Основная образовательная программа высшего профессионального образования подготовки специалиста (стр. 6 )

уметь вычислять вероятности случайных событий, находить законы распределения вероятностей дискретных и непрерывных случайных величин, оценивать вероятности с помощью закона больших чисел, применять выборочный метод для обработки результатов экспериментов, находить оценки неизвестных статистических параметров, применять статистический критерий для проверки статистических гипотез, находить уравнение регрессии;

владеть основными приемами создания вероятностных моделей случайных явлений и методами обработки статистических данных для научных и практических выводов;

иметь представление об истории развития теории вероятностей и математической статистики и их месте в современной математике, об их огромном прикладном значении, о некоторых философских аспектах развития математического знания.

Содержание разделов и тем

№	Тема или раздел	Содержание
1.	I. Теория вероятностей Случайные события	Пространство элементарных событий. Алгебра событий. Аксиоматическое определение вероятности. Свойства вероятностной меры. Классическое определение вероятности. Геометрическое определение вероятности. Статистическое определение вероятности. Понятие условной вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Формулы Байеса. Схема независимых испытаний с двумя исходами. Формула Бернулли. Наиболее вероятное число «успехов». Предельные теоремы схемы Бернулли: локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа, теоремы Пуассона и Бернулли. Последовательность зависимых испытаний.
2.	Случайные величины.	Определение случайной величины. Закон распределения и функция распределения вероятностей. Примеры дискретных распределений: биномиальное, геометрическое, гипергеометрическое, распределение Пуассона. Абсолютно непрерывные случайные величины. Примеры абсолютно непрерывных распределений: равномерное, нормальное, показательное, распределение Коши, Лапласа, Стьюдента. Многомерные случайные величины. Независимость случайных величин. Функции случайных величин. Плотность суммы, произведения и частного независимых случайных величин Числовые характеристики случайных величин. Условные распределения. Производящая и характеристическая функция случайной величины. Закон больших чисел. Центральные предельные теоремы.
3.	Случайные процессы	Понятие о случайных процессах. Задача о случайных блужданиях. Случайные процессы и их классификация. Марковские цепи. Пуассоновский и винеровский случайный процесс.
4.	II. Математическая статистика Выборочный метод	Задачи математической статистики. Способы сбора статистических данных. Вариационные ряды и их графическое изображение. Общие сведения о выборочном методе в математической статистике. Выборочные числовые характеристики.
5.	Статистические оценки параметров распределения	Понятие статистической оценки. Требования, предъявляемые к оценкам. Методы получения точечных оценок неизвестных параметров распределения. Интервальное оценивание. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии нормального распределения.
6.	Статистическая проверка статистических гипотез	Принцип практической уверенности. Статистическая гипотеза и общая схема её проверки. Статистические критерии для проверки статистических гипотез.

Общая трудоемкость – 82 часа.

Составитель: к. ф.-м. наук, доцент

ДС. Ф.7 Численные методы.

Цель данной дисциплины - дать студентам представление о приближенных и в первую очередь численных методах решения задач.

В результате изучения дисциплины студент должен:

-  знать постановки задач, условия применимости методов их решения. Теоретические обоснования этих методов, условия сходимости итерационных методов и их алгоритмы;

-  уметь записывать алгоритмы решения задач на алгоритмических языках и в табличной форме;

-  уметь оценивать погрешности вычислений;

-  иметь навык

Краткое содержание дисциплины.

Численные методы решения нелинейных уравнений. Графический и аналитический методы отделения корней. Уточнение корней методом половинного деления, методом хорд, методом касательных, комбинированным методом, методом итераций. Сходимость методов. Оценка погрешностей. Устойчивость методов решения нелинейных уравнений.

Численные методы решения систем линейных уравнений Конечные и итерационные методы решения СЛАУ. Метод Гаусса, метод главных элементов, метод простых итераций, метод Зейделя. Оценка погрешностей методов простых итераций и Зейделя, сходимость этих методов.

