1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | формирование цифровой и информационной грамотности студентов, освоение ими знаний и умений рационального поиска, отбора, обработки и использования информации и цифровых инструментальных средств в учебной и профессиональной деятельности, соблюдение цифровой этики, гигиены и информационной безопасности, формирование теоретических знаний и практических навыков работы с современными информационно-коммуникационными технологиями, ознакомление с принципами и методами функционирования мировых информационных ресурсов, а также с возможностями их использования в различных областях экономики и бизнеса,а также формирование навыков саморазвития в контексте современной информатизации общества и принципов образования в течение всей жизни. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.02 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-4 | Способен проводить измерения и наблюдения обрабатывать и представлять полученные результаты с применением информационных технологий и прикладных аппаратно-программных средств |
| ОПК-4.1 | Знает порядок, способы и методы проведения измерений и наблюдений для получения информации необходимой для решения профессиональных задач в области землеустройства и кадастров, а также порядок предоставления результатов проведенной работы |
| ОПК-4.2 | Знает возможности информационных технологий и прикладных аппаратно-программных средств используемых для решения профессиональных задач в области землеустройства и кадастров |
| ОПК-4.3 | Умеет определять необходимый инструментарий для проведения измерений, наблюдений и представления полученных результатов с учетом оптимального выбора необходимой информационной технологии и прикладного аппаратно-программного средства для решения профессиональных задач в области землеустройства и кадастров |
| ОПК-4.4 | Владеет навыками обработки и представления результатов проведённых измерений и наблюдений с оптимально подобранным прикладным аппаратно-программным средством |
| ОПК-5 | Способен оценивать и обосновывать результаты исследований в области землеустройства и кадастров |
| ОПК-5.1 | Знает основные методы оценивания результатов научно-исследовательской деятельности, в области землеустройства и кадастров |
| ОПК-5.2 | Умеет оценивать результаты исследований и определяет способы обоснования полученных результатов |
| ОПК-5.3 | Владеет навыками использования современных технологии для анализа результатов исследований в области землеустройства и кадастров и обоснования выводов полученных результатов при решении профессиональных задач |
| ОПК-9 | Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности |
| ОПК-9.1 | Знает современное программное обеспечение, законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью компьютерных технологий |
| ОПК-9.2 | Умеет использовать возможности вычислительной техники и программного обеспечения в профессиональной сфере деятельности, ресурсов Интернета для поиска, обработки и хранения необходимой информации |
| ОПК-9.3 | Владеет навыками использования современных информационных технологий для решения профессиональных задач |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | ОПК-4.1. Знает современные технологии сбора информации о земельных ресурсах и объектах недвижимости ОПК-5.1. Знает теоретические основы проведения землеустроительных работ. ОПК – 9.1 Знает современные информационные технологии и системы в профессиональной деятельности; |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | ОПК-4.2. Умеет пользоваться современными технологиями для обработки и сбора кадастровой информации об объектах недвижимости ОПК-5.2. Умеет использовать основные методики для проведения исследований в области землеустройства и кадастров ОПК – 9.2 Умеет выбирать соответствующую ИТ и ИС для решения конкретных профессиональных задач; |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | ОПК-4.3. Владеет навыками, необходимыми для сбора, систематизации, обработки и учета информации с использованием современных технологий при проведении работ, связанных с землеустройством и кадастрами. ОПК-5.3. Владеет навыками обоснования, оценки и интерпретации данных, полученных в результате проведения землеустройства ОПК – 9.3 Владеет навыками работы с профессиональными ИТ и ИС для решения профессиональных задач |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Раздел 1. Введение в программирование на языке Python, знакомство со средами разработки Jupyter Notebook и GoogleColab | ||||||
| 1.1. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-4.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 1.2. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.1 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 2. Раздел 2. Загрузка данных в рабочую среду. Визуализация данных и описательная статистика. Корреляционно-регрессионный анализ | ||||||
