Vorbesprechung

Sitzung 1

Till Straube

Institut für Humangeographie

straube@geo.uni-frankfurt.de

Warm-up

Warm-up

Unterhalten Sie sich zu zweit oder zu dritt:

• Welche Vorkenntnisse bringen Sie mit? (R, Programmieren, Statistik, …)
• Welche Erfahrungen haben Sie mit der didaktischen Vermittlung von IT-Inhalten gemacht?
• Was hat dabei gut geklappt, was nicht so?

Seminarüberblick

Forschungswerkzeuge

• Bestandteil des Moduls MH2
• Anrechenbar auch für MH3, MH5, MH7, HG7

Lernziele

Sie können…

• einfache Skripte in R eigenständig erstellen
• Datensätze in vielfältigen Formaten visualisieren
• Möglichkeiten der Datenbeschaffung identifizieren
• Ergebnisse veröffentlichen
• relevante Online-Ressourcen gezielt einsetzen

Technische Anforderungen

• Es sind keine Vorkenntnisse in R erforderlich
• (Es wird trotzdem nicht langweilig, versprochen!)
• R ist auf den Geräten in diesem Raum installiert
• Trotzdem ist es empfehlenswert, R und RStudio auch am eigenen Laptop einzurichten

Seminarformat

• Das Seminar findet jede Woche Montags, 13–16h c. t. in Raum 2.G 089 statt
• In den Sitzungen werden Sie:
  • Beispielen aktiv folgen
  • Übungsaufgaben lösen
  • Fragen stellen
• Wir machen immer um 14:25 eine zehnminütige Pause

Portfolio

Anwesenheit

• Es besteht Anwesenheitspflicht
• Für Ihre ersten beiden Fehltermine pro Semester freue ich mich, wenn Sir mir Bescheid sagen
• Ab dem dritten Termin brauche ich ein Attest
• Die Portfolioaufgaben müssen unabhängig von der Anwesenheit bearbeitet werden

Teilnahme am Seminar

Zur Anwesenheit gehört…

• uneingeschränkte Aufmerksamkeit über die komplette Veranstaltungsdauer
• aktive Mitarbeit an Beispielen
• Bearbeitung von Übungsaufgaben
• aktive Beteiligung an Diskussionen

Meine Lehrphilosophie

• Transparenz
• Praktische Übungen
• Geschützte Räume
• Kritische Reflexion

Lehrphilosophie 1/4: Transparenz

• Erforderliche Leistungen und Bewertungskriterien sind vorab bekannt.
• Termine und Regelungen werden in der Vorbereitungssitzung verbindlich vereinbart
• Aktuelle Lehrmaterialien stehen online durchgängig zur Verfügung

Lehrphilosophie 2/4: Praktische Übungen

• Eigenständige Anwendung steht im Vordergrund
• Verfahren und Techniken werden mit Beispielen und Übungen erarbeitet
• Die perfekte Aufgabe ist immer ein bisschen zu schwer
• Toleranz für Frustration ist eine wichtige Fähigkeit und lässt sich trainieren

Lehrphilosophie 3/4: Geschützte Räume

• Alle können sich im Plenum respektiert und sicher fühlen. Verletzendes Verhalten wird benannt
• Es gibt einen vertrauensvollen Rahmen für ehrlichen Austausch
• Frustrationen und Momente des Scheiterns werden ernst genommen und konstruktiv bearbeitet

Lehrphilosophie 4/4: Kritische Reflexion

• Auch Teilnehmende, die kein weiterführendes Interesse an der Anwendung quantitativer Verfahren haben, sind im Seminar gut aufgehoben
• Verfahren werden bei Bedarf kontextualisiert, ihre Limitationen werden aufgezeigt
• Kritische Forschungsansätze zu quantitativen Praktiken werden erwähnt

Data Science und KI

• Spannendes Feld
• Wechselseitige Beziehung
• Interaktion grundsätzlich anders als mit Chatbot

https://www.youtube.com/watch?t=295&v=jVqArueBFqA

Data Science und KI

• Nicht Teil dieses Seminars
  • aber vielleicht zukünftige Forschungswerkstatt?
• KI-Chatbots können gute Hilfestellung sein (Erkläre mir diesen Fehler)
• Aufgaben sind zur Bearbeitung ohne KI-generierten Code gedacht
• Innehalten vor Copy-Paste (Verstehe ich, was hier passiert?)

Seminar-Stack

Seminar-Stack

• R: Programmiersprache, Pakete, Interpreter, Konsole
• RStudio: Editor, Integrated Development Environment
• Git: Versionierung, Synchronisierung
• GitLab: Uni-Plattform für Git-Repositories
• Fokus auf Open Source

GitLab

• Einmal einloggen (falls noch icht geschehen):
  • https://gitlab.rz.uni-frankfurt.de/
  • Mit HRZ-Account einloggen

Installation

R und RStudio

• R: https://cloud.r-project.org/
• Rstudio: https://docs.posit.co/ide/user/download.html

Online-Materialien

• GitLab