Анализ данных

ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»

Факультет политических наук и социологии

Кафедра социологических наук

Учебно-методический комплекс по дисциплине

АНАЛИЗ ДАННЫХ

по направлению 040200.62 – «Социология»

Кемерово

2008

СОГЛАСОВАНО:	СОГЛАСОВАНО:
Декан факультета политических наук и социологии Ф. И.О. _________________________ «_____»__________________ 200__г.	Первый проректор КемГУ _______________________ «_____»__________________ 200__г.
УМК обсуждено и одобрено Ученым советом факультете политических наук и социологии Протокол №___ от «___»_________200__г. Председатель ученого совета факультета, Декан факультета политических наук и социологии Ф. И.О. _____________________ «_____»__________________ 200__г.	УМК обсуждено и одобрено Научно-методическим советом КемГУ Протокол №___ от «___»_________200__г. Председатель НМС, первый проректор КемГУ ______________________ «_____» ___________________ 200 __г.

ОБСУЖДЕНО:	РАССМОТРЕНО:
Зав. кафедрой социологических наук _________________________ «_____»__________________ 200__г.	Председатель методической комиссии Ф. И.О_______________________________ «_____»__________________ 200__г.
УМК обсуждено и одобрено На заседании кафедры социологических наук Протокол №___ от «___»_________200__г. Зав. кафедрой социологических наук __________________________ «_____»__________________ 200__г.	УМК обсуждено и одобрено Методической комиссией факультета политических наук и социологии Протокол №___ от «___»_________200__г.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Рабочая программа учебной дисциплины

1. 1. Пояснительная записка

1.2. Тематический план прохождения курса

1. 3. Темы курса и их содержание

1. 4. Темы семинарских занятий и рефератов

1. 5. Список основной учебной литературы по курсу

1. 6. Литература по курсу «Анализ данных» (дополнительная)

2. Учебно-методические материалы

2. 1. Методические указания к семинарам

2. 2. Методические советы преподавателям

2. 3. Контрольно-измерительные материалы.

3. Методические рекомендации по организации учебной аудиторной и внеаудиторной самостоятельной работы студентов

4. Конспект лекций или учебно-методический материал по дисциплине

5. Дополнения, изменения к программе по учебной дисциплине

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»

Факультет политических наук и социологии

Кафедра социологических наук

«Утверждаю»

Декан факультета ПНиС

_____________________

«__» ________ 2008 г.

Рабочая программа

по дисциплине «Социология молодежи»

для направления 040200.62 – «Социология» цикл ЕН. Р.2

факультет политических наук и социологии

курс_2______ экзамен 4 семестр

семестр 4
лекции _18 (часов)
семинарские занятия _18 (часов)
самостоятельные занятия _44_ (часа)
всего _80__ (часов)

Составитель:

– канд. социол. наук,

старший преподаватель

кафедры социологических наук

Кемерово 2008

Рабочая программа составлена в соответствии с Требованиями Государственного образовательного стандарта высшего образования к обязательному минимуму содержания и уровня подготовки студентов бакалавров по направлению 040200.62 – «Социология».

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры социологических наук

Протокол № от « » 200____ г.

Зав. кафедрой

социологических наук __________________

(подпись, Ф. И.О.)

Одобрено методической комиссией факультета политических наук и социологии

Протокол № _________ от «_____»__________ 200__ г.

Председатель _______________________________

(подпись, Ф. И.О.)

1. 1. Пояснительная записка

Учебный курс «Анализ данных» читается студентам-бакалаврам второго курса факультета политических наук и социологии, по направлению 040200.62 – «Социология». Программа разработана в соответствии с Требованиями Государственного образовательного стандарта высшего образования к минимуму содержания и уровню подготовки студентов бакалавров.

Цель курса: изучение основных приемов и методов работы с информацией социологических исследований и массовых опросов.

Задачи курса:

• изучить основные приемы работы с социологическими данными;

• выявить возможности и ограничения социологических методов.

Основные понятия, изучаемые в программе курса: анализ данных, статистическая закономерность, статистическая гипотеза, корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, типологический анализ, социальные установки.

Программа предусматривает изучение курса в форме смешанного курса лекционных и семинарских занятий. Самостоятельная работа студентов включает работу с конспектами лекций, учебной литературы. Контроль знаний студентов осуществляется на семинарских занятиях. Изучение курса проходит в четвертом семестре, в объёме – 36 часа; из них: 18 часов – лекции; 18 часов – семинары. Итоговая форма контроля экзамен. Самостоятельная работа студентов в объёме 44 часов.

