Teoria i praktyka polityki publicznej 2100-PP-M-D1TPPP
Przedmiot obowiązkowy na kierunku Polityka publiczna, studia stacjonarne drugiego stopnia, rok I, semestr I. Język prowadzenia: polski. Zajęcia odbywają się w sali, ze wsparciem materiałów na platformie kursu.
Wykład ma za zadanie wyjaśnić założenia sześciu podejść do procesu polityki publicznej: MSF, ACF, NPF, PET, modeli innowacji i dyfuzji (IDM) oraz EGF. Łączy je z analizą decyzyjną według Bardacha i Patashnika, teorią zmiany interwencji, ewaluacją oraz oceną politycznej wykonalności rekomendacji.
Ćwiczenia poświęcone są formułowaniu pytań wyjaśniających i decyzyjnych, analizie źródeł, porównywaniu wyjaśnień oraz konstruowaniu i ocenie alternatyw. Rozwijają krytyczną ocenę dowodów, założeń i wyników AI, analizę niepewności oraz uzasadnianie i komunikowanie rekomendacji.
Wymiar zajęć: wykład 30 godzin dydaktycznych i ćwiczenia 30 godzin dydaktycznych; 6 ECTS. Szczegółowa organizacja, projekt, nakład pracy, literatura i zasady zaliczenia danej edycji są określone w informacjach o cyklu. Pełne listy tematów znajdują się osobno przy wykładzie i ćwiczeniach.
|
W cyklu 2025Z:
Tematyka wykładu (W) i ćwiczeń (C) W1. Wprowadzenie organizacyjne i merytoryczne do przedmiotu: teoria procesu polityki i praktyczna analiza polityki Blok I Polityka publiczna w ujęciu teorii procesu polityki. Teorie i ich zastosowania w badaniach W2. Teoria wielostrumieniowa (Multiple Streams Framework, MSF) W4. Teoria koalicji rzeczniczych (Advocacy Coalition Framework, ACF) W5. Teoria narracyjna polityki (Narative Policy Framework, NPF) W6. Modele dyfuzji i innowacji w polityce (Innovations and Diffusion Models, IDM) W7. Teoria ekologii gier (Ecology of Games Framework, EGF) BLOK II Polityka publiczna w ujęciu praktycznej analizy polityki. Droga przez osiem etapów W8. Definiowanie problemu i zbieranie dowodów W9. Proponowanie alternatywnych rozwiązań i kryteriów ich oceny W10. Prognozowanie wpływu rozwiązań i stawianie czoła kompromisom W11. Decydowanie o rozwiązaniach i opowiadanie o nich W12. Wpływanie na process polityki publicznej PODSUMOWANIE ZAJĘĆ W13. Wzajemne wpływy ujęcia teoretycznego i praktycznego polityki publicznej W14. Podsumowanie i ocena wykładu |
W cyklu 2026Z:
Organizacja edycji 2026Z Każda forma obejmuje 15 spotkań po 2 godziny dydaktyczne. Oznaczenia W i C odnoszą się odpowiednio do wykładu i ćwiczeń. Kolejność w kalendarzu zapewnia wprowadzenie pojęć przed zadaniem wymagającym ich zastosowania. Terminy kalendarzowe i lektury do poszczególnych spotkań są publikowane na platformie kursu. Pierwsze zajęcia obejmują diagnozę przygotowania bez wpływu na ocenę. Materiały wyrównujące wyjaśniają pojęcia problemu, programu, instrumentu, aktora, instytucji, mechanizmu, wskaźnika i dowodu oraz różnicę między opisem, wyjaśnieniem, oceną i rekomendacją. Studenci otrzymują przykład analizy oraz początkowy zestaw źródeł do oferowanych przypadków. Stosowane metody to wykład problemowy i konwersatoryjny, analiza dokumentów i badań, warsztat analityczny, praca w parach, porównywanie alternatywnych wyjaśnień, recenzja koleżeńska oraz krytyczna weryfikacja wyników AI. Przygotowanie do wykładu i ćwiczeń opiera się na jednym pakiecie materiałów. Krótkie ćwiczenia i próby odpowiedzi służą informacji zwrotnej; nie są dodatkowymi obszernymi pracami zaliczeniowymi. Wszystkie podejścia są przedmiotem nauczania, lecz portfolio pogłębia jedno wyjaśnienie główne i jedno konkurencyjne lub uzupełniające. Uzasadnione rozpoznanie braku danych jest częścią analizy. Gdy własny przypadek nie dostarcza materiału do danego podejścia, student