Učni načrti predmetov družboslovne informatike

Transcription

UČNI NAČRTI PRENOVLJENIH PROGRAMOV NOSILCEV IZ KATEDRE ZA
INFORMATIKO IN METODOLOGIJO
NAZIV/IME PREDMETA: ANKETNA METODOLOGIJA (Survey metodology)
STOPNJA: Dodiplomski-univerzitetni
NOSILEC/KA: doc. dr. Katja Lozar Manfreda, red. prof. dr. Vasja Vehovar, asist. V.
Dolničar
ŠTEVILO UR: 60
ŠTEVILO KREDITOV: 5
ŠTUDIJSKO LETO: 2007/2008
1. Namen/cilji predmeta
Namen predmeta je študente seznaniti z najpogostejšimi metodami anketnega zbiranja
podatkov. Metode bomo spoznavali glede na dve dimenziji: stopnja uporabe računalniške
tehnologije (majhna, visoka) ter stopnja prisotnosti anketarja (ni prisoten, je prisoten).
Kombinacije teh dveh dimenzij dajejo številne anketne metode. Spoznali bomo tudi
posamezne korake procesa anketnega raziskovanja (od konceptualizacije raziskovalnega
problema do kodiranja in vnosa podatkov ter priprave podatkov za nadaljnje analize) in
specifičnosti anketnih metod na teh korakih. Še posebej se bomo posvetili sami fazi zbiranja
podatkov.
Študentom bomo torej omogočili, da spoznajo proces načrtovanja in izvajanja anketnih
raziskav ter pridobijo izkušnje v zvezi s problemi pri načrtovanju anketnih raziskav,
oblikovanju vprašalnikov ter vodenju anketnih raziskav.
2. Vsebina predmeta
- Podrobnejša predstavitev najpogostejših načinov anketiranja.
- Proces anketnega raziskovanja:
- načrtovanje in vodenje anketne raziskave,
- konceptualizacija raziskovalnega problema,
- oblikovanje in testiranje vprašalnika,
- vzorčni okvir in vzorčenje,
- kontaktiranje anketirancev,
- dejansko zbiranje podatkov (izpolnjevanje vprašalnikov),
- kodiranje in vnos podatkov,
- priprava podatkov za nadaljnje analize.
3. Študijska literatura
1) Groves, R. in drugi (2004): Survey Methodology. Hoboken, New Yersey: Wiley.
2) Biemer, P. in Lyberg, L. E. (2003): Intrdouction to Survey Quality. Hoboken, New
Yersey: Wiley.
3) Couper, M. in drugi (2000): Computer Assisted Survey Data Collection. New York:
Wiley.
4) Fowler, F. J. Jr. (2002): Survey Research Methods. 3rd Edition. Thousand Oaks, CA:
Sage Publications, Inc.
5) Vehovar, V. in Kalton, G. (2001): Vzorčenje v anketah. FDV, Ljubljana.
Dodatna literatura bo podana s strani nosilca s tedenskim načrtom izvajanja predmeta.
Glej tudi: http://anket.fdvinfo.net
4. Metode ocenjevanja
Pogoj za pristop k pisnemu preverjanju znanja je opravljenih pet krajših pisnih nalog. Ocena
je oblikovana na osnovi pisnega preverjanja znanja ob koncu izvedbe predmeta.
5. Način pridobivanja kreditnih točk
Redni študij:
Oblika dela študentov in študentk
predavanja - 30 ur
vaje - 30 ur
priprava krajših pisnih izdelkov - 40 ur
priprava na pisno preverjanje znanja - 50 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
1 1/3
1 2/3
5
NAZIV/IME PREDMETA: BAZE PODATKOV (Databases)
STOPNJA: Dodiplomski-univerzitetni / strokovni
NOSILEC/KA: asist. Nataša Kejžar
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta: slušatelje seznaniti z metodološkimi izhodišči, možnostmi izvedbe in
praktičnimi izkušnjami na področju vzpostavljanja, upravljanja, uporabe in vzdrževanja
podatkovnih baz in ostalih informacijskih virov v organizacijah (podjetjih, zavodih in upravi)
ter sodobnimi koncepti informacijske infrastrukture. Kritično oceniti možne pristope na tem
področju in zagotoviti slušateljem znanja s področja uporabe informacijskih orodij.
2. Vsebina predmeta
• Mesto in vloga podatkov in podatkovnih virov v organizaciji
• Podatki in podatkovni modeli
• Baze podatkov in njihove značilnosti
• Podatkovna arhitektura
• Podatkovno skladiščenje
• Načrtovanje, razvoj in vzdrževanje baz podatkov
• Informacijska orodja: CASE in sistemi za upravljanje baz podatkov
• Skrbništvo podatkov in skrbništvo podatkovnih baz
• Jezik SQL
• Sprotna analitična obdelava podatkov (OLAP)
• Uporaba podatkovnih baz za analiziranje in odločanje
• Skrbništvo podatkov in skrbništvo baz podatkov
• Upravljanje nestrukturiranih podatkov (dokumentov, večpredstavnih podatkov …)
• Jaklič, J. (2002): Upravljanje in uporaba podatkov. Ekonomska fakulteta, Ljubljana.
• Grad, J., Jaklič, J. (1996): Baze podatkov. Ekonomska fakulteta, Ljubljana.
• Kroenke D. M.: Database processing, Prentice-Hall, 2003.
Redni študij:
Seminarska naloga 50%
in pisni izdelki
Izpit
50%
Izredni študij:
Pisni izdelki
Izpit
20%
80%
Redni študij
predavanja - 30 ur
vaje - 30 ur
priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov itd. - 50 ur
priprava študentov na izpit - 40 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
1 2/3
1 1/3
5
Izredni študij
predavanja - 30 ur
vaje - 30 ur
priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov itd. - 20 ur
Priprava študentov na izpit - 70 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
2/3
2 1/3
5
NAZIV/IME PREDMETA: DIPLOMSKI SEMINAR
STOPNJA: Dodiplomski - strokovni
NOSILEC/KA: doc. dr. Gregor Petrič
ŠTEVILO UR: 60
Namen seminarja je pomoč in svetovanje študentom pri pripravi in izvedbi raziskovalnega
dela za diplomsko delo in pri pisanju diplomskega dela.
2. Vsebina predmeta
Skupinsko in individualno vodenje ter svetovanje pri:
- izboru raziskovalne teme in problema
- iskanju, branju in analizi ustreznih virov
- izboru ustreznih metod
- izvedbi raziskave
- pisanju diplomskega dela
Po predavanjih in skupinski razpravi o splošnih navodilih pri pripravi in pisanju diplomskega
dela bodo študenti izbrali raziskovalni problem na osnovi razpisanih tem za diplomska dela in
se individualno konzultirali s predlagateljem teme.
1. Browne, N. in Keeley, S. (2006): Asking the Right Questions: A Guide to Critical
Thinking (8th edition). Prentice Hall.
2. Bučar, B. in drugi. (2002): Navodila za pisanje : seminarske naloge in diplomska dela.
Ljubljana: FDV.
3. Neuman, W.L. (2005): Social Research Methods: Quantitative and Qualitative
Approaches (6th Edition). Allyn & Bacon.
4. Nosich, G.M. (2004): Learning to Think Things Through: A Guide to Critical Thinking
Across the Curriculum (2nd Edition). Prentice Hall.
Dodatna literatura bo podana s strani nosilca z letnim načrtom izvajanja predmeta.
Diplomsko delo ocenita dva ocenjevalca.
5.
Način pridobivanja kreditnih točk
Predavanja - 10 ur
Individualne konzultacije – 20 ur
št. KT
1/3
2/3
Priprava raziskovalnih nalog - 120 ur
SKUPAJ
4
5
NAZIV/IME PREDMETA: ELEKTRONSKO POSLOVANJE (eBusiness)
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Jože Gričar
IZVAJALCI: red. prof. dr. Jože Gričar, doc. dr. Andreja Pucihar, asist. Gregor Lenart
ŠTEVILO UR: 60
Seznaniti študente s sestavinami informacijskega sistema in uporabo informacijske
tehnologije za izboljšanje konkurenčnosti organizacije.
Seznaniti slušatelja z načeli metodologije sistemskega inženiringa in oblikovanja ter prenavljanja
procesov. Seznaniti slušatelja z elektronskim poslovanjem. Predstaviti priložnosti, ki jih prinaša eposlovanje za izboljšanje konkurenčnosti organizacije. Nakazati vpliv e-poslovanja na organizacijske
spremembe.
Spodbuditi slušatelja k izrabi priložnosti, ki jih prinaša informacijska tehnologija. Spodbuditi
slušatelja za ustvarjalno skupinsko delo. Seznaniti slušatelja s priložnostmi in težavami pri reševanju
problemov v zvezi z uvajanjem sodobne informacijske tehnologije v izbranih organizacijah.
2. Vsebina predmeta
- Informacijski sistem in njegove sestavine
- Informacijska tehnologija (oprema, programi, telekomunikacije, Internet)
- Vrste informacijskih sistemov
- Elektronsko poslovanje
- Uvajanje e-poslovanja v organizaciji
- Reševanje problemov (problem, cilji, možne rešitve)
- Analiza in oblikovanje procesov
- Prenavljanje procesov z vidika uporabe informacijske tehnologije
- Vloga menedžerja v procesu izgradnje informacijskega sistema.
- Možina, S., Rozman R., Tavčar, M.I., Pučko, D., Ivanko, Š., Lipičnik, B., Gričar, J., Glas, M., Kralj,
J., Tekavčič, M. Dimovski, V., Kovač, B., (2002): »Management: nova znanja za uspeh«, Didakta,
Radovljica.
- Efraim Turban, [et al.]. -Electronic Commerce 2008 : a managerial perspective / 5th ed.
