Universität Wien

240527 UE Surviving the data jungle (P5) (2015W)

coding, categories and visualization in qualitative data analysis

Continuous assessment of course work

Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!

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. 40 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 06.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum A, NIG 4. Stock
  • Tuesday 20.10. 13:15 - 18:15 Hörsaal C, NIG 4. Stock
  • Tuesday 03.11. 13:15 - 20:00 Seminarraum A, NIG 4. Stock
  • Thursday 05.11. 13:15 - 20:00 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock

Information

Aims, contents and method of the course

- verschiedene Möglichkeiten und Grenzen der Organisation und Analyse von qualitativen Daten mit Schwerpunkt Grounded Theory;
- praktische Übungen zum Interpretieren, Kodieren, Konzeptualisieren und Visualisieren
- Einführung und praktische Anleitung in das Software-Programm zur qualitativen Datenanalyse ATLAS.ti
- Erstellen und Organisation von Projekten
- Aufbereiten von verschiedenen Sorten von qualitativen Daten (Interviewtranskripte, Beobachtungsprotokolle, Bilder, etc.)
- Erstellen von Kodierlisten
- Kodierverfahren
- Konzeptualisierungsverfahren und -strategien
- Suchtechniken auf Textebene

Assessment and permitted materials


Es ist ein Maximum von 100 Punkten erreichbar:
- Anwesenheitspflicht bei nicht mehr al 2 LV-Einheiten (á 1,5 Std.) Fehlzeiten
- 2 Thesenpapiere (je 5 Punkte)
- Referat (20 Punkte)
- 2 Kodierübungen (je 10 Punkte)
- Abschlussarbeit (50 Punkte)

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)

Minimum requirements and assessment criteria


Die Studierenden
- kennen die verschiedenen Möglichkeiten, qualitative Daten effizient zu organisieren und methodologisch kontrolliert zu analysieren,
- verfügen über praktische Fertigkeiten im Interpretieren, Kodieren, Konzeptualisieren und Visualisieren, und wissen um
- die Vor- und Nachteile computerunterstützter Datenmanagements und Analyseverfahren mit Schwerpunkt auf Code-and-Retrieve-Verfahren anhand der Software ATLAS.ti.

Examination topics


- Erarbeitung, Präsentation und Diskussion relevanter Literatur
- praktische Übungen zu den LV-Inhalten

Reading list

Wird in der LV bekannt gegeben.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:40