Учебный план науки " сетевые технологии" Область знаний: 100 000 Гуманитарный сектор
Лабораторияраспределение занятий по часам
Download 51.32 Kb.
|
Tarmoq texnologiysi Syllabus 4-kusr sirtqi.ruscha
- Bu sahifa navigatsiya:
- Общий 6 В. САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ И САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
- Самостоятельное обучение организуется в следующих формах
- Предлагаемые темы, сроки, формат, тип и распределение часов для самостоятельного изучения и самостоятельной работы
- VI. Образовательные результаты (профессиональные компетенции)
- VII. Образовательные технологии и методы
- VIII. Требования для получения кредита
- IX. Контрольная карта и критерии оценки на основе кредитно-оценочной системы знаний студентов
- Критерий JN: ДН
- Преобразование баллов JN (20 баллов).
- Критерий ON (30 баллов) НА
- Критерий ЯН (50 баллов) ЯН
- 3-й степени". 30-34 60-69,9%
- Сравнительное сравнение систем оценки успеваемости учащихся РАСПИСАНИЕ
- 5”baholik tizimi Yevropa kredit transfer tizimi (ESTS-Europen Credit Transfer System) “100” ballik shkala (%)
- Дополнительная литература
- Разработано и утверждено кафедрой информационных технологий Термезского государственного университета . Ответственный за предмет (модуль) и силлабус
Лабораторияраспределение занятий по часам
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
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).
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.
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
Сравнительное сравнение систем оценки успеваемости учащихся РАСПИСАНИЕ
Основная литература Потапов А.С. Технологии искусственного интелекта - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010.-218 с. 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. Игнатьев Н.А., Усманов Р.Н., Мадрахимов Ш.Ф. Интеллектуальный анализ данных // Учебное пособие. Ташкент - 2018. 144 с. Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети: учебное пособие /– Белгород, 2017. – 309 с. Дополнительная литература Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях - М.: ДМК Пресс, 2011. - 312 с. Мирзиёев Ш.М. Мы построим наше великое будущее вместе с нашим смелым и благородным народом. – Ташкент: «Узбекистан», 2017. – 488 с. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Интеллектуальная система базовых знаний. / Учебник. Спб.: Питер, 2001. - 384 с. Джоши, Пратик. Искусственный интеллект с примерами на Python.: Пер. Английский – СПб.: ООО «Диалектика», 2019. – 448 с. Николаев А.Б., Фоминых И.Б. Интеллектуальный анализ и обработка данных //Образовательный курс Интеллектуальные системы (Часть 1). М.: 2003.- 117 с. Источники информации https://docs.python.org/3/tutorial/ https://www.tutorialspoint.com/python/index.htm https://www.w3schools.com/PYTHON/ https://www.learnpython.org/ https://jobtensor.com/Tutorial/Python/en/Introduction https://www.programiz.com/python-программирование https://realpython.com/ https://www.javatpoint.com/python-учебник https://pythonworld.ru/kursy/free.html https://stepik.org/course/67/promo https://netology.ru/programs/python-free https://itproger.com/course/python https://gb.ru/courses/112 https://www.udemy.com/ru/topic/python/free/ 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. Download 51.32 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling