из электронной библиотеки / 297602600185200.pdf

151

обратная линейная зависимость) до 1 (полная прямая пропорциональная зависимость). Коэффициент корреляции является безразмерной величиной, и его значение не зависит от единиц измерения случайных величин X и У. Коэффициент корреляции Пирсона применим в том случае, если измерение значений исследуемых признаков производятся в шкале отношений или интервалов и форма зависимости является линейной. Коэффициент корреляции характеризует только линейную взаимосвязь (степень ее тесноты). Линейная взаимосвязь двух случайных величин состоит в том, что при увеличении одной случайной величины другая случайная величина имеет тенденцию возрастать (убывать) по линейному закону. Коэффициент корреляции равен отношению корреляционного момента к произведению стандартных отклонений: формула для коэффициента корреляции может быть записана в виде – формула 1:

При большом числе наблюдений, когда коэффициенты корреляции необходимо последовательно вычислять из нескольких рядов числовых данных, для удобства получаемые коэффициенты сводят в таблицы, называемые корреляционными матрицами.

Критерий корреляции Пирсона – это метод параметрической статистики, позволяющий определить наличие или отсутствие линейной связи между двумя количественными показателями, а также оценить ее тесноту и статистическую значимость. Другими словами, критерий корреляции Пирсона позволяет определить, есть ли линейная связь между изменениями значений двух переменных.

Линейная вероятностная зависимость случайных величин заключается в том, что при возрастании одной случайной величины другая имеет тенденцию возрастать (или убывать) по линейному закону. Эта тенденция к линейной зависимости может быть более или менее ярко выраженной, т. е. более или менее приближаться к функциональной. Если случайные величины Х и Y связаны точной линейной функциональной зависимостью у=ах+b, то rxy = ± 1. В общем случае, когда величины X и Y связаны произвольной вероятностной зависимостью, линейный коэффициент корреляции принимает значение в пределах -1 <rxy< 1, тогда качественная оценка тесноты связи величин X Y может быть выявлена на основе шкалы Чеддока.

Логический позитивизм (англ. logical positivism) – (логический эмпиризм или неопозитивизм) является школой философии, которая включает в себя эмпиризм, идею о том, что для познания мира необходимы наблюдаемые доказательства, опирающиеся на рационализм, основанный на математических и логико-лингвистических конструкциях в эпистемологии. Логический позитивизм утверждает, что мир познаваем, надо только избавиться от ненаблюдаемого.

152

Медиана – значение варианты, делящей вариационный ряд пополам: по обе стороны от нее находится равное число вариант. Медиана также, как и средняя арифметическая и мода, относится к средним величинам.

Мера центральной тенденции числовых значений ее элементов – совокупность данных иногда характеризуется одним числом. К таким характеристикам относятся мода, медиана и среднее.

Метод экспертных оценок – эмпирический метод исследования. Метод экспертных оценок называют еще методом ГОЛ (групповой оценки личности). За рубежом его нередко называют методом компетентных судей или рейтингом. Это разновидность опроса, связанная с привлечением к оценке изучаемых явлений, процессов наиболее компетентных людей, мнения которых, дополняющие и перепроверяющие друг друга, позволяют достаточно объективно оценить исследуемое. Использование этого метода требует ряда условий. Прежде всего – это тщательный подбор экспертов – людей, хорошо знающих оцениваемую область, изучаемый объект и способных к объективной, непредвзятой оценке. Разновидностями метода экспертных оценок являются: метод комиссий, метод мозгового штурма, метод Делфи, метод эвристического прогнозирования и др. Он используется при необходимости прогнозировать изменение того или иного явления, процесса; представить состояние интересующего исследователя предмета через один, два, пять и более лет или дать объективную оценку таким сторонам деятельности и качествам людей, по которым их самооценка может оказаться искаженной. Метод экспертного опроса (оценок) в психолого-педагогических исследованиях применяется для решения следующих задач: уточнения основных положений методики исследования, определения процедурных вопросов, выбора методов и приемов сбора и обработки информации; оценки достоверности и уточнения данных массовых опросов, особенно когда существует опасность их искажения; более глубокого анализа результатов исследования и прогнозирования характера изменений изучаемого психолого-педагогического явления; подтверждения и уточнения сведений, полученных с помощью других методов; анализа результатов исследования, особенно если они допускают различное толкование.

Методология SADT (Structured Analysis and Design Technique) – совокупность методов,

правил и процедур, предназначенных для построения функциональной модели объекта какойлибо предметной области.

