Kursa kods InfT5048

Kredītpunkti 3

Pētījumu metodoloģija

Zinātnes nozareInformācijas tehnoloģija (nav zn)

Kopējais stundu skaits kursā81

Lekciju stundu skaits12

Semināru un praktisko darbu stundu skaits12

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits57

Kursa apstiprinājuma datums18.10.2022

Atbildīgā struktūrvienībaDatoru sistēmu un datu zinātnes institūts

Kursa izstrādātāji

author doc.

Ivars Mozga

Dr. sc. ing.

author prof.

Irina Arhipova

Dr. sc. ing.

Kursa anotācija

Studiju kursa mērķis ir studējošos iepazīstināt par pētījumu veidiem: lietišķais pētījums un fundamentālā zinātne. Kursā dots priekšstats par svarīgām pazīmēm zinātniskā pētījumā, par deduktīvu un induktīvu risinājumu specifiku. Tiek aplūkoti jautājumi par zinātnieka ētikas kodeksu, izglītības un zinātnes sistēmu Latvijā, par zinātniskiem izdevumiem un zinātnisko materiālu datubāzēm Latvijā un ārzemēs un izglītības un zinātnes dokumentiem.
Kurss ir orientēts uz jautājumiem par zinātnisko materiālu analīzi un apkopošanu, kā arī zinātniskā pētījuma problemātikas noteikšanu, risinājumu metodoloģiju un pētījumu rezultātu sagatavošanu.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

• studenti zina un izprot par pētījuma veidiem, deduktīvu un induktīvu risinājumu specifiku un kuras nodrošina pamatu pētījuma procesam lietišķai un fundamentālai zinātnei, kā arī zina par IT pielietojumu dažādu saistīto jomu saskarē – praktiskie darbi
• prot patstāvīgi izmantot teoriju, metodes un problēmu risināšanas iespējas, lai veiktu pētniecisku darbību IT procesu novērtēšanā – praktiskie darbi, patstāvīgie darbi
• studenti spēj patstāvīgi formulēt un kritiski analizēt IT nozares sarežģītus zinātniskus un profesionālus problēmu jautājumus, veikt IT procesu riska novērtēšanu, pamatot lēmumus, un, ja nepieciešams, veikt papildu analīzi. Spēj integrēt dažādu jomu zināšanas, dot ieguldījumu jaunu zināšanu radīšanā, pētniecības darbības metožu attīstībā, parādīt izpratni un ētisko atbildību par zinātnes rezultātu vai profesionālās darbības iespējamo ietekmi uz vidi un sabiedrību – patstāvīgie darbi

Kursa saturs(kalendārs)

1. Zinātnes pētījumu veidi. Zinātnieka ētikas kodekss – 2 h
2. Izglītības un zinātnes sistēma Latvijā – 2 h
3. Zinātniskie izdevumi Latvijā un ārzemēs – 2 h
4. Izglītības un zinātnes dokumenti – 2 h
5. Starptautiskā sadarbība zinātnē – 2 h
6. Zinātniskā darba sagatavošana. Zinātniskā darba struktūra – 2 h
7. Maģistra darba izstrādes metodiskie norādījumi datorvadības, datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas jomā – 2 h
8. Pētījuma process lietišķai un fundamentālai zinātnei – 2 h
9. Problēmas noteikšana, datu vākšana, hipotēzes izvirzīšana un pārbaude – 2 h
10. Eksperimentu plānošana – 2 h
11. Zinātniskā raksta anotācijas sagatavošana – 2 h
12. Zinātniskā raksta anotācijas prezentācija – 2 h

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Lai saņemtu Pētījumu metodoloģijā paredzēto ieskaiti:
•nepieciešams izpildīt visus praktiskos darbus;
•nepieciešams izstrādāt un aizstāvēt patstāvīgos darbu.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

1. Patstāvīgais darbs (individuāls uzdevums) – Zinātniskās literatūras analīze pieejamajās zinātniskajās datubāzēs un LLU FB, literatūras avotu apkopojums un prezentācija.
2. Patstāvīgais darbs (individuāls uzdevums) – Zinātniskā referāta anotācijas un prezentācijas sagatavošana.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Studiju kursa ieskaite tiek iegūta pēc izstrādātiem un aizstāvētiem praktiskajiem un patstāvīgajiem darbiem.

Obligātā literatūra

1. Vaishnavi V.K. and Kuechler W. Design science research methods and patterns: innovating information and communication technology. Taylor & Francis Group, Boca Raton, 2008. P.226.
2. Mar S., CFSA, CISA Johannessen R., CIA, CCSA, CISA Coates S., CIA, CGAP, CISA Wegrzynowicz K., CIA Andreesen T., CISA, CRISC. GTAG 1: Information Technology Risk and Controls, 2nd Edition, The Institute of Internal Auditors, 2012. P. 33. Na
3. Mikkelsen B. Methods for development work and research. A new guide for practitioners. Sage Publications. New Delhi. Thousand Oaks. London, 2005. P.373.
4. Husse J. and Hussey R. Business research. A practical guide for undergraduate and postgraduate students. Macmillan Press ltd., 1997. P. 357.
5. Grey S. Risk analysis for IT projects. Chichester: Wiley, Wiley series in software engineering practice, 1995. P. 140.

Papildliteratūra

1. Jordan E., Silcock L. Beating IT Risks. John Wiley & Sons, Ltd., 2005. P.278. 2. Graeser V., Willcocks L., Pisanias N. Developing the IT scorecard: a detailed route map to IT evaluation and performance measurement through the investment life-cycle. London: Business Intelligence, 1998. P.396. 3. Sekaran U. Research methods for business: a skill-building approach. John Wiley & Sons, Inc., 1992. P. 426. 4. Computer Science Journals [tiešsaiste]. [skatīts 25.03.2019.] Pieejams: http://dblp.uni-trier.de/db/journals

Piezīmes

Obligātais studiju kurss ITF maģistra akadēmiskās studiju programmas "Informācijas tehnoloģijas" 1.kursa studentiem.