Englewood Cliffs, N.J. ; London : Prentice Hall, 2008. (izbrana poglavja)
- Skrivnosti elektronskega poslovanja (2002):. Priročnik o elektronskem poslovanju za mala
in srednje velika podjetja. Ljubljana: International Trade Centre, UNCTAD/WTO in
Gospodarska zbornica Slovenije, 288 strani.
- Gričar, Jože (urednik): Revija Organizacija, tematske številke "Izboljšanje učinkovitosti z
elektronsko poslovanjem"3(2002), 3(2003), 3(2004).
- Izbrane spletne strani (www.ebusiness-watch.org , www.emarketservices.com,
europa.eu.int/information_society ).
Pisni izpit 70 %
Seminarske naloga 30 %
Predavanja
Seminar
Vaje
Seminarska naloga
Izpit
SKUPAJ
št. KT
2/3
2/3
2/3
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: INDIKATORJI DRUŽBENEGA RAZVOJA (Indicators of
Social Development)
NOSILEC/KA: doc. dr. Franc Trček
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je na osnovi že osvojenih teoretskih in metodološka znanja študentov
predstaviti evolucijo konceptov družbenega razvoja značilnih za moderne družbe. Osnovna
namena predmeta sta na eni strani analiza prehajanja razvojnih konceptov v izvedbene
politike družbenega razvoja na drugi strani pa razvoj metodologij in načinov merjenja
doseženih razvojnih ciljev. Ob analitično-metodološko razvojni in praktično-politični
komponeti je namen predmeta tudi oblikovanje kritično-evalutivne sposobnosti študentov pri
presojanju družbeno-razvojnih možnosti.
2. Vsebina predmeta
- Znanstvena in praktična (politična) izhodišča obravnave indikatorjev družbenega razvoja
(teorije razvoja, razvojne politike, planiranja, metodologije).
- Koncept družbenega razvoja v klasičnih in aktualnih socioloških teorijah.
- Analiza poskusov operacionalizacije konceptov družbenega razvoja in izbire indikatorjev
(vsebinski, metodološki in tehnična merila).
- Razvojni indikatorji po funkcionalnih področjih.
- Razmerje med "objektivnim" in "subjektivnim" pri merjenju družbene razvitosti.
- Problem mednarodnih komparativnih analiz družbenega razvoja (izbira primernih
indikatorjev; upoštevanje specifik izbranih enot; eurostatistike).
- Dolgoročna razvojna procesa globalizacije in individualizacije kot izziv za
rekonceptualizacijo teorij družbenega razvoja ter reinterpretacijo in izbiro novih indikatorjev
družbenega razvoja.
- Kritična analiza koncepta informacijske družbe.
- Poizkus aplikacije za izbrana tematska področja - kritična analiza obstoječih
operacionalizacij ter predlogi novih pristopov k operacionalizaciji za izbrana področja.
1) Landecker, Werner S.: Types of Integration and Their Measurement, v: Lazarsfeld, Paul F.
& Morris Rosenberg (eds.) The Language of Social Research, str. 19-27.
2) Mlinar, Zdravko (1990): Od prostora krajev k prostoru tokov: prestrukturiranje ali razkroj
teritorialno-družbene organizacije? V: Družboslovne razprave, let. 7, št. 10, str. 15-44.
3) Sztompka, Piotr (1993): The Sociology of Social Change. Oxford: Blackwell, str. 3-23, 6985, 213-232.
4) Willke, Helmut (1993): Sistemska teorija razvitih družb. Ljubljana: Znastvena knjižnica
FDV. str. 57-102.
5) Izbrani aktualni članki.
Končna ocena je sestavljena iz predstavitve in zagovora seminarske naloge na ustnem izpitu
(3/5) ter ocene aktivnega sodelovanja pri predavanjih (2/5).
Seminarsko nalogo je potrebno zaključiti do konca tekočega semestra, sicer študent nima
možnosti opravljanja izpita v tekočem študijskem letu
predavanja - 30 ur
priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov - 60 ur
individualne konzultacije - 30 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
2
1
5
NAZIV/IME PREDMETA: INFORMACIJSKI VIRI IN SEKUNDARNI PODATKI
(INFORMATION SOURCES AND SECONDARY DATA)
STOPNJA: Dodiplomski-strokovni
NOSILEC/KA: doc. dr. Janez Štebe, izr. prof. dr. Vasja Vehovar, dr. Jaro Berce
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je seznaniti študente s sodobni informacijski viri, s strategijami iskanja, s
procesom učinkovitega generiranja znanje ter z organiziranjem in promocijo lastnih gradiv.
Podrobnosti o predmetu so na http://ivsp.fdvinfo.net.
2. Vsebina predmeta
1. Uvod v predmet. Pregled obstoječega znanja. Internet in globalna omrežja
2. Strategija in algoritmi iskanja, spletni iskalniki.
3. Knjižnične baze, bibliografski viri, besedilne in specializirane baze podatkov.
Postopki vsebinskega usklajevanja opisov virov (klasifikacije, tezavri, ontologije).
4. Nacionalni arhivi družboslovnih podatkov, Nacionalni statistični uradi ter Eurostat in
spravilo ter diseminacija podatkov, mednarodne organizacije in specializirani arhivi
podatkov.
5. Metapodatkovni standardi za opis, hranjenje in izkoriščanje informacij
a. DDI (podatkovni arhivi), ISO/IEC 11179 (Statistični repozitoriji)
b. DC, MARC (knjižnice, internet), ebXML, itd.
c. Prehodi in harmonicacije med standardi
6. Iskanje in prikazovanje podatkov preko katalogov in statističnih vmesnikov, statistična
in informacijska pismenost, navade uporabnikov
7. Povezovanje različnih vrst in virov informacij v celoto; pridobivanje, vrednotenje in
hranjenje digitalnih informacij. Združevanje in harmonizacija spremenljivk in
različnih vrst podatkov
8. Zaupnost podatkov, varnost in zaščita. Problem intelektualnih pravic za sekundarne
podatke in digitalne vsebine.
9. Komercialni in marketinški viri, domači in tuji viri, integrirane baze, globalni
ponudniki. Posebne zbirke: kvalitativni podatki, prostorski podatki, omrežja,…
10. Organiziranje, strukturiranje in dosegljvost podatkov, kontrola dostopa do gradiv
(vmesniki za registracijo uporabnikov, politike dostopa, standardi)
11. Učinkovita in kreativna uporaba sekundarnih virov. Paretovo načelo. Proces
sumiranja, abstrahiranja in povzemanja. Informacijski viri v različnih kontekstih
pisanja (znanstveno, raziskovalno, tržno, novinarsko).
12. Informacijski viri in upravljanje z znanjem.
13. Sodobna informacijska orodja, vzpostavljanje in upravljanje informacijskih tokov in
virov.
14. E-znanost, tehnologije znanja, GRID, semantični web.
15. Aktivna in pasivna diseminacija in promocija sekundarnih podatkov
3. Študijska literature
1. Royal Statistical Society & the UK Data Archive (2002) Preserving & Sharing
Statistical Material. Colchester: UK Data Archive, University of Essex.
2. Data Documentation Inititative Codebook DTD. http://www.icpsr.umich.edu/DDI
3. E. Mochmann, P. de Guchteneire. The Social Science Data Archive Step by Step.
4. M. Gutmann, K. Schürer, D. Donakowski and H. Beedham: The selection, appraisal,
and retention of social science data (Data Science Journal, 3, 2004)
5. J. Rothenberg (1998): Avoiding Technological Quicksand: Finding a Viable Technical
Foundation for Digital Preservation
Kombinirano ocenjevanje sodelovanja na vajah, oddanih izdelkov in izpit. Sprotno oddane in
pozitivno ocenjene naloge so predpogoj za pristop k izpitu.
Predavanja- 20 ur
Priprava do 8 krajših pisnih izdelkov – 60 ur
Priprava na kombiniran izpit – 30 ur
Vaje – 40 ur
SKUPAJ
št. KT
0,67
2
1
1,33
5
NAZIV/IME PREDMETA: INFORMACIJSKI SISTEMI DRŽAVE IN E-VLADANJE
(INFORMATION SYSTEMS OF THE STATE AND E-GOVERNANCE)
NOSILEC/KA: dr. Matej Kovačič
ŠTEVILO UR: 60
Podati študentom mednarodno primerljiv pregled nad funkcijami sodobne države, tipičnimi
informacijskimi sistemi države in novimi oblikami e-vladanja ter e-upravljanja. Študenti naj bi bili
sposobni oblikovati relevantna in kritična raziskovalna vprašanj s tega področja. Skupinsko delo za
uresničitev manjšega projekta. Praktično delo za dviganje informatične spretnosti študentov.
2. Vsebina predmeta
Sodobna socialna država evropskega tipa na načelni ravni dnevno izvaja klasične prisilne in
modernejše storitvene funkcije. V stvarni državi pa so te funkcije zmes njenih posebnih političnih
strategij. Oporo vladanju in upravljanju dajejo številni državni informacijski sistemi, ki so z Evropsko
unijo doživeli mednarodno harmonizacijo, zlasti z implementacijo različnih (teoretsko-ideoloških,
