Математика и информатика

Министерство спорта, туризма и молодежной политики Российской Федерации

Российский государственный университет физической культуры, спорта и туризма

МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА

Программа дисциплины федерального компонента цикла ЕНД ГОС

для студентов, обучающихся по специальности 050720.65

«Физическая культура»

МОСКВА – 2009

Программа утверждена и рекомендована

Экспертно-методическим советом РГУФКСиТ

Протокол №_____от «____» ____________2009 г.

Составители: – кандидат педагогических наук, доцент кафедры ЕНДиИТ РГУФКСиТ; – кандидат технических наук, доцент кафедры ЕНДиИТ РГУФКСиТ.

Рецензент: Шалманов Ан. Ал. – д. п.н., профессор кафедры биомеханики РГУФКСиТ.

Программа дисциплины «Математика и информатика» федерального компонента цикла ЕНД разработана в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования второго поколения по специальности 050720.65 – Физическая культура.

I. Организационно-методический раздел

В настоящее время постоянно нарастает поток информации. Развитие науки, превращение ее в непосредственную производительную силу, сопровождается увеличением информации. Умение легко и быстро ориентироваться во все возрастающем потоке сведений по своей и смежным специальностям, широко использовать возможности современной компьютерной техники – одно из важнейших качеств выпускников вуза.

Важнейшей задачей нашего времени становится получение, переработка, передача, хранение, представление и использование информации. Информация становится стратегическим ресурсом общества. Целью образования становится подготовка человека к полноценной жизни в условиях информационного общества. Умение пользоваться компьютерной техникой при решении профессиональных и учебных задач приравнивается сейчас ко второй грамотности. Это требует наличия у каждого человека элементарных знаний о внутреннем устройстве персонального компьютера, ее назначении и возможностях, способах взаимодействия с персональным компьютером; умений самому производить моделирование различных задач, составлять алгоритмы и решать задачи, используя современные программные средства.

Информатика – это наука, изучающая законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью персонального компьютера, а также область человеческой деятельности, связанной с применением персонального компьютера.

Информатика тесно связана с математикой. Количественные отношения и формы свойственны всем предметам и явлениям материального мира, поэтому можно говорить об универсальности математических методов и приемов мышления. Математика располагает точным символическим языком, позволяющим ей раскрывать как собственную сферу познания, так и сферу познания других наук, в том числе информатики.

В современном мире роль математики существенно возросла. Трудно представить себе какую-нибудь отрасль хозяйства, область науки без этой дисциплины. В настоящее время актуальность приобретают такие понятия математики, которые необходимы везде, где мы имеем дело с изменяющимися величинами, с функциональными и статистическими зависимостями одних величин от других.

Математика и информатика призваны воспитать у человека культуру рациональных методов оперирования имеющимися и приобретения новых знаний. Эта дисциплина является фундаментальной в цикле подготовки специалиста высшей квалификации, без неё невозможно освоение таких дисциплин как «Биомеханика», Спортивная метрология», «Основы научно-методической деятельности», «Концепция современного естествознания».

Курс «Математика и информатика» призван ознакомить студентов с некоторыми разделами высшей математики, углубить знания, полученные в школе по информатике и информационным технологиям, дать необходимые сведения о современных аспектах использования персонального компьютера.

1. Цель курса

Цель курса – развитие логического мышления у студентов и подготовка будущих специалистов в области физической культуры к использованию информационных технологий в тренерской деятельности.

2. Задачи курса

Основные задачи курса:

·  ознакомить с основными понятиями логики;

·  изучить основные положения теории вероятностей и математической статистики;

·  ознакомить студентов с устройством персонального компьютера;

·  сформировать навыки работы с системными программными средствами;

·  сформировать навыки работы с офисными программными средствами;

·  ознакомить студентов с функциями программного обеспечения для решения математических задач, в том числе для статистических расчётов.

3. Место курса в профессиональной подготовке выпускника

Данный курс входит в естественно-научный блок дисциплин и занимает особое место в структуре учебного плана. Изучение курса связано с различными с различными спортивными дисциплинами. В составе курса имеется достаточно обширный раздел «Теория вероятностей и математическая статистика», что позволяет применить полученные знания в спортивной деятельности, в частности при прогнозировании результатов тренировочного процесса.

