Über RLab

Was ist R?

Die Statistiksoftware R ist eine in vielen universitären Bereichen und auch im späteren Berufsleben außerhalb der Universität häufig genutzte Standardsoftware. R ist kostenfrei verfügbar und quelloffen. Der modulare Aufbau stellt fast 15.000 Programmbibliotheken (Stand Juni 2019), passend zu verschiedensten sozial- und naturwissenschaftlichen Disziplinen und Fragestellungen, zur Verfügung.

Beim Erlernen des Umgangs mit R ist eine steile Lernkurve zu überwinden. Der Hauptgrund liegt in der skriptbasierten Steuerung, d.h. es steht eine nur eingeschränkt mit der Maus zu bedienende grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung. Stattdessen werden zur Durchführung von Berechnungen Skripte, kleine „Programme“, geschrieben. Diese Hürde wird durch die vom RLab angebotenen Materialien auch für Lernende ohne (Programmier-) Vorkenntnisse überwindbar.

Konzept

Innerhalb herkömmlicher R-Lehrveranstaltungen mit überwiegend frontaler Wissensvermittlung ist eine selbstständige Reproduktion oder gar Transferleistung erfahrungsgemäß kaum möglich. Diesem Nachteil bisheriger R-Kurse wird begegnet: Die Teilnehmenden werden sich nach dem Selbstlernen oder der Teilnahme an einer Lehrveranstaltung mit RLab-Elementen in der Lage fühlen, eigenständig Aufgaben mit R zu lösen. Es werden auch Kompetenzen erworben, um die zahlreichen Hilfen für R effektiv zu nutzen. Dadurch versetzt RLab in die Lage, sich die weiteren umfangreichen Funktionen von R, bei Bedarf mit Unterstützung durch Lehrende oder andere Lernende, selbst zu erschließen. Der Umgang mit der skriptbasierten Programmsteuerung wird gelernt und geübt, so dass am Ende so viel Selbstvertrauen vorhanden ist, dass die Teilnehmenden auch in anderen Lehrveranstaltungen und eigenen Projekten bereit sind, selbstständig mit R zu arbeiten.

Das RLab-Angebot zeichnet sich vor allem durch die Möglichkeit des Selbstlernens einer oft als sehr komplex angesehenen Software aus. Die Materialien eigen sich auch zur Nutzung in Präsenzveranstaltungen als Blended Learning- oder Flipped-Classroom-Elemente. Es handelt sich dabei um RLab-Kurse und Digitale Skripte. Für Lehrende steht ein Digitales Skript als Didaktische Handreichung zur Verfügung, in dem auch Hinweise zum Selbstlernen enthalten sind.

Umsetzung

Die Erstellung von Materialien und Integration in Statistik-Lehrveranstaltungen wurde in zwei jeweils einjährigen Teilprojekten von 2017 bis 2019 als Lehrlabor des Universitätskollegs 2.0 der Universität Hamburg im Rahmen des „Qualitätspakts Lehre“ aus Mitteln des BMBF (01PL17033) gefördert. In der ersten, einjährigen Phase wurde ein Konzept entwickelt und dafür benötigte Materialien, Digitale Skripte und RLab-Kurse für die einführende Statistik-Lehrveranstaltung mit R des Instituts für Geographie erstellt. Im zweiten Jahr wurde das nun erprobte, innovative Konzept laufend verbessert und auf Statistik-Veranstaltungen von Biologie- und Meteorologie-Studiengängen sowie das Laborpraktikum der Geographie transferiert. Dabei wurden bestehende Inhalte, z.B. aus R-Skripten und auch aus anderen eLearning-Angeboten, wie Data analysis with R, integriert. Es wurde immer darauf geachtet, dass die Materialien nicht nur im direkten RLab-Zusammenhang, sondern bausteinartig auch für sich alleine stehend genutzt werden können, in Präsenzveranstaltungen und beim Selbstlernen. Während der Projektlaufzeit wurden technische und konzeptionelle Bedingungen geschaffen, die einen weiteren Ausbau bzw. die Erweiterung auf andere Fächer in Zukunft einfach möglich machen – erforderliche (Personal-) Ressourcen vorausgesetzt.

Das Projekt wurde von Prof. Jürgen Böhner geleitet, Niels Schwab war für die konzeptionelle Entwicklung, Umsetzung und die Leitung des Teams verantwortlich. Mitantragstellerinnen und -antragsteller aus den beteiligten Fachbereichen waren Dr. Richard Blender (Meteorologie), Dr. Elke Fischer (Geographie, Labor), Prof. Christian Möllmann (Marine Ökosystem- und Fischereiwissenschaften), Dr. Jens Oldeland (Botanik) und Dr. Saskia A. Otto (Marine Ökosystem- und Fischereiwissenschaften). Die Lehrenden Dr. Maria Bobrowski und Johannes Weidinger unterstützten die Erstellung des Konzepts und der Materialien. Die studentischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Jan Conradt, Ronja Gottschalk, Helge Jentsch, Nadine Kaul und Melanie Werner waren maßgeblich an der Erstellung der RLab-Kurse beteiligt.

Das DL.MIN (Michael Heinecke, Arne Westphal, insbes. Digitale Skripte mit elearn.js), die Blogfarm des Universitätskollegs (Tobias Steiner) und das Team des Lehrlabors (Manuela Kenter, Christian Kreitschmann) unterstützten engagiert bei organisatorischen, datenschutzrechtlichen, gestalterischen und vor allem technischen Herausforderungen.