| 2.1. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 2.2. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.3, ОПК-4.4 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 3. Раздел 3. Типовые задачи машинного обучения: кластеризация, классификация и регрессия | ||||||
| 3.1. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-5.3, ОПК-4.4 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 3.2. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.1, ОПК-4.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 4. Раздел 4. Введение в нейронные сети и глубокое обучение | ||||||
| 4.1. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Лабораторные | 2 | 2 | ОПК-5.3, ОПК-4.4 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 4.2. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Лабораторные | 2 | 6 | ОПК-5.3, ОПК-4.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 4.3. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-4.1, ОПК-4.4 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 5. Раздел 5. Сверточные нейронные сети в задачах анализа изображений | ||||||
| 5.1. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 5.2. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-4.4, ОПК-9.1 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 6. Раздел 6. Нейронные сети в задачах анализа текста. Конструирование чат-ботов | ||||||
| 6.1. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-4.2 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 6.2. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.3, ОПК-4.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 7. Раздел 7. Сервисы, использующих технологии искусственного интеллекта | ||||||
| 7.1. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-4.3 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 7.2. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Сам. работа | 2 | 9 | ОПК-5.2, ОПК-4.2 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Пример оценочного средства: 1. Основные принципы работы новой информационной технологии: - интерактивный режим работы с пользователем - интегрированность с другими программами - взаимосвязь пользователя с компьютером - гибкость процессов изменения данных и постановок задач - использование поддержки экспертов 2. Инструментарий информационной технологии включает: - компьютер - компьютерный стол - программный продукт - несколько взаимосвязанных программных продуктов - книги 3. Текстовый процессор – это программа, предназначенная для: - работы с изображениями - управления ресурсами ПК при создании документов - ввода, редактирования и форматирования текстовых данных - автоматического перевода с символических языков в машинные коды 4. Основную структуру текстового документа определяет: - колонтитул - примечание - шаблон - гиперссылка 5. Области, расположенные в верхнем и нижнем поле каждой страницы документа, которые обычно содержат повторяющуюся информацию: - сноска - колонтитул - эпиграф - фрагмент 6. Команды меню Формат в текстовом процессоре MS Word позволяют осуществить действия: - сохранение документа - вставку таблицы - вставку рисунка - выбор параметров абзаца и шрифта 7. Объект, позволяющий создавать формулы в документе MS Word, называется: - Microsoft Excel - Microsoft Equation - Microsoft Graph - Microsoft Access 8.Для чего необходим браузер (browser)? - для подготовки графических изображений - для работы с гипертекстовыми документами - для работы с электронной почтой 9.Какой режим обеспечивает работу в Internet в масштабе реального времени? - off-line -on-line 10. Какой аббревиатуре соответствует определение "язык для создания гипертекстовых документов"? - WWW - DNS - HTTP - URL -HTML - FTP - TCP 11. Сеть, объединяющая абонентов из разных стран и континентов, называется: - глобальной - региональной - локальной - корпоративной - неоднородной 12. Что такое домен? - центральный компьютер в сети - совокупность компьютеров одного уровня - сервер - обозначение принадлежности пользователя к организации или территории 13. Нейронная сеть это: - математическая модель, которая анализирует сложные данные, имитируя человеческий мозг, и имеет аппаратное и программное воплощение - программа, основанная на принципе работы человеческого мозга, но не являющаяся его аналогом. - это последовательность нейронов, соединённых между собой синапсами (связями) 14.Что называется обучением нейронной сети: - процесс настройки синаптических весов для эффективного решения поставленной задачи - процесс получения результата - все ответы верны 15.