Министерство образования и науки РФ

ФГБОУ ВПО «Алтайский край" href="/text/category/altajskij_kraj/" rel="bookmark">Алтайский государственный университет»

Кафедра политической истории

Учебно-методический комплекс по дисциплине

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ И РЕЛИГИОВЕДЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ

для направления подготовки 033300.68 «Религиоведение»

Рассмотрено и утверждено на заседании кафедры от «14» апреля 2011 г.

Барнаул

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Курс «Информационные технологии в науке и религиоведческом образовании» относится к дисциплинам базовой части федерального компонента общенаучных дисциплин программы по направлению подготовки 033300.68 «Религиоведение».

Научная и педагогическая деятельность в области изучения процессов и закономерностей развития, существования и функционирования религий, свободомыслия, различных компонент религии и верований, многообразных религиозных феноменов сталкивается с необходимостью проведения численных исследований, получением, обработкой и опубликованием получаемых результатов. Для этих целей служат ряд информационных технологий, к которым относятся средства обработки статистических данных, различные компьютерные системы для представления результатов расчетов в графической форме, обработке графических файлов с целью опубликования в печатных изданиях и размещения в сети Интернет.

В данном курсе, который можно считать введением в статистику, то есть науку, изучающую методы сбора, обработки фактов и данных в области человеческой деятельности и природных явлений, будут проиллюстрированы на примерах использования современных программ методы прикладной статистики, дающих представление о сущности специальных методов сбора, обработки и анализа информации и, кроме того, о практических приемах выполнения связанных с этим расчетов с применением информационных технологий.

Аналитические методы математической статистики позволяют на основании выборочных наблюдений сделать статистически значимые выводы о наличии закономерностей для всей совокупности явлений.

Поиск информации является нетривиальной задачей в условиях все возрастающих объемах и количестве информационных потоков. Для облегчения этой задачи разработано многочисленное программное обеспечение, позволяющее автоматизировать процесс и минимизировать усилия исследователя. На практических занятиях студентам даются знания и прививаются навыки в использовании поисковых механизмов.

Работа с Интернет, современными технологиями в области размещения информации и научных результатов в сети позволяет максимально оперативно и быстро ознакомить общественность с получаемыми результатами.

Курс позволяет студентам овладеть современными технологиями по размещению информации в Интернет, а также знаниями в области использования современных компьютерных технологий, необходимыми для успешной работы в области религиоведческой проблематики.

Формы организации обучения: лекции, практические занятия, самостоятельная работа студентов. Лекции снабжают студентов начальной информацией и организуют их самостоятельную работу. Главной самостоятельной работой студентов является подготовка к практическим занятиям: чтение учебников и другой рекомендованной литературы и практическому применению получаемых знаний.

Учебно-методический комплекс по курсу «Информационные технологии в науке и религиоведческом образовании» включает в себя следующие разделы:

1)  рабочую программу дисциплины;

2)  содержание курса;

3)  методические рекомендации для преподавателей;

4)  темы и вопросы лекционных занятий;

5)  методические рекомендации по организации работы студентов в ходе лекционных занятий;

6)  методические рекомендации студентам по подготовке к практическим занятиям;

7)  планы практических занятий;

8)  методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов;

9)  задания для самостоятельной работы студентов

10)  итоговый контроль

11)  вопросы к зачету;

12)  глоссарий;

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное
бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Алтайский государственный университет"

(ФГБОУ ВПО «АлтГУ»)

УТВЕРЖДАЮ

Декан

__________________________

__ __________ г.

Информационные технологии в науке и религиоведческом образовании

рабочая программа дисциплины (модуля)

Закреплена за кафедрой:

Кафедра политической истории

Учебный план:

033300_23.plm. xml
программа "История религии"

Часов по ФГОС (из УП):

72

Часов по рабочему учебному плану:

72

Общая трудоемкость (в ЗЕТ):

2

Часов по рабочей программе:

72

Часов на самостоятельную работу по РУП:

48 (66%)

Часов на самостоятельную работу по РПД:

48 (66%)

Виды контроля
в семестрах
(на курсах)

