190076 KU BM 7 Applied Methodology I (EW+SB+SP) (2023S)
Grundkurs statistische Datenanalyse mit SPSS: von der Fragestellung zur Anwendung statistischer Analyseverfahren und Interpretation der Ergebnisse.
Continuous assessment of course work
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Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from We 01.02.2023 06:30 to Tu 21.02.2023 09:00
- Registration is open from Fr 24.02.2023 09:00 to Tu 28.02.2023 09:00
- Deregistration possible until Mo 20.03.2023 09:00
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Am 1. März muss die LV leider wegen Erkrankung der Lehrenden entfallen!
Auch am 8. März muss die LV noch entfallen (Ersatztermin: 7.6.2023).
- Wednesday 01.03. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 08.03. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 15.03. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 19.04. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 17.05. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 31.05. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 07.06. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 14.06. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 21.06. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Wednesday 28.06. 16:45 - 20:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Während des Semesters sind mehrere Teilleistungen zu erbringen. Insgesamt können die Studierenden 100 Punkte Erlangen. Für den Abschluss des Kurses
sind mindestens 51 Punkte notwendig.Teilleistungen und Bewertungsschema, gerechnet auf 8 Lehreinheiten:1) Laufende Leistungsbeurteilung gegliedert in zwei Teilaspekte: a) aktive Mitarbeit während der Kurseinheiten (insgesamt 4 Pkte.), b) während jeder Kurseinheit arbeiten die Studierenden an der statistischen Auswertung und Visualisierung von Daten, welche am Ende abzugeben sind (insgesamt 24 Pkte.) (K1).2) Studierende wählen eine bildungswissenschaftlich relevante Studie mit quantitativem oder mixed-methods Design und erstellen ein Exzerpt mit Fokus auf die Fragestellung der Publikation, die darin angewandten Forschungsmethoden und Interpretation der Ergebnisse (16 Pkte.) (K2).3) Im Laufe des Semesters erarbeiten Studierende ein Forschungskonzept zu einer bildungswissenschaftlich relevanten Fragestellung die unter Einbezug quantitativer Forschungsmethoden beantwortet werden soll. Dabei sollen sie Hypothesen formulieren die der Fragestellung entsprechen und adäquate Möglichkeiten der Datenerhebung, statistischen Auswertung und Datenvisualisierung vorschlagen und begründen (26 Pkte.) (K2+3).4) In der letzten Einheit findet eine praktische Prüfung statt, bei der die Studierenden ihre Anwendungskenntnisse bezüglich Datenanalyse und Visualisierung unter Einbezug von SPSS umsetzen. Die Prüfung ist open book und Studierende können ihre Unterlagen mitbringen (30 Pkte.) (K1+2+3).
sind mindestens 51 Punkte notwendig.Teilleistungen und Bewertungsschema, gerechnet auf 8 Lehreinheiten:1) Laufende Leistungsbeurteilung gegliedert in zwei Teilaspekte: a) aktive Mitarbeit während der Kurseinheiten (insgesamt 4 Pkte.), b) während jeder Kurseinheit arbeiten die Studierenden an der statistischen Auswertung und Visualisierung von Daten, welche am Ende abzugeben sind (insgesamt 24 Pkte.) (K1).2) Studierende wählen eine bildungswissenschaftlich relevante Studie mit quantitativem oder mixed-methods Design und erstellen ein Exzerpt mit Fokus auf die Fragestellung der Publikation, die darin angewandten Forschungsmethoden und Interpretation der Ergebnisse (16 Pkte.) (K2).3) Im Laufe des Semesters erarbeiten Studierende ein Forschungskonzept zu einer bildungswissenschaftlich relevanten Fragestellung die unter Einbezug quantitativer Forschungsmethoden beantwortet werden soll. Dabei sollen sie Hypothesen formulieren die der Fragestellung entsprechen und adäquate Möglichkeiten der Datenerhebung, statistischen Auswertung und Datenvisualisierung vorschlagen und begründen (26 Pkte.) (K2+3).4) In der letzten Einheit findet eine praktische Prüfung statt, bei der die Studierenden ihre Anwendungskenntnisse bezüglich Datenanalyse und Visualisierung unter Einbezug von SPSS umsetzen. Die Prüfung ist open book und Studierende können ihre Unterlagen mitbringen (30 Pkte.) (K1+2+3).
Minimum requirements and assessment criteria
Dies ist eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung und erfordert eine kontinuierliche Anwesenheit und Mitarbeit der Studierenden während des Semesters.
Ein zweimaliges unentschuldigtes Fehlen ist gestattet.Während des Semesters sind mehrere Teilleistungen zu erbringen. Insgesamt können die Studierenden 100 Punkte (Pkte.) Erlangen. Für den Abschluss des Kurses sind mindestens 50,5 Punkte notwendig, wobei Studierende Punkte in jeder Teilleistungen erbringen müssen. Beurteilungsschlüssel: Sehr gut: 100 90 Pkte., Gut: 89,5 77,5 Pkte., Befriedigend: 77 64 Pkte., Genügend: 63,5 50,5 Pkte., Nicht genügend: 50 0 Pkte.
Ein zweimaliges unentschuldigtes Fehlen ist gestattet.Während des Semesters sind mehrere Teilleistungen zu erbringen. Insgesamt können die Studierenden 100 Punkte (Pkte.) Erlangen. Für den Abschluss des Kurses sind mindestens 50,5 Punkte notwendig, wobei Studierende Punkte in jeder Teilleistungen erbringen müssen. Beurteilungsschlüssel: Sehr gut: 100 90 Pkte., Gut: 89,5 77,5 Pkte., Befriedigend: 77 64 Pkte., Genügend: 63,5 50,5 Pkte., Nicht genügend: 50 0 Pkte.
Examination topics
Alle in der Lehrveranstaltung durchgenommenen Inhalte, insbesondere auch die fachlichen und fachdidaktischen Inhalte und Überlegungen der eigenen und der im Seminar präsentierten Planungen. Unterstützendes Lernmaterial befindet sich auf Moodle.
Reading list
A) Einführung in das praktische Arbeiten mit SPSS:Field, Andy (2018): Discovering Statistics Using IBM SPSS. London: Sage Publications, 5th Edition.
Brosius, Felix (2017): SPSS 24 für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag.
Brosius, Felix (2022): SPSS 26 für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag.B) Einführung in quantitative Forschungsmethoden:Bortz, Jürgen und Döring, Nicola (2016): Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe (Springer-Lehrbuch). Wiesbaden: Springer-Verlag, 5. Auflage.
Rumsey, Deborah.J. (2015): Statistik für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag, 3. Auflage.
Sedlmeier, Peter und Renkewitz, Frank (2018): Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. München: Pearson, 3. Auflage.Weitere Literatur wird auf der Moodle-Plattform bekannt gegeben, während des Semesters im Kurs bearbeitet oder von Studierenden frei gewählt.
Brosius, Felix (2017): SPSS 24 für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag.
Brosius, Felix (2022): SPSS 26 für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag.B) Einführung in quantitative Forschungsmethoden:Bortz, Jürgen und Döring, Nicola (2016): Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe (Springer-Lehrbuch). Wiesbaden: Springer-Verlag, 5. Auflage.
Rumsey, Deborah.J. (2015): Statistik für Dummies. Weinheim: Wiley-VCH Verlag, 3. Auflage.
Sedlmeier, Peter und Renkewitz, Frank (2018): Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. München: Pearson, 3. Auflage.Weitere Literatur wird auf der Moodle-Plattform bekannt gegeben, während des Semesters im Kurs bearbeitet oder von Studierenden frei gewählt.
Association in the course directory
BM 7 KU I (EW+SB+SP)
Last modified: We 05.04.2023 14:08
bildungswissenschaftlich relevante Fragestellungen mit wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten. Dem Curriculum entsprechend, werden Studierende in diesem BM7 Kurs folgende Kompetenzen (K) erwerben:
• K1: Anwendung quantitativer Forschungsmethoden entsprechend
spezifischer Fragestellungen.
• K2 Abgrenzung quantitative Forschungsdesigns von anderen Methoden.
• K3 Begründung von Möglichkeiten und Grenzen quantitativer Methoden und spezifischen statistischen Verfahren.Das Kurssetting soll den Studierenden ermöglichen, quantitative
Forschungspraxis zu entwickeln, zu erproben und zu reflektieren. Im Rahmen dieses Moduls werden die TeilnehmerInnen an die praktische Anwendung statistischer Analysen in SPSS herangeführt (K1). Auf der Basis von Studien aus der bildungswissenschaftlichen Forschung lernen sie unterschiedliche Arten von quantifizierenden Verfahren (z.B. Fragebögen, Beobachtungsprotokolle, Experimente) und den daraus resultierenden Datentypen kennen. Auf der Basis
von verschiedenen Datensätzen erarbeiten Studierende die Fähigkeit quantitative Daten entsprechend ihrer Beschaffenheit korrekt aufzubereiten, visuell darzustellen und statistisch auszuwerten (K1). Dabei liegt der Fokus auf der Auswahl und Anwendung statistischer Verfahren die der Fragestellung sowie
Datenqualität entsprechen (K2+K3). Des weiteren sollen Studierende die gewonnenen Ergebnissen interpretieren und im Hinblick auf die Möglichkeiten und Grenzen verschiedener Analysemethoden diskutieren (K2+K3).