Versions
Department of Technical Education
Objectives
Learning outcomes
Knowledge
- Ismeri a tudományos kutatás főbb lépéseit
- Ismeri a kutatástechnikát támogató szoftverek kezelésének alapjait.
- Ismeri a kutatástechnika méréselméleti hátterét.
- Ismeri a magasabb szintű statisztikai módszereket
Ability
- Képes egy kutatási folyamat lépéseinek értelmezésére.
- Képes megfelelően kezelni statisztikai módszereket.
- Képes a kutatás során feltárt eredményeket értelmezni, következtetéseket levonni, eredményeket publikálni.
Attitude
- Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval és hallgató társaival,
- Csoportos feladatvégzés, tanulás és munkavégzés esetén irányítóként és végrehajtóként egyaránt határozott, konstruktív, együttműködő, kezdeményező.
- Nyitott és befogadó az oktatás és képzés új eredményei iránt.
Autonomy and responsibility
- Önállóan végzi a feladatok és problémák végiggondolását és adott források alapján történő megoldását,
- Nyitottan fogadja a megalapozott kritikai észrevételeket.
- Csoportmunkában a cél elérése érdekében autonóm módon, a csoport többi tagjával együttműködve (illetve esetenként azokat irányítva) mozgósítja elméleti és gyakorlati tudását, képességeit.
Methodology of teaching
Materials supporting learning
- Mitev Ariel, Sajtos László: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv
- Falus Iván, Ollé János: Statisztikai módszerek pedagógusok számára
General Rules
A 3.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése év során megírt három házi feladat eredménye alapján.
Performance evaluation methods
A. Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: 1. Részteljesítmény-értékelés (házi feladatok): a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek értékelése.
Proportion of performance evaluations performed during the diligence period in the rating
- részteljesítmény értékelés (1. házi feladat): 33%
- részteljesítmény értékelés (2. házi feladat): 33%
- részteljesítmény értékelés (3. házi feladat): 34%
- összesen: 100%
Proportion of examination elements in the rating
- :
Grading
| % | |
|---|---|
| Excellent | |
| Very good | 87–100 |
| Good | 75-87 |
| Satisfactory | 62-75 |
| Pass | 50-62 |
| Fail | < 50 |
Correction and retake
1) A házi feladat a mindenkori Tanulmányi és Vizsgaszabályzat előírásai szerint, a Térítési és Juttatási Szabályzatban előírt díjak megfizetése mellett pótolható.
Study work required to complete the course
| Work type | Amount of work hours |
|---|---|
| 5 | |
| 15 | |
| 25 | |
| 45 |
Approval and validity of subject requirements
Topics discussed during the semester
A 3.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blokkokból áll. Ezek hossza alapesetben 5 óra, ám a hallgatók összetételétől és az általuk javasolt problémák tárgyalásának jellegétől függően arányuk az egyes félévek során változhat. Az egyes félévekben meghirdetett kurzusok sillabuszaiban e témaelemeket ütemezzük a naptári és egyéb adottságok szerint.
| Topics of lectures | |
|---|---|
| 1. | A kutatás célja, tartalma, környezete. Szakirodalom feltárása és feldolgozása. Előfeltevések és hipotézisek kidolgozása. Statisztikai programok kezelése (EXCEL, SPSS). Gyakoriság. Középértékek. Szóródás. Mérési hibák, skálázás. |
| 2. | A kutatási terv előkészítése, lebonyolítása. A kutatás eredményeinek értelmezése, következtetések levonása. Szórásnégyzet, szórás. Kovariancia, korrelációs együttható. Normális eloszlások. Pont- és intervallumbecslés - konfidencia-intervallum. A statisztikában alkalmazott főbb eloszlástípusok. |
| 3. | Mintavétel alapfogalma és formái. Primer és szekunder kutatási módszerek. Reprezentativitás. |
| 4. | Tartalomelemzés. Szövegbányászati módszerek. |
| 5. | Hipotézisvizsgálat. Egymintás t-próba. Kereszttábla-elemzés. |
| 6. | Adatok képi megjelenítése, vizualizáció. |
| 7. | A szakdolgozatok megírásánál alkalmazható módszerek. |
Lecturers participating in teaching
| Name | Rank | Contact |
|---|---|---|