Методы описательной статистики – описания результатов с помощью различных агрегированных показателей и графиков. Позволяют описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков данные того или иного распределения, вычислять среднее для данного распределения и его размах и дисперсию. Статистическая информация

153

представляется совокупностью данных, для характеристики которых используются разнообразные показатели, называемые показателями описательной статистики.

Мода – средняя величина вариационного ряда, соответствующая наиболее часто повторяющейся варианте. Или, если выразиться по другому, это варианта, которой соответствует наибольшая частота. Обозначается как Мо.

Модель – это представление объекта или явления, повторяющее свойства, существенные для целей конкретного исследователя, и опускающее несущественные свойства. Сложный объект, например бизнес-процесс, описывается совокупностью моделей, каждая из которых отображает ограниченный набор свойств, а все вместе они описывают объект моделирования полностью.

Наблюдение – наиболее информативный метод исследования. Он позволяет увидеть все стороны изучаемых явлений и процессов, доступные восприятию наблюдателя – как непосредственному, так и с помощью различных приборов. Это целенаправленное и организованное восприятие объектов и явлений внешнего мира, связанное с решением определенной научной проблемы или задачи, принято называть научным наблюдением. Наблюдение необходимо для научного познания, поскольку без него наука не смогла бы получить исходную информацию, не обладала бы научными фактами и эмпирическими данными, следовательно, невозможно было бы и теоретическое построение знания. Недостатки: личные особенности исследователя, его интересы, наконец, его психологическое состояние могут значительно повлиять на результаты наблюдения. Еще в большей степени подвержены искажению объективные результаты наблюдения в тех случаях, когда исследователь ориентирован на получение определенного результата, на подтверждение существующей у него гипотезы.

Нотация – система условных обозначений для моделирования. Это установленные способы отображения элементов системы, т. е. графы, таблицы, блок-схемы, формальные и естественные языки.

Нотация IDEF0 (Integration Definition for Function modeling) – в основе лежит понятие блока, который отображает некоторую бизнес-функцию. Четыре стороны блока имеют разную роль: левая сторона имеет значение «входа» (Input), правая – «выхода» (Output), верхняя – «управления» (Control), нижняя – «механизма» (Mechanism). Действие, обычно в IDEFO называемое функцией, обрабатывает или переводит входные параметры (сырье, информацию и т. п.) в выходные. Поскольку модели IDEFO представляют систему как множество иерархических (вложенных) функций, в первую очередь должна быть определена функция, описывающая систему в целом – контекстная функция.

154

Образовательный кластер – система обучения, взаимообучения и инструментов самообучения в инновационной цепочке наука-технологии-бизнес, основанная преимущественно на горизонтальных связях внутри цепочки. Кластерная форма организации приводит к созданию особой формы инновации – «совокупного инновационного продукта». При реализации кластерного подхода необходимо наличие: общей цели; правовой основы совместной деятельности субъектов; разработанных механизмов взаимодействия между субъектами, объединяющимися в кластер; механизма управления; соответствия декларируемым общим целям.

Операция – элементарное (неделимое) действие, выполняемое на одном рабочем месте. Описание данных – компактное описание имеющихся данных с помощью различных

агрегированных (обобщенных) показателей и графиков.

Описательная статистика предназначена, чтобы суммировать или отображать данные так, чтобы оперативно получать обзор. Цель – обработка эмпирических данных, их систематизация, наглядное представление в форме графиков и таблиц, а также их количественное описание посредством основных статистических показателей. Статистический вывод позволяет делать умозаключения о какой-либо совокупности на основе выборки данных из этой совокупности. Совокупность представляет собой все возможные исходы или измерения, представляющие для нас интерес. Выборка – это подмножество совокупности. Как определяются основные статистические показатели можно найти в приложении MExcel (вкладка статистические функции).

Подпроцесс – это бизнес-процесс, являющийся структурным элементом некоторого бизнеспроцесса и представляющий ценность для потребителя.

Позитивизм (фр. positivisme, от лат. positivus – положительный) – философское учение и направление в методологии науки, определяющее единственным источником истинного, действительного знания эмпирические исследования и отрицающее познавательную ценность философского исследования. Позитивизм – основной тезис: все подлинное (позитивное) знание

– совокупный результат специальных наук.

