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Praxisforschung
(2020)
Forschung wird allgemein und inzwischen sehr übereinstimmend definiert als die systematische, regelgeleitete, wissenschaftlich begründete Suche nach Erkenntnissen, Lösungen und Antworten auf Fragen in allen Bereichen gesellschaftlichen Lebens und deren anschließende Berichtlegung und Veröffentlichung. Dieser Beitrag bezieht sich auf Praxisforschung im Sinne einer Forschung in der und für die Praxis der Sozialen Arbeit. Demnach meint Praxisforschung den Versuch, die Realität der Praxis, etwa der Jugendhilfe, frühkindlichen Bildung, Beratung oder eines der anderen Felder der Sozialen Arbeit, genau zu erfassen und daraus Schlüsse und neue Erkenntnisse zu ziehen. Gemeint ist also das systematische Beschreiben und Bewerten solcher Wirklichkeiten, mit dem Ziel, mehr Wissen über sie zu erlangen und aus diesem Wissen Konsequenzen zu ziehen, die für diese Praxis oder auch über sie hinaus von Bedeutung sind. Praxisforschung in der Sozialen Arbeit ist also eine bestimmte Form der Forschung, bei der „in unterschiedlich intensiver Kooperation mit den PraktikerInnen sozialpädagogische Projekte [besser: Praxis, Anm. d. Verf.] dokumentiert, analysiert, evaluiert, beraten und weiterentwickelt werden“ (Munsch 2012, S. 1177) – letztlich also der ambitionierte Versuch, sowohl Theorie und Praxis als auch Forschen und Handeln in der Sozialen Arbeit systematisch und regelgeleitet miteinander zu verbinden.
A longitudinal pilot study on stress-levels in the crowdsensing mHealth platform TrackYourStress
(2019)
Background: The mobile phone app, TrackYourStress (TYS), is a new crowdsensing mobile health platform for ecological momentary assessments of perceived stress levels.
Objective: In this pilot study, we aimed to investigate the time trend of stress levels while using TYS for the entire population being studied and whether the individuals’ perceived stress reactivity moderates stress level changes while using TYS.
Methods: Using TYS, stress levels were measured repeatedly with the 4-item version of the Perceived Stress Scale (PSS-4), and perceived stress reactivity was measured once with the Perceived Stress Reactivity Scale (PSRS). A total of 78 nonclinical participants, who provided 1 PSRS assessment and at least 4 repeated PSS-4 measurements, were included in this pilot study. Linear multilevel models were used to analyze the time trend of stress levels and interactions with perceived stress reactivity.
Results: Across the whole sample, stress levels did not change while using TYS (P=.83). Except for one subscale of the PSRS, interindividual differences in perceived stress reactivity did not influence the trajectories of stress levels. However, participants with higher scores on the PSRS subscale reactivity to failure showed a stronger increase of stress levels while using TYS than participants with lower scores (P=.04).
Conclusions: TYS tracks the stress levels in daily life, and most of the results showed that stress levels do not change while using TYS. Controlled trials are necessary to evaluate whether it is specifically TYS or any other influence that worsens the stress levels of participants with higher reactivity to failure.
Mobile apps are increasingly utilized to gather data for various healthcare aspects. Furthermore, mobile apps are used to administer interventions (e.g., breathing exercises)to individuals. In this context, mobile crowdsensing constitutes a technology, which is used to gather valuable medical databased on the power of the crowd and the offered computationalcapabilities of mobile devices. Notably, collecting data withmobile crowdsensing solutions has several advantages comparedto traditional assessment methods when gathering data overtime. For example, data is gathered with high ecological validity, since smartphones can be unobtrusively used in everyday life. Existing approaches have shown that based on these advantages new medical insights, for example, for the tinnitus disease, can be revealed. In the work at hand, data of a developed mHealth crowdsensing platform that assesses the stress level and fluctuations of the platform users in daily life was investigated. More specifically, data of 1797 daily measurements on GPS and stress-related data in 77 users were analyzed. Using this data source, machine learning algorithms have been applied with the goalto predict stress-related parameters based on the GPS data of the platform users. Results show that predictions become possible that (1) enable meaningful interpretations as well as (2) indicate the directions for further investigations. In essence, the findings revealed first insights into the stress situation of individuals over time in order to improve their quality of life. Altogether, the work at hand shows that mobile crowdsensing can be valuably utilized in the context of stress on one hand. On the other, machine learning algorithms are able to utilize geospatial data of stress measurements that was gathered by a crowdsensing platform with the goal to improve the quality of life of its participating crowd users.
Themenzentrierte Interaktion und Positive Psychologie im Dialog. Eine Perspektivenerweiterung
(2020)
Trotz ihrer gemeinsamen Wurzeln in der humanistischen Psychologie haben Themenzentrierte Interaktion (TZI) und Positive Psychologie in Theorie und Praxis aktuell wenig bis keine Berührungspunkte. Die TZI hat sich stark in pädagogische Konzepte hinein entwickelt, während die Positive Psychologie deutlich wissenschaftlich-empirisch orientiert ist und forscht. Mögliche Verbindungslinien aufzugreifen und weiterzuentwickeln eröffnet für beide Seiten eine Erweiterung der Perspektiven. So kann die TZI in Verbindung mit der Positiven Psychologie ihr breites Handlungsrepertoire um empirisch beforschte Interventionen ergänzen, während die Positive Psychologie ihren auf das Erleben und Verhalten des einzelnen Individuums konzentrierten Blick um ehtisch und politisch-gesellschaftliche Aspekte erweitern kann. Erste Denkansätze dazu werden hier entwickelt.
Grauer Markt Pflege
(2020)