SODC007 Kvantitativní a kvalitativní metody pedagogického výzkumu 2

Pedagogická fakulta
podzim 2023
Rozsah
0/0/0. 6 kr. Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.
Vyučující
doc. PhDr. Jiří Němec, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. PhDr. Jiří Němec, Ph.D.
Katedra sociální pedagogiky – Pedagogická fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Kateřina Štěpařová
Dodavatelské pracoviště: Katedra sociální pedagogiky – Pedagogická fakulta
Předpoklady
SODC006 Kvantitativní metody 1
Předmět je koncipovaný jako povinný v rámci doktorského studijního programu Sociální pedagogika. Předmět navazuje na SPC006 Kvantitativní a kvalitativní metody pedagogického výzkumu 1 a rozšiřuje konkrétní témata v kontextu tvorby disertační práce doktorandů.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Cíle předmětu
Cílem předmětu je zlepšit dovednost PhD studentů projektovat kvalitativní i kvantitativní výzkumný design v oblasti sociální pedagogiky a procvičit způsoby analýzy a interpretace kvalitativních i kvantitativních dat. Získané dovednosti PhD studenti uplatní při tvorbě své disertační práce.
Výstupy z učení
Na konci předmětu bude studující schopen: - v diskusi o tématu disertační práce prokázat hlubokou orientaci ve způsobech sběru, analýzy a interpretaci dat a to včetně tzv. dat vícerozměrných; - na vlastní matici dat z disertačního výzkumu prokázat schopnost analyzovat data; - testovat hypotézy prostřednictvím vhodně zvolených statistických analýz; - uvést příklady aplikace vybraných statistických postupů v prostředí pedagogického výzkumu, které lze propojit s tématem disertační práce; - interpretovat kvalitativní výzkumná data; - navrhnout evaluační typ výzkumu pro téma disertační práce.
Osnova
  • Možnosti kvantitativní analýzy dat
  • Teorie deskripční (popisné – kvalitativně popisujeme určitý jev) a explanační (vysvětlujeme daný jev), predikční (předpovídání daného jevu). Fáze práce s daty, získávání dat, analýza dat, interpretace dat
  • Základní a výběrový soubor: statistický soubor, kritérium pro členství v množině, základní soubor nebo též universum. výběrový soubor, rozsah souboru, reprezentativnost, metody náhodného výběru, stratifikovaný náhodný výběr, vícestupňový shlukový výběr, systematický výběr, výběr na základě dobrovolnosti, výběr na základě dostupnosti, kvótní výběr
  • Základní statistické znaky: vlastnosti prvků, zkoumané znaky jako proměnné, druhy proměnných, stupnice měření, zobrazování dat spojitých a nespojitých.
  • Charakteristika proměnných, definice jednotlivých úrovní měření (nominální, ordinální, metrická, poměrová data), návrhy možných analýz jednotlivých typů dat.
  • Druhy rozdělení a jejich charakteristiky: míra polohy (jejich využití u různých typů dat, průměr, medián, modus, rozptýlenosti (variační rozpětí, rozptyl a směrodatná odchylka), špičatosti a šikmosti.
  • Testování hypotéz, princip, testové kritérium, výpočet pravděpodobnosti, hladina významnosti, uveďte na konkrétním příkladu)
  • Statistické zpracování a interpretace dat, základy ovládání zvoleného software (Statistica (SPSS, JASP apod.) Základní pojmy – Popisná i induktivní statistika, míry centrální tendence, průměr, modus, modus, směrodatná odchylka, rozptyl, míra šikmosti a špičatosti, histogram. Předpokládá se dovednost v užití interpretačních postupů na základě znalosti popisné statistiky.
  • Statistická indukce – statistický odhad, testy normality rozdělení, testování hypotéz, chí-kvadrát, t-testy, korelační analýza, regresní analýza, analýza rozptylu.
  • Vícerozměrné statistické metody – analýza hlavních komponent, faktorová analýza, shluková analýza, vícerozměrná regrese apod.
  • Úvod do software Statistica: Zobrazování dat, grafy vstupních dat, grafy bloku dat, výstupy, pracovní sešity a protokoly, úprava grafů.
  • Možnosti kvalitativní analýzy dat:
  • Kvalitativní metody a teorie, její sociální pojetí. Terénní výzkum. Pojetí kategorie a její kódování, dimenze. Paradigmatický model kvalitativního výzkumu. Vztahy mezi kategoriemi, kontextuální podmínky pozorování. Induktivní a deduktivní postupy. Teoretické rámce konceptualizace příběhu. Znaky a vlastnosti teorie. Analytický pohled na jevy a procesy. Interakční vlivy a matice. Empirie versus formální teorie (východisko pro rozhovor a pozorování). Metoda záznamů a diagramů, postupy třídění jevů (dat). Vědecké zásady a empirické ukotvení kvalitativního výzkumu.
  • Východiska kvalitativního výzkumu.
  • Hermeneutická koncepce, fenomenologická škola, Frankfurtská škola, vliv kognitivní a humanistické psychologie. Kombinování kvalitativních metod, triangulace. Kvalitativní pozorování, dotazování, rozhovor aj. Struktura písemné zprávy o kvalitativním výzkumu. Principy kvalitativního výzkumu, výzkumný problém, zdroje výzkumných problémů, formulování výzkumných otázek. Teoretická citlivost, definice a její zdroje (vztah mezi tvořivostí a vědou), práce s literaturou, definice pojmů.
Literatura
    povinná literatura
  • SILVERMAN, D. Jako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava : IKAR, 2005.
  • KERLINGER, F. N. Základy výzkumu chování : pedagogický a psychologický výzkum : Foundations of behavioral research (Orig.). Vyd. 1. Praha : Academia, 1972.
  • HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha : Portál, 2004.
  • MAŇÁK, J.; ŠVEC, V.; ŠVEC, Š. Slovník pedagogické metodologie. Brno : Paido, 2005.
    doporučená literatura
  • MAREŠ, Petr, Ladislav RABUŠIC a Petr SOUKUP. Analýza sociálněvědních dat (nejen) v SPSS. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2015, 508 s. ISBN 978-80-210-6362-4. Projekty Nakladatelství Munipress info
  • MELOUN, Milan, Jiří MILITKÝ a Martin HILL. Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech. Vyd. 1. Praha: Academia, 2005, 449 s. ISBN 8020013350. info
Výukové metody
diskuse, samostudium, realizace výzkumu, zpětnovazební hodnocení.
Metody hodnocení
Zkouška: Součástí hodnocení bude: schopnost kritické reflexe zvoleného výzkumného postupu (výhody, možná omezení, zkreslení apod.), tvořivost návrhu vlastního výzkumného šetření (zejména originalita postupu), schopnost explanace daného výzkumného problému, dovednost sběru a analýzy dat v přirozeném prostředí sociální reality, elaborace teoretického ukotvení, schopnost vést diskusi.
Informace učitele
http://moodlinka.ped.muni.cz/mod/resource/view.php?id=8832
Požadavky ke zkoušce: předložení vlastních dat (datové matice) z realizovaného výzkumu (předvýzkumu v rámci disertace) a ukázku analýzy (kvalitativní a kvantitativní). Předmět je podpořený e-learningovým kurzem. Další materiály jsou dostupné z: http://moodlinka.ped.muni.cz/course/view.php?id=641
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2024, podzim 2024, jaro 2025.