JA0231 Jūras transporta pētījumu metodoloģija

Kods JA0231
Nosaukums Jūras transporta pētījumu metodoloģija
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Profesionālais
Tematiskā joma Jūras transports
Struktūrvienība Latvijas Jūras akadēmija
Mācībspēks Valdis Priednieks, Jānis Baroniņš, Silvija Kristapsone, Aleksandrs Gasparjans
Kredītpunkti 6.0
Daļas 5
Anotācija Studiju kurss veidots no piecām daļām..
Pirmajā daļā tiek sniegts padziļināts ieskats pētījumu veikšanas procesā, kas palīdz studējošiem izstrādāt pētījuma tēmas pieteikumu maģistra darbam. Studējošie tiek iepazīstināti ar pētījuma problēmas vai tēmu izvēli atbilstoši jūras transporta nozares aktualitātēm, kā arī pētījuma hipotēzes vai pētījuma jautājuma izvirzīšanas principiem, teorētiskās literatūras meklēšanas un atlases stratēģijām. Šajā studiju kursa daļā ietverta arī informācija par mūsdienu zinātniskās pētniecības principiem, pētījuma stratēģijām, dizainiem un to izvēli atbilstoši pētījuma mērķim..
Studiju kursa otrajā daļā studējošie tiek iepazīstināti ar principiāliem akadēmiskās un zinātniskās rakstīšanas posmiem, sākot no literatūras analīzes un beidzot ar darba sagatavošanu atbilstoši izvēlētās izdevniecības uzstādītajām prasībām. Īpaša uzmanība tiek pievērsta satura veidošanai katrā atbilstošajā publikācijas sadaļā, plaģiātisma identificēšanai un analizētās literatūras citēšanai jaunajā publikācijā. Tāpat šajā studiju kursa daļā ir ietverta informācija par rezultātu prezentēšanu zinātniskā un populārzinātniskā stilā..
Studiju kursa trešā daļa veltīta pētniecības darba metodoloģijas statistiskajam aspektam: pievērsta uzmanība pētniecības datu varbūtiskajam raksturam, datu grupēšanās, izkliedes un sadalījuma raksturlielumu novērtējumam, ticamības intervālam un tā saistībai ar izmantojamo datu apjomu, aplūkoti hipotēžu testi vienas un divu populāciju datu analīzei. Šīs kursa daļas apguve balstīta uz datorprogrammu MS Excel un MINITAB praktisku pielietojumu. Praktisko prasmju un iemaņu ieguvei studējošie katrā no studiju kursa daļām izstrādā patstāvīgo darbu..
Studiju kursa ceturtā daļā aplūkotas parametriskās, neparametriskās un skaitliskās pētījumu datu statistiskās analīzes procedūras ar uzsvaru uz to praktisku realizāciju, izmantojot datorprogrammas Excel un MINITAB. .
Studiju kursa piektajā daļā tiek apskatītas šādas tēmas: modernās kuģu un ostu modelēšanas sistēmas, kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu modelēšanas metodes, līdzekļi un matemātiskā modelēšana, kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu modernās modelēšanas metodes, modelēšanas uzdevumi..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
STUDIJU KURSA 1.DAĻA 1.1. Pētnieciskās darbības būtība un mērķi. Pētījumu specifika jūrniecības nozarē un jūras transportā. Pētniecībās ētiskie aspekti. 1 1 1 1
1.2. Pētījuma gaita un pētījuma pamatelementi. Pētījuma mērķa, stratēģijas un dizaina izvēle atbilstoši pētījuma problēmai. 3 3 1 5
1.3. Pētījumu stratēģijas - kvantitatīvā, kvalitatīvā un jauktā stratēģija. Datu veidi un to pielietojums. 3 1 1 3
1.4. Teorētiskā pamatojuma un empīriskās daļas projekta veidošana. Darbs ar zinātnisko literatūru. Avotu meklēšanas un atlases stratēģijas. 3 3 1 5
1.5. Potenciālā maģistra darba projekta idejas izstrāde- tēma, ievads; atslēgas vārdi; saturs. Potenciālā maģistra darba tēmas pieteikuma prezentācijas. 2 8 2 8
STUDIJU KURSA 2.DAĻA 2.1. Ievads akadēmiskās un zinātniskās rakstīšanas principos: Akadēmiskais godīgums kā zinātniskās rakstīšanas pamats. Akadēmiskās un zinātniskās publikācijas, to veidi un struktūras. Zinātniskās kopienas pienākumi mūsdienās. 1 1 1 1
