Theorie und Praxis computerunterstützter qualitativer Methoden in der (fach-) didaktischen Forschung
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- Charlotte Thomas
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1 Theorie und Praxis computerunterstützter qualitativer Methoden in der (fach-) didaktischen Forschung DGfE-Tagung Innovative Methoden der Schul- und Unterrichtsforschung auf dem Prüfstand März 2005, Bamberg Christian Kraler Institut für LehrerInnenbildung und Schulforschung Universität Innsbruck Christian.Kraler@uibk.ac.at, Innrain 52, A-6020 Innsbruck, Tel: +43 (0)512 / , Qualitatives Denken They ran their heads very hard against wrong ideas, and persisted in trying to fit the circumstances to the ideas, instead of trying to extract ideas from the circumstances Charles Dickens, Great Expectations p.114 (Chapter 16), Penguin Popular Classics Christian Kraler 2 1
2 Inhalt Überblick 1. Charakterisierende Definitionen 2. Beispiel 3. Forschungsablauf 4. Möglichkeiten und Grenzen 5. CAQDAS in der Bildungsforschung Christian Kraler 3 CAQDAS Definitionen qualitativ gegenstandsnaher, subjektbezogener, intersubjektiv nachprüfbarer Zugang zur sozialen Wirklichkeit breiter Datenbegriff Reflexivität, Zirkularität, Nichtlinearität, Offenheit hypothesengenerierend statt hypothesenprüfend komplexe, unstrukturierte (Alltags-) Daten computerunterstützt Verwendung des Computers bzw. digitaler Technologien zur (Datenerhebung) Aufbereitung (Transkription,...) Datenanalyse Kernpunkt Darstellung der Ergebnisse (Grafiken,...) CAQDAS Computer-aided qualitative data analysis software (Lee, Fielding 1995) CUQDAS - Computerunterstütze qualitative Datenanalyse Software (Muhr, Friese 2001) Christian Kraler 4 2
3 Beispiel: Sinnstiftende Prozesse im Mathematikunterricht FORSCHUNGSFRAGE Ausgangspunkt: Sinnfrage Projekt: Sinnstiftende Prozesse im Mathematikunterricht Ziel: Ein für alle Beteiligten als sinnbildend und wertvoll erlebter Unterricht Wozu brauch ich das? Didaktisches Rahmenkonzept: Schülerorientierte Didaktik (Straka, Meyer, Schröder) FORSCHUNGSGEGENSTAND Grundidee: (unmittelbar) Betroffene (SchülerInnen, LehrerInnen) als Experten Christian Kraler 5 Beispiel - Methodenwahl FORSCHUNGSMETHODE Sinn: komplexes, abstraktes Konzept/ Konstrukt, prozessorientiert individuell, kontextabhängig qualitativ, computerunterstützt GABEK/WinRelan: GABEK = GAnzheitliche BEwältigung sprachlicher Komplexität WinRelan = Computerimplementation der Methode Entwickler: Univ.-Prof. Dr. Josef Zelger, Institut für Philosophie Universität Innsbruck, Innrain 52, A-6020 Innsbruck Tel.: , 4028, Fax: Josef.Zelger@uibk.ac.at, Offene Fragen (themenzentrierte, halbstandardisierte Interviews) Deskriptionen, Bewertungen, Kausalpostulate Regelbasierte Erschließung von inhaltlichen Vernetzungen [hierarchisch-strukturiert (Gestaltenbaum), quantitativ (Bewertungslisten), graphisch (Kausalnetze, Gestaltgraphen)] Identifikation von Grundwerten, Zielen, Maßnahmen Folgeabschätzungen Präsentationsmodus Christian Kraler 6 3
4 Beispiel: DATENERHEBUNG (und AUFBEREITUNG) Interviews Was fällt Dir zu Mathematik ein? (digitale) Aufnahme computergestützte Transkription Christian Kraler 7 Beispiel: DATENANALYSE I Qualitative Analyse mit GABEK WinRelan Codierung Bewertungen iterative, hierarchische Kategorisierung Christian Kraler 8 4
5 A92 A98,A 27,B 52,F 73 F49 A97,B 36,D 30,F 67 D85 A 10 A09,B 94 B 72,G 56,G 58 F 12 F38,B 71,D 80 H 02 G86 F43 A20,E 64,G 9 A 06,A 15,A 69,B 10,B 89,C 48,D 80,E 31,F 18,F 20,F 75,F 8,H 03,H 21 A10 A 85,E 5,E 63,E 6,H 01,H 02 A84 D 04,G 39,H 01 E 53 D 02 A 10 A78 H01 Lebensvorbereitung&gegenwärtiges_InteresseHHGZ Bedeutun g&lebensvorbereitunghhg UniBerufsvorbereitung&lernen&Grundlagen&BrauchHHG Interesse&Verständnis&Aufwand&BeispieleHHG brauchen&alltagsmathematikhg Lebensvorbereitung&Grundlagen&lernenHG U_Ertrag&log_Denken&TransferHG TechnikHG Matura&ZwangHG Bedeutung&GrundrechnungsartenHG brauchen_s&lebensvorbereitunghg Sinn&lernenHG Oberstufe&UnterstufeHG was_ist_mhg Aufwand&lernenHG Verständnis&Erklären&L-Kompetenz&L-VerhaltenHG Beispiele&AlltagsbezugHG Beispiele&GefallenHG Bedeutung&Alltagsbezug&MU_gehört_dazu Bedeutung&brauchen&Grundlagen lernen&math_kompetenz&r echnen&alltagsmathematik brauchen&reflexion lernen&mu_sinnvoll lernen&u_ertrag math_kompetenz&grundlagen U_Ertrag&Transfer U_Ertrag&log_Denken Verständnis&U_Ertrag&Transfer Begabung&log_Denken log_denken&formeln Physik&Bedeutung Rechnen&Technik&Wirtschaft Zwang&Matura lernen&matura Berufsvorbereitung&Bedeutung Bedeutung&math_Kompetenz Bedeutung&Interesse&(2) brauchen_s&univorbereitung brauchen_s&berufsvorbereitung brauchen_s&lernen brauchen_s&stoff-inh-kap Kritik_am_U&Detailaspekte brauc hen_s&lebensvorbereitung Sc hulfach&lernen&bedeutung UniVorbereitung&Berufsvorbereitung brauchen&stoff-inh-kap lernen&sinn Bedeutung&Interesse&(1) Oberstufe&Unterstufe aufbauend&lernen&stoffkomplexität Nutzen&UniVorbereitung Änderungsvorschläge&Oberstufe was_ist_m&hilfswissenschaft Hilfswissenschaft&Naturwissenschaften Interesse&theoretisch Interesse&lernen Verständnis&Interesse Verständnis&Aufwand Verständnis&lernen Schularbeiten&Noten lernen&schularbeiten LehrerIn&lernen L-Verhalten&LehrerIn&(1) Erklären&L-Kompetenz&LehrerIn Verständnis&L-Verhalten&Erklären Verständnis&LehrerIn Kritik_am_U&Verständnis L-Verhalten&LehrerIn&(2) L-Kompetenz&Verständnis Erklären&U_an_g ut_s_orientiert&kritik_am_u Änderungsvorschläge&Sinn Alltagsbezug&Ver/ Anwendbarkeit Spaß&tue_es_gerne&Beispiele Beispiele&Schularbeiten Bsp_lösen&Erfolgserlebnis Bsp_lösen&Stolz H ausübung&beispiele&leicht theoretisch&realitätsbezug Beispiel: DATENANALYSE II Qualitative Analyse mit GABEK WinRelan hierarchisch-strukturierte Baumdarstellung Netzdarstellung (Interesse&Verständnis& Aufwand&BeispieleHHG) Freude +9-0 MU_sinnv oll Erklären Verständnis tue_es_gerne +4-0 Sinn Beispiele +8-9 Gefallen +7-1 HYPOTHESEN- bzw. THEORIEBILDUNG Interesse Aufw and Christian Kraler 9 Beispiel: Resultate und Kommunikation ERGEBNISBERICHT KOMMUNIKATIVE VALIDIERUNG Christian Kraler 10 5
6 Inhalt Überblick 1. Charakterisierende Definitionen 2. Beispiel 3. Forschungsablauf 4. Möglichkeiten und Grenzen 5. CAQDAS in der Bildungsforschung Christian Kraler 11 Forschungsablauf Forschungsablauf Forschungsfrage Forschungsgegenstand Forschungsmethode (F-F-F) Datensammlung (erheben, transkribieren, sichern, aufbereiten) (DS) Analyse/Auswertung, Theorie- bzw. Hypothesenbildung (aufbereiten, Codewortzuordnung, Memos, Verknüpfungen, Kategorien, graphische Darstellung, Netzwerke, Bäume) (A) Ergebnisbericht und Kommunikation (kommunikative) Validierung (E/V) zirkulärer Lauf F F F DS A E/V Christian Kraler 12 6
