{"id":1870,"date":"2023-09-05T15:11:55","date_gmt":"2023-09-05T13:11:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digitaltransformation.rw.fau.eu\/?page_id=1870"},"modified":"2025-09-18T12:48:14","modified_gmt":"2025-09-18T10:48:14","slug":"evids-experimentelle-verhaltensforschung-in-data-science","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.digitaltransformation.rw.fau.eu\/de\/education\/courses\/bachelor\/evids-experimentelle-verhaltensforschung-in-data-science\/","title":{"rendered":"Experimentelle Verhaltensforschung in Data Science (EVIDS)"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Inhalte<\/h2>\n\n\n\n<p>Im Zuge der Digitalisierung werden zunehmend Daten verf\u00fcgbar, die es gestatten, menschliches Verhalten in diversen Bereichen zu beobachten, zu analysieren und zu verstehen. Beispiele hierf\u00fcr sind Transaktionen auf Websites, von Smartphones aufgezeichnete Bewegungsdaten oder auch Daten von Smart-Home Ger\u00e4ten. Entsprechend gewinnt die experimentelle Verhaltensforschung in der Unternehmenspraxis und den Wirtschaftswissenschaften immer mehr an Bedeutung. Im Rahmen des Moduls werden den Studierenden grundlegende Kenntnisse der experimentellen Forschung und praktische Anwendungsm\u00f6glichkeiten vermittelt, die dazu eingesetzt werden k\u00f6nnen, in der wissenschaftlichen und unternehmerischen Praxis verhaltensbezogene Fragestellungen fundiert beantworten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Vorlesung stehen dabei insbesondere die Planung, Organisation und Implementierung von Verhaltensexperimenten im Vordergrund. Die Studierenden erlenen hierzu theoretische wissenschaftliche Grundlagen und verstehen die Relevanz experimenteller Forschung in Unternehmen und den Wirtschaftswissenschaften. Zus\u00e4tzlich werden den Studierenden Kenntnisse vermittelt, wie sie eigene Experimente entwickeln und durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Dabei liegt der Fokus auf der Generierung \u00fcberpr\u00fcfbarer Hypothesen, der Auswahl eines passenden experimentellen Designs, der ethischen Durchf\u00fchrung von Experimenten und dem klaren und verst\u00e4ndlichen Berichten der Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Vorlesungsinhalte werden in einer begleitenden \u00dcbung anhand von \u00dcbungsaufgaben vertieft und in Form von praxisorientierten Fragestellungen angewandt. Dabei sollen die Studierenden sowohl experimentelle Designs in der Literatur analysieren und bewerten als auch eigene Designs entwickeln und pr\u00e4sentieren.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-rrze-elements-collapsibles \"><div class=\"accordion\">\n<div class=\"wp-block-rrze-elements-collapse \"><div class=\"accordion-group \"><h2 class=\"accordion-heading\"><button class=\"accordion-toggle\" data-toggle=\"collapse\" data-name=\"panel_addee052\" data-href=\"#panel_addee052\" type=\"button\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"panel_addee052-section\" id=\"panel_addee052\">Lernziele und Kompetenzen<\/button><\/h2><div id=\"panel_addee052-section\" class=\"accordion-body \" aria-labelledby=\"panel_addee052\" role=\"region\" name=\"panel_addee052\"><div class=\"accordion-inner clearfix\">\n\n<p><br>Die Studierenden<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>erwerben ein grundlegendes Versta\u0308ndnis fu\u0308r dieBedeutung experimenteller Forschung im Rahmen des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns<\/li>\n\n\n\n<li>ko\u0308nnen ero\u0308rtern, inwiefern sich die experimentelle Methodik von anderen wissenschaftlichen Untersuchungsmethoden unterscheidet und welchen Beitrag Experimente zu wirtschaftsinformatischen Forschungsvorhaben leisten ko\u0308nnen<\/li>\n\n\n\n<li>ko\u0308nnen die grundlegenden Prinzipien und Designs von Experimenten erkla\u0308ren<\/li>\n\n\n\n<li>ko\u0308nnen Designentscheidungen wissenschaftlicher Experimente kritisch reflektieren<\/li>\n\n\n\n<li>ko\u0308nnen eigene experimentelle Designs zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragestellungen aufstellen<\/li>\n\n\n\n<li>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n<\/div><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Voraussetzungen f\u00fcr die Teilnahme<\/strong><\/td><td>Erfolgreicher Abschluss der Veranstaltungen Data Science: Datenauswertung und Data Science: Statistik<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ort und Zeit<\/strong><\/td><td>Vorlesung: tbd ; \u00dcbung: <small>tbd<br><\/small><\/td><\/tr><tr><td><strong>Studien- und Pr\u00fcfungsleistungen<\/strong><\/td><td>Klausur (90 minutes)<\/td><\/tr><tr><td><strong>Berechnung der Modulnote<\/strong><\/td><td>Klausur (100 %)<\/td><\/tr><tr><td><strong>Turnus des Angebots<\/strong><\/td><td>Sommersemester<\/td><\/tr><tr><td><strong>Workload<\/strong><\/td><td>Pr\u00e4senzzeit: 50 h<br>Eigenstudium: 100 h<\/td><\/tr><tr><td><strong>Moduldauer<\/strong><\/td><td>1 Semester<\/td><\/tr><tr><td><strong>Unterrichts- und Pr\u00fcfungssprache<\/strong><\/td><td>Deutsch<\/td><\/tr><tr><td><strong>Literaturhinweise<\/strong><\/td><td>Unterrichts- und Pr\u00fcfungssprache<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Inhalte Im Zuge der Digitalisierung werden zunehmend Daten verf\u00fcgbar, die es gestatten, menschliches Verhalten in diversen Bereichen zu beobachten, zu analysieren und zu verstehen. 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