1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Научится работать со случайными событиями, оценивать их шансы, принимать решения по результатам экспериментальных данных. Строить математические модели реальных процессов с учетом случайности рассматриваемых величин. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.04 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-1 | Способен применять базовые знания в области физики и радиофизики и использовать их в профессиональной деятельности, в том числе в сфере педагогической деятельности; |
| ОПК-1.1 | Обладает базовыми знаниями, полученными в областях физики, радиофизики, а также в областях математических и естественных наук |
| ОПК-1.2 | Умеет применять и синтезировать знания из различных областей физики и радиофизики в профессиональной деятельности. |
| ОПК-1.3 | Имеет навыки выбора математических и/или физических методов решения задач профессиональной деятельности, в том числе в сфере педагогической деятельности. |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | Базовые фундаментальные понятия теории вероятностей и математической статистики |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | Создавать и интерпретировать математические модели с применением элементов случайного анализа и определять границы применимости этих моделей |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | Обработки экспирементальных данных и данных наблюдения, а также интерпретации полученных результатов на языке профессиональных задач. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Элементарные методы теории вероятностей | ||||||
| 1.1. | Случайные события. Операции над ними. Разные подходы к определению вероятности. Простейшие свойства вероятности | Лекции | 4 | 1 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 1.2. | Непосредственное вычисление вероятностей | Практические | 4 | 6 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1, Л2.2 |
| 1.3. | Аксиоматики теории вероятностей. Соотношение вероятности и шансов. | Сам. работа | 4 | 8 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 1.4. | Условная вероятность. Независимые события. Формулы полной вероятности и Байеса. Схема и формула Бернулли | Лекции | 4 | 1 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 1.5. | Элементарные вероятностные методы | Практические | 4 | 6 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.2 |
| 1.6. | Взаимная независимость событий. Соотношение бытовой и формальной независимости | Сам. работа | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 1.7. | Предельные теоремы схемы Берноулли. Теоремы Муавра - Лапласа. Понятие о нормальном распределении. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 1.8. | Наиболее вероятное число успехов. Точности Пуассоновского и гауссовского приближений | Сам. работа | 4 | 6 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| Раздел 2. Случайные величины и векторы | ||||||
| 2.1. | Случайная величина, функция и плотность ее распределений. Дискретные и абсолютно непрерывные случайные величины. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 2.2. | Сингулярные распределения. Теорема Лебега. Теоретико-массовая трактовка распределений. | Сам. работа | 4 | 12 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.3. | Случайные векторы. Совместные и маргинальные распределения. Независимость случайных величин. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 2.4. | Типы и примеры многомерных распределений | Сам. работа | 4 | 12 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 2.5. | Математическое ожидание и дисперсия. Ковариация и коэффициент корреляции. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 2.6. | Вычисление числовых характеристик распределений | Практические | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1, Л2.2 |
| 2.7. | Законы больших чисел и центральная предельная теорема. Их значение и применения. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| 2.8. | Центральная предельная проблема и ее решение | Сам. работа | 4 | 10 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| Раздел 3. Выборочное пространство | ||||||
| 3.1. | Понятие выборки. Эмпирические и теоретические характеристики. Оценки и их свойства. Интервальное оценивание. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 3.2. | Основные понятия статистики. Группировка, построение гистограмм, оценки среднего и дисперсии. | Практические | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1, Л2.2 |
| 3.3. | Общая задача оценивания. Сравнение оценок. Эффективностть. Методы оценивания. | Сам. работа | 4 | 8 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 3.4. | Доверительные интервалы для параметров нормальной совокупности | Сам. работа | 4 | 6 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л1.1 |
| Раздел 4. Проверка гипотез. Регрессия | ||||||
| 4.1. | Задача проверки статистических гипотез. Поняти критерия и виды ошибок. Критерии согласия. Критерий хи-квадрат. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 4.2. | Построение критериев | Практические | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1, Л2.2 |
| 4.3. | Задачи регрессии. Метод наименьших квадратов. | Лекции | 4 | 2 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
