Методические рекомендации к выполнению письменных работ студентами
Скачать 0.92 Mb.
|
Проверка гипотез. Задачи индуктивной статистики заключаются в том, чтобы определять, насколько вероятно, что две выборки принадлежат к одной популяции, т.е. определять, достаточно ли велика разность между средними значениями двух распределений. Это нужно для объяснения различий между популяциями действием независимой переменной, а не случайностью, связанной с малым объемом выборки. При этом возможны две гипотезы: 1) Нулевая гипотеза (Н0), согласно которой разница между распределениями недостоверна; предполагается, что различие недостаточно значительно, и поэтому распределения относятся к одной и той же популяции, а независимая переменная не оказывает никакого влияния; 2) Альтернативная гипотеза (Hx). В соответствии с этой гипотезой различия между обоими распределениями достаточно значимы и обусловлены влиянием независимой переменной. Основной принцип метода проверки гипотез состоит в том, что выдвигается нулевая гипотеза Н0, с тем чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу H1. Действительно, если результаты статистического теста, используемого для анализа разницы между средними, окажутся таковы, что позволят отбросить Н0, это будет означать, что верна Н1 т.е. выдвинутая рабочая гипотеза подтверждается. В гуманитарных науках принято считать, что нулевую гипотезу можно отвергнуть в пользу альтернативной гипотезы, если по результатам статистического теста вероятность случайного возникновения найденного различия не превышает 5 из 100. Если же этот уровень достоверности не достигается, считают, что разница вполне может быть случайной и поэтому нельзя отбросить нулевую гипотезу. Для того чтобы судить о том, какова вероятность ошибиться, принимая или отвергая нулевую гипотезу, применяют статистические методы, соответствующие особенностям выборки. Так, для количественных данных при распределениях, близких к нормальным, используют параметрические методы, основанные на таких показателях, как средняя и стандартное отклонение. В частности, для определения достоверности разницы средних для двух выборок применяют метод Стьюдента, а для того чтобы судить о различиях между тремя или большим числом выборок, — тест F, или дисперсионный анализ. Если же мы имеем дело с неколичественными данными или выборки слишком малы для уверенности в том, что популяции, из которых они взяты, подчиняются нормальному распределению, тогда используют непараметрические методы — критерий χ2 (хи-квадрат) для качественных данных и критерии знаков, рангов, Манна-Уитни, Вилкоксона и др. для порядковых данных. Кроме того, выбор статистического метода зависит от того, являются ли те выборки, средние которых сравниваются, независимыми (т. е., например, взятыми из двух разных групп испытуемых) или зависимыми (т. е. отражающими результаты одной и той же группы испытуемых до и после воздействия или после двух различных воздействий). Уровни достоверности (значимости). Тот или иной вывод с некоторой вероятностью может оказаться ошибочным, причем эта вероятность тем меньше, чем больше имеется данных для обоснования этого вывода. Таким образом, чем больше получено результатов, тем в большей степени по различиям между двумя выборками можно судить о том, что действительно имеет место в той популяции, из которой взяты эти выборки. Однако обычно используемые выборки относительно невелики, и в этих случаях вероятность ошибки может быть значительной. В гуманитарных науках принято считать, что разница между двумя выборками отражает действительную разницу между соответствующими популяциями лишь в том случае, если вероятность ошибки для этого утверждения не превышает 5%, т.е. имеется лишь 5 шансов из 100 ошибиться, выдвигая такое утверждение. Это так называемый уровень достоверности (уровень надежности, доверительный уровень) различия. Если этот уровень не превышен, то можно считать вероятным, что выявленная нами разница действительно отражает положение дел в популяции (отсюда еще одно название этого критерия — порог вероятности). Для каждого статистического метода этот уровень можно узнать из таблиц распределения критических значений соответствующих критериев (t, χ2 и т.д.); в этих таблицах приведены цифры для уровней 5% (0,05), 1% (0,01) или еще более высоких. Если значение критерия для данного числа степеней свободы оказывается ниже критического уровня, соответствующего порогу вероятности 5%, то нулевая гипотеза не может считаться опровергнутой, и это означает, что выявленная разница недостоверна. Параметрические методы. Метод Стьюдента (f-тест). Это параметрический метод, используемый для проверки гипотезы достоверности разницы средних при анализе количественных данных о популяциях с нормальным распределением и с одинаковой вариансой. К сожалению, метод Стьюдента слишком часто используют для малых выборок, не убедившись предварительно в том, что данные в соответствующих популяциях подчиняются закону нормального