Комп'ютерний аналіз соціологічних даних
Спеціальність: Соціологія та розвиток людських ресурсів
Код дисципліни: 6.054.03.O.022
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Соціологія та соціальна робота
Лектор: к.соц.н., ст. викл. Герус Ольга Ігорівна
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Загальні компетентності:
ЗК 8. Здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями.
ЗК 9. Здатність використовувати інформаційні та комунікаційні технології.
ЗК 14. Вміння виявляти проблеми і приймати обґрунтовані рішення.
Фахові компетентності:
СК1. Здатність оперувати базовим категоріально-понятійним апаратом соціології.
СК4. Здатність збирати, аналізувати та узагальнювати соціальну інформацію з використанням соціологічних методів.
СК6. Здатність аналізувати та систематизувати одержані результати, формулювати аргументовані висновки та рекомендації.
СК8. Здатність дотримуватися у своїй діяльності норм професійної етики соціолога.
Результати навчання: РН01. Використовувати понятійний апарат соціології в освітній, дослідницькій та інших сферах професійної діяльності.
РН02. Розуміти історію розвитку соціології, її сучасні концепції та теорії, основні проблеми.
РН03. Застосовувати положення соціологічних теорій та концепцій до дослідження соціальних змін в Україні та світі.
РН04. Пояснювати закономірності та особливості розвитку і функціонування соціальних явищ у контексті професійних задач.
РН05. Вільно спілкуватися державною та іноземною / іноземними мовами усно і письмово з професійних питань.
РН06. Ефективно виконувати різні ролі (зокрема організатора, комунікатора, критика, генератора ідей, виконавця тощо) у команді в процесі вирішення фахових задач.
РН07. Вміти використовувати інформаційно-комунікаційні технології у процесі пошуку, збору та аналізу соціологічної інформації.
РН08. Обґрунтовувати власну позицію, робити та аргументувати самостійні висновки за результатами досліджень і аналізу професійної літератури.
РН09. Вміти розробляти програму соціологічного дослідження.
РН10. Володіти навичками збору соціальної інформації з використанням кількісних та якісних методів.
РН11. Презентувати результати власних досліджень для фахівців і нефахівців.
РН12. Знати та дотримуватися етичних норм професійної діяльності соціолога.
Зн1. Концептуальні наукові та практичні знання.
Зн2. Критичне осмислення теорій, принципів, методів і понять у сфері професійної діяльності та/або навчання.
Зн3. Знання теоретико-методологічних засад соціоінженерної діяльності, зокрема соціального прогнозування, соціального планування та проектування.
Ум1. Поглиблені когнітивні та практичні уміння/навички, майстерність та інноваційність на рівні, необхідному для розв’язання складних спеціалізованих задач і практичних проблем у сфері професійної діяльності або навчання.
К1. Донесення до фахівців і нефахівців інформації, ідей, проблем, рішень, власного досвіду та аргументації.
К2. Збір, інтерпретація та застосування даних.
К3. Спілкування з професійних питань, у тому числі іноземною мовою, усно та письмово.
АВ1. Управління складною технічною або професійною діяльністю чи проектами.
АВ2. Спроможність нести відповідальність за вироблення та ухвалення рішень у непередбачуваних робочих та/або навчальних контекстах.
АВ3. Формування суджень, що враховують соціальні, наукові та етичні аспекти.
АВ5. Здатність продовжувати навчання із значним ступенем автономії.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни
• Вступ до теорії ймовірності та соціальна статистика
• Методи збору соціологічної інформації, ч.1
• Методи збору соціологічної інформації, ч.1 (КР)
• Методи збору соціологічної інформації, ч.2
• Методи збору соціологічної інформації, ч.2 (КР)
Супутні і наступні навчальні дисципліни
• Логіка наукового дослідження
• Новітні інформаційні технології в соціології
• Основи охорони праці та безпека життєдіяльності
Короткий зміст навчальної програми: Курс «Комп’ютерний аналіз соціологічних даних» передбачає ознайомлення студентів з пакетами обробки соціологічних даних, зокрема, докладне вивчення пакету SPSS (PSPP), а також ознайомлення з можливостями використання сучасного програмного забезпечення в соціологічному дослідженні.