1.  2. Тематический план прохождения курса

«Анализ данных»

№ п/п	Название и содержание разделов, тем, модулей	Формы контроля
Общий /часы/	Аудиторная работа
лекции	практич. (или семинарские)	лабораторные
1	Анализ данных. Математические методы в социологии	2	2	-	-
2	Понятие статистической закономерности	4	2	2	-
3	Социологические задачи, решаемые математической статистикой	4	2	2	-
4	Описательная статистика	3	2	1	-
5	Анализ связей между номинальными признаками	3	2	1	-
6	Регрессионный анализ	3	1	2	-
7	Дисперсионный анализ	3	1	2	-
8	Факторный анализ	3	1	2	-
9	Кластерный анализ	3	1	2	-
10	Дискриминантный анализ	3	1	2	-
11	Типологический анализ	3	1	2	-
12	Методы анализа информации неколичественных исследований	2	2	-	-
	Итого:	36 экзамен	18	18	-

1.3. Темы курса и их содержание

1.  Анализ данных. Математические методы в социологии

Понятие «анализ данных». Адекватность применения математических методов для обработки данных. Методы анализа данных. Логическая формализация и математическая формализация данных.

2.  Понятие статистической закономерности

Понятие статистической закономерности. Методы оценивания и измерения статистических взаимосвязей. Таблица сопряженности как инструмент анализа взаимосвязи. Методы получения различных типов процентов, их познавательные возможности.

Проверка статистических гипотез о взаимозависимости признаков. Коэффициент хи-квадрат и производные от него. Оценка значимости значений коэффициентов сопряженности. Ограничения возможности работы с хи-квадрат. Коэффициенты сопряженности Гудмена-Краскала.

Коэффициенты ранговой корреляции, их специфика и познавательные возможности.

Различные подходы к группировке значений количественных переменных.

3.  Социологические задачи, решаемые математической статистикой

Особенности представления социологических данных для статистического анализа. Понятие «переменная». Соотношение вопросов социологических анкет и переменных. Требования к переменным. Основные характеристики переменных. Матрица данных.

Различные методы вычисления процентных распределений – процент от числа опрошенных, процент от числа ответивших, кумулятивный процент.

Методы измерения, использующиеся в социологических исследованиях.

4.  Описательная статистика

Одномерные частотные распределения как метод анализа социологических и опросных данных.

Статистические характеристики одномерных частотных распределений. Особенности применения, познавательные возможности, ограничения.

Использование графических форм представления одномерных частотных распределений. Одномерные статистики при построении простейших статистических моделей.

Проблема разбиения диапазона изменения признака на интервалы.

Кумулята. Проблема пропущенных значений. Меры средней тенденции и отвечающие им модели.

Меры разброса и отвечающие им модели.

5.  Анализ связей между номинальными признакам.

Анализ номинальных данных как одна из главных задач социолога.

Роль номинальных данных в социологии.

Соотношение между причинно-следственными отношениями и формальными методами их изучения.

О понятии таблицы сопряженности.

Классификация задач анализа связей номинальных признаков.

Понимание отсутствия связи между признаками как их статистической независимости.

Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза.

Коэффициенты связи, основанные на понятии энтропии.

6.  Регрессионный анализ

Основные идеи регрессионной модели. Модель линейной регрессии. Оценка качества модели, интерпретация и оценки коэффициентов регрессии, уровень значимости коэффициентов.

«Выбросы» в регрессионных моделях: возможные причины возникновения и методы корректировки.

Ограничения регрессионной модели - мультиколинеарность, гомоскедастичность.

Причины возникновения, возможные последствия в социологических моделях, методы корректировки.

Использование неколичественных данных в регрессионной модели. Возможности и правила создания фиктивных переменных (DUMMY-переменные). Интерпретация регрессионных коэффициентов для фиктивных переменных. Понятие контрольной группы.

Нелинейные зависимостей. Причины возникновения, примеры различных форм нелинейных зависимостей в социологических данных.

Модель логистической регрессии. Интерпретация коэффициентов логистической регрессии. Особенности показателя качества модели логистической регрессии.

7.  Дисперсионный анализ

Разбиение суммы квадратов.

Многофакторный дисперсионный анализ. Эффекты взаимодействия.

Ковариационный анализ.

