neljapäev, 30. mai 2019

STATISTIKA ( ©Jaanika Meigas, Kairi Osula & TLÜ)

SISSEKANNE # 42



KÜSITLUSED:
Hea küsimustik:
         Selge sõnastus
         Kergesti ja üheselt mõistetavad küsimused
         Kompaktne ja kiiresti vastatav
         Vormistuselt korrektne
         Koostatud nii, et vastajate ja andmetöötlejate potentsiaalsete vigade oht oleks minimeeritud
Vältida tuleks:
         Suunavad küsimused
         Teaduslikult täpsed, kuid keeruliselt sõnastatud küsimused
         Mitmeti mõistetavad küsimused
         Ärritavad küsimused (sh küsimustikuga mittesobivad vastusevariandid.

Taustaandmed: Põhiliselt küsitakse: ● sugu ● vanus ● rahvus ● haridus ● elukoht (kas linn/küla/maakond või maja/korter). Kui võimalik, siis anda variandid ette.  Taustandmed soovitatakse lisada küsitluse lõppu.
Vanusparem oleks küsida konkreetset vanust ● hiljem on võimalik vahemikke ise teha Haridus ● kõrgeim/viimane ● alghariduseta - nt puudega inimesed, sõja aja lapsed jne
Sissetulek (bruto? Neto?) ● keskmine igakuine sissetulek ühe leibkonnaliikme kohta ● möödunud kuu kohta küsida ei pruugi alati olla hea variant - kui nt puhkus, jõulud, preemia ● lisada vastusevariantidena teiste hulgas ka järgmised valikud: ○ sissetulek puudub ○ -100 ○ 101-200 ○ ei soovi vastata.
Skaalad
·         5-punkti skaala - hoiakud, otsad peavad olema märgitud
·         intervalltunnus, võrdsed vahemikud, võib arvutada keskmist
·         kui on märgitud sõnalised vasted, siis keskmist ei arvutata
·         kas 4 või 5-punkti skaala…
·         ühes küsitluses võiksid skaalad olla ühtepidi


ANDMEANALÜÜS / STATISTIKA
Statistika on teadus, mis uurib andmete kogumist, töötlemist, analüüsi ja järelduste tegemist.
·         Kirjeldav statistika - analüüsitakse ainult kogutud andmeid.
·         Üldistav statistika - analüüsitakse kogutud andmeid (valim) ja tehakse järeldusi üldkogumile.
Tunnused
·         Nimitunnus (nt rahvus), nimitunnuse väärtuseid ei saa järjestadabinaarsed tunnused see või teine  (nt sugu).
·         Järjestustunnus (nt haridus), väärtuseid saab järjestada, aga väärtuste vahemikud ei ole võrdsed.
·         Intervalltunnus, sh arvtunnus (nt vanus, palk, rahuloluskaala), väärtused on järjestatavad ja vahemikud on võrdsed ○ kas võimalikke erinevaid väärtuseid on vähe või palju (nt laste arv, vanus)
Meetodid
● Tabelid ● Diagrammid ● Arvnäitajad (vastused, mitte algandmed)

Mugava ja paindliku analüüsi tagamiseks tuleb andmetabeli koostamisel arvestada veel mitme reegliga, millest olulisemad on järgmised:
Igale tunnusele/veerule antakse nimi, mis peab olema unikaalne, st teistest erinev, ning üsna lühike, sest pikkade nimede puhul võtab õigete tunnuste otsimine analüüsi käigus väga palju aega; ei kasutata mitut veergu ühendavaid pealkirju jms!
Igas lahtris tohib olla ainult üks väärtus e üks ühik infot, st mitut vastust ühte lahtrisse sisestada ei tohi! Seega, kui ühe ankeedi küsimuse puhul on vastajal lubatud valida mitu vastusevarianti, annab iga variant andmetabelis eraldi tunnuse/veeru.
Professionaalid väldivad andmete sisestamist tekstidena ning kasutavad selle asemel vastusevariantide kodeerimist, sest nii hoitakse kokku aega, välditakse sisestusvigu ning hiljem on võimalik andmeid paindlikumalt analüüsida. (PS! Ilma kodeerimiseeskirja teadmata ei ole sellist andmestikku sisuliselt võimalik analüüsida, professionaalsed statistikapaketid lubavad kodeerimiseeskirja sisestada koos andmetega ja oskavad seal olevaid kirjeldusi ka kasutada!)
Ühes veerus tohivad olla ainult üht tüüpi andmed, st kui on otsustatud tunnuse sõnaliste väärtuste asemel kasutada arvulisi koode, siis arvude vahele muid sümboleid ei sisestata; puuduva vastuse/väärtuse jaoks mõeldakse välja sobiv arvuline kood või jäetakse vastav lahter lihtsalt tühjaks.

Järeldustes ei tohi liialdada ebamääraste väljenditega, nt: enamasti, sageli, suuremas osas, enamjaolt, harva, kohati, tihti. Parem kasutada täpsemaid väljendeid, näiteks: alla poole (46 %), ligi kolmandikul juhtudest, peaaegu kolmveerand näidetest jne.

Sagedustabel: Isegi kui esmane küsimus eeldab ainult ühe vastusevariandi e väärtuse esinemissageduse leidmist, koostatakse arvuti abil analüüsi läbi viies mugavuse ja analüüsi kompaktsuse tõttu üldjuhul vastava tunnuse kõiki väärtusi kokkuvõttev sagedustabel.

Tulemusi uurimistöö raportis kirjalikult esitledes tuleb arvestada, et igale lisatud tabelile, diagrammile ja joonisele tuleb tekstiosas viidata ning tabelis või diagrammil olev sisu seletatakse tekstiosas lahti. Lahtiseletuseks ei sobi tabelis või diagrammil oleva arvulise info üksühene tekstina üleskirjutamine. Nii ei sobi tabelis 4 toodud tulemuste lahtiseletamiseks näiteks järgmine tekst: “47 õpilast ei kasuta Facebooki portaali üldse, 184 õpilast kasutab küllaltki regulaarselt, kuid mitte iga päev. 84 õpilast kasutab portaali mitu korda päevas, 101 kasutab tavaliselt kord päevas ja 224 õpilast kasutab Facebooki üsna harva”. Tabelis või diagrammil olevate arvuliste tulemuste lahtiseletamisel uurimistöö tekstis tuleks välja tuua üldised tendentsid (nt üle poolte vastanutest kasutavad portaali mitu korda päevas või ligikaudu 85% vastanutest kasutab portaali vähemalt üks kord päevas) ning see, mis on töö sisulises kontekstis selle tulemi korral oluline ja mida tahetakse esile tõsta.

NB!: • Sagedustabel loendab tunnuse väärtuste esinemissagedused. Tunnuse väärtuste jaotumisest ülevaatlikuma pildi saamiseks lisatakse tabelisse ka protsendid. • Kui tunnuse väärtustel on sisuline järjestus, siis tabeli ridu sageduste järgi ei järjestata. • Excelis kasutatakse sagedustabeli loomiseks vahendit Pivot Table (liigendtabel).

Tulemuste esitlusviisi valik sõltub mitmest tegurist: nt, kas tulemusi esitatakse paberil või suulises ettekandes, kes on sihtrühm ja mis on nende eeldatavad teadmised uurimuse teemavaldkonnas ning statistiliste meetodite alal jms, kuid esmatähtis on, et esitlusviis toetaks parimal viisil tulemuste sisust kiiret ja õiget arusaamist ning oleks kompaktne. 

