CC BY
6
примеру, каждые 5 лет); подбор учебных материалов в соответствии с потребностями обучаемого (учитывается программа предыдущего курса повышения квалификации); текущий мониторинг деятельности специалиста в период между курсами повышения квалификации, оценка эффективности таких курсов.
Немаловажное значение имеет также возможность включения данного сайта в интранет систему вуза.
Заключение
На основании опыта использования системы дистанционного образования для повышения квалификации специалистов-фаврмацевтов в Ташкентском фармацевтическом институте можно сделать нижеследующие выводы.
1. Использование дистанционных методов обучения особенно эффективно в системе повышения квалификации кадров. Это связано с большей предрасположенностью сложившихся специалистов к самостоятельной работе, включая способность к самообучению.
2. Использование расширенных возможностей интерактивного общения участников учебного процесса, таких, как голосовой или видео чаты, повышает эффективность как самого обучения, так и адекватности контроля обучаемых. Такое общение решает одну из общих проблем дистанционного обучения - проблему идентификации обучаемого.
3. Использование базы данных о слушателях курсов повышения квалификации (модуль Portfolio) способствует большей гибкости и, соответственно, эффективности предлагаемых учебных курсов.
Использованные источники: [1] К.Хусанов. Разработка web-платформы дистанционного образования для повышения квалификации специалистов. -«Актуальные проблемы прикладной математики и информационных технологий - Аль Хорезми 2012». Ташкент, 19-22 декабря 2012 г. Труды международной конференции, с. 245-246.
Хусанов К.А., к.ф.-м.н., доцент, Туринский политехнический университет
в Ташкенте, Узбекистан МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ВИРТУАЛЬНОЙ ЛАБОРАТОРИИ ПО ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ И СТРУКТУРАМ
ДАННЫХ Введение
Курс по теории алгоритмов и структурам данных для будущих специалистов в области прикладной математики, техники призван в первую очередь развивать алгоритмические навыки при решении прикладных задач математики, информатики и других естественнонаучных дисциплин. В связи с этим представляется актуальным
рассмотрение вопросов повышения эффективности обучения таким навыкам. Одним из ключевых факторов при этом является разработка дидактических материалов, обладающих высокой интерактивностью.
В данной работе рассматриваются вопросы использования методов визуализации при разработке виртуальной лаборатории по теории алгоритмов и структурам данных для студентов бакалавриата по направлениям «Информатика и информационные технологии», «Прикладная математика и информатика» и магистратуры по естественно -научным специальностям обучения. В рамках создания такой лаборатории также разрабатывается программное обеспечение для практической работы по курсу.
Методы визуализации при разработке виртуальной лаборатории по теории алгоритмов и структурам данных
Целью разрабатываемой виртуальной лаборатории является создание высоко интерактивного программного обеспечения, позволяющего осуществить академическую поддержку студентов, изучающих данный курс[1].
Среди общих задач, решаемых с помощью виртуальной лаборатории, можно выделить такие традиционные для теории алгоритмов задачи, как:
• анализ метрических характеристик алгоритма;
• оценка скорости роста алгоритма;
• имитационная реализация алгоритма;
• проверка правильности работы алгоритма.
Содержание виртуальной лаборатории соответствует программе курса «Теория алгоритмов и структуры данных» для указанных выше специальностей.
Данная виртуальная лаборатория представляет собой дидактический инструментарий для практических занятий по курсу теории алгоритмов. Каждый представленный здесь алгоритм обрабатывается по нижеследующей общей схеме.
1. Описание алгоритма - задается представление алгоритма в виде блок-схемы или с помощью псевдокода.
2. Описание ввода - определяются режимы ввода данных (ручной или автоматический на основе случайной выборки.
3. Описание вывода - определяются основной и детальный режимы. При основном режиме выводятся исходный и обработанный массивы данных, количество сравнений Р. При детальном - исходный и промежуточные массивы данных после каждого цикла.
