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Studium & Lehre

Die Entwicklungen in Bezug auf die Corona-Pandemie machen auch vor dem Studienbetrieb nicht halt. Zur Aufrechterhaltung des Studienbetriebs in digitaler Form stellen das ifes und das Dekanat Schlüsselkompetenzen & Methoden der FOM hierfür Lehr- und Lernmittel für die quantitativen-empirischen Methodenfächer zur Verfügung.

Zusammen mit unseren Lehrenden und als Teil des Data Literacy Education Netzwerks, für das die FOM 2019 durch den Stifterverband ausgewählt wurde, beteiligen wir uns am hochschulübergreifenden Austausch darüber, wie die Online-Lehre kurzfristig gelingen kann. Dabei stellt die FOM ihre unter OER-Lizenzen stehenden Selbstlernmaterialen zur Verfügung. Hier finden Sie Beispiele aus den digitalen Lehr- und Lernmedien.

Studienbriefe

Durch Studienbriefe werden Lernpfade durch die Inhalte aufgezeigt, um das Selbststudium zu unterstützen. Es wird aufgezeigt, wie die jeweiligen Lernergebnisse erreicht werden können. In jedem Studienbrief wird ein Thema / ein Präsenztermin behandelt.

Studienbrief 1: Wissenschaftliche Grundlagen
Studienbrief 2: Grundlagen Quantitativer Datenanalyse
Studienbrief 3: Einführung in R

 

Lehr-Videos

Durch kurze Lehr-Videos werden die zu vermittelnden Inhalte erläutert. Auch hier deckt jedes Video wieder ein Thema des Curriculums ab und es werden insbesondere die Umsetzungsschritte in R und die Interpretation gezeigt. Die Videos sind eine Grundlage, damit die Studierenden eigenständig Inhalte erarbeiten können. Sie werden den Studierenden als Data Literacy Screencastfolgen angeboten. Für die Lehrenden stehen die Foliensätze der Screencastfolgen und deren Quellcode zur Verfügung, so dass auch eigene Videos damit produziert werden können. Somit können die Lehrenden die Videos noch individueller für die jeweiligen Kurse anpassen. Neben den Screencastfolgen sind einige Themen als Specials aufbereitet worden, die sich etwas ausführlicher dem jeweiligen Inhalt widmen.

Data Literacy Screencastfolgen
Episode 1: Grundlagen
Episode 2: Datenhandling in R

Specials
Special 1: Normalverteilung

Die Videos sind passwortgeschützt (FOMtest)

 

Interaktive Tutorials

Zur interaktiven Methodenvermittlung zum Aufbau von Data-Literacy-Kompetenzen wurden learnr basierte Kurz- sowie ausführlichere Tutorials erstellt. Es wird jeweils ein Thema prägnant in den Fokus genommen und durch Aufgaben eingeübt. Die Studierenden erhalten ein unmittelbares Feedback zu ihren Lösungen. Die Kurz-Tutorials behandeln die Inhalte dabei in kleineren Einheiten (z. B. explorative Datenanalyse kategorialer Daten), während die Lang-Tutorials einen Themenkomplex in Gänze (z. B. Explorative Datenanalyse) vermitteln.

Kurz-Tutorial: Ökonomisches Denken
Lang-Tutorial: Explorative Datenanalyse

Ergänzend stehen Aufgaben-Tutorials zur Selbstkontrolle des Lernfortschritts (LFK=Lernfortschrittskontrolle) zur Verfügung, anhand derer der Stoff wiederholt und das Verständnis überprüft werden kann – auch hier wieder mit direkter Rückmeldung.

Aufgaben-Tutorial: LFK 1 (Wissenschaftliche Grundlagen und Grundlagen Quantitativer Datenanalyse - Grundbegriffe)

 

Shiny Apps

Um mit dem Lehrstoff der Module in Interaktion treten zu können, wurden Shiny Apps entwickelt.  Diese ermöglichen es, Daten und statistische Modelle für je ein ausgewähltes Thema zu verändern und in Echtzeit die Reaktion - z. B. Veränderung in Kennzahlen und Diagrammen - zu betrachten. Hierdurch können die Studierenden diese Veränderungen im Selbststudium oder auch in der Vorlesung per Webinar „erleben“.

Shiny App: Sampling

 

Bei Interesse an weiteren Unterlagen sowie bei Anmerkungen, Fragen und Korrekturen kontaktieren Sie uns gerne unter:
ifes-DL@fom.de.

source code: github.com/luebby/ShortySlides, github.com/luebby/learnr, github.com/luebby/Wiederholungsquiz, github.com/luebby/Lehrapps

Leitfaden zur Erstellung von wissenschaftlichen Arbeiten (mit Beispielen aus dem Fach Marketing)

> Download

Leitfaden zur operativen Umsetzung quantitativer Befragungen

> Download

Statistische Methoden in R – Überblick über quantitative Verfahren

> Download

Die Software

Statistiksoftware R

Das Statistikprogramm R ist eine freie Software für die Erstellung von statistischen Auswertungen und Grafiken. R ist lauffähig unter zahlreichen UNIX-Plattformen, Windows und macOS/Mac OS X.

Leitfaden Installation R und RStudio auf Windows/macOS

Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt Anleitung für Windows und macOS. Für eine fehlerfreie Installation führen Sie bitte alle Punkte des Leitfadens der Reihe nach durch. Die Lösungen zu häufigen Problemen werden ebenfalls aufgezeigt.

> pdf-Download | > FOM-Beispieldatensätze

Installation R und RStudio auf macOS

Datenanalyse mit R mosaic

Diese Kurzreferenz beschreibt einen kleinen Teil der R-Funktionen, wobei größtenteils auf das Zusatzpaket mosaic zurückgegriffen wird.
> pdf-Download

Linksammlung & Literaturhinweise

Hier stellen wir Ihnen Internetlinks und Literaturhinweise rund um die Software R zur Verfügung. Die Aufstellung wird in unregelmäßigen Abständen erweitert und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

The R Journal (open access, refereed journal of the R project for statistical computing)
> zum R Journal

  • Chambers et. al. (Hrsg.): The R Series, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton
  • Field, A. / Miles, J. / Field, Z. (2012): Discovering Statistics Using R, London 2012
  • Gentleman et. al. (Hrsg.): Use R!, Springer Reihe, Berlin
  • Hatzinger, R. / Hornig, K. / Nagel, H. (2011). R: Einführung durch angewandte Statistik, München 2011
  • Ligges, U. (2008). Programmieren mit R, Berlin 2008
  • Lübke, K., Vogt, M. (2014): Angewandte Wirtschaftsstatistik – Daten und Zufall, Wiesbaden 2014
  • Luhmann, M. (2010): R für Einsteiger, Weinheim 2010

 

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