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FAIR

From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences

24.06.2024

FAIR Graduate Program

The interdisciplinary research area FAIR will offer a graduate program in statistical methods starting in the summer semester 2024.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
12.04.2024

Sondervortrag zu Nichtparametrischen Verfahren, 24. April 2024

Sondervortrag von Prof. Dr. Edgar Brunner "Missbrauch, Gefahren und Fehlinterpretationen nichtparametrischer Verfahren"

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
19.03.2024

FAIR Workshop, June 26-28, 2024

The interdisciplinary research area FAIR organizes a three-day workshop on Digital Trace Data in Social Science Research.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
15.02.2024

DoDaS & FAIR Guest: Jeff M. Phillips

Prof. Jeff M. Phillips, Ph.D. (University of Utah)

Talk title: "Ferret: Reviewing Tabular Datasets for Manipulation"

portrait of Jeff M. Philipps
06.11.2023

Mentoringpreis für Prof. Dr. Sarah Weigelt

Prof. Dr. Sarah Weigelt erhält den Mentoringpreis der Fachgruppe Entwicklungspsychologie der Deutschen Gesellschaft für Psychologie

09.10.2023

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

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
02.10.2023

Kooperationsprojekt Klett „Meister Cody Kids“

Das Lernspiel „Meister Cody Kids“ wird im Rahmen eines vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Projekts entwickelt

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
29.09.2023

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

FAIR-Workshop zum Thema "Using Resampling and Simulation to Tackle Heterogeneity in Social Science Research" fand am 22. und 25. September 2023 statt.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
30.08.2023

FAIR Workshop, October 11-12, 2023

The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Prediction Modeling.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
29.08.2023

FAIR Workshop, September 22 and 25, 2023

The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Using Resampling and Simulation.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
15.05.2023

Juniorprofessur für Luise von Keyserlingk

Luise von Keyserlingk ist Junior-Professorin für Learning and Instruction an der Eberhard Karls Universität Tübingen, Hector-Institut für Empirische…

05.05.2023

FAIR Graduate Program

The interdisciplinary research area FAIR will offer a graduate program in statistical methods starting in the summer semester 2023.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
02.11.2022

FAIR Workshop, November 22-23, 2022

The interdisciplinary research area FAIR organizes a two-day workshop on Sequence and Streaming Data Analysis.

Personen mit Notizblöcken auf einem Holztisch
31.08.2022

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. 

Gefördert durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.