• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Методы сбора данных в географических исследованиях

Направление: 05.03.02. География
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Запорожец Оксана Николаевна, Медведев Андрей Александрович, Савельева Екатерина Сергеевна
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 46

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для студентов, знающих основы общественной географии и владеющих базовыми навыками работы с геоинформационными системами. Курс направлен на выработку комплексного понимания применяемых в общественной географии подходов к получению данных, не доступных в рамках государственного статистического учета. Тематически курс состоит из двух частей. Первая из них посвящена качественным, в том числе полевым, методам в общественной географии. От подготовки к исследованию до обработки полученных данных. Вторая часть курса посвящена краудсорсингу пространственных данных. В рамках нее будут рассмотрены основные источники и методы краудсорсинга географической информации. Знания, полученные студентами в рамках дисциплины, важны для написания курсовых работ и успешного прохождения преддипломной практики.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Предмет состоит из двух тематических разделов “Качественные в том числе полевые методы в общественной географии” и “Краудсорсинг пространственной информации в географических исследованиях”. Целью освоения первого раздела являются: 1.1. Познакомить студентов с основными методологиями и методами исследования в рамках качественной общественной географии и социологии; 1.2. Выработать у студентов базовые навыки и компетенции проведения полевых исследований в рамках качественной общественной географии и социологии; 1.3. Сформировать у студентов представления о комплексном характере качественного исследования, связи полевого исследования и теоретических подходов, этических принципах полевого исследования. Целью освоения второго раздела являются: 2.1. Дать студентам базовые знания о методах и средствах сбора географической информации; 2.2. Познакомить студентов с различными источниками данных и формах представления информации; 2.3. Научить студентов практическим навыкам сбора и организации пространственных данных из различных областей географии.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Обоснованно выбирает и использует качественные методы исследования и анализа данных, релевантные специфике изучаемых явлений; описывает результаты исследования с использованием корректной терминологии, характерной для качественных исследованийв
  • Применяет инструменты преобразования разнородных данных, выбирает необходимые источники и формы представления данных, осуществляет структурирование и нормализацию информации, выполняет выборки и запросы к разнородной информации, проверку и оценку полученных данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Методология качественного полевого исследования
  • Методы и инструменты краудсорсинга пространственной информации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа на семинаре (Раздел 1)
  • неблокирующий Промежуточные работы (Раздел 1)
    За каждую работу ставится оценка в зависимости от степени полноты описания и корректности использования метода исследования в сборе данных. Оценка за работу ставится по 10-балльной шкале.
  • неблокирующий Эссе (Раздел 1)
  • неблокирующий Экзамен (Раздел 1)
    Критерии оценки выступлений/защиты проектов (каждый критерий имеет вес 2 балла) 1. Ясность изложения, последовательность и связанность высказанных тезисов 2. Демонстрация владения теоретической базой и методическими подходами, релевантными теме выступления 3. Демонстрация собственного мнения, его обоснованность с учетом теоретической базы и анализа фактических данных 4. Подготовка и оформление демонстрационных материалов 5. Ответы на вопросы, аргументированное участие в дискуссии по своему выступлению
  • неблокирующий Работа на занятиях (Раздел 2)
  • неблокирующий Промежуточная практическая работа 1 (Раздел 2)
  • неблокирующий Промежуточная практическая работа 2 (Раздел 2)
  • неблокирующий Промежуточная практическая работа 3 (Раздел 2)
  • неблокирующий Промежуточная практическая работа 4 (Раздел 2)
  • неблокирующий Итоговый проект (Раздел 2)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.2 * Итоговый проект (Раздел 2) + 0.05 * Промежуточная практическая работа 2 (Раздел 2) + 0.1 * Работа на семинаре (Раздел 1) + 0.05 * Промежуточная практическая работа 4 (Раздел 2) + 0.05 * Промежуточная практическая работа 1 (Раздел 2) + 0.1 * Эссе (Раздел 1) + 0.1 * Экзамен (Раздел 1) + 0.2 * Промежуточные работы (Раздел 1) + 0.1 * Работа на занятиях (Раздел 2) + 0.05 * Промежуточная практическая работа 3 (Раздел 2)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Ian H. Witten, Eibe Frank, & Mark A. Hall. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques: Vol. 3rd ed. Ian H. Witten, Frank Eibe, Mark A. Hall. Morgan Kaufmann.
  • Leavy, P. (2014). The Oxford Handbook of Qualitative Research. Oxford: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=779511
  • Taylor, S. J., DeVault, M. L., & Bogdan, R. (2016). Introduction to Qualitative Research Methods : A Guidebook and Resource (Vol. 4th edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1061324

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Barney G. Glaser, P. H., PhD. (2012). Stop. Write! Writing Grounded Theory.
  • Flyvbjerg, B. (2013). Five Misunderstandings About Case-Study Research. https://doi.org/10.1177/1077800405284363
  • Kotu, V., & Deshpande, B. (2019). Data Science : Concepts and Practice (Vol. Second edition). Cambridge, MA: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1866160
  • Philippe Rigaux, Michel Scholl, & Agnès Voisard. (2002). Spatial Databases : With Application to GIS. Morgan Kaufmann.
  • Ragin, C. C. (2013). The Comparative Method : Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Oakland, California: University of California Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=784602
  • Robert Nisbet, John Elder, & Gary D. Miner. (2009). Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications. Academic Press.
  • Seawright, J., & Gerring, J. (2008). Case Selection Techniques in Case Study Research: A Menu of Qualitative and Quantitative Options. Political Research Quarterly, 61(2), 294–308. https://doi.org/10.1177/1065912907313077
  • Vijay Kotu, & Bala Deshpande. (2014). Predictive Analytics and Data Mining : Concepts and Practice with RapidMiner. Morgan Kaufmann.
  • Yang, Y. (2016). Temporal Data Mining Via Unsupervised Ensemble Learning. Elsevier.