pracuje na krótkim materiale wspólnym, zachowując zasadniczy temat projektu. Osiem kroków organizuje iteracyjne rozumowanie: nowe dowody mogą wymagać zmiany problemu, wariantów lub kryteriów. Teorie procesu wykorzystuje się także do oceny politycznej wykonalności rekomendacji. Egzamin odbywa się w sesji, poza 30 godzinami wykładu. Projekt semestralny i etapy pracy Praca odbywa się zasadniczo w parach, z możliwością realizacji indywidualnej po ustaleniu z prowadzącym. Role zmieniają się między etapami; każda osoba odpowiada za rozumienie całego opracowania. Wstępny wybór przypadku następuje na C1, a zatwierdzenie zakresu i wykonalności obu części najpóźniej na C2. Katalog początkowy obejmuje SCT w Warszawie, warszawski budżet obywatelski, Czyste Powietrze w zakresie obsługi beneficjentów oraz GPA w kontekście FRPA. Dodatkowe przypadki, np. Aktywny Maluch, asystencja osobista, 500+/800+ lub Najpierw Mieszkanie, wymagają zatwierdzenia na podstawie dostępności źródeł i zakresu decyzji. Wybór nie zobowiązuje do rekomendowania kontynuacji programu. Portfolio liczy 2500–3000 słów tekstu głównego, bez bibliografii, z maksymalnie 6 stronami aneksów analitycznych. Oświadczenie AI pozostaje poza limitem. Taki sam limit obowiązuje pracę indywidualną i pracę pary. Część teoretyczna, około 800–1000 słów: pytanie o określony epizod procesu, teoria główna, alternatywne wyjaśnienie, dowody i ograniczenia. Memorandum decyzyjne, około 1200–1500 słów: problem i adresat, wariant bazowy oraz dwie alternatywy, zwykle trzy główne kryteria, przewidywane skutki, wykonalność, niepewność i rekomendacja. Wymagana jest przynajmniej jedna analiza wrażliwości oraz warunek zmiany rekomendacji. Pozostały tekst: krótkie wprowadzenie, związek obu części i opis metody oraz najważniejszych korekt. Aneksy obejmują potrzebne mapy i tabele, rejestr kluczowych dowodów oraz zwięzły zapis wykorzystania AI. Każda istotna liczba ma źródło i jednostkę albo oznaczenie założenia. Rejestr dowodów wskazuje twierdzenie, jego rodzaj, źródło i lokalizację, ograniczenie oraz wynik sprawdzenia. Nie jest wymagany dla każdego zdania. Data analizy i wersja zasad programu muszą być jawne; w analizie historycznej nie wykorzystuje się późniejszych informacji jako wiedzy dostępnej ówczesnemu decydentowi. Do wykonania projektu wystarczają publiczne źródła; wywiady i pozyskanie danych niepublicznych nie są wymagane. Etap | Termin względem zajęć | Zawartość K1–K3 są obowiązkowymi etapami z informacją zwrotną; nie otrzymują odrębnych wag w ocenie końcowej. Oceniana jest wersja K4 wraz z uzasadnieniem 2–3 najważniejszych korekt. Wszystkie osoby oddają K4 w tym samym terminie, niezależnie od terminu własnej obrony. Daty oddania i obron są ogłaszane na początku semestru. Metody i kryteria oceniania Ćwiczenia kończą się zaliczeniem bez oceny. Warunkiem zaliczenia jest wykonanie obowiązkowych etapów K1–K4, uzyskanie co najmniej 50 ze 100 punktów za portfolio oraz co najmniej 6 z 12 punktów za indywidualną obronę, bez zera w żadnym z czterech wymiarów, a także spełnienie wymagań dotyczących obecności i uzupełnienia zaległości. Zaliczenie ćwiczeń jest warunkiem dopuszczenia do egzaminu. Wyniki portfolio i obrony są dokumentowane punktowo. Nie przelicza się ich na osobny stopień z ćwiczeń, lecz uwzględnia w ocenie końcowej przedmiotu. P oznacza wynik procentowy portfolio, O wynik procentowy indywidualnej obrony, a E wynik procentowy egzaminu. Wynik końcowy przedmiotu wynosi 0,30P + 0,20O + 0,50E. Warunkiem uzyskania pozytywnej oceny końcowej jest zaliczenie ćwiczeń, uzyskanie minimum 50% punktów w każdej części egzaminu oraz spełnienie wymagań dotyczących obecności. Wysoka punktacja za portfolio lub obronę nie kompensuje niezdania egzaminu. Skala ocen końcowych przedmiotu — stosowana po spełnieniu wszystkich warunków zaliczenia; nie dotyczy osobnego zaliczenia ćwiczeń: Niespełnienie któregokolwiek warunku zaliczenia uniemożliwia uzyskanie pozytywnej oceny końcowej, niezależnie od wyniku ważonego. W pracy pary wynik P jest wspólny, a O i E są indywidualne. Szczegółowe kryteria portfolio i obrony zamieszczono w sekcji ćwiczeń, a format egzaminu w sekcji wykładu. Poprawy i obecność Niezaliczone portfolio można poprawić jeden raz po informacji zwrotnej; ponownej ocenie podlega wersja poprawiona. Obrona poprawkowa sprawdza te same cztery wymiary na pytaniach o porównywalnej trudności. Egzamin poprawkowy ma ten sam format i progi oraz dotyczy innego przypadku. Przystąpienie do niego wymaga zaliczenia ćwiczeń. Poprawa egzaminu nie wymaga ponownego zaliczania już zaliczonych ćwiczeń: zachowuje się wyniki P i O, a do obliczenia oceny końcowej przyjmuje wynik egzaminu poprawkowego jako E. Terminy określa harmonogram kursu i sesji, zgodnie z regulaminem studiów. Usprawiedliwione nieobecności i dostosowania związane ze szczególnymi potrzebami rozpatruje się zgodnie z zasadami uczelni, zachowując weryfikowane efekty. Obecność na wykładach i ćwiczeniach jest obowiązkowa. Dopuszcza się łącznie dwie nieobecności w semestrze. Nieobecności od trzeciej do szóstej wymagają uzupełnienia opuszczonych tematów w formie uzgodnionej z prowadzącym, np. krótkiej analizy i jej omówienia. Więcej niż sześć nieobecności łącznie oznacza niezaliczenie przedmiotu, z uwzględnieniem indywidualnych rozstrzygnięć przewidzianych regulaminem studiów. Nieobecność liczy się jako opuszczenie jednego spotkania wykładowego albo ćwiczeniowego; nieobecność na egzaminie podlega odrębnym zasadom regulaminowym. Zasady korzystania ze sztucznej inteligencji Zasady odwołują się do AIAS w wersji 1, przywołanej w uchwale Rady Dydaktycznej nr 29/2025 z 7 maja 2025 r., oraz do uchwały Uniwersyteckiej Rady ds. Kształcenia nr 75 z 11 września 2026 r., obowiązującej od 1 października 2026 r. Publikacja nowszej wersji AIAS sama nie zmienia zasad kursu. Rodzaj pracy | Zakres dopuszczalnego użycia AI W dozwolonym zakresie można używać systemów dialogowych i agentowych do wyszukiwania, porządkowania materiałów, formułowania hipotez, analizy, obliczeń, redagowania i krytyki tekstu. Student sprawdza źródła, poprawność operacji i wnioski; pozostaje odpowiedzialny również za działania zlecone agentowi. Treść odpowiedzi AI sama nie stanowi dowodu dotyczącego rzeczywistego programu. Dane i wypowiedzi syntetyczne muszą być oznaczone jako symulacja i nie mogą zastępować rzeczywistych konsultacji lub badań. Do oddawanych etapów projektu i końcowego portfolio dołącza się na osobnej stronie oświadczenie według wzoru z uchwały nr 29/2025, z listą użytych systemów, celem i zakresem użycia albo informacją o braku użycia. Fragmenty powstałe z merytorycznym wykorzystaniem AI oznacza się w przypisach, zgodnie z § 3 ust. 2 tej uchwały. Przypis może obejmować wyraźnie wskazaną sekcję, tabelę lub aneks. Standardowa korekta pisowni i formatowania nie wymaga oznaczania poszczególnych fragmentów. Zwięzły zapis metody obejmuje system i dostępną nazwę wersji lub trybu, cel użycia, istotne wyniki przyjęte albo odrzucone oraz sposób sprawdzenia. Każde portfolio zawiera krótką ocenę jednego istotnego wyniku AI z własnej pracy albo wspólnego materiału z ćwiczeń. Nie wymaga się pełnej historii prywatnych rozmów ani dokumentowania każdej korekty redakcyjnej. Zapis ten