Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Informācijas tehnoloģija
Kursa kods
LU_011
Mērķauditorija
Informācijas un komunikācijas zinātne
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Studiju veids un forma
Pilna laika
LKI
Visiem līmeņiem
RSU struktūrvienība
Kursa vadītājs
Lolita Vija Neimane
Struktūrvienība
Veselības un sporta zinātņu fakultāte
Struktūrvienības vadītājs
Inga Millere
Studiju kursa īstenotājs
Sadarbības organizācija
Latvijas Universitāte
Sadarbības kursa vadītājs
Māris Vītiņš
Sadarbības kontaktpersona
Ida Jākobsone
Par studiju kursu
Mērķis
-
Priekšzināšanas
-
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.1. Zina profesionālajai darbībai un studijām noderīgus datu un informācijas vākšanas un apstrādes digitālos rīkus un to izmantošanas iespējas; 2. Izprot digitālo rīku izmantošanas iespējas profesionālajā komunikācijā un sadarbībā.
Prasmes
1.1. Vāc profesionālajai darbībai un studijām noderīgu informāciju elektroniskajās datu bāzēs; 2. Izmanto digitālos rīkus profesionālajā darbībā un studijās nepieciešamo dokumentu (prakses atskaites vai studiju noslēguma darba) izstrādei; prezentāciju sagatavošanai un to prezentēšanā; 3. Veic datu statistisko apstrādi un iegūto rezultātu grafisko attēlošanu.
Kompetences
1.Izvēlas piemērotus digitālos rīkus un tos izmanto profesionālās darbības un studiju uzdevumu izpildei.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
Studentu patstāvīgais darbs tiek organizēts individuāli un/vai darba grupās, un tas ietver patstāvīgu gatavošanos praktiskajām nodarbībām, starppārbaudījumiem un gala pārbaudījumam, veicot šādus uzdevumus:
1. patstāvīgais darbs. Darbs ar datu bāzēm, anotāciju apkopojuma izveide.
2. patstāvīgais darbs. Akadēmiskās prezentācijas izstrāde un prezentēšana.
3. patstāvīgais darbs. Prakses atskaites vai noslēguma darba noformēšana.
4. patstāvīgais darbs. Datu statistiskā apstrāde un sakarību vizualizācija. 5. patstāvīgais darbs. Darbs ar skaitliskiem datiem, datu apstrādes funkciju izmantošana, to statistiskā apstrāde un grafiskā attēlošana.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Studiju kursa gala vērtējums veido, starppārbaudījumu (patstāvīgo darbu) un eksāmena vērtējums. Studenti patstāvīgos darbus iesniedz līdz nodarbību plānā norādītajiem datumiem. Eksāmenu studenti kārto tikai tad, ja ir nokārtoti visi starppārbaudījumi.
Starppārbaudījumi:
1. Darbs ar datu bāzēm, vietņu anotāciju apkopojuma izveide – 10%.
2. Akadēmiskās prezentācijas izstrāde un prezentēšana – 10%.
3. Prakses atskaites vai noslēguma darba noformēšana – 30%.
4. Datu statistiskā apstrāde un sakarību vizualizācija – 20%.
Noslēguma pārbaudījums:
Eksāmens - ar profesionālo darbību vai studijām saistīta, studenta paša izvēlēta uzdevuma prezentēšana, kas apliecina kursā apgūtās zināšanas, prasmes un kompetences – 30%.
Studentiem obligāti jāveic praktiskie darbi, patstāvīgie darbi un eksāmena darbs. Nodarbību kavējuma gadījumā praktiskos darbus studenti veic patstāvīgi un to izpildi pārrunā ar docētāju konsultāciju laikā.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
IT kompetence un profesionālā darbība.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Darbs ar datu bāzēm noderīgas informācijas vākšanai.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Darbs ar datu bāzēm noderīgas informācijas vākšanai.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Digitālo iespēju izmantošana noslēguma darbu sagatavošanā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Digitālo iespēju izmantošana noslēguma darbu sagatavošanā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Digitālo iespēju izmantošana prezentāciju sagatavošanā un prezentēšanā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Digitālo iespēju izmantošana prezentāciju sagatavošanā un prezentēšanā.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Darbs ar profesionālajai darbībai un studijām noderīgu digitālo aparatūru un programmatūru.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Darbs ar profesionālajai darbībai un studijām noderīgu digitālo aparatūru un programmatūru.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Darbs ar profesionālajai darbībai un studijām noderīgu digitālo aparatūru un programmatūru.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Eksperimentālo mērījumu kļūdas un to aprēķini.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Eksperimentālo mērījumu kļūdas un to aprēķini.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Eksperimentālo mērījumu kļūdas un to aprēķini.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Empīrisko pētījumu datu apstrāde un to vizualizēšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Empīrisko pētījumu datu apstrāde un to vizualizēšana.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Cits
|
2
|
Tēmas
|
Empīrisko pētījumu datu apstrāde un to vizualizēšana.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Information design : research and practice / edited by Black. London; New York : Routledge, Taylor & Francis Group, 2017. xvi, 750 lpp
2.
Karnītis, E. Informācijas sabiedrība – Latvijas iespējas un uzdrošināšanās. Rīga : Pētergailis, 208 lpp.
3.
Logins, J. Informācijas tehnoloģija. E-studiju kurss LU Moodle vidē. Nodarbību materiāli. 2021.
Papildu literatūra
1.
Data science & big data analytics : discovering, analyzing, visualizing and presenting data / EMC Education Services. Indianapolis, IN : John Wiley and Sons, 2014. xviii, 410 lpp.
2.
Dorner, D. G. Information needs analysis: principles and practice in information organizations. London : Facet Publishing, 2015. xvii, 269 lpp.
3.
Pierson, L. Data science for dummies / by Lillian Pierson ; foreword by Jake Porway, Founder and Executive Director of DataKind. Hoboken, New Jersey : For Dummies, a Wiley Brand, [2015]. xvi, 384 lpp.
4.
Trochim, W. M. Research methods : the essential knowledge base. [2nd edition]. Boston, MA : Cengage Learning, ©2016. xxii, 422 lpp. Tiešsaistes resurss.
5.
Ware, C. Information visualization: perception for design / Colin Ware. Fourth edition. Philadelphia : Elsevier, Inc, 2020. xviii, 538 lpp.
Citi informācijas avoti
1.
E-learning and Education (eleed) Journal. Pieejams tiešsaistē: http://eleed.campussource.de/
2.
The Electronic Journal of e-Learning. Pieejams tiešsaistē: http://www.ejel.org/main.html
3.
Top Tools for Learning. Pieejams tiešsaistē: https://www.toptools4learning.com/home/