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. Im Laufe des Kurses setzen sich die Studierenden eingehend mit einer Reihe von Schlüsselkonzepten und Methoden auseinander, die für die Konzeption und Umsetzung empirischer Forschung von entscheidender Bedeutung sind. Dazu gehört eine gründliche Auseinandersetzung mit den Instrumenten und Techniken, die benötigt werden, um Forschungsfragen zu strukturieren, Daten zu erheben und Ergebnisse auf aussagekräftige und stringente Weise zu analysieren.
Die Studierenden sammeln zudem praktische Erfahrungen mit quantitativen Forschungsverfahren, die besonders nützlich für die Analyse multivariater, korrelativer und kausaler Zusammenhänge 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. Sie erwerben Kenntnisse im Umgang mit der Software Jamovi, einer frei zugänglichen Alternative zu bekannten kommerziellen Datenanalyseprogrammen.
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Kurses sind die Studierenden bestens darauf vorbereitet, quantitativ orientierte empirische Forschungsmethoden in ihrer zukünftigen beruflichen Laufbahn anzuwenden. Darüber hinaus sind sie in der Lage, einen wesentlichen Beitrag zum Wissensfortschritt in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu leisten, indem sie datengestützte Ansätze zur Bewältigung realer Herausforderungen nutzen.
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.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung überfachlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Problemlösung und Zusammenarbeit. Diese Kompetenzen werden durch praktische Aufgaben, Gruppenarbeit und Feedback unter Gleichaltrigen gefördert, wodurch ein Lernumfeld entsteht, das die Studierenden darauf vorbereitet, sich an vielfältige berufliche und akademische Kontexte anzupassen.
Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein umfassendes Verständnis multivariater statistischer Verfahren, die für die fortgeschrittene quantitative Forschung von zentraler Bedeutung sind. Der Lehrplan umfasst die Auseinandersetzung mit Faktorenanalysen und Konsistenztestverfahren, die für die Beurteilung der Reliabilität und Validität von Messskalen unerlässlich sind. Diese Instrumente sind besonders nützlich in der sozialwissenschaftlichen Forschung, wo das Verständnis latenter Variablen und ihrer Konsistenz von entscheidender Bedeutung ist.
Darüber hinaus behandelt der Kurs weitere wichtige multivariate Techniken, die für den Vergleich von Gruppenunterschieden und die Untersuchung von Beziehungen zwischen kategorialen und kontinuierlichen Variablen unerlässlich sind. Zudem werden fortgeschrittene Themen wie Korrelation und verschiedene Formen der Regressionsanalyse vermittelt, wodurch die Studierenden die Fähigkeit erwerben, komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren.
Zum Abschluss des Kurses nehmen die Studierenden an einer Abschlussveranstaltung teil und präsentieren ihre Forschungsergebnisse. Diese Abschlusspräsentation bietet die Gelegenheit, die im Laufe des Kurses erworbenen forschungsbasierten Fähigkeiten anzuwenden und ihre Kompetenz bei der Durchführung empirischer Forschung, der Datenanalyse und der effektiven Kommunikation von Ergebnissen unter Beweis zu stellen.
Um das Verständnis der Lernenden weiter zu vertiefen, haben wir ein Video erstellt, das die wichtigsten statistischen Analyseverfahren zusammenfasst und als nützliche Referenz für die Wiederholung des Stoffes dient: https://shorturl.at/tv3sM
Kompetenzen (Fähigkeiten)
Forschungsdesign und -durchführung: Die Studierenden sind in der Lage, empirische Forschungsprojekte zu entwerfen, durchzuführen und auszuwerten, 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 Nachhaltigkeit.
Bewertung und Nutzung von Quellen: Die Studierenden lernen, wie sie für ihre Forschung relevante akademische und branchenbezogene Quellen finden, bewerten und einbinden können, um fundierte Literaturrecherchen durchzuführen und ihre Ergebnisse mit glaubwürdigen Belegen zu untermauern.
Einstellungs
Ethisches Forschungsverhalten: Die Studierenden entwickeln einen verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit Daten, deren Analyse und Berichterstattung und fördern so ein Bekenntnis zu Integrität und Transparenz in ihrer Forschung.
Kooperatives Engagement: Die Studierenden bauen Team- und 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, die noch keine Vorkenntnisse in der empirischen Forschung haben.
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 schülerzentriertes 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 Mitwirkung und zum kritischen Denken anregen. Darüber hinaus finden regelmäßige Feedback-Gespräche statt, um auf die individuellen Lernbedürfnisse und Fortschritte einzugehen und sicherzustellen, dass jeder Studierende eine persönliche Betreuung erhält.
Um die Forschungskompetenzen der Studierenden zu fördern, konzentriert sich der Kurs auf eine vertiefte Auseinandersetzung mit Schlüsselkonzepten und Methoden, die für die Konzeption und Durchführung empirischer Forschung von entscheidender Bedeutung sind. Dazu gehören praktische Übungen zu quantitativen Forschungsverfahren wie multivariaten, korrelativen und kausalen Analysen.
Um die überfachlichen Kompetenzen der Studierenden zu verbessern, 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 fördern Gruppenprojekte und Peer-Reviews die Teamarbeit und die Fähigkeit zur gemeinsamen Problemlösung. Es wird ein Peer-Review-System eingeführt, bei dem die Studierenden die Arbeiten ihrer Kommilitonen aus unterschiedlichen fachlichen Perspektiven bewerten. 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.
Um die technologiegestützten Lernerfahrungen zu bereichern, kommen digitale Tools und Ressourcen zum Einsatz, darunter Online-Datenbanken, Statistiksoftware und Plattformen für die virtuelle Zusammenarbeit. Darüber hinaus werden ergänzende Videomaterialien bereitgestellt, um zentrale Konzepte zu vertiefen und ein Lernen im eigenen Tempo zu ermöglichen.
Zeugnis