Специфика данной дисциплины обусловлена обязательным использованием современной компьютерной техники на практических занятиях. Программой курса предусмотрено чтение лекций, проведение практических занятий и выполнение расчётно-графических работ. Особое место в овладении курса отводится самостоятельной работе, в ходе которой студенты подбирают материал и выполняют расчётно-графические работы, осваивают дополнительный материал по темам курса.

4. Требования к уровню освоения содержания курса

Студент, успешно освоивший курс «Математика и информатика должен:

·  уметь составлять логические конструкции и строить умозаключения;

·  иметь представление о различных системах исчисления;

·  уметь ставить и решать профессиональные задачи, проводить экспериментальные исследования с использованием методов математической статистики;

·  знать современное состояние уровня и направлений развития компьютерной техники и программного обеспечения;

·  уверенно работать в качестве пользователя персонального компьютера;

·  владеть методами защиты информации при работе с компьютерными системами;

·  уметь пользоваться прикладными базами данных и ресурсами сети Интернет;

·  получить представление и навыки практической работами с прикладными программными средствами общего назначения и статистическими программами применительно к тренерской деятельности.

II. Содержание курса

1. Разделы курса

Курс «Информатика» содержит разделы:

1.  Раздел 1. Логика, элементы теории множеств и комбинаторика.

2.  Раздел 2. Теория вероятностей и математическая статистика.

3.  Раздел 3. Архитектура и программные средства персонального компьютера.

4.  Раздел 4. Информационные технологии в тренерской деятельности.

2. Темы и их краткое содержание

Раздел 1. Логика, элементы теории множеств, комбинаторика

Тема 1. Логика

Лекция. Понятие математики. Связь математики и естествознания. Этапы развития математики по Колмогорову. Аксиоматический метод. Индукция и дедукция. Наука о числе. Системы исчисления. Понятие логики. Символическая, диалектическая и формальная логика. Логические конструкции. Законы логики.

Практические занятия. Двоичная и шестнадцатеричная системы исчисления. Операции в различных системах счисления.

Самостоятельная работа. Математические операции в различных системах исчисления.

Тема 2. Множества и комбинаторика

Лекция. Понятие множества. Подмножества. Типы множеств. Способы задания множеств. Диаграммы Эйлера. Операции над множествами (пересечение, объединение, разность множеств). Декартово произведение множеств. Понятие комбинаторики. Перестановки, сочетания, кортеж, размещения. Правила комбинаторики.

Практические занятия. Задание множеств и операции над ними. Комбинаторика и комбинаторные задачи.

Самостоятельная работа. Представление множеств в виде графов. Комбинаторные задачи в спорте.

Раздел 2. Теория вероятностей и математическая статистика

Тема 1. Теория вероятностей

Лекция. Основы теории вероятностей, основные понятия и определения, выборочный метод, генеральная и выборочная совокупности. Стохастический эксперимент, элементарные исходы, события. Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности. Теоремы вероятности. Совместные и несовместные события. Формула полной вероятности. Формула Бейеса.

Практические занятия. Правила суммы и произведения вероятностей событий. Формула полной вероятности. Повторение испытаний.

Самостоятельная работа. Теорема Пуассона. Простейший поток событий.

Тема 2. Случайные величины

Лекция. Закон больших чисел. Понятие случайной величины. Законы распределения случайных величин. Характеристики случайной величины. Непрерывные и дискретные случайные величины. Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение. Биномиальное и нормальное распределение случайной величины.

Практические занятия. Нахождение математического ожидания, дисперсии и среднее квадратичное отклонения случайной величины.

Самостоятельная работа. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины.

Тема 3. Математическая статистика

Лекция. Объект изучения математической статистики. Генеральная выборка и совокупность. Эмпирическая функция распределения. Числовые характеристики выборки. Метод наименьших квадратов. Доверительные интервалы. Статистические гипотезы. Понятие корреляции. Задачи корреляционного анализа. Коэффициенты корреляции. Понятие регрессии. Регрессионные модели. Основы регрессионного анализа.

Практические занятия. Оценка параметров генеральной совокупности. Критерий Стьюдента. Критерий Фишера. Графический анализ результатов взаимосвязи, корреляционное поле. Расчёт коэффициентов корреляции. Вычисление коэффициентов линейных уравнений регрессии (прямого и обратного), построение линий регрессии.

Самостоятельная работа. Сбор и статистическая обработка результатов спортивных измерений.

