Wizualizacja informacji 2401-AI-WI-3MW-s1

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 z udziałem nauczycieli ( godz.): - prace laboratoryjne – 30 godz., Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.): - wykonanie zadań e-learningowych – 25 godz. - tworzenie grupowego projektu zaliczeniowego – 45 godz. - studiowanie literatury – 30 godz. Łącznie: 125 godz. (5 ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

W1: student zna terminologię z zakresu technologii wizualizacji informacji – K_W05, K_W16; W2: student ma uporządkowaną wiedzę na temat nowoczesnych technologii dotyczących wizualizacji informacji – K_W16; W3: student ma elementarną wiedzę w zakresie procesu wizualizacji i aspektów kognitywnych przy przetwarzaniu informacji – K_W14; W4: student umie interpretować i respektować prawa autorskie do wykorzystywanych narzędzi i zasobów informacji – K_W13.

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: student potrafi dobrać odpowiednie narzędzie informatyczne do przetworzenia danych w formie graficznej oraz przygotować dane w formacie wymaganym przez wybraną aplikację – K_U04; K_U16. U2: student potrafi ocenić wizualne reprezentacje informacji, jak również wskazać jej błędy – K_U08, K_U09.

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: student w trakcie tworzenia projektu pracuje indywidualnie, jak i zespołowo i wykazuje obiektywizm w ocenie poszczególnych wkładów w efekt końcowy – K_K04, K_K08. K2: student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu wiedzy przy pomocy wizualizacji dotyczącej nowoczesnych zjawisk i procesów w różnych obszarach życia – K_K09.

Metody dydaktyczne eksponujące

- pokaz

Metody dydaktyczne podające

- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład konwersatoryjny

Metody dydaktyczne poszukujące

- referatu
- giełda pomysłów
- laboratoryjna
- projektu
- ćwiczeniowa

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody służące prezentacji treści
- metody oparte na współpracy
- metody wymiany i dyskusji

Wymagania wstępne

Zainteresowanie nowoczesnymi sposobami prezentacji danych, umiejętność tworzenia wykresów w Excelu

Koordynatorzy przedmiotu

Krzysztof Wieniecki

Kryteria oceniania

W ewaluacji pracy studenta bierze się pod uwagę:
1. Aktywność na zajęciach – U1, U2, K1, K2 (możliwe dwie nieobecności)
2. Szereg wykonanych zadań e-learningowych – W1 –W4, U1
3. Prezentacja i obrona projektów i grupowych – U1, U2, W2-W4, K1, K2.

Kryteria oceniania:
- aktywność na zajęciach (20% oceny)
- wykonywanie zadań (30% oceny)
- wykonanie i prezentacja projektu zaliczeniowego (50% oceny)

Ostateczna ocena z zajęć:
5 – 90% i więcej
4+ – 80% do 89%
4 – 70% do 79%
3+ – 60% do 69%
3 – 50% do 59%
2 – 49% i poniżej

Praktyki zawodowe

nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:
1. V. Osińska. Wizualizacja informacji. Studium informatologiczne. Warszawa; SBP, 2016.
2. P. Biecek. Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! : zbiór esejów o sztuce prezentowania danych; SmarterPoland 2014.
3. A. Cairo. The functional art. An introduction to information graphics and visualization. Peachpit Press 2012 [on-line] http://www.thefunctionalart.com
4. W. Korsak. Wizualizacja informacji w biznesie. Novae Res - Wydawnictwo Innowacyjne, cop. 2015.
5. Information Visualizaion Techniques in Social Sciences and Humanities. V. Osinska, G. Osinski (red.). Hershey, PA: IGI Global, 2018.
6. V. Osińska. Wizualizacja i wyszukiwanie dokumentów. SBP 2010.
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, 2008.
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-3MW-s1 w USOSweb