| Kods | SM0030 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Erasmus+ kombinētā intensīvā programma "EpiCo ciemats: zināšanu izpēte mākslas, zinātnes un tehnoloģiju jomā" | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Brīvās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Sociālās zinātnes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Starptautiskās mobilitātes nodaļa | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Andra Mihelsone | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 5.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
EPICO vasaras skola ir starpdisciplināra izglītības programma, kuras mērķis ir izpētīt saikni starp zināšanu ieguvi, tehnoloģijām un izveidoto vidi, izmantojot uz pētniecību balstītu, uz projektiem balstītu mācību pieeju. Balstoties mūsdienu epistemoloģiskajā teorijā, programma pulcē dalībniekus no arhitektūras, dizaina, inženierzinātnes, digitālajām tehnoloģijām un saistītajām disciplīnām, lai kritiski izpētītu, kā jaunās tehnoloģijas veido veidus, kā indivīdi uztver, interpretē un pārstāv pilsētas telpu.. Mācību programma apvieno teorētiskās lekcijas, semināru diskusijas, lietišķās darbnīcas un sadarbību uz vietas saskaņotā pedagoģiskā sistēmā, kas pakāpeniski attīsta analītiskās, tehniskās un reflektējošās kompetences. Galvenās tematiskās jomas ietver epistemoloģiju, tehnoloģisko starpniecību, tehnodaudzveidību, aprūpes ētiku, cirkulārās metodoloģijas, publisko telpu, stāstniecību, mākslīgo intelektu, fotogrammetriju un digitālo dokumentāciju. Šīs tēmas ir integrētas, veicot pieredzes pilnus mācību pasākumus, kas mudina dalībniekus savienot teorētiskās koncepcijas ar reāliem pilsētvides kontekstiem.. Izglītības metodoloģijā ir uzsvērta uz izmeklēšanu balstīta mācīšanās, starpdisciplīnu sadarbība un pārdomājoša prakse. Dalībnieki iesaistās kognitīvajā kartēšanā, pilsētu novērošanā, digitālajā mērniecībā, AI atbalstītā stāstījuma veidošanā un telpiskajā dokumentācijā, kā rezultātā tiek izstrādāti sadarbības projekti, kas sintezē dažādas zināšanu formas. Visas programmas garumā studenti tiek mudināti kritiski vērtēt digitālos rīkus ne tikai kā tehniskos instrumentus, bet arī kā epistēmiskus vidutājus, kas spēj ietekmēt uztveri, interpretāciju un lēmumu pieņemšanu.. Vasaras skola veicina nododamu kompetenču attīstību, tostarp kritisko domāšanu, kopīgu problēmu risināšanu, digitālo pratību, telpisko analīzi, komunikāciju un ētisko izpratni. Nepārtraukts formatīvs novērtējums tiek veikts, piedaloties semināros, grupu pārdomās, darbnīcu rezultātos un līdzinieku mijiedarbībā, savukārt noslēguma izstāde un projektu prezentācijas sniedz integratīvas mācīšanās un sabiedrības informēšanas iespējas.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir attīstīt dalībnieku starpdisciplinārās kompetences, sniedzot zināšanas un praktisku pieredzi par zināšanu, tehnoloģiju un apbūvētās vides savstarpējām attiecībām, kā arī veicināt kritisku, ētisku un uz pētniecību balstītu pieeju pilsētvides procesu izzināšanai un analīzei. Studiju kursa uzdevumi: - iepazīstināt dalībniekus ar mūsdienu epistemoloģiskajiem jēdzieniem, tostarp izvietotām, iemiesotām, klusējot izteiktām un tehnoloģiski mediētām zināšanām, kā arī sniegt izpratni par to nozīmi pilsētvides analīzē; - attīstīt spēju kritiski analizēt digitālo tehnoloģiju ietekmi uz uztveri, reprezentāciju un lēmumu pieņemšanu, akcentējot skaitļošanas rīku iespējas un ierobežojumus mūsdienu sabiedrībā; - pilnveidot prasmes izmantot starpdisciplināras pieejas apbūvētās vides un pilsētvides izpētē, integrējot novērošanu, kognitīvo kartēšanu, stāstniecību, telpisko dokumentēšanu un digitālās analīzes metodes; - iemācīt izmantot mūsdienīgas digitālās tehnoloģijas, tostarp fotogrammetriju, mākslīgā intelekta atbalstītas zināšanu izgūšanas un ģenerēšanas (AI-RAG) risinājumus un digitālās kartēšanas metodes telpisko parādību dokumentēšanai, interpretēšanai un komunikācijai; - veicināt sadarbības un problēmu risināšanas prasmju attīstību, organizējot darbu starpdisciplinārās un starptautiskās komandās un sekmējot dažādu disciplīnu perspektīvu integrēšanu kopīgos pētniecības rezultātos; - attīstīt prasmes veidot kritiskus un uz pierādījumiem balstītus stāstījumus, kas apvieno empīriskos novērojumus, teorētisko refleksiju un digitālos attēlošanas risinājumus; - iepazīstināt dalībniekus ar ētiskajiem aspektiem datu, mākslīgā intelekta un digitālo tehnoloģiju izmantošanā, pievēršot uzmanību iekļautības, ilgtspējas, kultūras daudzveidības, neobjektivitātes un atbildīgas inovācijas jautājumiem; - pilnveidot prasmes pētījumu rezultātu efektīvā komunikācijā, izmantojot vizuālos, verbālos un digitālos medijus dažādām mērķauditorijām; - veicināt pārnesamo kompetenču attīstību, tostarp kritisko domāšanu, digitālo pratību, radošumu, pētniecības metodoloģijas izmantošanu, refleksīvo praksi un efektīvu komunikāciju. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj demonstrēt kritisku izpratni par mūsdienu epistemoloģiskajiem jēdzieniem un spēj analizēt, kā zināšanas tiek radītas, starpniecinātas un pārveidotas, izmantojot digitālās tehnoloģijas un starpdisciplināras prakses. - Novērtēšanas metodes: dalība semināros, vadītas diskusijas, refleksīvi vingrinājumi un teorētisko ieteikumu sniegšana darbnīcu laikā.