Раздел 3. Архитектура и программные средства персонального компьютера

Тема 1. Аппаратная конфигурация компьютера

Лекция. Этапы развития вычислительной техники и поколения персональных компьютеров. Принципы Неймана. Основные узлы системного блока персонального компьютера. Принцип открытой архитектуры. Устройства ввода-вывода.

Практические занятия. Назначение основных устройств персонального компьютера.

Самостоятельная работа. Современные тенденции развития аппаратных средств.

Тема 2. Алгоритм и алгоритмические структуры

Лекция. Понятие алгоритма. Свойства алгоритма. Способы записи алгоритма. Типы алгоритмов: линейные, разветвляющие­ся, циклические. Основные алгоритмические структуры. Разработка алгоритмов решения профессиональных за­дач в различных видах спорта. Этапы решения спортивных задач на компьютере: постановка зада­чи, построение модели, разработка алгоритма и программы, отладка и ис­полнение программы, анализ полученных результатов.

Практические занятия. Постановка задачи и разработка алгоритма решения тренерских задач.

Самостоятельная работа. Алгоритмы численного решения задач.

Тема 3. Системные и прикладные программы общего назначения

Лекция. Тенденции развития программных средств. Классификация программных средств компьютера. Операционные системы: назначение, основные функции. Основные понятия и организация файловой структуры. Служебные программные средства. Вредоносные программы. Офисные приложения.

Практические занятия. Основные операции с файлами и папками. Практическая работа со служебными и прикладными программными средствами.

Самостоятельная работа. Прикладные программы обработки текстовой, числовой и графической информации.

Раздел 4. Информационные технологии в тренерской деятельности

Тема 1. Математические модели

Лекция. Формализация полученных знаний в физической культуре и спорте, математическое описание закономерностей тренировочного процесса и динамики подготовленности. Виды моделирования. Способы представления моделей. Описание моделей с помощью теории графов, структурных схем и матриц. Физическое и математическое моделирование.

Практические занятия. Анализ экспериментальных данных в области физической культуры и спорта. Построение теоретической модели тренировочного процесса.

Самостоятельная работа. Совершенствование управления тренировочным процессом. Выявление закономерностей двигательной деятельности спортсменов. Проведение экспериментальных исследований и построение теоретической модели.

Тема 2. Табличное и графическое представление данных

Лекция. Табличная форма представления экспериментальных данных. Форматы отображения данных. Графическое представление статистических таблиц. Типы графических изображений.

Практические занятия. Ввод исходных данных. Создание статистических таблиц. Форматы отображения данных. Операции с данными в таблицах. Создание диаграмм различных типов и их редактирование.

Самостоятельная работа. Построение статистических таблиц. Построение различных видов диаграмм и их анализ.

Тема 3. Статистическая обработка данных спортивных измерений с использованием программных средств

Практические занятия. Расчёт описательных статистик и проверка гипотез. Статистическая гипотеза (нулевая и единичная), уровень значимости. Построение доверительных интервалов статистических характеристик. Оценка достоверности различий средних характеристик зависимых (связанных) и независимых (несвязанных) выборок. Критерий Стьюдента. Сравнение двух выборочных характеристик вариации, критерий Фишера. Создание таблиц с результатами вычислений. Отчёт по результатам статистического анализа.

Самостоятельная работа. Проверка соответствия нормальному распределению.

Тема 4. Прогнозирование в тренерской деятельности

Практические занятия. Определение зависимостей между показателями. Графический анализ результатов взаимосвязи – корреляционное поле, правила построения корреляционного поля. Расчёт коэффициентов корреляции. Достоверность коэффициента корреляции. Расчёт коэффициентов и составление уравнения регрессии. Прикладные возможности регрессионного анализа. Создание таблиц с результатами вычислений. Отчёт по результатам анализа.

Самостоятельная работа. Виды корреляционной зависимости. Оценка зависимости между зависимыми и независимыми переменными посредством регрессионного анализа. Выявление наиболее значимых величин.

3. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы

1.  Математические операции в различных системах исчисления.

2.  Представление множеств в виде графов. Комбинаторные задачи в спорте.

3.  Теорема Пуассона. Простейший поток событий.

4.  Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины.

5.  Сбор и статистическая обработка результатов спортивных измерений.

6.  Современные тенденции развития аппаратных средств.

7.  Алгоритмы численного решения задач.

8.  Прикладные программы обработки текстовой информации.

