1

1
Содержание рабочей программы дисциплины
стр.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
7.
8.
9.
9.1
9.2
9.3
9.4
10.
11.
Результаты обучения по дисциплине (модулю), соотнесенные с результатами освоения образовательной программы
Место дисциплины (модуля) в структуре образовательной программы
Объем дисциплины (модуля)
Содержание дисциплины (модуля)
Учебно-методическое обеспечение для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине (модулю)
Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
по дисциплине (модулю)
Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы
Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания
Типовые контрольные задания и материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы
Методические материалы, определяющие процедуры оценивания
знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций
Показатели и критерии оценивания сформированности компетенций
на различных этапах их формирования, шкалы и процедуры оценивания
Основная и дополнительная учебная литература, необходимая для
освоения дисциплины (модуля)
Ресурсы информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»
(далее – сеть «Интернет»), необходимые для освоения дисциплины
(модуля)
Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
(модуля)
Учебно-методические материалы дисциплины по темам
Форма проведения занятий (лекции, семинары, практические, используемые интерактивные формы и т.д.)
Интерактивные формы обучения
Перечень вопросов для подготовки к экзамену
Информационные технологии, используемые при осуществления образовательного процесса по дисциплине (модулю), включая перечень
программного обеспечения и информационных справочных систем
(при необходимости)
Материально-техническая база, необходимая для образовательного
процесса по дисциплине (модулю)
4
6
6
7
8
12
12
12
14
18
19
20
21
21
21
26
27
30
31
32
2
1. Результаты обучения по дисциплине (модулю), соотнесенные с результатами освоения образовательной программы.
Цели и задачи дисциплины
Цели дисциплины: Основной целью образования по дисциплине «Нечеткая логика и нейронные сети» является формирование у студентов научного
представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения в задачах контроля и управления с использованием
математического инструментария нечеткой логики и формирования нейронных сетей.
Задачи дисциплины: Задачами изучения дисциплины являются усвоение методов количественной оценки социально-экономических процессов,
формирование умений содержательно интерпретировать полученные результаты.
Требования к результатам освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины совместно с изучением других дисциплин образовательной программы выпускник должен обладать следующими общекультурными компетенциями (ОК):
иметь навыки работы с компьютером как средством управления
информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13).
Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):
использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в
профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального
исследования (ПК-19);
использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20).
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:

Основополагающие понятия нечеткой логики, как способа формализации нечеткости: понятия нечетких множеств, нечетких отношений и
нечетких отображений, а также операции над ними; понятия функции принадлежности и нечеткого алгоритма; определение лингвистической пере3
менной и ее свойства; а также методы применение нечеткой логики и
нейронных сетей в различных задачах контроля и управления.
Уметь:

Разрабатывать и применять модели нечеткой логики в различных
задачах контроля и управления;

обрабатывать и интерпретировать результаты моделирования.
Владеть:

