Vorhersagen von menschlichem Verhalten finden sich in verschiedenen Bereichen, wie der Empfehlung von Produkten, bei Partnervermittlungen, beim Aufstellen von Wahlprognosen, bei der Feststellung von Kreditwürdigkeit oder bei der Bemessung der Rückfallwahrscheinlichkeit von Straftätern. Im experimentellen Bereich (welche Antwort wird die Vp als nächstes geben?) oder in klinischen Studien (gehört diese Person zu der Patienten- oder der Kontrollgruppe?) ist das Potenzial von Vorhersagen noch weitestgehend ungenutzt. Wir wollen die Möglichkeiten von Vorhersagen als Werkzeug für die Psychologie anschauen und erlernen, wie wir Vorhersagen formal aufstellen und überprüfen können.
Im Vordergrund stehen das Anschauen von Daten (Exploration), die Auswahl von Variablen (Feature Selection), die Erstellung von Modellen (Training), das Überprüfen der Akkuratheit der Modelle (Testing) und das Umwandeln von Modellen in Anwendungen (Deployment).
Hierzu erlernen wir die Grundlagen des Programmierens in Python und den Umgang mit Paketen wie scikit-learn (https://scikit-learn.org). Am Ende des Seminars werden wir in der Lage sein, eine vollständige Anwendung online zu stellen, mit der andere Personen interaktiv arbeiten können.
Format: Hybrid-Veranstaltung, d.h. Teilnahme in Präsenz oder via Zoom möglich (+ Asynchron im LernraumPlus)
Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Psychologie im Bachelorstudiengang. Vorausgesetzt werden ein Interesse an Neurowissenschaften und der Arbeit mit Daten. Zu beachten sind ebenfalls die Anforderungen an das Modul Y bzw. AF-Neuro2: https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/80734865
Hofman, J. M., Sharma, A., & Watts, D. J. (2017). Prediction and explanation in social systems. Science, 355(6324), 486-488. http://faculty.washington.edu/jwilker/559/prediction.pdf
Yarkoni, T., & Westfall, J. (2017). Choosing prediction over explanation in psychology: Lessons from machine learning. Perspectives on Psychological Science, 12(6), 1100-1122. https://talyarkoni.org/pdf/Yarkoni_PPS_2017.pdf
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
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wöchentlich | Di | 12-14 | VOR ORT & ONLINE U0-139 | 04.04.-15.07.2022 |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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27-AF-Neuro2 Aufbaumodul zum Anwendungsfach IV - Neurowissenschaften | AF-Neuro2.1 Neurowissenschaften 2 Vertiefung I | unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung |
Studieninformation |
AF-Neuro2.2 Neurowissenschaften 2 Vertiefung II | unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung |
Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Frauenstudien | (Einschreibung bis SoSe 2015) | ||||||
Studieren ab 50 |
Jede Sitzung beinhaltet eine kleine praktische Übung. Für die aktive Teilnahme sollten am Ende mindestens ¾ aller gestellten Aufgaben bearbeitet worden sein. Für die unbenotete Modulteilprüfung sollte außerdem ein kurzes Referat gehalten sowie eine schriftliche Ausarbeitung angefertigt werden. Die benotete Modulteilprüfung kann in Form einer Hausarbeit abgelegt werden. Weitere Informationen zum Modul Y bzw. AF-Neuro2 finden sich hier: https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/80734865
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: