Einführung in wissenschaftliches Arbeiten Sommersemester Vorlesung Dr.-Ing. Wolfgang Heenes

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1 Einführung in wissenschaftliches Arbeiten Sommersemester Vorlesung Dr.-Ing. Wolfgang Heenes 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 1

2 Inhalt 1. Literatur 2. Wissenschaftstheorie 3. Definition der Wissenschaftstheorie 4. Grundbegriffe der Wissenschaftstheorie 5. Methodisches Vorgehen beim wissenschaftlichen Arbeiten 6. Zusammenfassung und Ausblick 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 2

3 Literatur [BSSK08] Balzert, Helmut, Christian Schäfer, Marion Schröder und Uwe Kern: Wissenschaftliches Arbeiten - Wissenschaft, Quellen, Artefakte, Organisation, Präsentation. W3L-Verlag, [Kor06] Kornmeier, Martin: Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Arbeiten. Physica-Verlag, Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 3

4 Wissenschaftstheorie Unsere Wissenschaft ist kein System von gesicherten Sätzen, auch kein System, das in stetem Fortschritt einem Zustand der Endgültigkeit zustrebt. Unsere Wissenschaft ist kein Wissen: weder Wahrheit noch Wahrscheinlichkeit kann sie erreichen. [...] Alles Wissen ist nur Vermutungswissen. Sir Karl Popper in Logik der Forschung 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 4

5 Wissenschaftstheorie Ohne Handwerkszeug kein Handwerk Bisher Gestaltung/Struktur von wissenschaftlichen Arbeiten Handwerkszeug (Textverarbeitung, Literatur) aber auch Sprache Was ist aber das Besondere an einer Wissenschaft? Was versteht man unter einer wissenschaftlichen Erkenntnis? Wodurch zeichnen sich wissenschaftliche Arbeiten (außer Sprache, Struktur) aus? kurze Einführung in die Wissenschaftstheorie, um Probleme systematisch zu durchdringen wissenschaftliche Befunde/Aussagen besser bewerten zu können neue Erkenntnisse zu gewinnen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 5

6 Übersicht über die Wissenschaften Abbildung: Übersicht über die Wissenschaften, Quelle: Kornmeier, Martin: Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Arbeiten. Springer, 2007, Seite 14, bearbeitet. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 6

7 Definition der Wissenschaftstheorie Dem Wortsinn nach ist Wissenschaftstheorie die selbstverständliche Betrachtung dessen, was Wissenschaft ist und sein könnte [Kor06, S. 6]. Sie formuliert Aussagen über die Wissenschaft und beschäftigt sich mit dem Begriff der Einteilung den Erkenntnisprinzipien den Methoden und Sprachen den Voraussetzungen Zielen und Ergebnissen der einzelnen Wissenschaften (vgl. [Kor06, S. 6]). Die Wissenschaftstheorie gilt daher den einzelnen Substanzwissenschaften, wie z. B. der Physik und Informatik, als Meta-Wissenschaft. 1 1 Meta: über 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 7

8 Grundbegriffe der Wissenschaftstheorie: Wesentliche Elemente einer wissenschaftlichen Arbeit Das wesentliche Ziel einer jeden Wissenschaft besteht darin, den Wissensvorrat der Gesellschaft zu vergrößern, indem man systematisch neue Erkenntnisse gewinnt bzw. versucht zu gewinnen. Beispiele für Erkenntnisgewinn sind: Ereignisse in der Natur oder im menschlichen Zusammenleben sammeln, ordnen und systematisieren. Zusammenhänge erkennen Erklärungen zu finden und Konsequenzen/Gestaltungsempfehlungen abzuleiten Im Mittelpunkt stehen Aussagen. Diese sind anhand bestimmter Kriterien zu bewerten Es gibt zahlreiche Arten von Aussagen Auch der Umgang mit Aussagen (Stichwort: kritische Distanz) ist wichtig. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 8

9 Arten von Aussagen Inhaltsleere Aussagen Leerformel: Alle Konsumenten handeln rational oder nicht. Solche Aussagen sind für die Wissenschaft und den Erkenntnisgewinn nicht geeignet. Die Aussage schließt nichts aus, ist wenig informativ Verschiendene Arten von Aussagen Grundlegende Einteilung von Aussagen wahrheitsfähige Aussagen logische Aussagen empirische Aussagen nicht wahrheitsfähige Aussagen normative Aussagen meta-physische Aussagen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 9

10 Logische Aussagen Dabei handelt es sich um wahrheitsfähige Aussagen, deren Wahrheitsgehalt (logische Wahrheit) mit den Regeln der Logik überprüft werden kann (logische Konsistenz) Wenn man postuliert, dass A größer als B ist und B größer als C ist, folgt: A ist auch größer als C Mathematik als Wissenschaft beruht in großen Teilen auf logischen Aussagen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 10

11 Empirische Aussagen Empirie: griechisch - Erfahrung, Erfahrungswissen Aussagen über einen realen Sachverhalt werden als empirisch bezeichnet Sie sind informativ und wahrheitsfähig Die Wahrheit empirischer Aussagen ist überprüfbar Man spricht auch von faktischer Wahrheit Beispiel: Die DaimlerChrysler AG erwirtschaftete 2004 einen höheren Jahresüberschuss als die Volkswagen AG. Überprüfung ergibt: DaimlerChrysler AG = Mio. Euro vs. Volkswagen AG = 505 Mio. Euro. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 11

12 Normative Aussagen Normative Aussagen legen fest, wie etwas sein soll (Soll-Aussagen) Sie verköpern das von einer Gemeinschaft/Gesellschaft akzeptierte Werturteil Beispiel: Du sollst nicht töten! Da sie eine bestimmte Handlung empfehlen bzw. Sachverhalte bewerten, sind normative Aussagen wertsetzend, jedoch nicht wahrheitsfähig. Dass sie anhand des Wahrheitskriteriums nicht geprüft werden können bedeutet nicht, dass eine Prüfung unmöglich oder nicht sinnvoll ist. Normative Aussagen kann man prüfen, indem man die Folgen der Ziele und Mittel diskutiert 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 12

13 Meta-physische Aussagen Aussagen wie Es gibt einen Gott! sind wissenschaftlich (noch) nicht prüfbar Aus Sicht der Empirie sind sie damit gehaltlos Meta-physische Aussagen können, z. B. in Form eines neuen Weltbilds, die Entwicklung neuer praktischer Problemlösungen anstoßen. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 13

14 Differenzierung empirischer Aussagen Empirische Aussagen können weiter differenziert werden Deskriptive Aussagen Basis-/Protokollsätze Randbedingungen Explikative Aussagen Deterministische Aussagen Stochastische Aussagen Technologische Aussagen Bei der Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit sollte man sich der Komplexität der möglichen Aussagen bewusst sein. Bearbeitet man ein Thema, bei dem man mehrere Aussagen (z. B. logische und empirische Aussagen) verwenden kann, sollte man das bei der Struktur der Arbeit aus Übersichtsgründen trennen. Theorieteil vs. Praxisteil 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 14

15 Deskriptive Aussagen Deskriptive (beschreibende) Aussagen sind empirische Aussagen und beschreiben einzelne Sachverhalte Deskriptive Aussagen haben einen speziellen Raum/Zeit-Bezug und behaupten demnach, dass ein Sachverhalt zu einer bestimmten Zeit in einem bestimmten Raum zu beobachten ist. Deskriptive Aussagen beschreiben Ereignisse (singuläre Sachverhalte), die die Prognosen bestätigen oder zurückweisen. Sie werden deshalb auch als Basis-/Protokollsätze bezeichnet Beispiel: UFO Intersubjektive Überprüfbarkeit der deskriptiven Aussage Im Prinzip muß es für alle Menschen beobachtbar, wiederholbar sein Viele Beobachtungen sind einseitig Es fehlen überprüfbare Wirkungen (Fotos?) Auch Schlussfolgerungen müssen nachvollziehbar sein. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 15

