• von S. Schnettler & S. Heinecke für participate@UOL
• lizenziert unter CC BY 4.0
• veröffentlicht im Februar 2025

Durch das Klicken auf die einzelnen Modulteile kann der Kurs gestartet werden. 
Modul 0 - Übersicht
Modul 1 - Einführung und Motivation
Modul 2 - Eigenschaften von Variablen und Datenschätzen
Modul 3 - Univariate deskriptive Statistik
Modul 4 - Bivariate deskriptive Statistik 
Modul 5 - Datenvisualisierung
Modul 6 - Inferenzstatistik
Modul 7 - Lineare Regression - Einführung 
Modul 8 - Lineare Regression - Polynome und Interaktionen
Modul 9 - Lineare Regression - Regressionsannahmen 

Beschreibung: 
Dieser Selbstlernkurs für Statistik und das statische Programmieren mit “R” wurde im Rahmen des Projekts “Participate” an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg auf Basis vorhandener Lehrmaterialien der Arbeitsgruppe für Methoden der empirischen Sozialforschung (AG Methoden) am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Oldenburg entwickelt. Er richtet sich primär an Selbstlerner, die sich die Grundlagen der deskriptiven und inferenzstatistischen Verfahren eigenständig in einem strukturierten Kurs erarbeiten möchten. Darüber hinaus bietet der Kurs Dozierenden, die quantitative Methoden unterrichten, wertvolle Inhalte. Die Materialien, die einer Creative Commons BY 4.0 Lizenz unterliegen, können zur eigenen Vorbereitung oder direkt für die Lehre genutzt und für diese Zwecke geteilt und auch verändert werden, solange eine Namensnennung der Urheber erfolgt und die Änderungen ausgewiesen werden.

Der Kurs vermittelt zunächst theoretische Grundlagen durch Vorlesungsvideos, die in den letzten Semestern von Prof. Dr. Sebastian Schnettler, Leiter der AG Methoden, erstellt wurden und in den Modulen “Statistik 1” und “Statistik 2” im Rahmen eines Blended Learning-Formats zum Einsatz kommen. Für die erfolgreiche Integration in das Blended Learning-Format wurde das Modul “Statistik I” im Sommersemester 2019 mit dem „Preis der Lehre“ in der Kategorie „Beste Veranstaltung“ an der Universität Oldenburg ausgezeichnet. Für diesen Selbstlernkurs wurde eine Auswahl dieser Videos getroffen, um die zentralen statistischen Grundlagen zu vermitteln und die Lernenden zu befähigen, darüber hinaus eigenständig weiterlernen zu können. Die Videos legen die Basis für das Verständnis statistischer Datenanalysen, die auch außerhalb der Sozialwissenschaften anwendbar sind.

Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen bietet der Selbstlernkurs für jedes Modul einen praktischen R-Teil, in dem die theoretischen Inhalte mit dem Statistikprogramm “R“ umgesetzt werden. Die Materialien in diesem Abschnitt bauen auf Statistik-Skripten auf, die von Prof. Dr. Sebastian Schnettler und Dr. Andreas Filser für die Statistik Module der AG Methoden, sowie für ein GESIS-Online-Modul „Introduction to Statistical Data Analysis“ im Jahr 2023 entwickelt wurden. Für den Selbstlernkurs wurde dieser Teil von Svenja Heinecke, wissenschaftliche Mitarbeiterin und Dozentin der AG Methoden, überarbeitet und erweitert. Nach der Einführung in die praktische Anwendung von R beinhalten die Module Übungsaufgaben, die es den Lernenden ermöglichen, die erlernten Inhalte selbstständig zu vertiefen. Zu den Aufgaben werden jeweils Lösungsdateien bereitgestellt.

Zielgruppe: 
Studierende bzw. Selbstlerner zur eigenständigen Erarbeitung der Grundlagen der deskriptiven und inferenzstatistischen Verfahren, Dozierende 

Sprache: 
Deutsch

Credits – wir freuen uns über die Verwendung dieser OER unter folgenden Angaben: 
Dein SoWi-Statistik-Kurs: Von der Theorie zur Praxis in R – Materialien zum Selbstlernen und Unterrichten von S. Schnettler und S. Heinecke für participate, lizenziert unter CC BY 4.0. 
 

• von Dr. Susanne Quintes für participate@UOL
• lizensiert unter CC BY 4.0 – von der Lizenz ausgenommen sind sämtliche Vorlagen, Grafiken oder sonstige Elemente, die durch Padlet selbst erzeugt wurden.
• veröffentlicht im März 2024

Hier klicken, um das Padlet anzuschauen

Beschreibung:
Dieses Padlet bietet einen Überblick zu Lehr- und Lernangeboten, die Inhalte mit Spielelementen aufbereiten und vermitteln (auch als game-based learning oder Edutainment bezeichnet). Es wurde sich auf kostenlose, möglichst frei zugängliche Angebote konzentriert, die sich leicht in die eigene Lehre integrieren lassen.