nie zastępuje oświadczenia. Uczelniane środowisko oparte na Gemini stanowi wspólną podstawę pracy. Zakup narzędzi lub abonamentów nie jest wymagany. W razie ograniczeń dostępu student może korzystać z przygotowanych materiałów i przykładowych wyników AI udostępnionych przez prowadzącego. Do narzędzi nie wprowadza się danych osobowych, poufnych ani materiałów, do których przetwarzania student nie ma uprawnienia. Ostateczną ocenę wystawia osoba prowadząca. Sam wynik detektora AI ani różnica jakości między portfolio a obroną nie są dowodem naruszenia zasad. Brak potwierdzenia efektów podczas obrony skutkuje oceną według jej rubryki i możliwością poprawy. Prowadzący ujawniają intencjonalnie wygenerowane treści w udostępnianych materiałach dydaktycznych. Nakład pracy i punkty ECTS Aktywność | Godziny zegarowe Nakład odpowiada 6 ECTS przy 25 godzinach pracy na punkt. Materiały wyrównujące wchodzą w czas przygotowania; nie są dodatkowym obciążeniem ponad powyższy bilans. |
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Efekty uczenia się
Przedmiot realizuje efekty programu studiów dotyczące pogłębionej znajomości kategorii i modeli polityki publicznej, zróżnicowania jej skal i dziedzin, metodologii badań oraz uwarunkowań procesu polityki. Rozwija krytyczną analizę powstawania i rozwiązywania problemów publicznych, krytyczną ocenę debaty i własnego w niej udziału oraz gotowość do projektowania, prezentowania i ewaluacji rozwiązań opartych na dowodach.
Poniższe oznaczenia E1–E6 identyfikują efekty przedmiotowe.
Efekt | Po zakończeniu przedmiotu student | Weryfikacja
E1 Wiedza — Wyjaśnia założenia MSF, ACF, NPF, PET, modeli dyfuzji i EGF; rozróżnia teorię procesu, teorię zmiany interwencji, ewaluację i analizę decyzyjną. — Egzamin; część teoretyczna portfolio
E2 Umiejętności — Formułuje ograniczone pytanie o proces polityki, stosuje adekwatne podejście i porównuje je z alternatywnym wyjaśnieniem, wskazując dowody oraz granice wniosku. — Portfolio; obrona; egzamin
E3 Umiejętności — Ocenia wiarygodność i adekwatność źródeł, odróżnia dane od interpretacji, prognoz i założeń oraz rozpoznaje ograniczenia wnioskowania o wpływie programu. — Rejestr dowodów w portfolio; obrona; egzamin
E4 Umiejętności — Stosuje podejście Bardacha i Patashnika: definiuje problem, konstruuje alternatywy, uzasadnia kryteria, przewiduje skutki i rekomenduje działanie z uwzględnieniem wykonalności oraz niepewności. — Memorandum w portfolio; obrona; egzamin
E5 Umiejętności i kompetencje społeczne — Krytycznie ocenia wyniki AI, dokumentuje zakres ich wykorzystania i weryfikację oraz przyjmuje odpowiedzialność za rzetelność analizy. — Audyt wyniku AI podczas ćwiczeń; opis metody w portfolio; obrona
E6 Kompetencje społeczne — Uzasadnia własne stanowisko, uwzględnia odmienne wartości i interesy oraz aktualizuje rekomendację po otrzymaniu nowego dowodu lub zmianie warunków. — Portfolio po poprawie; obrona; egzamin
Kryteria oceniania
Efekty uczenia się są weryfikowane przez analizę pisemną, indywidualne uzasadnianie rozumowania oraz egzamin. Przedmiot kończy się egzaminem, a ćwiczenia zaliczeniem bez oceny. Zaliczenie ćwiczeń jest warunkiem dopuszczenia do egzaminu. Wyniki punktowe portfolio i indywidualnej obrony są uwzględniane w ocenie końcowej przedmiotu; nie wystawia się osobnego stopnia z ćwiczeń. Ocenia się poprawność merytoryczną, dobór i weryfikację dowodów, uzasadnienie wyjaśnień i rekomendacji oraz świadomość ograniczeń analizy. Szczegółowe składniki, wagi, progi, warunki obecności i poprawy podano w opisie właściwego cyklu; kryteria dla wykładu i ćwiczeń w sekcjach tych form zajęć.
