Mein Name ist Lisa. Ich bin Mastertsudentin für Bildung und Medien e-education an der Fernuni Hagen und schreibe, wie sollte es auch anders sein, zur Zeit an meiner Masterarbeit. Ich habe mir hier im Forum alle Hinweise, Nettiquette und Dont´s und auch einige Fragen und Posts durchgelesen und wage mich nun an einen eigenen (ersten) Beitrag
Kurzer Hinweis zu mir oder zu dem Sinn des Posts. Ich bin eigentlich sehr interessiert in statistische Zusammenhänge und auch mathematische Zusammenhänge, gleichzeitig ist es aber auch ein großes Defizit meiner seite. Wir hatten im B.A. eine kleine Miniklausur über statistische Verfahren. Es ist ewig her und seit dem wurde das Thema universitätsseitig nie wieder richtig aufgenommen. Soll heißen, dass ihr in meinem Beitrag sehen werdet, dass ich einige Defizite aufweise, ich aber gewillt bin mich in Verfahren und Grundlagen einzulesen. Ich erhoffe mir durch die Schilderung meiner Fragen oder meines Vorgehens eine kleine Verfahrensreview von Statistik experten (in meinen Augen seid ihr das
) um Hinweise und neuen Input zu bekommen. So, viel erzählt und gerechtfertigt nun kommt der eigentlich Beitrag. Lieben Dank für alle Zuschriften.
Methode:
Zur Analyse und Diskussion der Forschungsfragen sollen aktuelle Forschungs-, Studien- und Umfrageergebnisse sowie aktuelle Projekte aus dem Betriebs- und Forschungsalltag analysiert werden. Dabei soll insgesamt eine zweigliedrige Analyse erstellt werden. Dazu wird die systematische Übersicht/Analyse bzw. zusammenfassende Sekundär- und Metaanalyse genutzt. Ergänzt wird dieses Vorgehen durch Literaturanalysen bzw. Literaturarbeit. Ausgewertet werden die Ergebnisse vereinfacht quantitativ und verstärkt qualitativ.
FF 1: Wie können arbeitsbezogene Kompetenzen durch E-Learning 4.0 Szenarien gefördert werden?
Fragen:
1. Kurzer Hinweis: Ich habe 21 Studien zum obigen Thema analysiert. Die meisten Studien sind zwar quantitativ ausgewertet, bieten trotzdem nur Ergebnisse wie "Der Einsatz einer VR Brille führte zu guten Lernresultaten". Die Forschung in diesem Bereich stellte sich recht defizitär heraus. Bei der Auswertung und Codierung der Studien und Projekte habe ich diverse Effektkategorien gebildet z.B. "positiver Effekt auf Kompetenz" "positiver Effekt auf Lernmotivation". Meine Intention dabei war diese Kategorien auszuzählen und sie ins Verhältnis zu setzen. Z.B. 70% der Studien weisen einen signifikanten positiven Effekt auf Lernmotivation aus.
A: Ist es wissenschaftlich vertretbar, dass ich selbständig ein Signifikanzniveau definiere? Oder gibt es dazu quantitative Standadrs bzw ist das anhand von Literatur festzulegen?
B: Ist mein Verfahren grundsätzlich Wissenschaftlich vertretbar?
Beispiel: Item: „Some WPEs also foundthat the use of PMDs in WPL had a positive impact on learning (…).“Code: „Lernprozess“ Effekt: Zunahme Kategoriale Zuordnung: „Positiver Einfluss auf Lernprozess“ Qualitative Interpretation: Der Einsatz von mobilen Endgeräten in einem Lernszenario kann sich positiv auf den Lernprozess auswirken.
C: Wie sollte ich Zusammenhänge/Korrelationen darstellen? Z.B. Durch die Kombination "positiver Einfluss auf Lernprozess" und "positiver Einfluss auf Lernmotivation" = "Positiver Einfluss auf berufliche Kompetenz"
2.
Meine Forschungsergebnisse zeigen, dass sich die E-Learning 4.0 Technologien lernförderlich auswirken (theoretischer Weise sagen dass 100% der Studien aus). Jedoch muss kritisch nachgefragt werden, ob die Forschungslandschaft das Thema nicht zu positiv ansieht. Was empfiehlt ihr da? Ich hatte mir vorgenommen, die Daten qualitativ und mit Bezug auf kritische Literatur zu begründen.
Ich habe z.B. zwei Studien dabei, die belegen, dass Lernen mit E-learning 4.0 Technologie nicht besser ist als "traditionelle" Lernmethoden. Jedoch wird konstatiert, dass das Lernen über VR gute Lernerfolge bzw. keine schlechteren verspricht. Unter harten quantitativen Bedingungen muss ich diese Studien als "positiver Einfluss auf Lernprozess" werten.
Gibt es eine statistische Methode um den kritischen Beleuchtungsprozess zu untermauern?
3:
Wie gehe ich mit "negativen" Daten um die aber nicht in die Hauptergebnisse eingeflossen sind. Z.B. wie "Das Lernen mit VR Brille wirkt sich positiv auf die Lernmotivation aus. Jedoch ergab sich, dass zwischendurch das Internet ausgefallen ist und es als störend aufgenommen wurde. Es konnte ebenso gezeigt werden, dass einige Teilnehmer (N meist unbekannt) "stress" empfanden."
Die Studien beschreiben meist Hürden die jedoch nicht statistisch oder mit Signifikanzniveaus begründet wurden. Ich habe aber diese Hinweise mit aufgenommen um sie in meine qualitative Interpretation aufzunehmen. z.B. VR Brillen können sich positiv auswirken, wenn die technischen Gegebenheiten einen reibungslosen Ablauf garantieren.
Gibt es hier statistische verfahren um das zu untermauern?
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Ich habe noch einige Detailfragen, die beziehen sich aber dann auf eure Antworten
Lieben Dank im Voraus
Lisa