2.2. Zinātniskās publikācijas rakstīšana: Pētījuma rezultātiem atbilstošā zinātniskā žurnāla izvēles principi. Tipiskākie zinātniskajos žurnālos pieejamo šablonu un rakstīšanas noteikumu praktiskie piemēri. Zinātnisko publikāciju datu bāzes. Zinātniskās literatūras avotu meklēšana un analīze. Bezmaksas literatūras avotu apkopošanas un citēšanas palīgprogrammas. Pareizrakstības un teikuma uzbūves pārbaudes palīgrīku izmantošana publikāciju rakstīšanai angļu valodā. Praktiskais darbs: īsas publikācijas (3 līdz 5 A4 lapaspušu garumā) sagatavošana par brīvi izvēlēto tēmu (vēlams – plānotā maģistra darba ietvaros), izmantojot studija kursa vadītāja ieteiktās vai maģistranta brīvi izvēlētās zinātniskās publikācijas noformēšanas noteikumus, paredz papildus ieteicamās literatūras analīzi un citēšanas palīgrīku izmantošanu. 3 8 1 10
2.3. Noslēguma darba rakstīšana: Ieskats noslēguma darba uzbūvē un satura noformēšanas noteikumos. Prasības, struktūra, eksperimenta plānošanas un rezultātu apstrāde promocijas darba rakstīšanas laikā. Plaģiāta identificēšanas sistēmas. 3 1 1 3
2.4. Kopsavilkums par zinātnisko un zinātnes komunikāciju 1 2 1 2
2.5. Praktisko darba prezentēšana, sasniegto rezultātu analīze diskutēšana 4 4 2 6
STUDIJU KURSA 3.DAĻA 3.1. Datu veidi: kvantitatīvi un kvalitatīvi, pirmreizēji un publicēti. Datu ieguves metodes: novērojumi, eksperimenti, aptaujas, intervijas. Datu vizualizācija un pirmapstrāde: diagrammas, histogrammas, kvartiles, boxplot. Datu varbūtiskums. Pamatjēdzieni: datu atlase un pilnā datu kopa (populācija), grupēšanās centri, izkliedes raksturotāji. Datu sadalījuma likumi: vienmērīgs, normāls, standartizēts normāls. 3 1 1 3
3.2. Centrālā robežteorēma. Sagaidāmās vērtības ticamības intervāls.Ticamības intervāla noteikšana no atlases datiem. Studenta t -sadalījums. Datu atlases nepieciešamā apjoma novērtēšana. Datu normāluma pārbaude. 2 1 1 2
3.3. Datu binomiālais sadalījums. Proporcija. Proporcijas ticamības intervāls. Datu atlases nepieciešamā apjoma novērtēšana. Datu multinomiāls sadalījums. Ticamības intervāla novērtēšana. 2 1 1 2
3.4. Hipotēžu testi, to saistība ar ticamības intervālu novērtēšanu. Hipotēžu testi populācijas sagaidāmās vērtības un proporcijas novērtēšanai. Hipotēžu testi divu populāciju sagaidāmo vērtību un proporciju salīdzināšanai. 3 1 1 3
3.5. Mājasdarba “Datorizēta datu analīze” izstrāde. 2 12 2 12
STUDIJU KURSA 4.DAĻA 4.1. Parametriskās metodes: korelācija, korelācijas koeficienta būtiskums, lineārā regresija, ticamības intervāli, vairāku argumentu un nelineārā regresija, ANOVA. 7 0 3 4
4.2. Neparametriskās metodes: x^2-testi, krustdatu tabulas (Contingency Tables), zīmju tests, Vilkoksona zīmju-rangu tests, Vilkoksona rangu-summas tests, Mann-Whitney U-tests, Kruskal-Wallis tests. 10 0 4 6
4.3. Skaitliskās metodes: Bootstrap, Monte Carlo, optimizācija (MS Excel, Solver), simulācija (MS Excel, VBA). 7 0 3 4
4.4. Patstāvīgo darbu izstrāde 0 32 0 32
STUDIJU KURSA 5.DAĻA 5.1.Modelēšanas pamatjēdzieni un terminoloģija. Modelēšanas uzdevumi. Modernas modelēšanas sistēmas. 2 2 1 3
5.2.Kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu modelēšanas metodes un līdzekļi. 2 2 1 3
5.3. Kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu matemātiskā modelēšana. 5.3.1. Kuģu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu matemātiskie modeļi. 5.3.2. Ostu tehnosko/tehnoloģisko sistemu matemātiskie modeļi. 2 4 1 5
5.4.Matemātiko modeļu izvēle, projektēšana, aprēķins un analīze. Uzdevumi. 6 8 2 12
Kopā: 72 96 33 135
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Studiju kursa mērķis ir sagatavot studējošos pētniecības darba izstrādei un pētījumu rezultātu izplatīšanas darbību veikšanai maģistra darba vai zinātniskas publikācijas vajadzībām. Studiju kursa uzdevumi pa studiju kursa daļām: 1.1. Sniegt studējošiem analītiski-kritiski reflektējošu izpratni kā patstāvīgi atlasīt, novērtēt un analizēt interesējošam pētījumam atbilstošu zinātnisko literatūru; 1.2. Attīstīt studējošo prasmes analītiski-kritiski izanalizēt cita autora pētījumu; 1.3. Pilnveidot studējošā kompetences formulēt sava pētījuma problēmu, tēmu un izplānot pētījuma gaitu; 2.1. Sniegt studējošiem zināšanas, kā zinātniskā un akadēmiskā stilā aprakstīt analizēto literatūru, sadalīt akadēmiskās tēzes saturu atbilstošās sadaļās, izmantot automātiskās citēšanas palīgrīkus un noformēt akadēmiskās tēzes atbilstoši izvēlētās izdevniecības definētajām prasībām; 2.2. Attīstīt studējošo prasmes rakstīt zinātniskās publikācijas atbilstošā zinātniskās rakstīšanas stilā latviešu un/vai angļu valodās; 2.3. Attīstīt studējošo kompetences izvērtēt un pilnveidot savu pētniecisko darbību, kā arī izplatīt savu pētījumu un attīstības rezultātus; 3.1. Sniegt studējošiem zināšanas, kā orientēties pētniecības datu un to ieguves veidos, apstrādes metodēs un rezultātu priekšstatījuma formās; 3.2. Attīstīt studējošo prasmes patstāvīgi organizēt un veikt pētniecības darba datu vākšanu, apstrādi un rezultātu noformēšanu; 3.3. Pilnveidot studējošo kompetences autonomi formulēt problēmas izpētes uzdevumus, izvēlēties atbilstošas risinājuma metodes un aizstāvēt darba rezultātus; 4.1. Sniegt zināšanas par pētniecības darbā pielietojamām datu skaidrojošās statistiskās analīzes metodēm; 4.2. Veidot studējošiem prasmes datu skaidrojošo statistiskās analīzes metožu praktiskā pielietošanā. 5.1. Iepazīstināt studējošos ar modelēšanas teoriju un modernām modelēšanas metodēm; 5.2. Sniegt padziļinātu ieskatu par kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu matemātisko modelēšanu.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
STUDIJU KURSA 1.DAĻA. Zināšanas: - spēj parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni, identificējot jūrniecības nozarei aktuālas pētniecības problēmas jūras un ostu inženiersistēmu un tehnoloģiju, vides pārvaldības, drošības u.c. jomās; - spēj atlasīt pētījumam atbilstošu zinātnisko literatūru, to kritiski novērtēt un analizēt. - Metodes: zinātniskā raksta un maģistra darba recenzijas izstrāde, potenciālā maģistra darba tēmas pieteikuma projekta izstrāde un prezentācija, grupu darbs, diskusija. Kritēriji: - spēja ar analītiski-kritiski reflektējošu izpratni patstāvīgi atlasīt, novērtēt un analizēt interesējošam pētījumam atbilstošu zinātnisko literatūru.
Prasmes: - spēj gan mutiski, gan rakstiski argumentēti izskaidrot un diskutēt par sarežģītiem vai sistēmiskiem jūras transporta ekspluatācijas vai vadības inženierijas aspektiem; - izprot pētījuma loģisko struktūru, spēj novērtēt un reflektēt par citu pētījumu kvalitāti. - Metodes: zinātniskā raksta un maģistra darba recenzijas izstrāde, potenciālā maģistra darba tēmas pieteikuma projekta izstrāde un prezentācija, grupu darbs, diskusija. Kritēriji: - spēja analītiski-kritiski izanalizēt cita autora pētījumu un diskutēt par to.
Kompetences: - spēj formulēt sava pētījuma problēmu, tēmu un izplānot pētījuma gaitu, izteikt atbilstošus priekšlikumus un pamatot tos. - Metodes: zinātniskā raksta un maģistra darba recenzijas izstrāde, potenciālā maģistra darba tēmas pieteikuma projekta izstrāde un prezentācija, grupu darbs, diskusija. Kritēriji: - spēja formulēt sava pētījuma problēmu, tēmu un izplānot pētījuma gaitu, izteikt atbilstošus priekšlikumus un pamatot tos.
