Universität Wien

200147 SE Theory and Empirical Research (Mind and Brain) 2 (2018W)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Continuous assessment of course work

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).

Details

max. 20 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 10.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 17.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 24.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 31.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 07.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 14.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 21.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 28.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 05.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 12.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 09.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 16.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 23.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Wednesday 30.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624

Information

Aims, contents and method of the course

Ziele und Inhalte: In diesem TEWA 2 werden basierend auf den gesammelten Daten aus TEWA 1 (Memory and Aesthetic Appreciation) alle Schritte von der Aufbereitung der Daten, über die Auswertung, bis zur Präsentation (mündlich und schriftlich) 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 (Lab-Journal)

Assessment and permitted materials

Hausübungen zu besprochenen Themen im Forschungsprozess (z.B.: Lab-Journal), Gruppenpräsentation, Beteiligung an der Diskussion

Minimum requirements and assessment criteria

Anwesenheitspflicht: Max. 2 Mal unentschuldigtes Fehlen erlaubt.
Beurteilungsmaßstab: Hausübungen (40 Punkte), Gruppenpräsentation (45 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/).

Examination topics

n/a

Reading list

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

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:37