МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный университет

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный университет
имени Н.Г. Чернышевского»
Балашовский институт (филиал)
УТВЕРЖДАЮ:
Директор БИ СГУ
доцент А.В. Шатилова
_________________
«____» ___________ 20____ г.
Рабочая программа дисциплины
Основы математической обработки информации
Направление подготовки
050100 Педагогическое образование
Профиль подготовки
Математика
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
Очная
Балашов 2014
СОДЕРЖАНИЕ
1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ .......................................................... 3
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ
ПРОГРАММЫ ....................................................................................................... 3
3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В
ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ ................................................... 3
ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ .............................. 3
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ................................... 5
4.1. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ ................................................................................. 5
4.2. СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ.......................................................................... 5
4.3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ...................................................................... 6
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ
ОСВОЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ ........................................................................... 7
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ ............................................ 7
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ. ОЦЕНОЧНЫЕ
СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ
ДИСЦИПЛИНЫ.................................................................................................... 9
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ............................. 9
ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА
ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ И
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ......................................... 10
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ................................................................. 12
ЛИТЕРАТУРА ПО КУРСУ ................................................................................... 12
Основная литература.................................................................................... 12
Дополнительная литература ....................................................................... 12
ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ ........................................................................................ 12
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ........................................................................ 13
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ.................................................................................................. 13
2
1. Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины «Основы математической обработки
информации» является формирование систематизированных знаний в
области
методов
математической
обработки
информации,
программирования алгоритмов основных численных методов обработки
экспериментальных данных, знакомство с программным обеспечением
обработки результатов эксперимента при решении профессиональных задач.
2. Место дисциплины
в структуре образовательной программы
Дисциплина относится к базовой части математического и
естественнонаучного цикла (Б2.Б.1) и изучается в 5 семестре.
Для освоения указанной дисциплины студент должен овладеть
компетенциями, знаниями и умениями, сформированными в результате
освоения основных математических и специальных дисциплин, входящих в
вариативную часть профессионального цикла, таких как «Математический
анализ», «Алгебра» и «Геометрия», «Информатика», «Теория вероятностей и
математическая статистика», а также дисциплины «Информационные
технологии» базовой части математического и естественнонаучного цикла. В
ходе изучения дисциплины показывается взаимосвязь и взаимовлияние
различных дисциплин, реализуется профессиональная направленность
образовательного процесса.
Изучение
дисциплины
«Основы
математической
обработки
информации» необходимо будущему учителю для применения современных
методов диагностирования достижений обучающихся и воспитанников,
материал этого курса используется при освоении дисциплины «Современные
средства оценивания результатов обучения» вариативной части
профессионального цикла, при прохождении педагогической практики.
3. Компетенции обучающегося,
формируемые в процессе освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины «Основы математической обработки
информации» направлен на формирование следующих компетенций:
а) общекультурные (ОК):
- владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу,
восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения
(ОК-1);
- способен использовать знания о современной естественнонаучной
картине мира в образовательной и профессиональной деятельности,
применять методы математической обработки информации, теоретического и
3
экспериментального исследования (ОК-4);
- способен логически верно строить устную и письменную речь (ОК-6);
- готов использовать основные методы, способы и средства получения,
хранения, переработки информации, готов работать с компьютером как
средством управления информацией (ОК-8);
- способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях
(ОК-9);
- - способен понимать сущность и значение информации в развитии
современного информационного общества, сознавать опасности и угрозы,
возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования
информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны
(ОК-12);
б) профессиональными (ПК)
- готов применять современные методики и технологии, в том числе и
информационные, для обеспечения качества учебно-воспитательного
процесса на конкретной образовательной ступени конкретного
образовательного учреждения (ПК-2);
г) специальными (СК):
- способен создавать математические модели для решения задач из
различных областей (СК-4);
- способен создавать и исследовать математические объекты
аналитическими методами и с использованием компьютера (СК-5).
Планируемые результаты обучения по дисциплине
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
знать:
 основы современных технологий сбора, обработки и представления
информации;
 основные способы математической обработки информации;
 классические численные методы, используемые при планировании,
проведении и обработке результатов экспериментов в педагогике и
психологии;
уметь:
 планировать процесс математической обработки экспериментальных
данных;
 проводить практические расчеты по имеющимся экспериментальным
данным и использовать современное ППО для реализации основных
численных методов обработки результатов эксперимента;
 анализировать полученные результаты, формировать выводы и
заключения;
 оценивать ПО и перспективы его использования в работе учителя.
