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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.
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.
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.
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.