im QIS
Übersicht
Semester | Winter 2024 |
ECTS | 5 |
Level | Bachelor/Master |
Zeit Vorlesung | Mo 13:15 - 14:45 |
Raum Vorlesung | 3702 - 031 |
Zeit Übung | Mo 15:00 - 16:30 |
Raum Übung | 3702 - 031 |
Beschreibung
In dieser Veranstaltung geht es um das Erlernen empirischer Methoden, die in verschiedenen Bereichen des Human-Centered Computing wichtig sind. Die Vorlesung wird zusammen mit den Fachgebieten Software Engineering (K. Schneider) und ITsec (M. Dürmuth, S. Fahl) gehalten. Die Vorlesung soll insbesondere dazu dienen, sich auf Abschlussarbeiten in diesen Fachgebieten vorzubereiten, da in diesen Abschlussarbeiten oft empirische Methoden angewendet werden. Die Veranstaltung ist sowohl im Vertiefungsbereich des Bachelorstudiengangs, als auch im Grundlagenbereich des Masterstudiengangs Informatik belegbar.
Lernziele
Studierende kennen Methoden der statistischen (quantitativen) und qualitativen empirischen Techniken. Sie können diese Techniken anwenden und Resultate auf ihre Aussagekraft hin interpretieren. In konkreten Studien und Evaluationen sind Studierende in der Lage, geeignete Techniken auszuwählen sowie ihre Vor- und Nachteile auf wissenschaftlichem Niveau zu diskutieren. Studierende sollen auch in der Lage sein, empirische Ergebnisse anderer gegenüber Außenstehenden kompetent zu erläutern.
Stoffplan
Thema | |
---|---|
1 | Einführung: Was ist empirische Forschung?, Beispiele aus den beteiligten Fachgebieten |
2 | Grundlagen: Forschungsfragen, Hypothesen, Validität, Induktion/Deduktion |
3 | Literaturarbeit: Rolle von verwandten Arbeiten für die eigene Arbeit; systematische Literatursuche (SLR und Snowballing). Verwendung und Zitierung von Literatur. |
4 | Qualitative Datenerhebung durch Interviews: Entwurf, Pretest und Durchführung |
5 | Qualitative Datenauswertung: Coding und thematische Analyse |
6 | Design von Experimenten, Evaluation von Prototypen |
7 | Wissenschaftlicher Umgang mit Daten: Sammlung, Format und Ablage |
8 | Datenanalyse und Statistik: Einfache Tests, ANOVA |
9 | Umfragen/Surveys: Design, Vortestung, Durchführung und explorative Datenanalyse |
10 | Ethik und gute wissenschaftliche Praxis: Umgang mit Probanden und mit Daten, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse |
11 | Fallstricke und Erfahrungsdiskussion |
Diese Liste zeigt die Themen. Manche Themen nehmen mehr als einen Vorlesungstermin in Anspruch.
Prüfungsanmeldung
Ihr Dozent
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30159 Hannover
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