16 Explikative Aussagen Explikative (erklärende) Aussagen sind in gewisser Weise ebenfalls beschreibend Allerdings beziehen sie sich nicht auf singuläre Sachverhalte, sondern auf einen umfassenderen Ausschnitt der Realität Explikative Aussagen sind Sätze, mit denen man die Frage Warum ist das der Fall? beantworten kann Sie haben keinen Raum/Zeit-Bezug und gelten immer (kein Zeitbezug) und überall (kein Raumbezug). Mit Hilfe explikativer Aussagen leitet man theoretische Gesetzmäßigkeiten und gewisse Randbedindgungen ab. Weitere Begriffe dafür: Gesetzeshypothesen, generelle Sätze Differenzierung in Deterministische Aussagen Stochastische Aussagen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 16

17 Verwendung von Aussagen in wissenschaftlichen Arbeiten Grundlegende Anforderungen die zitierten Aussagen kritisch hinterfragen und bewerten Bewertungsschema und -kriterien transparent und nachvollziehbar machen Folgende Fragen stellen Ist die Argumentation logisch? Kann man die Aussage grundsätzlich widerlegen? Steht sie in Einklang mit bewährten Aussagen? Ist die Aussage empirisch überprüfbar? In einer wissenschaflichen Arbeit werden meist eine Vielzahl von Aussagen bewertet/kritisiert und zu einer Argumentationskette zusammengefügt. Deren Stärke richtet sich nach dem schwächsten Glied. Immer wichtig Gültigkeit und Verlässlichkeit von Aussagen Überprüfbarkeit Reichweite von Aussagen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 17

18 Definitionen I Wissenschaft arbeitet nicht mit konkreten Ereignissen (bzw. Zuständen) sondern mit in Sprache gefasster Realität, d. h. mit Aussagen über die Realität (vgl. [Kor06, S. 67]). Man muss folglich die Begriffe, mit denen man die in der Realität beobachtbaren Phänomene (Ereignisse, Zustände) beschreibt/erklärt, sehr präzise/genau einführen (definieren). Definitionen sind in wissenschaftlichen Arbeiten die Grundlage zum Aufbau von Argumentationsketten Allerdings gibt es für einen Begriff/Sachverhalt mehrere Definitionen. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 18

19 Definitionen II Eine Definition kann nicht wahr oder falsch sein, muss eindeutig sein Mein Teekesselchen... Blume - Pflanze, Bierschaum, Schwanz eines Hasen kann grundsätzlich nicht vollständig sein, sollte dem Sprachgebrauch entsprechen fachspezifische Termini keine populärwissenschaftlichen Werke (Brockhaus) muss zweckmäßig sein, sollte den betrachteten Gegenstand für die gesamte Arbeit konsistent abgrenzen. Neben Definitionen gibt es außerdem noch Theorien Hypothesen und leider wird nicht sauber unterschieden Definition ist eine sprachliche Konvention! 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 19

20 Theorien/Hypothesen Theorien: Treffen allgemeine Aussagen über Zusammenhänge Hypothese ist in der Regel theoretisch und/oder empirisch fundiert und soll die Realität erklären, d. h. die Frage beantworten, warum sich ein Sachverhalt so und nicht anders verhält. Hypothesen sind Aussagen ohne räumliche und zeitliche Beschränkung Allerdings: Beobachtungen der Realität sind nicht geeignet, allgemeine Aussagen abzuleiten (Induktion) oder zu bestätigen (Verifikation). Anforderungen an eine Hypothese: Empirische Überprüfbarkeit Falsifizierbarkeit Hinreichender Informationsgehalt Logischer Aufbau Präzision und Eindeutigkeit 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 20

21 Bildung von Hypothesen Ziel der systematischen Gewinnung ist es, Hypothesen aus den vorliegenden theoretischen Erkennissen abzuleiten (Deduktion 2 ) Mit Hilfe der Deduktion werden spezielle (Einzel)-Erkenntnisse aus allgemeinen Theorien gewonnen. Ein spezifisches, empirisch beobachtetes Phänomen, dessen Ursache man ergründen will, bildet den Ausgangspunkt der empirischen Exploration (Induktion 3 ) Weil Induktion das Vorhandene betrachtet, sind die Möglichkeiten, innovative Hypothesen zu bilden, sehr begrenzt. Abduktion 4 zur Findung neuer Hypothesen Beispiel: Ein Hauptkommisar findet am Tatort Indizien (z. B. ein Messer) und spekuliert auf dieser Basis darüber, dass Herr X der Täter gewesen sein könnte, weil dieser nach seiner Tat immer das Messer liegen lässt. [Kor06, S. 80] 2 lat.: deducere = herabführen 3 lat.: inducere = herbeiführen, veranlassen, einführen 4 Schlussfolgerungsweise 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 21

22 Modell und Theorie Der Begriff Theorie 5 wird je nach wissenschaftstheoretischer Position unterschiedlich verwendet. Im Allgemeinen versteht man darunter ein System aus mehreren Hypothesen oder Gesetzen. Theorien sollten empirisch geprüft werden können, z. B. Experiment oder Beobachtung Werden mehrere Hypothesen logisch miteinander verbunden, so spricht man auch von einem Modell Die Theorie verbindet u. U. verschiedene Modelle. [Kor06, S. 85] Sowohl die Modelle als auch die Theorien lassen sich unterteilen Makro-Modell/Theorie Mikro-Modell/Theorie 5 griech.: theorein = beobachten - theoria = Überlegung, Erkenntnis 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 22

23 Leistungsmerkmale bzw. Anforderungen an Theorien Kriterien und ihre Bedeutung sind Formal logische Korrektheit: Die Theorien entsprechen den Grundsätzen der Logik. interne Konsistenz/Widerspruchsfreiheit: Die aus der Theorie ableitbaren Aussagen widersprechen sich nicht. Reichweite: Die Theorien decken einen weiten Anwendungsbereich ab 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 23

24 Leistungsmerkmale bzw. Anforderungen an Theorien Semantisch Sprachliche Exaktheit Konzeptionelle Einheitlichkeit: Die Theoriekomponenten beziehen sich, unabhängig von ihrem theoretischen Ursprung auf die gleiche Interpretationsbasis. Die Begriffe müssen einheitlich interpretiert werden Tiefe: Die Theorien decken tiefer liegende Strukturen und Zusammenhänge des jeweiligen Erkenntnisobjekts auf und können bekannte Phänomene erklären. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 24

25 Leistungsmerkmale bzw. Anforderungen an Theorien Methodologisch Falsifizierbarkeit: Die Theorien sind über Tests mit der Realität konfrontierbar. Einfachheit: Die Theorien sind einfach aufgebaut und leicht testbar. Sparsamkeit: Die Theorie kommt mit möglichst wenigen Grundbegriffen aus. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 25

26 Leistungsmerkmale bzw. Anforderungen an Theorien Wissenschaftstheoretisch Erklärungskraft: Die Theorien ermöglichen die Erklärung des Erkenntnisobjekts bzw. einer avisierten Problemstellung Allgemeinheit: Die Theorien können die allgemeine Struktur des Erkenntnisobjekts in einem einheitlichen Schema angeben. Genauigkeit: Die Theorien identifizieren die für die Forschungsfrage relevanten Einflussfaktoren. Theoretische Plausibilität: Die Theorien stehen in Einklang mit bestehendem Wissen und Erkenntnissen des Gegenstandsbereichs. Stabilität: Die Theorien sind durch neueste Erkenntnisse erweiterbar. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 26

