Zusammenfassung BWG 1.pdf

- Klausur Bildungswissenschaftliche Grundlagen - 1.Vorlesung: Einführung in den Bildungsbegriﬀ Warum wissenschaftliches Arbeiten und Denken? Wissenschaftsorientierung im schulischen Curriculum Wissenschaftsorientierung in der Lehrkräftebildung KMK-Standards in der Lehrkräftebildung: (KMK: Kultusministerkonferenz) Lehrerinnen und Lehrer...... rezipieren und bewerten Ergebnisse der Bildungsforschung... nutzen Erkenntnisse der Bildungsforschung für die eigene Tätigkeit. (KMK, 2014) (-> Erkenntnisse zu wissenschaftlichen Studien für sich nutzen und interpretieren - gut/schlecht) Bildungsentscheidungen basieren (auch) auf wissenschaftlicher Evidenz („die durch empirische Forschungsmethoden gewonnenen Belege oder Hinweise, die für die Wirksamkeit einer bestimmten Methode oder Maßnahme sprechen.“ Bauer et al.) (-> Bildungsentscheidungen basieren auf wissenschaftlichen Erkenntnissen, aber nicht nur) Bildung als Entwicklung des Menschen -> es geht darum den Menschen in seiner Person zu entwickeln, der Mensch soll seine eigenen Kräfte entfalten, das Individuum steht im Vordergrund Humboldt‘sches Bildungsideal - Bildung als Ermöglichung von Selbstbestimmung (Autonomie), Mündigkeit und Vernunftgebrauch (-> früher waren die Bildungsmöglichkeiten stark abhängig vom Stand der Menschen, Humboldt war diesbezüglich ein starker Kritiker) - Bildung als ausgewogene („proportionierlichste“) und höchste Entfaltung der menschlichen Kräfte - unabhängig von der „Funktion“ in einer Gesellschaft - Bildung durch Auseinandersetzung mit der Welt, Sprache als wesentliches Werkzeug - Forderung des freien Zugangs zu Bildung für alle, unabhängig von Stand; individualisierte Bildung Bildung als Ressource einer Gesellschaft -> Aspekt „Was kann ein Mensch für die Gesellschaft tun?“ steh im Vordergrund Funktionale/Ökonomische Sicht (Menschen, die gut gebildet sind, sind gute Arbeitskräfte) Bildung als wirtschaftliche Ressource Bildung als Quelle für sozialen Zusammenhalt, Demokratie, Integration, sozialen Ausgleich Bildung als Wertevermittlung und Identitätsstiftung Kritik: Verkürzung der Bildung auf Erwerb von Wissen und dessen Verwertbarkeit für die Gesellschaft, Wirtschaft und Ökonomie (-> es geht zu stark um den Wert für die Gesellschaft und weniger für das Individuum als solches) „Wenn der Mensch nur noch als homo oeconomicus daherkommt und nur noch Nutzen und Präferenzen im Kopf hat, dann wird er zum rationalen Trottel“ (Amartya Sen, 1998) Bildung als Ausstattung zum Verhalten in der Welt (Tenorth, 2013) Bildung orientiert sich nicht an Leitbildern einer hohen Kultur, sondern an der alltäglichen Praxis o Formen des Verhaltens uns und anderen gegenüber (zivilisiertes Verhalten, Berechenbarkeit, Lernbereitschaft, Kommunikationsfähigkeit, ohne Gewalt auf neue Probleme oder das „Andere“ reagieren) o Normative Erwartungen, die aus dem Wertekanon der Gesellschaft und Kultur resultieren o Toleranz gegenüber anderen Kulturen o Politische Urteilsfähigkeit o Bereitschaft, sich selbst zu engagieren o Kompetenzen statt Wissen (->Bildungsstandards) o Ästhetisch-expressive Kompetenzen, Künstlerisch-musische Erfahrungen Bildungsbegriﬀ Begriﬀ der Bildung wenig einheitlich verwendet und definiert (-> jeder versteht was anderes darunter) Perspektiven auf Bildung bzw. Verständnis von Bildung abhängig von: - Kultur in der man sich bewegt - Perspektive oder Fachbrille, durch die man auf das Konstrukt blickt (Soziologie, Philosophie, Pädagogik,... Schüler*in, Lehrkraft, Bildungspolitiker*in, Geschäftsführer*in,...) - Auf wen oder was sich Bildung bezieht (auf den Einzelnen, die Gesellschaft bzw. die Funktion des Einzelnen in Gesellschaft) -> Verständnis von Bildung spiegelt sich in den Bildungsinhalten und in der Gestaltung von Bildungsinstitutionen Bildungsinhalte: Antike - Bildung = Selbstkultivierung (-> Humboldt, Neuhumanismus) (für [männliche] Erwachsene -> Frauen eher Haushalt, Kinder) (-> ab 14. Lebensjahr) Elementarbildung galt nicht als pädagogisch-bildnerische Arbeit - Elementarbildung (7.-14. Lebensjahr) Unterscheidung zwischen paidagogus (Knabenführer) und didaskalos (Lehrer, Vermittler) (-> lesen, schreiben, max. rechnen) - Höhere Schule (14.-18. LJ) Einweisung in die Klassiker und den Gesamtkreis des zu Wissenden (7 freie Künste; Grammatik, Rhetorik, Logik, Arithmetik, Geometrie, Musik, Astronomie) - Hohe Schule (ab 18. LJ) Fachwissenschaften: Mathematik, Medizin, Astronomie, Architektur Bildungsinhalte: Mittelalter Mittelalter (ab ca. 500 n. Chr.) - Bildung in Kirchenhand, im Kontext der klerikalen Ausbildung und der theologisch eingebetteten Gelehrtheit - Inhalte: Lesen und Schreiben, christianisierte Restelemente antiker Gelehrtheit (klerikale Texte lesen) - ab ca. 1050: Entwicklung der Stadtkulturen, Bürgertum, Handwerk, Handel -> Ausbildung von Fähigkeiten und Fertigkeiten, die sich auf das „diesseitige“ Leben bezogen - Schreib- und Leseschulen, städtische Ratsschulen - ab 13. Jhd.: Gründung von Universitäten, „Wiederentdeckung“ des antiken Kanons, Ausrichtung der Schulbildung auf Universitätsbildung - Mädchen hatten keinen Zugang zu Bildung (-> Bildung ausgereicht auf Stände) => Bildung war funktional Bildungsinhalte: Neuzeit - Herauslösung des Denkens aus kirchlicher Einbettung - Etablierung neuer Wirtschafts- und Politikformen - Renaissance, Entdeckung Amerikas, maschineller Buchdruck, Französische Revolution, Aufklärung/ Humanismus (-> geistige Umbrüche) - Rückgriﬀ auf Antike Vorbilder, Entwicklung neuer Formen und Wege des Denkens und der Weltdeutung - Bildung als Möglichkeit der Selbstbestimmung (-> Humboldt) - Aber auch: Bildung aus Funktion von Kirche und Staat (Ausbildung von Frömmigkeit und Nützlichkeit) Moderne Höhere Schulen (Gymnasium): - klare Vorbereitung auf Universität, humanistische Vorstellung des gelehrten Philologen - später Hinzunahme von Naturwissenschaften, modernen Fremdsprachen usw. - Lehrkräfte sind Akademiker (Ausbildung an Universitäten) und staatlich lizenziert (-> vorher gab es keine Ausbildung für Lehrkräfte) Volksschulen („niederes Lehramt“) - „Einfacher“ Bildungskanon (einfache Kulturtechniken) - keine Ausbildung für Lehrkräfte, erst ab Anfang des 20. Jahrhundert Ausbildung an Pädagogischen Akademien Bildungsinhalte: 21. Jhd. Ab 60er Jahren starke Kritik am Bildungsbegriﬀ wird Anforderungen der modernden Gesellschaft nicht gerecht Bildung als Instrument sozialer Distinktion Bildungsbegriﬀ von Wolfgang Klafki (-> Bildung schwierig, da dynamische Bevölkerung) Bildung als »Zusammenhang dreier Grundfähigkeiten« Fähigkeiten zur Selbstbestimmung Fähigkeit zur Mitbestimmung Fähigkeit zur Solidarität Bildung als Allgemeinbildung Bildung für Alle Bildung im Medium des Allgemeinen („epochaltypische Schlüsselprobleme“) (-> Frieden, Umwelt, Verhältnis zwischen Geschlechtern,… ; auf Basis dieser Probleme muss man Fähigkeiten entwickeln, um diese Probleme zu lösen) Bildung in allen Grunddimensionen menschlicher Interessen und Fähigkeiten (-> wenn man sich nur auf die Schlüsselprobleme konzentriert, dann geht das Individuum als solches wieder verloren) Bildung für Alle Ab ca. 80er Jahren des 20. Jhd. Ausbildung aller Lehrämter an Universitäten, vergleichbare Standards und Zugänge Ab 60er Jahren Aufgabe der unterschiedlichen Bildungsideale für verschiedene Schulformen Bildung im Medium des Allgemeinen und in den Grunddimensionen menschlichen Interesses Festlegung eines Bildungskanons (Rahmenlehrpläne), Fachwissensbezogen, wenig fachübergreifend ab 2000: Bildungsstandards (Kompetenzen) Kursangebot in Oberstufe Zusammenfassung Perspektiven auf Bildung Bildung als Entwicklung des Menschen (humanistische Perspektive) Bildung als Ressource einer Gesellschaft Bildung als Ausstattung zum Verhalten in der Welt Inhalte von Bildung stark abhängig von Bildungsbegriﬀ, aber auch von gesellschaftlichem Bild, Anforderungen -> daher auch veränderbar 2.Vorlesung: Schulsysteme im Vergleich 2. Pisa-Schock als Ohrfeige für Deutschland Internationale Leistungsvergleichsstudien Ziele: Monitoring (Vergleiche mit Bildungsstandards) & Benchmarking (Vergleiche von Bildungssystemen) Ableitung von Reformmaßnahmen zur Entwicklung des Schulsystems (Vergleiche von Bildungssystemen Reformaßnahmen) Internationale Schulleistungsstudien - TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study) - International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA) - Mathematik und Naturwissenschaften, 4. (TIMMS II) und 8. Klasse (TIMSS III) - Seit 1995 alle 4 Jahre, insgesamt 48 Staaten & Regionen (Stand 2015) - PISA (Programme for International Student Assessment) - Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) - Kompetenzen in Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften bei 15-Jährigen - Seit 2000 alle 3 Jahre mit wechselndem Schwerpunkt - IGLU/PIRLS (Internationale Grundschul-Lese-Untersuchung) - IEA, seit 2001 alle 5 Jahre - Leseverständnis am Ende der Grundschule Schulsysteme im Vergleich Schulsysteme unterscheiden sich z.B. in der Struktur, z.B.: vertikale (-> nach Leistungsstand bzw. Stand) vs. horizontale (-> Diﬀerenzierung nach Schulalter Gliederung Schulpflicht (-> Bildung wird in der Schule beigebracht) vs. Bildungspflicht in der Bildungsorganisation, z.B.: föderal vs. zentralistisch in der Lehrkräftebildung z.B. 1-Fach vs. 2-Fach Akademisch vs. nicht-/halb-akademisch Bildungs hum e vertikal. · nur sehr Stand abhängig vom · Mathe Technik , ausgelegtauf Förder Grundtechniken Schule · horizontal Möglichkeit nach Unterstufe · zu wählen VHS-Lehrer keine Ausbildung · : · Gymnasium : akademische Ausbildung Später : Mädchenschule Bildungsreformen in den 1960er Jahren („Bildungsnotstand“) aufgrund ökonomischer und gesellschaftlicher Problemlagen -Einführung von integrierten Gesamtschulen (als zusätzliches Glied) -Einführung des Kurssystems in der gymnasialen Oberstufe Bildungsideal für unterschiedl ·. Stände wurde aufgehoben Bildungsnotstand Bildungsreformen · Teilung BRD-DDR fehlende Arbeiter Deutsches Schulsystem - Föderale Struktur (Kulturhoheit der Bundesländer): - keine länderübergreifende gesetzliche Regelung für gesamtes Bildungssystem - BL sind primär für Schulgesetzgebung und Verwaltung des Bildungswesens (Schulaufsicht und -verwaltung) zuständig. Ländersache" - Ständige Konferenz der Kultusminister (KMK) koordiniert Bildungsangelegenheiten der Länder, um föderalistische Zersplitterung des Bildungssystems zu vermeiden - Bildungsausgaben: 4.9% BIP (2020) - akademische Ausbildung (Zwei-Fach-Ausbildung) der Lehrkräfte an Universitäten (Pädagogische Hochschulen in Baden-Württemberg) Schulpflicht (insgesamt i.d.R. 12 Jahre) Vollzeitschulpflicht 9 bzw. 10 Jahre (BL-abhängig) Berufsschulpflicht (Gymnasium, Berufsschule, Berufswerkstufe, Dauer BL-abhängig) Kritische Diskussionspunkte Bildungsungerechtigkeit für SuS aus bildungsferneren Schichten und SuS mit Migrationshintergrund Benachteiligung durch frühe Aufteilung (Gesamtschuldebatte) (-> Gymnasium/Gemeinschaftsschule) Uneinheitliche Qualitätsstandards der Bundesländer "Unruhe" im Bildungssystem durch viele Reformen Stete Diskussion über Bildungsinhalte Schulsystem in Frankreich - Zentrale Merkmale: Zentralismus, Laizität (-> strikte Trennung von Kirche und Staat), Chancengleichheit, Unabhängigkeit, Unentgeltlichkeit - Schul- bzw. Bildungspflicht: 13 Jahre (3-16) , Homeschooling legal (ca. 35.000 SuS in 2018/2019) - Grundsätzlich als Ganztagsschule konzipiert - Seit 2015 Gesetz zur Inklusion von Schüler/innen mit Handicap - Unterstützt von päd. Aufsichtspersonal (i.d.R. fortgeschrittene Lehramtsstudierende) - Ausbildung des Lehrpersonals an Universitäten (Ein-Fach) - Bildungsausgaben: 5.5% BIP (2020) > o Kritische Diskussionen - Form des Unterrichtens: forme scolaire (eher frontale Unterweisung) vs. école nouvelle (Schülerzentrierung) - Bildungsungerechtigkeit (ibs. auf den colléges: Rate der Schuljahreswiederholer bei ca. 28%, vgl. Schelle, 2019) - Umgang mit Heterogenität Schulsystem in Finnland - Konsequente Dezentralisierung (Bildungsverantwortung und Umsetzung des nationalen Rahmencurriculums durch Gemeinden) -> Hohes Maß an Autonomie und Flexibilität - starker Fokus auf Naturwissenschaften & Fremdsprachen - Starke Schülerorientierung mit hoher Eigenverantwortung - Inklusive Beschulung von Schüler/innen mit besonderem Förderbedarf - 9 Jahre gemeinsame Beschulung (6-16 Jahre), incl. verpflichtendem Vorschuljahr - Homeschooling prinzipiell legal, geringe Nutzung (ca. 500 SuS in 2020/21) Lehrkräfteausbildung Ausbildung an Universitäten (1-2 Fächer für Sekundarstufe) starke Forschungsorientierung starke Selektion (Aufnahme von ca. 1/3 der Bewerber*innen) Bildungsausgaben: ca. 5.9% des BIP (2020) - Mischung aus staatlichen Vorgaben und lokaler Umsetzung - Ministry of Education: Gesetzesvorgaben & allgemeine Bestimmungen - Finnish National Agency for Education: Vorgaben Kerncurriculum - Lokale Akteure (Schulbehörden, Schulen, Schulleiter, Lehrkräfte): Autonomie in Schulplanung & eigenem Curriculum - Diskussionspunkte - Partizipation von LP und SuS an Schule erhöhen, kooperatives Lernen und Arbeiten stärken - Neue Rahmencurricula seit 2016 - Neue Themen (Sozial-Ökologie, Demokratie und Mitbestimmung) - Fächerübergreifendes Unterrichten (Phänomen-Unterricht) - Einbezug digitaler Medien Schulsystem in den USA föderal - Föderale Struktur auf Ebene der Bundesstaaten bzw. Schuldistrikte -> starke Heterogenität bei Schulstruktur, Schulpflicht, Standards, Finanzierung und Schul- und Unterrichtsqualität - Zunehmender Einfluss der Bundesregierung durch spezielle Förderprogramme (seit 1965) ->vor dem Hintergrund der schlechten Bildungsergebnisse für bestimmte Gruppen (Rassismus, Benachteiligung Person of colour), keine Inklusion,… -1965 „Elementary and Secondary Education Act“ (ESEA) (-> Material für Lehrkräfte, Eltern mehr mit einbeziehen) -1975 „Education for all Handicapped Children Act“ (EHA) (-> Förderung eingeschränkter Kinder) -2001 „No Child Left Behind Act“ (NCLB) (-> unter Busch, mehr Geld in Bildung investieren, Schule sollten mehr Eigenverantwortung bekommen) -2009 „Every Student Succeeds Act“ (ESSA) (vgl. Navrotski et al. 2019) (-> Tests, welche Schulen am eﬃzientesten sind, schlechte Ergebnisse von Schule führt dazu, dass diese weniger gefördert wird, Problem: Fälschung der Ergebnisse, Teaching to Test) - Bildungsausgaben: 6,1% BIP (2020) (-> Mattäus Eﬀekt: Wer hat, dem wird gegeben) - Lehrkräfteausbildung: (anders als in Deutschland-> in allen Bundesländern gleich/ähnlich) Föderal geregelt, abhängig von jeweils vertretenem Paradigma bzw. Gewichtung (vgl. Zeichner, 2009) -> heterogen, sehr unterschiedlich 3 verschiedene Ansätze der Lehrkräfteausbildung: wie in Deutschland benötigt keine Ausbildung , Praxis wichtiger als Fachwissen oder Fachdidaktik Diskussionspunkte Probleme des high-stakes-Testen (für eine Kritik vgl. Lind, 2009) Trotz vieler Reformbemühungen starke Bildungsungerechtigkeit (ibs. für PoC) Rassismus,... PISA-Studie Programme for International Student Assessment, Organisiert durch OECD Testung der Kompetenzen der 15-Jährigen; Kompetenzstufenmodell Wie gut bereiten unsere Schulen Schüler:innen auf die Herausforderungen der Zukunft vor? Vermitteln sie das Wissen, die Fertigkeiten und die Einstellungen, die Jugendliche und junge Erwachsene benötigen, um als verantwortliche Bürger:innen aktiv am gesellschaftlichen Leben teilnehmen zu können? Verfügen Jugendliche über die notwendigen Voraussetzungen zu lebenslangem Lernen? (-> Erreichen die Schüler die Kompetenz, die sie benötigen?) wechselnde Schwerpunktbereiche: Lesen, Mathematik, Naturwissenschaften (alle 3 Jahre) Diskussion Erkenntnisse zum Benchmarking auf Basis von Large-Scale-Studien begrenzt: Deskriptive Beschreibung, aber kein Wissen über Prozesse und Rahmenbedingungen (Gehen Unterschiede auf Staat, Bundesland oder Einzelschule zurück; Einzugsgebiet, materielle Ausstattung, personale Zusammensetzung, Unterrichtsqualität...) Aber Anregung von grundsätzlichen Diskussionen zu Reformen im Bildungssystem (Einführung von Bildungsstandards, Gesamtschuldebatte, Investitionen in vermehrte Unterrichts- und Professionalisierungsforschung) Erkenntnisse zum Monitoring gut nutzbar ibs. bei Rückmeldung auf Schul- oder Klassenebene ist Schulentwicklung möglich PISA-Studie Ergebnisse PISA-Studie Schock 1: - D auf Platz 22 von 32 Ländern - ca. 70% der Jugendlichen in D kamen nur auf Kompetenzstufe 3 (von 5) der Lesekompetenz - 10% unter Kompetenzstufe 1, 13% Kompetenzstufe 1 -> 23% der Schüler*innen waren schwache bis schwächste Leser - Leistungsunterschied zu Finnland ca. 1,5-2 Schuljahre Schock 2: - Leistung ist stark abhängig von sozialer Herkunft Internationale Schulleistungsstudien - Ziele: Monitoring (Vergleiche mit Bildungsstandards) & Benchmarking (Vergleiche von Bildungssystemen) - Grundannahmen - Die Erfolge von Bildungsprozessen lassen sich objektiv und quantitativ messen - Voraussetzungen - Bildung ist definierbar (Kompetenzkonstrukt/Bildungsstandards) - Bildung lässt sich systematisch beeinflussen - Es gibt Methoden und Messinstrumente zur Erfassung - Bildungsergebnisse sind vergleichba Zusammenfassung Aufbau der Schulsysteme in Deutschland, Frankreich, Finnland, USA - Bildung hauptsächlich Auftrag des Staates - prinzipiell Bildung für Alle - Föderalismus vs. Zentralismus - Schul-/Bildungspflicht - Ausbildung der Lehrkräfte - Stellenwert der Bildung (Bildungsausgaben) 3. Vorlesung: Evidenzbasierung im Bildungssystem Begriﬀ Evidenz Naturwissenschaften, Philosophie: -> unmittelbar ohne Beweis überzeugende Einsicht Medizin, Pharmazie, Pflege, Gesundheitswesen: -> empirisch erbrachter Nachweis der Wirksamkeit einer Maßnahme oder Behandlung in Prävention, Diagnostik, Therapie, Rehabilitation. Durch Anschauung oder Untersuchung feststellbarer Beweis beziehungsweise Gesamtheit an Beweisen (-> man benötigt Belege, die durch empirische Erkenntnisse gewonnen werden, um Evidenz zu haben, dass zb. Eine Behandlungsmethode wirkt, dies wurde auch in die Pädagogik übernommen) Evidenzbasierte Pädagogik: -> beruht auf Erkenntnissen, die durch systematische/wissenschaftliche Studien in der Pädagogik, Biwi und Psychologie durchgeführt worden sind Pädagogik, die durch Ergebnisse systematischer empirischer Studien der Bildungswissenschaften informiert ausgeführt wird Enge Definition: Strenge Kriterien an die Art der empirischen Studien (Goldstandard angelehnt an Medizin: nur randomisierte experimentelle Kontrollstudien können Evidenz liefern) Breite Definition: Weniger strenge Kriterien, auch quasi- experimentelle Feldstudien und korrelative Studien können Evidenz liefern Zweck von Evidenzbasierter Pädagogik Evidenzbasierte Praxis durch Lehrkräfte (soll auf wissenschaftlicher Evidenz beruhen) Evidenzbasierte Ausbildung Politische Bildungsentscheidungen (… basieren auch auf wissenschaftlicher Evidenz) Generierung von Wissen über pädagogische Prozesse Evidenzbasierte Praxis von Lehrkräften Gründe für Theorie- und Evidenzbasierte Praxis Einzigartigkeit von Situationen und Menschen Zukunftsgerichtetheit/Ungewissheit Umstrittenheit des päd. Wissens (Koller, 2012) Bsp. Hausaufgabenvergabe – Worauf basieren Entscheidungen? Wie häufig? Welcher Umfang? Funktion der Aufgabe in Unterrichtseinheit? Gleiche Hausaufgabe für alle? Kognitive Aktivierung gegeben? Hilfsmittel? Technische Funktion von Forschung für die Pädagogik Lehrkräfte sollen in der Lage sein, bildungswissenschaftliche Forschungsbefunde zu rezipieren, sachkundig zu interpretieren und ihr schulisches und unterrichtsbezogenes Handeln daran zu orientieren sowie zu reflektieren (KMK, 2014) dabei soll individuelle Expertise, Erfahrung und Urteilskraft nicht außer Kraft gesetzt werden kulturelle Funktion von Forschung für die Pädagogik Eröﬀnung von neuen Perspektiven für die Interpretation von Bildungsereignissen Politische Bildungsentscheidungen Wissenschaftliche Untersuchungen -> können auch eine Basis sein für Bildungsentscheidungen, können aber auch von der Politik vollkommen ignoriert werden - als Legitimation für politische Entscheidungen zur Bildungsreform - als Begleitstudien zur Überprüfung der Wirksamkeit von Reformen oder Modellprojekten (z.B. „Begleitetes Fahren“, „Abitur nach 12 Jahren“) - als Impuls für Bildungsreformen (z.B. PISA) Von der Input- zur Output-Steuerung von Bildungsprozessen (Beispiel) Input-Steuerung - Steuerung von Bildungs- und Unterrichtsprozessen durch Vorschriften und Regeln (Gesetze, Ordnungen, Erlasse) Output-Steuerung - Steuerung durch Konsequenzen aus Ergebnissen von Bildungs- und Unterrichtsprozessen (=Output) - Voraussetzung: Messung von Bildungsergebnissen (z.B. PISA, Vergleichsarbeiten, Zentralabitur...) Beispiel: Von Bildungsinhalten zu Bildungsstandards Bsp. Lehrplan Mathematik Klasse 10, Gym, BaWü, 1994 Lehrplaneinheit: Potenzen Zielsetzung: Die SuS erfahren am Beispiel des Potenzbegriﬀs, wie eine Begriﬀsbildung unter Beibehaltung der Rechengesetze schrittweise verallgemeinert wird. Aspekte des Themas: Potenzen mit rationalen Exponenten, n-te Wurzel, Rechengesetze, Rechnen mit Potenzen Hinweise: Binnendiﬀerenzierung in der Übungsphase, an extensives Üben ist nicht gedacht Implementierung von Bildungsstandards welche Kompetenzen (Fähigkeiten und Fertigkeiten) sollen von SuS zu welchem Zeitpunkt erreicht werden? Performance standards Bsp. Bildungsstandards Fach Mathematik, mittlerer Schulabschluss (KMK (2022) Bildungsstandards für das Fach Mathematik): Die Schülerinnen und Schüler...... erläutern Potenzen und Wurzeln und berechnen einfache Potenzen und Wurzeln... wenden insbesondere lineare und quadratische Funktionen sowie Exponentionalfunktionen bei der Beschreibung und Bearbeitung von Problemen an... führen in konkreten Situationen systematische Zählprinzipien aus (z.B. Anzahl Händeschütteln, wenn man jeder Person die Hand gibt) Generierung von Wissen über päd. Prozesse Was ist Wissenschaft? -> „Wissenschaft kann man als ein institutionalisiertes System der: Hervorbringung (Forschung), Verarbeitung (Kritik), (-> Wissenschaft muss oﬀen für Kritik sein) Bewahrung (Dokumentation) (-> wieder nachlesen) Vermittlung (Lehre) von Wissen bezeichnen, das bestimmten Regeln folgt und im Selbstverständnis kollaborativ (Zusammenarbeit) angelegt ist [...] Eine Wissenschaft wie die Psychologie ist demnach eine Institution, die mittels wissenschaftlicher Forschung wissenschaftliches Wissen produziert“ (Stangl, 2020). Welches Wissen wird durch Wissenschaft generiert? Beschreiben: Worauf muss ich achten? Welche Merkmale sind bestimmend für das Phänomen? Erklären: Warum ist dieses Ereignis A eingetreten? Prognose: Was wird als Folge von A geschehen? Technologie: Was kann man tun, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen? Kritik an Evidenzbasierung (-> Berücksichtigung der Grenzen der Evidenz) Typische Argumente Woran misst man Eﬀektivität päd. Prozesse? Welche Variablen (-> Intelligenz, Eigenschaften von Menschen) werden genutzt (Generierung von Wissen und Inhalten, Persönlichkeit, Werte... - siehe auch Bildungsbegriﬀ!) (-> Was soll sich überhaupt ändern?) zu strenge Kriterien an Studien (vgl. Gold-Standard Medizin: nur randomisierte, kontrollierte Experimentalstudien) (-> zu eng, muss ausgeweitet werden) zu starker Fokus auf „What works?