Многомерные планы: многомерный дисперсионный и ковариационный анализ.

Суммы значений переменной и дисперсионного анализа.

Нормальность распределения.

Однородность дисперсии.

Однородность дисперсии и ковариации. Сферичность и сложная симметрия.

Методы дисперсионного анализа.

8.  Факторный анализ

Идея латентных переменных в социологии. Метод факторного анализа как

модель латентных переменных. Различные подходы к определению числа факторов.

Процент объясненной дисперсии как показатель качества факторной модели.

Факторный анализ как метод понижения размерности пространства признаков.

Индивидуальные значения факторов. Факторы как социологические индексы.

Вращение матрицы факторных нагрузок.

9.  Кластерный анализ

Основная цель кластерного анализа. Проверка статистической значимости. Области применения. Объединение (древовидная кластеризация). Иерархическое дерево. Меры расстояния. Правила объединения или связи. Двувходовое объединение. Метод K средних.

10.  Дискриминантный анализ

Основная цель дискриминантного анализа.

Вычислительный подход.

Пошаговый дискриминантный анализ.

Интерпретация функции дискриминации для двух групп.

Дискриминантные функции для нескольких групп.

Классификация.

11.  Типологический анализ

Типологический метод как метод познания, категория методологии науки.

Типологизация в эмпирической социологии. О понятиях эмпирическая и теоретическая типологизация. Теоретическая типологизация как мысленное конструирование идеальных типов и как построение типологии, типов посредством обобщения эмпирических данных различных исследований.

Типологический анализ как один из способов реализации в эмпирической социологии типологического метода познания в контексте поиска знания о типах, проверки гипотезы о существовании типов в определенном, заданном исследователем, смысле.

Одна из дефиниций понятия типологический анализ. Уровни ее декомпозиции исходя из следующего определения: Типологический Анализ (ТА) – совокупность методов изучения социальных объектов (или явлений), позволяющих выделить социально значимые, внутренне однородные, качественно отличные друг от друга группы эмпирических объектов, характеризующиеся типообраующими признаками, природа которых различна, и интерпретируемые как носители различных типов изучаемого явления.

Соотношение понятий «тип», «типология» и «типологический анализ». Экзогенные и эндогенные понятия в типологическом анализе. Различные дефиниции понятия «типология» в контексте его развития. Экзогенные понятия внешние по отношению к процедуре проведения типологического анализа не требующие однозначной интерпретации.

Эндогенные понятия – внутренние по отношению к процедуре, требующие однозначной эмпирической интерпретации.

12.  Методы анализа информации неколичественных исследований

Методологические подходы к анализу данных качественных исследований.

Валидность неколичественной социологической информации. Особенности информации, собранной методами глубинного интервью, групповых дискуссий (фокус-групп), наблюдения.

Методы обработки данных фокус-групп и глубинных интервью. Поэтапный анализ. Параллельный анализ. Вертикальный и горизонтальный методы анализа данных.

Лингвистический анализ. Контент-анализ. Кодирование качественных данных. Анализ видео - и аудиозаписи фокус-группы. Виды отчетов по результатам фокус-групп.

Стенограммы фокус-групп.

Методы анализа данных наблюдения.

Методы анализа документов. Традиционный (неформализованный, понимающий, качественный) анализ. Ограничения и возможности традиционных методов анализа.

Логика качественного анализа документальных источников.

Формализованный анализ (контент-анализ) текста. Преимущества метода контент-анализа по сравнению с неформализованными методами анализа текста. Виды контент-анализа. Обеспечение достоверности результатов при использовании метода контент-анализа: разработка и пилотаж кодификатора и инструкции для кодировщиков.

