Skip to main content

Research and Development Methods (5 cr)

Code: MS00BP42-3006

General information


Enrollment
02.12.2020 - 17.01.2021
Registration for the implementation has ended.
Timing
01.01.2021 - 31.07.2021
Implementation has ended.
Number of ECTS credits allocated
5 cr
Local portion
2 cr
Virtual portion
3 cr
RDI portion
3 cr
Mode of delivery
Blended learning
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
Finnish
English
Seats
20 - 40
Degree programmes
Master of Engineering, Technology Competence Management
Master of Business Administration, Technological Competence Management
Teachers
Timo Tolmunen
Heli Aramo-Immonen
Markku Lindell
Teacher in charge
Markku Lindell
Course
MS00BP42
No reservations found for realization MS00BP42-3006!

Evaluation scale

H-5

Content scheduling

Opintojaksoon sisältyy ennakkotehtäviä, jotka ovat opintojaksolle hyväksytysti ilmoittautuneille saatavissa ItsLearning oppimisalustalla 4.1.2021 alkaen ja ne palautetaan oppimisalustalle 2.2. mennessä. Lähipäivät 5.2. ja 18.3. klo 9-16.15.

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.

Objective

After completing the course, the student is able to:
-approach the complex development challenges of organization, economy, and technology by systems thinking
-formulate research problem and research questions for developmental challenges
-search, summarize, and refer to the previous relevant research of the discipline
-apply the methods and tools for acquiring qualitative and quantitative information required in development
-analyse, refine and present the collected information to support decision-making
-evaluate the validity, reliability, and ethics of the information and research
-plan, initiate, and execute the necessary development procedures (thesis project)
-apply the methods and tools on continuous development

Content

-Description of complexity, Cynefin framework
-Technical, social, and economic systems
-Systems analysis and description
-Triangulation
-Knowledge based development: data collection methods
-Knowledge based development: analysing data and presenting knowledge
-Research ethics
-Modelling and developing operations as a system

Materials

Kirjallisuutta ja materiaalja (muut oheismateriaalit annetaan lähiopetuksessa ja/tai Optimassa),
• 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, Helsinki, Edita, 295 s
• Holopainen Martti & Pulkkinen Pekka, 2013, Tilastolliset menetelmät, 8. painos, Helsinki, WSOY, 360 s.
• Hanna Vilkki, 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
Englanniksi

Teaching methods

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

Completion alternatives

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

Student workload

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

Evaluation methods and criteria

Ennakkotehtävät arvioidaan asteikolla hyväksytty (1) / hylätty (0), muut oppimistehtävät ja portfolio asteikolla 0-5. Arviointiperusteet esitetään erikseen jokaisessa oppimistehtävissä. Opintojakson arvosana muodostuu oppimistehtävien arvosanojen keskiarvona edellyttäen, että kaikki ennakkotehtävät on suoritettu hyväksytysti.

Assessment criteria, satisfactory (1-2)

Opiskelija osoittaa omaksuneensa kunkin osa-alueen (kts. opintojakson sisältö) perusteet, mutta oppimistehtävät ovat suppeita eikä asioihin ole paneuduttu tehtävän annon edellyttämällä tavalla.

Assessment criteria, good (3-4)

Opiskelija osoittaa hallitsevansa kunkin osa-alueen (kts. opintojakson sisältö) oppimistehtävien sisällön ja laajuuden perusteella.

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija osoittaa hallitsevansa erinomaisesti kunkin osa-alueen (kts. opintojakson sisältö) sisällön. Oppimistehtävien palautukset osoittavat syventymistä annettuun kirjallisuuteen ja tehtäväraportit ovat laadultaan ja laajuudeltaan sellaisia, että toiminnan kehittämisen ja tutkimisen menetelmiä on sovellettu tarkoituksenmukaisesti ja oikein.

Go back to top of page