Рабочая программа учебной дисциплины «системый анализ»

Скачать 291.69 Kb.

Название	Рабочая программа учебной дисциплины «системый анализ»
Дата публикации	23.01.2015
Размер	291.69 Kb.
Тип	Рабочая программа

100-bal.ru > Информатика > Рабочая программа

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ государственное образоваТельное

учреждение

высшего профессионального образоваНия

«Московский ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТТЕТ

ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ»

«УТВЕРЖДАЮ»

ПРОРЕКТОР ПО УЧЕБНОЙ РАБОТЕ

____________________

«____»______________________ 20 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«СИСТЕМЫЙ АНАЛИЗ»

Направление подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника

Профиль подготовки

Квалификация (степень) выпускника: бакалавр ________
Форма обучения: очная____________________________________________

(очная, очно-заочная)

Москва 20 г.

1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Цели дисциплины

Предметом курса “Системный анализ” является изучение технологических, производственных, экономических и социальных объектов как сложных систем. В процессе изучения дисциплины от студента требуется овладения навыками установления взаимосвязей между отдельными элементами системы, умение моделировать поведение отдельных элементов и узлов сложных систем. с использованием методов математической статистики, планирования эксперимента, методов имитационного моделирования. Студенту необходимо также освоение пакетов прикладных программ обработки экспериментальных данных; применение аппарата корреляционного и регрессионного анализа для решения практических задач моделирования случайных процессов.
Задачи дисциплины
В результате изучения курса студенты должны:

- овладеть методами системного подхода при анализе поведения сложных технологических и технических объектов;

- овладеть вероятностными категориями (случайные события, случайные величины) и их характеристиками;

- овладеть методами сбора и группировки статистической информации;

- освоить методы анализа статистических данных в зависимости от целей исследования;

- освоить методы планирования эксперимента и математической обработки его результатов;

- овладеть навыками построения имитационных моделей, проведение машинных экспериментов на них и решения оптимизационных задач по результатам машинного эксперимента;

- освоить пакеты прикладных программ математической статистики для решения научных и технических задач;

- на базе теоретических навыков уметь решать практические задачи.

2. МЕСТО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Для изучения данной дисциплины необходимо усвоение курсов:

“Высшая математика”
“Теория вероятностей и математическая статистика”

ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ / ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБРАЗОВАНИЯ И КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТА ПО ЗАВЕРШЕНИИ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у студента следующих компетенций:
- Общекультурных:

ОК-1 - владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;
ОК-10 - использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования
ОК-12 - владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией ;

- Профессиональных:

ПК-2 - осваивать методики использования программных средств для решения практических задач;
ПК-4 - разрабатывать модели компонентов информационных систем, включая модели баз данных;
ПК-5 - проектно-технологическая деятельность:

разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных,

использовать современные инструментальные средства и техноло-

гии программирования;
В результате освоения содержания дисциплины «Системный анализ» студент должен:

Знать:

- что из себя представляют технологические и производственные системы;

- в чем состоит отличие между простыми и сложными системами;

- понимать роль и назначение математического моделирования;

- знать методы построения широкого класса математических моделей, используемых для изучения сложных систем;

- применять приемы алгоритмизации и программирования с использованием алгоритмических языков высокого уровня.
Уметь:

- использовать полученные знания при исследовании сложных технологических и производственных систем;

- производить декомпозицию сложных систем на простейшие составляющие системы;

- анализировать связи и взаимодействие между составляющими сложной системой;

- моделировать процессы и операции, происходящие в системе;

- находить пути оптимизации работы систем
Владеть:

определять параметры материальных потоков, характеризующих качество и свойства производимой продукции, определять параметры технологических операций, изменение которых позволяет управлять качеством производимой продукции, составлять параметрические модели технологических и производственных операций и процессов, уметь строить математические модели различного класса.

СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4.7 зачетных единиц.