metodoloških, informacijskih in komunikacijskih) standardov. Informacijski sistemi držav so vse bolj
oprti na spletne tehnologije, kar poleg klasičnih uvaja še načine e-vladanje in e-upravljanja, s tem pa
nova razmerja med zasebno, javno in državno sfero (nov pojem državljana). Hkrati so sodobne države
postale odvisne od informacijskih sistemov oziroma le-ti predstavljajo kritično infrastrukturo. Kritične
evalvacijske analize e-demokracije glede na socialno konstrukcijo informacijskih sistemov države.
Okvirna vsebina po širših temah:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
prisilne in storitvene funkcije sodobne države (tipologije, razlike, protislovja);
IS za varnostne, infrastrukturne, ekonomske in socialne funkcije;
osnovni koncepti e-vladanja, virtualna država, virtualni uporabniki;
elektronska demokracija in elektronske volitve;
dostop do informacij javnega značaja in ponovna uporaba informacij javnega značaja;
varstvo osebnih podatkov v sodobnih informacijskih sistemih
strategije e-vladanja in e-upravljanja;
odprti standardi in odprta koda;
mednarodno usklajevanje IS (akterji, standardi, dosežki, problemi);
problemi varnosti, zasebnosti in nadzora na internetu.
• Kramberger, Anton idr. (interna skripta, v pripravi za objavo): Funkcije države.
•
Kovačič, Matej (2006): Nadzor in zasebnost v informacijski družbi, (Zbirka
Znanstvena knjižnica). Ljubljana: Fakulteta za družbene vede.
•
E. Lynn Oliver and Larry Sanders (2004) E-Government Reconsidered: Renewal of
Governance for the Knowledge Age. University of Regina.
Agre E., Philip, Rotenberg Marc (ed.) (1998): Technology and Privacy: The New Landscape.
Sabon: MIT Press.
Bogataj, Maja (ed.) (2003): Internet in pravo. Ljubljana: Pravna fakulteta Univerze v
Ljubljani. (izbrana poglavja).
•
•
Dodatna literatura bo podana v teku izvedbe predmeta s strani nosilca predmeta.
Končno oceno pri predmetu sestavljajo:
- ocena seminarske naloge: 40 %
- ocena pisnega izpita: 60%
prisotnost na predavanjih
prisotnost na vajah
pisni izdelki
pisni preiskus znanja (vsaj 2 roka)
SKUPAJ
št. KT
1
1
1,67
1,33
5
NAZIV/IME PREDMETA: INTERNET V VSAKDANJEM ŽIVLJENJU
IZVAJALCI: doc. dr. Gregor Petrič, asist. dr. Bojana Lobe, asist. Vesna Dolničar
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je, da slušatelji osvojijo temeljna teoretska izhodišča glede vloge interneta v
sodobni družbi in vsakdanjem življenju, spoznajo relevantne informacijsko-komunikacijske
tehnologije, ki se uporabljajo v vsakdanjem življenju in z različnimi metodološkimi pristopi
izdelajo seminarsko-raziskovalno nalogo o izbrani temi.
5. Vsebina predmeta
1. Razumevanje vloge novih informacijsko-komunikacijskih tehnologij v sodobni družbi
- vsakdanje življenje, svet sistema in nove informacijsko-komunikacijske tehnologije
- sebstvo, identiteta in internet
- nove tehnologije, interakcija, komuniciranje in medosebni odnosi
- omrežni individualizem, skupnost, socialni kapital in internet
2. Družbene tehnologije (social software)
- pregled in opis sodobnih družbenih tehnologij (blogi, forumi, ip telefonija, youtube,
myspace, interaktivne igre, domišljijski svetovi...)
- pregled obstoječih študij
- namerovane in nenamerovane rabe družbenih tehnologij
3. Metodološki pristopi k obravnavi interneta v vsakdanjem življenju
- virtualna etnografija, fokusne skupine, poglobljeni intervjuji, dnevniki...
- spletne ankete, analiza besedil, odkrivanje zakonitosti...
4. Izdelava seminarske naloge na osnovi skupnega raziskovalnega dela
5. Bakardjieva M. (2005): Internet Society: The Internet in Everyday Life . London ,
Thousand Oaks, New Delhi : Sage.
6. Bradley, G. (2005). Social and Community Informatics: Humans on the Net. London:
Routledge.
7. Haddon, L., Mante-Meijer, E., Sapio, B., Kommenon, K-H, Fortunati, L., and Kant, A.
(2005 ): Everyday Innovators. Researching the Role of Users in Shaping ICTs, Springer,
Dordrect.
8. Slevin, James. 2000. The Internet and Society. Polity Press.
9. Webster, F. (2006): Theories of the Information Society: Third Edition. Routledge.
Končna ocena je sestavljena iz ocene seminarske naloge in sodelovanja pri skupnem
raziskovalnem projektu.
Redni študij:
Predavanja - 10 ur
Vaje – 60 ur
Priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov itd. - 70 ur
Individualne konzultacije – 10 ur
SKUPAJ
št. KT
1/3
2
2 1/3
1/3
5
Izredni študij:
Predavanja - 10 ur
Vaje - 20 ur
Raziskovalni projekt – 120 ur
SKUPAJ
št. KT
1/3
2/3
4
5
NAZIV/IME PREDMETA: KVANTITATIVNO DRUŽBOSLOVNO RAZISKOVANJE
(Quantitative social research)
NOSILEC/KA: doc. dr. Mitja Hafner Fink
ŠTEVILO UR: 60
Gre za nadaljevanje temeljnega metodološkega predmeta Metode družboslovnega
raziskovanja. Predmet obravnava problematiko načrtovanja in izvedbe kvantitativne
družboslovne raziskave s poudarkom na analizi podatkov zbranih z anketno raziskavo. V
okviru tega predmeta študenti spoznajo temeljne principe kvantitativnega raziskovanja
(paradigmatska izhodišča, znanstvena pojasnitev in sklepanje), spoznajo ključne raziskovalne
načrte in metode kvantitativnega raziskovanja (zbiranja podatkov in analize). Glavni namen
predmeta je, da študenti ob razumevanju problematike kvantitativnega družboslovnega
raziskovanja pridobijo tudi znanja za samostojno izvedbo družboslovno utemeljene
kvantitativne analize sekundarnih podatkov.
2. Vsebina predmeta
Splošna izhodišča in cilji kvantitativne družboslovne raziskave: praktični in spoznavni
cilji raziskave, paradigmatski temelji, znanstvena pojasnitev
Kvantitativni raziskovalni načrti - pregled in primerjava: anketa, analiza vsebine
(besedil), sekundarna analiza, eksperiment
Struktura kvantitativne raziskave: problem, teorija, konceptualizacija, hipoteze in
spremenljivke, vzročnost v okviru kvantitativne raziskovalne strategije, podatki in zbiranje
podatkov (anketa), merjenje in merske lestvice, veljavnost in zanesljivost merjenja, analiza
podatkov (analiza in merska raven spremenljivk, raziskovanje povezanosti, neeksperimentalni
postopki za odkrivanje vzročnih zvez, klasifikacije in tipologije), interpretacija in predstavitev
rezultatov kvantitativnih analiz.
1. Ferligoj, Anuška, K.Leskošek, T.Kogovšek (1995). Zanesljivost in veljavnost
merjenja. FDV (Metodološki zvezki 11), Ljubljana
2. Hafner-Fink, M.: Študijsko gradivo za predmet Kvantitativno družboslovno
raziskovanje
3. Neuman, W. Lawrence (1997 in novejše): Social research Methods: Qualitative and
quantittive approaches. Allyn and Bacon, London, Toronto, Sydney, Tokyo,
Singapore.
4. Ragin, C.C. (1994, 1999): Constructing Social Research: The unity and diversity of
Method. Pine Forge Press, Thousand Oaks, London, New Delhi
5. Toš, N., Hafner-Fink, M. (1998): Metode družboslovnega raziskovanja. FDV,
Ljubljana
Končna ocena se oblikuje na podlagi aktivnosti v okviru vaj in zaključne seminarske naloge
(60%) in na podlagi pisnega izpita v obliki testa (40%). Izdelana (in pozitivno ocenjena)
seminarska naloga (dokončana mora biti do konca tekočega semestra in pred začetkom
izpitnega obdobja) je pogoj za pristop k pisnemu izpitu.
prisotnost na predavanjih – 30 ur
prisotnost na vajah – 30 ur
seminarska naloga – 60 ur
priprava na izpit – 30 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
2
1
5
NAZIV/IME PREDMETA: MATEMATIKA (Mathematics)
NOSILEC/KA: asist. Nataša Kejžar
IZVAJALCA: asist. Nataša Kejžar, asist. Aleš Žiberna
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je študente seznaniti z nekaterimi osnovnimi matematičnimi znanji, ki jih
bodo potrebovali pri drugih predmetih tega programa in kasneje pri svojem delu. Vpeljava
metod je motivirana s primeri iz družboslovja in statistike.
2. Vsebina predmeta
1) Diskretna matematika
- Osnove logike
- Osnove teorije množic
- Kombinatorika
- Osnove o grafih
2) Linearna algebra
- Matrike
- Sistemi linearnih enačb
- Vektorski prostori
3) Osnove infinitezimalnega računa
- Zaporedja
- Funkcije ene spremenljivke
- Odvod in pomen odvoda
- Računanje ekstremov
