Ressourcen#

Note

Diese Sammlung von Lehr-Lern-Ressourcen befindet sich im Aufbau, dient der Vorbereitung der Lehrveranstaltungen und wird kontinuierlich erweitert! 👷‍♂️🏗🚚

Lehr- und Lerninhalte#

Command Line#

Git#

See this link for Git resources.

Literatur#

Bak16

Monya Baker. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature, 533(7604):452–454, May 2016. URL: http://dx.doi.org/10.1038/533452a, doi:10.1038/533452a.

OpenSCollaboration15

Open Science Collaboration. Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251):aac4716–aac4716, Aug 2015. URL: http://dx.doi.org/10.1126/science.aac4716, doi:10.1126/science.aac4716.

Technologien#

Hardware#

Software#

Environments#

Jupyter#

ipywidgets#

Quarto#

Kommunikation & Austausch#

Didaktik#

Code Buddies#

(“Buddy”, Englisch umgangssprachlich für “Kumpel” oder “Kamerad”)

Alle Studierenden schätzen ihre Programmierkenntnisse selbst ein und stellen sich in einer Reihe auf. Die Reihe der Studierenden wird dann “in der Mitte gefaltet”, sodass die Person mit der geringsten Programmierkenntnis und die Person mit der umfangreichsten Programmierkenntnis als “Code Buddies” einander zugewiesen werden.

Literatur#

HHL+23

Verena Heise, Constance Holman, Hung Lo, Ekaterini Maria Lyras, Mark Christopher Adkins, Maria Raisa Jessica Aquino, Konstantinos I. Bougioukas, Katherine O. Bray, Martyna Gajos, Xuanzong Guo, Corinna Hartling, Rodrigo Huerta-Gutierrez, Miroslava Jindrová, Joanne P. M. Kenney, Adrianna P. Kępińska, Laura Kneller, Elena Lopez-Rodriguez, Felix Mühlensiepen, Angela Richards, Gareth Richards, Maximilian Siebert, James A. Smith, Natalie Smith, Nicolai Stransky, Sirpa Tarvainen, Daniela Sofia Valdes, Kayleigh L. Warrington, Nina-Maria Wilpert, Disa Witkowska, Mirela Zaneva, Jeanette Zanker, and Tracey L. Weissgerber. Ten simple rules for implementing open and reproducible research practices after attending a training course. PLOS Computational Biology, 19(1):1–11, 01 2023. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010750, doi:10.1371/journal.pcbi.1010750.

Textressourcen#

Nicht verwendete Textbausteine zur Beschreibung des Lehrangebots:

Der effektive Umgang mit Code und Daten spielt in Forschung und Lehre, vielen Berufen und der Gesellschaft eine immer größere Rolle.
Die digitalen Objekte auf unseren Computern verändern sich ständig.
In Textdateien abgespeicherte Manuskripte wie Forschungspapiere oder Abschlussarbeiten werden häufig über lange Zeiträume geschrieben und kontinuierlich verändert.
Das gleiche gilt für Programmiercode, der zur Analyse von empirischen Daten verwendet wird, sowie für (Forschungs-)Daten selbst, die ergänzt und aktualisiert werden.
Zudem bearbeiten wir Dokumente oft kollaborativ, beispielweise wenn wir Feedback von Kolleg:innen integrieren.

Häufig ist es dabei erforderlich, die Entwicklung verschiedener Versionen von Daten systematisch zu kontrollieren.
Eine weit verbreitete, implizite Form der "Versionskontrolle" besteht im regelmäßigen Kopieren und Umbenennen von Dateien.
Die Word-Datei eines Manuskripts entwickelt sich dabei nicht selten von `Manuskript.docx` zu `Manuskript_Entwurf3_version5_final_FINAL.docx`.
Über die Zeit werden häufig Zwischenversionen in separaten Dateien mit unterschiedlichen Dateinamen gespeichert, um den Änderungsverlauf des Projekts zu dokumentieren.

Es werden oft mehrere Dateien mit ähnlichem Inhalt gespeichert, die sich oft nur durch ihren Dateinamen unterscheiden.
Unterschiede zwischen Versionen sind nicht transparent und mĂĽssen manuell miteinander vergleichen werden.
In kollaborativen Arbeiten ist es oft nach einiger Zeit nicht mehr möglich, wer eine Datei wann, wie und warum verändert hat.
Es ist unklar, wie Versionen aufeinander aufbauen oder miteinander integriert werde können.
Wichtige Informationen drohen in langen E-Mail-Ketten verloren zu gehen.