1.4. Темы семинарских занятий и рефератов

Семинар 1

Тема: Понятие статистической закономерности

1.  Понятие статистической закономерности

2.  Проверка статистических гипотез о взаимозависимости признаков

3.  Коэффициент хи-квадрат и производные от него

4.  Коэффициенты ранговой корреляции, их специфика и познавательные возможности

Семинар 2

Тема: Социологические задачи, решаемые математической статистикой

1. Понятие «переменная». Требования к переменным

2. Различные методы вычисления процентных распределений

3. Методы измерения, использующиеся в социологических исследованиях

Семинар 3

Тема: Описательная статистика

1.  Одномерные частотные распределения

2.  Проблема разбиения диапазона изменения признака на интервалы

3.  Кумулята

4.  Меры разброса и отвечающие им модели

Семинар 4

Тема: Анализ связей между номинальными признаками

1.  Роль номинальных данных в социологии

2.  Таблицы сопряженности

3.  Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза

4.  Коэффициенты связи, основанные на понятии энтропии

Семинар 5

Тема: Регрессионный анализ

1.  Основные идеи регрессионной модели

2.  «Выбросы» в регрессионных моделях

3.  Ограничения регрессионной модели

4.  Нелинейные зависимостей

5.  Модель логистической регрессии

Семинар 6

Тема: Дисперсионный анализ

1.  Многофакторный дисперсионный анализ

2.  Ковариационный анализ

3.  Однородность дисперсии и ковариации

4.  Методы дисперсионного анализа

Семинар 7

Тема: Факторный анализ

1.  Метод факторного анализа как модель латентных переменных

2.  Факторный анализ как метод понижения размерности пространства признаков

3.  Индивидуальные значения факторов

4.  Факторы как социологические индексы

Семинар 8

Тема: Кластерный анализ

1.  Основная цель кластерного анализа

2.  Проверка статистической значимости. Области применения

3.  Меры расстояния. Правила объединения или связи. Двувходовое объединение. Метод K средних

Семинар 9

Тема: Дискриминантный анализ

1.  Основная цель дискриминантного анализа

2.  Пошаговый дискриминантный анализ

3.  Дискриминантные функции для нескольких групп

Семинар 10

Тема: Типологический анализ

1.  Типологизация в эмпирической социологии

2.  Соотношение понятий «тип», «типология» и «типологический анализ»

3.  Экзогенные и эндогенные понятия в типологическом анализе

1. 5. Список основной учебной литературы по курсу

«Анализ данных»

Учебная литература в библиотеке КемГУ:

Сведения об учебниках	Количество экземпляров в библиотеке на момент утверждения программы
Наименование, гриф	Автор	Год издания
Толстова, социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками / . – М.: Научный мир, 2000. – 352 с.		2000	12

1. 6. Литература по курсу «Анализ данных»

(дополнительная)

1.  Адамов, анализа нечисловой информации «САНИ» / // Социология: 4М (методология, методика, математическое моделирование). – 1991. – № 2. – С. 86-104.

2.  Аргунова, регрессионный анализ в социологии / . – М.: ИСАН СССР, 1990.

3.  Батыгин, о качественной социологии / , И. Ф. Девятко // Социологический журнал. – 1994. – № 2. – С. 28-42.

4.  Батыгин, по методологии социологических исследований: учебник / . – М., 1996.

5.  Бочаров, логики / , . – М.: Космополис, 1994.

6.  Гмурман, к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / . – М.: Высшая школа, 1998.

7.  Гмурман, вероятностей и математическая статистика/ . – М.: Высшая школа, 1998.

8.  ДА-система (Детерминационный анализ). – М.: Фирма «Контекст», 1997.

9.  Девятко, социологического исследования: учебное пособие для вузов / . – Екатеринбург: Изд-во Уральского университета, 1998.

10.  Девятко, объяснения и логика социологического исследования / . – М.: Институт социологического образования и др., 1996.

11.  Девятко, социологического исследования / . – Екатеринбург, Изд-во Урал. ун-та, 1998. – С. 158-171.

12.  Задорин, сценарно-прогностический мониторинг: методологические основания и организационная схема / И. В, Задорин // Вопросы социологии. – 1994. – Вып. 5. – С. 27-49.

13.  Ивченко, статистика: учебное пособие для ВТУЗов / , . – М.: Высшая школа, 1992.

14.  Калинина, статистика / В, Н. Калинина, В. Ф. Панкин. – М.: Высшая школа, 1998.

15.  Капица, и прогнозы будущего / , С. П. Курдюмов, . – М.: Наука, 1997.

16.  Клишина, анализа соответствий в обработке нечисловой информации / // Социология: 4М (методология, методы, математические модели). – 1991. – № 2. – С. 105-118.

17.  Ковалев, методы в полевых социологических исследованиях / , . – М.: Логос, 1999.

18.  Колемаев, вероятностей и математическая статистика / , . – М.: Инфра-М, 1997.

19.  Компьютерное моделирование социально-политических проблем. –М.: Интерпракс, 1994.

20.  Лакутин, связи номинальных признаков, основанные на моделях прогноза и понятии энтропии / , Ю. Н. Толстова. – М.: ИС РосАН, 1992.