Üldjuhul vali esitluseks:
·         diagramm, kui soovid eelkõige anda kiiret ülevaadet üldtendentsi(de)st ja suundumus(t)est
·         tabel, kui on vajalik anda edasi täpset arvulist infot või kui võrreldavate arvnäitajate suurusjärgud on väga erinevad
·         tekst, kui korraga on vaja esitada vaid üks-kaks arvulist näitajat

Väikeste valimite korral on mõistlik tulemused esitada sagedustena. Protsentide kasutamine võib lugejatele edastada kallutatud pildi andmetest e tekitada ettekujutuse, nagu oleks uuritud isikute hulgas tegelikust rohkem vastajaid. Näiteks esitades uuringu tulemusi sellisel kujul: uuringus osales 17 inimest, kellest 23,5% olid teinud rahalisi annetusi eelmise aasta jooksul, on 23,5% taga tegelikult vaid 4 inimest. Seega, korrektsem viis tulemuste esitamiseks oleks järgmine: uuringus osales 17 inimest, kellest 4 olid eelmise aasta jooksul teinud rahalisi annetusi. Soovi korral võib ülevaatlikkuse tõstmiseks sagedusele sulgudes lisada osakaalu: uuringus osales 17 inimest, kellest 4 (23%) olid eelmise aasta jooksul teinud rahalisi annetusi.
Suurte valimite korral (kui vastajaid on rohkem kui 100), võib tulemuste esitamisel kasutada ka ainult protsente. Näiteks: “Uuringus osales 350 õpilast, kellest 12% olid annetanud oma mänguasjad heategevuslikuks otstarbeks”.
NB!
Ühe või kahe arvulise näitaja esitamiseks kasuta teksti, mitte tabelit ega diagrammi.
• Kui vastajaid on alla saja, kasuta tulemuste esitamisel sagedusi. Kui vastajaid on üle saja, kasuta protsente.
• Küsitluste läbiviimise tarkvara koostatud analüüsi suhtu ettevaatlikkusega ning mõtle läbi, kas automaatselt genereeritud tulem on alati parim viis andmeid esitad


Sektordiagrammi koostamisel tasub meelde jätta järgmised nõuanded:
         Ära kasuta kujundusviisi, kus kõik sektorid on üksteisest “lahti lõigatud”, sest see vähendab diagrammi ülevaatlikkust! Sektori väljatõstmist kasutatakse siis, kui üks sektoritest on tulemuste kontekstis teistest olulisem või kesksem ning seda soovitakse seepärast rõhutada ning esile tõsta. Üldjuhul ei tõsteta siis välja kõige suuremat sektorit.
         Soovituslikult võiks ühel sektordiagrammil olla 3–9 sektorit. Liiga paljude sektorite esitamine ühel diagrammil vähendab ülevaatlikkust. Vajadusel ühenda väiksemad sektorid ühiseks sektoriks „Muu”, mis paigutatakse diagrammil viimaseks.
         1-2  sektoriga diagrammi ei tee.
         Kolmemõõtmelisus loob olukorra, kus eespool asetsevad sektorid tunduvad visuaalselt suuremad kui tagumised, mistõttu on mõistlik seda kujundusviisi vältida.
         Üldjuhul ei esitata ühel graafikul korraga sagedusi ja protsente, sest liigne numbrite rohkus võib segada andmetest kiire ja ülevaatliku ettekujutuse saamist.
         Sektorite värvi muutmiseks vali sektorid ühe kaupa (vali sektorid ning seejärel klõpsa konkreetse sektori peal) ja muuda nende värvi.

Histogramm: on tulpdiagrammi spetsiifiline alamliik, kus telgede tähendused on alati üheselt määratud. Histogramm sobib ainult arvtunnuste kirjeldamiseks, kuna sellel teljel, millele tulbad toetuvad, on alati arv-väärtustest moodustatud vahemikud. Kuna seal, kus lõppeb eelmine vahemik, algab kohe järgmine, siis on histogrammil sisuliselt sobilik asetada tulbad vahetult üksteise kõrvale. Tulpade kõrgus histogrammil kirjeldab alati vahemiku sagedust e seda, mitu tulemust (või kui suur osa tulemustest) sellesse vahemikku jäi.


Histogrammi koostamisel tuleks meeles pidada järgmisi soovitusi:
         Selleks, et arvtunnuste analüüsimiseks sobivaid meetodeid valida, tuleb teha vahet, kas tegu on väheste erinevate väärtustega arvtunnusega või paljude erinevate väärtustega arvtunnusega. Kui arvtunnusel on vähe erinevaid väärtusi, siis saab kasutada nii tavalist sagedustabelit kui ka tulpdiagrammi, sest üksikute arvväärtuste põhjal tekkivaid gruppe on vähe ja nad mahuvad kenasti tabelisse või tulpadeks ja sektoriteks vastavale diagrammile. Näited tunnustest, mille on vähe erinevaid väärtuseid:
-          Klassikaaslaste vanus: arvtunnus, millel on vähe erinevaid väärtuseid. Sinu klassikaaslaste vanused ei erine omavahel ilmselt palju rohkem kui 2–3 aasta võrra.
-          Õdede-vendade arv: arvtunnus, millel ka ei ole väga palju võimalikke erinevaid väärtusi, sest enamasti on Eesti peredes 1–3 last ja seega õdesid-vendasid ühel lapsel 0–2.
         Kui aga arvtunnusel on palju erinevaid väärtusi, siis tuleb enne sagedustabeli või diagrammi tegemist arvväärtused grupeerida e neist vahemikud moodustada nii, et tekkinud vahemikke oleks tabelis või diagrammil eraldi rea, tulba või sektorina.

KORRELATSIOON
Vastastikust seost kahe tunnuse vahel nimetatakse korrelatsiooniks:
Positiivne seos - ühe tunnuse väärtuste kasvades kasvavad ka teise tunnuse väärtused. Negatiivne seos - ühe tunnuse väärtuste kasvades teise tunnuse väärtused kahanevad.
Korrelatsioonikordaja (r) väärtus jääb -1 ja +1 vahele.
         0-0,3 - olematu, nõrk seos
         0,3-0,7 keskmise tugevusega seos
         0,7-1 tugev seos
Milline kordaja valida?!#*
Pearsoni kordaja => Intervall + intervall => seose kuju - lineaarne; erandlikud väärtused puuduvad (ei domineeri).
Spearmani kordaja => Intervall + intervall, intervall + järjestus, järjestus + järjestus => seose kuju ei ole lineaarne ja jaotusel on erandlikud väärtused.
Kendalli kordaja => järjestus + järjestus => väike valim ja palju sarnaseid väärtusi.

KESKMISED
         Kui järjestame tulemused kasvamise või kahanemise järjekorda, saame variatsioonirea.

         Mediaan on väärtus, mis jagab vaatlustulemused kahte ossa nii, et pooled on mediaanist väiksemad ja pooled suuremad.

         Aritmeetilise keskmise (keskmise v keskväärtuse) leidmiseks tuleb kõik vaatlustulemused kokku liita ning saadud summa jagada vaatlustulemuste arvuga. Aritmeetilist keskmist on korrektne arvutada ainult intervalltunnuste (sh arvtunnuste) puhul.

         Kõige enamkasutatav keskmist tendentsi väljendav suurus on keskväärtus. Kui keskväärtus ja mediaan on väga erinevad, tuleks keskmist tendentsi väljendava suurusena (keskväärtusele lisaks) kasutada mediaani, sest keskväärtus võib olla mõjutatud ühest/mitmest ebatüüpilisest, teistest väga erinevatest väärtustest, mediaani aga sellised ekstreemsed väärtused ei mõjuta.

HAJUVUS, ULATUS, STANDARDHÄLVE:

Kuigi keskmised on kõige tuntumad ja enamkasutatavad arvnäitajad, ei anna ainult keskmise teadmine meile andmete kohta täit pilti. Seetõttu tuleb osata küsida ja analüüsida ka seda, kuivõrd erinevad või sarnased on tulemused/väärtused. Väärtuste omavahelise erinevuse määra nimetatakse statistikas hajuvuseks. Hajuvus ongi keskmise kõrval teine oluline andmete jaotust iseloomustav suurus.

Ulatus on kõige üldisem ja lihtsamini leitav hajuvuse näitaja, kuid tema suur puudus on selles, et ta sõltub ainult jaotuse kahest kõige äärmisest väärtusest, mis võivad aga mingil põhjusel olla teistest väga erinevad nn ekstreemsed väärtused (tuletage meelde näidet palkadest!). Seepärast on selle näitaja usaldatavus grupi kui terviku iseloomustamisel väike ning teda kasutatakse vaid jaotusest kõige üldisema pildi saamiseks. 
Kõige sagedamini kasutatav hajuvuse näitaja on aga standardhälve. Nagu aritmeetiline keskmine, nii võtab ka standardhälve arvesse kõik vaatlustulemused. Kui meie vaatlustulemused on kõik ühesugused, siis andmetes hajuvust ei ole ning mistahes hajuvuse näitaja peaks andma vastuseks 0. Tavaliselt on aga vaatlustulemused hajuvad ning üksikud tulemused erinevad (hälbivad) keskväärtusest enamal või vähemal määral. Standardhälve ongi selline arvkarakteristik, mis võimaldab meil öelda, kui palju üksikud tulemused grupi aritmeetilisest keskmisest (keskmiselt) erinevad. Mida suurem on hajuvus, seda suuremad on erinevused ning seda suurem on ka standardhälve.

NB! • Ulatus on kõige lihtsamini leitav hajuvuse näitaja, kuid tema suur puudus on selles, et ta sõltub ainult jaotuse kahest kõige äärmisest väärtusest, mis võivad aga mingil põhjusel olla teistest väga erinevad. • Standardhälve on kõige sagedamini kasutatav hajuvuse näitaja. Mida suuremad on väärtuste omavahelised erinevused, seda suurem on ka standardhälve. Kui kõik tulemused on ühesugused, on standardhälbe väärtus 0.


KASUTATUD MATERJAL:
         Meigas, J. & Osula, K. Loengu IFI6201.DT materjalid.
         Niglas, K. Andmete esmane töötlemine, analüüsimine ja esitamine. Loengumaterjal. TLÜ Informaatika instituut.


TEADUSLIK MÕTTEVIIS (© Aira Lepik & TLÜ, 2019)

SISSEKANNE # 41



I. MIS ON TEADUS?

Teaduse olemus on kompleksne mõiste ja sisaldab erinevaid aspekte teaduse ajaloost, teaduse sotsioloogiast ja teadusfilosoofiast.

Teaduse olemuse mõistmise vajadust rõhutati juba 20. sajandi algul, kuigi terminit ennast veel ei kasutatud. Näiteks John Dewey selgitas oma haridusalastes kirjutistes, et teadusliku meetodi mõistmine on esmatähtis teadmiste sisu ees. Eksplitsiitselt hakati seda mõistet teadushariduses kasutama aga 20. sajandi teisel poolel.

Teaduse olemuse mõistmine on kaasaegse teadusliku kirjaoskuse lahutamatu ja oluline osa, sest:
·         utilitaarne – vajadus toime tulla igapäevaelu tehnoloogiliste protsesside ja seadmetega; 
·         demokraatlik – vajadus teha põhjendatud sotsiaalteaduslike otsuseid (siin ei ole mõeldud mitte sotsiaalteaduste valdkonda, vaid loodusteaduste ja sotsiaalse elu seost, ingl k socioscientific issues).
·         kultuuriline – vajadus hinnata teaduse saavutusi ja teadlaste poolt pakutavat üldinimlike väärtuste ja progressi aspektist.
·         moraalne – oskus hinnata kaasaegset teadustegevust eetilisest aspektist (katseklaasilapsed, kloonimine, loomkatsed jne).
·         hariduslik – teadusliku teadmise sisu parem omandamine. Tudengitel kujuneb/kinnistub arusaam teadusest kui loomingulisest ja põnevast tegevusest. 

Mis on teadus?  • Tegutsemisvaldkond; • Teaduslike teadmiste kogum; • Teadmiste saamise viis – teaduslik meetod. 

Viis teaduse tähendust (J.Bernal) =>
1)      Teadus kui teadusasutuste võrk 
2)      Teadus kui meetod 
3)      Teadus kui teadmiste kogum 
4)      Teadus kui tootmistegur 
5)      Teadus kui maailmavaadet mõjutav tegur

Teadus on süstemaatiline inimtegevus, mis on suunatud püsiväärtusega teadmiste saamisele ja talletamisele, kasutades üldjuhul teaduslikku meetodit — reeglite süsteemi, mis tagab saadavate teadmiste võimalikult suure objektiivsuse ja kontrollitavuse.

Eestikeelse sõna "teadus" eeskujuks on saksakeelne sõna Wissenschaft (Wissen 'teadmine', wissen 'teadma'), mille eeskujuks omakorda on ladinakeelne sõna scientia (sõnast scio 'tean'), mis algselt tähendas põhjalikku teadmist, tundmist või valdamist ning mida hiljem hakati kasutama teaduse või teadusharu tähenduses. Samast ladina sõnast pärineb ka inglise sõna science, mille tähendus on aga kitsenenud peamiselt loodusteadusele.

Seega, teadus on  süstemaatiline loominguline tegevus, mis on suunatud uute teadmiste saamisele, kasutades teaduslikku meetodit; teaduslike teadmiste kogum, mingi konkreetne teadusliku uurimise valdkond.


DEMARKATSIOONI PROBLEEM: kust jookseb piir teaduse ja libateaduse vahel?

Demarkatsiooniprobleem on filosoofiline probleem, mis seisneb raskuses leida kriteeriumid, mille järgi saab teadust eristada mitteteadusest, eriti pseudoteadusest.   Teaduse demarkatsiooniprobleem on küsimus, kust läheb teaduse ja mitteteaduse, teaduse ja pseudoteaduse piir.

Tuomela (1987) põhjendab järgmisi kriteeriume:
        Objektiivsus;
        Kriitilisus;
        Autonoomsus;
        Progressiivsus. 


PSEUDOTEADUS?

Pseudoteaduse ehk ebateaduse ehk libateaduse all peetakse silmas tegevusvaldkondi ning väiteid ja argumente, mida esitatakse teaduslikena, kuid mis tegelikult teaduse alla ei kuulu (teaduslikkuse kriteeriumid võivad seejuures olla erinevad).

Hansson (2017) toob välja pseudoteaduse seitse tunnust, mis on erinevad teaduslikkusest kõrvalekaldumise viisid:

1)      Usk autoriteedisse. Väidetakse, et teatud isikutel on eriline võime kindlaks teha, mis on tõsi. Teised peavad nende otsustusi aktsepteerima.
2)      Mittekorratavad katsed. Toetutakse katsetele, mida teised ei saa sama tulemusega korrata.
3)      Valitud näiteid. Kasutatakse valitud, mitterepresentatiivseid näiteid.
4)      Tahtmatus teooriat proovile panna. Kuigi teooriat on võimalik testida, seda ei tehta.
5)      Ümberlükkava teabe ignoreerimine. Ignoreeritakse teooriaga vastuolus olevaid vaatlusi ja katseid.
6)      Sisseehitatud pettus. Teooria testimine on nii korraldatud, et teooriat saab ainult kinnitada.
7)      Seletused hüljatakse ilma asenduseta. Põhjendatud seletustest loobutakse ilma asenduseta, nii et uus teooria jätab seletuseta rohkem kui eelmine.

