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Modulbezeichnung (engl.):
Empirical Evaluation of Interactive Systems |
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Code: KIM-EEIS |
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2V+2U (4 Semesterwochenstunden) |
6 |
Studiensemester: 2 |
Pflichtfach: nein |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
Projektarbeit mit Präsentation
[letzte Änderung 07.04.2024]
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KIM-EEIS (P221-0205) Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.10.2017
, 2. Semester, Wahlpflichtfach, telekommunikationsspezifisch
PIM-EEIS (P221-0205) Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2017
, 2. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
geeignet für Austauschstudenten mit learning agreement
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Maximilian Altmeyer |
Dozent/innen: Prof. Dr. Maximilian Altmeyer
[letzte Änderung 05.03.2024]
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Lernziele:
Die Studierenden sind in der Lage, interaktive Systeme empirisch zu evaluieren, auf Basis bestehender wissenschaftlicher Theorien Forschungsfragen und Hypothesen zu formulieren, und diese mit geeigneten quantitativen und qualitativen Methoden zu untersuchen. Zu diesem Zwecke können Sie geeignete Forschungsprototypen und Studienapparaturen konzipieren und implementieren. Sie können grundlegende Konzepte frequentistischer Statistik beschreiben und anwenden. Zudem können Sie passende statistische Verfahren zur Untersuchung von konkreten Fragestellungen sicher anwenden, Voraussetzungen prüfen und Maßnahmen zur Verhinderung von Fehlern erster und zweiter Art ergreifen. Sie entwickeln ein Verständnis für den p-Wert und sind in der Lage, diesen reflektiert zu interpretieren. Dies beinhaltet die Fähigkeit, die Rolle des p-Werts bei statistischen Hypothesentests zu erkennen, die Bedeutung von Signifikanzniveaus zu verstehen und angemessene Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen statistischer Tests abzuleiten. Zudem sind Studierende in der Lage, qualitative Methoden zu erläutern und anzuwenden. Sie können qualitative und quantitative Forschungsmethoden unterscheiden, ihre jeweiligen Charakteristika beschreiben und ihre Anwendbarkeit in verschiedenen wissenschaftlichen Kontexten abwägen. Darüber hinaus können sie kritisch reflektieren, wann eine Kombination beider Methoden sinnvoll ist und wie diese synergistisch eingesetzt werden können, um ein umfassendes Verständnis des Forschungsgegenstands zu erreichen.
[letzte Änderung 14.02.2024]
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Inhalt:
- Einleitung – Evaluation von Interaktiven Systemen am Beispiel Games - Forschungsfragen, Hypothesen - Deskriptive Statistik, mit Daten umgehen - Studienapparaturen, Forschungsprototypen - Ethik, Informierte Zustimmung - Studiendesign, A/B Tests, Within- und Between Subjects Studien, Counterbalancing - Abhängige & Unabhängige Variablen, Operationalisierung - Quantitative Methoden: t-tests, ANOVA, Korrelationen (und nicht-parametrische Gegenstücke), Modellbildung – und Validierung - P-Wert - Effektmaaße, Konfidenzintervalle, Standardabweichung, Ausreißer - Fehlerkontrolle - Poweranalysen - Qualitative Methoden: Observationen, Interviews, Fokus-Gruppen - Qualitative Methoden: Coding, Inter-Rater-Reliability, Themen-Entwicklung Neben dem Vorlesungsteil wird es eine Übung geben, in der Studierende Forschungsprototypen entwickeln (z.B. Open-Source Games im Hinblick auf eine Forschungsfrage adaptieren) und erlernte Methoden sofort ausprobieren und anwenden können.
[letzte Änderung 14.02.2024]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Interaktive Systeme, Peer Review
[letzte Änderung 14.02.2024]
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Sonstige Informationen:
Projektarbeit mit Präsentation
[letzte Änderung 15.03.2024]
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Literatur:
[noch nicht erfasst]
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