| Закреплена за кафедрой | Кафедра философии и политологии |
|---|---|
| Направление подготовки | 47.03.03. Религиоведение |
| Профиль | Управление в сфере национальных и государственно-конфессиональных отношений |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 2 ЗЕТ |
| Учебный план | 47_03_03_Р-2020 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 3 (6) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 20 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 8 | 8 | 8 | 8 |
| Практические | 14 | 14 | 14 | 14 |
| Сам. работа | 50 | 50 | 50 | 50 |
| Итого | 72 | 72 | 72 | 72 |
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 философии и политологии
Протокол от 01.06.2023 г. № 9
Заведующий кафедрой Черданцева И.В.
| 1.1. | Дисциплина предназначена для того, чтобы познакомить студентов с методологией и методикой получения, обработки и анализа социологических и политологических данных, в том числе в соответствующем программном обеспечении, диагностики политических ситуаций, акторов и процессов, сформировать у них соответствующие навыки применения полученных знаний в научной и практической деятельности. Исходя из цели, в процессе изучения дисциплины решаются следующие задачи: ознакомление с методологией анализа социологических и политологических данных; рассмотрение методик сбора данных о политических процессах и явлениях; изучение содержания и технологии использования эмпирических методов анализа; изучение и освоение соответствующего программного обеспечения; формирование навыка применения методик сбора и анализа политических данных. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.Б |
| ОК-7 | способностью к самоорганизации и самообразованию |
| ОПК-4 | способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | ОК-7 способностью к самоорганизации и самообразованию ОПК-4 способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | ОК-7 способностью к самоорганизации и самообразованию ОПК-4 способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | ОК-7 способностью к самоорганизации и самообразованию ОПК-4 способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Основы количественных методов в политическом анализе | ||||||
| 1.1. | Количественные методы в политическом анализе | Лекции | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.4, Л1.2 |
| 1.2. | Основы количественных методов в политическом анализе: виды, методики и приемы | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.4, Л1.2 |
| 1.3. | Основы одномерного анализа | Лекции | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.4. | Одномерный анализ номинальных, порядковых и интервальных переменных | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.5. | Основы нормирования и преобразования данных | Лекции | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.6. | Стандартизация и нормирование данных | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.7. | Основы статистической связи или двумерный анализ данных | Лекции | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 1.8. | Статистическая связь в корреляционном анализе | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| Раздел 2. Основы многомерного анализа данных | ||||||
| 2.1. | Регрессионный анализ данных | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.2. | Регрессионный анализ в научных исследованиях | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.3. | Дисперсионный анализ данных (ANOVA) | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.4. | Многофакторный дисперсионный анализ | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.1, Л1.2 |
| 2.5. | Анализ временных рядов | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.6. | Анализ временных рядов в политической сфере | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.1, Л1.2 |
| 2.7. | Кластерный анализ | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.8. | Основы метрик в кластерном анализе | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.1, Л1.2 |
| 2.9. | Факторный анализ | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.10. | ПАТ-анализ или каузальный анализ | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.11. | Факторный анализ и ПАТ-анализ: логика конвергенции | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.1, Л1.2 |
| 2.12. | Логика научного исследования | Практические | 6 | 2 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.2 |
| 2.13. | Логика УИРС: количественное измерение | Сам. работа | 6 | 5 | ОК-7, ОПК-4 | Л2.1, Л1.5, Л1.3, Л1.1, Л1.4, 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=2948. ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ОПК-4 способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Какое понятие описывает статистику, характерную для всех типов данных? a) Мода b) Стандартное отклонение c) Среднее значение d) Медиана ОТВЕТ: c 2. Какое из следующих выражений описывает нормальное распределение? a) Линейная зависимость b) Степенная зависимость c) Зависимость от времени d) Симметричное и колоколообразное распределение ОТВЕТ: d 3. Какой коэффициент измеряет силу и направление линейной зависимости между двумя переменными? a) Коэффициент вариации b) Корреляционный коэффициент Пирсона c) Z-оценка d) p-значение ОТВЕТ: b 4. Какой вид анализа помогает предсказать зависимость одной переменной от другой? a) Кластерный анализ b) Анализ дисперсии c) Публичный анализ d) Регрессионный анализ ОТВЕТ: d 5. Какой метод позволяет сократить множество переменных до более небольшого числа факторов? a) Анализ дисперсии b) Факторный анализ c) Корреляционный анализ d) Регрессионный анализ ОТВЕТ: b 6. Как называется мера близости объектов в кластерном анализе? a) Корреляция b) Дисперсия c) Евклидово расстояние d) t-критерий ОТВЕТ: c 7. Какая мера изменчивости описывает разброс данных относительно их среднего значения? a) Стандартное отклонение b) Коэффициент корреляции c) Медиана d) Среднее значение ОТВЕТ: a 8. Какая мера центральной тенденции может быть искажена выбросами в данных? a) Среднее значение b) Мода c) Медиана d) Дисперсия ОТВЕТ: a 9. Какая статистическая мера оценивает относительную изменчивость данных? a) Среднее значение b) Кластер c) Стандартное отклонение d) Меда ОТВЕТ: c 