Siirry suoraan sisältöön

Tutkimus- ja kehittämismenetelmät (5 op)

Toteutuksen tunnus: MS00BP42-3020

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
02.11.2022 - 22.01.2023
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
Ajoitus
14.12.2022 - 31.07.2023
Toteutus on päättynyt.
Opintopistemäärä
5 op
Lähiosuus
2 op
Virtuaaliosuus
3 op
TKI-osuus
2 op
Toteutustapa
Monimuoto-opetus
Opetuskielet
suomi
Paikat
20 - 35
Koulutus
Master of Business Administration, Business Management
Opettajat
Timo Tolmunen
Ulla Seppälä-Kaven
Markku Lindell
Opintojakso
MS00BP42
Toteutukselle MS00BP42-3020 ei löytynyt varauksia!

Arviointiasteikko

H-5

Sisällön jaksotus

Opintojaksoon sisältyy ennakkotehtäviä, jotka ovat opintojaksolle hyväksytysti ilmoittautuneille saatavissa ItsLearning oppimisalustalla 19.12.2022 alkaen ja ne palautetaan oppimisalustalle 29.1.2023. mennessä. Opintojaksolla on kaksi lähipäivää, kts ajankohdat ja luokkatilat Lukkarista.

Opintojakso Tutkimus- ja kehittämismenetelmät (5 op) antaa valmiuksia ammattimaiseen tuotteiden, prosessien ja projektitoiminnan kehittämiseen sekä muodostaa metodologisen pohjan opinnäytetyössä tarvittavaan tutkimus- ja kehittämistyöhön.
Opintojakson tarkoituksena on perehdyttää ja osittain harjaannuttaa opiskelija tutkivan kehittämistyön eri vaiheissa hyödyllisiin lähestymistapoihin ja menetelmällisiin välineisiin. Opintojakso koostuu kolmesta pääteemasta; 1) systeemianalyysin lähtökohdista, 2) laadullisen tutkimuksen aineistonhankinnan ja tekstiaineiston analyysin perusteista ja 3) tilastollisten analyysimenetelmien perusteista.

Ennakkotehtävissä opiskelija tutustuu annettuun materiaaliin ja pohtii laadullisten ja tilastollisten tutkimusmenetelmien perusteita sekä systeemianalyysiä. Ennakkotehtävässä myös esitetään alustava oman opinnäytetyön idea ja suunnitelma.

Opintojakson lähiopetuksen systeemianalyysin osuudessa käsitellään systeemiteoriaa ja -dynamiikkaa, erilaisten järjestelmien ja organisaatioiden kuvaamista, prosessimallinnusta sekä kompleksisuutta.
Laadullisten menetelmien osiossa käsitellään tutkimuksen aineiston hankintaa, käsittelyä ja analysointia.
Tilastollisten analyysimenetelmien perusteiden opiskelu aloitetaan tilastollisen kuvailun ja analyysin perusteita kertaamalla. Oppimistehtävänä analysoidaan omassa organisaatiossa syntyvää tai julkisista lähteistä hankittua dataa.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettaan opiskelija osaa:
-systeemisen lähestymistavan kompleksisiin organisaation, talouden ja tekniikan kehittämishaasteisiin
-formuloida kehittämistehtävän pohjaksi tutkimusongelman ja siitä johdetut tutkimuskysymykset
-etsiä, tiivistää ja referoida tutkimusalan aiemman relevantin tutkimuksen
-kehittämisessä tarvittavan kvalitatiivisen ja kvantitatiivisen tiedon hankkimisen menetelmät
-analysoida, jalostaa ja esittää kerätyn tiedon päätöksenteon pohjaksi
-arvioida tiedon ja tutkimuksen luotettavuutta ja eettisyyttä
-suunnitella, käynnistää ja toteuttaa tarvittavat kehittämistoimet (opinnäytetyöprojektin)
-soveltaa jatkuvan parantamisen työkaluja