Kritēriji: demonstrē kritisku pieeju teorētiskajiem jēdzieniem; saista epistemoloģiskos ietvarus ar praktiskiem piemēriem; diskusiju laikā sniedz pamatotus argumentus; veiksmīgi integrē teorētiskās perspektīvas projekta izstrādē. Spēj pētīt un interpretēt pilsētvidi, izmantojot starpdisciplināras pētniecības metodes, tostarp novērošanu, kognitīvo kartēšanu, stāstīšanu, fotogrammetriju, mākslīgā intelekta atbalstītu analīzi un digitālo dokumentāciju. - Novērtēšanas metodes: lauka darbu dokumentēšana, semināru vingrinājumi, projektu portfolio, projektu starpposma pārskati. Kritēriji: demonstrē atbilstošu pētniecības metožu pielietošanu; vāc un analizē attiecīgos datus; efektīvi apvieno analogās un digitālās metodoloģijas; izstrādā saskaņotu dokumentāciju, kas atbalsta projekta izstrādi. Spēj kritiski izvērtēt jauno digitālo tehnoloģiju, tostarp mākslīgā intelekta, iespējas, ierobežojumus un ētiskās sekas zināšanu radīšanas un telpiskās interpretācijas procesos. - Novērtēšanas metodes: dalība semināros, uz mākslīgo intelektu balstīti vingrinājumi, reflektīvas diskusijas, projekta dokumentēšana. Kritēriji: demonstrē izpratni par ētiskajiem apsvērumiem, tehnoloģiskajiem ierobežojumiem, aizspriedumiem, ilgtspējību un atbildīgu inovāciju; pielieto mākslīgā intelekta rīkus kritiski, nevis aprakstoši; pamato metodoloģiskās izvēles. Spēj efektīvi sadarboties starpdisciplinārās un starptautiskās komandās, integrējot dažādas disciplināras perspektīvas saskaņotā pētniecības procesā un kopīgos projekta rezultātos. - Novērtēšanas metodes: novērošana komandas darba laikā, vienaudžu atgriezeniskā saite, projektu pārskati, gala prezentācija. Kritēriji: demonstrē aktīvu līdzdalību, efektīvu komunikāciju, kopīgu lēmumu pieņemšanu, ieguldījumu projekta organizācijā un veiksmīgu starpdisciplināru zināšanu integrāciju visā projektā. Spēj komunicēt pētījumu rezultātus, izmantojot saskaņotus vizuālus, verbālus un digitālus naratīvus, kas integrē teorētisko pārdomu, empīriskus pierādījumus un tehnoloģiskos eksperimentus. - Novērtēšanas metodes: noslēguma projekta prezentācija, izstāde, projekta portfolio, mutiska aizstāvēšana, reflektīva diskusija. Kritēriji: prezentē saskaņotu pētījuma naratīvu; efektīvi komunicē projekta metodoloģiju un rezultātus; demonstrē atbilstošu vizuālo un digitālo mediju izmantošanu; kritiski reflektē par mācību procesu un pētījuma rezultātiem. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Dalība semināros, darbnīcās un lauka aktivitātēs - 15%
Lauka darba dokumentēšana un refleksīvie vingrinājumi - 20% Starpposma projektu izstrāde un projektu portfelis - 25% Noslēguma starpdisciplinārais projekts un izstāde - 25% Noslēguma prezentācija un kritiska pārdomu apmaiņa - 15% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Vispārējā vidējā vai vidējā speciālā izglītība. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||