Вид учебной работы		Трудоемкость дисциплины		Семестры (кол-во недель в семестре)
Вид учебной работы		Всего часов	Из них в интер-активной форме	5 (18)
Аудиторные занятия (всего)		90
в том числе:	Лекции (Л)	41	20
	Лабораторные работы (ЛР)	36	10
	Практические занятия (ПЗ)	18
Самостоятельная работа студента (СРС) (всего), в том числе:		75
СРС в семестре:	Курсовой проект (КП)	-
	Курсовая работа (КР)	-
	Расчетно-графические работы (РГР)	-
	Реферат (РЕФ)	-
	Другие виды самостоятельной работы	-
СРС в сессию:	Экзамен
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)		Экзамен
Общая трудоемкость, ч.		170

Общая трудоемкость, зачетные единицы		4.7

4.2. Разделы дисциплины, виды занятий и формируемые компетенции

№ п./п.	Наименование раздела дисциплины	Л	ЛР	ПЗ	СРС	Всего часов (без экзамена)	Формируемые компетенции (ОК, ПК)
1	Структуры и закономерности их функционирования и развития	2			4	6	(ОК–1); (ПК–4, 2)
2	Методы и модели теории систем	2			4	6	(ОК–10,12); (ПК–5)
3	Информационный подход к анализу систем	2			4	6	(ОК–10,12); (ПК–2
4	Сущность системного подхода	2			4	6	(ОК–1); (ПК–47)
5	Применение методов дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа для исследования больших систем	10	10	5	17	42	(ОК–1,10); (ПК–5)
6	Применение методов активного эксперимента для анализа больших систем	6	8	4	17	35	(ОК–12); (ПК–4)
7	Применение теории массового обслуживания для анализа больших систем	12	18	9	17	56	(ОК–10); (ПК–4)
Всего часов		41	36	18	75	170

Содержание дисциплины

Применение теории массового обслуживания для анализа больших систем

Стохастическое моделирование однофазных, одноканальных СМО без приоритетов

Стохастическое моделирование однофазных, многоканальных СМО без приоритетов

Стохастическое моделирование однофазных, одноканальных СМО с относительными приоритетами

Стохастическое моделирование СМО общего вида

Аналитические модели СМО

Структуры и закономерности их функционирования и развития

Структуры и закономерности их функционирования и развития. Определение системы, структуры системы. Виды и формы представления структур. Классификация систем. Закономерности свойства систем. Принцип обратной связи. Принцип целеобразования.

Методы и модели теории систем

Методы и модели теории систем. Основные понятия. Классификация методов моделирования систем. Методы качественного оценивания систем. Методы количественного оценивания систем. Элементы теории адаптивных систем.

Информационный подход к анализу систем

Информационный подход к анализу систем. Теория информационного поля. Дискретные информационные модели. Закономерности целостности и иерархической упорядоченности

Сущность системного подхода

Сущность системного подхода и системного анализа. Принципы системного анализа. Понятие о методике системного анализа. Задачи системного анализа.

Применение методов дисперсионного, корреляционного и

регрессионного анализа для исследования больших систем
Применение методов дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа для исследования больших систем. Выборочный метод. Статистические оценки параметров распределения. Расчет сводных характеристик выборки. Оценивание и проверка статистических гипотез. Стандартные критерии значимости, доверительные интервалы. Однофакторный дисперсионный анализ. Двухфакторный дисперсионный анализ. Методы корреляционного и регрессионного анализа

Применение методов активного эксперимента для анализа

больших систем
Планирование эксперимента. Полный факторный эксперимент. Дробный факторный эксперимент. Ортогональное центральное композиционное планирование

Применение теории массового обслуживания для анализа

больших систем
Применение теории массового обслуживания для анализа больших систем. Стохастическое моделирование однофазных, одноканальных СМО без приоритетов. Стохастическое моделирование однофазных, многоканальных СМО без приоритетов. Стохастическое моделирование однофазных, одноканальных СМО с относительными приоритетами. Стохастическое моделирование СМО общего вида. Аналитические модели СМО

Тематический план практических занятий

№ п./п.	№ раздела дисциплины	Темы практических (семинарских) занятий	Трудоемкость, ч.	Формы текущего контроля успеваемости
1.	5	Проведение обработки статистических данных. Проверка основных статистических гипотез	2	Алгоритм решения задачи
2.	5	Однофакторный дисперсионный анализ	2	Алгоритм решения задачи
3.	5	Построение парной линейной регрессии	2	Алгоритм решения задачи
4.	5.	Построение парной нелинейной регрессия	2	Алгоритм решения задачи
5.	5	Построение множественной линейной регрессия	2	Алгоритм решения задачи
6.	6	Планирование о обработка результатов активного эксперимента	4	Алгоритм решения задачи
7.	7	Построение основных стохастических моделей СМО	4	Алгоритм решения задачи