“ und weniger auf beeinflussende Rahmenbedingungen (-> man kann nicht alles einbeziehen und auﬀassen, Fokus ist in Studien oft zu eng) Zusammenfassung und Ausblick - Evidenz als „Wissen was wirkt“, aber auch: „Was wirkt unter welchen Rahmenbedingungen“ - Evidenz als Grundlage von pädagogischen Handlungsentscheidungen politischen Entscheidungen Lehrkräfte-Ausbildung - Generiert durch Wissenschaft - Evidenzbasierung ist nicht ohne Kritik 4. Vorlesung : Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Recherchieren Grenzen des Erkennens Fehlkonzepte „Wissenschaft soll die Wahrheit ans Licht bringen“ (-> Wahrheit ist definierbar) „Wissenschaft soll zeigen, was die Welt im Innersten zusammenhält“ Wissenschaft kann gültige All-Aussagen treﬀen Wissenschaft kann deterministische Zusammenhänge bestimmen (-> das Eine beeinflusst direkt linear das Andere, zb. Wenn ich im Regen stehe werde ich nass oder Wenn Ruhe und Motivation, dann hohe Leistung es spielen immer noch andere prägende Faktoren w eine bedeutende Rolle-> man kann sagen, dass die Leistung wahrscheinlich mit Motivation besser ist, aber nicht „wenn das… dann das“) Generierung von Wissen über päd. Prozesse Welches Wissen wird durch Wissenschaft generiert? Beschreiben: Worauf muss ich achten? Welche Merkmale sind bestimmend für das Phänomen? (-> auf bestimmte Merkmale achten, zb. von einer Person) Erklären: Warum ist Ereignis A eingetreten? Was ist die Ursache von A? (-> man will etwas nachträglich wissen, nach Erklärungen für bestimmte Phänomene suchen) Prognose: Was wird als Folge von A geschehen? (-> Was passiert, wenn ich das und das in meinen Unterricht einbaue?, evtl. Änderungen, wenn man über Fragen nachdenkt) Technologie: Was kann man tun, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen? (-> Methoden, Technologien, die man einsetzen kann) Theorie im Alltagsverständnis: - teils unverbundene (Teil-)theorien oder Überzeugungen, die Menschen aus Erfahrung bilden und nach denen sie handeln „Meine Betreuungslehrkraft sagt, dass sie nun schon zweimal versucht hat, Inklusionsschüler aufzunehmen, was katastrophal war. Aufgrund ihrer Erfahrung sagt sie, dass Inklusion nicht funktionieren kann.“ „Aus meinem Bekanntenkreis hat niemand Covid19. Das Virus kann also nicht existieren. Aus meiner Erfahrung heraus muss es eine andere Erklärung für die Hysterie geben.“ Alle Italiener, mit denen ich zu tun hatte, haben mich unfreundlich behandelt. Italiener sind wirklich keine netten Mitmenschen! => Überzeugungen eines Individuums Theorie in der Wissenschaft Geordnete Menge von Konzepten oder Aussagen, die ein Phänomen oder eine Gruppe von Phänomenen erklärt (-> Gehirn, Sinnesorgane,… sind geordnet und stehen in Verbindung) soll Beobachtungen verständlich machen, Prozesse in ihrer Dynamik transparent werden lassen, den Erfolg oder Misserfolg praktischen Handelns erklären Theorie/Theoretisches Modell -> man hat bestimmte Variablen, ein Sinnesorgan, Informationsverarbeitung und Ausgabe => diese stehen miteinander in Verbindung Bsp. Computermetapher für die Informationsverarbeitung -> Modell der Informationsverarbeitung: sensorischer Input – Informationsverarbeitung – Ausgabe/Verhalten Theorie/theoretische Modelle Vorteile können Erkenntnisprozess voranbringen machen eine Sache überschaubar und kommunizierbar (-> reduziert die Komplexität) stellen wesentliche Aspekte heraus Nachteile können unterkomplex sein und zu stark vereinfachen blenden ggf. relevante Aspekte aus und können verzerren können sich in der Kommunikation verselbständigen, wenn ihr tentativer (versuchsartiger) Charakter ausgeblendet wird sind nie naturgetreues Abbild sondern Abstraktion der „Wirklichkeit“ keine Anleitung zum Handeln, ermöglicht die begründete Auswahl zwischen Alternativen Wissenschaftliche vs. Alltags-Theorien beides gilt als Versuch, sich über die Wirklichkeit, in der wir leben und handeln, zu verständigen und zu einer gemeinsamen geteilten Sichtweise zu gelangen Regeln/Gütekriterien wissenschaftlicher Theorien Anwendbarkeit/Relevanz Einfachheit/Sparsamkeit (so einfach wie möglich aber nicht einfacher) Objektivität/Intersubjektivität (-> wenn mehrere etwas durchführen sollten sie aufs selbe Ergebnis kommen) Explizitheit (Präzision der Definitionen und Aussagen) Widerspruchsfreiheit (Fehlen von sich widersprechenden Aussagen) Wiederholbarkeit, systematische Dokumentation Transparenz, permanente Überprüfung Alltagstheorien hilfreich und nützlich für Entscheidungen im Alltag („damit ich gut schlafen kann, esse ich nicht so spät“) Wissenschaftliche Theorien und Modelle sollen generalisierbar sein Die Hauptunterschiede bestehen in der Präzision der Begriﬀe, dem systematischen Vorgehen, der Verallgemeinerbarkeit der Aussagen, der Widerspruchsfreiheit und der permanenten Überprüfung durch die wissenschaftliche Community Wissenschaftlicher Prozess Anlass , Ausgangsituation Wie könnte etwas zusammenhängen ? SieFragein Wie findet man etwas heraus ? Formen von Wissenschaft – Formen von Problemstellungen Grundlagenforschung - dient der Bildung, Entwicklung, Spezifikation und Erweiterung von Theorien; primäres Ziel ist Erkenntnisfortschritt - Keine unmittelbare Verwertbarkeit angestrebt, Basis für weitere Anwendungsforschung Anwendungsforschung - Beschreibung von praktischen Problemen mit wissenschaftlichen Verfahren, Methoden und Theorien - Erkenntnisse sind Grundlage für Entscheidungen in der Praxis - Basiert auf Grundlagenforschung, hohes Erkenntnisinteresse Evaluationsforschung - Bewertung von konkreten Maßnahmen, Programmen oder Interventionen mit Hilfe wissenschaftlicher Vorgehensweise - Kein Erkenntnisinteresse Recherchieren von wissenschaftlicher Literatur Vorgehen Klarheit über Fragestellung - Welche Variablen sind wichtig? In welchem Zusammenhang stehen sie? -> Identifikation der wichtigen Schlagworte Oberflächliche Suche - Klarheit über Umfang des Themas (-> theoretische Hintergründe) - Suche in allgemeinen Werken bzw. Sekundärliteratur (Lehrbücher, Handwörterbücher, Überblicksartikel (systematische Reviews, Meta-Analysen) Konkrete Suche - Monographien, Originalartikel... - Schlagwortsuche in Datenbanken - Schneeballsystem aufgrund bekannter Quellen (-> bekannte Quellen anschauen, meist Sekundärliteratur, dort sind Quellen vorhanden, über die man dann die Primärquellen findet) Online-Recherche mit google scholar Suchmaschine für wissenschaftliche Arbeiten, auch für Zeitschriftenartikel Einfache Funktionalität, Booleansche Suche möglich Bei Einwahl in UdS-Netzwerk (->VPN) erhält man oft direkt Zugriﬀ auf Texte Nachteile: Suchalgorithmen nur teilweise transparent teilweise unvollständig und unsystematisch Online-Recherche mit Hilfe von Datenbanken Katalogisierung von Artikeln in wissenschaftlichen Zeitschriften und Fachjournalen nach Fachgebieten geordnet Zugang über SULB (VPN-Client!) Schneeballsystem Nutzung einer vorhandenen Quelle als Ausgangspunkt Suche im OPAC - Recherche im Katalog der Unibibliotheken - Bücher, Zeitschriften - über „erweiterte Suche“ genaue Zielkriterien möglich Nachteil: - keine Recherche einzelner Zeitschriftenartikel möglich Suche in der EZB Elektronische Zeitschriftenbibliothek 5. Vorlesung : Forschungsparadigmen Formen von Wissenschaft – Formen von Problemstellungen Grundlagenforschung Anwendungsforschung Evaluationsforschung Grundlagenforschung -> dient zunächst dazu Erkenntnis und Fortschritt zu gewinnen im Sinne von Entwicklung von Theorien und Modelle , wie bestimmte Dinge funktionieren - dient der Bildung, Entwicklung, Spezifikation und Erweiterung von Theorien; primäres Ziel ist Erkenntnisfortschritt (-> Erkenntnisse kann man weiter nutzen) - Keine unmittelbare Verwertbarkeit angestrebt, Basis für weitere Anwendungsforschung - z.B. „Entdeckung“ der Gestaltgesetze: Welche Objekte nehmen wir als zusammengehörig wahr? · typ Bsp für.. Grundlagenforschung Medizin: Wirkung von Medikamenten auf den Körper, Organismus erforscht man nicht direkt am Körper, zuerst an beispielsweise Zellen Anwendungsforschung -> es werden Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung genutzt, um Anwendungen zu generieren - Beschreibung von praktischen Problemen mit wissenschaftlichen Verfahren, Methoden und Theorien (-> praktische Probleme lösen und nutzen, dafür wissenschaftliche Verfahren und Methoden) - Erkenntnisse sind Grundlage für Entscheidungen in der Praxis (-> wichtig für Praxisentscheidungen) - Basiert auf Grundlagenforschung, hohes Erkenntnisinteresse - z.B. Forschung zur Gestaltung von Lehr-Medien (Prinzipien des Multimedia-Designs) - Hat die Positionierung von Lerninhalten einen Einfluss auf den Lernerfolg? man benötigt hier mehr hognitive einfacher einzuprägen , da Ressourcen , da man man alles auf einen immer wieder von Blick hat den Zahlen in der Abb. zur Legende schauen muss Evaluationsforschung -> hier geht es darum, ein konkretes Programm oder Intervention zu untersuchen, ob dieses in irgendeiner Art und Weise wirksam ist - Bewertung von konkreten Maßnahmen, Programmen oder Interventionen mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden - Kein Erkenntnisinteresse (i.S. von Theorie-Bildung, Theorie- Ergänzung o.