Учебный план науки " сетевые технологии" Область знаний: 100 000 Гуманитарный сектор

Лабораторияраспределение занятий по часам

Нет	Имя субъекта	Час
7-семестр
1.	Интернет-сервисы и их программное обеспечение.	2
2.	Передачи в мультимедийных сетевых технологиях.	2
3	Программное обеспечение для защиты сетевых данных	2
Общий		6

В. САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ И САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
Самостоятельное обучение в аудитории и вне аудитории непосредственно под руководством преподавателя или в виде самостоятельной работы обучающегося по форме, указанной в силлабусе, осуществляется обучающимся в течение 4-х недель теоретического обучения в установленный срок ( неделя) учебного курса в соответствии с графиком учебного процесса.
Самостоятельное обучение организуется в следующих формах:
- Подготовка презентации (слайда), конспекта, электронного плана урока по темам самостоятельной работы студента и загрузка в систему HEMIS OTM tersu.uz в указанную неделю;
Учитывается публикация статей в СМИ или научных конференциях по тематике ТМИ и выставляется максимальный балл вида контроля;


Предлагаемые темы, сроки, формат, тип и распределение часов для самостоятельного изучения и самостоятельной работы

Нет	Имя субъекта	Тип презентации и указанные теоретические недели	Мяч	час
	Сервисы для работы с документами Google (текст, таблица, презентации) и создания опросов.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	Создание курса дистанционного обучения с помощью веб-сервиса Google Classroom.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	модель ОСИ.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	Сравнительный анализ протоколов маршрутизации.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	Сетевые устройства.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	Типы IP-адресов.	Подготовка эссе (1 неделя)	2	4
	NAT-протокол.	Подготовка эссе (2 неделя)	2	4
	Wi-Fi сеть.	Создать презентацию (2 неделя)	2	2
	Проводные сети.	Создать презентацию (2 неделя)	2	2
	Беспроводная сеть.	Создать презентацию (2 неделя)	2	2
	Типы сетевых кабелей.	Создать презентацию (2 неделя)	2	2
	Классификация IP-адресов.	Создать презентацию (2 неделя)	2	2
	VPN (виртуальная частная сеть)	Подготовка эссе (2 неделя)	2	2
	Организация электронной почты.	Подготовка эссе (2 неделя)	2	2
	Анализ протоколов TCP и UDP.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Сетевые операционные системы.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Интранет и экстранет сети.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Протоколы электронной почты.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Безопасность сети.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Возможности и функции программы Brandmaur.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	FTP-протокол.	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Технология Ethernet	Подготовка эссе (3 неделя)	2	2
	Стек протоколов TCP/IP.	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Протоколы, работающие на прикладном уровне модели OSI.	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Соглашение об уровне сервисного обслуживания.	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Услуги, предоставляемые сетью.	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Передача и прием информации	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Подключение компьютеров друг к другу	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Понятие скорости в информационной среде, единицы и пропускная способность информационных каналов	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
	Типы компьютерных сетей.	Подготовка эссе (4 неделя)	2	2
Общий:			60	74

VI. Образовательные результаты (профессиональные компетенции)
В результате освоения предмета учащийся:
- иметь представление о роли и значении информационных технологий в жизни общества и образования;
- знание и умение использовать современные учебно-технические средства, учебные программные средства, WEB-технологии, применяемые в образовании;
- должен иметь навыки использования современных учебно-технических средств в ходе урока, создания мультимедийных презентаций, создания электронных образовательных ресурсов, работы с интерактивными системами, создания дистанционных курсов.
VII. Образовательные технологии и методы

• 
  лекции;
  
• 
  Отчеты, проекты, тематические исследования и презентации
  
• 
  выполнять практическую работу на основе реальной ситуации;
  
• 
  писать рефераты, тезисы и статьи;
  
• 
  решение кейсов;
  
• 
  процессно-ориентированное образование;
  
• 
  участвовать в обсуждениях;
  
• 
  работа в малых группах;
  
• 
  индивидуальные проекты;
  
• 
  проекты для совместной работы и защиты
  
• 
  выполнение групповой проектной работы;
  
• 
  выполнять самостоятельную работу;
  
• 
  подготовка презентации;
  
• 
  решать тесты разного уровня;
  

VIII. Требования для получения кредита
Необходимо в полной мере овладеть теоретико-методологическими положениями науки, уметь правильно отражать результаты анализа, самостоятельно наблюдать за изучаемыми процессами и выполнять задачи и задания, поставленные в формах текущего и промежуточного контроля, и представить тест или письменную работу на итоговый контроль.
IX. Контрольная карта и критерии оценки на основе кредитно-оценочной системы знаний студентов
Сетевые технологии8 в наукетема, 6 часов лекций, 4 часа практических занятий, 6 часовлабораторияобучение и 74 часа самостоятельной учебыразделены. По уставу вуза за эту 90-часовую нагрузку дается 3 кредита. Кредитный рейтинг в программе Hemis составляет 100 баллов, а порог поглощения составляет 60 процентов. Студент может набрать в общей сложности 50 баллов на текущих и промежуточных экзаменах. На итоговом экзамене студент получает 50 баллов.
Критерий JN:
ДН: Если студент готовится к теме практического занятия и участвует в обсуждении, по каждой теме дается 5 баллов, всего 10 баллов. (2 темы*5 баллов=10 баллов). Для JN, если студент готовится к теме лабораторного занятия и участвует в обсуждении, по каждой теме будет дано 3,3 балла, всего 10 баллов. (3 темы*3,3 балла=9,9 балла, за творческое мышление дается 0,1 балла). Студент получает в общей сложности 20 баллов.


