Experimentele methoden en statistiek

Bekijk rooster Print deze pagina

Cursusdoel

Cursusdoelen

Aan het eind van deze cursus ben je in staat:

1. Elementaire technieken uit de orthodoxe en Bayesiaanse statistiek toe te passen.

2. Empirische experimentele methoden en resultaten te evalueren.

3. Experimentele technieken toe te passen om (menselijke) data te verzamelen, deze data te analyseren en de juiste statistiek op toe te passen.

4. Wetenschappelijk te rapporteren.

Het niveau dat je bereikt, is dat je weloverwogen beslissingen kunt nemen over welke technieken en methoden je wilt toepassen in toekomstige projecten, zoals een bachelorthesis en/of project/eindwerkstuk.

Natuurlijk zijn er veel meer statistische en experimentele methoden en technieken die je misschien wilt toepassen, naast wat we tijdens de cursus kunnen behandelen. We richten ons daarom op enkele van de basisprincipes, zodat je deze gemakkelijker zelfstandig kunt toepassen en uitbreiden. Tijdens de cursus zullen we de nadruk leggen op methoden en technieken die relevant zijn voor onderzoek en toepassingen vanuit een KI-perspectief. Op een algemener niveau is deze cursus een van de laatste vakken van je bachelor diploma Kunstmatige Intelligentie. Daarom helpen we je ook om je voor te bereiden op het uitvoeren van je eigen bacheloronderzoeksproject. Zo moedigen we je aan om voorgaande bachelorscripties op te zoeken en te lezen, te onderzoeken welke onderzoeksthema's beschikbaar zijn en te brainstormen over je eigen onderzoeksonderwerp.

Vakinhoudelijk

Inhoud
Mensen nemen beslissingen op basis van data. Dit geldt voor individuen, bedrijven, overheden en wetenschappers. In het dagelijks leven kun je bijvoorbeeld beslissen of je met de fiets of met de bus naar college gaat, afhankelijk van je kennis van de reistijd: hoe vaak rijden er bussen en is een busrit korter dan een fietstocht? Bedrijven gebruiken data om inzicht te krijgen in de belangen van hun klanten, of hoe sterk concurrenten zijn. De overheid berekent en toetst wat de impact van nieuw beleid is op de samenleving om tot effectief beleid te komen. En tot slot gebruiken wetenschappers gegevens om theorieën te ontwikkelen over de vele facetten van het leven en het universum.

Om later goed te functioneren in uw dagelijkse leven en in uw professionele carrière, is het belangrijk te weten hoe je valide en betrouwbare conclusies kunt trekken op basis van gegevens. Hiervoor moet je onder andere weten hoe je betrouwbare gegevens kunt verzamelen (met behulp van experimentele methoden), deze gegevens kunt analyseren (met behulp van statistiek) en hoe u deze resultaten effectief kunt communiceren. Experimentele resultaten moet je in de context van een theorie kunnen plaatsen (en meer in het algemeen: in de context van kennis). Kenmerkend voor KI-studenten en professionals is dat ze vaak computermodellen en computersimulaties gebruiken om de werkelijkheid te benaderen. Maar hoe vergelijk je dan een resultaat van een simulatie met data van echte mensen? In deze cursus leer je dit en meer.

Toetsing en relatie tussen beoordeling en cursusdoelen
Toetsing bestaat uit 3 componenten:
1. Alle practica- en schrijfopdrachten worden op tijd ingeleverd en getuigen van voldoende inspanning. Dit is een voorwaarde om mee te kunnen doen met het tentamen en het verslag (inspanningsverplichting).
2. Een schriftelijk tentamen waarin statistische kennis en vaardigheden wordt getoetst. Het gewicht van deze toets is 50% van je eindcijfer. Het minimumcijfer is een 5,5. Het tentamen wordt in het Nederlands afgenomen.
3. Een verslag in de vorm van een kort wetenschappelijk artikel. In dit verslag behandel je onder meer de theoretische achtergrond, methode van het experiment, analyse van de gegevens, en bespreek je de implicaties en beperkingen van je resultaten. Het gewicht van dit verslag is 50% van je eindcijfer. Het minimumcijfer is een 5,5.

In het schriftelijk tentamen en de e-modules oefen je statistische technieken en rapportage van statistische technieken (leerdoelen 1 en 4). In de practica en het eindverslag oefen je met experimentele methoden, modellering en rapportage hiervan (leerdoelen 2, 3 en 4).