владеть:
4
 основными численными методами решения задач обработки
экспериментальных данных;
 навыками работы с программными средствами профессионального
назначения;
 различными средствами коммуникации;
 способами совершенствования профессиональных знаний и умений
путем использования образовательной среды БИСГУ;
 базовыми программными методами защиты информации при работе с
компьютерными системами;
приобрести опыт:
 ознакомительного и изучающего чтения специальной литературы;
 проведения компьютерного эксперимента;
 решения задач в области построения математических моделей
реальных зависимостей параметров.
4. Структура и содержание дисциплины
4.1. Объем дисциплины
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы, 72
часа, из них: 14 часов лекций, 10 часов лабораторных работ и 10 часов
практических занятий, 36 часов самостоятельной работы, из которых 4 часа
отводится на 2 аудиторные контрольные работы под контролем
преподавателя. Дисциплина изучается в 5 семестре, ее освоение
заканчивается зачетом.
4.2. Структура дисциплины
Самостоятельн
ая работа
Лабораторные
работа
Практическая
работа
Неде
ля
семес
тра
Лекции
Раздел дисциплины
Се
мес
тр
Всего часов
№
п/п
Виды учебной работы,
включая самостоятельную
работу студентов и
трудоемкость (в часах)
1
2
3
4
7
8
Необходимость
математической
обработки результатов
опыта.
Метод
наименьших
квадратов в общем виде.
Вычисление
коэффициентов
линейной регрессии с
5
7
5
4
6
1
2
0
0
2
5
7-11
5
2
0
0
3
5
12-14
12
2
2
2
6
2
3
9
Формы текущего
контроля
успеваемости (по
неделям семестра)
Формы
промежуточной
аттестации (по
семестрам)
10
Лабораторная
работа № 1
5
4
5
6
7
помощью
метода
наименьших квадратов
Нахождение
коэффициентов
нелинейной
зависимости.
Получение
коэффициентов
полиномиальной
зависимости.
Числовые
характеристики
адекватности
математической модели.
Функциональные шкалы
и их применение
Всего
5
15-17
15
2
2
3
8
Лабораторная
работа
№
Контрольная
работа № 1
Лабораторная
работа № 3
11
2
2
2
5
5
12
2
2
3
5
Лабораторная
работа № 4
5
13
2
2
2
7
Лабораторная
работа
№
Контрольная
работа № 2
5
17-19
3
72
14
10
12
2,
5,
36
Зачет в 5 семестре
Промежуточная аттестация
4.3. Содержание дисциплины
Необходимость математической обработки результатов опыта
Наблюдения, эксперименты. Функции величин, полученных из
наблюдений. Мера точности по результатам произведенных наблюдений.
Функции ошибок. Элементарная теория погрешностей.
Метод наименьших квадратов в общем виде
Постановка задачи наилучшего приближения функции. Количество
параметров. Двухпараметрические модели. Наименьшее значение функции
нескольких переменных в замкнутой ограниченной области.
Вычисление коэффициентов линейной регрессии с помощью метода
наименьших квадратов
Постановка задачи. Параметры линейной регрессии. Система линейных
алгебраических уравнений для получения параметров линейной регрессии.
Примеры получения. Использование в различных областях.
Нахождение коэффициентов нелинейной зависимости
Постановка задачи. Сведение двухпараметрической нелинейной модели
к линейной. Проверка гипотез. Наиболее правдоподобная гипотеза.
Примеры.
Получение коэффициентов полиномиальной зависимости
6
Обобщение на случай полиномиальной зависимости. Система линейных
алгебраических уравнений для получения параметров полиномиальной
регрессии. Примеры.
Числовые характеристики адекватности математической модели
Коэффициент парной линейной корреляции, область его использования.
Корреляционное отношение. Средняя относительная ошибка аппроксимации.
Функциональные шкалы и их применение
Способы построения функциональных шкал. Функциональные сетки.
Логарифмическая и полулогарифмическая сетка. Способ натянутой нити.
5. Образовательные технологии,
применяемые при освоении дисциплины
Специфика дисциплины и объем учебного материала предполагают как
традиционную лекционную форму изложения материала, так и
использование различных активных и интерактивных форм обучения. В
процессе чтения лекций рекомендуется использовать мультимедийное
оборудование для иллюстрации понятий и фактов из теории численных
методов и проведения компьютерного эксперимента. Для контроля и
сопровождения самостоятельной работы студентов рекомендуется
использование виртуальной обучающей среды Moodle.
Традиционные образовательные технологии:
– лекции:
– практические занятия;
– лабораторные занятия с использованием информационных
технологий;
Активные и интерактивные формы занятий:
– проблемная лекция;
– занятия в форме дискуссий.
Для обеспечения доступности обучения инвалидам и лицам с
ограниченными возможностями здоровья учебные материалы могут быть
адаптированы с учетом особых потребностей: в печатных материалах
укрупнен шрифт, произведена замена текста аудиозаписью, использованы
звуковые средства воспроизведения информации.
Информационные технологии, используемые
при осуществлении образовательного процесса по дисциплине
7
 Использование
информационных
ресурсов,
доступных
в
информационно-телекоммуникационной сети Интернет (см. перечень
ресурсов в п. 7 настоящей программы).
 Лицензионное программное обеспечение Microsoft Office для
написания программ и оформления лабораторных работ.
 Виртуальная обучающая среда Moodle.
8
6. Учебно-методическое обеспечение
самостоятельной работы студентов.
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости,
промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Самостоятельная работа студентов по дисциплине
На практическом занятии рассматриваются типовые примеры по
указанной теме, обсуждается ход решения, анализируются возможные
варианты, составляются программы в среде табличного процессора Excel,
проводится компьютерный эксперимент с изменяемыми параметрами
программы. К самостоятельной работе студентов (СРС) относится: детальная
проработка лекций, учебной литературы, самостоятельное составление
указанных преподавателем программ в среде табличного процессора Excel,
подготовка к лабораторным работам по индивидуальным вариантам,
выполнение лабораторных работ в компьютерных классах, подготовка и
предоставление отчетов по лабораторным работам с использованием среды
виртуального обучения Moodle, подготовка к контрольным работам,
выполнение
контрольных
работ.
Методические
указания
для
самостоятельного решения и разобранные примеры можно найти также в
указанных параграфах и рекомендованной литературе.
Для контроля текущей успеваемости и промежуточной аттестации
используются рейтинговая и информационно-измерительная системы оценки
знаний.
Система текущего контроля включает:
 контроль общего посещения;
 контроль работы на лабораторных занятиях;
 контроль знаний, умений, навыков усвоенных в данном курсе в форме
письменной контрольной работы.
Посещение занятий оценивается преподавателем от 0 до 1 балла: 0
баллов — студент отсутствует; 1 — присутствует на занятии.
Лабораторная работа проходит по индивидуальным вариантам в
компьютерных классах и оценивается в 10 баллов. Планируется пять
лабораторных работ при освоении модуля.
Контрольная работа проводится в запланированное время (планируется
две контрольные работы при освоении модуля) и предназначена для оценки
знаний, умений и навыков, приобретенных в процессе теоретических и
практических занятий курса. Оценивается в 20 баллов.
Оценка за контрольную работу, тест или лабораторную работу
выставляется в соответствии со следующими критериями:
 оценка «отлично» (5 баллов) - 80-100% правильно решенных заданий;
 оценка «хорошо» (4 балла) - 65-79% правильно решенных заданий;
9
 оценка «удовлетворительно» (3 балла) - 50 -64% правильно решенных
заданий;
 оценка «неудовлетворительно» - 49% и менее правильно решенных
заданий.
Текущий рейтинг студента, выраженный в процентах, равен отношению
набранных студентом баллов к максимально возможному числу баллов,
которое складывается из оценок в баллах всех форм контроля.
В качестве итогового контроля (промежуточной аттестации) освоения
дисциплины «Основы математической обработки информации» выступает
зачет. Зачет выставляется на основе текущего рейтинга при освоении
дисциплины и собеседования на зачете. Степень полноты ответа оценивается
преподавателем в процентах. Окончательный рейтинг равен сумме текущего
рейтинга, умноженного на 0,6, и оценке в процентах на зачете, умноженной
на 0,4. Таким образом, полученные проценты дают оценку студента по
пятибалльной шкале, указанной выше, или, соответственно, количество
освоенных зачетных единиц. Зачет выставляется, если суммарный рейтинг
составляет не менее 50 баллов.
Оценочные средства
для текущего контроля успеваемости
и промежуточной аттестации по дисциплине
Лабораторная работа № 1
Метод наименьших квадратов. Линейная корреляция
Задание. В результате эксперимента была получена таблица зависимости y
от x. С помощью метода наименьших квадратов найдите линейную функцию,
выражающую эту зависимость.
xi
0,4 0,5 0,6 0,7 1,1 1,2 1,5 1,9 2,3 2,5
yi
0,21 0,48 0,82 1,1 2,31 2,57 3,53 4,7 5,87 6,51
Лабораторная работа № 2
Метод наименьших квадратов. Нелинейная корреляция
Задание . В результате эксперимента была получена таблица зависимости y
от x. С помощью метода наименьших квадратов найдите нелинейную
функцию, выражающую эту зависимость.
