Category Archives: Network Courses

Graduate School der Uni Hamburg: Schweigsamkeit oder Geschwätzigkeit des Sozialen? Methoden und Techniken der qualitativen Sozialforschung

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Martin Stempfhuber

Datum und Zeitplanung:

Donnerstags, jeweils von 14:00 bis 16:00 Uhr

  • 02.04.15
  • 09.04.15
  • 16.04.15
  • 23.04.15
  • 30.04.15
  • 07.05.15

Blockseminar:

  • Do., 02.07.15, 14-20 Uhr
  • Do., 09.07.15, 14-20 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum B 136 (VMP 9)

Beschreibung:

In jüngster Zeit hat sich in der methodologischen Diskussion innerhalb der qualitativen empirischen Sozialforschung eine Einsicht durchgesetzt, die auch theoretisch bedenkenswerte Konsequenzen hat: Die Daten, mit denen es der Soziologie zu tun hat, sind keine neutrale Kopie des Sozialen. So wie Bilder keine Abbilder sind, sind auch die vom Forscher erzeugten Daten keine schlichten Aufzeichnungen oder Transkriptionen der Realität. Die Hervorbringung qualitativer empirischer Daten ist ein performativer Akt und prägt zumindest unsere Vorstellung davon, was der genuine Gegenstand der Soziologie ist: Soll man am besten Interviews führen um der Geschwätzigkeit des Sozialen ein Quäntchen ihrer sprachlich verfassten Wahrheit abzulauschen? Oder soll man sich vielmehr ins Feld begeben um ethnographisch gerade den nicht-sprachlichen Aspekten des Sozialen zu ihrem Recht zu verhelfen und das schweigsame Soziale erst zu artikulieren?

In diesem Seminar sollen zunächst zwei mögliche Zugänge zur Analyse des Sozialen vorgestellt werden: zum einen das Interview als empirische Methode und zum anderen die ethnographische Forschung. In beiden Fällen soll – theoretisch wie praktisch – die Rolle des Sozialwissenschaftlers als „Übersetzer“ (Herbert Kalthoff) herausgestellt werden. Wenn etwa im biographischen Interview Individuen dem Soziologen beredt Auskunft über ihre Lebensgeschichte geben, so kann demgegenüber als „Kern ethnographischer Autorenschaft“ (Stefan Hirschauer) ausgemacht werden, dass die Wahrnehmungen und Beobachtungen in einem Feldaufenthalt erst vom ethnographischen Forscher versprachlicht und in einen (schriftlichen) Text überführt werden müssen.

Ziel des Seminars ist es jedoch vor allem, die Performativität der Datenerhebung praktisch nachvollziehbar zu machen. Es sollen sowohl Interviewstrategien und Fragetechniken als auch ethnographische Techniken des teilnehmenden Beobachtens eingeübt werden. Das Fallbeispiel, an dem sich diese Techniken erproben lassen sollen, ist der zeitgenössische Wandel der Intimität, an dem sich die qualitativ empirisch arbeitenden Rolle des Soziologen als Übersetzer besonders gut einstudieren lässt.

Einführende Literatur:

  • Bergmann, Jörg (1985): Flüchtigkeit und methodische Fixierung sozialer Wirklichkeit. In: Wolfgang Bonß/Heinz Hartmann (Hg.), Entzauberte Wissenschaft. Göttingen: Schwarz, S. 299-320.

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 19.03.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: Stata für Ein- und Umsteiger

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Kai-Uwe Schnapp

Datum und Zeitplanung:

  • Mo., 07.09.15, 10:30-16 Uhr
  • Mi., 09.09.15, 09-15 Uhr
  • Do., 10.09.15, 09-15 Uhr
  • Fr., 11.09.15, 09-15 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum A 514 (VMP 9)

Beschreibung:

