Analiza danych w badaniach językoznawczych 4100-IMADWBJ
Celem kursu jest zapoznanie studentów z podstawymi metodami analizy danych wykorzystywanymi w językoznawstwie stosowanym, ze szczególnym uwzględnieniem kontekstów edukacyjnych i glottodydaktycznych. Kurs kładzie nacisk przede wszystkim na analizę danych ilościowych, przy równoczesnym wprowadzeniu do analiz jakościowych, umożliwiając studentom zdobycie umiejętności interpretacji wyników oraz formułowania wniosków opartych na danych empirycznych.
Celem zajęć jest przygotowanie studentów do samodzielnego przeprowadzania podstawowych analiz danych w badaniach językoznawczych, ze szczególnym uwzględnieniem danych pochodzących z badań nad edukacją językową i procesem przyswajania języków obcych. Studenci uczą się świadomego doboru metod i technik analitycznych adekwatnych do rodzaju danych i pytań badawczych, krytycznej oceny jakości wyników i dobrych praktyk badawczych, w tym prezentowania danych zgodnie z zasadami rzetelności naukowej.
Zajęcia mają charakter warsztatowy, co umożliwia praktyczne zastosowanie poznanych metod analizy danych w odniesieniu do rzeczywistych danych empirycznych.
Kurs obejmuje:
- analizę danych ilościowych przy użyciu specjalistycznego oprogramowania, w tym przygotowanie danych, obliczanie statystyk opisowych, testowanie zależności i hipotez, wizualizację wyników oraz interpretację wyników statystycznych w kontekście badań językoznawczych;
- wprowadzenie do analizy jakościowej, obejmujące podstawowe techniki kodowania danych, identyfikację kategorii i wzorców oraz łączenie wyników jakościowych z kontekstem badań edukacyjnych;
- doborór metod analitycznych, oceny ich adekwatności oraz interpretacji danych i prezentacji wyników zgodnie z zasadami rzetelności naukowej i w odniesieniu do literatury przedmiotu.
Kurs przygotowuje studentów do podstawowej analizy danych empirycznych niezbędnej w pracy badawczej prowadzonej w ramach przygotowania prac dyplomowych na seminariach magisterskich.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty kształcenia
Wiedza - student zna i rozumie:
- główne metody i techniki analizy danych stosowane w badaniach językoznawczych, zasady doboru narzędzi analitycznych do określonego problemu badawczego oraz przykłady zastosowań metod analizy danych w badaniach empirycznych dotyczących edukacji językowej i przyswajania języków obcych (K_W05).
Umiejętności - student potrafi:
- zastosować wybrane techniki i narzędzia analizy danych w badaniach empirycznych dotyczących edukacji językowej i przyswajania języków obcych oraz krytycznie interpretować wyniki analiz i odnosić je do istniejącej literatury badawczej w językoznawstwie stosowanym (K_U01),
- wykorzystać specjalistyczne oprogramowanie i narzędzia informatyczne do opracowania i wizualizacji wyników badań (K_U04).
Kompetencje społeczne - student jest gotów do:
- krytycznej oceny odbieranych treści oraz własnej wiedzy i umiejętności w zakresie analizy danych w badaniach empirycznych dotyczących edukacji językowej i przyswajania języków obcych (K_K01),
- do poszukiwania źródeł wiedzy i wsparcia eksperckiego w zakresie analizy danych w badaniach empirycznych dotyczących edukacji językowej i przyswajania języków obcych (K_K02).
Kryteria oceniania
ZASADY ZALICZANIA PRZEDMIOTU
Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia jest:
1. obecność na zajęciach stacjonarnych (dopuszczalna jest jedna nieobecność na zajęciach stacjonarnych),
2. wykonanie wszystkich zadań cząstkowych przewidzianych do realizacji zarówno podczas zajęć stacjonarnych, jak i na platformie e-learningowej.
Metody oceniania:
Zaliczenie przedmiotu następuje na podstawie:
1. oceny z zadania praktycznego z analizy danych przeprowadzonego na koniec semestru (weryfikowane efekty uczenia się: K_W05, K_U01, K_U04, K_K01, K_K02) - waga w ocenie końcowej z przedmiotu 60%,
2. oceny aktywności studenta na zajęciach stacjonarnych - w klasie (weryfikowane efekty uczenia się: K_W05, K_U01, K_U04, K_K01, K_K02) - waga w ocenie końcowej z przedmiotu 40%,
Kryteria oceniania:
1. Ocena z zadania praktycznego z analizy danych przeprowadzonego na koniec semestru - 60 punktów
- poprawność i kompletność analizy, poprawność i klarowność prezentacji wyników oraz poprawność interpretacji wyników.
