Entwicklung eines MOOC für den KI-Campus zum Einstieg in die Kausale Inferenz in Kooperation mit Julia Rohrer (Projektleitung), Universität Leipzig.

Details siehe z.B. FOM forscht Wissenschaftsblog.

Link zum Kurs auf den KI-Campus: https://ki-campus.org/courses/wwweki

Videos:

Hier fehlen auch die begleitenden Interviews mit angesehen Expert:innen aus unterschiedlichen Fachgebieten, die ihre kausalen Fragestellungen und Lösungsansätze vorstellen. Diese finden Sie unter https://wwweki.gitlab.io/interviews/.

Literatur:

• Rohrer, J. M. (2018). Thinking clearly about correlations and causation: Graphical causal models for observational data. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(1), 27-42. https://doi.org/10.1177%2F2515245917745629

• Lübke, K., Gehrke, M., Horst, J., & Szepannek, G. (2020). Why we should teach causal inference: Examples in linear regression with simulated data. Journal of Statistics Education, 28(2), 133-139. https://doi.org/10.1080/10691898.2020.1752859

1. An der Weggabelung: Einen Weg gehen - und einen nicht (Potential Outcome und Counterfactual)

2. Ein Pfeil zeigt die Richtung (Strukturelle kausale Modelle und Kausale Diagramme)

3. Daten analysieren - mit welchem Ziel? (Datenanwendungen (Beschreibung, Vorhersage, Kausale Inferenz), Kausale Leiter (Assoziation, Intervention, Counterfactual))

4. Es steht was zwischen uns (Kette)

5. Von Störchen und Geburten (Gabel)

6. Nett oder schön? – Warum nicht beides? (Umgedrehte Gabel)

7. Warum Raumteilung keine gute Investition ist (Wiederholung Grundelemente Kausaler Diagramme, Unterschied (do(x) vs. X=x am Beispiel)

8. Magie durch Zufall (Zufällige Stichprobe und zufällige Zuordnung im Rahmen eines Experiments und die Auswirkungen auf die Datenanwendungen (Beschreibung, Vorhersage, Kausale Inferenz) )

9. Was wäre gewesen, wenn? (Counterfactual)

10. Graphen zeichnen und lesen (Beispiel Gender-Pay-Gap)

11. Schadet Rauchen bei Heranwachsenden? (Anwendungsbeispiel Kausale Inferenz in der Medizin.)

12. Praktisches Daten hinterfragen (DAGs in der Anwendung, Ausblick)

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Das Vorhaben Was, wie, warum? Einstiegskurs Kausale Inferenz (WWWEKI) wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 16DHBQP040 gefördert.