Компьютерная обработка данных экспериментального

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал ТюмГУ в г. Тобольске
Кафедра информатики и МП
Буслова Н.С.
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов
направления подготовки
49.03.01 Физическая культура
профиль Спортивная тренировка в избранном виде спорта
Квалификация (степень)
академический бакалавр
Очная форма обучения
Заочная форма обучения
Тюменский государственный университет
2014
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал ТюмГУ в г. Тобольске
Кафедра информатики и МП
Буслова Н.С.
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Рабочая программа
для студентов
направления подготовки
49.03.01 Физическая культура
профиль Спортивная тренировка в избранном виде спорта
Квалификация (степень)
академический бакалавр
Очная форма обучения
Заочная форма обучения
Тюменский государственный университет
2014
2
Буслова Н.С., Компьютерная обработка данных экспериментального
исследования. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для
студентов направления 49.03.01 Физическая культура профиль Спортивная
тренировка в избранном виде спорта, квалификация (степень) - академический
бакалавр очной (заочной) формы обучения. Тобольск, 2014, 16 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО
с учетом рекомендаций и ПрОП ВО по направлению и профилю подготовки.
Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ:
Компьютерная обработка данных экспериментального исследования
[электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.umk3plus.utmn.ru,
свободный.
Рекомендовано к изданию кафедрой информатики и МП. Утверждено
директором филиала ТюмГУ в г. Тобольске.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ
РЕДАКТОР:
Малышева Е.Н.
информатики и МП
3
зав.
кафедрой
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины – изучение методов сбора и обработки данных, по средством
современных компьютерных технологий, полученных в результате наблюдений или
специально поставленных экспериментов для практических выводов.
Задачи дисциплины
 проводить научные исследования по определению эффективности различных видов
деятельности в сфере физической культуры и спорта с использованием опробованных
методик;
 осуществлять научный анализ, обобщение и оформление результатов исследований;
 формирование у студентов умений и навыков работы на компьютере с
использованием информационных и коммуникационных технологий
 освоение студентами современных средств коммуникационных технологий.
1.1.
1.2. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Дисциплина по выбору «Компьютерная обработка данных экспериментального
исследования» относится к вариативной части блока дисциплин подготовки (Б1.В.ДВ.6.1).
Дисциплина является дальнейшим продолжением и развитием изученных ранее курсов
«Информатика», «Математическая статистика», «Спортивная метрология». В то же время
дисциплина “Информационные технологии в спорте” предполагает углубленное изучение
современных информационных и коммуникационных технологий, ориентирована на
практическое использование средств информационных технологий для решения
профессионально-прикладных задач.
Таблица 1.
Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами
№
Наименование обеспечиваемых
Темы дисциплины необходимые для
п/п
(последующих) дисциплин
изучения обеспечиваемых (последующих)
дисциплин
1.1
1.2
2.1
2.2
3.1
3.2
1
Информационные технологии в спорте
+
+
+
2
Курсовые работы и ВКР
+
+
+
+
+
+
1.3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения данной
образовательной программы

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
способностью проводить научные исследования по определению эффективности
различных сторон деятельности в сфере физической культуры и спорта с
использованием апробированных методик (ОПК-11).
1.4. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине:
По окончанию изучения дисциплины студент должен:
знать: понятие информации, ее хранения, обработки и представления; аппаратное и
программное обеспечение персонального компьютера; модели решения функциональных и
вычислительных задач; основы дисперсионного, корреляционного, регрессионного,
факторного анализа; возможности компьютерного анализа таблиц многомерных данных;
4
уметь: выполнять предварительный анализ данных (табулирование данных,
построение вариационного ряда, полигона и гистограммы распределений); выполнять
первичную статистическую обработку экспериментальных данных - находить точечные
оценки параметров генеральной совокупности (меры центральной тенденции, меры
изменчивости); формулировать задачи предметной области в терминах статистических
гипотез, производить проверку статистических гипотез и формулировать полученные
результаты; интерпретировать полученные численные результаты; использовать для
выполнения анализа экспериментальных данных компьютерные программы;
владеть: основными методами и рациональными приемами сбора, обработки и
представления научной, деловой и педагогической информации; навыками по обработке
экспериментальных данных с использованием математических и статистических формул
процессора MS Excel.
