2023-2024_01_03_01_2023_633_plx_Основы анализа данных_Прикладная математика и программирование
 
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Горно-Алтайский государственный университет»

(ФГБОУ ВО ГАГУ, ГАГУ, Горно-Алтайский государственный университет) 

 
кафедра математики, физики и информатики
Закреплена за кафедрой
рабочая программа дисциплины (модуля)
Основы анализа данных
Учебный план
01.03.01_2023_633.plx

01.03.01 Математика

Прикладная математика и программирование
 
зачеты 4
Виды контроля  в семестрах:
часов на контроль
8,85
самостоятельная работа
34,5
аудиторные занятия
28
Общая трудоемкость
Часов по учебному плану
2 ЗЕТ
Форма обучения
очная
Квалификация
бакалавр
72
в том числе:
 
Распределение часов дисциплины по семестрам
Семестр

(<Курс>.<Семестр на курсе>)

4 (2.2)
Итого
Недель
15 4/6
Вид занятий
УП
РП
УП
РП
Лекции
10
10
10
10
Практические
18
18
18
18
Консультации (для студента)
0,5
0,5
0,5
0,5
Контроль самостоятельной работы при проведении аттестации
0,15
0,15
0,15
0,15
Итого ауд.
28
28
28
28
Кoнтактная рабoта
28,65
28,65
28,65
28,65
Сам. работа
34,5
34,5
34,5
34,5
Часы на контроль
8,85
8,85
8,85
8,85
Итого
72
72
72
72
 
 
УП: 01.03.01_2023_633.plx
стр. 2
 
Программу составил(и):
к.ф.-м.н., доцент, Давыдкин И.Б. _______________
 
 
Основы анализа данных
Рабочая программа дисциплины
 
разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 01.03.01 Математика (приказ Минобрнауки России от 10.01.2018 г. № 8)
 
01.03.01 Математика
составлена на основании учебного плана:
 
утвержденного учёным советом вуза от 26.12.2022 протокол № 12.
 
Протокол от 09.03.2023 протокол № 8  

Зав. кафедрой Богданова Рада Александровна

кафедра математики, физики и информатики
Рабочая программа утверждена на заседании кафедры
 
УП: 01.03.01_2023_633.plx
стр. 3
 
Протокол от  __ __________ 2027 г.  №  __  

Зав. кафедрой Богданова Рада Александровна

кафедра математики, физики и информатики
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для

исполнения в 2027-2028 учебном году на заседании кафедры

 
 
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Протокол от  __ __________ 2026 г.  №  __  

Зав. кафедрой Богданова Рада Александровна

кафедра математики, физики и информатики
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для

исполнения в 2026-2027 учебном году на заседании кафедры

 
 
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Протокол от  __ __________ 2025 г.  №  __  

Зав. кафедрой Богданова Рада Александровна

кафедра математики, физики и информатики
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для

исполнения в 2025-2026 учебном году на заседании кафедры

 
 
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Протокол от  __ __________ 2024 г.  №  __  

Зав. кафедрой Богданова Рада Александровна

кафедра математики, физики и информатики
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для

исполнения в 2024-2025 учебном году на заседании кафедры

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
 
 
 
стр. 4
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
1.1
Цели: Изучить стандартные процедуры, методы и приемы языка высокого уровня R, необходимые для решения математических задач
1.2
Задачи: 1. Изучение основ программирования на языке высокого уровня.

2. Формирование знаний, умений и навыков, позволяющих овладеть методами конструирования, тестирования и анализа алгоритмов и их реализаций на компьютере.

3. Формирование навыков решения математических задач на компьютере. 

 
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Цикл (раздел) ООП:
 
2.1
Требования к предварительной подготовке обучающегося:
2.1.1
Используются знания предыдущего уровня образования
 
 
2.2
Дисциплины и практики, для которых освоение данной дисциплины (модуля) необходимо как предшествующее:
2.2.1
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
 
3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
 
 
УК-1: Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач
 
Анализирует алгоритм для реализации на языке Python
ИД-1.УК-1: Анализирует задачу, выделяя ее базовые составляющие, осуществляет декомпозицию задачи
 
Находит ошибки и критически анализирует работу программы на языке Python
ИД-2.УК-1: Находит и критически анализирует информацию, необходимую для решения поставленной задачи
 
Рассматривает возможные варианты решения задачи на языке Python, оценивая их достоинства и недостатки
ИД-3.УК-1: Рассматривает возможные варианты решения задачи, оценивая их достоинства и недостатки
 
 
 
 
 
 
 
Наименование разделов и тем /вид занятия/
Литература
Часов
Компетен-

ции

Семестр / Курс
Код занятия
Инте

ракт.