Показатели описательной статистики – состоят из групп: 1. Показатели положения описывают положение данных на числовой оси. Примеры таких показателей – минимальный и максимальный элементы выборки (первый и последний члены вариационного ряда), верхний и нижний квартили (ограничивают зону, в которую попадают 50% центральных элементов выборки). Наконец, сведения о середине совокупности могут дать средняя арифметическая, средняя гармоническая, медиана и другие характеристики. 2. Показатели разброса описывают степень разброса данных относительно своего центра. К ним в первую очередь относятся: дисперсия, стандартное отклонение, размах выборки (разность между максимальным и

155

минимальным элементами), межквартильный размах (разность между верхней и нижней квартилью), эксцесс и т. п. Эти показатели определяют, насколько кучно основная масса данных группируется около центра. 3. Показатели асимметрии характеризуют симметрию распределения данных около своего центра. К ним можно отнести коэффициент асимметрии, положение медианы относительно среднего и т. п. 4. Показатели, описывающие закон распределения, дают представление о законе распределения данных. Сюда относятся таблицы частот, полигоны, кумуляты, гистограммы. Данные показатели используются для наглядного представления и первичного («визуального») анализа результатов. Чтобы обеспечить объективность, адекватность, полноту эмпирического этапа исследования для необходимого уровня достоверности необходимо использовать все группы показателей.

Среднее (или среднее арифметическое) выборки – это число, равное отношению суммы всех чисел выборки к их количеству.

Статистические методы – методы, использующие при обработке результатов исследования математико-статистические методы и современную вычислительную технику. Дают возможность: компактно и информативно описывать результаты эксперимента; устанавливать степень достоверности сходства и различия исследуемых объектов на основании результатов измерений их показателей; анализировать наличие или отсутствие зависимости между различными показателями (явлениями); количественно описывать эти зависимости; выявлять информативные показатели; классифицировать изучаемые объекты и прогнозировать значения их показателей и характеристик, и др.

Фандрайзинг, иногда фандрейзинг (от англ. fundraising) – процесс привлечения денежных средств и иных ресурсов (человеческих, материальных, информационных и т. д.), которые организация не может обеспечить самостоятельно и которые являются необходимыми для реализации определенного проекта или своей деятельности в целом.

Физикализм – концепция логического позитивизма, которая разрабатывалась Карнапом, Нейратом и др. Сторонники физикализма ставят ценность какого-либо положения любой науки в зависимость от возможности перевести его на язык физики. Предложения, не поддающиеся такой операции, рассматриваются как лишенные научного смысла.

Функциональная модель – это модель, с помощью которой определяются, анализируются и фиксируются требования к составу и структуре функций системы, т. е. определяется, для каких целей разрабатывается система, какие функции она будет выполнять. На этой же модели указываются исходная информация, промежуточные и итоговые результаты работы системы. Она отображает функциональную структуру объекта, т. е. производимые им действия и связи между этими действиями, т. е. описывает состав выполняемых работ.

156

Функциональный блок – представляет собой некоторую конкретную функцию в рамках рассматриваемой системы. На диаграмме в нотации IDEF0 функциональный блок изображается прямоугольником.

Функция – совокупность операций, сгруппированных по определенному признаку. Функция (операция) – некоторый преобразователь входных объектов в выходные.

Последовательность взаимосвязанных по входам и выходам функций составляет бизнеспроцесс. Функция бизнес-процесса может порождать объекты любой природы (материальные, денежные, информационные). Причем бизнес-процессы и информационные процессы, как правило, неразрывны, то есть функции материального процесса не могут осуществляться без информационной поддержки.

Частота – показатель, выражающий собой число повторений или возникновения событий (процессов). Таблица частот содержит информацию обо всех встречавшихся в выборке значениях и их частотах. Частоты бывают абсолютные и относительные. Абсолютная частота является целым числом и показывает, сколько раз данное значение повторяется в выборке. Сумма абсолютных частот всегда равна объему выборки. Относительная частота получается из абсолютной, если поделить ее на объем выборки. Таким образом, относительная частота является дробным числом из промежутка от 0 до 1 и показывает, какую долю данное значение составляет от всего объема выборки. Сумма относительных частот всегда равна 1.

Шкала измерения – числовая система, в которой отношения между различными свойствами изучаемых явлений, процессов переведены в свойства того или иного множества, как правило – множества чисел. В педагогических исследованиях используется классификация из 4 типов шкал измерения: 1) номинативная, или номинальная, или шкала наименований; 2) порядковая, или ординальная, шкала; 3) интервальная, или шкала равных интервалов; 4) шкала равных отношений [152, с. 218–225].

Шкала Чеддока – используется для качественной оценки тесноты связи величин X Y. Эта шкала чаще всего используется в практической деятельности, когда число коррелируемых пар признаков Х и Y невелико (n<30).