7 Qualitative Auswertung/Analyse Lesen/Sichten des Datenmaterials und grobkodieren, segmentieren und dekontextualisieren auf - textueller Ebene - konzeptioneller Ebene Rekontextualisieren, Exploration der kodierten Segmente Text gemäß einem Kategoriensystem kodieren - Kategorienkonstruierende Verfahren (z.b. grounded theory) - Kategorienzuordnende Verfahren (z.b. Mayring) Verfassen von Memos, Anmerkungen Finden von Erklärungen Hypothesenbildung Erstellen von Beziehungen zwischen den einzelnen Elementen der Analyse Theoriebildung Visualisierung der Ergebnisse Christian Kraler 13 computer unterstützt!?! CAQDAS Forschungsfrage & Forschungsgegenstand Methodenwahl (qualitativ/quantitativ/gemischt) konkret: 1) Datenerhebung 2) Datenanalyse/Auswertung 3) Ergebnisbericht abstrakt: 1) Datenmaterial 2) theoretisch-methodische Komponente 3) Resultate Kommunikation/Umsetzung Validierung Christian Kraler 14 7
8 CAQDAS Prinzipielles Wozu? Wozu CAQDAS? Frees the mind from the mechanics of qualitative data analysis So the focus can be placed on the more important conceptual aspect Zentrale Rolle des Forschers/der Forscherin für eigentlichen Analyseprozess trotz CAQDAS Caqdas als Unterstützungsleistung schlechte Basisdaten + computergestützte Auswertung brauchbares Ergebnis Generationen 1. Generation: Textverarbeitungsprogramm (Winword) 2. Generation: Datenbanken (Access), einfache Spezialprogramme 3. Generation: Spezialprogramme: Model- oder Theory-builder methodische Offenheit vs. methodische Kontrolle Christian Kraler 15 Inhalt Überblick 1. Charakterisierende Definitionen 2. Beispiel 3. Forschungsablauf 4. Möglichkeiten und Grenzen 5. CAQDAS in der Bildungsforschung Christian Kraler 16 8
9 CAQDAS - Möglichkeiten Entlastung von Dingen, wo Computer stark Ergonomie, Effizienz, Geschwindigkeit, Flexibilität Möglichkeiten Voluminöses Datenmaterial strukturieren, überschau- und nachvollziehbar darstellen Visualisierung (graph. Aufbereitung für Hypothesen/Theoriebildung, Präsentation) Vernetzte Teamarbeit (bei Bearbeitung) Innovationen Neue Formen der Datenexploration Vernetzung/Hypertextstruktur statt Linearität Interdisziplinarität (bes. bei Computerunterstützung) Simulation und Theoriekonstruktion Konzentration auf Theoriebildung, Fragen an den Text stellen Sekundäranalysen Projekte zusammenfassen Mixed Methods (Kombination von qualitativen und quantitativen Daten) Transparenz Komplexe Analysevorgänge ermöglichen/vereinfachen Systematische Untersuchung des Materials nach strikten Kriterien Analyse besser strukturiert dokumentiert Audit Trail : Zurückverfolgbarkeit der Ideen/Hypothesen/Theoriebildung Glaubwürdigkeit qualitativer Verfahren wird erhöht (Gütekriterien) erschöpfende Analysen (Reichhaltigkeit des Datenmaterials) Christian Kraler 17 CAQDAS - Grenzen Grenzen Datenmenge, Qualität der Datenbasis Technologieabhängigkeit praktische Abhängigkeit von einem Programm Gebundenheit an Maschinenlesbarkeit Technologiekritik methodische Brille ( was man zuerst lernt, Gegenstandsangemessenheit) Eigendynamik der Analyseprogramme Daten-/Feldnähe verlieren (Rückmeldung, Validierung) Quick and dirty Analyse (Automatisierung) Normative Kraft, Scheinfaktizität/-objektivität/-qualität Glanz von Genauigkeit durch Verweis auf CAQDAS Problem der Verallgemeinerung Christian Kraler 18 9
10 CAQDAS in der Bildungsforschung Resümee Schärferer Blick für Theorie projektbezogen (Begleitung, Umsetzung) im didaktischen bzw. (schul-)pädagogischen Bereich und Ausbildungsrahmen Prozess- und Ergebnisorientierung Rückmeldung, kommunikative Validierung Datenpool a) horizontaler Aspekt: vernetzte Auswertung im Projektteam b) vertikaler Aspekt: Sekundäranalyse über mehrere Projekte Christian Kraler 19 10
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