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Course learning outcome												Level	Weight
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
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
Topic / Unit name		Workload	Learning type	Mode of delivery			Groups	Collaboration	Feedback	Mandatory activity	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 workload		0.08h
Übungen zu RStudio machen
	Übung zu RStudio	10 min	Practice	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	No	No	No
Total unit workload		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	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 workload		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	Acquisition	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	No	No	No
Total unit workload		0.08h
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 workload		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	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 workload		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	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 workload		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	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 workload		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	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 workload		0.5h
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 workload		0.5h
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 workload		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	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 workload		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	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 workload		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	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 workload		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	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 workload		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	Acquisition	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	No	No	No
Total unit workload		0.25h
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 workload		0.83h
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 workload		0.5h
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 workload		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	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 workload		0.75h
Umgebung(en) 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 workload		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	Investigation	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	Automated	No	0	Formative	Automated
Total unit workload		0.5h
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 workload		0.33h
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 workload		0.5h
Komplexe Programmierübungen
	allgemeine Programmierübungen	120 min	Production	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	Automated	No	No
Total unit workload		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	Production	Online	Asynchronous	Teacher not present	No	No	Automated	No	No
Total unit workload		4h
Total course workload		16.33h

Otter (teachR)