1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Цель курса состоит в обосновании целостного и системного понимания вероятностной парадигмы и статистического подхода в описании экспериментальных данных в области психологии. Задача курса: научить практическому использованию наиболее распространенных статистических методов описания, компрессии и анализа экспериментальных данных Курс ориентирован на общеизвестные стандартные алгоритмы статистического анализа экспериментальных данных. Практическая значимость курса состоит в иллюстрации класса исследовательских задач, решаемых с помощью конкретного метода или совокупности алгоритмов определенных методов. Обзор методов построен на стандартной логической схеме, включающей описание назначения и области применения метода, его ограничения, рекомендации по использованию отдельных компонентов метода, примеры постановки экспериментальных задач и ссылки на литературу для углубленного изучения |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.05 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-3 | Способен применять основные математические и статистические методы, стандартные статистические пакеты для обработки данных, полученных при решении профессиональных задач |
| ОПК-3.1 | Знает научно обоснованные подходы и математические и статистические методы, стандартные статистические пакеты для обработки данных, полученных при решении профессиональных задач и психологической оценки |
| ОПК-3.2 | Пользуется современной методологией при обосновании актуальности научной проблемы исследования в сфере профессиональной деятельности, проводит теоретический анализ научной психологической литературы, формирует методологический аппарат, разрабатывает дизайн научного исследования; организует сбор, обработку, анализ, обобщение полученных данных, делает самостоятельные выводы, на основании математических и статистических методов, стандартных статистических пакетов для обработки данных |
| ОПК-3.3 | Способен использовать валидный и надежный инструментарий диагностических методов в профессионально-служебной деятельности |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | о возможностях и ограничениях математических и статистических методов для решения широкого класса профессиональных задач |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | применять стандартные алгоритмы статистического анализа экспериментальных данных, выбирать адекватные статистические методы в процессе планирования исследования и проведения доказательств выдвигаемых гипотез, самостоятельно проводить обработку данных с помощью стандартных статистических пакетов |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | концептуальными навыками формализации стандартных статистических и математических методов анализа, навыками профессиональной работы в стандартном статистическом пакете типа SPSS (STADIA/ STATISTICA/ STATGRAFICS, профессиональной грамотностью и квалификацией в интерпретации результатов статистического и математического анализа. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Измерение в психологии. Введение и обобщения. | ||||||
| 1.1. | Обобщения теории вероятности и мат.статистики. Измерения и шкалы. | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2, Л1.2 |
| 1.2. | Статистический анализ и математическое моделирование.Проблема метода | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л2.2, Л3.1, Л1.3 |
| Раздел 2. Анализ распределений. Описательная статистика. | ||||||
| 2.1. | Случайные величины и способы их описания | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л2.3 |
| 2.2. | Вопросы геометризации: базис и метрика пространства. | Лекции | 5 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л1.2 |
| 2.3. | Числовые характеристики распределений | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.2 |
| 2.4. | Представление данных. Гистограммы.Дескриптивная статистика. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.2 |
| 2.5. | Модели основных законов распределения вероятностей | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 2.6. | Анализ данных на компьютере, статситические пакеты. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 2.7. | Анализ распределений | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | |
| Раздел 3. Критерии проверки статистических гипотез. | ||||||
| 3.1. | Модели индивидуального и группового поведения. | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 3.2. | Непараметрические и ранговые критерии. | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л2.1, Л3.2 |
| 3.3. | Оценка нормального распределения | Сам. работа | 5 | 4 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 3.4. | Статистический анализ в малых выборках. | Сам. работа | 5 | 4 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 3.5. | Т-критерий Стьюдента: достоверность различий и анализ детерминант | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л2.1, Л3.2 |