21.  Литтл, Р. Дж. Статистический анализ данных с пропусками / Р. Дж. Литтл, Д. Б Рубин. – М.: Финансы и статистика, 1991.

22.  Моделирование социальных процессов. – М.: Изд-во рос. экон. академии, 1993.

23.  Мосичев, формулировки вопроса на результаты эмпирических социологических исследований (аналитический обзор) / А. В. Мосичев // Методология и методы социологических исследований. – ИСРосАН, 1996. – С. 20-38.

24.  Никаноров, концептуального проектирования систем организационного управления / // Социология: 4М (методология, методы, математические модели). – 1995. – № 7-8.

25.  Плотинский, и эмпирические модели социальных процессов: учебное пособие / . – М.: Логос, 1998.

26.  Применение факторного и классификационного анализа для типологизации социальных явлений. – Новосибирск: ИЭиОПП СО АН СССР, 1976.

27.  Ростовцев, структур социологических данных. Устойчивость / , , // Анализ и моделирование экономических процессов переходного периода в России. – Новосибирск: ИЭиОПП, 1997. – С. 174-208.

28.  Семенова, методы: введение в гуманистическую социологию / . – М.: Добросвет, 1998.

29.  Степин, науки и техники / , В. Г. Горохов, . – М.: Контакт-Альфа, 1995.

30.  Татарова, анализа данных в социологии / Г. Г. Татарова. – М., 1998.

31.  Толстова, социологических данных / . – М.: ИСРосАН, 1994.

32.  Толстова, моделирования, системного анализа «качественной» социологии: возможность стыковки (на примере метода репертуарных решеток) / // Социология: 4М (методология, методы, математические модели. – 1997 – № 8. – С. 66-85.

33.  Толстова, в социологии / . – М.: Инфра-М, 1998.

34.  Толстова, и методы анализа данных социологического исследования: учебное пособие / . – М.: ГАУ им. С. Орджоникидзе, 1996.

35.  Толстова, подход к определению понятия социологического измерения / // Методология и методы социологических исследований (итоги работы поисковых проектов г. г.). – М.: ИСоцРАН, 1996. – С. 66-95.

36.  Толстова, моделирования в работе социолога: логический аспект / // Социология: 4М (методология, методы, математические модели). – 1996. – № 7. – С. 66-85.

37.  Тюрин, анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, . – М.: Инфра-М, 1998.

38.  Штомпка, П. Социология социальных изменений / П. Штомпка. – М.: Аспект Пресс, 1996.

39.  Ядов, рассуждения о теоретических предпочтениях / В. А. Ядов // Социологический журнал. – 1995. – № 2. – С.70-72.

40.  Ядов, и методы качественного анализа данных / В. А. Ядов// Социология: 4М (методология, методы, математические модели). – 1991. – № 1. – С. 14-31.

41.  Ядов, социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности / В. А, Ядов. – М.: Добросвет, 1998.

42.  Ярская-Смирнова, Е. Социокультурный анализ нетипичности / Е. Ярская-Смирнова. – Саратов: Саратовский технологический университет, 1997.

Электронные источники в сети Интернет

1.  Гуманитарный Интернет портал [Электрон. ресурс]. – Режим доступа: www. *****

2.  Журнал «Социологические исследования» [Электрон. ресурс]. – Режим доступа: http://socis. *****

3.  «Журнал социологии и социальной антропологии» [Электрон. ресурс]. – 2008. – Режим доступа: http://www. soc. *****/publications/jssa

4.  Журнал «Социальная реальность» (электронная версия 2006 г., изд-во «ФОМ») [Электрон. ресурс]. – 2006. – Режим доступа: http://socreal. *****/?link=PAST_RELEASES

2. Учебно-методические материалы

2. 1. Методические указания к семинарам

Семинары проводить с акцентом на проработку ключевых вопросов темы. Социолог должен уметь определить критерии и показатели различных социологических данных.

Поощряются активные формы работы на семинарах, вопросы и обсуждения.

Обращать внимание на дополнительные вопросы, которые могут возникать у студентов в ходе и по завершению семинарских занятий. Постараться не пропускать заданные вопросы без внимания и / или совместного обсуждения. После завершения докладов следует не забывать уточнять источники и литературу, которую студенты использовали при подготовке к занятию.

2. 2. Методические советы преподавателям

Важно, чтобы студенты поняли содержание предмета и объекта изучаемой дисциплины. Рекомендуется придерживаться определенной хронологической последовательности подачи материала.

