Kausalanalyse und Maschinelles Lernen mit R (KMLR)

Kausalanalyse und Maschinelles Lernen mit R (KMLR)

Wirtschaftswissenschaften

Fakultät

Lehrstuhl für Ökonometrie

Organisationseinheit

Bachelor

Studienform

Freiraum (Stiftung Innovation in der Hochschullehre)

Förderprogramm / Auszeichnung

Online-Selbstlerneinheit,Vorlesung

Format

09/2022 bis 09/2024

Förderzeitraum

Das Projekt umfasst zwei zentrale Ergebnisse: Zum einen die neue 6-ECTS-Lehrveranstaltung Kausalanalyse (KASA), die seit dem Sommersemester 2023 als fester Bestandteil des Wahlpflichtangebots im wirtschaftswissenschaftlichen Bachelor an der Universität Duisburg-Essen angeboten wird. Zum anderen das interaktive Online-Kompendium Kausalanalyse und Maschinelles Lernen mit R (KMLR), das als begleitendes Lehrbuch und eigenständige Lernressource dient. Durch die interaktive Anwendung des Online-Kompendiums im Rahmen der Lehrveranstaltung KASA kommen Studierende nun deutlich früher und anwendungsbezogener in Kontakt mit Methoden der Kausalanalyse und des maschinellen Lernens.

Die Motivation für das Projekt lag in einer zunehmenden Lücke zwischen der klassischen ökonometrischen Lehre und den Anforderungen moderner empirischer Wirtschaftsforschung. Methoden der Kausalanalyse und des maschinellen Lernens haben in Forschung und Berufspraxis enorm an Bedeutung gewonnen, werden in der Lehre aber traditionell erst in spezialisierten Master-Veranstaltungen behandelt. Mit KASA werden diese Methoden frühzeitig im Bachelorstudium vermittelt, womit eine wichtige curriculare Lücke geschlossen wurde.

Das Online-Kompendium KMLR umfasst 16 Kapitel in drei Teilen: Grundlagen der statistischen Programmierung mit R, etablierte Methoden der kausalen Inferenz wie Matching, Instrumentalvariablenregression, Difference-in-Differences, Regression Discontinuity und Synthetic Control, sowie Machine-Learning-Verfahren wie regularisierte Regression, Random Forests, Support Vector Machines und neuronale Netzwerke. Das Besondere dabei ist, dass Studierende über eine direkt im Lehrbuch integrierte R-Konsole Code im Browser ausführen und die Inhalte unmittelbar nachvollziehen können, ganz ohne Softwareinstallation. KMLR ist als Open Educational Resource unter einer CC-BY-Lizenz frei verfügbar.

Die Idee baut auf dem Vorgängerprojekt Introduction to Econometrics with R auf, das seit 2018 von Dozierenden weltweit eingesetzt wird. Die dort gesammelten Erfahrungen lieferten das Know-how, ein deutlich umfassenderes, deutschsprachiges Kompendium zu konzipieren.

Mit der curricularen Einführung der Lehrveranstaltung „Kausalanalyse (KASA)“ konnte erfolgreich ein wichtiger Baustein in der wirtschaftswissenschaftlichen Ausbildung ergänzt werden.

Durch das interaktive Lehrkonzept kommen Studierende bereits früh im Bachelorstudium mit Methoden der Kausalanalyse und des maschinellen Lernens in Kontakt und wenden diese praktisch an, wodurch ein tieferes Verständnis seitens der Studierenden beobachtet werden kann. Die Bereitstellung des Online-Kompendiums als Open Educational Ressource (OER) erzeugt zudem nachhaltige Mehrwerte für Studierende, die das Online-Kompendium über die Lehrveranstaltung hinaus nutzen können, sowie für Lehrende über den Standort Duisburg-Essen hinaus, die das Kompendium in ihrer eigenen Lehre einsetzen können.

Zuletzt aktualisiert: Juli 2, 2026

  • Prof. Dr. Christoph Hanck

    Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

    Lehrstuhl für Ökonometrie

    christoph.hanck@vwl.uni-due.de

    (0201) - 183 2263

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