Research Seminar

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

7

ECTS credits

Delivered at:

Department of Humanities (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 1-3 module

Instructors

Mingalev, Vitaliy V.

Senina, Anna

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Научно-исследовательский семинар" нацелена на совершенствование умения находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач. В ходе обучения магистрант развивает умение самостоятельно осваивать новые методы исследований; умение извлекать, отбирать и структурировать информацию из источников разных типов и видов, анализировать исторические источники и научные тексты. Кроме того, магистрант приобретет знания о методах научных и прикладных исследований в области истории, цифровой истории и цифровых гуманитарных наук. Полученные знания и умения позволят обучающемуся проводить фундаментальные и прикладные исследования с использованием классической и современной методологии.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Научно-исследовательский семинар» является: формирование исследовательских компетенций, а именно способности применять и рефлексировать научные методы и способы деятельности; находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач; извлекать, отбирать и структурировать информацию из источников разных типов и видов, анализировать исторические источники и научные тексты; проводить фундаментальные и прикладные исследования с использованием классической и современной методологии.

Планируемые результаты обучения

• Выбирать способ картографического отображения в соответствии с решаемой задачей и типом используемых данных, а также визуализировать данные при помощи QGIS или аналогичного программного обеспечения.
• Использовать QGIS или аналогичное программное обеспечение для обработки и геоинформационного анализа (например, производить расчеты длин, площадей объектов, расстояний между объектами, расчеты атрибутов данных, геометрические операции между различными наборами данных и т.д.).
• Знает жанры научных работ, понимает разницу между ними; формулирует цели, задачи, гипотезу, объект и предмет исследований.
• Знает и адекватно выбирает методы исторического исследования; находит и анализирует информацию источников.
• Использует методы цифровой истории и цифровых гуманитарных наук.
• Представляет результаты научного исследования в виде проспекта ВКР, научной статьи, публичного материала, ориентированного на широкую аудиторию.
• Применяет основной синтаксис языка программирования R для поддержки научных исследований
• Применяет GIS-программ для решения исследовательских задач
• Применяет пространственный анализ для решения исследовательских задач
• Выбирает дизайн исследования, ставит цели и задачи, описывает ход и результаты научных исследований
• Проводит критический анализ научного текста

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 4. Язык программирования R в гуманитарных исследованиях
• Раздел 5. Геоинформационные системы и пространственный анализ в исторических исследованиях

Элементы контроля

• Статья
  Требования: подготовка статьи по теме магистерской диссертации Статья должна быть подготовлена и оформлена в соответствии с требованиями выбранного журнала. Рекомендуется ориентироваться на журналы из списка D https://www.hse.ru/science/scifund/an2021/an_2021_spiski_all/
• Рецензия
  Рецензент для каждой статьи назначается преподавателем. Рецензирование осуществляется по критериям, обозначенным в соответствующей точке контроля. В рецензии обязательно должен присутствовать критический анализ статьи. Примерный план рецензии: 1. Указание темы, автора статьи; 2. Тезисное освещение вопроса, которому посвящена статья; 3. Актуальность выбранной темы; 4. Анализ структуры и общей логики текста; 5. Анализ выбранной методологии, релевантность источниковой и историографической базы; 6. Соответствие исследования одному из направлений Digital Humanities; 7. Оценка значимости результатов исследования; 8. Корректность оформления статьи.
• Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.5 * Статья + 0.3 * Работа на семинарах + 0.2 * Рецензия

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Benjamin S. Baumer, Daniel T. Kaplan, & Nicholas J. Horton. (2017). Modern Data Science with R. Chapman and Hall/CRC.
• Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Рекомендуемая дополнительная литература

• Toomey Dan (2014). R for Data Science. Packt Publishing Ltd. ISBN: 978-1- 78439-086-0. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibraryebooks/detail.action?docID=1910211&query=R+for+Data+Science – Загл. с экрана
• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс, Г., 2016
• Храмов, Д. А. Сбор данных в Интернете на языке R / Д. А. Храмов. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-459-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/97350 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Сенина Анна Васильевна
• Мингалев Виталий Викторович
• Наймушина Елена Сергеевна