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Erschienen in:
Zukunft der Aus- und Weiterbildung in der Markt- und Sozialforschung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Innovative Forschungsmethoden in der Evaluation – Text Mining und Data Analytics zur Erfolgsmessung und Wirksamkeitsanalyse

verfasst von : Cathleen M. Stützer

Erschienen in: Marktforschung für die Smart Data World

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Dieser Beitrag befasst sich mit der Bedeutung von (innovativen) digital-gestützten Erhebungs- und Auswertungsverfahren in der Evaluation. Am Beispiel von Text Mining und Data Analytics werden Potenziale und Herausforderungen zur automatisierten Leistungsbewertung, Qualitätsanalyse und Wirksamkeitsmessung im Kontext der Evaluationsforschung näher beleuchtet. Es werden Analogien zur Marktforschung aufgezeigt, Einblicke in den aktuellen Status quo gegeben sowie Möglichkeiten einer (übergreifenden) Implementierung bzw. einer Übertragbarkeit auf die Marktforschung am Fallbeispiel diskutiert.

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Fußnoten
1
Evaluation und Evaluationsforschung werden im Folgenden synonym verwendet.
 
2
Dies gilt sowohl für interne (In-House) wie auch externe Evaluationen (z. B. durch externe Agenturen, Institutionen etc.).
 
3
Vgl. Arbeitskreis „Forschungsmethoden in der Evaluation“ der Deutschen Gesellschaft für Evaluation (DeGEval) via https://​www.​degeval.​org/​degeval-standards/​standards-fuer-evaluation/​ (Stand: 20.04.2019) in Anlehnung an „Joint Committee on Standards for Educational Evaluation“ (JCSEE).
 
4
Analog zum ICC/ESOMAR-Kodex aus der Marktforschung.
 
6
Learning Analytics beziehen sich auf die Erhebung und Auswertung lehr- und lernbezogener Daten innerhalb von digitalen Lehr- und Lernräumen und zielen auf eine datenzentrierte Lernerfolgsmessung auf Indiviudalebene (vgl. Gaaw und Stützer 2017).
 
7
Zu den sich daraus resultierenden Rechtsunsicherheiten befinden sich die beteiligten Akteure (Hochschulleitungen, Administratoren, Datenschutzbeauftragte, Evaluatoren etc.) im Austausch.
 
8
Die Automatisierung dessen befindet sich aktuell noch in der Umsetzung.
 
9
Aktuell ist dieser Prozess technisch noch nicht realisiert. Zukünftig sollen die zusammengeführten Bewertungen des Inhalts in einem Dashboard grafisch dargestellt werden, um ohne Programmierkenntnisse nach speziellen Informationen (Verteilung und Art der Bewertung – positiv, neutral, negativ –, Hot Topics, GoI vs.GoR etc.) filtern zu können.
 
10
Code Snippets sind hier als einzelne Code-Bausteine zu verstehen, die sich je nach Verwendung in den einzelnen Ebenen während der Bearbeitung hinzufügen/löschen lassen.
 
11
Eine Workbench ist eine einheitliche Arbeitsumgebung und dabei visuelles Werkzeug für Entwickler und Anwender zugleich.
 
Literatur
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Döring N, Bortz J (2016) Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften. Springer, BerlinCrossRef
Gaaw S, Stützer CM (2017) Learning und Academic Analytics in Lernmanagementsystemen (LMS). Herausforderungen und Handlungsfelder im nationalen Hochschulkontext. In: Köhler T, Schoop E, Kahnwald N (Hrsg) Wissensgemeinschaften in Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung. TUDpress, Dresden, S 145–161. http://​nbn-resolving.​de/​urn:​nbn:​de:​bsz:​14-qucosa-234425. Zugegriffen: 17. Dez 2018
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Kerres M (2003) Wirkungen und Wirksamkeit neuer Medien in der Bildung. In: Keil-Slawik R, Kerres M (Hrsg) Education Quality Forum 2002. Wirkungen und Wirksamkeit neuer Medien. Waxmann, Münster
Manning C, Schütze H (1999) Foundations of statistical natural language processing. MIT Press, Cambridge
Mayring P (2010) Qualitative Inhaltsanalyse: Grundlagen und Techniken. Beltz Verlag, Weinheim
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Metadaten
Titel
Innovative Forschungsmethoden in der Evaluation – Text Mining und Data Analytics zur Erfolgsmessung und Wirksamkeitsanalyse
verfasst von
Cathleen M. Stützer
Copyright-Jahr
2020
Buch
Marktforschung für die Smart Data World

Print ISBN: 978-3-658-28663-7

Electronic ISBN: 978-3-658-28664-4

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28664-4_12