• 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.

In diesem Seminar werden Grundkenntnisse und -fähigkeiten bezüglich der Planung, Durchführung und Analyse quantitativer Studien vermittelt. Der Zielgruppe entsprechend liegt der Fokus dabei auf Sprachwissenschaft und Mehrsprachigkeitsforschung; das Seminar hat aber die Ambition, allgemeingültige wissenschaftliche Prinzipien zu illustrieren.

Konkret werden zunächst die Grundrisse des experimentalen Designs besprochen. Danach kommt das Design observationeller Studien an die Reihe. Die Diskussion dieser Konzepte wird mit realen Beispielen unterstützt, wobei auch geläufigen Erhebungstechniken (z.B. der Fragebogen) und Ressourcen vorstellt werden.

Design und Auswertung können nicht unabhängig voneinander betrachtet werden. Obwohl dieses Seminar kein Statistikkurs ist, werden im Seminar daher auch zentrale analytische Konzepte exemplarisch beleuchtet. Der Fokus liegt dabei in erster Linie auf der grafischen Darstellung quantitativer Daten; den interessierten Studierenden werden zugängliche Ressourcen fürs Selbststudium empfohlen.

• 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.