Wizualizacja informacji 2401-AI-WI-12-s2

Wizualizacja wiedzy bardzo pomaga w zrozumieniu pewnych zjawisk zachodzących w przyrodzie i społeczeństwie oraz przyczynia się do wizualnego podsumowania faktów.

Studenci poznają historię, współczesne metody, techniki i problematykę wizualizacji wiedzy odnoszącej się do różnych aspektów działalności człowieka, czy to polityki, gospodarki, nauki czy kultury. Seria ćwiczeń ukierunkowana jest na zdobywanie umiejętności takich jak: przygotowanie danych do przetworzenia, efektywna ich wizualizacja oraz analiza i interpretacja wyników.

W analizie wizualnej studenci posłużą się popularną metodą SNA, związanej z budowaniem i modulowaniem grafów, prezentujących interakcje społeczne. Przy znajomości podstawowych miar SNA można zidentyfikować role członków grupy oraz dokonać prognozowania funkcjonowania danej grupy społecznej w środowisku i zmieniających predefiniowanych warunkach. Taki podejście jest przydatne w ocenie dynamiki przepływu informacji i wiedzy w strukturach społecznych, ewaluacji interakcji społecznych i podejmowania decyzji menadżerskich, jak i jakości informacji.

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane w laboratorium z udziałem nauczyciela: 15 godz. (10 godz. stacjonarnie, 5 godz. zdalne nauczanie - asynchronicznie - z wykorzystaniem platform MS Teams, Moodle) Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.): - przygotowanie się do zadań e-learning – 15 godz. (5 godz. w ramach nauczania zdalnego) - wykonanie zadanych ćwiczeń – 25 godz. (15 godz. w ramach nauczania zdalnego) - przygotowanie projektu zaliczeniowego – 20 godz. (10 godz. w ramach nauczania zdalnego) Łącznie: 90 godz. (3 ECTS) – w tym – w tym 30 godz. (1 ECTS) z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość

Efekty uczenia się - wiedza

W1: student zna historię rozwoju metod i technik wizualizacji wiedzy – K_W06; W2: student ma uporządkowaną wiedzę na temat nowoczesnych technologii wykorzystywanych w analizie danych i wizualizacji wiedzy – K_W07; K_W14. W3: student ma wiedzę o źródłach i prawach autorskich do wykorzystywanych danych i informacji – K_W08; K_W12.

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: student potrafi ocenić wizualne reprezentacje informacji, jak również wskazać jej błędy – K_U08, K_U09 U2: student potrafi dobrać odpowiednie narzędzie informatyczne do przetworzenia danych w formie graficznej oraz przygotować dane w formacie wymaganym przez wybraną aplikację – K_U07; K_U14; K_U15. U3: student potrafi wykorzystać wyniki SNA do identyfikacji potencjalnych kierunków zmian zachodzących w strukturze i relacjach analizowanej grupy społecznej K_U13.

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: student umiejętnie i obiektywnie dokonuje oceny projektów wizualizacji wiedzy K_K02; K_K04; K_K05. K2: student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu wiedzy przy pomocy wizualizacji dotyczącej nowoczesnych zjawisk i procesów w różnych obszarach życia – K_K07; K_K09.

Metody dydaktyczne

podające: wykład konwersatoryjny poszukujące: laboratorium, projekty, referaty.

Wymagania wstępne

znajomość obsługi arkuszy kalkulacyjnych

Koordynatorzy przedmiotu

W cyklu 2024/25L:

W cyklu 2025/26L:

W cyklu 2022/23L:

W cyklu 2023/24L:

Kryteria oceniania

1. Obecność i aktywność na zajęciach dydaktycznych (dopuszczalna jedna nieobecność) – W1, U1-U3, K1-K3

2. Przygotowanie projektu – W1-W3, U1, U2, U3

3. Prezentacja projektu – W1-W3, K1-K3

Kryteria oceniania:

- aktywność na zajęciach (do 20% oceny)

- przygotowanie projektu (do 60% oceny)

- prezentacja projektu (do 20% oceny)

Ostateczna ocena z zajęć:

5 – 90% i więcej
4+ – 80% do 89%
4 – 70% do 79%
3+ – 60% do 69%
3 – 51% do 59%
2 – 50% i poniżej

Praktyki zawodowe

nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:

1. V. Osińska. Mapy nauki: badania, potencjał oraz wyzwania w przykładach. Toruń: UMK 2021.
2. Wizualizacja informacji. Studium informatologiczne. Torun: UMK, 2016.
3. V. Osińska. Wizualizacja i wyszukiwanie dokumentów. Warszawa; SBP, 2010.
4. P. Biecek. Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! : zbiór esejów o sztuce prezentowania danych; SmarterPoland 2014.
5. David McCandless. Informacja jest piękna. PWN 2015.
6. Cairo. The functional art. An introduction to information graphics and visualization. Peachpit Press 2012 [on-line] http://www.thefunctionalart.com
7. W. Korsak. Wizualizacja informacji w biznesie. Novae Res - Wydawnictwo Innowacyjne, cop. 2015.
8. Information Visualizaion Techniques in Social Sciences and Humanities. V. Osinska, G. Osinski (red.). Hershey, PA: IGI Global, 2018.

Literatura dodatkowa:

1. K. Börner. Atlas of Science. MIT Press, 2010 (udostępniona w czytelni bibl. BU).
2. wizualizacjainformacji.pl.
3. Ch. Chen. Information Visualization. Beyond the Horizon. Springer, 2004.
4. R. Tufte. Envisioning Information. Graphics Pr, 1990 (udostępniona w czytelni bibl. BU).
5. C. Ware. Information Visualization : Perception for Design. Morgan Kaufmann, 2000.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 2401-AI-WI-12-s2 w USOSweb