Quantitative Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen

In bildungswissenschaftlichen Disziplinen galt die Anwendung quantitativer Forschungsmethoden bislang nicht unbedingt als disziplinärer Standardzugang in der Datensuche, -erhebung und -analyse. Gleichzeitig gewinnt im Zuge besserer Datenverfügbarkeit, u.a. auch infolge zunehmender Digitalisierung, die Arbeit mit quantitativen Daten ebenso wie die individuelle Kompetenz zu ihrer Erhebung und Analyse an Bedeutung. Diese forschungsmethodische "Soft Skill"-Lücke greift dieser Sammelband auf und schließt sie: Die Handreichung des multiprofessionellen Autor:innenteams beleuchtet und diskutiert die Möglichkeiten der Nutzung quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen kritisch und vermittelt hilfreiche Kompetenzen im Bereich des Findens geeigneter (Sekundär-)Daten, der Umsetzung eigener Datenerhebungen, sowie weiterer forschungspraktischer Datenkompetenzen (bspw. Datenschutz).

Inhaltsverzeichnis:

Vorwort1 Einleitung: Zur Rolle quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen (Jessica Gröber)2 Möglichkeiten und Grenzen quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen2.1 Methodische, methodologische und fachspezifische Perspektiven auf die Nutzung quantitativer Daten in bildungswissenschaftlichen Disziplinen (Marc André Kellert, Jessica Gröber & Dirk Hofäcker)2.2 Mixed-Methods-Forschung als methodologische und methodische Zukunftsmusik in der Sozialen Arbeit!? (Carsten Schröder)3 Etablierte und innovative Datenquellen in der bildungs- und sozialwissenschaftlichen Forschung3.1 Prozessproduzierte Verwaltungsdaten am Beispiel des Forschungsdatenzentrums der Rentenversicherung (FDZ-RV) (Katharina Werhan & Leila Akremi)3.2 Der (relative) unkomplizierte Zugang und Analyse von quantitativen Sekundärdaten am Beispiel des DEAS und ESS (Moritz Heß)3.3 Soziale Netzwerkvisualisierung in der bildungswissenschaftlichen Forschung mit Stata® und VennMaker® (Mojgan Stegl)3.4 Soziale Netzwerkanalyse auf Basis von sozialen Medien - Praktische Durchführung am Beispiel von Twitter® (Sam Zeini)4 Herausforderungen bei der Rekrutierung und Erhebung spezifischer Zielgruppen4.1 Herausforderungen in der empirischen Sozialforschung mit disziplinspezifischen Zielgruppen ("hard-to-survey populations") (Anne Bohlender, Jana Brix, Jessica Gröber, Thorsten Heien & Dirk Hofäcker)4.2 Empirische Forschung mit Menschen mit psychischen Störungen - Herausforderungen in Rekrutierung und Datenerhebung (Thomas Forkmann)4.3 Empirische Forschung mit Menschen mit "Lebensmittelpunkt Straße" - Herausforderungen in Rekrutierung und Datenerhebung (Kai Hauprich)5 Datenschutz in der empirischen (Sozial-)Forschung (Vanessa Lettieri)Autor:innenverzeichnis

Rezension:

Der Sammelband präsentiert die Vorzüge quantitativer Forschung in sozial- und bildungswissenschaftlichen Disziplinen sowie die großen Potenziale von Mixed-Methods-Studien, gerade mit Blick auf die hier relevanten Zielgruppen. Studierende der Bildungs- und Sozialwissenschaften bekommen wichtige Informationen und Anleitungen, die über das in den klassischen Lehrbüchern zur empirischen Sozialforschung vermittelte Wissen hinausgehen und die Spezifika des Feldes berücksichtigen. So kann dieser Band dazu beitragen, nicht nur empirische, sondern auch Datenkompetenzen zu erweitern und eigenständige empirische Zugänge in diesen spezifischen Praxisfeldern zu unterstützen.Prof. Dr. Joachim König, Socialnet, 23.11.2023

Klappentext:

In educational science, quantitative research methods are not necessarily considered the ultimate in data collection. But why does quantitative social research only play a secondary role? Do students and teachers lack knowledge about the subject-specific usability of quantitative data at this point? The anthology addresses this "soft skill" gap and closes it: The handbook by the multi-professional team of authors - consisting of established experts and practitioners in the field of quantitative social research - sheds light on the possibilities of using quantitative data and teaches helpful skills in the field of data finding, data collection and data protection.