Mondrian

1. Mondrian Software zur grafischen Veranschaulichung von stochastischen Prozessen Wo liegen Möglichkeiten und Grenzen beim Einsatz in der Lehre? Prof. Unwin Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Eva Kaufmann Einführung in Mondrian

2. Mondrian im Test Welche Eigenschaften werden erfüllt, wo sind Verbesserungen notwendig? • Mondrian in der Lehre: Fazit Zusammenfassung der Vorschläge Inhalt • Kriterien einer guten Lehrsoftware Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

3. unkomplizierte undgünstige Beschaffung einfache Einarbeitung leichte Bedienung je kleiner desto besser; keine unnötige Komplexität Interaktivität kompatibel mit schülerspezifischen Inhalten Kopplung an den Lehrplan Kriterien einer Lehr-Software Was erwarten Lehrkräfte von einer guten Lehrsoftware? Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

4. unkomplizierte undgünstige Beschaffung Software zur Visualisierung von Daten geschrieben in Java Fokus auf große Daten und Datenbanken entwickelt am Lehrstuhl für rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse an der Uni Augsburg von Martin Theus freeware: download unter http://stats.math.uni-augsburg.de/Mondrian Herkunft & Beschaffung  Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

5. Einführung  Inhalt: Allgemeine Informationen  Sprache: Englisch Vorschlagin jeweiliger Landessprache verfügbar machen Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

6. einfache Einarbeitung  nur sehr knappe Bemerkung auf den ersten Seiten der Einführung Beachte: Lehrer sind keine Statistiker! Laden von Daten  Erste Versuche mit Mondrian Klar: Quelldaten werden benötigt Einspielen gelingt jedoch nicht Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

7. ASCII files • Dateiform: .txt • Spalten: Variablen • Zeilen: Fälle • jede Spalte mit Tab  getrennt Laden von Daten Vorschlag: genauere Erläuterung der Datenmatrix Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

8. kompatibel mit schülerspezifischen Inhalten Laden von Daten  TIPP: Kriterium Schülerspezifität Lerneffekt erhöhen: Schüler erstellen selbst Datensatz, zB. Körpergröße, Geschlecht, Schuhgröße, … Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

9.    Laden von Daten Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

10. Funktionen: Überblick Barcharts Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

11. Funktionen: Überblick Mosaic Plots Barcharts Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

12. Histograms Funktionen: Überblick Barcharts Mosaic Plots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

13. Histograms Funktionen: Überblick Barcharts Mosaic Plots Boxplots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

14. Histograms Funktionen: Überblick Barcharts Scatter Plots Boxplots Mosaic Plots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

15. Histograms Funktionen: Überblick Barcharts Maps Boxplots Mosaic Plots Scatter Plots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

16. Histograms Funktionen: Überblick Barcharts Boxplots Darstellungsformen in Mondrian Mosaic Plots Scatter Plots Maps Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

17.   Bedienung: Reihenfolge Beachte Unterschied: Apple <> Windows Object – Verb: Erst Variable selektieren, dann entscheiden, was man tun möchte Beispiel Barchart:  Variable markieren  plot > barchart Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

18. Barcharts: horizontale Verteilung einer Variable Vorteil: Namen können ausgeschrieben werden Interaktivität Highlighting zeigt die bedingte Häufigkeit Interaktivität Interaktivität am Beipiel der Barcharts  Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

19. beliebig viele Fenster gleichzeitig alle untereinander verlinkt > vollständig interaktiv Besonderheiten Achtung Fenster und ausgewählte Variable bleibenbestehen; müssen also selber geschlossen bzw. behoben werden! Lästig: Fülle von Fenstern Günstig: nichts geht verloren Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

20. Bei der Einführung der verschiedenen Darstellungsformen ist auf didaktisch sinnvolle Reihenfolge zu achten.  Einführung Mondrian:die komplexen Mosaicplots stehen am Anfang Einführung der Darstellungsformen: Reihenfolge Vorschlag Spineplots Barcharts Mosaicplots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

21. Spineplots Durch Highlighting kann die bedingte Verteilungder Überlebenden dargestellt werden Übergang zu Mosaic Plots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

22. Reihenfolge der Variablen in Mosaic Plots [survived] • Die Reihenfolge der Variablen erschließt sich aus dem Titel: Die 1. Variable (class) wirdentlang der x-Achse dargestellt • die interaktive Markierungs- möglichkeit zeigt die richtige Benennung Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

23. Mit Mosaic Plots Zusammenhänge verstehen • Überlebensrate der Frauen ist in allen Klassen höher als die der Männer • alle Kinder aus der 1. und 2. Klasse haben überlebt • in der dritten Klasse ist die Überlebensrate der Mädchen höher als die der Jungen • Anteil der Kinder steigt von der 1. bis zur 3. Klasse an • keine Kinder in der Crew Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

24. 1 Frauen 2 Männer 3 crew 1 2 3 crew Frauen Männer Betonung verschiedener Aspekte bei Mosaic Plots Durch unterschiedliche Anordnung der einzelnen Variablen werden verschiedene Aspekte der Daten betont: Vergleich der Überlebensraten zwischen Männern und Frauen(aufgeteilt nach Klassen) Vergleich der Überlebensraten innerhalb den Klassen(aufgeteilt nach dem Geschlecht) Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

25.  umständliche Bedienung (über ) Vorschlag: umprogrammieren (?) Betonung verschiedener Aspekte bei Mosaic Plots  guter Lerneffekt durch verschiedene Anordnung der Variablen Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

26.  verschiebt die bins nach rechts und links  Histogram (Income of Head) [white] vergrößert und verkleinert die bin-Breite   Histograms: hohe Anschaulichkeit durch Interaktivität Vorschlag zu noch größerem intuitivem Verständnis: statt Pfeiltasten Hin- und Herziehen mit der Maus Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

27. Beispiel eines leicht erstellbaren Datensatzes • Zum Beipiel: • Schüler erheben selbst eine kleine Umfrage: • Alter • Taschengeld pro Woche Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

28. • - Zusammenhänge verstehen - Ausreißer erkennen Fiktive Gerade Scatterplots / Streudiagramme Vorschlag: Ausführlichere Achsenbeschriftung Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

29. ….. leichte Bedienung unkomplizierte undgünstige Beschaffung ….. einfache Einarbeitung je kleiner desto besser; keine unnötige Komplexität Interaktivität kompatibel mit schülerspezifischen Inhalten Kopplung an den Lehrplan Diskussion Welche Kriterien erfüllt Mondrian?Welche Verbesserungen könnten vorgenommen werden? Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

30. unkomplizierte undgünstige Beschaffung einfache Einarbeitung leichte Bedienung je kleiner desto besser; keine unnötige Komplexität Interaktivität kompatibel mit schülerspezifischen Inhalten Kopplung an den Lehrplan Fazit: Mondrian in der Lehre    ~  Was erwarten Lehrkräfte von einer guten Lehrsoftware? ~  Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

31. Kopplung an den Lehrplan keine unnötige Komplexität Empfehlung: Verzicht auf fortgeschrittene Funktionen Engere Bindung an den Lehrplan Zu fortgeschritten für den Einsatz im Unterricht: • Variationen der MosaicPlots • Maps with polygon-data • Parallel Coordinates • - alpha-Channel Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

32. zur einfachen Einarbeitung einfache Einarbeitung Empfehlung: Überarbeitung der Einführung Überarbeiten der „Einführung zu Mondrian“: • Sprache • Erläuterungen zur Datenmatrix & Laden von Daten • didaktisch sinnvoller Übergang Barcharts - Spineplots - Mosiacplots  • Technische Vorschläge: • Vereinfachen der Bedienung bei Variablenwechsel in Mosaicplots • - genauere Achsenbeschriftung bei Scatterplots Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006

33. Schluss Vielen Dank für euer Interesse ! Seminar „Statistische Software in der Lehre“ Einführung in Mondrian Eva Kaufmann 20.11.2006