Основними завданнями вивчення дисципліни є придбання студентами практичних навичок обробки та аналізу соціологічної інформації.
Опис: Теоретико-методологічні засади аналізу кількісної соціологічної інформації. Базові описові статистики. Частотний аналіз. Кростабуляції. ППП «SPSS». Інтерпретація кількісних соціологічних показників. Візуалізація даних. Способи презентації даних кількісного соціологічного дослідження.
Методи та критерії оцінювання: • поточний контроль: письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, індивідуальна розрахункова робота (40%);
• підсумковий контроль (контрольний захід, екзамен): письмова форма (60%).
Критерії оцінювання результатів навчання: Порядок та критерії виставлення балів та оцінок:
Практичне завдання 1. «Створення паспорту масиву анкет, набивка та створення бази даних у пакеті SPSS (PSPP) » – 5 балів. (володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння обрати адекватну шкалу для представлення даних; вміння кодувати питання з множинними відповідями (номінальні ознаки, ознаки з необмеженими альтернативами); вміння візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння створювати базу даних у пакеті SPSS (PSPP).
Практичне завдання 2. «Фільтрування та сортування даних» – 5 балів. (вміння обрати адекватний метод обробки даних; володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння розрахувати всі показники, необхідні для вирішення поставленої задачі; вміння візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння проінтерпретувати результати).
Практичне завдання 3. «Створення нових змінних в SPSS (PSPP)» – 5 балів. (вміння обрати адекватний метод обробки даних; володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння розрахувати всі показники, що потрібні для вирішення поставленої задачі; вміння грамотно візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння проінтерпретувати результати).
Практичне завдання 4. «Розрахунок та аналіз одновимірних розподілів в SPSS (PSPP)» – 5 балів. (вміння обрати адекватний метод обробки даних; володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння розрахувати всі показники, що потрібні для вирішення поставленої задачі; вміння грамотно візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння проінтерпретувати результати).
Практичне завдання 5. «Первинний статистичний аналіз даних» – 5 балів. (вміння обрати адекватний метод обробки даних; володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння розрахувати всі показники, що потрібні для вирішення поставленої задачі; вміння грамотно візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння проінтерпретувати результати).
Практичне завдання 6. «Розрахунок та аналіз двовимірних розподілів в SPSS (PSPP)» – 5 балів. (вміння обрати адекватний метод обробки даних; володіння пакетом SPSS (PSPP); вміння розрахувати всі показники, що потрібні для вирішення поставленої задачі; вміння грамотно візуалізувати та презентувати отримані результати; вміння проінтерпретувати результати).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: 1. Паніотто, В. І., Максименко, В. С. & Харченко, Н. М. (2004). Статистичний аналіз соціологічних даних. К.: Вид. дім «КМ Академія»;
2. Горбачик, А. П. & Сальнікова, С. А. (2008) Аналіз даних соціологічних досліджень засобами SPSS: Навч. посіб. Луцьк : РВВ «Вежа» Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Украіїнки.;
3. Niedbalski, Ja. & Slezak, I. (2016). Computer Analysis of Qualitative Data in Literature and Research Performed by Polish Sociologists. Forum Qualitative Sozialforschung. Forum: Qualitative Social Research, 17(3), Art. 4, DOI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs160344.;
4. Keuschnigg, M., Lovsjo, N. & Hedstrom, P. (2017). Analytical Sociology and Computational Social Science. Journal of Computational Science. DOI: 10.1007/s42001-017-0006-5.
5. Cruz, M. S.-G., Cilleros, M., Victoria, M. & Sanchez, G. (2019). Evaluation of Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software (CAQDAS) Applied to Research. DOI: 10.1007/978-3-030-20798-4_41.
6. Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D. & Bail, C. A. (2020) Computational Social Science and Sociology. Annual Review of Sociology, 46(1). DOI: 10.1146/annurev-soc-121919-054621
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).