_ASECO02)" begonnenen Einführungssequenz in Economics. Das Modul behandelt weitere Fragestellungen aus dem Sektor Mobilität, die sich mit ökonomischen Methoden untersuchen lassen. Beispiele behandelter Fragen sind Preisdifferenzierung von Unternehmen, Prinzipal-Agenten-Theorie zur Beschreibung der Beziehungen zwischen Arbeitgeber und -nehmer oder Unternehmen und Kunden und eine erste Einführung in Auktionen (wie etwa bei Konzessionsvergaben) und häufige Fehler bietende Unternehmen machen.
Management Accounting (3 ECTS)
Mobilitätsanbieter benötigen ein modernes Kosten- und Erlösmanagement, um den unternehmerischen Erfolg zu bestimmen und den Entscheidungsträgern aufzuzeigen. Der hohe Ressourceneinsatz für Mobilitätslösungen erfordert adäquate Instrumente zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Kosten- und Erlöstreiber von Mobilitätslösungen. Die hohen Kostenblöcke der Mobilitätsanbieter müssen durch eine adäquate Kostenrechnung über den gesamten Lebenszyklus abgebildet werden. Die angebotenen Mobilitätslösungen müssen verursachungsgerecht kalkuliert und mit kundenorientierten Erlösmodellen am Markt platziert werden. Ausserdem ermöglichen digitale Technologien neue Mobilitätsplattformen und Ökosysteme, für die mit modernen Konzepten und Steuerungssystemen der wirtschaftliche Erfolg der Geschäftsmodelle bestimmt werden muss.
Staat, Regulierung und Makrökonomie (3 ECTS)
Wie die Finanzkrise von 2008 und die Corona-Krise von 2020 zeigen, wird das Schicksal von Individuen und Unternehmen nicht nur von deren Arbeitgebern oder Kunden bestimmt sondern von Verhalten von Menschen, Unternehmen, Naturereignissen auf dem ganzen Erdball. Wieso sind wir heute soviel reicher als früher? Warum sind die Hauspreise so hoch? Was ist die Funktion von Aktien- und anderen Märkten und welche Wirkung haben sie auf uns alle? Warum war Europa im Jahr 1492 soviel reicher als alle anderen Kontinente? Was ist Inflation und wie sollten wir als Individuen und Geschäftsführer auf hohe oder niedrige Inflation reagieren? Warum sind heutzutage die Zinsen so niedrig? Was sind Funktionen des Staates und was nicht?
Spieltheorie, Auction & Mechanism Design (3 ECTS)
Die Spieltheorie untersucht die Interaktion von mehreren Agenten, wie etwa Individuen, Firmen oder Staaten. Spieltheorie beleuchtet unsere Welt ganz neu und es ist kein Wunder, dass sie heute in Wissenschaften von Betriebswirtschaftslehre, Biologie, Informatik, Politikwissenschaften bis zu Volkswirtschaftslehre und Soziologie zur Anwendung kommt. In diesem Modul nähern wir uns der Spieltheorie spielerisch, buchstäblich anfangend bei Spielen. Wir lernen über Strategien und Gleichgewichte, sowie die Anwendungen und Erkenntnisse der Spieltheorie für das moderne Arbeits- und Wirtschaftsleben, insbesondere in der Mobilitätsbranche.
Umweltökonomie (3 ECTS)
Seit dem Höhepunkt der Industrialisierung ist es den klassischen Industrieländern gelungen immer umweltschonender zu produzieren. In den letzten Jahrzehnten fallen oft sogar die absoluten Emissionen. Doch die grösste umweltpolitische Herausforderung, der menschengemachte Klimawandel bleibt nicht nur bestehen, sondern ist schlimmer denn je. Die moderne Umweltökonomie untersucht jenseits von Wunschdenken und Ideologie, wie der Klimawandel mit möglichst wenig schmerzhaften Opfern und damit auch politisch machbar aufzuhalten ist. Sie bietet dabei kontraintuitive Einsichten. Wir lernen den wirtschaftswissenschaftlichen Konsensus über effizienten Umweltschutz kennen. Besondere Beachtung findet dabei der Verkehrssektor, der der zweitgrösste Verursacher menschengemachter Klimagase ist.
Behavioral and Experimental Economics (3 ECTS)
Ab einer gewissen Grösse setzen Unternehmen heute fast ausnahmslos moderne Methoden aus der experimentellen Wirtschaftsforschung und Behavioral Economics ein. Produkte, Dienstleistungen, Marketing und Pricing werden dabei unablässig und systematisch optimiert. Wir diskutieren menschliches Verhalten im Wirtschaftsleben und wie es sich beschreiben lässt – darunter das Rationalmodell, aber auch bekannte Abweichungen (Biases) davon. Praxisbeispiele ermöglichen es uns, das Gelernte praktisch anzuwenden.
Economics of Automated Mobility & Mobility-as-a-Service (3 ECTS)
In der Mobilität gibt es drei grosse technologische Treiber des Wandels: Digitalisierung, Elektroantriebe und Automatisierung. In anderen Modulen wie beispielsweise Fahrzeugtechnologien studieren wir, wie realistisch, praktisch und effizient diese Technologien sind. Aufbauend auf diesen Inputs studieren wir in diesem Modul die Konsequenzen für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft. Werden wir noch selbst Autos kaufen, wenn preiswerte vollautonome Taxis überall zur Verfügung stehen? Was geschieht mit der Nachfrage nach Autos? Wird es mehr oder weniger Staus geben, wenn Autos autonom fahren? Was bedeuten die Digitalisierung für intermodales Reisen? An welcher Stelle der Wertschöpfungskette werden zukünftig die Gewinne anfallen? Wie muss sich staatliche Regulierung von Verkehrsmärkten, von öV-Subventionen bis zu Traffic Management anpassen?
Mathematik, Technik und Naturwissenschaften
Mathematik I (3 ECTS)
Mathematik verbirgt sich in all unseren Lebensbereichen: Vom Blick auf die Uhr, über das Kuchenbacken, der Verbreitung von Infektionskrankheiten oder Sparen und Investieren. In dieser Sequenz lernen wir die höhere Mathematik kennen die in Mobility, Data Science und Economics benötigt wird. Themen beinhalten die Differentialrechnung in mehreren Dimensionen, wie sie in Algorithmen in Data Science oder für die Lösung von Problemen in Economics zum Einsatz kommen. Die faszinierende Welt der Statistik ist ein weiterer Schwerpunkt, da die Statistik in allen Bereichen des Studiums zentral zum Verstehen der Welt mittels empirischer Verfahren beiträgt.
Mathematik II (3 ECTS)
Die Inhalte von Mathematik 1 und 2 sind im Kurzbeschrieb von Mathematik 1 zusammenfassend erläutert.
Verkehrsphysik (3 ECTS)
Im Modul Verkehrsphysik erhalten wir wichtige Grundlagen für die Module Naturwissenschaft des Klimawandels, Verkehrstelematik und Fahrzeugtechnologien vorbereitet. Beispiele sind Trägheit der Masse, Geschwindigkeit und Bremsweg, Masse und Unfallschwere und der resultierende positive-Feedback loop im Design von Fahrzeugen.
Naturwissenschaften des Klimawandels (3 ECTS)
Dieses Modul beschäftigt sich mit dem Klimawandel. Zuerst betrachten wir die Evidenz für den Klimawandel und dessen Stärke. Dabei betrachten wir insbesondere die Frage der Anthropogenität des Klimawandels. Wir untersuchen, welche Klimagase zu welchem Anteil zum Klimawandel beitragen, um herauszufinden, warum einige Gase so viel klimaschädlicher sind als andere. Besondere Aufmerksamkeit widmen wir dabei dem Mobilitäts- und Transportsektor und der Rolle unterschiedlicher Antriebsarten. Schliesslich wenden wir uns Prognosen zum Klimawandel zu und betrachten, wie bestimmte Massnahmen von Vermeidung, Capture bis zu Geoengineering, wirksam sein könnten. Dieses Modul baut auf das Modul Verkehrsphysik auf und ist Voraussetzung zum Besuch des Moduls Umweltökonomie.
Verkehrstelematik (3 ECTS)
Der Begriff Telematik setzt sich aus Telekommunikation und Informatik zusammen. Daher bereiten die Module Informatik und Statistik (W.MDSE_ASDSC02) und andere im Mobility und Data Science Bereich gut auf dieses Modul vor. Ziele von Verkehrstelematik sind zum Beispiel die dynamische Übermittlung von Informationen und Strassenverkehrsteilnehmer (z. Bsp. Stau in 2km), oder von Normen (z.B. derzeitige Höchstgeschwindigkeit 80 km/h). Die Implementierung von Dynamic Road Pricing (wie in Economics behandelt) ist ein weiterer Aspekt. Ferner geht es um die Physik von Stau und auch innerhalb von Menschenmassen und wie tödliche Massenpanik verhindert werden kann.
Fahrzeugtechnologien (3 ECTS)
Technologie, insbesondre Antriebstechnologie bestimmt unsere Mobilität. Der Siegeszug der Eisenbahn wurde durch die Dampfmaschine möglich. Der des Automobils durch Verbrennungsmotoren. Heutzutage versprechen zwei Technologien abermals die Mobilität zu revolutionieren. Einmal der Akku-gestützte Elektroantrieb, zum anderen das zum einen vollautomatische Fahren, das die Opportunitätskosten des Fahrens drastisch senkt, zum anderen neuen, breiten Gruppen wie Kindern und älteren Menschen selbständige Teilhabe an der Individualmobilität ermöglicht.