Приближение функций. Интерполяция методами Лагранжа и Ньютона, аппроксимация с помощью метода наименьших квадратов. Построение многочленов наилучшего равномерного приближения степени не выше первой. Понятие о сплайн-интерполяции. Задача обратной интерполяции. Интерполяция кубическими сплайнами.

Численное дифференцирование Постановка задачи численного дифференцирования. Вычисление значений производной в узлах интерполяции и вне узлов. Численное дифференцирование на основе формул Тейлора, Лагранжа, Ньютона. Оценки погрешностей. Сравнительная характеристика формул численного дифференцирования.

Вычисление производных второго порядка и выше на основе формул Лагранжа и Ньютона. Оценки погрешностей.

Численное интегрирование Метод прямоугольников, оценка погрешности. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса. Метод трапеций, метод Симпсона, оценки погрешностей этих методов. Вычисление определенных интегралов методом Монте-Карло.

Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений Постановка задачи. Условия существования и единственности решения уравнения вида y’=f(x, y). Классификация методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Эйлера, различные подходы к построению разностной схемы Эйлера. Модификации метода Эйлера. Геометрический смысл метода Эйлера. Оценки погрешностей. Семейство методов Рунге-Кутты второго порядка. Метод Рунге-Кутты четвертого порядка. Геометрический смысл.

Численное интегрирование

Разработка алгоритмов численного интегрирования в табличном процессоре и на языке программирования Pascal.

Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений

Приближенно-аналитические методы решения дифференциальных уравнений. Метод Пикара. Разработка алгоритма численного решения ОДУ методом Эйлера-Коши с итерацией.

Общая трудоемкость: 130 часов.

Разработчик: , кандидат физико-математических наук, доцент.

ДПП. ДС. Ф.5 Исследование операций

Цель курса: дать студентам представление о современной проблематике теории исследования операций.

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление об основных терминах и понятиях дисциплины;

знать наиболее широко используемые классы моделей (задачи линейного, нелинейного, динамического, векторного программирования, позиционные игры) и основные принципы оптимальности (экстремальность, доминирование, гарантированный результат, равновесие, устойчивость);

уметь моделировать практические задачи исследования операций; применять математический аппарат, используемый в теории исследования операций.

иметь навыки решения задач линейного, нелинейного, динамического, векторного программирования.

Краткое содержание дисциплины

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПЕРАЦИИ

Понятие операции, оперирующей стороны, цели, решения, целерационального поведения. Математическое моделирование процессов принятия решений. Оптимизационные задачи в науке, технике, экономике. Общая математическая модель операции. Понятие стратегии. Понятие целевой функции.

2. КЛАССИЧЕСКИЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ

Введение в оптимизацию. Локальный и глобальный экстремум. Теоремы существования. Одномерная и многомерная оптимизация. Безусловный экстремум: необходимые и достаточные условия. Условный экстремум: функция Лагранжа, метод множителей Лагранжа, необходимые и достаточные условия. Примеры.

3. ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Постановка задачи, геометрический смысл, примеры. Симплекс-метод. Двойственные задачи и теоремы двойственности. Транспортная задача, метод потенциалов. Целочисленное линейное программирование.

4. НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Общая постановка задачи нелинейного программирования. Выпуклое программирование, двойственность, теорема Куна-Таккера. Численные методы решения (градиентные, возможных направлений, множителей Лагранжа, Ньютона).

5. ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Многошаговые задачи принятия решений. Формулировка задачи динамического программирования, примеры (задачи распределения ресурсов, управления запасами, сетевые). Метод динамического программирования. Принцип оптимальности и функция Беллмана.

6. ПОЗИЦИОННЫЕ ИГРЫ

Игры в развернутой форме. Дерево игры. Игры с полной и неполной информацией. Информационные множества. Метод обратной индукции. Теорема Куна (разрешимость по доминированию и существование равновесия по Нэшу для конечной игры с полной информацией). Иерархические игры. Классификация игр двух лиц. Игры с неполной информацией.

