VŠTE:B_MOP Metodika odborné práce - Informace o předmětu

B_MOP Metodika odborné práce

Rozsah

2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Miluše Balková, Ph.D. (cvičící)
Ing. Monika Burghauserová (cvičící)
Ing. Tereza Matasová (cvičící)
prof. Ing. Marek Vochozka, MBA, Ph.D., dr. h.c. (cvičící)

Garance

prof. Ing. Marek Vochozka, MBA, Ph.D., dr. h.c.
Katedra financí podniku a ekonomie – Ústav znalectví a oceňování – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Dodavatelské pracoviště: Katedra financí podniku a ekonomie – Ústav znalectví a oceňování – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

B_MOP/K04: So 10. 10. 14:50–16:20 D515, Ne 1. 11. 9:40–14:10 D515, So 21. 11. 13:05–17:35 D515, So 12. 12. 9:40–11:10 D515, M. Burghauserová
B_MOP/P01: Čt 8:00–9:30 I317A, M. Vochozka
B_MOP/S01: Pá 18:10–19:40 D316, M. Burghauserová
B_MOP/S02: St 13:05–14:35 D316, M. Balková
B_MOP/S03: St 18:10–19:40 D315, M. Burghauserová

Předpoklady

OBOR(RLZp) || OBOR(RLZk)

Předmět nemá odborné předpoklady. Vstupní znalost statistiky se nepředpokládá; kvantitativní metody se procvičují v MS Excel od základů. Podmínkou je zápis podle omezení zápisu do předmětu.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Řízení lidských zdrojů (program VŠTE, RLZ) (2)

Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení

Cílem předmětu je získání odborných znalostí a praktických dovedností v oblasti metod vědeckého výzkumu a v oblasti přípravy, zpracování, prezentace a obhajoby odborných textů.

Odborný text chápe předmět jako výzkumnou zprávu psanou v reálném čase: student v průběhu semestru řeší jeden složitý nestrukturovaný úkol s otevřeným koncem a průběžně o něm píše. Naučí se zvolit k výzkumnému problému přiměřenou metodu, korektně ji aplikovat na reálná data, výsledky interpretovat a celý postup zaznamenat tak, aby byl ověřitelný a opakovatelný. Výstupem je text publikovatelný na úrovni odpovídající znalostem studenta bakalářského studia.

Součástí cíle je, aby se student naučil pracovat s nástroji umělé inteligence odpovědně a transparentně: rozpozná, kde jde o přípustnou podporu vlastní práce a kde už o její nahrazení, a použití těchto nástrojů řádně vykáže.

Výstupy z učení

Po úspěšném absolvování předmětu student:

1. vybere vhodné téma odborného textu a vymezí cíl své práce;
2. identifikuje výzkumnou mezeru a ověří dostupnost dat a metod k jejímu vyplnění;
3. formuluje výzkumné otázky a hypotézy odpovídající zvolenému cíli;
4. provede kvalitní literární rešerši včetně kritického zhodnocení kvality zdrojů;
5. zvolí výzkumný design (kvantitativní, kvalitativní nebo smíšený) přiměřený výzkumné otázce a svou volbu obhájí;
6. rozliší primární a sekundární data, navrhne postup jejich získání a sestaví výběrový soubor;
7. aplikuje základní kvalitativní metody (strukturovaný rozhovor, obsahová analýza, případová studie);
8. aplikuje základní kvantitativní metody (deskriptivní statistika, testování hypotéz, korelační a regresní analýza) s využitím MS Excel;
9. posoudí validitu a reliabilitu vlastního postupu a pojmenuje limity svého výzkumu;
10. zpracuje metodiku práce v bodech i v souvislém textu;
11. vhodně prezentuje a interpretuje výsledky včetně tabulek a grafů;
12. provede diskusi výsledků a konfrontuje je se stavem poznání;
13. formuluje přínos výsledků pro jmenovaného adresáta — uvede, kdo konkrétně a k jakému rozhodnutí může výsledek použít, čím se doplňuje výzkumná mezera a za jakých podmínek přínos platí — a zpracuje jej v samostatné číslované kapitole „Přínos výsledků“;
14. vyhodnotí výsledky práce a formuluje závěr;
15. uplatní pravidla formální úpravy odborného textu a citační normu ČSN ISO 690;
16. dodržuje zásady vědecké etiky a předchází plagiátorství;
17. používá nástroje umělé inteligence v souladu s pravidly VŠTE, rozpozná hranici mezi přípustnou podporou a nepřípustným nahrazením vlastní práce a použití AI transparentně vykáže;
18. řádně prezentuje a obhájí svou odbornou práci.

