Seminar: 10.11.120 Anwendung von Educational Data Mining in der Pädagogischen Forschung (pädagogische Schul- und Unterrichtsforschung) - Details

Seminar: 10.11.120 Anwendung von Educational Data Mining in der Pädagogischen Forschung (pädagogische Schul- und Unterrichtsforschung) - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: 10.11.120 Anwendung von Educational Data Mining in der Pädagogischen Forschung (pädagogische Schul- und Unterrichtsforschung)
Untertitel
Veranstaltungsnummer 10.11.120
Semester SoSe2020
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 1
erwartete Teilnehmendenanzahl 25
Heimat-Einrichtung Institut für Pädagogik
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Erster Termin Donnerstag, 23.04.2020 16:00 - 18:00
Art/Form S
Lehrsprache deutsch

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe
Donnerstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich(12x)

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Die Erziehungswissenschaft verfügt über einen reichhaltigen Bestand an Forschungsmethoden, um den komplexen Prozess des Lehrens und Lernens immer besser zu verstehen. Seit einigen Jahren entwickelt sich Educational Data Mining als neuer Ansatz zur Förderung der Pädagogischen Praxis und der Schul- und Unterrichtsforschung. Der erste Teil des Seminars gibt dazu einen einleitenden Überblick, baut den Begriff Educational Data Mining theoretisch auf und behandelt dann damit korrelierende Modelle zur Erhebung quantitativer Daten. Der zweite Teil thematisiert erste veröffentlichte Erfahrungen zum Einsatz von Educational DM in der Pädagogischen Praxis und identifizierte Herausforderungen. Dabei fokussieren wir, wie ein Lehrarrangement strukturell beschaffen sein sollte, damit Educational DM das beabsichtigte Lehren und Lernen auch tatsächlich fördern kann. Im dritten Teil beschäftigen wir uns mit der potenziellen Rolle, die Educational DM als Methode in der Schul- und Unterrichtsforschung spielen kann: anstelle der quantitativen Untersuchung vorgegebener Forschungsfragen und a priori definierter Einflussparameter gilt es, durch eine holistische, Querschnitt- oder Längsschnitt-Analyse die erhobenen Daten „selbst sprechen zu lassen“, um auf diese Weise unvorhergesehene Forschungsergebnisse gewinnen zu können.

Anmelderegeln

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