Общая трудоемкость: 74 часа.

Разработчик: , к. п.н., доцент.

ДПП. ДС. Ф.9 Исследование операций

Цель курса:

-  дать студентам представление о современной проблематике теории исследования операций.

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление об основных терминах и понятиях дисциплины;

знать наиболее широко используемые классы моделей (задачи линейного, нелинейного, динамического, векторного программирования, позиционные игры) и основные принципы оптимальности (экстремальность, доминирование, гарантированный результат, равновесие, устойчивость);

уметь моделировать практические задачи исследования операций; применять математический аппарат, используемый в теории исследования операций.

иметь навыки решения задач линейного, нелинейного, динамического, векторного программирования.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПЕРАЦИИ

Понятие операции, оперирующей стороны, цели, решения, целерационального поведения. Математическое моделирование процессов принятия решений. Оптимизационные задачи в науке, технике, экономике. Общая математическая модель операции. Понятие стратегии. Понятие целевой функции.

2. КЛАССИЧЕСКИЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ

Введение в оптимизацию. Локальный и глобальный экстремум. Теоремы существования. Одномерная и многомерная оптимизация. Безусловный экстремум: необходимые и достаточные условия. Условный экстремум: функция Лагранжа, метод множителей Лагранжа, необходимые и достаточные условия. Примеры.

3. ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Постановка задачи, геометрический смысл, примеры. Симплекс-метод. Двойственные задачи и теоремы двойственности. Транспортная задача, метод потенциалов. Целочисленное линейное программирование.

4. НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Общая постановка задачи нелинейного программирования. Выпуклое программирование, двойственность, теорема Куна-Таккера. Численные методы решения (градиентные, возможных направлений, множителей Лагранжа, Ньютона).

5. ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Многошаговые задачи принятия решений. Формулировка задачи динамического программирования, примеры (задачи распределения ресурсов, управления запасами, сетевые). Метод динамического программирования. Принцип оптимальности и функция Беллмана.

6. ПОЗИЦИОННЫЕ ИГРЫ

Игры в развернутой форме. Дерево игры. Игры с полной и неполной информацией. Информационные множества. Метод обратной индукции. Теорема Куна (разрешимость по доминированию и существование равновесия по Нэшу для конечной игры с полной информацией). Иерархические игры. Классификация игр двух лиц. Игры с неполной информацией.

Общая трудоемкость: 74 часа.

Разработчик: , к. п.н., доцент.

ДПП. ДС. Ф.11 Компьютерное моделирование

Основной целью дисциплины «Компьютерное моделирование» является знакомство студентов с элементами моделирования вообще и компьютерного моделирования в частности, с понятием модели и классификацией моделей, знакомство с этапами и основными приёмами моделирования, формирование умений формализации, построения модели и ее исследования.

В результате изучения дисциплины «Компьютерное моделирование» студент должен: знать определение модели, математической модели, компьютерной модели; различные способы классификации моделей; этапы построения компьютерной модели;

примеры математических моделей в физике, экологии, системах массового обслуживания;

уметь выбирать, строить и анализировать математические и компьютерные модели в различных областях деятельности; ставить цели моделирования; осуществлять формализацию; строить математическую модель исследуемого явления; проводить численный эксперимент; проверять модель на адекватность.

Краткое содержание дисциплины

Тема 1. Моделирование как метод познания

Цели и задачи моделирования. Понятие “модель”. Натурные и абстрактные модели. Моделирование в естественных и технических науках. Абстрактные модели и их классификация. Компьютерная модель.

Тема 2. Информационные модели

Информационные модели. Объекты и их связи. Основные структуры в информационном моделировании. Примеры информационных моделей.

Тема 3. Основные понятия, связанные с математическим моделированием

Понятие “математическая модель”. Различные подходы к классификации математических моделей. Характеристики моделируемого явления. Уравнения математической модели. Внешние и внутренние характеристики математической модели. Замкнутые математические модели. Этапы построения модели.