| 3.6. | Методы проверки статистических гипотез | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | |
| Раздел 4. Анализ зависимостей.Меры связи. | ||||||
| 4.1. | Корреляционный анализ: возможности и ограничения. | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л3.1 |
| 4.2. | Корреляционный анализ: алгоритмы и планы. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2 |
| 4.3. | Регрессионный анализ: возможности и ограничения | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л3.1 |
| 4.4. | Регрессионный анализ: алгоритмы и планы. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2 |
| 4.5. | Дисперсионный анализ: возможности и ограничения | Лекции | 5 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л3.2 |
| 4.6. | ANOVA/MANOVAанализ. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2 |
| 4.7. | Дискриминантный анализ | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2 |
| 4.8. | Корреляционные матрицы и корреляционные графы | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 4.9. | Оценка регрессионной модели. | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 4.10. | Проблема искусственного интеллекта. | Лекции | 5 | 8 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | |
| 4.11. | Анализ связей и зависимостей: экспериментальные планы | Сам. работа | 5 | 17 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | |
| Раздел 5. Многомерный анализ данных. | ||||||
| 5.1. | Техники факторного анализа: возможности и ограничения. | Лекции | 5 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 5.2. | Техники факторного анализа.Модели когнитивных процессов и структур. | Лабораторные | 5 | 4 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л2.2 |
| 5.3. | Техники кластерного анализа: возможности и ограничения. | Лекции | 5 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л3.2 |
| 5.4. | Техники кластерного анализа.Модели индивидуального и группового поведения. | Лабораторные | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л2.2 |
| 5.5. | Многомерное шкалирование | Лекции | 5 | 2 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1 |
| 5.6. | Многомерное шкалирование. Менатальные модели и модели поведения. | Лабораторные | 5 | 4 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2, Л2.2 |
| 5.7. | Факторный анализ: конфиматорный и эксполаторный | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | |
| 5.8. | Факторный анализ и вращения факторов | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л1.1, Л3.2 |
| 5.9. | Методы кластеризации данных. | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л3.2 |
| 5.10. | Психотехнологии МНШ. | Сам. работа | 5 | 10 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3 | Л2.1, Л3.2 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| 1. ТЕМА: СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И СПОСОБЫ ИХ ОПИСАНИЯ. Случайные величины, распределения, выборки. Накопленные частоты и функции распределения. Непрерывные и дискретные случайные величины. 2. ТЕМА: СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И СПОСОБЫ ИХ ОПИСАНИЯ. Плотности и гистограммы распределений случайных величин. Распределение функций от случайных величин. Многомерные распределения. Независимость случайных величин 3. ТЕМА: ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ. Математическое ожидание и его оценка по выборке. Медиана распределения и ее оценка по выборке. Мода распределения и ее оценка по выборке. Меры рассеяния случайной величины и ее оценки по выборке. 4. ТЕМА: ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ. Старшие моменты распределений. Асимметрия и эксцесс. 5. ТЕМА: ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ. Доверительные интервалы. Энтропия распределений и понятие об информации. 6. ТЕМА: МОДЕЛИ НЕКОТОРЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Нормальный закон распределения. Значение нормального распределения в тестологии (нормативно-ориентированные тесты). 7. ТЕМА: МОДЕЛИ НЕКОТОРЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Биноминальный закон распределения. Экспериментальные примеры/задачи. 8. ТЕМА: МОДЕЛИ НЕКОТОРЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Распределение «хи-квадрат». Экспериментальные примеры/задачи. 9. ТЕМА: МОДЕЛИ НЕКОТОРЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Распределение Стьюдента. Экспериментальные примеры/задачи. 10. ТЕМА: МОДЕЛИ НЕКОТОРЫХ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Распределение Фишера. Экспериментальные примеры/задачи. 