Forschung
Forschungsschwerpunkte
Im Bereich der technologiebasierten Leistungsdiagnostik, einem Kerngebiet unseres Fachgebiets, behandeln wir unter anderem folgende Fragestellungen:
- Lässt sich Allgemeinwissen mittels Smartphone sinnvoll erfassen? Welche Wissensbereiche lassen sich unterscheiden?
- Kann man anhand von Reaktionszeiten und inzidentellen Daten vorhersagen, welche Studienteilnehmerinnen und Studienteilnehmer bei der Beantwortung von Leistungstests schummeln?
- Wie entwickelt und validiert man Testverfahren, die eine zuverlässige Prognose über den Studienerfolg in psychologischen und medizinischen Studiengängen erlauben?
Im Bereich der Psychometrie befassen wir uns vornehmlich mit statistisch-methodischen Fragen, um psychologische Messungen zu verbessern. Dazu gehören bspw. folgende Fragestellungen:
- Können Optimierungsalgorithmen wie bspw. Ameisenstaatenalgorithmen eingesetzt werden, um reliable, valide und faire Messinstrumente zu entwickeln?
- Kann mittels Machine Learning Algorithmen vorhergesagt werden, welche Teilnehmerinnen und Teilnehmer groß angelegten, längsschnittlichen Panel-Studien am ehesten ausscheiden?
- Wie kann der Einfluss von kontinuierlichen Kontextvariablen wie Alter in der latenten Modellierung von Persönlichkeitsveränderung oder Kompetenzentwicklung abgebildet werden?
Im Bereich der klinischen Diagnostik befassen wir uns zum Beispiel mit folgenden Fragestellungen:
- Wie ist das dynamische Zusammenspiel von Kognition und depressiver Symptomatik bei Patienten mit Parkinson im Vergleich zu einer altersähnlichen Vergleichsgruppe?
- Welche dimensionale Struktur liegt klinischen Messinstrumenten zugrunde, wenn man versucht die bisherigen Befunde meta-analytisch zusammenzufassen?
Bei Interesse an einer Abschlussarbeit zu diagnostischen Themen, schreiben Sie uns gerne eine Mail. Mehr Informationen über Umfang, Organisation und Betreuung finden Sie unter Abschlussarbeiten.
Forschungsticker
New preprints and publications (last 12 months)
- 01.10.2024 - Jankowsky, K., Zimmermann, J., Jaeger, U., Mestel, R., & Schroeders, U. (2024). First impressions count: Therapists’ impression on patients’ motivation and helping alliance predicts psychotherapy dropout. (öffnet neues Fenster)
- 24.07.2024 - Schroeders, U., & Gnambs, T. (2024, July 24). Sample Size Planning in Item Response Theory: A Tutorial. (öffnet neues Fenster)
- 10.07.2024 - Achaa-Amankwaa, P., Trautwein, T., Lenhard, W., & Schroeders, U. (2024, July 10). Balancing between categorical and dimensional assessment in short-scale construction using Ant Colony Optimization (öffnet neues Fenster)
- 05.04.2024 - Jankowsky, K., Belobrajdic, N., Węziak-Białowolska, D., Bialowolski, P., & McGrath, R. E. (2024, April 5). Character strengths as universal predictors of health? Using machine learning to examine the predictive validity of character strengths (öffnet neues Fenster)
- 25.03.2024 - Schroeders, U., Morgenstern, M., Jankowsky, K., & Gnambs, T. (2023, July 4). Short-scale construction using meta-analytic Ant Colony Optimization: A demonstration with the Need for Cognition Scale. (öffnet neues Fenster)
- 29.02.2024 - Jankowsky, K., Steger, D., & Schroeders, U. (2024). Predicting lifetime suicide attempts in a community sample of adolescents using machine learning algorithms. Assessment, 31(3), 557–573. (öffnet neues Fenster)
- 27.01.2024 - Zimny, L., Schroeders, U., & Wilhelm, O. (2024). Ant Colony Optimization for parallel test assembly. Behavioral Research Methods. Advance online publication. (öffnet neues Fenster)
- 02.01.2024 - Gnambs, T., & Schroeders, U. (2024). Accuracy and precision of fixed and random effects in meta‐analyses of randomized control trials for continuous outcomes. Research Synthesis Methods, 15(1), 86–106. (öffnet neues Fenster)
- 02.01.2024 - Schroeders, U., Scharf, F., & Olaru, U. (2024). Model specification searches in structural equation modeling using Bee Swarm Optimization. Educational and Psychological Measurement, 84(1), 40-61. (öffnet neues Fenster)
- 24.12.2023 - Schroeders, U., Loos, A., Wiedemann, S., & Jankowsky, K. (in-principle acceptance). Is it just a game? Development and validation of a deductive version of mastermind as measure of reasoning ability. (öffnet neues Fenster)
- 18.12.2023 - Jankowsky, K., Krakau, L., Schroeders, U., Zwerenz, R., & Beutel, M. E. (2023). Predicting treatment response using Machine Learning: A registered report. British Journal of Clinical Psychology. Advance online publication. (öffnet neues Fenster)
- 17.11.2023 - Schroeders, U., Mariss, A., Sauter, J., & Jankowsky, K. (2023, November 17). Predicting juvenile delinquency and criminal behavior in adulthood using machine learning. (öffnet neues Fenster)
- 02.11.2023 - Achaa-Amankwaa, P., Steger, D., Wilhelm, O., & Schroeders, U. (2023). Public events knowledge in an age-heterogeneous sample: Reminiscence bump or bummer? Psychology and Aging. Advance online publication. (öffnet neues Fenster)
- 14.10.2023 - Müller, S., Schroeders, U., Bachrach, N., Benecke, C., Cuevas, L., Doering, S., … Zimmermann, J. (2023, October 12). Revisiting the structure of DSM-5 section II personality disorder criteria using individual participant data meta-analysis. (öffnet neues Fenster)
- 07.10.2323 - Achaa-Amankwaa, P., Kushnereva, E., Miksch, H., Stumme., J., Heim, S., & Ebersbach, M. (2023). Multilingualism is associated with small task-specific advantages in cognitive performance of older adults. Scientific Reports, 13, Article 16912. (öffnet neues Fenster)