9.  Прикладные программы обработки числовой информации.

10.  Прикладные программы обработки графической информации.

11.  Выявление закономерностей двигательной деятельности спортсменов. Проведение экспериментальных исследований и построение теоретической модели.

12.  Построение статистических таблиц.

13.  Построение различных видов диаграмм и их анализ.

14.  Проверка соответствия нормальному распределению.

15.  Виды корреляционной зависимости.

16.  Оценка зависимости между зависимыми и независимыми переменными посредством регрессионного анализа.

4. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для подготовки к зачету

1.  Понятие математики. Связь математики и естествознания.

2.  Этапы развития математики по Колмогорову. Аксиоматический метод. Индукция и дедукция.

3.  Наука о числе. Системы исчисления.

4.  Понятие логики. Символическая, диалектическая и формальная логика. Логические конструкции. Законы логики.

5.  Двоичная и шестнадцатеричная системы исчисления.

6.  Операции в различных системах счисления.

7.  Понятие множества. Подмножества. Типы множеств.

8.  Способы задания множеств. Диаграммы Эйлера.

9.  Операции над множествами (пересечение, объединение, разность множеств). Декартово произведение множеств.

10.  Понятие комбинаторики. Перестановки, сочетания, кортеж, размещения. Правила комбинаторики.

11.  Задание множеств и операции над ними. Комбинаторика и комбинаторные задачи.

12.  Представление множеств в виде графов. Комбинаторные задачи в спорте.

13.  Основы теории вероятностей, основные понятия и определения, выборочный метод, генеральная и выборочная совокупности.

14.  Стохастический эксперимент, элементарные исходы, события.

15.  Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности. Теоремы вероятности. Совместные и несовместные события.

16.  Формула полной вероятности. Формула Бейеса.

17.  Правила суммы и произведения вероятностей событий. Формула полной вероятности. Повторение испытаний.

18.  Теорема Пуассона. Простейший поток событий.

19.  Закон больших чисел. Понятие случайной величины.

20.  Законы распределения случайных величин. Характеристики случайной величины.

21.  Непрерывные и дискретные случайные величины. Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение.

22.  Биномиальное и нормальное распределение случайной величины.

23.  Нахождение математического ожидания, дисперсии и среднее квадратичное отклонения случайной величины.

24.  Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины.

25.  Объект изучения математической статистики. Генеральная выборка и совокупность. Эмпирическая функция распределения.

26.  Числовые характеристики выборки. Метод наименьших квадратов. Доверительные интервалы.

27.  Статистические гипотезы.

28.  Понятие корреляции. Коэффициенты корреляции.

29.  Понятие регрессии. Регрессионные модели. Основы регрессионного анализа.

30.  Оценка параметров генеральной совокупности. Критерий Стьюдента.

31.  Оценка параметров генеральной совокупности. Критерий Фишера.

32.  Графический анализ результатов взаимосвязи, корреляционное поле.

33.  Расчёт коэффициентов корреляции.

34.  Вычисление коэффициентов линейных уравнений регрессии (прямого и обратного), построение линий регрессии.

35.  Сбор и статистическая обработка результатов спортивных измерений.

5. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для подготовки к экзамену

1.  Этапы развития вычислительной техники и поколения персональных компьютеров.

2.  Принципы Неймана. Основные узлы системного блока персонального компьютера.

3.  Принцип открытой архитектуры. Устройства ввода-вывода.

4.  Назначение основных устройств персонального компьютера.

5.  Современные тенденции развития аппаратных средств.

36.  Понятие алгоритма. Свойства алгоритма. Способы записи алгоритма.

37.  Типы алгоритмов: линейные, разветвляющие­ся, циклические. Основные алгоритмические структуры.

38.  Этапы решения спортивных задач на компьютере: постановка зада­чи, построение модели, разработка алгоритма и программы, отладка и ис­полнение программы, анализ полученных результатов.

6.  Алгоритмы численного решения задач.

39.  Тенденции развития программных средств. Классификация программных средств компьютера.

40.  Операционные системы: назначение, основные функции. Основные понятия и организация файловой структуры.

41.  Служебные программные средства.

42.  Вредоносные программы.

43.  Офисные приложения.

7.  Основные операции с файлами и папками.

8.  Формализация полученных знаний в физической культуре и спорте, математическое описание закономерностей тренировочного процесса и динамики подготовленности. Виды моделирования.