Teadusfilosoof Karl Popper on välja pakkunud universaalse ja kiiresti tunnustuse leidnud kriteeriumi teaduse ja pseudoteaduse eristamiseks – falsifikatsiooni (ümberlükatavuse).
Falsifitseeritavus (eesti keeles kummutus) on teoreetilise väite põhimõtteline ümberlükatavus vaatluste või katsete põhjal.


II. TEADUSLIKU MÕTTEVIISI OLEMUS

TUNNETUS JA TEADUSLIK TUNNETUS?

Tunnetus on teadmiste loomise protsess tajumise, mõistmise ja seletamise kaudu. Teadmisteni võib jõuda erinevate tunnetusviisidega: argi-, enese-, looduse, filosoofilise, kunstilise, religioosse, mütoloogilise, paranormaalse ja teadusliku tunnetusega. Iga tunnetusviis annab eri laadi informatsiooni. 

Teaduslikku tunnetust eristab muudest tunnetusviisidest:
        Heureka-kogemus (teadmiseni jõuti intuitsiooni või sisemise kogemuse teel);
        Probleemist lähtumine (tunnetus saab alguse probleemist – uurimisprobleem).

Argi/tava/mõtlemine – see on:
        Valikulised tähelepanekud;
        Omakogemuse, uskumuste ja stereotüüpide mõju;
        Oluline ja ebaoluline on eristamata;
        Liialdatud üldistamine;
        Argumenteerimata otsused.

Teaduslik mõtlemine – see on:
        Algupärasus;
        Objektiivsus;
        Tõendatavus;
        Kontrollitavus;
        Täpsus;
        Süsteemsus;
        Otsitakse seaduspärasust.


TEADMISTE TÜPOLOOGIA

Teadus on uute oluliste teadmiste  hankimine ja nende kommunikeerimine. Teadmiste püramiidi aluseks on andmed, mis kontekstis kujunevad informatsiooniks jne.


Traditsiooniline teadmiste püramiid (DIKW mudel – Zeleny 1987): 

·         andmed (data) – informatsiooni koostisosad (märgid, sümbolid või nende kogumid);
·         informatsioon (information) – andmed, teated, faktid, ideed sündmuste, asjade, protsesside, nähtuste jm kohta;
·         teadmised (knowledge) – indiviidi poolt omandatud ja tõlgendatud informatsioon;
·         teadmus/tarkus (wisdom) – informatsioon tähendust omavas kontekstis.

Andmeid, informatsiooni, teadmisi, arusaamu ja teadmust või tarkust võib illustreerida järgmiselt:
·         andmed esitavad fakti või väidet ilma seosteta;
·         informatsioon sisaldab arusaamist teatud seostest, põhjustest ja tagajärgedest; 
·         teadmised võimaldavad esitada nähtuste teatud iseloomulikke jooni ja üldiselt ka järgnevaid sündmusi ennustada; 
·         teadmus või tarkus tähistab süsteemseid teadmisi ja sisaldab nähtuste põhiprintsiipide mõistmist. (Virkus, 2017).


III. TEADUSFILOSOOFIA

Teadusfilosoofia on filosoofia haru, mis tegeleb teadusega seotud filosoofiliste probleemidega.

Teadusfilosoofia on filosoofia haru, mille objektiks on teaduseks nimetatav praktika.   
Traditsiooniline teadusfilosoof küsib:  

        milles seisneb teaduslik teadmine ja seletus, milles selle eripära muudest seletuspraktikatest? 
        mis on teaduslike teooriate (ontoloogiline, episteemiline) staatus? 
        milles seisneb teaduse areng? 
        kuidas suhtuvad teineteisesse erinevad teadused?
        mida tähendab teaduslik väide, et asjaolu A põhjustab asjaolu B?

Teadusfilosoofia põhiküsimused 

·         Küsimus teadmise olemusest – mis  on teadmine, kuidas teadmist saada ja millise vormi antud teadmine võtab?  Teadusfilosoofias nimetatakse seda epistemoloogiaks (teadmisteooria):
        Mis on teadmine? 
        Mis on teadmise (tunnetuse) allikad? 
        Millal on uskumus õigustatud? 
        Kas ja kuidas on teadmine (tunnetus) võimalik?

·         Küsimus reaalsuse olemusest – milline oma olemuselt on reaalne ja objektiivne maailm, mida me uurime? Teadusfilosoofias nimetatakse seda ontoloogiaks (olemisõpetus):
        reaalsus eksisteerib inimesest sõltumatult ning on allutatud universaalsetele (loodus)seadustele (nt põhjus-tagajärg seosed);
        reaalsus on alati tunnetuslik ja subjektiivne, pidevalt muutuv ja inimeste poolt konstrueeritud.

·         Küsimus  viisidest ja meetoditest, mille abil me vajaliku teadmiseni jõuame.  Teadusfilosoofias nimetatakse seda metodoloogiaks (meetodiõpetus):
        Sõltuvalt sellest, kuidas me mõistame teadmist ja reaalsust, kasutame me ka erinevaid viise ja meetodeid teadmiseni jõudmiseks. 
        Inimesest sõltumatu reaalsuse kohta ainuõige mõõdetava tõe saamiseks kasutatakse kvantitatiivset lähenemist ning subjektiivse ja tõlgendusliku, inimeste poolt konstrueeritud  reaalsuse selgitamiseks kvalitatiivset lähenemist.


IV. KRIITILINE MÕTLEMINE JA ARGUMENTATSIOON

Kriitilist mõtlemist peetakse tänapäeval üheks võtmeoskuseks, mille omandamine võimaldab erinevates elusituatsioonides hästi toime tulla, õigeid järeldusi teha. Kriitilisele mõtlemisele on omased järgmised tunnused:
         selgus
         detailidega arvestamine
         info oskuslik kasutamine
         teemas püsimine
         järjekindlus
         põhjalikkus
         ausus
         moraalsus.

Kriitilise mõtlemise  traditsiooni rajajaks peetakse Ameerika filosoofi, psühholoogi ja haridusteoreetikut John Dewey’d (1859 – 1952), kes kirjutas ‘reflektiivsest’ ehk ‘juurdlevast’ mõtlemisest, mille ta määratles oma teoses „How we think“ (1909).

Juurdlev ehk kriitiline mõtlemine: Uskumuse või oletatava teadmisvormi aktiivne, visa ja hoolikas vaagimine selles valguses, milline on tema toetusalus ja millistele edasistele järeldustele ta kallutab; 
        aktiivne, vastandudes ideede ja põhjenduste passiivsele omaksvõtmisele. 
        visa, püsiv, juurdlev mõtlemine võtab väidete vaagimiseks piisavalt aega.
        järeldumisseoseid uuriv - see tähendab põhjenduse struktuuri kindlakstegemist.

Kriitilise mõtlemise oskus on tänapäeva infoküllases ja massimeediast mõjutatud ühiskonnas oluline ka selleks, et tunda ära demagoogiavõtteid, millega püütakse meid mõjutada.
Kriitiline mõtlemine on tähtis manipuleerimise äratundmiseks ja iseseisva otsuse tegemiseks.
Kriitiline mõtlemine on mõtlemise ratsionaalne hindamine hea arutlemise loogiliste standardite alusel. Igapäevaelus tähendab see argumentide, väidete ja muu sellise hindamist.
Kriitiline mõtlemine on pisut laiem valdkond kui formaalloogika. Sellesse lisandub retoorilise konteksti ja retooriliste võtete arvestamine ehk kuidas argumenti esitatakse, kes seda teeb ning mis on tema kavatsused ja taotlused (Laasi, 2018).


