Информационные технологии в региональных исследованиях и

Информационные технологии
в региональных исследованиях и образовании
Направление подготовки
032200 «Регионоведение России»
Профиль подготовки
«Сибирский регион в России и мире»
Квалификация (степень)
Магистр
Цели освоения дисциплины
•
Выработать навыки использование компьютерных информационных
технологий в экспертно-аналитической и консультативной работе по
изучению различных сфер региональной жизни.
•
Выработать навыки в области формализации обработки
неструктурированной текстовой информации и познакомить с
возможностями использования компьютерных экспертных систем в
мониторинге регионального общественного мнения.
Общая трудоемкость дисциплины
•
4 зачетные единицы, 32 аудиторных часа.
Автор-разработчик программы доцент А.В.Бочаров
Компетенции обучающегося, формируемые в результате
освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:
• Теорию и методы контент-анализа и виды контент-аналитических экспертных систем.
• Теорию инфографики, методы визуализации смысловых структур.
• Основные методы статистической обработки данных
• Основные технологии баз данных
Уметь:
• Находить, сохранять и преобразовывать любые мультимедийные данные и использовать
их в образовательной и исследовательской деятельности.
• Использовать различные возможности автоматизации обработки неструктурированной
текстовой информации по региональной сибирской тематике.
• Формулировать технические и исследовательские задания для специалистов по
прикладной информатике, при необходимости осуществлять с ними совместную работу в
рамках одного исследовательского или образовательного регионального проекта.
• Превращать исходные количественные показатели в дискретные качественные признаки,
а исходные качественные признаки деконструировать в количественные в соответствии со
спецификой изучаемых региональных явлений и процессов.
• Создавать целостные интегральные визуальные модели для описания смысловых и
социальных систем с множеством аналитических критериев.
Структура и содержание учебной дисциплины
Тематический модуль №1.
Обработка неструктурированной текстовой информации и экспертно-аналитические
системы обработки данных в региональных исследованиях и проектах.
Раздел модуля
Формы текущего
контроля успеваемости
Тема 1. Теория и методы контент-анализа и интент-анализа
Тема 2. Введение в теорию и методики автоматизации
"добычи знаний
Контрольная
практическая работа,
проект-презентация
Тема 3. Основные принципы и методики
фактографического анализа (ивент-анализа)
Тема 4. Обзор статистических методов и статистических
пакетов программ
Тема 5. Семантический дифференциал и экспертные
оценки.
Тема 6. Базы данных в гуманитарных науках и
региональных исследованиях.
Контрольная
практическая работа,
проект-презентация
Структура и содержание учебной дисциплины
Тематический модуль №2.
Инфодизайн и инфографика в региональных исследованиях и проектах.
Раздел модуля
Формы текущего
контроля успеваемости
Тема 7. Основные идеи и принципы использования
инфографики и инфодизайна
Тема 8. Типология визуальных схем и графиков
Тестирование
Тема 9. Знакомство с классическими и эвристическими
примерами использования инфографики
Тема 10. Когнитивное картирование в моделировании
социальных систем.
Тема 5. Семантический дифференциал и экспертные
оценки.
Контрольная
практическая работа,
проект-презентация
Этапы контент-анализа,
изучаемые в 1-м тематическом модуле
Этапы контент-анализа – это своеобразный фильтр, который
отфильтровывает текстовую информацию, делая её всё менее объёмной
и всё более содержательной
Типология визуальных схем и графиков
изучаемая во 2-ом тематическом модуле
В учебном курсе будут изучаться аналитико-иллюстративное назначения,
преимущества и ограничения, показательные образцы и типичные
ошибки следующих типов инфографики и визуализации данных:
Affinity diagram, arc diagram, area chart, bar chart, bubble chart, Chernoff face,
cartesian coordinates, clustering, cause effect chains, cognitive mapping,
communication diagram, concentric circles, concept map, cone-tree diagram,
critical path method, cycle diagram, data flow diagram, decision discovery
diagram, decision tree, dilemma diagram, edgeworth box, failure tree, feedback
diagram, flowchart, funnel, gantt chart, genealogy, Fractal, histogram, hype cycle,
hyperbolic tree, ibis argumentation map, iceberg diagram, ishikawa-diagram
(fishbone), knowledge map, layer chart, line chart, mindmap, minto pyramid
technique, mandala, Nassi-Shneiderman Diagrams, organisation chart, parameter
ruler, performance charting, perspectives diagram, Pert chart, pie chart, portfolio
diagram, process event chains, radar chart (cobweb), Sankey diagram, ScatterPlot,
semantic network, social networks, spectrogram, spray diagram, square of
oppositions, story template, strategy canvas, supply demand curve, synergy map,
system dynamics, Timeline, temple, treemap, tukey box plot, Venn diagrams
(euler diagram ), SWOT, Five Forces Model, McKinsey matrix, Ansoff matrix, BCG
matrix, ADL matrix