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OpenJupyter eignet sich sowohl zur Vermittlung von Grundlagen wie Programmierkenntnissen und Methoden im Bereich Data Science und Machine Learning, als auch zur wissenschaftsnahen Lehre in verschiedensten Bereichen wie Bildung zu den Themen Data Science, Machine Learning sowie allen modernen datengestützten wissenschaftlichen Arbeiten von Geowissenschaften und Bergbau bis hin zu Quantencomputern.Wissenschaftliche wie kommerzielle Lehrangebote stehen zudem bei Programmieraufgaben häufig vor der Herausforderung, dass Lernende bei der videogestützten Lehre bisher keine Möglichkeit haben, die Inhalte medienbruchfrei in eigene Programmierumgebungen zu übertragen. Längere Code-Sequenzen werden abgetippt oder umständlich über Repositorien parallel angeboten. Dies wird OpenJupyter lösen und medienbruchfreie Möglichkeiten für E-Learning-Angebote für Data-Science-Methoden bieten.

Lerneinheiten auf der OpenJupyter-Plattform verbinden Text und Quellcode, also für den Computer ausführbare Programmteile, mit reichhaltigen Medien wie Videos zu interaktiven Dokumenten, genannt Notebooks. Im Rahmen des Projektes werden Kurse für die Hochschullehre erstellt, die die neuen Möglichkeiten der Plattform demonstrieren sollen. Diese Kurse beinhalten hochwertig produzierte Lerninhalte und Videos und werden unter einer freien Lizenz als offen verfügbare Bildungsangebote (OER) zur Verfügung gestellt. Damit sind sie getreu dem Gedanken der NBP für Lernende auffindbar und können mit weiteren Lehrangeboten unproblematisch verknüpft werden.