Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Леонидов Д. В., Леонова А. А. Идентификационный номер
Скачать 2.64 Mb.
|
Диахронный анализ Диахронный анализ (разновременный, разномоментный) на правлен на изучение процессов, т.е. сущностно-временных изме нений реальности. Выделяются 4 типа процессов: 1) последовательность этапов возникновения, развития и завер шения определенного события в рамках определенной ситуации; 2) последовательность смены разных событий внутри опреде ленной ситуации; 3) смена ситуаций внутри той или иной системы в фиксирован ном интервале времени; 4) смена систем в определенном интервале времени. Для различения историко-генетического метода, также направ ленного на исследование изменений, и диахронного анализа совре менная эпистемология устанавливает границы между этими мето дами так: историко-генетический метод исследует определенный феномен (его развитие), диахронный анализ исследует процессы, их характеристики: продолжительность, частота однотипных со бытий, длительность пауз, фаз и циклов и т.п. Процедура метода для социально-гуманитарных наук пропи сана довольно слабо. Основные варианты метода выделяют по характеру получаемых результатов: 1) Выявляет такие характеристики процессов, как продолжитель ность, частота разных событий, длительность пауз между событиями. 2) Раскрывает внутреннее временное строение процесса. При применении метода выделяются качественно-определенные ста дии (фазы) в его развитии, а также однотипные события, образую щие функционирующие в процессе подсистемы. 3) Выявляет динамику отдельных систем или их совокупности на фоне развития более широкой системы, по отношению к которой исследуемая система выступает как подсистема. Цель такого анали за — построение динамической модели исследуемого процесса. Трудности, обусловленные формированием исходных данных, а также сложности анализа динамических рядов показателей (осо бенно тогда, когда невозможно выразить данные в цифровой фор ме, что часто встречается при анализе процессов, изучаемых со циальными и гуманитарными науками) ограничивают возможно сти практического применения диахронного анализа в социально-гуманитарном знании. Указанные проблемы обычно преодолеваются путем синхрон ного анализа исследуемых феноменов культуры, проводимого на различных временных срезах. При обоснованном выборе таких временных срезов удается выделить как изменения в развитии систем и их структур, так и приблизительные временные моменты качественной трансформации исследуемых систем. Знание о вре менных границах стадий развития исследуемого процесса может служить основанием при составлении периодизации для синхрон ного структурно-функционального анализа, а затем и диахронно го анализа. Появление диахронного анализа как метода социально-гума нитарных исследований поставило вопрос о методологической возможности прогнозирования будущего (футурология). Ответ на данный вопрос варьируется в зависимости от методологических позиций конкретной научной дисциплины, для которой обсужда ется возможность футурологических прогнозов. Вполне обыден ными сегодня представляются прогнозы в политологии, социоло гии. Как правило, такие прогнозы основаны на статистических данных, позволяющих судить о предшествующей динамике про цесса, а также гипотетичны, то есть не обладают абсолютной подтверждаемостью. Есть дисциплины, в которых футурологический анализ воспринимается как методологический нонсенс. Класси ческим примером такой позиции служит известное высказывание: «История не терпит сослагательного наклонения». Хотя познавательная ценность футурологического исследования и здесь опре деляется возможностью получить данные о реализованных и не реализованных альтернативах. Примером применения такого ана лиза может служить статья И.Д. Ковальченко «Столыпинская ре форма: мифы и реальность», опубликованная в «Отечественной истории» (1992, № 1), в которой автор анализировал возможные пути развития русской деревни при исключении определенных фактов (Первой мировой войны, революции и гражданской вой ны) . Тем не менее, во всех случаях применения футурологическо го анализа можно отметить, что его успешность, как правило, обес печивается возможностью создать формальную (формально-ко личественную) модель исследуемого процесса на основе широко го круга статистических показателей. Это позволяет сказать, что при исследовании массовых феноменов культуры и процессов их развития, при наличии совокупности статистических данных, и в культурологических исследованиях возможно применение диах ронного, в том числе футурологического, анализа. Вопросы для самоконтроля:
Литература:
Лекция 3. Математические и естественнонаучные методы исследования явлений культуры (2 час.) План 1. Количественные методы исследования явлений культуры. 2. Контент-анализ. Количественные методы исследования явлений культуры В XIX — XX вв. был отмечен процесс расширения математиза ции науки. Не мог этот феномен не затронуть и социально-гума нитарное знание. Первые опыты применения математических ме тодов в изучении общественных явлений относятся к рубежу XIX - XX вв. Одной из первых таких работ стала книга Н. Любовича «Статистический метод в применении к истории», опубликован ная в 1901 г. Первоначально объектом внимания исследователей стали социально экономические явления, для изучения которых применялись статистические методы обработки данных. Но до рубежа 50 — 60-х гг. XX в. из-за недостаточного развития приклад ной математики и отсутствия мощной вычислительной техники, позволявшей обрабатывать значительные объемы информации, применение математических методов в социально-гуманитарном знании не получало широкого распространения. С 1970-х гг. началось все расширяющееся применение математических методов в социальном и гуманитарном знании, охватывающее все новые области и использующее все более широкий круг таких методов. Уже в 1970-е гг. математические методы (методы теории мно жеств и теории графов) стали применяться для решения источни коведческих задач, например, для построения генеалогии письмен ных источников, имеющих серию списков, или для атрибуции бе зымянных памятников письменности Древней Руси, или выявле ния языково-грамматических особенностей (стиля), присущего отдельным авторам или эпохам. Появились исследования, связан ные с раскрытием содержания письменных источников (например, работа ДВ. Деопик по количественному анализу древневосточной летописи «Чуньцю», опубликованная в одном из первых отече ственных научных сборников по применению математических методов «Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях»). Это привело к выделению особого Направления исследований — квантативной истории. Квантативная история (от quantity — количество) — область исторической науки, связанная с применением количественных (математических) методов исследования и получения вывода. Процесс дифференциации научного знания, выделение новых научных дисциплин, в рамках которых возможно использование количественных и математических методов, позволяет применять термин квантативный к другим социально-гуманитарным дисцип линам, использующим математические методы. В этом отношении вполне оправданно применение термина «квантативная культу рология». Говоря о количественных и математических методах важно установить соотношение этих понятий. Количественные методы позволяют изучать явления и процессы на основе анализа харак теризующих их систем количественных показателей. Количественные методы — понятие более широкое, чем мате матические методы. Важно помнить, что при применении любых количественных методов речь идет именно о системе количе ственных показателей, раскрывающих основные черты исследу емого феномена, а не просто о разрозненных числовых данных. 1ри этом могут применяться некоторые приемы математической обработки данных (подсчет частоты, шкалирование, ранжирование вычисление средних значений, процентов и т.п.). Но при этом может и не ставиться задача построения формально-количествен ной модели исследуемого феномена. Использование математических методов подразумевает, что на основе системы численных данных будет построена формаль но-количественная модель (математическая модель) изучаемого феномена. Количественные (и математические) методы могут приме няться в культурологии для решения трех типов задач (или, ина че говоря, есть три формы математизации): 1) Первый тип задач связан с использованием количественных методов для численного выражения изучаемой реальности через выявление количественной меры и границ присущих качеств. Пример такого исследования приводит Б.Н. Миронов. Он от мечает, что, обсуждая вопрос об экономических функциях рус ского города в XVIII —XIX вв., исследователи отмечали то не полноценность русского города (образ жизни, психология, за нятия жителей скорее деревенские, чем городские), другие, на против, отмечали выполнение городами специфических «город ских» функций, третьи утверждали, что города были разные. Но никто не пытался подсчитать: а сколько и каких городов было? А ведь именно ответ на этот вопрос дает возможности предста вить себе особенности процесса урбанизации в России. Прове дя такой подсчет, автор установил, что в середине XVIII в. из 209 городов (для которых есть сведения о занятиях жителей) 129 (61,7%) были аграрными, 13 — промышленными (6,2%), а еще 67 городов (32,1%) были смешанного типа. Кроме того, города были небольшими: лишь в 5% проживало более 10 тыс. жителей. Исходя из того, что занятие (господствующий тип труда) опре деляет тип жилища, застройки, режим труда и отдыха, формы общественной и семейной жизни и т.