Machine Learning in der Bildungsforschung

Mit zunehmender Digitalisierung von Schulen und Hochschulen nimmt der Datenreichtum von Bildungseinrichtungen und angeschlossener staatlicher Einrichtungen, wie Landes- und Bundesämter, zunehmend zu. Mit diesen nun vorliegenden administrativen Daten ergeben sich neue Möglichkeiten der Datenanalyse. Als besonders auf große Datenmengen zugeschnittene Methoden bieten sich Methoden des maschinellen Lernens an. Maschinelle Methoden lassen sich in "unsupervised" (clustering) und "supervised" (predicting & classification) learning unterscheiden.

In dem Workshop werden die verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens vorgestellt und dezidiert der Prozess des maschinellen Lernens erläutert: Rohdatengewinnung, Datenbereinigung, feature engineering (Operationalisierung von Variablen), Lernphase und Anwendung trainierter Systeme. Dabei wird der Datenbereinigung, feature engineering und der Anwendung bestehender Verfahren besondere Aufmerksamkeit zukommen und weniger der Entwicklung und Modifikation bestehender Lernalgorithmen.

Tiefgehende Kenntnisse in Statistik oder im Programmieren sind nicht erforderlich.

Der Workshop findet als Videokonferenz über Zoom statt. 

Referent: Dr. Johannes Berens, Bergische Universität Wuppertal

Verbindliche Anmeldung per E-Mail an Dr. Christian Spoden: spoden@die-bonn.de

Von
Bis
Ort
Online-Seminar
Zielgruppe
Für Wissenschaft