Dieser Kurs soll Doktoranden die wesentlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, die für die effektive Konzeption und Durchführung empirischer Forschung erforderlich sind, insbesondere im Zusammenhang mit der Analyse quantitativer Daten. Der Kurs behandelt zwar grundlegende, fachübergreifend anwendbare Methoden, der Schwerpunkt liegt jedoch auf Analysen, die für die Sozialwissenschaften relevant sind.
Im Laufe des Kurses setzen sich die Studierenden eingehend mit einer Reihe von Schlüsselkonzepten und Methoden auseinander, die für die Konzeption und Durchführung empirischer Forschung von entscheidender Bedeutung sind. Dazu gehört eine gründliche Auseinandersetzung mit den Werkzeugen und Techniken, die erforderlich sind, um Forschungsfragen zu strukturieren, Daten zu erheben und Ergebnisse auf aussagekräftige und stringente Weise zu analysieren – insbesondere im sozialwissenschaftlichen Kontext, in dem Daten oft komplexe menschliche Verhaltensweisen und gesellschaftliche Muster widerspiegeln.
Die Studierenden sammeln zudem praktische Erfahrungen mit quantitativen Forschungsverfahren, die besonders nützlich für die Analyse multivariater, korrelativer und kausaler Zusammenhänge sind – analytische Ansätze, die für die Untersuchung sozialer Phänomene von besonderer Relevanz sind. Diese Methoden sind unerlässlich, um komplexe Datenmuster zu verstehen und daraus valide Schlussfolgerungen zu ziehen. Durch die Beherrschung dieser Techniken entwickeln die Studierenden eine solide Grundlage für den Umgang mit großen Datensätzen, die Anwendung statistischer Software sowie die sichere und präzise Interpretation quantitativer Ergebnisse.
Die Studierenden erwerben Kenntnisse im Umgang mit der Software Jamovi, einer frei zugänglichen Alternative zu bekannten kommerziellen Datenanalyseprogrammen, die sich gut für ein breites Spektrum statistischer Verfahren eignet, wie sie in den Sozialwissenschaften üblicherweise verwendet werden.
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Kurses sind die Studierenden gut darauf vorbereitet, quantitativ orientierte empirische Forschungsmethoden in ihrer zukünftigen beruflichen Laufbahn anzuwenden. Darüber hinaus sind sie in der Lage, einen bedeutenden Beitrag zum Wissensfortschritt in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu leisten, indem sie datengestützte Ansätze nutzen, um reale Herausforderungen anzugehen – insbesondere solche, die im Kontext der sozialwissenschaftlichen Forschung auftreten.
Dieser synchrone Online-Kurs soll den Studierenden die wesentlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, die für die effektive Konzeption und Durchführung empirischer Forschung erforderlich sind, insbesondere im Zusammenhang mit der Analyse quantitativer Daten. Der Kurs ist zwar fächerübergreifend anwendbar, der Schwerpunkt liegt jedoch auf Analysen im Bereich der Sozialwissenschaften, in denen die Daten häufig komplexe, nuancierte menschliche und gesellschaftliche Variablen beinhalten.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung überfachlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Problemlösung und Zusammenarbeit. Diese Kompetenzen werden durch praktische Aufgaben oder Feedback von Kommilitonen gefördert und schaffen so ein Lernumfeld, das die Studierenden darauf vorbereitet, sich an vielfältige berufliche und akademische Kontexte anzupassen – insbesondere im Bereich der Sozialforschung.
Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein umfassendes Verständnis multivariater statistischer Verfahren, die für fortgeschrittene quantitative Forschung von zentraler Bedeutung sind. Der Lehrplan umfasst die Auseinandersetzung mit Faktorenanalyse und Konsistenzprüfungsverfahren, die für die Beurteilung der Reliabilität und Validität von Messskalen unerlässlich sind.
