Приложение
к рабочей программе дисциплины
«Инструментальные средства анализа и обработки данных»
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ЭКОНОМИКИ И СЕРВИСА
КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ
Инструментальные средства анализа и обработки данных
Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся
по направлению подготовки
38.03.01 Экономика
Тип ОПОП: бакалавриат
Владивосток 2016
Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине «Инструментальные средства анализа и обработки данных» разработан в соответствии с требованиями ФГОС ВО по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика» и Порядком организации и осуществления образовательной деятельности по образовательным программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры (утв. приказом Минобрнауки России от 19 декабря 2013 г. № 000).
Составитель:
, к. б.н., доцент кафедры информационных технологий и систем
Утвержден на заседании кафедры ИТС от 20.04. 2016 г., протокол № 9.
Заведующий кафедрой (разработчика) _____________________
подпись фамилия, инициалы
«____»_______________2016 г.
Заведующий кафедрой (выпускающей) _____________________
__________________
подпись фамилия, инициалы
«____»_______________2016 г.
1 ПЕРЕЧЕНЬ ФОРМИРУЕМЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ
Экономика. Бухгалтерский учет, анализ и аудит
Экономика. Экономика предприятия (организации)
№ п/п | Код компетенции | Формулировка компетенции | Номер этапа (1–8) |
1 | ОПК-3 | Способность выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы | 1 |
Экономика. Международный бизнес
Экономика. Финансы и кредит
Экономика. Экономическая безопасность
№ п/п | Код компетенции | Формулировка компетенции | Номер этапа (1–8) |
1 | ОПК-3 | Способность выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы | 2 |
Экономика. Мировая экономика
№ п/п | Код компетенции | Формулировка компетенции | Номер этапа (1–8) |
1 | ОПК-3 | Способность выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы | 3 |
2 ОПИСАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ
ОПК-3 Способность выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы
Планируемые результаты обучения (показатели достижения заданного уровня освоения компетенций) | Критерии оценивания результатов обучения | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
Знает: инструментальные средства для обработки экономических данных | Отсутствие знания об инструментальных средствах для обработки экономических данных | Фрагментарное знание об инструментальных средствах для обработки экономических данных | Неполное знание об инструментальных средствах для обработки экономических данных | В целом сформировавшееся знание об инструментальных средствах для обработки экономических данных | Сформировавшееся систематическое знание об инструментальных средствах для обработки экономических данных |
Умеет: использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей | Отсутствие умения использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей | Фрагментарное умение использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей | Неполное умение использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей | В целом сформировавшееся умение использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей объемов информации | Сформировавшееся систематическое умение использовать инструментальные средства для обработки и анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей |
Владеет: навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных | Отсутствие владения навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных | Фрагментарное владение навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных | Неполное владение навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных | В целом сформировавшееся владение навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных | Сформировавшееся систематическое владение навыками работы с инструментальными средствами для обработки и анализа экономических данных |
Шкала оценивания (соотношение с традиционными формами аттестации) | неудовлетворительно | неудовлетворительно | удовлетворительно | хорошо | отлично |
3 ПЕРЕЧЕНЬ ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
№ п/п | Коды компетенций и планируемые результаты обучения | Оценочные средства | ||
Наименование | Представление в ФОС | |||
1. | ОПК-3 | знать | Собеседование | Вопросы по темам |
уметь | Практические работы | Перечень тем практических работ | ||
владеть |
4 ОПИСАНИЕ ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНИВАНИЯ
Промежуточная аттестация по дисциплине «Инструментальные средства анализа и обработки данных» включает в себя теоретические задания, позволяющие оценить уровень усвоения обучающимися знаний, и лабораторные задания, выявляющие степень сформированности умений и владений (см. раздел 5).
Усвоенные знания и освоенные умения проверяются при помощи собеседования, умения и владения проверяются в ходе выполнения лабораторных работ.
Объем и качество освоения обучающимися дисциплины, уровень сформированности дисциплинарных компетенций оцениваются по результатам текущих и промежуточной аттестаций количественной оценкой, выраженной в баллах, максимальная сумма баллов по дисциплине равна 100 баллам.
Сумма баллов, набранных студентом по дисциплине, переводится в оценку в соответствии с таблицей.