Studierende lernen im Allgemeinen in der Ausbildung in bestimmten Grenzen mit Statistik umzugehen. Im Idealfall werden Datenanalysen an eigens aufgesetzten Datensätzen angefertigt. Die resultierenden Statistikkenntnisse sind, je nach Ausbildungsort und -fach mal besser, mal schlechter, aber auf ausreichend, um den Einstieg in eigene Datenanalysen zu beginnen. Dieser Start gerät jedoch oft sehr holperig, weil ein solides Beherrschen der Statistik allein nicht genügt. Es beginnt damit, dass die Daten im wirklichen WissenschaftlerInnenleben selten genauso daher kommen, wie sie für die Analyse benötigt werden. Sie müssen angepasst, transformiert, zusammengefügt und auseinandergenommen, dokumentiert und in sinnvollen Paketen gespeichert werden. In der Fülle der Arbeitsschritte geht schnell der Überblick verloren: Was wurde wann getan, was wurde wie geändert (und warum?), welche Fälle wurden gefiltert, welche Variablen wie aggregiert. Nach mitunter nur wenigen Tagen ist nicht mehr klar, was passierte, warum eine Variable jetzt so aussieht, mit welchen Einstellungen (und sei es die Startzahl für den Zufallszahlengenerator) eine Analyse begonnen und durchgeführt wurde. Noch unangenehmer wird es, wenn später, etwa bei der Journaleinreichung, nach Dokumentation und Replikationsinformationen gefragt wird, oder wenn eine interessierte Leserin um einen (gut) dokumentierten Datensatz bittet, um die Ergebnisse aus einer Veröffentlichung selbst nachzuvollziehen. Jetzt beginnt die Suche, der Versuch, zu rekonstruieren, was oft nicht mehr zu rekonstruieren ist.Vielen dieser Probleme kann durch einen gut geplanten und während des Arbeitens dokumentierten Arbeitsprozess vorgebeugt werden. Vieles, was man selbst getan hat, kann vor dem Vergessen bewahrt werden, wenn die Arbeitsschritte klar, die Speicher- und Dokumentationsroutinen definiert sind.

Dem Zweck, eine solche Arbeitsweise einzuführen, und dabei gleichzeitig die ersten Schritte mit STATA zu machen dient dieser Kurs. Es geht also nicht um die Vermittlung von Statistikkenntnissen. Es wird vorausgesetzt, dass die Grundlagen der Inferenzstatistik bekannt sind und das Kenntnisse der Regressionsanalyse bestehen. Grundkenntnisse der Varianzanalyse (ANOVA) und der Faktorenanalyse sind von Vorteil. Für Personen, denen diese Kenntnisse gibt es kurze Auffrischungssitzungen am Anfang der Woche (siehe Vorgehen).

Neben der Einführung in die Oberfläche, die Befehlsstruktur, Arbeitsweise und Dokumentation von STATA soll vermittelt werden, welche Tricks und Hilfsroutinen STATA bietet, um schnell vom Programmoutput zu publikationsreifen Ergebnissen zu kommen. Besonderes Augenmerk wird auf die Erzeugung guter Grafiken gelegt.

Eigene Daten können in den Workshop mitgebracht werden, sind jedoch nicht Voraussetzung.

Lernziel
Folgende Fähigkeiten und Kenntnisse sollen vermittelt werden:- Kenntnis der Oberfläche und der Elemente von STATA
– Kenntnisse im Datenmanagement und der Datenmanipulation mit STATA
– Durchführung einfacher statistischer Analysen mit STATA
– Kenntnisse von Hilfsmitteln und Routinen zur effizienten Erzeugung publikationsfähigen Outputs mit STATA (Tabellen und Grafiken)
– Kenntnisse und Fähigkeiten einer effizienten Arbeitsorganisation bei der statistischen Analyse mit STATA
– Kenntnisse und Fähigkeiten einer effizienten Dokumentation der statistischen Analyse mit STATA

Man kann den Kurs SPRACHLERNKURS verstehen, in dem STATA als Sprache zur Programmierung von Datenanalysen erlernt wird.

Vorgehen
Der Kurs wird im CIP-Pool durchgeführt. Alle Arbeitsschritte werden am Computer vorgeführt und direkt von den TeilnehmerInnen an ihren Arbeitsplätzen umgesetzt.Um sicherzustellen, dass alle Teilnehmenden den „eigentlichen“ Kurs auf gleichem Niveau starten, gibt es drei vorbereitende Sitzungen zu je 90 Minuten.

Teil 1: Einführung in die Arbeitsumgebung von STATA. Wendet sich an Personen, die noch nie mi STATA gearbeitet haben.

Teil 2: Auffrischung lineare Regression. Wendet sich an Personen, bei denen die Kenntnis der Regressionsanalyse etwas verblasst ist. Soll erreichen, dass im Kurs selbst wenig über Statistikgrundlagen gesprochen werden muss.