x –2,3
–2 –1,5 –1,1 –0,6 –0,1
0,5
0,9
1,6
2,3
y 0,05 0,08 0,21 0,45 1,17 3,03 9,49 20,29 76,71 290,03
Лабораторная работа № 3
Метод наименьших квадратов. Полиномиальная корреляция
Задание. В результате эксперимента была получена таблица зависимости y
от x. С помощью метода наименьших квадратов найдите полиномиальную
зависимость в виде полинома 2-ой, 3-ей, 4-ой, 5-ой степеней.
x –2,3
–2 –1,5 –1,1 –0,6 –0,1
0,5
0,9
1,6
2,3
y 0,05 0,08 0,21 0,45 1,17 3,03 9,49 20,29 76,71 290,03
10
Лабораторная работа № 4
Метод наименьших квадратов. Числовые характеристики адекватности ММ
Задание. В результате эксперимента была получена таблица зависимости y
от x. С помощью метода наименьших квадратов найдите нелинейную
функцию, выражающую эту зависимость. Для этого для исходных данных и
всех видов возможной нелинейной зависимости (гиперболической,
степенной, показательной логарифмической, полиномиальной) рассчитайте
коэффициент парной линейной корреляции r и постройте соответствующие
диаграммы рассеивания. При расчете r используйте встроенную функцию
ЛИНЕЙН во всех случаях, кроме одного нелинейного, для которого
(𝑥𝑦)
−𝑥
𝑦
организуйте последовательные вычисления r по формуле 𝑟 = сред𝜎 𝜎сред сред.
𝑥 𝑦
Рассчитайте числовые коэффициенты модели, используя встроенные
функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Для полученной модели постройте график
на исходной диаграмме рассеивания и рассчитайте корреляционное
отношение и среднюю относительную ошибку аппроксимации.
x –2,3
–2 –1,5 –1,1 –0,6 –0,1
0,5
0,9
1,6
2,3
y 0,05 0,08 0,21 0,45 1,17 3,03 9,49 20,29 76,71 290,03
Лабораторная работа № 5
Функциональные шкалы и их применение
Задание. Прологарифмировать показательную функцию х=10у. Для
полученной после этого функции y=lgх построить функциональную шкалу на
участке [1; 10] при масштабе 25.
Контрольная работа № 1
Метод наименьших квадратов
В результате эксперимента была получена таблица зависимости y от x. С
помощью метода наименьших квадратов найти линейную функцию,
выражающую эту зависимость, и проверить адекватность полученной
математической модели. Рассчитать коэффициент парной линейной
корреляции. Сделать вывод об адекватности модели.
xi
0,4 0,5 0,6 0,7 1,1 1,2 1,5 1,9 2,3 2,5
yi 0,21 0,48 0,82 1,1 2,31 2,57 3,53 4,7 5,87 6,51
Контрольная работа № 2
Полиномиальная корреляция
Дана таблица функции 𝑦 = 2𝑥 2 𝑒 −0,5𝑥 :
x
-2 -1,6 -1,2 -0,8 -0,4
0 0,4 0,8 1,2 1,6
2
y 21,75 11,39 5,25 1,91 0,39 0,00 0,26 0,86 1,58 2,30 2,94
С помощью интерполяционного полинома 1-ой, 2-ой и 3-ей степени,
полученного по методу наименьших квадратов, найти 𝑦(−1). Сравнить с
точным значением функции.
11
7. Учебно-методическое и информационное
обеспечение дисциплины
Литература по курсу
Основная литература
1. Жидков Е.Н. Вычислительная математика [Текст]: учеб. пособие для
студентов вузов / Е.Н.Жидков. – М. : «Академия», 2010. – 208 с.
2. Глухова, О. Е.
Задачи по методам вычислительной математики
[Электронный ресурс] : учеб. пособие / О. Е. Глухова, И. Н. Салий. –
Электрон. дан. – Саратов : Изд-во Сарат. ун-та, 2010. – 35 с. – Режим
доступа: http://library.sgu.ru/uch_lit/14.pdf. – Загл. с экрана.
3. Ляшко, М.А. Численные методы в Excel [Текст]: учеб.-методич. пособие для
студентов вузов / М.А. Ляшко, Е.А. Бекетова; под общ. ред. М.А. Ляшко.–
Балашов: Николаев, 2012.– 240 с.
1.
2.
3.
4.
Дополнительная литература
Гутер Р.С. Элементы численного анализа и математической обработки
результатов опыта [Текст]: Учеб. пособие / Р.С.Гутер, Б.В.Овчинский. – М.:
Наука, 1970. – 432 с.
