Veranstaltungsübersicht
Veranstaltungen
Das Methodenzentrum bietet Workshops zu unterschiedlichen Themenfeldern an: Von Software-Workshops über spezifischen Methoden-Workshops bis hin zu Veranstaltungen im Kontext von Data Science und Data Literacy.
Sie können die Workshops mit Hilfe des Suchfeldes nach Stichwörtern durchsuchen oder nach Kategorien filtern.
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WS 22/23
Einführung in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in die Interviewanalyse mit der Dokumentarischen Methode
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse) (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in R (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Grounded Theory) (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Data Literacy Seminar – Wissenschaftliches Arbeiten mit Daten (Abschlussveranstaltung)
Beginn: 10:00 Uhr
Regressionen – Mehrebenen- und Panelmodelle in R
Beginn: 09:00 Uhr
Regressionen - Lineare und Nicht-lineare Modelle in R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitativ Befragen im Kontext Schule
Beginn: 14:30 Uhr
Kodierend vs. Sequenzanalytisch
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in Calc/Excel
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in die Nutzung von SQL für Data Science
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA – Grounded Theory
Beginn: 13:00 Uhr
Beobachten im Schulkontext
Beginn: 14:30 Uhr
Grundlagen qualitativer Datenauswertung: Rekonstruktive Verfahren
Beginn: 09:30 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA – Qualitative Inhaltsanalyse
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 09:00 Uhr
Statistische Datenanalyse mit R
Beginn: 13:30 Uhr
Grundlagen qualitativer Datenauswertung: Kodierende Verfahren
Beginn: 09:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Forschungsdesigns Qualitative und Quantitative Perspektiven
Beginn: 09:30 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 10:00 Uhr
Data Literacy – Grundlagen für das Überleben in der Datenwelt (Digitaler Selbstlernkurs)
Beginn: 12:15 Uhr
Aufbaumodul Data Literacy – Wissenschaftliches Arbeiten mit digitalen Daten
Beginn: 12:00 Uhr
Data Literacy Seminar – Wissenschaftliches Arbeiten mit Daten (Bearbeitungsphase)
Beginn: 17:58 Uhr