Seminarium magisterskie - sem. 3 [06-PS-SM-403] semestr zimowy 2022/2023
seminarium, grupa nr 6

Literatura obowiązkowa:

Jak w semestrze 7 i 8, uzupełniona o literaturę (polską i anglojęzyczną) specyficzną dla wybranego przez magistranta problemu badawczego oraz literaturą statystyczną.

Literatura uzupełniająca:

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.) (2013). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO.

Bedyńska, S., Cypryańska, M. (red.) (2013). Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie SEDNO.

Field, A. (2016). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Glasgow: SAGE Publications.

Harasimczuk, J., Cieciuch, J. (2012). Podstawowe standardy edytorskie naukowych tekstów psychologicznych w języku polskim na podstawie reguł APA. Warszawa: Liberi Libri

Hayes, A.F. (2022). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis, third edition. A regression-based approach. New York: Guilford Press.

1. W jaki sposób wykorzystać wiedzę zdobytą w trakcie pisania wstępu teoretycznego do rozbudowy/ulepszenia projektu badań własnych.

2. Jak opisywać metody/narzędzia do pomiaru uwzględnionych w badaniu zmiennych.

3. Jak zaplanować i przeprowadzić badanie (rekrutacja, tworzenie ankiet internetowych, tworzenie baz danych).

4. Jak wybrać adekwatne metody analizy statystycznej; jak określić liczebność próby?

5. Jak przeprowadzić analizy danych i jak je opisać.

Analiza literatury związanej z wybranymi przez magistrantów obszarami badawczymi, dyskusje grupowe i indywidualne w celu doprecyzowania problemu badań własnych, prezentacje cząstkowych wyników pracy przez poszczególnych studentów, praca wspólna w kontekście tworzenia baz danych oraz analizy danych.

Opis pracy własnej studenta:

Analiza literatury, praca z materiałami źródłowymi.

Przygotowanie ostatniej części teoretycznej pracy magisterskiej.

Przygotowanie części metodologicznej pracy magisterskiej.

Ustne i pisemne prezentowanie pracy własnej.

Warunkiem podejścia do zaliczenia jest obecność na zajęciach.

Magistranci przygotowują w trakcie semestru cztery prace podlegające ocenie:

(1) Projekt ankiet internetowych przy użyciu platformy LimeSurvey, Google lub innej zatwierdzonej przez instruktorkę platformy. Przygotowanie ankiet wiąże się również z przetestowaniem ich działania i stworzeniem bazy danych, która będzie używana do analiz statystycznych. Projekty będą przeprowadzane w małych grupach i prezentowane ustnie w wykorzystaniem pomocy wizualnych w celu sprawdzenia poprawności baz danych.

(2) Część empiryczną pracy magisterskiej z uwzględnieniem planu analizy danych.

(3) Pisemną recenzję części empirycznej innego studenta lub studentki.

(4) Ostatni rozdział części teoretyczną pracy magisterskiej – wymagana jest całość części teoretycznej wraz ze słowami kluczowymi, wymaganymi oświadczeniami oraz spisem treści do recenzji i oceny. Oddana praca powinna być poprawnie sformatowana, zgodnie w wymogami pracy magisterskiej w systemie APD.

Ostateczny wynik wpisywany do indeksu ustalany jest na podstawie następującej skali:

 od 3,00 do 3,25 (61%-65%) – ocena dostateczna (3,0);

 od 3,26 do 3,75 (66%-70%) – ocena dostateczna plus (3,5)

 od 3,76 do 4,25 (71%-80%) – ocena dobra (4,0)

 od 4,26 do 4,60 (81%-90%) – ocena dobra plus (4,5)

 od 4,61 do 5,00 (91%-100%) – ocena bardzo dobra (5,0)

Ocena:

Przygotowane prace są oceniane przez prowadzącą na podstawie rubryki kryteriów (znanych studentom), a ocena końcowa jest obliczana na podstawie następujących wymagań merytorycznych:

(1) Przygotowanie i prezentacja ankiet i bazy danych: 20%

(2) Poprawnie sformatowana część empiryczna: 40%

(3) Pisemna recenzja części empirycznej: 10%

(4) Poprawnie sformatowana część teoretyczna (całość) + część empiryczna: 30%

Warunkiem podejścia do zaliczenia jest obecność na zajęciach.

Przebieg procesu weryfikacji:

(1) Ankiety i baza danych będą przygotowane w ramach pracy grupowej podczas zajęć. Prezentacje będą stanowiły okazję do uzyskania dodatkowych uwag. Zaliczenie tego elementu wiąże się z obecnością na zajęciach, aktywnym uczestniczeniu w pracy grupy i z ustosunkowaniem się do komentarzy grupy i instruktorki na temat ankiet i baz danych.

(2) Część empiryczna będzie przesłana innemu studentowi/studentce do recenzji przed przerwą świąteczną (w listopadzie lub grudniu 2022 r., ostateczny termin będzie ustalony wspólnie na początku semestru). Poprawiona (na podstawie recenzji) część empiryczna wraz z recenzją zostanie oddana instruktorce w grudniu 2022, przed przerwą świąteczną.

(3) Recenzja części empirycznej innego studenta/innej studentki zostanie przeprowadzona przed przerwą świąteczną (w listopadzie lub grudniu 2022 r., ostateczny termin będzie ustalony wspólnie na początku semestru). Recenzja zostanie przesłana instruktorce przez studentkę/studenta, która/y był(a) recenzowana wraz z częścią empiryczną w grudniu 2022, przed przerwą świąteczną.

(4) Część teoretyczna (ostatni rozdział dodany do poprzednich rozdziałów oraz do części empirycznej) będzie oddana na koniec semestru – dokładny termin będzie ustalony wspólnie na początku semestru).

Warunkiem zaliczenia jest obecność i uczestniczenie w procesie.

Aby zaliczyć kurs na stopień dostateczny, student musi otrzymać 61% punktacji końcowej.

Dodatkowa literatura podawana na bieżąco i wybierana przez studentów zgodnie z ich zainteresowaniami badawczymi.

Znajomość języka angielskiego w stopniu umożliwiającym swobodne korzystanie z literatury mile widziana.

Strona kursu na Moodle: https://el.us.edu.pl/wns/course/view.php?id=1607