Тема 4. Примеры математических моделей в физике, химии, биологии, экономике, социологии

Детерминированные модели. Моделирование свободного падения тела. Уравнения матфизики. Классификация уравнений матфизики. Моделирование процесса теплопроводности. Экология и моделирование. Модели внутривидовой конкуренции. Динамика численности популяций хищника и жертвы. Моделирование в системах массового обслуживания. Очередь к одному "продавцу".

Тема 5. Технология математического моделирования

Составление модели. Проверка замкнутости модели. Идентификация модели. Системы измерения и наблюдаемость модели относительно системы измерения. Разработка процедуры вычисления внутренних характеристик модели. Численный эксперимент. Верификация и эксплуатация модели.

Тема 6. Имитационное моделирование

Имитационные модели и системы. Область и условия применения. Этапы построения имитационной модели. Критерии оценки адекватности модели. Отличительные признаки методов математического и имитационного моделирования. Имитационные эксперименты. Проблемы, связанные с практическим использованием имитационных моделей. Примеры имитационных моделей.

Тема 7. Моделирование стохастических систем

Моделирование случайных процессов. Стохастические методы в статистической физике. Броуновская динамика. Генераторы случайных чисел. Генерация случайных чисел с заданным законом распределения. Метод статистических испытаний. Моделирование последовательностей независимых и зависимых случайных испытаний. Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины. Хаотическое движение динамических систем.

Тема 8. Моделирование систем массового обслуживания.

Очередь к одному продавцу. Поток покупателей как марковский процесс. Равномерное и пуассоновское распределения случайной величины, их моделирование в среде электронных таблиц. Компьютерный эксперимент и его статистическая обработка. Система с отказами и ее модель в среде электронных таблиц.

Тема 9. Компьютерная графика и геометрическое моделирование

Модели, методы и алгоритмы двумерной и трёхмерной машинной графики. Построение компьютерных моделей.

Общая трудоемкость дисциплины: 98 часов.

Разработчик: , кандидат технических наук, доцент.

ДПП. ДС. Ф.13 Архитектура компьютера

Основной целью курса является знакомство с основными понятиями архитектуры современного персонального компьютера (ПК), изучение языка низкого уровня - ассемблера и методов программирования на нём, знакомство с устройством важнейших компонентов аппаратных средств ПК, механизмами пересылки и управления информацией, основными правилами логического проектирования.

После изучения дисциплины студент должен

знать:

–  классификацию компьютеров по различным признакам, характеристики и особен­ности различных классов ЭВМ, тенденции развития вычислительных систем;

–  структурную и функциональную схему персонального компьютера, назначение, виды и характе­ристики центральных и внешних устройств ПЭВМ;

–  формы представления информации в ЭВМ;

–  принципы фон Неймана и классическую архитектуру современного компьютера, структуру микропроцессора, понятие о языке ассемблера (макроассемблера) и основных методах программирования с его использованием.

уметь:

–  выполнять разработку, ассемблирование и отладку простых программ;

–  создавать простейшие ассемблерные программы по управлению внешними устройствами;

–  создавать ассемблерные программы для работы под управлением операционной системы Windows;

–  создавать и использовать библиотеки макрокоманд;

–  производить техническое обслуживание компьютера;

–  находить и устранять неисправности.

Краткое содержание дисциплины.

Тема 1. Понятие об архитектуре компьютера

История развития вычислительной техники. Классификация компьютеров. Информационно-логические основы построения ЭВМ. Принципы фон Неймана и классическая архитектура компьютера. Канальная и шинная системотехника.

Тема 2. Архитектура микропроцессора

Функциональная схема персонального компьютера. Процессор. Регистры. Оперативная память (RAM) и конструктивные элементы. Постоянная память (ROM). Механизмы адресации. Арифметико-логическое устройство. Программно доступные регистры: аккумулятор, счетчик команд, указатель стека, индексный регистр, регистр флагов. Система и механизм прерываний микропроцессора. Материнская плата.