Zielgruppe:
Lehrende und Studierende sowie alle anderen Interessierten

Sprache:
Deutsch

Credits – wir freuen uns über die Verwendung dieses Padlets unter folgenden Angaben:
„Game-based Learning und virtuelle Realität Medizin und Naturwissenschaften” von Susanne Quintes, lizensiert unter CC BY 4.0 – von der Lizenz ausgenommen sind sämtliche Vorlagen, Grafiken oder sonstige Elemente, die durch Padlet selbst erzeugt wurden.

Feedback:
Wir freuen uns über Feedback zum Material.

• von Dr. Wolfgang Müskens für participate@UOL
• lizensiert unter CC BY 4.0
• veröffentlicht im Dezember 2023

Hier klicken, um die Lernlandkarte anzuschauen

Beschreibung:
Kennen Sie sich eigentlich gut mit der Software aus, die sie im Studium verwenden müssen?

Diese Lernlandkarte bietet einen Überblick über hilfreiche Selbstlern-Materialien, die den Umgang mit Office-Software im Studium erläutern. Die verlinkten Ressourcen enthalten Einführungen sowie nützliche Tipps und Tricks für folgende Programme: Word, Excel, LaTeX, PowerPoint und Citavi. Navigieren Sie durch die Karte und wählen Sie gezielt die Themen, die Sie interessieren.

Hinweis: Die Softwarebezeichnungen, die in dieser Lernlandkarte erwähnt werden, können auch ohne besondere Kennzeichnung warenzeichen-, marken- oder patentrechtlichem Schutz unterliegen.

Zielgruppe:
Studienanfänger*innen und alle anderen Interessierten

Sprache:
Deutsch

Credits – wir freuen uns über die Verwendung dieser OER unter folgenden Angaben:
Lernlandkarte Office-Anwendungen von W. Müskens für participate@UOL, lizenziert unter CC BY 4.0.

Feedback:
Wir freuen uns über Feedback zum Material.

Für Nachnutzer:
Alle Dateien des OER als Download (im ZIP-Ordner)

• von P. R. Kulawiak für participate@UOL
• lizenziert unter CC BY 4.0
• veröffentlicht im September 2023

Hier klicken, um den Kurs anzuschauen oder zu beginnen.

Beschreibung:
Dieser Selbstlernkurs vermittelt die ersten Schritte, um mit Hilfe der Software R (bzw. R Studio) soziometrische Daten zur Analyse von sozialen Netzwerken zu nutzen und diese grafisch darzustellen. Vorkenntnisse in R sind empfehlenswert, technische Voraussetzungen werden direkt zur Beginn des Kurses geklärt. Das Material enthält sowohl Übungen zum Ausprobieren als auch umfangreiche Literaturhinweise zum Nach- und Weiterlesen. Das Material besteht aus dem Selbstlernkurs sowie den zwei Beispieldateien, die zur Durchführung der Übungen genutzt werden können.

Zielgruppe: 
Studierende mit Vorkenntnissen in der Software R. Die Installation von R Studio und notwendigen Komponenten wird im Kurs unter dem Punkt „3 Voraussetzungen” behandelt.

Sprache: 
Deutsch

Credits – wir freuen uns über die Verwendung dieser OER unter folgenden Angaben: 
Soziometrie und soziale Netzwerkanalyse in pädagogischen Kontexten mit R von P. R. Kulawiak für participate@UOL, lizenziert unter CC BY 4.0.

Feedback:
Wir freuen uns über Feedback zum Material.

Für Nachnutzer: 
Alle Dateien des OER als Download (im ZIP-Ordner) 

• von / by Dirk Ifenthaler und / and Olaf Zawacki-Richter für participate@UOL
• lizenziert unter / licensed under CC BY 4.0 - https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• veröffentlicht im März 2023 / published in March 2023

Beschreibung / Description
Prof. Dr. Dirk Ifenthaler interviewt Prof. Dr. Olaf Zawacki-Richter zur Durchführung von systematischen Überblicksstudien für pädagogische Forschung in Bezug auf Annäherung, generelle Probleme, Vorteile, Tools, Erfahrungen und andere relevante Inhalte. Das Interview gibt vielfältige wertvolle Einblicke in ein relativ neues und wachsendes Forschungsfeld.

Prof. Dr. Dirk Ifenthaler interviews Prof. Dr. Olaf Zawacki-Richter on conducting systematic reviews in educational research regarding the approach, general problems, benefits, tools, experiences and other relevant topics. The interview provides many valuable insights in a relatively new and growing field of research.

Zielgruppe / target group
Studierende im Master oder Promovierende der Erziehungswissenschaften und verwandter Felder sowie zum Einsatz in entsprechenden Lehrveranstaltungen zum Thema.

Master  or doctoral students  in Education an related fields and for use in teaching in higher education.

Sprache / Language
Englisch / English

Credits – wir freuen uns über die Verwendung dieser OER unter folgenden Angaben: 
Systematic Reviews in Educational Research von D. Ifenthaler und O. Zawacki-Richter, für participate@UOL lizenziert unter CC BY 4.0.

bzw.: Systematic Reviews in Educational Research  by D. Ifenthaler and O. Zawacki-Richter for participate@UOL, licenced as CC BY 4.0.

Feedback:
Wir freuen uns über Feedback zum Material.

Sonstiges / other
Video (MP4) – Dauer ca. / duration aprox. 55 min.