Universität Wien

200147 SE Theorie und Empirie wissenschaftlichen Arbeitens (Geist und Gehirn) 2 (2019W)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Diese Lehrveranstaltung kann für alle Schwerpunkte absolviert werden.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 07.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 14.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 21.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 28.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 04.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 11.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 18.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 25.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 02.12. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 09.12. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 16.12. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 13.01. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 20.01. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A
  • Montag 27.01. 13:15 - 16:30 Seminarraum Psychologie NIG 6.OG A0621A

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele und Inhalte: In diesem TEWA 2 werden basierend auf den gesammelten Daten aus TEWA 1 (Stability of Preference) alle Schritte von der Aufbereitung der Daten, über die Auswertung, bis zur Präsentation der Daten durchgearbeitet. Studierende sollen nun im zweiten Teil die restlichen Schritte des Forschungsprozesses kennenlernen und praktisch anwenden.
Insbesondere wird darauf Wert gelegt, aktuelle Entwicklungen im Forschungsprozess zu berücksichtigen und zu verstehen. Auch die Auswertung und Berichtlegung der Daten wird im Sinne der Open Science Bewegung praktiziert.
Methoden: Frontalvorträge, Demonstrationen in R, Diskussionen, Präsentationen in Gruppen, praktische Übungen in R, Hausübungen (Code-Book)

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Hausübungen zu besprochenen Themen im Forschungsprozess (DataCmap Kurse, Code-Book, Ergebnisberichte), Gruppenpräsentation, Beteiligung an der Diskussion

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Anwesenheitspflicht: Max. 2 Mal unentschuldigtes Fehlen erlaubt.

Beurteilungsmaßstab: Hausübungen (45 Punkte), Gruppenpräsentation (40 Punkte), Mitarbeit (15 Punkte)
Für eine positive Beurteilung sind mind. 60 Punkte erforderlich.
Notenschlüssel:
Sehr gut 100-90 Punkte
Gut 89-80 Punkte
Befriedigend 79-70 Punkte
Genügend 69-60 Punkte
Nicht genügend 59-0 Punkte

Bitte beachten Sie auch die Richtlinie zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis (https://studienpraeses.univie.ac.at/infos-zum-studienrecht/sicherung-der-guten-wissenschaftlichen-praxis/).

Prüfungsstoff

n/a

Literatur

Empfohlen: Wickham, H., and Grolemund, G. (2016). R for Data Science. Sebastopol, CA: O'Reilly Media. http://r4ds.had.co.nz/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21