Artikel von Professor Dr. Jörg Horst fordert bewussteren Umgang mit Daten in der statistischen Ausbildung.
Gerade im digitalen Zeitalter ist ein bewusster Umgang mit den großen Datenmengen, die uns zur Verfügung stehen, notwendig. Professor Dr. Jörg Horst von der Fachhochschule (FH) Bielefeld hat gemeinsam mit drei anderen Wissenschaftlern das Paper „Why We Should Teach Causal Inference: Examples in Linear Regression with Simulated Data" in der renommierten Zeitschrift „Journal of Statistics Education", einem Fachjournal der American Statistical Association, veröffentlicht. In dem Artikel fordern die Autoren einen bewussteren Umgang mit „Big Data“ in der Lehre: Studierende sollen ein tiefes Verständnis zu der Thematik „hinter den Zahlen“ entwickeln, um treffendere Entscheidungen fällen zu können.
Dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, ist in der Wissenschaft eine bestens bekannte Unterscheidung zwischen Ursache und Wirkung von Zusammenhängen. Doch erst seit einigen Jahrzehnten werden – unter anderem durch Forschungen zur "Künstlichen Intelligenz" (KI) – Methoden entwickelt, um mehr über kausale Zusammenhänge aussagen zu können. „Gerade in der KI ist es wichtig, Ursache und Wirkung auseinander zu halten. Man möchte aus Daten richtige Handlungen ableiten“, so Professor Dr. Jörg Horst, der im Studiengang „Angewandte Mathematik“ am Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik der FH Bielefeld lehrt. „Darum müssen Konzepte einbezogen werden, die Ursache und Wirkung unterscheiden.“ Wesentlicher Bestandteil der statistischen Ausbildung von Studierenden muss daher sein, dass Schlussfolgerungen aus Daten und deren Analysen stets kritisch zu hinterfragen sind.
Das Paper wurde thematisch von dem 2018 erschienenen Buch „The Book Of Why" von Professor Dr. Judea Pearl beeinflusst. Der bekannte US-amerikanische Informatiker und Philosoph äußerte sich selbst in einem „Retweet" auf den erwähnten Journalbeitrag mit "This is incredible!" und dass sich jeder Tastaturanschlag zu seinem Buch gelohnt habe, wenn er damit die Motivation gesteigert habe, Konzepte zu lehren, die er „Causal Revolution" nennt. Judea Pearl wurde unter anderem mit dem Turing Award, der weltweit höchsten Informatikauszeichnung, geehrt. Seine Theorie der Kausalität hat großen Einfluss auf weite Teile der Wissenschaft genommen.
Dass die Thematik in der Wissenschaft auf großes Interesse stößt, zeigt die Altmetrik-Kennzahl der Aufrufe des Papers: Unter circa 15 Millionen Artikeln erscheint er unter den 5 Prozent der meist geklickten Artikel. Der Artikel ist in Zusammenarbeit mit Professor Dr. Karsten Lübke (FOM Hochschule Dortmund), Professor Dr. Matthias Gehrke (FOM Hochschule Frankfurt) und Professor Dr. Gero Szepannek (Hochschule Stralsund) entstanden.
Der Artikel ist in voller Länge unter folgendem Link abrufbar: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10691898.2020.1752859#metrics-conte...
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
interdisciplinary
transregional, national
Scientific Publications, Transfer of Science or Research
German
You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.
You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).
Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.
You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).
If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).