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DaMiT: Data Mining lernen und lehren

Klaus P. Jantke, Gunter Grieser, Steffen Lange, Martin Memmel

In: Andreas Abecker , S. Bickel , U. Brefeld , I. Drost , N. Henze , O. Herden , M. Minor , T. Scheffer , L. Stojanovic , S. Weibelzahl (editor). LWA 2004, Lernen -- Wissensentdeckung -- Adaptivität. GI-Workshop-Tage "Lernen, Wissen, Adaption" (LWA-2004) October 4-6 Berlin Germany Pages 171-179 10/2004.

Abstract

Das Tutorsystem DaMiT stellt Wissen ueber das Gebiet des Data Mining auf neuartige Weise zur Verfuegung. Es repraesentiert sogen. Content - naemlich Wissen ueber Grundlagen, Prinzipien und Verfahren des Data Mining inkl. ausgearbeiteter Fallstudien und Bewertungen kommerzieller Data Mining-Tools -, der gleichermassen in der akademischen Ausbildung, in der beruflichen Weiterbildung, im lebenslangen Lernen und fuer Entscheidungsprozesse in Politik und Wirtschaft relevant ist. DaMiT ist ein integriertes System, welches, getrieben vom Paradigma des "Learning by Doing", das Studium des Data Mining organisch mit seinen Anwendungen verbindet. DaMiT ist adaptierbar in dem Sinne, dass die Benutzer ihre jeweils favorisierte Sicht auf die Inhalte leben können. DaMiT ist adaptiv, da es sich den Beduerfnissen des Benutzers hinsichtlich des Praesentationsstils anpasst. Fuer die komplexen Anwendungsuebungen der Lernenden hat DaMiT ein eigenes Konzept hervorgebracht, entwickelt und impl mentiert, die sogenannten "Competitive Exercises". Mit DaMiT kann man nicht nur Data Mining studieren, man kann es praktizieren. DaMiT geht ueber die Funktionalitaet konventioneller Systeme des E-Learning hinaus und betritt direkt den Marktplatz Internet, ausgeruestet mit einer integrierten E-Payment-Funktionalitaet und einer Anbindung an moderne IT-Sicherheitsinfrastrukturen.

Projekte

German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz