I. SUBJECT DESCRIPTION
II. SUBJECT REQUIREMENTS
III. COURSE CURRICULUM
SUBJECT DATA
OBJECTIVES AND LEARNING OUTCOMES
TESTING AND ASSESSMENT OF LEARNING PERFORMANCE
THEMATIC UNITS AND FURTHER DETAILS
Subject name
INTRODUCTION TO MEASUREMENT AND STATISTICAL METHODS
ID (subject code)
BMEGT51S571
Type of subject
contact hour
Course types and lessons
Type
Lessons
Lecture
15
Practice
12
Laboratory
0
Type of assessment
exam
Number of credits
15
Subject Coordinator
Name
Dr. Kata János
Position
acdemic rank: teacher
Contact details
kata.janos@gtk.bme.hu
Educational organisational unit for the subject
Department of Technical Education
Subject website
Language of the subject
magyar
Curricular role of the subject, recommended number of terms

Programme: Measurement-assessment specialist teacher from 2021/22/Term 2

Subject Role: Compulsory

Recommended semester: 3

Direct prerequisites
Strong
None
Weak
None
Parallel
None
Exclusion
None
Validity of the Subject Description
Approved by the Faculty Board of Faculty of Economic and Social Sciences, Decree No: 581046/15/2021. Valid from: 24.11.2021.

Objectives

A tantárgy célkitűzése, hogy megismertesse a hallgatót a méréstechnika alapfogalmaival, a statisztikai értékelés alapeljárásaival, ezek összefüggéseivel. Ennek során frissítse fel a hallgató általános számítógépkezelési és informatikai kompetenciáit, tanítsa meg számára az elemzések során felhasznált szoftverek kezelésének elemeit. Mindezekkel alapozza meg a kutatások és fejlesztések során felhasználható elemző eljárások elsajátítását. .

Academic results

Knowledge
  1. 1. Ismeri számítógép és perifériáinak működését, használatának elemeit.
  2. 2. Tájékozott az elemző programok alapvető szolgáltatásainak funkcióival és tudja azokat használni.
  3. 3. Ismeri kutatások során alkalmazható mérési eljárásokat, azok fő jellemzőit és kapcsolatukat a statisztikai elemzés módszereivel.
  4. 4. Ismeri a statisztikai adatelemzés alapvető, elsősorban leíró statisztikai témaköreinek elméleti alapjait
Skills
  1. 1. Képes adatfeltárásra primer és szekunder forrásokból.
  2. 2. Képes meghatározni az adatfeldolgozásra felhasználható statisztikai alapeljárások körét, figyelembe venni azok előnyeit és hátrányait.
  3. 3. Képes az alapvető statisztikai eljárások végrehajtására számítógép segítségével.
  4. 4. Képes az elemzés eredményeinek statisztikai, matematikai és pedagógiai értelmezésére. ezek alapján fejlesztési javaslatok megfogalmazására.
Attitude
  1. 1. A folyamatok, objektumok és személyek értékelésében és minősítésében a szubjektív elemek háttérbe szorítása az objektív módszerek alkalmazásával szemben.
Independence and responsibility
  1. 1. Döntéseiben szakmai önreflexióra és önkorrekcióra képes.
  2. 2. Jelentős mértékű önállósággal rendelkezik szakmája átfogó és speciális kérdéseinek felvetésében és elemzésében.
  3. 3. Együttműködés és felelősségvállalás jellemzi.

Teaching methodology

Az elméleti ismeretek előadáson történő átadása, a tanult technikai (szoftverkezelési), illetve adatfeltárási, adatelőkészítési és adatelemzési módszerek gyakorlaton és otthoni önálló munkával történő begyakorlása és elsajátítása. Az eredmények értékelésének csoportmunkában történő feldolgozása, esettanulmányok elemzése.

Materials supporting learning

  • Tankönyvek, jegyzetek, letölthető anyagok:
  • 1. Kata János: Statisztikai módszerek a pedagógus munkájában (tanszéki jegyzet, forrása: moodle-tanlap)
  • 2. Varga Lajos: Kutatásmódszertan (Közoktatásvezetői szak jegyzete, Budapest, 2006.)
  • 3. Ketskeméty László-Izsó Lajos-Könyves Tóth Előd: Bevezetés az SPSS Statistics programrendszerbe, Artéria Stúdió Kft, Budapest, 2011

General Rules

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése a félév során megírt három házi feladat, illetve az elméleti tananyag elsajátításának ellenőrzésére irányuló szóbeli vizsga eredménye alapján történik.

Performance assessment methods

A. Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: 1. Részteljesítmény-értékelés (házi feladatok): a tantárgyi tudás, az önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek értékelése. B. Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés (vizsga) 1. van

Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating

  • 1. részteljesítmény értékelés (1. házi feladat): 16
  • 2. részteljesítmény értékelés (2. házi feladat): 17
  • 3. részteljesítmény értékelés (3. házi feladat): 17
  • szóbeli vizsga: 50

Percentage of exam elements within the rating

  • -: -

Conditions for obtaining a signature, validity of the signature

A Kari Hallgatói Képviselet véleményezése után jóváhagyta dr. Lógó Emma oktatási dékánhelyettes -én, érvényes -től.

Issuing grades

%
Excellent 100-100
Very good 87-100
Good 75-87
Satisfactory 62-75
Pass 50-62
Fail 0-49

Retake and late completion

1) A házi feladat és a vizsga a mindenkori Tanulmányi és Vizsgaszabályzat előírásai szerint, a Térítési és Juttatási Szabályzatban előírt díjak megfizetése mellett pótolható.

Coursework required for the completion of the subject

Nature of work Number of sessions per term
részvétel a kontakt tanórákon 27
házi feladatra felkészülés 3x60
tanórákra való felkészülés 3x60
számítógépes gyakorlás 100
vizsgafelkészülés 50
egyéb felkészülés 153

Approval and validity of subject requirements

Consulted with the Faculty Student Representative Committee, approved by the Vice Dean for Education, valid from: 08.11.2021.

Topics covered during the term

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a képzés adottságaihoz igazítva a négy konzultációs időpontnak megfelelő tematikai blokkokból áll. Ezek hossza a hallgatók összetételétől és az általuk javasolt problémák tárgyalásának jellegétől függően az egyes félévek során változhat.

Lecture topics
1. A gyakorlatok témái
2. Mérési skálák alkalmazása, adatok típusának felismerése. Reprezentativitás (elvi) elemzése különböző adathalmazokon. Átlag, módusz, medián, szórás, relatív gyakoriság stb. meghatározása különböző adatbázisokból.
3. A számítógép kezelésének alapvető fogásai. Az excel (táblázatkezelő) használata, szolgáltatásainak megismerése. Statisztikai alapszámítások excellel.
4. Az SPSS telepítése, funkcióinak megismerése. Adatbevitel manuálisan és külső forrásokból. A statisztikai alapfogalmak meghatározása SPSS-ben.
5. Kérdőívszerkesztő programok. A kérdőív szerkesztésének alapvető szempontjai és szabályai. Kérdőív szerkesztése.

Additional lecturers

Name Position Contact details
-

Approval and validity of subject requirements