Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
240052 SE BM8 Datenanalyse (2026W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Di 01.09.2026 00:01 bis Mo 21.09.2026 23:59
- Abmeldung bis Mo 19.10.2026 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Donnerstag 08.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 15.10. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 29.10. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 19.11. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 03.12. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 17.12. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
- Donnerstag 21.01. 09:45 - 13:00 Seminarraum D, NIG 4. Stock
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Regelmäßige Anwesenheit im Seminar: Diese Lehrveranstaltung erfordert die regelmäßige Anwesenheit zur Diskussion und Anwendung der LV-Inhalte. Von den Lehrveranstaltungseinheiten dürfen max. 3 Einheiten (4,5 Stunden) gefehlt werden.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Teilleistungen werden wie folgt gewichtet:
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg:innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte): Für die Abschlussarbeit wird eine Verbesserungsmöglichkeit eingeräumt. Dazu muss diese bis zum 15.02.2027, 23:59 Uhr über Moodle eingereicht werden. Wenn auf die Verbesserungsmöglichkeit verzichtet wird, erfolgt die Einreichung der Abschlussarbeit bis spätestens 15.03.2027, 23:59 Uhr.Es wird nochmals explizit darauf hingewiesen, dass für eine Beurteilung alle Teilleistungen erbracht und fristgerecht abgegeben werden müssen.
Benotungsspiegel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg:innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte): Für die Abschlussarbeit wird eine Verbesserungsmöglichkeit eingeräumt. Dazu muss diese bis zum 15.02.2027, 23:59 Uhr über Moodle eingereicht werden. Wenn auf die Verbesserungsmöglichkeit verzichtet wird, erfolgt die Einreichung der Abschlussarbeit bis spätestens 15.03.2027, 23:59 Uhr.Es wird nochmals explizit darauf hingewiesen, dass für eine Beurteilung alle Teilleistungen erbracht und fristgerecht abgegeben werden müssen.
Benotungsspiegel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
Prüfungsstoff
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung; es wird keine Prüfung geben.
Literatur
Bohnsack, Ralf (2011) Qualitative Bild- und Videointerpretation: die dokumentarische Methode. 2., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Stuttgart: UTB GmbH.
Kuckartz, Udo, (2010) Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. 3., aktualisierte Aufl. Wiesbaden : VS Verl. für Sozialwiss.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Rädiker, Stefan und Udo Kuckartz (2019) Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA: Text, Audio und Video. Wiesbaden: Springer VS.
Zepke, Georg (2016) Lust auf qualitative Forschung! : eine Einführung für die Praxis. Wien: tso, Texte zur Systemischen Organisationsforschung.
Kuckartz, Udo, (2010) Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. 3., aktualisierte Aufl. Wiesbaden : VS Verl. für Sozialwiss.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Rädiker, Stefan und Udo Kuckartz (2019) Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA: Text, Audio und Video. Wiesbaden: Springer VS.
Zepke, Georg (2016) Lust auf qualitative Forschung! : eine Einführung für die Praxis. Wien: tso, Texte zur Systemischen Organisationsforschung.
Gruppe 2
Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Mittwoch 07.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 21.10. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 04.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 18.11. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 09.12. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 16.12. 13:15 - 16:30 Seminarraum A, NIG 4. Stock
- Mittwoch 27.01. 13:15 - 16:30 Hörsaal C, NIG 4. Stock
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Im Rahmen des Seminars Datenanalyse werden die Studierenden die Möglichkeit bekommen, fachspezifische Auswertungsmethoden kennenzulernen. Die theoretischen Inputs seitens der LV-Leitung werden durch Übungen und Arbeitsaufträge am eigenen, sowie vorbereiteten Material praktisch erprobt. Damit verfügen die Studierenden nach dem Besuch der Lehrveranstaltung über grundlegende Kenntnisse unterschiedlicher fachspezifischer Datenanalysemethoden und sind in der Lage, diese selbständig anzuwenden. Neben den konkreten Analysemethoden werden auch unterschiedliche Formen von Verschriftlichung und Dokumentation (Schreiben von analytischen Memos, Vorgehen von der Analyse zur Textproduktion) erprobt.Inhalte:
- Grundlegendes zur Datenauswertung
- Kodieren – Ordnen – Interpretation von Datenmaterial
- Ausarbeitung von Memos
- Analyse von visuellem Material
- Von der Datenauswertung zur TextproduktionMethoden:
Der Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt auf dem selbständigen Erproben von Auswertungsmethoden und ist daher stark auf Interaktion und Partizipation der Studierenden ausgerichtet. Die LV-Einheiten bestehen aus dem Input der LV-Leitung, vertiefenden Diskussionen der Pflichtliteratur und der selbständig erarbeiteten Aufgaben sowie interaktiven Übungen. Mittels kontinuierlicher Diskussionen und Feedbackschleifen durch die Lehrveranstaltungsleitung sowie die Studierenden untereinander werden die Inhalte und die eigenen Erfahrungen in den Präsenzeinheiten eingehend diskutiert und reflektiert.Hinweis: Für den Besuch der Lehrveranstaltung ist die vorhergehende Absolvierung des Ethnographischen Feldpraktikums (BM 8) oder gleichwertiger Lehrveranstaltungen empfohlen!
