von Julie Direnga – Bild: © Patrick Zerrer, Midjourney / Universität Bremen
Wie gelingt es Lehrenden, quantitative Methoden nicht als trockene Theorie, sondern als lebendiges Werkzeug für eigenständiges Forschen zu vermitteln? Und wie kann Digitalisierung dabei helfen? Die Antwort könnte in einem innovativen, multimedialen Online-Lehrbuch und einem Blended Learning-Ansatz liegen.
Das Lehr-/Lernmaterial begleitet die Lehrveranstaltung Einführung in quantitative Forschungsdesigns und Datenanalyse im Bachelorstudiengang Kommunikations- und Medienwissenschaften an der Universität Bremen. Entstanden in einem Innovation Lab am Zentrum für Medien, Kommunikation- und Informationsforschung, gefördert durch das Projekt SKILL-UB der Universität Bremen, ist es mehr als Kursmaterial: Es ist ein modulares, praxisorientiertes Lernkonzept, das forschendes Lernen ermöglicht und das auch Lehrende aus anderen Studiengängen auf die eigene Lehrveranstaltung übertragen können.
Der Kerngedanke ist klar: Praktisches Lernen, fundierte Theorie und eigenständiges Forschen sollen Hand in Hand gehen. Ziel ist es, dass Studierende am Ende des Semesters in der Lage sind, eigenständig quantitative Forschungsdesigns mit der Programmiersprache R umzusetzen – von der Dateneingabe über die Datenanalyse bis hin zur Interpretation der Ergebnisse.
Das Online-Lehrbuch
Das Material ist in zwei zentrale Phasen gegliedert:
| Phase 1 | Phase 2 |
|---|---|
| Zunächst wird mit dem Data Bootcamp die technische Basis gelegt. Hier erlernen die Studierenden die Grundlagen von R und der Programmierumgebung RStudio. Sie lesen Datensätze ein, strukturieren und bearbeiten sie. Die Inhalte sind dabei so aufbereitet, dass auch Studierende ohne Vorkenntnisse in der Programmierung Schritt für Schritt sicher werden. | Anschließend werden statistische Analysen eingeführt und schrittweise die Umsetzung eines eigenen Forschungsprojekts vorbereitet. Dabei werden Themen wie Hypothesenbildung, Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen, Mittelwertvergleiche (t-Test, Varianzanalyse), Korrelationen, Regression und Faktorenanalyse behandelt. Jedes Kapitel verbindet eine theoretische Einführung mit einer praktischen Umsetzung in R – inklusive farblich hervorgehobener Codeblöcke, die direkt kopiert werden können. |
Ein besonderer Mehrwert liegt in der multimedialen Aufbereitung:
Jedes Kapitel enthält ein kurzes Einführungsvideo, das den Lernstoff anschaulich vermittelt. (Bilder: alle Bildschirmaufnahmen aus dem Online-Lehrbuch)
Die Code-Beispiele sind mit interaktiven Erklärungen versehen: Durch Mouse-over (Hovern) über den Zeilennummern erscheinen Hinweise zu einzelnen Befehlen – ideal für selbstständiges Lernen und schnelles Nachvollziehen.
Alle Skripte können als Ganzes kopiert werden – einfach per Klick auf das Clipboard-Symbol. Alternativ stehen die vollständigen Kapitel auch als bearbeitbare Dokumente zum Download zur Verfügung – perfekt für die eigene Nutzung oder als Vorlage für eigene Kurse.
Praktische Umsetzung: Nutzung des Online-Materials in der Lehrveranstaltung
Die Abbildung unten veranschaulicht die strukturierte und nahtlose Einbindung der Inhalte des Online-Lehrbuchs in die Methoden-Seminare. Das Semester beginnt mit dem Data Boot Camp, einer kompakten Einführung im Block von zwei Mal sechs Stunden, in der Studierende grundlegende Kompetenzen im Zugriff auf und Umgang mit digitalen Daten mittels der Programmiersprache R erwerben. Anschließend folgt eine Selbstlernphase, in der die Studierenden die Inhalte interaktiv über die Online-Bausteine vertiefen – unterstützt durch Videos, interaktive Code-Beispiele und Erklärungen. Der erfolgreiche Abschluss dieser Phase wird durch das Erlangen des sogenannten R-Führerscheins markiert, ein Test in Form einer Studienleistung, der ein gewisses Grundwissen für die nachfolgenden Gruppenprojekte sicherstellen soll. Parallel dazu findet eine Kick-off-Sitzung zur Gruppenbildung statt, die die Zusammenarbeit vor dem eigentlichen Projektbeginn fördert. In der anschließenden Phase der forschungspraktischen Übungen arbeiten die Studierenden in Kleingruppen an einem gemeinsamen Projekt, wobei sie ihre Fähigkeiten im Datenmanagement, der Analyse und der kritischen Reflexion von Daten weiterentwickeln. Der Höhepunkt ist die Poster-Session, in der die Gruppen ihre Projekte präsentieren und reflektieren.
Während des Semesters werden die auf Forschungspraxis ausgelegten Seminare durch die begleitende Vorlesung Einführung in quantitative Forschungsdesigns und Datenanalyse theoretisch ergänzt. So entsteht ein geschlossenes, praxisnahes Lerngefüge, das digitale Selbstlernkomponenten mit fachlichem Austausch und kollaborativem Lernen verbindet.
Nachmachen explizit erlaubt!
Dieses Modell ist ein Good Practice-Beispiel für gelungenes Blended Learning: Theorie und Praxis, Selbstständigkeit und Kooperation, digitale Ressourcen und persönlicher Austausch – alles im Einklang. Wenn Sie sich fragen, wie Sie Ihren eigenen Methoden-Kurs noch stärker praxisnah gestalten könnten oder ob es möglich ist, auch in Ihren Veranstaltungen eine solche Lernkultur zu schaffen, in der Studierende nicht nur lernen, sondern forschen, dann lohnt es sich, tiefer einzusteigen.
Das gesamte Material ist unter einer Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International-Lizenz (CC BY-SA 4.0) veröffentlicht. Das bedeutet: Sie können die Inhalte frei nutzen, anpassen und weitergeben – vorausgesetzt, Sie geben die Urheber:innen an und teilen darauf basierende Neu- oder Weiterentwicklungen unter der gleichen Lizenz.
Weiterführende Artikel
Die Illustrationen für den Kurs wurden u.a. mithilfe von Midjourney generiert.
R und RStudio sind auch in Jupyter verfügbar.
Die Kick-off-Sitzung ist ein fachunabhängiges Konzept für einen gelungenen Start in jede studentische Gruppenarbeit.
Lizenziert unter Namensnennung-Share Alike 4.0 International (CC BY-SA), ausgenommen der Bilder
basierend auf: Online-Lehrbuch zur Einführung in quantitative Forschungsdesigns und Datenanalyse von Hannah-Marie Büttner, Stephanie Geise, Thomas Leleko, Michael Linke, Katharina Maubach, Lena Otto, Cornelius Puschmann und Patrick Zerrer, lizenziert unter CC BY-SA 4.0.