Teil 3: Auffrischung Faktorenanalyse. Wendet sich an Personen, bei denen die Kenntnis der Faktorenanalyse etwas verblasst ist oder noch gar nicht vorhanden war. Soll erreichen, dass im Kurs selbst wenig über Statistikgrundlagen gesprochen werden muss.

 Literatur
Als Einführungsbuch in STATA empfehle ich Kohler/Kreuter: Datenanalyse mit STATA. Das Buch ist inzwischen in vierter Auflage erschienen. Diese ist auch unbedingt zu empfehlen, da sie einige sehr wichtige Neuerungen enthält.
Hinweise zur Prüfung
Die Vergabe der Leistungspunkte ist an die Abgabe einer von den TeilnehmerInnen zu lösenden und zu dokumentierenden Aufgabe gebunden (je nach individuelle Arbeitsgeschwindigkeit 5-10 Stunden Bearbeitungsdauer). In dieser Aufgabe werden Daten zu transformieren, zu dokumentieren und zu analysieren sein. Aus den Analysen sind (weitgehend) publikationsreife Tabellen und oder Grafiken zu erzeugen.

 

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 06.07.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: Process Tracing and Social Mechanisms in Social Sciences

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Birgit Pfau-Effinger

Datum und Zeitplanung:

Mittwochs, jeweils 10:15-11:45,

  • 15.04.15
  • 06.5.15
  • 20.05.15
  • 10.06.15
  • 24.06.15
  • 02.07.15

Blockseminar:

  • Mo., 29.06.15, 14-18 Uhr
  • Di., 30.06.15, 09-18 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum B 136 (VMP 9)

Unterrichtssprache: Deutsch

Beschreibung:

There is a relatively new debate in the field of comparative institutional research, according to which “process tracing” is an adequate way to analyze the mechanisms though which explanatory variables exert an influence on the dependent variables. Process tracing is a theory-based methodological approach in social sciences to study the “causes of effects”, this is to analyze why some explanatory variables have a specific effect on a dependent variable. The aim of the Seminar is to get in-depth knowledge of the scientific literature that introduces several variants of this methodological approach and about the ways in which social scientists have applied it. Moreover, it will be discussed how it is possible to introduce process tracing into the design of an empirical study and to apply it for cross-national and historical empirical research.

The seminar will comprise 2 SWS. It will take place regularly on Wednesday, 10:15-11:45 on the following dates: 15.4., 6.5., 20.5., 10.6., 24.6., 2.7.. In addition, it will be organized as a block seminar on Montag, 29.6., 14-16, 16-18; and on Tuesday, 30.6. 9-11, 11-13, 14-16, 16-18.

Relevant publications for an introduction into the theme (selected):

  • Deters, Henning (2012) Process tracing in the development and validation of theoretical explanations: the example of environmental policy-making in the EU, European Political Science 12.
  • Hedström, Peter; Ylikoski, Petri, Causal Mechanisms in the Social Sciences, Annual Review of Sociology, Vol. 36: 49-67
  • Mahoney, James (2012) The Logic of Process Tracing in Social Science, Sociological Methods & Research 2012 41: 570
  • Mahoney, James (2004), Comparative-Historical Methodology, Annual Review of Sociology, Vol. 30 (2004), pp. 81-101Published
  • Martin, Claude (2010), The Reframing of Family Policy in France: Actors, Ideas and Instruments, Journal of European Social Policy, vol. 20, 5, 410-421.

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 19.03.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: Estimation and Solution of DSGE Models: Application to Labor Search Models

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Alexander Meyer-Gohde

Datum und Zeitplanung:

  • Fr., 10.04.15,   09-17 Uhr
  • Fr., 08.05.15, 09-17 Uhr
  • Fr., 26.06.15, 09-17 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum 1077 (VMP 5)

Beschreibung:

The course is based on techniques and applications and explores the importance of the labor market in macroeconomics using a variety of methodological tools. It is designed to develop and sharpen students’ prior knowledge dynamic macroeconomics and econometrics with a mixture of lectures on state-of-the-art solution and estimation techniques for macroeconomic models and application of the techniques to search theory with standard software packages and models from the literature.