распределения (например, результаты выполнения слишком легкого задания, с которым справились все испытуемые, или же, наоборот, слишком трудного задания не дают нормального распределения). Метод Стьюдента различен для независимых и зависимых выборок. Независимые выборки получаются при исследовании двух различных групп испытуемых. В случае независимых выборок для анализа разницы средних применяют формулу где М1 — среднее арифметическое значение первой выборки; М2 — среднее арифметическое значение второй выборки; s1 — стандартное отклонение для первой выборки; s2 — стандартное отклонение для второй выборки; nl и n2 — число элементов в первой и второй выборках. Теперь осталось лишь найти в таблице значений t (см. таблицу) величину, соответствующую n-2 степеням свободы, где n — общее число испытуемых в обеих выборках, и сравнить эту величину с результатом расчета по формуле. Если наш результат больше, чем значение для уровня достоверности 0,05 (вероятность 5%), найденное в таблице, то можно отбросить нулевую гипотезу (Н0) и принять альтернативную гипотезу (Н1) т.е. считать разницу средних достоверной. Если же, напротив, полученный при вычислении результат меньше, чем табличный (для n-2 степеней свободы), то нулевую гипотезу нельзя отбросить и, следовательно, разница средних недостоверна. Степени свободы. Для того чтобы свести к минимуму ошибки, в таблицах критических значений статистических критериев в общем количестве данных не учитывают те, которые можно вывести методом дедукции. Оставшиеся данные составляют так называемое число степеней свободы, т. е. то число данных из выборки, значения которых могут быть случайными. Так, если сумма трех данных равна 8, то первые два из них могут принимать любые значения, но если они определены, то третье значение становится автоматически известным. Если, например, значение первого данного равно 3, а второго -1, то третье может быть равным только 4. Таким образом, в такой выборке имеются только две степени свободы. В общем случае для выборки в n данных существует п-1 степень свободы. Если у нас имеются две независимые выборки, то число степеней свободы для первой из них составляет n1-1, а для второй — n2-1. А поскольку при определении достоверности разницы между ними опираются на анализ каждой выборки, число степеней свободы, по которому нужно будет находить критерий t в таблице, будет составлять (n1+n2)-2. Если же речь идет о двух зависимых выборках, то в основе расчета лежит вычисление суммы разностей, полученных для каждой пары результатов (т.е., например, разностей между результатами до и после воздействия на одного и того же испытуемого). Поскольку одну (любую) из этих разностей можно вычислить, зная остальные разности и их сумму, число степеней свободы для определения критерия t будет равно n-1. Метод Стьюдента для зависимых выборок. К зависимым выборкам относятся, например, результаты одной и той же группы испытуемых до и после воздействия независимой переменной. Для определения достоверности разницы средних в случае зависимых выборок применяется следующая формула: где d — разность между результатами в каждой паре; d — сумма этих частных разностей; d2 — сумма квадратов частных разностей. Полученные результаты сверяют с таблицей t, отыскивая в ней значения, соответствующие n-1 степени свободы; n — это в данном случае число пар данных Перед тем как использовать формулу, необходимо вычислить для каждой группы частные разности между результатами во всех парах, квадрат каждой из этих разностей, сумму этих разностей и сумму их квадратов. Дисперсионный анализ (тест F Снедекора). Метод Снедекора — это параметрический тест, используемый в тех случаях, когда имеются три или большее число выборок. Сущность этого метода заключается в том, чтобы определить, является ли разброс средних для различных выборок относительно общей средней для всей совокупности данных достоверно отличным от разброса данных относительно средней в пределах каждой выборки. Если все выборки принадлежат одной и той же популяции, то разброс между ними должен быть не больше, чем разброс данных внутри их самих. В методе Снедекора в качестве показателя разброса используют вариансу (дисперсию). Поэтому анализ сводится к тому, чтобы сравнить вариансу распределений между выборками с вариансами в пределах каждой выборки, или: t=.....; =.....; p..... (<, =, > ?) 