ä.) - z.B. Welche Gestaltungsprinzipien von Lehr-Lern-Material werden in den Büchern von Verlag „Zur feuchten Tinte“ eingehalten und welche verletzt? Forschungsparadigmen Quantitative Forschung -> strukturiert wissenschaftstheoretische Tradition der Naturwissenschaften Wirklichkeitsverständnis: objektiv erfahrbare Welt existiert, sie ist objektiv erfassbar Rolle der Forschenden: durch möglichst neutrale Haltung der Forschenden und starke Standardisierung wird der Forschungsprozess nicht beeinflusst Qualitative Forschung -> eher oﬀen wissenschaftstheoretischen Tradition der Geisteswissenschaften Wirklichkeitsverständnis: Welt wird verschieden durch Subjekte gedeutet Rolle der Forschenden: Prägung der Forschung durch Forschenden – Forderung der Oﬀenlegung der Standpunkte der Forschenden im Forschungsprozess => Das was wie erkennen können ist der Unterschied zwischen den beiden Strömungen Grundverständnis d. quantitativen Paradigmas Kritischer Rationalismus Erkenntnis kommt dadurch zustanden, dass zunächst Theorien über die Realität aufgestellt werden; daraus werden Hypothesen abgeleitet und kritisch geprüft Verifikation einer Annahme nicht endgültig möglich, nur über Falsifikation gelangt man zu Erkenntnis (von „vorläufig bestätigt“ bis hin zu „bewährt“) Erkenntis : Entstehung von Theorien über die Welt Hypothesen werden abgeleitet Hypothesen weiden geprüft Bsp.: Hypothese: alle Schwäne sind weiß dies soll überprüft werden, somit müssen alle Schwäne der Welt gefunden werden -> unmöglich sobald ein schwarzer Schwan gefunden wird, wird die Aussage falsifiziert Quantitative Sozialforschung bedient sich quantitativer d. h. strukturierter bzw. standardisierter Methoden der Datenerhebung (z.B. standardisierte Fragebogenerhebungen, psychologische Testverfahren, physiologische Messungen) D aus diesen resultieren quantitative bzw. numerische Daten (Messwerte) diese werden statistischen Methoden der Datenanalyse unterzogen, um generalisierbare D Schlussfolgerungen zu ziehen Grundverständnis d. qualitativen Paradigmas Wissenschaftstheoretische Grundprinzipien : neue Theorien entwickeln Ganzheitliche und rekonstruktive Untersuchung lebensweltlicher Phänomene Reflektierte theoretische Oﬀenheit zwecks Bildung neuer Theorien Zirkularität und Flexibilität des Forschungsprozesses zwecks Annäherung an den Gegenstand Forschung als Kommunikation und Kooperation zwischen Forschenden und Beforschten Selbstreflexion der Subjektivität und Perspektivität der Forschenden Qualitative Forschung bedient sich qualitativer d. h. weniger strukturierter bzw. nicht- standardisierter Methoden der Datenerhebung (z.B. teilnehmende Feldbeobachtung, narratives Interview) daraus resultieren qualitative bzw. nicht-numerische Daten (d. h. Text-, Bild-, Videomaterial) diese werden interpretativen Methoden der Datenanalyse unterzogen Bsp. Untersuchung des Wohlbefindens im Unterricht Quantitatives Vorgehen Methode: strukturierter und standardisierter Fragebogen „Ich fühle mich im Unterricht der Lehrkraft wohl“ „Ich freue mich auf den Unterricht der Lehrkraft“ 1=stimme gar nicht zu bis 5=stimme zu => Vorgabe auf was man antworten soll, man kann gut große Gruppen vergleichen Qualitatives Vorgehen -> persönlicher, komplexere und aufwändigere Auswertung Methode: Interview mit jeder Schülerin/jedem Schüler der Klasse 1.Wie geht es dir, wenn du an den Unterricht der Lehrkraft denkst? 2. Was bedeutet der Begriﬀ Wohlbefinden für dich? Beispielantworten (ausgedacht) zu 1: „Ich kann die gar nicht leiden, die ist unfair zu mir!“ „Sie ist ja so ganz nett, aber der Unterricht ist langweilig“. „Sie schimpft sehr oft.“ „Sie merkt nicht, wenn ich mich langweile“. „Sie macht immer einfache Aufgaben.“ „Ich kann mich ganz gut rausnehmen.“ Zu 2: „Da ist so ein warmes Gefühl.“ „Wenn ich mich nicht verstecken muss. “ „Wenn ich keine Angst haben muss, einen Fehler zu machen.“ „Wenn die anderen [Mitschüler] mich in Ruhe lassen“ „Wenn ich zu Hause keinen Stress hab“ „Wenn ich in der Pause endlich ‘ne Kippe rauchen kann“ => oﬀenere Vorgehensweise, man bekommt Auskunft darüber, wie die gefragte Person die Frage versteht Bsp. Professionelle Wahrnehmung von Lehrkräften Quantitatives Vorgehen Videobetrachtung: „Drücken Sie Taste x, wenn Ihnen störendes Verhalten auﬀällt.“ Quantitative (numerische) Messung der Reaktionsgeschwindigkeit beim Tastendruck, Zeitpunkt der ersten Fixation mit Auge, Dauer der Fixation etc. -> Hinweise auf Wissen einer Lehrperson Qualitatives Vorgehen Videobetrachtung: „Was ist Ihnen aufgefallen?“ „Was ist Ihnen durch den Kopf gegangen, als Sie xx gesehen haben?“ -> Hinweise auf verschiedene kognitive und emotionale Prozesse beim Betrachten des Videos, über Verhalten (und ggf. Störungen) von Schüler*innen im Allgemeinen, über Überzeugungen und Einstellungen der Lehrkraft (-> nur durch fragen) Forschungsprozess · Forschungsparadigmen Quantitative Forschung -> vorrangiges Ziel der Theorie-Prüfung -. Qualitative Forschung L -> vorrangiges Ziel der Theorie-Bildung => Mixed-Methods Ansatz kombiniert und integriert quantitative und qualitative Forschungsstrategien innerhalb einer Studie bzw. eines Forschungsprojekts, um dadurch den Erkenntnisgewinn zu erhöhen. (-> keine Gegenüberstellung, eher Zusammenarbeit und Ergänzung) Standards der Wissenschaftlichkeit Übergreifende Standards, gültig für alle Paradigmen, Studien und Erfahrungswissenschaften Formulierung eines Forschungsproblems: Adressierung eines empirisch untersuchbaren und auf aktuellem wissenschaftlichen Erkenntnisstand theoretisch erklärbaren Sachverhaltes Realisierung des Forschungsprozesses: Einsatz etablierter Forschungsmethoden und Techniken wissenschaftlichen Arbeitens in allen Phasen des Prozesses Orientierung an Wissenschafts- und Forschungsethik Vollständige schriftliche Dokumentation des gesamten Forschungsprojekts inklusive Archivierung des Datenmaterials Zusammenfassung Vorgehen im wissenschaftlichen Forschungsprozess ist abhängig von wissenschaftstheoretischem Paradigma: (-> abhängig von dem Ergebnis, das man erreichen will) quantitativ: strukturiertes, standardisiertes und vorher genau festgelegter Vorgehen, bei dem Forschende möglichst neutral und objektiv bleiben; Prinzip des Theorieprüfens qualitativ: zirkulärer, oﬀener und kommunikativer Prozess, bei der Forschende als subjektives Moment und wesentlicher Bestandteil eine große Rolle spielen; Prinzip des Theoriebildens zunehmende Aufhebung des Paradigmenstreits und Forderung nach Kombination -> Mixed-Methods-Forschung 6. Vorlesung: Studiendesigns Forschungsdesign -> Entscheidungen, die getroﬀen werden müssen, darüber, wie genau die Untersuchung durchgeführt wird um eine empirische Fragestellung zu untersuchen Wie soll die empirische Fragestellung untersucht werden - Wann? (Zeitraum) - Wie oft? (einmalig, mehrmalig, stetig) - Wo? (Labor- oder Felduntersuchung, Setting) - Wie? (Methoden, Verfahren, Mittel) - Welche Objekte? (Stichprobenziehung) „Ein Forschungsdesign ist ein Plan für die Sammlung und Analyse von Anhaltspunkten, die es dem Forscher erlauben, eine Antwort zu geben – welche Frage er auch immer gestellt haben mag. Das Design einer Untersuchung berührt fast alle Aspekte der Forschung von den winzigen Details der Datenerhebung bis zur Auswahl der Techniken der Datenanalyse“ Forschungsdesigns (quantitatives Paradigma) -> Ziel ist kausale Antworten zu geben, wissen welche Ursachen für ein Problem relevant sind hiermit · Experimentelle Studie (Kontrolliert und randomisiert) Bildung von (mindestens 2) exakt vergleichbaren Untersuchungsgruppen (randomisierte · Gruppenzuteilung) hiermit Unterschiedliche Behandlung der Gruppen (experimentelle Manipulation) (-> Intervention/unterschiedl. Technologie; unterschiedl. Lernprogramme) Vergleich hinsichtlich der Wirkung -> Kausalaussagen möglich (-> Eﬀekt dieser experimentellen Manipulation, nicht Verfälschung, explizite kontrollierte Veränderung von Untersuchungsbedingungen) Quasi-experimentelle Studie s. Experiment, aber: Randomisierung bei der Gruppenzuteilung nicht möglich (zb. in der Schule) Nutzung vorgefundener Gruppen (-> Klasse) -> Kausalaussagen beschränkt möglich nicht-experimentelle Studie keine experimentelle Variation Unterscheidung der Gruppen nach vorgefundenen Unterschieden -> keine Kausalaussagen möglich Experimentelle Studie Frage: Welchen Einfluss hat die integrierte Darstellung von Diagrammen auf den Lernerfolg? Annahme/Hypothese: Die integrierte Darstellung führt zu höherem Lernerfolg. -> um dies zu belegen, muss ein Experiment durchgeführt werden höhere kognitive Beanspruchung Abhängige Variable (Kriterium): Lernzuwachs (Diﬀerenz der Leistung in einem Wissenstest vor und nach der Bearbeitung des Lernprogramms -> schauen, ob eine Lerngruppe mehr gelernt hat als die andere, man kann ein kausalen Entschluss nach dem Wissenstest ziehen Begriﬀ Variable „[...] beliebige Merkmale oder Eigenschaften einer Person oder eines Objekts [...], die mindestens zwei Ausprägungen annehmen können.“ (-> Variabilität) Geschlecht = dreistufige Variable mit Ausprägungen männlich, weiblich, divers Studiengang Lehramt = 5-stufig (Ausprägungen LP, LS1, LS1+2, LAB, WiPäd) Intelligenz: ganze Zahlen zwischen ca. IQ=40 bis IQ=160 … Begriﬀe Variable, Merkmal oder Konstrukt werden i.d.R. synonym verwendet Abhängige Variable (AV): ist abhängig (beeinflusst) von der unabhängigenVariable (Lernzuwachs) Unabhängige Variable (UV): wird vom Forschenden manipuliert (-> beeinflusst die abhängige Variable) (Darstellungsform: integriert vs. nicht integriert) Störvariable: kann den Zusammenhang zwischen AV und UV beeinflussen (Versuchsleitung, Uhrzeit, Größe der Darstellung...) Quasi-Experimentelle Studie Frage: Welchen Einfluss hat die integrierte Darstellung von Diagrammen auf den Lernerfolg? Annahme/Hypothese: Die integrierte Darstellung führt zu höherem Lernerfolg. e · > # Abhängige Variable (Kriterium): Lernzuwachs (Diﬀerenz der Leistung in einem Wissenstest vor und nach der Bearbeitung des Lernprogramms (-> keine randomisierte Zuordnung) Mögliche weitere Störvariablen (im Vgl. zum Experiment): z.B. unterschiedliches Vorwissen oder Lernmotivation in den Klassen (-> weniger Kontrollmöglichkeitwn und somit nicht direkt kausal beantwortbar; Ergebnisse können auch auf andere Faktoren zurückgeführt werden Nicht-experimentelle Studie Pisa Weiterer Begriﬀ: Ex-post-facto-Studie keine randomisierte Gruppenzuweisung keine experimentelle Variation von Bedingungen Vergleich von Gruppen, deren Unterschiede „vorgefunden“ werden Bsp. Unterscheidet sich die Nutzung von integrierten Darstellungen zwischen Gamern und Nicht- Gamern? Validität (=Gültigkeit) von Studien -> es hängt immer vom Ziel der Studie ab, ob man sich hauptsächlich auf die interne oder auf die externe Validität konzentriert Interne Validität (-> Studie sauber geplant? Gibt es Störfaktoren?) Ergebnisse sind kausal eindeutig interpretierbar (und möglichst gültig) steigt durch sorgfältige Kontrolle von personenbezogenen Störvariablen (v. a. durch Randomisierung) untersuchungsbedingten Störvariablen (z.B. Registrieren, Ausschalten oder