Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Laboratorium analizy danych zastanych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2405-M-1-LADZ-S1
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0310) Nauki społeczne i psychologiczne Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Laboratorium analizy danych zastanych
Jednostka: Instytut Socjologii
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla I roku medioznawstwa
Punkty ECTS i inne: 4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

brak

Całkowity nakład pracy studenta:

Praca na zajęciach - 30 godzin

Przygotowanie do zajęć - 20 godzin

Łącznie - 50 godzin

Efekty uczenia się - wiedza:

1.1 zdefiniować pojęcia: dane zastane, analiza zawartości/treści, analiza dyskursu; wykazać się wiedzą o twórcach i tradycjach analiz danych zastanych


1.2 wyjaśnić trudności i problemy wynikające z korzystania z danych zastanych;


1.3 wykazać się pogłębioną wiedzą, stosowalną w praktyce, na temat metod analiz danych zastanych, ich ograniczeń i możliwości stosowania;


1.4 wykazać się wiedzą o różnych typach badań socjologicznych, które są przydatne dla badacza danych zastanych do analizy zróżnicowanych zjawisk;


1.5 ocenić przydatność różnych rodzajów danych zastanych do opisu

danego zjawiska (np. nierówności społecznych, uprzedzeń);


K_W04, K_W05, K_W06, K_W09, K_W11, K_W12, K_W14, K_W15, K_W24, K_W25

Efekty uczenia się - umiejętności:

2.1 stosować różne metody i techniki badawcze w celu przeprowadzenia analizy wybranych problemów społecznych;


2.2 samodzielnie analizować i interpretować różnego rodzaju dane statystyczne;


2.3 samodzielnie analizować i interpretować dane pochodzące z przekazów medialnych;


2.4 samodzielnie analizować i interpretować dane urzędowe i prywatne ;


2.5 posiadać umiejętności rozumienia i analizowania zjawisk społecznych w oparciu o dane zastane.


K_U03, K_U04, K_U05, K_U06, K_U09, K_U11

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

3.1. będzie potrafił pracować w oparciu o dane zastane (potrafił zidentyfikować odpowiednie dane, ocenić ich przydatność oraz wykorzystać je do opisu określonego zjawiska społecznego);


3.2. będzie świadomy trudności, które wiążą się z wykorzystaniem danych zastanych do opisu określonego problemu badawczego;


3.3. będzie potrafił łączyć różnego rodzaju dane (pierwotne i wtórne) do opisu określonego problemu badawczego.

Metody dydaktyczne:

Ćwiczenia, dyskusja

Metody dydaktyczne podające:

- opis
- pogadanka
- wykład konwersatoryjny
- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- giełda pomysłów
- laboratoryjna

Skrócony opis:

Celem zajęć jest przybliżenie zagadnień związanych z analizą danych zastanych. Poza poznaniem podstawowych metod analizy, studenci powinni nauczyć się wyszukiwać dane zastane, analizować je oraz krytycznie oceniać ich wiarygodność i rzetelność.

Pełny opis:

- specyfika projektu badawczego z wykorzystaniem danych zastanych

- Rodzaje danych zastanych. Wiarygodność i rzetelność danych zastanych.

- Dane urzędowe i ich wykorzystanie w badaniach społecznych

- Desk research

- Ilościowa i jakościowa analiza treści

- Analiza dyskursu, analiza ramowa

- Analiza konwersacyjna

Literatura:

A. Sułek, Ogród metodologii socjologicznej. Warszawa 2002, Scholar, ss.106-147.

M. Makowska, R. Boguszewski (2013), Analiza danych zastanych – zagadnienia wstępne, w: Analiza danych zastanych. Przewodnik dla studentów, (red.) M. Makowska, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR; rozdział 1, ss. 9-31;

Konrad Świderek (2013), Źródła danych zastanych, w: Analiza danych zastanych. Przewodnik dla studentów, (red.) M. Makowska, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR; rozdział 2, ss. 32-55;

H. Ogryzko-Wiewiórowski, Zastosowanie analizy treści w badaniach socjologicznych, Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, Vol. IX, 1, Lublin 1984, s.1-13;

R. D. Wimmer, J. R. Dominick, Mass media. Metody badań., rozdział 6, s. 209-249, Wyd. Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2008;

Goban-Klas, Tomasz. 1997. Analiza zawartości przekazów prasowych. [w:] Marian Malikowski i Marian Niezgoda (red.). Badania empiryczne w socjologii. Wybór tekstów. Tom 2. Tyczyn: WSSG, ss. 294-320

Agnieszka Maj (2013), Analiza treści. w: Analiza danych zastanych. Przewodnik dla studentów, (red.) M. Makowska, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR; rozdział 6, ss. 127-148;

Robin, Régine (1980) ”Badanie pól semantycznych: doświadczenia Ośrodka Leksykologii Politycznej w Saint-Cloud.” S. 252-282 w Język i społeczeństwo, (Red.) M. Głowiński. Warszawa: Czytelnik

Kłosiński, Marek (1994) ”Obraz bezrobocia i bezrobotnych w polskiej prasie.” Kultura i społeczeństwo (3): 151-161

Małgorzata Lisowska-Magdziarz (2004) Analiza zawartości mediów. Przewodnik dla studentów Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego

Metody i kryteria oceniania:

Studenci powinni spełnić następujące wymogi:

1. obecność na zajęciach (dopuszczalne jest opuszczenie 2 zajęć, kolejne wymagają uzupełnienia na dyżurze)

2. do zajęć należy się przygotowywać - przeczytać wskazany przez prowadzącego tekst i/lub przygotować materiały na zajęcia wymagane przez prowadzącego (trzykrotne nieprzygotowanie skutkować będzie oceną niedostateczną)

3. aktywność, udział w dyskusji i ćwiczeniach w podgrupach

4. pozytywny wynik kolokwium końcowego:

20 – 19 pkt., bdb

18 – 17, db+

16 – 15, db

14 – 13, dst+

12 - 11, dst

poniżej 11 pkt., ndst

Praktyki zawodowe:

-

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (zakończony)

Okres: 2023-02-20 - 2023-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Leszniewski
Prowadzący grup: Tomasz Leszniewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-20 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Leszniewski, Katarzyna Suwada
Prowadzący grup: Tomasz Leszniewski, Katarzyna Suwada
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2025-02-24 - 2025-09-20
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Leszniewski
Prowadzący grup: Tomasz Leszniewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-7 (2025-03-24)