PA0124 Pētniecības dizains

Kods PA0124
Nosaukums Pētniecības dizains
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Akadēmiskais
Tematiskā joma Vadība un administrēšana
Struktūrvienība Inženierekonomikas un vadības fakultāte
Mācībspēks Deniss Ščeulovs
Kredītpunkti 6.0
Daļas 1
Anotācija Atbildīgais mācībspēks LKA: Dr. sc. soc. Anda Laķe..
Studiju kurss sniedz padziļinātu ieskatu pētījumu veikšanas procesā humanitārajās un sociālajās zinātnēs. Studiju kurss ir paredzēts, lai sagatavotu studentus ar dažādu akadēmisko pieredzi patstāvīgu pētījumu projektu izstrādei. Studiju kurss attīsta zināšanas un izpratni par pētījuma pamatelementiem, sākot no pētījuma jautājumu formulēšanas, dizaina izstrādes, līdz datu vākšanai, analīzei un interpretācijai. Līdzās dažādu datu ieguves un analīzes metožu praktiskam pielietojumam, studiju kurss pievēršas arī akadēmiskās valodas izkopšanai gan rakstītā, gan runātā tekstā, komunicējot savu pētījumu rezultātus..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Pētnieciskās darbības būtība un mērķi. Sociālo un humanitāro zinātņu pētījumu specifika. Akadēmisko un lietišķo pētījumu nošķīrums. 2 2 0 0
No ieceres līdz prezentācijai - pētījuma gaita un pamatelementi. 2 4 0 0
Pētījuma dizaina izvēle un izstrāde atbilstoši pētījuma problēmai. 2 12 0 0
Pētījuma dizaina veidi - gadījuma izpēte, rīcības pētījums, sadarbības pētījums. 2 4 0 0
Ievads pētījumu metodoloģijā - kvantitatīvā, kvalitatīvā un jauktā metodoloģija. Datu veidi un to pielietojums. 2 4 0 0
Kvalitatīvās datu ieguves metodes - daļēji strukturētā un nestrukturētā intervija, fokusa grupa u.c. 2 2 0 0
Kvalitatīvās datu analīzes metodes - satura analīze, diskursa analīze, naratīva analīze. 2 4 0 0
Digitālo humanitāro zinātņu pētījumu metodes. 4 4 0 0
Kvantitatīvās datu ieguves metodes - aptauja, strukturētais novērojums, eksperiments. 2 8 0 0
Aptaujas anketa kā datu ieguves rīks. 4 6 0 0
Kvantitatīvās datu analīzes metodes - deskriptīvā statistika. 8 26 0 0
Datu vizualizācijas metodes. 2 4 0 0
Akadēmiskā rakstība kā žanrs. Teorētiskā pamatojuma un empīriskās daļas veidošana. 4 12 0 0
Darbs ar zinātnisko literatūru - avotu atlase un kritiskā lasīšana. 2 2 0 0
Darbs ar zinātnisko literatūru - citēšana un atsauču sistēmas. 2 2 0 0
Akadēmisks raksts, recenzija, pētījuma ziņojums. Pētījuma rezultātu komunikācija. 2 4 0 0
Maģistra darba tematu pieteikuma prezentācijas. 4 12 0 0
Kopā: 48 112 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Studiju kursa mērķis ir sagatavot studentus patstāvīgu pētniecisko darbību veikšanai maģistra darba vai zinātniskas publikācijas vajadzībām. Studenti attīstīs datu pārvaldības un analīzes prasmes, strādājot ar abām - kvantitatīvajām un kvalitatīvajām datu kopām. Papildus praktiskai pieejai tradicionālajām datu vākšanas un datu analīzes metodēm, piemēram, aptaujām, intervijām, statistiskajai analīzei, satura analīzei u.c., studenti apgūs arī digitālo humanitāro zinātņu pētījumu metožu pamatus. Noslēgumā tiks apgūtas datu vizualizācijas un pētījumu rezultātu veiksmīgas komunicēšanas prasmes. Studiju kursā iegūtās kompetences noderēs ne tikai akadēmiskajā, bet arī profesionālajā dzīvē, strādājot ar lielu informācijas apjomu, novērtējot savu un citu organizāciju darbību.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj atlasīt pētījumam atbilstošu zinātnisko literatūru, to kritiski novērtēt un analizēt. - Rakstu salīdzinošā tabula.
Spēj salīdzināt dažādas teorētiskās un metodoloģiskās pieejas pētījuma problēmas risināšanai. - Rakstu salīdzinošā tabula.
Izprot pētījuma loģisko struktūru, spēj novērtēt un reflektēt par citu pētījumu kvalitāti. - Maģistra darba recenzija.
Spēj atbilstoši pielietot akadēmiskās rakstības stilu, argumentāciju un atsauču sistēmu. - Zinātniskā raksta recenzija.
Spēj patstāvīgi izvēlēties un izstrādāt problēmai atbilstošu pētījuma dizainu. - Maģistra darba temata pieteikums.
Prot komunicēt pētījuma ieceri un rezultātus, pamatot savas pētnieciskās darbības. - Maģistra darba temata pieteikuma prezentācija.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Rakstu salīdzinošā tabula - 25%
Maģistra darba recenzija - 20%
Zinātniskā raksta recenzija - 20%
Maģistra darba temata pieteikums un tā prezentācija - 35%
 
Priekšzināšanas Potenciālā maģistra darba ideja.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 64.0 64.0 0.0 *
Kursa apgūšanas cena klausītājam Pilna laika studijas
Klātiene		 Nepilna laika studijas
Klātiene		 Nepilna laika studijas
Neklātiene
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]