Methodenwoche

Dr. Falk Scheidig und Dr. Monika Holmeier (Pädagogische Hochschule FHNW)
Prof. Dr. Niels Pinkwart, Humboldt-Universität zu Berlin

Im Bildungsbereich werden immer mehr Daten generiert und akkumuliert, insbesondere durch die zunehmende Nutzung von Informationstechnologien. Die Auswertung und Aufbereitung dieser Daten kann dazu beitragen, Lernen besser zu verstehen, Lernprobleme frühzeitig zu erkennen, Lernende gezielt zu unterstützen und datenbasierte Entscheide zu treffen.

Der Kurs wendet sich dem noch jungen Feld Learning Analytics am Beispiel des Hochschulkontexts zu und ist dreigeteilt: Im ersten Teil wird grundlegend in Learning Analytics eingeführt (Datentypen und -quellen; Datenverarbeitung, -auswertung und -visualisierung; Datenschutz, Recht und Ethik), im zweiten Teil werden konkrete Praxisbeispiele vorgestellt und im dritten Teil können Kursteilnehmende eigene Learning-Analytics-Projekte vor- und zur Diskussion stellen. Im Kurs werden – auch in Abhängigkeit von eingebrachten Projekten – verschiedene statistische Methoden und deren Anwendungsfelder im Bereich Learning Analytics behandelt. Es geht weniger um die vertiefte Auseinandersetzung mit nur einem Auswertungsverfahren. Entsprechend wird kein methodisches Vorwissen vorausgesetzt.

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• Juni 2021, Detailinformationen folgen
  

Prof. Dr. Cornelia Helfferich (Evangelische Hochschule Freiburg)

Mit der Datenerhebung im Interview werden entscheidende Weichen für die Auswertungsmöglichkeiten und die Aussagekraft der Ergebnisse gestellt. Daher sind die Entscheidungen für die Interviewform und -gestaltung sorgfältig zu treffen: Welche Form von Texten will ich erzeugen? Wie können Vielfalt und Komplexität – der Reichtum qualitativer Forschung – angeregt und hervorgebracht werden? Wie kann ich aber auch eingreifen und dort, wo es notwendig ist, strukturieren, «abkürzen» und deduktiv hergeleitete Vorgaben machen? 

Der Kurs soll die Teilnehmenden befähigen, Entscheidungen für eine geeignete Interviewform zu treffen. Sie sollen die Entscheidungskriterien kennen und um die Bandbreite der Optionen wissen: Welche Varianten gibt es (z.B. Arbeit mit Visualisierungen), welche Kombinationen von Interviewformen sind möglich?

Weitere Ziele betreffen die angemessene Gestaltung der Interviewsituation: die Vorbereitungen zur Durchführung von Interviews (Kenntnis/Anwendung der Prinzipien der Leitfadenerstellung, Einstimmung auf aktives Zuhören) und die Handhabung der spontan-situativen Gestaltung des Interviews. Ziel ist u.a. das Wissen um typische Interaktionsdynamiken und die Fähigkeit angemessener Reaktionen: Wie führe ich in das Interview ein? Wie «öffne» ich Interviewte, was brauchen sie? Wie handhabe ich Interaktionsprobleme?

Ein Blick auf die Auswertung wird ergänzt: Welche Optionen ergeben sich aus den Interviews? Sind mit Interviewgestaltungen Vorentscheidungen für mögliche Auswertungsstrategien verbunden?

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• Juni 2021, Detailinformationen folgen
  

Prof. Dr. Christian Rietz, Dipl.-Psych. (Pädagogische Hochschule Heidelberg)

«Moderne» Evaluationsforschung ist wesentlich mehr als das reine Messen der Wirkung einer Intervention. Fragen, «ob» eine Intervention/ein Programm wirkt, werden immer häufiger um Fragen nach dem «wie» der Wirkung ergänzt. Zusätzlich hinzu kommen Themen wie Ex-Ante-Evaluationen (Machbarkeitsstudien), Interims-Evaluationen (oft auch verknüpft mit implementationsdiagnostischen Fragen) oder auch komplexe Wirkungsgefüge.

