UNIWERSYTET ŁÓDZKI - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Podstawy statystycznej analizy danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0700-DUPM18
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Podstawy statystycznej analizy danych
Jednostka: Wydział Nauk o Wychowaniu
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 6.00 (w zależności od programu) 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.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: (brak danych)
Skrócony opis:

Moduł zajęć do wyboru zakłada realizację zróżnicowanych pod względem merytorycznym treści, które wpisują się w aktualne i ważne z punktu widzenia pedagogiki zjawiska i procesy społeczne. Oferowane w ramach przedmiotów do wyboru treści nie są powiązane z zakresem tematycznym modułów specjalnościowych. Uczestniczenie w zajęciach rozwija zainteresowania studentów, rozszerza i aktualizuje ich wiedzę, sprzyja kształtowaniu kompetencji pogłębionego, refleksyjnego i krytycznego odniesienia się do podejmowanych na zajęciach problemów pedagogicznych. Ponadto stymuluje studentów do samodzielnych poszukiwań naukowo-badawczych lub/i metodyczno-organizacyjnych w ramach współczesnej myśli i praktyki pedagogicznej.

Efekty uczenia się:

Symbol Wiedza

07P-2A_W03 Rozumie znaczenie analizy danych w ocenach i decyzjach dotyczących procesów edukacyjnych.

07P-2A_W06 Wskazuje obszary powiązań analizy danych z projektowaniem, prowadzeniem i oceną procesu rozwoju i edukacji.

07P-2A_W09 Charakteryzuje metody analizy danych i zasady ich zastosowania w pedagogice oraz wskazuje obszary zastosowania wybranych metod i podejść w analizie danych.

Symbol Umiejętności

07P-2A_U02 Wykorzystuje metody analizy danych w interpretacji i ocenie problemów edukacyjnych.

07P-2A_U09 Projektuje analizę danych oraz ocenia poprawność dobranych rozwiązań analitycznych.

Symbol Kompetencje

07P-2A_K01 Przejawia świadomość ograniczeń wybieranych przez siebie rozwiązań analitycznych.

07P-2A_K05 Wykazuje gotowość do wykorzystywania adekwatnych metod analizy danych w projektowaniu działań zawodowych.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/2025" (zakończony)

Okres: 2024-10-01 - 2025-03-02
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 14 godzin, 34 miejsc więcej informacji
Wykład, 28 godzin, 34 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Sławomir Pasikowski
Prowadzący grup: Sławomir Pasikowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Ćwiczenia - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Wykład - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Czy kurs na PZK?:

T
Metody dydaktyczne:

Wykład konwersatoryjny, ćwiczenia laboratoryjne
Sposoby i kryteria oceniania:

Zaliczenie pisemne. Ocena uzależniona od procentu liczby punktów możliwych do uzyskania.

Ocena: dst. – 60% - 65%

+ dst- 66% - 75%

db. – 76% - 85%

+ db – 86% - 95%

bdb – 96% - 100%
Metody weryfikacji i oceny stopnia osiągnięcia założonych efektów uczenia się:

Wiedza

07P-2A_W03 Wskazuje zasady wykorzystywania analizy danych w procesie podejmowania decyzji o formułowania ocen.

07P-2A_W06 Określa momenty w procesie badawczym, które decydują o przebiegu i wynikach analizy danych, oraz w których wyniki analizy danych determinują przebieg procesu badawczego.

07P-2A_W09 Określa warunki zastosowania wybranych metod analizy danych.


Umiejętności

07P-2A_U02 Wnioskuje w oparciu o wyniki przeprowadzonej analizy danych.

07P-2A_U09 Dobiera metody analizy danych stosownie do celu i przedmiotu analizy.


Kompetencje

07P-2A_K01 Wskazuje ograniczenia wybierany metod analitycznych.

07P-2A_K05 Określa metodologiczne oraz społeczne konsekwencje usterek w doborze metod analizy danych.
Szczegółowe treści kształcenia:

WYKŁAD/ĆWICZENIA

1. Wprowadzenie do analizy danych (opis, podział i eksploracja danych, metodyka CRISP).

2. Analiza struktury.

3. Analiza współzmienności .

4. Teoria estymacji parametrów.

5. Teoria weryfikacji hipotez statystycznych.

6. Założenia i odporność metod statystycznych.

7. Transformacje i rekodowanie zmiennych.

8. Wybrane metody wielowymiarowej analizy danych.
Literatura:

1. Aczel, a. D., Sounderpandian, J. (2021). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: PWN.

2. Bedyńska, S., Brzezicka, A. (red.) (2007). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii. Warszawa: Academica SWPS.

3. Blalock, H.M. (1977). Statystyka dla socjologów. Warszawa: PWN

4. Ferguson, G., Takane, Y. (2003). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.

5. Larose, D. T. (2013). Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych. Warszawa: PWN.

6. Sobczyk, M. (2007). Statystyka. Warszawa: PWN.

7. Steczkowski, J., Zeliaś, A. (1981). Statystyczne metody analizy cech jakościowych. Warszawa: PWE.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest UNIWERSYTET ŁÓDZKI.
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-6