Aan het einde van de cursus is de student in staat om:
- te bespreken wat het verschil is tussen statische analysemethoden en dynamische analysemethoden, wanneer de ene aanpak gerechtvaardigd is en wanneer de andere;
- de formele definities te geven van de termen in de begrippenlijst bijbehorend bij dit vak;
- de verschillende analyse die tijdens het vak aan bod komen te beschrijven en uit te voeren;
- uit te leggen hoe de resultaten van de analysemethoden kunnen worden geïnterpreteerd en tot welk soort inzicht dit kan leiden;
- de gevolgen van een dynamische aanpak voor dataverzameling te kunnen schetsen;
- uit te leggen hoe de verschillende analysemethoden kunnen worden gebruikt in de dagelijkse (pedagogische) praktijk
|
|
|
In deze cursus komen analysemethoden aan bod die geschikt zijn voor het onderzoeken van menselijk gedrag dat veranderlijk (dynamisch) en typisch per persoon verschillend is (idiosyncratisch). Zowel het theoretisch kader als veel van de methoden die aan bod komen, voeren terug naar exacte wetenschappen zoals wiskunde, natuurkunde en biologie. De belangrijkste aanname is dat menselijk gedrag ontstaat door een samenspel van veel verschillende systemen en dat het gedrag bovendien zeer veranderlijk is. Als je vandaag een bepaalde meting doet (bijvoorbeeld hoe iemand zich voelt) en die de komende week elke dag herhaalt, is de kans groot dat je elke dag een ander antwoord krijgt. Dit betekent dat een of enkele metingen niet voldoende zijn om een goed beeld te krijgen van dat wat je meet. De analysemethoden die in deze cursus aan bod komen, zijn dan ook allemaal geschikt voor/gebaseerd op tijdseries, lange reeksen (herhaalde) metingen. Dit kunnen tijdreeksen zijn van herhaalde vragenlijsten, observationele data, fysiologische data, etc. Om de methoden zelf toe te kunnen passen, wordt bij deze cursus gewerkt met een online interface waarmee studenten zelf kunnen oefenen. De volgende methoden komen aanbod: algemene tijdserieanalyse, fluctuatieanalyse, state space grid analysis, auto- en cross recurrence quantification analysis en netwerk analyse. Daarnaast zal uitgebreid worden ingegaan op de gevolgen van de dit vak voor de aanpak van dataverzameling en de implicaties voor de pedagogische praktijk. |
 |
|
|
|
|
Gezien de huidige situatie omtrent COVID-19 is alle informatie uit deze cursusbeschrijving nadrukkelijk onder voorbehoud. Toekomstige ontwikkelingen op het gebied van COVID-19 zouden ertoe kunnen leiden dat dat bepaalde passages niet langer overeenkomen met de beschrijvingen die bij de start van het studiejaar zijn gemaakt. Aan de cursusbeschrijvingen kunnen dan ook geen rechten worden ontleend.
|
|