Einstiegskurs „Kausale Inferenz“ wird gemeinsam von der Universität Leipzig und der FOM Hochschule mit einer Förderung durch das BMBF entwickelt - FOM forscht

Einstiegskurs „Kausale Inferenz“ wird gemeinsam von der Universität Leipzig und der FOM Hochschule mit einer Förderung durch das BMBF entwickelt

„‚Korrelation‘ bedeutet nicht ‚Kausalität‘ “, erklärten wir bereits vergangenes Jahr hier in einem Blogpost, in dem es um die Statistiklehre an der FOM in Zeiten von Big Data und „The Book of Why“ ging. Schon damals wurde klar, dass das Thema Kausalität – in Wissenschaft und Praxis – sowohl wichtig als auch erklärungsbedürftig ist.

Dem offiziellen Auftrag der Erklärung dieses Themas stellen sich seit heute eine Wissenschaftlerin und ein Wissenschaftler: Dr. Julia Rohrer vom Institut für Psychologie, Arbeitsgruppe Persönlichkeitspsychologie und Psychologische Diagnostik der Universität Leipzig und Prof. Dr. Karsten Lübke vom ifes Institut für Empirie & Statistik der FOM. Beide forschen bereits seit längerem zum Thema, der Titel ihres nun startenden Verbundprojektes lautet: „Was, wie, warum? Einstiegskurs Kausale Inferenz (WWWEKI)“.

Für den „KI-Campus“ werden sie einen solchen Einstiegskurs gestalten. Ihre Idee dazu wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zur Förderung ausgewählt. Mit dem KI-Campus bauen der Stifterverband, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Hasso-Plattner-Institut (HPI), NEOCOSMO und das mmb Institut gemeinsam eine Lernplattform zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) auf.

„Der Kurs soll lebensnahe Beispiele, kurze Videos und interaktive Übungen inklusive Prüfungsmaterialien zur Einbindung an Hochschulen enthalten“, erklärt Dr. Rohrer. Prof. Dr. Lübke ergänzt: „Die Vermittlung von Data Literacy ist für die gesamte Gesellschaft relevant. Ich freue mich, wenn wir das Thema der kausalen Inferenz mit dem entstehenden digitalen Kurs vielen Menschen verständlich machen können.“

Wer sich in das Thema einlesen möchte: Beide Forschenden haben bereits mehrfach international dazu publiziert. Hier zwei Beispiele: „Thinking Clearly About Correlations and Causation: Graphical Causal Models for Observational Data“ (Rohrer) und „Why We Should Teach Causal Inference: Examples in Linear Regression With Simulated Data” (Lübke, Gehrke, Szepannek).

Das diesem Beitrag zugrundeliegende Vorhaben WWWEKI wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 16DHBQP040 gefördert. Das Projekt läuft bis zum 15.02.2022. 

Yasmin Lindner-Dehghan Manchadi M.A. | Referentin Forschungskommunikation | FOM Hochschule | 01.07.2021 

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