Eine Postserie über Computational Essays – Teil 2
Die Einführung von Computational Essays als Prüfungsformat stellt Universitäten vor neue Herausforderungen. Gleichzeitig liegt darin eine Chance, denn indem die Studierenden lernen, ihr Wissen durch die Kombination von Text, Code und Visualisierung auszudrücken, erwerben sie nicht nur technische Fähigkeiten, sondern entwickeln auch ein tieferes Verständnis für die thematischen Inhalte. Zugleich stellen Computational Essays eine neue Form der Wissensvermittlung dar, die auf Interaktivität, Zugänglichkeit und Transparenz basiert. Sie haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir lernen, lehren und forschen, nachhaltig zu verändern.
Jupyter Notebooks in der wissenschaftlichen Forschung
In der wissenschaftlichen Forschung bieten Jupyter Notebooks Forschenden die Möglichkeit, von der ersten Idee bis zur Veröffentlichung und Vermittlung ihrer Ergebnisse einen transparenten und kollaborativen Ansatz zu verfolgen. Sie ermöglichen es, Analysen, Befunde und Gedanken nicht nur zu formulieren, sondern direkt mit Code, visuellen Datenanalysen und erläuternden Notizen zu verknüpfen. Der Übergang von der individuellen Exploration der vorliegenden Daten hin zu einer umfassenden fachlichen Zusammenarbeit an einem gemeinsamen Thema wird durch die einfache Teilbarkeit und Versionierbarkeit der Notebooks erleichtert. Daher eignet sich die Jupyter-Infrastruktur sehr gut für das Verfassen von Computational Essays.
Forschungsergebnisse werden nicht mehr nur in statischen Papieren festgehalten, sondern in dynamischen, interaktiven Notebooks, die eine direkte Auseinandersetzung mit ihnen ermöglichen. Die Publikation in diesem Format erhöht die Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Forschung; dieser Aspekt lässt sich für die universitäre Lehre auf das Konzept des forschenden Lernens übertragen. Darüber hinaus erleichtern Jupyter Notebooks die Vermittlung komplexer Inhalte in der Lehre, indem sie Studierenden und Kolleg:innen erlauben, Code auszuführen, zu modifizieren und so ein tieferes Verständnis der Inhalte zu erlangen.
Basis für gute wissenschaftliche Praxis
Durch Reproduzierbarkeit, Transparenz, Nachhaltigkeit, Offenheit und der Möglichkeit zur Zusammenarbeit legen Jupyter Notebooks den Grundstein für eine Forschung, die den Anforderungen der modernen Wissenschaft gerecht wird. Sie fördern eine Kultur, in der Forschungsergebnisse nicht nur geteilt, sondern auch lebendig in der Gemeinschaft diskutiert und weiterentwickelt werden können. Lernenden werden durch das Mittel der Computational Essays direkt in der forschungsgetriebenen Anwendung essentielle Werte guter wissenschaftlicher Praxis vermittelt.
Gleichzeitig adressieren Jupyter Notebooks einen neuen Bedarf an dynamisch-interaktiven und beteiligenden Formaten für die Lehre, die den veränderten Lerngewohnheiten von Studierenden im Digitalen Zeitalter entgegen kommt. Computational Essays bieten hier alle Voraussetzung und beschreiten somit einen innovativen Weg der aktiven Auseinandersetzung mit Daten, der sich durch das Zusammenspiel von menschlichem Denken und computergestützter Analyse auszeichnet.
Synergie von Narrativ und Code
Ein Computational Essay basiert wie eine klassische geschichtswissenschaftliche Arbeit auf einem tiefgreifenden Verständnis des thematisch-inhaltlichen Kontextes der zu untersuchenden Fragestellung, das in einem Narrativ erfasst wird. Der Computational Essay dient als Werkzeug, um dieses Narrativ zu erkunden und zu erweitern. Dies erfordert von den Studierenden nicht nur, dass sie die zu untersuchenden Inhalte vollumfänglich verstehen, sondern auch, das sie die Ergebnisse ihrer computergestützten Forschung kritisch reflektieren. Wenn die Ergebnisse nicht zum Narrativ passen, weist dies auf eine Diskrepanz in der Analyse oder im Verständnis des Themas hin.
Durch Computational Essays werden die Studierenden dazu angeregt, Themen selbstständig zu erforschen und zu entdecken. Die strukturierte Herangehensweise, die computationelle Methoden fordern, hilft ihnen, Inhalte zu verstehen, zu erklären und eigenständige Schlussfolgerungen zu ziehen. Um aussagekräftige Computational Essays zu verfassen, müssen Studierende daher nicht nur das Thema gründlich kennen, sondern auch in der Lage sein, ihre Gedanken klar und strukturiert zu formulieren. Einfacher, sauberer Code, der die Diskussion im Text unterstützt, Visualisierungen, die komplexe Konzepte greifbar machen, sowie eine bewusste Beschränkung auf wesentliche Code-Eingaben sind hier unerlässlich. Diese Voraussetzungen fördern nicht nur das Verständnis, sondern zugleich die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte präzise und verständlich zu vermitteln. Die Fähigkeit, Computational Essays und Jupyter Notebooks als Werkzeuge für computergestützte Notizen, als Lösungsvorlagen, auch Worked Examples genannt, Tutorials oder Portfolios zu nutzen, erhöht darüber hinaus ihren Wert als langfristige Lernressourcen.
Ein Beispiel für ein Notebook Tutorial, das letztlich ein Computational Essay ist, der in der Lehre zur Vermittlungszwecken eingesetzt wird. (Robert Jäschke,
https://scm.cms.hu-berlin.de/ibi/dud/-/blob/master/Datenanalyse.ipynb)
Fazit: Computational Essays bereichern das Lehren und Lernen
Trotz der diversen Vorteile gibt es auch Kritikpunkte, wie z. B. die vermeintliche Förderung von „schlechtem“ Programmieren oder die Gefahr von versteckten Zustandsabhängigkeiten im Code, die in Jupyter Notebooks entstehen können. Diese Herausforderungen erfordern daher eine reflektierte Nutzung, um einen sauberen und nachvollziehbaren Forschungsprozess zu gewährleisten.
Computational Essays sind jedoch mehr als nur eine neue Form der Aufgabenstellung; sie stellen einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie wir lernen und lehren sowie forschen und denken. Als Prüfungsformat bieten sie nicht nur die Möglichkeit, erlernte Inhalte und Wissen zu testen, sondern fördern auch kritisches Denken, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit. Insgesamt erweisen sich Computational Essays als ein mächtiges Werkzeug, das die Lernlandschaft nachhaltig prägen und bereichern kann.
Hier geht es zu Teil 3 der Postserie über die konkrete Umsetzung von Computational Essays unter Verwendung von JupyterHub.
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Digital History Berlin (Redaktion) (8. April 2024). Computational Essays als Chance und Herausforderung in der universitären Lehre. Digital History Berlin. Abgerufen am 7. Dezember 2024 von https://doi.org/10.58079/w6mv