Konstanthalten von Störeinflüssen; standardisierten Ablauf des Experimentes etc.) Externe Validität (-> Ergebnisse sind auf die Umwelt übertragbar) Ergebnisse sind über die Bedingungen der Untersuchungssituation und untersuchten Personen hinausgehend generalisierbar sinkt durch - Unnatürlichkeit der Versuchsbedingungen in Hinblick auf die alltägliche Lebenswelt (-> je künstlicher sie Versuchsbedingung, desto weniger valide sind sie Ergebnisse für die Übertragung auf die alltägliche Lebenswelt) - abnehmende Repräsentativität der Versuchspersonen in Hinblick auf die Zielpopulation. => Ergebnis von experimentellen Studien sind VALIDER als die von quasi-experimentellen Studien => Ergebnis von quasi-experimentellen Studien sind VALIDER als die von nicht- experimentellen Studien Forschungsdesigns (Quer- vs. Längsschnitt) Entwicklungsverläufe Stichprobenziehung im quantitativen Paradigma Grundgesamtheit/Population=Menge aller interessierenden Merkmalsträger (PISA 2012: alle Schüler der 9. Jahrgangsstufe in D, N - Grundgesamtheit Pisa-Studie -> Stichprobe ziehen, auf Basis derer man dann auf die Gesamtheit schlussfolgern kann e Stichprobenziehung Anforderungen Stichprobe muss verkleinertes Abbild (Modell) der Grundgesamtheit sein (Repräsentationsfunktion) (-> muss repräsentativ sein, zb. vergleichbarer Anteil am Geschlechtern, bestimmte Variablen müssen definiert sein) Grundgesamtheit soll angegeben und empirisch definierbar sein (Eindeutigkeitsfunktion) Die Untersuchungseinheiten oder Merkmalsträger der Stichprobe müssen definiert bzw. operationalisiert sein (Eindeutigkeitsfunktion) (-> festlegen, inwiefern die einzelnen Merkmalsträger passend sind) verwendete Auswahlverfahren muss angegeben werden (Nachvollziehbarkeit) Forschungsdesigns (qualitatives Paradigma) -> Beschreibung vom Fällen, Fall oder Objekt in seiner Gesamtheit zu rekonstruieren, Komplexität rekonstruieren, Sichtweise der Versuchsperson einbinden Fallstudien zielen auf genaue Beschreibung oder Rekonstruktion von Einzelfällen in seiner Komplexität und Ganzheit ab (Fall: Person, soziale Gemeinschaft, Institution...) (Klasse , Familie) (Schule) Vergleichsstudie Vielzahl (Mehrzahl) von Fällen wird in Hinblick auf bestimmte Ausschnitte betrachtet (und vergleichen diese dann) Fallstudien auch Einzelfallstudie Design-Entscheidungen: - Welcher Fall ist aussagekräftig für die Fragestellung? - Was gehört zum Fall dazu? - Welche methodischen Zugänge erfordert die Rekonstruktion in Bezug auf die Fragestellung? Bsp. „Schulische Probleme von Kindern mit Sehbeeinträchtigungen“ Soll eine bestimmte Schulform betrachtet werden? Soll das gesamte schulische Umfeld oder nur der Unterricht betrachtet werden? Wird Kind nur in der Schule betrachtet? Zusätzlich Befragung von Lehrkräften und Mitschülern? Einbezug der Eltern? Welche Infos brauche ich ? Beobachtung? Interviews? Methoden Vergleichsstudie vergleichende Gegenüberstellung von ausgewählten Aspekten Designentscheidungen - Auswahl der Fälle der zu vergleichenden Gruppen - Grad an Standardisierung oder Konstanthaltung übriger Bedingungen Bsp. „Schulische Probleme von Schüler*innen mit und ohne Sehbeeinträchtigungen “ Anzahl der Fälle Konstanthaltung von z.B. Schulform, finanzielle Ausstattung der Schulen, Einzugsgebiet... Fallauswahl im qualitativen Paradigma -> Stichprobe so groß machen, dass verschiedene Eigenschaften durch die Größe der Gruppe möglichst zufällig und gleich verteilt sind Fallauswahl durch Besonderheit der Frage vorgegeben vs. Notwendigkeit von Entscheidungen - Welche Merkmale sollten die einbezogenen Fälle aufweisen? -> Der Fall soll das zu untersuchende möglichst gut repräsentieren - Grundsätzliche Zugänglichkeit (zu Personen) 7. Vorlesung: Erhebungsmethoden Überblick Erhebungsmethode = Methode der systematischen Datengewinnung -> Sammlung von numerischem oder nicht-numerischem Material mit dem Ziel der Beantwortung der Forschungsfrage Beobachtung Zielgerichtete, systematische und regelgeleitete Erfassung, Dokumentation und Interpretation von Merkmalen, Ereignissen oder Verhaltensweisen mithilfe menschlicher Sinnesorgane und/oder technischer Sensoren zum Zeitpunkt ihres Auftretens (Döring, 2023, S. 323) Herstellung einer Außenperspektive Indikation einer Beobachtung - eingeschränkte Verbalisierungsfähigkeit (z.B. bei jüngeren Kindern) - Erfassung unbewusster und automatisierter Verhaltensweisen (Mimik, Gestik) - Geringe Auskunftswilligkeit (z.B. normverletzendes Verhalten, Zeitmangel...) - Beobachtung von Verhalten im Zeitverlauf (statt punktueller Befragung) Nachteile - Zeit- und kostenintensiv (-> man braucht gut geschulte Beobachter) - Subjektive Erlebensphänomene nicht zugänglich (-> man weiß nicht, was im Kopf der Beobachteten vorgeht -> Grenzen der Beobachtung) Wiss. Beobachtung -> ist zielgerichtet und systematisch in Hinblick auf Forschungsfrage begründete Auswahl der: - Beobachtungsorte: Labor vs. im Feld? Unterschiedliche oder ähnliche Orte (z.B. Klassenzimmer vs. Schulhof) - Beobachtungszeiten: Wann und wie lange? (z.B. Erste vs. letzte Stunde; ganze Stunde vs. Stundenbeginn) - Beobachtungsobjekte: Welche Personen (z.B. Selbst oder Andere), Gruppen, Ereignisse oder Gegenstände? - Beobachtungseinheiten: Welche konkreten Aspekte der Beobachtungsobjekte (z. B. Eigenschaften, Verhaltensweisen) Was genau beobachte ich ? - Stichprobenverfahren Auswahl der beobachtbaren Einheiten zu Intervalle (time sampling: z.B. aller 10 Sekunden) Ereignisse (event sampling, z.B. bei Auftreten des Ereignisses) Klassifikation von Beobachtungen Strukturiertheitsgrad (am wichtigsten) Vollstrukturiert (feste Vorgabe des zu Beobachtenden; Rating-Inventar mit festen Fragen; z.B. Beobachtungsplan über Anzahl der Meldungen) (-> bestimmte Fragen mit Antwortalternativen) Teilstrukturiert (Beobachtung orientiert sich an theoretischen Konzepten, was beobachtet wird, ist relativ oﬀen) (-> grobes theoretisches Konzept) Freie/unstrukturierte Beobachtung (keine Vorgabe von Beobachtungsrichtlinien) (-> Welche Interaktionen kann ich überhaupt vornehmen?) Involviertheitsgrad des Beobachters Nicht-teilnehmende vs. teilnehmende Beobachtung (Teilnahme/ keine Teilnahme an der Interaktion) Aktive vs. passive Teilnahme Transparenz für Beobachtungs-Subjekte Oﬀen vs. verdeckt wissen das , Verhalten wird nicht man beobachtet beeinflusst wird Reaktivität Beobachtungsfehler Fehler durch Beobachtungssituation Reaktivität (nicht-intentionale Beeinflussung des Objekts durch Beobachter) Künstlichkeit (Labor vs. Alltag) Fehler durch Person des Beobachters Wahrnehmungsfehler (Halo-Eﬀekt, Ermüdung, blinde Flecken) (-> Halo-Eﬀekt: man sucht immer Zusammenhänge, die nicht immer da sind / „ein Merkmal überstrahlt die anderen“ Interpretations- bzw. Urteilsfehler (Tendenz zur Mitte, Milde- oder Strenge-Fehler, implizite Theorien) Maßnahmen Auswahl geeigneter Personen (Vorerfahrungen, Motivation, Zuverlässigkeit) Beobachter-Schulung Überprüfung, mehrere Beobachter, Aufzeichnung der Beobachtungssituation Mündliche Befragung (Interview) (-> qualitative Forschung) Unter einer wissenschaftlichen mündlichen Befragung versteht man die zielgerichtete, systematische und regelgeleitete Generierung und Erfassung von verbalen Äußerungen zu Aspekten ihres Wissens, Erlebens und Verhaltens in mündlicher Form. (Döring, 2023, S. 353) Betrachtung von Aspekten des subjektiven Erlebens der zu interviewenden Person Vorteile auch bei eingeschränkter Lese- und Schreibfähigkeit möglich (-> Kinder: nicht schreiben aber mündlich antworten) komplexere Fragen, Adaptivität und Flexibilität Erfassung von Hintergrundinformationen & Einschätzung der Datenqualität besser möglich (z.B. Motivation des Befragten, Verständnis...) (-> das weiß man bei anonymen Fragebögen) Persönliche Atmosphäre Nachteile höherer Zeit- und Kostenaufwand für einzelne Person Geringere Anonymität, Reaktivität (-> ist höher, v.a. bei kritischen Situationen, Fragen) Klassifikation von Interviews Grad der Strukturierung voll-strukturiert (mit Interview-Fragebogen) halb- oder teilstrukturiert (mit Interview-Leitfaden) unstrukturiert (Frage als Einstieg, keine weiteren Vorgaben, z.B. narratives Interview) Anzahl der gleichzeitig befragten Personen Einzelinterview (-> am häufigsten) Paar-/Gruppenbefragung; Fokusgruppen-Diskussion Interview-Modus/Art des Kontakts persönlich (face to face) Telefon/Videokonferenz Online-Chat Interviewfehler Fehler durch Interviewende Geringe Kommunikations- bzw. Sozialkompetenz, Fähigkeit zur Selbstreflexion Fehler bei Fragestellung (z.B. Suggestivfragen, Auslassen von Fragen...) Gegenmaßnahme: Auswahl, Schulung, Kontrolle Fehler durch Befragungsperson Interviewverweigerung Ablehnung einzelner Fragen, Antwortverfälschungen Gegenmaßnahme: Herstellung einer entspannten neutralen Atmosphäre Fehler durch Instrument Zu hoher Umfang an Fragen, zu hoher Detailliertheitsgrad, mangelnde Verständlichkeit; Gegenmaßnahme: Pilotierung Fehler bei Dokumentation -> falls keine Aufzeichnung sondern nur Notizen, so passieren schnell Fehler Dokumentenanalyse (qualitativ) Bei einer Dokumentenanalyse erfolgt die Datenerhebung durch Sammlung vorgefundener (d. h. nicht durch den Forschungsprozess erzeugter) Dokumente (Döring, 2023, S. 526) Beispiele: Sammlung von amtlichen Akten, schulische Curricula, Schulaufsätzen, Briefen, Fernsehsendungen, Kinderzeichnungen, Gerichtsurteilen, Sitzungsprotokollen, Bundestagsreden... qualitativer Charakter der Dokumente -> Ausgangsmaterial ist verbaler, narrativer, visueller oder audiovisueller Art Datenmaterial wird nicht durch Forschungsprozess beeinflusst Vorteil: Nonreaktivität Nachteile: tw. unbekannter Kontext (z.B. Autor*innen, Entstehungszeitraum, Zweck der Entstehung); enthalten nur teilweise für die Fragestellung relevantes Material, da nicht für Fragestellung erzeugt Schriftliche Befragung/Fragebogen Unter einer wissenschaftlichen schriftlichen Befragung versteht man die zielgerichtete, systematische und regelgeleitete Generierung und Erfassung von verbalen und numerischen Selbstauskünften zu Aspekten ihres Erlebens und Verhaltens in schriftlicher Form. (Döring, 2023) Vorteile Erfassung subjektiver Aspekte des Erlebens und Verhaltens Hohe Eﬃzienz (Zeit und Kosten), keine/wenig Schulung des Testpersonals Anonymität und Diskretion Nachteile Schließt Zielgruppen aus (mangelnde Lese- und Schreibfähigkeiten) Beschränkt auf wenige und klar umschriebene Befragungsinhalte (eng umgrenzt) Keine Möglichkeit von Rück- oder Nachfragen Datenqualität oft schwer einschätzbar (Motivation, Verständnis) Klassifikation von Fragebögen Grad der Strukturierung (s. Interview) Modus Paper-pencil, elektronisch (Desktop- vs. mobile Variante) Stichprobenziehung aktiv (-> man überlegt ganz genau, welche Personen befragt werden) passive (-> große Gruppen; man weiß nicht, wer teilnimmt, höhere Selbstselektivität) Konstruktion im quantitativen Paradigma theoretische