4.5.Тематический план лабораторных работ

№ п./п.	№ раздела дисциплины	Темы практических (семинарских) занятий	Трудоемкость, ч.	Формы текущего контроля успеваемости
1.	5	Проведение обработки статистических данных. Проверка основных статистических гипотез	4	Отчет по работе и ее защита
2.	5	Однофакторный дисперсионный анализ	4	Отчет по работе и ее защита
3.	5	Построение парной линейной регрессии	4	Отчет по работе и ее защита
4.	5.	Построение парной нелинейной регрессия	4	Отчет по работе и ее защита
5.	5	Построение множественной линейной регрессия	4	Отчет по работе и ее защита
	6	Планирование о обработка результатов активного эксперимента	8	Отчет по работе и ее защита
6.	7	Построение основных стохастических моделей СМО	8	Отчет по работе и ее защита

Соответствие компетенций, формируемых при изучении дисциплины, и видов занятий с учетом форм контроля

Перечень компетенций	Виды занятий						Формы контроля
Перечень компетенций	Л	ЛР	ПЗ	КР	КП	СРС	Формы контроля
ОК1	+	+				+	Опрос на лекции, устный ответ на практическом занятии. Проверка конспекта
ОК6	+	+					Отчет по практической работе
ОК10	+	+					Устный ответ на практическом занятии
ОК11	+	+					Опрос на лекции
ОК12	+					+	Отчет по практической работе
ОК13	+					+	Опрос на лекции, устный ответ на практическом занятии. Проверка конспекта
ПК1		+				+	Контрольное задание на практическом занятии
ПК2	+					+	Опрос на лекции
ПК3	+	+					Устный ответ на практическом занятии.
ПК4	+					+	Контрольное задание на практическом занятии
ПК5		+				+	Отчет по практической работе
ПК6	+					+	Опрос на лекции

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Проведение лекций, практических занятий сопровождается демонстрацией презентаций с применением мультимедийного оборудования. Выполнение заданий для самостоятельной работы осуществляется с использованием информационно-справочных систем, электронных библиотек и справочников. Решение заданий для самостоятельной работы предусматривает использование прикладных математических программ (Mathcad, Excel и пр.)

Содержание УМКД предусматривает изучение настоящей дисциплины в виде лекций, семинарских (практических) занятий, самостоятельной работы. Основной упор делается на решении задач по соответствующим темам, включая самостоятельную работу с учебником и с задачником.

Промежуточная аттестация может проводиться в устной, письменной или рейтинговой формах. Студенты, не прошедшие промежуточную аттестацию, к экзамену (зачету) не допускаются. Зачеты и экзамены проводятся в письменной форме. Типовые задачи для экзамена приведены в соответствующем разделе настоящего УМКД. Типовой экзаменационный билет содержит 3 задания по всем основным темам курса. При оценке письменных экзаменационных работ студентов следует придерживаться следующих критериев: за каждое задание билета выставляется балл в диапазоне от 0 до 1 с шагом 0,1. Например, если задача решена наполовину, то ставится 0,5 балла, если задача решена с незначительной ошибкой – ставится 0,8 или 0,9, за полностью правильно решенную задачу ставится 1 балл. Далее подсчитывается сумма баллов. Если сумма баллов меньше 1, то ставится оценка «неудовлетворительно» («незачтено»), от 1,0 до 1,9 – «удовлетворительно» (и более – «зачтено»), от 2,0 до 2,5 – «хорошо», 2,6 и выше – «отлично».

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
Самостоятельная работа по дисциплине «Системы реального времени» предполагает: выполнение студентами домашних заданий, типовых семестровых расчетов, контрольных работ. Самостоятельная работа студентов предполагает изучение теоретического и практического материала по актуальным вопросам дисциплины. Рекомендуется самостоятельное изучение учебной и научной литературы, использование справочной литературы и интернет-ресурсов. Контрольные работа и типовые расчеты предоставляются в течение семестра, в срок, определяемый графиком учебного процесса, до проведения экзамена.

При выдаче заданий на самостоятельную работу используется дифференцированный подход к студентам. Перед выполнением студентами самостоятельной внеаудиторной работы преподаватель проводит инструктаж по выполнению задания, который включает: цель здания, его содержание, сроки выполнения, ориентировочный объем работы, основные требования к результатам работы, критерии оценки. В процессе инструктажа преподаватель предупреждает студентов о возможных типичных ошибках, встречающихся при выполнении задания. Инструктаж проводится преподавателем за счет объема времени, отведенного на изучение дисциплины.

Самостоятельная работа осуществляется индивидуально.

Контроль самостоятельной работы организуется в двух формах:

самоконтроль и самооценка студента ;
контроль со стороны преподавателей (текущий и промежуточный). Текущий контроль осуществляется на практических занятиях, промежуточный контроль осуществляется на зачете, экзамене в письменной (устной) форме.

Критериями оценки результатов самостоятельной работы студента являются:

уровень освоения студентом учебного материала;
умения студента использовать теоретические знания при выполнении практических задач;
сформированность умений;
оформление материала в соответствии с требованиями.

Самостоятельная работа студентов
Рабочей программой дисциплины «Системы искусственного интеллекта» предусмотрена

самостоятельная работа студентов в объеме 90 часов. Самостоятельная работа проводится с целью углубления знаний по дисциплине и предусматривает:

– чтение студентами рекомендованной литературы и усвоение теоретического материала дисциплины;

– подготовку к практическим занятиям;

– выполнение индивидуальных заданий;

– подготовку к контрольным работам, зачету и экзаменам. С самого начала изучения дисциплины студент должен четко уяснить, что без систематической самостоятельной работы успех невозможен.

Эта работа должна регулярно начинаться сразу после лекционных и практических занятий, дабы закрепить пройденный только что материал. После усвоение теоретического материала можно приступить к самостоятельному решению задач из учебников и пособий, входящих в список основной литературы.
Виды самостоятельной работы студентов
1. Проработка конспектов лекций.

2. Изучение учебника и учебных пособий.

3. Работа на компьютере с обучающей программой.

4. Самостоятельная работа на компьютере.

5. Подготовка и написание реферата.

6. Выполнение контрольной работы.

7. Выполнение курсовой работы или проекта
Формы контроля
1 Комбинированный опрос.

2. Тестовый контроль на компьютере.

3. Дифференцированный зачет.

4. Проверка заданий на компьютере.

5. Проверка реферата.

6. Проверка контрольной работы

Перечень тем для самостоятельной работы
1. Классификация и основные понятия СМО

2. Однофазная, одноканальная СМО без приоритетов

3. Однофазная, многоканальная СМО без приоритетов

4. Однофазная, одноканальная СМО с относительным приоритетом

5. СМО общего вида
Контрольные вопросы для проверки самостоятельной работы студентов
1.Определение генеральной и выборочной совокупностей. Способы отбора случайных величин в выборку.

2. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма частот.

3. Понятия несмещенности, эффективности и состоятельности статистических оценок.

4. Генеральная и выборочная средние. Групповая и общая средние.

5. Генеральная и выборочная дисперсии. Групповая, внутригрупповая, межгрупповая и общая дисперсии.

6. Сложение дисперсий.

7. Доверительная вероятность и доверительный интервал.

8. Статистическая гипотеза. Ошибки первого и второго рода. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы.

9. Критическая область (односторонняя и двухсторонняя). Область принятия гипотезы. Критические точки.

10 Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей.

11. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности.

12. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей.

13. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности.

14. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей.

15. Основная цель и укрупненный алгоритм однофакторного дисперсионного анализа.

16.Общая дисперсия. Алгоритм расчета.

17 Остаточная дисперсия. Алгоритм расчета.

18. Факторная дисперсия. Алгоритм расчета.

19. Оценка влияния фактора по критерию Фишера.

20 Понятия корреляции в «узком» и «широком» смысле и регрессии.

21. Алгоритм расчета выборочного коэффициента парной корреляции.

22. Выборочное корреляционное отношение

23. Коэффициент множественной корреляции.

24. Коэффициенты парной и частной корреляции.

25. Определение параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Описание алгоритма решения.

26. Построение квазилинейных и нелинейных уравнений регрессии методом «выравнивания».

27. Алгоритм проверки адекватности уравнения регрессии при отсутствии параллельных опытов.

_____________________________________________________

28. Полный факторный эксперимент. Составление расширенной матрицы планирования для случая трех факторов.

29. Укрупненный алгоритм полного факторного эксперимента.

30. Алгоритм проверки воспроизводимости эксперимента (полный факторный)

31.Алгоритм построения уравнения регрессии (полный факторный эксперимент).

32. Алгоритм проверки адекватности уравнения регрессии (полный факторный эксперимент).

33. Дробный факторный эксперимент. Полуреплика для случая трех факторов. Генерирующее соотношение. Определяющий контраст. Построение расширенной матрицы планирования.

34. Дробный факторный эксперимент. Четверть реплика для случая четырех факторов. Генерирующие соотношения. Определяющий и обобщенный определяющий контрасты. Построение расширенной матрицы планирования.

35. Планирование второго порядка. Ортогональный центральный композиционный план. Случай трех факторов. Построение расширенной матрицы планирования.

36. Планирование второго порядка. Ортогональный центральный композиционный план. Алгоритм проверки воспроизводимости эксперимента.

37. Планирование второго порядка. Ортогональный центральный композиционный план. Алгоритм построения уравнения регрессии.

38. Планирование второго порядка. Ортогональный центральный композиционный план. Алгоритм проверки адекватности квадратичной модели.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ:
а) Основная литература
1. Грачев Ю.П., Плаксин Ю.М. Математические методы планирования экспериментов. – Москва.: ДеЛи принт, 2009. – 293 с.

2. Бородин А.В. Математическая статистика/ Учебное пособие. – М.: МГУПБ, 2002.- 53 с.

3. Бородин А.В. Статистические методы исследования в прикладной биотехнологии/ Учебное пособие. – М.: МГУПБ, 2002.- 72 с.

4. Бородин А.В., Никитина М.А. Информационные технологии производств по переработке биосырья/ Учебное пособие. – М.: МГУПБ, 2008.- 261 с.

5. Бородин А.В. Моделирование систем массового обслуживания / Учебное пособие. М., МГУПБ, 2007.- 105 с.

6. Бородин А.В. Статистические методы исследования в прикладной биотехнологии/ Учебное пособие. М., МГУПБ, 2000.

7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая школа, 2002 .- 387 с.

8. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М., Высшая школа, 2002. – 298 с.
б) Дополнительная литература
9. Ивашкин Ю.А., Протопопов И.И., Бородин А.В. и др. Моделирование производственных процессов мясной и молочной промышленности.- М.: ВО «Агропромиздат», 1987. – 23 с..

10. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В., Краюхина Т.С., Аббакумова Н.В. Планирование и математическая обработка результатов активного эксперимента, Учебное пособие. М., МГАПБ, 1994. -53 с.

11. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. М., Мир, 1980 г.

12. Джонсон Н., Лион ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы планирования эксперимента. М., Мир, 1981 г.

13. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М., Финансы и статистика, 1983 г.

14. В.Н. Волкова, А.А. Денисов. Основы теории систем и системного анализа: Учебник. Изд. 2-е переработанное и дополненное. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001.-512с.

15. Жариков О.Н., Королевская В.И., Хохлов С.Н. Системный подход к управлению: учебное пособие для вузов / Под ред. В.А. Персианова. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -62 с.16. Игнатьева А.В., Максимов М.М. Исследования систем управления: Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 200.-514с.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

№ п./п.	Наименование оборудованных учебных кабинетов, лабораторий	Перечень оборудования и технических средств обучения
1.	Лекционная аудитория с видеопроектором и компьютерный класс.	Персональные компьютеры в количестве 30 штук, плакаты

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Комплексное изучение предлагаемой студентам учебной дисциплины «Системы реального времени» предполагает овладение материалами лекций, приобретение практических навыков работы при исследовании, анализе систем и моделей, выполнении индивидуальных самостоятельных заданий.

Процесс по освоению всей совокупности теоретического и практического материала по дисциплине должен быть реализован в течение одного семестра и, проходить в соответствии с предложенным планом.

Каждая новая тема сначала объясняется преподавателем, рассматривается на примерах, затем, для закрепления полученных на занятии знаний, студенты выполняют соответствующие упражнения и получают домашние задания. Полученные оценки за выполненные упражнения и домашние задания являются одной из основ для выставления промежуточной аттестации. Экзамен (зачет) проводится в форме компьютерного тестирования и (или) выполнения контрольных заданий по пройденным темам.

В ходе лекций раскрываются основные теоретические вопросы программы дисциплины, делаются акценты на наиболее сложные и интересные положения изучаемого материала. Материалы лекций являются базовыми для подготовки к экзамену (зачету).

Для закрепления полученных теоретических и практических знаний студентам в течение всего учебного года предлагаются индивидуальные задания (типовые семестровые расчеты) самостоятельной работы. Консультирование по выполнению индивидуальных заданий может проводится через электронный обмен сообщениями, посредством Интернет. Контроль выполненных заданий осуществляется либо непосредственно на занятиях, либо на консультациях.

