Skriv ut kursplan
Kursplan - Forskningsmetodik i datavetenskap
Omfattning
7.5 hp
Kurskod
DVA463
Giltig från
Hösttermin 2018
Utbildningsnivå
Avancerad nivå
Successiv fördjupning
A1N (Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav).
Huvudområde(n)
Datavetenskap
Akademi
Akademin för innovation, design och teknik
Fastställd
2018-02-01
Litteraturlistor
Kurslitteraturen är preliminär till 8 veckor innan kursstart. Kurslitteratur kan vara giltig över flera terminer.
-
Böcker
Real world research : a resource for users of social research methods in applied settings
Fourth Edition : Hoboken : Wiley, 2016. - xxiii, 533 pages
ISBN: 978-1-118-74523-6 LIBRIS-ID: 18357112
Guide to Advanced Empirical Software Engineering [electronic resource]
London : Springer-Verlag London Limited, 2008.
ISBN: 978-1-84800-044-5 LIBRIS-ID: 11427843
Experimentation in software engineering
Berlin : Springer, 2012 - xxiii, 236 s.
ISBN: 3-642-29043-4 LIBRIS-ID: 13535726
Syfte
Kursen syftar till att introducera samt ge en djupare förståelse av olika forskningsmetoder inom datavetenskap och mjukvaruutveckling. Kursen kommer göra det möjligt för studenterna att genomföra ett forskningsprojekt med hjälp av en processdriven strategi innefattande planering, design, genomförande, analys och rapportering av resultat.
Lärandemål
Efter avslutad kurs skall studenten kunna:
1. genomföra ett forskningsprojekt från start till slut genom att följa en eller flera forskningsmetoder
2. formulera forskningsfrågor och hypoteser
3. söka efter relevant litteratur i vetenskapliga databaser
4. kritiskt utvärdera tillgänglig forskning med avseende på vetenskaplig rigorositet
5. sätta sitt eget forskningsproblem i relation till existerande forskningslitteratur
6. designa en forskningsplan för att besvara forskningsfrågorna / hypoteserna
7. genomföra kvantitativ och kvalitativ dataanalys
8. diskutera hot mot giltigheten i deras forskning
9. förstå och identifiera etiska aspekter för ett forskningsprojekt
Innehåll
- Kvalitativ- vs. kvantitativ forskning
- Formulering av forskningsfrågor och/eller hypoteser
- Risker inom forskningen med avseende på etik och forskningens giltighet
- Vetenskaplig litteratur
- Experimentell forskning
- Fallstudieforskning
- Dataanalys
- Enkätundersökningar
Undervisning
Föreläsningar.
Särskild behörighet
Minst 150 hp i naturvetenskap och/eller teknik varav minst 30 hp är inom datateknik, datavetenskap och/eller elektronik.
Dessutom krävs Sv B/Sv 3 samt Engelska A/Engelska 6. I de fall kursen ges på engelska görs undantag från kravet på Svenska B/Svenska 3.
Examination
Inlämningsuppgift (INL1), 1 hp, examinerar lärandemål 2, betyg Underkänd (U) eller Godkänd (G)
Inlämningsuppgift (INL2), 1,5 hp, examinerar lärandemål 4 och 9, betyg Underkänd (U) eller Godkänd (G)
Inlämningsuppgift (INL3), 1,5 hp, examinerar lärandemål 7, betyg Underkänd (U) eller Godkänd (G)
Inlämningsuppgift (INL4), 3,5 hp, examinerar lärandemål 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, betyg Underkänd (U), 3, 4 eller 5
En student som har ett intyg från MDU avseende sin funktionsnedsättning har möjlighet att anmäla önskemål om anpassning vid salstentamina eller annan examinationsform i enlighet med Regler och anvisningar för examination på grundnivå och avancerad nivå vid Mälardalens högskola (2020/1655). Det är examinator som, utifrån det intyg som utfärdats, beslutar om eventuell anpassning och i så fall vilken anpassning som ska gälla.
Misstankar om vilseledande vid examination (fusk) anmäls, enligt högskoleförordningen, till universitetets rektor och prövas av universitetets disciplinnämnd. Om disciplinnämnden anser att en student gjort sig skyldig till en disciplinförseelse fattar nämnden beslut om en disciplinär åtgärd, vilket är varning eller avstängning.
Betyg
Med beröm godkänd, icke utan beröm godkänd, godkänd, underkänd
Övergångsbestämmelser och övriga föreskrifter
Kursen överlappar helt med Forskningsmetodik inom naturvetenskap och teknik.