Diploma Seminar, part 3
General data
Course ID: | 330-ES2-2LSEM3 |
Erasmus code / ISCED: |
14.301
|
Course title: | Diploma Seminar, part 3 |
Name in Polish: | Seminarium magisterskie cz. 3 |
Organizational unit: | Faculty of Economics and Finance |
Course groups: |
(in Polish) Ekonomia 2 stopień 2 rok Stacjonarne lato |
ECTS credit allocation (and other scores): |
10.00
|
Language: | Polish |
Type of course: | obligatory courses |
Prerequisites (description): | (in Polish) Założeniem seminarium jest wspieranie studenta i nadzór nad procesem samodzielnego pisania pracy magisterskiej oraz udział studentów w badaniach prowadzonych w jednostce. |
Short description: |
(in Polish) Celem przedmiotu jest: - wykształcenie u studentów umiejętności stosowania w praktyce metodyki pisania pracy magisterskiej, - wykształcenie u studentów umiejętności samodzielnego wyszukiwania i gromadzenia danych, uszczegółowienie wiedzy, porządkowania i dbania o spójność treści oraz argumentowania, generalizowania i wyciągania logicznych wniosków, - wdrożenie studentów do samodzielnej pracy badawczej, - wspieranie studenta i nadzór nad procesem samodzielnego pisania pracy magisterskiej, - wdrażanie studentów do badań prowadzonych w jednostce. |
Full description: |
(in Polish) Profil studiów: ogólnoakademicki Forma studiów: niestacjonarne, II stopień Rodzaj przedmiotu: grupa zajęć 4: seminaria Dziedzina i dyscyplina nauki: dziedzina nauk społecznych, dyscyplina ekonomia i finanse Rok studiów /semestr: rok II / semestr IV. Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): zaliczenie seminarium cz.2. Liczba godzin zajęć dydaktycznych z podziałem na formy prowadzenia zajęć: seminarium 30 godz. Metody dydaktyczne: zajęcia w formie konwersatorium, prezentacje, dyskusja nad określonymi problemami. Udział w gromadzeniu i analizie materiałów w ramach badań prowadzonych w jednostce. Zasady wykorzystywania systemów sztucznej inteligencji w procesie kształcenia: W przygotowaniu pracy dyplomowej można wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji (SI) zgodnie z zasadami i zakresem określonymi w Zarządzeniu nr 31 Rektora Uniwersytetu w Białymstoku z dnia 11 kwietnia 2025 r. w sprawie wykorzystywania systemów sztucznej inteligencji w procesie kształcenia na Uniwersytecie w Białymstoku. We wstępie pracy dyplomowej dokonuje się adekwatnych zapisów w treści: "W procesie przygotowania niniejszej pracy dyplomowej wykorzystano następujące narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji: [Nazwa i wersja narzędzia lub usługi], w następującym zakresie: [np. do sformułowania celu i pytań badawczych, do stworzenia struktury pracy, do wyjaśnienia pojęć, do korekty językowej i gramatycznej, do streszczenia następujących artykułów/ źródeł, i in.]. Treści otrzymane w wyniku użycia tych narzędzi zostały zweryfikowane oraz zredagowane przez autora(kę), który(a) ponosi odpowiedzialność za całość pracy." Dodatkowe, szczegółowe zasady Promotor może wskazać za pośrednictwem poczty USOSmail. Punkty ECTS: 3 Bilans nakładu pracy studenta: seminarium: 30h przygotowanie do zajęć: 10 h studiowanie literatury: 16 h udział w konsultacjach: 4 h przygotowanie tekstu naukowego: 15 h ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz.: 75 h Wskaźniki ilościowe: Nakład pracy studenta związany z zajęciami:- wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 36 h, 1,36 ECTS; |
Bibliography: |
(in Polish) Literatura podstawowa: 1. J. Sztumski, Wstęp do metod i technik badań społecznych, Wyd. Śląsk, Katowice 2020. 2. J. Majchrzak, T. Mendel, Metodyka pisania prac magisterskich i dyplomowych, Wyd. UE w Poznaniu, Poznań 2009. 3. A. Dudziak, A. Żejmo, Redagowanie prac dyplomowych. Wskazówki metodyczne dla studentów, Wyd. Difin, Warszawa 2008. Literatura uzupełniająca: 1. S. Nowak, Metodologia badań społecznych, PWN, Warszawa 2012. 2. R. Zenderowski, Praca magisterska, licencjat. Krótki przewodnik po metodologii pisania i obrony pracy dyplomowej, Wyd. CeDeWu, Warszawa 2009. 3. R. Wojciechowska, Przewodnik metodyczny pisania pracy dyplomowej, Wyd. Difin, Warszawa 2010. 4. K. Wójcik, Piszę akademicką pracę promocyjną - licencjacką, magisterską, doktorską, Wyd. Lex a Wolters Kluwer business, Warszawa 2012. |
