University of St Andrews - Online

MSc / PGDip / PGCert w zakresie umiejętności korzystania z danych dla wymiaru sprawiedliwości - online

Magister

Studenci przygotowujący się do tytułu magistra muszą wziąć udział w dwóch modułach obowiązkowych i co najmniej sześciu modułach opcjonalnych.

Obowiązkowe moduły

Teoretyczne podstawy sprawiedliwości społecznej i środowiskowej

Przedstawia teorie i współczesne debaty w obszarach sprawiedliwości społecznej i środowiskowej – od klimatycznej i ekologicznej po zdrowotną i reprodukcyjną – pozwalając uczniom zrozumieć, w jaki sposób opracować interesującą ich kampanię opartą na sprawiedliwości.

Komunikacja naukowa i zaangażowanie publiczne

Rozwijanie szerokiego zakresu umiejętności przekładania nauki na działanie, począwszy od wyszukiwania i oceny źródeł informacji, aż po wykorzystywanie mediów społecznościowych do przekazywania wiedzy naukowej i angażowania różnych odbiorców.

Opcjonalne moduły

Należy wybrać od dwóch do pięciu modułów spośród następujących opcji:

Witamy w Data: śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu

Zachęca do krytycznej refleksji nad danymi, w tym nad źródłami, typami danych, projektem próbkowania, a także nad tym, jak dane mogą być wykorzystywane i nadużywane. Wprowadza również oprogramowanie statystyczne typu open source, takie jak R, a także zasady powtarzalnej analizy danych.

Podstawy statystyczne

Wprowadza podstawowe pojęcia statystyczne, metody eksploracji wzorców w danych i umiejętności interpretowania wyników statystycznych. Moduł jest skonstruowany wokół wykorzystania statystyk do zrozumienia procesów społecznych lub środowiskowych, przy użyciu prawdziwych zestawów danych i ankiet. Studenci są wspierani przez samodzielne ćwiczenia praktyczne.

Metody ilościowe

Koncentruje się na technikach i podejściach analitycznych, uzasadnieniu modeli danych i założeniach leżących u podstaw tych modeli, a także zaletach i wadach ich stosowania. Wykłady obejmują modele ilościowe, takie jak modele regresji, modele historii zdarzeń, modele szeregów czasowych i wnioskowania przyczynowe.

Zaawansowana wizualizacja danych

Przedstawia teoretyczne podstawy wizualizacji danych i omawia zasady komunikowania dużych i złożonych danych. Poprzez interaktywne ćwiczenia praktyczne ten moduł zapewnia umiejętności i narzędzia do tworzenia naukowych rysunków i map o jakości publikacji.

Wprowadzenie do nauki o danych przestrzennych

Wprowadza Spatial Data Science (SDS), w tym dlaczego potrzebujemy SDS do codziennych czynności. Narzędzia analizy wzorców punktów przestrzennych i metody wspomagania decyzji w kosmosie są częścią tego modułu.

Zaawansowana nauka o danych przestrzennych

Opiera się na wiedzy i umiejętnościach zdobytych w ramach Wprowadzenia do SDS i obejmuje takie zagadnienia, jak autokorelacja przestrzenna, interpolacja i regresja ważona geograficznie (GWR), aby zrozumieć, w jaki sposób zależności zmieniają się w przestrzeni.

Co najmniej jeden moduł musi zostać wybrany z poniższych opcji:

Zaawansowana komunikacja naukowa i zaangażowanie publiczne

Moduł będzie omawiał, jak brać pod uwagę i włączać kwestie sprawiedliwości, równości, różnorodności i inkluzywności, w tym dostępności, do komunikacji naukowej w celu zaangażowania publicznego. Obejmuje tematy od animacji poklatkowej po planowanie udanej kampanii w mediach społecznościowych i organizowanie bardziej tradycyjnych działań na rzecz społeczności i zaangażowania.

Narzędzia do oceny wpływu

Moduł ten zapozna Cię z podstawami: teorii zmiany społecznej, rozumienia projektu badań wpływu, angażowania interesariuszy, podejść partycypacyjnych oraz krytycznego czytania raportów oceny wpływu.

Materiały wizualne dla polityk i opinii publicznej

W tym module omówione zostaną podstawowe zasady tworzenia i oceny treści wizualnych, zrozumienie prawa autorskiego oraz projektowanie informacyjnych i angażujących wizualizacji danych i infografik.

Na koniec studenci studiów magisterskich muszą przedstawić indywidualny projekt badawczy składający się z trzech części (o wartości 60 punktów), opracowany we współpracy ze swoim opiekunem i organizatorem modułu, składający się z:

• przegląd literatury (limit 5000 słów) (40%)
• odpowiedni tekst stosowany, np. streszczenie polityki, w takim przypadku maksymalnie 3000 słów (40%)
• 1000-wyrazowa refleksja na temat doświadczeń związanych z przekładaniem wyników badań naukowych na praktykę (20%).

Na poziomie magisterskim może być konieczne łączenie niektórych modułów opcjonalnych.

Certyfikat PGCert lub PGDip

Studenci podejmujący studia na kierunku PGCert i PGDip realizują następujące obowiązkowe moduły:

Teoretyczne podstawy sprawiedliwości społecznej i środowiskowej

Przedstawia teorie i współczesne debaty w obszarach sprawiedliwości społecznej i środowiskowej.

Komunikacja naukowa i zaangażowanie publiczne

Rozwijanie szerokiego zakresu umiejętności przekładania nauki na działanie, począwszy od wyszukiwania i oceny źródeł informacji, aż po wykorzystywanie mediów społecznościowych do przekazywania wiedzy naukowej i angażowania różnych odbiorców.

Oraz dwa do czterech modułów opcjonalnych spośród następujących.

Witamy w Data: śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu

Moduł ten zachęca do refleksji nad wykorzystaniem statystyki w społeczeństwie oraz debacie społeczno-środowiskowej, a także wprowadza do eksploracyjnej analizy danych ilościowych za pomocą platformy typu open source (na przykład R).

Podstawy statystyczne

Wprowadza podstawowe koncepcje statystyczne, metody eksploracji wzorców w danych i umiejętności interpretowania wyników statystycznych. Moduł jest skonstruowany wokół wykorzystania statystyk w celu zrozumienia procesów społecznych, fizycznych i środowiskowych, przy użyciu prawdziwych zestawów danych i ankiet.

Metody ilościowe

Koncentruje się na technikach i podejściach analitycznych, uzasadnieniu modeli danych i założeniach leżących u ich podstaw, a także zaletach i wadach ich stosowania.

Zaawansowana wizualizacja danych

Omawia zasady tworzenia rysunków naukowych o jakości publikacyjnej, ulepszania wykresów i diagramów oraz generowania map w środowisku R.

Wprowadzenie do nauki o danych przestrzennych

Przedstawia naukę o danych przestrzennych (SDS) i wyjaśnia, dlaczego SDS jest nam potrzebne.

Zaawansowana nauka o danych przestrzennych

Opiera się na wiedzy i umiejętnościach objętych Wprowadzeniem do SDS, które mogą obejmować na przykład regresję ważoną geograficznie (GWR).

Oprócz powyższego, studenci studiujący na kierunku PGDip będą realizować co najmniej jeden moduł z następujących:

Zaawansowana komunikacja naukowa i zaangażowanie publiczne

Eksploruje włączanie kwestii sprawiedliwości, równości, różnorodności i integracji (JEDI), w tym dostępności, do komunikacji naukowej w celu zaangażowania publicznego. Możemy obejmować tematy od animacji poklatkowej po organizowanie bardziej tradycyjnego zasięgu społeczności i zaangażowania.

Narzędzia do oceny wpływu

Moduł ten zapozna Cię z podstawami: teorii zmiany społecznej, rozumienia projektu badań wpływu, angażowania interesariuszy, podejść partycypacyjnych oraz krytycznego czytania raportów oceny wpływu.

Wizualizacje dla polityk i opinii publicznej: kreatywne sztuki wizualne dla nauk

Obejmuje podstawowe zasady oceny i tworzenia treści, zrozumienie prawa autorskiego oraz projektowanie wizualizacji danych i infografik.

Zarówno na poziomie PGCert, jak i PGDip może zaistnieć konieczność łączenia ze sobą pewnych modułów opcjonalnych.

• Rozwijaj swoją wiedzę na temat kluczowych zagadnień sprawiedliwości społecznej i ekologicznej oraz ich kontekstów społeczno-politycznych, a także teorii zmiany społecznej.
• Zbuduj pewność siebie w odpowiedzialnym gromadzeniu wysokiej jakości danych, w tym kluczowych koncepcji analizy danych, nauki o danych przestrzennych, modelowania danych z wykorzystaniem rzeczywistych zestawów danych i korzystania z platform typu open source.
• Twórz angażujące i przystępne narracje w oparciu o dane, w tym ich wizualizację dla odbiorców zarówno laików, jak i ekspertów.
• Stosuj skuteczne strategie angażowania opinii publicznej, w tym korzystanie z mediów dziennikarskich i społecznościowych w celu skutecznej komunikacji.
• Skorzystaj z możliwości rozpoczęcia nauki od podstaw, jeśli nie masz doświadczenia w statystyce, lub weź udział w bardziej zaawansowanym kursie, aby rozwinąć swoje obecne umiejętności.
• Zwiększ swój potencjał oddziaływania poprzez urozmaicenie narzędzi do komunikacji naukowej i wizualizacji danych.

Nasi absolwenci pracują w różnych organizacjach w sektorze publicznym i prywatnym, m.in. na stanowiskach analityka lub naukowca danych, pracownika naukowego, menedżera ds. inwestycji lub rozwoju, konsultanta, doradcy politycznego, ekonomii środowiska, pozyskiwania funduszy i komunikacji, szkolnictwa wyższego, doradztwa i badań.

Gdziekolwiek jesteś, możesz zabrać ze sobą St Andrews . Online Master's na University of St Andrews łączy wszystkie korzyści studiowania na jednym z najstarszych i najlepszych uniwersytetów świata ze wszystkimi zaletami elastycznej, spersonalizowanej nauki.

Nauczanie

Połączenie nagranych wykładów, sesji pytań i odpowiedzi na żywo, nauki w trybie peer-to-peer, zasobów cyfrowych, takich jak podcasty, oraz forów internetowych.

Elastyczny harmonogram

Będziesz mieć dostęp do modułów i komponentów we własnym tempie i według harmonogramu dostosowanego do Twojego środowiska pracy i nauki.