Structuur
De cursus heeft 3 onderwijsvormen:

Practica:
Studenten werken gedurende de cursus aan een onderzoeksproject. Ze analyseren gegevens van een psychologisch experiment, ontwikkelen een cognitief model en testen hoe goed het cognitieve model de empirische gegevens beschrijft en verklaart. De resultaten worden beschreven in een eindverslag. Tijdens de practica passen studenten de kennis toe die ze tijdens de hoorcolleges hebben opgedaan. De opdrachten kunnen in het Engels geschreven zijn, maar de voertaal is Nederlands, tenzij de practicumdocent Engelstalig is.

E-modules (facultatief):
In de e-modules oefenen studenten met statistische concepten en technieken uit de hoorcolleges. Ze zullen deze technieken ook toepassen in de practica en het tentamen.

Hoorcolleges:
Tijdens de plenaire hoorcolleges behandelen we de nodige theoretische achtergrond van onderwerpen die je zult toepassen en oefenen tijdens de e-modules en werkgroepen.


• De colleges van Krista Overvliet zullen vooral gericht zijn op methoden, waaronder uitleg van het onderzoeksthema. Daarnaast wordt er in gegaan op wetenschappelijk schrijven. De voertaal is Nederlands.
• De colleges van Baptist Liefooghe zullen voornamelijk gericht zijn op verschillende soorten statistiek. Dit omvat het verschil tussen Bayesiaanse en meer orthodoxe statistieken. De voertaal is Nederlands.
• Beide docenten gaan ook in op meer algemene aspecten van wetenschappelijk onderzoek, als onderdeel van de voorbereiding op je bachelorscriptieonderzoek. Dit jaar zullen we ons vooral richten op het lezen en schrijven van wetenschappelijke rapporten.

Werkvormen

Hoorcollege

Inzage

Practicum

Toetsing

Eindtoets

Verplicht | Weging 50% | Minimum cijfer 5,5 | ECTS 3,75

Opdracht

Verplicht | Weging 50% | Minimum cijfer 5,5 | ECTS 3,75

Ingangseisen en voorkennis

Ingangseisen

Je mag niet uitsluitend ingeschreven staan voor een van de volgende opleidinge:

  • Psychologie
  • Interdisciplinaire sociale wetenschap
  • Culturele antropologie en ontwikkelingssociologie
  • Pedagogische Wetenschappen
  • Onderwijswetenschappen
  • Academische lerarenopleiding primair onderwijs
  • Sociologie

Voorkennis

Ervaring met programmeren is wenselijk. We gaan ervan uit dat je bekend bent met basis programmeer terminologie, zoals variabele, functie, if/else, while en for. In de cursus werken we met de programmeertaal R in de RStudio omgeving. Kennis en ervaring met R is niet noodzakelijk, in de cursus behandelen we de basics van R. Als je een student van een ander programma bent dan Kunstmatige Intelligentie, dan verwachten we dat je interesse hebt in KI onderwerpen.

Voertalen

  • Nederlands

Cursusmomenten

Gerelateerde studies

Thema's

Tentamens

Type Datum Tijd Locatie
Eindtoets dinsdag 29 oktober 2024 11:00 - 13:00
Opdracht vrijdag 1 november 2024 19:00 - 21:00
Eindtoets (hertoets) donderdag 28 november 2024 15:15 - 17:15

Verplicht materiaal

Materiaal Omschrijving
SOFTWARE Programmeertaal R (http://www.r-project.org), R-Studio (https://rstudio.com), PsychoPy (https://www.psychopy.org).

Aanbevolen materiaal

Materiaal Omschrijving
BOEK Dit digitale boek is gratis in te zien via de UU Bibliotheek. Het aanschaffen van een papieren versie is niet nodig. https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-79054-1

Opmerkingen

Inschrijving is niet mogelijk voor studenten van alle bachelor-opleidingen die aangeboden worden door FSW.

Coördinator

dr. K.E. Overvliet k.e.overvliet@uu.nl

Docenten

Docenten van de afdeling/departement(en) -
dr. B. Liefooghe b.liefooghe@uu.nl
dr. K.E. Overvliet k.e.overvliet@uu.nl
D. van Rooij d.vanrooij@uu.nl

Inschrijving

Deze cursus is open voor bijvakkers. Controleer wel of er aanvullende ingangseisen gelden.

Inschrijving
Van maandag 3 juni 2024 tot en met vrijdag 21 juni 2024

Inschrijving niet geopend
Permanente link naar de cursuspagina
Laat in de Cursus-Catalogus zien