University of St Andrews

सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के लिए डेटा साक्षरता में ऑनलाइन एमएससी

नीचे प्रकाशित मॉड्यूल पिछले शैक्षणिक वर्षों में जो पढ़ाया गया है उसके उदाहरण हैं और आपके कार्यक्रम शुरू करने से पहले इनमें बदलाव हो सकता है।

एमएससी

एमएससी की ओर अध्ययन करने वाले छात्रों को दो अनिवार्य मॉड्यूल और कम से कम छह वैकल्पिक मॉड्यूल लेने होंगे।

अनिवार्य मॉड्यूल

• सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय की सैद्धांतिक नींव: सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के क्षेत्रों में सिद्धांतों और समकालीन बहसों का परिचय देता है
• विज्ञान संचार और सार्वजनिक जुड़ाव: विज्ञान को क्रियान्वित करने के लिए कौशल की एक श्रृंखला का निर्माण करता है, जिसमें सूचना के स्रोतों को खोजने और उनका मूल्यांकन करने से लेकर विज्ञान को संप्रेषित करने और विभिन्न दर्शकों को शामिल करने के लिए सोशल मीडिया का उपयोग करना शामिल है।

वैकल्पिक मॉड्यूल

निम्नलिखित विकल्पों में से दो से पांच मॉड्यूल लेने होंगे।

• डेटा में आपका स्वागत है: रबिश इन; बकवास बाहर: यह मॉड्यूल डेटा संग्रह सिद्धांतों और स्रोतों के साथ-साथ डेटा का उपयोग और दुरुपयोग कैसे किया जा सकता है, इस पर विचार करने को प्रोत्साहित करता है। यह एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म (उदाहरण के लिए, आर) के माध्यम से खोजपूर्ण मात्रात्मक डेटा विश्लेषण भी पेश करता है।
• सांख्यिकीय आधार: बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं, डेटा में पैटर्न का पता लगाने के तरीकों और सांख्यिकीय परिणामों की व्याख्या करने के कौशल का परिचय देता है। मॉड्यूल को वास्तविक डेटासेट और सर्वेक्षणों का उपयोग करके सामाजिक या पर्यावरणीय प्रक्रियाओं को समझने के लिए आंकड़ों के उपयोग के आसपास संरचित किया गया है
• मात्रात्मक तरीके: विश्लेषणात्मक तकनीकों और दृष्टिकोणों, डेटा मॉडल के पीछे के तर्क और उन मॉडलों की अंतर्निहित मान्यताओं, साथ ही उनके उपयोग के पेशेवरों और विपक्षों पर केंद्रित है।
• उन्नत-डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: प्रकाशन-गुणवत्ता वाले वैज्ञानिक आंकड़ों और मानचित्रों का उपयोग करके बड़े और जटिल डेटा को संप्रेषित करने के सिद्धांतों पर विस्तार से बताया गया है
• स्थानिक डेटा विज्ञान का परिचय: स्थानिक डेटा विज्ञान (एसडीएस) का परिचय देता है, जिसमें यह भी शामिल है कि हमें एसडीएस की आवश्यकता क्यों है
• उन्नत स्थानिक डेटा विज्ञान: एसडीएस के परिचय में शामिल ज्ञान और कौशल पर आधारित है, उदाहरण के लिए, भौगोलिक रूप से भारित प्रतिगमन (जीडब्ल्यूआर)।

निम्नलिखित विकल्पों में से एक से चार मॉड्यूल लेने होंगे।

• संख्याओं की राजनीति: सामाजिक और भौतिक/पर्यावरणीय डेटा, सैद्धांतिक विषय जैसे "बड़े डेटा" और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता, और व्यावहारिक विषय जैसे कि मात्रात्मक डेटा स्रोतों से कौन और क्या गायब रहता है और स्थानिक पूर्वाग्रह के मुद्दों को संबोधित करता है
• उन्नत विज्ञान संचार और सार्वजनिक जुड़ाव: मॉड्यूल इस बात पर ध्यान देगा कि सार्वजनिक जुड़ाव प्रयासों के लिए विज्ञान संचार में न्याय, समानता, विविधता और पहुंच सहित समावेशन के मुद्दों पर कैसे विचार किया जाए और कैसे शामिल किया जाए। स्टॉप-मोशन एनीमेशन से लेकर एक सफल सोशल मीडिया अभियान की योजना बनाने और अधिक पारंपरिक सामुदायिक आउटरीच और जुड़ाव का आयोजन करने तक के विषयों को कवर करना
• प्रभाव के मूल्यांकन के लिए उपकरण: मॉड्यूल सामाजिक परिवर्तन के सिद्धांतों की मूल बातें से परिचित कराएगा; प्रभाव अनुसंधान डिजाइन की समझ; हितधारकों को शामिल करना; सहभागी दृष्टिकोण; और प्रभाव आकलन रिपोर्टों को आलोचनात्मक ढंग से पढ़ना
• नीतियों और जनता के लिए दृश्य: यह मॉड्यूल सामग्री के मूल्यांकन और निर्माण, कॉपीराइट कानून को समझने और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और इन्फोग्राफिक्स को डिजाइन करने के मूल सिद्धांतों को शामिल करता है।

अंत में, एमएससी छात्रों को अपने पर्यवेक्षक और मॉड्यूल संयोजक के साथ बातचीत में विकसित एक तीन-भाग व्यक्तिगत अनुसंधान परियोजना (60 क्रेडिट मूल्य) प्रस्तुत करनी होगी, जिसमें 1) एक साहित्य समीक्षा (5,000-शब्द सीमा) (40%), 2) एक शामिल है। उचित रूप से लागू किया गया टुकड़ा, जैसे नीति संक्षिप्त, इस मामले में अधिकतम 3000 शब्द (40%), और 3) अकादमिक अनुसंधान को व्यवहार में अनुवाद करने के छात्र के अनुभव पर 1000 शब्दों का प्रतिबिंब (20%)।

कृपया ध्यान दें कि एमएससी स्तर पर, आपको एक दूसरे के साथ संयोजन में कुछ वैकल्पिक मॉड्यूल लेने की आवश्यकता हो सकती है।

सिखने का परिणाम

• स्वतंत्र, लचीली और आलोचनात्मक सोच
• जटिल सामग्री को संक्षेप में प्रस्तुत करने की क्षमता
• मात्रात्मक अनुसंधान डिजाइन, कार्यप्रणाली, तकनीकों और डेटा नैतिकता की ज्ञानमीमांसीय और सैद्धांतिक नींव की आलोचनात्मक सराहना
• सामाजिक या पर्यावरण विज्ञान में मात्रात्मक अनुसंधान के आधार पर दावों का गंभीर मूल्यांकन करने की क्षमता
• शैक्षणिक विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला से ली गई सामग्री को समझने और संप्रेषित करने की क्षमता
• मौखिक प्रस्तुतियों, लिखित पाठ और ग्राफिक्स के माध्यम से सामाजिक या पर्यावरण वैज्ञानिकों, विभिन्न जनता और अन्य हितधारकों के समुदाय के भीतर ज्ञान को प्रभावी ढंग से व्यक्त करने की क्षमता।

कार्यक्रम इसके लिए आदर्श है:

• अपने डेटा साक्षरता और विज्ञान संचार कौशल को बढ़ाने के इच्छुक पेशेवर, जो वर्तमान में सामाजिक न्याय या पर्यावरणीय गिरावट के मुद्दों पर सार्वजनिक या निजी क्षेत्र में काम करते हैं
• जो लोग सामाजिक न्याय या पर्यावरण वकालत, नीति या शिक्षा के क्षेत्र में करियर बनाना चाहते हैं
• हाल ही में स्नातक कार्यबल में प्रवेश करने या पुनः प्रवेश करने से पहले अतिरिक्त प्रशिक्षण की मांग कर रहे हैं।

University of St Andrews वैश्विक प्रतिष्ठा इसके स्नातकों को नियोक्ताओं द्वारा अत्यधिक मूल्यवान बनाती है। यह कार्यक्रम सरकारी और सार्वजनिक निकायों, गैर-सरकारी संगठनों और धर्मार्थ संस्थाओं और निजी क्षेत्र में कैरियर के विभिन्न मार्गों के लिए प्रासंगिक विषय ज्ञान और व्यावहारिक कौशल प्रदान करता है।

उदाहरणों में शामिल:

• गैर-सरकारी संगठन, जैसे ऑक्सफैम, डब्ल्यूडब्ल्यूएफ, एमनेस्टी इंटरनेशनल, नॉर्वेजियन रिफ्यूजी काउंसिल, नोराड, रेड क्रॉस क्लाइमेट सेंटर, वाइल्डलाइफ कंजर्वेशन सोसाइटी, द नेचर कंजर्वेंसी
• सार्वजनिक क्षेत्र, जैसे जलवायु और स्वास्थ्य सुरक्षा केंद्र, सार्वजनिक स्वास्थ्य स्कॉटलैंड, यूके एमईटी कार्यालय
• सरकार, जैसे यूके सरकार के विभाग जैसे DEFRA
• अंतर्राष्ट्रीय संगठन, जैसे UNOCHA, UNHRC, UNEP और WHO।

अपने विषय ज्ञान को व्यापक बनाने और अनुसंधान और पूछताछ की स्थापित तकनीकों को लागू करने के अलावा, आप आवश्यक कौशल विकसित और प्रदर्शित करेंगे जिनमें शामिल हैं:

• आलोचनात्मक सोच और रचनात्मकता
• विश्लेषण और मूल्यांकन
• समस्या को हल करना और निर्णय लेना
• व्यक्तिगत नेतृत्व और परियोजना प्रबंधन
• पारस्परिक संचार और टीम वर्क।

आगे के अध्ययन

सेंट एंड्रयूज एक जीवंत और प्रेरक अनुसंधान वातावरण प्रदान करता है। सेंट एंड्रयूज शोध डिग्री की एक बड़ी ताकत कॉलेजिएट माहौल है जो आपके औपचारिक पर्यवेक्षकों से परे विशेषज्ञता तक पहुंच और अंतःविषय अनुसंधान करने की क्षमता को सक्षम बनाता है।

शोध छात्रों को उनकी पढ़ाई के दौरान एक पर्यवेक्षी टीम द्वारा समर्थित किया जाता है और मूल शोध की पर्याप्त थीसिस के माध्यम से उनका मूल्यांकन किया जाता है।