Тема 3. Программирование на ассемблере

Система команд. Команды и данные. Форматы данных. Мнемоническое кодирование. Прерывания базовой системы ввода-вывода (BIOS) и операционной системы (ОС). Ассемблирование и дизассемблирование. Отладка и трассировка программ.

Тема 4. Макропрограммирование

Понятие о макроподстановке. Макрокоманда. Параметры макрокоманды. Библиотека макрокоманд. Макроассемблер. Реализация управляющих конструкций (if-then-else, while-do и т. д.) языков высокого уровня средствами макропрограммирования.

Тема 5. Внешние устройства компьютера.

Параллельный и последовательный интерфейсы. Внешние запоминающие устройства. Устройства ввода и вывода информации: видео-карты и мониторы; принтеры; манипуляторы; накопители на гибких и жестких магнитных дисках; оптические диски; сканирующие устройства. Контроллеры внешних устройств. Драйверы устройств. Техническое обслуживание компьютера.

Тема 6. Современные тенденции развития архитектуры компьютера.

Компьютеры с архитектурой, построенной не на принципах фон Неймана. Биокомпьютеры. Квантовые компьютеры.

Общая трудоемкость: 74 часа.

Разработчик: , к. т.н., доцент; старший преподаватель.

ДС. Ф.14 Программное обеспечение ЭВМ

Основной целью дисциплины «Программное обеспечение» является расширение и углубление теоретических знаний студентов о назначении и структуре программного обеспечения, формирование и развитие навыков использования прикладных программ.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения дисциплины «Программное обеспечение» студент должен

знать перечень основных аппаратных ресурсов компьютера, их назначение и характеристики, назначение программного обеспечения и его классификацию, основные функции операционной системы, основные типы файловых систем, их общие черты и различия, назначение и виды систем обработки текстов, машинной графики, табличных процессоров, виды компьютерных вирусов и приемы борьбы с ними.

уметь - работать в среде операционных систем MS-DOS, Linux и Windows, текстового процессора Word, табличного процессора Excel, графического редактора Incscape.

Краткое содержание дисциплины

Ресурсы компьютера: виды и организация памяти, устройства ввода-вывода информации. Программное обеспечение ЭВМ, его основные характеристики. Классификация программного обеспечения.

Операционные системы (ОС) как средство распределения и управления ресурсами. Развитие и основные функции ОС. Понятие интерфейсаОсновные характеристики. Начальная загрузка. Помещение на диск. Файловая система. Интерфейс пользователя. Внутренние и внешние команды. Команды работы с логическими дисками, файлами и каталогами. Запуск приложений. Командные файлы.

Основные характеристики. Интерфейс пользователя. Работа с приложениями (установка, запуск, завершение работы, удаление). Технология Plug and Play. Начальная загрузка. Помещение на диск. Файловая система. Приложения, обслуживающие файловую систему. Обмен данными между приложениями. Настройка. Справочная система. Возможности запуска приложений MS DOS.

Основные характеристики. Файловая система. Командный и графический интерфейс пользователя. Работа с приложениями. Приложения, обслуживающие файловую систему. Обмен данными между приложениями. Настройка. Исполнение Windows-приложений.

Назначение и принципы работы виртуальных машин. VMWare, VirtualPC. Создание и конфигурирование виртуальных машин, установка и настройка операционных систем, установка приложений на виртуальные компьютеры, моделирование сети. Практическое изучение возможностей различных ОС

Задачи по обслуживанию операционной системы. Понятие о системных утилитах. Утилиты для обслуживания файловой системы, их назначение. Основные характеристики. Диагностика, тестирование и обслуживание ЭВМ. Восстановление удаленных данных. Проверка дисков на наличие логических и физических ошибок. Оптимизация дисков. Графические файловые оболочки. Windows 3.x., Gnome, KDE. Сжатие данных. Приемы и методы работы со сжатыми данными. Уплотнение дисков. Архивирование информации. Программы-архиваторы. создание и распаковка архивов. Многотомные архивы. Самораспаковывающиеся архивы. Антивирусная защита. Компьютерные вирусы. Действия вирусов. Разновидности вирусов. Профилактика и лечение. Антивирусные программы и их виды.

