Dieser Beitrag ist von Lizzie. Ich hoffe, Ihnen gefällt das Katzenfoto aus diesem Sommer. Ich tue.
Ich suche Hilfe. Ich beschloss, meinen Semesterkurs (12–14 Wochen lang) zum Thema „Einführung in die Bayes’sche Modellierung mit etwas hierarchischer Modellierung“ (nein, das ist nicht der offizielle Titel, aber das ist das Wesentliche) in einen dreiwöchigen Intensivkurs umzuwandeln. Ich habe schon seit ein paar Jahren darüber nachgedacht, dies zu tun, habe mich aber jetzt endlich dafür entschieden. Mein Eindruck beim Unterrichten des semesterlangen versus kurzen Kurses ist folgender: (1) Viele Studenten entdecken im Laufe des Semesters, dass Bayes’sche Ansätze viel mehr Arbeit bedeuten als das, was sie sich mit frequentistischen Methoden leisten können, und verlieren das Interesse, stecken aber immer noch fest wochenlang im Unterricht – so ist der Kurs bald zu Ende, wenn sie das herausfinden! (2) Als Folge von (1) bedeutet die Teilnahme an einem Bayesian-Kurs (für mich) vor allem herauszufinden, ob Sie tiefer eintauchen und mehr tun möchten (da Sie in einem Semesterkurs nie genug lernen werden, um voll einsatzbereit zu sein). ), sodass mit einem kurzen Kurs mehr Studierende daran teilnehmen und herausfinden, ob sie mehr lernen möchten. (3) Mehr Studierende nehmen an einem Kurzkurs teil und bieten mehr Unterstützung für diejenigen, die weitermachen möchten (Aufbau einer nützlichen Gemeinschaft). (4) Mehr Studenten werden den Kurs belegen und lernen, wie man Daten simuliert, und ich möchte, dass mehr Menschen dies lernen. Es gibt noch viele andere Gründe, aber das sind meine wichtigsten.
Die Nachteile bestehen darin, dass die Schüler wahrscheinlich unvorbereitet ankommen und ich nicht die Zeit habe, die Grundlagen so durchzugehen, wie ich es in mehr als 12 Wochen tun werde, und dass es im Allgemeinen weniger Inhalte geben wird. Außerdem ist die Analyse Ihrer eigenen Daten kein Semesterprojekt mehr, das ich unterstütze. Das werden die Leute vermissen.
Ich habe drei Wochen lang zwei Tage mit jeweils 3,5 Stunden professional Woche (ca. 21 Stunden) und aircraft Folgendes abzudecken:
Woche 1: Datensimulation für lineare Regression; Was sind Prioritäten und wie kann man sie überprüfen?
Woche 2: Anpassen eines Modells in rstanarm an simulierte Daten; Diagnostik
Woche 3: Einführung in hierarchische Modelle und posteriore Vorhersageprüfungen
Wobei ich Hilfe gebrauchen könnte:
– Empfohlene Unterrichtsaktivitäten und Problemstellungen
– Gute Beispieldatensätze oder Vignetten und im Allgemeinen jede andere gute Ressource, die mir beim Unterrichten dieses Supplies helfen könnte
– Ratschläge zur Strukturierung oder Herangehensweise an einen Kurzkurs, damit er intestine funktioniert
– Empfohlene Hintergrundinformationen, auf die die Schüler hingewiesen werden sollen
Ich habe einige Ideen für Beispiele, die ich verwenden könnte, etwa die Simulation von Daten, um zu zeigen, wie viel größer die Stichprobengröße sein muss, um eine Interaktion in Woche 1 abzuschätzen, und das Beispiel eines olympischen Eiskunstläufers (Richter, Eisläufer aus „Regression and Different Tales“) als Hausaufgabe für Woche 3, aber ich bin mir wirklich nicht sicher, daher wären alle Ratschläge und Ideen sehr willkommen.*. Ich hoffe besonders, dass ich durchweg den Schwerpunkt auf die Datensimulation legen kann, daher sind Ideen dort besonders willkommen. Bitte teilen Sie mir in den Kommentaren Ihre Ideen/Gedanken mit (oder senden Sie mir eine E-Mail, wenn Sie es vorziehen). Dank im Voraus.
* Eine Sache, die ich NICHT suche, ist eine große Debatte über die Werte des Versuchs, bis hin zur Hierarchie zu unterrichten, wenn die Leute vielleicht nicht wirklich über die Grundlagen verfügen.