@article{GrillenbergerRomeike2018,
  author    = {Grillenberger, Andreas and Romeike, Ralf},
  title     = {Was ist Data Science?},
  series = {Commentarii informaticae didacticae},
  journal   = {Commentarii informaticae didacticae},
  number    = {10},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416369},
  pages     = {119 -- 134},
  year      = {2018},
  abstract  = {In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer st{\"a}rker durch entsprechende Studieng{\"a}nge an Hochschulen repr{\"a}sentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Auspr{\"a}gungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandb{\"u}cher etablierter Studieng{\"a}nge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung f{\"u}r die weitere Forschung expliziert.},
  language  = {de}
}
@article{FredeKnobelsdorf2018,
  author    = {Frede, Christiane and Knobelsdorf, Maria},
  title     = {Explorative Datenanalyse der Studierendenperformance in der Theoretischen Informatik},
  series = {Commentarii informaticae didacticae},
  journal   = {Commentarii informaticae didacticae},
  number    = {10},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416378},
  pages     = {135 -- 149},
  year      = {2018},
  abstract  = {In diesem Artikel werden die Ergebnisse einer explorativen Datenanalyse {\"u}ber die Studierendenperformance in Klausur- und Hausaufgaben eines Einf{\"u}hrungskurses der Theoretischen Informatik vorgestellt. Da bisher empirisch wenig untersucht ist, welche Probleme Studierenden in den Einf{\"u}hrungskursen haben und die Durchfallquoten in diesen Kursen sehr hoch sind, soll auf diesem Weg ein {\"U}berblick gegeben werden. Die Ergebnisse zeigen, dass alle Studierenden unabh{\"a}ngig von ihrer Klausurnote die niedrigste Performance in den Klausur- und Hausaufgaben aufweisen, in denen formale Beweise gefordert sind. Dieses Ergebnis st{\"a}rkt die Vermutung, dass didaktische Ans{\"a}tze und Maßnahmen sich insbesondere auf das Erlernen formaler Beweismethoden fokussieren sollten, um Informatik-Studierende nachhaltiger dabei zu unterst{\"u}tzen, in Theoretischer Informatik erfolgreich zu sein.},
  language  = {de}
}
@article{GrevenSchroeder2018,
  author    = {Greven, Christoph and Schroeder, Ulrik},
  title     = {Wissenschaftliches Arbeiten lernen},
  series = {Commentarii informaticae didacticae},
  journal   = {Commentarii informaticae didacticae},
  number    = {10},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416380},
  pages     = {151 -- 161},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die Lehre von wissenschaftlichem Arbeiten stellt einen zentralen Aspekt in forschungsorientierten Studieng{\"a}ngen wie der Informatik dar. Trotz diverser Angebote werden mittel- und langfristig M{\"a}ngel in der Arbeitsqualit{\"a}t von Studierenden sichtbar. Dieses Paper analysiert daher das Profil der Studierenden, deren Anwendung des wissenschaftlichen Arbeitens, und das Angebot von Proseminaren zum Thema „Einf{\"u}hrung in das wissenschaftliche Arbeiten" einer deutschen Universit{\"a}t. Die Ergebnisse mehrerer Erhebungen zeigen dabei diverse Probleme bei Studierenden auf, u. a. bei dem Prozessverst{\"a}ndnis, dem Zeitmanagement und der Kommunikation.},
  language  = {de}
}