Pārlekt uz galveno saturu

Īsumā par studiju kursu

ECTS:6
Kursa vadītājs:Viktorija Perepjolkina
Studiju tips:Nepilna laika, Pilna laika
Līmenis:1. cikla (Bakalaura)
Mērķauditorija:Psiholoģija
Valoda:Latviešu
Studiju kursa apraksts Pilns apraksts, Nepilna laika, Pilna laika
Zinātnes nozare:Psiholoģija

Mērķis

Sniegt studentiem teorētiskās zināšanas par datu struktūru un psihometrijas pamatprincipiem, attīstot praktiskās iemaņas datu ieguves metožu izvēlē, psiholoģisko testu zinātniskā izstrādē, adaptācijā un to psihometrisko īpašību empīriskā novērtēšanā, izmantojot mūsdienīgu statistiskās analīzes programmatūru.

Priekšzināšanas

Teorētiskās zināšanas psiholoģijā:Izpratne par psiholoģijas zinātnes vēsturisko attīstību, galvenajām teorētiskajām skolām un pamatprocesiem (kognitīvie procesi, emocijas), kas nepieciešama pamatotai mērāmo konstruktu definēšanai un operacionālizācijai.Zināšanas par zinātnes filozofijas pamatprincipiem un loģiku, kas ļauj kritiski analizēt zinātnisko argumentāciju un formulēt loģiskus secinājumus par mērīšanas instrumentu lietderību.Pētniecības metodoloģija un statistika:Pamatzināšanas matemātiskajā statistikā, izprotot datu sadalījumus, aprakstošās statistikas rādītājus (vidējais, standartnovirze) un bāzes sakarību analīzi (korelāciju), kas ir obligāts priekšnosacījums uzticamības un validitātes aprēķiniem.Izpratne par pētniecības dizainu veidiem un datu ieguves metodēm, kā arī zināšanas par pētniecības ētikas standartiem un personas datu aizsardzības (VDAR) tiesiskajiem aspektiem.Akadēmiskās pamatprasmes:Informācijpratība: Prasme patstāvīgi meklēt, atlasīt un kritiski izvērtēt zinātnisko literatūru un starptautiskas publikācijas par psiholoģiskās novērtēšanas instrumentiem specializētajās datubāzēs.Svešvalodu zināšanas (angļu valoda): Spēja lasīt un analizēt zinātniskos tekstus un testu rokasgrāmatas angļu valodā, nodrošinot kvalitatīvu instrumentu adaptācijas procesu.Digitālās prasmes: Iemaņas darbā ar biroja programmatūru (teksta redaktoriem, izklājlapām) un gatavība apgūt specializētu statistiskās analīzes programmatūru (piem., JASP vai Jamovi).

Rezultāti

Zināšanas

1.Identificē datu veidus un mērījumu skalas (nominālo, ordinālo, intervālu un attiecību), izvērtējot to pielietojamību un ierobežojumus datu statistiskajā apstrādē.

Prasmes

1.Veic svešvalodā izstrādāta instrumenta adaptāciju, nodrošinot lingvistisko, kultūras un konceptuālo ekvivalenci.

Kompetences

1.Kritiski izvērtē mērīšanas instrumentu psihometrisko kvalitāti, pamatojoties uz empīriskiem uzticamības un validitātes pierādījumiem.