Бакалавриат
2026/2027





Научно-исследовательский семинар: Методология и технология написания курсовой работы
Статус:
Курс обязательный (Государственное и муниципальное управление)
Кто читает:
Департамент политики и управления
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
2-й курс, 2, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Клунная Елизавета Александровна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
20
Программа дисциплины
Аннотация
Реализация дисциплины «Научно-исследовательский семинар» на 2-м курсе бакалавриата предполагает подготовку студентов к исследовательской и информационно-аналитической деятельности. В результате студент должен овладеть навыками постановки исследовательских вопросов, формулирования и проверки научных гипотез, методами сбора данных, необходимых для решения поставленных исследовательских задач (в том числе для подготовки курсовой и выпускной квалификационной работы).
Цель освоения дисциплины
- Обучение соблюдению академических норм при подготовке учебных работ.
- Знакомство с базами данных научной литературы, базовыми источниками эмпирических данных по тематике ГМУ.
- Обучение реферированию и написанию обзора литературы.
- Обучение планированию и проведению исследовательской работы.
Планируемые результаты обучения
- Пониманть применение ИИ для ускорения и улучшения научной работы
- Объяснять границы применения ИИ в академической среде
- Проводить критическую проверку и редактирование ИИ-генерируемого контента
Содержание учебной дисциплины
- Введение: ИИ в современной науке и исследованиях по госуправлению
- Поиск и систематизация научной литературы с помощью ИИ
- Промпт-инжиниринг для исследовательских задач
- Формулирование проблемы, исследовательского вопроса и гипотез
- Сбор и подготовка данных
- Количественный анализ данных
- Анализ текстов и качественных данных (NLP)
- Визуализация данных и представление результатов
- Академическое письмо, воспроизводимость и научная этика ИИ
- Итоговый исследовательский проект и его защита
Элементы контроля
- Практические заданияРазличные практические задания по освоению использования различных генеративных моделей для различных задач исследования студентов
- АктивностьАктивное участие в семинарах
- ПосещениеПосещение занятий как условие освение практического материала
- Итоговый проектКороткое прикладное исследование (аналитическая записка / мини-статья) на актуальную тему из сферы государственного и муниципального управления, выполненное с применением не менее двух ИИ-инструментов на разных этапах работы.
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 3rd module0.125 * Активность + 0.05 * Посещение + 0.4 * Итоговый проект + 0.125 * Практические задания
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Баланов, А. Н. Машинное обучение и искусственный интеллект : учебное пособие для вузов / А. Н. Баланов. — 2-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2025. — 172 с. — ISBN 978-5-507-52891-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/462248 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Основы искусственного интеллекта : учебное пособие. — 6-е изд., электрон. - 978-5-93208-797-8 - Боровская Е. В., Давыдова Н. А. - 2024 - Москва: Лаборатория знаний - https://ibooks.ru/products/396403 - 396403 - iBOOKS
- Рашка, С. Python и машинное обучение: крайне необходимое пособие по новейшей предсказательной аналитике, обязательное для более глубокого понимания методологии машинного обучения : руководство / С. Рашка , перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-409-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100905 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.