Skip to main content

Qualitative data analysis (5 cr)

Code: DA00EW52-3002

General information


Enrollment

04.11.2024 - 17.11.2024

Timing

13.01.2025 - 31.05.2025

Number of ECTS credits allocated

5 op

Virtual portion

5 op

Mode of delivery

Distance learning

Unit

Department of Business

Campus

Ecampus

Teaching languages

  • Finnish

Seats

20 - 60

Degree programmes

  • Degree Programme in Data Analytics

Teachers

  • Satu Peltola

Teacher in charge

Satu Peltola

Groups

  • DAKV23SV
    Data analytics, online studies
  • 17.01.2025 10:40 - 12:10, Laadullisen datan analyysi DA00EW52-3002
  • 31.01.2025 12:50 - 13:20, Laadullisen datan analyysi DA00EW52-3002

Objective

You know how to collect and analyze qualitative data.
You can use software and artificial intelligence to analyze qualitative data.

Content

How can qualitative data be collected in different ways?
How is qualitative data analyzed?
How can different programs be utilized in the collection and analysis of qualitative data?
How can artificial intelligence be utilized in the analysis of qualitative data?

Opiskelumateriaali

Opiskelumateriaalia on käytettävissä Learn-opiskeluympäristössä.
Tehtävät edellyttävät myös itsenäistä tiedonhakua.

Yksilölliset oppimisväylät

Opinnot toteutuvat verkko-opiskeluna Learn-verkkoympäristössa opiskelijan oman aikataulun mukaisesti, mutta huomioiden annetut aikarajat. Opintojaksoa ja siihen sisältyvää tehtävää voi soveltuvin osin hyödyntää omassa opinnäytetyössä esim. laadullisen aineiston keruuseen valmistautuessa tai aineiston analyysivaiheessa. Jos opinnäytetyö ei ole juuri nyt ajankohtainen, voit valita minkä tahansa työelämälähtöisen projektin tai kehittämistehtävän.

TKI ja työelämäyhteistyö

Opintojakson tehtäviin soveltuu työelämän kehittämiseen liittyvä yhteistyö (esim. opinnäytetyön suunnittelu tai työelämälähtöisen projektin toteuttaminen)

Tentit ja muut määräajat

Learn-alustalla on ilmoitettu tehtävien palautusten määräajat. Ei tenttiä.

Kansainvälinen yhteistyö

Opintojaksolla on englanninkielistä kirjallisuutta ja opetusmateriaalia, kuten liiketalouden yksikön ohjeistus edellyttää.

Opiskelijan työmäärä

5 op = 135h itsenäistä työtä

Toteutuksen osien kuvaus

Opintojaksolla on yksi yksilötehtävä, joka palautetaan palautuskansioon ja vain opettaja näkee oppimistehtäväsi.

Opintojaksoa ja siihen sisältyvää tehtävää voi soveltuvin osin hyödyntää omassa opinnäytetyössä esim. laadullisen aineiston keruuseen valmistautuessa tai aineiston analyysivaiheessa. Jos olet tekemässä jotain työelämälähtöistä projektia tai kehittämistehtävää, voit hyödyntää sitä myös tähän opintojaksoon.

Tee oma aikataulusuunnitelmasi opintojakson toteutukselle, tehtävä vaatii melko paljon suunnittelua ja aikaa sen toteuttamiseen.

Further information

Siirryt Learniin Peppi- integraation kautta, joten opintojakso näkyy sinun työpöydälläsi aloituspäivänä. Sinun ei siis tarvitse tehdä muuta kuin odottaa tuota aloituspäivää. Katso opintojakson alkamispäivä Pepistä niin tiedät, milloin opintojakson tulisi olla työpöydälläsi. Jos opintojaksoa ei näy 2 päivän jälkeen opintojakson alkamisesta, ota yhteys vastuuopettajaan. Kun avaat opintojakson, perehdy huolellisesti ohjeisiin ja suunnittele ajankäyttösi. Oppimistehtävä vaatii aikaa ja paneutumista, joten kalenteroi siihen riittävästi aikaa.

Evaluation scale

1-5

Assessment methods and criteria

Arviointi perustuu Xamkin amk-arviointikehikkoon. Learnissä on esitelty arviointikriteerit ja arviointisuunnitelma.