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Nailing your Thesis - Cheatsheet
Nailing your Thesis - Cheatsheet Identifikation relevanter Forschungslücken Definition: Vorgehensweise zur Identifikation von Bereichen in der wissenschaftlichen Forschung, die wenig erforscht oder umstritten sind. Details: Literaturrecherche: Aktuelle Forschung und bestehende Studien analysieren Trend- und Themenanalyse: Identifikation aktueller Entwicklungen und Lücken Diskussionen mit Experten ...

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Nailing your Thesis - Cheatsheet

Identifikation relevanter Forschungslücken

Definition:

Vorgehensweise zur Identifikation von Bereichen in der wissenschaftlichen Forschung, die wenig erforscht oder umstritten sind.

Details:

  • Literaturrecherche: Aktuelle Forschung und bestehende Studien analysieren
  • Trend- und Themenanalyse: Identifikation aktueller Entwicklungen und Lücken
  • Diskussionen mit Experten und Peer-Feedback
  • Fragen nach dem 'Warum' und 'Was fehlt': Kritische Analyse bestehender Arbeiten

Nutzung wissenschaftlicher Datenbanken

Definition:

Wissenschaftliche Datenbanken dienen zur Recherche und zum Zugriff auf wissenschaftliche Literatur und Daten für deine Thesis.

Details:

  • Ermöglicht effiziente Literaturrecherche
  • Zugang zu peer-reviewed Artikeln, Konferenzbeiträgen und Patenten
  • Verwende relevante Suchbegriffe und Filter für präzise Ergebnisse
  • Bekannte Datenbanken: IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar, Web of Science
  • Exportfunktionen für Zitier- und Literaturverwaltungssoftware wie BibTeX, EndNote
  • Universitätszugang nutzen für kostenpflichtige Inhalte

Qualitative vs. quantitative Methoden

Definition:

Qualitative Methoden: Fokus auf tiefes Verständnis von Phänomenen, subjektive Daten. Quantitative Methoden: Fokus auf Messung und Analyse numerischer Daten, objektive Ergebnisse.

Details:

  • Qualitative Methoden: Interviews, Beobachtungen, Fallstudien
  • Quantitative Methoden: Umfragen, Experimente, statistische Analysen
  • Ziele: Qualitativ - Hypothesengenerierung, Verstehen von Zusammenhängen; Quantitativ - Hypothesenprüfung, Generalisierung von Ergebnissen
  • Auswertung: Qualitativ - thematische Analyse, Inhaltsanalyse; Quantitativ - statistische Tests, Datenmodellierung

Struktur einer wissenschaftlichen Arbeit

Definition:

Formale Gliederung und Aufbau einer wissenschaftlichen Schrift im Bereich Informatik.

Details:

  • Deckblatt: Titel, Autor, Betreuer, Datum
  • Abstract/Kurzfassung: Kurzbeschreibung der Arbeit
  • Inhaltsverzeichnis: Überblick über die Kapitel
  • Einleitung: Problemstellung, Zielsetzung, Methodik
  • Theorieteil: Literaturübersicht, theoretische Grundlagen
  • Methodik: Beschreibung der angewandten Methoden
  • Ergebnisse: Darstellung und Analyse der Resultate
  • Diskussion: Interpretation der Ergebnisse, Bezug zur Zielsetzung
  • Fazit/Schlussfolgerung: Zusammenfassung, weitere Forschungsfragen
  • Literaturverzeichnis: Vollständige Zitation aller Quellen
  • Anhang: Zusatzmaterialien wie z.B. Code, Tabellen

Erstellung eines Zeitplans

Definition:

Definiert Aufgaben und Deadlines für das Thesis-Projekt.

Details:

  • Startdatum und Abgabedatum festlegen
  • Wichtige Meilensteine bestimmen
  • Pufferzeiten einplanen
  • Regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen des Plans
  • Verwaltungstools nutzen (z.B. Gantt-Diagramme, Kalender)

Vorbereitung einer wissenschaftlichen Präsentation

Definition:

Tipps und Schritte zur effizienten Vorbereitung einer wissenschaftlichen Präsentation.

Details:

  • Thema und Zielgruppe verstehen
  • Literatur und Quellen recherchieren
  • Struktur der Präsentation planen: Einleitung, Hauptteil, Schluss
  • Klar und präzise Folien gestalten
  • Hauptpunkte mit \textbf{Formeln}, \textit{Diagrammen} und Beispielen erläutern
  • Gesamtzeit beachten und Zeit pro Folie planen
  • Proben und Feedback einholen
  • Notizen für wichtige Punkte vorbereiten
  • Technische Ausrüstung testen (Laptop, Beamer, Remote)

Statistische Datenanalyse

Definition:

Sammlung, Untersuchung und Interpretation numerischer Daten zur Entdeckung von Mustern und Zusammenhängen.

Details:

  • Datenvorverarbeitung: Bereinigung und Transformation der Daten.
  • Deskriptive Statistik: Mittelwert (u), Median, Modus.
  • Stichprobenverteilung und Inferenz: Standardabweichung (u), Konfidenzintervalle, Hypothesentests.
  • Regressionsanalyse: Lineare und multiple Regression.
  • Clusteranalyse: K-Means, Hierarchisches Clustering.
  • Wichtig: Signifikanzniveau (u), p-Wert.

Plagiatsprävention und richtiges Zitieren

Definition:

Verhinderung von Plagiaten und korrektes Zitieren von Quellen in wissenschaftlichen Arbeiten.

Details:

  • Plagiat: Verwendung fremder Texte/Ideen ohne Quellenangabe.
  • Unbedingt notwendig: Angabe von Autor, Titel, Jahr, Verlag/Zeitschrift.
  • Wörtliches Zitat: Mit Anführungszeichen und Seitenangabe.
  • Paraphrasieren: Eigene Worte, jedoch auch mit Quellenangabe.
  • Formate: APA, MLA, IEEE - je nach Fachbereich.
  • Software: Plagiatsprüfprogramme wie Turnitin.
  • Nachweiskette: Sicherstellen, dass jede Quelle zurückverfolgt werden kann.
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