Ableitung von Merkmalsbereichen (Skala) und Items (Einzelfragen) (-> theoretische Einbettung) Verständlichkeit der Items (doppelte Verneinung, mehrere Aspekte in einer Frage) passende Antwortformate Reihenfolge der Items (sinnvoll) Pretestung/Pilotierung Psychologische Testverfahren Ein psychologischer Test ist ein wissenschaftliches Datenerhebungsverfahren, das aus mehreren Testaufgaben sowie festgelegten Regeln zu deren Anwendung und Auswertung besteht objektiv Eigenschaften Normierung: Umrechnung von Test-Rohwerten in standardisierte Normwerte Möglichkeit der Individualdiagnostik (Schuleingangstest, Intelligenztest) -> Individualdiagnostik:dassystematischeSammelnundAufbereitenvon Informationen mit dem Ziel, individuumsbezogene Entscheidungen und daraus resultierende Handlungen zu begründen, zu kontrollieren und zu optimieren strenge ethische Richtlinien (ibs. auch Testfairness), Durchführung nur durch speziell geschulte Personen (i.d.R. Studium der Psychologie oder Medizin) Oft liegen für verschiedene Gruppen spezifische Normwerte vor (z.B. Altersnormen) Psychologische Tests Indikation Individualdiagnostik Vergleichbarkeit der Ergebnisse einer Studie mit anderen Studien oder Referenzstichproben Erfassung von Leistungsbezogenen Merkmalen anhand objektiver Aufgaben Nachteile Häufig Testbatterien notwendig Durchführung, Auswertung und Interpretation nur durch geschultes Personal Unterliegen häufig dem Testschutz (nicht einfach zugänglich, kostenpflichtig) Klassifikation von Tests Strukturiertheit/Standardisierung vollstrukturiert: psychometrische Tests mit objektiv auswertbaren Aufgaben und vorgegebenen Lösungen/Antworten nicht strukturiert/nicht standardisiert: z.B. Projektive Verfahren Art des zu messenden Merkmals Leistungs-/Fähigkeitstests (objektive Aufgaben, häufig unter Zeitdruck zu bearbeiten) Persönlichkeitstests (subjektive Einschätzung über Persönlichkeitsmerkmale) Physiologische Messung Bsp. Augenbewegungen (Eye-Tracking) -> während Beobachtungsprozess verschiedene physiologische Merkmals erfassen Schreibaktivität: Smartpens Erfasste Merkmale z.B. Geschwindigkeit Druck Anzahl des Absetzens Antwortsicherheit , wenn man fest draufdrückt Physiologische Messung Hirnaktivität : EEG, fMRT Probleme physiologischer Messungen Physiologische Artefakte - Messwerte können durch begleitende physiologische Prozesse verzerrt werden (z.B. unwillkürliche Augenbewegungen, Kauen, Kopfdrehen...) blinzeln Technische Artefakte Licht im Raum Beleuchtung,.. , Spezifitäts- und Ausgangswertproblematik - Individuelle Reaktionen und Ausgangswerte (baseline) Validitätsproblematik - Was genau wird gemessen? -> mögliche Lösung: Methoden- Triangulation Zusammenfassung Betrachtung verschiedener Erhebungsmethoden anhand der Indikation, der Vor- und Nachteile und des möglichen Erkenntnisgewinns 8. Vorlesung: Daten auswerten – qualitatives Paradigma Forschungsfragen -> Auslöser: es gibt etwas, was uns interessiert -> wir recherchieren erstmal, um zu sehen, ob jmd. anderes schon einmal die Antwort gefunden hat; Wie ist er vorgegangen? Recherche: Aufarbeitung der theoretischen Rationale, des bisherigen Forschungsstands, der Forschungslücken und interessierenden oﬀenen Fragestellungen Forschungsfrage: (-> Fokus für die folgende Forschung) - Fordert dazu auf zu ermitteln, ob Regelhaftigkeiten vorliegen, welche Beschaﬀenheit sie haben, in welche Richtung sie weisen, wie stark sie sind, wie sie zustande kommen etc. - Ihre Beantwortung trägt zur Erkundung eines Sachverhaltes sowie zur Generierung neuer Theorien bei - Es wird ergebnisoﬀen gefragt (-> es gibt vorher keine Annahme) => qualitatives Paradigma: neue Theorien entdecken anstatt bestehende Theorien zu bestätigen Forschungsfragen Beispiel Entscheidung treﬀen: Ab wann ist man ein älterer Computerspieler? + Interview machen -> zuerst deskriptiv beschreiben, nicht schon analysieren Daten im qualitativen Paradigma generieren von Datenmaterial: auditives, visuelles, nicht-numerische (visuelle oder auditive Daten) · textuelles (= Dinge, die der Mensch produziert) Datenaufbereitung im qualitativen Paradigma -> um die Daten auswerten zu können müssen sie aufbereitet werden (sehr umfangreich und wichtig) Zur Datenaufbereitung gehören all jene begründeten und dokumentierten Bearbeitungen bzw. Veränderungen des Rohdatenmaterials, welche die Aussagekraft und (Wieder-) Verwendbarkeit der Daten steigern und die inhaltliche Datenanalyse vorbereiten (Döring, 2023, S. 572) Erstellung der Datensätze (z.B. Transkription von Audio- oder Videoaufzeichnungen) (-> Vereinfachung, Füllwörter wegkürzen, Umgangssprache, umformulieren) Kommentierung (Ergänzung um Meta-Informationen wie Variablenbenennung, Datierung) (-> wann?; Dateibezeichnungen, Zuordnungen) Anonymisierung (Entfernung von Informationen, die zur Identifizierung von Personen beitragen können) Datenbereinigung (Entfernung unwichtiger Details, z.B. „Glättung“ der Transkripte) ->Große Sorgfalt sehr wichtig, Datenqualität rechtzeitig prüfen, Schritte der Aufbereitung dokumentieren (-> konzentriert arbeiten) Transkription = Verschriftlichung des gesprochenen Materials - Volltranskription: vollständige wortwörtliche Verschriftlichung aller Audio- bzw. Videoaufzeichnungen - Teiltranskription: nur für die für Forschungsproblem relevanten Passagen werden wortwörtlich verschriftlicht, restliche Teile von Forschenden sinngemäß zusammengefasst Transkriptionssysteme: Einfaches System: Glättung von Formulierungen (Dialekt ins Standarddeutsche, weglassen von Füllwörtern etc.) Erweitertes System (TiQ): Alles gesprochene wird genauso übertragen, besondere Regeln, um auch nonverbale Aussagen zu transkribieren (-> wenn jmd. bei einer gewissen Frage/ Thema schneller spricht - kann wichtig sein für die Auswertung) Gesprächsanalytisches System (GAT): Zusätzlich werden Überlappungen in Gesprächen mit transkribiert Beispiel für GAT: Interaktionen zwischen zwei Interviewparter*innen (Unterbrechungen) Beispiel für GAT: Transkription nonverbaler Anteile Datenanalyse Datenauswertung erfolgt i.d.R. interpretierend/hermeneutisch (≠ quantitativ: zählen, Mittelwerte bilden) Hermeneutik: Lehre von der Auslegung und Erklärung eines Textes oder eines Kunst- oder Musikwerks; Verstehen von Sinnzusammenhängen in Lebensäußerungen aller Art aus sich selbst heraus (-> man versucht anhand der vorhandenen Merkmalen den Sinn zu extrahieren) Analyseverfahren (3 typische, gibt noch andere für bestimmte Themen) objektive Hermeneutik (-> etwas sinnverstehend deuten, ohne dabei ins rein Subjektive zu verfallen; das Objektive wahren, indem man das nutzt, was im Text vorhanden ist -> objektiv interpretieren) qualitative Inhaltsanalyse · (-> Struktur erkennen, indem man versucht Kategorien zu bilden, dem Text Systematik geben, auf Basis von dem, was man als Theorie mitbringt und im Text findet) Grounded-Theory-Methodologie die den Material zu grundeliegende Theorie (-> mehr Vorgehensweise als Anlysemethode; Forschungsprozess, man versucht aus dem gesammelten Material eine Theorie zu entwickeln) Qualitative Inhaltsanalyse Kombination datengesteuerter (induktiver) und theoriegesteuerter (deduktiver) Analyse schrittweise induktive Reduktion auf die manifesten Hauptinhalte Bsp. Interview mit jeder Schülerin/jedem Schüler der Klasse 1. Wie geht es dir, wenn du an den Unterricht der Lehrkraft denkst? 2. Was bedeutet der Begriﬀ Wohlbefinden für dich? Welche Kategorien finden Sie in den Antworten? (Eﬀekt zuweisen: positiv, negativ, neutral) · Wie geht es dir, wenn du an den Unterricht der Lehrkraft denkst? 1. „Ich kann die gar nicht leiden, die ist unfair zu mir!“ 2. „Sie ist ja so ganz nett, aber der Unterricht ist langweilig“. 3. „Sie schimpft sehr oft.“ 4. „Sie merkt nicht, wenn ich mich langweile“. 5. „Sie macht immer einfache Aufgaben.“ 6. „Ich kann mich ganz gut rausnehmen.“ Kategorien: Fairness, Langeweile, Desinteresse der LP Wichtig: Rückkopplung mit dem Material, um Bedeutung zu klassifizieren induktives (= auf Basis des Materials) vs. deduktives (= Vorwissen) Vorgehen Entscheidung über Zirkularität: evtl. lohnt sich Nacherhebung, um neue/erweiterte Fragestellungen zu adressieren zentrale Arbeitsschritte Fallbezogene Auswertung -> Antworten in Sequenzen aufteilen, diese dann versuchen zu systematisieren + mit einem Code, Eigenschaft, Etikett zu versehen Unterteilung in Analyseeinheiten (Sequenzen, z.B. Sätze, Wörter, Sinneinheiten...) (-> Unterteilung des Materials einer Person, welche Teile möchte ich einzeln auswerten?) Codierung der Merkmale der Analyseeinheit; Code = zusammenfassende oder erklärende Eigenschaft; induktive und/oder deduktive Generierung von Codes Fallübergreifende Auswertung Thematische Analyse (-> wichtige Eigenschaften rausfinden) Typenbildung (-> von Personen, Gruppen von Personen mit ähnlichen Antworten zb.) Theoriebildung Analyse-Software Bürosoftware (Word, Excel) - bei einfachen wenig komplexen Analysen QDA-Software (Qualitative Datenanalyse), - z.B. MAXQDA, Atlas.ti (KI-unterstützt) - Unterstützung bei der Systematisierung der Ergebnisse - Funktionen, u.a. Datenmanagement, Code- und Kategorienmanagement, Memos, Suchfunktionen, Funktionen für die Datenanalyse im Team (z.B. farbliche Markierungsmöglichkeit für unterschiedliche Kodierer), wortbasierte Häufigkeitsauswertungen, Datendisplay und Visualisierungsmöglichkeiten, Multimedia-Integration Zusammenfassung Generierung von Forschungsfragen - Ergebnisoﬀen, deskriptiv Datenaufbereitung - Frage der Reichhaltigkeit; - Große Sorgfalt sehr wichtig, Datenqualität prüfen, Schritte der Aufbereitung dokumentieren Datenanalyse - Hauptverfahren - zentrale Analyseschritte 9. Vorlesung Datenanalyse im quantitativen Paradigma I Hypothesenbildung Messen und Operationalisierung Von der Fragestellung zur Hypothese Beispiel: Forschungsbereich: Darstellung von Abbildungen 2 Bilder Herz Forschungsfrage: Kann eine integrierte Darstellung zu einem höheren Lernerfolg beitragen? Theorie: Theoretisches Modell: Cognitive Load Theory & Annahme: Ungünstige Darstellungen erhöhen die kognitive Belastung beim Lernen. konkrete feste Aussage Ableitung von Hypothesen 1 Schritt weiter als im qualitativen Paradigma H1: Mit integrierten Darstellungen ist die kognitive Belastung geringer. H2: Beim Lernen mit integrierten Darstellungen ist der Lernerfolg höher. => Idee des quantitativen Paradigmas ist, diese Hypothesen zu widerlegen Was ist eine Hypothese? Alltagshypothesen: häufig Annahmen, Vermutungen, Meinungen über singuläre oder unsichere Sachverhalte „Ich vermute (habe die Hypothese), dass Hans die Prüfung nicht bestehen wird“ nicht wissenschaftlich „Ich meine (vertrete die Hypothese), dass Ihre Tochter weniger fernsehen soll“ & Wissenschaftliche Hypothesen überprüfbare Behauptungen, die aus einer Theorie abgeleitet sind. Kriterien wissenschaftlicher Hypothesen Bezug auf reale Sachverhalte, die empirischer Überprüfbarkeit zugänglich sind (ob Gott existiert ist uns empirisch nicht zugänglich) Anspruch auf Verallgemeinerbarkeit (All-Satz) Form eines Konditionalsatzes (Wenn-Dann, Je-Desto), zumindest implizit potentiell falsifizierbar Hypothesenpaar Logik der Falsifikation (->Krit. Rationalismus, Popper) „Alle Schwäne sind weiß“ (-> unmöglich, widerlegt sobald ein schwarzer Schwan) Festlegung des Hypothesenpaars Null- und Alternativhypothese - Nullhypothese (auch Prüfhypothese): Es wird ein Null-Eﬀekt behauptet (z.B. Das Lernen mit integrierter Darstellung hat keine Auswirkung auf den Lernerfolg) -> es wird das Gegenteil behauptet, man versucht diese zu widerlegen, falls nicht-> falsche Hypothese - Alternativhypothese (auch Arbeitshypothese): Es wird ein Eﬀekt behauptet (z.B. Das Lernen mit integrierter Darstellung erhöht den Lernerfolg im Vergleich zur nicht-integrierten Darstellung) -> etwas aufstellen, was wir potentiell widerlegen können, die Chance / Hoﬀnung besteht aber, dass wir es nicht tun müssen -> damit wir eine gewisse Evidenz dafür haben, dass unsere Hypothese zutriﬀt Operationalisierung Wiederholung Variable Begriﬀ Variable: „[...] beliebige Merkmale oder Eigenschaften einer Person oder eines Objekts [...], die mindestens zwei Ausprägungen annehmen können.