Перейти к основному содержимому

Как сделать научное исследование: методология, инструменты, методы MSU

Запись на курс закрыта

В данный момент запись на курс окончена. Курс будет снова открыт весной 2018 г. Следите за новостями Открытого университет Егора Гайдара!

Курс предназначен для студентов и аспирантов, которые должны завершить обучение выпускной работой или диссертацией в области общественных наук, и для преподавателей, которые руководят научными исследованиями студентов и аспирантов. А также для всех исследователей, кто хотел бы освежить знания о различных методах и инструментах проведения исследования.

Мы предлагаем вам познакомиться с основами методологии проведения исследования, с некоторыми полезными инструментами, с популярными количественными и качественными методами исследования в общественных науках.

Успешно освоившим курс выпускникам выдается Удостоверение установленного образца. Обучение бесплатное.

Курс рассчитан на 72 часа, состоит из 8 модулей, материалы к каждому из них публикуются раз в неделю, курс продолжается 2 месяца. Каждый модуль сопровождается 1-2 короткими лекциями, презентациями и материалами преподавателей, заданиями к модулю. Итоговая работа по курсу – тест на усвоение всего представленного инструментария исследователя.

При возникновении технических сложностей просьба писать на почту: konstantin.antonevich@gmail.com

В результате обучения вы сможете лучше:

-      выбирать подходы, методы и инструменты для проведения своего научного исследования и/или организации исследовательской работы студентов,

-      применять современные электронные программы для проведения качественных и количественных исследований: на примере статистического пакета, языка программирования, гео-информационных систем, программ для контент-анализа качественных и смешанных текстов, программы визуализации результатов исследований,

-      уметь представить результаты своих исследований,

-      подготовить заявку на исследование для получения его финансирования,

-      понимать общие принципы работы с библиографическими информационными ресурсами.

Это весьма насыщенный курс, позволяющий получить представления о том, как сделать научное исследование, которое можно будет представить и строгой аттестационной комиссии, и научному фонду, финансирующему научные проекты, и библиометрическим системам, оценивающим рейтинг исследователей.

Курс «Как сделать научное исследование: методология, инструменты, методы» не рассчитан на глубокое погружение в конкретные методы и программы. Он дает представление о пестрой мозаике возможностей исследователя. Курс разработан на основе модуля, читаемого с 2013 года аспирантам экономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова в рамках научного семинара.

Авторы курса – Калабихина И.Е., д.э.н., профессор, Зотова Е.А., к.э.н., Калягин Г.В., к.э.н., Кучмаева О.В., д.э.н., Панин А.Н., к.г.н., Пересветов С.Б., к.э.н., Захаров Л.Н.

Входные требования: уровень образования – не ниже бакалавриата. При этом студенты-бакалавры также могут пройти полное обучение по программе, они не могут лишь претендовать на получение Удостоверения о повышении квалификации. 

 

Содержание курса

 

Модуль 1.  Научное исследование: основы методологии или дюжина пунктов (1 лекция, Калабихина И.Е.).

Как формулировать тему, цели и задачи исследования. Что такое объект, предмет исследования. Как описывать данные и методы. Как выглядят гипотезы и ожидаемые результаты. Что такое новизна исследования. Какова структура научной работы. Как делают библиографические ссылки.

 

Модуль 2. Современные количественные методы научных исследований: статистический анализ: на примере использование программы SPSS в прикладных исследованиях (2 лекции, Кучмаева О.В.).

(Лекция 1) Специфика и возможности программы SPSS. Структура программы. Наблюдения и переменные. Создание массива. Характеристика данных. Ввод и сохранение информации. Модули программы. Возможности преобразования данных. Модуль «Анализ данных».

(Лекция 2) Частотные распределения. Описательные статистики. Разведочный анализ. Таблицы сопряженности. Непараметрические критерии. Многомерный анализ.

 

Модуль 3. Современные количественные методы научных исследований: использование среды R (1 лекция, Пересветов С.Б.).

История и принципы развития среды. Специфика и возможности среды R. Удачные примеры использования среды R (интересные пакеты в среде для финансистов, демографов и других специалистов).

 

Модуль 4. Программы ГИС для прикладных количественных исследований (1 лекция, Панин А.Н.)

Основные характеристики ГИС. Специфика и современные возможности ГИС в общественных исследованиях. Удачные примеры использования ГИС в экономических и социально-демографических исследованиях и экспертных работах (наука, управление территориями, бизнес задачи).

 

Модуль 5. Качественные методы социологических исследований (1 лекция, Калабихина И.Е.).

Виды количественных и качественных методов сбора данных и их анализа. Недостатки и достоинства количественных и качественных методов. Критика данных. Мифы и реальные ограничения качественных методов и способы их преодоления. Взаимная польза друг от друга количественных и качественных методов. Программное обеспечение для работы с текстами (контент-анализ) и смешанными данными (облако тегов, портрет документов и другие инструменты). Примеры успешного использования качественных методов в экономике и демографии.

 

Модуль 6. Визуализация данных в научных исследованиях (1 лекция, Захаров Л.Н.).

Возможности визуализации. Подход бизнес-анализа данных. Основные типы графиков. Выбор типа графиков. Восприятие цветовой гаммы. Частые ошибки визуализации данных. Удачные примеры. Программы визуализации. Tableau Public. Microsoft Power BI. Qlik Sense. Лучшие практики.

 

Модуль 7. Введение в библиометрию и работа с библиографическими информационными ресурсами (1 лекция, Калягин Г.В.).

Статистический анализ научной деятельности. Индекс цитирования (как считается). Краткая история библиометрии. Web of Science Core Collection и базы данных на этой платформе. Международная аналитико-библиографическая база данных SCOPUS. Национальные индексы научного цитирования. Российский индекс научного цитирования. Индекс Хирша, импакт-фактор, другие индексы (что надо знать исследователю, желающему быть на вершине рейтинга).

Модуль 8. Общие принципы формирования исследовательской проектной заявки и технического задания на выполнение проекта. CV и анкета исследователя (2 лекции, Зотова Е.А.)

(Лекция 1) Заявки на проекты и ТЗ (технического задания). Оригинальный проект. Выражение заинтересованности в выполнении работы. Основные принципы написания заявки и ТЗ Требования. Бюджет. Поиск грантовых сайтов в Интернете.

(Лекция 2) Как писать CV и заполнять анкеты. Профиль. Профессиональный опыт. Образование и квалификация. Персональные данные. Образцы. Анкета для экспертов ООН.