Skala punktowa (0–60 pkt):
54–60 pkt → bardzo dobry (5,0)
51–53 pkt → dobry plus (4,5)
45–50 pkt → dobry (4,0)
42–44 pkt → dostateczny plus (3,5)
36–41 pkt → dostateczny (3,0)
0–35 pkt → niedostateczny (2,0)
2. Ocena aktywności studenta na zajęciach stacjonarnych - w klasie - 40 punktów.
- przygotowanie merytoryczne do zajęć – stopień zapoznania się z literaturą i materiałami kursowymi oraz ich wykorzystanie podczas zajęć (20 pkt),
- udział w dyskusjach i ćwiczeniach praktycznych na zajęciach– częstotliwość, jakość wypowiedzi, samodzielność, zdolność do uzasadniania własnych obserwacji na podstawie danych oraz praca z oprogramowaniem PS IMAGO PRO (20 pkt).
Skala punktowa (0–40 pkt):
36–40 pkt → bardzo dobry (5,0) - aktywność i zaangażowanie w zajęcia bardzo duże, student w pełni realizuje efekty uczenia się.
34–35 pkt → dobry plus (4,5) - aktywność i zaangażowanie w zajęcia bardzo duże, student w wysokim stopniu realizuje efekty uczenia się.
30–33 pkt → dobry (4,0) - duża aktywność i zaangażowanie w zajęcia, student w wysokim stopniu realizuje efekty uczenia się.
28–29 pkt → dostateczny plus (3,5) - aktywność i zaangażowanie w zajęcia zadowalające, student realizuje większość efektów uczenia się.
24–27 pkt → dostateczny (3,0) - aktywność i zaangażowanie w zajęcia minimalne, student realizuje część efektów uczenia się, ale w ograniczonym zakresie.
0–23 pkt → niedostateczny (2,0) - aktywność i zaangażowanie w zajęcia bardzo slabe, student nie realizuje większości efektów uczenia się.
.................................................................
Student musi uzyskać wynik ogólny (ocena z testu/zadania praktycznego i aktywność na zajęciach) przynajmniej 60%, aby uzyskać ocenę pozytywną i zaliczyć przedmiot.
90–100% → bardzo dobry (5,0)
85–89% → dobry plus (4,5)
75–84% → dobry (4,0)
70–74% → dostateczny plus (3,5)
60–69% → dostateczny (3,0)
0–59% → niedostateczny (2,0)
..................................................................
Zastosowanie narzędzi SI do wykonywania zadań w czasie kursu jest dopuszczalne wyłącznie w zakresie niesprzecznym z realizacją zakładanych efektów uczenia się oraz po uzyskaniu pisemnej zgody prowadzącego, który weryfikuje proponowany cel, zakres i sposób ich wykorzystania pod kątem zgodności z tymi efektami. Student jest zobowiązany do przedstawiania pełnego zakresu zastosowania narzędzi SI do przygotowania i wykonania zadań w ramach przedmiotu, wraz z określeniem celów i sposobów użycia SI, z wyraźnym oznaczeniem elementów powstałych przy wsparciu SI. Niespełnienie powyższych wymogów jest traktowane jako naruszenie zasad samodzielności i skutkuje uznaniem pracy za niesamodzielną oraz oceną niedostateczną.
Praktyki zawodowe
Nie dotyczy.
Literatura
Literatura obowiązkowa (wybrane rozdziały i fragmenty z poniższych pozycji):
Józefacka, N., Kołek, M. F., & Arciszewska-Leszczuk, A. (2023). Metodologia i statystyka: Przewodnik naukowego turysty. PWN.
Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. 6th edition. Sage.
Brown, J. D., & Rodgers, T. S. (2014). Doing second language research. OUP.
Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2017). Research methods in education. Routledge.
Larson-Hall, J. (2016). A guide to doing statistics in second language research using SPSS and R. Routledge.
Braun, V., & Clarke, V. (2013). Successful qualitative research : A practical guide for beginners. SAGE.
Braun, V., & Clarke, V. (2022). Thematic Analysis : A Practical Guide. SAGE.
O’Reilly, K. (2025). Qualitative research methods for everyone : An essential toolkit. Bristol University Press.
Tracy, S. J. (2025). Qualitative research methods: Collecting evidence, crafting analysis, communicating impact. Wiley Blackwell.
Studenci zobowiązani są również do przeczytania/zapoznania się z materiałami umieszczonymi na platformie e-learningowej lub dostarczonymi na zajęcia przez wykładowcę. Są to artykuły, rozdziały, opracowania i materiały elektroniczne (np. prezentacje, filmy video).
Uwagi
|
W cyklu 2025Z:
W czasie kursu wykorzystywane jest oprogramowanie PS IMAGO PRO (SPSS). |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: