Der Studiengang Human Factors an der Universität Greifswald richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie Menschen mit komplexen Systemen, Schnittstellen und Daten interagieren – und wie sich diese Interaktion messbar verbessern lässt. Der Master schließt mit dem M.Sc. ab und ist als Teilzeitprogramm konzipiert, sodass er sich mit Beruf oder anderen Verpflichtungen kombinieren lässt.
Auffällig ist der stark methodisch-analytische Zuschnitt: Module wie Approximation, Image and signal analysis und Differential geometry zeigen, dass Human Factors in Greifswald nicht rein sozialwissenschaftlich, sondern mit einem soliden mathematisch-technischen Fundament gedacht wird. Wer sich für die formale Modellierung menschlichen Verhaltens, die Auswertung von Signal- und Bilddaten oder geometrische Beschreibungen von Bewegungs- und Wahrnehmungsprozessen interessiert, findet hier einen ungewöhnlich quantitativen Zugang zum Thema Mensch-Technik-Interaktion.
Die Zulassung ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die inhaltliche Vorbereitung: Ein gewisses Vertrauen in mathematische Methoden und Datenanalyse ist für einen erfolgreichen Studienverlauf hilfreich.
45 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Behandelt Approximation in normen Räumen, kontinuierliche und diskrete Approximation, Interpolation und Splines sowie Parameteridentifikation mit Fokus auf Methoden zur Bestimmung bester Approximationen und Approximationsqualität.
Vermittelt Kenntnisse über schnelle Fourier-Transformation, Fourier-Reihen und -Transformation, Wavelets und mathematische Morphologie mit Schwerpunkt auf die Auswahl und Implementierung dieser Transformationen.
Behandelt klassische Kurven- und Flächentheorie, differenzierbare Mannigfaltigkeiten, (Pseudo-)Riemannsche Mannigfaltigkeiten, Zusammenhänge und deren Anwendungen in der Physik.
Vermittelt Stabilität und Bifurkationstheorie gewöhnlicher Differentialgleichungen, verzögerte Differentialgleichungen und Reaktions-Diffusions-Gleichungen mit Anwendungen in der mathematischen Biologie.
Behandelt grundlegende Konzepte dynamischer Systeme einschließlich Iteration von Funktionen, Fixpunktsätze, maßerhaltende Funktionen, lineare und nichtlineare Differentialgleichungen sowie chaotische Systeme.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse der Fourier-Transformation, Distributionentheorie, Schwartz-Räume, Sobolev-Räume und deren Anwendung auf Probleme der mathematischen Physik und Variationsrechnung.
Behandelt Banach- und Hilbert-Räume, kompakte Operatoren, Spektraltheorie, unbegrenzte Operatoren und deren Anwendungen in der mathematischen Physik und Signaltheorie.
Vermittelt komplexe Differenzierbarkeit, holomorphe Funktionen, Potenzreihen, Cauchysche Integralformel, Residuensatz und Weierstraß-Faktorisierung mit Anwendungen in der Funktionentheorie.
Behandelt fundamentale Prinzipien der Maßtheorie und Lebesgue-Integration, Produktmaße, Fubini-Theorem, Darstellungssätze und Lp-Räume mit Anwendungen in Analysis und Stochastik.
Vermittelt notwendige und hinreichende Bedingungen für nichtlineare Optimierungsprobleme, numerische Methoden einschließlich Descent-, Trust-Region- und SQP-Methoden.
Behandelt numerische Analyse von Partial Differential Equations, Methoden für elliptische, parabolische und hyperbolische Probleme, iterative Lösungsverfahren und numerische Eigenwertprobleme.
Vermittelt Variationsprobleme mit und ohne Nebenbedingungen, optimale Steuerproblemen, notwendige Bedingungen erster und zweiter Ordnung sowie Weierstraß-Bedingungen.
Behandelt partielle Differentialgleichungen erster und zweiter Ordnung, Methode der Charakteristiken, Laplace-, Wärme- und Wellengleichung mit analytischen Lösungsmethoden.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse und erweiterte Kompetenzen in einem ausgewählten Spezialgebiet der Analysis oder Optimierung.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse und erweiterte Kompetenzen in einem ausgewählten Spezialgebiet der Analysis oder Optimierung.
Behandelt Lie-Algebren oder Darstellungstheorie mit Fokus auf Klassifikation, Charaktertheorie und Anwendungen von Symmetriebegriffen in Mathematik und Naturwissenschaften.
Vermittelt Komplexitätsklassen, Hierarchie- und Separationssätze, NP-Vollständigkeit, P-NP-Problem und deren Anwendungen auf Optimierungs- und Datenverarbeitungsprobleme.
Behandelt Berechenbarkeit, Gödel-Nummerierungen, Turing-Reduzibilität, arithmetische Hierarchie und Anwendungen auf mathematische Grundlagen einschließlich Gödels Unvollständigkeitssatz.
Vermittelt lineare und zyklische Codes, fehlerkorrigierende Codes, geometrische Kodierung und Kryptographie mit Anwendungen algebraischer und analytischer Methoden.
Behandelt mathematische Grundlagen der Computergraphik, Farbwahrnehmung, Bildformationtheorie, OpenGL und objektorientierte Graphikprogrammierung.
Vermittelt Datenbankarchitektur, relationales Datenbankmodell, SQL, Entity-Relationship-Modell, Normalisierung, Dateiorganisation und Datenbankapplikationen.
Behandelt Bäume, Pfade, Flüsse, Matchings, Approximationsalgorithmen, Integer-Linear-Programming und Branch-and-Bound-Methoden zur Lösung diskreter Optimierungsprobleme.
