Analiza danych jakościowych wspomagana komputerowo 2405-S-S2-2-ADJWK

Czym jest analiza jakościowa w nauce? Czy można ją uporządkować? Czy opiera się ona wyłącznie na instynkcie badaczy, czy też można go obalić? Czy komputer może nam się przydać w analizie jakościowej jedynie do zabawy w sapera lub jako maszyna do pisania? Podczas kursu nauczymy się podstaw wspomaganej komputerowo analizy danych jakościowych. Korzystając z rozpowszechnionego wśród analityków oprogramowania Maxqda (qdalab), poznamy procedury kodowania danych, mapowania relacji, łączenia procesów, wizualizacji relacji, korekty i budowania modeli teoretycznych w oparciu o zbiory danych. Podczas kursu będziemy pracować na materiałach tekstowych, zdjęciach, filmach, stronach internetowych, sieciach społecznościowych i mapach.

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli ( godz.): - udział w ćwiczeniach – 30h Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.): - przygotowanie do laboratorium - 30 - Łącznie: 60 godz. (…. ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

W1: posiada zaawansowaną wiedzę z zakresu analizy danych jakościowych - w takich obszarach jak: kodowanie, mapowanie, modelowanie. W2: posiada wiedzę na temat zaawansowanych algorytmów analizy danych jakościowych (rodzaje kodowania, modele i relacje jakościowe, model oparty na przypadkach, modele oparte na tematach, relacje wizualne, macierze korelacji).

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: potrafi/umie dobrać właściwy sposób analizy danych jakościowych w takich obszarach jak mapowanie, budowanie modelu teoretycznego w oparciu o dane jakościowe. U2: potrafi dobrać odpowiednie jakościowe podejście analityczne do badanego problemu. U3: potrafi analizować zaawansowane zbiory danych (tekst, wideo, obrazy, mapy, strony internetowe)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: rozumie znaczenie grup roboczych w analizie danych jakościowych K2: rozumie własne ograniczenia i mocne strony oraz potrafi wnieść wartość dodaną do prac zespołowych. K3: jest dobrze przygotowany do pracy zespołowej w zaawansowanych projektach analitycznych.

Metody dydaktyczne

Laboratorium, metoda praktyczna, wykład uczestniczący

Wymagania wstępne

Brak

Koordynatorzy przedmiotu

Wojciech Goszczyński

Kryteria oceniania

Metody oceniania:
Projekt badawczy, uczestnictwo

Kryteria oceniania:

ndst – praca nie spełnia wymogów
dst/ dst+ - bazowe techniki analityczne, podstawowe kodowanie
db/db+ - rozbudowana baza danych, zaawansowane techniki analityczne
bdb- dodatkowo techniki wizualizacji danych

Praktyki zawodowe

brak

Literatura

Lewins, Ann; Silver, Christina. 2007. Using Software in Qualitative Research. A Step by Step Guide. SAGE

MAXQDA getting started guide

Saillard, Elif. 2011. Systematic versus Interprative Analysis with two Caqdas packages. Forum Qualitative Social Research vol 12 no 1

Woods, Megan; Macklin Rob; Lewis, Gemma. 2016, Researcher reflexivity: exploring the impacts of CAQDAS use, International Journal of Social Research Methodology, 19:4

Silver, Christina. 2017. CAQDAS at a crosroad: choices, controversies and challanges, International Symposium on Qualitative Research
Milles, MA, Huberman. MB. 1984. Qualitative data analysis. London Sage

Więcej informacji

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

Strona przedmiotu 2405-S-S2-2-ADJWK w USOSweb