ARGUMENT JA ARGUMENTATSIOON

Argumentatsiooniteooria määratleb argumendi kui mõtlemisstruktuuri, mis koosneb teesist ja põhjendusest. 
Teine, sisult samaväärne võimalus on öelda, et argument on kogum väiteid, kus ühtedest väidetest (eeldustest) järeldatakse teised (järeldused).    

Akadeemilise argumendi tuum on väide, mille põhjenduseks on toodud sobivad tõendid. Argumenteerima tähendab põhjendama lugejatele või kuulajatele veenvalt, kuidas tõendid esitatud väidet kinnitavad või ümber lükkavad.

Akadeemiline e. teaduslik argument tunnistab alati, et esitatud väite õigsus on piiratud, st see pole absoluutselt tõene ja kehtib vaid teatud tingimustel (Toots, 2008).

Argumentatsioon on väite tõesuse või tõepärasuse põhjendamine teistele väidetele tuginedes (Meos, 2010). Argumentatsiooni moodustavad 
        tees (väide, mida argumenteeritakse), 
        argumendid (väited, millele tuginetakse) 
        seos argumentide ja teesi vahel.



V. AVAANDMED  (OPEN DATA)

Kesksed mõisted on:
         Avaandmed /open data/
         Avatud teadus /open science/
         Teaduse avaandmed /open research data/
         Avatud juurdepääs /open access/

Avaandmete all mõistetakse masinloetavas formaadis andmeid, mis on antud kõigile vabalt ja avalikult kasutamiseks.

Avaandmete valdkonnas on kasutusel ka mõisted avaliku sektori avaandmed ning andmekogude avaandmed. 
Avaliku sektori avaandmetena peetakse silmas avaliku sektori poolt avaandmetena publitseeritud juurdepääsupiiranguteta teavet. 
Andmekogude avaandmetena käsitletakse andmekogudes sisalduvad andmeid, millele ei ole kehtestatud juurdepääsupiirangut.

Andmete avamise olulisemad eesmärgid: • elavdab majandust; • suurendab läbipaistvust; • pakub informatsiooni; • vähendab teabenõuete arvu ja sellega avaliku sektori koormust; • pakub avatud teenuste loomist ja haldamist era- ja vabasektorile; • õhutab üleminekut tuleviku teholoogiatele nagu linkandmed, suurandmed ja asjade internet.



VI. AVATUD TEADUS

Avatud teaduse eesmärk on muuta teadusuuringud avatuks, globaalseks, loovaks ning koostööl põhinevaks, kasutades tänapäevaseid e-infrastruktuure.

Avatud teaduse kontseptsioon muudab teadusuuringud efektiivsemaks ja läbipaistvamaks,  suurendab koostööd teadlaste ja teadusvaldkondade vahel, soodustab innovatsiooni ning on seega kasulik ühiskonnale.

Teaduse avaandmed (Open Research Data) on teadustöö käigus kogutud andmed, mis tehakse internetis avatud juurdepääsuga kättesaadavaks. 

 Avaandmeid võib piiranguteta alla laadida, levitada ja teadustöös kasutada, nõudeks on korrektne viitamine autorile ja andmete kasutamine vastavalt litsentsitingimustele.

Avatud juurdepääs on rahvusvaheline liikumine, mille eesmärgiks on toetada  kirjanduse ja teaduse piiranguteta levitamist. Avatud juurdepääsu kasutamise ainsaks eelduseks on interneti kasutamise võimalus, seega on tegemist online-kirjandusega, mida on võimalik tasuta ja juurdepääsu piiranguteta lugeda alla laadida, kopeerida, levitada, printida, viidata, avaldada. 

Check out  https://opendata.riik.ee/et.


AVAANDMETE KASUTAMISE MÕJUD

Läbipaistvus. Valitsemise läbipaistvus, kodanike kaasamine ja nende võimekustamine ning teadus- ja kultuurivarade avamine on tänapäeva riikide üldtunnustatud kohustus.

Uuenduslikkus. Avaandmete teema on tihedalt seotud avatud riigi initsiatiividega ja uute suundadega tehnoloogias nagu avatud formaadid, vaba tarkvara, linkandmed, suurandmed, tulevikuinternet, asjade internet, koosloome jt. 

Mõju majanduse elavdamisele. Avaliku sektori andmete avamine võimaldab era- ja vabasektoril kombineerida neid teiste andmetega ja luua uusi lisaväärtusega äriteenuseid. Avalik sektor saaks usaldada teenuste pakkumise osaliselt erasektorile, keskendudes ise oma põhitegevusele.

Sotsiaalne mõju. On vaja pikemat aega, et taaskasutamise mõju avalduks sotsiaalsetele muudatustele ja kultuurile. Parem infovahetus, ladusam otsuste tegemine, avardunud tagasiside võimalused on ühed olulisemad avaandmete poliitika eesmärgid.

Avaliku sektori tõhustamine. Pabermaailmas tagab avalik sektor infovabaduse teabenõuete vahendusel. Teabele teabenõuete alusel vajaduspõhise juurdepääsu korraldamiseks tuleb täita AvTSi kolmandas peatükis (§d 13–27) ettenähtud protseduurid (nt kasutusel raamatukogudes ja arhiivides). Eestis on väga suur osa avalikust teabest, sealhulgas kõik andmekogud, digitaalsel kujul. AvTS annab digitaalse teabe puhul teabevaldajale võimaluse teabenõuete asemel avalikustada teave avaandmetena.

Rahvusvahelised kohustused. Olulisemad siduvad nõuded Eestile tulenevad avaliku sektori teabe direktiivist, Euroopa Liidu kavadest ja projektidest.

E-Eesti tuntus kohustab. Infoühiskonna arengukava 2020 üks alameesmärkidest on tõsta e-Eesti tuntuse taset. Edu avaandmete valdkonnas võib kaasa aidata e-Eesti tuntusele. • Eesti riigi järjepidevuse ja riigi infosüsteemi toimepidevuse tagamiseks viiakse ellu nn Data Embassy kontseptsioon, mis tähendab riigi jaoks oluliste registriandmete digitaalkoopiate turvalist säilitamist teistes riikides asuvates nö virtuaalsaatkondades.

Avatud teaduse mõiste tähistab vaba juurdepääsu elektroonilisele teadusinformatsioonile, esmajoones publikatsioonidele ning teadusandmetele, mille loomise ja avaldamiseks on kasutatud avalikke vahendeid. 

Avatud teaduse põhiprintsiibid 

         Avatud juurdepääs (Open Access): teadustulemused tehakse vabalt kättesaadavaks
         Avaandmed (Open Data): teadustöö käigus kogutud andmed, mis tehakse avatud juurdepääsuga kättesaadavaks
         Avatud lähtekood (Open Source): kasutatakse avatud lähtekoodiga tark- ja riistvara
         Avatud metodoloogia (Open Methodology): jagatakse infot teadusuuringu läbiviimisel kasutatud meetodite, vahendite ja analüüsi kohta
         Avatud eelretsenseerimine (Open Peer Review): kvaliteet tagatakse läbipaistva ja jälgitava eelhindamise protsessiga
         Avatud haridus (Open Education): teadustulemuste baasil loodud ja jagatud teadmus


Avatud teadus: Euroopa Liidu initsiatiivid: 1) Horisont 2020: suurem tähelepanu rahastatud projektide raames loodud teaduspublikatsioonide ja uurimisandmete avatusele ja kättesaadavusele teistele võimalikele huvitatud isikutele.  2) Euroopa avatud teaduse pilve (European Open Science Cloud) initsiatiiv ärgitab liikmesriike välja töötama kaasaegseid andmetaristuid, kus teadusandmeid talletada, jagada ja taaskasutada.

Tänu pilvandmetöötlusele muutub andmete kasutamine lihtsamaks.  Pilvandmetöötlust võib mõista kui kolme vastastikuses sõltuvuses oleva elemendi kombinatsiooni: 
        andmetaristud, kus andmed talletatakse ja kus neid hallatakse; 
        lairibavõrgud, kus andmeid edastatakse; 
        üha võimsamad arvutid, mida saab kasutada andmete töötlemiseks.


AVATUD TEADUS EESTIS:

Dokumendis (AT Eestis 2016) sõnastatakse Eesti strateegiline eesmärk 2020: 
·         Teadlaskond tunneb ja aktsepteerib avatud teaduse ja avaandmete põhimõtteid. Avaliku sektori poolse rahastamise toel kogutud teadusandmed on kõigile vabalt kättesaadavad ja taaskasutatavad, kui seda ei piira seadusest tulenevad kitsendused. 
·         Teadusandmed hoiustatakse kindlatele standarditele vastavates ja avatud repositooriumites ning need tehakse kättesaadavaks esimesel võimalusel.



VII. TEADUSE AVAANDMED (open research data)

... on teadlaste, uurimisrühmade, uurimisasutuste poolt loodud ja teadustöös kasutatavad andmed, mis on tehtud elektrooniliselt vabalt kättesaadavaks ja taaskasutatavaks.  • Sõltuvalt teadusalast, võivad teadusandmed olla eri tüüpi ja vormi.  Hästi organiseeritud, dokumenteeritud, säilitatud ja jagatavad andmed on väärtuslikud nii teadlastele kui ühiskonnale laiemalt.

Teadusandmeid saab otsida repositooriumidest, mis omakorda on koondatud registritesse.
Register e loend, mis hõlbustab ainestiku leidmist Repositoorium e hoidla.

Re3data.org =>  • Andmeid on võimalik otsida või lehitseda teema, riigi, sisutüübi jm järgi, otsingul saab kombineerida 41 tunnust.  • Registris on kasutusel lihtne ikoonide süsteem, mis iseloomustab repositooriume: juurdepääs, litsentsid, püsiidentifikaator, sertifikaadid, poliitika.

DataCite (asut 2009) on ülemaailmne andmekeskuste, ülikoolide ja teiste teaduslike uurimisasutuste võrgustik, mis pakub teenuseid ja tuge teadlastele, andmekeskustele, kirjastajatele ning teadustöö rahastajatele: – teadlased saavad leida, identifitseerida ning tsiteerida teadusandmeid ning teisi uurimisobjekte – andmekeskustel on võimalik saada püsiidentifikaator DOI oma andmekogudele – kirjastajad saavad linkida artiklid teadustöö alusandmetega – rahastajad näevad oma toetatud projektide tulemusi ja mõjukust.
DataCite’i liikmeks on andmekeskused, ülikoolid, raamatukogud ja valitsusorganisatsioonid, kes teevad koostööd andmete valdajatega, et andmed oleksid hallatud, säilitatud ja arhiveeritud vastutustundlikult. • Eestist on DataCite’i liige Tartu Ülikool, kes on moodustanud konsortsiumi  
DataCite Eesti (2015), kuhu kuuluvad veel Tallinna Ülikool, Tallinna Tehnikaülikool ja Eesti Maaülikool.

Kirjastuselt Nature hakkas 2014. a ilmuma veebipõhine, open access ajakiri „Scientific Data“, mis avaldab artikleid teaduslikult väärtuslike teadusandmete kohta (Data Descriptors), et andmeid paremini leida, tõlgendada ja taaskasutada. „Scientific Data“ autorid on avaldamiseks kohustatud maksma artikli töötlemise tasu (article-processing charge, APC).  Andmepoliitika ja Nature poolt soovitatud repositooriumide kohta saab lähemalt lugeda: http://www.nature.com/sdata/datapolicies/repositories


VIII AVATUD JUURDEPÄÄS (open access)

Avatud juurdepääs toob kasu
·         ... autoritele − oma teoseid saab avaldada väga suurele lugejaskonnale;
·         ... lugejatele − teaduskirjanduse juurde pääseb vabalt ja tasuta
·         ... haridusele − haridustöös paraneb ligipääs teaduskirjandusele ja varasematele uurimustele;  teadlastel ja ülikoolidel on võimalik levitada oma uurimustöid;
·         ... raamatukogudele − kallite teadusajakirjade ostmiseks ei kulu raha;
·         ... ajakirjadele − tänu tasuta artiklitele suureneb ajakirjade lugejaskond;
·         ... riigile − tekivad uued võimalused teadmuspõhise ühiskonna kujunemiseks.
Avatud juurdepääs: publitseerimine

Roheline tee (Green Open Access ) ehk OA repositooriumid. Repositooriumid materjalide sisu ei retsenseeri, vaid teevad selle kõigile kättesaadavaks. Repositooriumis on võimalik arhiveerida erinevat tüüpi materjale, näiteks eelretsenseeritud artikleid, retsenseerimata artikleid, monograafiaid, õpikuid, videofaile, audiofaile jm;

Kuldne tee (Golden Open Access) ehk OA ajakirjad. Ajakirjade toimetajad retsenseerivad artikleid ning teevad need veebis tasuta ja piiranguteta kättesaadavaks.


IX EETIKA

Eetika (vanakreeka keeles ēthikē technē 'kommete ja tavade teadus', sõnast ēthos 'komme, tava, iseloom, eluviis, tuttav paik') on filosoofia haru, mis tegeleb inimeste ühiskondliku ja isikliku elukorralduse viiside seletamise ja põhjendamisega.  Eetika kuulub filosoofia valdkonnana aksioloogia ehk väärtusõpetuse alla.

Eetikaveeb on portaal, mis sisaldab teavet teoreetilise ja praktilise eetika ning erinevate elualade kutse-eetika küsimuste kohta.  • Portaali eesmärk on teha eetikaalase informatsiooni kättesaamine võimalikult mugavaks, levitada eetikaalaseid teadmisi ning edendada Eesti ühiskonnas arutelu väärtuste ja moraalsete valikute üle.

Eetikakoodeksid on väärtuste, reeglite või käitumisprintsiipide kogumid, mis üksi veel ei taga eetilist käitumist, kuid mille koostamine annab kutseala esindajatele tõuke mõelda läbioma töö olemus ja eesmärgid ning sõnastada soovitav käitumine. • Ühtlasi annab koodeks avalikkusele teada, mida võib selle kutseala esindajatelt oodata.

Euroopa teaduseetika koodeks.