Заварыкин, В.М. Численные методы [Текст]: Учеб. пособие для студентов
физ.-мат. спец. пед. ин-тов/ В.М. Заварыкин, В.Г. Житомирский, М.П.
Лапчик. – М.: Просвещение, 1990. – 176 с.
Звонников В.И. Измерения и шкалирование в образовании [Текст]: Учеб.
пособие / В.И.Звонников.– М., Университетская книга, Логос, 2006. 136 с.
Пирумов, У. Г. Численные методы [Электронный ресурс] : учеб. пособие для
студ. втузов / У. Г. Пирумов. – Электрон. дан. – М. : Дрофа, 2007. – 222 c. –
Режим доступа : http://www.biblioclub.ru/book/53450/. – Загл. с экрана.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Интернет-ресурсы
eLIBRARY.RU [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека.
– URL: http://www.elibrary.ru
ibooks.ru [Электронный ресурс]: электронно-библиотечная система. –
URL: http://ibooks.ru
Znanium.com [Электронный ресурс]: электронно-библиотечная система.
– URL: http://znanium.com
Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов [Электронный
ресурс]. – URL: http://scool-collection.edu.ru
Единое окно доступа к образовательным ресурсам сайта Министерства
образования и науки РФ [Электронный ресурс]. – URL:
http://window.edu.ru
Издательство «Лань» [Электронный ресурс]: электронно-библиотечная
система. – URL: http://e.lanbook.com/
12
7. Издательство
«Юрайт»
[Электронный
ресурс]:
электроннобиблиотечная система. – URL: http://biblio-online.ru
8. Издательство
МЦНМО
[Электронный
ресурс].
–
URL:
www.mccme.ru/free-books
.
Свободно
распространяемые
книги
издательства Московского центра непрерывного математического
образования.
9. Математическая библиотека [Электронный ресурс]. – URL:
www.math.ru/lib .Большая библиотека, содержащая как книги, так и серии
брошюр, сборников. В библиотеке представлены не только книги по
математике, но и по физике и истории науки.
10. Образовательный математический сайт [Электронный ресурс]. –
URL: http://www.exponenta.ru Содержит материалы по работе с
математическими пакетами Mathcad, MATLAB, Mathematical Maple и др.,
методические разработки, примеры решения задач, выполненные с
использованием математических пакетов. Форум и консультации для
студентов и школьников.
11. Руконт [Электронный ресурс]: межотраслевая электронная библиотека.
– URL: http://rucont.ru
12.Электронная библиотека БИ СГУ [Электронный ресурс]. – URL:
http://www.bfsgu.ru/elbibl
13. Электронная библиотека СГУ
[Электронный ресурс]. – URL:
http://library.sgu.ru/
Программное обеспечение
1. Программное обеспечение компьютеров: MS Office или Ореn Office;
2. Среда виртуального обучения Moodle;
3. Свободно распространяемое (например, free pascal) или лицензионное
программное обеспечение для написания программ на языке высокого
уровня.
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины
 Библиотека с информационными ресурсами на бумажных и
электронных носителях.
 Стандартно оборудованная лекционная аудитория № 35 для
проведения интерактивных лекций: видеопроектор, интерактивная
доска, компьютер, обычная доска, пластиковая доска.
 Компьютерные классы с доступом к сети Интернет (аудитории №№
22, 23, 24, 25, 28).
 Офисная оргтехника.
Рабочая программа дисциплины «Основы математической обработки
информации» составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО по
13
направлению подготовки 050100 «Педагогическое образование» и профилю
подготовки «Математика» (квалификация (степень) «бакалавр») и
требованиями приказа Министерства образования и науки РФ № 1367 от
19.12.2013 г. о порядке организации и осуществления образовательной
деятельности по образовательным программам высшего образования —
программам бакалавриата, программам специалитета, программам
магистратуры.
Программа разработана в 2011 г. (одобрена на заседании кафедры
математики, протокол № 4 от «25» марта 2011 года).
Программа актуализирована в 2014 г. (одобрена на заседании кафедры
математики, протокол № 3 от «17» октября 2014 года).
Автор:
к.ф.-м.н. доцент
Ляшко М.А.
Зав.кафедрой математики
к.ф.-м. н. доцент
Ляшко М.А.
Декан факультета МЭИ
к.п.н. доцент
(факультет, где разрабатывалась программа)
Кертанова В.В.
Декан факультета МЭИ
к.п.н. доцент
(факультет, где реализуется программа)
Кертанова В.В.
14