Forschungstag des Qualifizierungsnetzwerks IfE

Datenvisualisierungen sind ein zentrales Instrument der wissenschaftlichen Kommunikation. Sie ermöglichen es, komplexe Datensätze verständlich darzustellen, Zusammenhänge zu erkennen und Forschungsergebnisse anschaulich zu vermitteln. Im ersten Teil stelle ich die Grammar of Graphics von Leland Wilkinson vor, die eine theoretische Grundlage für die Erstellung wissenschaftlicher Visualisierungen bietet. Dieses Modell beschreibt die Bausteine grafischer Darstellungen formal und systematisch und bildet damit die Basis vieler moderner Visualisierungswerkzeuge – etwa ggplot2 in R. Im zweiten Teil folgt eine kurze Einführung in zwei Online-Tools zur Erstellung von Visualisierungen. Ergänzend zeige ich, wie sich ChatGPT als Assistenzsystem für die wissenschaftliche Datenvisualisierung nutzen lässt – etwa zur Codegenerierung, zur Konzeptübersetzung oder zur Strukturierung komplexer Darstellungen.

In diesem Workshop lernst du, wie du deine Manuskripte zielgerichtet für die Publikation vorbereitest – ob für Fachzeitschriften, Sammelbände oder eigene Forschungsberichte. Wir starten mit den technischen Basics: Wie richtest du in Word Formatvorlagen ein, die den Anforderungen von Verlagen entsprechen? Wo verstecken sich Fallstricke bei Silbentrennungen oder bei dem Setzen von Umbrüchen – und was hat eigentlich ein „Schusterjunge“ mit einem „Fliegenschiss“ zu tun? Neben der Auseinandersetzung mit zu vermeidenden, typografischen Fehlern erproben wir gemeinsam, wie Grafiken mit hoher Auflösung und unter Beachtung urheberrechtlicher Regelungen generiert werden können.

Künstliche Intelligenz (KI) zählt zu den einflussreichsten und zugleich umstrittensten Technologien unserer Zeit – auch und gerade in der Wissenschaft. Promovierende sehen sich zunehmend mit der Herausforderung konfrontiert, KI-Anwendungen in ihren Forschungsalltag zu integrieren, deren Leistungsfähigkeit kritisch zu hinterfragen und deren Ergebnisse korrekt einzuordnen. Dabei stellt sich immer wieder die grundlegende Frage: Wie „intelligent“ sind diese Systeme wirklich?
In meinem Vortrag möchte ich technische Grundlagen und aktuelle Entwicklungen der KI-Forschung vorstellen und anhand konkreter Beispiele – etwa aus dem Bereich der Large Language Models (LLMs) – aufzeigen, wie die oftmals stark vermenschlichende Terminologie zu Missverständnissen führen kann. Ziel ist es, eine verständliche, aber fundierte Einordnung der algorithmischen „Intelligenz“ zu ermöglichen, ihre Potenziale und Grenzen aufzuzeigen und eine kritisch reflektierte Auseinandersetzung mit dem Begriff der Intelligenz im KI-Kontext anzuregen.
Der Vortrag richtet sich gezielt an Promovierende, die KI nicht nur als Werkzeug nutzen, sondern auch deren theoretische Grundlagen und gesellschaftliche Implikationen besser verstehen wollen. Er soll dazu beitragen, den Einsatz von KI-Technologien im Forschungsalltag bewusster und informierter zu gestalten.

Der Workshop hat zum Ziel, den Teilnehmenden eine grundlegende Orientierung zur Grounded Theory Methodologie (GTM) und ihrem Forschungsstil zu vermitteln. Dabei nehmen wir insbesondere zentrale erkenntnistheoretische Prämissen und damit verknüpfte analytische Werkzeuge der GTM in den Fokus. Falls Sie sich also schon immer gefragt haben, was es mit der Verschränkung von Erhebung und Auswertung, dem permanenten Vergleich, Memo schreiben und Kodieren, der theoretischen Sensibilität oder Abduktion auf sich hat, sind Sie in diesem Workshop richtig. Soweit möglich, beziehen wir uns dabei auf (Ihre) empirischen Beispiele.

Korrelations- und Regressionsanalysen sind häufig genutzte statistische Verfahren zur Auswertung quantitativer Forschungsdaten. Das Statistikprogramm R stellt dabei ein hilfreiches Tool dar, das eine Vielzahl von Funktionen zur Durchführung dieser und anderer statistischer Verfahren kostenfrei zur Verfügung stellt.
In diesem Workshop soll es darum gehen, Anwendungsmöglichkeiten von Korrelations- und Regressionsanalysen anhand von beispielhaften Fragestellungen und Datensätzen aus dem Kontext der Erziehungswissenschaften in R Schritt für Schritt gemeinsam durchzuführen. Außerdem sollen Implikationen und Limitationen der Ergebnisse diskutiert werden. Für die Teilnahme an dem Workshop wird ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von R empfohlen. Im Vorfeld des Workshops werden aus diesem Grund Selbstlernmaterialien zur Verfügung gestellt, die die Einarbeitung in die grundlegende Funktionsweise von R ermöglichen.