1. цели и задачи дисциплины цели дисциплины
 Скачать 0.62 Mb.
|
|
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ 1.1. Цели дисциплины Формирование основных научно-практических и общесистемных знаний в области идентификации и диагностики систем. 1.2. Задачи освоения дисциплины Изучение вопросов применения различных способов и средств иденти- фикации и диагностики систем. 2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОПОП Дисциплина «Идентификация и диагностика систем» относится к дисциплинам основной части блока Б1. 3. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ Процесс изучения дисциплины «Идентификация и диагностика систем» направлен на формирование следующих компетенций: ПК-1 - способностью формулировать цели, задачи научных иссле- дований в области автоматического управления, выбирать методы и средства решения задач; ПК-5 - способность осуществлять сбор и анализ исходных данных для расчета и проектирования систем и средств автоматизации и управ- ления Компетенция Результаты обучения, характеризующие сформированность компетенции ПК-1 Знать: основные проблемы при идентификации и ди- агностировании систем управления. Уметь: применять методы идентификации систем управления, осуществлять тестовое диагностирование контроллеров систем управления. Владеть: методами идентификации и диагностирова- ния систем управления. ПК-5 Знать: основные методы идентификации и диагно- стировании систем управления. Уметь: разрабатывать алгоритмы идентификации и диагностировании систем управления. Владеть: методологией выбора методов идентифика- ции и диагностировании систем управления в своей профессиональной деятельности. 4. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ Общая трудоемкость дисциплины «Идентификация и диагностика систем» составляет 3 з.е. Распределение трудоемкости дисциплины по видам занятий Виды учебной работы Всего часов Семестры 7 8 Аудиторные занятия (всего) 36 36 В том числе: Лекции 18 18 Практические занятия (ПЗ) - - Лабораторные работы (ЛР) 18 18 Самостоятельная работа 72 72 Часы на контроль - - Виды промежуточной аттестации - зачет + + Общая трудоемкость академические часы з.е. 108 3 108 3 5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) 5.1 Содержание разделов дисциплины и распределение трудо- емкости по видам занятий № п/п Наименование темы Содержание раздела Лекц Прак зан. Лаб. зан. СРС Всего, час 1 Экспериментальная оценка параметров ста- тических моделей Задача сбора экспериментальных данных. Сглаживание результатов измерений. Определение частоты съема информации. Корреляционный анализ. Регрессионный анализ. Проверка гипотез. Полный факторный эксперимент. Статистический анализ результатов. 8 8 30 46 2 Методы идентификации систем управления Понятие о корректно и некорректно по- ставленных задачах. Проблема физиче- ской реализуемости. Оценка коэффици- ентов дифференциальных уравнений методом наименьших квадратов. Общие сведения по диагностированию систем управления. 8 8 30 46 3 Методы диагностики систем управления Логические анализаторы. Сигнатурные анализаторы. Функциональное диагно- стирование. 2 2 12 16 Итого 18 18 72 108 5.2 Перечень лабораторных работ Лабораторная работа №1. Элементы математической статистики. Лабораторная работа №2. Построение линейной регрессионной модели с помощью полного факторного эксперимента. Лабораторная работа №3. Исследование методов оценки параметров моделей. Лабораторная работа №4. Исследование релаксационных алгоритмов идентификации. Лабораторная работа №5. Исследование адаптивных алгоритмов идентификации. 6. ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА КУРСОВЫХ ПРОЕКТОВ (РАБОТ) И КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ В соответствии с учебным планом выполнение курсового проекта не предусматривается 7. ОЦЕНОЧНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕ- ЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИ- ПЛИНЕ 7.1. Описание показателей и критериев оценивания компетен- ций на различных этапах их формирования, описание шкал оцени- вания 7.1.1 Этап текущего контроля Результаты текущего контроля знаний оцениваются по следующей системе: «аттестован»; «не аттестован». Компе- тенция Результаты обучения, характеризующие сформированность компетенции Критерии оценивания Аттестован Не аттестован ПК-1 Знать: основные проблемы при идентификации и диагностировании систем управления. Может создать математическую модель типовой системы и произвести диагностирование систем управления. Выполнение ра- бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах Невыполнение работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах Уметь: применять методы идентифи- кации систем управления, осу- ществлять тестовое диагностирование контроллеров си- стем управления. Может самостоятельно при- менять методы идентификации систем управления, осуществ- лять тестовое диагностирование контроллеров систем управле- ния. Выполнение ра- бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах Невыполнение работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах Владеть: методами идентификации и диагностирования систем управления. Может самостоятельно ис- пользовать методы идентифи- кации и диагностирования си- стем управления. Выполнение ра- бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах Невыполнение работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах ПК-5 Знать: основные Может самостоятельно ис- Выполнение ра- Невыполнение методы идентифи- кации и диагности- ровании систем управления. пользовать основные методы идентификации и диагности- ровании систем управления. бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах Уметь: разрабаты- вать алгоритмы идентификации и диагностировании систем управления. Может самостоятельно разра- батывать алгоритмы иденти- фикации и диагностировании систем управления. Выполнение ра- бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах Невыполнение работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах Владеть: методо- логией выбора ме- тодов идентифика- ции и диагностиро- вании систем управления в своей профессиональной деятельности. Может самостоятельно ис- пользовать методологию вы- бора методов идентификации и диагностировании систем управления. Выполнение ра- бот в срок, предусмотрен- ный в рабочих программах Невыполнение работ в срок, предусмотренный в рабочих про- граммах 7.1.2 Этап промежуточного контроля знаний Результаты промежуточного контроля знаний в 7 семестре : «аттестован»; «не аттестован». Компе- тенция Результаты обуче- ния, характери- зующие сформированность компетенции Критерии оценивания Отлично Хорошо Удовл. Неудовл. ПК-3 Знать: основные проблемы при идентификации и диагностиро- вании систем управления. Тест Выполнение теста на 90- 100% Выполнение теста на 80- 90% Выполнение теста на 70- 80% В тесте ме- нее 70% правильных ответов Уметь: приме- нять методы идентификации систем управ- ления, осу- ществлять те- стовое диагно- стирование контроллеров систем управ- ления. Решение стандартных практических задач Задачи ре- шены в пол- ном объеме и получены верные от- веты Продемонстр ирован верный ход решения всех, но не по- лучен верный ответ во всех задачах Продемон- стр ирован верный ход решения в большин- стве задач Задачи не решены Владеть: мето- дами идентифи- кации и диагно- стирования си- стем управле- ния. Решение при- кладных задач в конкретной предметной области Задачи ре- шены в пол- ном объеме и получены верные от- веты Продемонстр ирован верный ход решения всех, но не по- лучен верный ответ во всех задачах Продемон- стр ирован верный ход решения в большин- стве задач Задачи не решены ПК-5 Знать: основные методы иденти- фикации и диа- гностировании систем управ- ления. Тест Выполнение теста на 90- 100% Выполнение теста на 80- 90% Выполнение теста на 70- 80% В тесте ме- нее 70% правильных ответов Уметь: разра- батывать алго- ритмы иденти- фикации Решение стандартных практических задач Задачи ре- шены в пол- ном объеме и получены Продемонстр ирован верный ход решения всех, но не по- Продемон- стр ирован верный ход решения в Задачи не решены и диагностиро- вании систем управления. верные от- веты лучен верный ответ во всех задачах большин- стве задач Владеть: мето- дологией выбора методов иден- тификации и диагностирова- нии систем управления в своей профес- сиональной де- ятельности. Решение при- кладных задач в конкретной предметной области Задачи ре- шены в пол- ном объеме и получены верные от- веты Продемонстр ирован верный ход решения всех, но не по- лучен верный ответ во всех задачах Продемон- стр ирован верный ход решения в большин- стве задач Задачи не решены 7.2 Примерный перечень оценочных средств (типовые кон- трольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности) 7.2.1 Примерный перечень заданий для подготовки к тестированию 1. Что называют идентификацией систем? 2. Какие основные этапы включает процедура идентификации? 3. Перечислите основные подходы к решению задачи идентификации. 4. Дайте определения моделей и запишите формулы, выражающие их взаимные связи (для непрерывных и дискретных систем): а) дифферен- циальное уравнение (разностное уравнение); б) передаточная функция; в) амплитудная частотная, фазовая частотная, комплексная частотная ха- рактеристики. 5. Какие существуют пути перехода от непрерывной модели к дискретной и обратно? 6. В чем отличия пассивных и активных методов идентификации? 7. Объясните разницу между параметрическими и непараметрическими методами идентификации. В чем их преимущества и недостатки? 8. Как временные характеристики могут использоваться в качестве мо- дели системы (для предсказания реакции на произвольный входной сиг- нал)? 9. Какие модели называются моделями с конечной импульсной характе- ристикой? 10. Что такое корреляционная функция? 11. Как связаны корреляционные функции для входа и выхода с импуль- сной характеристикой системы? 12. Что такое дисперсия, какой параметр сигнала она характеризует? 13. Изобразите автокорреляционную функцию белого шума, гармониче- ского сигнала, постоянного сигнала. 14. Перечислите основные модели, применяемые для идентификации на основе типовых передаточных функций. 15. Изложите суть авторегрессионного метода идентификации. 16. Перечислите основные виды тестовых сигналов, применяемых для идентификации во временной и частотной области. 17. Опишите эксперимент идентификации во временной области. 18. Опишите эксперимент идентификации в частотной области. 7.2.2 Примерный перечень заданий для решения стандартных задач 1. Дельта –функция Дирака является a. импульсной переходной характеристикой b. переходной характеристикой звена c. импульсным сигналом с единичной площадью d. производной функции Хевисайда 1) a 2) b 3) a, d 4) a, d 5) c, d 2. Выходной сигнал элемента при входном воздействии типа функции Хевисайда яв- ляется a. переходной функцией системы b. весовой функцией системы c. автокорреляционной функцией системы d. свободным движением системы e. реакцией элемента на единичный входной сигнал 1) a 2) b 3) a, d 4) a, e 5) b, e 3. Весовая функция элемента это: a. реакция системы на постоянный входной сигнал b. реакция элемента на единичный импульсный сигнал c. обратное преобразование Лапласа от передаточной функции d. прямое преобразование Лапласа от импульсного входного сигнала e. реакция элемента на дельта функцию Дирака 1) b 2) b, c 3) b, c, e 4) b, e 5) b, d, e 4. Переходная характеристика a. является производной от весовой характеристики b. является обратным преобразованием Лапласа от передаточной функции эле- мента c. является интегралом от весовой характеристики 1) a 2) b 3) c 4) a, b 5) b, c 5. Дисперсия случайного процесса является характеристикой: a. уровня, на котором колеблется случайный процесс b. скорости изменения случайного процесса во времени c. ширины коридора колебания случайного процесса d. уровня связи предыдущего значения случайного процесса с последующими 1) a 2) b 3) c 4) d 5) c, d 6. Ширина коридора колебания случайной величины равна a. дисперсии случайной величины b. величине случайной ошибки c. по правилу «трех сигм» равна 6 сигмам случайной величины 1) a 2) b 3) c 4) a, d 5) b, c 7. Приближенное значение СКО случайного процесса равно a. ширине коридора колебания случайной величины, деленному на 2 b. ширине коридора колебания случайной величины, деленному на 3 c. ширине коридора колебания случайной величины, деленному на 4 d. ширине коридора колебания случайной величины, деленному на 6 1) a 2) b 3) c 4) d 5) c, d 8. Равномерный случайный процесс a. имеет равномерное значение изменения случайного процесса во времени b. имеет колоколообразную дифференциальную функцию распределения c. имеет прямоугольную дифференциальную функцию распределения d. имеет сигмоидальную интегральную функцию распределения 1) a 2) a, c, 3) b, d 4) c, d 5) c, e e. имеет линейную интегральную функцию распределения 9. Автокорреляционная функция случайного процесса является характеристикой: a. распределения мощности случайного процесса по частоте b. уровня, на котором колеблется случайный процесс c. скорости изменения случайной величины во времени d. уровня связи предыдущего значения случайного процесса с последующими 1) a 2) a, b 3) d 4) c, d 5) а, c, d 10. Корреляционная функция белого шума является: a. постоянной величиной b. совершает гармонические колебания c. падает на величину высокочастотной составляющей и далее остается посто- янной d. падает до 0 при первом значении t 40 20 0 20 40 0.5 0 0.5 1 1.5 F0 x ( ) F1 x ( ) F2 x ( ) x 1) a, b 2) a, 3) d 4) c, d 5) c 𝜑(𝑥) = 1 𝜎√2𝜋𝑥 𝑒 − (ln(𝑥)−ln(𝑎)) 2 2𝜎 2 7.2.3 Примерный перечень заданий для решения прикладных задач 1. Математическое ожидание случайного процесса является характеристикой: a. уровня, на котором колеблется случайный процесс b. скорости изменения случайного процесса во времени c. ширины коридора колебания случайного процесса d. уровня связи предыдущего значения случайного процесса с последующими 1) a 2) b 3) c 4) d 5) c, d 2. Апостериорная информация это: a. результаты обзора литературы b. результаты пробного эксперимента c. информация, полученная от технологов d. результаты основного эксперимента 1) a 2) a, b 3) b 4) a, c 5) b, c 3. Какой закон распределения случайной величины имеет следующую функцию плотности: a. логнормальный закон распределения b. нормальный закон распределения c. равномерный закон распределения d. показательный закон распределения 1) a 2) b 3) c 4) d 4. Построение нелинейной модели методом линеаризации позволяет a. линеаризовать математическую модель b. получить оценки параметров модели методом МНК c. получить оценки точности математической модели 1) a 2) b 3) c 4) a, с 5) b, c 5. График какой функции распределения представлен на рисунке: a. логнормальный закон распределения b. нормальный закон распределения c. равномерный закон распределения d. показательный закон распределения 1) a 2) b 3) c 4) d 6. Остаточная дисперсия математической модели это: a. сумма квадратов отклонения расчетного значения от экспериментального b. дисперсия выходного сигнала с учетом дисперсии ошибки измерения c. дисперсия временного ряда отклонения расчетного значения от эксперимен- тального d. сумма квадратов отклонений расчетного значения от экспериментального, разделенная на число степеней свободы 1) a 2) b 3) a, c 4) b, c 5) b, d 7. Коэффициент регрессии значим если: a. величина оценки превышает величину доверительного интервала b. оценка удовлетворяет t-критерию c. оценка удовлетворяет хи – квадрат критерию d. оценка удовлетворяет F - критерию 1) a, b 2) b 3) a, c 4) a, d 8. Для построения доверительного интервала среднего, коэффициента корреляции используется a. t-критерий b. хи – квадрат критерий c. F - критерий 1) a 2) b 3) c 4) a, b a, b, c 9. Основное уравнение дисперсионного анализа a. устанавливает связь между оценкой параметра модели и надежностью его определения b. позволяет определить обусловленную регрессией сумму квадратов откло- нений c. позволяет определить коэффициент множественной корреляции d. позволяет определить часть дисперсии, которая описывается математической моделью 1) a 2) b 3) b, c 4) a, d, c 5)b, c, d 10. Значение коэффициента множественной корреляции a. находится в диапазоне от –1 до +1 b. находится в диапазоне от 0 до 1 c. находится в диапазоне (0 - 1), умноженному на число входных факторов 1) a 2) b 3) c 7.2.4 Примерный перечень вопросов для подготовки к зачету 1. Что называют идентификацией систем? 2. Назовите основные этапы процедуры идентификации. 3. Назовите основные подходы к решению задачи идентификации. 4. Каким образом осуществляется регуляризация некорректно остав- ленных задач идентификации? 5. Назовите отличия пассивных и активных методов идентификации. 6. Как еще можно получить модель, не прибегая к идентификации? 7. Когда целесообразно применять оперативные методы идентификации? 8. Преимущества и недостатки активного и пассивного экспериментов? 9. Пример динамической модели линейного стационарного многомер- ного объекта? 10. Пример динамической нелинейной одномерной модели? 11. Пример статической нелинейной одномерной модели? 12. Перечислите известные Вам виды математических моделей линейных динамических систем. 13. Основы полного факторного эксперимента. Кодирование факторов, свойства матрицы планирования. 14. На каких принципах базируется методика ПФЭ? 15. Дайте понятие основного уровня, интервала варьирования. 16. Как и зачем кодируются значения факторов? 17. Приведите пример полной матрицы планирования для модели у = а 1 х + а 2 х 2 + а 12 х 1 х 2 18. Перечислите свойства матрицы планирования. 19. Сколько опытов должно быть проведено для ПФЭ на 2-х уровнях при числе факторов =4 ? 20. Можно ли с помощью ПФЭ идентифицировать модель у = а 0 + а 1 х + а 2 х 2 + а 3 х 1 2 ? (ответ должен быть доказательным). 7.2.7 Паспорт оценочных материалов № п/п Контролируемые разделы (темы) дисциплины Код контролируемой компетенции Наименование оценочного средства 1 Экспериментальная оценка па- раметров статических моделей ПК-1, ПК-5 Тест, защита лабора- торных работ. 2 Методы идентификации систем управления ПК-1, ПК-5 Тест, защита лабора- торных работ. 3 Методы диагностики систем управления ПК-1, ПК-5 контрольная работа, защита лабораторных работ 7.3. Методические материалы, определяющие процедуры оце- нивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности Тестирование осуществляется, либо при помощи компьютерной системы тестирования, либо с использованием выданных тест-заданий на бумажном носителе. Время тестирования 30 мин. Затем осуществляется проверка теста экзаменатором и выставляется оценка согласно методики выставления оценки при проведении промежуточной аттестации. Решение стандартных задач осуществляется, либо при помощи компьютерной системы тестирования, либо с использованием выданных задач на бумажном носителе. Время решения задач 30 мин. Затем осу- ществляется проверка решения задач экзаменатором и выставляется оценка, согласно методики выставления оценки при проведении проме- жуточной аттестации. Решение прикладных задач осуществляется, либо при помощи компьютерной системы тестирования, либо с использованием выданных задач на бумажном носителе. Время решения задач 30 мин. Затем осу- ществляется проверка решения задач экзаменатором и выставляется оценка, согласно методики выставления оценки при проведении проме- жуточной аттестации. 8 УЧЕБНО МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ) 8.1 Перечень учебной литературы, необходимой для освоения дис- циплины 1. Идентификация и диагностика систем: учебное пособие / Коновалов В.И. Доступ : http://aics.ru/files/subj/90/IDS.doc. 2. Петько, В.И. Методы идентификации нелинейных динамических объ- ектов / В.И. Петько. - Минск : , 2016. - 139 с. Доступ: https://e.lanbook.com/book/90455. 3. Методические указания к выполнению лабораторной работы «Эле- менты математической статистики». Доступ: http://aics.ru/files/subj/90/Met_ukaz_lb_Proverka_gipotez_2008.doc 4. Математическое моделирование технических систем : учебник / В.П. Тарасик. - Минск : Новое знание ; М. : ИНФРА-М, 2017. - 592 с. - ISBN 978-5-16-011996-0. Доступ: http://znanium.com/catalog.php-bookinfo_773106 3. Таблицы распределений. Доступ: http://aics.ru/files/subj/90/1.tif 4. Электронные лекции по ИДС. Доступ: http://blkptv.by.ru/iden 8.2 Перечень информационных технологий, используемых при осу- ществлении образовательного процесса по дисциплине, включая пе- речень лицензионного программного обеспечения, ресурсов инфор- мационно-телекоммуникационной сети «Интернет», современных профессиональных баз данных и информационных справочных си- стем: 8.2.1 Лицензионное программное обеспечение Microsoft Office Word 2007 Microsoft Office Excel 2007 Microsoft Office Power Point 2007 ABBYY FineReader 9.0 - программа Matlab 8.2.2 Ресурс информационно-телекоммуникационной сети «Интер- нет» http://www.edu.ru/ -Образовательный портал ВГТУ 8.2.3 Информационная справочная система http://window.edu.ru https://wiki.cchgeu.ru/ - https://cyberleninka.ru /, – https://studopedia.org/ , – https://students-library.com/ – https://e.lanbook.com/ , - http://www.iprbookshop.ru/. 8.2.4 Современные профессиональные базы данных Электротехнический портал. Адрес ресурса: http://электротехнический-портал.рф/ Силовая Электроника для любителей и профессионалов. Адрес ресур- са: http://www.multikonelectronics.com/ Справочники по электронным компонентам. Адрес ресурса: https://www.rlocman.ru/comp/sprav.html Известия высших учебных заведений. Приборостроение (журнал). Ад- рес ресурса: http://pribor.ifmo.ru/ru/archive/archive.htm Портал машиностроения. Адрес ресурса: http://www.mashportal.ru/ Электроцентр. Адрес ресурса: http://electrocentr.info/ Netelectro. Новости электротехники, оборудование и средства автома- тизации. Информация о компаниях и выставках, статьи, объявления. Ад- рес ресурса: https://netelectro.ru/ Электромеханика. Адрес ресурса: https://www.electromechanics.ru/ Electrical 4U. Разделы сайта: «Машины постоянного тока», «Транс- форматоры», «Электротехника», «Справочник». Адрес ресурса: https://www.electrical4u.com/ -Росстандарт. Федеральное агентсво по техническому регулированию и метрологии. Адрес ресурса: https://www.gost.ru/portal/gost/ 9 МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ БАЗА, НЕОБХОДИМАЯ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА Дисплейный класс 10. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) По дисциплине «Идентификация и диагностика систем» . Основой изучения дисциплины являются лекции, на которых из- лагаются наиболее существенные и трудные вопросы, а также вопросы, не нашедшие отражения в учебной литературе. Лабораторные работы выполняются на лабораторном оборудова- нии в соответствии с методиками, приведенными в указаниях к выпол- нению работ. Контроль усвоения материала дисциплины производится путем тестирования. Лист регистрации изменений Вид учебных занятий Деятельность студента Лекция Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения, выводы, формулировки, обоб- щения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, тер- мины. Проверка терминов, понятий с помощью энциклопедий, словарей, справочников с выписыванием толкований в тетрадь. Обозначение вопросов, терминов, материала, которые вызывают трудности, поиск ответов в рекомендуемой литературе. Если само- стоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сфор- мулировать вопрос и задать преподавателю на лекции или на прак- тическом занятии. Практическое занятие Конспектирование рекомендуемых источников. Работа с конспек- том лекций, подготовка ответов к контрольным вопросам, просмотр рекомендуемой литературы. Прослушивание аудио- и видеозаписей по заданной теме, выполнение расчетно-графических заданий, ре- шение задач по алгоритму. Лабораторная работа Лабораторные работы позволяют научиться применять теоретиче- ские знания, полученные на лекции при решении конкретных задач. Чтобы наиболее рационально и полно использовать все возможно- сти лабораторных для подготовки к ним необходимо: следует разобрать лекцию по соответствующей теме, ознакомится с соот- ветствующим разделом учебника, проработать дополнительную литературу и источники, решить задачи и выполнить другие пись- менные задания. Самостоятельная работа Самостоятельная работа студентов способствует глубокому усвое- ния учебного материала и развитию навыков самообразования. Са- мостоятельная работа предполагает следующие составляющие: - работа с текстами: учебниками, справочниками, дополнительной литературой, а также проработка конспектов лекций; - выполнение домашних заданий и расчетов; - работа над темами для самостоятельного изучения; - участие в работе студенческих научных конференций, олимпиад; - подготовка к промежуточной аттестации. Подготовка к промежуточной аттестации Готовиться к промежуточной аттестации следует систематически, в течение всего семестра. Интенсивная подготовка должна начаться не позднее, чем за месяц-полтора до промежуточной аттестации. Данные перед экзаменом, зачетом с оценкой, экзаменом, зачетом с оценкой три дня эффективнее всего использовать для повторения и систематизации материала. № п/п Перечень вносимых изменений Дата внесения изменений Подпись заведую- щего кафедрой, от- ветственной за реа- лизацию ОПОП 1 Актуализирован раздел 8.2 в части состава используемого лицензионного программного обеспечения, современных про- фессиональных баз данных и справочных информационных систем 30.08.2018 2 Актуализирован раздел 8.2 в части состава используемого лицензионного программного обеспечения, современных про- фессиональных баз данных и справочных информационных систем 31.08.2019 3 Актуализирован раздел 8.2 в части состава используемого лицензионного программного обеспечения, современных про- фессиональных баз данных и справочных информационных систем 31.08.2020 |