Znanstvena in strokovna komunikacija

Opis predmeta

Osnove filozofije znanosti:

• kratek pregled zgodovine filozofije, osnove epistemologije
• napake pri spoznavanju in tolmačenju, argumentiranje

Pomen statistične prakse:

• kratka zgodovina statistike in informacijsko-komunikacijske tehnologije
• dobre prakse in pogoste napake pri delu s podatki
• motivacija, čustva in medosebna komunikacija pri strokovnem delu

Znanstveno in tehnično sporočanje:

• splošna struktura raziskovalnega poročila
• viri in iskanje znanstvenih informacij
• tehnično pisanje v angleškem jeziku
• osnove grafičnega oblikovanja
• priprava predstavitev

Prikaz podatkov:

• izbrana poglavja iz psihologije zaznavanja in spoznavanja
• vrste in izbor grafičnih prikazov podatkov
• načela kakovostnega prikaza podatkov, primeri dobre in slabe prakse
• nadzorišča in prikazi velepodatkovij

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je seznaniti študenta z osnovami filozofije in psihologije, potrebnimi za samostojno in odgovorno strokovno in raziskovalno delo, pomenom in oblikami komunikacije v statistični praksi ter prvinami in načeli izdelave različnih znanstvenih in tehničnih publikacij.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, vaje, seminarske naloge, konzultacije

Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.

Predvideni študijski rezultati

Znanje in razumevanje:

• poznati pasti in napake pri spoznavanju in argumentiranju;
• razumeti namen in značilnosti empiričnega znanstvenega raziskovanja;
• znati iskati znanstveno in strokovno literaturo ter jo kritično vrednotiti;
• znati tabelarično in grafično ustrezno prikazati statistične podatke in rezultate statističnih analiz ter jih argumentirano interpretirati;
• znati pisno predstaviti rezultate svojega in sodelovalnega raziskovalnega dela v obliki posterjev, tehničnih poročil, znanstvenih in strokovnih člankov v slovenskem in angleškem jeziku;
• znati oblikovati projektno vlogo;
• znati pripraviti učinkovito javno predstavitev.

Uporaba:

• iskanje obstoječih znanstvenih dokazov in njihovo kritično vrednotenje;
• oblikovanje izvedljivih raziskovalnih načrtov in uspešnih projektnih predlogov;
• ustno in pisno poročanje na raziskovalnih in strokovnih srečanjih ter objavljanje v znanstvenih in tehničnih publikacijah.

Refleksija:

• zavedanje zgodovinskega razvoja, omejitev in odlik znanstveno-raziskovalne metodologije;
• zavedanje vloge verjetnosti in statistike kot orodja za odločanje na vseh področjih sodobne družbe;
• zavedanje pomena ustne in pisne komunikacije v raziskovalnem in strokovnem delu, vključno z zavedanjem pomena kakovosti jezika, oblikovanja besedil in prikaza podatkov.

Prenosljive spretnosti:

• sposobnost argumentiranega zagovarjanja stališč, samokritičnosti in objektivne evalvacije trditev;
• zbiranje in kritično pregledovanje znanstvene in strokovne literature;
• pisanje znanstvenih in strokovnih besedil, oblikovanje znanstvenih in tehničnih publikacij, izdelava predstavitev;
• povezovanje teoretičnih spoznanj z različnih področij in njihov prenos v strokovno prakso.

Reference nosilca

• VIDMAR, Gaj , BLAGUS, Rok. Outlier detection for healthcare quality monitoring : a comparison of four approaches to overdispersed proportions. Quality and reliability engineering international, 2014, letn. 30, št. 3, str. 347-362.
• VIDMAR, Gaj, BLAGUS, Rok, STŘELEC, Luboš, STEHLÍK, Milan. Business indicators of healthcare quality : outlier detection in small samples. Applied stochastic models in business and industry, 2012, letn. 28, št. 3, str. 282-295.
• VIDMAR, Gaj, BURGER, Helena, MARINČEK, Črt. Time trends in ability level and functional outcome of stroke and multiple sclerosis patients undergoing comprehensive rehabilitation in Slovenia. Slovenian Journal of Public Health, 2011, letn. 50, št. 1, str. 24-33.
• VIDMAR, Gaj, NOVAK, Primož. Reliability of in-shoe plantar pressure measurements in rheumatoid arthritis patients. International Journal of Rehabilitation Research, 2009, letn. 32, št. 1, str. 36-40.
• VIDMAR, Gaj, RODE, Nino. Visualising concordance. Computational Statistics, 2007, letn. 22, str. 499-509.
• VIDMAR, Gaj, POHAR PERME, Maja. Augmented convex hull plots: rationale, implementation in R and biomedical applications. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2005, letn. 78, 69-74.

Temeljni viri in literatura

• Abelson R.P. (1995): Statistics as Principled Arguement. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
• Šuster D. (1998): Moč argumenta. Logika in kritično razmišljanje. Maribor: Pedagoška fakulteta.
• Good P.I., Hardin J.W. (2003): Common Errors in Statistics (And How To Avoid Them). Hoboken, NJ: Wiley.
• Hall G.M. (2003). How to Write a Paper (3rd ed.). London: BMJ.
• Tufte E.R. (1983): The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.
• Robbins N.B. (2005): Creating More Effective Graphs. Hoboken, NJ: Wiley Interscience.
• Pfannkuch M., Wild C.J. (2000): Statistical thinking and statistical practice: themes gleaned from professional statisticians. Statistical Science, 15 (2): 132-152.
• Bishop T.A. (2008): The Role of Statistical Theory and Methods Within the Context of the Scientific Discovery Process. www.stat.osu.edu/~jas/coursebook/stat504notes.pdf
• Dowden B. (2009): Fallacies. V: The Internet Encyclopedia of Philosophy [IEP]. www.iep.utm.edu/fallacy/