• Vanhove Jan

Language of teaching: In even years (2018, 2020 etc.), this course is taught in English; in uneven years (2019, 2021 etc), it is taught in German. The written exam questions will be in the language of teaching, but students are welcome to answer in English, French, German, or a mix. They can also hand in assignments in any of these three languages.

Unterrichtssprache: In geradzahligen Jahren (2018, 2020, usw.) wird dieser Kurs auf Englisch unterrichtet; in ungeradzahligen Jahren auf Deutsch. Die Fragen an der schriftlichen Prüfung werden in der jeweiligen Unterrichtssprache gestellt; antworten dürfen die Studierenden jedoch auf Englisch, Französisch oder Deutsch. Ähnliches gilt für sonstige Aufgaben.

Das übergreifende Ziel dieser Veranstaltung (3 ECTS) ist es, das methodologische Bewusstsein der Studierenden im Bereich der quantitativen Forschung zu schärfen. Der Fokus liegt dabei zwar auf Sprachwissenschaft und Mehrsprachigkeitsforschung, aber die Prinzipien, die im Seminar illustriert werden, sind auch allgemeiner gültig.

Im Seminar werden die Grundbegriffe der quantitativen Forschung erläutert und die in unserem Forschungsgebiet gängigsten quantitativen Forschungsdesigns diskutiert. Als häufiges Erhebungsinstrument erhält der Fragebogen zudem besondere Aufmerksamkeit.

Obwohl Forschungsdesign und statistische Auswertung unauflöslich miteinander verknüpft sind, ist dieses Seminar kein Statistikkurs (für einen kostenlosen deutschsprachigen Statistikkurs, siehe http://janhove.github.io/statintro.html). Die Studierenden werden jedoch lernen, wie sie Forschungsdaten mithilfe eines state-of-the-art Gratis-Programm (R; siehe http://r-project.org) informativ grafisch darstellen können. Dies sollte ihnen auch den Einstieg in die Datenanalyse erleichtern.

• mit den Grundbegriffen in der quantitativen Forschung vertraut werden;
• mit den wichtigsten Merkmalen der gängigsten Forschungsdesigns (z.B. Experiment, Quasi-Experiment, observationelle Studie) vertraut werden und die Stärken und Schwächen dieser Designs einschätzen können;
• wissenschaftliche Stringenz und Durchführbarkeit bei der Gestaltung eigener Studien gegeneinander abwägen können;
• mit geläufigen Erhebungstechniken und Ressourcen Bekanntschaft machen;
• auf der Basis echter Daten einfache aber informative Grafiken zeichnen können.