1. Jamnik, R. (1992): Matematika. DMFA, Ljubljana
2. Mizrahi, A., Sullivan, M. (2002): Mathematics: An Applied Approach. John Wiley, New
York
3. Omladič, V. (1997): Uporaba linearne algebre v statistiki. FDV, Ljubljana
4. Prijatelj, N. (1992): Osnove matematične logike. DMFA, Ljubljana
5. Škulj, D. (2002): Matematika in verjetnostni račun (vaje za družboslovne informatike).
FDV, Ljubljana
Končno oceno sestavljajo:
30% ocena pisnih izdelkov (domačih nalog)
70% ocena izpita
Pišeta se dva kolokvija. Študenti, ki so pri obeh pozitivni, so oproščeni opravljanja
pisnega dela izpita.
predavanja – 30 ur
št. KT
1
vaje – 30 ur
1
Priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov (domačih
nalog) – 30 ur
1
priprava na kolokvija ali
priprava na izpit – 60 ur
2
SKUPAJ
5
NAZIV/IME PREDMETA: MATEMATIKA I (Mathematics I)
NOSILEC/KA: doc. dr. Damjan Škulj
ŠTEVILO UR: 60
• Namen/cilji predmeta
Namen predmeta je naučiti študente z nekaterih osnovnih matematičnih znanj, ki jih bodo
potrebovali pri drugih predmetih tega programa in kasneje pri svojem delu. Vpeljava metod je
motivirana s primeri iz družboslovja in statistike.
Slušatelji pridobijo v najpotrebnejše znanje diskretne matematike in linearne algebre, s
poudarkom na vsebinah, ki jih bodo potrebovali pri ostalih predmetih tega programa,
predvsem na področju statistike in operacijskih raziskav.
• Vsebina predmeta
1) Diskretna matematika
- Osnove logike
- Osnove teorije množic
- Relacije in funkcije
- Kombinatorika
- Osnove o grafih
2) Linearna algebra
- Matrike
- Sistemi linearnih enačb
- Vektorski prostori
- Matrike kot linearne transformacije
- Lastne vrednosti
• Študijska literatura
1. Jamnik, R. (1992): Matematika. DMFA, Ljubljana
2. Mizrahi, A., Sullivan, M. (2002): Mathematics: An Applied Approach. John Wiley,
New York
4. Prijatelj, N. (1992): Osnove matematične logike. DMFA, Ljubljana
FDV, Ljubljana
• Metode ocenjevanja
30% ocena domačih nalog
70% ocena izpita
Pišeta se dva kolokvija (na rednem študiju). Študenti, ki so pri obeh pozitivni, so
oproščeni opravljanja pisnega dela izpita.
•
Redni študij
prisotnost na vajah
izdelava domačih nalog
priprava na kolokvija ali priprava na izpit
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
Izredni študij
prisotnost na vajah
priprava na izpit
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: MATEMATIKA II (Mathematics II)
ŠTEVILO UR: 60
• Namen/cilji predmeta
Namen predmeta je naučiti študente nekaterih osnovnih matematičnimi znanj, ki jih bodo
potrebovali pri drugih predmetih tega programa in kasneje pri svojem delu. Vpeljava metod je
motivirana s primeri iz družboslovja in statistike.
Slušatelji pridobijo napomembnejša znanja matematične analize in verjetnostnega računa.
• Vsebina predmeta
• Osnove infinitezimalnega računa
4. Zaporedja
5. Vrste
6. Funkcije ene spremenljivke
7. Odvod in pomen odvoda
8. Računanje ekstremov
9. Določeni in nedoločeni integral
10. Funkcije več spremenljivk
11. Verjetnostni račun
12. Poskusi in dogodki
13. Verjetnosti, pogojna verjetnost
14. Relejni poskusi
15. Bernoullijevo zaporedje poskusov
16. Slučajne spremenljivke
17. Diskretne in zvezne porazdelitve
18. Slučajni vektor
19. Matematično upanje in disperzija
20. Korelacijski koeficient
21. Limitni izreki
•
6.
7.
8.
Študijska literatura
Cedilnik, A. (2003): Uvod v verjetnostni račun. FDV, Ljubljana
Jamnik, R. (1992): Matematika. DMFA, Ljubljana
Mizrahi, A., Sullivan, M. (2002): Mathematics: An Applied Approach. John Wiley, New
York
FDV, Ljubljana
• Metode ocenjevanja
30% ocena domačih nalog
70% ocena izpita
Pišeta se dva kolokvija (redni študij). Študenti, ki so pri obeh pozitivni, so oproščeni
opravljanja pisnega dela izpita.
•
Redni študij
prisotnost na vajah
priprava na kolokvija ali priprava na izpit
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
Izredni študij
prisotnost na vajah
priprava na izpit
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: METODE DRUŽBOSLOVNEGA RAZISKOVANJA (Social
science research methods)
NOSILEC/KA: doc. dr. Mitja Hafner-Fink, doc. dr. Janez Štebe
ŠTEVILO UR: 60
To je temeljni metodološki predmet, v okviru katerega se študenti seznanijo z osnovnimi
principi družboslovnega raziskovanja ter spoznajo ključne raziskovalne oblike in metode
(zbiranja podatkov in analize). Glavni namen je torej, da ob koncu razumejo pomen
empiričnega raziskovanja v družbenih vedah in da so sposobni razlikovati med različnimi
raziskovalnimi pristopi, njihovimi cilji in strukturo raziskovalnega procesa. Prav tako naj bi
študenti pridobili razumevanje razmerja med teorijo in (empiričnim) raziskovanjem ter
kritičen odnos do empiričnih družboslovnih tekstov.
2. Vsebina predmeta
• Nekatera temeljna vprašanja družboslovnega raziskovanja: definicija, raziskovalna praksa
(primeri), cilji, struktura procesa spoznavanja, znanost, znanstvena teorija in njena struktura,
izkustvo, metoda
• Raziskovalne strategije in družboslovne paradigme: kvantitativno, kvalitativno in
primerjalno raziskovanje ter pozitivizem in interpretativna paradigma.
• Znanstvena pojasnitev in struktura procesa raziskovanja: teorija in raziskovanje,
alternativni pristopi k pojasnitvi, vrste raziskave, udeleženci raziskave, pojem vzročnosti.
• Kvantitativna, kvalitativna in primerjalna raziskava: bistvene značilnosti in potek
raziskave (ilustracija s primeri).
• Družbena determiniranost raziskovanja: vrednote, pristranost in problem objektivnosti,
etika raziskovanja.
1. Brewer, John D., Albert Hunter (2006): Foundations of multimethod research:
synthesizing styles. Sage, Thousand Oaks, London, New Delhi
2. Hafner-Fink M.: Študijsko gradivo za predmet Metode družboslovnega raziskovanja
3. Neuman, W. Lawrence (1997 in novejše izdaje): Social research Methods: Qualitative
and quantitative approaches. Allyn and Bacon, London, Toronto, Sydney, Tokyo,
Singapore.
4. Ragin, C.C. (1994 in novejše izdaje): Constructing Social Research: The unity and
diversity of Method. Pine Forge Press, Thousand Oaks, London, New Delhi
5. Toš, N., Hafner-Fink, M. (1998): Metode družboslovnega raziskovanja. FDV, Ljubljana
Končna ocena se oblikuje na podlagi aktivnosti v okviru vaj in krajših pisnih izdelkov (50%)
in na podlagi pisnega preverjanja znanja (50%). Pozitivno ocenjeni pisni izdelki (opravljeni
morajo biti do konca tekočega semestra in pred začetkom izpitnega obdobja) ter sodelovanje
na vajah so pogoj za pristop k preverjanju znanja. Za končno pozitivno oceno morata biti obe
oceni (pisni izdelki in preverjanje znanja) pozitivni.
prisotnost na vajah
pisni izdelki
priprava na pisno preverjanje znanja
SKUPAJ
št. KT
2/3
2/3
2
1 2/3
5
NAZIV/IME PREDMETA: METODOLOŠKI PRAKTIKUM (Practical training in
research methodology)
STOPNJA: Dodiplomski-univerzitetni, dodiplomski – visokošolski strokovni
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Vasja Vehovar, asist. V. Dolničar
ŠTEVILO UR: 60
Predmet dopolnjuje in poglablja že osvojeno metodološko znanje (predvsem iz predmetov
Anketna metodologija, Metode družboslovnega raziskovanja in Statistika) ter ga aplicira na
konkretno reševanje družboslovnih problemov.
Osrednji del aktivnosti bo posvečen praktičnemu delu na izbranem projektu, ki bo vključeval
vse faze raziskovalnega procesa (od formulacije problema, načrta raziskave, zbiranja
podatkov in kodiranja do osnovnih analiz (sekundarnih) podatkov in predstavitve rezultatov).
Študenti bodo s tem vključeni v celoten raziskovalni proces; seznanili se bodo tudi z
osnovami projektnega vodenja v raziskovanju.
V okviru praktikuma bomo obiskali in si podrobno ogledali potek raziskovalnega procesa v
zasebnih organizacijah (marketinško raziskovanje) kot tudi v ustanovah javnega sektorja
(Urad za statistiko).
2. Vsebina predmeta
- koncipiranje, planiranje in projektno vodenje anketnega procesa,
- analiza sekundarnih virov,
- organizacijski vidiki anketiranja,
- delo z anketarji (razporejanje, učenje, kontrola),