STUDIJU KURSA 2.DAĻA. Zināšanas: - spēj zinātniskā un akadēmiskā stilā aprakstīt analizēto literatūru, sadalīt akadēmiskās tēzes saturu atbilstošās sadaļās, izmantot automātiskās citēšanas palīgrīkus un noformēt akadēmiskās tēzes atbilstoši izvēlētās izdevniecības definētajām prasībām. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un prezentēšana auditorijas priekšā, sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs. Kritēriji: - spēja zinātniskā un akadēmiskā stilā aprakstīt analizēto literatūru, sadalīt akadēmiskās tēzes saturu atbilstošās sadaļās, izmantot automātiskās citēšanas palīgrīkus un noformēt akadēmiskās tēzes atbilstoši izvēlētās izdevniecības definētajām prasībām.
Prasmes: - spēj rakstīt zinātniskās publikācijas atbilstošā zinātniskās rakstīšanas stilā latviešu un/vai angļu valodās. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un prezentēšana auditorijas priekšā, sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs. Kritēriji: - spēja rakstīt zinātniskās publikācijas atbilstošā zinātniskās rakstīšanas stilā latviešu un/vai angļu valodās.
Kompetences: - spēj izvērtēt un pilnveidot savu pētniecisko darbību, kā arī pamatot un izplatīt savu pētījumu un attīstības rezultātus. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un prezentēšana auditorijas priekšā, sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs. Kritēriji: - spēj izvērtēt un pilnveidot savu pētniecisko darbību, kā arī pamatot un izplatīt savu pētījumu un attīstības rezultātus.
STUDIJU KURSA 3.DAĻA. Zināšanas: - pārzina pētniecības procesa saturu, mērķus un uzdevumus; izprot pētniecības datu, to apstrādes metožu un rezultātu statistisko raksturu; - zina aprakstošās statistikas instrumentu un metožu lietošanas jomas. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs, ieskaites darbs. Kritēriji: - spēja orientēties pētniecības datu un to ieguves veidos, apstrādes metodēs un rezultātu priekšstatījuma formās.
Prasmes: - prot izmantot teorētiskās zināšanas un MS Excel, Minitab pielietojumprogrammas konkrētu datu apstrādes uzdevumu risināšanā; - prot noformēt un verificēt pētījuma rezultātus. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs, ieskaites darbs. Kritēriji: - spēja patstāvīgi organizēt un veikt pētniecības darba datu vākšanu, apstrādi un rezultātu noformēšanu.
Kompetences: - spēj patstāvīgi formulēt datu analīzes uzdevumus un izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes; - spēj pamatot un aizstāvēt izvēlētās pieejas pareizību. - Metodes: patstāvīgā darba izstrādāšana un sasniegto rezultātu analīze, diskusija, grupu darbs, ieskaites darbs Kritēriji: - spēja autonomi formulēt problēmas izpētes uzdevumus, izvēlēties atbilstošas risinājuma metodes un aizstāvēt darba rezultātus.
STUDIJU KURSA 4.DAĻA Zināšanas: - pārzina pētniecības datu statistiskās analīzes metožu pielietojuma jomas, uzdevumus un realizācijas algoritmus; - izprot analīzes rezultātu statistisko raksturu. - Metodes: - individuālo uzdevumu risinājumi MS Excel darba grāmatas formā; - patstāvīgo darbu prezentācija. Kritēriji: orientēšanās pētniecības datu apstrādes metodēs un rezultātu priekšstatījuma formās.
Prasmes: - prot pielietot statistiskās analīzes metodes izmantojot MS Excel, Minitab lietojumprogrammas konkrētu datu apstrādes uzdevumu risināšanā; - prot noformēt un verificēt pētījuma rezultātus. - Metodes: - individuālo uzdevumu risinājumi MS Excel darba grāmatas formā; - patstāvīgo darbu prezentācija. Kritēriji: spēja patstāvīgi organizēt un veikt pētniecības darba datu apstrādi un rezultātu noformēšanu.
Kompetences: - spēj patstāvīgi formulēt datu analīzes uzdevumus un izvēlēties piemērotas datu apstrādes metodes; - spēj pamatot un aizstāvēt izvēlētās pieejas pareizību. - Metodes: - individuālo uzdevumu risinājumi MS Excel darba grāmatas formā; - patstāvīgo darbu prezentācija. Kritēriji: spēja autonomi formulēt problēmas izpētes uzdevumus, izvēlēties atbilstošas risinājuma metodes un aizstāvēt darba rezultātus.
