Auflistung nach Schlagwort "Jupyter Notebook"
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- KonferenzbeitragDMT-Magic: Interaktives E-Assessment in der Datenbank-Lehre mit Jupyter Notebooks(21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Petersohn, Martin; Schöbel, Konrad; Thor, AndreasDieser Beitrag demonstriert DMT-Magic, ein System für interaktives E-Assessment im Fachgebiet Datenbanken unter Verwendung von Jupyter Notebooks. DMT-Magic fungiert dabei als Jupyter Magic Command, das dynamisch E-Assessment-Aufgaben in Jupyter Notebooks integriert. Die Aufgaben stammen dabei vom E-Assessment-Tool DMT (Data Management Tester), das auch die Bewertung der eingegebenen Lösung inklusive Feedback-Generierung realisiert. Dazu steuert DMT-Magic die Kommunikation mit DMT und erzeugt dynamisch das User Interface direkt im Jupyter Notebook. Unterschiedliche Aufgabenformate decken dabei typische Datenbankübungen ab. Die Demonstration illustriert den Einsatz von DMT-Magic sowohl für interaktive Vorlesungen als auch innerhalb digitaler Übungsblätter für Studierende.
- KonferenzbeitragKopplung von Jupyter Notebooks mit externen E-Assessment-Systemen am Beispiel des Data Management Testers(21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Petersohn, Martin; Schöbel, Konrad; Thor, AndreasWir präsentieren einen generischen Ansatz für interaktives E-Assessment mit Jupyter Notebooks, bei dem ein externes E-Assessment-System in ein Notebook integriert wird. Im Unterschied zu bisherigen Arbeiten ist das Notebook nicht selbst das Artefakt, welches vom System prozessiert wird, sondern dient vielmehr als User Interface für das E-Assessment-System. Unsere Integration ermöglicht dadurch ein interaktives Assessment während des Bearbeitungszyklus des Notebooks, d.h. Lernende können während der Bearbeitung des Notebooks ohne Unterbrechung bzw. System-wechsel ihre Lösungen live bewerten lassen. Wir stellen eine prototypische Implementation für die Anbindung des E-Assessment-Tools DMT (Data Management Tester) vor und zeigen dabei auf, welche Schnittstelle ein beliebiges E-Assessment-System implementieren muss, um durch unseren Ansatz in Jupyter Notebooks integriert werden zu können.
- KonferenzbeitragMLProvLab: Provenance Management for Data Science Notebooks(BTW 2023, 2023) Kerzel, Dominik; König-Ries, Birgitta; Sheeba, SamuelComputational notebooks are a form of computational narrative fostering reproducibility.They provide an interactive computing environment where users can run and modify code, and repeat the exploration, providing an iterative communication between data scientists and code. While the ability to execute notebooks non-linearly benefits data scientists for exploration, the drawback is, that it is possible to lose control over the datasets, variables, and methods defined in the notebook and their dependencies.Thus, in this process of user interaction and exploration, there can be a loss of execution history information. To prevent this, a possibility is needed to maintain provenance information. Provenance plays a significant role in data science, especially facilitating the reproducibility of results.To this end, we developed a provenance management tool to help data scientists track, capture, compare, and visualize provenance information in notebook code environments.We conducted an evaluation with data scientists, where participants were asked to find specific provenance information from the execution history of a machine learning Jupyter notebook.The results from the performance and user evaluation show promising aspects of provenance management features of the tool.The resulting system, MLProvLab, is available as an open-source extension for JupyterLab.
- KonferenzbeitragTeaching the Use and Engineering of DSLs with JupyterLab: Experiences and Lessons Learned(Modellierung 2022, 2022) Charles, Joel; Jansen, Nico; Michael, Judith; Rumpe, BernhardDomain-Specific Languages (DSLs) are tailored to a specific domain which requires them to provide domain-specific concepts and a sophisticated tooling for their engineering; aspects which we address with the language workbench MontiCore. As we use MontiCore for research and teaching, we are interested in reducing the entry barrier to use and engineer MontiCore DSLs. While there are approaches for ready-to-use learning environments such as web-based editors, only a few provide a tailored solution for specific DSLs. Within this paper, we present our experiences using JupyterLab in combination with the infrastructure of MontiCore for teaching the use and engineering of DSLs in an interactive manner. We have realized three practical courses and one conference tutorial applying this technical approach. The front-end provides immediate feedback and includes supporting explanations in an integrated manner. Initial feedback indicates that this approach can lower the entry barrier for DSL use and engineering for students and practitioners.