• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2021/2022

Анализ данных в образовании

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Доказательное развитие образования)
Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление
Когда читается: 1-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Доказательное развитие образования
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Центральная задача курса — научить слушателей понимать суть базовых методов количественного анализа данных (от описательной статистики до регрессии). Главной особенностью курса является то, что его материал излагается на примерах, связанных с областью образования: слушатели знакомятся с результатами современных исследований в этой области и тренируются на данных исследований и мониторингов качества образования. Прохождение курса подразумевает самостоятельную внеаудиторную работу и освоение предложенных онлайн курсов. Большинство аудиторной работы будет посвящено дискуссиям и групповой работе.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Знать возможности и ограничения изучаемых методов анализа
  • Научиться подбирать методы количественного анализа данных под исследовательские вопросы, проводить анализ и интерпретировать его результаты
  • Использовать R для статистического анализа данных
  • Научиться содержательно и статистически описывать результаты анализа
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Интерпретирует результаты анализа, полученные с помощью различных методов, и оценивает их соответствие исследовательскому вопросу
  • Описывает данные и переменные (уровни измерения, соответствующие типу шкалы описательные статистики)
  • Описывает данные и переменные (уровни измерения, соответствующие типу шкалы описательные статистики)
  • Подбирает и объясняет выбор методов под поставленные исследовательские вопросы с учетом возможностей и ограничений методов анализа
  • Подбирает и объясняет выбор методов под поставленные исследовательские вопросы с учетом возможностей и ограничений методов анализа
  • Представляет результаты своего анализа и других исследований, опубликованных в ведущих мировых журналах, в формах отчетов и презентаций
  • Различает типы шкал переменных
  • Реализовывает анализ с использованием изучаемых методов в R
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые понятия статистики применительно к исследованиям в образовании
  • Основы работы с R
  • Основы визуализации данных
  • Сравнение средних, проверка гипотез и анализ дисперсии
  • Связь между переменными
  • Регрессионный анализ
  • Логистическая регрессия
  • Факторный анализ
  • Кластерный анализ
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние работы
  • неблокирующий Экзамен (проект)
  • неблокирующий Контрольная работа-1
    Контрольная работа в конце второго модуля
  • неблокирующий Контрольная работа-2
    Контрольная работа в третьем модуле
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Мини-тесты
    Мини-тесты по пройденным темам
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
    0.3 * Домашние работы + 0.1 * Контрольная работа-1 + 0.1 * Контрольная работа-2 + 0.1 * Мини-тесты + 0.1 * Проект + 0.3 * Экзамен (проект)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 1995
  • Statistical methods for the social sciences, Agresti, A., 2009
  • Using multivariate statistics, Tabachnick, B. G., 2007
  • Математические методы психологического исследования : анализ и интерпретация данных: учеб. пособие, Наследов, А. Д., 2006
  • Статистический анализ и визуализация данных с помощью R, Мастицкий, С. Э., 2015

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Discovering statistics using R, Field, A., 2012