Analiza danych w badaniach językoznawczych 4100-IMADWBJ

Efekty przedmiotowe (P) i odpowiadające im efekty kierunkowe (K):
Wiedza - student zna i rozumie:
P_W01. Student zna i wyjaśnia założenia oraz możliwości zastosowania metod ilościowej i jakościowej analizy danych w badaniach z zakresu edukacji językowej i przyswajania języków. (K_W05)
P_W02. Student rozumie i uzasadnia kryteria doboru metod, technik oraz narzędzi informatycznych do rodzaju danych i celu badania językoznawczego. (K_W05)

Umiejętności - student potrafi:
P_U01. Student potrafi dobrać i uzasadnić metodę oraz technikę analizy odpowiednią do problemu badawczego i rodzaju zgromadzonych danych językowych. (K_U01)
P_U02. Student potrafi przeprowadzić analizę empirycznych danych językowych przy użyciu odpowiednich technik analitycznych i specjalistycznych narzędzi informatycznych. (K_U01, K_U04)
P_U03. Student potrafi interpretować, krytycznie oceniać i prezentować wyniki analizy danych, uwzględniając ograniczenia zastosowanej metody oraz zasady rzetelności naukowej. (K_U01, K_U04)

Kompetencje społeczne - student jest gotów do:
P_K01. Student jest gotów do krytycznej oceny własnej wiedzy, przyjętych założeń analitycznych oraz wiarygodności interpretacji wyników badań językoznawczych. (K_K01)
P_K02. Student jest gotów do uznawania znaczenia wiedzy metodologicznej w rozwiązywaniu problemów badawczych oraz do zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z doborem metody, narzędzia lub interpretacją wyników. (K_K02)

1. Zasady zaliczenia przedmiotu
Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia przedmiotu jest:
– obecność na zajęciach (dopuszczalna jest 1 nieobecność; nieusprawiedliwione nieobecności powyżej limitu skutkują oceną NK i koniecznością powtarzania przedmiotu),
– terminowe wykonanie wszystkich obowiązkowych zadań pisemnych i/lub ustnych realizowanych podczas zajęć oraz na platformie e-learningowej.
Ocena końcowa ustalana jest na podstawie metod i kryteriów oceniania opisanych poniżej w punktach 2, 3 i 4, zgodnie z przypisanymi wagami.

Korzystanie z narzędzi SI i technologii wspierających przetwarzanie języka jest dopuszczalne wyłącznie w zakresie niesprzecznym z realizacją zakładanych efektów uczenia się, za zgodą prowadzącego, po uzgodnieniu zakresu ich zastosowania oraz pod warunkiem złożenia pisemnej deklaracji. Wykorzystanie narzędzi SI bez zgody prowadzącego jest traktowane jako naruszenie zasad samodzielności i skutkuje oceną niedostateczną.

2. Metody oceniania
a) test umiejętności analizy danych z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania oraz prezentacji i interpretacji wyników, składający się z zadań praktycznych,
- weryfikowane efekty uczenia się: K_W05, K_U01, K_U04, K_K01, K_K02),
- waga w ocenie końcowej z przedmiotu 75%,
b) test wiedzy z zakresu analizy danych, prezentacji i interpretacji wyników - znajomość, identyfikacja i zastosowanie podstawowych pojęć, klasyfikacji, celów i technik,
- weryfikowane efekty uczenia się: K_W05, K_K01, K_K02)
- waga w ocenie końcowej z przedmiotu 25%.

3. Kryteria oceniania
a) Kryteria oceny z testu umiejętności:
- poprawność i kompletność analizy,
- poprawność i klarowność prezentacji wyników oraz
- poprawność i kompletność interpretacji wyników.
b) Kryteria oceny z testu wiedzy:
- poprawność i kompletność odpowiedzi.
Kryteria oceny każdego testu stosowane łącznie. Wszystkie muszą być spełnione w stopniu przynajmniej zadowalającym. Ocena każdego testu odbywa się zgodnie z obowiązującą punktacją i skalą ocen.

4. Skala ocen
Próg uzyskania oceny pozytywnej i zaliczenia przedmiotu to uzyskanie minimum 60% z każdego testu - a) i b).
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)

Nie dotyczy.

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).