10. Какой из следующих тестов используется для проверки статистической значимости различий между переменными? a) Три-тест b) Долговой тест c) Стресс-тест d) Хи-квадрат тест ОТВЕТ: c 11. Наиболее часто встречающийся признак называется a) Критерий Уилкоксона b) Хи-квадрат c) Мода d) Дисперсия ОТВЕТ: c 12. Какой тип корреляции используется для оценки связи между двумя категориальными переменными? a) Регрессия b) Ранговая корреляция Спирмена c) Положительная корреляция d) Отрицательная корреляция ОТВЕТ: b 13. Какой вид анализа описывает степень различия между группами данных по их средним? a) Стандартное отклонение b) Среднее c) Дисперсионный анализ d) Регрессия ОТВЕТ: c 14. Какая из следующих статистических мер оценивает силу и направление связи между двумя переменными? a) Дисперсия b) Среднее значение c) Корреляция d) Стандартное отклонение ОТВЕТ: c 15. Какой тип анализа используется для определения наилучшей подходящей математической модели для описания зависимости между переменными? a) Механический анализ b) Регрессионный анализ c) Факторный анализ d) Дисперсионный анализ ОТВЕТ: b 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. Какие информационные технологии могут помочь в анализе больших объемов данных в статистике? Ответ: Использование специализированных программ и инструментов для обработки и анализа данных, таких как статистические пакеты. 2. Как информационные технологии могут упростить процесс визуализации статистических данных? Ответ: Применение программ для создания графиков и диаграмм, которые позволяют наглядно представить статистическую информацию. 3. Какая роль информационных технологий в проведении корреляционного анализа? Ответ: Использование специальных программ для вычисления коэффициента корреляции между переменными и визуализации результатов. 4. Какие информационные технологии помогут в проведении регрессионного анализа? Ответ: Использование программных средств для построения регрессионных моделей и оценки их параметров. 5. Как информационные технологии могут облегчить выполнение кластерного анализа? Ответ: Применение специализированных программных инструментов для группировки данных в кластеры и их анализа. 6. Какие информационные технологии могут помочь в факторном анализе? Ответ: Использование программ для выявления общих факторов и оценки их влияния на набор данных. 7. Как современные информационные технологии могут улучшить процесс сбора данных для статистического анализа? Ответ: Использование онлайн-форм, баз данных и автоматизированных систем для сбора и хранения данных. 8. Какие преимущества информационных технологий в описательной статистике? Ответ: Быстрый расчет основных статистических показателей, таких как среднее значение, медиана, дисперсия, с использованием программных инструментов. 9. Какие информационные технологии могут облегчить проведение анализа дисперсии? Ответ: Использование специализированных программных средств для оценки различий между группами данных. 10. Как информационные технологии могут помочь в обработке выбросов в статистических данных? Ответ: Применение алгоритмов и методов для выявления и обработки выбросов в больших наборах данных. 11. Как современные информационные технологии могут упростить расчет вероятностных характеристик распределения? Ответ: Использование программных инструментов для расчета вероятностных плотностей и функций распределения. 12. Какие информационные технологии могут помочь в проведении непараметрических тестов? Ответ: Использование программ для проведения статистических тестов, не требующих предположений о распределении данных. 13. Как информационные технологии могут упростить анализ зависимостей между категориальными переменными? Ответ: Использование программ для построения таблиц сопряженности и проведения хи-квадрат теста. 14. Как современные информационные технологии могут помочь в интерпретации результатов статистического анализа? Ответ: Использование программ для визуализации результатов, создания отчетов и интерактивного анализа данных. 15. Какие информационные технологии могут помочь в принятии статистически обоснованных решений? Ответ: Использование программ для расчета статистических показателей и проведения анализа чувствительности. 16. Как информационные технологии могут поддержать процесс анализа временных рядов? Ответ: Использование специализированных программ для построения и анализа временных рядов. 17. Как современные информационные технологии могут помочь в проведении множественной регрессионной анализа? Ответ: Использование программных средств для оценки влияния нескольких независимых переменных на зависимую переменную. 18. Какие информационные технологии могут упростить анализ факторных данных? Ответ: Применение программ для выявления общих факторов и интерпретации результатов факторного анализа. 19. Как информационные технологии могут помочь в оценке сходства между объектами при кластерном анализе? Ответ: Использование методов кластерного анализа и программ для определения степени сходства объектов. 20. Как современные информационные технологии могут упростить проведение анализа множественности в статистике? Ответ: Использование программных инструментов для проведения анализа множественности и оценки взаимосвязи между переменными. 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. ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ОК-7: способностью к самоорганизации и самообразованию ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Какое понятие используется для описания основных характеристик данных, таких как среднее значение и медиана? a) Вариация b) Дисперсия c) Описательная статистика d) Корреляция ОТВЕТ: c 2. Какой метод статистики позволяет определить, насколько близки данные к среднему значению? a) Дисперсия b) Корреляционный анализ c) Кластерный анализ d) Регрессионный анализ ОТВЕТ: a 3. Что представляет собой корреляционный анализ? a) Анализ распределения данных b) Изучение зависимостей между переменными c) Анализ дисперсии d) Оценка средних значений данных ОТВЕТ: b 4. Какой инструмент статистики используется для предсказания значения одной переменной на основе значения другой переменной? a) Дисперсия b) Факторный анализ c) Регрессионный анализ d) Двухвходовый анализ ОТВЕТ: c 5. Что означает коэффициент корреляции 0? a) Сильная положительная корреляция b) Слабая положительная корреляция c) Отсутствие корреляции d) Слабая отрицательная корреляция ОТВЕТ: c 6. Какой метод статистики используется для группировки данных на основе их схожести? a) Корреляционный анализ b) Анализ дисперсии c) Кластерный анализ d) Регрессионный анализ ОТВЕТ: c 7. Какая характеристика описательной статистики позволяет определить разброс данных относительно среднего значения? a) Медиана b) Дисперсия c) Мода d) Среднее значение ОТВЕТ: b 8. Для чего используется факторный анализ? a) Определение зависимостей между переменными b) Выявление факторов, влияющих на переменные c) Группировка данных на основе схожести d) Предсказание будущих значений ОТВЕТ: b 9. Какая компетенция позволяет систематизировать и интерпретировать данные из различных источников? a) Владение программированием b) Аналитические навыки c) Искусство речи d) Умение рисовать ОТВЕТ: b 10. Как информационные технологии могут помочь в анализе больших объемов данных? a) Применение статистических гипотез b) Опросы и анкетирование c) Алгоритмы для быстрой обработки больших данных d) Сравнение данных из разных источников ОТВЕТ: c 11. Какой инструмент статистики позволяет определить степень взаимосвязи между двумя переменными? a) Корреляционный анализ b) Анализ дисперсии c) Кластерный анализ d) Факторный анализ ОТВЕТ: a 12. Какие навыки помогут интерпретировать данные из текстов? a) Публичная речь b) Анализ данных c) Владение иностранными языками d) Умение играть на музыкальных инструментах ОТВЕТ: b 13. Какие методы статистики используются для выявления группировок данных на основе их схожести? a) Анализ временных рядов b) Корреляционный анализ c) Кластерный анализ d) Регрессионный анализ ОТВЕТ: c 14. Что позволяет оценить различия данных относительно среднего значения? a) Коэффициент корреляции b) Медиана c) Дисперсия d) Среднее значение ОТВЕТ: c 15. Для чего используется регрессионный анализ? a) Изучение взаимосвязей между переменными b) Группировка данных c) Определение зависимостей между группами d) Анализ распределения данных ОТВЕТ: a 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. Что такое описательные статистики и какую роль они играют в анализе данных? Ответ: Описательные статистики - это методы, которые используются для описания и суммирования данных, таких как вычисление средних значений, медианы и дисперсии. Они позволяют систематизировать информацию и выявить основные характеристики данных. 2. Какие инструменты статистики используются для изучения зависимостей между переменными? Ответ: Для изучения зависимостей между переменными применяется корреляционный анализ, который позволяет определить степень связи между ними, и регрессионный анализ, используемый для предсказания значений одной переменной на основе другой. 3. В чем суть корреляционного анализа и как его интерпретировать? Ответ: Корреляционный анализ позволяет определить, насколько две переменные связаны между собой. Результат выражается коэффициентом корреляции. Значение близкое к 1 указывает на сильную положительную связь, к -1 - на сильную отрицательную, а к 0 - на отсутствие связи. 4. Как регрессионный анализ помогает в понимании взаимосвязей между переменными? Ответ: Регрессионный анализ позволяет определить, как одна или несколько независимых переменных влияют на зависимую переменную. Это помогает понять, какие факторы оказывают существенное влияние на исследуемый процесс. 5. В чем состоит смысл кластерного анализа и как он может быть использован? Ответ: Кластерный анализ используется для группировки схожих объектов в кластеры. Это позволяет выявить закономерности и структуру данных, а также выделить различные подгруппы в больших наборах информации. 6. Как факторный анализ помогает исследовать множественные переменные? Ответ: Факторный анализ позволяет выявить скрытые факторы, объединяющие несколько переменных. Это помогает упростить структуру данных и выявить основные конструкции или факторы, которые оказывают влияние. 7. Каковы основные шаги при выделении и интерпретации эмпирических данных из источников? Ответ: Основные шаги включают сбор данных, их систематизацию и структурирование. Затем следует анализ данных с помощью соответствующих методов статистики, таких как описательные статистики, корреляционный или регрессионный анализ. 8. Как информационные технологии могут упростить анализ данных? Ответ: Информационные технологии позволяют автоматизировать сбор данных, их обработку и анализ. Специализированные программы помогают провести сложные статистические расчеты и визуализировать результаты. 9. Каким образом анализ распределения данных может быть полезен при интерпретации данных? Ответ: Анализ распределения данных позволяет выявить особенности и закономерности в их распределении. Это может помочь идентифицировать выбросы, аномалии и определить, насколько данные соответствуют теоретическим моделям. 10. Каким образом кластерный анализ помогает классифицировать данные? Ответ: Кластерный анализ позволяет выявить группы схожих объектов в больших наборах данных. Это может быть полезно для классификации объектов на основе их схожести и выявления внутренних закономерностей. 11. Почему важно интерпретировать результаты статистического анализа? Ответ: Интерпретация результатов позволяет извлечь содержательную информацию из данных. Она помогает понять, какие влияния и взаимосвязи обнаружены, и сделать выводы, которые могут быть использованы для принятия решений. 12. Какой инструмент статистики используется для изучения взаимосвязей между переменными? Ответ: Для изучения взаимосвязей между переменными используется корреляционный анализ. Он помогает определить, насколько две или более переменных взаимосвязаны между собой. 13. Что такое дисперсия данных и как она связана с их интерпретацией? Ответ: Дисперсия данных показывает, насколько переменные разбросаны относительно их среднего значения. Это важно для оценки разнообразия данных и выявления возможных выбросов или аномалий. 