Преобразование баллов JN (20 баллов).

цена	счет	присвоение
"5"	18-20	90-100%
"4"	14-17	70-89,9%
"3"	12-13	60-69,9%
"2"	11	0-59,9%

Критерий ON (30 баллов)
НА: Промежуточная супервизия проводится после лекционного занятия. Студент может сдать 30 тестов* 1 балл = 30 баллов на рубежном контроле. Студент получает в общей сложности 30 баллов.
Конвертация баллов ON.

цена	счет	присвоение
"5"	27-30	90-100%
"4"	21-26	70-89,9%
"3"	18-20	60-69,9%
"2"	17	0-59,9%

Критерий ЯН (50 баллов)
ЯН:Если итоговый контроль проводится в виде теста, студенту дается 24 теста и за каждый правильный ответ начисляется 1 балл. Итого 24 балла. Защищает вопросы 1-13 в самостоятельных заданиях в виде презентации, конспекта, электронного учебника. Студенту будет дано 13 вопросов * 2 = 26 баллов, всего он получит 26 баллов. (Если итоговый контроль проводится в форме письменной работы, студенту задается 5 вопросов из пройденных тем и за каждый письменный ответ на вопрос дается 5 баллов. Итого 25 баллов).
Студент получает в общей сложности 50 баллов.
Конвертация баллов РСЯ

цена	счет	присвоение
"5" класс	45-50	90-100%
оценка "4"	35-44	70-89,9%
3-й степени".	30-34	60-69,9%
Оценка «2».	29	0-59,9%

Сравнительное сравнение систем оценки успеваемости учащихся
РАСПИСАНИЕ

“5”baholik tizimi	Yevropa kredit transfer tizimi (ESTS-Europen Credit Transfer System)	“100” ballik shkala (%)
«5» (отлично)	“А”	90 — 100
«4» (хорошо)	“Б”	70 — 89,9
	“C”
«3» (удовлетворительно)	“Д”	60 — 69,9
	“Э”
«2» (неудовлетворен)	“ФХ”	0 — 59,9
	“Ф”

Основная литература

1. 
   Потапов А.С. Технологии искусственного интелекта - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010.-218 с.
   
2. 
   Интеллектуальные информационные системы и технологии: учебное пособие / Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В. Алексеев и др. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. – 244 с.
   
3. 
   Игнатьев Н.А., Усманов Р.Н., Мадрахимов Ш.Ф. Интеллектуальный анализ данных // Учебное пособие. Ташкент - 2018. 144 с.
   
4. 
   Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети: учебное пособие /– Белгород, 2017. – 309 с.
   

Дополнительная литература

5. 
   Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях - М.: ДМК Пресс, 2011. - 312 с.
   
6. 
   Мирзиёев Ш.М. Мы построим наше великое будущее вместе с нашим смелым и благородным народом. – Ташкент: «Узбекистан», 2017. – 488 с.
   
7. 
   Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Интеллектуальная система базовых знаний. / Учебник. Спб.: Питер, 2001. - 384 с.
   
8. 
   Джоши, Пратик. Искусственный интеллект с примерами на Python.: Пер. Английский – СПб.: ООО «Диалектика», 2019. – 448 с.
   
9. 
   Николаев А.Б., Фоминых И.Б. Интеллектуальный анализ и обработка данных //Образовательный курс Интеллектуальные системы (Часть 1). М.: 2003.- 117 с.
   

Источники информации

1. 
   https://docs.python.org/3/tutorial/
   
2. 
   https://www.tutorialspoint.com/python/index.htm
   
3. 
   https://www.w3schools.com/PYTHON/
   
4. 
   https://www.learnpython.org/
   
5. 
   https://jobtensor.com/Tutorial/Python/en/Introduction
   
6. 
   https://www.programiz.com/python-программирование
   
7. 
   https://realpython.com/
   
8. 
   https://www.javatpoint.com/python-учебник
   
9. 
   https://pythonworld.ru/kursy/free.html
   
10. 
    https://stepik.org/course/67/promo
    
11. 
    https://netology.ru/programs/python-free
    
12. 
    https://itproger.com/course/python
    
13. 
    https://gb.ru/courses/112
    
14. 
    https://www.udemy.com/ru/topic/python/free/
    
15. 
    https://qna.habr.com/q/461609
    

Разработано и утверждено кафедрой информационных технологий Термезского государственного университета.
Ответственный за предмет (модуль) и силлабус:

О.К.Хатамов – заведующий кафедрой «Информационные технологии», ТерГУ, доктор экономических наук, профессор.

Норкобилов C.Х. -, преподаватель кафедры «Информационные технологии», ТерГУ.
Рецензент:
Абдумаликов А. – преподаватель кафедры «Кибербезопасность и криминалистика» Ташкентского университета информационных технологий, доктор философии (PhD) технических наук.
Холяров Э.Ч.- заведующий кафедрой «Информатика и информационные технологии» Педагогического института Термезского государственного университета, кандидат физико-математических наук, доцент.