 

Course Outline

  1. Introduction
Concepts/techniques: Data filtering, DSGE linearized difference equations
Main readings: King and Rebelo (1993), Shimer (2005), Uhlig (1997) sec. 3
Additional reading: Hamilton (1994) ch. 1

 

  1. Baseline Search and Matching Model
Concepts/techniques: Intertemporal optimization, search and matching
Reading: Merz (1995)

 

  1. Root Finding Methods, Linear Solution Methods
Concepts/techniques: Bisection, Newton-based methods, eigenvalue methods
Reading: Judd (1998) ch. 5, Uhlig (1997) sec. 6 and 7
Additional readings: Fernández-Villaverde (2010) sec. 4.1

 

  1. State Space and Likelihood Function
Concepts/techniques: Kalman filter, likelihood function
Main reading: Fernández-Villaverde (2010) sec. 4.2
Additional reading: Hamilton (1994) ch. 13.2 and 13.4

 

  1. Estimation Methods and Model Analysis
Concepts/techniques: Maximum likelihood, Bayesian methods, Markov Chain Monte Carlo, Diagnostics, Model Comparison
Main reading: Fernández-Villaverde (2010) sec. 4 and 5
Additional reading: An and Schorfheide (2007) sec. 3 and 4

 

  1. Nonlinear Methods
Concepts/techniques: Perturbation, Particle Filter
Main reading: Fernández-Villaverde (2010) sec. 4.2.2 and An and Schorfheide (2007) sec. 6
Additional reading: Lan and Meyer-Gohde (2013), Schmitt-Grohé and Uribe (2004)

 

 

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 19.03.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: International vergleichende Sozialforschung – Allgemeine Perspektiven und Ansätze der vergleichenden Datenanalyse

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Henning Lohmann

Datum und Zeitplanung:

  • Mi., 08.04.15, 16-18 Uhr
  • Mi., 20.05.15, 16-20 Uhr
  • Do., 21.05.15,   10-18 Uhr
  • Mi., 24.06.15, 16-20 Uhr
  • Do., 25.06.15, 10-18 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum A 510 (VMP 9)

Beschreibung:

Die Veranstaltung bietet einen anwendungsorientierten Überblick über die Zielsetzungen und Möglichkeiten international vergleichender Sozialforschung. Ein Schwerpunkt liegt auf der quantitativen Analyse von Surveydaten aus europäischen Ländern. Die Veranstaltung gliedert sich inhaltlich in drei Teile:

  1. Allgemeine Perspektiven der international vergleichenden Sozialforschung: Zur Methode des Vergleichs, Länder als Fälle und Merkmalsträger, Auswahl von Ländern und small-n-Problem, Makro-/Mikro- und Mehrebenenperspektive
  2. Datenverfügbarkeit und Datenqualität: Makrodaten, internationale Umfrageprojekte
  3. Datenanalyse: Regressionsanalysen mit hierarchisch gegliederten Daten (z.B. Länder – Personen, „Mehrebenenanalyse“)

Der Ablauf des Seminars ist wie folgt:

  1. Einführung und Überblick (2 Std.)
  2. Allgemeine Perspektiven der international vergleichenden Sozialforschung, Regressionsanalysen mit hierarchisch gegliederten Daten I (12 Std., Seminar und Anwendung)
  3. Auswahl von Ländern und Datenverfügbarkeit/-qualität, Regressionsanalysen mit hierarchisch gegliederten Daten II (12 Std., Seminar und Anwendung)

Schwerpunkte der Veranstaltung können bei Anmeldung bzw. bei der Vorbesprechung abgestimmt werden.

Course outline

The course provides an overview of the objectives and potentials of comparative social research. Emphasis is laid on the applied quantitative analysis of European survey data. The seminar covers the following topics:

General perspectives of comparative social research: comparative method, cases and variables, country selection and small-n problem, macro-, micro- and multi-level perspective

  1. Data availability and data quality : macro data, international survey data
  2. Data analysis: regression analysis with hierarchical data (e.g., countries – individuals, “multilevel analysis”) using Stata

The seminar is organized as follows:

  1. Introduction and Overview (2 hours)
  2. General perspectives of comparative social research, regression analysis with hierarchical data I (12 hours, classroom and lab session)
  3. Country selection and data availability/quality, regression analysis with hierarchical data II (12 hours, classroom and lab session)

Detailed topics will be discussed in the first session. If you have questions please send me a mail.