- faze anketnega projekta (planiranje, anketiranje, kontrola, vnos, kodiranje, analiza
podatkov),
- uporaba sodobnih tehnologij (CATI, CAPI),
- specifičnosti različnih načinov anketiranja (pisemske, terenske, telefonske, spletne
ankete),
- metode kvalitativnega raziskovanja (izvedba fokus skupine, poglobljenega intervjuja),
- druge raziskovalne metode,
- priprava raziskovalnega poročila in predstavitve rezultatov.
1. Groves, R.M., F.J. Fowler, M.P. Couper, J.M. Lepkowski, E. Singer, R. Tourangeau
(2004): Survey Methodology. Hoboken, New Yersey: Wiley.
2. Neuman, W. L. (1997): Social research Methods: Qualitative and quantittive
approaches. Allyn and Bacon, London, Toronto, Sydney, Tokyo, Singapore.
3. Vehovar, V. in G. Kalton (2001): Vzorčenje v anketah. FDV, Ljubljana.
4. Toš, N., M. Hafner-Fink (1998): Metode družboslovnega raziskovanja. FDV,
Ljubljana.
5. American Association of Public Opinion Research (AAPOR): http://www.aapor.org/.
Končna ocena bo v celoti določena na podlagi sodelovanja na predavanjih in vajah (30%) ter
ocene projektne naloge (70%).
delo v študijski skupini z učiteljem – 20 ur
priprava raziskovalnih nalog – 120 ur
SKUPAJ
št. KT
1/3
2/3
4
5
NAZIV/IME PREDMETA: MULTIVARIATNA ANALIZA (Multivariate analysis)
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Anuška Ferligoj
ŠTEVILO UR: 60
Cilj predmeta je nadgraditi znanja iz statistike z metodami multivariatne analize. Študentje se
seznanijo z matematičmimi osnovami posameznih multivariatnih pristopov, njihovo uporabo
in ustreznimi računalniškimi programi (npr. SPSS).
2. Vsebina predmeta
• Osnove statistične analize podatkov.
• Grafična predstavitev multivariatnih podatkov.
• Razvrščanje v skupine.
• Metoda glavnih komponent.
• Faktorska analiza.
• Kanonična korelacijska analiza.
• Diskriminantna analiza.
3. Študijska literature
1. A. Ferligoj: Razvrščanje v skupine - teorija in uporaba v družboslovju. Metodološki zvezki, 4,
JUS, Ljubljana, 1989.
2. R.A. Johnson in D.W. Wichern: Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall, New
Jersey, 1988 (Druga izdaja).
3. V. Omladič: Uporaba linearne algebre v statistiki. Metodološki zvezki, 13, FDV, Ljubljana,
1997.
4. Kropivnik, S., Kogovšek, T., Gnidovec, M. (2006): Analiza podatkov z SPSS-om. Ljubljana:
FDV.
Pozitivno ocenjeni pisni izpit (50% končne ocene) in zaključene naloge (50% končne ocene).
Predavanja 30 ur
Vaje 20 ur
Daljšni pisni izdelki
Izpit
SKUPAJ
št. KT
1
0.67
2
1.33
5
NAZIV/IME PREDMETA: OBLIKOVANJE ANKETNEGA VPRAŠALNIKA
(Questionnaire Design)
NOSILEC/KA: izr. prof. dr. Valentina Hlebec, doc. dr. Katja Lozar Manfreda
IZVAJALKA: izr. prof. dr. Valentina Hlebec
ASISTENT: asist. Gašper Koren
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je seznanitev študentov z osnovami oblikovanja standardiziranega
vprašalnika kot merskega instrumenta za različne načine zbiranja anketnih podatkov. V
uvodnem delu se bomo najprej posvetili osnovam merjenja ter kvalitativnim in kvantitativnim
metodam za zbiranje podatkov v družboslovju. Jedro seminarja pa bodo predstavljale metode
za oblikovanje anketnega vprašalnika, ki je najpogostejši merski instrument v družboslovnih
vedah. Tako bodo študentom dana pomembna teoretična spoznanja in praktična znanja, ki so
potreba za kakovostno oblikovanje raznovrstnih anketnih vprašalnikov.
2. Vsebina predmeta
• Anketni vprašalnik kot merski instrument.
• Pregled načinov zbiranja anketnih podatkov (vprašalniki na papirju in računalniški
vprašalniki, osebno in samo-anketiranje) in njihovih značilnosti.
• Oblikovanje standardiziranega vprašalnika: tipi vprašanj (zaprta vs. odprta, mnenjska vs.
vprašanja o dejstvih in vprašanja o obnašanju, vprašanja o preteklosti, vprašanja o osebnih
omrežjih, vprašanja o občutljivih temah) in vrste merskih lestvic.
• Anketiranje kot proces standardiziranega načina zbiranja podatkov – komunikacijska
pravila in način odgovarjanja na anketna vprašanja.
• Merske napake, ki izhajajo iz oblike vprašalnika.
• Učinki zaporedja vprašanj.
• Učinki odgovorov.
• Vsebinske spremembe vprašanj.
• Grafično oblikovanje vprašalnika (angl. Usability studies).
• Specifičnosti osebnega vs. samoanketiranja.
• Specifičnosti papirnega vs. računalniškega anketiranja.
Računalniški programi za oblikovanje vprašalnika.
Kvantitativne in kvalitativne metode testiranja anketnega vprašalnika.
1. Converse and Presser (1986): Survey Questions. Handcrafting the Standardized
Questionnaire. Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage Publications.
2. Fink (1995): How to Ask Survey Questions. The Survey Kit, Vol 2, Sage Publications
3. Fowler (1995): Improving Surveys Questions. Design and Evaluation. Applied Social
Research Methods Series, Vol 38, Sage Publications.
4. Schuman and Presser (1999): Questions and Answers in Attitude Surveys. Academic
Press, New York.
5. Sudman and Bradburn (1982): Asking Questions. A Practical Guide to Questionnaire
Design. Jossey-Bass Inc., Publishers.
Ocena je sestavljena iz ocene projektne naloge. Pogoj za pridobitev ocene projektne naloge je
aktivna udeležba na predavanjih in vajah.
prisotnost na vajah – 30 ur
individualne konsultacije – 30 ur
priprava seminarske naloge – 60 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: OPERACIJSKE RAZISKAVE (OPERATIONS RESEARCH)
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je študente seznaniti z nekaterimi metodami uporabne matematike, ki so namenjene
iskanju optimalnega stanja oziroma optimalnega upravljanja nekega sistema in so uporabne tudi v
družbenih vedah. Predvsem gre za uporabo matematičnih metod pri odločanju.
Slušatelji se seznanijo z osnovnimi principi racionalnega odločanja in uporabo matematičnih metod pri
odločanju. Predmet krepi sposobnost prepoznavanja in sprejemanja racionalnih odločitev ter
usposablja za uporabo matematičnih in informacijskih znanj.
2. Vsebina predmeta
- Linearno programiranje
- Teorija odločanja
i.
Preferenčne relacije in vrednostne funkcije
ii.
Odločanje v popolni negotovosti
iii.
Teorija uporabnosti
iv.
Odločanje po več kriterijih
v.
Skupinske odločitve in družbena izbira
- Teorija iger
•
•
•
Bohanec, M. (2006): Odločanje in modeli. DMFA, Ljubljana.
Vadnal, A. (1993): Linearno programiranje. DMFA, Ljubljana.
Heizer, J., Render, B. (1995): Production and Operations Management. Prentice Hall, New
Jersey.
• Omladič, M.; Omladič, V. (1995): Matematika in denar. DMFA, Ljubljana.
• Omladič, V. (2002): Matematika in odločanje. DMFA, Ljubljana.
Pisni in ustni izpit. Pogoj za pristop k izpitu je opravljena seminarska naloga. Če je
seminarska naloga predstavljena v okviru seminarja, lahko prinese do 1 dodatno točko k
pozitivni oceni izpita.
Redni študij
Predavanja
Seminar
Seminarska naloga
Priprava na izpit
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: OSEBNA OMREŽJA (Personal networks)
NOSILEC/KA: izr. prof. dr. Valentina Hlebec, doc. dr. Tina Kogovšek
IZVAJALKA: izr. prof. dr. Valentina Hlebec
ŠTEVILO UR: 60
Socialna omrežja lahko konceptualiziramo kot povezave med socialnimi akterji, ki so tako
posamezniki kot tudi organizacije, države, ali podobne entitete. Osebna ali egocentrična
omrežja se kvalitativno in kvantitativno analizirajo v sociologiji, politoloških in
komunikoloških znanostih, kultorologiji in drugih vedah, da bi pojasnili kako in koliko
socialna omrežja vzpodbujajo in omejujejo ravnanje socialnih akterjev. Pri predmetu se bodo
študenti seznanili z osnovnimi teoretičnim in metodološkimi koncepti analize osebnih omrežij
in jih raziskovalno aplicirali na izbrano družboslovno področje.
2. Vsebina predmeta
Študenti se bodo najprej seznanili z osnovami analize socialnih omrežij. Opredelili bomo
osnovne pojme in koncepte ter predstavili temeljne teoretične in metodološke pristope in
dileme pri raziskovanju osebnih ali egocentričnih omrežij. Za izbrano teoretično področje
bodo študenti izdelali raziskovalni načrt za teoretično in empirično opazovanje ter analizo
egocentričnih omrežij. Izmerjena omrežja bodo analizirali z uporabo kvalitativnih ali
