Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen

Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Peter Theuns en Frederik Van Acker Met dank aan Anas El Ajani en alle medewerkers uit vorige projecten

29/06/05

Herhaling titel van presentatie

1

Ervaring met onderwijsvernieuwing: elektronische leeromgevingen ILO / ELO

– Wiskunde : brugcursus – Statistiek : brugonderwijs + 1ste jaar – Ervaringen

– Docent-vervangende leeromgevingen worden niet gesmaakt door studenten, cursus of handboek wordt verkozen boven computerscherm om leerstof te bestuderen – Oefenomgevingen worden als waardevol ervaren – Applets ivm theoretische begrippen zijn nuttig voor demonstratie in de klas, vaak moeilijk in te schakelen in oefeningen

VIRTEX

– Surveyonderzoek: complexe simulator voor surveyonderzoek – Applets voor experimenten – Ervaringen

– Meer inhoudelijk toegepaste applets zijn beter in te schakelen in onderwijs – Complexe simulatoren zijn erg moeilijk te ontwikkelen omdat te veel werkkrachten met zeer uiteenlopende specialisaties nodig zijn, coordinatie tussen onderzoeksgroepen is erg moeilijk

ELEDES / GLIMO

– Relatief eenvoudige data-simulator, breed toepasbaar, generiek – (Her)groepering van reeds ontwikkelde zaken:http://glimo.vub.ac.be

Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.2 29/06/05

Uitdagingen Methodologie komt verspreid aan bod in verschillende opleidingsonderdelen – Verband tussen onderzoeksdesign, data-analyse en rapportering blijft voor velen onduidelijk – Onderzoeksdesign blijft voor velen “abstract”, relevantie van verschillende designs onduidelijk

Gebrek aan goede (eenvoudige) voorbeelden

– Klassieke onderwijsvoorbeelden vaak niet relevant voor opleiding – Praktijkvoorbeelden doorgaans te complex of niet toegankelijk – Ruwe data van gepubliceerd onderzoek zijn zelden beschikbaar

“Eenmaligheid” van reëel onderzoek

– Design van een studie wordt eenmalig vastgelegd – Gevolgen van alternatieve designs kunnen daardoor zelden effectief ondervonden worden – Geen mogelijkheid om “opnieuw” te beginnen


“Klassiek” methodologie onderwijs Gestelde probleem aanpakken – – – – –

Docent legt de complexiteit van onderzoek uit Les over “do’s & don’ts” in onderzoek Goede voorbeelden Oefeningen (uitgevonden / realistische) Coaching van studentenprojecten

Maar: echt onderzoek doen met studenten vergt veel tijd en problemen tijdens leerproces zijn irreversibel en wegen op eindresultaat


Hoezo, aan de slag ?

R

X1

X2

Y

X11

X21

Y1

X12

X21

Y2

X11

X22

Y3

X12

X22

Y4

Y X21 X22 x11

x12

X1

X2

Y

1

...

...

...

2

...

...

...

3

...

...

...









X1

experimenteel design data Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.5 29/06/05

Persoon

data-analyse

Doelstelling Onderwijs onderzoeksmethoden ondersteunen – Student – Meer voorbeelden – Interactief experimenteren met onderzoeksdesign en data-analyse – Verdiepen van inzicht door herhaalbaarheid en manipuleerbaarheid van onderzoeksopzet en data-collectie – Kritisch denken over consequenties van keuze voor bepaalde onderzoeksdesigns stimuleren – Belang van data-kwaliteit (meetniveau, meetfouten, steekproefgrootte) “aan den lijve” ondervinden

– Docent – Data-sets aanmaken – Demonstreren van consequenties van keuzen mbt onderzoeksmethodologie tav data Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.6 29/06/05

Ingredienten voor simulatie van experimentele data For non-synesthetic controls, there was no significant difference in naming ink colors in the congruent (M 641 ms, MSe 46.8 ms), incongruent (M 654 ms, MSe 47.7 ms), and control (M 630 ms, MSe 8.4 ms) conditions.