2. Структура и трудоемкость дисциплины
Семестр 6. Форма промежуточной аттестации: зачет. Общая трудоемкость
дисциплины составляет 2 зачетных единицы, 72 академических часа, из них 40 часов,
выделенных на контактную работу с преподавателем, 32 часа, выделенных на
самостоятельную работу.
Таблица 2.
Вид учебной работы
Всего часов
ОДО
ЗФО
40
6
40
6
Контактная работа:
Аудиторные занятия (всего)
В том числе:
Лекции
Практические занятия (ПЗ)
Лабораторные занятия (ЛЗ)
Самостоятельная работа (всего):
Общая трудоемкость
зач. ед.
час
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)
20
20
32
6
66
2
72
зачет
3. Тематический план
Таблица 3.
Лабораторные
занятия*
Самостоятельная
работа*
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Эмпирические
распределения и числовые
характеристики
наблюдений, их реализация
в среде Excel
1-2
2
2
4
8
4
0-10
Семинарские
(практические)
Тема
Лекции*
№
недели семестра
Виды учебной работы и
самостоятельная работа,
в час.
Итого
часов
по
теме
Из них в
интерактивной
форме
Итого
количество
баллов
Модуль 1
1.1.
5
Построение выборки в
среде Excel.
Стандартная ошибка
среднего
арифметического
Всего*
Модуль 2
2.1. Закон нормального
распределения, его
реализация в среде Excel
2.2. Специальные непрерывные
распределения, их
реализация в среде Excel
Всего*
Модуль 3
3.1. Вычисление критериев
оценки генеральных
параметров в среде Excel
3.2. Вычисление критериев
значимости и проверка
гипотез в среде Excel.
Корреляция.
Всего*
Итого (часов, баллов):
Итого в интерактивной
форме
*- с учётом иных видов работ.
1.2.
3-5
4
2
6
12
2
0-15
6
4
10
20
6
0-25
6-7
2
2
4
8
4
0-15
8-10
6
6
6
18
2
0-15
8
8
10
26
6
0-30
1114
2
4
6
12
4
0-15
1517
4
4
6
14
4
0-30
6
20
10
8
20
10
12
32
26
72
8
0-45
0-100
20
4. Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля
Таблица 4.
Учебные задачи
электронный
практикум
Итого количество баллов
Информац
ионные
системы и
технологии
программы
компьютерного
тестирования
Технические формы
контроля
контрольная
работа
Письменные работы
лабораторная
работа
№ темы
Модуль 1
1.1
1.2
Всего
0-4
0-4
0-8
0-3
0-5
0-8
0
0-3
0-3
0-1
0-2
0-3
0-3
0
0-3
0-10
0-15
0-25
Модуль 2
2.1
2.2
Всего
0-4
0-6
0-10
0-4
0-4
0-8
0-2
0-2
0-4
0-1
0-1
0-2
0-2
0-4
0-6
0-15
0-15
0-30
6
Модуль 3
3.1
3.2
Всего
Итого
0-5
0-10
0-15
0-33
0-4
0-8
0-12
0-28
0-2
0-4
0-6
0-13
0-1
0-2
0-3
0-8
0-3
0-6
0-9
0-18
0-15
0-30
0-45
0 – 100
5. Содержание дисциплины
Модуль 1.
ТЕМА 1.1.
Эмпирические распределения и числовые характеристики наблюдений, их реализация в
среде Excel.
Группировка экспериментальных данных. Графическое представление экспериментальных
данных. Числовые характеристики наблюдений: среднее арифметическое, характеристики
рассеяния. Вычисление с помощью встроенных функций MS Excel.
ТЕМА 1.2.
Построение выборки в среде Excel. Стандартная ошибка среднего арифметического
Генеральная совокупность.
Выборочная совокупность. Характеристики генеральной
совокупности. Вычисление стандартной ошибки среднего арифметического с помощью
встроенных функций MS Excel.
Модуль 2.
ТЕМА 2.1.
Закон нормального распределения, его реализация в среде Excel.
Нормальное распределение. Виды распределений в области физической культуры и спорта.
Нормированное нормальное распределение.
ТЕМА 2.2.
Специальные непрерывные распределения, их реализация в среде Excel.
Виды распределений в области физической культуры и спорта: нормальное распределение,
χ2 – распределение, t – распределение Стьюдента, F-распределение.
Модуль 3.
ТЕМА 3.1.
Вычисление критериев оценки генеральных параметров в среде Excel.
Границы доверительного интервала. Определение необходимого объема выборки для
получения оценок заданной точности.
ТЕМА 3.2.
Вычисление критериев значимости и проверка гипотез в среде Excel. Корреляция.
Статистическая гипотеза. Нулевая гипотеза (Н0). Альтернативная гипотеза (Н1). Критерии
проверки гипотезы. Критерии, основанные на нормальном распределении данных
(параметрические): F - критерий Фишера; t-критерий Стьюдента; u-критерий. Уровни
значимости. Корреляция.
6. Планы семинарских занятий
Не планируются
7. Темы лабораторных работ
Тема: Основы математической статистики. Выборочный метод
7
Цель: Изучить основные понятия математической статистики, рассмотреть суть
выборочного метода и его компьютерную реализацию в среде табличного процессора Excel.
Задание 1. Построить эмпирическое распределение для заданной выборки
Задание 2. Для данных из предыдущего примера построить эмпирические
распределения, воспользовавшись процедурой Гистограмма
Задание 3. Постройте эмпирические функции распределения (относительные и
накопленные частоты) для роста (в см) группы из 20 мужчин: 181,169,178, 178,171,179, 172,
181, 179, 168, 174, 167, 169, 171, 179, 181, 181, 183, 172, 176.
Задание 4. Найдите распределение по абсолютным частотам для следующих
результатов тестирования в баллах: 79, 85, 78, 85, 83, 81, 95, 88 и 97 (используйте границы
интервалов 70, 79, 89).
Задание 5. Постройте эмпирические функции распределения (абсолютные и
накопленные частоты) успеваемости в группе из 20 студентов: 4, 4, 5, 3, 4, 5,4, 5, 3, 5, 3, 3,
5,4, 5,4,3,5,3,5.
Тема: Выборочные характеристики. Определение основных статистических
характеристик
Цель: Изучить основные понятия выборочных характеристик: оценки характеристик,
мода, среднее значение выборки, выборочная медиана; показатели рассеяния вариант:
интервал, дисперсия выборки, стандартное отклонение, стандартная ошибка. Уметь
вычислять основные выборочные характеристики в среде табличного процессора Excel.
Задание 1. Рассматриваются ежемесячные количества реализованных агентством по
спорту и туризму путевок за периоды до и после начала активной рекламной компании.
Заданы количество реализованных путевок по месяцам. Требуется найти средние значения и
стандартные отклонения этих данных.
Задание 2. Найдите среднее значение и стандартное отклонение результатов бега
на дистанцию 100 м у группы студентов: 12,8;13,2; 13,0; 12,9; 13,5; 13,1.
Найдите выборочные среднее, медиану, моду, дисперсию и стандартное отклонение для
следующей выборки 26, 35, 29, 27, 33, 35, 30, 33, 31, 29.
Задание 3. Определите верхнюю (0,75) и нижнюю (0,25) квартили для выборки
результатов измерений роста группы студенток: 164,160,157,166,162,160,161,159,160, 163,
170, 171.
Задание 4. Определите выборочные асимметрию и эксцесс для данных измерений
роста группы из 20 мужчин: 181,169,178, 178,171,179, 172, 181, 179, 168, 174, 167, 169, 171,
179, 181, 181, 183, 172, 176.
Тема: Пакет анализа в среде табличного процессора Excel
Цель: Изучить особенности вычисления статистических данных с использованием
пакета анализа в среде табличного процессора Excel.
Задание 1. Рассматривается зарплата основных групп работников спорткомплекса:
администрации, обслуживающего персонала и тренеров. Были получены следующие данные:
Администрация
4500
4000
3700
3000
2500
Персонал
2100
2100
2000
2000
2000
1900
1800
1800
8
Тренеры
3700
3000
2500
2000
1900
1800
Необходимо определить основные статистические характеристики в группах данных.
Задание 2. Найдите наиболее популярный туристический маршрут из четырех
реализуемых фирмой (моду), если за неделю последовательно были реализованы следующие
маршруты (приводятся номера маршрутов): 1,3, 3, 2, 1, 1, 4, 4, 2, 4, 1, 3, 2, 4, 1, 4, 4, 3, 1, 2, 3,
4, 1, 1, 3.
Задание 3. В рабочей зоне производились замеры концентрации вредного вещества.
Получен ряд значений (в мг/м3): 12, 16, 15, 14, 10, 20, 16, 14, 18, 14, 15, 17, 23, 16.
Необходимо определить основные выборочные характеристики.
Тема: Проверка статистических гипотез
Цель: Изучить основные методы проверки статистических гипотез (критерии) в
экспериментальном исследовании. Анализ однородности выборки.
Задание 1. Найти границы 95%-ного доверительного интервала для среднего
значения, если у 25 телефонных аккумуляторов среднее время разряда в режиме ожидания
составило 140 часов, а стандартное отклонение – 2,5 часа.
Задание 2. Пусть имеется выборка, содержащая числовые значения: 13, 15, 17, 19,
22,25,19. Необходимо определить границы 95%-ного доверительного интервала для среднего
значения и для нахождения «выскакивающей» варианты.
Тема: Критерии согласия
Цель: Изучить основные критерии проверки статистических гипотез в
экспериментальном исследовании. Анализ однородности выборки.
Задание
1.
Проверить
соответствие
выборочных
данных
(64,57,63,62,58,61,63,60,60,61,65,62,62,60,64,61,59,59,63,61,62,58,58,63,61,59,62,60,60,58,61,60
,63,63,58,60,59,60,59,61,62,62,63,57,61, 58,60,64,60,59,61,64,62, 59, 65) нормальному закону
распределения.
Задание 2. Определите, лежит ли значение 19 внутри границ 95%-ного
доверительного интервала выборки 2, 3, 5, 7, 4, 9, 6, 4, 9, 10,4, 7, 19.
Задание 3. Определите с уровнем значимости а = 0,05 максимальное отклонение
среднего значения генеральной совокупности от среднего выборки 3,4, 4, 2, 5, 3, 4, 3,
5,4,3,5,6.
Задание 4. Найдите соответствие экспериментальных данных нормальному закону
распределения для следующей выборки весов детей (кг):
21,21,22,22,22,22,22,22,22,22,22,23,23,23,23,23,23,
24,24,24,24,24,24,24,24,24,24,24,
25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,25,
26,26,26,26,26,26,26,26, 26,26,26, 26, 26, 26, 27, 27.
Тема: Анализ двух выборок. Параметрические критерии
Цель: Изучить основные критерии анализа двух выборок в экспериментальном
исследовании (параметрические критерии - Критерий Стьюдента (t), Критерий Фишера,
Критерий хи-квадрат (χ2)) и их вычисления с использованием встроенных функций MS
Excel.
Задание 1. Даны результаты бега на дистанции 100 м в секундах в двух группах
студентов. Студенты первой группы в течение года посещали факультативные занятия по
физкультуре. Определите, достоверны ли отличия по результатам бега в этих группах.
Посещавшие
факультатив
12,6
12,3
Не посещавшие
12,8
13,2
9
11,9
12,2
13,0
12,4
13,0
12,9
13,5
13,1
Задание 2. В ходе социологического опроса на вопрос о перенесенном в детстве
заболевании ответы распределились следующим образом:
Мужчины
Женщины
Да
58
35
Нет
11
25
Не помню
10
23
Есть ли достоверные отличия в ответах женщин и мужчин?
Задание 3. Приведены данные ежемесячной результативности (количество голов)
футбольной команды в двух сезонах:
Месяц
2013 г.
2014 г.
3
3
6
4
4
19
5
5
3
6
8
2
7
9
14
8
1
4
9
2
5
10
4
17
11
5
1
Определите, есть ли статистические различия в ежемесячной результативности
команды в рассматриваемых сезонах?
Задание 4. Определите, имеют ли выборки {6;7;9; 15; 21} и (20; 28; 31; 38; 40}
различные уровни разнородности (отличаются ли дисперсии)?
8. Примерная тематика курсовых работ
Не планируются
9. Учебно-методическое обеспечение и планирование самостоятельной работы
студентов
Таблица5 .
№
Модули и темы
Модуль 1
1.1 Эмпирические
распределения и
числовые
характеристики
наблюдений, их
реализация в среде
Excel
1.2 Построение выборки в
среде Excel.
Стандартная ошибка
среднего
арифметического
Всего по модулю 1*:
Модуль 2
2.1 Закон нормального
распределения, его
реализация в среде
Excel
2.2
Специальные
непрерывные
распределения, их
Виды СРС
обязательные
дополнительные
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
Неделя
семестра
Объем
часов
Кол-во
баллов
Работа с учебной
литературой
1-2
8
0-10
Работа с учебной
литературой.
3-5
12
0-15
20
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
0-25
Работа с учебной
литературой.
6-7
8
0-15
Работа с учебной
литературой.
8-10
18
0-15
10
реализация в среде
Excel
Всего по модулю 2*:
Модуль 3
3.1 Вычисление критериев
оценки генеральных
параметров в среде
Excel
3.2
Вычисление критериев
значимости и проверка
гипотез в среде Excel.
Корреляция.
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
26
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
Конспектирование
материала на
лекционных занятиях
Выполнение
лабораторных работ
Выполнение тестовых
и контрольных работ
0-30
Работа с учебной
литературой.
11-14
12
0-15
Работа с учебной
литературой.
15-17
14
0-30
Всего по модулю 3*:
ИТОГО*:
26
72
0-45
0-100
* - с учётом иных видов работ
10. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации по итогам
освоения дисциплины
10.1 Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения
образовательной программы (выдержка из матрицы компетенций):
ОПК-11
Б1.Б.13
Б1.В.ДВ.6.1
Б1.В.ДВ.6.2
Б3
способностью проводить научные исследования по определению
эффективности различных сторон деятельности в сфере
физической культуры и спорта с использованием апробированных
методик
Теория и методика физической культуры
Компьютерная обработка данных экспериментального
исследования
Экспериментальные исследования в физической культуре
Государственная итоговая аттестация
11
Семестр
3, 4
6
6
10.2 Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания
Таблица 6.
ОПК-11
ОПК-11
ОПК-11
Код
компетенци
и
Карта критериев оценивания компетенций
Критерии в соответствии с уровнем освоения ОП
пороговый
(удовл.)
61-75 баллов
Знает:
ввод и корректировку текстовых и
числовых данных; проведение
вычислений по заданным формулам;
представление исходных и
результирующих данных в наглядном
виде; построение различных диаграмм и
графиков; печать электронных таблиц;
сохранение введенных данных и
расчетных формул в файле
Умеет:
Выполнять подготовку табличных
документов; проведение однотипных
расчетов над большими наборами
данных; обработку результатов
экспериментов; автоматизацию итоговых
вычислений; построение диаграмм и
графиков по имеющимся данным.
Владеет:
Навыками
по
обработке
экспериментальных
данных
с
использованием
математических
и
статистических формул процессора MS
Excel
Виды занятий
Оценочные
средства
базовый (хор.)
76-90 баллов
повышенный
(отл.)
91-100 баллов
Знает:
ввод и корректировку текстовых и
числовых данных; проведение
вычислений по заданным формулам;
представление исходных и
результирующих данных в наглядном
виде; построение различных диаграмм и
графиков; печать электронных таблиц
создание на основе отдельных таблиц
итоговых и сводных таблиц; критерии
значимости и проверка гипотез
Умеет:
Выполнять подготовку табличных
документов; проведение однотипных
расчетов над большими наборами
данных; обработку результатов
экспериментов; автоматизацию
итоговых вычислений; построение
диаграмм и графиков по имеющимся
данным.
Знает:
методику выполнения первичной обработки
данных экспериментальных исследований,
проверки
достоверности
различия
параметров эмпирических распределений,
регрессионного и корреляционного анализа;
правильно
трактовать
полученные
результаты и представлять в форме
диаграмм и графиков
Лекции,
лабораторные
занятия.
индивидуаль
ные задания,
написание
конспектов,
контрольная
работа
Умеет:
использовать возможности MS Excel для
проведения
корреляционного
и
регрессионного анализа исследовательских
данных,
планирования
и
обработки
результатов эксперимента
Лекции,
лабораторные
занятия.
индивидуаль
ные задания,
написание
конспектов,
контрольная
работа
Владеет:
Навыками
по
обработке
экспериментальных
данных
с
использованием математических и
статистических формул процессора MS
Excel
Владеет:
основными методами и рациональными
приемами сбора, обработки и представления
научной,
деловой
и
педагогической
информации;
способностью
проводить
научные
исследования
по
определению
эффективности
различных
сторон
деятельности в сфере физической культуры
и спорта с использованием методик
Лекции,
лабораторные
занятия.
индивидуаль
ные задания,
написание
конспектов,
контрольная
работа
10.3 Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки
знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующей этапы
формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы
Примерный перечень вопросов к зачету
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
Связь вероятностной модели с опытом: оценка и проверка.
Статистическое описание. Определение и вычисление статистик случайной выборки.
Типовые распределения вероятностей.
Оценки параметров.
Выборочные распределения.
Проверка статистической гипотезы.
Некоторые статистики, выборочные распределения и критерии для многомерных
распределений.
Организация педагогического исследования.
Статистический анализ результатов тестирования.
Статистические расчеты на ЭВМ в в программе Excel.
Дисперсионный анализ в программе Excel.
Корреляционный анализ в программе Excel.
Математическая обработка результатов эксперимента в программе Excel.
Возможности построения экспериментального графика и диаграммы в программе Excel.
10.4 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений,
навыков и (или) опыта деятельности характеризующих этапы формирования
компетенций.
Зачет представляют собой форму периодической отчетности студента, определяемую
учебным планом подготовки по направлению ВО. Зачет служит формой проверки качества
выполнения студентами лабораторных работ в соответствии с утвержденной программой.
Оценка, выставляемая за зачет, - квалитативного типа (по шкале наименований «зачтено» /
«не зачтено»).
Контрольная работа является более сложной формой проверки. Контрольная работа,
как правило, состоит из небольшого количества средних по трудности вопросов, задач или
заданий, требующих поиска обоснованного ответа. Контрольная работа может занимать
часть или полное учебное занятие с разбором правильных решений на следующем занятии.
Рекомендуемая частота проведения – не менее одной при каждой текущей и промежуточной
аттестации.
Электронный практикум содержит набор заданий, которые необходимо выполнить
студенту. Предъявляемое задание выбирается из базы данных и закрепляется за конкретным
студентом. В отличие от тестов задание, которое предъявляется студенту в рамках
практикума, не требует мгновенного выполнения. Системой определяется срок, в течение
которого задание должно быть сдано. Результатом выполнения задания должен быть файл,
отсылаемый студентом в базу данных. Проверка результата работы студента осуществляется
преподавателем, который может поставить оценку или отправить работу на исправление,
указав выявленные недостатки, не позволяющие ее принять. При неудовлетворительной
оценке студенту может быть выдан другой вариант задания.
Согласно «Положению о рейтинговой системе оценки успеваемости студентов
Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего
профессионального образования «Тюменский государственный университет» (приложение 1
к приказу ректора № 190 от 04.04.2014г.) всех формы текущего контроля, предусмотренные
рабочей программой, оцениваются в баллах. Дисциплинарные модули, формы текущего
контроля и шкала баллов, по которым они оцениваются, отражены в разделе «Тематический
план».
Студенты, набравшие по дисциплине в период проведения текущего контроля от 35
до 60 баллов допускаются к зачету или экзамену. Если в период проведения текущей
аттестации студент набрал 61 балл и более, то он автоматически получает зачет или
экзаменационную оценку в соответствии со шкалой перевода, но в то же время он имеет
право повысить оценку, полученную по итогам рейтинга (удовлетворительно, хорошо),
путем сдачи экзамена.
Шкала перевода баллов в оценки:
 от 0 до 60 баллов – «не зачтено»;
 от 61 до 100 баллов – «зачтено»;
 60 баллов и менее – «неудовлетворительно»;
 от 61 до 75 баллов – «удовлетворительно»;
 от 76 до 90 баллов – «хорошо»;
 от 91 до 100 баллов – «отлично».
Преподаватель может использовать систему штрафов, уменьшая набранные баллы за
пропуски занятий без уважительных причин, за нарушение сроков выполнения учебных
заданий, за систематический отказ отвечать на занятиях и т.д. Возможно также начисление
премиальных баллов за работы, выполненные студентом на высоком уровне.
11. Образовательные технологии
Сочетание традиционных образовательных технологий в форме лекций,
лабораторных работ и проведение контрольных мероприятий (контрольных работ,
промежуточного тестирования, зачета).
аудиторные занятия:
лекционные и лабораторные занятия; на лабораторных занятиях контроль
осуществляется при сдаче лабораторного задания в файле и пояснительной записки к задаче.
В течение семестра студенты выполняют задачи, указанные преподавателем к каждому
занятию.
