TY - THES A1 - Weigend, Michael T1 - Intuitive Modelle der Informatik T1 - Intuitive models in informatics N2 - Intuitive Modelle der Informatik sind gedankliche Vorstellungen über informatische Konzepte, die mit subjektiver Gewissheit verbunden sind. Menschen verwenden sie, wenn sie die Arbeitsweise von Computerprogrammen nachvollziehen oder anderen erklären, die logische Korrektheit eines Programms prüfen oder in einem kreativen Prozess selbst Programme entwickeln. Intuitive Modelle können auf verschiedene Weise repräsentiert und kommuniziert werden, etwa verbal-abstrakt, durch ablauf- oder strukturorientierte Abbildungen und Filme oder konkrete Beispiele. Diskutiert werden in dieser Arbeit grundlegende intuitive Modelle für folgende inhaltliche Aspekte einer Programmausführung: Allokation von Aktivität bei einer Programmausführung, Benennung von Entitäten, Daten, Funktionen, Verarbeitung, Kontrollstrukturen zur Steuerung von Programmläufen, Rekursion, Klassen und Objekte. Mit Hilfe eines Systems von Online-Spielen, der Python Visual Sandbox, werden die psychische Realität verschiedener intuitiver Modelle bei Programmieranfängern nachgewiesen und fehlerhafte Anwendungen (Fehlvorstellungen) identifiziert. N2 - Intuitive models in computer science are Gestalt-like mental concepts about information processing, which are accompanied by confidence. People use them, when they try to understand the semantics of a computer programme, explain an algorithmic idea to someone else, check the logical correctness of existing code or create computer programmes. Intuitive models can be represented and communicated in different ways using static pictures, animated movies, concrete examples or verbal language. In this paper basic intuitions concerning the following issues are discussed: allocation of activity within a running programme, assignment of names to entities, data, functions, processing concepts, control of programme execution, recursion, classes and objects. By observing activities with a set of specially designed online games (the Python Visual Sandbox), evidence has been collected to proof the psychological existence of certain intuitive models among high school students and identify inappropriate applications (misconceptions). KW - Didaktik KW - Informatik KW - Intuition KW - Visualisierung KW - Fehlvorstellung KW - didactics KW - informatics KW - intuition KW - visualization KW - misconception Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-15787 SN - 978-3-940793-08-9 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - CHAP A1 - Keil, Reinhard A1 - Koubek, Jochen A1 - Martens, Alke A1 - Schulte, Carsten A1 - Bieniusa, Annette A1 - Degen, Markus A1 - Heidegger, Phillip A1 - Thiemann, Peter A1 - Gasbichler, Martin A1 - Crestani, Marcus A1 - Klaeren, Herbert A1 - Knauel, Eric A1 - Sperber, Michael A1 - Eirund, Helmut A1 - Sethmann, Richard A1 - Weicker, Nicole A1 - Weicker, Karsten A1 - Reinhardt, Wolfgang A1 - Magenheim, Johannes A1 - Bender, Katrin A1 - Steinert, Markus A1 - Schwidrowski, Kirstin A1 - Schmidt, Thilo A1 - Brück, Rainer A1 - Freischlad, Stefan A1 - Schubert, Sigrid A1 - Stechert, Peer A1 - Kujath, Bertold ED - Schwill, Andreas T1 - Hochschuldidaktik der Informatik : HDI2008 – 3. Workshop des GI-Fachbereichs Ausbildung und Beruf/Didaktik der Informatik ; 04. - 05. Dezember 2008 an der Universität Potsdam N2 - Thema des Workshops waren alle Fragen, die sich der Vermittlung von Informatikgegenständen im Hochschulbereich widmen. Dazu gehören u.a.: - fachdidaktische Konzepte der Vermittlung einzelner Informatikgegenstände - methodische Lösungen, wie spezielle Lehr- und Lernformen, Durchführungskonzepte - Studienkonzepte und Curricula, insbesondere im Zusammenhang mit Bachelor- und Masterstudiengängen - E-Learning-Ansätze, wenn sie ein erkennbares didaktisches