Математическими, статистическими и количественными методами планирования и статистической обработки результатов моделирования;
современными системами моделирования на основе технологии логических
нейронных сетей.
4
2. Место дисциплины (модуля) в структуре образовательной программы.
Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина «Нечеткая логика и нейронные сети» относится к перечню
обязательных дисциплин вариативной части математического и естественнонаучного цикла учебного плана по направлению «Бизнес-информатика».
Преподавание дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети» основано на
дисциплинах - «Теория вероятностей и математическая статистика», «Дискретная математика», «Общая теория систем». В свою очередь она создаёт
необходимые предпосылки для освоения программ таких дисциплин, как
«Моделирование бизнес-процессов », «Архитектура предприятий» и ряда
дисциплин по выбору студента.
3. Объем дисциплины (модуля)
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единицы /180
часов.
Объем дисциплины и виды учебной работы.
Таблица 1
Вид работы
Общая трудоемкость
Аудиторная работа
Лекции
Семинары и практические занятия
Самостоятельная работа
Контроль самостоятельной работы
Вид итогового контроля
Трудоемкость
(в академических часах)
180
62
24
38
82
36
Экзамен
5
4. Содержание дисциплины (модуля).
Учебно-тематический план дисциплины (модуля) с указанием часов
Всего часов
В том числе, час. (очно)
Аудиторная работа
Наименование темы
лекции
практич
занятия
Сам.
Работа
Формы контроля
(очно)
5 семестр
Тема 1. Основные понятия
теории нечетких множеств.
38
8
8
22
ОК*
Тема 2. Нечеткая логика.
42
6
12
24
ОК/РК**
Тема 3. Искусственные
нейронные сети.
64
10
18
36
ОК/РК
*
Итоговый контроль
Экзамен
Итого в 5-м семестре
180
24
38
82
ВСЕГО по дисциплине
180
24
38
82
36
ОК – Оперативный контроль.
**
РК – Рубежный контроль.
6
5. Учебно-методическое обеспечение для самостоятельной работы
обучающихся по дисциплине (модулю).
Вопросы для самопроверки
Дополнительная
Наименование темы
или раздела дисциплины (модуля)
Список рекомендуемой литературы
Основная
№
п/п
Трудоемкость,
час.
Распределение часов внеаудиторной самостоятельной работы студента при
изучении дисциплины
Таблица 3
Сформулируйте понятие нечеткого множества и сравните его с
понятием обычного множества.
2. Что называют носителем нечеткого множества?
3. Дайте определение точки перехода, унимодальной функции
принадлежности, нормального и
субнормального нечеткого множества.
4. Сформулируйте понятие множества а-уровня и запишите формулу разложения нечеткого
множества по множествам уровня.
5. Приведите пример нечеткого
множества с дискретным и непрерывным носителем.
6. Сформулируйте аксиомы меры
нечеткости.
7. Дайте определение обычного
множества, ближайшего к нечеткому.
8. Запишите формулу расстояния
между двумя произвольными
нечеткими множествами по Хеммингу и Евклиду для дискретного и непрерывного носителя.
9. Запишите основные формулы
вычисления индексов нечеткости по Хеммингу и Евклиду для
дискретного и непрерывного носителя.
10. Что называют заострением нечеткого множества? Запишите
операции растяжения и концентрации.
1.
Основные понятия
1 теории нечетких
множеств
22
№№
3
№ 2,4
7
11. Дайте
определение подмножества нечеткого множества.
12. Сформулируйте
определение
основных операций над нечеткими множествами и проведите
их сравнение с аналогичными
для четких множеств. Чем они
различаются? В чем сходство?
13. Сравните свойства операций над
обычными и нечеткими множествами. Какие важнейшие логические законы не выполнимы
над нечеткими множествами?
14. Дайте определение Т-нормы и Т
-конормы. Для чего введены эти
понятия?
15. Если в качестве операций дополнения, пересечения и объединения взять другие определенные Т -нормы и Т -конормы,
можно ли утверждать, что все
свойства операций над нечеткими множествами сохранятся?
16. Как
определяют
операции
умножения нечетких множеств,
возведения в целую неотрицательную степень, умножения на
число?
17. Дайте определение оператора
нечеткости. Для чего применяют
этот оператор? Каковы границы
его применимости?
18. Сформулируйте понятие нечеткого числа.
19. Какие нечеткие числа называют
нормальными, унимодальными
и выпуклыми? Сравните определения с соответствующими
определениями нечетких множеств. В чем различие? Сходство?
20. Дайте определения алгебраических операций над нечеткими
числами.
21. Что называют нечетким минимумом и максимумом нечетких
чисел? Как сравнить два нечетких числа?
22. Перечислите свойства операций
над нечеткими числами, которые в некоторых случаях нарушаются или выполняются все8
гда.
Как определяются отношения
«равенство» и «нечеткое равенство» для нечетких чисел? Какие нечеткие числа называют
приближенно равными? В чем
различие понятий равенства для
обычных и нечетких чисел?
24. Приведите пример треугольных
и трапециевидных чисел.
25. Сформулируйте принцип обобщения для нечетких множеств.
Охарактеризуйте границы его
применимости и практическую
значимость.
26. Дайте определение нечеткого
бинарного отношения.
27. Перечислите способы задания
нечетких бинарных отношений.
28. Что называют декомпозицией
нечеткого отношения?
29. Сформулируйте
определение
композиции и транзитивного
замыкания нечетких бинарных
отношений.
30. Перечислите основные свойства
нечетких бинарных отношений.
31. Приведите типы нечетких бинарных отношений и сравните
их с обычными.
32. Что называют нечеткими бинарными соответствиями? В чем
различие нечетких бинарных
отношений и соответствий? В
чем сходство нечетких бинарных отношений и соответствий?
33. Как с помощью введенных
определений трактовать понятие
«опосредованное влияние»?
23.
1.
2.
2 Нечеткая логика
24
№№
1-4
№№
3,4
3.
4.
5.
Что называют термом? В чем
принципиальное различие атомарного и составного термов?
Дайте понятие составной лингвистической переменной.
Какие правила называют синтаксическими?
Определите сущность семантического правила. В чем различие и
сходство семантического и синтаксического правил?
Дайте определение лингвистиче9
ской переменной. Приведите
примеры лингвистических переменных из различных областей
науки.
6. Дайте понятие булевой переменной, формулы булевой алгебры, основных операций над булевыми
переменными.
7. Дайте понятие нечеткой булевой
переменной.
8. Что называют функцией нечетких булевых переменных?
9. Какие функции нечетких булевых переменных над тождествами?
10. Какие функции нечетких булевых переменных называют аналитическими?
11. В чем заключается смысл анализа аналитических функций нечетких булевых переменных?
12. Дайте понятие лингвистических
переменных «истина» и «ложь».
Приведите примеры функций принадлежности этих переменных.
Что такое нейронные сети?
Что
такое
формальный
нейрон. Нарисуйте его схему.
3.
В чем сходство и в чем различия однослойной и многослойной
нейронных сетей?
4.
Воспроизведите
схему
нейросетей по Хопфилду и Хеммингу. В чем их различие?
5.
Что называется персептроном Розенблатта?
6.
Что означает представимость
и линейная разделимость персептрона?
7.
В чем особенность нейронной сети, используемой в методе
обратного распространения ошибок?
1.
2.
Искусственные
3 нейронные сети
36
№№
1-4
№№
2,4
10
6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
по дисциплине (модулю).
Результативность самостоятельной работы студентов обеспечивается
эффективной системой контроля, включающей в себя вопросы по содержанию материалов лекций и проверку выполнения текущих заданий, контрольных работ, зачеты и экзамены.
Оперативный контроль. Опросы студентов по содержанию лекций и
проверка выполнения текущих заданий проводится на каждом практическом
занятии. Результаты проверки фиксируются и сообщаются студенту.
Рубежный контроль. В семестре проводится 2 контрольные работы.
При создании фонда оценочных средств необходимо принимать во внимание ряд условий:
– дидактико-диалектическую взаимосвязь между результатами образования и
компетенциями;
– при оценивании уровня сформированности компетенций студентов должны
создаваться условия максимального приближения к будущей профессиональной практике; кроме преподавателей конкретной дисциплины, в качестве
внешних экспертов должны активно обучающиеся выпускных курсов, преподаватели смежных дисциплин и др.;
– помимо индивидуальных оценок должны использоваться групповые оценки и взаимооценки; экспертные оценки группами из студентов и преподавателей.
6.1 Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в
процессе освоения образовательной программы.
Матрица формирования компетенций в процессе освоения дисциплины (модуля) ООП
Таблица 4
№ п/п
1
2
3
Компетенции
1
2
3
ОК - 13
ПК - 19
ПК - 20
+
+
+
+
+
+
+
6.2 Описание показателей и критериев оценивания компетенций
на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания.
Успешность усвоения дисциплины характеризуется качественной оценкой на основе листа оценки сформированности компетенций, включающего
совокупность критериев их освоения.
11
Качественная оценка может быть выражена: в процентном отношении
качества усвоения программы, в уровневом отношении, оценкой «зачтено»,
«незачтено» и т.д. Преподаватель ведёт письменный учёт образовательных
достижений студента в соответствии с листом оценки по дисциплинам учебного плана.
Все виды контрольно-оценочных средств по учебным дисциплинам оцениваются следующим образом: в процентном отношении качества усвоения
программы, в уровневом отношении, в виде отметки. Перевод в балльную
шкалу осуществляется по соответствующей схеме:
Шкалы оценки результатов
Таблица 5
Процентная шкала
Отметка
в системе
«зачтено-не зачтено»
Средняя
итоговая
оценка
«отлично» / «5»
81-100 %
зачтено
4,6-5
«хорошо» /«4»
61-80 %
зачтено
3,6-4,5
61-80 %
зачтено
2,6-3,5
Качество
освоения
дисциплины
Уровневая
шкала
Отметка в
5-балльной шкале
100 - 90%
высокий
89 - 66%
повышенный
«удовлетворительно» /
65 - 50%
средний
меньше
ниже сред-
«неудовлетворитель-
50%
него
но» /«2»
«3»
0-40 %
не зачтено
2-2,5
Показатели и критерии оценивания формирования компетенций, описание
шкал оценивания.
Таблица 6
Наименование
оценочного
средства
Краткая характеристика оценочного
средства
Представление
оценочного
средства
Контрольная
работа
Средство проверки умений применять
полученные знания для решения задач
определенного типа по теме или разделу
Тест
Система стандартизированных заданий, позво- Фонд тестовых
ляющая автоматизировать процедуру измерения заданий
уровня знаний и умений
обучающегося
Расчетнографическая
работа
Средство проверки умений применять полученные знания по заранее определенной
методике для решения задач или заданий по
модулю или дисциплине в целом
Комплект
контрольных
заданий по
вариантам
Шкала оценки
Отметка в
системе
«зачтено-не
зачтено»
Процентная
шкала
Комплект за- Процентная
даний
для шкала
выполнения
расчетнографической
12
Кейс-задача
работы
Проблемное задание, в котором обучающе- Задания для Отметка в
муся предлагают осмыслить реальную про- решения кейс- 5-балльной
фессионально-ориентированную ситуацию, задачи
шкале
необходимую для решения данной проблемы
6.3 Типовые контрольные задания и материалы, необходимые для
оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций в процессе
освоения образовательной программы.
1. Примеры вариантов контрольных работ.
Вариант № 1
1. Дано нечеткое множество А=0,1/3+0,3/5+0,5/6+0,9/7+0,5/9+0,3/12.
1) Постройте функцию принадлежности нечеткого множества А.
2) Запишите несущее множество.
3) Найдите точки перехода для множества А, если таковые существуют.
4) Если множество является субнормальным, нормируйте его.
2. Дано нечеткое множество:
А = 0,3/5 + 0,7/7 + 1/12 + 0,9/18 + 0,4/20.
Требуется:
1) записать множества CON(A), DIL(A),
2) сделать чертеж: изобразить множества А, CON(A), DIL(A),
3) вычислить индексы нечеткости по метрике Хемминга для множеств
А, CON(A), DIL(A);
4) сравнить степень нечеткости множества А со степенью нечеткости
множеств CON(A), DIL(A)
3. Дано нечеткое множество:
А = 0,3/1 + 0,7/3 + 1/5 + 0,9/7.
Найти множество КА, используя оператор увеличения нечеткости К:
0
0 
1 0
 0 0,9 1 0,1 

К 
 0 0,1 0,8 0,5 


 0 0, 2 0,6 0.9 
4. Даны нечеткие числа: a ={немного меньше 4}, b = {около 5}.
Выступая в роли эксперта запишите нечеткие числа a и b в форме объединения точечных нечетких множеств.
Найти сумму: a + b.
13
5. Числа a и b являются числами (L-R)-типа:
А

x[1, 4]
x 1
3
/x

8 x
4
x(4, 8]
/x
;

В
x 5
3
/x
x[5,8]

15 x
7
/x
x(8,15]
Сделать чертеж функций принадлежности и найти произведение нечетких
чисел.
Вариант 2
1. Пусть В=0,1/1+0,3/3+0,4/4+0,6/8+1/10. Разложить нечеткое множество по
множествам уровня.
Примечание. В качестве значений -уровня взять все значения функции
принадлежности нечеткого множества В.
2. Дано нечеткое множество:
В = 0,7/1 + 1/3 + 0,5/5+0,2/7.
Требуется:
1) используя операции концентрирования и растяжения, записать множества: CON(B), DIL(B);
2) сделать чертеж: изобразить множества В, CON(B), DIL(B);
3) вычислить индексы нечеткости по евклидовой метрике для множеств
В, CON(B), DIL(B);
4) сравнить степень нечеткости множества В с множествами CON(B),
DIL(B).
3 На универсальном множестве
𝑈 = {а, 𝑏, с, 𝑑, е, f} заданы нечеткие множества:
А = 0,2/a + 0,7/b + 1/d + 0,2/e + 0,8/f;
В = 0,4/a + 0,6/b + 0,5/ с + 0,9/ d +1 / е + 0,5/g;
С = 0,1/a + 0,5/b + 0,5/ с + 0,7/ d +0 ,4 / е + 0,1/g;
Найти множества: A ∩ B, A ∪ C, A ∩ C ∪ B
4. Даны нечеткие числа: a ={немного меньше 6}, b = {примерно 8}.
Выступая в роли эксперта запишите нечеткие числа a и b в форме объединения точечных нечетких множеств.
Найти разность: b - a.
5. Доказать, что число a:
А

x 3
4
/x
x[3, 7]

9 x
2
/ x является числом
x(7,9]
(L-R)-типа.
Сделать чертеж его функции принадлежности.
2. Темы рефератов (курсовых работ)
Учебным планом не предусмотрены.
14
3. Тестовые задания по темам дисциплины
№
пп
1
Содержание тестового задания
Дано нечеткое множество
А=0,1/3+0,3/5+0,5/6+0,9/7+0,5/9+0,3/1
2.
Варианты ответа
1) U={1,2,3,5,6,7,8,9,10}
2) U={3,5,6,7,9,12}
3) U={3,5,6,7}
Несущее множество равно
2
Дано нечеткое множество
А=0,1/3+0,3/5+0,5/6+1/7+0,5/9+0,3/12.
Точки перехода для множества А, если таковые существуют.
3
Множество
А=0,1/3+0,3/5+0,5/6+0,9/7+0,5/9+0,3/1
2.
1) 1
2) 7
3) 6, 9
1) Субнормальным;
2) Нормальным
3) Несущим
является
4
5
6
7
Дано нечеткое множество:
А=0,1/3+0,3/5+0,5/6+0,9/7+0,5/9+0,3/1
2.
1)
Анорм =0,1/3+0,3/5+0,5/6+1/7+0,5/9+0,3/12.
2)
Нормированное множество имеет вид
3)
1
1
5
5
1
Анорм = /3+ /5+ /6+1/7+ /9+ /12.
9
3
9
9
3
5
1
Анорм =1/7+ /9+ /12.
9
3
Дано нечеткое множество:
А = 0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20.
Множество CON(A) равно
1) CON(A)=0,09/5+0,49/7+1/12+0,81/18+0,16/20
3)
CON(A)=0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20
Дано нечеткое множество:
А = 0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20.
Множество DIL(A) равно
1)
CON(A)=0,09/5+0,49/7+1/12+0,81/18+0,16/20
2)
CON(A)=0,55/5+0,84/7+1/12+0,95/18+0,63/20
3)
CON(A)=0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20
Дано нечеткое множество:
А = 0,3/1+0,5/2+0,2/3+0,7/4+0,6/5
2)
CON(A)=0,55/5+0,84/7+1/12+0,95/18+0,63/20
1) 1,7
15
Индекс нечеткости по метрике Хем- 2) 0,48
минга для множеств А равен
3) 0,593
8
Дано нечеткое множество:
А = 0,3/1+0,5/2+0,2/3+0,7/4+0,6/5
1) 1,7
2) 0,48
Индекс нечеткости по метрике Ев3) 0,593
клида для множеств А равен
9
10
11
12
На универсальном множестве 𝑈 = 1) A  B=0,2/a+0,6/b+0,9/d +0,2/e
{а, 𝑏, с, 𝑑, е, f} заданы нечеткие множества
2) A  B=0,2/a+0,6/b+0,5/с+0,9/d +0,2/e
А = 0,2/a + 0,7/b + 1/d + 0,2/e + 0,8/f;
В=0,4/a+0,6/b+0,5/ с + 0,9/ d +1 / е +0,5/
3) A  B=0,2/a+0,6/b+0,5/с+0,9/d +0,2/f
g.
Множество 𝐴 ∩ 𝐵 равно:
На универсальном множестве 𝑈 = 1) A  B=0,2/a+0,6/b+0,9/d +0,2/e
{а, 𝑏, с, 𝑑, е, f} заданы нечеткие множества
2) A  B=0,2/a+0,6/b+0,5/с+0,9/d +0,2/e
А = 0,2/a + 0,7/b + 1/d + 0,2/e + 0,8/f;
В=0,4/a+0,6/b+0,5/ с + 0,9/ d +1 / е +0,5/
3) A  B=0,4/a+0,7/b+0,5/с+1/d +1/е+0,8/f
g.
Множество 𝐴 ∪ 𝐵 равно:
А = 0,3/1 + 0,7/3 + 0,9/7.
1) КA=0,9/1 + 0,35/3 + 0,45/7
Оператор увеличения нечеткости К:
2) КA=0,3/1 + 0,7/3 + 0,8/7
 0,3 0,7 1 
К   0,7 0,5 0 
3) КA=1/1 + 0,5/7
 0,8 0,6 0,5 


Множество КА равно
Какое из нечетких множеств может
1)А = 0,1/1+0,3/2+0,5/3+ 0,7/4 +
формализовать высказывание «не0,9/5.
много меньше 6»
2)В = 0,2/6 +0,8/7 + 1/8 + 0,8/9 +
0,2/10.
3) С=0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20
13
Какое из нечетких множеств может
формализовать
высказывание
«примерно 8»
1)А = 0,1/1+0,3/2+0,5/3+ 0,7/4 +
0,9/5.
2)В = 0,2/6 +0,8/7 + 1/8 + 0,8/9 +
0,2/10.
16
3) С = 0,3/5+0,7/7+1/12+0,9/18+0,4/20
14
Какой тройкой параметров опреде-
1)А = {7, 4, 2}
ляется нечеткое число
2)А = {9, 4, 2}
А