активные и интерактивные формы:
компьютерное моделирование и анализ результатов при выполнении практических
работ;
внеаудиторные занятия:
выполнение дополнительных заданий разного типа и уровня сложности, подготовка к
аудиторным занятиям, изучение отдельных тем и вопросов учебной дисциплины в
соответствии с учебно-тематическим планом, составлении конспектов. Подготовка
индивидуальных заданий: выполнение самостоятельных и контрольных работ, подготовка ко
всем видам контрольных испытаний: текущему контролю успеваемости и промежуточной
аттестации; индивидуальные консультации.
12. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
12.1 Основная литература
1. Москвитин, А.А. Решение задач на компьютерах: учебное пособие / А.А. Москвитин.
- М.; Берлин: Директ-Медиа, 2015. - Ч. II. Разработка программных средств. - 427 с. : ил.,
схем., табл.
12.2 Дополнительная литература
1. Арефьева, М.А. Статистическая обработка данных педагогических исследований в
физической культуре и спорте средствами электронных таблиц Excel 7.0 (97): метод,
14
рекомендации / М.А. Арефьева, А.Ф. Бочаров. – СПб.: Санкт_петербургская гос. акад. физ.
культуры им. П.Ф. Лесгафта, 1999. – 16 с.
2. Баева, Т.Е. Применение статистических методов в педагогическом исследовании:
учебно-методическое пособие для студ. и аспирантов ин-тов физ. культуры / Т.Е. Баева, С.Н.
Бекасова, В.А. Чистяков; под общей ред. проф. М.В. Прохоровой. - СПб.: НИИХ СанктПетербургского ун-та,2001. – 82 с.
3. Боровиков, В.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде
Windows / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков.- М.: Филинъ, 1995. - 608 с.
4. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособ. для
вузов / В.Е. Гмурман.- М.: Высш. шк., 1999. - 479 с.
5. Железняк, Ю.Д. Основы научно-методической деятельности в физической культуре
и спорте: учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений / Ю.Д. Железняк, П.К. Петров. М.: Академия, 2002. - 264 с.
12.3 Интернет-ресурсы
1. http://study.utmn.ru – Портал доступа к электронным образовательным ресурсам
ТюмГУ;
2. http://biblioclub.ru
–
Электронно-библиотечная
система
«Университетская
библиотека он-лайн».
13. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении
образовательного процесса по дисциплине (модулю), включая перечень программного
обеспечения и информационных справочных систем (при необходимости).
При выполнении практических работ, ведении лекций в качестве информационных
технологий используется как системное так и прикладное программное обеспечение.
Используются мультимедиа технологии, информационная образовательная среда.
Доступ к компьютерным обучающим системам осуществляется на основе договоров
ТюмГУ с создателями через компьютерную сеть университета (ЭБД, ЭБС, ЭБ), либо через
виртуальные читальные залы университета, в частности, читальный зал для преподавателей
и аспирантов ИБЦ (ЭБД РГБ).
Доступ к информационной образовательной среде осуществляется через локальную
сеть ТюмГУ.
14. Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины
(модуля)
При освоении дисциплины для проведения лекционных занятий нужны учебные
аудитории, оснащённые мультимедийным оборудованием, для выполнения практичеких
работ необходимы классы персональных компьютеров (1 студент на компьютер) с набором
базового программного обеспечения разработчика.
15. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины (модуля)
Для успешного сдачи зачета студенты должны посещать лекции и практические
занятия, выполнять домашние задания, выполнить контрольные работы.
Для более эффективного освоения и усвоения материала рекомендуется ознакомиться
с теоретическим материалом по той или иной теме до проведения лабораторного занятия.
Работу с теоретическим материалом по теме с использованием учебника или конспекта
лекций можно проводить по следующей схеме:
- название темы;
- цели и задачи изучения темы;
15
- основные вопросы темы;
- характеристика основных понятий и определений, необходимых для усвоения
данной темы;
- краткие выводы, ориентирующие на определенную совокупность сведений,
основных идей, ключевых положений, систему доказательств, которые необходимо усвоить.
Студенты ведут запись лекций по темам дисциплины, во внеаудиторное время
выполняют проработку лекционного материала. На лабораторных занятиях студенты
выполняют задания по программе (с применением программных продуктов).
Темы дисциплины, вызывающие дополнительный интерес или сложности при
освоении, рассматриваются на консультациях. Отдельные вопросы студентов разбираются
на индивидуальных консультациях.
16