JupyterHub
Jupyter – Explorative Datenanalyse mit Code, multimedialen Inhalten und interaktiver Visualisierung
Jupyter ist eine webbasierte Open-Source-Software. Die Nutzer:innen k?nnen im Rahmen eines Notebooks multimediale Inhalte miteinander verbinden, teilen und wiederverwenden: Texte, Bilder, Videos, interaktive Inhalte und das besondere Grundfeature ausführbarer Programmiercode in diversen Programmiersprachen wie zum Beispiel Python, R oder Java.
Diese Eigenschaften bieten gute Voraussetzungen zur Vermittlung von Programmierkenntnissen und Data Literacy, der F?higkeit Sachverhalte mit Hilfe von Daten zu verstehen, bearbeiten, beschreiben, interpretieren und diskutieren zu k?nnen.
Die Installation des JupyterHub an der Universit?t Bremen bietet viele weitere nützliche Funktionen für die Lehre
- Erstellung von Lehrveranstaltungsprofilen, Studiengruppen-Profile und pers?nliche Profile
- Hausaufgaben-Tool zur Verwaltung von Hausaufgaben und ?bungen innerhalb des Jupyter-Systems
- Kollaboratives Arbeiten in Gruppen
- Anbindung an Stud.IP, dies erm?glicht die Teilnehmerverwaltung und den direkten Einsprung zum JupyterHub
So erreichen Sie JupyterHub an der Universit?t Bremen
Jupyter steht allen Angeh?rigen der Universit?t Bremen zur Nutzung zur Verfügung
https://jupyter.uni-bremen.de/
Die Anmeldung erfolgt mit Ihrem Uni-Login (Shibboleth). Dort finden Sie eine FAQ und Anleitungen zur Benutzung von Jupyter und den Funktionen auf dem JupyterHub.
Bei weiteren Fragen steht Ihnen das Jupyter-Team gerne unter der folgenden Email-Adresse zur Verfügung
Jupyter - ein leistungsf?higes, webbasiertes, DSGVO- konformes Angebot für Lehrende und Studierende an der Universit?t Bremen
In diesen Artikeln finden Sie weiter Informationen zum JupyterHub:
Auf Wissenswert: SHIFT + ENTER für die Lehre: Wie JupyterHub an der Universit?t Bremen neue Spielr?ume er?ffnet
Up2date: JupyterHub an der Uni Bremen: Mehr digitale M?glichkeiten im Studium
Lehrende k?nnen für ihre 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 eigene Profile erstellen. Darin lassen sich gewünschte Programmiersprachen, Zusatzpakete und Bibliotheken integrieren sowie digitale Unterlagen für die Studierenden bereitstellen. Die Verknüpfung mit der jeweiligen Stud.IP-Veranstaltung erm?glicht eine komfortable Teilnehmer:innenverwaltung. Darüber hinaus k?nnen Lehrende kollaboratives Arbeiten in Gruppen organisieren.
Das Hausaufgaben-Tool erm?glicht es, Aufgaben zu erstellen, zu verteilen, einzusammeln, zu bewerten und Feedback zu geben.
Studierende erhalten einen einfachen Zugang zu einer vollst?ndigen Arbeits- und Programmierumgebung. In Studiengruppen- oder pers?nlichen Profilen k?nnen sie eigene Umgebungen anlegen und für das Selbststudium oder für Abschlussarbeiten nutzen. Die technische Ausstattung und Vorkenntnisse spielen dabei eine untergeordnete Rolle – erforderlich sind lediglich das Uni-Login, ein Internetbrowser und eine stabile Internetverbindung.
Jupyter Notebooks bieten viele M?glichkeiten
- Texte schreiben
- Code schreiben und ausführen
- interaktive Grafiken gestalten oder auswerten
- Analysen erstellen und interpretieren
- Daten generieren, ex- oder importieren
- Multimedia einbauen
Kollaboratives Arbeiten in Lehrveranstaltungs- und Studiengruppen-Profile
Gemeinsames Arbeiten in Echtzeit
Lehrende k?nnen Gruppenarbeit organisieren
In Studiengruppen-Profilen k?nnen Studierende gemeinsam an Projekten arbeiten
?ber Stud.IP lassen sich die Gruppen einteilen
Einfache Durchführung von ?bungen mit dem Hausaufgaben-Tool
- Das Hausaufgaben-Tool ist eine Entwicklung der TU Wien (Grader Service)
- Erstellen, verteilen, verwalten und einsammeln von Hausaufgaben und ?bungen, ohne die Jupyter-Umgebung verlassen zu müssen
- Die Bearbeitung von Aufgaben ist auch kollaborativ m?glich
Anmeldung auf JupyterHub
Jupyter an der Universit?t Bremen erreichen Sie unter
Auf der Startseite von JupyterHub klicken Sie auf den Anmeldebutton (1). Danach werden Sie weitergeleitet auf die Seite Single-Sign-On Seite vom Zentrum für Netze, ZfN (2).
Melden Sie sich hier mit Ihrem Benutzernamen (2a) und Passwort (2b) an. Nach den Klick auf ,,Anmelden" (2c) landen Sie auf der Profilseite von JupyterHub an der Universit?t Bremen.
Hier stehen aktuell drei Standardprofile (3a) zu den Programmiersprachen Python, R und Java zum Ausprobieren zur Verfügung. Beachten Sie in der Beschreibung die Hinweise zu den jeweiligen Versionen und vorinstallierten Pakete und Bibliotheken der Profile.
Einige Nutzer:innen stellen ihre Profile für alle zu Verfügung, Diese finden Sie im Akkordion-Fach ??ffentliche Profile" (3b).
Haben Sie eigene Profile angelegt, dann finden Sie diese auch auf dieser Seite.
Checkliste für das Anlegen eines eigenen Lehrprofils auf JupyterHub
Um ein Profil anzulegen ben?tigen Sie ein paar Voraussetzungen. Hier eine kurze Checkliste bevor Sie mit der Erstellung beginnen:
- Sie müssen Lehrende:r sein und ben?tigen eine Veranstaltung auf Stud.IP, welches in einem bestimmten Semester l?uft. Sollten Sie bisher keine Lehrveranstaltung haben, sprechen Sie den/die LV-Planer:in in Ihrem Bereich an.
- Die Veranstaltung solle einen aussagekr?ftigen Namen haben(deutsch/englisch)
- Eine Kurzbeschreibung für die Veranstaltung (deutsch/englisch)
- Welche Programmiersprache(n) wollen Sie nutzen (mindestens eine ist notwendig)
- Welche Pakete m?chten Sie Installieren und welche sonstigen Erweiterungen ben?tigen Sie
- Wollen Sie Dateien via eines GitLab Repositories zur Verfügung stellen, dann ben?tigen Sie
- 1. den Link zum Gitlab Repository
- 2. und den Access Token zum Gitlab-Repository (Optional, nur wenn Repository auf private gestellt ist)
?berprüfen Sie also zun?chst, ob Sie in Stud.IP in der gewünschten Veranstaltung als Lehrende:r eingetragen sind. Nur Lehrende haben aktuell die M?glichkeit eigene Profile anzulegen und diese mit einer Veranstaltung in Stud.IP zu verknüpfen.
Lehrende k?nnen Tutor:innen berechtigen, erstellte Profile zu bearbeiten, neu zu bauen und freizugeben. Die Verknüpfung erlaubt eine Verwaltung der Teilnehmer:innen.
Wenn das Profil nicht ?ffentlich ist, k?nnen so nur die Teilnehmer:innen der Veranstaltung das Profil nach dem Einloggen sehen und nutzen. Ein weiteres Feature ist, dass Sie mit Hilfe eines Git-Repositories Lehrmaterialien im Profil zur Verfügung stellen k?nnen.
Welche M?glichkeiten habe ich mit einem Profil - eine Anleitung
Beim Anlegen eines Jupyter-Lehr-Profils (auch Jupyter-Image genannt) haben Sie viele Gestaltungsm?glichkeiten. Im Folgenden finden Sie eine kurze Beschreibung, wie Sie ein Profil auf dem JupyterHub der Universit?t erstellen k?nnen.
Anlegen eines neuen Profils
Gehen Sie im Menü des JupyterHub auf ?Profile verwalten“ (4) und klicken Sie anschlie?end auf den Button ?Neues Profil erstellen“ (5). Es ?ffnet sich das Formular zur Erstellung eines Profils.
Auswahl der Veranstaltung
Die folgenden Felder werden automatisch ausgefüllt: Vorname (6), Nachname (7) und E-Mail-Adresse (8).
W?hlen Sie anschlie?end das gewünschte Semester (9) aus. Im Dropdown-Menü erhalten Sie dann eine Liste Ihrer in Stud.IP angelegten 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 für dieses Semester (10). Nach der Auswahl wird die Veranstaltungs-ID (11) automatisch übernommen.
