Ausrichtung des Projekts
Ziel des Projekts war, Studierenden der Sozialökonomie Data Science näherzubringen. In einem hybriden Kurs haben sie theoretisches und praktisches Wissen über Regressions- und Klassifikationsverfahren erlernt. Die Vorlesung wurde durch Code-Beispiele ergänzt, sodass bereits hier “hands-on” Wissen vermittelt wurde. In der Übung wurde das erworbene Wissen durch kleine Übungsaufgaben praktisch angewendet. Die Studierenden arbeiteten kollaborativ in Kleingruppen mit JupyterHub und dokumentieren ihre Ergebnisse in Quarto, erlernen Projektdokumentation und erwerben Wissen via Pair-Programming.
Übungsleiterinnen bereiteten das Material vor und gaben eine Einführung. Sie unterstützten die Studierenden auch in der Gruppenarbeitsphase, wobei die Studierenden ermuntert wurden, sich gegenseitig zu helfen und Probleme gemeinsam zu lösen. Am Ende einer Übungssession wurden verschiedene Lösungsansätze im Plenum besprochen.
Ziele des Kurses war es, Unsicherheiten im Umgang mit Daten abzubauen und das Programmieren mit R anhand fachnaher Beispiele zu vermitteln. Nach Abschluss konnten die Studierenden selbstständig Datenanalysen für eigene Forschungsprojekte durchführen. Zusätzlich bereitete der Kurs auf kollaboratives Arbeiten vor und ermutigte zur gemeinsamen Problemlösung.
Rückblick und Ergebnisse
Auch in der zweiten Durchführung des Kurses konnten den Studierenden erfolgreich die Grundlagen vermittelt werden, die sie benötigen, um eigenständig mit Daten zu arbeiten. Insgesamt sind die Studierenden nun mit verschiedenen Aspekten datenwissenschaftlicher Methoden sowie deren praktischer Umsetzung in R vertrauter. Sie sind in der Lage, über unterschiedliche Methoden zu reflektieren und die Vor- und Nachteile verschiedener Machine-Learning-Verfahren abzuwägen. Damit sind sie sowohl auf Anforderungen der Arbeitswelt als auch auf empirische Abschlussarbeiten und das weitere Studium vorbereitet. Darüber hinaus wurden den Studierenden Werkzeuge des kollaborativen Arbeitens, wie JupyterHub, nähergebracht. Mit Quarto lernten sie zudem eine Möglichkeit kennen, Code, Dokumentation und Ergebnisberichte in einem Notebook-Format zu vereinen – ein wichtiger Beitrag zur Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse.
Es wurde die Erstellung von Grafiken praktisch erlernt. Zudem konnten im kollaborativen Arbeiten Fertigkeiten der Projektarbeit und Projektdokumentation erlernt werden. Darüber hinaus wurden Erfahrungen im Umgang mit starker Heterogenität im Vorwissen der Studierenden durch Gruppenarbeit positiv nutzbar gemacht. Die Nutzung von Code in der Vorlesung und die Nutzung von Gruppenarbeit in der Übung hat sich als erfolgreich erwiesen. Darüber hinaus wurde von den Studierenden in den Rückmeldungen hervorgehoben, dass die Veranstaltung sehr anwendungsorientiert war und auf zukünftige Arbeitsfelder in den Bereichen Volkswirtschaftslehre, Soziologie und Betriebswirtschaftslehre vorbereitet. Die Integration von zwei Praxisvorträgen – einmal aus dem Bereich des Arbeitsfeldes einer NGO und einmal aus dem Bereich einer IT-Beratung – gehalten von ehemaligen Studierenden des Fachbereiches Sozialökonomie wurde als sehr bereichernd wahrgenommen und gab den Studierenden eine sehr gute Arbeitsfeldorientierung.
Tipps von Lehrenden für Lehrende
Durch die Vorlesung gab es eine stärkere Nutzung von Quarto (slides) mit der Einbindung von Code-Snippets und Erfahrungen mit der Nutzung von Quarto als didaktisches Tool. In der Übung wurde ebenfalls mit Quarto gearbeitet. Hier wurden in der zweiten Durchführungsrunde jedoch Quarto-Dokumente statt Slides eingesetzt, da bei diesen keine Overflow-Problematik bestand und längere Beispiele so zusammenhängend statt auf mehreren Folien verteilt dargestellt werden konnten. Durch das Lehrkonzept mit Kleingruppenarbeit konnten didaktische Kompetenzen bei der Unterstützung von Kleingruppen gesammelt werden. Der für dieses Kursformat neue, präsentische Rahmen ermöglichte es, mehr Nähe zu den Teilnehmenden zu haben und Probleme besser zu erkennen. Gleichzeitig forderte er aber auch mehr Motivations- und Frustrationsmanagements durch die Lehrenden.