|
|
|
||
|
Kurz poskytne studentům a studentkám komplexní vhled do kvantitativní metodologie v sociálních vědách, s důrazem na rozmanité typy kvantitativních dat a komplexní přístupy k jejich sběru, zpracování a analytickým metodám. Studenti a studentky si rovněž osvojí schopnost správně interpretovat a přehledně prezentovat výsledky výzkumu. V kurzu se budeme zabývat širokým spektrem kvantitativních dat, od běžných administrativních a dotazníkových šetření až po problematiku big data a experimentálních dat. Stěžejní částí kurzu je představení procesu dotazníkového šetření od formování výzkumné otázky až po plánování analýz. Studenti a studentky se seznámí s různými metodami dotazování a tvorbou dotazníků, včetně praktických postupů a různých typů otázek. Zaměříme se rovněž na identifikaci a řešení nedostatků dat, etické aspekty výzkumu a správné nakládání se sebranými daty. V závěrečné části kurzu studenti a studentky získají znalosti o experimentálních výzkumných metodách a specifických kvantitativních přístupech, jež se v současném sociálně-vědním výzkumu stávají stále užívanějšími.
Poslední úprava: Kudrnáč Aleš, Ph.D. (25.01.2024)
|
|
||
|
· Získání širokého povědomí o kvantitativní metodologii v sociálních vědách. Studenti a studentky kurzu budou rozumět procesu designu a sběru kvantitativních dat. Budou znát výhody a nevýhody různých typů kvantitativních dat a podle toho budou schopni zvolit nejvhodnější způsob jejich zpracování a analýzy. · Rozvoj dovedností v interpretaci a prezentaci výsledků výzkumu. Studenti a studentky kurzu budou schopni adekvátně interpretovat výsledky kvantitativních analýz a prezentovat je srozumitelně a přehledně. · Pochopení procesu dotazníkového šetření a praktické dovednosti jeho provádění. Studenti a studentky získají podrobný vhled do procesu dotazníkového šetření, včetně formulace otázek, plánování analýz a identifikace nedostatků dat. · Porozumění etickým aspektům kvantitativního výzkumu. Kurz zahrnuje klíčové oblasti týkající se etiky ve výzkumu a správného zacházení se sebranými daty. · Seznámení s aktuálními trendy a technikami v sociálně-vědním výzkumu. Studenti a studentky získají povědomí o širokém spektru možností sběru kvantitativních dat, včetně experimentálních výzkumných metod a nových kvantitativních přístupů, jež nabývají stále větší relevance v současném komerčním i akademickém výzkumu. · Příprava na předmět Praktika z kvantitativního výzkumu · Získání znalostí potřebných k vypracování bakalářské práce využívající kvantitativní metody Poslední úprava: Kudrnáč Aleš, Ph.D. (25.01.2024)
|
|
||
|
Návrh výzkumného projektu (50%) Při hodnocení bude kladen důraz na celkové promyšlení projektu, logickou strukturu, návaznost jednotlivých kroků, a kvalitu osobní i psané prezentace návrhu. Psaný dokument musí obsahovat jasně uvedené autorské podíly všech členů skupiny a informaci o užívání AI (viz níže). Návrhem výzkumného projektu lze získat až 50 bodů. Studenti a studentky, kteří nedosáhnou na aspoň 25 bodů, nebudou připuštěni k závěrečnému testu. Závěrečný test (50%) Závěrečný test bude obsahovat látku probranou na přednáškách a cvičeních. V závěrečném testu lze získat až 50 bodů. Pro úspěšné absolvování kurzu musí studenti a studentky získat z testu aspoň 25 bodů. Závěrečný test se bude konat v platformě Moodle a studenti/studentky ho budou vyplňovat na vlastním laptopu. V případě, že student/ka nemůže dorazit s vlastním laptopem, oznámí tuto skutečnost garantovi kurzu nejméně tři dny před konáním testu. Využívání generativní umělé inteligence (AI) V rámci tohoto kurzu je využívání generativních nástrojů umělé inteligence (dále jen „AI“) povoleno pouze v omezeném rozsahu a výhradně jako podpůrný nástroj při individuální přípravě studenta/studentky. Povolené využití AI Studenti mohou využívat generativní AI nástroje zejména k:
Použití AI nenahrazuje vlastní odbornou práci studenta/studentky. Student/ka nese plnou odpovědnost za obsah všech odevzdaných výstupů, včetně jejich věcné správnosti, originality a souladu s akademickými standardy. Výstupy generované AI musí být kriticky posouzeny, ověřeny a podloženy existujícími akademickými zdroji. Povinnost transparentnosti Jakékoli využití AI v rámci písemných prací nebo prezentací musí být výslovně a transparentně uvedeno, a to:
Nepřiznané použití AI, stejně jako přebírání, kopírování nebo parafrázování výstupů AI bez uvedení této skutečnosti, je považováno za porušení zásad akademické integrity a může být kvalifikováno jako plagiátorství ve smyslu Disciplinárního řádu FSV UK. Nepovolené využití AI Použití generativní AI je zakázáno:
Porušení těchto pravidel vede k automatickému neúspěchu v dané formě hodnocení (test, úkol, prezentace, seminární práce) a může mít další disciplinární důsledky. Hodnocení: Pro absolvování předmětu je potřeba odevzdat návrh projektu. Nevypracování návrhu výzkumného projektu automaticky znamená „nesplněno“. · 91 - 100 bodů = A · 81 - 90 bodů = B · 71 - 80 bodů = C · 61 - 70 bodů = D · 51 - 60 bodů = E · 0 - 50 bodů = nesplněno (F) Poslední úprava: Kudrnáč Aleš, Ph.D. (31.01.2026)
|
|
||
|
Babbie, E. R. (2021). The practice of social research. 15th edition. Cengage AU. Poslední úprava: Kudrnáč Aleš, Ph.D. (25.01.2024)
|
|
||||||||||||||||||||||||||
Poslední úprava: Kudrnáč Aleš, Ph.D. (31.01.2026)
|