
- •«Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики»
- •Рабочая программа дисциплины
- •Санкт-Петербург
- •Рабочая программа дисциплины
- •Цели освоения дисциплины
- •Место дисциплины в структуре ооп впо
- •Структура и содержание дисциплины
- •Содержание (дидактика) дисциплины
- •Раздел 1. «Математическая логика».
- •Раздел 2. «Теория алгоритмов».
- •Практические занятия
- •Лабораторные работы
- •Домашние задания, типовые расчеты и т.П.
- •Рефераты
- •Курсовые работы по дисциплине
- •Формы контроля освоения дисциплины
- •Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
- •Материально-техническое обеспечение дисциплины
- •Аннотация рабочей программы
- •Технологии и формы преподавания Рекомендации по организации и технологиям обучения для преподавателя
- •Образовательные технологии
- •Виды и содержание учебных занятий
- •Раздел 1. Математическая логика.
- •Раздел 2. Теория алгоритмов.
- •Технологии и формы обучения Рекомендации по освоению дисциплины для студента
- •Оценочные средства и методики их применения Фонды оценочных средств
- •Критерии оценивания
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Лекционные занятия:
комплект электронных презентаций/слайдов,
аудитория, оснащенная презентационной техникой (проектор, экран, компьютер/ноутбук).
Практические занятия:
компьютерный класс,
презентационная техника (проектор, экран, компьютер/ноутбук),
пакеты ПО общего назначения (текстовые редакторы, графические редакторы).
Прочее
рабочее место преподавателя, оснащенное компьютером с доступом в Интернет,
рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом в Интернет, предназначенные для работы в электронной образовательной среде,
Приложение 1 к рабочей программе дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов»
Аннотация рабочей программы
Дисциплина Б.2.1.4 «Математическая логика и теория алгоритмов» является базовой частью математического и естественнонаучного цикла (блок Б.2) дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки 036000.62 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере.
Дисциплина реализуется на Естественно-Научном факультете НИУ ИТМО кафедрой ТПО.
Дисциплина нацелена на формирование общекультурных компетенций ОК-3, ОК-6, профессиональных компетенций ПК-2, ПК-17, ПК-22 выпускника.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с основными понятиями и методами математической логики и теории алгоритмов.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: лекции, практические занятия, самостоятельная работа студента, консультации.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: текущий контроль успеваемости в форме проверки домашних заданий и работы на практических занятиях, рубежный контроль в форме защиты типовых расчётов и контрольной работы и промежуточный контроль в форме зачёта.
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 102 часа. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (34 часа) и практические (34 часа) занятия и 34 часа самостоятельной работы студента.
Приложение 2 к рабочей программе дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов»
Технологии и формы преподавания Рекомендации по организации и технологиям обучения для преподавателя
Образовательные технологии
Преподавание дисциплины ведется с применением следующих видов образовательных технологий:
Информационные технологии: использование электронных образовательных ресурсов при подготовке к лекциям и практическим занятиям; использование интернета для активного общения преподавателя со студентами и дистанционных консультаций в промежутках между занятиями.
Проблемное обучение – стимулирование студентов к самостоятельному приобретению знаний, необходимых для решения конкретной проблемы.
Контекстное обучение – мотивация студентов к усвоению знаний путем выявления связей между конкретным знанием и его применением. При этом знания, умения, навыки даются не как предмет для запоминания, а в качестве средства решения профессиональных задач.
Обучение на основе опыта – активизация познавательной деятельности студента за счет ассоциации и собственного опыта с предметом изучения.
Междисциплинарное обучение – использование знаний из разных областей, их группировка и концентрация в контексте решаемой задачи.
Case-study - анализ реальных проблемных ситуаций, имевших место в соответствующей области профессиональной деятельности, и поиск вариантов лучших решений.