Der Studiengang Digital Learning an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg bringt zwei Perspektiven zusammen: die technische Seite digitaler Lernsysteme und die pädagogisch-didaktische Frage, wie Lernen mit diesen Systemen tatsächlich gelingt. Das Teilzeitformat ist bewusst so angelegt, dass Berufstätigkeit und Studium parallel funktionieren.
Am Standort Halle profitiert das Programm von einer Universität mit langer geisteswissenschaftlicher und zunehmend auch informatischer Tradition. Wer sich für digitale Bildungsprozesse interessiert, ohne sich für ein rein technisches oder rein pädagogisches Studium entscheiden zu wollen, findet hier eine Schnittstellenausbildung.
Der Abschluss als Master of Science signalisiert dabei den analytisch-technischen Anteil des Curriculums, der über reine Mediendidaktik hinausgeht.
33 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Algorithm Engineering ist ein Teilgebiet der Algorithmik, das die Kluft zwischen klassischer Algorithmentheorie und angewandter Praxis überwindet. Das Modul vermittelt den zyklischen Entwicklungsprozess von Algorithmenentwurf, Analyse, Implementation und Experimenten mit modernen Methoden.
Das Berufspraktikum ermöglicht es Studierenden, ihr erworbenes Fachwissen in einer konkreten Unternehmensumgebung praktisch anzuwenden und zu vertiefen. Es dient der unmittelbaren Berufsvorbereitung und dem Erwerben von Berufserfahrung, vorzugsweise im Medienbereich.
Dieses Modul vermittelt Grundlagen kaufmännischen Handelns und unternehmerischen Denkens. Es behandelt Gründungsformalitäten, Geschäftsmodelle, Businessplanung, Marketing und Finanzierung mit praktischer Orientierung an einer Gründungsplanung.
Das Modul vermittelt Kenntnisse zum Entwurf und zur Entwicklung mobiler Anwendungen für Smartphones und Tablets, mit vertieftem Verständnis für Android-Entwicklung einschließlich praktischer App-Entwicklung.
Das Modul vermittelt grundlegende Technologien moderner Webanwendungen wie HTML5, CSS3 und JavaScript sowie moderne Frameworks und das Webentwicklungs-Ökosystem einschließlich Build-Tools und Testumgebungen.
Das Modul vermittelt Fähigkeiten zur Erstellung von Datenbank-Schemata für größere Anwendungen, einschließlich konzeptionellem und logischem Entwurf, relationalen Normalformen und praktischer Anwendung von CASE-Tools.
Das Modul behandelt Techniken der Datenkompression für Text-, Bild- und Videodaten, einschließlich verlustfreier und verlustbehafteter Verfahren wie JPEG, PNG und blockbasierte Videokompression.
Das Modul vermittelt systematisches Verständnis des inhaltlichen Entwurfs von Spielen, Arbeitsabläufe in der Spielebranche, technische Komplexität von Spielen und Grundlagen von Spielekonzeption und -entwicklung.
Das Modul behandelt Usability, Accessibility und Aesthetics sowie Interaction Design, Human-Centered Design und Human-Computer Interaction mit historischem Kontext und zeitgenössischen Methodologien.
Das Modul behandelt grundlegende Graphenalgorithmen für Kürzeste-Wege, Netzwerk-Flüsse, Matching-Probleme und spezielle Graphenklassen sowie Verfahren zur Effizienzsteigerung und Analyse.
Das Modul erweitert Grundkenntnisse um fortgeschrittene Techniken wie teilüberwachtes Lernen, Support Vector Machines, Reinforcement Learning und Ensemble Learning für komplexe Aufgabenstellungen.
Das Modul vermittelt den Aufbau und die Grundelemente von Game Engines, einschließlich Game Loop, Ressourcen-Management, Rendering, Animation, Physics und Collision Detection.
Das Modul behandelt Information-Retrieval-Modelle und Visualisierungstechniken zum Finden und Präsentieren relevanter Information in großen Datensammlungen sowie Web IR.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Digital Learning an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg positioniert sich als Weiterqualifizierung für Personen, die bereits im Berufsleben stehen und digitale Lernangebote konzipieren, betreuen oder technisch weiterentwickeln möchten. Die Teilzeitstruktur ist kein Kompromiss, sondern zentrales Gestaltungsprinzip des Programms.