27 Stellenwert theoretischer Konstrukte Wer eine Theorie formuliert, nutzt ggf. sprachliche Konstruktionen. Deren Bedeutung erschließt sich häufig erst, wenn man die zugrunde liegenden theoretischen Überlegungen erläutert (Definitionen). Theoretische Begriffe (auch theoretische Konstrukte) beschreiben in der Realität beobachtbare Phänomene. Da es sich um sprachliche Gebilde handelt, sind sie nicht direkt beobachtbar. Beispiel: Mathematische Begabung eines Schülers: Was ist das? die Schnelligkeit, mit der man eine Rechenaufgabe löst? das generelle Interesse an der Mathematik? die Note im Abitur? Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 27

28 Stellenwert theoretischer Konstrukte und Modelle Den Zusammenhang zwischen mathematischer Begabung, Wahl eines bestimmten Studienfaches und späterem beruflichen Erfolg könnte man in einem einfach Modell abbilden. Allerdings ist auch... späterem beruflichen Erfolg ein theoretisches Konstrukt. Worin manifestiert sich dieser Erfolg? im akademischen Abschluss in der beruflichen Position im Brutto-Einkommen in der Zahl der Publikationen im gesellschaftlichen Renommee 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 28

29 Modelle in der Praxis - Beispiel Rechnersysteme Bei der Betrachtung von Rechnersystemen werden verschiedene Ebenen unterschieden. Für die Beschreibung und Charakterisierung der Ebenen wird oft auch der Begriff Modell verwendet. Ein Modell ist eine vereinfachte Repräsentation eines Systems (oder eines Prozesses oder einer Theorie). Ein Modell soll die Fähigkeit, ein System zu verstehen oder das Verhalten vorherzusagen, verbessern. Der Begriff Modell beschreibt verschiedene Sachverhalte und folgende Modelle können unterschieden werden. Physikalische Modelle Werden aus fühlbaren, handfesten Komponenten entwickelt Symbolische Modelle Mathematische, symbolische oder logische Relationen oder Graphen Mentale Modelle Existieren nur im Gehirn eines Einzelnen 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 29

30 Modelle in der Praxis - Beispiel Rechnersysteme Definition: Ein Verarbeitungsmodell beschreibt auf abstrakte Weise, wie Daten verarbeitet werden. Je nach Genauigkeit der Modelldefinition kann in einem Verarbeitungsmodell z. B. spezifiziert werden, ob eine synchrone oder asynchrone Verarbeitung erfolgt. Definition: Unter einer Architektur wird in dieser Arbeit die Abbildung des Verarbeitungsmodells auf logische Bausteine verstanden, ohne auf technische oder technologische Eigenheiten einer Realisierung einzugehen. Definition: Als Programmiermodell wird in dieser Arbeit ein Modell verstanden, welches losgelöst von existierenden Programmiersprachen und Architekturen Elemente und Konzepte für die Beschreibung (Modellierung) von Algorithmen zur Ausführung auf einem Verarbeitungsmodell zur Verfügung stellt. Das Programmiermodell ist die Sicht des Programmierers auf das Verarbeitungsmodell und beschreibt somit programmiersprachliche Konzepte zur Umsetzung eines Algorithmus auf dem Verarbeitungsmodell. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 30

31 Der Begriff des Paradigma Der Begriff Paradigma stammt aus dem Griechischen und bedeutet Beispiel, beispielhafte Struktur, Muster, Denkmuster Mit Paradigma bezeichnet man auch ein umfassendes Wissenschaftsprogramm [Kor06, S. 103]. Hat sich die Erklärungskraft eines Paradigmas erschöpft, kommt es zum Paradigmenwechsel. In der Informatik verbreitet: Programmierparadigma (z. B. Objektorientierung) 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 31