“ (Sedlmeier & Renkewitz, 2008, S. 52) Geschlecht = dreistufige Variable mit Ausprägungen männlich, weiblich, divers Studiengang Lehramt = 5-stufig (Ausprägungen LP, LS1, LS1+2, LAB, WiPäd) Intelligenz: ganze Zahlen zwischen ca. IQ=40 bis IQ=160... Begriﬀe Variable oder Merkmal werden häufig synonym verwendet Variable Manifeste Variable: direkt beobachtbar/messbar (z.B. Augenfarbe, Größe, Einkommen) Latente Variable: nicht direkt beobachtbar, liegt als hypothetisches Konstrukt hinter einer manifesten Variable (Intelligenz, Motivation, Prüfungsangst...) -> muss durch Operationalisierung messbar gemacht werden -> Finden sinnvoller Indikatorvariablen Vom Konstrukt zur Messung Messen Aussagen über die Ausprägung von Variablen treﬀen (Zuordnung von Zahlen zu Objekten) „Messen ist eine Zuordnung von Zahlen zu Objekten oder Ereignissen, sofern diese Zuordnung eine homomorphe Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ ist.“ Empirisches Relativ: Wie stehen die Untersuchungsobjekte (z.B. Personen) in Relation zueinander? (z.B. „gleich/ungleich“, „größer/kleiner“, „um soviel größer/kleiner“) ⑭ (= Struktur bleibt erhalten) Numerisches Relativ: In welcher Relation stehen die zugewiesenen Zahlen zueinander? Skalen & Skalen-Niveaus Skala: Messinstrument, mit dem man empirischen Beobachtungen Messwerte zuordnet -> Art (bzw. Vorschrift), wie jedem Objekt ein numerischer Wert zugeordnet wird, der für die Ausprägung einer Variablen steht Das Skalen-Niveau bestimmt die möglichen Relationen bzw. den Informationsgehalt Verhältnisskala (Größe, Gewicht, Alter) di Intervallskala (Temperaturskala [Celsius]) Informationen, die wir uns herausnehmen können, Ordinalskala (Rangplätze beim Sport) steigen von unten nach oben Nominalskala (männlich – weiblich – divers) Nominalskala Einige Merkmale weisen nur eindeutige bzw. diskrete Unterscheidungen auf; Nomen = Name Messen = eindeutige Zuordnung zu Kategorien (Entweder - oder) => keine Wertung, man ist etwas oder man ist etwas nicht, reine Zuordnung zu Kategorien Ordinalskala Graduell unterschiedliche Ausprägung Rangreihe/Rangfolge ohne gleiche Abstände zwischen den Rängen => Informationen über eine Rangordnung oder Wertigkeit Intervallskala andere Begriﬀe: metrische oder äquidistante Skala Abstände zwischen den Messwerten sind definiert und gleich groß kein natürlicher Nullpunkt Verhältnisskala - andere Begriﬀe: Rationalskala, absolute Skala (höchster Informationsgehalt) - absoluter Nullpunkt vorhanden Skalen-Niveaus Beispiel Lesezeit Zusammenfassung Hypothesenbildung als Voraussetzung für Studien (potentielle Falsifikation) Notwendigkeit der Operationalisierung als Voraussetzung des Messens (Quantifizierung von Konstrukten) Festlegung von Skalen-Niveaus als Voraussetzung der Interpretation/Interpretierbarkeit der Ergebnisse 10. Vorlesung: Datenanalyse im quantitativen Paradigma Gütekriterien Deskriptive Statistik Gütekriterien wiss. Mess-Methoden Hauptgütekriterien Objektivität (Intersubjektivität) Reliabilität (Mess-Genauigkeit, Mess-Stabilität) Validität (Gültigkeit) Nebengütekriterien, u.a. Testfairness Ökonomie Nützlichkeit Objektivität - Eine Methode/ein Messverfahren ist objektiv, wenn verschiedene Studienleitende bei denselben Versuchspersonen zu denselben Ergebnissen gelangen Durchführungsobjektivität - Unabhängigkeit vom Testleitenden (z.B. Sympathie, Geschlecht, Instruktion, Hilfen) (Person) - Kein Einfluss durch Rahmenbedingungen (Tageszeit, Temperatur...) Auswertungsobjektivität - Vorgehen bei Testauswertung ist standardisiert oder vollautomatisch (weniger gegeben bei oﬀenen Antworten) Interpretationsobjektivität - Gleiche Werte werden immer gleich interpretiert Beispiel Auswertungsobjektivität Bsp. Interpretationsobjektivität Schulische Leistungskontrolle, Mathematik Messung/Auswertung: 2 falsche Lösungen aufgrund von Folgefehlern Interpretation: Lehrerin A gibt 0 Punkte auf die Aufgaben Lehrer B gibt die Hälfte der Punkte, da der Lösungsansatz richtig ist. -> geringe Interpretationsobjektivität, da für gleiches Messergebnis unterschiedlich bewertet wird Reliabilität Zuverlässigkeit, Präzision, Messgenauigkeit - Versuch, den Messfehler möglichst klein zu halten - Messgenauigkeit über die Zeit (Methode: Retest-Reliabilität - Messgenauigkeit für ein Verfahren zu einem Messzeitpunkt (Methoden: Split-Half, Paralleltest, interne Konsistenz) Sicherstellung der Reliabilität Hohe Objektivität (Standardisierung, Verwendung eher geschlossener Fragen) eine ausreichende Anzahl an Fragen/Items/Aufgaben Verwendung von geprüften Instrumenten bzw. Skalen (im Ganzen, nicht nur einzelne Fragen) Validität Sind die folgenden Aussagen sinnvolle Indikatoren für das Merkmal Lernmotivation? Definition Motivation: Gesamtheit der Beweggründe, Einflüsse, die eine Entscheidung, Handlung o. Ä. beeinflussen, zu einer Handlungsweise anregen Ich komme stets pünktlich zum Unterricht -> ggf. Folgen von Motivation, aber unabhängig von Lernmotivation Ich will die Aufgaben immer richtig haben. -> Motivation valide Ich will alles über das Thema wissen. -> Motivation/ Interesse Ich habe immer gute Noten. -> ggf. Folge von Motivation, gute Noten aber von vielen Variablen abhängig Validität Misst das Instrument, was es messen soll? Wichtigstes Gütekriterium wissenschaftlicher Messmethoden Sicherstellung hoher Validität - klare Ableitung der Fragen aus dem theoretischen Modell - Gewährleistung hoher Reliabilität - Einhaltung der Objektivität Zusammenhang von Validität und Reliabilität ich treffe immer ca. diesselbe Stelle , aber nicht in den Bereich inden ich treffen , will geringe Messgenauigkeit Statistische Analyse im quantitativen Paradigma Ziele von Statistik Deskription: Beschreibung der Stichprobe mittels geeigneter Maßzahlen (Wie hoch ist der Anteil der männlichen Studenten im Lehramt an der UdS?) Exploration: Entdeckung bislang unbekannter Phänomene oder Zusammenhänge (Sind Studierende des Grundschullehramts der UdS pädagogisch interessierter als Studierende des Gymnasiallehramts der UdS?) Generalisierung: Schlussfolgerung von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit (Sind Studierende des Grundschullehramts generell pädagogisch interessierter als Studierende des Gymnasiallehramts?) Arten von Statistik Deskriptive Statistik (beschreibende Statistik) Beschreibung der Stichprobe anhand geeigneter Kennwerte Verteilungsanalysen (Häufigkeiten...) Berechnung statistischer Maßzahlen (z.B. -> arithmetisches Mittel) Zusammenfassung von Beobachtungen und Zusammenhängen zwischen Variablen Schließende Statistik (induktive Statistik, Inferenzstatistik) Verallgemeinerung von Beobachtungen und Zusammenhängen -> Signifikanztests, mit deren Hilfe geprüft wird, inwieweit ein in einer Stichprobe gefundener Zusammenhang mit einer gewissen Sicherheit auch in der Grundgesamtheit vorliegt Datenaufbereitung quantitativer Daten Datenaufbereitung: Dateneingabe oder -übertragung in Verarbeitungs-Software (Tabellenkalkulation, Statistik-Software [JASP, SPSS, R...]) Labeling (Benennung, Wertevergabe...) anhand des Codeplans Datenbereinigung (Eingabefehler, Plausibilitäts-Checks) Transformation, Umpolung Bildung neuer Variablen (Skalen-Mittelwerte, Indexwerte...) Häufigkeitsverteilungen Tabellen Kreisdiagramme Balkendiagramme / Histogramme Liniendiagramme Darstellungsaspekte: Verzerrung Deskriptive statistische Werte Maße der zentralen Tendenz/Lagemaße Modalwert (Modus) Median Arithmetisches Mittel Dispersions-/Verteilungsmaße Range (Variationsbreite), Spannweite Quartile/Perzentile Varianz/Standardabweichung Maße der zentralen Tendenz/Lagemaße o of n Dispersionsmaße (Verteilungsmaße) Range (Variationsbreite) Diﬀerenz aus dem größten und dem kleinsten Wert Range Größe: 0,9 m Spannweite Angabe von Minimum und Maximum in Stichprobe Spannweite: 1,00-1,90m Quartilsgrenzen(Perzentile) Angabe der Punkte, auf denen auf der Skala die oberen und unteren 25% der Werte rechnerisch getrennt werden können Verlangt mindestens Ordinalskalen-Niveau Perzentile in PISA Dispersionsmaße (Verteilungsmaße) Streuung durchschnittliche Abweichung der Werte vom Mittelwert Standardabweichung (s, SD) Voraussetzung: -> Intervallskalenniveau Zusammenfassung Gütekriterien wiss. Messmethoden Objektivität, Validität, Reliabilität Quantitative Statistik Unterscheidung zwischen deskriptiver und schließender Statistik deskriptive Statistik - Lagemaße/Maße der zentralen Tendenz - Verteilungsmaße 11. Vorlesung: Datenauswertung (quantitativ): Schließende Statistik, Unterschiedsanalysen Wiederholung: Arten von Statistik Deskriptive Statistik (beschreibende Statistik) Zusammenfassung von Beobachtungen und Zusammenhängen zwischen Variablen Verteilungsanalysen (Häufigkeiten...) Berechnung statistischer Maßzahlen (z.B. -> arithmetisches Mittel -> Korrelation...) -> Maßzahlen gelten nur für eine konkrete Stichprobe Schließende Statistik (induktive Statistik, Inferenzstatistik) Verallgemeinerung von Beobachtungen und Zusammenhängen, indem von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit geschlossen wird -> Signifikanztests, mit deren Hilfe geprüft wird, inwieweit ein in einer Stichprobe gefundener Zusammenhang mit einer gewissen Sicherheit auch in der Grundgesamtheit vorliegt Zugrundeliegende Idee Beobachtungen von Studien sollen i.d.R. verallgemeinert/generalisiert werden ABER: Stichprobenziehung statt Erhebung der Population bzw. Grundgesamtheit -> Inferenzstatistischer Schluss wird als Schätzung der unbekannten Parameter der Grundgesamtheit auf Basis der Parameter die Stichprobe realisiert => Grundgesamtheit aus der eine Stichprobe gezogen wird, mit der