Einführung in Empirische Methoden des Human-Centered Computing

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
1Einführung: Was ist empirische Forschung?, Beispiele aus den beteiligten Fachgebieten
2Grundlagen: Forschungsfragen, Hypothesen, Validität, Induktion/Deduktion
3Literaturarbeit: 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

9Umfragen/Surveys: Design, Vortestung, Durchführung und explorative Datenanalyse
10

Ethik und gute wissenschaftliche Praxis: Umgang mit Probanden und mit Daten, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse

11Fallstricke und Erfahrungsdiskussion

Diese Liste zeigt die Themen. Manche Themen nehmen mehr als einen Vorlesungstermin in Anspruch.

Kursanmeldung und Materialien

Weitere Informationen zu dieser Veranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis. Folien und andere Materialien finden Sie auf Stud.IP. Bitte melden Sie Ihre Teilnahme an dieser Veranstaltung auf Stud.IP an.


Ihr Dozent

Prof. Dr. Michael Rohs
Professors
Prof. Dr. Michael Rohs
Professors
© Fachgebiet Software Engineering
Prof. Dr. rer. nat. Kurt Schneider
Professors
© Fachgebiet Software Engineering
Prof. Dr. rer. nat. Kurt Schneider
Professors
Prof. Dr. rer. nat. Sascha Fahl
Professors
© Julian Martitz
Prof. Dr. Markus Dürmuth
Professors
Address
Lange Laube 6
30159 Hannover
Building
Room
© Julian Martitz
Prof. Dr. Markus Dürmuth
Professors
Address
Lange Laube 6
30159 Hannover
Building
Room

Ihre Betreuerin

Pia Franziska Brandt
Research Staff
Address
Appelstraße 9a
30167 Hannover
Building
Room
909
Pia Franziska Brandt
Research Staff
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30167 Hannover
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909