Cognitive Neuroscience an der Freie Universität Berlin
Der Master of Science Cognitive Neuroscience an der Freien Universitaet Berlin - bekannt als Master Cognitive Neuroscience Berlin (MCNB) - ist ein englischsprachiger, stark forschungsorientierter Studiengang am Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie. Er ging 2021 aus dem Vorgaengerprogramm Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN) hervor und hat sich seither als eines der renommiertesten Masterprogramme in den kognitiven Neurowissenschaften im deutschsprachigen Raum etabliert.
Das viersemestrige Curriculum (120 ECTS) ist in zwei Phasen gegliedert. Die erste Phase (Lecture Stage, Jahr 1) vermittelt vertiefte theoretische Grundlagen durch Kernmodule wie Cognitive Neuroscience: Perception, Attention, Action and Cognitive Control; Cognitive Neuroscience: Memory, Emotion, Language and Consciousness; Neurocognitive Methods and Data Analysis; Probabilistic and Statistical Modelling sowie Introduction to Programming. Die zweite Phase (Research Stage, Jahr 2) ist vollstaendig auf eigenstaendige Forschung ausgerichtet: Studierende absolvieren ein Neurocognitive Methods Practical, einen Research Workshop sowie ein Research Experience (Forschungspraktikum) in einer der aktiven Arbeitsgruppen des Fachbereichs oder kooperierender Institute. Methodisch liegt ein ausgepraegte Schwerpunkt auf neuroimaging (fMRT, EEG), Computational Modeling und Python/MATLAB/R-basierter Datenauswertung. Der Fachbereich verfuegt ueber eigene EEG-Labore und Zugang zu einem 3-Tesla-fMRT-Scanner.
Das Programm ist zulassungsbeschraenkt (oertlicher NC). Bewerberinnen und Bewerber benoetigen einen Bachelorabschluss in Psychologie, Neurowissenschaften, Kognitionswissenschaft, Data Science, Mathematik, Physik, Biologie oder Informatik sowie Englischkenntnisse auf C1-Niveau. Studiengebuehren fallen nicht an; es ist lediglich der uebliche Berliner Semesterbeitrag zu entrichten.
Absolventinnen und Absolventen sind fuer wissenschaftliche Taetigkeiten in Grundlagen- und angewandter Forschung qualifiziert: als Doktorandinnen und Doktoranden an Universitaeten, Max-Planck-Instituten oder Helmholtz-Zentren, in der neurowissenschaftlichen Industrie (Medizintechnik, Neurotech, Pharma) oder in der klinischen Neuropsychologie und Rehabilitation.
Module im Studium
- Cognitive Neuroscience: Perception, Attention, Action and Cognitive Control
- Cognitive Neuroscience: Memory, Emotion, Language and Consciousness
- Neurocognitive Methods and Data Analysis
- Probabilistic and Statistical Modelling
- Introduction to Programming (Python, MATLAB, R)
- Neurocognitive Methods Practical
- Applied fMRI: Data Modeling (Basic & Advanced)
- Applied EEG: Data Modeling (Basic & Advanced)
- Applied Computational Cognitive Neuroscience
- Research Workshop
- Research Experience (Forschungspraktikum)
- Masterarbeit
Was du lernst
- Neurokognitive Prozesse auf Basis bildgebender Verfahren analysieren
- Experimente mit EEG und fMRT eigenstaendig planen und auswerten
- Statistische Modelle und Computational Modelling in der Neurowissenschaft anwenden
- Wissenschaftliche Studien kritisch evaluieren und replizieren
- Forschungsergebnisse auf internationalem Niveau kommunizieren
Typische Berufsfelder
- Neurowissenschaftliche Grundlagenforschung (Promotion)
- Klinische Neuropsychologie & Rehabilitation
- Neurotech & Medizintechnik
- Pharmazeutische Forschung & Entwicklung
- Data Science mit Neurowissenschafts-Expertise
- KI & Brain-Computer Interfaces
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Bachelorabschluss in Psychologie, Neurowissenschaften, Kognitionswissenschaft, Data Science, Mathematik, Physik, Biologie oder Informatik
- Englischkenntnisse C1 (Unterrichtssprache)
- Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung empfohlen
- Wettbewerbliches Auswahlverfahren (oertlicher NC)
Studieninhalte & Dokumente
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Freie Universität Berlin auf ihrer Website.
Modulhandbuch zu „Cognitive Neuroscience” an der Freie Universität Berlin suchen →Erfahrungsberichte von Studierenden
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