STUDIJU KURSA 5.DAĻA Zināšanas: - spēj parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni par kuģu un ostu tehnisko/tehnoloģisko sistēmu matemātiskās modelēšanas procesa pieejas būtību un priekšrocībām, par piemērota modeļa izvēli, kā arī par modelēšanas procesa simulācijas metodēm, rezultātu analīzi un izvēlētā modeļa optimizāciju. - spēj parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni par tehnisko/tehnologisko kuģu un ostu sistēmu inženiertehniskās matemātiskas modelēšanas pielietojumu. - spēj izvēlēt optimālāko matemātiskās modelēšanas metodi jūras transporta sistēmu tehnisko problēmu risināšanai, kā arī analizēt modelēšanas rezultātus, lai organizētu, modernizētu un plānotu kuģu un ostu tehnisko sistēmu remontu. - spēj, pamatojoties uz matemātiskās modelēšanas rezultātiem novērtēt negadījumu risku kuģu un ostu tehniskajās sistēmās. - Metodes: diskusija, grupu darbs, situācijas analīze, praktiskais darbs, patstāvīgo/mājasdarbu izstrāde un aizstāvēšana, ieskaite. Kritēriji: - spēja parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni par kuģu vai ostu iekārtu matemātiskās modelēšanas procesa pieejas būtību un priekšrocībām, par piemērota modeļa izvēli, kā arī par modelēšanas procesa simulācijas metodēm, rezultātu analīzi un izvēlētā modeļa optimizāciju.
Prasmes: - spēj patstāvīgi izmantot matemātiskās modelēšanas teoriju, modernas metodes un problēmu risināšanas prasmes augsti kvalificētas profesionālas darbības veikšanai jūras transporta ekspluatācijas jomā. - spēj izmantot matemātiskās modelēšanas metodes tehnisko/tehnoloģisko sistēmu darbības novērtēšanai un analīzei. - spēj izmantot modelēšanas metodes kuģu un ostu tehnisko sistēmu plānošanā un remontā/modernizācijā. - spēj profesionāli izvērtēt sistēmas mehānisma/iekārtu darbības datus, pamatojoties uz matemātiskās modelēšanas rezultātiem. - Metodes: diskusija, grupu darbs, situācijas analīze, praktiskais darbs, patstāvīgo/mājasdarbu izstrāde un aizstāvēšana, eksāmens. Kritēriji: - spēja patstāvīgi izmantot matemātiskās modelēšanas teoriju, modernas metodes un problēmu risināšanas prasmes augsti kvalificētas profesionālas darbības veikšanai jūras transporta ekspluatācijas jomā.
Kompetences: - spēj patstāvīgi formulēt un kritiski analizēt sarežģītas profesionālas problēmas jūras transporta nozarē, tajā skaitā uzņēmējdarbībā, pamatot lēmumus un, ja nepieciešams, veikt papildu analīzi. - spēj veikt kuģu un ostu tehnisko un tehnoloģisko matemātisko un inženiertehnisko modelēšanu pētījumus sistēmas. - spēj, balstoties uz modelēšanas rezultātiem pieņemt tehniski un ekonomiski pamatotus lēmumus par kuģu remontu/ modernizāciju atbilstoši pieejamiem resursiem. - spēj, balstoties uz modelēšanas datiem par kuģu mehānismu un korpusa konstrukciju tehnisko stāvokli un pieejamiem resursiem, optimāli organizēt kuģu remonta/ modernizācijas darbu un izmantojamo tehnoloģiju plānošanu. - Metodes: diskusija, grupu darbs, situācijas analīze, praktiskais darbs, patstāvīgo/mājasdarbu izstrāde un aizstāvēšana, eksāmens. Kritēriji: - spēja patstāvīgi formulēt, kritiski analizēt un argumentēti pamatot pieņemtos lēmumus un risinājumus.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Aktivitāte nodarbību laikā (grupu darbs, diskusija) - 10%
Patstāvīgo ieskaites darbu izstrāde un aizstāvēšana - 50%
Eksāmens - 40%
 
Priekšzināšanas Studiju kursa 1.daļa - bakalaura studiju līmeņa pieredze pētniecībā. Studiju kursa 2.daļa - pētniecības darba metodoloģija – 1.daļa. Studiju kursa 3.daļa - augstākās matemātikas pamatkurss, MS Office datorprasmes. Studiju kursa 4.daļā - MS Excel un MINITAB datorprasmes. Studiju kursa 5.daļā - augstākās matemātikas pamatkurss, MATLAB-vide datorprasmes.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 1.0 6.0 6.0 0.0 *
2 1.0 6.0 6.0 0.0 *
3 1.0 6.0 6.0 0.0 *
4 2.0 12.0 12.0 0.0 *
5 1.0 6.0 6.0 0.0 *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]