LV EN RU DE FR

Pētījumu metodoloģija

Kursa izstrādātājs

Priekšzināšanas

DatZ3016, Lietojumprogrammatūra

Kursa anotācija

Studenti apgūst zinātniskās izpētes pamatus, pilnveido zināšanas par pētījumu ētiku un pedagoģiskajiem mērījumiem, attīsta pētījuma īstenošanai nepieciešamās prasmes. Klātienes nodarbībās un patstāvīgajos darbos studenti gūst pētījuma problēmas un mērķu formulēšanas pieredzi un pilnveido pētījuma datu vākšanas un apstrādes prasmes.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas – izprot kvalifikācijas darba un pētījumu ētikas prasības – 1. un 3.kontroldarbs.
Prasmes – spēj formulēt un savstarpēji saskaņot pētījuma problēmu, mērķi, jautājumus un uzdevumus – 1. kontroldarbs;
spēj izvēlēties pētījuma dizainu un atbilstošas datu vākšanas un apstrādes metodes – 2. kontroldarbs;
spēj formulēt statistiskās hipotēzes – 5. kontroldarbs;
spēj salīdzināt divus datu sadalījumus un noteikt to atšķirību statistisko nozīmību – 6. kontroldarbs;
spēj izskaidrot datu apstrādes rezultātus un formulēt secinājumus – 7. kontroldarbs;
spēj noformēt kvalifikācijas darbu – 3. kontroldarbs.
Kompetence – spēj veikt, noformēt un publiskot kvalifikācijas darba pētījumu sadarbībā ar darba vadītāju - 7. kontroldarbs.

Kursa saturs(kalendārs)

1. Pētniecisko darbu izstrādāšanas un zinātnisko atskaišu noformēšanas prasības – 3h
2. Pētījuma posmi. Pētījuma problēmas pārveidošana pētījuma iecerē – 4 h
3. Pētījuma jautājumu, mērķu un uzdevumu formulēšana– 3h
1. kontroldarbs. Pētījuma problēmas, mērķa, jautājumu un uzdevumu formulēšana.
4. Pētījuma dizaini un metodes – 4 h
2. kontroldarbs. Pētījuma dizainu salīdzināšana
5. Teorētiskie pētījumi. Informācijas meklēšana un atziņu iekļaušana pētījuma aprakstā– 3h
6. Kvalifikācijas darba metodiskā daļa. Pielikumu saturs un noformējums – 4 h
3. kontroldarbs. Atsauču un bibliogrāfijas noformēšana.
7. Empīriskie pētījumi. Eksperimentālie un neeksperimentālie pētījumu plāni – 3 h
8. Pētījuma izlases veidošana – 4 h
9. Datu vākšanas metodes. Mērījumu skalas. Datu derīgums – 3h
10. Datu apstrāde (aprakstošā statistika). Datu attēlošana tabulās un diagrammās – 4 h
4. kontroldarbs. Datu derīguma pārbaude. Datu attēlojums diagrammās un tabulās.
11. Datorprogrammu izmantošana datu apstrādē (aprakstošā statistika) – 4 h
12. Datu apstrāde (secinošā statistika). Statistisko hipotēžu pārbaude – 3h
5. kontroldarbs. Statistisko hipotēžu formulēšana.
13. Datorprogrammu izmantošana datu apstrādē (secinošā statistika) – 3h
14. Statistisko kritēriju aprēķināšana – 4 h
6. kontroldarbs. Datu sadalījumu salīdzināšana, aprēķinot χ2 (hī kvadrāta) kritēriju.
15. Pētījuma rezultātu noformēšana. Secinājumi un ieteikumi pētījuma atskaitē – 3h
16. Pētījuma rezultātu prezentācija – 4 h
7. kontroldarbs. Pētījuma rezultātu prezentācija novērtēšana.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaite ar atzīmi. Akumulējošs vērtējums bez papildus zināšanu pārbaudes studiju kursa noslēgumā, apkopojot semestra studiju rezultātus.
Visiem kontroldarbiem un mājas darbiem jābūt ieskaitītiem.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

1.mājas darbs. Sava pētījuma problēmas formulēšana un pārveidošana pētījuma iecerē (apjoms līdz 1 lpp, iesniedz elektroniski)
2.mājas darbs. Sava pētījuma mērķa, jautājumu un uzdevumu formulēšana (apjoms līdz 1 lpp, iesniedz elektroniski)
3.mājas darbs. Bibliogrāfijas un atsauču noformēšana (apjoms līdz 10 lpp, iesniedz elektroniski)
4.mājas darbs. Pētījuma bāzes (organizācijas un respondentu) raksturojums (apjoms līdz 1 lpp, iesniedz elektroniski)
5.mājas darbs. Aptaujas lapas (strukturētas intervijas vai novērošanas plāna) izstrādāšana savam pētījumam (apjoms līdz 3 lpp, iesniedz elektroniski).

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Mājas darbus un kontroldarbu novērtē saskaņā ar mājas darbā vai kontroldarbā noteikto vērtēšanas kārtību.
Katrs mājas darbs un kontroldarbs tiek vērtēts 10 ballu sistēmā, kur 10 ir maksimālais iespējamais, bet 4 ir zemākais sekmīgais vērtējums.
Ieskaites atzīmi aprēķina kā vidējo aritmētisko no studiju kursā kārtoto kontroldarbu un mājas darbu atzīmēm.

Obligātā literatūra

1. Pētniecība: teorija un prakse. K. Mārtinsones, A. Piperes, D. Kamerādes zinātniskajā redakcijā. Rīga: RaKa, 2016. 546 lpp. 2. Creswell J. W. Educational research: planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research. Boston: Pearson, 2012. 650 p. 3. Ievads pētniecībā: stratēģijas, dizaini, metodes. Sastādītāja K. Mārtinsone. Rīga: RaKa, 2011. 284 lpp. 4. Geske A., Grīnfelds A. Izglītības pētniecība: mācību grāmata augstskolu izglītības un pedagoģijas profesionālo un akadēmisko studiju programmu studentiem. Rīga: LU Akadēmiskais apgāds, 2006. 261 lpp. 5. Tomsons V. Pedagoģisko pētījumu metodoloģija: mācību līdzeklis. 1.daļa Pētījuma pamatjautājumi. Jelgava: LLU, 2009. 35 lpp.

Papildliteratūra

1. Eko U. Kā uzrakstīt diplomdarbu. Rīga: Jāņa Rozes apgāds, 2006. 319 lpp. 2. Kristapsone S. Zinātniskā pētniecība studiju procesā. Rīga: SIA Biznesa augstskola Turība, 2008. 352 lpp. 3. Paura L., Arhipova I. Neparametriskās metodes: SPSS datorprogramma: mācību līdzeklis. Jelgava: LLKC, 2002. 148 lpp.

Periodika un citi informācijas avoti

1. MK Pētījumu un publikāciju datubāze. http://petijumi.mk.gov.lv/ui/ 2. LR Centrālās statistikas pārvaldes datubāzes. http://www.csb.gov.lv/dati/statistikas-datubazes-28270.html 3. LR Izglītības ministrijas publikācijas un statistika. http://www.izm.gov.lv/lv/publikacijas-un-statistika

Piezīmes

Obligāts kurss 1. līmeņa profesionālās augstākās izglītības studiju programmā Profesionālās izglītības skolotājs