Dozent: Dr. Jannis Burkhardt, DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

Beschreibung: In diesem Workshop lernen Sie, deskriptive und prädiktive Befunde mit Regionaldaten in R zu erarbeiten. Regionaldaten sind Daten, die beispielsweise einem Staat oder einer Kommune zugeordnet werden können. Der Workshop ist in drei Teile gegliedert:

1. Überblick über verfügbare Regionaldaten in Deutschland
2. Visualisierung von Regionaldaten mit dem R-Paket DEplotting
3. Einführung in Vector Autoregression (VAR) zur Prognose von Zeitreihen

Der Workshop schließt mit einem Ausblick auf weitere Möglichkeiten zur Prädiktion und kausalen Inferenz auf Basis von Regionaldaten.

Voraussetzungen: Hilfreich (aber keine zwingende Voraussetzung) sind Grundkenntnisse im Umgang mit R und RStudio

Max. Teilnehmerzahl: 20

Dozentin: Dr. Christine Becks, Universität Duisburg-Essen, Fakultät Bildungswissenschaften

Beschreibung: Klare, kompakte Abstracts sind ein wesentliches Merkmal erfolgreicher Publikationen und lassen wenig Spielraum für kreative Ausführungen: Jeder der sechs Teile eines Abstracts muss in wenigen Sätzen sowohl Inhalt als auch den Beitrag zum Forschungsfeld darstellen. Idealerweise gelingt das auf inhaltlich mutige und sprachlich bescheidene Weise, um Kolleg:innen zum Lesen der eigenen Forschung einzuladen. Schließlich entscheidet die Qualität des Abstracts mit darüber, welche Forschungstexte gelesen und rezipiert werden. In diesem Workshop lesen Teilnehmende eine Reihe gelungener Abstracts und üben anhand von Beispielen – eigene oder zur Auswahl angebotene – das Strukturieren und das Kürzen von Abstracts. Die Inhalte des Workshops sind sowohl für deutschsprachige als auch internationale Publikationen geeignet.

Voraussetzungen: Interesse

Max. Teilnehmerzahl: 20

Dozent: Dr. Pascal Alscher, TU Dortmund, Institut für Schulentwicklungsforschung

Beschreibung: In diesem praxisorientierten Workshop lernen Sie die Grundlagen hierarchischer linearer Modelle (HLM) kennen – auch Mehrebenenmodelle genannt. Mithilfe des R-Packages lme4 führen wir Schritt für Schritt eine Mehrebenenanalyse durch: vom Nullmodell über Fixed und Random Slopes bis hin zu Cross-Level-Interaktionen. Ziel ist es, Ihnen einen verständlichen Einstieg in Theorie und Anwendung der Mehrebenenanalyse in R zu bieten – inklusive kommentiertem Beispielcode.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Regressionsanalyse, Grundkenntnisse in R

Max. Teilnehmerzahl: 12

Dozentin: Dr. Johanna F. Ziemes, Universität Duisburg-Essen, Fakultät Bildungswissenschaften

Beschreibung: International Large Scale Assessments (ILSA) wie PISA, TIMSS und ICCS informieren die Steuerung von Bildungssystemen und bieten viele Möglichkeiten für Sekundäranalysen. Zu den Vorteilen der Datensätze dieser Studien gehört deren freie Verfügbarkeit, die Repräsentativität der Stichprobe sowie die Möglichkeit, Effekte auf Individual-, Klassen- und Systemebene getrennt zu betrachten. Gleichzeitig ist die Struktur der Datensätze mit einigen Herausforderungen verbunden, beispielsweise durch die Befragung ganzer Schulklassen. Dieser Workshop führt in die Herausforderungen und Möglichkeiten der Datensätze ein und leitet die praktische Nutzung des IEA IDB Analyzers an, mit dem einfache Analysen statistisch angemessen durchgeführt werden können.

Voraussetzungen: Teilnehmer*innen sollten folgende Programme installiert haben: IEA IDB Analyzer; R & RStudio. Daten der ICCS 2022 können vorbereitend hier heruntergeladen werden: IEA Repository. Vorerfahrungen im Umgang mit R werden nicht benötigt.

Max. Teilnehmerzahl: 15

Dozent: Andre Morgenstern-Einenkel, Methoden Coaching Morgenstern

Beschreibung: Ganze Texte oder Codes in Sekunden zusammenfassen, eine:n Sparringpartner:in für die Kategorienbildung und Codierung schaffen, analytische Fragen an Daten stellen… Das sind Beispiele für die Möglichkeiten von MAXQDAs KI Add-On „AI Assist“. In diesem Workshop werden die verschiedenen KI-Tools sortiert nach typischen Projektphasen (Exploration, Kategorienbildung, Codierung und Analyse) demonstriert und geübt. Ziel ist es, dass Sie KI-Tools für Ihr Projekt abwägen und bei Bedarf einsetzen können.

Voraussetzungen:
• MAXQDA Grundlagenkenntnisse (Datenimport, Codes erzeugen, Daten codieren, codierte Segmente suchen, mit Memos arbeiten)
• Um maximal zu profitieren: Installieren Sie MAXQDA (ggf. Testversion)
• NICHT nötig sind eigene Projektdaten. Sie dürfen, aber müssen keine Daten mitbringen.

Max. Teilnehmerzahl: 20

Dozierende: Prof. Dr. Knut Schwippert, Universität Hamburg, Professur Erziehungswissenschaft mit dem Schwerpunkt Empirische Bildungsforschung - Internationales Bildungsmonitoring und Bildungsberichterstattung
Prof. Dr. Sonja Nonte, Universität Osnabrück, Professur Forschungsmethoden mit dem Schwerpunkt Schulentwicklung

Beschreibung: Im Rahmen der Prä-Konferenz der AEPF wird ein intensives und umfassendes persönliches Beratungsangebot gemacht. Interessierte Promovierende oder Postdocs können mit etablierten Professor:innen ins Gespräch kommen, um über mögliche Meilen- aber auch Stolpersteine der Qualifikationsarbeit zu sprechen – methodisch wie inhaltlich – und sich zu weitergehenden Perspektiven auszutauschen.

Voraussetzungen: Bitte teilen Sie vor der Konferenz Ihr Kernanliegen für die Beratung mit, sodass die Beratung entsprechend geplant werden kann. Die Kontaktdaten gehen angemeldeten Teilnehmenden rechtzeitig vor der Konferenz zu.

Max. Teilnehmerzahl: 14