Сумма баллов по дисциплине | Оценка по промежуточной аттестации | Характеристика уровня освоения дисциплины |
от 91 до 100 | «отлично» | Студент демонстрирует сформированность дисциплинарной компетенции на итоговом уровне, обнаруживает всестороннее, систематическое и глубокое знание учебного материала, усвоил основную литературу и знаком с дополнительной литературой, рекомендованной программой, умеет свободно выполнять практические задания, предусмотренные программой, свободно оперирует приобретенными знаниями, умениями, применяет их в ситуациях повышенной сложности. |
от 76 до 90 | «хорошо» | Студент демонстрирует сформированность дисциплинарной компетенции на среднем уровне: основные знания, умения освоены, но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях, переносе знаний и умений на новые, нестандартные ситуации. |
от 61 до 75 | «удовлетворительно» | Студент демонстрирует сформированность дисциплинарной компетенции на базовом уровне: в ходе контрольных мероприятий допускаются значительные ошибки, проявляется отсутствие отдельных знаний, умений, навыков по дисциплинарной компетенции, студент испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями и умениями при их переносе на новые ситуации. |
от 41 до 60 | «неудовлетворительно» | Студент демонстрирует сформированность дисциплинарной компетенции на уровне ниже базового, проявляется недостаточность знаний, умений, навыков. |
от 0 до 40 | «неудовлетворительно» | Дисциплинарная компетенция не сформирована. Проявляется полное или практически полное отсутствие знаний, умений, навыков. |
5 КОМПЛЕКС ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
5.1 Контрольные вопросы для собеседования
Определите понятие «экономическая информация». Опишите методы обработки экономической информации. Дайте определение понятию «информационные ресурсы». Перечислите программные средства анализа данных. Какие инструментарии решения функциональной задачи обработки экономической информации имеются в Excel? Общие принципы работы в СУБД Microsoft Access. Представление и обработка данных в программе Statistica. Анализ данных в программе Statgraphics. Преимущества работа с данными в программе R-Studio. Каковы возможности представления данных в программе R-Studio? Что включает первичная обработка данных? Опишите свойства нормального распределения. Определите различия между параметрическими, непараметрическими и номинальными методами. Опишите основную идею корреляционного анализа. Что показывает коэффициент корреляции Пирсона? Для чего применяют регрессионный анализ? Как проверить адекватность построенной регрессионной модели? Основная идея дисперсионного анализа. Сущность кластерного анализа. Цель применения факторного анализа. Опишите основную идею анализа главных компонент. Для чего используют дискриминантный анализ?
Краткие методические указания
Собеседование проводится после изучения соответствующей темы. Преподаватель в устной форме задает вопросы студентам на лекционных занятиях.
Критерии оценки
№ | Баллы | Описание |
5 | 19–20 | Процент правильных и обоснованных ответов от 95% до 100% |
4 | 16–18 | Процент правильных и обоснованных ответов от 80 до 94% |
3 | 13–15 | Процент правильных ответов с помощью наводящих вопросов от 65 до 79% |
2 | 9–12 | Процент правильных ответов от 45 до 64% |
1 | 0–8 | Процент правильных ответов менее 45% |
5.2 Перечень тем лабораторных работ
Тема 1. Статистическая обработка данных в программе Excel: подсчет описательных статистик,
графическое представление данных.
Тема 4. Анализ данных в Excel.
Тема 5. Система управления базами данных Microsoft Access: создание таблиц, создание схемы данных.
Тема 6. Работа в Microsoft Access : создание форм при помощи мастера форм и при помощи конструктора, создание запросов, создание отчетов.
Тема 7.Знакомство с программой R-Studio. Представление исходных данных в программе R-Studio.
Тема 8. Преобразование исходных данных в программе R-Studio (векторы, массивы, матрицы, списки, таблицы).
Тема 9. Статистическая обработка данных в программе R-Studio: подсчет описательных статистик.
Тема 10. Графическое представление данных в R-Studio.
Тема 11. Корреляционный анализ. Определение зависимостей между переменными.
Тема 12. Регрессионный анализ (линейная зависимость). Построение линейной модели. Проверка адекватности построенной модели.
Тема 13. Регрессионный анализ (нелинейная зависимость). Определение вида зависимости. Построение модели. Проверка адекватности построенной модели.
Тема 14. Однофакторный дисперсионный анализ.
Тема 15. Многофакторный дисперсионный анализ.
Тема 16. Факторный анализ.
Тема 17. Кластерный анализ.
Краткие методические указания
На выполнение одной лабораторной работы отводится не более одного двухчасового занятия. После выполнения каждой практической работы студент должен представить отчет о ее выполнении, а также, ответить на сопутствующие вопросы по теме.
Критерии оценки
№ | Баллы | Описание |
5 | 71–80 | Студент демонстрирует умения на итоговом уровне: умеет свободно выполнять практические задания, предусмотренные программой, свободно оперирует приобретенными знаниями и умениями, применяет их в ситуациях повышенной сложности. |
4 | 60–70 | Студент демонстрирует умения на среднем уровне: освоил основные умения, но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях, переносе умений на новые, нестандартные ситуации. |
3 | 49–59 | Студент демонстрирует умения и навыки на базовом уровне: в ходе контрольных мероприятий допускаются значительные ошибки, проявляется отсутствие отдельных умений, навыков по дисциплинарным компетенциям, испытываются значительные затруднения при оперировании умениями и при их переносе на новые ситуации. |
2 | 34–48 | Студент демонстрирует умения и навыки на уровне ниже базового: проявляется недостаточность умений и навыков. |
1 | 0–33 | Студентом проявляется полное или практически полное отсутствие умений и навыков. |
