Umsetzung individueller Forschungsideen

Lehrziele:

- aus einer eigenen Forschungsidee ein empirisches Forschungsdesign entwickeln

- bei der Entwicklung eines Forschungsdesigns Apps zur digitalen Datenerhebung vorteilhaft integrieren

- Gebote des Datenschutzes und der Datensicherheit bei der Entwicklung eines Forschungsdesigns beachten

- ein Forschungsdesign mit Hilfe digitaler Tools zur Datenerhebung umsetzen

Veranstaltungstypen: Projektseminar, Seminar, Workshop

Lehrmodule/-methoden: Erster Kontakt mit der App, Erstellen von Forschungsdesigns, Datenschutz und Datensicherheit, Selbstständige Datenerhebung, Verfassen von Tutorials, Auswertung von Daten

Beispiele aus der Lehrpraxis: Bring your own Project – make it digital!

Beschreibung: Die Idee dieses Szenarios ist, dass die Studierenden allein oder in Kleingruppen aus einer eigenen Forschungsidee ein vollständiges Forschungsdesign entwickeln und dieses dann mit Hilfe von Tools zur digitalen Datenerhebung umsetzen. Die Ansprüche an Umfang und Komplexität der Forschungsprojekte sollten sich dabei an der angesetzten Zeit (ein oder zwei Semester), den Gruppengrößen und bereits vorhandener Kompetenzen bei den Studierenden orientieren. Die Lehrveranstaltung kann auch inhaltlich-thematisch ausgerichtet werden. Dazu kann einerseits ein allgemeines Thema vorgegeben werden, innerhalb dessen Rahmen die eigenen Forschungsprojekte angelegt werden sollen. Zum anderen können Einheiten mit Textarbeit, Referaten und thematischen Inputs der Lehrenden in den Ablauf integriert werden. Dieses Lehrszenario eignet sich als Seminar oder Projektseminar, das mindestens auf ein gesamtes Semester (ca. 10-14 Sitzungen) angelegt ist. Wenn den Studierenden mehr Zeit für umfangreichere eigene Forschungen gegeben werden soll, kann sich die Lehrveranstaltung auch über zwei (aufeinanderfolgende) Semester erstrecken. Auch eine Durchführung in einem intensiven, mehrtägigen Workshop ist denkbar. Bei zu knappem Zeitplan kann auch das Modul zur Verfassung von Tutorials weggelassen werden.

Sollten die Studierenden bereits Ideen für eigene Forschungsprojekte haben, erleichtert dies den Start, ist aber keine notwendige Voraussetzung. Sofern noch nicht alle Teilnehmer*innen bereits mit Apps zur Datenerhebung gearbeitet haben, ist es in jedem Fall für den Einstieg empfehlenswert, zunächst eine Einheit zum ersten Kontakt mit der App anzusetzen. Dazu wird eine kleine, von der Lehrperson vorbereitete Datenerhebung am Campus durchgeführt (z. B. das Mappen von Graffiti), die knapp, aber erschöpfend zeigt, welche Möglichkeiten die App bietet. Die Studierenden bekommen so eine Idee davon, wie sie digitale Datenerhebung in ihre eigene Forschung integrieren können. Studierende ohne bereits konkrete Forschungsidee werden angeregt, eine zu entwickeln. Die Erfahrung hat gezeigt, dass die meisten Studierenden ohne große Hilfestellung schnell eigene Forschungsideen kreieren. Andernfalls könnten Brainstormings in kleinen Gruppen eine weitere Hilfestellung zur Ideenbildung geben.

Sind Forschungsideen gefunden worden, sollen die Studierenden diese nun in einem detaillierten Forschungsdesign konkretisieren. Für diese Aufgabe sollten mehrere Veranstaltungssitzungen und ausreichend Zeit für eigenständiges Arbeiten außerhalb der Veranstaltungszeiten eingeplant werden. Je nach Vorwissen der Studierenden sollten die Lehrenden in die Erstellung von Forschungsdesigns einführen. Die eigenständige Ausgestaltung der Forschungsprojekte sollte dann begleitet werden vom intensiven Feedback durch die Lehrenden und die Kommiliton*innen. Es sollte darauf geachtet werden, dass die Forschungen nicht zu umfangreich werden und sich innerhalb der vorgegebenen Zeit umsetzen lassen. Das Thema Datenschutz und Datensicherheit sollte bei einer Datenerhebung, insbesondere einer digitalen, nicht vernachlässigt werden. Auch studentische Forschungen sollten das Recht auf informationelle Selbstbestimmung achten, dem Datensparsamkeitsgebot folgen und ihre erhobenen Daten am besten verschlüsselt speichern. Eine entsprechende Lehreinheit sorgt hier für das nötige theoretische Hintergrundwissen und praktische Kompetenzen.

Sind die Forschungsdesigns finalisiert worden, können die Studierenden ins Feld gehen und selbstständig Daten erheben. Diese Aufgabe kann zum größten Teil in die Zeit außerhalb der Präsenzlehre verlegt und von den Studierenden eigenverantwortlich durchgeführt werden. Probleme und Fragen, die im Feld auftreten, können bei individuellen Feedbackterminen mit den Lehrenden oder in der Seminargruppe besprochen werden. Da Feldarbeit eine aufwendige Tätigkeit ist, sollte den Studierenden für diese Aufgabe, auch wenn sie außerhalb der Präsenzzeiten durchgeführt wird, genügend Zeit gegeben werden.

Je nach der eingeplanten Zeit für Präsenzlehre und Eigenstudium kann parallel zur Datenerhebung ein Modul zum Verfassen von Tutorials durchgeführt werden. Die Studierenden sollen zu Aspekten der digitalen Datenerhebung, die Teil ihrer Forschung sind, Tutorials verfassen. Das können z. B. einzelne technische oder inhaltliche Arbeitsschritte in der Durchführung der Forschung sein oder auch die richtige Umsetzung von Datenschutzgeboten. Durch diese Aufbereitung von Informationen für potentielle andere Nutzer*innen werden die Inhalte und Kompetenzen einerseits vertieft. Werden die Tutorials veröffentlicht, bieten sie andererseits anderen Studierenden und Lehrenden die Möglichkeit, einen leichteren Einstieg in die digitale Datenerhebung zu finden. Gerne dürfen auch Inhalte des UTransForM-Mapping-Wikis überarbeitet oder ergänzt werden.

Als nächstes werten die Studierenden die Daten aus. Auch dies kann wieder sowohl in Veranstaltungssitzungen mit direkter Unterstützung durch die Lehrenden z. B. in einem Workshop oder auch eigenverantwortlich außerhalb der Präsenzzeit stattfinden. Einige Apps und Dienste zur digitalen Datenerhebung bieten eine Möglichkeit, die Daten direkt in einfachen statistischen Auswertungen, auch mit Diagrammen und Karten, darzustellen. Für komplexere Auswertungen müssen die Daten exportiert und mit entsprechender Software zur Analyse qualitativer, quantitativer oder kartografischer Daten (MAXQDA, SPSS, QGIS, etc.) bearbeitet werden. Allerdings erfordert das entsprechende Erfahrungen im Umgang mit diesen Programmen seitens der Studierenden.

Abschließend werden die Forschungsergebnisse in der Seminargruppe präsentiert und diskutiert. Eine zusätzliche Anerkennung ihrer Forschungsleistungen erhalten die Studierenden darüber hinaus durch eine öffentliche Präsentation der Ergebnisse. Dies kann z. B. eine Veranstaltung oder ein Weblog sein.