Einführung in Empirische Methoden des Human-Centered Computing (WS 23/24)

Dozentin: Schneider, Fahl, Rohs, Dürmuth
Übungsleiter: Jianwei Shi und andere
Zeitraum: 16.10.2023 - 22.1.2024
Zeit: Montags, 13:15 - 14:45
Ort: Raum e031: e-Classroom eNIFE
Prüfung: Klausur

Lernziele

Studenten lernen folgende Dinge:

  • Übersicht über Methoden der statistischen (quantitativen) und qualitativen empirischen Techniken
  • Durchführung dieser Techniken und Interpretation der Resultate auf ihrer Aussagekraft
  • Auswahl geeigneter Techniken für Studien und Evaluationen sowie Diskussion über Vor- und Nachteile auf wissenschaftlichem Niveau
  • Erläuterung von empirischen Ergebnissen anderer gegenüber Außenstehende

Stoffplan

  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 1- 8. Wissenschaftlicher Umgang mit Daten: Sammlung, Format und Ablage
  7. Datenanalyse und Statistik: Einfache Tests, ANOVA
  8. Umfragen/Surveys: Design and Pre-Testing, Execution und EDA
  9. Ethik und gute wissenschaftliche Praxis: Umgang mit Probanden und mit Daten, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse
  10. Fallstricke und Erfahrungsdiskussion