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Kurs-Lernergebnis												Niveau	Gewicht
Otter (teachR)
Selbstlerntutorials für Frankfurter Studierende, um R-Grundlagen zu lernen. Das Tutorial kann seminarbegleitend oder unabhängig von der Lehre selbstständig von Studierenden eingesetzt werden.
Arbeitsbelastung in Stunden: 15
Anzahl der Lernenden: 300
Bereitstellungsmodus: Online
Status: Abgeschlossen
Öffentlicher Zugang zum Kurs: Öffentlich
Mitwirkende: Meike Steinhilber, Patricia Heise
Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden												Erinnern	10
Die Studierenden verstehen die R-Syntax												Verstehen	20
Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben												Analysieren	20
Die Studierenden können eigenständig Code verfassen												Anwenden	20
Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen												Anwenden	10
Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen												Anwenden	20
Gesamtgewicht: 100
Thema / Einheitsname		Arbeitsbelastung	Lernart	Lieferart			Gruppen	Zusammenarbeit	Rückmeldungen	Mandatory activity	Bewertung
Thema / Einheitsname		Arbeitsbelastung	Lernart	Lieferart			Gruppen	Zusammenarbeit	Rückmeldungen	Mandatory activity	Punkte	Typ	Anbieter
R & RStudio Grudlagen
Oberfläche bedienen können
	Screenshots anschauen und Beschreibung lesen	5 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.08h
Übungen zu RStudio machen
	Übung zu RStudio	10 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.16h
Datentypen Die Studierenden verstehen die R-Syntax (35%)) , Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (10%)) , Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%)) , Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (10%))
Logische Operatoren
	Logische Operatoren kennenlernen Übersicht und Information über logische Operatoren geben. Mit Beispielcode an einem Praxisbeispiel Funktion aufzeigen.	5 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Logische Operatoren üben Übungsaufgaben, in denen die Lernenden logische Operatoren anwenden müssen.	15 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.33h
Integer
	Logische Operatoren kennenlernen Integer erklären. Mit Beispielcode an einem Praxisbeispiel Funktion aufzeigen. Erstellen von integer Klasse prüfen von doubles abgrenzen können	5 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.08h
Double
	Double kennenlernen Double kennenlernen Grundlagen erklären Einsatzmöglichkeiten Klasse überprüfen fehlende Werte (`NaN`) einführen Sonderfälle erklären	5 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Double üben Übungsaufgaben, in denen Lernende mit Doubles arbeiten müssen.	15 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.33h
Character
	Character kennenlernen Double kennenlernen Grundlagen erklären (Nutzung von Anführungszeichen) Einsatzmöglichkeiten (als Daten (Text) oder auch in R (Farbenfür Grafiken etc.)) Klasse überprüfen erste Packages einfließen lassen	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Character üben Übungsaufgaben, in denen Lernende mit Characters arbeiten müssen. Code komplett neuschreiben Code anpassen	10 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.41h
Fehlende Werte
	Fehlende Werte kennenlernen Verschiedene fehlende Werte kennenlernen `NaN` `NA` `NULL` `logical(0)` `integer(0)` `double(0)` Allgemeines zu fehlenden Werten: Länge des Objekts überprüfen Fehlende Werte in Rechenoperationen auf fehlende Werte prüfen Beispielcode!	20 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Umgang mit fehlenden Werten üben Übungsaufgaben, in denen Lernende mit fehlenden Werten arbeiten müssen. Fehler im Code korrigieren Multiple Choice zu allgemeinen (logischen) Fragen zu fehlenden Werten	15 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.58h
Datenstrukturen Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden (20%)) , Die Studierenden verstehen die R-Syntax (10%)) , Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (20%)) , Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (20%)) , Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (20%))
Variablen
	Variabeln kennenlernen Übersicht und Information über Variablen geben. Mit Beispielcode an einem Praxisbeispiel Funktion aufzeigen, Mit Screenshot Aussehen in Umgebung erklären.	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Variable erstellen Variable mit vorgegebenen Werten erstellen.	15 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Atomare Vektoren
	Atomare Vektoren erklären Atomare Vektoren erklären Funktion `c()` vorstellen Klammern `[]` einführen Unterschied Skalare und klassische Verktoren Beispielcodes: Ansteuern mit Klammern zeigen Ansteuern mit `TRUE` und `FALSE` zeigen Vektorisierte Berechnungen	10 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Mit Variablen arbeiten Übungen zu verschiedenen Unterthemen Variablen erstellen einzelne Werte in Variablen ersetzen mit Vektoren rechnen	20 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Faktoren
	Atomare Vektoren erklären Faktoren erklären als kategoriale Variablen Beispiele geben (z.B. Geschlecht) Beispielcode	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Factors erstellen Übungsaufgabe, um mit Factors zu arbeiten Factor erstellen Factor sortieren	15 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Matrix
	Matrix erklären Matrix einführen Beschränkungen aufführen (Class) Klammern [] und Orientierung erklären	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Matrix erstellen Matrixes selbst erstellen	5 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Matrix organisieren Matixes ansteuern Spalten Zeilen	5 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.41h
Funktionen Die Studierenden verstehen die R-Syntax (50%)) , Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (50%))
Funktionen erstellen
	Funktionen erklären Funktionen erklären: Struktur Syntax Beispielcode zeigen	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Einfache Funktionen erstellen Kleine Funktionen zu vorgegebenen Aufgaben erstellen (z.B. Funktion, die zwei Zahlen addiert)	5 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.33h
R Pakete Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (20%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (20%))
R Pakete
	Variable erstellen Packages erklären Installation Verwendung nach Installation Übersicht über relevanteste Pakete für Studium/Forschung Beispielcode!	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Pakete herunterladen Lernende bestimmtes Paket herunterladen und testen lassen	15 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Datenverarbeitung Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden (20%)) , Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (70%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%))
Datenverarbeitung
	Beispieldatensatz zeigen	5 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Daten verarbeiten Daten anzeigen (bestimmte Werte) erste deskriptiven Statistiken fehlende Werte anzeigen lassen fehlende Werte entfernen Daten ändern	20 min	Übung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.41h
Daten importieren/exportieren
	Speichertypen erklären (Export) Verschiedene Speicherformate einführen und Vor- und Nachteile erklären (mit Beispielcode!) .csv .rda oder RData .rds	10 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Daten importieren Beispielcode zum importieren verschiedener Datentypen	10 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.33h
Code Flow Die Studierenden verstehen die R-Syntax (30%)) , Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (30%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (30%)) , Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (10%))
Einführung/Erklärung in Code Flow
	Code Flow Einführung Problem erklären und Lösungsvorschläge geben if-Statements for Loops while Loops	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.25h
If-else
	If-else-Statements erklären Erklärung zu verschiedenen Conditions geben Beispielcodes zeigen Auch Verknüpfung verschiedener Loops	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	If-else-Statements üben Code mit if-else selbst produzieren	20 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	If-else-Statements reflektieren If-else vorgeben und über Output nachdenken lassen	15 min	Untersuchung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.83h
For-Loop
	For-Loops erklären Beispielcodes (Beispiel mit length() zeigen)	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	For-Loop erstellen Code mit For-Loop selbst produzieren	15 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
While-Loop
	While-Loops erklären Beispielcodes	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	While-Loop erstellen Code mit While-Loop selbst produzieren	15 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Negativbeispiel bearbeiten Negativbeispiel aufzeigen	10 min	Untersuchung	Online	Asynchron	Lehrer anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.66h
Debugging Die Studierenden verstehen die R-Syntax (30%)) , Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (30%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%)) , Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (30%))
Warnungen und Fehler
	Warnungen und Fehler unterscheiden Warnings/Errors einführen Unterschied Warning/Error Funktionsweise Error (if-Statement) eigene Funktionen und Warnungen Beispielcode zeigen Warnung selbst schreiben Error selbst schreiben	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Warnung selbst schreiben Übungsaufgabe, wo Studierende selbst eine simple Warnung schreiben sollen	15 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
	Tipps Weiterführende Informationen und Tipps rund um Errors/Warnings Help-Seite von Funktionen häufige Fehler vermeiden etc.	15 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.75h
Umgebung(en) Die Studierenden verstehen die R-Syntax (100%))
Funktionen
	Funktionen	20 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Loops	10 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Übergeordnete Übungen Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (7%)) , Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%)) , Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%)) , Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (10%))
Debugging
	Fehler beheben Zunächst einfache, dann schwerere Übungen mit vorgebenen Fehlern	30 min	Untersuchung	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	0	Formativ	Automatisiert
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Code umschreiben
	Übung Code umschreiben Vorgegebener (funktionierender) Code, der umgeschrieben werden soll, ohne Funktionalität zu verlieren	20 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.33h
Datensätze nutzen
	Erstellung eines Datensatzes Code zeigen, der Erstellung eines Datensatzes zeigt	10 min	Erwerb	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Nein	Nein	Nein
	Datensatz-Navigation üben Übungsaufgaben, in denen Studierende lernen sollen, mit einem vorgegebenen Datensatz umzugehen Fehlende Werte bestimmte Zeilen ausgeben lassen	20 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		0.5h
Komplexe Programmierübungen
	allgemeine Programmierübungen	120 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		2h
Freies Üben Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (100%))
Code Chunk
	Code Chunk Leerer Codechunk (ähnlich in RStudio), wo frei gecodet werden kann	240 min	Produktion	Online	Asynchron	Lehrer nicht anwesend	Nein	Nein	Automatisiert	Nein	Nein
Gesamtarbeitsbelastung der Einheit		4h
Gesamtarbeitsbelastung des Kurses		16.33h

Otter (teachR)