Таблица

Шкала Чеддока

157

Экспертиза – процедура получения оценок от экспертов. Суть метода состоит в проведении экспертами анализа проблемы с качественной или количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов индивидуальных мнений. С помощью экспертных оценок проводится анализ сложных педагогических процессов, явлений, характеризующихся в основном качественными признаками, дается прогноз развития отрасли, определяются факторы, оказывающие наибольшее воздействие на процессы обучения и воспитания, осуществляются оценка альтернативных решений и выбор предпочтительных вариантов.

Эксперты (от латинского «expertus» – опытный) – это лица, обладающие знаниями и способные высказать аргументированное мнение по изучаемому явлению. В качестве критериев для формирования группы экспертов используются три признака: род занятий, стаж работы и уровень квалификации по интересующему профилю. Учитываются также уровень и характер образования, возраст и др. Центральный среди всех критериев отбора экспертов – их компетентность.

Эксцесс – это мера крутости кривой распределения. Возвращает эксцесс множества данных. Эксцесс характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение. Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение.

158

Список иллюстративных материалов

1.Рисунок 1.1 – Функциональный блок и интерфейсные дуги [27, с. 118].

2.Рисунок 1.2 – Структура SADT-модели. Декомпозиция диаграмм [27,

c.122].

3.Рисунок 1.3 – Иерархия диаграмм [26].

4.Рисунок 1.4 – Схема применения структурного подхода [6]

5.Рисунок 1.5 – Пример нулевого (А0) уровня SADT-модели подсистемы «Абонемент». Контекстная диаграмма

6.Рисунок 1.6 – Пример декомпозиции SADT-модели подсистемы «Абонемент»

7.Рисунок 1.7 – Пробная образовательная модель учебного кластера «Проектирование ИС»

8.Таблица 1.1. Методологии структурного анализа и проектирования [6]

9.Таблица 1.2. Компетенции, формируемые при преподавании дисциплин учебного кластера «Проектирование ИС»

10.Таблица 1.3. Компетенции, формируемые в деятельности СНК

11.Таблица 1.4. Программа наблюдения

12.Таблица 1.5. Структура измерения

13.Таблица 1.6. Результаты описательной статистики

14.Таблица 1.7. Корреляционный анализ взаимосвязи компетенций.

15.Таблица 1.8. Динамика формирования компетенции ОК-10

16.Рисунок 1.8 – Область моделирования

17.Рисунок 1.9 – Цель и точка зрения функциональной модели

18.Рисунок 1.10 – Контекстная модель учебного кластера «Проектирование

ИС»

19.Рисунок 1.11 – Модель 1 уровня декомпозиции учебного кластера «Проектирование ИС»

20.Рисунок 1.12 – Модель 2 уровня декомпозиции – «Информатика»

21.Рисунок 1.13 – Модель 2 уровня декомпозиции – «Структурное проектирование ИС»

22.Рисунок 1.14 – Модель 2 уровня декомпозиции – «Основы объектноориентированного проектирования»

23.Рисунок 1.15 – Модель 2 уровня декомпозиции – «Проектирование АБИС»

24.Рисунок 1.16 – Свойства модели – определение модели и область моделирования

25.Рисунок 1.17 – Свойства модели – цель модели и точка зрения

26.Рисунок 1.18 – Контекстная диаграмма функциональной модели AS-IS

27.Рисунок 1.19 – Диаграмма декомпозиции 1 уровня функциональной модели AS-IS

28.Рисунок 1.20 – Контекстная диаграмма функциональной модели TO-BE

29.Рисунок 1.21 – Диаграмма декомпозиции 1 уровня функциональной модели TO-BE

159

Приложение 1

Пример паспорта и программы формирования компетенций

Пример паспорта и программы формирования компетенций

Белгородский государственный институт искусств и культуры Кафедра информатики и информационно-аналитических ресурсов ПАСПОРТ

системной компетенции по направлению подготовки – 071900 Библиотечно-информационная деятельность Квалификация (степень) Бакалавр

ОК-10. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ЗАКОНОВ ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН В ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И МОДЕЛИРОВАНИЯ, ТЕОРЕТИЧЕСКОГО И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Характеристика компетенции 1.1. Структура компетенции:

1.2.Перечень признаков (дескрипторов) проявления компетенции:

−применяет основные критерии научно-исследовательской работы;

−интерпретирует в практической деятельности законы математической логики, основные положения теории множеств;

−применяет как средства структурирования данных линейные и прямоугольные таблицы и математический аппарат (матрицы) для хранения и обработки данных;

−пользуется общими методами научного познания:

методами эмпирического исследования (наблюдение, описание, счет, анкетный опрос, собеседование, тестирование, эксперимент, сравнение, измерение, контент-анализ и т. д.);