Sisältö

-Kompleksiuuden kuvaaminen, Cynefin –viitekehys
-Tekniset, sosiaaliset ja talouden systeemit
-Systeemien analysointi ja kuvaaminen
-Triangulaatio
-Tietoon perustuva kehittäminen: tiedon keruu eri menetelmin
-Tietoon perustuva kehittäminen: tiedon analysointi ja esittäminen eri menetelmin
-Tutkimuksen etiikka
-Toiminnan mallintaminen ja kehittäminen systeeminä

Oppimateriaalit

Kirjallisuutta ja materiaaleja (muut oheismateriaalit annetaan lähiopetuksessa ja/tai Itslearningissa),
• Peltoniemi, Milla ym. 2004. Katsaus systeemiteorioihin - järjestelmäajattelu. Tampereen teknillinen yliopisto. Saatavilla: http://www.utu.fi/en/units/ffrc/research/project-archive/environment/Documents/etu_7.pdf
• Irmeli Luukkonen, Juha Mykkänen, Timo Itälä, Saara Savolainen, Maarit Tamminen. 2012. Toiminnan ja prosessien mallintaminen, Tasot, näkökulmat ja esimerkit. Itä-Suomen yliopisto ja Aalto-yliopisto. Kuopio. Saatavilla: https://core.ac.uk/download/files/322/15169850.pdf
• Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK), http://sebokwiki.org/wiki/Main_Page
• Virsta - Virtual Statistics, https://www.stat.fi/virsta/tkeruu/
• Menetelmäopetuksen tietovaranto - Kvali MOTV, http://www.fsd.uta.fi/menetelmaopetus/
• Alasuutari P. 2013 Laadullinen tutkimus 2.0. Vastapaino. Tampere
• Heikkilä Tarja, 2014, Tilastollinen tutkimus, 9. painos, Edita, 295 s
• Holopainen Martti & Pulkkinen Pekka, 2013, Tilastolliset menetelmät, 8. painos, WSOY, 360 s.
• Nummenmaa Lauri, 2021, Tilastotieteen käsikirja. Tammi, 727 s.
• Vilkki Hanna, 2014, Tutki ja mittaa. Määrällisen tutkimuksen perusteet, http://hanna.vilkka.fi/wp-content/uploads/2014/02/Tutki-ja-mittaa.pdf
• Tarja Heikkilä, Tilastollinen tutkimus, http://www.tilastollinentutkimus.fi/1.TUTKIMUSTUKI/KvantitatiivinenTutkimus.pdf

Opetusmenetelmät

Yksilötyöt, ryhmätyöt ja vertaisarvioinnit. Palautteesta oppiminen ja palautteen antaminen. Opittujen tutkimusmenetelmien soveltaminen oman opinnäytetyön suunnitteluun ja oman opinnäytetyön suunnitelman esittely.

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Aikaisemin hankitun osaamisen todentaminen keskustellaan tarvittaessa HOPS-keskustelussa tai opettajien kanssa ennen opintojakson alkua.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Ennakkotehtävät, yht 27 h:
- systeemianalyysin ennakkotehtävä
- laadullisten menetelmien ennakkotehtävä
- tilastollisten menetelmien ennakkotehtävä
Ennakkotehtäviin sisältyy myös oman opinnäytetyön idean hahmottelua, valitun tutkimusmenetelmän mukaan.
Lähiopetus 16 h
Oppimistehtävät, yht 90 h:
-systeemianalyysin oppimistehtävä
-laadullisten menetelmien oppimistehtävä
-tilastomenetelmien oppimistehtävä
-oman opinnäytetyön viimeistelty suunnitelma, esitys ja arviointi/vertaisarviointi
YHTEENSÄ 133 h
Työmäärämitoitus on ohjeellinen ja suuntaa antava opintojakson osaamistavoitteiden saavuttamiseksi ja arvosanaan 3/5 tarvittava keskimääräinen työmäärä. Opiskelijan aiemmasta osaamis- ja kokemustaustasta riippuen työmäärä voi olla vähemmän tai enemmän. Opintojaksossa hankittua osaamista arvioidaan tehtävien ja muiden suoritteiden kautta, ei tehtyjen tuntien määrällä

Siirry alkuun