- Grundlegendes zur Datenauswertung
- Kodieren – Ordnen – Interpretation von Datenmaterial
- Ausarbeitung von Memos
- Analyse von visuellem Material
- Von der Datenauswertung zur TextproduktionMethoden:
Der Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt auf dem selbständigen Erproben von Auswertungsmethoden und ist daher stark auf Interaktion und Partizipation der Studierenden ausgerichtet. Die LV-Einheiten bestehen aus dem Input der LV-Leitung, vertiefenden Diskussionen der Pflichtliteratur und der selbständig erarbeiteten Aufgaben sowie interaktiven Übungen. Mittels kontinuierlicher Diskussionen und Feedbackschleifen durch die Lehrveranstaltungsleitung sowie die Studierenden untereinander werden die Inhalte und die eigenen Erfahrungen in den Präsenzeinheiten eingehend diskutiert und reflektiert.Hinweis: Für den Besuch der Lehrveranstaltung ist die vorhergehende Absolvierung des Ethnographischen Feldpraktikums (BM 8) oder gleichwertiger Lehrveranstaltungen empfohlen!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Regelmäßige Anwesenheit im Seminar: Diese Lehrveranstaltung erfordert die regelmäßige Anwesenheit zur Diskussion und Anwendung der LV-Inhalte. Von den Lehrveranstaltungseinheiten dürfen max. 3 Einheiten (4,5 Stunden) gefehlt werden.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Teilleistungen werden wie folgt gewichtet:
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg*innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte)Alle Teilleistungen müssen positiv absolviert werden, damit das Seminar insgesamt positiv abgeschlossen werden kann. Für die Beurteilung von Teilleistungen wird auch deren fristgerechte Erbringung berücksichtigt. Letztmögliche Abgabefrist für die Abschlussarbeit: 31.März 2026. Wenn die Seminararbeit bis 10. Februar abgegeben wird, besteht eine Verbesserungsmöglichkeit, falls eine negative Beurteilung droht.Für alle Teilleistungen sind insgesamt maximal 100 Punkte zu erreichen.Beurteilungsschlüssel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg*innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte)Alle Teilleistungen müssen positiv absolviert werden, damit das Seminar insgesamt positiv abgeschlossen werden kann. Für die Beurteilung von Teilleistungen wird auch deren fristgerechte Erbringung berücksichtigt. Letztmögliche Abgabefrist für die Abschlussarbeit: 31.März 2026. Wenn die Seminararbeit bis 10. Februar abgegeben wird, besteht eine Verbesserungsmöglichkeit, falls eine negative Beurteilung droht.Für alle Teilleistungen sind insgesamt maximal 100 Punkte zu erreichen.Beurteilungsschlüssel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
Prüfungsstoff
Pflichtliteratur
Literatur
Bohnsack, Ralf (2011) Qualitative Bild- und Videointerpretation: die dokumentarische Methode. 2., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Stuttgart: UTB GmbH.
Emerson, Robert M., Rachel I. Fretz und Linda L. Shaw. 1995. Writing Ethnographic Fieldnotes. Chicago, IL: Univ. of Chicago Press.
Konopinski, Natalie. Hg. 2014. Doing Anthropological Research: A Practical Guide. London: Routledge.
Kuckartz, Udo, (2010) Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. 3., aktualisierte Aufl. Wiesbaden : VS Verl. für Sozialwiss.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Rädiker, Stefan und Udo Kuckartz (2019) Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA: Text, Audio und Video. Wiesbaden: Springer VS.
Strauss, Anselm & Juliet Corbin (1996[1990]). Grounded Theory: Grundlagen qualitativer Sozialforschung. Weinheim, Beltz, Psychologie Verlags Union.
Zepke, Georg (2016) Lust auf qualitative Forschung! : eine Einführung für die Praxis. Wien: tso, Texte zur Systemischen Organisationsforschung.
Emerson, Robert M., Rachel I. Fretz und Linda L. Shaw. 1995. Writing Ethnographic Fieldnotes. Chicago, IL: Univ. of Chicago Press.
Konopinski, Natalie. Hg. 2014. Doing Anthropological Research: A Practical Guide. London: Routledge.
Kuckartz, Udo, (2010) Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. 3., aktualisierte Aufl. Wiesbaden : VS Verl. für Sozialwiss.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Rädiker, Stefan und Udo Kuckartz (2019) Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA: Text, Audio und Video. Wiesbaden: Springer VS.
Strauss, Anselm & Juliet Corbin (1996[1990]). Grounded Theory: Grundlagen qualitativer Sozialforschung. Weinheim, Beltz, Psychologie Verlags Union.
Zepke, Georg (2016) Lust auf qualitative Forschung! : eine Einführung für die Praxis. Wien: tso, Texte zur Systemischen Organisationsforschung.
Gruppe 3
Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Montag 12.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 19.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 09.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 23.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 14.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 11.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 18.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
- Montag 25.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Im Rahmen des Seminars Datenanalyse werden die Studierenden die Möglichkeit bekommen, fachspezifische Auswertungsmethoden kennenzulernen. Die theoretischen Inputs seitens der LV-Leitung werden durch Übungen und Arbeitsaufträge am eigenen sowie vorbereiteten Material praktisch erprobt, womit die Studierenden nach dem Besuch der Lehrveranstaltung über grundlegende Kenntnisse unterschiedlicher fachspezifischer Datenanalysemethoden verfügen und in der Lage sein werden, diese selbständig anzuwenden. Neben den konkreten Analysemethoden werden auch unterschiedliche Formen von Verschriftlichung und Dokumentation (Schreiben von analytischen Memos, Vorgehen von der Analyse zur Textproduktion) erprobt.Inhalte:
Grundlegendes zur Datenauswertung
Kodieren – Ordnen – Interpretation von Datenmaterial
Ausarbeitung von Memos
Analyse von visuellem Material
Von der Datenauswertung zur TextproduktionMethoden:
Der Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt auf dem selbständigen Erproben von Auswertungsmethoden und ist daher stark auf Interaktion und Partizipation der Studierenden ausgerichtet. Die LV-Einheiten bestehen aus dem Input der LV-Leitung, vertiefenden Diskussionen der Pflichtliteratur und der selbständig erarbeiteten Aufgaben sowie interaktiven Übungen. Mittels kontinuierlicher Diskussionen und Feedbackschleifen durch die Lehrveranstaltungsleitung sowie die Studierenden untereinander werden die Inhalte und die eigenen Erfahrungen in den Präsenzeinheiten eingehend diskutiert und reflektiert.Hinweis: Für den Besuch der Lehrveranstaltung ist die vorhergehende Absolvierung des Ethnographischen Feldpraktikums (BM 8) oder gleichwertiger Lehrveranstaltungen empfohlen!
Grundlegendes zur Datenauswertung
Kodieren – Ordnen – Interpretation von Datenmaterial
Ausarbeitung von Memos
Analyse von visuellem Material
Von der Datenauswertung zur TextproduktionMethoden:
Der Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt auf dem selbständigen Erproben von Auswertungsmethoden und ist daher stark auf Interaktion und Partizipation der Studierenden ausgerichtet. Die LV-Einheiten bestehen aus dem Input der LV-Leitung, vertiefenden Diskussionen der Pflichtliteratur und der selbständig erarbeiteten Aufgaben sowie interaktiven Übungen. Mittels kontinuierlicher Diskussionen und Feedbackschleifen durch die Lehrveranstaltungsleitung sowie die Studierenden untereinander werden die Inhalte und die eigenen Erfahrungen in den Präsenzeinheiten eingehend diskutiert und reflektiert.Hinweis: Für den Besuch der Lehrveranstaltung ist die vorhergehende Absolvierung des Ethnographischen Feldpraktikums (BM 8) oder gleichwertiger Lehrveranstaltungen empfohlen!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Regelmäßige Anwesenheit im Seminar: Diese Lehrveranstaltung erfordert die regelmäßige Anwesenheit zur Diskussion und Anwendung der LV-Inhalte. Von den Lehrveranstaltungseinheiten dürfen max. 3 Einheiten (4,5 Stunden) gefehlt werden.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise:
Die Verwendung von KI-Tools zur Erbringung von Teilleistungen muss kritisch reflektiert und transparent gemacht werden. Es gelten die Richtlinien der Universität.
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.
- Kontinuierliche Mitarbeit im Seminar
- Fristgerechte Abgabe der schriftlichen Arbeitsaufgaben während des Semesters
- Erstellung einer AbschlussarbeitZusätzliche Hinweise:
Die Verwendung von KI-Tools zur Erbringung von Teilleistungen muss kritisch reflektiert und transparent gemacht werden. Es gelten die Richtlinien der Universität.
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen. Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Teilleistungen werden wie folgt gewichtet (Beurteilungsmaßstab in Klammern):
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg:innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte): Für die Abschlussarbeit besteht eine Verbesserungsmöglichkeit. Dazu muss diese bis zum 15.02.2027 über Moodle eingereicht werden. Wenn auf die Verbesserungsmöglichkeit verzichtet wird, erfolgt die Einreichung der Abschlussarbeit bis spätestens 15.03.2027.Es wird nochmals explizit darauf hingewiesen, dass für eine Beurteilung alle Teilleistungen erbracht und fristgerecht abgegeben werden müssen.
Benotungsspiegel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
+ Mitarbeit (Feedback für Kolleg:innen, Reflexionsbereitschaft, etc.) (10 Punkte)
+ Kontinuierliche Erfüllung der geforderten Aufgaben während des Semesters – die Aufgaben orientieren sich an den Inhalten der Lehrveranstaltungseinheiten (40 Punkte)
+ Erstellung einer Abschlussarbeit – Präsentation der Auswertung und Interpretation eigenen Datenmaterials samt Reflexion (7-8 Seiten) (50 Punkte): Für die Abschlussarbeit besteht eine Verbesserungsmöglichkeit. Dazu muss diese bis zum 15.02.2027 über Moodle eingereicht werden. Wenn auf die Verbesserungsmöglichkeit verzichtet wird, erfolgt die Einreichung der Abschlussarbeit bis spätestens 15.03.2027.Es wird nochmals explizit darauf hingewiesen, dass für eine Beurteilung alle Teilleistungen erbracht und fristgerecht abgegeben werden müssen.
Benotungsspiegel:
91 - 100 Punkte = 1 (sehr gut)
81 - 90 Punkte = 2 (gut)
71 - 80 Punkte = 3 (befriedigend)
61 - 70 Punkte = 4 (genügend)
0 - 60 Punkte = 5 (nicht genügend)
Prüfungsstoff
Alle Informationen zur Erbringung der Teilleistungen werden in der ersten Lehrveranstaltungseinheit erörtert und sind im Moodle-Kurs zu finden. Hierzu gehören die Folien aller Lehreinheiten sowie die Aufgabenbeschreibungen inkl. der dort genannten Literatur.
Literatur
Empfohlene Literatur:Bohnsack, Ralf (2011) Qualitative Bild- und Videointerpretation: die dokumentarische Methode. 2., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Stuttgart: UTB GmbH.
Flick, Uwe (Hg.) (2004) A companion to qualitative research. London: SAGE.
Hoek, Lotte (2013) “Sorting Things Out” In: Doing Anthropological Research, Natalie Konopinski (Hg.) Doing Anthropological Research. A Practical Guide. London: Routledge, p. 103-117.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Silverman, David (2024) Interpreting qualitative data. 7. Aufl. Thousand Oaks: SAGE.
Flick, Uwe (Hg.) (2004) A companion to qualitative research. London: SAGE.
Hoek, Lotte (2013) “Sorting Things Out” In: Doing Anthropological Research, Natalie Konopinski (Hg.) Doing Anthropological Research. A Practical Guide. London: Routledge, p. 103-117.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 1 - Viewing the Transcript through Multiple Lenses. In: Field methods, Vol.12 (4), p.282-297.
McCormack, Coralie (2000) From Interview Transcript to Interpretive Story: Part 2 - Developing an Interpretive Story. In: Field methods, Vol.12 (4), p.298-315.
Moritz, Christine und Michael Corsten [Hg.] (2018) Handbuch Qualitative Videoanalyse. Wiesbaden: Springer VS.
Silverman, David (2024) Interpreting qualitative data. 7. Aufl. Thousand Oaks: SAGE.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 02.09.2026 17:27
Grundlegendes zur Datenauswertung
Kodieren – Ordnen – Interpretation von Datenmaterial
Ausarbeitung von Memos
Analyse von visuellem Material
Von der Datenauswertung zur TextproduktionMethoden:
Der Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt auf dem selbständigen Erproben von Auswertungsmethoden und ist daher stark auf Interaktion und Partizipation der Studierenden ausgerichtet. Die LV-Einheiten bestehen aus dem Input der LV-Leitung, vertiefenden Diskussionen der Pflichtliteratur und der selbständig erarbeiteten Aufgaben sowie interaktiven Übungen. Mittels kontinuierlicher Diskussionen und Feedbackschleifen durch die Lehrveranstaltungsleitung sowie die Studierenden untereinander werden die Inhalte und die eigenen Erfahrungen in den Präsenzeinheiten eingehend diskutiert und reflektiert.Hinweis: Für den Besuch der Lehrveranstaltung ist die vorhergehende Absolvierung des Ethnographischen Feldpraktikums (BM 8) oder gleichwertiger Lehrveranstaltungen empfohlen!