kvantitativnih metod ter dobljene raziskovane rezultate predstavili in diskutirali v skupini. Pri
predmetu bomo uporabili tudi izbrane statistične programe za analizo osebnih omrežij.
1. Hlebec in Kogovšek (2006): Merjenje socialnih omrežij. Ljubljana: Študentska založba.
2. Wasserman in Faust (1994): Socal Network Analysis: Methods and Applications.
Cambridge, Cambridge University Press.
3. Wellman in Scot (1990): "Different Strokes from Different Folks: Community Ties and
Social Support," American Journal of Sociology, 96: 558-88.
4. Scott (1991): Social Network Analysis: A Handbook. Newbury Park, CA: Sage
Publications.
5. Hlebec in Kogovšek (2003): Konceptualizacija socialne opore. Družbosl. razpr., avgust
2003, letn. 19, št. 43, str. 103-125.
Obveznost študentov je raziskovalna naloga in njena predstavitev ter zagovor.
priprava raziskovalne naloge – 120 ur
SKUPAJ
št. KT
1
4
5
NAZIV/IME PREDMETA: OSNOVE INFORMATIKE (Introduction to Informatics)
NOSILEC/KA: izr. prof. dr. Andrej Mrvar
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta: Spoznati osnovne pojme s področja teorije informacij in informacijskih
sistemov računalništva in informatike, tako da bo študent sposoben razumeti in uporabljati
sodobno informacijsko tehnologijo.
2. Vsebina predmeta
• Uporabniška programska oprema.
• Osnove informacijskih sistemov.
• Sistemi za podporo odločanju (Saatyev pristop).
• Teorija informacij in entropija.
• Kodiranje in zgoščevanje podatkov.
• Internet
• Označevalni jeziki (npr. HTML)
1. Martin, J. (1990): Information Engineering. Prentice-Hall, 1990.
2. Kovačič, A.; Vintar, M. (1992): Načrtovanje in gradnja informacijskih sistemov.
Ljubljana, DZS.
3. Rolland, F. D. (1998): The essence of databases. Prentice Hall.
4. Lokar, M., Wechtersbach R.: Informatika.
5. Saaty, L.T. (1988): Multicriteria Decision Making – The Analytic Hierarchy Process.
RWS Publications, Pittsburgh
Predpostavlja se, da študenti, ki vpišejo ta predmet, že poznajo vsebine pridobljene pri
predmetu Uvod v družboslovno informatiko (predmet v prvem letniku na smeri Družboslovna
informatika).
Končna ocena je sestavljena 80 % iz ocene izpita in 20 % iz ocene krajših pisnih izdelkov in
ustnih nastopov. Pogoj za pristop k izpitu so oddani krajši pisni izdelki.
predavanja - 30 ur
vaje - 10 ur
priprava krajših pisnih izdelkov itd. - 30 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1/3
1
2 2/3
5
NAZIV/IME PREDMETA:
OSNOVE KVALITATIVNE
(INTRODUCTION TO QUALITATIVE RESEARCH)
METODOLOGIJE
NOSILEC/KA: doc. dr. Tina Kogovšek
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je pregledno seznaniti študente epistemološkimi okviri kvalitativne
metodologije in kvalitativnimi metodami raziskovanja ter njihovo primernostjo v različnih
raziskovalnih situacijah.
2. Vsebina predmeta
-
Osnovni metodološki pristopi/paradigme (pozitivizem, interpretativni pristop, kritični pristop ter
postmoderni pristop),
raziskovalni načrti in proces v kvalitativnem raziskovanju,
terensko raziskovanje (logika terenskega raziskovanja, izbira in dostop do terena, odnosi na
terenu; vloga raziskovalca),
najpomembnejše metode/strategije zbiranja podatkov (opazovanje z udeležbo, različne vrste
intervjujev, fokusne skupine, vizualne metode, analiza dokumentov, študija primera),
metode analize kvalitativnih podatkov (analitične metode, kodiranje in oblikovanje pojmov,
analitične strategije, druge tehnike),
primerjalno ovrednotenje prednosti in slabosti kvantitativne in kvalitativne metodologije,
načini preverjanja kakovosti kvalitativnih podatkov,
programski paketi za analizo kvalitativnih podatkov.
1. Burgess, R.G. 1984. In the Field. Routledge, London.
2. Lofland, J. in Lofland, L. H. 1995. Analyzing Social Settings. Wadsworth, Belmont.
3. Mesec, B. 1998. Uvod v kvalitativno raziskovanje v socialnem delu. Visoka šola za
socialno delo, Ljubljana.
4. Neuman, W. L. 2003. Social Research Methods: Qualitative and Quantitative
Approaches. Allyn and Bacon, Boston.
5. Silverman, D. 1999. Doing Qualitative Research. Sage, London.
Eventuelna dodatna literatura bo podana s strani nosilca z letnim načrtom izvajanja
predmeta.
Obveznosti študentov so: 2 krajši seminarski nalogi (priprava raziskovalnega načrta, poročilo o
zbiranju podatkov; vsaka 1200-1800 besed) ter ena daljša seminarska naloga (izvedba krajše
terenske raziskave z analizo podatkov; 6000-8000 besed). Končna ocena je sestavljena iz ocen vseh
seminarskih nalog.
Predavanja - 30 ur
Vaje - 20 ur
Individualne konzultacije - 10 ur
št. KT
1
0,67
0,33
Priprava krajših ali daljših seminarskih nalog - 60 ur
SKUPAJ
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: OSNOVE PROGRAMIRANJA (Introduction to
Programming)
NOSILEC/KA: asist. Nataša Kejžar, asist. Aleš Žiberna
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta: Spoznati osnovne pojme s področja programiranja, tako da bo študent
sposoben samostojno razvijati programsko opremo.
2. Vsebina predmeta
Programski jezik in metodologija programiranja (struktura programa, spremenljivke in
konstante, krmilni stavki, preprosti programi, preverjanje in izvajanje programa, strukturirano
programiranje, dokumentacija; zahtevnejši elementi programskega jezika - sestavljene
podatkovne strukture, funkcije in moduli, delo z datotekami,,objekti in razredi, uporaba
knjižnic; o stilu programiranja; programiranje v izbranem programskem jeziku.
1.
Lutz, M., Ascher (2003), D.:Learning Python, Second Edition, O'Reilly Media.
2.
spletna knjiga: Swaroop, C.H:: A Byte of Python: http://www.byteofpython.info/
3.
Long, L. (1991): Introduction to Computers and Information Processing. PrenticeHall.
4.
Zrimec, T. (1997): Računalništvo in uporabniška programska oprema. EF in FRI,
Ljubljana.
5.
Tekoča dokumentacija za programski paket Python.
Pisni izdelki
Izpit
30%
70%
Pogoj za pristop k izpitu so oddani krajši pisni izdelki.
predavanja - 30 ur
vaje - 30 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1
1
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: PRAKSA (Practical course)
STOPNJA, PROGRAM: Dodiplomski-univerzitetni, Družboslovna informatika
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Vasja Vehovar
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je že pridobljeno znanje iz raznovrstnih področij interdisciplinarne vede
družboslovne informatike prenesti na praktično raven ter študenta uvesti v samostojno delo
različnih zaposlitvenih profilov v konkretnem organizacijskem okolju.
2. Vsebina predmeta
Študent bo osvojil temeljna praktična znanja in kompetence z različnih področij in kontekstov
družboslovne informatike:
-
socio-organizacijski in upravljalski vidik IKT;
računalniško modeliranje družboslovnih podatkov, vključno z računalniškimi
simulacijami na področju družboslovja, tj. prebivalstvenimi modeli, mikrosimulacije,
modeli za odločanje ter inteligentne aplikacije za odkrivanje znanja;
informacijski sistemi in aplikacije različnih oblik e-poslovanja v družboslovju (npr. euprava, e-zdravje, e-izobraževanje);
strukturiranje in konceptualizacija informacij oz. vsebin, npr. informacijska arhitektura
internetnih strani, bibliografskih vsebin, besedilnih baz in drugih podatkov ali informacij
na področjih, povezanih z družboslovjem;
računalniško podprte metode za statistično analizo družboslovnih podatkov : uporaba
različnih statističnih programskih paketov in specifičnih orodij;
računalniško podprto zbiranje podatkov za kvantitativne (npr. anketno zbiranje podatkov)
in kvalitativne raziskave (npr. virtualna etnografija, online fokusne skupine);
orodja IKT za obdelavo, organizacijo, analizo in predstavitev družboslovnih podatkov
(npr. on-line analitična orodja, načini virtualnega sodelovanja).
Program praktičnega usposabljanja se glede na dogovor med nosilcem predmeta in mentorjem
(izvajalcem iz organizacije) lahko izvaja v celoti izven prostorov Univerze, lahko pa se
deloma izvaja v delovnem okolju, deloma pa na Fakulteti za družbene vede.