4. Аппроксимационная оценка быстродействия методом наименьших квадратов:
• ввод: задается число M повторений алгоритма на
случайных наборах исходных массивов возрастающей длины N1, N2,...;
• счет: задается функция интерполяции (например,
квадратичная), определяется минимальная сумма квадратов отклонений для каждого массива - SN1, SN2,
• вывод: «быстродействие пропорционально Na», график
скорости, последовательность отклонений для каждого массива - SN1, SN2 ..., график отклонений.
5. Программирование и проверка правильности алгоритма (программы) - многоэтапная оценка:
• составление программы, компиляция и вывод
результатов pbp2,... и промежуточных массивов после каждого этапа (цикла) алгоритма на случайном наборе данных (числовой массив длины N);
• параллельный счет на том же наборе входных данных,
результаты p01,p02,. и промежуточных массивов после каждого этапа;
• сравнение результатов pi и p0i, получение оценки Qni
"netto": при совпадении - 1 балл, иначе 0, Qn= Qn1+
Qn2+..
6. Оценка работы студента:
• Qb "brutto" = Qn * K;
• добавление оценки - ввод параметра «весовой
коэффициент К»;
• получение оценки в журнал студента.
7. Визуализация результатов при оценке правильности разработанного алгоритма.
Визуализация при разработке данной виртуальной лаборатории включает следующие возможности:
• визуализация ввода данных - студент видит набор
вводимых данных в удобной визуальной форме;
• визуализация работы алгоритма - основные этапы
работы алгоритма выводятся на экран в форме таблиц, графиков;
• визуализация результатов - итог исполнения алгоритма
виден на экране, причем, студент имеет возможность сравнить исходные данные и конечный результат;
• оценка правильности алгоритма.
Так, например, при изучении алгоритмов сортировки выполнение заданий из виртуальной лаборатории позволяет студенту видеть не только исходный случайный набор элементов массива и конечный
отсортированный массив, но и наблюдать поэтапно за ходом исполнения заданного алгоритма сортировки. Результат каждого этапа сортировки появляется на экране в виде массива данных.
Другим примером визуализации служит возможность интерактивного наблюдения за ходом реализации алгоритма, задаваемого в виде блок-схемы. При этом студент взаимодействует с программой: задаёт необходимые по условию задачи исходные данные, при ручном режиме осуществляет проверку условий и выбирает правильный следующий шаг работы алгоритма. Это касается, в частности, и алгоритмов, содержащих циклы. В циклических алгоритмах имеется возможность выбора различных уровней детализации работы алгоритма: пошаговая, когда можно наблюдать выполнение каждого шага, или циклическая, при которой на экране виден результат работы каждого цикла.
Заключение
Введение элементов визуализации при разработке виртуальной лаборатории по теории алгоритмов и структурам данных позволит повысить эффективность предлагаемого учебного курса за счет его большей интерактивности.
Разрабатываемая на основе методов визуализации виртуальная лаборатория может быть использована в e-leammg системе обучения. Соответствующее программное обеспечение разрабатывается на основе web-технологий и может быть использовано также в дистанционном образовании.
Использованные источники:
[1] К.А. Хусанов, А. Мирзамов. Разработка виртуальной лаборатории по теории алгоритмов и структурам данных. -«Актуальные проблемы прикладной математики и информационных технологий - Аль Хорезми 2012». Ташкент, 19-22 декабря 2012 г. Труды международной конференции, с. 246-248.
Цапкова М.А. студент группы ЭМФ-555 Сидорова Е. Е., кандидат экономических наук доцент кафедры «Экономика и финансы предприятий» заместитель декана факультета «Экономики и управления» Волгоградский государственный технический университет
Россия, г.Волгоград ПРОВЕДЕНИЕ МОНИТОРИНГА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ, ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМ И ПУТЕЙ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ
Аннотация