Darüber hinaus behandelt der Kurs weitere wichtige multivariate Techniken, die für den Vergleich von Gruppenunterschieden und die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen kategorialen und kontinuierlichen Variablen von entscheidender Bedeutung sind – Kernpraktiken der sozialwissenschaftlichen Forschung. Fortgeschrittene Themen wie Korrelation und verschiedene Formen der Regressionsanalyse werden ebenfalls behandelt, um die Studierenden in die Lage zu versetzen, komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren, wie sie in sozialwissenschaftlichen Daten häufig vorkommen.
Zum Abschluss des Kurses nehmen die Studierenden an einer Abschlussveranstaltung teil und präsentieren ihre Forschungsergebnisse. Diese Abschlusspräsentation bietet ihnen die Gelegenheit, die im Laufe des Kurses erworbenen forschungsbezogenen Fähigkeiten anzuwenden und ihre Kompetenz bei der Durchführung empirischer Forschung, der Datenanalyse sowie der effektiven Kommunikation von Ergebnissen im Rahmen der Sozialwissenschaften unter Beweis zu stellen.
Um das Verständnis der Lernenden weiter zu vertiefen, haben wir ein Video erstellt, das die wichtigsten Verfahren der statistischen Analyse zusammenfasst und den Schülern als nützliche Hilfe zum Wiederholen dient.
Kompetenzen (Fähigkeiten)
Forschungsdesign und -durchführung: Die Studierenden sind in der Lage, empirische Forschungsprojekte zu entwerfen, durchzuführen und zu bewerten, wobei sie quantitative Methoden zur Analyse multivariater, korrelativer und kausaler Zusammenhänge anwenden.
Datenanalyse unter Einsatz von Technologie: Die Studierenden erwerben Kenntnisse im Umgang mit der Software Jamovi, einem frei zugänglichen Tool zur Datenanalyse, wodurch sie ihre technischen Fähigkeiten in der quantitativen Forschung verbessern und ihre Anpassungsfähigkeit an neue Technologien fördern.
Kritisches Denken und Problemlösung: Durch praktische Übungen verfeinern die Studierenden ihre Fähigkeit, Daten kritisch zu analysieren und statistische Ergebnisse zu interpretieren –
Wissens
Quantitative Forschungsmethoden: Die Studierenden erwerben fundierte Kenntnisse über quantitative Forschungsverfahren, einschließlich Datenerhebung, multivariater Analyse und statistischer Interpretation, und erwerben so das für evidenzbasierte Forschung erforderliche theoretische Verständnis.
Grundlagen der empirischen Forschung: Die Studierenden vertiefen ihr Verständnis der wichtigsten Prinzipien der empirischen Forschung, darunter Hypothesentests, Forschungsdesign und die Anwendung statistischer Methoden in den Sozialwissenschaften und im Bereich der Nachhaltigkeit.
Bewertung und Nutzung von Quellen: Die Studierenden lernen, wie sie für ihre Forschung relevante akademische und branchenbezogene Quellen finden, bewerten und einbeziehen können, um gründliche Literaturrecherchen durchzuführen und ihre Ergebnisse mit glaubwürdigen Belegen zu untermauern.
Einstellungs
Ethisches Forschungsverhalten: Die Studierenden entwickeln einen verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit der Datenverarbeitung, -analyse und -berichterstattung und fördern so ein Bekenntnis zu Integrität und Transparenz in ihrer Forschung.
Kooperatives Engagement: Die Studierenden bauen Kooperationsfähigkeiten auf und nutzen technologiegestützte Werkzeuge, um mit Kommilitonen in Kontakt zu treten, Forschungsergebnisse auszutauschen und zur gemeinsamen Problemlösung in akademischen und beruflichen Kontexten beizutragen.
Für diesen Kurs gibt es keine besonderen Voraussetzungen, da er mit grundlegenden Konzepten beginnt und schrittweise wichtige quantitative Forschungsmethoden vermittelt. Er richtet sich an Lernende aller Niveaustufen, einschließlich derjenigen ohne Vorkenntnisse in der empirischen Forschung, insbesondere an diejenigen, deren Arbeit mit den Sozialwissenschaften in Zusammenhang steht, wo diese Methoden weit verbreitet sind.