Примечание
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
 
 
Раздел 1. Предварительный анализ данных
 
1.1
Предварительный анализ данных /Лек/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
1.2
Предварительный анализ данных /Пр/
4
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Выполнение заданий. Устный опрос.
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
1.3
Предварительный анализ данных /Ср/
6
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
 
Раздел 2. Среда статистического анализа данных Python
 
2.1
Среда статистического анализа данных Python /Лек/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
2.2
Среда статистического анализа данных Python /Пр/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Выполнение заданий. Устный опрос.
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
стр. 5
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
2.3
Среда статистического анализа данных Python /Ср/
6,2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
 
Раздел 3. Проверка статистических гипотез
 
3.1
Проверка статистических гипотез /Лек/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
3.2
Проверка статистических гипотез /Пр/
4
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Выполнение заданий. Устный опрос.
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
3.3
Проверка статистических гипотез /Ср/
8
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
 
Раздел 4. Построение моделей регрессии
 
4.1
Построение моделей регрессии /Лек/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
4.2
Построение моделей регрессии /Пр/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Выполнение заданий. Устный опрос.
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
4.3
Построение моделей регрессии /Ср/
4
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
 
Раздел 5.  Кластеризация
 
5.1
Кластеризация /Лек/
2
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
5.2
Кластеризация /Пр/
6
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Выполнение заданий. Устный опрос.
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
5.3
Кластеризация /Ср/
10,3
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
Л1.1 Л1.2Л2.1
 
 
Раздел 6. Консультации
 
6.1
Консультация по дисциплине /Kонс/
0,5
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
 
 
Раздел 7. Промежуточная аттестация (зачёт)
 
7.1
Подготовка к зачёту /Зачёт/
8,85
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
 
7.2
Контактная работа /KСРАтт/
0,15
ИД-1.УК-1 ИД-2.УК-1 ИД-3.УК-1
4
0
 
5. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
 
5.1. Пояснительная записка
1. Назначение фонда оценочных средств. Оценочные средства предназначены для контроля и оценки образовательных достижений обучающихся, освоивших программу учебной дисциплины.

2. Фонд оценочных средств включает контрольные материалы для проведения входного контроля,  текущего контроля 1 и 2  в форме  вопросов, заданий, а также примерный перечень вопросов для проведения промежуточной аттестации в форме зачета.  

 
5.2. Оценочные средства для текущего контроля
Примерный комплект теста "Входной контроль"

1. Что называется алгоритмом?

 
стр. 6
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
1. последовательность команд, которую может выполнить исполнитель

2. система команд исполнителя

3. нумерованная последовательность строк

4. ненумерованная последовательность строк

2. Что такое исполнитель алгоритма?

1. Это список команд для решения поставленной задачи.

2. Это программа, составленная по заданному алгоритму.

3. Это объект, который способен понимать и исполнять команды, указанные в алгоритме.

3. Какой алгоритм называется циклическим?

1. Алгоритм, в котором команды работают последовательно одна за другой.

2. Алгоритм, в котором команда или несколько команд работают многократно.

3. Алгоритм, который работает либо по одной ветви, либо по другой, в зависимости от выполнения условия.

4. Какой алгоритм называется линейным?

1. Алгоритм, в котором команды работают последовательно одна за другой.

2. Алгоритм, в котором команда или несколько команд работают многократно.

3. Алгоритм, который работает либо по одной ветви, либо по другой, в зависимости от выполнения условия.

5. Какой алгоритм называется алгоритмом ветвления?

1. Алгоритм, в котором команды работают последовательно одна за другой.

2. Алгоритм, в котором команда или несколько команд работают многократно.

3. Алгоритм, который работает либо по одной ветви, либо по другой, в зависимости от выполнения условия.