Für Evaluationsforschung, die mehr als ein reines «Programm-Monitoring» sein will, gibt es daher zahlreiche methodische Herausforderungen und der Einsatz von Mixed-Methods-Ansätzen wird immer zentraler. Mixed-Methods-Ansätze werden häufig als «Mischung von qualitativen und quantitativen Verfahren» unter dem Aspekt der Triangulation (falsch) verstanden. «Echte» Mixed-Methods-Ansätze verstehen sich aber weniger den wissenschafts­theoretischen Fundierungen der qualitativen und/oder quantitativen Forschung verbunden, sondern konstituieren eine eigenständige «dritte» Methodenklasse.

Eine echte Herausforderung bei Mixed-Methods-Ansätzen stellt die Datenauswertung dar, da hier keine «Standardverfahren» zur Datenauswertung und vor allem -inte­gration existieren. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Kurses sollen in der Lage sein, Evaluationsdesigns unter Verwendung von Mixed-Methodik zu entwickeln und auszuwerten.

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Dr. Guido Möser (masem research institute GmbH)

Strukturgleichungsmodelle («Structural Equation Models» SEM) werden verwendet, um untersuchte Variablen in Bezug auf mutmassliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen und deren Indikatoren zu spezifizieren. Sie stellen damit eine Verbindung zwischen linearer Regression resp. Pfadanalyse und konfirmatorischer Faktorenanalyse dar, was eine Unterscheidung zwischen Struktur- und Messebene ermöglicht. SEM erlauben unter anderem die Analyse indirekter Effekte (Mediation) sowie die Modellierung und statistische Absicherung von Effektunterschieden für verschiedene Gruppen (Moderation).

Mplus ist ein statistisches Modellierungsprogramm, das Anwendern ein flexibles Tool zur Analyse ihrer Daten bietet. Mplus bietet eine grosse Auswahl an Modellen, Schätzern und Algorithmen in einem Programm mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und grafischen Anzeigen von Daten und Analyseergebnissen. Mit Mplus können sowohl Querschnitts- als auch Längsschnittdaten als auch Ein- und Mehrebenen-Daten analysiert werden.

Der Kurs soll den Teilnehmern und Teilnehmerinnen Einblick in das Statistikprogramm Mplus und einen Überblick zur Theorie und Umsetzung von Struktur­gleichungs­modellen mit Mplus verschaffen. Im zweiten Teil des Kurses erhalten die Teilnehmenden die Möglichkeit, ihre eigenen Daten unter Hilfestellung des Kursleiters zu analysieren.

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Dr. Kirsten Schweinberger (Pädagogische Hochschule FHNW)

Im Rahmen dieses Kurses werden varianzanalytische Verfahren zur Untersuchung von Gruppenunter­schieden respektive regressionsanalytische Verfahren zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Variablen im Zentrum stehen.

Bei Varianzanalysen wird die beobachtete Varianz in einer abhängigen Variablen in Komponenten unterteilt, die auf verschiedene Variationsquellen (Faktoren) zurückzuführen sind. Varianzanalysen sind insbesondere für die Auswertung von experimentell erhobenen Daten entwickelt worden. Dabei wird zwischen ein- oder mehrfaktoriellen unabhängigen Varianzanalysen, Varianzanalysen mit Mess­wieder­holung und unabhängigen Varianzanalysen mit Messwiederholung unterschieden.

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer Outcomevariablen und einer oder mehreren Prädiktorvariablen zu untersuchen. Bei multiplen Regressionen werden mehrere Prädiktoren ins Modell eingeführt. Dies kann auf unterschiedliche Weise geschehen, nämlich schrittweise (hierarchisch), simultan oder sequenziell. Multiple lineare Regressionsanalysen beruhen allerdings auf einigen Voraussetzungen (z.B. Multikollinearität, Homoskedastizität), die es vorab zu prüfen gilt.

Für beide Verfahrensgruppen sollen die Voraussetzungen, deren Umsetzung in SPSS, die Ergebnis­interpretation- und Berichterstattung fokussiert werden. Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die Fähigkeit zu vermitteln, Gruppenunterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen und Zusammenhänge zwischen Variablen auf der Basis eigener Daten zu untersuchen.

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• Juni 2021, Detailinformationen folgen
  

Dr. Sarah Thomsen (Universität Potsdam)

Mit der dokumentarischen Interpretation narrativer Interviews lassen sich sowohl die Lebensgeschichten der Interviewten, wie sie sich aus ihrer Perspektive darstellen, als auch einzelne Aspekte ihrer Handlungspraxis erfassen. Da die dokumentarische Methode bereits ab der zweiten Interpretation als komparative Analyse angelegt ist, steht der Fallvergleich bis hin zu einer mehrdimensionalen Typenbildung auch im Fokus der dokumentarischen Interpretation von narrativen Interviews. Auf diesem Wege werden in solchen Interviews sowohl die individuelle «Erfahrungsaufschichtung» als auch die damit verbundenen kollektiven Aspekte rekonstruierbar.