Методические рекомендации по использованию дополнительной литературы

Следует обратить внимание на то, что в списке дополнительной литература приведены учебные пособия более глубокого и подробного изложения материала, а также учебные пособия по отдельным главам дисциплины. Это позволит учащимся более подробно и детально изучить материал, а также поможет без особых затруднений выполнять задания для самостоятельной работы и семестровые типовые расчеты.

В список дополнительной литературы вошли пособия по вопросам использования искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности. Данный аспект является необходимым для понимания применения аппарата математических разделов в будущей профессиональной сфере учащихся.

В период изучения дисциплины студенты выполняют тестовые, контрольные и индивидуальные задания.

При проведении практических занятий студентам предоставляется различный материал информационного и справочного типа.

Рабочая программа составлена с учетом требований Федерального Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) третьего поколения по направлению подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника

Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры «___»_________20___ г., протокол № _____.
Разработчик: проф. Бородин А.В.

Кафедра Информационных технологий и автоматизированных систем
Зав.кафедрой проф. Благовещенская М.М.
Рабочая программа согласована с УМК факультета ______________
Председатель УМК факультета _______________________________________

(подпись, Ф.И.О.)

(по принадлежности направления, специальности/специализации (профиля))

Рабочая программа одобрена на заседании совета факультета «___»______20___ г., протокол № _____.
Председатель совета факультета ____________________________________

(подпись, Ф.И.О.)

(по принадлежности направления, специальности/специализации (профиля)).

Добавить документ в свой блог или на сайт

	Рабочая программа учебной дисциплины «Анализ финансово- хозяйственной деятельности» Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта (далее – фгос)...		Рабочая программа учебной дисциплины анализ финансово-хозяйственной деятельности 2011 г Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта по специальности...
	Рабочая программа учебной дисциплины анализ финансово-хозяйственной деятельности 2011 г Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта по специальности...		Рабочая программа учебной дисциплины «анализ финансовой отчетности» Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины по выбору вариативной части профессионального цикла студентам очной формы...
	Рабочая программа учебной дисциплины «комплексный экономический анализ... Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины вариативной части профессионального цикла студентам очной формы обучения...		Рабочая программа учебной дисциплины «Учет, анализ и аудит внешнеэкономической деятельности» Основная цель изучения дисциплины “Учет, анализ и аудит внешнеэкономической деятельности” заключается в изучении особенностей и специфики...
	Рабочая программа учебной дисциплины гражданское процессуальное право... Рабочая программа учебной дисциплины одобрена на заседании кафедры трудового, экологического права и гражданского процесса		Учебной дисциплины пс рпуд рабочая программа учебной дисциплины (модуля)... Математические методы в экономике, экономика труда, экономика организаций и предприятий, бухгалтерский учет, анализ и аудит, налоги...
	Рабочая программа учебной дисциплины материаловедение 2013 рабочая... Рабочая программа учебной дисциплины «Материаловедение» разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта...		Рабочей программы учебной дисциплины рабочая программа учебной дисциплины «Конкурентное право» Требования к подготовленности обучающегося к освоению содержания учебной дисциплины (пререквизиты)
	Рабочей программы учебной дисциплины рабочая программа учебной дисциплины «Банковское право» Требования к подготовленности обучающегося к освоению содержания учебной дисциплины (пререквизиты)		Рабочей программы учебной дисциплины рабочая программа учебной дисциплины «Конкурентное право» Требования к подготовленности обучающегося к освоению содержания учебной дисциплины (пререквизиты)
	Рабочая программа учебной дисциплины литература название учебной дисциплины Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта (далее фгос)...		Рабочая программа учебной дисциплины химия 2012г рабочая программа... Государственное образовательное учреждение среднего профессионального образования Ярославской области
	Рабочая программа учебной дисциплины физика 2012 рабочая программа... Государственное образовательное учреждение среднего профессионального образования Ярославской области Пошехонский сельскохозяйственный...		Рабочая программа учебной дисциплины составлена на основании основных... Рабочая программа учебной дисциплины составлена на основании основных образовательных программ специальности 030301 «Психология»,...

Рабочая программа учебной дисциплины «системый анализ»

Методические рекомендации по использованию дополнительной литературы

Похожие: