ADJ: Maxqda w badaniach jakościowych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 3500-ADJ-2MAX |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.2
|
Nazwa przedmiotu: | ADJ: Maxqda w badaniach jakościowych |
Jednostka: | Wydział Socjologii |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
4.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | fakultatywne |
Założenia (opisowo): | Podstawowa wiedza z zakresu metodologii badań jakościowych, znajomość języka angielskiego umożliwiająca lekturę tekstów metodologicznych |
Tryb prowadzenia: | w sali |
Skrócony opis: |
Celem zajęć będzie praktyczna nauka zastosowania programu MAXQDA do jakościowej analizy danych. Uczestnicy poznają sposoby pracy z programem podczas jakościowej analizy treści z różnych źródeł: wywiadów, materiałów wizualnych, materiałów prasowych, treści internetowych (Twitter, strony internetowe, etc.). Studenci poznają zastosowanie kluczowych funkcji programu do przeprowadzenia takich analiz krok po kroku. Zdobyte w ten sposób umiejętności będą mogły zostać wykorzystane zarówno w naukowych, jak i komercyjnych badaniach społecznych. |
Pełny opis: |
Celem kursu będzie praktyczna nauka zastosowania programu MAXQDA do jakościowej analizy treści i materiałów wizualnych. Uczestnicy kursu poznają najważniejsze funkcje programu pomocne w samej analizie, jak i różne możliwości zastosowania tych funkcji do analizy różnego typu materiałów, m.in. wywiadów, materiałów wizualnych, materiałów prasowych, treści internetowych (Twitter, strony internetowe, etc.). Przedstawione zostaną możliwości łączenia analiz różnorodnych materiałów, a także ograniczenia w zastosowaniu MAXQDA i potencjalne problemy metodologiczne, w tym związane z pracą zespołową. Studenci poznają zastosowanie kluczowych funkcji programu do przeprowadzenia takich analiz krok po kroku. Uczestnicy zapoznają się również z oferowanymi przez program narzędziami do analizy ilościowej i do wizualizacji danych (np. powiązań między kodami, chmury kodów, etc.). Zdobyte w ten sposób umiejętności będą mogły zostać wykorzystane zarówno w naukowych, jak i komercyjnych badaniach społecznych. W ramach kursu, studenci będą pracować przy komputerach, a także pracować w domu. Oddane zadania domowe (np. zakodowanie fragmentu tekstu, przygotowanie wizualizacji materiałów) będą podstawą do zaliczenia zajęć. Zadań takich będzie w semestrze min. 5. Efektem końcowym zajęć będą prezentacje zespołów badawczych, omawiające przebieg i wyniki analizy. |
Literatura: |
Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2019). Analyzing qualitative data with MAXQDA: Text, audio, and video. Springer. Niedbalski, J. (2014). Komputerowe wspomaganie analizy danych jakościowych. Zastosowanie oprogramowania NVivo i Atlas.ti w projektach badawczych opartych na metodologii teorii ugruntowanej. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego. https://doi.org/10.18778/7969-060-2 |
Efekty uczenia się: |
K_W07 posiada pogłębioną wiedzę na temat wybranych metod i technik badań społecznych, ich ograniczeń, specyfiki i obszarów zastosowania K_W08 jest świadomy znaczenia refleksyjnego i krytycznego podejścia do wyników badań społecznych, analiz i procedur badawczych K_W09 wie jak zaplanować i zrealizować złożone ilościowe i jakościowe badania empiryczne; ma świadomość konsekwencji metodologicznych wyborów K_U04 potrafi posługiwać się kategoriami teoretycznymi oraz metodami badawczymi do opisu i analizy zmian społecznych i kulturowych we współczesnych społeczeństwach oraz ich konsekwencji K_U05 potrafi zaplanować i zrealizować badanie społeczne przy użyciu zaawansowanych ilościowych i jakościowych metod i technik badań socjologicznych K_U06 potrafi posługiwać się jednym dowolnym programem komputerowym służącym do analizy danych, korzystając z jego zaawansowanych funkcji K_U10 potrafi przygotować prezentację wybranego zagadnienia lub badania w języku polskim i w języku obcym K_K03 potrafi gromadzić, wyszukiwać, syntetyzować, a także krytycznie oceniać informacje na temat zjawisk społecznych K_K04 potrafi argumentować stawiane tezy posługując się dowodami naukowymi K_K10 bierze odpowiedzialność za projektowane i wykonywane zadania |
Metody i kryteria oceniania: |
Aktywność na zajęciach, przygotowanie zadań domowych w formie plików MAXQDA lub eksportów (min. 5 w czasie kursu). Zadania domowe będą wymagały wykorzystania wiedzy zdobytej na zajęciach, np. zakodowania fragmentu tekstu, wizualizacji danych, etc. Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu:2 Zasady zaliczania poprawkowego: takie same jak w I terminie |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (w trakcie)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-01-28 |
Przejdź do planu
PN WAR
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Warsztaty, 30 godzin, 12 miejsc
|
|
Koordynatorzy: | Marta Kołodziejska | |
Prowadzący grup: | Marta Kołodziejska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.