д., делался вывод о слабом промышленно-торговом значении городов в России в XVIII в. Для середины XIX в. ситуация выглядит иначе: из 266 городов (для которых есть сведения о занятиях жителей) аграрных было только 58 (21,8%), смешанного типа — 53 (19,9%), промышлен ных — 116 (43,6%), торговых — 27 (10,2%), административно-во енных — 12 (4,5%). Автор сделал вывод о падении роли аграр ных и смешанных городов, усилении значения торговых горо дов и о господствующем значении промышленных городов в этот период. Это позволяет определить особенности процесса урбанизации, характерные для России XVIII — XIX вв. Ответ на вопрос об экономической роли российского города дается че рез систему числовых характеристик. 2) Второй тип задач связан с применением количественных методов для построения формально-количественной модели иссле дуемого процесса или явления. Здесь применяются уже математи ческие методы. Примеры математического моделирования явле ний культуры будут приведены ниже в параграфе о применении контент-анализа1. Хотя для моделирования применяются и иные методы: коэффициент корреляции, регрессионный анализ, когортный анализ, факторный анализ и т.п. 3) Третий тип задач связан с применением количественных методов для формализации основных итогов исследования, то есть для построения новых и выражения и анализа существующих на учных теорий. Этот тип исследований довольно редок в социаль но-гуманитарном знании, в том числе культурологическом. Ма тематические методы уже сейчас используются в искусствоведе нии и эстетике для обоснования теорий, утверждающих природ ную и математическую обусловленность представлений о прекрас ном, о наличии инвариантных схем композиций произведений, признаваемых шедеврами искусства. Контент-анализ Методы математического моделирования, как уже отмеча лось выше, очень разнообразны и многочисленны. Но обучение их применению в культурологическом исследовании наталкива ется на ряд проблем. Первая из них — изначально разный уро вень математических знаний у студентов-культурологов. Расхо жее представление о социальных и гуманитарных науках, как о некоем «творчестве», которому не нужно знание математики, обуславливает выбор профессий, связанных с такими науками, лицами со слабой математической подготовкой. Вторая пробле ма при обучении математическим методам — постепенная утра та математических знаний и навыков, приобретенных в школе, так как они не поддерживаются в период обучения в вузе. Учиты вая эти проблемы, авторы могли бы рекомендовать комплексное изучение математических методов в рамках специальных курсов и научных семинаров. Мы же рассмотрим применение матема тических методов на примере контент-анализа, как простейшего и не требующего специфической математической подготовки метода. Контент-анализ (от английского contentanalysis — «анализ содержания») — количественное исследование содержания тек стовых массивов в целях выявления и последующей содержатель ной интерпретации выявленных числовых закономерностей. В процессе применения метода происходит формализация сово купности источников: несущественные для исследования аспек ты отбрасываются, а существенные подсчитываются с целью со здания математической модели исследуемого явления. Анализ по лученной модели ведется неквантативными методами. Основная цель метода — получение формально-количествен ной модели исследуемого явления. Возможности метода: — определение и анализ преобладающих общественных на правлений; — определение эмоциональной окраски, тона источника; — определение частоты упоминания различных понятий; — концентрация внимания исследователя на тех признаках тек ста, которые прямо или косвенно свидетельствуют о позиции, со стоянии или намерениях автора. Контент-анализ используется только при анализе содержания массовых источников, часто применяется для первичной обработ ки исследовательской информации, особенно полученной при применении методов опроса (анкетирования, интервьюирования). Развитие метода преимущественно связано с социологически ми исследованиями, но приемы контент-анализа применяются всю ду, где возможна постановка тех или иных исследовательских за дач, связанных с углубленным пониманием содержания источни ка, способов его производства и обращения в обществе, восприя тия со стороны читателя или адресата. Достоинства метода:
Стадии применения контент-анализа трактуются в литерату ре по-разному. Если исходить из того, что поиск и отбор источни ков для последующего изучения методом контент-анализа — часть исследования (такое часто встречается в социологических, поли тологических, религиоведческих исследованиях), то можно выде лить следующие стадии применения метода: 1) подготовка программы анализа документов (постановка цели и задач, отбор ключевых понятий, формулировка гипотезы и т.д.) ; 2) формирование выборки; 3) разработка методики данного конкретного анализа; 4) проба (пилотаж) методики, проверка ее надежности; 5) сбор первичной информации; 6) количественная обработка собранных данных; 7) интерпретация полученных результатов, выводы. Если исходить из того, что совокупность текстов, которые пред полагается исследовать методом контент-анализа, уже известна (что характерно для исторических исследований, где введение в оборот новых источников мыслится как отдельная, не связанная прямо с проведением контент-анализа процедура, где контент-ана лиз, как и другие математические методы, часто применяются для верификации ранее полученных данных, к источникам, которые ранее изучались, но неквантативными методами), то можно выде лить всего три стадии контент-анализа: 1) расчленение текстового массива на отдельные смысловые единицы, выявление их значения и взаимосвязей (качественный анализ); 2) подсчет частоты употребления смысловых единиц или объема, который они занимают в источнике (количественный анализ); 3) интерпретация полученных результатов — анализ текста (ка чественный анализ). В процессе подготовки программы исследования должны быть определены основные элементы контент-анализа: смысловые еди ницы, индикаторы, единицы текста, единицы счета. Неправильное определение основных элементов контент-анализа влечет за собой ошибки. Смысловая единица (качественная единица, категория анали за) — ключевая проблема, отношение респондента к которой пред стоит выяснить в процессе контент-анализа. Смысловые единицы (качественные единицы, категории ана лиза) должны удовлетворять следующим требованиям: 1) быть уместными, то есть соответствовать решению иссле довательских задач; 2) быть исчерпывающими, то есть их должно быть столько, что бы можно было ответить на все вопросы, поставленные в иссле довании; 3) быть взаимоисключающими, то есть одно и то же содержа ние не должно входить в различные смысловые единицы; 4) быть надежными — не должны вызывать разногласий у ис следователей, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документов. Абсолютное совпадение здесь дос тигается редко. В социологии норма совпадения результатов фик сации смысловых единиц у двух (или более) исследователей (их называют кодировщиками) составляет 80%. Индикатор (признак) — слова и суждения, которые позво ляют определить, во-первых, наличие в источнике освещения проблем, определенных для анализа (смысловых единиц), а, во-вторых, отношение респондента к данной проблеме, его мнение о ней. Единица текста (единица содержания) — объем текста, опре деленный для анализа (отдельное сообщение, параграф текста, целая статья, книга и т.п.). Характер единицы текста определяется особенностями исследования и привлекаемой источниковой базы. Единица счета — количественная характеристика индикато ра, фиксирующая регулярность, с которой встречается в тексте конкретный индикатор. В таблице, где фиксируется процесс кон тент-анализа, обозначается отметкой о наличии или отсутствии в единице текста индикатора. Обычно отмечается знаками « + » и « — » или присвоенными рангами: наличие индикатора — «1», от сутствие — «0». Возможно задать в качестве единицы счета чис ло знаков, строк, абзацев, колонок в печатных текстах, занимае мых той или'иной смысловой единицей, а при контент-анализе теле-, радиопередач и т.п. единицей счета могут выступать секунды, минуты эфирного времени, потраченные на освещение не кой проблемы. Что можно подсчитать с помощью контент-анализа? Во-первых, емкость индикатора — частоту упоминания в со вокупности источников, используемых в работе определенных индикаторов. Именно указания емкости выделенных индикаторов становятся объектом качественного анализа на последних стади ях применения метода. Подсчет емкости индикатора позволяет решать два типа задач: — сравнить соотношение нагрузки на определенные индика торы и смысловые категории; — отследить динамику нагрузки на определенные индикаторы и смысловые категории. Во-вторых, емкость единицы текста — наличие отдельных индикаторов в каждой единице текста. Данная информация важ на при определении значимости отдельных источников для иссле дования в целом (наиболее насыщенные индикаторами дают наи больший объем качественной информации). Типичные ошибки при контент-анализе: 1) неправильный выбор метода. Обычно это связано с попыт ками применения контент-анализа при отсутствии у источниковой базы таких характеристик, как массовость, ординарность обстоя тельств происхождения, однотипность формы и т.п.; 2) неправильный выбор индикаторов, связанный с недоучетом характера языка источника; 3) выбранные смысловые единицы не образуют связной системы; 4) выбранные смысловые единицы и/или индикаторы непра вильно объединены в кластеры (группы родственных понятий); 5) нарушено требование взаимоисключаемости— однопоряд-ковости— при выборе смысловых единиц. Это происходит при на рушении правил основания деления понятий в формальной логи ке, что в контент-анализе ведет к «двойному счету» и некоррект ности полученных количественных данных, а, следовательно, и невозможности на этой основе построить достоверный качествен ный анализ и получить достоверные выводы; 6) неправильно определена единица текста. Это возможно в случае, когда источник включает несколько абзацев, параграфов, статей (журнал, газета и т.п.) и т.д. Ошибка может повлечь за со бой ошибку в подсчетах; 7) неправильно выбрана единица счета. Эта ошибка возникает в случаях со сложными единицами текста. Здесь может быть не сколько индикаторов, свидетельствующих об упоминании одной и той же смысловой единицы. В этом случае возникает вопрос: какую частоту фиксировать? Вообще появление смысловой еди ницы в единице текста, или появление каждого индикатора? Вы бор должен быть обоснован исследователем в программе контент-анализа. Рассмотрим применение контент-анализа для исследования явлений культуры на примере исследовательских программ, при веденных в работе Б.Н. Миронова «История в цифрах». Первый пример связан с изучением заговоров (вид обрядо вого фольклора) с целью установления того, какое мировоззре ние преобладало у русского крестьянства в первой половине XIX в.? Автор исследовал 372 заговора из сборника Л.Н. Май кова 1869 г. При составлении программы контент-анализа вос пользовались классификацией заговоров, которую дал сам Л.Н. Майков. В этой классификации было 8 тем: здоровье и бо лезни, хозяйственная деятельность, любовь, частный быт, обще ственные отношения, брак, сверхъестественные существа, пред меты и явления природы. Тема выступала смысловой единицей. Индикатором выступали слова заклинания: если в заговоре речь шла об успешном росте растений, жатве, успешной охоте и т.п., то тема — хозяйственная деятельность; если заговор направлен на избегание «пули на войне», на снисканиемилости властей, судей и т.п., то тема — общественные отношения; если на при ручение собаки, избавление от блох и т.п., то тема — частный быт и т.д. Распределение заговоров по данным темам позволяло судить о том, в каких случаях наиболее часто крестьянин при бегал к заговорам. Программа данного контент-анализа была сложной, так как кроме тем заговоров, смысловыми единицами выступали типы ми ровоззрения: христианское, языческое, синкретическое (с элемен тами первых двух). Индикаторами типа мировоззрения станови лись упоминания о православных святых, апостолах, ангелах (для христианского мировоззрения), языческих божеств, домовых и т.п. (для языческого мировоззрения). Единицей текста выступал от дельный заговор, а единицей счета — появление смысловой еди ницы (темы и верования). Интерпретируя полученные результаты, Б.Н. Миронов отмечает «просчет» в программе: заговор в любом случае — элемент язы ческого культа. Наличие христианской атрибутики нельзя рассмат ривать как безусловное свидетельство христианского мировоззре ния. Но в то же время данные этого контент-анализа позволяют судить о том, какие сферы жизни больше подвергались влиянию христианизации, куда элементы христианского мировоззрения проникли сильнее, а какие сферы жизни оставались «цитаделью» язычества и к середине XIX в. Другой пример контент-анализа связан с применением метода для анализа рассказов, опубликованных с 1845 по 1882 гг. в американском литературно-художественном журнале «LitteH'sLiving Аде». Цель исследования — выявить характерные признаки пожи лого человека, определить его место в семье и обществе. Для ана лиза методом случайной выборки отобрали 293 рассказа (10% от общего числа произведений, опубликованных в 1845— 1882 гг.). Данные контент-анализа представляются в форме таблиц - словарей частотности (классификаторов). Именно они и дают формально-количе ственную модель объекта исследования, которая подвергается качествен ному неквантативному анализу. Отметим, что при анализе массовых источников вовсе не обя зательно должен исследоваться весь их массив. Выборочный ме тод, основанный на законе больших чисел, исходит из того, что об щая закономерность, которой подчиняется исследуемое явление, будет обнаруживаться и в небольшом количестве данных, если они получены методом случайного отбора. Вернемся к нашему примеру. Рассказы выступали как единицы текста. Рассказы сгруппировали по периодам в 5 лет, чтобы про следить динамику образа пожилого человека. Была разработана «анкета», ответы на вопросы которой исследователь должен был найти в текстах рассказов. Всего эта «анкета» включала 82 вопро са. Вопросы выступали в качестве смысловых единиц. Вопросы за давались следующего типа: является ли пожилой человек главным, второстепенным или случайным действующим лицом; каковы его пол, возраст, семейное положение, профессия, социальный статус; каково его здоровье, чем он болеет (если болеет), каково его душев ное состояние — здравомыслящий, душевнобольной, эксцентрич ный; работает он или нет, участвует ли в общественной жизни и как именно; является ли главой семьи, дает ли он советы молодым, при слушиваются ли молодые к его советам и т.д. Индикаторами стано вились слова и фразы, которые позволяли прямо или косвенно по лучить ответ на заданный «анкетой» вопрос. Единицей счета стала частота появления вариантов ответов на вопросы. Результаты контент-анализа были следующие: пожилые люди в течение всего периода изображались как здоровые, здравомыс лящие, экономически независимые от детей и общества. Молодые относились к ним с любовью, почтением, уважением. Но старики уже не были примером для подражания, не выступали в роли со ветников и наставников для молодых. Сравнивая полученный ре зультат исследования рассказов, опубликованных в «Littell'sLiving Аде», авторы пришли к выводу о недостоверности этого источни ка: негативное отношение к старикам получило распространение уже в середине XIX в., но художественная литература явно запаз дывала в изображении этой тенденции. Рассмотренные примеры свидетельствуют о возможности при менения математических методов, в том числе контент-анализа, для исследования явлений культуры. Главное, что должен помнить ис следователь, контент-анализ, как и другие математические мето ды, не упраздняет традиционный, классический анализ источни ков, он только дополняет его количественным анализом, придает ему большую глубину, а результатам исследования большую объективность и достоверность. |
Похожие:
 | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Леонидов Д. В. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Пишун С. В.,... Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования |
| Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Погорская В. А идентификационный номер Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального... | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Назаров М. С. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования |
| Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Назаров М. С. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Иващенко В. И. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования |
| Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Томилов В. А. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Бочкарёва А.... Контрольный экземпляр находится на кафедре теории и методики профессионального образования |
| Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Леонидова В.... Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Леонидова В.... Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования |
| Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Леонидова В.... Контрольный экземпляр находится на кафедре философии и социально-гуманитарного образования | | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчики: Калиниченко О. В. Идентификационный номер Направление 050100. 68 Педагогическое образование, программа подготовки Информатика и информационно-коммуникационные технологии в... |
| Учебно-методический комплекс дисциплины «Международное сотрудничество... Учебно-методический комплекс дисциплины «Международное сотрудничество в области экологии» | | Учебно-методический комплекс дисциплины Теоретические основы экономической... Учебно-методический комплекс дисциплины Теоретические основы экономической географии |
| Учебно-методический комплекс дисциплины «Устойчивое развитие» Разработчики:... Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального... |  | Учебно-методический комплекс дисциплины Разработчик: Маньшин Б. Г. Идентификационный номер Контрольный экземпляр находится на кафедре теории, методики и практики физической культуры и спорта |