Der M.Sc.-Abschluss deutet auf einen Studiengang hin, der technische und methodische Kompetenzen ernst nimmt, statt Digital Learning nur als didaktisches Zusatzthema zu behandeln.
Module wie Algorithm Engineering vermitteln ein Verständnis dafür, wie Lernsysteme, Empfehlungsalgorithmen und adaptive Plattformen technisch funktionieren – Wissen, das für die Beurteilung und Mitgestaltung digitaler Lernumgebungen zunehmend gefragt ist.
Das Berufspraktikum verankert das Studium in der Praxis und ermöglicht den Transfer der theoretischen Inhalte in reale Bildungs- oder Unternehmenskontexte. Ergänzt wird dies durch Betriebswirtschaftslehre/Existenzgründung (online), das unternehmerisches Denken vermittelt – relevant für alle, die Lernformate auch wirtschaftlich tragfähig gestalten oder sich selbstständig machen wollen.
Der Studiengang eignet sich für Berufstätige aus Bildung, Personalentwicklung oder IT, die ihre Kompetenzen im Bereich digitaler Lernformate systematisch ausbauen wollen, ohne den Job aufzugeben.
Auch wer aus einem technischen Erststudium kommt und sich stärker in Richtung Bildung und Vermittlung orientieren möchte, findet in der Kombination aus Algorithm Engineering und pädagogischen Inhalten einen passenden Rahmen.
Digital-Learning-Fachkräfte werden in Unternehmen, Bildungseinrichtungen und öffentlichen Institutionen gesucht, die ihre Weiterbildungs- und Lernangebote digitalisieren. Die Nachfrage nach Personen, die sowohl didaktisch als auch technisch argumentieren können, wächst spürbar.
Wer das Berufspraktikum gezielt nutzt, kann bereits während des Studiums Kontakte in Zielbranchen aufbauen und den Einstieg erleichtern.
Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg bietet mit dem Standort Halle ein überschaubares, aber forschungsstarkes Umfeld. Das Teilzeitformat erfordert Selbstorganisation, bietet im Gegenzug aber die Möglichkeit, Studium und Berufserfahrung parallel zu vertiefen.
Für Studierende, die nicht am Hochschulort wohnen, ist die Vereinbarkeit von Präsenzanteilen und Berufstätigkeit ein Punkt, den es individuell zu klären gilt.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg von Digital-Learning-Fachkräften führt häufig von operativer Content- und Formatarbeit hin zu strategischer Verantwortung für digitale Bildungsangebote.
Branchenweite Marktorientierung für Digital Learning-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Digitale Lerntechnologien entwickeln sich schnell weiter, weshalb die Frage, welche Aufgaben KI übernimmt und welche menschlich bleiben, für diesen Beruf besonders relevant ist.
In der Praxis von Digital-Learning-Fachkräften verschiebt KI bereits heute Aufgabenprofile spürbar.
Kompetenzen aus Algorithm Engineering und Betriebswirtschaftslehre/Existenzgründung (online) bilden die Grundlage dafür, digitale Lernsysteme sowohl technisch zu verstehen als auch wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Karlsruhe, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
Kurzprofil der Hochschule Karlsruhe – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Da die Zulassungsbedingungen laut vorliegender Datenlage nicht eindeutig ausgewiesen sind, solltest du dich vor der Bewerbung direkt bei der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg über Voraussetzungen und Ablauf informieren, insbesondere zur Vereinbarkeit von Teilzeitstudium und Berufstätigkeit.
Die Zulassungsvoraussetzungen sind laut vorliegender Datenlage nicht eindeutig ausgewiesen, daher lohnt sich eine direkte Anfrage bei der Universität, insbesondere wenn dein Erststudium nicht aus dem Bildungs- oder IT-Bereich stammt.
Das Programm ist explizit auf Berufstätige ausgelegt, das genaue Verhältnis von Präsenz- und Selbstlernzeiten solltest du dir vor Studienbeginn individuell erläutern lassen.
Algorithm Engineering vermittelt technisches Grundverständnis für Lernsysteme und Algorithmen, das für die kritische Beurteilung und Mitgestaltung digitaler Bildungsangebote zunehmend wichtig wird.
Typische Einsatzfelder liegen in der Konzeption und Leitung digitaler Lernangebote in Unternehmen, Bildungseinrichtungen und im Bereich Learning & Development.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – direkt in dein Postfach.