6.Модель есть замещение изучаемого объекта другим объектом, который отражает…

1. все стороны данного объекта

2. некоторые стороны данного объекта

3. существенные стороны данного объекта

4. несущественные стороны данного объекта

7.Модель содержит информации…

1. столько же, сколько и моделируемый объект

2. меньше, чем моделируемый объект

3. больше, чем моделируемый объект

4. не содержит информации

8.Каковы основные этапы обработки информации компьютером?

1. Ввод и вывод информации.

2. Ввод, преобразование, хранение, вывод информации.

3. Сохранение информации в файле.

9.Какой этап решения задачи на компьютере отсутствует в следующей цепочке:объект - … - исследование модели на компьютере - анализ результатов и корректировка модели?

1. построение информационной модели

2. кодировка алгоритма на языке программирования

3. анализ полученных данных

4. разработка алгоритма

10. Свойством алгоритма является:

1. Результативность;

2. Цикличность;

3. Возможность изменения последовательности выполнения команд;

4. Возможность выполнения алгоритма в обратном порядке;

5. Простота записи на языках программирования.

Критерии оценки

«Зачтено» – выполнение верно более 60% заданий.

«Не зачтено» – выполнение 60% и менее заданий верно.

Примерные вопросы "Текущий контроль 1"

1. Основные понятия машинного обучения.

2. Основные постановки задач.

3. Примеры прикладных задач.

 
стр. 7
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
4. Линейные пространства.

5. Векторы и матрицы.

6. Линейная независимость.

7. Обратная матрица.

8. Производная и градиент функции.

9. Градиентный спуск.

10. Выпуклые функции.

11. Случайные величины.

12. Дискретные и непрерывные распределения. Примеры.

13. Оценивание параметров распределений, метод максимального правдоподобия.

14. Бутстрэппинг.

15. Линейные методы классификации и регрессии: функционалы качества, методы настройки, особенности применения.

16. Метрики качества алгоритм регрессии и классификации.

17. Оценивание качества алгоритмов.

18. Отложенная выборка, ее недостатки.

19. Оценка полного скользящего контроля.

20. Кросс-валидация. Leave-one-out.

Критерии оценки

«Зачтено» – выполнение верно более 60% заданий.

«Не зачтено» – выполнение 60% и менее заданий верно.

Примерные вопросы "Текущий контроль 2"

1. Деревья решений.

2. Методы построения деревьев. Их регуляризация.

3. Композиции алгоритмов.

4. Разложение ошибки на смещение и разброс.

5. Случайный лес, его особенности.

6. Методы поиска выбросов в данных.

7. Методы восстановления пропусков в данных.

8. Работа с несбалансированными выборками.

9. Задача анализа потребительской корзины.

10. Поддержка и достоверность. Частые, замкнутые и максимальные частые множества. Алгоритм Априори.

11. Задача кластеризации.

12. Алгоритм K-Means.

13. Оценки качества кластеризации.

Критерии оценки

«Зачтено» – выполнение верно более 60% заданий.

«Не зачтено» – выполнение 60% и менее заданий верно.

 
5.3. Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
Не предусмотрены
 
5.4. Оценочные средства для промежуточной аттестации
Примерные вопросы для подготовки к зачету

1. Основные понятия машинного обучения.

2. Основные постановки задач.

3. Примеры прикладных задач.

4. Линейные пространства.

5. Векторы и матрицы.

6. Линейная независимость.

7. Обратная матрица.

8. Производная и градиент функции.

9. Градиентный спуск.

10. Выпуклые функции.

11. Случайные величины.

12. Дискретные и непрерывные распределения. Примеры.

13. Оценивание параметров распределений, метод максимального правдоподобия.

14. Бутстрэппинг.

15. Линейные методы классификации и регрессии: функционалы качества, методы настройки, особенности применения.

16. Метрики качества алгоритм регрессии и классификации.

 
стр. 8
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
17. Оценивание качества алгоритмов.

18. Отложенная выборка, ее недостатки.

19. Оценка полного скользящего контроля.

20. Кросс-валидация. Leave-one-out.

21. Деревья решений.

22. Методы построения деревьев. Их регуляризация.

23. Композиции алгоритмов.

24. Разложение ошибки на смещение и разброс.

25. Случайный лес, его особенности.

26. Методы поиска выбросов в данных.

27. Методы восстановления пропусков в данных.

28. Работа с несбалансированными выборками.

29. Задача анализа потребительской корзины.

30. Поддержка и достоверность. Частые, замкнутые и максимальные частые множества. Алгоритм Априори.

31. Задача кластеризации.

32. Алгоритм K-Means.

33. Оценки качества кластеризации.

Критерии оценки:

«зачтено», повышенный уровень: выставляется студенту, если продемонстрировано глубокое и прочное

усвоение материала, т.е. последовательно, грамотно и логически стройно изложены ответ

на вопрос и выполнено умение, что определяет повышенный уровень;

«зачтено», пороговый уровень: выставляется студенту, если продемонстрировано достаточно полное

усвоение материала, т.е. частично изложен вопрос и выполнено умение, что определяет

пороговый уровень;

«не зачтено», уровень не сформирован: выставляется студенту, если продемонстрировано не знание материала,

не владение понятийным аппаратом, т.е. отсутствует изложение вопроса и выполненного умения, совокупность всего перечисленного определяет то, что уровень не сформирован.

 
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
6.1. Рекомендуемая литература
 
6.1.1. Основная литература
 
Авторы, составители
Заглавие
Издательство, год
Эл. адрес
 
Л1.1
Маккинли Уэс, Слинкина А.
Python и анализ данных: практическое издание
Саратов: Профобразование, 2019
http://www.iprbookshop.ru/88752.html
 
Л1.2
Волкова В.М., Семёнова М.А., Четвертакова [ и др.] Е.С.
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python: учебное пособие
Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет (НГТУ), 2017
http://www.iprbookshop.ru/91682.html
 
6.1.2. Дополнительная литература
 
Авторы, составители
Заглавие
Издательство, год
Эл. адрес
 
Л2.1
Шелудько В.М.
Основы программирования на языке высокого уровня Python: учебное пособие
Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2017
http://www.iprbookshop.ru/87461.html
 
6.3.1 Перечень программного обеспечения
 
6.3.1.1
Far Manager
6.3.1.2
Google Chrome
6.3.1.3
MS WINDOWS
6.3.1.4
Python
6.3.1.5
Kaspersky Endpoint Security для бизнеса СТАНДАРТНЫЙ
6.3.1.6
MS Office
6.3.1.7
Moodle
6.3.1.8
NVDA
 
6.3.2 Перечень информационных справочных систем
 
6.3.2.1
Электронно-библиотечная система IPRbooks
 
стр. 9
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
6.3.2.2
База данных «Электронная библиотека Горно-Алтайского государственного университета»
6.3.2.3
Межвузовская электронная библиотека 
 
7. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
 
лекция-визуализация
 
ситуационное задание
 
дискуссия
 
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
Номер аудитории
Назначение
Основное оснащение
 
211 Б1
Компьютерный класс. Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации. Помещение для самостоятельной работы
Рабочее место преподавателя. Посадочные места обучающихся (по количеству обучающихся), компьютеры с доступом к Интернет
 
201 Б1
Кабинет методики преподавания информатики. Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации. Помещение для самостоятельной работы
Маркерная ученическая доска, экран, мультимедиапроектор. Рабочее место преподавателя. Посадочные места обучающихся (по количеству обучающихся), компьютеры с доступом к Интернет
 
209 Б1
Компьютерный класс. Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации. Помещение для самостоятельной работы
Рабочее место преподавателя. Посадочные места обучающихся (по количеству обучающихся). Маркерная ученическая доска, экран, мультимедиапроектор, компьютеры с доступом в Интернет
 
9. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
Методические указания по освоению дисциплин (модулей)

Лекции, с одной стороны – это одна из основных форм учебных занятий в высших учебных заведениях, представляющая собой систематическое, последовательное устное изложение преподавателем определенного раздела конкретной науки или учебной дисциплины, с другой – это особая форма самостоятельной работы с учебным материалом. Лекция не заменяет собой книгу, она только подталкивает к ней, раскрывая тему, проблему, выделяя главное, существенное, на что следует обратить внимание, указывает пути, которым нужно следовать, добиваясь глубокого понимания поставленной проблемы, а не общей картины.

Работа на лекции – это сложный процесс, который включает в себя такие элементы как слушание, осмысление и собственно конспектирование. Для того, чтобы лекция выполнила свое назначение, важно подготовиться к ней и ее записи еще до прихода преподавателя в аудиторию. Без этого дальнейшее восприятие лекции становится сложным. Лекция в университете рассчитана на подготовленную аудиторию. Преподаватель излагает любой вопрос, ориентируясь на те знания, которые должны быть у студентов, усвоивших материал всех предыдущих лекций.Важно научиться слушать преподавателя во время лекции, поддерживать непрерывное внимание к выступающему.

