Fachgebiet Mensch-Computer-InteraktionLehreLehrveranstaltungenWinter 2022
Einführung in Empirische Methoden des Human-Centered Computing

Einführung in Empirische Methoden des Human-Centered Computing

Übersicht

SemesterWinter 2022
ECTS5
LevelBachelor/Master
Zeit VorlesungMo 13:15 - 14:45
Raum Vorlesung3702 - 031
Zeit ÜbungMo 15:00 - 16:30
Raum Übung3702 - 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, K. Marky) 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
Professorinnen und Professoren
Prof. Dr. Michael Rohs
Professorinnen und Professoren
© Fachgebiet Software Engineering
Prof. Dr. rer. nat. Kurt Schneider
Professorinnen und Professoren
© Fachgebiet Software Engineering
Prof. Dr. rer. nat. Kurt Schneider
Professorinnen und Professoren
Prof. Dr. rer. nat. Sascha Fahl
Professorinnen und Professoren
Adresse
Welfengarten 1
30167 Hannover
Gebäude
Raum
Adresse
Welfengarten 1
30167 Hannover
Gebäude
Raum
© Julian Martitz
Prof. Dr. Markus Dürmuth
Professorinnen und Professoren
© Julian Martitz
Prof. Dr. Markus Dürmuth
Professorinnen und Professoren
Prof. Dr. Karola Marky
Junior-Professorinnen und Junior-Professoren