Modul Data Literacy 3: Psychological Statistics
| Modul: | 227305 Data Literacy 3: Psychological Statistics (Pflichtmodul im Hauptstudium) |
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| Modulverantwortlicher: | Prof. Dr. Juliane Richter |
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ECTS-min./max.:
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5 / 5 |
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Workload:
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5 ECTS (150 Zeitstunden) teilen sich wie folgt auf:
Besuch der Lehrveranstaltungen: 22,5h
Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltungen: 45h
Bearbeiten von R-Aufgaben: 45h
Selbstständige Weiterbildung in R: 22,5h |
| Modulprüfung: |
KMP |
| Kompetenzprofil |
| Lernergebnisse: | Bitte beachten: Das Modul findet voraussichtlich erstmals im SoSe 24 statt.
Das Modul „Data Literacy 3: Psychological Statistics” thematisiert aufbauend auf dem Modul „Data Literacy 2: Data Analytics“ das Analysieren von Daten mit fortgeschrittenen statistischen Methoden, wie sie in der psychologischen Forschung zur Anwendung kommen (z.B. einfaktorielle und mehrfaktorielle Varianzanalyse, Varianzanalyse mit Messwiederholung, multivariate Regression). Der Fokus liegt hierbei auf der Datenanalyse mit R und der darauf aufbauenden Interpretation von Datensätzen.
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden
geeignete Methoden zur statistischen Analyse für verschiedene Arten von Daten auswählen
fortgeschrittene Methoden zur statistischen Analyse quantitativer Daten planen und anwenden
statistische Kennwerte verschiedener Datenanalyseverfahren interpretieren und vergleichen
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| Weitere Angaben einblenden
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Ausbildungsziele des Moduls: ?
- Theoretische Grundlagen (modulspezifisch oder modulübergreifend): grundlegende theoretische Sachverhalte einer (Fach-)Disziplin
- Analyse: Methoden zur Erhebung relevanter Informationen, Identifikation ursächlicher Prozesse und fachadäquater Dokumentation von Zusammenhängen
- Konzeption: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur systematischen Erstellung von Zuständen, Systemen oder Produkten (aufbauend auf Erfahrung und Analyse)
- Realisierung: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur operativen Umsetzung des angestrebten Zustands, Systems oder Produkts (aufbauend auf Analyse und Konzeption)
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| Theoretische Grundlagen | 20 % |
| Analyse | 50 % |
| Konzeption | 10 % |
| Realisierung | 20 % |
| Klassifikation der Lernergebnisse nach kognitiven Stufen/Schlüsselkompetenzen |
| Fachkompetenzen (Wissen und Fertigkeiten): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, Aufgaben und Problemstellungen fachlich angemessen und methodengeleitet zu bearbeiten
- Stufe 1: Relevantes Wissen aus dem Gedächtnis abrufen
- Stufe 2: Bedeutung von Wissen erkennen, Gelerntes in neuen Situationen anwenden
- Stufe 3: Material in seine konstituierenden Teile gliedern und seine Struktur bestimmen; Urteile auf der Basis von Kriterien und Standards fällen
- Stufe 4: Elemente zu einem neuen, kohärenten, funktionierenden Ganzen zusammenführen
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| Stufe 1: wiedererkennen & wiedergeben |  |
| Stufe 2: verstehen & anwenden | |
| Stufe 3: vergleichen & bewerten |  |
| Stufe 4: verknüpfen, vertiefen & entwickeln | |
| Hinweis: Die Stufen bauen aufeinander auf und schließen die jeweils vorigen mit ein. In der Regel stehen Basismodule auf den niederen, weiterführende Module auf den höheren Stufen. |
| Personale Kompetenzen (Sozialkompetenz und Selbständigkeit): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, das eigene Leben eigenständig und verantwortlich zu gestalten
- Kommunikation: Austausch von Informationen zwischen Personen, in Gruppen und Organisationen.
- Teamfähigkeit: Innerhalb einer Gruppe zur Erreichung von Zielen zu kooperieren
- Reflexion: Aus Erfahrungen zu lernen, kritisch zu denken und zu handeln
- Eigenständigkeit: Ohne fremde Hilfe zu handeln;
Verantwortung: Selbstgesteuert zur Gestaltung von Prozessen beizutragen
Diese Elemente müssen im Modul unter Anleitung reflektiert werden.
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| Kommunikation | |
| Teamfähigkeit | |
| Reflexion | |
| Eigenständigkeit & Verantwortung | |
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| Voraussetzung für dieses Modul: |
-
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| Dieses Modul ist Voraussetzung für: | - |
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beinhaltet folgende Lehrveranstaltung(-en):
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| EDV-Nr |
Lehrveranstaltung |
Art |
SWS |
ECTS |
Prüfungsform |
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| 227305a |
Data Literacy 3: Psychological Statistics |
- |
2 |
5 |
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* kennzeichnet Prüfungsvorleistungen