Fügen Sie eine kurze Beschreibung des Profils hinzu – auch in englischer Sprache (12). Diese Beschreibung kann inhaltliche oder technische Hinweise enthalten und wird sp?ter in der Profilübersicht auf dem JupyterHub angezeigt.
Auswahl der Programmiersprachen
W?hlen Sie eine oder 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere gewünschte Programmiersprachen aus (13a). Aktuell stehen Python, R, Java und Haskell zur Verfügung.
Wenn Sie weitere Sprachen, Erweiterungen oder Pakete ben?tigen, nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf.
Nach der Sprachauswahl k?nnen Sie optional passende Pakete ausw?hlen – zum Beispiel Conda- oder Mamba-Pakete (13b), Python-Pakete (13c) oder R-Pakete (13d). Alternativ k?nnen Pakete auch manuell eingegeben werden. Zus?tzlich stehen die Erweiterungen RStudio und Quarto zur Auswahl (13e).
Gestaltung und Verwaltung der Veranstaltung
Das Profil muss zun?chst von einer Lehrperson erstellt werden. Tutor:innen unterstützen jedoch h?ufig die Lehre und ben?tigen daher Bearbeitungsrechte. Legen Sie an dieser Stelle fest, ob Tutor:innen das Profil ebenfalls bearbeiten, neu bauen und freigeben dürfen (14).
Studierende k?nnen in Gruppen zusammenarbeiten (15). Die Gruppeneinteilung erfolgt über Stud.IP, wo sich die Studierenden selbst einteilen k?nnen.
NEU: Hausaufgaben-Tool
Das neue Hausaufgaben-Tool (16) erm?glicht es Lehrenden und Tutor:innen, Aufgaben oder ?bungen in Jupyter Notebooks zu erstellen, zu verteilen, zu verwalten und einzusammeln.
Das Tool bietet weitere Funktionen und befindet sich derzeit in der Testphase. Wenn Sie es testen m?chten, setzen wir Sie gerne auf die Whitelist. Danach erscheint das Hausaufgaben-Tool im Formular.
Verknüpfung mit einem Git-Repository
Optional k?nnen Sie auch Lehrmaterialien über ein GitLab-Repository zur Verfügung stellen (17a).
Geben Sie hierfür den entsprechenden Repository-Link an (17b). Wenn das Repository privat ist, ben?tigen Sie zus?tzlich einen Token (17c).
Beachten Sie: Das Profil wird auf ?read-repository“ gesetzt, sodass Dateien nur gelesen werden k?nnen.
Sichtbarkeit des Profils
Legen Sie fest, ob Sie das Profil ?ffentlich machen m?chten (18). ?ffentlich bedeutet, dass alle eingeloggten Nutzer:innen das Profil und die darin enthaltenen Materialien sehen und nutzen k?nnen.
Wenn Sie sich dagegen entscheiden, haben nur Stud.IP-Teilnehmer:innen, Tutor:innen und Studierende Zugriff.
Speichern
Speichern Sie abschlie?end Ihre Eingaben (19).
Anwendungsszenarien in der Lehre
Jupyter Notebooks k?nnen auf verschiedene Arten in die Lehre eingesetzt werden. Hier finden Sie erste Szenarien:
Vermittlung von Programmiergrundlagen
In Jupyter Notebooks k?nnen wie in einem digitalen Textbuch erste Konzepte der Programmierung in verschiedenen Programmiersprachen vorgestellt werden. Der Vorteil ist, es k?nnen direkt ausführbare Beispiele eingebaut und ?bungen im selben Dokument gemacht werden. Alle Inhalte werden dem/der Lernenden zur Verfügung gestellt. Lehrende k?nnen die Schrittweiten im Stoff variieren, L?sungen anbieten und danach weitere ?bungsversuche zur Verfügung stellen.
Der Vorteil der Jupyter Notebooks ist, dass alle ben?tigten Unterlagen, Pakete und Bibliotheken vorhanden sind. Lernende k?nnen sich so auf das Lernziel konzentrieren.
Vermittlung eines Themas
Darstellung eines Themenkomplexes mit einführendem Text, ausführbaren Code, Videos, (interaktiven) Grafiken und weiterführenden Referenzen. Die Lernenden bekommen neben dem inhaltlichen Einblick auch Zugriff auf die Information, wie eine Analyse technisch durchführt wird und Daten aufbereitet werden. Im Anschluss k?nnen inhaltliche Aufgaben gestellt werden.
Der Vorzug der Jupyter Notebooks ist auch hier, dass alles in ein Dokument abgelegt werden kann und über den JupyterHub an einen Kurs verteilt werden kann. Es verschafft die M?glichkeit einen tieferen Einblick in zum Beispiel die Datenanalyse zu bekommen. Ergebnisse müssen keine Black Box 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 sein.