32 Methodisches Vorgehen beim wissenschaftlichen Arbeiten Forschungsmethoden Forschungsmethoden sind planmäßig und systematisch angewandte, begründete Vorgehensweisen zur Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnisse. Sie stellen sicher, dass Wissenschaftler das Zustandekommen der Ergebnisse nachvollziehen können. [BSSK08, S. 47] Folgende allgemeine Methoden werden häufig verwendet. Induktion und/oder Deduktion Quantitative und/oder qualitative Methoden Primäre und/oder sekundäre Methoden Diese Methoden können jeweils für sich oder auch in Kombination verwendet werden. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 32

33 Induktion und Deduktion I Induktion: Bottom-Up-Methode Bei der Induktion wird aus einer möglichst großen Anzahl von Einzelerkenntnissen über das Erkennen eines Musters und der Formulierung einer vorläufigen Hypothese eine Theorie entwickelt. Beispiel (vgl. [BSSK08, S. 48]) In der Softwaretechnik wurden 1995 sogenannte objektorientierte Entwurfsmuster veröffentlicht, die verschiedene Entwickler vorher immer implizit benutzt haben. Aus Einzelbeobachtungen wurden durch Abstraktion wiederverwendbare Muster entwickelt und beschrieben. Wiederholte Beobachtung lässt die Wahrscheinlichkeit steigen, dass die entsprechende Theorie wahr ist. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 33

34 Induktion und Deduktion II Deduktion: Top-Down-Methode Ausgangspunkt ist eine Theorie, aus der Hypothesen und Vorhersagen abgeleitet werden. Diese sollen bestätigt oder wiederlegt werden. Eine Hypothese, die viele Widerlegungsversuche überstanden hat, heißt bewährt. Beispiel (vgl. [BSSK08, S. 49]) In der Informatik gibt es die Theorie, dass ein allgemeiner Sortieralgorithmus nicht schneller als n log 2n sein kann. Bisher wurde diese Theorie nicht widerlegt. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 34

35 Quantitative und qualitative Forschungsmethoden Quantitative Forschungsmethoden verwenden numerisch verarbeitbare Daten. Methoden sind detailliert und strukturiert und können leicht gesammelt und statistisch ausgewertet werden. Beispiel: Besuch einer Webseite (wieviele Hits, Verweildauer) Qualitative Forschungsmethoden verwenden Daten, die nicht numerisch vorliegen. Beispiel: Interviewdaten Qualitative Forschungsmethoden haben nicht die Objektivität wie quantitative Methoden 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 35

36 Primäre und sekundäre Methoden Primäre Methode: Bei einer primären Methode werden Daten, die es bisher noch nicht gibt, unmittelbar für einen Untersuchungszweck von dem jeweiligen Forscher selbst erhoben. [BSSK08, S. 51] Sekundäre Methode: Bei der sekundären Methode werden bereits vorhandene Daten und Erhebungen anderer Forscher systematisch zusammengetragen, verglichen, überprüft, zusammengefasst, klassifiziert, interpretiert und bewertet. [BSSK08, S. 51] 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 36

37 Forschungsprozess Forschungsprozess soll neues Wissen schaffen. Unterscheidungen des Prozesses in: Explorative Forschung: Strukturiert und identifiziert neue Probleme. Konstruktive Forschung: Entwickelt Lösungen zu einem Problem. Empirische Forschung: Testet die Durchführbarkeit einer Lösung durch empirische Beweise. 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 37

38 Zusammenfassung und Ausblick Wissenschaftstheorie Methodisches Vorgehen beim wissenschaftlichen Arbeiten Nächste Vorlesung behandelt Präsentationen von Arbeiten, Foliendesign, Technische Aspekte 14. Juni 2010 TechnischeUniversitätDarmstadt Dr.-Ing. WolfgangHeenes 38