Digital Causality Lab - Dem „Warum“ in den Daten auf der Spur
- Veranstaltungstyp: Vorlesung und Übung
- Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaft
- Förderzeitraum: 01.06.2022 bis 31.05.2023
- Kurztitel: Digital Causality Lab
Auszug aus dem Förder-Antrag: "Die Definition von Data Literacy kann in direkten Zusammenhang mit dem Ziehen kausaler Schlüsse aus Daten gesetzt werden: Nur auf Basis einer validen, nachvollziehbaren und kritischen kausalen Analyse können zielgerichtete Handlungsempfehlungen abgeleitet werden."
Ausrichtung des Digital Causality Labs

Kausale Inferenz kann sehr viel Spaß machen, und den Studierenden sollte dies vermittelt werden. Darüber hinaus sind die Methoden zur Analyse kausaler Zusammenhänge viel besser zu verstehen, wenn sie eigenständig angewendet werden. Die theoretischen Ansätze dienen immer auch der praktischen Anwendung. So wurde die Idee geboren, ein kausales Lab zu schaffen, in dem Studierende die Möglichkeit haben, Dinge auszuprobieren, Ideen zu sammeln und gegebenenfalls wieder zu verwerfen und am Ende zu eigenständigen Lösungen zu kommen.
UHH/Bach
Lehrperspektiven
Wie ist die Veranstaltung gelaufen? Wie war sie didaktisch aufgebaut, welches Feedback gab es seitens der Studierenden? Und welchen Tipp möchten Sie anderen Lehrenden auf den Weg geben, wenn diese ein ähnliches Lehrprojekt planen? Diese und weitere Fragen beantworten Philipp Bach und Gangli Tan im Interview:
Rückblick und Ergebnisse

Im Zuge des Projektes wurde eine moderne und innovative Lehrveranstaltung im Kontext von Kausalität geschaffen. Die Vorlesung wurde durch interaktive Lernmaterialien (Lern-Apps) ergänzt, die zum besseren Verständnis der theoretischen Inhalte beigetragen haben. Mit dem Digital Causality Lab, das die vorherige frontal-unterrichtete Übung ersetzt, wurde zudem ein innovativer Lernraum mit einem didaktischen Schwerpunkt auf forschendem Lernen etabliert. Einerseits werden im Digital Causality Lab wichtige praktische Werkzeuge und Fähigkeiten der Data Literacy vermittelt, sowie die theoretischen Konzepte aus der Vorlesung praktisch angewandt. Andererseits vertiefen die Studierende diese Kenntnisse im Zuge von kausalen Fallstudien, in denen sie eigenständig ein Data Product entwickeln.
Die Lehrveranstaltung "Kausale Inferenz und Digital Causality Lab" wird ein fester Bestandteil des Curriculum (B.Sc. Betriebswirtschaftslehre und verwandte Studiengänge) werden und regelmäßig als Hybridveranstaltung im Sommersemester angeboten. Zudem werden wir eine vollständig digitale Version des Kurses (MOOC) anbieten. Diese richtet sich dann eine breite Zuhörerschaft im Rahmen des Studium Generale.
Auch für zukünftige Lehrprojekte konnte ein Mehrwert geschaffen werden. Einerseits konnten neue didaktische Konzepte entwickelt und erprobt werden und andererseits wurde erstmals das Thema Data Literacy als dezidierter Lehrschwerpunkt etabliert. Darüber hinaus wurden viele Lernmaterialien erstellt und online geteilt. Ein wichtiger Bestandteil des Projektes beruht auf Open Source Software Entwicklung, wodurch der Quellcode für zahlreiche Lernmaterialien (z.B. die Lern-Apps) frei verfügbar sind.
Tipps von Lehrenden für Lehrende

Das Thema Data Literacy wird allgemein eine stärkere Bedeutung in zukünftigen Lehrveranstaltungen erhalten müssen. Häufig sind frontale Lehr-Szenarien nicht geeignet, um Lerninhalte und Kompetenzen zu vermitteln. In Zukunft muss häufiger auf einen interaktiven und kollaborativen Lehransatz und Elemente des forschenden Lernen zurückgegriffen werden. Darüber hinaus sollten in statistischen Lehrveranstaltungen zukünftig häufiger interaktive Lern-Apps als Lehrmaterialien eingesetzt werden. Im Projekt wurden sehr gute Erfahrungen mit ihnen in der Lehre gemacht.
Beteiligte Personen
Fakultät für Betriebswirtschaft
Antragstellende: Prof. Dr. Martin Spindler, Prof. Dr. Knut Haase
Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Dr. Philipp Bach
Förderlinie: Fachspezifische Data Literacy
Förderzeitraum: 01.06.2022 - 31.05.2023
Link zur GitHub Seite: https://digitalcausalitylab.github.io/
Lehrveranstaltung: WiSe 2022/23: Vorlesung & Übung "Einführung in die Kausale Inferenz & Digital Causality Lab" (Link zum Stine Vorlesungsverzeichnis)