eine Befragung/ Experiment/… durchgeführt wird, mit diesen Daten wird dann gerechnet -> man versucht herauszufinden ob das Ergebnis der Analyse zufällig ist und ob es eine Systematik hat (anhand von Signifikantstest) => wenn das Ergebnis statistisch signifikant ist, dann kann man für die Grundgesamtheit schlussfolgern Hypothesentestung Wiederholung: Hypothesenpaar - Nullhypothese (auch Prüfhypothese): Es wird ein Null-Eﬀekt behauptet (z.B. Das Lernen mit integrierter Darstellung hat keine Auswirkung auf den Lernerfolg) - Alternativhypothese (auch Arbeitshypothese): Es wird ein Eﬀekt behauptet (z.B. Das Lernen mit integrierter Darstellung erhöht den Lernerfolg im Vergleich zur nicht-integrierten Darstellung) Prinzip der Hypothesentestung (Signifikanztests) - Versuch der Falsifikation der Null- bzw. Prüfhypothese - Wenn die Falsifikation der Nullhypothese (wiederholt) gelingt, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass die Alternativhypothese zutriﬀt Signifikanzniveau (Irrtumswahrscheinlichkeit) HO sie kann die Zusammensetzung : Wahrscheinlichkeit, dass H0 zutriﬀt (dass Falsifikation gelingt) nicht auf Basis des Geschmacks Üblich: Schwelle von 5% (p Nullhypothese wird abgelehnt (Wahrscheinlichkeit des zufälligen Entstehens der Ergebnisse ist zu gering), Alternativhypothese angenommen („Ergebnis ist statistisch signifikant“) p ≥ α -> Nullhypothese kann nicht abgelehnt werden (Ergebnis kann auch zufällig zustande gekommen sein), Alternativhypothese gilt nicht („Ergebnis ist statistisch nicht signifikant“) Formulierung von Hypothesen, die Unterschiedlichkeit untersuchen Unterschiedshypothesen: - „Bei integrierter Darstellung ist der Lernerfolg höher als bei nicht integrierter Darstellung“ - „Es gehen mehr Jungen als Mädchen auf die Hauptschule“ Entwicklungshypothesen - „Die Lernmotivation von Schüler*innen zu Beginn der Grundschule ist höher als zu Beginn der Sekundarstufe“ -> es geht um die Prüfung von Unterschieden zwischen verschiedenen Gruppen oder verschiedenen Messzeitpunkten Arten von Unterschiedstests Chi2-Anpassungs-Test (Vergleich von Verteilung der Stichprobe mit der Verteilung der Population) -> Nominalskalen-Niveau (-> wird genutzt, wenn Werte auf dem Nominalskalen Niveau sind, hier geht es drum Verteilungen von unterschiedlichen Gruppen zu untersuchen) t-Test (Vergleich der Mittelwerte zwischen 2 Gruppen) –> mindestens Intervallskalen-Niveau Varianzanalyse (Vergleich der Mittelwerte zwischen mehr als 2 Gruppen, Kontrolle von Störvariablen möglich) -> mindestens Intervallskalen-Niveau Chi2-Anpassungs-Test H1: „Es gehen mehr Jungen als Mädchen auf die Hauptschule“ Geschlecht ist nominale Variable -> Entspricht das Geschlechterverhältnis in der Hauptschule dem Geschlechterverhältnis der Population? Prüfwert: Chi2-Wert Vergleich des berechneten Chi2-Werts mit kritischem Wert (in Tabellen nachzulesen) Wenn Chi2 < krit. Wert: Beibehalten der Nullhypothese (Verteilung in der Stichprobe ist vergleichbar mit der Verteilung in Population) Wenn Chi2 ≥ krit. Wert : Ablehnen der Nullhypothese (Verteilung in der Stichprobe ist verschieden zur Verteilung in Population) Ergebnis: 26,11 > 3,841 -> Es gehen mehr Jungen auf die Hauptschule, als aufgrund der Verteilung in der Population zu erwarten wäre t-Test Vergleich der Mittelwerte einer Variable bei 2 Gruppen (-> mind. Intervallskala) Bsp. H1: Die integrierte Darstellung führt zu höherem Lernerfolg Messung des Lernerfolgs mit einem Wissenstest (Werte von 0-50) Gruppe 1: M=36,6; Gruppe 2: M=30,3 Prüfwert: t-Wert Wenn t < Prüfwert: Beibehalten von H0 (keine Unterschiede) Wenn t ≥ Prüfwert: Ablehnen der der H0 Ergebnis: t= 4.91 > 2.009 -> Ablehnung der H0 -> Die Gruppe mit integrierter Darstellung hat höheren Lernerfolg Varianzanalyse Vergleich von Unterschieden in den AV bei mehr als 2 Gruppen Bsp. H1: Die integrierte Darstellung führt zu höherem Lernerfolg H2: Die Textbasierte Variante führt zum geringsten Lernerfolg. Prüfwert: F-Wert Wenn F < kritischem Wert : Beibehalten von H0 (keine Unterschiede) Wenn F ≥ kritischem Wert: Ablehnen der der H0 Varianzanalyse (ANOVA) für eine UV (Gruppe bzw. Faktoren) mit 2 Stufen (z.B. Darstellung) ist äquivalent zum t-Test Varianzanalyse ist erweiterbar auf Mehrere UV (Faktoren) (Darstellung, Medium) eine oder mehrere UV (Faktor) mit Messwiederholungen (vor und nach Training) mehrere AV (MANOVA) (Lernerfolg, kognitive Belastung) Kontrollvariablen (MANCOVA) (Lernzeit) Zusammenfassung Grundidee der Signifikanzprüfung Grundprinzipien von Unterschiedsanalysen Chi2-Test (ab Nominalskalenniveau): Prüfgröße Chi2-Wert t-Test (ab Intervallskalenniveau): Prüfgröße t-Wert Varianzanalyse (ab Intervallskalenniveau): Prüfgröße F-Wert Interpretation der jeweiligen Werte in Publikationen sollte immer der entsprechende Prüfwert, das verwendete Signifikanzniveau, der p-Wert und die Eﬀektgröße (s. nächste Sitzung) angegeben werden Tabellenform, ergänzt durch Grafiken zusätzlich: Verbale Beschreibung im Text (wie sind die Ergebnisse zu lesen) 12. Vorlesung: Datenauswertung : Zusammenhangs-Analysen Formulierung von Hypothesen, die Zusammenhänge untersuchen Zusammenhangshypothesen (zwischen 2 oder mehr Merkmalen besteht ein Zusammenhang i.S. von „je... desto...“) - „Je motivierter Schüler sind, desto mehr lernen sie“ (oder auch „Je höher der Lernerfolg von Schülern ist, desto motivierter sind sie“) - „Die Abiturnote sagt die Studienabschlussnote vorher: Je besser die Abiturnote, desto besser die Studienabschlussnote“ Arten von Zusammenhangsanalysen Korrelation -> Feststellen statistischer Zusammenhänge In welche Richtung geht ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen? Wie stark/oder eng ist ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen? Lineare Regression -> Feststellen statistischer Abhängigkeiten Wenn sich eine Variable verändert – wie stark verändert sich die andere Variable in Abhängigkeit der ersten? Einbezug mehrerer Variablen möglich Bivariate Korrelation = linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen Idee dahinter: Kovarianz (das gemeinsame Variieren zweier oder mehrerer Merkmale) Sowohl die Motivation , als auch der Lernerfolg weicht innerhalb der Personen in ähnlicher Form vom Gruppenmittelwert ab Sie horarieren in irgendeiner Art und Weise In welche Richtung geht der Zusammenhang zwischen zwei Variablen? Stärke des Zusammenhangs -> Korrelationskoeﬃzient r der Zusammenhang je größer , desto der Linie enger an gedachten sind die Werte Berichten von Korrelations-Ergebnissen Abi-Note : je kleiner der Wert der Ziffer desto besser ist man Stex-Note : je höher der Wert der Note ist , desto besser ist man · je schlechter Abi-Note desto schlechter Stex-Note aber da , ; , die Werte in eine andere Richtung gehen (1/15 das Bestel haben wir eine Korrelation negativ (je höher , desto keiner Grenzen Vorsicht bei kleinen Stichproben Werte sind hier aussagekräftig nicht so Ein Korrelationskoeﬃzient von 0 heißt nicht, dass es gar keinen Zusammenhang gibt lineare nur Zusammenhänge Korrelation heißt nicht Kausalität Typische Beispiele: - Positiver Zusammenhang der Anzahl der Störche und der Geburtenrate - positiver Zusammenhang zwischen der Höhe des Taschengeldes und der Schulleistung - positiver Zusammenhang zwischen Selbstkonzept und Schulleistung => Scheinkorrelation, keine Kausalität (das eine beeinflusst das andere) , reziprok (wechselseitiger Einfluss) Regressionsanalysen Begrenzte Aussagekraft von Korrelationen: Aussagen über Richtung und Stärke möglich, aber nicht über Steigung Regression Ziel: Treﬀen von Vorhersagen – wie beeinflusst eine Variable eine andere? Berichten von Regressionsergebnissen Beta=Steigung (Slope): Um wieviele Einheiten verändert sich die Abhängige Variable (Hier Stex-Note), wenn sich die unabhängige Variable (hier Abi-Note) um eine Einheit erhöht? -> Bei einer Notenstufe höher (schlechter) im Abi, ist die Stex-Note um 1.24 Punkte niedriger Aufgeklärte Varianz: Wie viel Varianz der Abhängigen Variable (Stex-Note) kann durch die Abinote aufgeklärt werden? -> Hier 19% F-Test: Prüfwert der Regression ist F-Wert (s. Varianzanalyse) Lineare Regressionen Grenzen Aufgedeckt werden können nur lineare Zusammenhänge Vorhersage heißt auch nicht zwangsläufig Kausalität Kausale Interpretation (eingeschränkt) möglich bei: - Längsschnittstudien: Unabhängige Variable wird zeitlich vor Abhängiger Variable erhoben - Bei Querschnittstudien ggf. dann, wenn Unabhängige Variable zeitlich stabil ist und sich im Lauf der Zeit nur wenig ändert (z.B. Intelligenz, Charaktereigenschaften wie Gewissenhaftigkeit) Eﬀektstärke Abhängige Variable (Kriterium): Wissen nach der Bearbeitung des Lernprogramms Wissenstest Gruppe 1: M=36,6 Gruppe 2: M=30,3 Diﬀerenz zwischen Gruppen = 6,3 Punkte T-Test: t= 4.91, p Berechnung von Eﬀektstärkemaßen Eﬀektstärkemaße Für Mittelwertsunterschiede (t-Test) : Cohens d Interpretationskonvention klein: 0.2 < d < 0.5 mittel: 0.5 < d < 0.8 groß: d > 0.8 Für unser Bsp. mit N=50: d=1,39 Für Zusammenhänge (Korrelation): Korrelationskoeﬃzient r Interpretationskonvention klein: 0.1 < r < 0.25 mittel: 0.25 < r < 0.5 groß: r > 0.5 Zusammenfassung Korrelation: Analyse des Zusammenhangs zwischen Variablen Richtung des Zusammenhangs: Vorzeichen -> negativ, positiv, kein Zusammenhang Stärke des Zusammenhangs: Betrag von Korrelationskoeﬃzient r Regression: Analyse der Abhängigkeiten von Variablen Steigung des Zusammenhangs Möglichkeit der Prädiktion (Vorhersage) Vorsicht vor falschen Schlussfolgerungen Keine Kausalaussagen möglich (eingeschränkt bei Regression) nur lineare Zusammenhänge identifizierbar Berücksichtigung von Eﬀektstärkemaßen 13. Vorlesung : Berichtlegung Wissenschaftliche Kommunikation Formen wissenschaftlicher Kommunikation Wissenschaftlicher Vortrag bei Tagungen Proceedingsbeitrag (bei Tagungen) Buchbeitrag (in Herausgeberwerk) Monographie (z.B. Dissertationen, Habilitationen) Wissenschaftlicher Artikel - ohne peer review - mit peer review peer review Verfahren der wissenschaftlichen Qualitätssicherung häufigstes Prinzip: double blind review (-> Autoren wissen nicht wer die Gutachter sind und die Gutachter wissen nicht wer die Autoren sind; Vorteil: Unvoreingenommheit, Nachteil: man urteilt evtl. weniger konstruktiv wenn man den Mensch nicht vor sich hat) Qualitätskriterien wissenschaftlicher Publikationen Autorenschaft: eindeutig belegt, Fachexpertise Verlag: renommiert & spezialisiert auf wissenschaftliche Publikationen, Peer-Review Inhalt: - Verwendung von verständlicher Fachsprache, Aktualität - Überprüfbarkeit und Genauigkeit - Oﬀenlegung und Begründung des Vorgehens - Berufung auf wissenschaftliche Quellen, Breite und Tiefe - Nutzung von Alternativerklärungen für Ergebnisse, Diskussion möglicher Fehlerquellen Richtlinien zur Manuskriptgestaltung Gliederung wissenschaftlicher Manuskri

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