Excel
Kursa nosaukums Pētījumi inženierzinātnēs
Kursa kods LauZ5110
Zinātnes nozare Lauksaimniecības zinātne (nav zn)
Kredītpunkti (ECTS) 6
Kopējais stundu skaits kursā 162
Lekciju stundu skaits 24
Semināru un praktisko darbu stundu skaits 24
Studenta patstāvīgā darba stundu skaits 114
Kursa apstiprinājuma datums 06/09/2011
Atbildīgā struktūrvienība Inženiertehnikas un enerģētikas institūts
 
Kursa izstrādātājs(-i)
Dr. sc. ing., prof. Ilmārs Dukulis

Priekšzināšanas
LauZ5139, Maģistra darbs II
LauZ5152, Maģistra darbs I
Kursa anotācija
Kursa mērķis ir gūt izpratni par inženierzinātņu pētījumu organizāciju no problēmas identificēšanas, mērķa un uzdevumu formulēšanas līdz iegūto rezultātu analīzei un interpretācijai. Maģistranti iegūst zināšanas par teorētisko un eksperimentālo pētījumu stratēģijas, plānošanas, metožu, rīku un iekārtu izvēli, kā arī efektīvu moderno tehnoloģiju izmantošanu pētniecisko darba pārskatu, publikāciju un maģistra darba izstrādē un prezentēšanā.
Kursa rezultāti un to vērtēšana
Zināšanas par pētniecības pamatprincipiem, stratēģiju un plānošanu inženierzinātnēs. Zināšanas tiek novērtētas praktiskajos darbos, patstāvīgajos darbos un eksāmenā. Prasmes teorētisko un eksperimentālo pētniecības paņēmienu un metožu izvēlē un to realizācijā. Prasmes tiek novērtētas praktiskajos un patstāvīgajos darbos. Kompetence, strādājot grupā vai patstāvīgi, veikt pētījumus, izvērtēt iegūtos rezultātus, kā arī izdarīt secinājumus un argumentēt savu viedokli. Kompetences tiek novērtētas patstāvīgajos darbos – izstrādājot pētniecisko darbu un gatavojot publikāciju konferencei (grupā vai individuāli), kā arī, izstrādājot daļu no maģistra darba apraksta, sagatavojot maģistra darba prezentācijas un postera šablonu un melnrakstu.
Kursa saturs(kalendārs)
1.Zinātņu nozaru klasifikācija. Pētniecības nozīme civilizācijas attīstībā. Mūsdienu zinātnes un pētniecības attīstības tendences. Zinātniskā darba un inženierpētījumu organizācija, problēmas. – 3 h
2.Maģistra studiju programmā “Lauksaimniecība inženierzinātne” iekļautie studiju un pētnieciskie darbi, to izpildes un noformēšanas noteikumi. – 3 h
3.Sistēmas un to analīze pētnieciskajā darbībā. Sistēmiskā pieeja inženierproblēmu risināšanā. Sistēmu pazīmes, struktūra un veidi. Sistēmas un apkārtējā vide. Sistēmu hierarhija. Saites sistēmās. Inženieris un inženierdarbs. Zinātniskā darba atšķirība no inženierdarba. – 3 h
4.Tehniskās sistēmas, to klasifikācija un īpatnības. Pētnieciskais darbs kā sistēma. Pētnieciskā darba algoritma sastādīšana. Pētīšanas metodes un paņēmieni. – 3 h
5.Pētījuma t.sk. maģistra darba pamatjautājumi: problēma, pētījumu objekts, temats, hipotēze. Maģistra darba tēmas izvēles kritēriji. Maģistra darba mērķis un uzdevumi. – 3 h
6.Informācijas apstrāde. Analītiskā apskata sagatavošana. Hipotēzes izstrādāšana un darba virziena pamatošana. Situācijas apskats, tā veidošanas stratēģija. Ar maģistra darba tematu saistītās informācijas apkopošana, analogu izpēte un tehnisko risinājumu analīze. – 3 h
7.Informācijas avoti pētniecisko t.sk. maģistra darbu sagatavošanā. Informācijas meklēšana. IT rīku (piemēram, Mendeley) izmantošana atsauču un izmantoto informācijas avotu saraksta noformēšanā. – 3 h
8.Studiju darbu veidņu sagatavošana tekstapstrādes lietotnē. – 3 h
9.Dažādās iekārtās iegūto datu importēšana izklājlapu lietotnē datu turpmākajai apstrādei. Datu analīzes līdzekļi. – 3 h
10.Ieteikumi un efektīvas metodes prezentāciju sagatavošanā. Prezentācijas veidņu izstrāde. Studiju darbu veidņu sagatavošana prezentāciju lietotnē. – 3 h
11.Teorētiskā un empīriskā pētīšana. Pētījumu metodikas izvēle vai izstrāde. Maģistra darba eksperimentālo pētījumu metodikas izstrāde. Eksperimentālo pētījumu veikšana. Eksperimentālo pētījumu rezultātu apkopošana un analīze. – 3 h
12.Teorētiskie pētījumi, to metodes. Modelis, tā definīcija un veidošanas nepieciešamība. Modeļu klasifikācija. Modelēšanas rīki. Modeļa kvalitātes noteikšanas metodes. Optimizācija. – 3 h
13.Eksperimentālie pētījumi, to metodes. Izmēģināšanas iekārtas un instrumenti. Empīrisko pētījumu rezultātu formas un piemēri. – 3 h
14.Eksperimentu rezultātu ticamība, apkopošana un apstrāde. Matemātiskās statistikas metodes. Pētījumu rezultātu analīze. – 3 h
15.Pētījumu efektivitātes novērtējums un darba noslēgums. Pārskats, tā struktūra, sastādīšana un noformēšana. Rezultātu prezentēšana. Inženiertehnisko un ekonomisko aprēķinu veikšana. Secinājumu un priekšlikumu sagatavošana. Maģistra darba apraksta un prezentācijas sagatavošana. – 3 h 16.Zinātniskā raksta struktūra. Ieteikumi zinātniskā raksta sadaļu sagatavošanā. Maģistrantu konferences raksta šablons. Raksta melnraksts. – 3 h
Prasības kredītpunktu iegūšanai
Students saņem sekmīgu vērtējumu, ja nodevis un aizstāvējis praktiskajos darbos uzdotos un patstāvīgos uzdevumus, kā arī nokārtojis rakstisku eksāmenu par studiju kursa teorētiskajiem aspektiem.
Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums
Desmit patstāvīgie uzdevumi: maģistra darba pamatdati (mērķis, uzdevumi, informācijas avotu saraksts); zinātniskie raksti par maģistra darba tēmu un to bibliogrāfiskais pieraksts; eksperimentālo pētījumu piemēru mērījumu rezultātu apstrāde; provizorisks maģistra darba saturs; maģistra darba eksperimentu metodikas apraksts; maģistra darba veidne tekstapstrādes lietotnē; maģistra darbu prezentāciju veidne; reklāmas slaida (postera) sagatave; maģistrantu konferences raksta melnraksts; maģistra darba daļas (aptuveni 25 lpp.) izstrāde un prezentēšana (aptuveni 10 slaidi).
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Katram no praktiskajos darbos uzdotajiem un patstāvīgajiem uzdevumiem, kā arī eksāmena jautājumiem piešķirts noteikts punktu skaits. 50% no kopējā punktu skaita var iegūt praktiskajos darbos un patstāvīgajos uzdevumos, bet 50% – eksāmenā. Sekmīgs vērtējums, ja iegūti vismaz 50% no kopējā punktu skaita.
Obligātā literatūra
1. Holman J.P. (2011) Experimental methods for engineers: 8th edition. McGraw-Hill Education, 768 p.
2. Kumar R. (2011) Research Methodology: a Step-by-Step Guide for Beginners: 3rd edition. SAGE Publications Ltd., 440 p.
3. Kothari C.R. (2012) Research Methodology: Methods and Techniques. 3rd edition. New Age International Pvt Ltd Publishers, 418 p.
4. J. Quirk T. J. (2016) Excel 2016 for Business Statistics: A Guide to Solving Practical Problems (Excel for Statistics). Springer, 260 p.
Papildliteratūra
1. Lambert J. (2015) Microsoft Word 2016 Step By Step. Microsoft Press, 624 p.
2. Frye C. (2015) Microsoft Excel 2016 Step By Step. Microsoft Press, 544 p.
3. Lambert J. (2015) Microsoft PowerPoint 2016 Step By Step. Microsoft Press, 512 p.
Piezīmes
Obligātais studiju kurss akadēmiskās izglītības maģistra studiju programmai "Lauksaimniecības inženierzinātne”. 2. kurss, 3. semestris.