Машинное обучение это: - одно из направлений ИИ, решает такие задачи, как распознавание лиц, речи и объектов - одно из направлений ИИ, переводит тексты - все ответы верны 16.Какие преимущества предоставляют цифровые технологии по сравнению с традиционными форматами ведения экономической деятельности? - возможность практически бесконечного воспроизведения информации без ущерба для качества; - широкий диапазон типов информации, с которой работают цифровые технологии (текст, медиа и т.п.); - высокая скорость передачи информации; - высокая защищенность технологических и организационных инноваций. 17.Какой признак позволяет идентифицировать цифровую экономику? - информатизация сферы управления; - интеграция физических и цифровых объектов в сфере производства и потребления; - формирование сетевой модели экономической деятельности; - развитие интернет-коммуникаций как средства обмена информацией. 18.Какая из технологий цифровой экономики ориентирована на формирование децентрализованных хранилищ данных? а) «большие данные»; б) беспроводная связь; в) блокчейн-технология; г) сенсорика. 19.Какой факт о блокчейне является неверным? - как только операция выполнена, записи о ней необратимы; - участники блокчейна сообщаются через центральный узел; - каждый член сообщества имеет доступ ко всей информации и истории; - каждому пользователю присвоен адрес, состоящий из более 30 символов. 20.Одним из феноменов цифровой экономики является криптовалюта. Что представляет собой данная сущность? - валюта, у которой засекречен источник ее выпуска; - электронная валюта, у которой нет администратора – ее стоимость не устанавливается и не гарантируется ни одним государством; - валюта, которую выпускает банк только в электронном виде; - электронная валюта, все сделки с которой проводятся скрытно. 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 |
| Перечень вопросов: 1. Основные принципы работы новой информационной технологии. 2. Классификация информационных технологий (ИТ) по способу применения средств и методов обработки данных. 3. Классификация информационных технологий (ИТ) по решаемой задаче. 4. Инструментарий информационной технологии. 5. Текстовый процессор и его назначение. 6. Основная структура текстового документа, инструменты работы с текстом. 7. Табличный процессор и его назначение. 8. Основные инструменты обработки таблиц. 9. Компьютерные вычислительные сети. 10. Сеть Интернет. 11. Режимы работы в сети Интернет. 12. Протоколы сети Интернет. 13. Доменная система имен, типы доменов. 14. Понятие браузер (browser) и его назначение, Инструментарий для настройки браузера. 15. Программы для подготовки Web-страниц. 16. Коммуникационные сервисы сети Интернет. 17. Поиск информации в Интернет. 18. Социальные сети Интернета. 19. Информационная безопасность работы в сети Интернет. 20. Язык программирования Python. 21. Среды разработки Jupyter Notebook и GoogleColab. 22. Большие данные, понятие, централизованные и децентрализованные хранилища данных. 23. Библиотеки для обработки и анализа данных. 24. Нейронные сети, виды нейронных сетей. 25. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. 26. Сверточные нейронные сети. 27. Обработка естественного языка и изображений в нейронных сетях. 28. Обучение нейронной сети. 29. Сервисы, использующие технологии машинного обучения для решения прикладных задач 30. Криптовалюты и технология блокчейна. 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. |
| Приложения |
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | О.И. Жуковский | Геоинформационные системы: учебное пособие | Томск : Эль Контент, 2014 | biblioclub.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Зеливянская О.Е. | Геоинформационные системы: лабораторный практикум | Ставрополь : СКФУ, 2017 | biblioclub.ru |
| Л2.2 | О. П. Новожилов | Информатика : учеб. пособие для бакалавров | М. : Юрайт, 2014 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | ScanEx Web Geomixer | kosmosnimki.ru | ||
| Э2 | GIS-Lab: географические информационные системы и дистанционное зондирование | gis-lab.info | ||
| Э3 | Курс в Moodle «Информатика, ГИС в географии» | 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 | ||||
| Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com) Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/) Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary) | ||||
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 |
| 406М | лаборатория "Научно-образовательный центр геоинформационных технологий" - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 16 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная – 1 шт.; компьютеры: ACPI x64-based PC, Intel (R) Core (TM) i5-3470, 3200 MHz, 3200 MHz – 15 ед.; интерактивная доска: Triumph MULTI TOUCH 78 – 1ед. |
| 106Л | помещение для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования | Стеллажи – 3 шт. осциллограф, паяльная станция, источник тока, переносные ноутбуки |
| 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) |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| 8.1 Методические указания обучающимся к лекциям по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» 8.2. Методические указания обучающимся при подготовке к семинарам, практическим занятиям Практические занятие по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» не предусмотрены. 8.3. Методические указания обучающимся при подготовке к выполнению лабораторных практикумов Лабораторные занятия помогаю студентам в изучении и закреплении знаний, полученных в процессе изучения теоретического курса (или его раздела), кроме этого выполнение лабораторных работ позволяет применять изученный материал на практике. При подготовке к лабораторным занятиям по курсу «Информатика в географии» студенты должны: - получить индивидуальное задание от преподавателя и ознакомиться с указаниями по его выполнению; - в соответствии с изучаемой темой подготовить материал для проверки; - лабораторная работа включает несколько обязательных разделов. В первом разделе определяется цель, задачи исследований и объект изучения. Во втором разделе поясняется методика или метод, который используется при выполнении работы. Он может быть взят из учебника, учебного пособия, либо выбран самим автором, в результате знакомства с литературными источниками. В третьем разделе дается подробное описание результатов работы. Лабораторные занятия выполняются в специальной тетради для лабораторных и прак-тических работ, а также фиксируются в виде отчетных материалов (файлов) и сохраняются на сетевой студенческий ресурс: Geo-nt\\Stud\номер_курса\номер_группы\фамилия_студента. 8.4. Методические указания обучающимся при выполнению курсовых работ Курсовые работы по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» не предусмотрены. 8.5. Методические указания обучающимся для организации самостоятельной работы Основной формой самостоятельной работы обучающихся является изучение конспекта лекций, их дополнение рекомендованной литературой, активное участие на семинарах и подготовка докладов и презентаций по основным проблемам дисциплины. Основой самостоятельной работы студентов является работа с рекомендованной литературой. Список основной и дополнительной литературы под дисциплине приведен в РПД «Цифровая культура в профессиональной деятельности» Правила самостоятельной работы с литературой - Составить перечень книг, с которыми Вам следует познакомиться; - Перечень книг должен быть систематизированным (что необходимо для обязательного прочтения, что пригодится для написания рефератов, а что может расширить Вашу общую культуру и т.д.). - Не пытайтесь читать быстро, вынужденное скорочтение не только не способствует качеству чтения, но и не приносит чувства удовлетворения, которое мы получаем, размышляя о прочитанном. Подготовка рефератов направлена на развитие и закрепление у студентов навыков самостоятельного глубокого, творческого и всестороннего анализа научной, методической и другой литературы по актуальным проблемам дисциплины; на выработку навыков и умений грамотно и убедительно излагать материал, четко формулировать теоретические обобщения, выводы и практические рекомендации. Рефераты должны отвечать высоким квалификационным требованиям в отношении научности содержания и оформления. Темы рефератов, как правило, посвящены рассмотрению одной проблемы. Объем реферата может быть от 12 до 15 страниц машинописного текста, отпечатанного через 1,5 интервала, а на компьютере через 1 интервал (список литературы и приложения в объем не входят). Текстовая часть работы состоит из введения, основной части и заключения. Во введении студент кратко обосновывает актуальность избранной темы реферата, раскрывает конкретные цели и задачи, которые он собирается решить в ходе своего небольшого исследования. В основной части подробно раскрывается содержание вопроса (вопросов) темы. В заключении кратко должны быть сформулированы полученные результаты исследования и даны выводы. Кроме того, заключение может включать предложения автора, в том числе и по дальнейшему изучению заинтересовавшей его проблемы. В список литературы (источников и литературы) студент включает только те документы, которые он использовал при написании реферата. В приложении (приложения) к реферату могут выноситься таблицы, графики, схемы и другие вспомогательные материалы, на которые имеются ссылки в тексте реферата. |