1. Garrett, J.J. (2003): The Elements of User Experience: User-Centered Design for
theWeb. New Riders Publishing, Indianapolis.
2. Neuman, W. L. (2006): Social research Methods: Qualitative and quantitative
approaches. Pearson, Boston.
3. Rosenfeld, L., Morville, P. (2002). Information architecture for the World Wide Web:
designing large-scale Web sites. O'Reilly, Sebastopol.
V vsaki organizaciji je določen mentor, ki potrdi študentov program dela in oceni njegovo
delo (opravil/ni opravil). Načrt prakse potrdi nosilec predmeta. Končno oceno pri predmetu
določi nosilec predmeta na podlagi vmesnih poročil in končnega poročila o opravljenem delu.
praktično usposabljanje – 60 ur
individualne konzultacije – 20 ur
priprava krajših ali daljših pisnih izdelkov – 60 ur
SKUPAJ
št. KT
1/3
2
2/3
2
5
NAZIV/IME PREDMETA: PRAKSA (Practical course)
STOPNJA, PROGRAM: Dodiplomski-visokošolski strokovni, Družboslovna informatika
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Vasja Vehovar
IZVAJALCI: red. prof. dr. Vasja Vehovar, asist. dr. Jaroslav Berce, asist. mag. Katarina
Krapež
ŠTEVILO UR: 180
Namen predmeta je že pridobljeno znanje iz raznovrstnih področij interdisciplinarne vede
družboslovne informatike prenesti na praktično raven ter študenta uvesti v samostojno delo
različnih zaposlitvenih profilov v konkretnem organizacijskem okolju.
2. Vsebina predmeta
Študent bo osvojil temeljna praktična znanja in kompetence z različnih področij in kontekstov
družboslovne informatike:
-
socio-organizacijski in upravljalski vidik IKT;
računalniško modeliranje družboslovnih podatkov, vključno z računalniškimi
simulacijami na področju družboslovja, tj. prebivalstvenimi modeli, mikrosimulacije,
modeli za odločanje ter inteligentne aplikacije za odkrivanje znanja;
informacijski sistemi in aplikacije različnih oblik e-poslovanja v družboslovju (npr. euprava, e-zdravje, e-izobraževanje);
strukturiranje in konceptualizacija informacij oz. vsebin, npr. informacijska arhitektura
internetnih strani, bibliografskih vsebin, besedilnih baz in drugih podatkov ali informacij
na področjih, povezanih z družboslovjem;
računalniško podprte metode za statistično analizo družboslovnih podatkov : uporaba
različnih statističnih programskih paketov in specifičnih orodij;
računalniško podprto zbiranje podatkov za kvantitativne (npr. anketno zbiranje podatkov)
in kvalitativne raziskave (npr. virtualna etnografija, online fokusne skupine);
orodja IKT za obdelavo, organizacijo, analizo in predstavitev družboslovnih podatkov
(npr. on-line analitična orodja, načini virtualnega sodelovanja).
Program praktičnega usposabljanja se glede na dogovor med nosilcem predmeta in mentorjem
(izvajalcem iz organizacije) lahko izvaja v celoti izven prostorov Univerze, lahko pa se
deloma izvaja v delovnem okolju, deloma pa na Fakulteti za družbene vede.
1. Garrett, J.J. (2003): The Elements of User Experience: User-Centered Design for
theWeb. New Riders Publishing, Indianapolis.
2. Neuman, W. L. (2006): Social research Methods: Qualitative and quantitative
approaches. Pearson, Boston.
3. Rosenfeld, L., Morville, P. (2002). Information architecture for the World Wide Web:
designing large-scale Web sites. O'Reilly, Sebastopol.
V vsaki organizaciji je določen mentor, ki potrdi študentov program dela in oceni njegovo
delo (opravil/ni opravil). Načrt prakse potrdi nosilec predmeta. Končno oceno pri predmetu
določi nosilec predmeta na podlagi opravljene projektne naloge.
delo v študijski skupini z učiteljem – 60 ur
priprava projektnih nalog – 360 ur
SKUPAJ
št. KT
1
2
12
15
NAZIV/IME PREDMETA: RAČUNALNIŠKA ANALIZA PODATKOV (Computer data
analysis)
NOSILEC/KA: doc. dr. Katja Lozar Manfreda
IZVAJALCA: doc. dr. Katja Lozar Manfreda, as. Aleš Žiberna
ŠTEVILO UR: 30
Namen predmeta je študente seznaniti s programskim paketom SPSS za statistično analizo
podatkov. Študenti se bodo naučili, kako pripraviti podatkovno datoteko, kako preoblikovati
spremenljivke in kako izvajati osnovne statistične analize in jih predstaviti v obliki tabel in
grafov.
2. Vsebina predmeta
• Priprava SPSS podatkovne datoteke (definiranje spremenljivk z vsemi značilnostmi, vnos
podatkov) in dostopanje do obstoječih podatkovnih datotek
• Manipulacija podatkov v SPSS-ju (združevanje vrednosti, oblikovanje – računanje novih
spremenljivk, itd.)
• Izvajanje osnovnih statističnih analiz s SPSS-jem (frekvenčne porazdelitve, opisne
statistike, bivariatne analize)
• Izdelovanje grafov v SPSS-ju
• Oblikovanje SPSS izpisa
1. Kropivnik, Kogovšek, Gnidovec (2006): Analize podatkov z SPSS-om 12.0: predavanja in vaje.
Ljubljana: FDV.
2. Landau (2004): A handbook of statistical analyses using SPSS. Boca Raton, Fla: Chapman &
Hall/CRC.
3. Norušis (2003): SPSS 12.0 statistical procedures companion. NeW York: Prentice Hall, 2003.
4. Dodatna literatura bo podana s strani nosilca s tedenskim načrtom izvajanja predmeta.
Glej http://rapstat.fdvinfo.net
Pogoj za pristop k pisnemu preizkusu znanja je opravljenih 80% vseh krajših domačih nalog,
ki jih je potrebno oddajati v času izvedbe predmeta. Ocena je oblikovana na osnovi ocene
pisnega preverjanja znanja, ki je izveden ob koncu izvedbe predmeta. V okviru pisnega
preverjanja znanja bo moral študent opraviti statistične analize s SPSS-jem in rezultate
interpretirati.
Redni študij:
predavanja - 10 ur
vaje -10 ur
piprava krajših pisnih izdelkov – 20 ur
št. KT
1/3
1/3
2/3
priprava na pisno preverjanje znanja – 50 ur
SKUPAJ
1 2/3
3
Izredni študij:
predavanja- 10 ur
vaje - 10 ur
SKUPAJ
št. KT
1/3
1/3
2 1/3
3
NAZIV/IME PREDMETA: STATISTIKA (Statistics)
NOSILEC/KA: red. prof. dr. Anuška Ferligoj, doc. dr. Katja Lozar Manfreda
IZVAJALCI: red. prof. dr. Anuška Ferligoj, doc. dr. Katja Lozar Manfreda, asist. Aleš
Žiberna
IZVAJAL/KA ZA IZREDNI ŠTUDIJ: doc. dr. Katja Lozar Manfreda
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je študente seznaniti z osnovami statistične analize v družboslovju. Spoznali
bodo osnove statističnega razmišljanja, osnovne metode za analizo podatkov ter načine za
iskanje tistih informacij v podatkih, ki so potrebne za nadaljnje procese odločanja. Študenti se
bodo naučili sami opravljati osnovne statistične analize ter tudi kritično ovrednotiti in
interpretirati statistične analize drugih. Pri tem bomo statistične metode obravnavali v dveh
delih: opisna statistika in inferenčna statistika. Pri slednji se bodo naučili sklepanja iz vzorca
na populacijo.
2. Vsebina predmeta
Opisne metode statistične analize (osnovni pojmi, osnovni tipi spremenljivk in načini
urejanje ter predstavitve, srednje vrednosti, mere razpršenosti, relativne mere razpršenosti,
mere asimetrije in sploščenosti),
Verjetnostni račun (algebra dogodkov, definicija verjetnosti, Bernoullijevo zaporedje
poskusov, slučajna spremenljivka, diskretne in zvezne porazdelitve, številske značilnosti
slučajne spremenljivke),
Ocenjevanje parametrov (vzorci, vzorčne porazdelitve, cenilka, intervali zaupanja za
ocenjevanje parametrov);
Preizkušanje domnev (vrste napak pri sklepanju, parametrični preizkusi, neparametrični
preizkusi o tipu porazdelitve in neodvisnosti);
Bivariatna analiza (mere povezanosti za različne tipe spremenljivk, regresija).
1. Ferligoj, A. (1995): Naloge iz statistike. Samozaložba, Ljubljana.
2. Ferligoj, A. (1995): Osnove statistike na prosojnicah. Samozaložba, Ljubljana.
3. Košmelj, B. et al (1993): Statistični terminološki slovar. DMFA, Ljubljana.
4. Vehovar in Kalton (2001): Vzorčenje v anketah. FDV, Ljubljana.
5. Wonnacott, T. H. in Wonnacott, R. J. (1990): Introductory Statistics. Wiley, New York.
Končna ocena je sestavljena iz pozitivne ocene seminarske naloge in pozitivne ocene pisnega
izpita (vsaka prinese 50% končne ocene).
Celotno seminarsko nalogo je potrebno zaključiti do konca tekočega semestra, sicer študent
nima možnosti opravljanja izpita iz Statistike v tekočem študijskem letu.
REDNI ŠTUDIJ