Hea teadustava põhineb teaduseetika aluspõhimõtetel ning on abistav teejuht teadlastele nende töös, samuti juhtudel, kui neil tuleb kokku puutuda teadustöös peituvate praktiliste, eetiliste ja intellektuaalsete probleemidega.
·         Usaldatavus teaduskvaliteedi tagamisel, mis avaldub teadustöö kavandamisel, meetodite valikul, tulemuste analüüsimisel ning ressursside kasutamisel tehtavates valikutes.
·         Ausus teadustöö kavandamisel, tegemisel, retsenseerimisel, tulemuste esitamisel ja avalikkusele tutvustamisel läbipaistval, õiglasel, täielikul ja erapooletul moel.
·         Austus kolleegide, teadustöös osalejate, ühiskonna, ökosüsteemide, kultuuripärandi ja looduskeskkonna vastu.
·         Vastutus kõigil teadustöö etappidel ideest avaldamiseni, kaasa arvatud juhtimine ja korraldamine, koolitamine, juhendamine ja mentorlus, aga ka selle laialdasemate mõjude eest.
Teaduskeskkond  • Teadusasutused ja -organisatsioonid edendavad teaduseetikaalast teadlikkust ja tagavad, et heal teadustaval põhinev organisatsioonikultuur oleks valdav. • Teadusasutused ja -organisatsioonid võtavad juhtrolli hea teadustava kohta selgelt mõistetavate põhimõtete ja menetluste kehtestamisel ning rikkumiste läbipaistval ja nõuetekohasel käsitlemisel.
Koolitus, juhendamine ja mentorlus • Teadusasutused ja -organisatsioonid võimaldavad teadlastele põhjalikku koolitust teadustöö kavandamise, metoodika ja analüüsi alal. • Teadlased osalevad eetika- ja teaduseetikakoolitustel kogu teadlaskarjääri ulatuses selle varaseimast etapist kõrgeima tasemeni.
Teadustöö meetodid • Teadlased kasutavad teadustööle eraldatud raha sihiparaselt ja vastutustundlikult. • Teadlased järgivad teadustöö tulemuste avaldamisel ja tõlgendamisel avatuse, aususe, läbipaistvuse ja korrektsuse põhimõtteid ning juhul, kui õigusaktid seda nõuavad, siis andmete ja teadustöö tulemuste konfidentsiaalsuse nõudeid.
Ettevaatusabinõud • Teadlased suhtuvad uuritavatesse ja uuringusse kaasatavatesse, olgu nendeks siis inimesed või loomad, kultuurilised või bioloogilised nähtused, keskkonna või füüsilised objektid, austuse ja hoolivusega ning kooskõlas kehtivate õigus- ja eetikanormidega. * Head teadustöö meetodid võtavad arvesse east, soost, kultuurist, usust, etnilisest päritolust ja ühiskonnaklassist tulenevaid olulisi erinevusi ja on nendele vajadustele kohandatavad.
Andmete käitlemine ja haldamine • Teadlased, teadusasutused ja -organisatsioonid tagavad kõigi, sealhulgas veel avaldamata andmete ja teadustöö materjalide nõuetekohase haldamise ja hooldamise ning turvalise säilitamise mõistliku aja jooksul. • Teadlased, teadusasutused ja -organisatsioonid tagavad, et juurdepääs andmetele oleks võimalikult avatud, kuid nõuetekohaselt piiratud, ning kui vähegi võimalik, järgivad andmete haldamisel ka avatud juurdepääsu põhimõtteid: andmed olgu leitavad, kättesaadavad, ühilduvad ja taaskasutatavad.
Teaduskoostöö • Koostöö algul lepivad kõik partnerid ametlikult kokku, millised on nende ootused ja standardid seoses teaduseetikaga, kohaldatavad seadused ja reeglid, koostöös osalejate intellektuaalomandi kaitse ning lahkhelide ja võimaliku rikkumise lahendamise menetlused.
Avaldamine ja levitamine • Autorid lepivad omavahel kokku autorite järjestuse, võttes arvesse, et autorsuse õiguse annab vaid oluline panus teadustöö kavandamisse, asjakohaste andmete kogumisse või tulemuste analüüsimisse ja tõlgendamisse. • Kõik autorid annavad teada mis tahes huvide konfliktist ning teadustöö tegemiseks või selle tulemuste avaldamiseks saadud rahalistest või muud laadi toetustest.
Retsenseerimine, hindamine ja toimetamine • Teadlased retsenseerivad ja hindavad avaldamiseks, rahastamiseks, ametisse nimetamiseks, edutamiseks või autasustamiseks esitatud teadustöid läbipaistval ja põhjendatud viisil.
Teaduseetika rikkumine ja muud lubamatud käitumisviisid • Teaduseetika rikkumise all mõistetakse tavapäraselt fabritseerimist, võltsimist või plagieerimist (ingl falsification, fabrication, plagiarism ehk nn FFP-categorisation) teadustööks rahastuse taotlemisel, teadustöö tegemisel, retsenseerimisel või teadustöö tulemuste avaldamisel.
·         Fabritseerimine (ingl fabrication) tähendab tulemuste väljamõtlemist ja kirjapanemist viisil, nagu need oleksid tõesed.
·         Võltsimine (ingl falsification) seisneb teadustöö materjalide, seadmete või protsessidega manipuleerimises, aga ka andmete või tulemuste põhjendamatus muutmises, väljajätmises või nende tähtsuse vähendamises.
·         Plagieerimine (ingl plagiarism) tähendab teiste inimeste tööde ja ideede kasutamist originaaltööle korrektselt viitamata, rikkudes seeläbi esmaautori(te) õigust oma intellektuaalse loomingu tulemustele.


PLAGIAAT – LOOMEVARGUS

Plagiaat tuleb ladinakeelsest sõnast plagiarus (’inimeseröövija, piinaja, rõhuja’) ja eesti keeles on tal hea ja täpne vaste – loomevargus.  • Plagiaat on teisele autorile või allikale kuuluvate mõtete, ideede või tekstiosade esitamine oma nime all, ilma originaali autorile ja allikale viitamata või autorsust muul viisil osutamata.

Plagiaadi vorme (T. Tasa, 2018)

·         Sõnasõnaline plagiaat: sõnasõnaline teis(t)e autori(te) töö või tööosade kasutamine ja enda omana esitamine;
·         Mosaiik-plagiaat: puudub täies mahus sõnasõnaline kopeerimine, ent teis(t)e idee(d) ja tööosad on esitatud enda omadena ilma korrektselt viitamata. Seejuures kasutatakse kohati sünonüüme, aga struktuur ning sisu jääb samaks;
·         Võlts ümbersõnastamine: teis(t)e tekst on viidatud kui ümbersõnastatud tekst, ent tegemist on tegelikult otsese tsitaadiga ning viitamisel pole kasutatud jutumärke;
·         Ümbersõnastamine: teis(t)e idee(d) on oma sõnadega ümber kirjutatud ilma autorile viitamata;
·         Eneseplagiaat: Enda andmete, töö või töö osade, mis on juba eelnevalt avaldatud, uuesti kasutamine ilma enesele viitamata;
·         Küber-plagiaat: andmete, piltide, teksti vmt. internetist kopeerimine või allalaadimine mingis osas või terves mahus ilma korrektselt viitamata;
·         Pildi plagiaat: video või pildi kasutamine ilma loata ning korrektselt viitamata;
·         Keeltevaheline plagiaat: plagiaat tekib algmaterjali tõlkimisel teise keelde ilma korrektselt allikale viitamata.

Plagiaadi tuvastamine:

Urkund on plagiaadituvastusprogramm, mida õppejõud saavad kasutada (kasutusel ka TLÜs alates 30.05.2018) nii iseenda kui oma tudengite tööde kontrollimiseks. Üliõpilaste õigused on piiratud võimalusega esitada töö konkreetsele õppejõule.  • Urkund kontrollib plagiaati vaid tekstist. Pilte, jooniseid, skeeme, audio- ega videofaile programm ei analüüsi.

Variautorlus. Variautor (ghost writer) on isik, kes kirjutab kellegi tellimusel sobiva töö, mida tellija oma nime all kasutab. Kui variautor kirjutab üliõpilase tellimusel arvestuste, eksamite ja teaduskraadide eelduseks olevaid töid, siis on see akadeemiline variautorlus (academic ghostwriting) ning akadeemiline variautor aitab kaasa akadeemilisele petturlusele.

Akadeemiline petturlus (academic fraud) hõlmab kõikvõimalikke petturlikke võtteid, mille tulemusel on võimalik saada oma võimetest ja panusest paremaid akadeemilisi tulemusi.
Variautorluse puhul on samuti tegu plagiaadi esitamisega, aga sellele ei eelne mitte loomevargus vaid võlaõiguslik lepe.  • Tavalist plagieerimist saab avastada erinevaid plagiaadituvastusprogramme kasutades, kuid variautorlust need avastada ei aita, kuna tegu on ainulaadse ja spetsiaalselt kliendi tarbeks kirjutatud tööga. 

• Akadeemilise variautorluse puhul loobub autor oma varalistest õigustest teose suhtes raha eest ja variautori ning töö ostja vahel on tavaline võlaõiguslik leping.  • Seega akadeemiline variautorlus seadusega vastuollu ei lähe, kuid on siiski vastuolus kõigi avalik-õiguslike kõrgkoolide õppekorralduse eeskirjadega, kuna tegu on siiski plagiaadi esitamisega üliõpilase poolt. • Teose tegeliku autori isiklikud õigused teose suhtes ei ole aga üleantavad ega lahutatavad autori isikust isegi juhul, kui autor on oma töö kellelegi müünud.  • Seega võib teose tegelik autor (akadeemiline variautor) hiljem suvalisel hetkel oma õigused teosele maksma panna ning oma kliendi maine hävitada.


HEA TEADUSTAVA

Hea teadustava kokkuleppega liitudes kinnitab teadusasutus, et ta austab teaduse alusväärtusi ja tegevuspõhimõtteid, mis on kirjas teadusasutuste, Eesti Teaduste Akadeemia, Eesti Teadusagentuuri ning Haridus- ja Teadusministeeriumi koostöös 2017. aastal valminud „Hea teadustava“ tekstis.

• Hea teadustava eesmärk on toetada heade tavade tundmaõppimist, omaksvõtmist ja juurdumist Eesti teaduskogukonnas. Hea teadustava kirjeldab, millist käitumist teadlastelt oodatakse ning missugune on teadusasutuse vastutus hea teaduse tagamisel, aidates nõnda suurendada teaduse usaldusväärsust üksikisiku ja üldsuse silmis. • Hea teadustava on täienduseks 2002. aastal vastu võetud Eesti teadlaste eetikakoodeksile.

• Hea teaduse olulisemad väärtused on vabadus, vastutus, ausus ja objektiivsus, austus ja hoolivus, õiglus, avatus ning koostöö. Tuleb silmas pidada, et ükski neist väärtustest ei ole absoluutne – need võivad omavahel konflikti sattuda ning olenevalt olukorrast tuleb teadlastel langetada valik, milline põrkuvatest väärtustest on antud olukorras tähtsam.

Teadustöö kavandamine hõlmab teadustöö eesmärgi seadmist, meetodivalikut, ressursside taotlemist ning eetiliste ja õiguslike nõuetega arvestamist. Kavandamisel tuleb hinnata teadustöö kasulikke ja kahjulikke mõjusid, mis võivad osaks saada mistahes uurimisega seotud osapoolele.

Teadustöö tegemine hõlmab peale andmete kogumise ja analüüsi ka ohutuse, turvalisuse ning kaasatud isikute ja loomade heaolu tagamise küsimusi. Samuti tuleb arvestada uuringusse kaasatud inimeste õigusi ja huve.

Teadustöö tulemuste avaldamise ja rakendamise puhul tuleb silmas pidada kõigi teadustöösse panustanud teadlaste ja koostööpartnerite huve ja õigusi autorsuse, intellektuaalomandi ning tunnustamise küsimustes. Rakendamine võib toimuda ühiskondlikel või kommertslikel eesmärkidel, hõlmates sealhulgas innovatsiooni toetamist, õppetöö arendamist, leiutiste patenteerimist, koostööd ettevõtjate ja teadusväliste osalistega.


X. TEADUSKOMMUNIKATSIOON

Teaduskommunikatsioon kõige üldisemas tähenduses on teadusega seotud teemade ja teadmiste vahendamine mitte-ekspertidele.
Teaduskommunikatsioon on üldine mõiste protsessi kirjeldamiseks, kus teadus põimub ühiskonna toimimisse.  Teaduskommunikatsioon toob teadlaskonna loodud teadmised ja uurimistulemused nendeni, kes seda ühiskonnas vajavad.
Põhjused, miks teaduse kommunikeerimisega avalikkuses tegelema peaks, võib liigitada kolme rühma: 
         teaduse enda tarbeks, 
         ühiskonna tarbeks,
         üksikisiku tarbeks.

Teaduse enda tarbeks:

         Järelkasvu tagamine. Toob rohkem motiveeritud ja entusiastlike tudengeid erinevatele erialadele, teadvustab erialade olulisust;
         Rahastamise tagamine. Loob otsustajate seas teaduse suhtes soodsama õhkkonna;
         Legitiimsus. Teaduses toimuva läbipaistvus loob usaldust;
         Ekspertiisi demonstreerimine. Teadlase kui isiku eksperdistaatuse saavutamine ja selle kaudu ka järgmiste eesmärkide parem saavutamine.

Ühiskonna tarbeks:

         Majanduslik heaolu. Teadmistepõhine majandus suurendab rahvuslikku rikkust ja tõstab riigi konkurentsivõimet. Avalikkuse vastuseis võib teadustöö või tootmise peletada teistesse riikidesse. Puudulikud teadmised võivad viia ka tehnoloogia väärkasutuseni;
         Sotsiaalne heaolu. Ühiskonnaprotsesside parem mõistmine või teaduse ja tehnoloogia saavutuste kasutamine üksikisikute ja gruppide paremaks toimetulekuks;
         Demokraatlik otsustusprotsess. Saab tekkida informeeritud arutelu ning dialoog, mis on demokraatlike otsuste aluseks;
         Aruandlus. Kuna suur osa teadustööst tehakse maksumaksja raha eest, on neil õigus selle kohta teada ja küsida.

Üksikisiku tarbeks:

         Kultuur. Teadus on intellektuaalselt sama väärtuslik ja huvitav kui näiteks kunst ja kirjandus, sellega kursis olek on inimest rikastav.
         Paremad otsused. Teadusliku kirjaoskusega inimesed suudavad langetada paremaid otsuseid, paremini lahendada igapäevaelu probleeme ning teha vahet teaduse ja ebateaduse vahel.


TEADUSLIK KIRJAOSKUS

Teaduslikku kirjaoskust saab defineerida kolmel tasandil:
         Teaduslikud faktid. Teadmised, et Maa tiirleb ümber Päikese, kuidas funktsioneerivad geenid jne.
         Kuidas teadust tehakse. Mis on teaduslik meetod ja kuidas toimub selle abil maailma uurimine.
         Kuidas teadust tegelikult tehakse. Teadusmaailma mõjutavad tegurid, teadussotsioloogia jne.

TEADUSAJAKIRJADUS: on teadusest kõnelev ja kirjutav ajakirjandus, mis vahendab teadusuudiseid ja kirjeldab teaduses toimuvat populaarsel viisil, populaarteadusena.
Teadusajakirjaniku rollid: „Uuel ajal tuleb teadusajakirjanikel üha enam täita pigem kuraatori, koondaja, rahvaharija ja avaliku intellektuaali rolli, nagu sõnastasid hiljutises ajakirja Journalism teadusajakirjanduse tuleviku erinumbris meediauurijad ... kuraator tähendab teadusteemaliste uudiste, kommentaaride ja arvamuslugude kogujat ning lugejale vahendajat, koondaja teadlaste ja mitteteadlaste aruteludeks kokkutoojat, rahvaharija inimeste koolitajat teadustöö meetodite, eesmärkide, piirangute ja riskide osas ning avalik intellektuaal keeruka teadust ja selle sotsiaalset mõju puudatava teabe sünteesijat ja iseloomulikul viisil esitajat.“ (Olesk, 2012)

Teaduskommunikatsiooni kanalid
• Ajakirjad • Veebiportaalid • Teaduskeskused • Teadusfestivalid • Tele- ja raadiosaated