From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences
FAIR Workshop, April 1-2, 2025

Eröffnung des Interdisziplinären Zentrums Agile PAIR

FAIR Learning Analytics Workshop am IFS

IFS im FAIR Graduierten Programm für statistische Methoden beteiligt

UA Ruhr gefördertes Civic Education Research Lab startet im Oktober

DoDaS Guest: Arne Bathke

FAIR Workshop, September 25-27, 2024

DoDaS & FAIR Guest: Chris Schwiegelshohn

Erfolgreicher Workshop zu "Digital Trace Data in Social Science Research"

FAIR Graduate Program

Sondervortrag zu Nichtparametrischen Verfahren, 24. April 2024

FAIR Workshop, June 26-28, 2024

DoDaS & FAIR Guest: Jeff M. Phillips

Mentoringpreis für Prof. Dr. Sarah Weigelt

Selbstreguliertes Lernen zur Verbesserung der Lehre in der Informatik

Kooperationsprojekt Klett „Meister Cody Kids“

FAIR Workshop zum Thema "Using Resampling and Simulation to Tackle Heterogeneity in Social Science Research"

FAIR Workshop, October 11-12, 2023

FAIR Workshop, September 22 and 25, 2023

Juniorprofessur für Luise von Keyserlingk

FAIR Graduate Program

FAIR Workshop, November 22-23, 2022

Agiles Arbeiten

Willkommen!
Der interdisziplinäre Forschungsbereich From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences (FAIR) bringt Forscher*innen aus den Datenwissenschaften, der Statistik, den Erziehungswissenschaften, der Psychologie, den Rehabilitationswissenschaften und der Soziologie zusammen. FAIR-Forscher*innen aus diesen verschiedenen Disziplinen konzentrieren sich auf die Entwicklung und Anwendung innovativer Forschungsmethoden aus den Datenwissenschaften und verwenden sie zur Adressierung gesellschaftlicher Herausforderungen in hochrelevanten Bereichen wie Bildung, Gesundheit sowie gesellschaftlicher Inklusion und Teilhabe. In den Sozialwissenschaften stehen zunehmend größere und komplexere Daten zur Verfügung, die zu präziseren Vorhersagemodellen (z. B. für Ergebnisse wie akademischer Erfolg, Gesundheit und Wohlbefinden) beitragen und unser Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verbessern können. Ein wichtiges Ziel von FAIR ist die Entwicklung eines Rahmens für "flexible Interventionsforschung", der individuelle, datengestützte und bedarfsgerechte Anpassungen von Interventionen in authentischen Kontexten ermöglicht. Die FAIR-Forscher*innen werden "big" (große Datensätze) und "small" (kleine Fallzahlen) Data nutzen, um Prognosemodelle in den Sozialwissenschaften zu optimieren und die Wirkung verfügbarer Interventionen in diesen Bereichen zu maximieren, indem sie individualisierte Anpassungen ermöglichen.
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