
University of St Andrews - Online
MSc / PGDip / PGCert w zakresie umiejętności korzystania z danych dla wymiaru sprawiedliwości - onlineOnline United Kingdom
CZAS TRWANIA
1 do 3 Years
JĘZYKI
Język angielski
TEMPO
Pełny etat
TERMIN SKŁADANIA WNIOSKÓW
31 Aug 2025
NAJWCZEŚNIEJSZA DATA ROZPOCZĘCIA
Aug 2025
CZESNE
GBP 18 000 *
FORMACIE STUDIÓW
Nauka na odległość
* dla MSc w niepełnym wymiarze godzin | 12 000 GBP - dla PGDip w niepełnym wymiarze godzin | 6 000 GBP - dla PGCert w niepełnym wymiarze godzin
Wstęp
Zmierz się z najpilniejszymi wyzwaniami społecznymi, środowiskowymi i dotyczącymi zrównoważonego rozwoju na świecie, wykorzystując podejście oparte na danych do wprowadzania pozytywnych zmian opartych na sprawiedliwości.
Po co studiować ten kurs?
Ten w pełni internetowy program zapewni ci umiejętności krytycznego myślenia, modelowania statystycznego, danych przestrzennych, wizualizacji danych i komunikacji naukowej, abyś mógł stawić czoła niektórym z największych wyzwań społecznych. Nauczymy Cię, jak skutecznie interpretować i wykorzystywać dane do wprowadzania znaczących zmian, które odnosimy do trzech filarów określonych poniżej:
- Sprawiedliwość społeczna: stworzenie uczciwego i sprawiedliwego społeczeństwa, w którym wszystkie jednostki mają równy dostęp do możliwości, zasobów i praw.
- Sprawiedliwość środowiskowa: żadna grupa ludzi nie powinna ponosić niesprawiedliwej części negatywnego wpływu na środowisko.
- Zrównoważony rozwój: zaspokajanie potrzeb teraźniejszości bez narażania zdolności przyszłych pokoleń do zaspokajania ich własnych potrzeb.
Po pierwsze, nasi eksperci przedstawiają koncepcyjne podstawy zrównoważonego rozwoju oraz teorie leżące u podstaw sprawiedliwości społecznej i środowiskowej, które służą jako podstawa naszych praktycznych studiów przypadków.
Po drugie, będziesz rozwijać umiejętności w zakresie statystyki i nauki o danych przestrzennych, z naciskiem na generowanie przekonujących dowodów z danych. Obejmuje to krytyczne zaangażowanie w wykorzystanie i niewłaściwe wykorzystanie danych, nieodłączne uprzedzenia w dużych zbiorach danych i etykę danych, a także szkolenie w zakresie szeregu podejść statystycznych, od podstawowych do zaawansowanych, do analizy różnych zbiorów danych.
Wreszcie, program opiera się na technikach komunikacji naukowej i wizualizacji danych, umożliwiając jasne i skuteczne prezentowanie danych różnym odbiorcom, w tym decydentom i ogółowi społeczeństwa.
Ten tytuł magistra jest przeznaczony dla studentów z różnych środowisk edukacyjnych, o różnych poziomach umiejętności i zainteresowaniach. Wbudowana elastyczność pozwala wybrać ścieżkę, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom, umożliwiając pracę z typami danych najbardziej odpowiednimi dla Twojej obecnej lub przyszłej praktyki.
Galeria
Rekrutacja
Stypendia i Finansowanie
Jesteśmy zobowiązani do wspierania Cię w trakcie studiów, bez względu na Twoją sytuację finansową.
Studenci, którzy ukończą studia magisterskie online i zakończą je sukcesem, mogą ubiegać się o stypendium w wysokości do 6000 funtów na pokrycie czesnego.
- Dane dotyczące stypendiów Commonwealth Distance Learning dla wymiaru sprawiedliwości (termin ostateczny wtorek, 20 maja 2025 r.)
- Możliwości finansowania St Leonard's
- Rabat dla absolwentów (15% zniżki na czesne)
Program
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.
Wynik programu
- 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.
Opłata za program
Możliwości związane z karierą
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.
Referencje studentów
Dlaczego warto studiować w University of St Andrews - Online?
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.
Realizacja programu
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.