• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Postgraduate course 2021/2022

Methods of experimental studies in education

Type: Elective course
Area of studies: Education and Pedagogical Studies
When: 1 year, 2 semester
Mode of studies: offline
Open to: students of one campus
Language: English
ECTS credits: 4
Contact hours: 36

Course Syllabus

Abstract

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.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • 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
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • 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
Course Contents

Course Contents

  • 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
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Домашние работы
  • non-blocking Экзамен (проект)
  • non-blocking Контрольная работа-1
    Контрольная работа в конце второго модуля
  • non-blocking Контрольная работа-2
    Контрольная работа в третьем модуле
  • non-blocking Проект
  • non-blocking Мини-тесты
    Мини-тесты по пройденным темам
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 2nd semester
    0.5 * Домашние работы + 0.1 * Контрольная работа-2 + 0.3 * Экзамен (проект) + 0.1 * Контрольная работа-1
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • 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

Recommended Additional Bibliography

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