Учитывая специфику курса при его освоении, большое внимание уделяется самостоятельной креативной работе с обработкой социологических данных. Акцент при самостоятельной работе ставится на визуализации теоретических и практических материалов, развитии навыков оценивания и контроля.

Необходимо максимально ориентировать студентов, на работу с периодической научной литературой, анализ печатных и Интернет источников.

В подаче лекционного материала использовать примеры, которые отражают междисциплинарную связь. Методы самопроверки (тестирование, экспресс-опросы и самоопросы по типу «вопрос-ответ») способствуют успешному освоению учебного курса. Студентам можно рекомендовать ведение «словника» основных понятий и важных примечаний.

2. 3. Контрольно-измерительные материалы.

Примерные вопросы к зачету по курсу «Анализ данных»

1. Анализ данных. Математические методы в социологии.

2. Понятие статистической закономерности.

3. Выборочный метод. Требования, предъявляемые к выборочным данным.

4. Основные способы организации выборки. Ошибки выборки.

5. Статистическая группировка. Ряды распределения. Табличное и графическое представление данных.

6. Выборочные оценки параметров генеральной совокупности: мода, медиана, среднее арифметическое, дисперсия, среднеквадратичное отклонение.

7. Нормальный закон распределения. Стандартизация данных.

8. Стандартные ошибки выборочных оценок. Доверительная вероятность и доверительный интервал. Определение необходимого и достаточного объема выборки.

9. Понятие статистической гипотезы. Виды статистических гипотез.

10. Общая схема проверки статистических гипотез.

11. Назначение и задачи корреляционного анализа. Свойства корреляции. Общая схема корреляционного анализа.

12. Анализ парной и множественной корреляции количественных признаков, рангов.

13. Анализ сопряженности дихотомических признаков, номинальных признаков.

14. Назначение и задачи регрессионного анализа. Общая схема регрессионного анализа

15. Назначение, задачи и алгоритм дисперсионного анализа.

16. Назначение, задачи факторного анализа. Методы факторного анализа. Общая схема факторного анализа.

17. Назначение кластерного анализа. Основные методы и общая схема кластерного анализа.

18. Язык анализа данных

19. Типологический анализ

20. Измерение социальных установок: шкала Луи Терстоуна, Эмори Богардуса, Луи Гуттмана.

21. Индексы при сборе и анализ данных.

22. Социологическая информация. Типы эмпирических данных.

23. Понятие шкалы. Номинальная, порядковая, «метрическая» шкалы.

24. Ранжирование как составная часть анализа. Сравнение моделей ранжирования.

Критерии оценки ответов на экзамене

«отлично»

- знание теории вопроса, умение анализировать проблему в социально-политическом аспекте, соотносить теоретический материал с практикой социальной деятельности.

- умение применять основные положения теории вопроса при анализе социальных ситуаций;

- умение содержательно грамотно излагать суть ответа.

«хорошо»

- знание основных теоретических положений вопроса,

- умение анализировать социальный, психологический, нравственно-этический и методический материал;

- умение содержательно и грамотно излагать суть вопроса.

«удовлетворительно»

- общее представление о теории вопроса;

- неполнота анализа материала.

«неудовлетворительно»

- незнание теории и истории вопроса;

- отсутствие умения анализировать психолого-педагогический и методический материал.

3. Методические рекомендации по организации учебной аудиторной и внеаудиторной самостоятельной работы студентов

4. Конспект лекций или учебно-методический материал по дисциплине

5. Дополнения, изменения к программе по учебному курсу

«Анализ данных»

Сведения о переутверждении РП на текущий учебный год и регистрация изменений

№ изменения	Учебный год	Содержание изменений	Преподаватель-разработчик программы	Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры Протокол	Внесенные изменения утверждаю: Первый проректор КемГУ (декан) « » 200_ г.
				№ « » 200 г.

Примечание:

Тексты изменений прилагаются к тексту рабочей программы обязательно. В случае отсутствия изменений и дополнений вместо содержания изменений вносится запись «Принята без изменений».

Хранение и использование

1. Рабочие программы по дисциплинам систематизировано накапливаются и хранятся на кафедрах, в составе учебно-методических комплексов по дисциплинам.

2. Основными пользователями рабочих программ по дисциплинам кафедр, являются – профессорско-преподавательский состав, студенты всех форм обучения.