DigStat

Digitale Lerneinheiten in der Statistik

In dem vom MKW NRW geförderten Projekt „DigStat – Digitale Lerneinheit in der Statistik“ wurde ein Selbstlernkurs entwickelt, der grundlegende Themenbereiche der Statistik mit R abdeckt, die typischerweise in der Bachelorphase an Hochschulen gelehrt werden.

Der Kurs ist in fünf Lerneinheiten gegliedert. Jede Lerneinheit besteht aus digitalen Skripten und STACK-Aufgaben.

Die erste Lerneinheit bietet einen schnellen und praxisnahen Einstieg in die Statistik-Software R. Die Softare R kann von hier aus installiert werden, falls R nicht auf Ihrem Rechner installiert ist. Zusätzlich wird die Installation einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE), wie zum Beispiel RStudio, empfohlen. Alternativ zur Installation kann die Web-Version webR direkt im Browser verwendet werden.

Die weiteren Lerneinheiten erklären grundlegende statistische Methoden und Verfahren, illustrieren diese mit passenden Beispielen und zeigen, wie diese in R angewendet werden. Sobald die Grundlagen von R bekannt sind, können alle Lerneinheiten unabhängig voneinander bearbeitet werden, innerhalb einer Lerneinheit bauen die Kapitel jedoch aufeinander auf.

Zielgruppe

Dieser Kurs eignet sich sowohl für das Selbststudium als auch für den Einsatz in Lehrveranstaltungen, etwa zur Vor- oder Nachbereitung von Vorlesungen oder zur Vorbereitung auf Prüfungen. Die Themen sind insbesondere für Studierende der folgenden Studiengänge interessant:

  • Mathematik und Statistik
  • Data Science und Datenjournalismus
  • Ingenieurwissenschaften
  • Physik, Informatik, Pharmazie, Psychologie

Lizenz

Die entstandenen Inhalte stehen, wenn nicht anders gekennzeichnet, unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 – Teilen und Bearbeiten unter Namensnennung und Weitergabe unter gleichen Bedingungen.

Verfügbare Materialien

Der im Projekt entwickelte Moodle-Kurs kann über den offenen Moodle-Zugang der Ruhr-Universität Bochum eingesehen werden und steht zusätzlich als Download bereit.

Über das offene Moodle der Ruhr-Universität Bochum können Sie den Moodle-Kurs mit einem Gastzugang und ohne Registrierung einsehen.

Auf der Projekt-Website des Konsortium OER.Stochastik.NRW finden Sie Open Educational Resources aus unterschiedlichen Projekten für den Bereich Stochastik.

Für die Einbindung des Kurses in Ihr lokales Lernmanagementsystem können Sie die Moodle-Backup-Datei hier herunterladen.

Ansprechpersonen

Prof. Dr. Herold Dehling

Prof. Dr. Herold Dehling

Ruhr-Universität Bochum
Prof. Dr. Katrin Rolka

Prof. Dr. Katrin Rolka

Ruhr-Universität Bochum
Dr. Michael Kallweit

Dr. Michael Kallweit

Ruhr-Universität Bochum
Prof. Dr. Roland Fried

Prof. Dr. Roland Fried

Technische Universität Dortmund
Prof. Dr. Axel Bücher

Prof. Dr. Axel Bücher

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

+49 234 32 27548
axel.buecher@ruhr-uni-bochum.de

Prof. Dr. Axel Bücher wurde 2023 an die Ruhr-Universität Bochum berufen.

Prof. Dr. Kathrin Möllenhoff

Prof. Dr. Kathrin Möllenhoff

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

+49 221 478 82929
kathrin.moellenhoff@uni-koeln.de

Prof. Dr. Katrhin Möllenhoff wurde 2023 an die Universität zu Köln berufen.

Prof. Dr. Alexander Schnurr

Prof. Dr. Alexander Schnurr

Universität Siegen
Dr. Susanne Spies

Dr. Susanne Spies

Universität Siegen
Logo der Heinrich Heine Universität Düsseldorf
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Logo der Universität Siegen
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