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 19.03.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: Einführung in die Analyse von Paneldaten

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Anne Busch-Heizmann

Datum und Zeitplanung:

  • Do., 04.06.15, 10-17 Uhr
  • Fr., 05.06.15, 10-17 Uhr
  • Do., 18.06.15, 10-17 Uhr
  • Fr., 19.06.15, 10-17 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum 2043/2047 (VMP 5)

Unterrichtssprache: Deutsch

Beschreibung:

In dem anwendungsorientierten Seminar werden multivariate Verfahren der Analyse von Längsschnittdatensätzen am Beispiel des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP) vorgestellt und in praktischen Übungen mit dem Statistikprogramm Stata vertieft. Nach Erörterung des Datenaufbaus von Paneldatensätzen werden verschiedene Analysemethoden von Paneldaten erarbeitet (Cluster-Regression, Fixed-Effects-Regression, Random-Effects-Regression, Hybrid-/Mundlak-Modelle) und auf konkrete sozialwissenschaftliche Forschungsfragen angewendet. Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Stata sowie Kenntnisse der linearen Regression.

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 20.04.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Graduate School der Uni Hamburg: Survey Methodology

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Lucia Bellora

Datum und Zeitplanung:

  • Mo., 08.06.15, 16-20 Uhr
  • Di, 09.06.15, 10-20 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum B 537 (VMP 9)

Unterrichtssprache: Englisch

Beschreibung:

The course aims at (1) preparing graduate students to answer research questions with the survey methodology and (2) enabling graduate students to evaluate survey-based research.

Starting from the predictive validity framework, the course teaches how to safeguard interrater reliability, convergent and discriminant validity when designing questionnaires. Besides sample selection methods, techniques for writing and evaluating survey questions and for questionnaire construction are discussed. Furthermore, the course teaches ways to reduce coverage and sampling error during the survey conduction. Finally, the peculiarities of surveying businesses are delineated.

The course is designed as a workshop. Graduate students are therefore required to hand in and present their own survey-based research projects.

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 20.04.2015 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

Doktorandenweiterbildung: Computergestützte Analyse qualitativer Daten

Institution: Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

Dozenten: Dr. Leo Gürtler & Prof. Dr. Günter L. Huber

Datum: 02.02. und 03.02.2015

Ort: Helmut-Schmidt-Universität Hamburg, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Unterrichtssprache: Deutsch

Beschreibung
Die Analyse qualitativer Daten findet heutzutage am leichtesten mit Hilfe von Software statt. Dies erlaubt es, ausgehend von den Originaldaten jede Kodierung, Kategorisierung, Zusammenfassung von Kodierungen auf abstrakterem Niveau, etc. exakt zu verfolgen. So ist eine lückenlose Transparenz und ein leichteres Arbeiten möglich. Ebenso eröffnet sich durch den Einsatz von Software die Möglichkeit, Analysen – etwa in Form von Tabellen – zu exportieren und weiter zu verarbeiten.

Die Strategie bei der Analyse qualitativer Daten unterscheidet sich kaum nach dem Datentyp (Text, Audio, Video, Bild). Das Ziel ist quasi immer, die Daten so zu reduzieren, dass eine begründete Beantwortung der initialen Forschungsfrage(n) möglich ist.

Inhalte
Der Workshop vermittelt die Grundlagen qualitativer Datenanalyse entlang der zwei großen Stränge: Kodierparadigma und Sequenzanalyse. Das Kodierparadigma wurde besonders durch die Grounded Theory und später durch die Analyse von Tabellen (nach Miles & Huberman) bekannt. Die Sequenzanalyse ist die Methode der Wahl in der objektiven Hermeneutik nach Oevermann und Kolleg/innen. Beide Formen der Datenanalyse können in der Open Source Software AQUAD 7 umgesetzt werden. Entsprechend steht die Praxis mit AQUAD 7 im Mittelpunkt des Workshops, um die verschiedenen Analysestrategien in einem kleinen Rahmen ausprobieren zu können. AQUAD 7 läuft unter Windows.

Teilnehmer/innen wird empfohlen, eigenes Datenmaterial mitzubringen, um an den eigenen konkreten Problemstellungen und Forschungsfragen den Umgang mit dem Datenmaterial zu erlernen. Dies ist jedoch keine  Voraussetzung für den Workshop, kann den späteren Transfer jedoch deutlich erleichtern. Fehlt eigenes Material, kann ein beliebiger interessanter Text genommen werden (z.B. ein Rededuell, eine Regierungserklärung, eine Rechtfertigung, ein Gespräch, ein Interview, ein Werbungstext, …), um das Vorgehen zu üben.