Прикладное программное обеспечение. Обработка текстовой информации. Табличные процессоры. Системы машинной графики. Графические пакеты

Общая трудоемкость дисциплины: 198 часов.

Разработчики: , кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики; , ассистент.

ДС. Ф.16 Компьютерные сети, Интернет и мультимедиа технологии

Основной целью курса является формирование у студентов знаний по основам функционирования и построения компьютерных сетей и мультимедийных технологий, выработка умения использовать современные телекоммуникационные технологии, в том числе сеть Интернет, для поиска и обмена информацией, на практике научиться грамотно создавать Web-страницы и размещать их в Интернете.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

После изучения дисциплины студент должен ЗНАТЬ:

принципы построения компьютерных сетей; протоколы и технологии передачи данных в сетях; состав и принципы функционирования Интернет-технологий; принципы языка разметки гипертекста HTML; основы языка программирования JavaScript; принципы построения и использования информационных и интерактивных ресурсов Интернет; принципы создания мультимедиа-продуктов и использования мультимедиа-технологий.

УМЕТЬ: объединять компьютеры в сеть; предоставлять доступ к локальным ресурсам и использовать сетевые ресурсы; находить информацию различным способами в сети Интернет; создавать и поддерживать сайты; создавать информационные, интерактивные Интернет-ресурсы; настраивать и использовать программное обеспечение «электронной почты»; настраивать и использовать программное обеспечение «прокси-сервера»; работать с мультимедиа информацией в Интернет.

Краткое содержание дисциплины

Общие сведенья о компьютерных сетях. Основные программные и аппаратные компоненты сети. Классификация компьютерных сетей. Уровни взаимодействия компьютеров и протоколы передачи данных. Каналы передачи данных по компьютерным сетям. Топология сети. Сетевое оборудование. Программное обеспечение компьютерных сетей. История развития Интернет. Принципы и организация сети Интернет: IP-адресация, доменная система имен и указатели ресурсов, Серверы, клиенты и протоколы. Службы Интернет: всемирная паутина WWW, электронная почта, новости (Usenet), FTP. Поиск информации в Интернете.

Понятие гипертекста. Структура Web-страницы и Web-сайта. Размещение и оформление текста. Редактирование и выравнивание абзацев. Изменение атрибутов шрифта. Вставка спецсимволов. Маркированные и нумерованные списки, списки определений. Форматирование таблиц. Добавление рисунков. Связывание страниц с помощью гиперссылок. Звуковое сопровождение и цифровое видео. Формы и фреймы на Web-страницах. Способы определения каскадных таблиц стилей. Группировка и наследование. Единицы измерения. Свойства форматирования текста, пользовательских форм, таблиц, мультимедиа. Позиционирование объектов.

Программы автоматического создания HTML-кода: HomeSite, SharePoint, FrontPage (окно приложения, меню и панели инструментов, режимы просмотра, панель представлений, использование области задач, установка и настройка), и т. д. Система создания и поддержки сайта UCOZ (регистрация в системе ucoz, создание персонального сайта, дизайн сайта, работа с встроенными модулями, создание новых модулей, работа с пунктами меню, добавление виджетов, безопасность сайта, администрирование сайта, и т. д.). Создание и продвижение сайтов на бесплатном хостинге народ. 

История создания языка JavaScript. Цели применения JavaScript в создании web-сайтов. Возможности JavaScript. Основы программирования на JavaScript. Операторы. Ввод и вывод данных. Логические операторы. Оператор полного и неполного ветвления. Циклы, принципы их оформления и работы. Функции, их описание и вызов в основной

Общая трудоемкость дисциплины: 98 часов.

Разработчик: ,кандидат педагогических наук, старший преподаватель

кафедры информатики.

ДС. Ф.17 Использование информационных и коммуникационных технологий в образовании

Основной целью дисциплины является раскрытие дидактических основ педагогических технологий и функциональных возможностей, используемых в школе средств ИКТ.

