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ohne Gruppe
<p><span style="text-decoration: underline;"><strong>Blended Learning</strong></span><br /><br />Vorbemerkung: Aufgrund der knappen Raumkapazitäten und ggf. erforderlicher Abstandsregelungen können Plätze in diesem Seminar nur über das reguläre Belegverfahren erworben werden. Eine nachträgliche Aufnahme in den Kurs ist nicht möglich. Alle folgenden Anmerkungen stehen unter dem Vorbehalt von - ggf. auch kurzfristig erfolgenden - pandemiebedingten Änderungen. <br /><br />Inhalt des Seminars:<br />-Einführung in die Grundlagen der quantitativen Sozialforschung<br />-Einführung in grundlegende statistische Verfahren<br />-Datenanalyse mit SPSS<br /><br />Vorkenntnisse:<br />-Dieses Seminar richtet sich an Neueinsteiger_innen oder Student_innen, bei denen die Statistik-Einführung lange zurück liegt<br />-Es setzt keine Vorkenntnisse in computerunterstützter Datenanalyse oder Statistik voraus und „fängt bei Null an"<br /><br />Grundkonzept des Seminars:<br />-Dies ist ein Blended-Learning-Seminar, d.h. eine Kombination aus physischer (Block-)Präsenzlehre und Online-Inhalten<br />-Die Stoffangeignung erfolgt in (vom Dozent aktiv betreuten) Online-Selbstlernphasen. Die praktische Anwendung des Stoffs erfolgt in Präsenz<br />-Der Kurs eignet sich daher besonders für Student_innen, die zeitliche Flexibilität möchten <br />-Es besteht keine Präsenzpflicht in den Blocksitzungen, jedoch müssen alle Inhalte und Aufgaben der Blocksitzungen selbstständig nachgearbeitet werden falls man nicht dabei war <br />-Die Veranstaltung ist "pandemiefest": Im Falle einer Zuspitzung der pandemischen Lage bleiben die Termine wie sie sind, somit haben Sie als Student*innen eine gewisse Planungssicherheit. Sollte die Hochschule geschlossen werden, wird aus physischer Präsenz dann einfach virtuelle Präsenz (per Videokonferenztool) <br />-Jedoch findet in diesem Seminar kein zusätzlicher Livestream der Präsenzveranstaltungen aus der Hochschule per Internet statt (keine Hybrid-Lehre oder Zuschaltung) <br /><br />Wichtige Hinweise:<br /><span style="text-decoration: underline;"><strong>-In der ersten Sitzung zu Beginn des Semesters erfolgt eine ausführliche Online-Vorbesprechung. Diese geht nicht, wie im LSF dargestellt, bis 12.00 sondern nur bis kurz vor 11.00, damit Sie direkt im Anschluss an der Veranstaltung von Annina Böhm-Fischer teilnehmen können. Der Zugangslink zu unserer Online-Auftaktsitzung wird 15 Minuten vor Veranstaltungsbeginn hier im LSF an genau dieser Stelle freigeschaltet.</strong> </span>Zugangslink:</p><div><a href="https://zoom.us/j/92438804240?pwd=Myt3ZG1jTG03Q2tGK3kvVGlXZmVGdz09" target="_blank" rel="noopener">https://zoom.us/j/92438804240?pwd=Myt3ZG1jTG03Q2tGK3kvVGlXZmVGdz09</a></div><div>Meeting-ID: 924 3880 4240</div><div>Kenncode: 471657</div><div>(Hinweis pro Forma: Mit der Teilnahme an einem Online-Seminar (Online-Meeting) über Zoom verpflichten Sie sich:</div><div>- den von mir zugesandten Link nicht an unberechtigte Personen weiterzuleiten,</div><div>- die Inhalte und ggf. persönliche Daten aus dem Seminar/ Meeting nicht an Unbeteiligte weiterzugeben,</div><div>- keine Screenshots oder Bildschirmaufnahmen von dem Online-Meeting anzufertigen,</div><div>- sich nicht über Facebook in das Seminar einzuwählen,</div><div>- als Person nur selbst (Kinder sind willkommen!) an dem Seminar/Meeting teilzunehmen.)</div><p> </p><p> </p><p><br />-Bitte reichen Sie keine Fragen zur Veranstaltung vorab per Email ein; kommen Sie bitte stattdessen in die Vorbesprechung: alle Fragen zur Veranstaltung werden dort beantwortet. Falls Sie dort nicht dabei sein können oder wollen, können sie die wichtigsten Punkte über die moodle-Plattform nachlesen, dort stelle ich die ppt-Folien zur Vorbesprechung zur Verfügung<br />-In den Präsenzsitzungen werden regelmäßige Pausen zum Lüften durchgeführt; das Tragen einer FFP-2-Maske wird nachdrücklich empfohlen. Bitte verhalten Sie sich solidarisch und kommen Sie im Falle von Corona-typischen Symptomen nicht in die Präsenzsitzungen <br />-Prüfungsleistung: insbes. Hausarbeit<br />-Teilnahmeleistung: Aufgaben zur Datenanalyse<br /><br /></p> |
