dsci-trans für andere Studiengänge¶
Liebe Kolleg*en,
Ende Juli hatten ein paar von uns Informatikern eine kleine Zoom-Konferenz zum Thema Python:
Wie können wir Studis, die schon C oder Java können, Python schnell und knackig beibringen?
Wie können nicht nur wir, sondern auch Studierende selbst feststellen, ob ihre Python-Kompetenzen für unsere Kurse ausreichend sind, und/oder ob sie noch dazulernen sollten (egal ob self-paced oder in einem Kurs bei uns)?
Wie wir ja vorhergesehen hatten, taucht das Problem der fehlenden Python-Kenntnisse insbesondere inzwischen auch in anderen Fakultäten auf, in die wir Informatik-Veranstaltungen exportieren.
Als Teil meines derzeitigen 50% Forschungs-Freisemesters hab ich dazu ein Konzept erstellt, das ich euch hiermit skizziere, mit der Bitte um Feedback.
dsci-lab¶
Am einfachsten ist es, für die Grundlagen von Python sich mit den Studierenden auf https://cocalc.com/ zu treffen: Unbedingte Empfehlung! - Cocalc geht aber nur online (nicht jeder hat immer ein stabiles schnelles Internet), und wer mehr will, kommt an Grenzen.
Ergänzend habe ich ein virtuelles Data-Science-Lab aufgesetzt: eine virtuelle Maschine zum Download,
mit der die die Studierenden zuhause online und offline arbeiten können, und
und deren Konfiguration wir so gut kennen, dass wir als Dozenten bei Problemen zielgerichtete Unterstützung remote geben können.
Das dsci-lab nutze ich selbst für meine dsci-Aufgaben. Eine erste Version ist inzwischen online. Ich würde mich sehr freuen, wenn ihr es ausprobieren wolltet:
(download-Credentials: siehe email)
Falls ihr Probleme habt bei der Installation bitte sofort bei mir melden, ich unterstütze euch die nächsten Tage gerne; denn ich muss ja wissen, auf welche Probleme die Studie stoßen werden!
Python Transition Course¶
Zum andern erarbeite ich derzeit gemeinsam mit der eigens dafür vorgesehenen Lehrbeauftragten Marta Vohnoutová einen Kurs für genau obige Zielgruppe:
http://www.jbusse.de/dsci-lab/dsci-pytrans.html
angeboten werden 2 SWS Lehre + Lernunterstützung
findet statt in den ersten zwei Semesterwochen
Teilnahme am Kurs und der Prüfung freiwillg
endet mit einer kleinen freiwiligen, informellen Prüfung
Kussprache EN
In diesem Kurs geht es nur um die Wiederholung und den Transfer von Basics. Anspruch:
Wer die für diesen Kurs vorausgesetzten 200h (10 ECTS) Programmieren in C oder Java in seinem bisherigen Studium leidlich gut absolviert hat, der/die sollte die Python-Transition nach einem Tag Lernzeit gut meistern können.
Aber es mag auch an der Fakultät IF Studierende geben, die eine ganze Woche für diesen Kurs brauchen ;-)
Lernmaterialen statt Lehrmaterialien¶
Unter Kollegen sind wir uns weitgehend einig, dass das Erlernen einer Programmiersprache nicht durch Hören oder lesen oder Videos, sondern nur durch eigenständiges Tun geschehen kann:
Denn Programmieren ist wir Klavierspielen: Wenn man es nur im Video erklärt bekommt, kann man es noch lange nicht.
Bücher, Tutorials, Videos etc. zu Python gibt es im Netz massenhaft, eine Auswahl gibt z.B. http://jbusse.de/2020_ws_dsci/dsci-ressourcen.html. Meine Meinung: Für die Darstellung von Python Zeit zu investieren lohnt sich nicht, andere machen es schon sehr gut, die Latte liegt hoch.
Wichtigste Einsicht unter Kollegen:
Der wesentliche Engpass in der Lehre besteht nicht in der Verfügbarkeit von Information / Lehrmaterial, sondern in der schnellen Hilfe für Studierende beim Aufgabenlösen.
Was die Studierenden (und wir) dazu brauchen sind in der Schwierigkeit gut justierte Aufgaben:
nicht zu einfach -> Langeweile
nicht zu schwierig -> Überforderung
idealerweise lassen sich Aufgaben nach Schwierigkeit und Niveau klassifizieren
In unserem Python Transition Course suchen wir derzeit nach einer Möglichkeit, wie wir vom Frontalunterricht wegkommen, die Teilnehmer zum Selbstlernen aktivieren, und gute Lernunterstützung anbieten können.
Seit ein paar Tagen glaube ich etwas gefunden zu haben (Danke Markus Mock) für den Hinweis:
Wenn wir also ggf. Ressourcen bündeln wollen, um unseren Programmier-Unterricht weiter auszubauen, dann würde ich empfehlen, für eine Platform wie Codewars dutzende fachspezifische Python-Katas zu entwickeln und ggf. sogar Geld dafür zu bezahlen, diese Aufgaben auf codewars den Studierenden zur Verfügung zu stellen.