Babbie, E. R. (2014). Die Praxis der Sozialforschung. Cengage Learning.
Bryman, A. (2016). Methoden der Sozialforschung. Oxford University Press.
Moore, D. S., McCabe, G. P. & Craig, B. A. (2021). Einführung in die Praxis der Statistik (10. Aufl.). W.H. Freeman and Company.
May, T., & Perry, B. (2022). Sozialforschung: Themen, Methoden und Verfahren. McGraw-Hill Education
Neuman, W. L. (2014). Methoden der Sozialforschung: Qualitative und quantitative Ansätze (7. Auflage). Pearson.
Navarro, D., & Foxcroft, D. (2019). Statistik lernen mit jamovi: Ein Tutorial für Psychologiestudierende und andere Anfänger (Version 0.70). Online verfügbar unter: http://learnstatswithjamovi.com
Dieser Kurs legt den Schwerpunkt auf studierendenzentriertes Lernen, übergreifende Fähigkeiten, transdisziplinäre, forschungsbasierte Kompetenzen sowie technologiegestützte Bildungsprinzipien und soll Doktoranden ein umfassendes und praxisorientiertes Verständnis empirischer Forschungsmethoden vermitteln.
Die Studierenden nehmen an interaktiven Vorlesungen, Diskussionen und Gruppenaktivitäten teil, die während des gesamten Kurses zur aktiven Beteiligung und zum kritischen Denken anregen. Darüber hinaus finden regelmäßige Feedback-Sitzungen statt, um auf individuelle Lernbedürfnisse und Fortschritte einzugehen und sicherzustellen, dass jede Studierende eine persönliche Betreuung erhält.
Um die Forschungskompetenzen der Studierenden weiterzuentwickeln, konzentriert sich der Kurs auf eine vertiefte Auseinandersetzung mit Schlüsselkonzepten und Methoden, die für die Konzeption und Durchführung empirischer Forschung entscheidend sind. Dazu gehören praktische Erfahrungen mit quantitativen Forschungsverfahren wie multivariater, korrelativer und kausaler Analyse.
Zur Verbesserung der überfachlichen Kompetenzen der Studierenden wird der Schwerpunkt auf die Entwicklung von Fähigkeiten zur kritischen Bewertung von Forschungsmethoden und Daten gelegt, indem die Studierenden in anspruchsvolle Analyseübungen, Fallstudien und interaktive Diskussionen eingebunden werden, die ihr analytisches Denken und ihre Problemlösungsfähigkeiten herausfordern.
Darüber hinaus nehmen die Studierenden an einem strukturierten Peer-Review-Prozess teil, bei dem sie die Arbeiten der anderen aus unterschiedlichen fachlichen Perspektiven bewerten, um das kritische Denken und die interdisziplinären Einblicke zu fördern. Dieser Ansatz fördert die kritische Bewertung und konstruktives Feedback aus verschiedenen Blickwinkeln, wodurch die Qualität der Forschung verbessert und das Verständnis der Studierenden für interdisziplinäre Ansätze vertieft wird.
Zur Bereicherung der technologiegestützten Lernerfahrungen werden digitale Werkzeuge und Ressourcen eingesetzt, darunter Online-Datenbanken, Statistiksoftware und Plattformen für die virtuelle Zusammenarbeit. Darüber hinaus werden ergänzende Videomaterialien bereitgestellt, um Schlüsselkonzepte zu vertiefen und das Lernen im eigenen Tempo zu ermöglichen.
Bislang haben wir für unsere Sitzungen ELTE Canvas und Teams genutzt. Wir sind jedoch offen für die Einführung anderer Plattformen, die für alle Teilnehmer zugänglich sind.
Zeugnis