Einführung in Empirische Methoden des Human-Centered Computing (Vorlesung und Übung)

Frequenz

jährlich im Wintersemester

Bachelor/Master

Empf. ab 5. Fachsemester (Bachelor)

Prüfung

5 LP, Klausur, benotet

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, Mensch-Computer-Interaktion und Empirical Information Security 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 durchführen und Ihre Resultate auf Aussagekraft hin interpretieren. In konkreten Studien und Evaluationen sind Studierende in der Lage, geeignete Techniken auszuwählen, 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

  1. Einführung: Was ist empirische Forschung?
  2. Grundlagen: Forschungsfragen, Hypothesen, Validität, Induktion/Deduktion
  3. Literaturarbeit: Rolle von Verwandten Arbeiten für die eigene Arbeit; systematische Literatursuche
  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
  9. Umfragen/Surveys: Design, Vortestung, Durchführung und explorative Datenanalyse
  10. Ethik und gute wissenschaftliche Praxis: Umgang mit Probanden und mit Daten, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse
  11. Fallstricke und Erfahrungsdiskussion

Empfohlene Vorkenntnisse

Die Veranstaltungen von SE, ITsec und HCI im Bachelorstudium bereiten auf die Vorlesung vor