WP20: Erweiterte Forschungs­methoden und Data Analytics

Studien­inhalte
Theoretische Aussagen und Prognosen der Wirtschafts­pädagogik müssen der Über­prüfung an der Empirie statthalten. Ohne Forschungs­methoden kann nicht empirisch geforscht werden, da diese die systematische Vorgehensweisen festschreiben, nach denen Daten erhoben, mit Theorien verknüpft, ausgewertet und interpretiert werden. Mit der Verfügbarkeit umfassender Daten aus Bildungs­prozessen und -systemen kommen erweiterte Forschungs­methoden zum Einsatz, z. B. Mehrebenen- und Längsschnittanalysen oder Meta-Analysen. Mit dem Einzug von Big Data in der Bildung sind auch diese erweiterten Forschungs­methoden nur bedingt zielführend. Somit werden Ansätze der Data Analytics relevant, z. B. Educational Data Mining, Machine Learning, Social Network Analytics oder Natural Language Processing.

Angestrebte Lernergebnisse
Die Studierenden wenden erweiterte Forschungs­methoden für Fragestellungen der Wirtschafts­pädagogik an. Sie analysieren Daten aus komplexen Fragestellungen mit adäquaten Methoden und geeigneter Software. Die Studierenden kennen Data Analytics Ansätze für Bildungs­daten. Sie erkennen forschungs­ethische und datenschutz­rechtliche Bedingungen von Data Analytics Ansätzen.

Notwendige Voraussetzungen
Keine

Inhaltliche Voraussetzungen
Keine

Geprüft durch

Prof. Dr. Dr. h. c. Dirk Ifenthaler