Katharina Bata

• Data Literacy - Daten Kompetenzen
  In der Ausschreibung "Ideenwettbewerb KI-Campus" konnte das Projekt "Data Literacy – Datenkompetenzen" unter 137 eingereichten Ideenskizzen überzeugen. Unter anderem entsteht ein Basiskurs Data Literacy, der von einem Live-Projekt mit der Erhebung und Auswertung von Umweltdaten begleitet wird. Ein Data Mining Kurs wird als Vertiefungskurs in die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz zur Weiterverarbeitung der Daten einführen. Das fakultätsübergreifende Projekt wird vom BMBF gefördert und läuft bis März 2022. Der Data-Mining-Kurs steht beim KI-Campus nun online.
  Data Literacy - Daten interpretieren durch Data Mining
• KI-Kompetenzförderung im Bereich Maschinenbau
  Im Rahmen des Lehr-Fellowships wird das Modul „Data Science und Maschinelles Lernen in den Ingenieurwissenschaften“ durch Material des KI-Campus-Angebots angereichert. Unter Einsatz innovativer Lehrmethoden, wie der Nutzung Python basierter Jupyter Notebooks und der Arbeit in Projekten, bauen Studierende des Maschinenbaus KI-Kompetenzen auf. Ein Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit realistischen ingenieurwissenschaftlichen Daten. Parallel wird die Sicht der Studierenden auf die Einbindung von externem Material sowie auf die Integration ingenieurwissenschaftlicher Anwendungsbeispiele in die Lehr-Lerneinheit erforscht.
  Das Fellowship-Programm 2021/2022 des KI-Campus
• Data Literacy Initiative (DALI)
  Die "Data Literacy Initiative (DALI)" der TH Köln will den sachgerechten Umgang mit Daten systematisch im Curriculum ihrer Studiengänge verankern. Dafür ist die Initiative vom Stifterverband für die deutsche Wissenschaft und vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft NRW im Förderprogramm Data Literacy Education.nrw mit einer Fördersumme in Höhe von 300.000 Euro ausgezeichnet worden. Das Projekt startet 2020 und läuft über zwei Jahre.
  Projektseite DaLI

Konferenzbeitrag

• Data Science an der Schnittstelle zur Mathematik – ein Design Research Projekt
  Bata, K.; Eichler, A.; & Schmitz, A., 2020. In Siller, H.-S.; Weigel W. & Wörler J. F.: Beiträge zum Mathematikunterricht
  
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• How Engineering Students Argue in an Introductory Course in Data Science
  Bata, K.; Eichler, A. & Schmitz, A., 2021. In Helenius, R. & Falck, Elisa (Hrsg.): Statistics Education in the Era of Data Science: Proceedings of the Satellite Conference of the International Association for Statistical Education (IASE). International Association for Statistical Education.
  
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• Insights into the design of an introductory course for data science and machine learning for engineering students
  Bata, K.; Schmitz, A. & Eichler, A, 2022. Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME12), Bolzano.
  
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Research Paper, Open Access

• Optimal Capital Injections and Dividends with Tax in a Risk Model in Discrete Time
  Bata, K. & Schmidli, H., European Actuarial Journal (2020)
  
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Sammelbandbeitrag

• OER-Online-Kurse - Data Science mit Blended Learning im Maschinenbau lehren
  Schmitz, A. & Bata, K., 2022. In Mah, D.-K. & Toner, C. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz mit offenen Lernangeboten an Hochschulen lehren. Erfahrungen und Erkenntnisse aus dem Fellowship-Programm des KI-Campus. Berlin: KI-Campus.
  
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• Studierendenperspektive auf die Einbindung von Online-Kursen in eine Veranstaltung im Blended-Learning Format
  Bata, K.; Hilger, S. & Schmitz, A., 2022. In Hochmuth, R.; Becker, T. & Kempen, L. (Hrsg.): Hybride Lehre in den Fächern und im Lehramt
  
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• khdm
  Kompetenzzentrum Hochschuldidaktik Mathematik (assoziiertes Mitglied)
  
  Website des khdm
• GDM
  Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
  
  Website der GDM