Wie man Äpfel mit Äpfeln vergleicht – oder auch: Warum Kausalität für alle wichtig ist - Julia Pawlowski, Sven Rehder, Simon Steinhauser, Philipp Bach - University of Hamburg
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06.03.2025
Wie man Äpfel mit Äpfeln vergleicht – oder auch: Warum Kausalität für alle wichtig ist
PODCAST zum Interview: https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab/data-li...
Ob während der Corona-Pandemie, im Marketing, oder auch in klassischen Onlinebewertungen – statistische Auswertungen spielen in unserem Alltag eine große Rolle, denn sie haben direkt oder indirekt Einfluss auf private, wirtschaftliche oder auch politische Entscheidungen. Umso wichtiger ist es, sich mit den Verfahren der kausalen Inferenz auseinanderzusetzen, um Ursache-Wirkung-Beziehungen im Kern zu verstehen.
Dr. Philipp Bach hat deshalb gemeinsam mit Prof. Dr. Martin Spindler eine Bachelor-Vorlesung und Übung zum Thema Kausalität der University of Hamburg Business School grundlegend überarbeitet und mit frischen Beispielen und praktischen Aufgaben unterfüttert. Nach einer erfolgreichen Pilotphase, die zunächst nur für Studierende der Betriebswirtschaftslehre geöffnet war, hat er die Vorlesung nun auch für Studierende aller anderen Fächer der UHH geöffnet. Das Motto: „Kausale Inferenz für Alle!“
Das Ziel: Ein grundlegendes Verständnis von Kausalität aufzubauen, indem Studierende sämtlicher Fächer das gelernte Wissen mit eigenen statistischen Auswertungen und der Erstellung eigener, möglichst anschaulicher „Data Products“ selbst erproben.
Das interdisziplinäre Lehrprojekt „Kausale Inferenz für alle!“ wird bereits in der dritten Runde durch das Digital and Data Literacy in Teaching Lab (kurz: DDLitLab) gefördert und hat sich von einer fachspezifischen zu einer interdisziplinären Veranstaltung weiterentwickelt. Im kommenden Semester wird die Veranstaltung um das Themenfeld Künstliche Intelligenz und Machine Learning erweitert und bleibt für alle Studierende der UHH offen.
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Shownotes:
Förderzeitraum: 01.04.2023 - 31.03.2024
Förderwebseite der 2. Förderrunde: Opening the „Digital Causality Lab“ – Kausale Inferenz für Alle! https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab/data-li...
Offene Kurs-Webseite: https://digitalcausalitylab.github.io/
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Dieses und weitere Interviews zu geförderten Lehrprojekten am DDLitLab finden Sie hier: Spotlight: Data Literacy Lehrlabor https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab/data-li...
Konzept & Produktion: Julia Pawlowski, Sven Rehder, Simon Steinhauser
Digital and Data Literacy in Teaching Lab, November – Februar 2024/25
uhh.de/ddlitlab
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In unserer neuen Interviewreihe „Spotlight Data Literacy Lehrlabor“ stellen wir einige der spannenden Lehrprojekte vor, die vom Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) im Jahr 2023 und 2024 an der Universität Hamburg gefördert wurden.
Diese Reihe ist für alle interessant, die sich für Hochschullehre, Data Literacy und DLE begeistern, und für diejenigen, die außerdem Einblicke in interdisziplinäre Lehrprojekte und/oder Kooperationen mit Transferpartner:innen erhalten möchten.
Die Lehrenden sprechen hier buchstäblich aus dem Nähkästchen und teilen ihre Erfahrungen mit uns. Dabei erfahren wir nicht nur etwas über ihre Lehrkonzepte und -Inhalte, sondern auch darüber, wie die Studierenden sich ihre eigene Datenkompetenz erarbeitet und diese dann gemeinsam in Projekten angewendet haben.
Spotlight an!
Das DDLitLab ist ein gefördertes Projekt der Stiftung Innovation in der Hochschullehre
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Chapters
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00:00:00Intro
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00:00:37Hallo an Philipp
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00:01:02Was ist "Kausale Inferenz"?
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00:03:26Der erste Schritt: Komplettüberarbeitung der BWL-Vorlesung und Übung
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00:08:10Der nächste Schritt: Öffnung der Vorlesung und Übung für alle Fächer der UHH
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00:13:04Die interaktive Kurswebseite als Lernmaterial
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00:13:56Ein bunter Mix an Studierenden
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00:15:11Hybrides Design - Online-Vorlesung kombiniert mit Präsenz-Übung
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00:16:43Forschendes Lernen - Ein Freiraum für Studierende, aber nur mit klarem Rahmen
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00:21:20Wie war die Stimmung unter der Studierenden zum Abschluss der Veranstaltung?
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00:22:25Das "Friseur-Beispiel" - Ein Data Product, das Studierende erarbeitet haben und nun zum Lehrmaterial geworden ist
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00:25:12Das Feedback der Studierenden
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00:26:44Über die Chancen, die die Lehrlabor-Förderung mit sich brachte
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00:28:20Der dritte Schritt: Erweiterung der Lehrinhalte um das Thema Large Language Models (LLMs)
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00:31:14Philipps Lehrphilosophie
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00:33:00Abschluss