Praktyki zawodowe
Nie dotyczy.
Literatura
|
W cyklu 2025Z:
Przegląd teorii |
W cyklu 2026Z:
Literatura podstawowa 1. Weible, C. M. (red.) (2023). Theories of the Policy Process. Wyd. 5. Routledge. Rozdziały dotyczące MSF, ACF, NPF, PET, dyfuzji oraz EGF, w zakresie wskazanym do W2–W7. 2. Bardach, E., Patashnik, E. M. (2020). A Practical Guide for Policy Analysis: The Eightfold Path to More Effective Problem Solving. Wyd. 6. CQ Press/SAGE. Część dotycząca ośmiu kroków oraz wskazane fragmenty o gromadzeniu dowodów i instrumentach publicznych. 3. Dokumenty źródłowe wybranego przypadku: zasady programu, uzasadnienia i materiały procesu decyzyjnego, dane realizacyjne i finansowe oraz badania, kontrole lub analizy scenariuszy. Zakres obowiązkowy określa karta przypadku. Wybrane zastosowania i lektury uzupełniające 4. Szatur-Jaworska, B. (2015). Polityka senioralna w Polsce — analiza agendy. Problemy Polityki Społecznej, 30, 47–75. Artykuł. 5. Jungrav-Gieorgica, N. (2020). Narrative Policy Framework — polityka publiczna jako walka opowieści. Studia z Polityki Publicznej, 7(2), 109–135. DOI. 6. Lundgren, M., Squatrito, T., Tallberg, J. (2018). Stability and change in international policy-making: A punctuated equilibrium approach. The Review of International Organizations, 13, 547–572. 7. Bang, G., Lahn, B. (2020). From oil as welfare to oil as risk? Norwegian petroleum resource governance and climate policy. Climate Policy, 20(8), 997–1009. 8. Sugiyama, N. B. (2012). Bottom-up Policy Diffusion: National Emulation of a Conditional Cash Transfer Program in Brazil. Publius, 42(1), 25–51. 9. Lubell, M., Robins, G., Wang, P. (2014). Network structure and institutional complexity in an ecology of water management games. Ecology and Society, 19(4). 10. Weimer, D. L., Vining, A. R. (2017). Policy Analysis: Concepts and Practice. Wyd. 6. Routledge. Rozdział 11, Adoption. 11. St.Denny, E., Cairney, P. (2024). Learning how to learn: Teaching policy analysis from the perspective of the new policy sciences. W: Handbook of Teaching Public Policy. Tekst autorów. AI i rzetelność analizy 12. Lyubashenko, I., Kędzia, P. Beyond Stakeholder Simulation: AI as Document Exploration Tool in Migration Policy Evaluation. Polski Przegląd Ewaluacyjny, nr 1(4)/2025; publikacja udostępniona w 2026 r. DOI. Fragmenty dotyczące walidacji i ograniczeń symulowania interesariuszy. 13. Anuj, H., Den Boer, H., Raimondo, E. (2025). Balancing Innovation and Rigor: Guidance for the Thoughtful Integration of Artificial Intelligence for Evaluation. IEG World Bank / IOE IFAD. Fragmenty dotyczące weryfikacji wyników. 14. United Nations Evaluation Group (2025). Ethical Principles for Harnessing AI in United Nations Evaluations. Wybrane zasady przejrzystości, rzetelności i odpowiedzialności. 15. Przewodnik korzystania z AI dla studentów udostępniony na platformie kursu, czytany łącznie z zasadami niniejszego sylabusa. Lista uzupełniająca stanowi pulę doboru. Do każdego spotkania obowiązują wyłącznie fragmenty wskazane na platformie; nie wymaga się przeczytania wszystkich pozycji w całości. Prowadzący wskazują dostęp biblioteczny lub udostępniają materiały zgodnie z prawem. Dokumenty określające zasady korzystania z AI Uchwała nr 29/2025 Rady Dydaktycznej z 7 maja 2025 r. w sprawie szczegółowych zasad korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w procesie kształcenia, wraz ze wzorem oświadczenia i AIAS-v1, udostępniona na platformie kursu; uchwała nr 75 URK z 11 września 2026 r. w sprawie wytycznych dotyczących korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w procesie kształcenia. |
Uwagi
|
W cyklu 2025Z:
brak |