Diese Online-Materialien wurden für den Universitätskurs "Behavioural Methods in Conservation" an der Universität Greifswald (Deutschland) entwickelt, in dem die Studenten im Detail lernen, wie man automatisierte Biodiversitäts-Monitoring-Daten erhebt und wie man die daraus resultierenden "Big-Data" effizient auswertet. Um den Kurs zu absolvieren, folgen Sie bitte der untenstehenden Schritt-für-Schritt-Anleitung. 

In diesem Kurs konzentrieren wir uns speziell auf das automatisierte Monitoring von europäischen Fledermäusen mit Infrarot-Lichtschranken und Kamerafallen (für weitere Details siehe "Einleitung"). Anhand des hier bereitgestellten Leitfadens zur Artenbestimmung können die Nutzer lernen, wie sie verschiedene Fledermausarten anhand von Kamerafallenbildern unterscheiden können. Sie können ihr Wissen in einem kurzen Quiz testen, das 50 Kamerafallenbilder enthält. Sobald sie mit der Artbestimmung vertraut sind, können sie eine Artbestimmungsaufgabe mit 3 x 100 Kamerafallenbildern aus einem realen Datensatz lösen. Ihre Genauigkeit wird auf der Grundlage der von Experten zur Verfügung gestellten Bestimmungsdaten berechnet. 

Schließlich können die Nutzer anhand eines vollständigen Kamerafallendatensatzes aus der Herbstsaison den Einsatz künstlicher Intelligenz zur automatischen Verarbeitung großer Kamerafallendatensätze untersuchen. Sie können die Ergebnisse der manuellen und der automatisierten Identifizierung im Hinblick auf die Artenvielfalt, die relative Häufigkeit der Arten und die artspezifische Phänologie vergleichen, die aus den Kamerafallendatensätzen gewonnen werden können.

**Die Kursmaterialien sind nur auf Englisch verfügbar.**