x[3,7]
15
x 3
4
/x

9 x
2
/x
x(7,9]
Слово или группа слов, являющихся
значениями лингвистической переменной называется
3) А = {7, 3, 9}
1) подтерм
2) имя
3) терм
16
Логический элемент, реализующий
объединение интервалов
1) И
2) ИЛИ
3) НЕ
17
Логический элемент, реализующий
пересечение интервалов
1) И
2) ИЛИ
3) НЕ
18
Логический элемент, реализующий
операцию 1 - x
1) И
2) ИЛИ
3) НЕ
6.4 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания
знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций.
1. "Трудовой кодекс российской федерации" (ТК РФ) От 30.12.2001 n 197ФЗ
2. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки (специальности) 080101 Экономическая безопасность (квалификация (степень) «специалист»). Утвержден приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от «14» января 2011 г. № 19.
3. Приказ Министерства образования и науки российской Федерации (МИНОБРНАУКИ) «Об утверждении Порядка организации и осуществления
образовательной деятельности по образовательным программам высшего
17
образования – программ бакалавриата, программ специалитета, программ
магистратуры» от «19» декабря 2013г. № 1367 (зарегистрирован
24.02.2014 г. № 31402).
4. Положение об организации и осуществлении в РАНХиГС образовательной деятельности по программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры.
5. Положение о текущем контроле успеваемости и промежуточной аттестации студентов в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» (с изм. и доп. от 7 июня 2013г.)
6.5 Показатели и критерии оценивания сформированности компетенций на различных этапах их формирования, шкалы и процедуры оценивания.
При оценивании сформированности компетенций, были выбраны следующие методы оценки, представленные в таблице 7.
Методы оценки компетенций
Таблица 7
Название метода
Краткое описание метода
Эксперт оценки
Оценка достигнутых результатов
Устное или письменное описание конкретной работы, выполненной студентом
Преподаватель
Метод
экспертных
оценок
Определение степени проявления тех или иных
Итоговая оценка из
качеств путем проставления экспертных оценок по оценочного листа
определенной совокупности шкал, представленных в оценочной форме.
Оценочный лист сформированности компетенций (образец заполнения)
Студент: Иванов А.А..
Курс, группа: 3 курс, 34 05 группа
Дисциплина: Нечеткая логика и нейронные сети
Дата проведения: 00.00.0000 г.
Эксперты оценки:
Преподаватель: к. ф.-м.н., доц. Иванов И.И.
Группа студентов: 3 курс, 15 человек.
Шкала оценки: пятибальная числовая
Итоговая оценка: «хорошо» (повышенный уровень)
Период освоения дисциплины с: 00.00.0000 г. по: 00.00.0000 г.
18
Освоение компетенции в
рамках изучения дисциплины
Применение компетенции в
профессиональной деятельности
Преподаватель
4
4
4
4
Группа студентов
4
5
4
4,3
4
4,5
4
4,2
4
4
5
4,3
5
4
4
4,3
4
4,5
4,3
5
4
4,3
5
5
4,6
5
4,5
4,5
Компетенции
Эксперт оценивания
сформированности
компетенций
1
ОК-13
Совокупная оценка освоения компетенции
Преподаватель
2
ПК-19
Группа студентов
Совокупная оценка освоения ком- 4,5
петенции
5
Преподаватель
3
ПК-20
Группа студентов
4
Совокупная оценка освоения ком- 4,5
петенции
Итоговая оценка освоения дисциплины
Заключение
Средний бал освоения
компетенции
Понимание смысла компетенции
№ п/п
Показатели
оценивания
компетенций
4,3
Исходя из шкалы оценки результатов, студент имеет
повышенный уровень освоения дисциплины, что соответствует оценки «хорошо»
7. Основная и дополнительная учебная литература, необходимая
для освоения дисциплины (модуля).
Основная литература:
1. Анализ данных и процессов [Электронный ресурс] / [А. А. Барсегян и др.]. - 3-е изд., перераб. и доп. - Электрон. дан. - СПб. :
БХВ-Петербург, 2009. - 512 c.
2. Дрогобыцкий И. Н. Системный анализ в экономике : учебник для
вузов, рек. М-вом образования Рос. Федерации / И. Н. Дрогобыцкий. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2011. - 423 c.
3. Конышева Л. К. Основы теории нечетких множеств : для бакалавров и специалистов [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Л.
К. Конышева, Д. М. Назаров. - Электрон. дан. - СПб. : Питер,
2011. - 191 c.
19
4.
Леоненков А. Нечеткое моделирование в средах MATLAB и
fuzzyTECH [Электронный ресурс] - СПб. : БХВ-Петербург, 2010. 736 с.
Дополнительная литература:
1. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 176с.
2. Гладков Л. А. Генетические алгоритмы [Электронный ресурс] / Л.
А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. - М. : ФИЗМАТЛИТ,
2009. - 319 c.
3. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем – М.:
Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
4. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети. – М: Бином,
2006.
8. Ресурсы информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (далее – сеть «Интернет»), необходимые для освоения дисциплины
(модуля).
а) программное обеспечение и Интернет- ресурсы
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
http://www.com2com.ru/dav
http://www.user.cityline.ru
http://neuroschool.narod.ru
http://www.neuropower.de/rus
http://www.orc.ru/stasson
http://www.rco.ru
http://www.aot.ru
http://neuronet.narod.ru
б) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
9. http://www.inion.ru/product/db.htm - Базы данных ИНИОН
10. http://www.findarticles.com/cf_0/PI/subject.jhtml
База
данных
FINDARTICLES
11. http://www.ingenta.com - Библиографическая база данных Ingenta
12. http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/ - Библиографическая база данных
по информатике
Сайт научной библиотеки СЗИУ http://nwipa.ru
20
1. Электронные учебники электронно - библиотечной системы (ЭБС)
«Айбукс»
2. Электронные учебники электронно – библиотечной системы (ЭБС)
«Лань»
3. Научно-практические статьи по финансам и менеджменту Издательского дома «Библиотека Гребенникова»
4. Статьи из периодических изданий по общественным и гуманитарным наукам «Ист - Вью»
5. Энциклопедии, словари, справочники «Рубрикон»
6. Англоязычные ресурсы EBSCO Publishing- доступ к мультидисциплинарным полнотекстовым базам данных различных мировых издательств по бизнесу, экономике, финансам, бухгалтерскому учету, гуманитарным и естественным областям знаний, рефератам и полным текстам
публикаций из научных и научно–популярных журналов.
7. Emerald- крупнейшее мировое издательство, специализирующееся на
электронных журналах и базах данных по экономике и менеджменту.
9. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
(модуля).
9.1 Учебно-методические материалы дисциплины по темам
Тема 1. Основные понятия теории нечетких множеств
Нечеткое множество. Множество уровня. Методы построения функции
принадлежности. Меры нечеткости множеств. Операции над нечеткими
множествами. Нечеткие числа и операции над ними. Нечеткие бинарные отношения и соответствия, композиция и транзитивное замыкание нечетких
бинарных отношений.
Основные термины: нечеткое множество; функция принадлежности;
несущее множество, точка перехода, сингельтон, множество уровня, множество, ближайшее к нечеткому, индекс нечеткости, операция концентрирования множества, операция растяжения множества, включение, дополнение,
пересечение и объединение нечетких множеств, Т-норма, Т-конорма, оператор нечеткости, нечеткое число, сумма, произведение и частное нечетких чисел, нечеткий максимум и минимум, принцип обобщения, нечеткое бинарное
отношение, граф и матрица инцидентности нечеткого бинарного отношения,
композиция нечетких бинарных отношений, транзитивное замыкание нечетких бинарных отношений.
21
Контрольные вопросы:
1. Сформулируйте понятие нечеткого множества и сравните его с понятием
обычного множества.
2. Что называют носителем нечеткого множества?
3. Дайте определение точки перехода, унимодальной функции принадлежности, нормального и субнормального нечеткого множества.
4. Сформулируйте понятие множества а-уровня и запишите формулу разложения нечеткого множества по множествам уровня.
5. Приведите пример нечеткого множества с дискретным и непрерывным носителем.
6. Сформулируйте аксиомы меры нечеткости.
7. Дайте определение обычного множества, ближайшего к нечеткому.
8. Запишите формулу расстояния между двумя произвольными нечеткими
множествами по Хеммингу и Евклиду для дискретного и непрерывного
носителя.
9. Запишите основные формулы вычисления индексов нечеткости по Хеммингу и Евклиду для дискретного и непрерывного носителя.
10. Что называют заострением нечеткого множества? Запишите операции
растяжения и концентрации.
11. Дайте определение подмножества нечеткого множества.
12. Сформулируйте определение основных операций над нечеткими множествами и проведите их сравнение с аналогичными для четких множеств.
Чем они различаются? В чем сходство?
13. Сравните свойства операций над обычными и нечеткими множествами.
Какие важнейшие логические законы не выполнимы над нечеткими множествами?
14. Дайте определение Т-нормы и Т -конормы. Для чего введены эти понятия?
15. Если в качестве операций дополнения, пересечения и объединения
взять другие определенные Т -нормы и Т -конормы, можно ли утверждать,
что все свойства операций над нечеткими множествами сохранятся?
16. Как определяют операции умножения нечетких множеств, возведения
в целую неотрицательную степень, умножения на число?
17. Дайте определение оператора нечеткости. Для чего применяют этот
оператор? Каковы границы его применимости?
18.Сформулируйте понятие нечеткого числа.
22
19.Какие нечеткие числа называют нормальными, унимодальными и выпуклыми? Сравните определения с соответствующими определениями нечетких множеств. В чем различие? Сходство?
20.Дайте определения алгебраических операций над нечеткими числами.
21.Что называют нечетким минимумом и максимумом нечетких чисел? Как
сравнить два нечетких числа?
22.Перечислите свойства операций над нечеткими числами, которые в некоторых случаях нарушаются или выполняются всегда.
23.Как определяются отношения «равенство» и «нечеткое равенство» для
нечетких чисел? Какие нечеткие числа называют приближенно равными?
В чем различие понятий равенства для обычных и нечетких чисел?
24.Приведите пример треугольных и трапециевидных чисел.
25.Сформулируйте принцип обобщения для нечетких множеств. Охарактеризуйте границы его применимости и практическую значимость.
26.Дайте определение нечеткого бинарного отношения.
27.Перечислите способы задания нечетких бинарных отношений.
28.Что называют декомпозицией нечеткого отношения?
29.Сформулируйте определение композиции и транзитивного замыкания нечетких бинарных отношений.
30.Перечислите основные свойства нечетких бинарных отношений.
31.Приведите типы нечетких бинарных отношений и сравните их с обычными.
32.Что называют нечеткими бинарными соответствиями? В чем различие нечетких бинарных отношений и соответствий? В чем сходство нечетких
бинарных отношений и соответствий?
33.Как с помощью введенных определений трактовать понятие «опосредованное влияние»?
34. На универсальном множестве 𝑈 =
{а, 𝑏, с, 𝑑, е, f} заданы нечеткие множества:
А = 0,2/a + 0,7/b + 1/d + 0,2/e + 0,8/f;
В = 0,4/a + 0,6/b + 0,5/ с + 0,9/ d +1 / е + 0,5/g;
С = 0,1/a + 0,5/b + 0,5/ с + 0,7/ d +0 ,4 / е + 0,1/g.
1) Найти множества: A ∩ B, A ∪ C, A ∩ C ∪ B
2) Найти множества: A  C , A  B, ( A  B)  C ,
если операции решеточных пересечения и объединения определены по правилам
а) граничного произведения и граничной суммы;
б) слабой Т-нормы и сильной Т-конормы.
23
35. Дано нечеткое множество:
А = 0,3/1 + 0,7/3 + 1/5 + 0,9/7.
Найти множество КА, используя оператор увеличения нечеткости К:
0
0 
1 0
 0 0,9 1 0,1 

К 
 0 0,1 0,8 0,5 


 0 0, 2 0,6 0.9 
36. Даны нечеткие числа: a ={немного меньше 4}, b = {около 5}.
Выступая в роли эксперта запишите нечеткие числа a и b в форме объединения точечных нечетких множеств.
Найти сумму: a + b.
37. Даны нечеткие числа: a ={немного меньше 6}, b = {примерно 8}, причем
А = 0,1/1 + 0,3/2 + 0,5/3 + 0,7/4 + 0,9/5.
В = 0,2/6 + 0,8/7 + 1/8 + 0,8/9 + 0,2/10.
Сравнить нечеткие числа a и b.
38. Доказать, что число a: А 

x[3,7]
x 3
4
/x

9 x
2
/ x является числом (L-R)-
x(7,9]
типа.
Сделать чертеж его функции принадлежности.
Тема 2. Нечеткая логика.
Лингвистическая переменная. Основные свойства лингвистической переменной. Синтаксическое и семантическое правила. Нечеткие булевы переменные и логические операции над ними. Анализ функции нечетких булевых
переменных. Лингвистические переменные «истина» и «лож»
Основные термины: терм, конкатенация, подтерм, составная лингвистическая переменная, синтаксическое правило, лингвистическая переменная, семантическое правило, булева переменная, булева алгебра, нечеткая
булева переменная, функция нечетких булевых переменных, линrвистическая
переменная истинности.
Контрольные вопросы:
1. Что называют термом? В чем принципиальное различие атомарного и составного термов?
2. Дайте понятие составной лингвистической переменной.
3. Какие правила называют синтаксическими?
24
4. Определите сущность семантического правила. В чем различие и сходство
семантического и синтаксического правил?
5. Дайте определение лингвистической переменной. Приведите примеры
лингвистических переменных из различных областей науки.
6. Дайте понятие булевой переменной, формулы булевой алгебры, основных
операций над булевыми переменными.
7. Дайте понятие нечеткой булевой переменной.
8. Что называют функцией нечетких булевых переменных?
9. Какие функции нечетких булевых переменных над тождествами?
10. Какие функции нечетких булевых переменных называют аналитическими?
11. В чем заключается смысл анализа аналитических функций нечетких
булевых переменных?
12. Дайте понятие лингвистических переменных «истина» и «ложь». Приведите примеры функций принадлежности этих переменных.
Тема 3. Искусственные нейронные сети
Общие положения теории искусственных нейронных сетей. Понятие обучения нейронной сети. Классификация алгоритмов обучения. Персептрон и
его архитектура. Алгоритм обучения персептрона. Процедура обратного распространения (описание алгоритма). Стохастические методы обучения
нейронных сетей. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
Основные термины: Ключевые слова: нейрон, искусственные нейронные сети, однослойная нейронная сеть, многослойная нейронная сеть, обучение с учителем, обучение без учителя, персептрон, персептронная представимость, линейная разделимость, алrоритм обратного распространения, переобучение, паралич, локальные минимумы, размер шага, временная неустойчивость.
Контрольные вопросы:
1. Что такое нейронные сети?
2. Что такое формальный нейрон. Нарисуйте его схему.
3. В чем сходство и в чем различия однослойной и многослойной нейронных сетей?
4. Воспроизведите схему нейросетей по Хопфилду и Хеммингу. В чем их
различие?
5. Что называется персептроном Розенблатта?
25
6. Что означает представимость и линейная разделимость персептрона?
7. В чем особенность нейронной сети, используемой в методе обратного
распространения ошибок?
9.2. Форма проведения занятий (лекции, семинары, практические, используемые интерактивные формы и т.д.)
Занятия по дисциплине проводятся в следующей форме:
Лекция – один из методов устного изложения материала. Лекции читали еще в учебных заведениях Древней Греции. В России лекционное обучение
появилось
благодаря
основателю
первого
отечественного университета Михаилу Ломоносову, который очень ценил живое слово
преподавателей. В 30-х годах XX века в некоторых вузах в порядке эксперимента прекратили читать лекции. Эксперимент себя не оправдал:
у студентов резко снизился уровень знаний. Это говорит об эффективности
данной формы учебных занятий. Форма лекции обычно применяется при изложении нового, довольно объемного материала. Она, как правило, состоит
из трех частей: вступления (введения), изложения и заключения. В кратком
вступлении обозначаются тема, план и цель лекции. Они должны заинтересовать аудиторию, сообщить об актуальности темы лекции. В изложении –
основной части лекции – последовательно раскрываются все главные вопросы, приводятся определения основных понятий. Заключение обобщает в
кратких формулировках основные идеи лекции, логически завершает ее. Если лекция внимательно прослушана и хорошо понята, она активизирует мысленную деятельность. Кроме того, лекция обеспечивает эмоциональное взаимодействие слушателей с лектором, их творческое общение. Эмоциональная окраска лекции вместе с глубоким научным содержанием создают гармонию мысли, слова и восприятия. Это важно в преподавании естественных
и точных наук. Изложение материала педагогом должно быть содержательным в научном отношении, живым и интересным по форме. В процессе устного изложения знаний необходимо применять особые педагогические приемы, возбуждающие мыслительную активность студентов и способствующие
поддержанию их внимания.
Термин «практическое занятие» используется в педагогике как понятие, включающее такие виды, как лабораторную работу, семинар в его разновидностях. Аудиторные практические занятия играют исключительно важную роль в выработке у студентов навыков применения полученных знаний
для решения практических задач в процессе совместной деятельности с преподавателями.
Если лекция закладывает основы научных знаний в обобщенной форме,
практические занятия призваны углубить, расширить и детализировать эти
26
знания, содействовать выработке навыков профессиональной деятельности.
Практические занятия развивают научное мышление и речь студентов, позволяют проверить их знания, в связи с чем, упражнения выступают важным
средством достаточно оперативной обратной связи.
Для успешной подготовки к практическим занятиям студенту невозможно ограничиться слушанием лекций. Требуется предварительная самостоятельная работа студентов по теме планируемого занятия. Не может быть
и речи об эффективности занятий, если студенты предварительно не поработают над конспектом, учебником, учебным пособием, чтобы основательно
овладеть теорией вопроса.
Практические занятия служат своеобразной формой осуществления
связи теории с практикой. Структура практических занятий в основном одинакова — вступление преподавателя, вопросы студентов по материалу, который требует дополнительных разъяснений, собственно практическая часть,
заключительное слово преподавателя.
9.3. Интерактивные формы обучения
Интерактивные методы на лекциях
Интерактивное обучение обеспечивает взаимопонимание, взаимодействие, взаимообогащение. Интерактивные методики ни в коем случае не заменяют лекционный материал, но способствуют его лучшему усвоению и,
что особенно важно, формируют мнения, отношения, навыки поведения.
«Мозговая атака», «мозговой штурм» – это метод, при котором принимается любой ответ обучающегося на заданный вопрос. Важно не давать
оценку высказываемым точкам зрения сразу, а принимать все и записывать
мнение каждого на доске или листе бумаги. Участники должны знать, что от
них не требуется обоснований или объяснений ответов. «Мозговой штурм» –
это простой способ генерирования идей для разрешения проблемы. Во время
мозгового штурма участники свободно обмениваются идеями по мере их
возникновения, таким образом, что каждый может развивать чужие идеи.
Мини-лекция является одной из эффективных форм преподнесения
теоретического материала. Перед объявлением какой-либо информации преподаватель спрашивает, что знают об этом студенты. После предоставления
какого-либо утверждения преподаватель предлагает обсудить отношение
студентов к этому вопросу.
Обратная связь - Актуализация полученных на лекции знаний путем
выяснения реакции участников на обсуждаемые темы.
Интерактивные методы на практических занятиях .
Разминка способствует развитию коммуникативных навыков (общению). Она должна быть уместна по содержанию, форме деятельности и про27
должительности. Вопросы для разминки не должны быть ориентированы на
прямой ответ, а предполагают логическую цепочку из полученных знаний,
т.е. конструирование нового знания.
Дискуссия – одна из важнейших форм коммуникации, плодотворный
метод решения спорных вопросов и вместе с тем своеобразный способ познания. Дискуссия предусматривает обсуждение какого-либо вопроса или
группы связанных вопросов компетентными лицами с намерением достичь
взаимоприемлемого решения. Дискуссия является разновидностью спора,
близка к полемике, и представляет собой серию утверждений, по очереди высказываемых участниками.
Образовательные
занятиях:
технологии,
используемые
в
аудиторных
При реализации дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети» используются образовательные технологии, наиболее полно отражающие специфику дисциплины, а именно активных форм проведения занятий, кроме
пассивных методов (опрос и прочее).
Активные методы обучения, используемые на семинарских занятиях дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети»:
Имитационные
Неимитационные
Неигровые
Проблемное обучение.
Анализ конкретных ситуаций.
Практические занятия
Творческое задание
Интерактивные образовательные технологии, используемые в
аудиторных занятиях
При реализации дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети»
направления 080500.62 – «Бизнес-информатика» используются следующие
интерактивные формы проведения занятий.
Поскольку интерактивное обучение – это, прежде всего, диалоговое
обучение, в ходе которого осуществляется взаимодействие между студентом
и преподавателем, между самими студентами, в том числе с использованием
информационных технологий и технических средств.
Для решения воспитательных и учебных задач в дисциплине «Нечеткая
логика и нейронные сети» в рамках занятий используются следующие интерактивные формы:
 мозговой штурм (мозговая атака);
 мини-лекция;
28
 разминка;
 дискуссия.
Кроме того, в процессе обучения задействована такая форма диалогового
обучения, как компьютерное тестирование студентов по дисциплине в форме
рубежного тестирования по разделам дисциплины.
В рамках развития интерактивных форм обучения на дисциплине «Нечеткая логика и нейронные сети» разработаны презентации с возможностью
использования различных вспомогательных средств: интерактивной доски,
книг, видео, слайдов, компьютеров и т.п.
Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, в общем,
по дисциплине представлен таблицей ниже.
Семестр
Вид занятия
(Л, ПЗ)
Л
1 семестр
ПЗ
Используемые интерактивные образовательные технологии
Презентации с возможностью использования различных
вспомогательных средств
Мини-лекция
 Тесты (2 разделов по 30 минут);
 Мозговой штурм (мозговая атака)
 дискуссия
 разминка
ИТОГО:
Кол-во
часов
8
4
2
4
2
2
Всего:22
22
Общее количество часов, используемых в аудиторных занятиях дисциплины в интерактивной
форме, составляет 35 % (22 часа от 62 часов аудиторных).
9.4 Перечень вопросов для подготовки к экзамену.
Основные понятия теории нечетких множеств
1. Нечеткое множество. Основные понятия.
2. Множества а-уровня. Разложение нечеткого множества по множествам
уровня.
3. Аксиомы меры нечеткости.
4. Обычное множество, ближайшее к нечеткому. Вычисление индексов нечеткости по Хеммингу и Евклиду для дискретного и непрерывного носителя
5. Заострение нечеткого множества. Операции растяжения и концентрации.
6. Основные операции над нечеткими множествами.
7. Оператора нечеткости.
8. Понятие нечеткого числа. Основные определения.
9. Алгебраические операции над нечеткими числами.
29
10.Сравнение нечетких чисел.
11.Нечеткие числа (L-R)-типа. Операции над ними.
12.Нечеткие бинарные отношения. Основные свойства.
13.Композиция и транзитивное замыкания нечетких бинарных отношений.
Нечеткая логика
14. Термы. Атомарные и составные термы.
15. Лингвистическая переменная.
16. Синтаксическое и семантическое правила.
17. Нечеткая булева переменная.
18. Функция нечетких булевых переменных.
19. Лингвистические переменные «истина» и «ложь». Функции принадлежности этих переменных.
Искусственные нейронные сети
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
Нейронные сети.
Формальный нейрон. Схема нейрона.
Однослойнае и многослойные нейронные сети.
Схемы нейросетей по Хопфилду и Хеммингу.
Персептрон Розенблатта.
Представимость и линейная разделимость персептрона.
Метод обратного распространения ошибок.
10. Информационные технологии, используемые при осуществления
образовательного процесса по дисциплине (модулю), включая перечень программного обеспечения и информационных справочных
систем (при необходимости).
Под информационной технологией понимается процесс, использующий
совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).
В последние годы термин «информационные технологии» часто выступает синонимом термина «компьютерные технологии», так как все информационные технологии в настоящее время так или иначе связаны с применением
компьютера. Однако, термин «информационные технологии» намного шире
и включает в себя «компьютерные технологии» в качестве составляющей.
30
При этом, информационные технологии, основанные на использование современных компьютерных и сетевых средств, образуют термин «Современные информационные технологии».
Виды информационных технологий:
«ручная» информационная технология, инструментарий которой составляют: перо, чернильница, книга. Коммуникации осуществляется ручным способом (написание конспектов и т.д.). Основная цель технологии - представление информации в нужной форме.
«механическая» технология, оснащенная более совершенными средствами передачи и доставки информации, инструментарий которой составляют:
телефон, диктофон. Основная цель технологии - представление информации
в нужной форме более удобными средствами.
«электрическая» технология, инструментарий которой составляют: ксероксы, портативные диктофоны. Основная цель информационной технологии
начинает перемещаться с формы представления информации на формирование ее содержания.
«компьютерная» («новая») технология, основным инструментарием которой является персональный компьютер с широким спектром стандартных
программных продуктов разного назначения (Excel, Word, Power Point);. На
этом этапе происходит процесс персонализации АСУ, который проявляется в
создании систем поддержки принятия решений определенными специалистами. Подобные системы имеют встроенные элементы анализа и искусственного интеллекта для разных уровней управления, реализуются на персональном компьютере и используют телекоммуникации. В связи с переходом на микропроцессорную базу существенным изменениям подвергаются и
технические средства бытового, культурного и прочего назначений.
«сетевая технология» (иногда ее считают частью компьютерных технологий) только устанавливается. Начинают широко использоваться в различных областях глобальные и локальные компьютерные сети. Ей предсказывают в ближайшем будущем бурный рост, обусловленный популярностью ее
основателя - глобальной компьютерной сети Internet.
11. Материально-техническая база, необходимая для образовательного процесса по дисциплине (модулю).
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Таблица 8
№
Наименование
п/п
1.
Специализированные залы для проведения лекций:
2.
Специализированная мебель и оргсредства: аудитории и компьютерные классы, оборудованные посадочными местами
31
3.
Технические средства обучения: Персональные компьютеры; компьютерные проекторы; звуковые динамики; программные средства,
обеспечивающие просмотр видеофайлов в форматах AVI, MPEG-4,
DivX, RMVB, WMV.
32