| 4.4. | Построение уравнений регрессии | Сам. работа | 4 | 8 | ОПК-1.1, ОПК-1.2, ОПК-1.3 | Л2.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
Оценочные материалы для текущего контроля размещены в онлайн-курсе на образовательном портале https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=5096 Контрольные вопросы и задания для проведения промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины Тестовые задания (выбор одного или нескольких вариантов) 1. Случайный эксперимент - это... A. Действие, которое, будучи повторенным, может привести к иному результату/ B. Эксперимент, в исходе которого вы не уверены. C. В принципе, произвольный эксперимент с определенными оговорками. D. Эксперимент, производимый спонтанно, без предварительной подготовки. E. Эксперимент, который ставится без оглядки на последствия. 2. Понятие "схема Бернулли" и формула Бернулли находятся в следующем соотношении A. Первое является следствием второго. B. Первое есть набор условий для справедливости второго. C. Второе является следствием первого. D. Это близкие, но напрямую не связанные вещи. E. Схема Бернулли - это просто другое название для формулы. 3. Выберете из перечисленных две вероятностные схемы, которые подробно изучаются в нашем курсе A. Классическая. B. Геометрическая. C. Статистическая. D. Интуитивно-оценочная. 4. Выберите из предлагаемого списка все распределения, которые относятся к семейству гамма-распределений при надлежащем выборе его параметров. A. Нормальное. B. Хи-квадрат. C. Стьюдента. D. Экспоненциальное (показательное). E. Пуассоновское. 5. Какие из утверждений о случайной величине, дисперсия которой конечна и известна численно, являются всегда верными? A. Плотность ее распределения интегрируема с квадратом. B. У нее конечное математическое ожидание. C. Можно указать интервал, в котором расположено не менее 8/9 всех ее значений. D. Ее среднее значение может быть найдено однозначно. E. У нее лишь конечное число значений, не превосходящих величины дисперсии. 6. Пусть F(x) - функция распределения. Сколько всего решений может иметь уравнение F(x)=1/2 (выберите все возможные ответы) A. Ни одного. B. Континуум решений. C. Ровно одно решение. D. Счетное множество. E. Все перечисленные варианты верны. 7. Случайная величина как математический объект – это… A. Алгоритм. B. Матрица. C. Отношение. D. Число E. Функция. 8. Тип распределения случайной величины может быть (укажите все варианты) A. Дискретным. B. Сингулярным. C. Непрерывным слева. D. Непрерывным справа. E. Креативным. 9. Формула полной вероятности применяется в ситуации A. Когда имеется полная информация о случайном событии. B. Когда исследователю предоставлена полная свобода действий. C. Когда для расчета вероятностей полно времени. D. Когда информация об условиях эксперимента неполная. E. Когда временно можно не учитывать ограничения. 10. Формулы сложения и умножения вероятностей (отметьте безусловно верные утверждения) A. Позволяют разбить сложную задачу на ряд более простых. B. Позволяют решать задачи, которые без них решить было бы нельзя. C. Позволяют при расчете вероятностей событий учесть все дополнительные условия. 11. Функции совместного распределения нескольких случайных величин (отметьте верные утверждения) A. Позволяют изучать взаимодействия этих величин. B. Могут интерпретироваться как массы полубесконечных параллелепипедальных тел. C. Непрерывны по каждому своему переменному. D. Имеют все частичные пределы на положительной бесконечности, равные 1. E. Имеют все частичные пределы на отрицательной бесконечности, равные 0. 12. Математическое ожидание случайной величины может в некоторых ситуациях представлять собой A. Вектор. B. Матрицу. C. Интеграл. D. Сумму числового ряда E. Площадь геометрической фигуры. 13. Выборка - это... A. Действия по сбору, обработке и хранению информации B. Набор результатов независимых наблюдений C. Конечное множество действительных чисел D. Случайный вектор с независимыми одинаково распределенными координатами E. Отбор пригодных для обработки числовых или качественных данных 14. Основная задача математической статистики - A. Восстановление распределения случайной величины по результатам наблюдений B. Создание отчетов и прогнозов развития определенных процессов экономики C. Построение визуализаций результатов наблюдений для их качественной интерпретации D. Выявление математических закономерностей в реальных процессах E. Конструирование оптимальных стратегий действий 15. Что из перечисленного может быть отнесено к предварительной обработке данных A. Визуализация B. Цензурирование (исключение грубых ошибок) C. Группировка D. Расчет оценок средних величин и среднеквадратических отклонений. 16. Какие задачи принято относить к основным задачам математической статистики A. Построение регрессионных зависимостей B. Выявление корреляционных связей C. Оценивание неизвестных параметров распределений D. Проверку статистических гипотез E. Создание оптимальных правил классификации данных ПРАВИЛЬНЫЕ ОТВЕТЫ: 1. A, B, C 2. B, C 3. A, B 4. B, D 5. B 6. A, C. 7. E 8. A, B 9. D 10. A 11. A, B, E 12. B, C 13. B, D 14. A 15. A, B, C 16. C, D. Критерии оценивания: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом: «зачтено» – верно выполнено не менее 9 заданий. «не зачтено» – верно менее 9 (60%) заданий. Тестовые задания открытой формы (с кратким свободным ответом) 1. Теория вероятностей изучает __________ события и явления. 