Learning outcomes: |
(in Polish) Wiedza: 2VSEM3_W01 Zna i rozumie w pogłębionym stopniu kluczowe zagadnienia i teorie z zakresu ekonomii i finansów, ze szczególnym uwzględnieniem obszaru tematycznego pracy magisterskiej, KP7_WG1 2VSEM3_W02 Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody i narzędzia opisu oraz techniki pozyskiwania, analizy i prezentacji danych właściwych pracy magisterskiej, KP7_WG5 2VSEM3_W03 Zna i rozumie pojęcia i zasady dotyczące praw autorskich ze szczególnym uwzględnieniem zasad etycznych związanych z przygotowaniem pracy magisterskiej, KP7_WK3 Umiejętności: 2VSEM3_U01 Potrafi wykorzystać posiadaną wiedzę teoretyczną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz metodykę pracy naukowej do analizy i interpretacji zjawisk i procesów ekonomicznych w obszarze problematyki pracy magisterskiej, KP7_UW1 2VSEM3_U02 Potrafi właściwie dobierać dane do analizowania i prognozowania zjawisk społecznych, ze szczególnym uwzględnieniem tych odnoszących się do problematyki pracy magisterskiej, KP7_UW2 2VSEM3_U03 Potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów gospodarczych i społecznych, formułować własne opinie oraz stawiać i weryfikować hipotezy badawcze związane z problemem badawczym pracy magisterskiej wykorzystując w tym celu odpowiednie narzędzia ekonometryczne, KP7_UW3 2VSEM3_U04 Potrafi interpretować zjawiska gospodarcze przy wykorzystaniu metod badawczych odpowiednich dla problematyki pracy magisterskiej, KP7_UW6 2VSEM3_U05 Potrafi samodzielnie planować i realizować proces uczenia się przez całe życie w oparciu o stan swojej wiedzy dotyczącej konkretnych problemów, KP7_UU1 Kompetencje społeczne: 2VSEM3_K01 Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści w obszarze tematyki przygotowywanej pracy magisterskiej, KP7_KK1 2VSEM3_K02 Jest gotów do uznawania wiedzy z zakresu dyscypliny ekonomia i finansów w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych, w tym wchodzących w zakres przygotowywanej pracy magisterskiej, oraz korzystania z odpowiednich metod badawczych, opinii ekspertów, specjalistycznych ekspertyz i raportów, KP7_KK3 2VSEM3_K03 Jest gotów do uzupełniania i doskonalenia nabytej wiedzy i umiejętności w oparciu o krytyczną ocenę posiadanej wiedzy oraz zgromadzonych informacji dotyczących problematyki pracy magisterskiej, KP7_KK5 |
Assessment methods and assessment criteria: |
(in Polish) Ogólna forma zaliczenia seminarium: - złożenie przez studenta i zaakceptowanie przez promotora całej pracy magisterskiej w systemie APD. Dopuszczalne dwie nieobecności na seminarium. Ogólne warunki określa Regulamin studiów Uniwersytetu w Białymstoku (Obwieszczenie nr 2/2024 Rektora Uniwersytetu w Białymstoku z dnia 21 maja 2024 r. w sprawie ogłoszenia tekstu jednolitego Uchwały nr 2424 Senatu Uniwersytetu w Białymstoku z dnia 22 maja 2019 r. w sprawie Regulaminu studiów Uniwersytetu w Białymstoku). |
Classes in period "Academic year 2023/2024" (past)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-06-30 |
Go to timetable
MO SEM
TU SEM
W TH FR |
Type of class: |
Seminar, 30 hours
|
|
Coordinators: | Aneta Kargol-Wasiluk, Grażyna Michalczuk, Marek Proniewski, Tadeusz Truskolaski | |
Group instructors: | Marek Proniewski, Tadeusz Truskolaski | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Credit: | Grading |
Classes in period "Academic year 2024/2025" (past)
Time span: | 2024-10-01 - 2025-06-30 |
Go to timetable
MO SEM
TU W TH FR |
Type of class: |
Seminar, 30 hours
|
|
Coordinators: | Aneta Kargol-Wasiluk, Tadeusz Truskolaski | |
Group instructors: | Tadeusz Truskolaski | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Credit: | Grading |
Copyright by University of Bialystok.