Ein zweiter Block richtet sich an diejenigen Teilnehmer/innen, die im Rahmen ihrer Dissertation eine externe kollegiale Beratung durch die Dozenten wünschen. Dies wird gemeinsam in der Gruppe im Workshop realisiert, um die potentiellen Entscheidungen und Wahl(un)freiheiten verdeutlichen zu können, die sich entlang einer qualitativen Datenanalyse ergeben. Teilnehmer/innen, die Doktorandenberatung wünschen, werden gebeten, ihre Forschungsfrage(n), evtl. Forschungsinstrumente, Daten, etc. zum Workshop mitzubringen. Es ist unerheblich, “wie weit” jeweils die Arbeiten vorangeschritten sind. Es ist etwa auch legitim, eine potentielle Forschungsfrage mitzubringen, um diese vor Ort zu spezifizieren. Eine Präsentation der eigenen Arbeit ist nicht gedacht oder erwünscht. Im Fokus steht das gemeinsame Arbeiten entlang des Status Quo.

Zeitplanung und Anmeldung
Der Workshop findet wie folgt statt:
02.02.2015, 09:00 – 18:00 Uhr
03.02.2015, 09:00 – 15:00 Uhr

Detaillierte Informationen zur Anmeldung erhalten Sie unter diesem Link.

 

Graduate School der Uni Hamburg: Estimation and Solution of DSGE Models – Application to Labor Search Models

Institution: Graduate School der Universität Hamburg

Dozent: Dr. Alexander Meyer-Gohde

Datum und Zeitplanung:

  • 06.01.2015 , 14:00 – 18:00 Uhr
  • 13.01.2015 , 16:00 – 18:00 Uhr
  • 20.01.2015 , 14:00 – 18:00 Uhr
  • 27.01.2015 , 14:00 – 18:00 Uhr

Ort: Universität Hamburg, Raum: B 537, VMP 9

Unterrichtssprache: Englisch

Beschreibung:

Die detaillierte Beschreibung zu dem Kursangebot “Estimation and Solution of DSGE Models: Application to Labor Search Models” finden Sie unter dem folgenden Link: DSGE_Course_Handout

Anmeldung:

Anmeldungen sind ab sofort bis zum 19.12.14 über Geventis https://www.geventis.uni-hamburg.de möglich.

 

HSU Hamburg: Hochschuldidaktik

Institution: Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

Dozent: Stefan Braun

Datum: 02.12. und 03.12.2014

Ort: Helmut-Schmidt-Universität Hamburg, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Unterrichtssprache: Deutsch

Beschreibung:
In dieser Grundlagen- und Vertiefungsveranstaltung erfahren Sie welche Handlungsfelder Sie als Lehrende berücksichtigen sollten, um eine effektive Lehr- bzw. Lernveranstaltung zu konzipieren und durchzuführen. Im Mittelpunkt des Kurses steht die Handlungskompetenz, d.h. der versierte Umgang mit dem organisatorischen Ablauf einer akademischen Veranstaltung und der spielerische Umgang mit den relevanten Themen- und Handlungsfeldern der Lehre.

Ziele:
Dieses Training versetzt die Teilnehmer in die Lage,

  • Lehrveranstaltung richtig vorzubereiten, durchzuführen und auszuwerten
  • eigene Lehr- und Lernvorstellungen und -erfahrungen zu reflektieren
  • die eigene Rolle im Lehrkontext zu klären
  • Grundlagen der Lernpsychologie zu erkennen
  • Lernziele für eigene Lehrveranstaltungen zu definieren
  • Neue Unterrichtsmethoden kennen zu lernen und zu verstehen
  • Eigene innovative Lehrkonzepte zu entwickeln

Inhalte:

  • Didaktischer Kontext/Didaktische Handlungsfelder
  • Umgang mit den Adressaten der anvisierten Lehrveranstaltung – Was braucht es zum erfolgreichen Lernen?
  • Lernpsychologische Grundlagen
  • Formen der Organisation und Kommunikation innerhalb der Lehrveranstaltung
  • Lernmotivation
  • Lernziele/Leistungsnachweis: Constructive Alignement
  • Stoffauswahl/Stoffreduktion
  • Methoden zur Aktivierung im Präsenzunterricht und Selbststudium

Zeitplanung und Anmeldung:
Der Workshop findet wie folgt statt:
02.12.2014, 09:00 – 17:00 Uhr
03.12.2014, 09:00 – 17:00 Uhr

Detaillierte Informationen zur Anmeldung erhalten Sie unter diesem Link.