14. Каким образом регрессионный анализ помогает предсказать значения переменных? Ответ: Регрессионный анализ позволяет построить математическую модель, которая описывает зависимость между одной зависимой переменной и одной или более независимыми переменными. Эта модель может быть использована для предсказания значений зависимой переменной на основе независимых. 15. Как факторный анализ помогает выявить скрытые факторы в данных? Ответ: Факторный анализ позволяет выделить скрытые факторы или конструкции, объединяющие несколько переменных. Это помогает упростить структуру данных и выявить главные компоненты, влияющие на исследуемый процесс. 16. Какую роль играет систематизация данных в анализе информации? Ответ: Систематизация данных позволяет упорядочить и структурировать информацию для более удобного анализа. Это помогает выявить закономерности, сделать выводы и принять обоснованные решения. 17. Каким образом информационные технологии влияют на интерпретацию оригинальных текстов? Ответ: Информационные технологии упрощают анализ текстов через автоматизацию процессов обработки и извлечения информации. Программы для анализа текстов помогают выделить ключевые понятия, темы и связи в оригинальных источниках. 18. Какие навыки важны при выделении и интерпретации данных из информационных источников? Ответ: Важными навыками являются умение выделять ключевую информацию из потока данных, анализировать структуру текста и выявлять смысловые конструкции. Также важно иметь знания статистических методов для правильной интерпретации данных. 19. Каким образом анализ распределения данных может помочь в понимании их характеристик? Ответ: Анализ распределения данных позволяет определить, как данные распределены по значениям. Это помогает понять их типичные характеристики, такие как среднее значение, медиана и разброс, что важно для их интерпретации. 20. Почему интерпретация данных является важной частью анализа? Ответ: Интерпретация данных позволяет извлечь смысл из числовых результатов и структурировать информацию так, чтобы она была понятной и полезной для принятия решений. Это помогает связать аналитические результаты с реальным контекстом и применением. 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 семестра зачет(для обучающихся, не получивших зачетпо результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме по билетам. В билет входит 3 вопроса: 1 вопрос теоретического характера и 2 вопроса практико-ориентированного, кейс-характера. ВОПРОСЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА 1. Количественные методы в политическом анализе; 2. Основы одномерного анализа (общие требования и виды); 3. Одномерный анализ номинальных и порядковых переменных; 4. Одномерный анализ интервальных переменных (описательная статистика); 5. Распределение, основы преобразования данных; 6. Двумерный анализ номинальных переменных; 7. Двумерный анализ порядковых переменных; 8. Двумерный анализ интервальных переменных; 9. Парный регрессионный анализ; 10. Множественный регрессионный анализ; 11. Дисперсионный анализ; 12. Анализ временных рядов; 13. Кластерный анализ; 14. Факторный анализ; 15. Пат-анализ; 16. Графический анализ. 1. Количественные методы в политическом анализе; Ответ: Количественные методы в политическом анализе представляют собой инструменты и подходы, основанные на количественных данных, которые используются для изучения политических процессов, взаимосвязей и тенденций. 2. Основы одномерного анализа (общие требования и виды); Ответ: Основы одномерного анализа включают общие методы обработки данных в одной переменной, такие как вычисление средних, медианы, размаха, дисперсии и построение графиков для визуализации данных. Виды одномерного анализа могут включать анализ номинальных, порядковых и интервальных переменных. 3. Одномерный анализ номинальных и порядковых переменных; Ответ: Одномерный анализ номинальных и порядковых переменных включает расчет частот, построение столбчатых диаграмм и круговых графиков для визуализации распределения частот по категориям. Также важно провести анализ структуры и сравнивать распределение между разными группами. 4. Одномерный анализ интервальных переменных (описательная статистика); Ответ: Одномерный анализ интервальных переменных (описательная статистика) включает расчет среднего, медианы, моды, стандартного отклонения и коэффициента вариации для описания характеристик данных. Также можно строить гистограммы и диаграммы размаха. 5. Распределение, основы преобразования данных; Ответ: Распределение в статистике описывает, как значения переменных распределены внутри набора данных. Основы преобразования данных включают нормализацию данных для сделать распределение более симметричным и устойчивым к статистическим методам. 6. Двумерный анализ номинальных переменных; Ответ: Двумерный анализ номинальных переменных представляет собой метод изучения взаимосвязей между двумя номинальными переменными. Это может включать расчет коэффициента V Крамера и построение кросс-таблиц для определения степени взаимосвязи между категориями переменных. 7. Двумерный анализ порядковых переменных; Ответ: Двумерный анализ порядковых переменных направлен на исследование относительных порядков значений в двух переменных. Здесь может использоваться коэффициент корреляции Спирмена, а также построение корреляционных графиков для визуализации связей. 8. Двумерный анализ интервальных переменных; Ответ: Двумерный анализ интервальных переменных включает изучение взаимосвязей между двумя интервальными переменными. Это может включать расчет коэффициента корреляции Пирсона и построение диаграмм рассеяния для анализа зависимостей. 9. Парный регрессионный анализ; Ответ: Парный регрессионный анализ позволяет исследовать взаимосвязь между двумя переменными - зависимой и независимой. Он включает определение уравнения регрессии и расчет коэффициента корреляции между переменными. 10. Множественный регрессионный анализ; Ответ: Множественный регрессионный анализ расширяет парный анализ на случай, когда зависимая переменная зависит от нескольких независимых переменных. Он помогает определить, как различные факторы могут влиять на зависимую переменную. 11. Дисперсионный анализ; Ответ: Дисперсионный анализ используется для сравнения средних значений зависимой переменной между несколькими группами. Он позволяет определить, есть ли статистически значимые различия между группами и какие факторы могут влиять на зависимую переменную. 12. Анализ временных рядов; Ответ: Анализ временных рядов представляет собой метод изучения изменения переменных во времени. Он включает построение временных графиков, выявление трендов, сезонных колебаний и циклических паттернов для понимания долгосрочных и краткосрочных изменений. 13. Кластерный анализ; Ответ: Кластерный анализ используется для группировки схожих объектов в кластеры на основе их характеристик. Он помогает выявить группы в данных и сделать выводы о сходстве между объектами внутри кластеров. 14. Факторный анализ; Ответ: Факторный анализ направлен на выявление скрытых факторов, влияющих на наблюдаемые переменные. Он позволяет упростить структуру данных и выделить главные факторы, объясняющие вариабельность в данных. 15. Пат-анализ; Ответ: Пат-анализ (Path Analysis) представляет собой метод изучения причинно-следственных связей между переменными. Он используется для проверки гипотез о влиянии одних переменных на другие и позволяет построить модель пути, отражающую структуру взаимосвязей. 16. Графический анализ. Ответ: Графический анализ представляет собой метод изучения данных с использованием графиков и визуализации. Он позволяет выявить закономерности, аномалии и общие тренды в данных с помощью графических инструментов. ВОПРОСЫ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ХАРАКТЕРА 1. В ходе политического анализа вы обнаружили, что уровень поддержки вашей партии в разных регионах страны различается. Какой метод анализа вы можете использовать для выявления групп регионов с схожими паттернами поддержки? 2. При изучении результатов опроса вы хотите понять, есть ли статистически значимая зависимость между образованием респондентов (высшее, среднее, низкое) и их предпочтениями в выборах. Какой метод анализа следует применить? 3. Вы провели опрос с вопросами о предпочтениях избирателей относительно разных политических партий. Какой метод анализа поможет выделить наиболее значимые факторы, влияющие на эти предпочтения? 4. В ходе исследования выявилась корреляция между уровнем дохода и уровнем образования опрошенных. Какие методы статистического анализа вы можете использовать для дальнейшего изучения этой связи? 5. При анализе результатов выборов вы хотите определить, насколько сильно выборочные данные соответствуют фактическим результатам. Какой метод анализа может помочь оценить точность выборки? 6. Ваше исследование обнаружило, что средний возраст избирателей, поддерживающих разные политические партии, различается. Какой метод анализа поможет установить статистическую значимость этой разницы? 7. При анализе данных опроса вы хотите выявить, есть ли связь между мнением опрошенных о текущей экономической ситуации и их намерением голосовать за инкампетентные партии. Какой метод анализа следует использовать? 8. Вы хотите изучить, как различные группы избирателей оценивают работу правительства. Какой метод анализа поможет сравнить оценки разных групп с учетом нескольких переменных? 9. В ходе исследования выявилась зависимость между образованием и доходами опрошенных. Какой метод анализа можно использовать для определения силы и направления этой зависимости? 10. Вам интересно определить, насколько хорошо результаты опроса предсказывают фактические результаты голосования. Какой метод анализа позволит вам оценить точность прогнозов на основе опросных данных? 11. При исследовании предпочтений избирателей вы обнаружили, что определенные социодемографические группы имеют более высокую склонность голосовать за определенную партию. Какой метод анализа поможет выделить эти группы? 12. Вы хотите изучить изменения в предпочтениях избирателей в течение времени. Какой метод анализа поможет вам выявить долгосрочные и краткосрочные тренды в этих изменениях? 13. Ваш анализ выявил наличие групп избирателей схожих по своим предпочтениям. Какой метод анализа позволит вам сгруппировать этих избирателей на основе их характеристик? 14. В ходе исследования выявилась сильная взаимосвязь между предпочтениями избирателей и определенными социальными и экономическими факторами. Какой метод анализа поможет выявить общие факторы, влияющие на разные переменные? 15. Вы хотите понять, насколько хорошо определенные переменные объясняют вариабельность в результатах опроса. Какой метод анализа позволит вам определить вклад каждой переменной в объяснение вариации? 16. Ваш анализ данных выявил некоторые аномальные значения. Какой метод анализа поможет вам определить, являются ли эти аномалии статистически значимыми и требуют ли дополнительного исследования? 1. В ходе политического анализа вы обнаружили, что уровень поддержки вашей партии в разных регионах страны различается. Какой метод анализа вы можете использовать для выявления групп регионов с схожими паттернами поддержки? Ответ: Для выявления групп регионов с схожими паттернами поддержки вашей партии в разных регионах страны вы можете использовать метод кластерного анализа. Этот метод позволяет сгруппировать регионы на основе схожих характеристик поддержки, что поможет выявить общие тенденции и различия между ними. 2. При изучении результатов опроса вы хотите понять, есть ли статистически значимая зависимость между образованием респондентов (высшее, среднее, низкое) и их предпочтениями в выборах. Какой метод анализа следует применить? Ответ: Для определения статистически значимой зависимости между образованием респондентов и их предпочтениями в выборах рекомендуется использовать метод корреляционного анализа или метод анализа дисперсии в зависимости от характера данных. Эти методы позволят определить, есть ли значимая связь между переменными и насколько она сильна. 3. Вы провели опрос с вопросами о предпочтениях избирателей относительно разных политических партий. Какой метод анализа поможет выделить наиболее значимые факторы, влияющие на эти предпочтения? Ответ: Для выделения наиболее значимых факторов, влияющих на предпочтения избирателей относительно разных политических партий, следует использовать метод множественной регрессии. Этот метод позволяет оценить влияние нескольких переменных на зависимую переменную и определить, какие из них являются наиболее важными. 4. В ходе исследования выявилась корреляция между уровнем дохода и уровнем образования опрошенных. Какие методы статистического анализа вы можете использовать для дальнейшего изучения этой связи? Ответ: Для дальнейшего изучения связи между уровнем дохода и уровнем образования опрошенных вы можете использовать методы регрессионного анализа, которые позволят определить характер и статистическую значимость этой связи. Также методы анализа дисперсии могут помочь выявить различия между группами с разными уровнями дохода и образования. 5. При анализе результатов выборов вы хотите определить, насколько сильно выборочные данные соответствуют фактическим результатам. Какой метод анализа может помочь оценить точность выборки? Ответ: Для оценки точности выборки и соответствия выборочных данных фактическим результатам выборов можно использовать методы статистической проверки гипотез. Например, сравнение выборочных данных с фактическими результатами с помощью метода хи-квадрат или t-теста позволит определить, насколько выборка точно отражает общую популяцию и соответствует реальным результатам. 6. Ваше исследование обнаружило, что средний возраст избирателей, поддерживающих разные политические партии, различается. Какой метод анализа поможет установить статистическую значимость этой разницы? Ответ: Для установления статистической значимости различий в среднем возрасте избирателей, поддерживающих разные политические партии, следует использовать метод анализа дисперсии (ANOVA). Этот метод позволяет определить, есть ли статистически значимая разница между средними значениями и предоставляет информацию о том, какая из групп имеет отличие. 7. При анализе данных опроса вы хотите выявить, есть ли связь между мнением опрошенных о текущей экономической ситуации и их намерением голосовать за инкампетентные партии. Какой метод анализа следует использовать? Ответ: Для выявления связи между мнением опрошенных о текущей экономической ситуации и их намерением голосовать за инкомпетентные партии можно использовать метод корреляционного анализа. Этот метод поможет определить, существует ли статистически значимая связь между этими двумя переменными и какая её сила. 8. Вы хотите изучить, как различные группы избирателей оценивают работу правительства. Какой метод анализа поможет сравнить оценки разных групп с учетом нескольких переменных? Ответ: Для сравнения оценок разных групп избирателей, учитывая несколько переменных, рекомендуется использовать метод множественного анализа дисперсии (MANOVA). Этот метод позволяет учесть влияние нескольких факторов на зависимую переменную и определить, есть ли статистически значимые различия между группами. 9. В ходе исследования выявилась зависимость между образованием и доходами опрошенных. Какой метод анализа можно использовать для определения силы и направления этой зависимости? Ответ: Для определения силы и направления зависимости между образованием и доходами опрошенных можно применить метод корреляционного анализа. Этот метод поможет оценить статистическую связь между этими двумя переменными и определить, насколько она сильна и какое направление имеет. 10. Вам интересно определить, насколько хорошо результаты опроса предсказывают фактические результаты голосования. Какой метод анализа позволит вам оценить точность прогнозов на основе опросных данных? Ответ: Для оценки точности прогнозов на основе опросных данных и их предсказательной способности можно использовать метод регрессионного анализа. Этот метод позволит оценить, насколько хорошо опросные данные могут предсказать фактические результаты и какую долю вариации они объясняют. 11. При исследовании предпочтений избирателей вы обнаружили, что определенные социодемографические группы имеют более высокую склонность голосовать за определенную партию. Какой метод анализа поможет выделить эти группы? Ответ: Для выделения социодемографических групп с более высокой склонностью голосовать за определенную партию, рекомендуется использовать метод множественного анализа. Этот метод позволяет учесть влияние нескольких факторов одновременно и выделить группы, имеющие схожие характеристики. 12. Вы хотите изучить изменения в предпочтениях избирателей в течение времени. Какой метод анализа поможет вам выявить долгосрочные и краткосрочные тренды в этих изменениях? Ответ: Для выявления долгосрочных и краткосрочных трендов в предпочтениях избирателей в течение времени, следует использовать метод временных рядов. Этот метод позволит анализировать изменения в динамике данных и выявить паттерны, связанные с различными временными интервалами. 13. Ваш анализ выявил наличие групп избирателей схожих по своим предпочтениям. Какой метод анализа позволит вам сгруппировать этих избирателей на основе их характеристик? Ответ: Для группировки избирателей с схожими предпочтениями на основе их характеристик, наиболее подходящим методом будет кластерный анализ. Этот метод поможет выявить сходство между наборами данных и сформировать группы, которые имеют схожие характеристики. 14. В ходе исследования выявилась сильная взаимосвязь между предпочтениями избирателей и определенными социальными и экономическими факторами. Какой метод анализа поможет выявить общие факторы, влияющие на разные переменные? Ответ: Для выявления общих факторов, влияющих на разные переменные, рекомендуется использовать метод факторного анализа. Этот метод позволяет исследовать структуру взаимосвязей между переменными и выявить общие факторы, объясняющие наблюдаемую вариацию. 15. Вы хотите понять, насколько хорошо определенные переменные объясняют вариабельность в результатах опроса. Какой метод анализа позволит вам определить вклад каждой переменной в объяснение вариации? Ответ: Для определения вклада каждой переменной в объяснение вариации результатов опроса, следует использовать метод множественной регрессии. Этот метод позволяет оценить степень влияния каждой независимой переменной на зависимую переменную и выявить их относительный вклад. 16. Ваш анализ данных выявил некоторые аномальные значения. Какой метод анализа поможет вам определить, являются ли эти аномалии статистически значимыми и требуют ли дополнительного исследования? Ответ: Для определения статистической значимости аномальных значений и необходимости дополнительного исследования, следует использовать метод анализа выбросов. Этот метод поможет идентифицировать потенциальные выбросы и оценить их влияние на результаты анализа. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Ахременко, А. С. | Политический анализ и прогнозирование : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры | М. : Издательство Юрайт, 2018 | www.biblio-online.ru/book/A87E380A-2667-4861-822C-0CE0F295B9ED |
| Л1.2 | Ахременко А.С. | Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Ч.1-2 : Учебник и практикум | М : Издательство Юрайт, 2018 | https://biblio-online.ru/book/A87E380A-2667-4861-822C-0CE0F295B9ED/politicheskiy-analiz-i-prognozirovanie-v-2-ch-chast-1; https://biblio-online.ru/book/4D10E4F3-DB0C-4B76-8AFD-669FD18343DC/politicheskiy-analiz-i-prognozirovanie-v-2-ch-chast-2 |
| Л1.3 | Попова О.В. | Политический анализ и прогнозирование: учеб. для вузов | М. : Аспект Пресс, 2011 | http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=104404 |
| Л1.4 | Туронок С.Г. | Политический анализ и прогнозирование: Учебник | Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| Л1.5 | Шашкова Я.Ю. | Политический анализ и прогнозирование: учеб. пособие | Барнаул: [Изд-во АлтГУ], 2012 | |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Ахременко А.С. | Политический анализ и прогнозирование: учеб. пособие | М.: Гардарики, 2006 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Федеральная служба государственной статистики РФ | www.gks.ru | ||
| Э2 | ВЦИОМ | wciom.ru | ||
| Э3 | ФОМ | fom.ru/ | ||
| Э4 | Левада-центр | www.levada.ru/ | ||
| Э5 | Электронная библиотека eLIBRARY.RU | elibrary.ru | ||
| Э6 | Электронно-библиотечная система издательства «Лань» | e.lanbook.com | ||
| Э7 | ЭБС Юрайт | biblio-online.ru | ||
| Э8 | Университетская библиотека on-line | www.biblioclub.ru | ||
| Э9 | ЭУМК Количественные методы в политическом анализе | portal.edu.asu.ru | ||
| 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 | ||||
| Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1.Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2.Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3.Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru); 4. База данных «Политические представления и установки жителей Республики Алтай и Алтайского края в современных условиях развития российского общества (2013 г.)», №2016621561 от 24.11.2016 (на диске). ЭУМК: https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=2948 | ||||
| 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 |
| 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, мультимедийное оборудование стационарное или переносное) |
| 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) |
| В этом разделе представлены методические рекомендации (далее инструкция) по освоению курса «Методы политических исследований», ранее «Количественные методы в политическом анализе», (шифр-108.20, 3 категория: 19 баллов), а также описание его балльно-рейтинговой системы (далее БРС) и некоторых элементов, приведены рекомендации по использованию и по взаимодействую с ними. Структура курса: 10 часов на лекционные занятия (5 пар), 32 - на практические (16 пар), всего - 42 часа (22 пары). Пожалуйста, внимательно прочтите инструкцию. Методические рекомендации по освоению курса. Курс играет важную роль в подготовке студентов по соответствующим направлениям, он представляет собой важную форму человеческого познания, так как знания в области статистики охватывают все сферы жизни общества, от семьи до государственной политики. Обладание компетенциями в области количественных методов – необходимое требование, предъявляемое к современному общественному, политическому деятелю, партийному лидеру, учёному или государственному служащему. Курс тесно связан с такой дисциплиной, как «Политический анализ». Формы организации обучения: видеолекции, практические задания, тесты, самостоятельная работа студентов, иные элементы. Электронный учебно-методический комплекс (ЭУМК) по курсу включает в себя следующие разделы: ✅Видеолекции знакомят слушателя с информацией по изучаемому вопросу, после ее просмотра студенту предлагается ответить на 2-10 случайных контрольных вопроса, дающих в сумме 1 балл. Правильный ответ на половину из них обеспечивает студента проходными 0,5 баллами, что дает ему доступ к другому элементу темы или курса (заданию, тесту, следующей видеолекции, базе данных и т.д.) и к промежуточной аттестации. В целом, элемент «Видеолекция» приносит до 10 баллов по курсу, дано от 3 до 10 попыток на решение; ✅Учебная литература по ссылке и в папке, рекомендованная в качестве основной и дополнительной источниковой базы по курсу; ✅Каждая тема оснащена разнообразными заданиями и тестами, иными интерактивными элементами: 3.1. Тесты: ко всем темам предлагается тест из 5 или 10 вопросов, всего 7 тестов. Они носят как теоретический, так и практический формат. В сумме по каждому тесту можно набрать до 100 баллов. В рамках конкретного теста для обретения проходного балла необходимо получить от 50 и более баллов. Тесты могут быть не ограничены или ограничены во времени и попытках (если ограничены в попытках, то 3 штуками; временем - от 30 минут). Элемент «Тест» приносит до 15 баллов по курсу, дано 3 попытки на решение (засчитывается попытка с лучшим баллом); 3.2. Задания: ко всем темам предлагается по 1 заданию, всего их 7, при этом каждое задание имеет от 3 до 10 вариаций, выпадающих студенту каждый раз случайным образом, то есть данные для расчетов всегда будут другими, поэтому задания двух разных студентов вряд ли повторятся. Работы слушателя оцениваются по шкале от 0 до 100 баллов. Задания обладают проходным баллом в 50 единиц. Каждому элементу оценки присвоен вес, чтобы изменить его важность в общем среднем значении. Проще говоря, категория «общая» будет равна сумме баллов по каждому пункту оценки, умноженной на ее весовой коэффициент, и эта сумма будет окончательно разделена на сумму всех весов. Веса заданий показаны в таблице баллов: чем выше балл, тем больший вес дает задание, следовательно, оно имеет большее значение при получении итогового балла за элемент. Подробнее о формуле расчета весов здесь: https://docs.moodle.org/39/en/Grade_aggregation#Weighted_mean. Кроме того, к конкретному заданию приводятся соответствующие критерии его оценки (см. описание задания). Оценка заданий строится не по принципу «учел ошибки - исправил в тех же расчетах», а по принципу «учел ошибки в прошлой попытке - исправил в новых расчетах и новой попытке», так как задания, как было сказано выше, каждый раз выпадают рандомно. Часть заданий выступает в виде иных элементов Moodle, например, задание в теме №3 подразумевает работу с базой данных. При обнаружении ПЛАГИАТА в работе студента, ему, а также источнику плагиата зачисляется 0 баллов по заданию (задание подвергается бану!). При этом срок сдачи и актуальные баллы не учитываются, они все равно приводятся к нулю у всех сторон (плагиат любого вида: прямой, косвенный, в логике!). Когда у преподавателя возникает сомнение в авторстве работы студента, то он имеет право пригласить учащегося на очную консультацию, чтобы тот защитил свою работу. В указанном случае - проверка работы задерживается сверх положенного срока. При выявлении чужого авторства (плагиата) - задание студента блокируется навсегда во всех попытках! Если студент отказывается защитить свою работу, то это повод к обнулению баллов. На проверку каждого задания в рамках курса преподавателю отводится не менее 7 дней. Единый проверочный день для всех видов работ - ПЯТНИЦА ДО 19:00, в выходные преподаватель не работает, проверка всех видов работ заканчивается 15 декабря I семестра или 15 июня II семестра. Работы, поданные после установленных в курсе сроков/дедлайнов, не принимаются, их попытки аннулируются! Если студент не имеет компьютера, программ, иных необходимых элементов для решения заданий по курсу, то он выполняет задания в Moodlе на кафедральном устройстве во время очных консультаций по расписанию преподавателя курса, заранее об этом его предупреждая! Отсутствие компьютера, программ, иных элементов для решения заданий не является причиной невыполнения программы курса! Элемент «Задание» приносит до 40 баллов по курсу, дано 3 попытки на решение (засчитывается попытка с лучшим баллом); ✅Знакомство с категориальным аппаратом предмета происходит через использование глоссария и облака тэгов. В левой части тела курса можно наблюдать интерактивное облако тегов, нажав на которое активируется ссылка на актуальные научные публикации по выбранному понятию; ✅Студенты могут задавать вопросы организационного и содержательного характера в соответствующих интерактивных элементах обратной связи, проводить вебинары и консультации (вебинар, чат, форум и т.д.). Даты консультаций в чатах и вебинарах согласовываются с преподавателем дополнительно, о чем сообщается на форуме или в новостях о курсе. Преподаватель не отвечает в социальных сетях; ✅Перечень вопросов к промежуточной (повторной и комиссионной) аттестации знаний (для проведения очных зачетов или экзаменов), а также зачётный тест по курсу из 20 вопросов. Зачётный тест позволяет получить до 35 баллов по курсу, дана 1 попытка на его решение. Доступ к зачётному тесту предоставляется после просмотра всех видеолекций и/или прохождения части тестов/заданий и/или набора определенного количества баллов. При этом зачётный тест появляется в день зачёта или иной день (согласовывается с преподавателем) и продолжается в течение нескольких часов, после чего закрывается до следующего учебного года. Если слушатель желает заменить зачётный тест живым общением с преподавателем, то предусматривается возможность сдать предмет традиционным способом – по билетам. Вопросы к курсу, можно найти в соответствующем разделе, за него полагается от 0 до 30 дополнительных баллов. Одно не заменяется другим, студент может выбрать оба варианта (и при экзамене и при зачете), при этом преподаватель корректирует журнал оценок соответствующих студентов. В билете три (3) вопроса: один теоретический, два других - практические. За каждый вопрос студенту начисляется 10 баллов в случае их успешного решения (всего 30 баллов; можно не более двух раз заменить билет). Если студент до окончания срока освоения дисциплины не набрал необходимого количества баллов, то пересдача становится возможной в следующем учебном году, если таковой закончился, либо тогда, когда студент наберет требуемое количество баллов по дисциплине. В исключительных и/или форс-мажорных обстоятельствах (длительная болезнь; индивидуальный уч.план), когда студент не набрал требуемого количества баллов, преподавать может предоставить студенту возможность выполнить дополнительные задания в строго оговоренный срок, не включенные в Moodle - задания от преподавателя. Студенты, проходящие повторную или комиссионную пересдачи, должны набрать требуемое количество баллов для получения зачета или экзамена до утвержденных графиком пересдач дат, они также должны заранее предупредить преподавателя курса о необходимости обнуления попыток в заданиях и/или тестах, если те были исчерпаны. До обнуления зачетного теста, студенту, проходящему повторную или комиссионную пересдачу, необходимо исчерпать попытки в заданиях и тестах, решая их. В ином случае, студент целиком и полностью берет на себя ответственность за невыполнение учебного плана. Курс не подлежит перезачету. ✅Перед промежуточной аттестацией знаний вам предлагается оценить курс по некоторым параметрам. Это позволит в дальнейшем усовершенствовать его, принимая во внимание ваши пожелания. Все анкеты являются АНОНИМНЫМИ! Если вы обнаружили ошибку в курсе, пожалуйста, сообщите об этом преподавателю на форуме или в личные сообщения. ✅Освоение курса подразумевает обязательные работы в специализированных статистических программах, поэтому в начале курса слушатели должны активировать инструмент «Анализ данных» в программе Excel. Как включить инструмент «Пакет анализа» в Excel смотрите по ссылке. Также необходимо скачать и установить к себе на компьютер специализированные программы для статистического анализа SPSS и Statistica. Portable-версию программного пакета Statistica можно скачать по данной ссылке. Если у вас возникают ошибки при установке, работе программ, используйте поисковые системы для их устранения. Обратите внимание: на практических занятиях (очные пары) будут использоваться личные ноутбуки и/или компьютеры. |