Экзамены

Зачёты 1

Курсовые проекты

Курсовые работы

Распределение часов дисциплины по семестрам

Вид занятий

№ семестров, число учебных недель в семестрах

1

20

2

16

3

18

4

0

Итого

УП

РПД

УП

РПД

УП

РПД

УП

РПД

УП

РПД

Лекции

2

2

2

2

Лабораторные

Практические

22

22

22

22

КСР

Ауд. занятия

24

24

24

24

Сам. работа

48

48

48

48

Итого

72

72

72

72

 

Программу составил(и):

Доцент, к. э.н. _________________

Рецензент (председатель методической комиссии факультета):

Доцент, к. и.н. _________________

Рабочая программа дисциплины

Информационные технологии в науке и религиоведческом образовании

разработана в соответствии с ФГОС:

ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО НАПРАВЛЕНИЮ ПОДГОТОВКИ 033300 РЕЛИГИОВЕДЕНИЕ (КВАЛИФИКАЦИЯ(СТЕПЕНЬ) "МАГИСТР")
Утвержден Приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 24 декабря 2010 г. N 2091

составлена на основании учебного плана:

программа "История религии"

утвержденного учёным советом вуза от 01.01.2001 протокол

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры

Кафедра политической истории

Протокол от __ __________ г. № __
Срок действия программы: уч. г.
Зав. кафедрой Доцент, к. и.н.

 

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Утверждаю: Декан

__ __________ г.

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в ______________ учебном году на заседании кафедры

Кафедра политической истории

Протокол от __ __________ г. № __
Зав. кафедрой Доцент, к. и.н.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Утверждаю: Декан

__ __________ г.

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в ______________ учебном году на заседании кафедры

Кафедра политической истории

Протокол от __ __________ г. № __
Зав. кафедрой Доцент, к. и.н.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Утверждаю: Декан

__ __________ г.

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в ____________ учебном году на заседании кафедры

Кафедра политической истории

Протокол от __ __________ г. № __
Зав. кафедрой Доцент, к. и.н.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Утверждаю: Декан

__ __________ г.

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в ____________ учебном году на заседании кафедры

Кафедра политической истории

Протокол от __ __________ г. № __
Зав. кафедрой Доцент, к. и.н.


1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

1.1

формирование у студентов представления о современных компьютерных технологиях в области обработки статистической информации и данных экспериментов, а также ресурсами в Интернет для получения и размещения информации;

1.2

овладение студентами основ теоретической базы в области обработки информации и программным обеспечением как основным инструментом по обработке и графическому представлению получаемых результатов;

1.3

обеспечение навыков работы с информационными ресурсами и программным обеспечением для использования Интернет.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП

Цикл (раздел) ООП:

М1.Б

2.1

Требования к предварительной подготовке обучающегося:

2.1.1

Для освоения данной учебной дисциплины магистранты должны иметь базовую подготовку по математике, информатике, введению в интернет.

2.2

Дисциплины и практики, для которых освоение данной дисциплины (модуля) необходимо как предшествующее:

2.2.1

Религия и политика. Изучение данной дисциплины формирует следующие компетенции ПК-19, ПК-26.

3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

ПК-19: способностью использовать профессиональные знания в области информационных технологий в науке и религиоведческом образовании

Знать:

Уровень 1

Возможности обработки научных материалов, используя современные информационные технологиинформационные технологии в науки и религиоведческом образовании

Уровень 2

Знать способы обработки получаемых результатов

Уровень 3

Знать методы работы с новейшим программным обеспечением в современных методах исследования

Уметь:

Уровень 1

Уметь применять полученные знания в области статистической обработки данных

Уровень 2

Уметь использовать программы статистической обработки данных

Уровень 3

Уметь применять методы тестирования получаемых результатов для определения степени их достоверности

Владеть:

Уровень 1

Владеть навыками работы с программами статистической обработки данных

Уровень 2

Владеть методами тестирования результатов

Уровень 3

Владеть современными методами исследования и получения научных результатов

ПК-26: способностью использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом

Знать:

Уровень 1

Современные информационные технологии, позволяющие вести совместную обработку файлов

Уровень 2

Знать возможности графического представления материалов

Уровень 3

Знать способы продвижения научных результатов

Уметь:

Уровень 1

Уметь проводить статистические расчеты

Уровень 2

Уметь обрабатывать графические материалы с помощью программ CorelDraw и Photoshop

Уровень 3

Уметь использовать продвинутые информационные технологии

Владеть:

Уровень 1

Владеть способами оценивания достоверности статистических результатов

Уровень 2

Владеть современными математические методы" href="/text/category/instrumentalmznie_i_matematicheskie_metodi/" rel="bookmark">математическими методами получения результатов по статистическим данным

Уровень 3

Владеть технологиями ведения и совершенствования интернет-ресурсов

В результате освоения дисциплины обучающийся должен

3.1

Знать:

3.1.1

современные компьютерные технологии в области обработки статистической информации и данных экспериментов, а также ресурсы в Интернете для получения и размещения информации;

3.2

Уметь:

3.2.1

обрабатывать информацию и программным обеспечением как основным инструментом по обработке и графическому представлению получаемых результатов;

3.3

Владеть:

3.3.1

навыков работы с информационными ресурсами и программным обеспечением для использования Интернет.

Код занятия

Наименование разделов и тем /вид занятия/

Семестр / Курс

Часов

Компетен-
ции

Литература

Раздел 1. ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1

Научные данные и результаты, получаемые в эксперименте /Лек/

1

2

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

1.2

Работа с учебной литературой, работа с компьютером, подготовка к собеседованию, к компьютерному тестированию. Выполнение индивидуальных заданий:
подготовка данных для обработки (наблюдений, экспериментов) в различных представлениях, подготовка данных к докладу.
/Ср/

1

8

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

Раздел 2. ПОИСК ИНФОРМАЦИИ В ИНТЕРНЕТЕ

2.1

Работа с Интернет: поиск информации /Пр/

1

4

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

2.2

Работа с учебной литературой, работа с компьютером, подготовка к собеседованию, к компьютерному тестированию. Выполнение индивидуальных заданий:
подготовка данных для обработки (наблюдений, экспериментов) в различных представлениях, к докладу. Подготовка данных для размещения в сети Интернет.
/Ср/

1

8

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

Раздел 3. ЭЛЕМЕНТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ

3.1

Работа с графическими программами /Пр/

1

6

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

3.2

Работа с учебной литературой, работа с компьютером, подготовка к собеседованию, к компьютерному тестированию. Выполнение индивидуальных заданий:
подготовка данных для обработки (наблюдений, экспериментов) в различных представлениях, к докладу. Подготовка данных для размещения в сети Интернет.
/Ср/

1

12

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

Раздел 4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ РАБОТЫ С ГРАФИКОЙ

4.1

Работа спрограммами по обработки графических материалов /Пр/

1

6

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

4.2

Работа с учебной литературой, работа с компьютером, подготовка к собеседованию, к компьютерному тестированию. Выполнение индивидуальных заданий:
подготовка данных для обработки (наблюдений, экспериментов) в различных представлениях, подготовка данных к опубликованию, к докладу.
/Ср/

1

10

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

Раздел 5. ПОДГОТОВКА ВЕБ-ПУБЛИКАЦИЙ

5.1

Изучение веб-технологий по размещению материалов в сети Интернет /Пр/

1

6

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

5.2

Работа с учебной литературой, работа с компьютером, подготовка к собеседованию, к компьютерному тестированию. Выполнение индивидуальных заданий:
подготовка данных для обработки (наблюдений, экспериментов) в различных представлениях, подготовка данных к опубликованию, к докладу. Подготовка данных для размещения в сети Интернет.
/Ср/

1

10

ПК-19 ПК-26

Л1.1 Л1.2 Л2.1 Л2.2

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

5.1

Во время занятий используются методика: деловая игра с использованием компьютерных технологий, дискуссий.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

6.1. Контрольные вопросы и задания

Рабочая программа дисциплины обеспечена фондом оценочных средств для проведения текущего контроля, промежуточного и итогового. Фонд включает темы семинарских занятий, вопросы к зачету. Фонд оценочных средств представлен в учебно-методическом комплексе дисциплины.

