Zeig mir Health Data Science! : Ideen und Material für guten Biometrie-Unterricht mit datenwissenschaftlichem Fokus
- In diesem Buch sind Lehrbeispiele gesammelt, die Dozierenden wertvolle Anregungen für ihre eigene Lehre liefern: Es werden Ideen für einzelne Übungen, Unterrichtseinheiten, Prüfungen oder ganze Kurse vorgestellt. Die benötigten Materialien sind für die Nutzer online frei verfügbar, um die Anwendung zu vereinfachen. Alle Beiträge dieses Buches wurden 2020 für den Preis für das beste Health-Data-Science-Lehrmaterial eingereicht, der von der Arbeitsgruppe Lehre und Didaktik der Biometrie der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft und der GMDS ausgeschrieben wurde. So entstand ein breiter Querschnitt an Beiträgen für lebendige Lehre in Biometrie, Epidemiologie, Public Health und ähnlichen Gebieten. Das Buch knüpft damit an die beiden Bände Zeig mir Biostatistik! und Zeig mir mehr Biostatistik! an, denen ähnliche Ausschreibungen vorausgingen. Die Herausgeber unterrichten Biometrie als Haupt- oder Nebenfach an verschiedenen Universitäten bzw. Hochschulen. Es verbindet sie das gemeinsame Ziel, den Austausch von Ideen und ausgereiftem Unterrichtsmaterial im Bereich Health Data Science zu fördern.
Author: | Jochen Kruppa-ScheetzORCiD |
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Title (German): | Zeig mir Health Data Science! : Ideen und Material für guten Biometrie-Unterricht mit datenwissenschaftlichem Fokus |
DOI: | https://doi.org/10.1007/978-3-662-62193-6 |
ISBN: | 978-3-662-62192-9 |
ISBN: | 978-3-662-62193-6 |
Publisher: | Springer Spektrum |
Place of publication: | Berlin |
Editor: | Carolin Herrmann, Ursula Berger, Christel Weiß, Iris Burkholder, Geraldine Rauch, Jochen Kruppa-Scheetz |
Document Type: | Book |
Language: | German |
Year of Completion: | 2021 |
Identifier: | Zur Anzeige in scinos |
electronic ID: | Zur Anzeige in scinos |
Release Date: | 2024/04/09 |
Page Number: | XVI, 157 Seiten |
Note: | Zugriff im Hochschulnetz |
Note: | Jochen Kruppa-Scheetz auch Autor von Kapitel "Spielerisch Daten reinigen" S. 93-103 |
Faculties: | Fakultät AuL |
DDC classes: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik / 570 Biowissenschaften, Biologie |
Review Status: | Veröffentlichte Fassung/Verlagsversion |