prisotnost na predavanjih (30 ur)
prisotnost na vajah (20 ur)
seminarska naloga (60 ur)
pisni izpit (40 ur)
SKUPAJ
št. KT
1
2/3
2
1 1/3
5
Opombe na izvedbo:
Za izvedbi 1P in 2P se predavanja izvedejo skupaj (vaje pa ločeno).
Po posvetu s prodekanom, izr. prof. dr. Samom Kropivnikom, predlagamo razporeditev
študijskih programov po izvedbah. Nekateri študijski programi imajo namreč v letnem
semestru predmete, ki predvidevajo znanje iz predmeta Statistika. Dosedanja prosta izbira
izvedbe nekaterim študentom ne omogoča, da pravočasno pridobijo potrebna znanja. Zato
predlagamo naslednjo razporeditev programov po izvedbah (razmislek je narejen glede na to,
kateri program potrebuje Statistiko v prvem semestru ter glede na število študentov):
Programi, za katere naj se razpišeta izvedbi 1Z in 2Z:
Analitska politologija
Analitska sociologija
Družboslovna informatika (univerzitetni in visokošolski program)
Politologija – Analiza politik in javna uprava
Mednarodni odnosi
Sociologija – Kadrovski menedžment
Programi, za katere naj se razpišeta izvedbi 1P in 2P:
Evropske študije – družboslovni vidiki
Komunikologija – Medijske in komunikacijske študije
Komunikologija – Tržno komuniciranje in odnosi z javnostmi
Politologija – Obramboslovje
Novinarstvo
Razporeditev po programih je že upoštevana v pripravi izvedbenih načrtov (pri določanju
števila študentov).
NAZIV/IME PREDMETA: STATISTIKA II (Statistics II)
NOSILEC/KA: doc. dr. Katja Lozar Manfreda
IZVAJALCA: doc. dr. Katja Lozar Manfreda, as. Aleš Žiberna
ŠTEVILO UR: 30
Namen predmeta je poglobiti znanje iz Statistike 1 z obravnavo nekoliko bolj zahtevnih
metod statistične analize v družboslovju.
2. Vsebina predmeta
- Primerjava povprečij po skupinah (t test za neodvisna vzorca, t test za odvisna vzorca,
analiza variance za več skupin).
- Linearna regresija: bivariatna, multipla, različne merske lestvice neodvisnih spremenljivk,
preverjanje predpostavk, reševanje problema izstopajočih enot.
- Osnove nelinearnih regresij.
• Fox, J. (1997): Applied Regression Analysis, Linear Models, and Related Methods.
Newbury Park, CA: Sage.
• Gujarati D. N. (1995): Basic Econometrics. McGraw-Hill.
• Iversen, G. R. in Norpoth, H. (1987): Analysis of Variance. Sage University papers Series
on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-001. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Turner, Rick J. In Thayer, J. (2001): Introduction to Analysis of Variance: Design,
Analysis & Interpretation. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Wonnacott, T. H. in Wonnacott, R. J. (1990): Introductory Statistics. Wiley, New York.
Ocena je sestavljena iz ocene pisnega preverjanja znanja in ocene daljšega pisnega izdelka.
Pri pisnem preverjanju znanja je mogoče doseči maksimalno 7.5 točk. Daljši pisni izdelek
prinese dodatni 2.5 točki. Maksimalno je torej skupaj mogoče doseči 10 točk oz. oceno 10.
Študent se sam odloči, ali bo pripravil daljši pisni izdelek.
Pogoj za pristop k vajam je opravljena vsakotedenska krajša domača naloga.
1. način
vaje – 10 ur
Priprava krajših domačih nalog – 20 ur
priprava daljšega pisnega izdelka – 20 ur
SKUPAJ
2. način
št. KT
2/3
1/3
2/3
2/3
2/3
3
vaje – 10 ur
Priprava krajših domačih nalog – 20 ur
SKUPAJ
št. KT
2/3
1/3
2/3
1 1/3
3
NAZIV/IME PREDMETA: TEHNIČNI INFORMACIJSKI SISTEMI (Technology and
information systems)
NOSILEC/KA: izr. prof. dr. Andrej Mrvar
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta: Spoznati osnovne pojme s področja tehničnih informacijskih sistemov
in nekatere specializirane programske pakete, tako bo študent sposoben razumeti tudi
nekatere vsebine, ki se sicer predavajo na tehničnih fakultetah.
2. Vsebina predmeta
• Logično in vizualno oblikovanje besedil - pisanje matematičnih in tehničnih člankov.
• Statistični paket R kot kalkulator, programski jezik ter matematični in statistični
program
• Načrtovanje projektov s pomočjo računalnika (mrežno planiranje)
• Metoda kritične poti (CPM)
• PERT
• Modeliranje računalniških sistemov (Petrijeve mreže).
• Analiza citiranosti
1. Rolland, F. D. (1998): The Essence of Databases. Prentice-Hall.
2. Peterson, J. L. (1981): Petri Net Theory and Modeling of Systems. Prentice-Hall.
3. Virant, J. (1991): Modeliranje in simuliranje računalniških sistemov. Didakta,
Radovljica, 31-75.
4. http://cran.r-project.org
5. Venables W. N.; Smith, D. M. (2004): An introduction to R, Notes on R: A
Programming
for
Data
Analysis
and
Graphics,
http://cran.rproject.org/doc/manuals/R-intro.pdf
Predpostavlja se, da študenti, ki vpišejo ta predmet, že poznajo vsebine pridobljene pri
predmetih Osnove informatike in Osnove programiranja (predmeta v drugem letniku na smeri
Družboslovna informatika).
Pogoj za pristop k izpitu je uspešno opravljena seminarska naloga. Pisni izpit, seminarska
naloga.
predavanja - 30 ur
vaje - 20 ur
št. KT
1
2/3
1
priprava študentov na izpit – 70 ur
SKUPAJ
2 1/3
5
Pogoj za pristop k izpitu je uspešno opravljena seminarska naloga. Pisni izpit, seminarska
naloga.
predavanja - 30 ur
vaje - 20 ur
priprava študentov na izpit – 70 ur
SKUPAJ
št. KT
1
2/3
1
2 1/3
5
NAZIV/IME PREDMETA: UVOD V DRUŽBOSLOVNO INFORMATIKO (Introduction
to social informatics)
ŠTEVILO UR: 60
Namen predmeta je seznaniti študente z akademsko-raziskovalnim interdisciplinarnim
področjem družboslovne informatike, osvojiti temeljne pojme in metode, predstaviti osnove
informatike, nove računalniške tehnologije in njihove družbene implikacije.
8. Vsebina predmeta
1. Predstavitev področja družboslovne informatike:
- zgodovina
- paradigme odnosa med tehnologijo in družbo
- osnovni pojmi in principi: tehnika, orodje, socio-tehnični sistem
- temeljne ugotovitve
- temeljne raziskovalne študije
2. Osnove informatike in informatične veščine:
- teorija informacij, bit
- računalniški zapis informacij
- uporabniški programi za družboslovno informatiko
3. Osnove računalništva
- zgodovina in konceptualni temelji
- strojna oprema
- operacijski sistemi, linux in odprta koda
- programski jeziki
4. Informacijska družba
- temeljne opredelitve informacijske družbe
- ideologija kvantifikacije
- aktualni fenomeni v informacijski družbi
- analiza družbenih vidikov izbrane tehnologije
5. Internet in družbeni vidiki
- tehnične osnove novih informacijsko-komunikacijskih tehnologij
- osnove spletnega načrtovanja
- empirična analiza izbranih družbenih vidikov novih tehnologij
10. Kling, R., Rosenbaum, H., & Sawyer, S. (2005): Understanding and Communicating
Social Informatics: A Framework for Studying and Teaching the Human Contexts of
Information and Communications Technologies. Medford, New Jersey: Information
Today, Inc.
11. Kleinman, D. L. (2005): Science and Technology in Society: From Biotechnology to the
Internet. Malden, MA: Blackwell Publishing, Inc.
12. Webster, F. (2006): Theories of the Information Society: Third Edition. Routledge.
13. Wechtersbach, R. (2005): INFORMATIKA, SAJI.
14. Shelly, G.B., Cashman, T.J., Napier, A.H., Judd, P.J. (2007): Discovering the Internet:
Complete Concepts and Techniques, Second Edition. Course Technology.
Končna ocena je sestavljena 70 % iz ocene izpita in 30 % iz ocene krajših pisnih izdelkov in
ustnih nastopov. Pogoj za pristop k izpitu so oddani krajši pisni izdelki in opravljeni ustni
nastopi.
9.
Predavanja - 30 ur
Vaje - 10 ur
Priprava študentov na izpit - 50 ur
SKUPAJ
št. KT
1
1/3
1
1 2/3
4

Učni načrti predmetov družboslovne informatike

Transcription

Similar documents

Osnove 3D modeliranja Izbirni predmet

Zbornik povzetkov - Slovensko sociološko društvo

Pravilnik o splošnihj pogojih poslovanja knjižnice

Podjetništvo-diplomski seminar 2011-2012.pdf

vpisni obrazci - Višja strokovna šola za gostinstvo in turizem Bled

koledar fb - Univerza v Ljubljani

2011/12 - 2012/13 - Višja strokovna šola Ptuj

CONFERENCE PROGRAMME/PROGRAM KONFERENCE

Damijan Miljavec

CONFERENCE PROGRAM (with locations)

IPAD PO NOVEM S SLOVENSKIM NOSILCEM

Študiram in delam, da bom dobil delo!