Erarbeitung eines Themas
Lernende erarbeiten innerhalb eines Dokuments ein Thema inhaltlich. Sie schreiben den Text, programmieren den Code, werten Daten aus und stellen die Ergebnisse grafisch dar und interpretieren sie. Dieser sehr eigenst?ndige Ansatz kann von Lehrenden 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 oder weniger begleitet werden, zum Beispiel,
- indem sie Studierenden schon eine Vorarbeit in Form eines Jupyter Notebooks geben, die die Studierenden unter einen anderen Aspekt bearbeiten
- eine Vorlage an der sie sich orientieren k?nnen
- oder sie komplett neu starten lassen.
Jupyter Notebooks k?nnen weitergegeben und wiederverwendet werden. Somit k?nnen Themen oder Themenaspekte wieder oder neu bearbeitet werden. Lernende k?nnen so zum einen Erlerntes wieder aufgreifen und erleben, dass wissenschaftliches Arbeit immer weiter aufeinander aufbaut. Neue und unterschiedliche Aspekte k?nnen aus einem Notebook heraus bearbeitet werden.
Kurze Programmbeispiele in JupyterHub
? SKILL-UB / ZMML, kurze Programmbeispiele implementiert in JupyterHub in der Programmiersprache Python, interaktive Widgets (IpyWidgets), Markdown, LaTeX.
Notebooks, Arbeitsumgebung und Multi-User-Umgebung von Jupyter
Die Open-Source-Software Jupyter entwickelt sich laufend weiter und besteht inzwischen aus den anf?nglichen, interaktiven Dokumenten (Jupyter Notebooks), einer interaktiven Entwicklungsumgebung (JupyterLab) und einer Multi-Userumgebung (JupyterHub). Das Jupyter-Team nimmt die neuen Entwicklungen auf, implementiert sie und erweitert sie anhand der Bedürfnisse der Nutzer:innen an der Universit?t Bremen.
Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks bieten die M?glichkeit ausführbaren Code, Text und Multimedia-Inhalte zu verbinden.
40 g?ngige Programmiersprache k?nnen in den Notebooks ausgeführt werden. Die Notebooks k?nnen exportiert und weitergegeben werden.
Die Open-Source-Software Jupyter findet weltweit Anwendung und produzierte Inhalten k?nnen jenseits des universit?ren Kontextes eingesetzt werden.
JupyterLab
Jupyter Notebooks werden durch JupyterLabs mit einer interaktiven, webbasierten Entwicklungsumgebung erg?nzt, und erm?glicht bequemes Arbeiten mit den Notebooks vergleichbar mit Desktop-Programmen.
Einfaches Verwalten, Bearbeiten, Exportieren, Hoch- und Runterladen von Dateien wird durch ein Dateiverzeichnis erm?glicht.
Zus?tzliche Programmpakete oder Bibliotheken k?nnen geladen werden. Den Nutzer:innen stehen Debugger-Funktionen und Syntax-Erg?nzungstools zur Verfügung.
JupyterHub
JupyterHub bildet eine Multiuser-Umgebung. ?ber eine Anmeldung mit Shibboleth k?nnen sich die Angeh?rigen der Universit?t Bremen auf Jupyter einloggen. Der Hub erm?glicht das bequeme Arbeiten in gr??eren Gruppen. Das Hosting-on-Site gew?hrleistet ein leistungsf?higes und datenschutzkonformes Arbeiten.
Neben einigen Standardprofilen zu Pythen, R und Java, k?nnen eigene Profile erstellt werden.Profile geben zun?chst die gewünschte Programmiersprache vor, und k?nnen durch zus?tzliche Programm-Packages, Dateien und Dokumente, die Sie für Ihre Lehrveranstaltung ben?tigen,erg?nzt werden, so dass die Studierenden problemlos darauf zu greifen k?nnen.
Pilotierung im Projekt SKILL-UB
Im Projekt SKILL-UB wurde JupyterHub im Rahmen des Innovation Lab der Geowissenschaften pilotiert.
SKILL-UB unterstützt die weitere Etablierung von JupyterHub an der Universit?t Bremen.
F?rderung des Projektes SKILL-UB
Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre f?rdert SKILL-UB im Rahmen der Ausschreibung Hochschullehre durch Digitalisierung st?rken
Kontakt im ZMML
Marcel Meissner (System-
management)
Isabell Schaffer (Anwendungs-
betreuung & Support)