Otter (teachR)

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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.

Workload in hours: 15
Number of learners: 300
Mode of delivery: Online
Status: Completed
Course public access: Public
Contributors:
Meike Steinhilber, Patricia Heise
Course learning outcomeLevelWeight
Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden Remembering 10
Die Studierenden verstehen die R-Syntax Understanding 20
Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben Analysing 20
Die Studierenden können eigenständig Code verfassen Applying 20
Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen Applying 10
Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen Applying 20
Total weight: 100
Topic / Unit name Workload Learning type Mode of delivery Groups Collaboration Feedback Mandatory activity Assessment
Points Type Providers
R & RStudio Grudlagen
Oberfläche bedienen können
  Screenshots anschauen und Beschreibung lesen
5 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.08h
Übungen zu RStudio machen
  Übung zu RStudio
10 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.16h
Datentypen
Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (35%), Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (10%), Applying Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%), Analysing 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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Logische Operatoren üben

Übungsaufgaben, in denen die Lernenden logische Operatoren anwenden müssen.

15 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.33h
Integer
  Logische Operatoren kennenlernen

Integer erklären. Mit Beispielcode an einem Praxisbeispiel Funktion aufzeigen.

  • Erstellen von integer
  • Klasse prüfen
  • von doubles abgrenzen können
5 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.08h
Double
  Double kennenlernen

Double kennenlernen

  • Grundlagen erklären
  • Einsatzmöglichkeiten
  • Klasse überprüfen
  • fehlende Werte (`NaN`) einführen
  • Sonderfälle erklären
5 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Double üben

Übungsaufgaben, in denen Lernende mit Doubles arbeiten müssen.

15 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.33h
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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Character üben

Übungsaufgaben, in denen Lernende mit Characters arbeiten müssen.

  • Code komplett neuschreiben
  • Code anpassen
10 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.41h
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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  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 Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.58h
Datenstrukturen
Remembering Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden (20%), Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (10%), Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (20%), Applying Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%), Applying Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (20%), Analysing 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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Variable erstellen

Variable mit vorgegebenen Werten erstellen.

15 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.5h
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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Mit Variablen arbeiten

Übungen zu verschiedenen Unterthemen

  • Variablen erstellen
  • einzelne Werte in Variablen ersetzen
  • mit Vektoren rechnen
20 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.5h
Faktoren
  Atomare Vektoren erklären

Faktoren erklären

  • als kategoriale Variablen
  • Beispiele geben (z.B. Geschlecht)

Beispielcode

15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Factors erstellen

Übungsaufgabe, um mit Factors zu arbeiten

  • Factor erstellen
  • Factor sortieren
15 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.5h
Matrix
  Matrix erklären

Matrix einführen

  • Beschränkungen aufführen (Class)
  • Klammern [] und Orientierung erklären
15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Matrix erstellen

Matrixes selbst erstellen

5 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Matrix organisieren

Matixes ansteuern

  • Spalten
  • Zeilen
5 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.41h
Funktionen
Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (50%), Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (50%)
Funktionen erstellen
  Funktionen erklären

Funktionen erklären:

  • Struktur
  • Syntax

Beispielcode zeigen 

15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Einfache Funktionen erstellen

Kleine Funktionen zu vorgegebenen Aufgaben erstellen (z.B. Funktion, die zwei Zahlen addiert)

 

5 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.33h
R Pakete
Applying Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (20%), Applying 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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Pakete herunterladen

Lernende bestimmtes Paket herunterladen und testen lassen

15 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.5h
Datenverarbeitung
Remembering Die Studierenden können verschiedene Datentypen unterscheiden (20%), Applying Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (70%), Applying Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%)
Datenverarbeitung
  Beispieldatensatz zeigen
5 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Daten verarbeiten
  • Daten anzeigen (bestimmte Werte)
  • erste deskriptiven Statistiken
  • fehlende Werte anzeigen lassen
  • fehlende Werte entfernen
  • Daten ändern
20 min Practice Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.41h
Daten importieren/exportieren
  Speichertypen erklären (Export)

Verschiedene Speicherformate einführen und Vor- und Nachteile erklären (mit Beispielcode!)

  • .csv
  • .rda oder RData
  • .rds
10 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Daten importieren

Beispielcode zum importieren verschiedener Datentypen

10 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.33h
Code Flow
Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (30%), Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (30%), Applying Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (30%), Analysing 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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.25h
If-else
  If-else-Statements erklären

Erklärung zu verschiedenen Conditions geben

Beispielcodes zeigen

Auch Verknüpfung verschiedener Loops

15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  If-else-Statements üben

Code mit if-else selbst produzieren

20 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  If-else-Statements reflektieren

If-else vorgeben und über Output nachdenken lassen

15 min Investigation Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.83h
For-Loop
  For-Loops erklären

Beispielcodes 

(Beispiel mit length() zeigen)

15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  For-Loop erstellen

Code mit For-Loop selbst produzieren

15 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.5h
While-Loop
  While-Loops erklären

Beispielcodes 

15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  While-Loop erstellen

Code mit While-Loop selbst produzieren

15 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Negativbeispiel bearbeiten

Negativbeispiel aufzeigen

10 min Investigation Online Asynchronous Teacher present No No No No No
Total unit workload0.66h
Debugging
Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (30%), Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (30%), Applying Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%), Analysing 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 Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Warnung selbst schreiben

Übungsaufgabe, wo Studierende selbst eine simple Warnung schreiben sollen

15 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
  Tipps

Weiterführende Informationen und Tipps rund um Errors/Warnings

  • Help-Seite von Funktionen
  • häufige Fehler vermeiden
  • etc.
15 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.75h
Umgebung(en)
Understanding Die Studierenden verstehen die R-Syntax (100%)
Funktionen
  Funktionen
20 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Loops
10 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
Total unit workload0.5h
Übergeordnete Übungen
Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (7%), Applying Die Studierenden können ihre eigenen Daten an vorliegenden Code anpassen (10%), Applying Die Studierenden können vorgegebenen (fremden) Code anpassen (10%), Analysing Die Studierenden können selbstständig Fehler im Code beheben (10%)
Debugging
  Fehler beheben

Zunächst einfache, dann schwerere Übungen mit vorgebenen Fehlern

30 min Investigation Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No 0 Formative Automated
Total unit workload0.5h
Code umschreiben
  Übung Code umschreiben

Vorgegebener (funktionierender) Code, der umgeschrieben werden soll, ohne Funktionalität zu verlieren

20 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.33h
Datensätze nutzen
  Erstellung eines Datensatzes

Code zeigen, der Erstellung eines Datensatzes zeigt

10 min Acquisition Online Asynchronous Teacher not present No No No No No
  Datensatz-Navigation üben

Übungsaufgaben, in denen Studierende lernen sollen, mit einem vorgegebenen Datensatz umzugehen

  • Fehlende Werte
  • bestimmte Zeilen ausgeben lassen
20 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload0.5h
Komplexe Programmierübungen
  allgemeine Programmierübungen
120 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload2h
Freies Üben
Applying Die Studierenden können eigenständig Code verfassen (100%)
Code Chunk
  Code Chunk

Leerer Codechunk (ähnlich in RStudio), wo frei gecodet werden kann

240 min Production Online Asynchronous Teacher not present No No Automated No No
Total unit workload4h
Total course workload16.33h