Однако, одного слушания недостаточно. Необходимо фиксировать, записывать тот поток информации, который сообщается во время лекции – научиться вести конспект лекции, где формулировались бы наиболее важные моменты, основные положения, излагаемые лектором. Для ведения конспекта лекции следует использовать тетрадь. Ведение конспекта на листочках не рекомендуется, поскольку они не так удобны в использовании и часто теряются. При оформлении конспекта лекции необходимо оставлять поля, где студент может записать свои собственные мысли, возникающие параллельно с мыслями, высказанными лектором, а также вопросы, которые могут возникнуть в процессе слушания, чтобы получить на них ответы при самостоятельной проработке материала лекции, при изучении рекомендованной литературы или непосредственно у преподавателя в конце лекции. Составляя конспект лекции, следует оставлять значительный интервал между строчками. Это связано с тем, что иногда возникает необходимость вписать в первоначальный текст лекции одну или несколько строчек, имеющих принципиальное значение и почерпнутых из других источников. Расстояние между строками необходимо также для подчеркивания слов или целых групп слов (такое подчеркивание вызывается необходимостью привлечь внимание к данному месту в тексте при повторном чтении). Обычно подчеркивают 

 
стр. 10
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
определения, выводы.

Также важно полностью без всяких изменений вносить в тетрадь схемы, таблицы, чертежи и т.п., если они предполагаются в лекции. Для того, чтобы совместить механическую запись с почти дословным фиксированием наиболее важных положений, можно использовать системы условных сокращений. В первую очередь сокращаются длинные слова и те, что повторяются в речи лектора чаще всего. При этом само сокращение должно быть по возможности кратким.

Семинарские (практические) занятия Самостоятельная работа студентов по подготовке к семинарскому (практическому) занятию должна начинаться с ознакомления с планом семинарского (практического) занятия, который включает в себя вопросы, выносимые на обсуждение, рекомендации по подготовке к семинару (практическому занятию), рекомендуемую литературу к теме. Изучение материала следует начать с просмотра конспектов лекций. Восстановив в памяти материал, студент приводит в систему основные положения темы, вопросы темы, выделяя в ней главное и новое, на что обращалось внимание в лекции. Затем следует внимательно прочитать соответствующую главу учебника.

Для более углубленного изучения вопросов рекомендуется конспектирование основной и дополнительной литературы. Читая рекомендованную литературу, не стоит пассивно принимать к сведению все написанное, следует анализировать текст, думать над ним, этому способствуют записи по ходу чтения, которые превращают чтение в процесс. Записи могут вестись в различной форме: развернутых и простых планов, выписок (тезисов), аннотаций и конспектов.

Подобрав, отработав материал и усвоив его, студент должен начать непосредственную подготовку своего выступления на семинарском (практическом) занятии для чего следует продумать, как ответить на каждый вопрос темы.

По каждому вопросу плана занятий необходимо подготовиться к устному сообщению (5-10 мин.), быть готовым принять участие в обсуждении и дополнении докладов и сообщений (до 5 мин.).

Выступление на семинарском (практическом) занятии должно удовлетворять следующим требованиям: в нем излагаются теоретические подходы к рассматриваемому вопросу, дается анализ принципов, законов, понятий и категорий; теоретические положения подкрепляются фактами, примерами, выступление должно быть аргументированным.

Лабораторные работы являются основными видами учебных занятий, направленными на экспериментальное (практическое) подтверждение теоретических положений и формирование общепрофессиональных и профессиональных компетенций. Они составляют важную часть теоретической и профессиональной практической подготовки.

В процессе лабораторной работы как вида учебного занятия студенты выполняют одно или несколько заданий  под руководством преподавателя в соответствии с изучаемым содержанием учебного материала.  

При выполнении обучающимися лабораторных работ значимым компонентом становятся практические задания с использованием компьютерной техники, лабораторно - приборного оборудования и др. Выполнение студентами лабораторных работ проводится с целью: формирования умений, практического опыта (в соответствии с требованиями к результатам освоения дисциплины, и на основании перечня формируемых компетенций, установленными рабочей программой дисциплины), обобщения, систематизации, углубления, закрепления полученных теоретических знаний, совершенствования умений применять полученные знания на практике.

