Berufsperspektiven

Der Schwerpunkt ARMS vertieft moderne Verfahren der psychologischen Datenanalyse – von den Grundlagen der Schätzung statistischer Modelle über die längsschnittliche Datenanalyse bis hin zu praxistauglichen Machine-Learning-Workflows. Ziel ist es, Ihnen sowohl das theoretische Verständnis zentraler Methoden als auch Hands-on-Skills in der Statistiksoftware R zu vermitteln, damit Sie komplexe Daten strukturiert auswerten, Ergebnisse interpretieren und reproduzierbar dokumentieren können. Insbesondere durch die Begleitseminare sollen Sie lernen, komplexere multivariate Verfahren anzuwenden und zu bewerten. Die Vorlesung behandelt derzeit folgende drei Themenblöcke: 

• Bayesianische Statistik (FG Psychologische Methodenlehre),
• längsschnittliche Datenmodellierung (FG Differentielle und Persönlichkeitspsychologie) und
• Machine Learning (FG Psychologische Diagnostik)

Bayesianische Statistik. Ausgangspunkt ist die Frage, woher die in statistischer Software ausgewiesenen Kennzahlen stammen. Vermittelt wird eine grundlegende Einführung in die Schätztheorie und Eigenschaften von Schätzfunktionen. Anschließend werden die beiden dominierenden Ansätze Maximum-Likelihood- und Bayes-Schätzung eingeführt, jeweils mit Blick auf komplexe Modelle wie Strukturgleichungs- und Mehrebenenmodelle. Ein grundlegendes Verständnis von Schätzmethoden ist wichtig, da bei anspruchsvollen Modellen Schätzprobleme häufiger auftreten und die Interpretierbarkeit gefährden. Die Diagnose und Behebung von Schätzproblemen setzt aber ein Verständnis der zugrunde liegenden Schätzverfahren voraus. Zudem finden in der klinischen und angewandten Psychologie zunehmend Modelle Verwendung, die nur mittels bayesianischer Verfahren adäquat schätzbar sind.

Längsschnittliche Datenmodellierung. Anhand realer Datensätze spezifizieren, schätzen und interpretieren Sie systematisch verbreitete Längsschnittmodelle: vom t-Test für gepaarte Stichproben über lineare und nicht-lineare latente Wachstumskurvenmodelle bis hin zu dynamischen Strukturgleichungsmodellen. Die praktische Umsetzung erfolgt vorwiegend in R (u.a. lme4, lavaan, brms); behandelt werden zudem inferenzielle Strategien, die Beurteilung der Modellanpassungsgüte sowie der Umgang mit herausfordernden Datensituationen (z.B. fehlende Werte, kleine Stichproben, nicht-normalverteilte Variablen, verschachtelte Strukturen). Im Mittelpunkt steht die Passung von Modell- und Schätzverfahren zur jeweiligen Forschungsfrage sowie die sachgerechte Ergebnisinterpretation.

Machine Learning. Zunächst werden Anwendungsfelder des ML in der psychologischen Forschung vorgestellt und ein erklärungsorientiertes von einem vorhersageorientierten Mindset abgegrenzt. Im Anschluss werden zentrale Begriffe und Prinzipien wie Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning, Bias-Variance-Trade-off und Overfitting erläutert. Darauf aufbauend lernen Sie regularisierte Regressionsverfahren (Ridge, LASSO, Elastic Net) und Klassifikationsverfahren (CART, Random Forests) kennen. Die abschließende Sitzung widmet sich typischen Fallstricken wie der fehlerhaften Validierung der Modellergebnisse sowie den spezifischen Herausforderungen der Anwendung von ML-Modellen in der Psychologie (u. a. kleine Stichproben, unreliable Indikatoren).

Berufliche Perspektiven: ARMS bereitet Sie auf die Datenanalyse in datenverarbeitenden Unternehmen und Instituten vor wie z.B. Umfrageinstitute, Forschungseinrichtungen oder Beratungsunternehmen. Sie lernen, komplexe Fragestellungen in präzise Modelle zu überführen, passende analytische Strategien auszuwählen, um so belastbare, datengestützte Lösungen zu entwickeln. Sie trainieren, Daten systematisch aufzubereiten, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und adressatengerecht zu kommunizieren sowie die Analyseschritte transparent und reproduzierbar zu dokumentieren. Außerdem bereitet ARMS auf methodenorientierte Forschungsprojekte vor – sowohl im Rahmen der Masterarbeit als auch im Anschluss an das Studium im Rahmen einer Promotion.
 

Der Schwerpunkt KBE, vertreten durch die Fachgebiete Allgemeine, Pädagogische und Entwicklungspsychologie, bietet die Möglichkeit, Grundlagen- und Anwendungsaspekte in Bezug auf bildungsrelevante Inhalte zu vertiefen. Sie erweitern Ihr Wissen über Grundprinzipien des Lehrens und Lernens, die Entwicklung von Wissen und Einflüsse von Bildungskontexten auf Schulleistung. 

Im Teil „Kognition“ der Vorlesung geht es zunächst um neuere Modelle des Arbeitsgedächtnisses und wie diese für instruktionspsychologische Fragestellungen genutzt werden können. Ein weiterer Gegenstand der Vorlesung ist die Konsolidierung bereits verstandener und im Langzeitgedächtnis repräsentierter Lerninhalte (z.B. Neues zum Testungseffekt). Schließlich befassen wir uns mit der Frage, wie sprachlich miteinander interagierende Personen einen gemeinsamen Wissenshintergrund etablieren (Grounding). Zudem werden neuere Arbeiten zum Thema geschlechtergerechte Sprache oder die Beziehung zwischen Sprache, Klang, Musik und Bedeutung thematisiert.