0,05; недостоверно где σ2между — варианса средних каждой выборки относительно общей средней; σ2внутри — варианса данных внутри каждой выборки. Если различие между выборками недостоверно, то результат должен быть близок к I. Чем больше будет F по сравнению с 1, тем более достоверно различие. Таким образом, дисперсионный анализ показывает, принадлежат ли выборки к одной популяции, но с его помощью нельзя выделить те выборки, которые отличаются от других. Для того чтобы определить те пары выборок, разница между которыми достоверна, следует после дисперсионного анализа применить метод Шеффе. Поскольку, однако, этот весьма ценный метод требует достаточно больших вычислений, мы рекомендуем для ознакомления с ним обратиться к какому-либо специальному пособию по статистике. Непараметрические методы. Метод χ2 («хи-квадрат»). Для использования непараметрического метода χ2 не требуется вычислять среднюю или стандартное отклонение. Его преимущество состоит в том, что для применения его необходимо знать лишь зависимость распределения частот результатов от двух переменных; это позволяет выяснить, связаны они друг с другом или, наоборот, независимы. Таким образом, этот статистический метод используется для обработки качественных данных. Кроме того, с его помощью можно проверить, существует ли достоверное различие между числом людей, справляющихся или нет с заданиями какого-то интеллектуального теста, и числом этих же людей, получающих при обучении высокие или низкие оценки; между числом больных, получивших новое лекарство, и числом тех, кому это лекарство помогло; и, наконец, существует ли достоверная связь между возрастом людей и их успехом или неудачей в выполнении тестов на память и т. п. Во всех подобных случаях этот тест позволяет определить число испытуемых, удовлетворяющих одному и тому же критерию для каждой из переменных. Для этого метода нет ограничений, свойственных методу Стьюдента: он может применяться и в тех случаях, когда распределение не является нормальным, а выборки невелики. Теоретические частоты (Т). Метод χ2 состоит в том, что оценивают, насколько сходны между собой распределения эмпирических и теоретических частот. Если разница между ними невелика, то можно полагать, что отклонения эмпирических частот от теоретических обусловлены случайностью. Если же, напротив, эти распределения будут достаточно разными, можно будет считать, что различия между ними значимы и существует связь между действием независимой переменной и распределением эмпирических частот. Для вычисления χ2 определяют разницу между каждой эмпирической и соответствующей теоретической частотой по формуле а затем результаты, полученные во всех таких сравнениях, складывают: Следует, однако, отметить, что если число степеней свободы больше 1, то критерий х2 нельзя применять, когда в 20 или более процентах случаев теоретические частоты меньше 5 или когда хотя бы в одном случае теоретическая частота равна 0. Критерий знаков (биномиальный критерий). Критерий знаков — это еще один непараметрический метод, позволяющий легко проверить, повлияла ли независимая переменная на выполнение задания испытуемыми, при этом методе сначала подсчитывают число испытуемых, у которых результаты снизились, а затем сравнивают его с тем числом, которого можно было ожидать на основе чистой случайности. Далее определяют разницу между этими двумя числами, чтобы выяснить, насколько она достоверна. При подсчетах результаты, свидетельствующие о повышении эффективности, берут со знаком плюс, а о снижении — со знаком минус; случаи отсутствия разницы не учитывают. Расчет ведется по следующей формуле: где Х — сумма «плюсов» или сумма «минусов»; п/2 — число сдвигов в ту или в другую сторону при чистой случайности один шанс из двух. 0,5 — поправочный коэффициент, который добавляют к X, если X<п/2, или вычитают, если X>п/2. Критерий рангов позволяет проверить, является ли порядок следования каких-либо событий или результатов случайным, или же он связан с действием какого-то фактора, не учтенного исследователем. С помощью этого критерия можно, например, определить, случаен ли порядок чередования мужчин и женщин в очереди. В нашем опыте этот критерий позволил бы узнать, не чередуются ли плохие и хорошие результаты каждого испытуемого опытной группы после воздействия каким-то определенным образом или не приходятся ли хорошие результаты в основном на начало или конец испытаний. При работе с этим критерием сначала выделяют такие последовательности, в которых подряд следуют значения меньше медианы, и такие, в которых подряд идут значения больше медианы. Далее по таблице распределения R (от англ, runs-последовательности) проверяют, обусловлены ли эти различные последовательности только случайностью. При работе с порядковыми данными используют такие непараметрические тесты, как тест U (Манна-Уитни) и тест Т Вилкоксона. Тест U позволяет проверить, существует ли достоверная разница между двумя независимыми выборками после того, как сгруппированные данные этих выборок классифицируются и ранжируются и вычисляется сумма рангов для каждой выборки. Что же касается критерия Т, то он используется для зависимых выборок и основан как на ранжировании, так и на знаке различий между каждой парой данных. Такие данные чаще всего получаются при ранжировании количественных данных, которые нельзя обработать с помощью параметрических тестов. 3.4 Корреляционный анализ При изучении корреляций стараются установить, существует ли какая-то связь между двумя показателями в одной выборке (например, между ростом и весом детей или между уровнем IQ и школьной успеваемостью) либо между двумя различными выборками (например, при сравнении пар близнецов), и если эта связь существует, то сопровождается ли увеличение одного показателя возрастанием (положительная корреляция) или уменьшением (отрицательная корреляция) другого. Иными словами, корреляционный анализ помогает установить, можно ли предсказывать возможные значения одного показателя, зная величину другого. С этой целью можно использовать два разных способа: параметрический метод расчета коэффициента Браве-Пирсона (r) и вычисление коэффициента корреляции рангов Спирмена - rs, который применяется к порядковым данным, т.е. является непараметрическим. Однако разберемся сначала в том, что такое коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до -1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1, а при полной отрицательной — минус 1. На графике этому соответствует прямая линия, проходящая через точки пересечения значений каждой пары данных. В случае же если эти точки не выстраиваются по прямой линии, а образуют «облако», коэффициент корреляции по абсолютной величине становится меньше единицы и по мере округления этого облака приближается к нулю. В случае если коэффициент корреляции равен 0, обе переменные полностью независимы друг от друга. В гуманитарных науках корреляция считается сильной, если ее коэффициент выше 0,60; если же он превышает 0,90, то корреляция считается очень сильной. Значимость коэффициента корреляции зависит от количества испытуемых. При исследовании большой выборки корреляция может быть значимой при коэффициенте 0,3 – 0,4. Чем выборка больше, тем достовернее величина полученного коэффициента корреляции. Существуют таблицы с критическими значениями коэффициента корреляции Браве-Пирсона и Спирмена для разного числа степеней свободы (оно равно числу пар за вычетом 2, т. е. n-2). Лишь в том случае, если коэффициенты корреляции больше этих критических значений, они могут считаться достоверными. Так, для того чтобы коэффициент корреляции 0,70 был достоверным, в анализ должно быть взято не меньше 8 пар данных (=n-2=6) при вычислении r и 7 пар данных (=n-2=5) при вычислении rs. Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что сущность этих двух коэффициентов несколько различна. Отрицательный коэффициент r указывает на то, что эффективность чаще всего тем выше, чем время реакции меньше, тогда как при вычислении коэффициента rs требовалось проверить, всегда ли более быстрые испытуемые реагируют более точно, а более медленные — менее точно. Коэффициент корреляции Браве-Пирсона (r) — это параметрический показатель, для вычисления которого сравнивают средние и стандартные отклонения результатов двух измерений. При этом используют формулу (у разных авторов она может выглядеть по-разному) где ΣXY — сумма произведений данных из каждой пары; n-число пар; X — средняя для данных переменной X;Y— средняя для данных переменной YSx — стандартное отклонение для распределения х; Sy — стандартное отклонение для распределения у Коэффициент корреляции рангов Спирмена (rs) — это непараметрический показатель, с помощью которого пытаются выявить связь между рангами соответственных величин в двух рядах измерений. Этот коэффициент рассчитывать проще, однако результаты получаются менее точными, чем при использовании r. Это связано с тем, что при вычислении коэффициента Спирмена используют порядок следования данных, а не их количественные характеристики и интервалы между классами. Дело в том, что при использовании коэффициента корреляции рангов Спирмена (rs) проверяют только, будет ли ранжирование данных для какой-либо выборки таким же, как и в ряду других данных для этой выборки, попарно связанных с первыми (например, будут ли одинаково «ранжироваться» студенты при прохождении ими как психологии, так и математики, или даже при двух разных преподавателях психологии?). Если коэффициент близок к +1, то это означает, что оба ряда практически совпадают, а если этот коэффициент близок к -1, можно говорить о полной обратной зависимости. Коэффициент rs вычисляют по формуле где d — разность между рангами сопряженных значений признаков (независимо от ее знака), а — число пар. Обычно этот непараметрический тест используется в тех случаях, когда нужно сделать какие-то выводы не столько об интервалах между данными, сколько об их рангах, а также тогда, когда кривые распределения слишком асимметричны и не позволяют использовать такие параметрические критерии, как коэффициент r (в этих случаях бывает необходимо превратить количественные данные в порядковые). Итак, мы рассмотрели различные параметрические и непараметрические статистические методы, используемые в исследованиях. Наш обзор был весьма поверхностным, и главная задача его заключалась в том, чтобы стало понятно, что статистика не так страшна, как кажется, и требует в основном здравого смысла. Таблицы значений критериев и дополнительные разъяснения можно найти в специальных руководствах (см. список литературы).
Контрольная работа - это форма проверки знаний по отдельным вопросам изучаемой дисциплины, своего рода письменный экзамен. При написании контрольной работы удобнее всего пользоваться рекомендованными преподавателем учебниками и конспектами лекций, так как вопросы контрольной составляются на основе стандартной программы курса обучения. В некоторых случаях контрольная работа может быть представлена в виде тестов. Контрольная работа еще не предполагает навыков исследовательского умения, ответы на вопросы контрольной работы должны демонстрировать добротное знание и понимание существа рассматриваемой проблемы, правильное решение задач. Оформление контрольной работы обычно предполагает указание фамилии и группы выполнившего, приведение текста задания и самого ответа. Контрольная работа может оцениваться по балльной системе или быть зачтенной/незачтенной. Оценки контрольной работы обычно влияют на итоговый зачет по предмету, либо сами являются формой зачета. Объем контрольной работы колеблется от 5 до 10 страниц печатного текста. Контрольная работа может быть выполнена как "от руки", так и в печатном виде, что, более предпочтительно. Особое значение контрольная работа приобретает для студентов заочной формы обучения, так как требует сосредоточенной работы над вопросами изучаемого курса, что помогает включиться в круг проблем данной дисциплины.
5.1 Общие требования Следующей по сложности после контрольной работы в вузе является реферат. В изначальном смысле реферат - это краткое изложение содержания первичного документа (или его части) с основными фактическими сведениями. В вузе роль первичного документа выполняет какое-либо научное издание, монография, статья. Второе значение этого понятия - доклад на определенную тему, включающий обзор соответствующих литературных и других источников, далее будем называть это вид работы «реферат-доклад». Обычно студент сталкивается и с той, и с другой формой реферата. Перед началом выполнения задания следует уточнить его специфику у своего преподавателя. Прежде чем выбрать тему реферата, определите свой интерес, над какой проблемой Вы хотели бы поработать, более глубоко изучить, и сформулируйте тему. Перед началом работы над рефератом следует наметить небольшой план и подобрать литературу. Прежде всего, воспользуйтесь литературой, рекомендованной учебной программой, а затем расширьте список источников, не забудьте использовать реферативные и специальные журналы, где Вы найдете новейшую научную информацию. Заглавие реферата может определять следующими параметрами:
Реферат составляется по следующему примерному плану:
Если же реферат выполняется по нескольким источникам (реферат-доклад), необходимо написать вводную часть, раскрывающую общие подходы к рассматриваемой проблеме, и показать те особенности темы, которые вы собираетесь раскрыть, основываясь на реферируемых источниках, в конце работы сделать обобщающие выводы и заключения. Также необходимо в реферате-докладе оформлять ссылки на каждый реферируемый источник. Наиболее удобный способ оформления ссылок при выполнении реферата- после цитаты или упоминания в квадратных скобках указать номер источника по списку литературы, приведенному в конце работы, а через точку после номера указать цитируемые или реферируемые страницы. Например: [2. С. 24-25]. (См. подробнее в подпункте 2.9). Обычно в реферате избегают вводных, общих фраз (например, «автор статьи рассматривает…»), излагают материал кратко и точно. Умение отделять основную информацию от второстепенной - одно из основных требований к реферирующему. Хорошие результаты в выработке умения выделять основную информацию дает известный прием, названный условно фильтрацией и сжатием текста, который включает в себя две операции:
Основное отличие реферата от реферируемого текста - отсутствие избыточного материала, то есть удаление отдельных слов или частей текста, не несущих значимой информации, а также замена развернутых оборотов текста более лаконичными сочетаниями (свертывание). При выполнении реферата по источнику на иностранном языке фамилии, названия учреждений, организаций, фирм и другие собственные имена в тексте реферата приводят на языке оригинала. 5.2 Структура и оформление реферата Обычно объем реферата как учебной работы - от 5 до 25 печатных страниц. Разделение текста на подразделы и его оглавление при выполнении реферата по одному источнику не обязательно, при выполнении реферата-доклада желательно структурировать текст и предварить его оглавлением, которое должно следовать за титульным листом. Титульный лист реферата должен отражать название вуза, название факультета и кафедры, на которой выполняется данная работа, название реферата, фамилию и группу выполнившего, фамилию и ученую степень проверяющего. После текста реферата следует привести список реферируемых источников с указанием их полных библиографических данных. Примерный план реферата: 1. Титульный лист. 2. План-оглавление. 3. Введение. Дается постановка вопроса, объясняется выбор темы, ее актуальность и значимость, указываются цель и задачи реферата, дается характеристика используемой литературы. 4. Основная часть. Состоит из нескольких разделов. Каждый раздел основной части раскрывает отдельную проблему или одну из ее сторон и логически является продолжением предыдущего. Допускается включение таблиц, графиков, схем. 5. Заключение. Подводятся итоги или дается обобщенный вывод по теме реферата, даются рекомендации 6. Список литературы. При написании реферата используются не менее 8-10 различных источников. 5.3 Критерии оценки реферата При оценке Вашего труда преподавателя интересует:
По усмотрению преподавателя рефераты могут быть заслушаны и обсуждены на семинарах, а также может быть использовано индивидуальное собеседование преподавателя со студентом. 6. ВЫПОЛНЕНИЕ КУРСОВОЙ РАБОТЫ 6.1 Общие требования Курсовая работа – это первое самостоятельное исследование студента, оформленное в виде научного отчета. Курсовая работа является обязательной частью учебного плана. |
Похожие:
 | Методические рекомендации по выполнению курсовой работы: Курсовая... Примерная тематика и методические рекомендации для подготовки курсовых работ и рефератов | | Методические рекомендации к выполнению домашних письменных работ Методические указания предназначены для организации семинарских занятий по курсу «Психология делового общения» для факультетов технических... |
| Методические рекомендации к выполнению домашних письменных работ Методические указания предназначены для организации семинарских занятий по курсу «Психология делового общения» для факультетов технических... |  | Методические рекомендации по оформлению письменных работ и подготовке... Методические указания предназначены в помощь студентам для системного овладения ими навыками самостоятельной научной работы и содержат... |
| Методические рекомендации по оформлению письменных работ и подготовке... Методические указания предназначены в помощь студентам для системного овладения ими навыками самостоятельной научной работы и содержат... | | Методические рекомендации по написанию письменных работ Краснодар-2013 Начальная профессиональная подготовка и введение в специальность: Методические рекомендации по написанию письменных работ –Краснодар,... |
| Методические указания по выполнению курсов ых работ по дисциплине «теория управления» Методические указания предназначены для выполнения курсовой работы студентами направления подготовки бакалавриат 081100. 62 «г осударственное... | | Методические указания по написанию, оформлению и защите письменных работ Методические рекомендации предназначены для студентов специальностей «Право и организация социального обеспечения», «Таможенное дело»,... |
| Методические рекомендации по подготовке и оформлению письменных работ... Методические рекомендации предназначены в помощь студентам специальности 080105 «Финансы и кредит» инаправления бакалавриата 080100... | | Методические рекомендации для студентов при выполнении прочих письменных работ Во время учебного процесса студенты выполняют ряд письменных работ. Это курсовая работа, реферат, эссе, домашнее задание, контрольная... |
| Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по курсу «Теоретические... Методические рекомендации по выполнению курсовой работы разработаны в соответствии со стандартами и учебными планами по направлению... | | Методические рекомендации по выполнению письменных работ [Текст]... Для тех, кто пишет реферат, контрольную, курсовую или дипломную работу, диссертацию |
| Электронный учебно-методический комплекс специальность: 190701. 65... Контрольная работа №1. Методические рекомендации по выполнению контрольных работ студентами заочного отделения | | Методические рекомендации по проведению научно-практических исследований... Методические рекомендации по выполнению самостоятельных работ на индивидуальные темы |
| Методические рекомендации по выполнению контрольных работ по дисциплине... Методические рекомендации по выполнению контрольных работ по дисциплине «Психология и педагогика» для студентов всех специальностей... | | Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по дисциплине... Методические рекомендации по выполнению курсовых работ по дисциплине «Основы предпринимательской деятельности» для студентов естественнонаучного... |
