| Закреплена за кафедрой | Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики |
|---|---|
| Направление подготовки | 09.03.03. Прикладная информатика |
| Профиль | Цифровая экономика |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 4 ЗЕТ |
| Учебный план | 09_03_03_ПИ_ЦЭ-2020 |
|
|
||||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 3 (6) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 16,5 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Лабораторные | 20 | 20 | 20 | 20 |
| Сам. работа | 79 | 79 | 79 | 79 |
| Часы на контроль | 27 | 27 | 27 | 27 |
| Итого | 144 | 144 | 144 | 144 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики
Протокол от 14.04.2023 г. № 8
Заведующий кафедрой Трошкина Г.Н.
| 1.1. | Целью освоения учебной дисциплины является формирование у обучающихся знаний основных принципов проектирования и анализа алгоритмов и структур данных, знаний основных типов алгоритмов, применяемых в современном программировании для обработки соответствующих структур данных, умений обоснования корректности алгоритмов, их практической реализации, теоретической и экспериментальной оценки их временной сложности, развитие необходимых практических навыков их применения при решении задач экономики и управления. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.03 |
| ПК-5 | Способен моделировать прикладные (бизнес) процессы и предметную область. |
| ПК-5.1 | Знать методы и технологии разработки моделирования прикладных (бизнес) процессов и предметной области |
| ПК-5.2 | Уметь использовать современные методы и технологии разработки моделей прикладных (бизнес) процессов и предметной области |
| ПК-5.3 | Владеть современными методами и технологиями разработки моделей прикладных (бизнес) процессов и предметной области |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | принципы процедурного программирования; базовые алгоритмические конструкции и основные численные алгоритмы; основы процедурного языка C#; основы объектной модели .Net; принципы объектно-ориентированного программирования; визуальные методы разработки в среде MS Visual Studio. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | использовать MS Visual Studio для разработки консольных и Windows Forms приложений на языке C#; разрабатывать простейшие процедурные и оконные настольные приложения; реализовывать простейшие базовые численные алгоритмы для решения задач в области экономики и управления. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | принципами процедурного программирования; навыками использования базовых алгоритмических конструкций и основных численных алгоритмов; навыками использования процедурного языка C#; навыками использования объектной модели .Net; навыками объектно-ориентированного программирования; визуальными методами разработки в среде MS Visual Studio. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Базовые алгоритмы вычислительной математики | ||||||
| 1.1. | Цель дисциплины. Понятие алгоритма, формы записи и свойства алгоритма. Виды алгоритмов. Принципы разработки алгоритмов. Способы представления алгоритмов. Среды и оболочки для создания алгоритмов. Оценка сложности алгоритмов. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.2. | Понятие алгоритма, формы записи и свойства алгоритма. Виды алгоритмов. Принципы разработки алгоритмов. Способы представления алгоритмов. Среды и оболочки для создания алгоритмов. Оценка сложности алгоритмов. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.3. | Определение корней функции методами деления отрезка пополам, секущих, простой итерации. Определение экстремума функции методами последовательного перебора, градиентного спуска (подъема). | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.4. | Определение корней функции методами деления отрезка пополам, секущих, простой итерации. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.5. | Определение экстремума функции методами последовательного перебора, градиентного спуска (подъема). | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.6. | Определение корней функции методами деления отрезка пополам, секущих, простой итерации. Определение экстремума функции методами последовательного перебора, градиентного спуска (подъема). | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.7. | Работа с векторами, матрицами. Решение систем линейных алгебраических уравнений методами Гаусса, Зейделя. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.8. | Работа с векторами и матрицами. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.9. | Решение СЛАУ методами Гаусса, Зейделя. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.10. | Работа с векторами и матрицами. Решение СЛАУ методами Гаусса, Зейделя. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.2, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.11. | Вычисление определенных интегралов методами прямоугольников, трапеций, Симпсона. Методы численного решения дифференциальных уравнений первого порядка методами Эйлера, Рунге-Кутта. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.12. | Вычисление определенных интегралов. Численное решение дифференциальных уравнений первого порядка. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.13. | Вычисление определенных интегралов. Численное решение дифференциальных уравнений первого порядка. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.14. | Простейшие способы интерполяции, экстраполяции данных. Метод наименьших квадратов. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.15. | Простейшие способы интерполяции, экстраполяции данных. Метод наименьших квадратов. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.16. | Простейшие способы интерполяции, экстраполяции данных. Метод наименьших квадратов. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| Раздел 2. Пакеты вычислительной математики | ||||||
| 2.1. | Использование пакетов вычислительной математики. Основы работы в Jupyter Notebook. Визуализация данных в ноутбуке Jupyter. Машинное обучение на основе пакета ML.Net. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.2. | Основы работы в Jupyter Notebook. Визуализация данных в ноутбуке Jupyter. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.3. | Основы работы в Jupyter Notebook. Визуализация данных в ноутбуке Jupyter. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.1, Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.4. | Использование пакетов вычислительной математики для решения задач линейного программирования в экономике и управлении. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.5. | Задачи линейного программирования в экономике и управлении. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.6. | Задачи линейного программирования в экономике и управлении. | Сам. работа | 6 | 10 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| Раздел 3. Основные структуры данных | ||||||
| 3.1. | Списки и очереди. Рекурсия. Рекурсивные алгоритмы. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.2. | Списки и очереди. Рекурсия. Рекурсивные алгоритмы. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.3. | Списки и очереди. Рекурсия. Рекурсивные алгоритмы. | Сам. работа | 6 | 8 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.4. | Деревья и графы. | Лекции | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.5. | Деревья и графы. | Лабораторные | 6 | 2 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.6. | Деревья и графы. | Сам. работа | 6 | 10 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 3.7. | Подготовка к экзамену | Сам. работа | 6 | 15 | ПК-5.1, ПК-5.2, ПК-5.3 | Л2.3, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой Университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=195 ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-5 Способен моделировать прикладные (бизнес) процессы и предметную область. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1 Почему модель алгоритма "разрешающее дерево" не очень типична для практики? а дерево не всегда решает задачу корректно б конкретное дерево годится для данного конкретного числа элементов в задача выполняется гораздо дольше, чем на других алгоритмических моделях Ответ б 2 Можно ли узнать заранее размер ответа, то есть сколько будет в ответе "хороших" точек, используя структуру PST для интервальной задачи? а можно найти заранее размер ответа не выполняя все шаги алгоритма б размер ответа выясняется только после просмотра всех точек в ответе в это зависит от размера входных данных Ответ б 3 Сколько памяти требуется для предварительного построения таблицы минимумов для всех возможных отрезков [i, j] и какое время будет для запроса RMQ после такой предобработки? а O(N), O(1) б O(N2), O(1) в O(N * log N), O(1) г O(N2), O(log N) Ответ б 4 Что делает операция Get-min для кучи? а извлекает минимальное значение и возвращает его б возвращает минимальное значение без извлечения, то есть без изменения структуры данных в удаляет значение по итератору г по итератору и новому значению ключа обновляет этот ключ в структуре данных Ответ б 5 Сколько дополнительной памяти требуется для работы алгоритма quick-sort? а O(N) б алгоритм не использует дополнительную память в O(N2) Ответ б 6 Какая нижняя оценка справедлива для задачи сортировки? а O(log N) б O(N*log N) в O(N2) Ответ б 7 За счёт чего происходит оптимизация у структуры Fractional cascading? а каждый список разбивается на много частей б использование ссылок между уровнями списков для ускорения бинарного поиска в них в в каждом списке уже сохранены все возможные ответы Ответ б 8 Чему равна длина Эйлерова обхода дерева с N вершинами? а N б N*2 + 1 в 2*N - 1 г N/2 - 1 Ответ в 9 Есть два дерева T1, T2. При этом все ключи из T1 не больше ключей из T2. Можно ли их склеить в одно дерево, если да, тогда как это сделать? а если у корня T1 нет правого сына, тогда T2 приклеивается к нему б у T1 найти максимальный элемент, применить к нему операцию splay, приклеить к правому сыну дерева T2 в у T2 найти максимальный элемент, применить к нему операцию splay, приклеить к правому сыну дерева T1 г у T2 найти максимальный элемент, на его место поставить дерево T1 д у T1 найти максимальный элемент, на его место поставить дерево T2 Ответ аб 11 Чему равно учетное время выполнения операции Meld для косой кучи? а O(N * log N) б O(log N) в O(N) Ответ б 12 Для кучи, реализованной поверх массива, у каких операций время работы будет O(N)? а Get-min() б Extract-min() в Insert(k) г Remove(k) д Decrease-key(k) Ответ аб 13 Сколько требуется дополнительной памяти для стандартного алгоритма сортировки слиянием для массива длины N? а O(log N) б O(N) в O(N2) Ответ б 14 Какие характеристики относятся к стандартной модели оперативной памяти (RAM - model)? а каждая ячейка памяти имеет динамический размер б память это набор ячеек в каждая ячейка это число ограниченной битности г ячеек в теоретической модели памяти бесконечно много, как в машине Тьюринга Ответ бв 15 Что такое канонический отрезок в дереве отрезков? а отрезок, соответствующий листу дерева б тот отрезок, для которого эта вершина или поддерево построены в отрезок, ассоциированный с корнем вершины г отрезок, поиск которого производится в дереве Ответ б КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: • «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; • «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1 Для метода двойного хэширования, использующегося при разрешении коллизий в чем заключается основная идея? Ответ для поиска места для вставляемого ключа ячейки таблицы просматриваются последовательно, но с некоторым шагом k 2 В каком месте min-кучи достигается минимум приоритетов е элементов? Ответ в корне 3 Как описывается алгоритм сортировки слиянием? Ответ исходная последовательность A делится на две одинаковые по размеру части A1 и A2, которые рекурсивно сортируются 4 Что означает найти оценку для фиксированного алгоритма? Ответ нужно найти оценку снизу, сверху. Если оценки совпали, то оценка равна ?(N). И как правило оценка сводится к наихудшиму случаю 5 Какое время построения у приоритетного дерева поиска (priority search tree)? Ответ O(N * log N) 6 Какая сложность у алгоритма предобработки offline LCA? Ответ O(N) 7 За какое время выполняются операции Search, Min, Max, Successor, Predecessor для красно-черного дерева с n вершинами? Ответ O(log N) 8 Для метода открытой адресации при разрешении коллизий, какие действия предпринимаются если ячейка с вставляемым хэш-ключем уже занята? Ответ пробуют вставить в следующую, пока не найдут для нее место 9 Какая сложность у алгоритма сортировки вставками? Ответ O(N2) 10 При оценивании функций какая оценка соответствует символике f \= O(g)? Ответ оценка сверху 11 Для структуры дерева поиска, используемой для интервальной задачи поиска точки в "колодце", что будет находиться в корне дерева? Ответ максимальная по координате с односторонним ограничением точка в "колодце" 12 Что выдает операция Successor(v)? Ответ следующую после v вершину в порядке расположения ключей 13 Существует подход для освобождения памяти для persistent stack, называемый подсчет ссылок (ref-counting). Как его можно описать? Ответ для каждой вершины (узла) мы помним сколько стрелок на нее ссылается (число) 14 Какая хэш-функция называется совершенной? Ответ не имеющая коллизий 15 В каких случаях стабильность алгоритма сортировки важна? Ответ когда алгоритм сортировки применяется как часть чего-то большего, например для алгоритма сортировки подсчетом 16 Возможна ли такая ситуация при проектировании алгоритма, когда можно сэкономить на одном ресурсе в ущерб другому (процессорное время / память)? Ответ да 17 Сколько стоит по времени поиск интервалов, пересекающих заданную точку Ответ O(log N + k), k - размер ответа, N - количество интервалов 18 Модификация какого алгоритма используется для рандомизированного способа поиска порядковой статистики? Ответ Quick-sort 19 Какие бывают оценки по памяти для алгоритмов сортировки? Ответ O(1), O(log N), O(N) 20 При размере входных данных N, как рассчитывается время работы алгоритма? Ответ как функция от параметра N КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| не предусмотрены |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце второго семестра зачета, в конце третьего семестра экзамена по всему изученному курсу. Тест размещен в разделе «Промежуточная аттестация (зачет)» онлайн-курса на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ». https://portal.edu.asu.ru/mod/quiz/view.php?id=507135 Количество заданий в контрольно-измерительном материале (тесте) для промежуточной аттестации, составляет 25. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом: Для экзамена: «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Информатика и программирование: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | Сибирский федеральный университет, 2014 | biblioclub.ru | |
| Л1.2 | Трофимов В.В., Павловская Т.А. | Алгоритмизация и программирование: учебни для вузов | Москва: Издательство Юрайт, 2022 | urait.ru |
| Л1.3 | Зыков С.В. | ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Учебник и практикум для академического бакалавриата: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Тузовский А.Ф. | Объектно-ориентированное программирование: Учебное пособие для прикладного бакалавриата | М.: Издательство Юрайт, 2018 // ЭБС "Юрайт" | urait.ru |
| Л2.2 | Поляков В. П., Косарев В. П. ; Отв. ред. Поляков В. П. | ИНФОРМАТИКА ДЛЯ ЭКОНОМИСТОВ. Учебник для академического бакалавриата: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| Л2.3 | Казанский А.А. | ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА VISUAL C# 2013. Учебное пособие для прикладного бакалавриата: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Алгоритмы и структуры данных в экономике и управлении: электронный учебный курс (расположен на образовательном портале АлтГУ) | portal.edu.asu.ru | ||
| Э2 | Материалы к курсу программирование | 10.0.12.15 | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| СПС Гарант (http://www.garant.ru) СПС КонсультантПлюс (http://www.consultant.ru/) Электронная база данных "Scopus" (http://www.scopus.com) Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru) Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
| 103С | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации; помещение для саостоятельной работы | Учебная мебель на 16 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска маркерная; марка ASUSTeK Computer INC модель P8B75-M - 15 единиц; мониторы: марка Asus модель VW224 - 15 единиц |
| 304С | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 15 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная; компьютеры: марка AsusTeK Computer INC модель P8B75-M; мониторы: марка ASUS модель VW224 - 15 единиц; плакат "Компьютер и безопасность" |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Методические указания по изучению курса для студентов Изучение учебной дисциплины студентами предусматривает два вида работ: - работа с преподавателем; - самостоятельная работа. Работа с преподавателем охватывает два вида учебных занятий: лекционные занятия и практические занятия. Последовательность проведения данных занятия, их содержание определяются настоящей программой. Посещение данных занятий является обязательным для всех студентов. Практическое занятие требует подготовки студентов, предусматривающей изучение теоретического материала по теме занятия с использованием учебной литературы, перечень которой приведен в данной рабочей программе. Вторым видом работы студента, выполняемым им при изучении курса является самостоятельная работа, которая помимо подготовки к практическим занятиям предусматривает изучение рекомендованной основной и дополнительной литературы, а также выполнение заданий для самостоятельной работы студентов. Цель заданий для самостоятельной работы - закрепить полученные знания в рамках отдельных тем по учебной дисциплине, сформировать умения и навыки по решению вопросов, составляющих содержание курса. Работа должна носить самостоятельный, творческий характер. Задания по темам выполняются на лабораторных занятиях в компьютерном классе. В процессе работы над заданием закрепляются и расширяются знания по конкретным вопросам учебной дисциплины. При необходимости в процессе работы над заданием студент может получить индивидуальную консультацию у преподавателя. Выполненное задание проверяется преподавателем и оценивается по двухбалльной системе - зачтено/не зачтено. Если лабораторные занятия пропущены по уважительной причине, то соответствующие задания необходимо выполнить самостоятельно и представить результаты преподавателю на очередном занятии или консультации. методические материалы размещены на образовательном портале АлтГУ: Алгоритмизация и программирование III семестр https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=380 |