2. Вероятность случайного события в дискретных схемах равна __________ вероятностей благоприятных для него исходов. 3. Вероятность пересечения независимых событий вычисляется через их известные вероятности путем ___________. 4. В обычной речи ссылка на условную вероятность всегда сопровождается союзом « ________». 5. Как называются события, которые не могут произойти вместе? 6. Для получения приближенного значения статистической вероятности события на практике вычисляют его относительную ___________. 7. Вероятность того, что случайная величина оказалась меньшей некоторого значения x, рассматриваемую как функцию от x, называют функцией _________. 8. Если распределение случайной величины имеет плотность, то оно называется ___________ непрерывным. 9. Сколько основных типов распределений (с точностью до смесей) обычно выделяют у случайных величин? 10. Биномиальное распределение по своему типу относится к ____________ распределениям. 11. Имеет ли плотность распределения нормально распределенная случайная величина? 12. Случайным вектором называют такое отображение из множества возможных исходов вероятностного эксперимента в многомерное пространство, что каждая ___________ его является случайной величиной. 13. Какое свойство делает действительное отображения из множества всех исходов случайной величиной? 14. Сколько имеется основных свойств у функции распределения? 15. Третьим основным свойством функции распределения является ее непрерывность _________ в каждой точке. 16. Бытовым синонимом термина «математическое ожидание» является ___________ значение. 17. Дисперсия случайной величины характеризует _______ разброса ее значений вокруг математического ожидания. 18. Аналогом дисперсии для случайного вектора обычно считают _________ матрицу. 19. Параметры нормального распределения – его среднее и дисперсия. При этом дисперсию представляет собой _________ его параметр. 20. Все выводы, заключения и рекомендации математическая статистика дает, основываясь на ________ 21. Выборочное пространство представляет собой уникальный набор _____ объектов. 22. Основное множество выборочного пространства составлено из всех возможных выборок ________ объема. 23. В роли случайных величин в статистических исследованиях выступают ______ - измеримые функции выборок. 24. Координаты выборки в ее теоретическом варианте представляют собой одинаково распределенные, ____ случайные величины. 25. Оценкой неизвестного параметра называют ______ статистику, предназначенную для использования вместо этого параметра. ПРАВИЛЬНЫЕ ОТВЕТЫ: 1. случайные 2. сумме 3. умножения (перемножения) 4. если 5. несовместными (несовместные) 6. частость (частоту) 7. распределения 8. абсолютно 9. три (3) 10. дискретным 11. да (имеет) 12. координата 13. измеримость 14. три (3) 15. слева 16. среднее 17. степень (величину) 18. ковариационную 19. второй 20. выборках (выборке) 21. трех (3) 22. бесконечного 23. статистики 24. независимые 25. любую (произвольную) Критерии оценки 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 |
| 1. В каком случае можно корректно применять классическое определение вероятности? a. В ситуации полной неопределенности. b. В случае равноправного выбора одного из конечного множества вариантов. c. В ситуации выбора одной из счетного множества возможностей. d. Если выбор реализуется путем фиксации точки в отрезке числовой прямой. Ответ: b. 2. Когда оправданно использование геометрического подхода к вычислению вероятности? a. Если все возможности могут быть закодированы набором некоторых непрерывных числовых параметров. b. Если речь идет о выборе наугад одной из точек ограниченной фигуры. c. Если возможности выбора априори обладают различными шансами. d. Если всех возможных выборов лишь конечное число. Ответы: a, b. 3. Как следует интерпретировать малую вероятность события? a. Оно точно не случится. b. Скорее всего, оно не случится. c. Если вероятность достаточно мала, для практических целей можно считать его невозможным. d. Наверняка произойдет дополнение до этого события. Ответы: b, c. 4. Объединение событий a. Происходит тогда, когда происходит хотя бы одно. b. Происходит тогда, когда происходят все эти события. c. Может быть заменено в обычной речи союзом «или». d. Может быть заменено союзом «или» лишь с оговоркой относительно возможности случиться событиям вместе. Ответы a, d. 5. Пересечение событий a. Происходит тогда, когда происходит хотя бы одно. b. Происходит тогда, когда происходят все эти события. c. Может быть заменено в обычной речи союзом «и». d. Может быть заменено союзом «и» лишь с некоторыми оговорками. Ответы b, c. 6. Каким понятием описываются шансы события произойти, если произошло другое событие? a. Пересечение событий. b. Независимость событий. c. Условная вероятность. d. Дополнение до разности событий. Ответ c. 7. Как строго определить то, что одно событие не зависит от другого? a. Аккуратно проанализировать последствия. b. Опросить экспертов. c. Сравнить вероятность совместного появления событий и произведение их вероятностей. d. Убедиться, что, если одно событие произошло, то второе не может случиться. Ответ c. 8. Какой из перечисленных процессов можно смоделировать с помощью понятия случайной величины? a. Успешность сотрудничества со случайно выбранным партнером. b. Определение суммы выигрыша по таблице лотереи. c. Перебегание дороги перед близко идущим транспортом. d. Количество очков, набранных в турнире любимой командой. Ответы b, d. 9. Для каких случайных элементов строят ряд распределения? a. Если множество значений элемента конечно. b. Если значения элемента могут быть произвольными натуральными. c. Если значения элемента могут оказаться произвольными целыми (в том числе и отрицательными). d. Если возможные значения элемента заполняют отрезок [0,1]. Ответы a, b, c. 10. Какой смысл имеет понятие математического ожидания? a. Определенный отрезок времени. b. Необходимость промедления перед началом эксперимента. c. Средняя величина возможных значений. d. Координата центра масс, распределенных случайной величиной. Ответы c, d. 11. Дисперсия – это… a. Мера степени рассеивания значений величины относительно ее среднего. b. Неприятное желудочное заболевания. c. Потеря ориентировки, верного направления в процессе сбора необходимой информации. d. Матрица, описывающая поведение случайного вектора. Ответ a. 12. Изучение моментов распределения случайной величины позволяет… a. Учесть влияние времени на ее поведение. b. Оценить возможность успешной организации эксперимента по ее наблюдению. c. Более точно спрогнозоровать ожидаемые значения величины. d. Приятно провести время в ожидании результата. Ответ c. 13. Для детального изучения поведения случайного вектора имеет смысл использовать его a. Дисперсию. b. Математическое ожидание. c. Ковариационную матрицу. d. Определитель Вронского. Ответ b, c. 14. Наиболее на практике для моделирования реальных процессов сегодня применяют a. Распределение Стьюдента. b. Гипергеометрическое распределение. c. Биномиальное распределений. d. Нормальное распределение. Ответ d. 15. Исключительная роль нормального распределения обосновывается с помощью… a. Закона больших чисел. b. Центральной предельной теоремы. c. Теоремы Пуассона. d. Теоремы Гливенко – Кантелли. Ответ b. Вопросы с открытыми ответами 1. Почему изучение случайностей так важно? ОТВЕТ. В силу случайности многих явлений нашего мира. В силу невозможности учесть все варианты. 2. Как можно оценить вероятность события на практике? ОТВЕТ. Поставить серию экспериментов и разделить число появления события на число поставленных экспериментов. 3. Какая концепция вероятности формализует процесс оценки вероятностей на практике? ОТВЕТ. Статистическая вероятность. 4. Какую вероятностную схему логично применить для вычисления вероятностей, например, получения определенного набора игральных карт? ОТВЕТ. Классическую вероятностную схему. 5. Какой подход к вычислению вероятностей следует применить, если все исходы равновозможны, но число их составляет континуум? ОТВЕТ. Геометрическую вероятность. 6. Как повысить точность оценки вероятности, определяемой по результатам серии независимых экспериментов? ОТВЕТ. Увеличить число этих экспериментов. 7. Каким методом стоит попытаться определить вероятность набора исходов, который описывается системой неравенств с участием числовых параметров? ОТВЕТ: С помощью геометрической вероятности. 8. Какое распределение применяется для моделирования результатов подбрасывания игральной кости? ОТВЕТ. Биномиальное распределение. 9. Какое распределение применяется для моделирования процесса образования очереди в студенческую столовую? ОТВЕТ. Распределение Пуассона. 10. Какое распределение применяется при моделировании случайного бросания точки на отрезок числовой прямой? ОТВЕТ. Равномерное. 11. Какое распределение используется для расчета вероятностей попадания пули в разные области мишени? ОТВЕТ. Нормальное. 12. Бернуллиевское, биномиальное, пуассоновское. Назовите тип этих распределений. ОТВЕТ. Дискретные. 13. Равномерное, нормальное, хи-квадрат. Назовите тип этих распределений. ОТВЕТ: абсолютно непрерывные. 14. Дискретные, абсолютно непрерывные… Какой основной тип распределений не перечислен? ОТВЕТ. Сингулярные. 15. Какие еще распределения кроме трех «чистых» типов возможны? ОТВЕТ. Их смеси. 16. Какая характеристика формализует понятие среднего значения величины? ОТВЕТ. Математическое ожидание. 17. С помощью какой числовой характеристики обычно оценивают степень зависимости случайных величин? ОТВЕТ. Коэффициент корреляции. 18. Если нужно изучить поведение нескольких случайных величин одновременно, их обычно объединяют в… ОТВЕТ. Случайный вектор. 19. Теорема, описывающая результат вычисления среднего арифметического случайных величин при неограниченном увеличении их количества? ОТВЕТ. Закон больших чисел. 20. Как называется теорема, обосновывающая исключительную роль нормальных распределений в классической теории вероятностей? ОТВЕТ. Центральная предельная теорема. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
03.03.03 ТВ и МС.doc
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Дронов С.В. | Теория вероятностей: элементарные методы, случайные величины, предельные теоремы: | Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2014 | elibrary.asu.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Дронов С.В. | Методы и задачи многомерной статистики: учебник | АлтГУ, 2015 | elibrary.asu.ru |
| Л2.2 | Дронов С.В. | Практикум по теории вероятностей: Задачник | АлтГУ, 2019 | elibrary.asu.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Теория вероятностей | portal.edu.asu.ru | ||
| Э2 | Теория вероятностей и мат статистика для физиков | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Перечень программного обеспечения 1. Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); 2. Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); 3. Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 4. 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); 5. AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); 6. ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); 7. LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); 8. Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); 9. Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); 10. Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); 11. Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); 12. Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/) | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 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) |
| 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) |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| 1. Для успешного освоения содержания дисциплины необходимо посещать лекции, принимать активное участие в работе на семинаре, практическом занятии, а также выполнять задания, предлагаемые преподавателем для самостоятельного изучения. 2. Лекция. -На лекцию приходите не опаздывая, так как это неэтично. - На лекционных занятиях необходимо конспектировать изучаемый материал. - Для систематизации лекционного материала, который будет полезен при подготовке к итоговому контролю знаний, записывайте на каждой лекции тему, вопросы для изучения, рекомендуемую литературу. - В каждом вопросе выделяйте главное, обязательно запишите ключевые моменты (определение, факты, законы, правила и т.д.), подчеркните их. - Если по содержанию материала возникают вопросы, не нужно выкрикивать, запишите их и задайте по окончании лекции или на семинарском занятии. - Перед следующей лекцией обязательно прочитайте предыдущую, чтобы актуализировать знания и осознанно приступить к освоению нового содержания. 3.Семинарское (практическое) занятие – это форма работы, где студенты максимально активно участвуют в обсуждении темы. - Для подготовки к семинару необходимо взять план семинарского занятия (у преподавателя, на кафедре или в методическом кабинете). - Самостоятельную подготовку к семинарскому занятию необходимо начинать с изучения понятийного аппарата темы. Рекомендуем использовать справочную литературу (словари, справочники, энциклопедии), целесообразно создать и вести свой словарь терминов. - На семинар выносится обсуждение не одного вопроса, поэтому важно просматривать и изучать все вопросы семинара, но один из вопросов исследовать наиболее глубоко, с использованием дополнительных источников (в том числе тех, которые вы нашли самостоятельно). Не нужно пересказывать лекцию. - Важно запомнить, что любой источник должен нести достоверную информацию, особенно это относится к Internet-ресурсам. При использовании Internet - ресурсов в процессе подготовки не нужно их автоматически «скачивать», они должны быть проанализированы. Не нужно «скачивать» готовые рефераты, так как их однообразие преподаватель сразу выявляет, кроме того, они могут быть сомнительного качества. - В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы. - Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/). - В процессе подготовки и построения ответов при выступлении не просто пересказывайте текст учебника, но и выражайте свою личностно-профессиональную оценку прочитанного. - Принимайте участие в дискуссиях, круглых столах, так как они развивают ваши навыки коммуникативного общения. - Если к семинарским занятиям предлагаются задания практического характера, продумайте план их выполнения или решения при подготовке к семинару. - При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы. 4. Самостоятельная работа. - При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на лекциях и семинарских занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. - Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. - Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. - При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. - Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. 5. Итоговый контроль. - Для подготовки к зачету возьмите перечень примерных вопросов у методиста кафедры. - В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на лекции, семинарских занятиях. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу. - Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на лекции, семинарском занятии, изучите их самостоятельно. - Продумайте свой ответ на экзамене, его логику. Помните, что ваш ответ украсит ссылка на источник литературы, иллюстрация практики применения теоретического знания, а также уверенность и наличие авторской аргументированной позиции как будущего субъекта профессиональной деятельности. |