T


X

Y

X1

Y1

X2

Y2

X3

Y3

ELEDES

Elektronische Leeromgeving voor Experimentele DESigns Voor docenten en studenten

– Productie van datasets – Logica van design<>data formaat

Generiek – – – –

Vrijheid eigen designs te simuleren “standaard” designs als defaults Zowel categorische als continue data Onafhankelijk van context / inhoud

Weinig beperkingen Conceived by

Frederik Van Acker & Peter Theuns Designed & implemented by

Anas El Ajani Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.8 29/06/05

≤ 19 variabelen ≤ 12 condities per simulatie – “onbeperkt” aantal deelnemers

Gesimuleerde data in textformaat

– TAB-delimited – Eenvoudig te openen in bvb Excel, SPSS, …

ELEDES

Elektronische Leeromgeving voor Experimentele DESigns


Hoe werkt ELEDES? Een voorbeeld:

Start “ELEDES.exe” Open “Time series input” Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.10 29/06/05

Hoe te werk gaan? Uitgangspunt:een klassieker – “Doorgeven van agressief gedrag door imitatie van agressieve modellen” (bobo doll experiment, Bandura, 1962)

Probleem: complexiteit


Vereenvoudiging Ingrediënten: – 1 onafhankelijke variabele (agressief model <> vriendelijk model) – 1 afhankelijke variabele (geobserveerd agressief speelgedrag)

Aangepast design Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.12 29/06/05

Toevoegen van parameters Abstract The social learning theory is the behaviour theory most relevant to criminology. Albert Bandura believed that aggression is learned through a process called behaviour modelling. He believed that individuals do not actually inherit violent tendencies, but they modelled them after three principles (Bandura, 1976: p.204). Albert Bandura argued that individuals, especially children learn aggressive responses from observing others, either personally or through the media and environment. He stated that many individuals believed that aggression will produce reinforcements.

(subjects: 12 male 12 female) Abstract

The social learning theory is the behaviour theory most relevant to criminology. Albert Bandura believed that aggression is learned through a process called behaviour modelling. He believed that individuals do not actually inherit violent tendencies, but they modelled them after three principles (subjects: 12 male 12 female). Albert Bandura argued that individuals, especially children learn aggressive responses from observing others, either personally or through the media and environment. He stated that many individuals believed that aggression will produce reinforcements (experimental: M=20; SD=2 control: M=22; SD=2).

(experimental: M=20; SD=2 control: M=22; SD=2)

+parameters +design +deelnemers Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.13 29/06/05

Probleem: within <> between?

Simulatie met ELEDES Input within Input between Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.14 29/06/05

Output – Statistische verwerking via SPSS – Onderzoeksrapport met fictieve data – Kritische reflectie ivm design:

⇓ onderscheidingsvermogen (power) <> interne validiteit? Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.15 29/06/05

Evaluatie Handig voor docenten: – er werden meer datasets gegenereerd: – om aangeleerde statistische technieken te testen – om designs te demonstreren alsook bepaalde data-analyses

– abstracte designs werden iets concreter doordat data konden gesimuleerd worden Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.16 29/06/05

Evaluatie Studenten:

– oefeningen worden positief beoordeeld; beste voorspellers zijn: – – – –

attitude t.a.v. computers gebruiksvriendelijkheid duidelijkheid! efficiëntie

– mengvorm: geen vervanging van traditioneel onderwijs Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.17 29/06/05

Toekomstige ontwikkelingen Software: – algemene functies (opslaan, …) – lay-out en help wordt aangepast op basis van de evaluatie

Meer oefeningen met behulp van ELEDES Download: http://glimo.vub.ac.be Contact: [email protected] [email protected] Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen Pag.18 29/06/05

Licentie

Deze presentatie staat onder een CC licentie

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/be/


Aan de slag met onderzoeksmethoden in Humane Wetenschappen

Recommend Documents