Osnova

Přednášky:

1. Úvod do předmětu. Věda, výzkum a odborný text. Autorská práva, plagiátorství, vědecká etika. Umělá inteligence, autorství a odpovědnost; třístupňový model přípustnosti.
2. Typy odborných textů a jejich struktura. Informační zdroje, knihovna VŠTE, Národní technická knihovna, vědecké databáze. Kritéria relevance a kvality zdrojů.
3. Od tématu k výzkumnému problému: název, úvod, cíl práce. Výzkumná mezera a operacionalizace.
4. Literární rešerše I — strategie vyhledávání, klíčová slova, booleovské operátory, rešeršní protokol. AI při vyhledávání zdrojů a ověřování halucinovaných citací.
5. Literární rešerše II — syntéza poznatků, citační analýza a analýza klíčových slov ve Web of Science a Scopus.
6. Výzkumný design — kvantitativní, kvalitativní a smíšený; validita a reliabilita.
7. Data a vzorkování — primární a sekundární data, datové zdroje, výběrové techniky, velikost vzorku.
8. Kvalitativní metody — rozhovor, ohnisková skupina, pozorování, případová studie, obsahová analýza, kódování.
9. Kvantitativní metody I — dotazníkové šetření, škály, deskriptivní statistika, testování hypotéz. AI při zpracování dat a ochrana osobních údajů.
10. Kvantitativní metody II — korelace, regrese, časové řady, vícerozměrné metody, úvod do neuronových sítí.
11. Metody v podnikové ekonomice — finanční analýza, komparace a benchmarking, modelování a simulace, scénáře, expertní metody.
12. Výsledky a diskuse výsledků — prezentace dat, interpretace, konfrontace s literaturou, limity výzkumu. Interpretace jako oblast, kde AI nezastoupí autora.
13. Závěr, abstrakt, finalizace textu. Prezentace a obhajoba. Prohlášení o použití AI a citování nástrojů AI.

Semináře:

Seminář je vedený jako průběžná tvorba jednoho odborného textu. Student pracuje převážně samostatně a text průběžně konzultuje s vyučujícím; zaslanou část vyučující vrací s komentáři. Témata se každý semestr obměňují a každé musí splňovat tři podmínky: existuje výzkumná mezera, existují dostupná data a existují metody k jejich zpracování.

1. Výběr tématu. Registrace do Národní technické knihovny. Seznámení se Zásadami používání umělé inteligence. Kontrola původnosti krátkého textu.
2. Analýza vzorového odborného textu: povinné části a jejich pořadí včetně číslované kapitoly „Přínos výsledků“ mezi diskusí a závěrem. Vyhledávání ve Web of Science a Scopus.
3. Název a úvod práce; formulace cíle a výzkumné mezery.
4. Rešerše — první fáze.
5. Rešerše — druhá fáze; syntéza.
6. Návrh výzkumného designu vlastní práce; hypotézy nebo výzkumné otázky.
7. Sestavení datového souboru; popis vzorku.
8. Nácvik kvalitativní metody na zadaném případu.
9. Deskriptivní statistika a test hypotézy v MS Excel.
10. Regresní model nad vlastními daty.
11. Aplikace oborové metody na vlastní téma; metodika v bodech.
12. Metodika v textu; výsledky a diskuse výsledků; kapitola „Přínos výsledků“ ve třech odstavcích (přínos pro praxi — přínos pro poznání — komu je určen a za jakých podmínek platí).
13. Závěr s odkazem na přínos výsledků, abstrakt, finalizace. Prohlášení o použití AI jako povinná náležitost odevzdání. Zkušební prezentace.

Literatura

povinná literatura
• VOCHOZKA, M. a Z. ROWLAND, 2026. Metody odborné práce: skripta. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. ISBN 978-80-7468-218-6.
• VOCHOZKA, M. a Z. ROWLAND, 2026. Metody odborné práce: cvičebnice. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. ISBN 978-80-7468-220-9.
• VOCHOZKA, M. a Z. ROWLAND, 2026. Metodika psaní odborné práce na VŠTE. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích.
• VOCHOZKA, M. a Z. ROWLAND, 2026. Zásady používání umělé inteligence při zpracování odborných prací na VŠTE. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích.

doporučená literatura
• SAUNDERS, M. N. K., P. LEWIS a A. THORNHILL, 2023. Research Methods for Business Students. 9th ed. Harlow: Pearson. ISBN 978-1-292-40272-7.
• BELL, E., B. HARLEY a A. BRYMAN, 2022. Business Research Methods. 6th ed. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-886944-3.
• CRESWELL, J. W. a J. D. CRESWELL, 2023. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. 6th ed. Thousand Oaks: SAGE. ISBN 978-1-07-181794-0.
• HENDL, J., 2023. Kvalitativní výzkum: základní teorie, metody a aplikace. 5. přeprac. vyd. Praha: Portál. ISBN 978-80-262-1968-2.
• BAILEY, S., 2025. Academic Writing: A Handbook for International Students. 6th ed. Abingdon: Routledge. ISBN 978-1-032-83417-7.
• ČSN ISO 690, 2022. Informace a dokumentace – Pravidla pro bibliografické odkazy a citace informačních zdrojů. Praha: Česká agentura pro standardizaci.
• ŠANDEROVÁ, J., 2005. Jak číst a psát odborný text ve společenských vědách: několik zásad pro začátečníky. Praha: Sociologické nakladatelství. ISBN 80-86429-40-7.

Organizační formy výuky

přednáška
seminář
tutoriál

Komplexní výukové metody

frontální výuka
skupinová výuka - kooperace
kritické myšlení
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
výuka podporovaná multimediálními technologiemi
e-learning

Studijní zátěž

Aktivita	Počet hodin za semestr
	Prezenční forma	Kombinovaná forma
Diskuse výsledků	6	6
Formální úprava textu	2	2
Hypotézy, výzkumné otázky	5	5
Literární rešerše	14	14
Metodika	14	14
Název a úvod práce	8	8
Příprava na průběžný test	5	5
Příprava na seminář, cvičení, tutoriál		34
Příprava prezentace, obhajoba práce	5	5
Výsledky	13	13
Závěr	6	6
Účast na přednáškách	26	2
Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi	26	16
Celkem:	130	130

Metody hodnocení a jejich poměr

test - průběžný 10%
prezentace 20%
seminární práce 70%

Podmínky testu

Pro úspěšné splnění předmětu je nutné dosáhnout v součtu všech složek hodnocení nejméně 70 bodů ze 100 a úspěšně absolvovat průběžný test.

Seminářní práce — 70 bodů. Hodnocení se řídí formulářem předmětu. Formulář obsahuje tři binární brány a deset bodovaných obsahových kritérií po 7 bodech (úvod, cíl, výzkumné otázky, rešerše, metodika, výsledky, diskuse výsledků, závěr, citace, forma). Binární brány: práce obsahuje vytyčení cíle práce a také jeho splnění; práce cituje minimálně 15 relevantních zdrojů; práce obsahuje úvod, literární rešerši, metodiku, výsledky, diskusi výsledků a závěr. Je-li kterákoli z bran označena NE, je práce hodnocena stupněm F bez ohledu na dosažený počet bodů.

Prezentace a obhajoba seminářní práce — 20 bodů.

Průběžný test — 10 bodů. Test je nástrojem učení, nikoli restrikce. Student jej může v průběhu semestru opakovat neomezeně a při každém pokusu dostane jinou sadu otázek. Test je splněn teprve při dosažení 100 % správných odpovědí; splněním získává student 10 bodů do celkového hodnocení. Úspěšný pokus se automaticky zapisuje do poznámkového bloku předmětu. Test je studentům otevřen od 1. do 13. týdne semestru; po 13. týdnu se uzavírá.

Celková klasifikace předmětu (100–0 bodů): A 100–90, B 89,99–84, C 83,99–77, D 76,99–73, E 72,99–70, FX 69,99–30, F 29,99–0.

Odkaz a informace učitele

Studijní materiály. Předmět má od akademického roku 2026/2027 vlastní ucelenou sadu materiálů v české i anglické verzi: skripta Metody odborné práce (13 kapitol), Cvičebnici (13 kapitol s řešenými příklady a úlohami s výsledky), audioknihu, prezentace přednášek, podklady k seminářům včetně datových souborů, testovou banku, Metodiku psaní odborné práce na VŠTE, Zásady používání umělé inteligence při zpracování odborných prací na VŠTE, šablony seminářní, bakalářské a diplomové práce, vzorové práce všech tří typů a asynchronní kurz v prostředí Moodle. Materiály jsou uloženy ve studijních materiálech předmětu v IS VŠTE.

Vazba na kvalifikační práce. Metodika psaní odborné práce na VŠTE, šablony a vzorové práce platí pro seminářní, bakalářské i diplomové práce na VŠTE. Předmět je místem, kde se s nimi student poprvé naučí pracovat. Hodnoticí formuláře posudků vedoucího a oponenta v IS VŠTE zůstávají beze změny a Metodika je pouze vykládá.

Citační styl. Základním citačním stylem předmětu je ČSN ISO 690, harvardský způsob odkazování. Přípustnou alternativou je APA 7, zvolí-li ji student po dohodě s vyučujícím a použije-li ji důsledně. V jedné práci smí být použit pouze jeden citační styl; zvolený styl se uvede v metodické kapitole. Míchání stylů je důvodem k vrácení práce.

Umělá inteligence. Student je povinen se seznámit se Zásadami používání umělé inteligence při zpracování odborných prací na VŠTE. Použití nástrojů AI vykazuje v prohlášení o použití AI, které je povinnou náležitostí odevzdaného textu.

Softwarová a informační podpora. MS Excel. Web of Science a Scopus (přístup přes VPN VŠTE). Katalog a elektronické informační zdroje knihovny VŠTE. Registrace do Národní technické knihovny je povinná. Nástroj pro odhalování plagiátů v IS VŠTE. Citace.com. Kurz v prostředí Moodle. Šablony prací ve formátu DOCX.

Průběžný test. Test je v IS VŠTE otevřen od 1. do 13. týdne semestru, lze jej opakovat neomezeně a každý pokus obsahuje jinou sadu otázek. Za splněný se považuje pouze pokus se 100 % správných odpovědí; úspěšný pokus se zapisuje do poznámkového bloku předmětu. Po 13. týdnu se test uzavírá.

Docházka a průběžné odevzdávání. Pro studenty prezenční formy studia je účast na výuce povinná (na přednáškách i cvičeních). Absenci do 30 % student neomlouvá; omluva absence nad 30 % bude akceptována jen v případě závažných důvodů. Student kombinované formy je povinen svou práci v průběhu semestru konzultovat s vyučujícím a průběžně prokazovat zpracování jednotlivých pasáží práce (dle instrukcí vyučujícího mailem nebo vložením do příslušné odevzdávárny v IS VŠTE): úvod včetně cíle a výzkumných otázek ve 2. týdnu semestru, literární rešerše v I. fázi ve 4. týdnu, literární rešerše ve II. fázi v 5. týdnu, metodika v 7. týdnu, výsledky v 9. týdnu, diskuse výsledků v 11. týdnu, závěr ve 12. týdnu a finální text ve 13. týdnu. Prezentace proběhne ve zkouškovém období.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/zima2026/B_MOP