Vermittelt grundlegende graphentheoretische Konzepte wie Bäume, kürzeste Pfade, Färbungen, Matchings und Anwendungen auf kombinatorische Probleme.
Behandelt Zählprinzipien, Permutationen, Rekursionen, erzeugende Funktionen, Musterzählung und algebraische Methoden zur Lösung kombinatorischer Probleme.
Vermittelt Syntax, Semantik und Beweissysteme der Aussagen- und Prädikatenlogik, Gödels Vollständigkeitssatz, Kompaktheitssätze und deren Anwendungen in der Mathematik.
Behandelt C*-Algebren, Gelfand-Theorie, positive Elemente, von Neumann-Algebren, Double-Commutant-Theorem und Funktionalkalkül mit Anwendungen in der Quantenphysik.
Vermittelt Design und Analyse randomisierter Algorithmen, Laufzeitanalyse, randomisierte Datenstrukturen, Graph-Algorithmen und Approximationsalgorithmen.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse und erweiterte Kompetenzen in einem ausgewählten Spezialgebiet der diskreten Mathematik, Algorithmik oder Algebra.
Vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse und erweiterte Kompetenzen in einem ausgewählten Spezialgebiet der diskreten Mathematik, Algorithmik oder Algebra.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Human Factors an der Universität Greifswald untersucht, wie Menschen Informationen wahrnehmen, verarbeiten und mit technischen Systemen interagieren. Der Studiengang ist als Teilzeitmaster konzipiert und damit besonders für Berufstätige oder Personen mit anderen zeitlichen Verpflichtungen zugänglich.
Statt eines rein anwendungsorientierten Zugangs setzt Greifswald auf eine mathematisch-technische Grundlage, die es erlaubt, menschliches Verhalten und Wahrnehmung mit formalen Methoden zu beschreiben und auszuwerten.
Zu den zentralen Modulen zählen Approximation, Image and signal analysis sowie Differential geometry. Diese Kombination vermittelt Werkzeuge zur Modellierung, Signalauswertung und geometrischen Beschreibung komplexer Systeme – Fähigkeiten, die in der Analyse von Mensch-Maschine-Schnittstellen zunehmend gefragt sind.
Die Inhalte bauen aufeinander auf: Approximationsverfahren liefern die mathematische Basis, Bild- und Signalanalyse übersetzt diese in die Auswertung realer Sensordaten, und Differentialgeometrie ergänzt das Repertoire um die Beschreibung von Bewegungs- und Formveränderungen.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit Interesse an quantitativer Analyse, die menschliches Verhalten nicht nur beschreiben, sondern mathematisch modellieren möchten. Ein gewisses Vorwissen oder zumindest keine Scheu vor Mathematik und Datenverarbeitung ist von Vorteil.
Auch wer bereits berufstätig ist und sich in Richtung Usability, Systemdesign oder Datenanalyse weiterentwickeln möchte, findet im Teilzeitformat einen praktikablen Rahmen.
Absolvent:innen richten sich beruflich häufig an der Schnittstelle zwischen Technik, Datenanalyse und Nutzerorientierung aus, etwa als Human Factors-Fachkräfte in Industrie, Forschung oder Softwareentwicklung.
Die methodische Tiefe des Studiengangs kann dabei einen Vorteil gegenüber stärker anwendungsorientierten Human-Factors-Ausbildungen darstellen, insbesondere in Bereichen mit hohem Datenaufkommen.
Die Universität Greifswald bietet den Studiengang als zulassungsfreies Teilzeitprogramm an, was Planbarkeit und Zugänglichkeit erhöht. Der Studienort Greifswald bietet ein überschaubares, direktes universitäres Umfeld.
Das Teilzeitformat erfordert Eigenorganisation, ermöglicht aber eine Vereinbarkeit mit Beruf oder anderen Lebensbereichen über die gesamte Studiendauer hinweg.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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 Studiengang öffnet Wege in Berufe, die Mensch-Technik-Interaktion mit datenbasierter Analyse verbinden.
Branchenweite Marktorientierung für Human Factors-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Arbeit von Human Factors-Fachkräften verändert sich durch zunehmende Automatisierung in der Datenauswertung spürbar.
KI-Systeme übernehmen heute bereits Teile der Datenverarbeitung, doch die Interpretation menschlichen Verhaltens bleibt anspruchsvoll.
Die Fähigkeit zur Signalauswertung wird direkt im Modul Image and signal analysis aufgebaut, während Approximation die mathematischen Grundlagen für Modellierungsaufgaben liefert.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Greifswald, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Greifswald – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer mathematische und geometrische Methoden scheut, sollte sich vor der Einschreibung genau mit den Modulinhalten wie Differentialgeometrie und Approximation auseinandersetzen, da diese einen deutlich technischeren Schwerpunkt setzen als klassische Human-Factors-Studiengänge.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Zulassungsbeschränkung wie ein Numerus Clausus den Zugang regelt.
Ja, der Studiengang ist explizit als Teilzeitprogramm konzipiert und lässt sich damit gut mit einer Berufstätigkeit kombinieren.
Module wie Approximation und Differential geometry zeigen einen deutlich mathematisch-analytischen Schwerpunkt, der über eine rein anwendungsorientierte Usability-Ausbildung hinausgeht.
Absolvent:innen können unter anderem als Human Factors-Fachkräfte in Bereichen arbeiten, die Mensch-Technik-Interaktion mit Datenanalyse verbinden.
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