Состав заданий для лабораторной работы должен быть спланирован с расчетом, чтобы за отведенное время они могли быть выполнены качественно большинством студентов.

При планировании лабораторных работ следует учитывать, что в ходе выполнения заданий у студентов формируются умения и практический опыт работы с различными приборами, установками, лабораторным оборудованием, аппаратурой, программами и др., которые могут составлять часть профессиональной практической подготовки, а также исследовательские умения (наблюдать, сравнивать, анализировать, устанавливать зависимости, делать выводы и обобщения, самостоятельно вести исследование, оформлять результаты).

Выполнению лабораторных работ предшествует проверка знаний студентов - их теоретической готовности к выполнению задания.

Формы организации студентов при проведении лабораторных работ: фронтальная, групповая и индивидуальная. При фронтальной форме организации занятий все студенты выполняют одновременно одну и ту же работу. При групповой форме организации занятий одна и та же работа выполняется группами по 2 - 5 человек. При индивидуальной форме организации занятий каждый студент выполняет индивидуальное задание.  

Текущий контроль учебных достижений по результатам выполнения лабораторных работ проводится в соответствии с системой оценивания (рейтинговой, накопительной и др.), а также формами и методами (как традиционными, так и инновационными, включая компьютерные технологии), указанными в рабочей программе дисциплины (модуля). Текущий контроль проводится в пределах учебного времени, отведенного рабочим учебным планом на освоение дисциплины, результаты заносятся в журнал учебных занятий.

Объем времени, отводимый на выполнение лабораторных работ, планируется в соответствии с учебным планом ОПОП.

Перечень лабораторных работ в РПД, а также количество часов на их проведение должны обеспечивать реализацию требований к знаниям, умениям и практическому опыту студента по дисциплине (модулю) соответствующей ОПОП.

Самостоятельная работа обучающихся– это планируемая учебная, учебно-исследовательская, научно-исследовательская  работа, выполняемая во внеаудиторное время по заданию и при методическом руководстве преподавателя, но без его непосредственного участия.

Объем самостоятельной работы определяется учебным планом основной профессиональной образовательной программы (ОПОП), рабочей программой дисциплины (модуля).

Самостоятельная работа организуется и проводится с целью формирования компетенций, понимаемых как способность применять знания, умения и личностные качества для успешной практической деятельности, в том числе:

- формирования умений по поиску и использованию нормативной, правовой, справочной и специальной литературы, а также других источников информации;

- качественного освоения и систематизации полученных теоретических знаний, их углубления и расширения по применению на уровне межпредметных связей;

- формирования умения применять полученные знания на практике (в профессиональной деятельности) и закрепления практических умений обучающихся;

- развития познавательных способностей, формирования самостоятельности мышления обучающихся;

 
стр. 11
УП: 01.03.01_2023_633.plx
 
- совершенствования речевых способностей обучающихся;

- формирования необходимого уровня мотивации обучающихся к систематической работе для получения знаний, умений и владений в период учебного семестра, активности обучающихся, творческой инициативы, самостоятельности, ответственности и организованности;

- формирования способностей к саморазвитию (самопознанию, самоопределению, самообразованию, самосовершенствованию, самореализации и саморегуляции);

- развития научно-исследовательских навыков;

- развития навыков межличностных отношений.

К самостоятельной работе по дисциплине (модулю) относятся: проработка теоретического материала дисциплины (модуля);подготовка к семинарским и практическим занятиям, в т.ч. подготовка к текущему контролю успеваемости обучающихся(текущая аттестация); подготовка к лабораторным работам; подготовка к промежуточной аттестации (зачётам, экзаменам).

Виды, формы и объемы самостоятельной работы обучающихся при изучении дисциплины (модуля) определяются:

- содержанием компетенций, формируемых дисциплиной (модулем);

- спецификой дисциплины (модуля), применяемыми образовательными технологиями;

- трудоемкостью СР, предусмотренной учебным планом;

- уровнем высшего образования (бакалавриат, специалитет, магистратура, аспирантура), на котором реализуется ОПОП;

- степенью подготовленности обучающихся.