Postgraduate course 2021/2022

Methods of experimental studies in education

Type: Elective course

Area of studies: Education and Pedagogical Studies

Delivered by: Institute of Education

When: 1 year, 2 semester

Mode of studies: offline

Open to: students of one campus

Instructors: Kseniya Adamovich, Iuliia Gerasimova, Anastasia Kapuza

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

• 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

• 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

• 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

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

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

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