9.  Способы представления моделей. Описание моделей с помощью теории графов, структурных схем и матриц. Физическое и математическое моделирование.

10.  Анализ экспериментальных данных в области физической культуры и спорта. Построение теоретической модели тренировочного процесса.

11.  Выявление закономерностей двигательной деятельности спортсменов. Проведение экспериментальных исследований и построение теоретической модели.

12.  Табличная форма представления экспериментальных данных. Форматы отображения данных.

13.  Графическое представление статистических таблиц. Типы графических изображений.

14.  Создание статистических таблиц. Форматы отображения данных.

15.  Операции с данными в таблицах.

16.  Создание диаграмм различных типов и их редактирование.

17.  Расчёт описательных статистик.

18.  Статистическая гипотеза (нулевая и единичная), уровень значимости. Построение доверительных интервалов статистических характеристик.

19.  Оценка достоверности различий средних характеристик зависимых (связанных) и независимых (несвязанных) выборок. Критерий Стьюдента.

20.  Сравнение двух выборочных характеристик вариации, критерий Фишера.

21.  Проверка соответствия нормальному распределению.

22.  Определение зависимостей между показателями. Графический анализ результатов взаимосвязи – корреляционное поле, правила построения корреляционного поля.

23.  Расчёт коэффициентов корреляции.

24.  Достоверность коэффициента корреляции.

25.  Расчёт коэффициентов и составление уравнения регрессии. Прикладные возможности регрессионного анализа.

26.  Виды корреляционной зависимости.

27.  Оценка зависимости между зависимыми и независимыми переменными посредством регрессионного анализа.

III. Распределение часов курса по темам и видам работ

Наименование разделов и тем курса	Всего (часов)	Аудиторные занятия (час)	Самостоятельная работа
В том числе
Лекции	Практические занятия
Раздел 1. Логика, элементы теории множеств и комбинаторика	18	6	6	6
Тема 1. Логика	6	2	2	2
Тема 2. Множества и комбинаторика	12	4	4	4
Раздел 2. Теория вероятностей и математическая статистика	24	8	8	8
Тема 1. Теория вероятностей	6	2	2	2
Тема 2. Случайные величины	6	2	2	2
Тема 3. Математическая статистика	12	4	4	4
Раздел 3. Архитектура и программные средства персонального компьютера	26	10	8	8
Тема 1. Аппаратная конфигурация компьютера	6	2	2	2
Тема 2. Алгоритм и алгоритмические структуры	8	4	2	2
Тема 3. Системные и прикладные программы общего назначения	12	4	4	4
Раздел 4. Информационные технологии в тренерской деятельности	32	8	10	14
Тема 1. Математические модели	8	4	2	2
Тема 2. Табличное и графическое представление данных	10	4	2	4
Тема 3. Статистическая обработка данных спортивных измерений с использованием компьютерных программ	8	-	4	4
Тема 4. Прогнозирование в тренерской деятельности	6	-	2	4
Итого	100	32	32	36

IV. Форма итогового контроля

Курс «Математика и информатика» общим объемом 100 часов изучается в течение двух семестров на втором курсе. Студент должен выполнить четыре расчетно-графические работы. Курс завершается экзаменом.

V. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КУРСА

1. Рекомендуемая литература (основная)

1.  Гуров теории и организации ЭВМ / , . – М.: Бином, 2006. – 272с.

2.  Иванов математической статистики: Учебное пособие для институтов физической культуры / – М.: Физкультура и спорт, 1990. – 175 с.

3.  Новоселов работы в глобальной сети Internet: учебно-методическое пособие по курсу информатики для студентов, магист­рантов, аспирантов РГАФК / . – М.: РИО РГАФК, 1998.

4.  Соболь : учебник / , , . – М.: Феникс, 2009. – 448с.

5.  Статистика. Обработка спортивных данных на компьютере: Учебное пособие для ИФК / Под ред. и . – М.: СпортАкадемПресс, 2002. – 278 с.

6.  Яшкина . Работа в WINDOWS-95: учебное пособие для студентов РГАФК / . – М.: РИО РГАФК, 1998.

7.  Яшкина . Работа в текстовом редакторе Microsoft Word: учебное пособие для студентов РГАФК / . – М.: РИОРГАФК, 1998.

8.  Яшкина . Работа в электронных таблицах Microsoft Excel: учебное пособие для студентов РГАФК / . – М.: РИО РГАФК, 1998.