Im Teil „Bildung“ geht es in der Vorlesung um soziale und motivationale Bedingungen erfolgreichen Lernens – etwa kooperatives Lernen, Bildungsungleichheiten oder aktuelle Forschung zu Erziehung. In einem ersten Seminar stehen schulbezogene Themen im Fokus, z. B. Lehrkraftverhalten, emotionale und soziale Dynamiken im Unterricht, Geschlecht und Selbstkonzept, individuelle Lernvoraussetzungen (z.B: self-handicapping oder growth mindset) sowie instruktionspsychologische Ansätze (z. B. productive failure, Künstliche Intelligenz und Bildung). Ein zweites Seminar widmet sich den Oberthemen Erziehung, Elternschaft und Lernförderung – mit Raum für eigene Fragestellungen.

Im Teil „Entwicklung“ gehen wir in der Vorlesung der Frage nach, inwiefern kognitive Fähigkeiten und Handlungstendenzen angeboren sind (bzw. sich auch unabhängig von der formalen Bildung entwickeln), welchen evolutionären Zweck diese Fähigkeiten und Tendenzen erfüllen, und welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede es zwischen Mensch und Tier hinsichtlich dieser Aspekte gibt. Im Projektseminar haben Sie die Möglichkeit, eigene Forschungsinteressen zu vertiefen, indem Sie selber eine Fragestellung suchen, zu der Sie ein Projekt entwickeln.

Berufliche Perspektiven: Der Schwerpunkt KBE bereitet Sie nicht nur auf wissenschaftliche Tätigkeiten an universitären und außeruniversitären Forschungsinstituten vor, sondern auch auf Tätigkeiten im Rahmen von Erziehungs- oder Lernberatung (z.B. Schulpsychologie oder in Familienberatungsstellen) vor, sowie auf Lernförderung oder die Therapie von Lernstörungen (z.B. Legasthenie, Dyskalkulie), für die Sie keine Approbation benötigen. Auch Erwachsenenbildung oder Personalentwicklung gehören zu möglichen attraktiven Tätigkeitsbereichen.
 

Arbeit ist ein wichtiger Lebensbereich von Menschen, diese verbringen oft einen Großteil ihrer wachen Zeit damit, selbst- oder fremddefinierte Aufgaben zu bearbeiten, ihren Lebensunterhalt zu verdienen oder zur Erreichung von gesellschaftlich wertvollen Ergebnisse beiträgt. Menschen bewegen sich dabei in Umgebungen, die von einer bestimmten Arbeitsstruktur und -kultur gekennzeichnet sind. Arbeit erfüllt dabei nicht nur materielle Funktionen, sondern kann auch Quelle des Sinnerlebens, Identität und sozialer Verbundenheit sein.

Gleichzeitig werden Arbeitsstrukturen häufig als verbesserungswürdig erlebt. Hinzu kommen neue Herausforderungen, etwa durch technologische Entwicklungen, die Arbeitsaufgaben verändern, neue Formen der Zusammenarbeit eröffnen oder zusätzliche Anforderungen mit sich bringen.

Der Schwerpunkt Mensch – Arbeit – Technik liefert das nötige methodische und theoretische Rüstzeug, um analysieren zu können, wann sich Arbeitsstrukturen förderlich oder hinderlich auf Gesundheit, Motivation und Leistung auswirken, welche Veränderungen sich durch Digitalisierung und Automatisierung ergeben und wie man Arbeit und die Funktionsteilung von Mensch und Maschine optimal gestalten kann, sodass Arbeit menschengerecht, effizient und nachhaltig bleibt. Behandelte Themen umfassen Arbeitsmotivation, Arbeitszufriedenheit und Arbeitsleistung, Stress und Gesundheit, KI-Nutzung bei der Arbeit, Führung, Gruppenarbeit und Karriereentwicklung.

Berufliche Perspektiven: Das Masterstudium mit Schwerpunkt MAT befähigt zu Forschung und Lehre an Universitäten und privaten und öffentlichen Forschungseinrichtungen und zu einer beruflichen Tätigkeit in Organisationen, beispielsweise im Bereich Personal- und Organisationsentwicklung, Mensch-Maschine Interaktion oder Change Management.
 

Die menschliche Zivilisation sieht sich verschiedenen Umweltkrisen gegenüber, die – so wird einhellig in der Wissenschaft erwartet – wesentliche Grundlagen des sozialen Zusammenlebens und des individuellen Wohlbefindens bedrohen. Menschliches Wirtschaften und letztendlich Verhalten sind die Ursachen für diese tiefgreifenden Veränderungen. Die Umweltpsychologie beschäftigt sich mit dieser Wechselwirkung von Mensch und Umwelt mit dem Ziel, sie besser zu verstehen und Pfade zu einem nachhaltigeren Leben aufzuzeigen. Dabei behandelte Themen sind etwa die Wahrnehmung der Klimaerwärmung, Umweltkonflikte, Grüne Innovationen, kollaborativer Konsum, Rebound und Wachstum, Postwachstumsgesellschaft und Suffizienz.

Berufliche Perspektiven: Die Umweltpsychologie bietet damit ein modernes und aktuelles Kompetenzfeld an, das zur Arbeit an unterschiedlichen Stellen befähigt und dessen Relevanz in den nächsten Jahren durch die Beschleunigung der Klimaerwärmung noch steigen wird. So befähigt der Masterabschluss zu Forschung und Lehre an Universitäten und privaten und öffentlichen Forschungseinrichtungen, aber auch für beratende und planende Tätigkeiten wie beispielsweise im Nachhaltigkeitsmanagement und in Transformationsprozessen sind Umweltpsycholog*innen ausgebildet und können in Politik, Ämtern, Verbänden und Firmen den notwendigen psychologischen Input geben.