Lehrveranstaltungen für Master Sensorik und kognitive Psychologie im Wintersemester 26/27
Beginn und Einschreibung
- Vorlesung: erster Termin am 13.10.2026; die Einschreibung ist jederzeit möglich.
- Übungen: Der Beginn wird noch bekannt gegeben. Die Einschreibung ist ab 23.09.2026 um 08:00 Uhr möglich.
- Seminare: Gruppe 2 beginnt am 12.10.2026, Gruppe 1 am 14.10.2026 und Gruppe 3 am 15.10.2026. Die Einschreibung ist vom 23.09.2026 um 08:00 Uhr bis zum 04.10.2026 um 23:59 Uhr möglich.
Zur Einschreibung klicken Sie auf den Namen der jeweiligen Veranstaltung in der Tabelle.
Seminarthemen
Gruppe 1: Methoden der Item-Response-Theorie und des adaptiven Testens in der klinischen und nicht-klinischen Anwendung – Beschreibung aufklappen– Beschreibung zuklappen
Inhalt
Computerisierte adaptive Tests (CATs) sind längst Routine: in der klinischen Verlaufsmessung, der Eignungsdiagnostik, in Sprachtests und im Large-Scale-Assessment der empirischen Bildungsforschung. Im Kern lösen sie dabei ein erstaunlich einfaches Problem: die Optimierung der Testinformation durch individuell zugeschnittene Itemauswahl. Der Ertrag ist trotzdem beachtlich: spürbar kürzere diagnostische Instrumente bei gleichbleibender individueller Messgenauigkeit.
Ausgehend von den Grundlagen der Item-Response-Theorie erarbeiten wir die theoretischen und praktischen Voraussetzungen, um adaptive Tests für kognitive Assessments (Tests) und nicht-kognitive Assessments (Fragebögen) zu konstruieren und kritisch zu bewerten. Sie arbeiten dabei durchgehend selbst in R: Sie schätzen Itemparameter, prüfen Modellpassung, implementieren einen adaptiven Algorithmus und untersuchen sein Verhalten in einer eigenen Simulationsstudie.
Was Sie mitbringen sollten
- Neugier auf die Frage, wie sich Testzeit verkürzen und Messeffizienz steigern lässt und wo die Grenzen liegen
- Bereitschaft, IRT-Modelle in R selbst zu schätzen und adaptive Algorithmen praktisch zu erproben
- Keine Berührungsängste gegenüber englischsprachiger Fachliteratur
Lernziele
- Grundlegende Modelle der Item-Response-Theorie für dichotome und polytome Antwortformate kennen
- Mit den R-Paketen TAM und mirt Itemparameter schätzen und die Modellpassung auf Itemebene beurteilen
- Verfahren zur Prüfung der Gültigkeit von Itemparametern in Subpopulationen kennen und deren Bedeutung für die diagnostische Anwendung einordnen
- Adaptive Tests in R umsetzen und die Eigenschaften des Algorithmus in einer Simulationsstudie untersuchen
- Die Voraussetzungen und Herausforderungen adaptiven Testens kritisch bewerten
Beginn: 14.10.2026
Gruppe 2: Experimentelle Einzelfallanalyse – Beschreibung aufklappen– Beschreibung zuklappen
Inhalt
Experimentelle Einzelfallanalysen werden eingesetzt, um wissenschaftlich fundierte Ergebnisse zu erzielen, wenn beispielsweise keine großen Stichproben zur Verfügung stehen. Mithilfe experimenteller Einzelfallanalysen können Sie individuelle Veränderungsprozesse detailliert untersuchen und kausale Schlüsse auf Ebene einzelner Personen ziehen.
In diesem Seminar liegt der Schwerpunkt darauf, Daten aus experimentellen Einzelfallstudien mit Meta-Analysen auszuwerten. Sie arbeiten in Kleingruppen; das Vorgehen, die Auswertung mit R und die Ergebnisse dokumentieren Sie in einem wissenschaftlichen Gruppenbericht.
Voraussetzungen
- Der Besuch der Vorlesung ist von Vorteil, aber kein Muss.
- Grundkenntnisse in R oder die Bereitschaft, sich einzuarbeiten
Lernziele
- Sie kennen die theoretischen Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten experimenteller Einzelfallanalysen.
- Sie sind in der Lage, eine Meta-Analyse im Kontext von experimentellen Einzelfallanalysen durchzuführen.
Prüfungsleistung
Schriftlicher Bericht
Beginn: 12.10.2026
Gruppe 3: Qualitative Textanalyse mit LLM – Beschreibung aufklappen– Beschreibung zuklappen
Inhalt
Qualitative Daten ermöglichen einen differenzierten Blick auf Sprache, Erfahrungen, Bedeutungen und soziale Zusammenhänge. Ihre Analyse ist allerdings häufig zeit- und arbeitsintensiv. Mit Large Language Models (LLMs) stehen inzwischen Werkzeuge zur Verfügung, die einzelne Schritte qualitativer Analysen unterstützen oder teilweise automatisieren können.
Genau an diesem Punkt setzt das Seminar an: Wir untersuchen, wie sich qualitative Textanalyse und Large Language Models methodisch sinnvoll miteinander verbinden lassen – und wo die Grenzen einer solchen Verbindung liegen.
Im Mittelpunkt steht die thematische Analyse. Dabei betrachten wir unterschiedliche Spielarten, die sich darin unterscheiden, wie stark die Kodierung vorstrukturiert ist, welche Rolle Codebooks spielen, wie subjektive Interpretation verstanden wird und welche Gütekriterien angemessen sind:
- Coding Reliability TA
- Codebook TA
- Reflexive Thematic Analysis
Eine grundlegende Frage durch das gesamte Seminar lautet: Wie lässt sich die Qualität einer LLM-gestützten qualitativen Analyse beurteilen? Dabei betrachten wir insbesondere Reliabilität, Nachvollziehbarkeit, Reflexivität, Reproduzierbarkeit und technische Einstellungen.
Erwartungen an die Seminarteilnahme
- Regelmäßige Teilnahme an den Präsenzterminen
- Vorbereitung der jeweiligen Basisliteratur und Analysebeispiele
- Aktive Beteiligung an Diskussionen und praktischen Übungen
- Präsentation im workshopartigen Format
Prüfungsleistung
Schriftlicher Bericht als semesterbegleitende Prozessdokumentation zur Entwicklung und Beantwortung einer eigenen methodischen Fragestellung. Umfang und gegebenenfalls zusätzliche Präsentationsleistungen richten sich nach dem jeweiligen Studiengang und der Prüfungsordnung.
Beginn: 15.10.2026, Donnerstag, 09:15 Uhr