9.  Яшкина : Учебное пособие для студентов-заочников РГУФКа / . – М.: РИО РГУФК, 2004.

10.  Яшкина : учебно-методическое пособие для вы­полнения расчетно-графических работ студентами РГАФК / Е. Н. Яш­кина. – М.: РИО РГАФК, 1998.

2. Рекомендуемая литература (дополнительная)

1.  Акулов . Базовый курс / , . – М.: Омега-Л, 2009. – 576с.

2.  Безека презентаций в PowerPoint 2007 / . – М.: НТ-Пресс, 2008. – 192с.

3.  Безручко по курсу "Информатика" / . – М.: Инфра-М, 2007 г. – 368с.

4.  PowerPoint 2007.Эффективные презентации на компьютере / . – СПб: Питер, 2008. – 240с.

5.  Вентцель и упражнения по теории вероятностей: Учебное пособие для втузов / , . – М.: Высшая школа, 2006. – 448 с.

6.  Вентцель вероятностей: Учебник для втузов / . – М.: Высшая школа, 2006. – 575 с.

7.  Гаврилов / , Н. В. Cпрожецкая – М.: Гардарики, 2006. – 432с.

8.  Гельман Математических задач средствами Excel: Практикум / – СПб.: Питер, 2003. – 240 с.

9.  Гмурман к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие / . – М.: Высшее образование, 2009. – 404 с.

10.  Гмурман вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие / . – М.: Высшее образование, 2009. – 479 с.

11.  CorelDRAW X4. Трюки и эффекты / , , . – СПб: Питер, 2008. – 496с.

12.  Дабижа графика и верстка: CorelDRAW, Photoshop, PageMaker / – СПб: Питер, 2007. – 272с.

13.  Microsoft Word 2007 / С. Джонсон. – М.: НТ Пресс, 2008 г. – 480с.

14.  CorelDRAW X4 / , . – СПб: Питер, 2008. – 144с.

15.  Информатика. Учебник / Под редакцией – М.: Финансы и статистика, 2006. – 768с.

16.  Каймин / . – М.: Инфра-М, 2007. – 288с.

17.  Кудряшов информации / . – СПб: Питер, 2009. – 320с.

18.  Кузнецова . Краткий курс / – М.: Окей-книга, 2009. – 176с.

19.  Microsoft Office Excel 2007: самоучитель / . – М.: Диалектика 2008. – 384с.

20.  Максимов средства информатизации / , , . – М.: Инфра-М, 2008. – 592с.

21.  Мирюков , информатика, компьютер, информационные системы, сети/  . – М: Феникс, 2007. – 448c.

22.  Word, Excel, PowerPoint – просто, кратко, быстро: Руководство пользователя / . – М: Инфра-М, 2008. – 206с.

23.  Официальный учебный курс Microsoft. Microsoft Office Excel 2003. Базовый уровень – М.: Бином, 2006. – 248с.

24.  Официальный учебный курс Microsoft. Microsoft Office Word 2003. Базовый курс – М.: Бином 2005. – 408c.

25.  Романова и информационные технологии / . – М.: Эксмо, 2009. – 320с.

26.  Свиридова редактор Word. Учебное пособие для вузов / . – М.: Academia, 2008. – 176с.

27.  Симонович СВ. Информатика. Базовый курс / и др. – СПб.: Питер, 2000.

28.  Microsoft Excel / , . – М.: НТ Пресс, 2007. – 336с.

29.  Office 2007: Изучаем самостоятельно: Работа с текстом в Word; Электронные таблицы Excel; Презентации в PowerPoint и др.: Самоучитель / , , . – СПб: Питер, 2007. – 524с.

30.  Тюрин данных на компьютере / , – М.: Финансы и статистика, 1995. – 420 с.

31.  Уокенбах Дж. Excel 2003. Библия пользователя / Дж. Уокенбах. – М.: Диалектика, 2007. – 768с.

32.  CorelDRAW для студента / . – СПб: БХВ-Петербург, 2007. – 576с.

33.  Цветкова и информационные технологии / . – М.: Эксмо, 2007. – 172с

34.  Чекмарев системы, сети и коммуникации / . – М.: ДМК пресс, 2009. – 184с.  

35.  Шевченко и доступно о работе в Microsoft Word 2003 / . – М.: НТ Пресс, 2007. – 336с.