Ziel des Kurses ist es, eine grundlegende Einführung in die Methodologie und die Arbeitsschritte der Textinterpretation mit der Dokumentarischen Methode und hierbei insbesondere der Interpretation von narrativ angelegten Interviews zu vermitteln. Im Gegensatz zu zahlreichen klassifikatorischen Ansätzen in der qualitativen Forschung wird die Datenbasis nicht unter vorgegebene Kategorien subsummiert, sondern es werden sequenzanalytisch in ihrer Eigenlogik Sinnstrukturen erschlossen.

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• Juni 2021, Detailinformationen folgen
  

Dr. Patrick Heiser (FernUniversität in Hagen)

Der Fortgeschrittenenkurs «Forschungswerkstatt Grounded Theory» bietet einen vertiefenden und praxisorientierten Einblick in die Methodologie der Grounded Theory. Er ist in drei Teile gegliedert: In einem ersten Teil werden wir noch einmal vergegenwärtigen, welche Besonderheiten die Grounded Theory innerhalb des Werkzeugkastens der qualitativen Sozialforschung aufweist. Diese werden anhand konkreter Beispiele aus der Forschungspraxis diskutiert und die Teilnehmenden haben die Möglichkeit, empirische Daten aus realen Forschungsprojekten selbst auszuwerten. Im zweiten Kursteil erhalten ausgewählte Teilnehmende die Gelegenheit, eigene Forschungsvorhaben zu präsentieren und zu diskutieren. Gemeinsam werden passende Auswertungsstrategien erarbeitet und ggf. bereits erhobene Daten analysiert. Im dritten Kursteil schliesslich erhalten alle Teilnehmenden die Gelegenheit, eigene Daten unter Anleitung auszuwerten.

Die Teilnehmenden setzen sich vertieft mit der der Grounded Theory auseinander: Sie lernen ihren methodologischen Hintergrund kennen und üben ihr forschungs­praktisches Vorgehen ein.

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Prof. Dr. Melanie Kuhn (Pädagogische Hochschule Heidelberg)

Vorgestellt werden zwei Varianten ethnographischer Forschung (lebensweltlich vs. alltagssoziologisch) und deren analytischen Ziele (Verstehen vs. Befremden). Herausgestellt wird dabei, dass sich sehr unterschiedliche methodische Anforderungen und forschungspraktische Fragen stellen, wenn man etwa aus Perspektive von Akteurinnen und Akteuren forschen und deren Perspektiven auf ihre Lebenswelten verstehen möchte oder aber die praktische Herstellung von Wirklichkeiten oder eines (z.B. pädagogischen) Alltagsgeschehens de-/rekonstruieren möchte. Erarbeitet wird, für welche Forschungsfragen sich die Ethnographie eignet und welche Potenziale beide Varianten der Ethnographie bieten können.

Wie ethnographische Daten erhoben und wie sie ausgewertet werden können, steht im Zentrum des forschungspraktischen Teils des Workshops. Hier werden konkrete forschungspraktische Vorschläge gemacht wie auch typische Elemente des ethnographischen Forschungsprozesses aufgezeigt.

Im methodenreflexiven Teil des Workshops werden grundlegende methodologische Herausforderungen ethnographischer Forschung dargestellt und ein Ausblick auf die analytischen Grenzen von teilnehmenden Beobachtungsverfahren und die Potenziale einer methodenpluralen Ethnographie gegeben.

Im Workshop soll darüber hinaus an den konkreten Forschungsvorhaben der Workshop-Teilnehmenden gearbeitet werden. Dabei kann es – je nach Interesse und Bedarf – nicht nur um die gemeinsame Interpretation von bereits erhobenem ethnographischem Datenmaterial gehen. Gegenstand einer kollegialen Beratung können etwa auch Fragen der (Weiter-)Entwicklung der Fragestellung, einer angemessenen Theoretisierung empirischer Erkenntnisse oder die im Forschungs­prozess erforderlichen Selektionsentscheide und das Ausloten methodischer Alternativen sein.

