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| Semester | Frühjahrsemester 2023 |
| Angebotsmuster | Jedes 2. Frühjahrsem |
| Dozierende | Anna K. Döring (annak.doering@unibas.ch) |
| Inhalt | In quantitativen Studien in den Bildungswissenschaften arbeiten Forschende typischerweise mit einer Vielzahl von Variablen. Dementsprechend besteht eine zentrale Herausforderung darin, aus diesen vielen Variablen die zentralen Einflussfaktoren zu extrahieren sowie elegante und klare Modelle zu entwickeln. So lassen sich zum Beispiel viele verschiedene Lernansätze durch Faktorenanalysen zu nur drei Faktoren gruppieren (Deep, Surface & Strategic Approach, Entwistle et al., 2013), die Lernerfolg und Zufriedenheit vorhersagen. Ähnliches gilt für die Vielzahl von Emotionen im Lernprozess (z.B. Angst, Stolz, Hoffnung, Freude, Wut, Langeweile), die sich zu den drei Faktoren ‚aktivierende positive Emotionen‘, ‚aktivierende negative Emotionen‘ und ‚deaktivierende negative Emotionen‘ zusammenfassen lassen (Pekrun & Perry, 2005). Letztlich liegt der Mehrzahl der in der aktuellen Forschung verwendeten Skalen eine faktorielle Struktur zugrunde, und konfirmatorische Faktorenanalysen, die diese Struktur statistisch bestätigen, sind ein wichtiger Bestandteil in Artikeln in wissenschaftlichen Zeitschriften (Journals). Aufbauend auf Korrelation und multipler Regression bietet diese Lehrveranstaltung eine Einführung in konfirmatorische Faktorenanalysen (Confirmatory Factor Analysis, CFA) und Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Modelling, SEM). Über die Gruppierung von Variablen zu Faktoren hinaus werden wir an Beispieldatensätzen Modelle zur Vorhersage testen. Dafür werden wir SPSS und R nutzen. |
| Lernziele | Die Teilnehmenden lernen Grundlagen von CFA und SEM kennen und explorieren, wie sie diese für ihr eigenes Promotionsvorhaben oder ihre eigene Masterarbeit nutzen könnten. Zudem haben Sie die Möglichkeit, eine eigene Datenanalyse durchzuführen. |
| Literatur | Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Field, A. (2018, 5th ed.). Discovering statistics using IBM SPSS. London: Sage. Weitere vertiefende Literaturangaben werden in der Lehrveranstaltung gegeben. |
| Bemerkungen | Findet im Campus Muttenz der FHNW statt, jeweils von 9:15-16.45 Uhr Donnerstag 25.05.2023 Raum 02.S.13 Freitag 26.05.2023 Raum 02.S.17 Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende in allen Stadien des Doktoratsstudiums; Studierende im Planungsstadium sollen und können ebenso vom Austausch profitieren wie jene, die bereits Erhebungen durchgeführt haben. |
| Weblink | https://bildungswissenschaften.unibas.ch |
| Teilnahmebedingungen | Immatrikuliert im Doktorat Bildungswissenschaften. Studierende anderer Studiengänge wenden sich bei Interesse bitte zuerst an: bildungswissenschaften@unibas.ch. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | kein spezifischer Einsatz |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| Block | Siehe Einzeltermine | ||
| Bemerkungen | Findet im Campus Muttenz der FHNW statt, jeweils von 9:15-16.45 Uhr Donnerstag 25.05.2023 Raum 02.S.13 Freitag 26.05.2023 Raum 02.S.17 |
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Donnerstag 25.05.2023 | 09.15-16.45 Uhr | - Siehe Bemerkung, -- |
| Freitag 26.05.2023 | 09.15-16.45 Uhr | - Siehe Bemerkung, -- |
| Module |
Doktorat Bildungswissenschaften: Empfehlungen (Doktoratsstudium - Institut für Bildungswissenschaften) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Am Ende der Lehrveranstaltung stellen die Teilnehmenden ihre Ergebnisse zu einer eigenen durchgeführten Analyse im Plenum vor und reichen die Präsentation ein. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anmelden: Belegen; Abmelden: Dozierende |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | Pass / Fail |
| Wiederholtes Belegen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Institut für Bildungswissenschaften, bildungswissenschaften@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Institut für Bildungswissenschaften |