11. ТЕМА: ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. КРИТЕРИИ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. Схема проверки статистических гипотез. Ошибки первого и второго рода. 12. ТЕМА: ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. КРИТЕРИИ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. Критерий проверки гипотез о средних значениях нормальных распределений, основанный на t-статистике. Критерии для сравнения дисперсий. 13. ТЕМА: КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ. Понятие корреляционной связи и зависимости. Теоретический коэффициент корреляции и его свойства. Выборочный коэффициент корреляции. Основные статистики выборочного коэффициента корреляции. 14. ТЕМА: РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Простейшее линейное уравнение регрессии. Интервальные оценки и проверка значимости параметров регрессии. Определение интервальной оценки для уравнения регрессии. 15. ТЕМА: РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Множественное линейное уравнение регрессии. Коэффициент множественной детерминации. Толерантность. Процедура отбора переменных. Пошаговая регрессия. 16. ТЕМА: МЕТОДЫ КОМПРЕССИИ ИНФОРМАЦИИ И СНИЖЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРОСТРАНСТВА СВОЙСТВ, ОБЪЕКТОВ. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ. Интерпретация в пространстве объектов. Индивидуальные факторные веса. Статистическая и геометрическая интерпретация факторных весов. 17. ТЕМА: МЕТОДЫ КОМПРЕССИИ ИНФОРМАЦИИ И СНИЖЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРОСТРАНСТВА СВОЙСТВ, ОБЪЕКТОВ. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ. Интерпретация в пространстве свойств. Квадратичные формы и главные компоненты. Собственные значения и собственные вектора. Статистическая и геометрическая интерпретация собственных значений. 18. ТЕМА: МЕТОДЫ КОМПРЕССИИ ИНФОРМАЦИИ И СНИЖЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРОСТРАНСТВА . Вращение факторов (методы варимакс, квартимакс, эвимакс, биквартимакс, обликью). Метод главных факторов. 19. ТЕМА: НЕКОТОРЫЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И РАНГОВЫЕ КРИТЕРИИ. Основные отличия непараметрических критериев и особенности их применения. Критерий Вилкоксона (определение, вычисление). Принцип действия, основания для выбора и вычисление U-теста Манна-Уитни. Критерий знаков. 20. ТЕМА: НЕКОТОРЫЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И РАНГОВЫЕ КРИТЕРИИ. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендала. 21. ТЕМА: ВОПРОСЫ ГЕОМЕТРИЗАЦИИ В ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЯ. Геометризация пространства. Понятие метрики. Аксиоматика линейного пространства. Аксиоматика Евклидова пространства. Понятие размерности и базиса пространства. 22. ТЕМА: МЕТОДЫ ГРУППИРОВКИ (КЛАССИФИКАЦИИ) ПЕРЕМЕННЫХ. Техники дисперсионного анализа. Основные варианты ANOVA-анализа: однофакторный, многофакторный, с повторными изменениями и многомерный. Параметрические и непараметрические аналоги дисперсионных техник. 23. ТЕМА: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И ТИПОЛОГИЗАЦИЯ ОБЪЕКТОВ. Общая постановка задачи автоматической классификации. Расстояния между отдельными объектами и меры близости объектов друг к другу. Расстояния между классами объектов. Функционалы качества разбиения на классы и экстремальная постановка задачи кластер-анализа. 24. ТЕМА: КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ. Основные типы задач кластерного анализа. Основные типы кластер-процедур (иерархические, параллельные и последовательные процедуры). Примеры кластеризации данных с использованием 1) различных метрик расстояния, 2) различных стратегий кластеризации. Дендрограмма объединения кластеров. 25. ТЕМА: КЛАССИФИКАЦИЯ ДАННЫХ. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ. Задачи дискриминантного анализа. Понятие дискриминантной переменной и канонической функции. Анализ канонических функций. 26. ТЕМА: ПОНЯТИЕ МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ Основные группы задач в многомерном шкалировании. Метрический и неметрический подходы. Простейшие стратегии MDS (multi-dimensional scaling) в компьютерных статистических пакетах. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| ТЕМЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ РАБОТ В РАМКАХ СРС: Тема раздела: Анализ распределений. Дескриптивная статистика. 1) Статистический анализ группового психологического профиля на примере многомерного личностного опросника. Тема раздела: Критерии проверки статистических гипотез. 2) Психологические детерминанты латентных переменных (анализ детерминационных связей тестовых конструктов). Тема раздела: Анализ зависимостей. 3) Анализ интеркорреляций тестовых конструктов. Корреляционные графы. 4) Анализ данных на зависимых и независимых выборках. Тема раздела: Многомерные методы компрессии информации 5) Латентно-структурный анализ данных. 6) Методы группировки переменных. Экспериментальные планы статистической компрессии информации. |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| см.файл Приложения |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС _Мат.методы_37.05.02.docx
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Наследов А.Д. | Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных: Учебное пособие | РЕЧЬ, 2007 | |
| Л1.2 | Ермолаев-Томин, О. Ю. | Математические методы в психологии в 2 ч..Часть1.: учебник для академического бакалавриата | Юрайт, 2019 | www.biblio-online.ru/book/EC142879-C2FF-4D46-9691-1D631C67DA75 |
| Л1.3 | Ермолаев-Томин, О. Ю. | Математические методы в психологии в 2 ч. Часть 2.: учебник для академического бакалавриата | Юрайт, 2019 | www.biblio-online.ru/book/75445362-0593-4A23-B694-CFCB5AF87762 |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Суходольский Г.В. | Математические методы психологии: Учебник для ВУЗов | Гуманит. Центр, 2006 | |
| Л2.2 | Наследов А. Д. | SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках.: Учебник для ВУЗов | Питер,, 2007 | |
| Л2.3 | Высоков, И. Е. | Математические методы в психологии: учебник и практикум для академического бакалавриата | Юрайт, 2019 | www.biblio-online.ru/book/96E9C5B5-CFB3-4A32-BC98-2D386338144E |
| 6.1.3. Дополнительные источники | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л3.1 | Янова Н.Г. | Измерение и прогнозирование в психологии: учебное пособие | Азбука, 2017 | http://elibrary.asu.ru/handle/asu/4193 |
| Л3.2 | Янова Н.Г | Статистические методы анализа данных в психологических исследованиях:: учеб. -метод. пособие | АлтГУ, 2007 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | 1. Мастерская « Математические методы в психологии» | www.psychology-online.net | ||
| Э2 | 2. Иформационный портал Московского городского научно-исследовательского семинара «Математическая психология», руководители Митина О.В. и Куравский Л.С. | www.it.mgppu.ru | ||
| Э3 | 3.HR-Лаборатория Human Technologies (инновационное предприятие Научного парка МГУ, Научный руководитель – доктор психологических наук, профессор А.Г.Шмелев). | www.ht.ru | ||
| Э4 | 4. Научный журнал "Моделирование и анализ данных" , Главный редактор – Л.С. Куравский | psyjournals.ru | ||
| Э5 | 5.Научный электронный журнал «Психологические исследования» | psystudy.ru | ||
| Э6 | Журналы на иностранном языке: | |||
| Э7 | 1. http://www.journals.elsevier.com/journal-of-mathematical-psychology/ | |||
| Э8 | Journal of Mathematical Psychology (USA) Editor-in-Chief: J. Myung | |||
| Э9 | 2. http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/(ISSN)2044-8317 | |||
| Э10 | British Journal of Mathematical and Statistical Psychology Edited By: T.Baguley | |||
| Э11 | Янова, Н. Г. Измерение и прогнозирование в психологии. : учеб.-метод. пособие | elibrary.asu.ru | ||
| Э12 | Курс в Moodle «Математические методы в психологии» | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Текущая лицензионная версия статистического пакета SPSS. Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReaderMicrosoft 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 | ||||
| Электронные образовательные ресурсы: 1. http://www.psychology-online.net Мастерская « Математические методы в психологии» 2. http://www.it.mgppu.ru нформационный портал Московского городского научно-исследовательского семинара «Математическая психология», руководители Митина О.В. и Куравский Л.С. 3. http://www.ht.ru HR-Лаборатория Human Technologies (инновационное предприятие Научного парка МГУ, Научный руководитель – доктор психологических наук, профессор А.Г.Шмелев). 4. Научный журнал "Моделирование и анализ данных" Главный редактор – Л.С. Куравский http://psyjournals.ru/mad/ http://psyjournals.ru/mad/2011/n1/ 5. http://psystudy.ru научный электронный журнал «Психологические исследования» Журналы на иностранном языке: 1. http://www.journals.elsevier.com/journal-of-mathematical-psychology/ Journal of Mathematical Psychology (USA) Editor-in-Chief: J. Myung 2. http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/(ISSN)2044-8317 British Journal of Mathematical and Statistical Psychology Edited By: T.Baguley | ||||
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 |
| 107Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 18 посадочных мест; компьютеры: марка HP, модель ProOne 400 - 18 единиц; проектор: марка SMART, модель UF70 - 1 единица; интерактивная доска: марка SMART Board модель SMB680 - 1 единица |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Методические указания по дисциплине см. в учебном пособии: Янова Н.Г. "Измерение и прогнозирование в психологии", Азбука, 2017, с.74-95 Полный список литературы по дисциплине см. в пособии. |