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des forschungspraktisch und methodenreflexiv ausgerichteten Workshops bekommen fundierte Einblicke in methodische, methodologische und gegenstandstheoretische Fragen der Ethnographie.

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Dr. Christof Nägele (Pädagogische Hochschule FHNW)

Der Fragebogen ist ein in Forschung und Evaluation gängiges und oft eingesetztes Instrument der Datenerhebung. Mittels aktueller Online-Tools scheint die Erstellung und Auswertung von Fragebogen einfach zu sein und erfordert oft nur wenige Klicks. Doch mancher dieser Fragebogen hält einer empirischen Überprüfung kaum stand. Dabei verbindet ein Fragebogen Theorie, Fragestellung und Hypothesen. Die in Forschung und Evaluation mittels Fragebogen erhobenen Daten dienen der Darstellung komplexer Modelle und Zusammenhänge unter Verwendung aktuellster statistischer Methoden.

Dieser Kurs bietet die Gelegenheit, sich (wieder einmal) intensiv mit der Fragebogenkonstruktion und Fragen der Testtheorie auseinanderzusetzen. Der Anwendungsfokus liegt auf der Durchführung von Item-, Skalen- und Faktoren­analysen mittels der Software JASP «A Fresh Way to Do Statistics».

Der Kurs verfolgt drei Ziele: Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten einen kompakten Einblick die Fragebogenkonstruktion und Testtheorie; sie führen Item-, Skalen- und Faktorenanalysen selbstständig durch und dokumentieren die Ergebnisse; sie lernen das aktuelle auf R basierende Statistikprogramm JASP kennen.

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Prof. Dr. Corinne Wyss und Dr. Wolfgang Bührer (Pädagogische Hochschule FHNW und Pädagogische Hochschule Zürich)

Eye Tracking wird bereits seit vielen Jahrzehnten angewendet. Durch den technischen Fortschritt der letzten Jahre wurden neue Messsysteme entwickelt, die präzise und nicht invasiv angewendet werden können und heute in verschiedensten Forschungsgebieten Verwendung finden. Durch die Analyse der Augenbewegungen und Blickverläufe können Prozesse sichtbar gemacht werden, die sonst kaum zugänglich sind und damit vielsprechende Erkenntnisse ermöglichen.

Im Workshop erhalten die Teilnehmenden eine Einführung in diese Technologie, deren Verwendungszwecke sowie die Datenerhebung und -auswertung. Dabei wird mit zwei unterschiedlichen Eye Tracking Geräten gearbeitet: Einer Tobii Eye Tracking Brille und einem Gazepoint Desktop Eye Tracker. Im Kurs werden theoretische Inputs wie auch konkrete, praktische Arbeitsphasen mit den Geräten und der Analysesoftware angeboten.

Die Kursteilnehmenden lernen die Technologie des Eye Trackings kennen, erfahren mögliche Einsatzgebiete in Forschung und Lehre, können die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie einschätzen, sind in der Lage, Eye Tracking Setups zu planen und zu optimieren und können Eye Tracking Daten erheben und auswerten.

Datum | Ort

• Juni 2021, Detailinformationen folgen
  

Zielpublikum

• Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler
• Alle interessierten Forschenden der Pädagogischen Hochschule FHNW, der anderen acht Hochschulen der FHNW sowie anderer Hochschulen und Universitäten (inter-)national

Voraussetzungen

• Die Voraussetzungen pro Methodenkurs entnehmen Sie bitte dem einzelnen Angebot (PDF | Anmeldemaske)

Die Methodenwoche 2020 wurde aufgrund der aktuellen Situation verschoben und findet neu in der Woche vom 21. bis 25. Juni 2021 statt. Detailinformationen folgen.

Zweitätige Kurse

• Allgemeine Gebühr: CHF 300.–
  
• Doktorierende: CHF 200.–

Dreitätige Kurse

• Allgemeinde Gebühr: CHF 400.–
• Doktorierende: CHF 300.–
  

Bitte geben Sie bei der Anmeldung im Feld «Bemerkungen» an, welche Preiskategorie (allgemein vs. Doktorierende) auf Sie zutrifft.
Wichtig! Bei der Anmeldebestätigung wird automatisch der Preis der allgemeinen Gebühr aufgeführt. Die Rechnungsstellung erfolgt dann aber anhand der für Sie geltenden Preiskategorie.

Ein zwei- oder dreitätiger Methodenkurs wird mit 1 ECTS-Punkt kreditiert.