Wydział Informatyki
Kierunek studiów Informatyka Poziom i forma studiów drugiego stopnia stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania Przedmiot wspólny Profil kształcenia ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu Wprowadzenie do badań naukowych Kod przedmiotu INF2WBN
Rodzaj przedmiotu obowiązkowy
Forma zajęć i liczba godzin W Ć L P Ps T S Semestr 1
15 Punkty ECTS 1
Przedmioty wprowadzające
Cele przedmiotu

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z tematyką badań naukowych. O ile każda dziedzina nauki może wykorzystywać inne metodologie i narzędzia, jest wiele części wspólnych i na nich przede wszystkim skoncentruje się przedmiot. Oprócz wspólnych metodologii, w przedmiocie zwrócimy szczególna uwage na metodologie używane w informatyce. Znajomość tych metodologii będzie przydatna w końcowej fazie studiów magisterskich, a mianowicie pracą dyplomową, która w myśl regulaminu studiów powinna zawierać element badawczy.

Prerekwizyty:
Zainteresowanie badaniami naukowymi, elementy statystyki.

Treści programowe

1. Charakter badań naukowych, czym są badania naukowe w informatyce
2. Powtórka ze statystyki, przyczynowość i prawdopodobieństwo
3. Architektura eksperymentów naukowych: Projekty eksperymentalne, quasi-eksperymentalne, czynnikowe
4. Ograniczenia i problemy związane z badaniami empirycznymi
5. Symulacja komputerowa, metody intensywne obliczeniowo
6. Odkrywanie wiedzy przy pomocy komputera
7. Analiza wybranych przykładów projektów badań

Metody dydaktyczne

dyskusja związana z wykładem,   wykład informacyjny,  

Forma zaliczenia

Zaliczenie ustne.

Symbol efektu uczenia się Zakładane efekty uczenia się Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1 zna zasady na których oparte są badania naukowe INF2_W09
INF2_K01
EU2 posiądzie wiedzę jak zaprojektować badania naukowe, w tym ewentualne eksperymenty naukowe INF2_W04
INF2_K04
EU3 rozumie związek pomiędzy prawdopodobieństwem a przyczynowością, kluczowy w interpretacji wyników eksperymentów INF2_K04
EU4 rozumie problemy i trudności napotykane w badaniach naukowych i potrafi sobie z nimi radzić INF2_W04
INF2_W09
Symbol efektu uczenia się Sposób weryfikacji efektu uczenia się Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1 zaliczenie ustne W
EU2 zaliczenie ustne W
EU3 zaliczenie ustne W
EU4 zaliczenie ustne W
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach) Liczba godz.
Wyliczenie
1 - Udział w zajęciach - 15x1h 15
2 - Udział w konsultacjach 5
3 - Przygotowanie do zaliczenia 5
RAZEM: 25
Wskaźniki ilościowe GODZINY ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela 20
(1)+(2)
0.8
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym 0
0.0
Literatura podstawowa

1. P.R. Cohen, "Empirical Methods for Artificial Intelligence", The MIT Press, Cambridge, MA, 1995, ISBN: 0-262-03225-2
2. D.T. Campbell, J.C. Stanley, "Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research", Boston: Houghton Mifflin Co., 1966, ISBN 0-395-30787-2
3. Materiały udostępnione przez prowadzącego.

Literatura uzupełniająca

1. R. Rosenthal, R.L. Rosnow, "Essentials of Behavioral Research: Methods and Data Analysis", New York: McGraw-Hill, 1991, ISBN 0-07-053929-4
2. F.N. Kerlinger, "Foundations of Behavioral Research," Hartcourt Brace Jovanovich College Publishers, 1986, ISBN 0-03-041761-9
3. G. Keppel, "Design and Analysis: A Researcher's Handbook," third edition, Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1991, ISBN 0-13-200775-4

Jednostka realizująca Katedra Oprogramowania Data opracowania programu
Program opracował(a) 2020.05.22