Institut für Sportwissenschaft

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Kolloquium "Berner Gespräche zur Sportwissenschaft"

Zur Intensivierung des sportwissenschaftlichen Austauschs veranstaltet das ISPW ein interdisziplinäres Institutskolloquium, das sich insbesondere mit sozialwissenschaftlichen Fragen von Bewegung und Sport beschäftigt. Das Kolloquium soll

  • die Möglichkeit des inneruniversitären und insbesondere des innerfakultären Austauschs bieten;
  • den nationalen und internationalen Austausch durch Einladen auswärtiger Referentinnen und Referenten intensivieren.

Das Kolloquium findet auch im kommenden Herbstsemester 2023 montags, von 16:15-17:45 Uhr statt. Die Gespräche werden in hybrid Form (digital und am Zentrum Sport und Sportwissenschaft) stattfinden. Weitere Detailinformationen zu den einzelnen Veranstaltungen inklusive dem jeweiligen Zugang zum Online-Meeting werden jeweils eine Woche vor den „Berner Gesprächen“ als Reminder versandt. Sollten Sie den Reminder noch nicht erhalten, melden Sie sich gerne bei Sascha Ketelhut.

Referierende und Titel im Herbstsemester 2023

Prof. Dr. Achim Conzelmann, Prof. Dr. Noora Ronkainen, Prof. Dr. Ernst-Joachim Hossner, Prof. Dr. Siegfried Nagel, Prof. Dr. Claudio R. Nigg, Prof. Dr. Mirko Schmidt & Dr. Sascha Ketelhut (Organisation)

Herbstsemester 2023
  Datum Referent(in)  Titel 
02.10.2023 Dr. Amika Singh (Mulier Institute)
Physical activity promotion in children: from experimental research to policy-oriented research applications (Hybrid)
16.10.2023 Prof. Kitrina Douglas (University of West London & University of Coimbra Portugal)

"We crossed the Tamar": Moving beyond traditional research practices (Hybrid)
30.10.2023

Prof. Dr. Jochen René Thyrian (Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen)

Cognitive impairment, dementia and physical activity (Hybrid)
13.11.2023

Prof. Dr. Chris Horbel (Norwegian School of Sport Sciences) 

The service-dominant-logic and its explanatory potential in sport management: An overview of current research (Hybrid)

04.12.2023

Prof. Dr. Jan Peters (TU Darmstadt)

Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning (Hybrid)