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление об основных терминах и понятиях дисциплины;

знать об информатизации системы образования; о разнообразии ИКТ и их дидактических функциях; о возможностях использования педагогами ИКТ в профессиональной деятельности; о способах формирования мотивации обучающихся к использованию ИКТ; о влиянии современных ИКТ на развитие способностей обучающихся;

уметь раскрывать механизмы, лежащие в основе информатизации системы образования; планировать разные типы занятий с использованием ИКТ;

иметь навыки решения педагогических задач средствами информационных и коммуникационных технологий.

Краткое содержание дисциплины

Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ). Средства ИКТ. Дидактические возможности использования средств ИКТ. Педагогическая целесообразность создания и использования учебных средств, реализованных на базе ИКТ. Цели и направления внедрения средств информатизации и коммуникации в образование.

Программные средства учебного назначения, их типология. Психолого-педагогические и эргономические требования к созданию и использованию электронных средств образовательного назначения. Современные подходы к проектированию и разработке электронных средств образовательного назначения (использование языков программирования, специализированных инструментальных систем, прикладных программных средств и систем и др.). Оценка качества электронных средств учебного назначения, в том числе программных средств учебного назначения.

Организация личностно ориентированного обучения в условиях реализации возможностей средств ИКТ. Методические требования к личностно ориентированному обучению, организованному в условиях использования средств ИКТ.

Эффективность обучения при использовании ИКТ. Возможности реализации основных факторов интенсификации обучения в условиях использования ИКТ.

Анализ педагогической целесообразности использования средств ИКТ в образовательных целях, в том числе электронных средств образовательного назначения. Организация учебной деятельности с использованием электронных средств образовательного назначения. Тенденции методического совершенствования прикладных программных средств учебного назначения, в том числе реализованных в сетях. Анализ зарубежного опыта использования ИКТ в учебных целях.

Автоматизация информационно-методического обеспечения учебно-воспитательного процесса и организационного управления учебным заведением (системой учебных заведений) в условиях использования распределенного информационного ресурса сети Интернет.

Общая трудоемкость: 52 часа.

Разработчик: , к. п.н., доцент

ДС. Ф.18 Практикум по решению задач на ЭВМ

Важной целью профессиональной подготовки учителя информатики является формирование умений решать задачи с использованием компьютера и его программного обеспечения.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате прохождения практикума студенты должны уметь:

·  - проводить анализ постановки задачи;

·  - выбирать оптимальные средства и методы решения задачи;

·  - реализовать все этапы решения задачи на компьютере;

- проводить анализ и тестирование полученных результатов.

Краткое содержание дисциплины

Программы работы с числами. (Найти все простые числа, не превосходящие заданное натуральное число. Разложить заданное натуральное число на простые множители. Написать программу, демострирующую перевод произвольного натурального числа в восьмиричную или шестнадцатеричную систему счисления. Целое число представлено в шестнадцатеричном виде. Определить, на какие из своих цифр оно делится нацело.)

Программы работы со строками. (Удалить из фразы лишние пробелы. Определить количество слов в заданном предложении. Удалить из строки заданное слово.)

Программы обработки массивов. (В одномерном массиве, заполненном случайными натуральными числами найти самое большое простое число. Подсчитать, сколько чисел в массиве не меньше этого числа. В одномерном массиве записаны случайные натуральные числа. Выбрать среди них пару различных чисел с наибольшим количеством общих делителей.)

Программы сортировки и поиска.(Составить программу сортировки элементов одномерного массива на основе заданного метода. Составить программу поиска элемента в массиве на основе заданного метода.)

Записи. (Составить с использованием типа “запись” программу создания информационной базы данных о студентах группы и реализовать заданные запросы к этой базе. Список сведений о товарах на складе (название, цена, количество товара) упорядочить по алфавиту названий. Найти три самых дорогих товара и подсчитать, какую долю составляет их стоимость от стоимости всех товаров на складе.)