Konzept verfolgen empirische Ergebnisse und Vergleichsstudien. Die Fachtagung widmete sich ausgewählten Fragestellungen dieses Themenkomplexes, die durch Vorträge ausgewiesener Experten, durch eingereichte Beiträge und durch eine Präsentation intensiv behandelt wurden. T3 - Commentarii informaticae didacticae (CID) - 1 KW - Informatik KW - Ausbildung KW - Didaktik KW - Hochschuldidaktik KW - informatics KW - education KW - didactics KW - higher education Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-28080 SN - 978-3-940793-75-1 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Rolf, Arno T1 - Themengärten in der Informatik-Ausbildung JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Die Möglichkeiten sich zu informieren, am Leben der vielen Anderen teilzunehmen ist durch das Internet mit seinen Tweets, Google-Angeboten und sozialen Netzwerken wie Facebook ins Unermessliche gewachsen. Zugleich fühlen sich viele Nutzer überfordert und meinen, im Meer der Informationen zu ertrinken. So bekennt Frank Schirrmacher in seinem Buch Payback, dass er den geistigen Anforderungen unserer Zeit nicht mehr gewachsen ist. Sein Kopf komme nicht mehr mit. Er sei unkonzentriert, vergesslich und ständig abgelenkt. Das, was vielen zum Problem geworden ist, sehen viele Studierende eher pragmatisch. Der Wissenserwerb in Zeiten von Internet und E-Learning läuft an Hochschulen häufig nach der Helene-Hegemann-Methode ab: Zunächst machen sich die Studierenden, z.B. im Rahmen einer Studien- oder Hausarbeit, bei Wikipedia „schlau“, ein Einstieg ist geschafft. Anschließend wird dieses Wissen mit Google angereichert. Damit ist Überblickswissen vorhanden. Mit geschickter copy-and-paste-Komposition lässt sich daraus schon ein „Werk“ erstellen. Der ein oder andere Studierende gibt sich mit diesem Wissenserwerb zufrieden und bricht seinen Lernprozess hier bereits ab. Nun ist zwar am Ende jeder Studierende für seinen Wissenserwerb selbst verantwortlich. Die erkennbar unbefriedigende Situation sollte die Hochschulen aber herausfordern, das Internet in Vorlesungen und Seminaren auszuprobieren und sinnvolle Anwendungen zu entwickeln. Beispiele gibt es durchaus. Unter der Metapher E-Learning hat sich ein umfangreicher Forschungsschwerpunkt an den Universitäten entwickelt. Einige Beispiele von vielen: So hat der Osnabrücker Informatik-Professor Oliver Vornberger seine Vorlesungen als Video ins Netz gestellt. Per RSS ist es möglich, Sequenzen aufs iPod zu laden. Die übliche Dozentenangst, dann würden sie ja vor leeren Bänken sitzen, scheint unbegründet. Sie werden von den Studierenden vor allem zur Prüfungsvorbereitung genutzt. Wie ist das Internet, das für die junge Generation zu einem alles andere verdrängenden Universalmedium geworden ist, didaktisch in die Hochschullehre einzubinden? Wie also ist konkret mit diesen Herausforderungen umzugehen? Dies soll uns im Folgenden beschäftigen. KW - Informatik KW - Ausbildung KW - Didaktik KW - Hochschuldidaktik KW - informatics KW - education KW - didactics KW - higher education Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64281 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 4 SP - 7 EP - 12 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Vaid, Akhil A1 - Somani, Sulaiman A1 - Russak, Adam J. A1 - De Freitas, Jessica K. A1 - Chaudhry, Fayzan F. A1 - Paranjpe, Ishan A1 - Johnson, Kipp W. A1 - Lee, Samuel J. A1 - Miotto, Riccardo A1 - Richter, Felix A1 - Zhao, Shan A1 - Beckmann, Noam D. A1 - Naik, Nidhi A1 - Kia, Arash A1 - Timsina, Prem A1 - Lala, Anuradha A1 - Paranjpe, Manish A1 - Golden, Eddye A1 - Danieletto, Matteo A1 - Singh, Manbir A1 - Meyer, Dara A1 - O'Reilly, Paul F. A1 - Huckins, Laura A1 - Kovatch, Patricia A1 - Finkelstein, Joseph A1 - Freeman, Robert M. A1 - Argulian, Edgar A1 - Kasarskis, Andrew A1 - Percha, Bethany A1 - Aberg, Judith A. A1 - Bagiella, Emilia A1 - Horowitz, Carol R. A1 - Murphy, Barbara A1 - Nestler, Eric J. A1 - Schadt, Eric E. A1 - Cho, Judy H. A1 - Cordon-Cardo, Carlos A1 - Fuster, Valentin A1 - Charney, Dennis S. A1 - Reich, David L. A1 - Böttinger, Erwin A1 - Levin, Matthew A. A1 - Narula, Jagat A1 - Fayad, Zahi A. A1 - Just, Allan C. A1 - Charney, Alexander W. A1 - Nadkarni, Girish N. A1 - Glicksberg, Benjamin S. T1 - Machine learning to predict mortality and critical events in a cohort of patients with COVID-19 in New York City: model development and validation JF - Journal of medical internet research : international scientific journal for medical research, information and communication on the internet ; JMIR N2 - Background: COVID-19 has infected millions of people worldwide and is responsible for several hundred thousand fatalities. The COVID-19 pandemic has necessitated thoughtful resource allocation and early identification of high-risk patients. However, effective methods to meet these needs are lacking. Objective: The aims of this study were to analyze the electronic health records (EHRs) of patients who tested positive for COVID-19 and were admitted to hospitals in the Mount Sinai Health System in New York City; to develop machine learning models for making predictions about the hospital course of the patients over clinically meaningful time horizons based on patient characteristics at admission; and to assess the performance of these models at multiple hospitals and time points. Methods: We used Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and baseline comparator models to predict in-hospital mortality and critical events at time windows of 3, 5, 7, and 10 days from admission. Our study population included harmonized EHR data from five hospitals in New York City for 4098 COVID-19-positive patients admitted from March 15 to May 22, 2020. The models were first trained on patients from a single hospital (n=1514) before or on May 1, externally validated on patients from four other hospitals (n=2201) before or on May 1, and prospectively validated on all patients after May 1 (n=383). Finally, we established model interpretability to identify and rank variables that drive model predictions. Results: Upon cross-validation, the XGBoost classifier outperformed baseline models, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC) for mortality of 0.89 at 3 days, 0.85 at 5 and 7 days, and 0.84 at 10 days. XGBoost also performed well for critical event prediction, with an AUC-ROC of 0.80 at 3 days, 0.79 at 5 days, 0.80 at 7 days, and 0.81 at 10 days. In external validation, XGBoost achieved an AUC-ROC of 0.88 at 3 days, 0.86 at 5 days, 0.86 at 7 days, and 0.84 at 10 days for mortality prediction. Similarly, the unimputed XGBoost model achieved an AUC-ROC of 0.78 at 3 days, 0.79 at 5 days, 0.80 at 7 days, and 0.81 at 10 days. Trends in performance on prospective validation sets were similar. At 7 days, acute kidney injury on admission, elevated LDH, tachypnea, and hyperglycemia were the strongest drivers of critical event prediction, while higher age, anion gap, and C-reactive protein were the strongest drivers of mortality prediction. Conclusions: We externally and prospectively trained and validated machine learning models for mortality and critical events for patients with COVID-19 at different time horizons. These models identified at-risk patients and uncovered underlying relationships that predicted outcomes. KW - machine learning KW - COVID-19 KW - electronic health record KW - TRIPOD KW - clinical KW - informatics KW - prediction KW - mortality KW - EHR KW - cohort KW - hospital KW - performance Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.2196/24018 SN - 1439-4456 SN - 1438-8871 VL - 22 IS - 11 PB - Healthcare World CY - Richmond, Va. ER -