PředmětyPředměty(verze: 983)
Předmět, akademický rok 2025/2026
   
Bachelor's Thesis Preparation 2 - JSB738
Anglický název: Bachelor's Thesis Preparation 2
Zajišťuje: Katedra sociologie (23-KS)
Fakulta: Fakulta sociálních věd
Platnost: od 2025 do 2025
Semestr: letní
E-Kredity: 10
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:0/4, Z [HT]
Počet míst: neurčen / 20 (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Další informace: https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=17896
Poznámka: povolen pro zápis po webu
Garant: doc. Mgr. Martin Hájek, Ph.D.
Aysha Farhana Chakkampully
Vyučující: doc. Mgr. Martin Hájek, Ph.D.
Aysha Farhana Chakkampully
Prerekvizity : JSB737
Anotace - angličtina

The seminar is to help students develop their thesis. During the course students present an discuss their progress in their thesis and comment on the progress of their peers.
Poslední úprava: Hájek Martin, doc. Mgr., Ph.D. (31.01.2026)
Podmínky zakončení předmětu - angličtina

To successfully complete the course, students must:

  • attend seminars, 
  • actively participate in discussions, 
  • submit all homework assignments in the required quality, 
  • participate in group sessions, 
  • and deliver a final presentation of their bachelor's thesis.
Poslední úprava: Hájek Martin, doc. Mgr., Ph.D. (01.02.2026)
Sylabus - angličtina

Week 1 (17./19.2.2026)
Introduction: Reflection on the current state of research and writing. Plans A and B. Visualisation of the path to completing the thesis.

Week 2 (24./26.2.2026)
Data: what are current state of data acquisition, existing obstacles; creating the data corpus and data management; starting with the analysis.
HW: describe your data generation plan + schedule; how data will be organised and stored for the analysis. 

Week 3 (3./5.3.2026)
Data (production and) analysis.
HW: Describe your data analysis plan and schedule.

Week 4 (10./12.3.2026)
Troubleshooting session for data acquisition and analysis.

Week 5 (17./19.3.2026)
Generating results: How to transform analysis outputs into research results. From identifying patterns to describing findings. 
HW: Demonstrate an example of the transformation of detected patterns into research results.

Week 6 (24./26.3.2026)
Generating results. 
AI vs. human work. AI with human work.

No class - Dean's Day holidays (31.3./2.4.2026)

Week 7 (7./9.4.2026)
Making results theoretically relevant: how to construct findings with the theory in mind.
HW: Provide an example of connecting results with the theory.

Week 8 (14./16.4.2026)
Troubleshooting session for linking findings to theory.

Week 9 (21./23.4.2026)
Writing the Results and Discussion:
- Separate Findings and Discussion
- Combined Findings and Discussion
HW: Write an example of a results section with separate and combined findings.

Week 10 (28./30.4.2026)
Troubleshooting session for writing results and discussion.

Week 11 (5./7.5.2026)
Thesis presentation - 1st group

Week 12 (12./14.5.2026)
Thesis presentation - 2nd group

Poslední úprava: Hájek Martin, doc. Mgr., Ph.D. (31.01.2026)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK