Научно-исследовательский семинар

Бакалавриат 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Управление и аналитика в государственном секторе)

Направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Департамент государственного администрирования

Где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук

Когда читается: 3-й курс, 1-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Яковлева Полина Эдуардовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Данная дисциплина направлена на формирование знания и навыков, позволяющих студентам разрабатывать программу исследования, грамотно определять методы сбора и анализа данных и приобрести навыки проведения исследований, систематизации и обобщения результатов исследовательских проектов.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины является основательное изучение современных проблем в профессиональной области студента по направлению 38.03.04-«Государственное и муниципальное управление», закрепление имеющихся и приобретение новых навыков свободного владения предметом научных дискуссий на мировом пространстве, формирование профессиональных подходов к проведению самостоятельной научно-исследовательской работы, основным результатом которой является написание, оформление и успешная защита выпускной квалификационной работы и других результатов самостоятельных научных разработок в академической среде. Дисциплина относится к блоку дисциплин «Практики, проектная и/или научно-исследовательская работа».

Планируемые результаты обучения

Анализирует информацию о качественных, количественных и "смешанных" исследованиях
Сравнивает количественные методы сбора данных
Изучает, сравнивает и применяет качественные методы сбора данных
выполняет анализ статистических данных в программах R, SPSS
Сравнивает программы Gephi и NodeXL
выполняет анализ данных с помощью программы VOSviewer
применяет анализ структурных сдвигов, кластерный анализ, регрессии
выполняет визуализацию социально-экономических данных на географической карте

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Сущность и особенности качественных, количественных и «смешанных» исследований. Библиометрический анализ.
Сущность и ключевые характеристики количественных исследований. Сущность и ключевые характеристики качественных исследований. Сущность и ключевые характеристики «смешанных» исследований. Качественный и количественный дизайн исследования. Логика исследования. Качественные и количественные методы сбора данных. Методы анализа данных.
Тема 2. Количественные методы сбора данных.
Классификация анкетных опросов. Генеральная совокупность. Простая случайная выборка. Квотная выборка. Стратифицированная выборка. Доверительная вероятность. Доверительный интервал. Инструменты проведения анкетных опросов в онлайн-формате. Шкалы: семантический дифференциал, шкала Лайкерта. Эксперимент, понятие (true experiment). Зависимые переменные. Независимые переменные. Контрольные группы. Экспериментальные группы. Pre-test. Post-test. Планирование эксперимента (А Checklist for Planning Experiments). Полностью рандомизированные эксперименты (completely randomized designs). Квази-эксперименты. Естественные эксперименты в сфере государственного управления (natural experiments).
Тема 7. Визуализация социально-экономических данных на географической карте
Географическая визуализация в Excel: социально-экономические региональные данные на карте России. Географическая визуализация в ArcGIS.
Тема 5. Программы для качественно-количественного анализа текстовых, графических, аудио и видео данных: NodeXL, Gephi.
Обзор функционала программ NodeXL, Gephi: формат файлов на входе, формат данных на входе, методы анализа данных в программах, доступность программ, достоинства программ. Структурно-аналитический разбор исследования, в котором применялись программы для анализа данных.
Тема 4. Программы для статистического анализа данных: R, SPSS, STATISTICA.
Обзор функционала программ R, SPSS, STATISTICA: формат файлов на входе, формат данных на входе, базовый принцип анализа данных в программе - использование функционального меню и др, методы анализа данных в программах, доступность программ, достоинства программ
Тема 6. Программы для библиометрического анализа: VOSviewer
Обзор функционала программ VOSviewer: формат файлов на входе, формат данных на входе, методы анализа данных в программах, доступность программ, достоинства программ. Структурно-аналитический разбор исследования, в котором применялись программы для анализа данных.
Тема 3. Качественные методы сбора данных.
Структурированное интервью. Полуструктурированное интервью. Неструктурированное интервью. Распространенные формы интервью (the most common forms of research interview). Индивидуальные и групповые интервью. Рекомендации по выбору информантов и определению их количества. Практические советы в отношении выбора места проведения интервью и необходимого оборудования. Обзор программ для записи интервью. Морально-этические аспекты проведения интервью. Программы для транскрибирования аудиозаписей. Сущность фокус-группового интервью. Роль модератора. Скрининг-анкеты как техника подбора информантов для проведения фокусгрупп. Гайды. Три ключевых подхода к пониманию сущности кейс-стади (three leading contemporary scholars on case study research methodology): Merriam, Stake, Yin. Объекты анализа в рамках кейс-стади. Типы кейс-стади. Основания для использования case-study approach. Источники данных, типы данных в рамках кейс-стади. Виды наблюдений. Роль наблюдателя.
Тема 8. Виды анализа данных
Понятие факторного анализа, кластерного анализа, анализа структурных сдвигов, регрессионный анализ. Интерпретация результатов анализа данных

Элементы контроля

Домашние задания
Групповой проект
Тест
Экзамен
Экзамен проводится в письменной форме. Экзамен проводится на платформе LMS. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие подключения к интернету. Во время экзамена студентам запрещено: использовать социальные сети и коллективно выполнять задания. Во время экзамена студентам разрешено: использовать материалы курса. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается кратковременная потеря связи. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается вылет из системы LMS. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
Домашние задания
Групповой проект
Тест
Экзамен
Экзамен проводится в письменной форме. Экзамен проводится на платформе LMS. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие подключения к интернету. Во время экзамена студентам запрещено: использовать социальные сети и коллективно выполнять задания. Во время экзамена студентам разрешено: использовать материалы курса. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается кратковременная потеря связи. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается вылет из системы LMS. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
Индивидуальный проект

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.24 * Групповой проект + 0.18 * Домашние задания + 0.2 * Индивидуальный проект + 0.18 * Тест + 0.2 * Экзамен

Программа дисциплины