6.2. Темы письменных работ

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

7.1. Рекомендуемая литература

7.1.1. Основная литература

Авторы, составители

Заглавие

Издательство, год

Л1.1

СПбГУЭФ

Информационные технологии: учебник

М.: Юрайт, 2011

Л1.2

, ,

Информационные технологии: учеб. пособие

М.: Проспект, 2011

7.1.2. Дополнительная литература

Авторы, составители

Заглавие

Издательство, год

Л2.1

Основы прикладной социологии: учеб. пособие

М.: Вузовский учебник, 2009

Л2.2

Методы социологического исследования: учеб. пособие

М.: КДУ, 2009

7.2. Электронные образовательные ресурсы

7.3. Программное обеспечение

7.3.1

Операционная система;

7.3.2

Microsoft Office;

7.3.3

Фотошоп.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

8.1

Компьютерный класс с программным обеспечением (доска, проектор, экран).

 

Содержание курса

РАЗДЕЛ 1. ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Вариационные ряды. Первый шаг на пути статистической обработки данных заключается в группировке полученных результатов и их представлении в виде сводных таблиц. При распределении членов совокупности в ряд преследуются определенные цели. Одна из них - раскрытие закономерности варьирования изучаемого признака.

Известно два вида вариационных рядов: безинтервальные и интервальные. Но, когда совокупность достаточно большая или состоит из непрерывных значений, безинтервальный вариационный ряд плохо отражает закономерности варьирования признаков. В таких случаях целесообразнее построить интервальный вариационный ряд. Техника построения такого ряда заключается в следующем. Вся вариация признака от минимального до максимального разбивается на равные интервалы или промежутки, называемые также классами. Затем все варианты совокупности распределяются по этим классам. В результате получается интервальный вариационный ряд, в котором частоты (p) относятся уже не к отдельным конкретным вариантам, как в безинтервальном вариационным ряду, а к установленным классовым интервалам, т. е. оказываются частотами не вариант, а классов.

Вариационные ряды изображают графически с помощью полигона, гистограммы и кумуляты.

График, называемый гистограммой, получается, если в прямоугольной системе координат отложить по оси абсцисс границы классов, а по оси ординат - их частоты.

Рис.1. Гистограмма распределения.

Если серединные точки вершин прямоугольников гистограммы соединить между собой, получится график дискретного варьирования, называемый полигоном распределения. Для дискретного (безинтервального) вариационного ряда полигон частот - это ломаная, отрезки которой соединяют точки (х1, n1), (х2, n2),…, (хk, nk).

Рис.2. Полигон распределения.

Кумулята - ломаная, соединяющая точки, абсциссы которых - значения вариант (серединные значения ряда), а ординаты - накопленные частоты этих значений.

Рис. 3. Кумулята распределения.

Среднее арифметическое вариационного ряда находится по формуле

хср= (х1+х2+х3+ …+хn)/n.

Мода дискретного вариационного ряда – это наиболее часто встречающееся значение ряда (Мо).

Медиана дискретного вариационного ряда – средний член упорядоченного дискретного вариационного ряда (Ме). Если вариантов четное количество, то медиана - среднее из двух центральных значений.

Для интервального вариационного ряда медиана может быть найдена с помощью кумуляты, как абсцисса точки, ордината которой - n/2. Мода интервального вариационного ряда может быть приближенно найдена с помощью гистограммы (рис.4).

Рис.4. Нахождение медианы по гистограмме

При наличии крайних значений использование медианы и моды в качестве меры центральной тенденции предпочтительнее, так как среднее арифметическое наиболее чувствительно к крайним значениям.

Вариационный размах R= хmax-хmin..

Дисперсия распределения находится по формуле:

D=.

Стандартное (среднеквадратическое) отклонение: S=.

Коэффициент вариации: v=

Пусть из одной и той же генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону, отобрано какое-то количество независимых выборок по n вариант каждой. Среднее арифметическое этих выборок будет варьироваться рядом с генеральной средней .

Основным мерилом вариации является среднеквадратичное отклонение. В математической статистике доказано, что выборочные средние варьируются относительно генерального параметра в n-раз меньше, чем отдельные варианты генеральной совокупности. Тогда ошибка средней арифметической при случайном повторном отборе рассчитывается по формуле:

.

При больших выборках (n>300), не различаются.

Интервальной называют оценку, которая определяется двумя числами – границами интервала. Она позволяет ответить на вопрос: внутри какого интервала и с какой вероятностью находится неизвестное значение оцениваемого параметра генеральной совокупности.

Предельную ошибку выборки можно подсчитать по формуле :D=tmx, где t-нормированное отклонение – «коэффициент доверия», зависящий от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки.

Предельная ошибка среднего для повторной выборки равна: D=tmx=

Предельная ошибка среднего для бесповторной выборки:

Тогда

Статистическая проверка гипотез. Статистической гипотезой называется всякое высказывание о генеральной совокупности, проверяемое по выборке. Статистические гипотезы делятся на:

1) Параметрические - это гипотезы, сформулированные относительно параметров (среднего значения, дисперсии и т. д.) распределения известного вида;

2) Непараметрические - это гипотезы, сформулированные относительно вида распределения (например, определение по выборке степени нормальности генеральной совокупности).

Процесс использования выборки для проверки гипотезы называется статистическим доказательством. Основную выдвигаемую гипотезу называют нулевой Н0. Наряду с нулевой гипотезой рассматривают ей альтернативную Н1.

Параметрические методы - это те методы, использование которых основано на знании определенного закона распределения. Непараметрические могут применяться при любом законе распределения.

Статистический критерий - это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой точностью.

Статистические критерии означают метод расчета определенного числа, по значению которого можно судить о подтверждении или отклонении той или иной гипотезы.

Когда мы говорим, что достоверность различий определялось по t критерию Стьюдента, то это означает, что подсчитано t - фактическое определенное число, рассчитанное по этому методу.

В большинстве случаев критические значения зависят от количества наблюдений и от количества степеней свободы, которые обозначаются как V или .

V=(-количество интервалов).

При проведении исследований уровнем статистической значимости называется число, равное вероятности, с которой мы отклоняем . Например, когда мы указываем, что различие достоверно на 1% уровне значимости, т. е. , то имеем в виду, что вероятность того, что различия недостоверны равна 0,01.

Критерий j* Фишера является многофункциональным статистическим критерием и предназначен для сопоставления уровней исследуемого признака, сдвигов в значениях исследуемого признака и сравнения распределений.

Критерий применим как к независимым, так и к связанным выборкам при использовании любой шкалы измерения, начиная с номинативной. Для применения критерия необходимо свести любые данные к альтернативной шкале «Есть эффект - нет эффекта».

Критерий j* Фишера предназначен для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта путем оценки достоверности различий между процентными долями двух выборок, в которых зарегистрирован интересующий нас эффект. При этом проверяются нулевая и альтернативная гипотезы.

Гипотезы

Но: Доля, у которой проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 не больше, чем в выборке 2.

Н1: Доля, у которой проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 больше, чем в выборке 2.

Суть углового преобразования Фишера состоит в переводе процентных долей в величины центрального угла, который измеряется в радианах. Большей процентной доле будет соответствовать больший угол j, а меньшей доле - меньший угол

Угол j в радианах вычисляется по следующей формуле: j = 2×аrcsin ,

где Р - процентная доля, выраженная в долях единицы.

При изменении Р от 0 до 1 угол j увеличивается от 0 до p (p = 3,14159...).

Эмпирическое значение критерия вычисляется по формуле:

j* = |(j1 - j2)|×.

где j1 - угол, соответствующий процентной доле первой выборки;

j2 - угол, соответствующий процентной доле второй выборки;

n1 и n2 - объемы первой и второй выборок, соответственно.

Корреляционный анализ. Для выявления связи между показателями используют коэффициент корреляции: линейный (по Пирсону) и ранговый (по Спирмену). Линейный коэффициент корреляции используется для выявления связи на тех выборках, где распределение подчинено нормальному закону; ранговый коэффициент применим для любых распределений. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от –1 до 1 и обозначается r.

Таблица 16

Интерпретация коэффициента корреляции

Значение r

Сила связи

Графическая интерпретация

1

Строгая прямая связь

0,5<r<1

Средняя прямая связь

0

Связь отсутствует

-1<r<-0,5

Средняя обратная связь

-1

Строгая обратная связь

Линейный коэффициент корреляции подсчитывается по формуле:

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6