From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences
FAIR Workshop, June 26-28, 2024
The interdisciplinary research area FAIR organizes a three-day workshop on Digital Trace Data in Social Science Research.
DoDaS & FAIR Guest: Jeff M. Phillips
Prof. Jeff M. Phillips, Ph.D. (University of Utah)
Talk title: "Ferret: Reviewing Tabular Datasets for Manipulation"
Mentoringpreis für Prof. Dr. Sarah Weigelt
Prof. Dr. Sarah Weigelt erhält den Mentoringpreis der Fachgruppe Entwicklungspsychologie der Deutschen Gesellschaft für Psychologie
Selbstreguliertes Lernen zur Verbesserung der Lehre in der Informatik
Neues FAIR-Projekt in Zusammenarbeit mit Thomas Zeuma von der RUB untersucht formale Lehrveranstaltungen der Informatik zur Verbesserung der Qualität
Kooperationsprojekt Klett „Meister Cody Kids“
Das Lernspiel „Meister Cody Kids“ wird im Rahmen eines vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Projekts entwickelt
FAIR Workshop, October 11-12, 2023
The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Prediction Modeling.
FAIR Workshop, September 22 and 25, 2023
The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Using Resampling and Simulation.
FAIR Graduate Program
The interdisciplinary research area FAIR will offer a graduate program in statistical methods starting in the summer semester 2023.
FAIR Workshop, November 22-23, 2022
The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Sequence and Streaming Data Analysis.
Agiles Arbeiten
Am 18. und 19. August hat das FAIR-Team ein Training der ibo Akademie zum agilen Projektmanagement absolviert.
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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Gefördert durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.