Магистратура
2022/2023
Научно-исследовательский семинар
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Цифровые методы в гуманитарных науках)
Направление:
46.04.01. История
Кто читает:
Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь)
Где читается:
Факультет экономики (Пермь)
Когда читается:
2-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Цифровые методы в гуманитарных науках
Язык:
русский
Кредиты:
7
Контактные часы:
36
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина "Научно-исследовательский семинар" нацелена на совершенствование умения находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач. В ходе обучения магистрант развивает умение самостоятельно осваивать новые методы исследований; умение извлекать, отбирать и структурировать информацию из источников разных типов и видов, анализировать исторические источники и научные тексты. Кроме того, магистрант приобретет знания о методах научных и прикладных исследований в области истории, цифровой истории и цифровых гуманитарных наук. Полученные знания и умения позволят обучающемуся проводить фундаментальные и прикладные исследования с использованием классической и современной методологии.
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины «Научно-исследовательский семинар» является: формирование исследовательских компетенций, а именно способности применять и рефлексировать научные методы и способы деятельности; находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач; извлекать, отбирать и структурировать информацию из источников разных типов и видов, анализировать исторические источники и научные тексты; проводить фундаментальные и прикладные исследования с использованием классической и современной методологии.
Планируемые результаты обучения
- Выбирать способ картографического отображения в соответствии с решаемой задачей и типом используемых данных, а также визуализировать данные при помощи QGIS или аналогичного программного обеспечения.
- Использовать QGIS или аналогичное программное обеспечение для обработки и геоинформационного анализа (например, производить расчеты длин, площадей объектов, расстояний между объектами, расчеты атрибутов данных, геометрические операции между различными наборами данных и т.д.).
- Знает жанры научных работ, понимает разницу между ними; формулирует цели, задачи, гипотезу, объект и предмет исследований.
- Знает и адекватно выбирает методы исторического исследования; находит и анализирует информацию источников.
- Использует методы цифровой истории и цифровых гуманитарных наук.
- Представляет результаты научного исследования в виде проспекта ВКР, научной статьи, публичного материала, ориентированного на широкую аудиторию.
- Применяет основной синтаксис языка программирования R для поддержки научных исследований
- Применяет GIS-программ для решения исследовательских задач
- Применяет пространственный анализ для решения исследовательских задач
- Выбирает дизайн исследования, ставит цели и задачи, описывает ход и результаты научных исследований
- Проводит критический анализ научного текста
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 4. Язык программирования R в гуманитарных исследованиях
- Раздел 5. Геоинформационные системы и пространственный анализ в исторических исследованиях
Элементы контроля
- СтатьяТребования: подготовка статьи по теме магистерской диссертации Статья должна быть подготовлена и оформлена в соответствии с требованиями выбранного журнала. Рекомендуется ориентироваться на журналы из списка D https://www.hse.ru/science/scifund/an2021/an_2021_spiski_all/
- РецензияРецензент для каждой статьи назначается преподавателем. Рецензирование осуществляется по критериям, обозначенным в соответствующей точке контроля. В рецензии обязательно должен присутствовать критический анализ статьи. Примерный план рецензии: 1. Указание темы, автора статьи; 2. Тезисное освещение вопроса, которому посвящена статья; 3. Актуальность выбранной темы; 4. Анализ структуры и общей логики текста; 5. Анализ выбранной методологии, релевантность источниковой и историографической базы; 6. Соответствие исследования одному из направлений Digital Humanities; 7. Оценка значимости результатов исследования; 8. Корректность оформления статьи.
- Работа на семинарах
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 3 модуль0.5 * Статья + 0.3 * Работа на семинарах + 0.2 * Рецензия
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Benjamin S. Baumer, Daniel T. Kaplan, & Nicholas J. Horton. (2017). Modern Data Science with R. Chapman and Hall/CRC.
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131
Рекомендуемая дополнительная литература
- Toomey Dan (2014). R for Data Science. Packt Publishing Ltd. ISBN: 978-1- 78439-086-0. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibraryebooks/detail.action?docID=1910211&query=R+for+Data+Science – Загл. с экрана
- Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс, Г., 2016
- Храмов, Д. А. Сбор данных в Интернете на языке R / Д. А. Храмов. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-459-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/97350 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.