Перечень заданий для самостоятельной работы студентов

ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Цель  дисциплины «  Методология научных исследований (Research Methodology)» для специальности докторантуры 8D061 – «Информационно -коммуникационные технологии » заключается в формировании системного представления о методах научных исследований с позиций системного анализа и организации научной деятельности.

Результаты обучения курса

 По окончании курса обучающиеся будут способны:

- Классифицировать и анализировать необходимую информацию по теме научного исследования;

 - Обрабатывать и сопоставлять результаты исследования с теоретическими предпосылками, формулировать выводы исследования;

 - Реализовать основные концепции, лежащие в основе исследовательской работы  

Знать:

• классические методы анализа  и проектирования систем

•  концепции моделирования и анализа данных системы с применением IT-технологий 

• Методы проведения экспериментов и обработки данных результатов исследования и экспериментов

Уметь:

· излагать классические основы, отражающие накопленный мировой опыт по развитию в сфере ИКТ

· Обеспечить комплексный охват наиболее важных вопросов, возникающих в больших программных проектах.

· Показать научные и практические достижения, характеризующие исследования по теме диссертации

ОПИСАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

В соответствии с квалификационной характеристикой обучающихся по образовательной программе 8D061 –ИКТ, процесс освоения дисциплины "Методология научных исследований" направлен на приобретение навыков исследовательской работы. В основу курса «Методология научных исследований» положен материал по организации самостоятельных научных исследований в области информационных систем, коммуникаций и технологий, даны основные определения, методы и этапы исследования и рекомендации по обработке данных, организации вычислительных экспериментов и анализа полученных результатов.

Контроль знаний студентов осуществляется в виде текущего, рубежного и промежуточного контроля.  Итоговый контроль- курсовая работа.

ПОЛИТИКА КУРСА

Посещение: должно быть регулярным. В случае если по какой-либо причине докторант  не может посещать занятия, он будет нести ответственность за весь материал, изучаемый на пропущенных занятиях.

Аудиторная работа: Время лекций и практических занятий – 50 минут и 100 соответственно РУП специальности. Самостоятельная работа с преподавателем проводится в виде консультаций в удобное время по согласованию с ДПО.

Домашняя работа: Задания по теме курсовой работы, оформляются в виде рефератов.

Контрольная работа: После  изучения каждого раздела проводится контрольный опрос по вопросам теоретического курса и принимает рефераты по отдельные темам курсовой работы Преподаватель имеет право включать в перечень вопросов темы, которые были даны для самостоятельного изучения.

Оценка знаний студента осуществляется на основе рейтинговой системы,

Итоговый контроль: По окончании данного курса докторанты сдают   курсовую работу, защита, которой оценивается в 40 баллов (максимум).

Итоговый балл формируется как сумма рейтингового балла и итогового балла( защита курсовой работы) и максимально может быть равен 100.

ЛИТЕРАТУРА

Основная литература:

1. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология научного исследования. – М.: Либроком.    – 280 с. 2010г.

2. Герасимов Б.И.Основы научных исследований, . Москва, 2015

3.  Sommeville,L,. Software engineering for Professionals, USA,2011

4. Richard, H., Software Engineering, The Development Process / H. 2014 Royce, W., Software P2003roject Management, USA,

5. Royce, W., Software P2003roject Management, USA

1. Основы научных исследований / Б.И. Герасимов, В.В. Дробышева, Н.В. Злобина и др. - М.: Форум: НИЦ Ин- фра-М, 2013. - 272 с.
2.  Хемди А. Таха Введение в исследование операций. Седьмое издание. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2005.

8. Шеер А.-В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы.. – М.:Экономика, 2005.

1.        Барсегян А.А., Куприянов М.С.,Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007.
2. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007.
3. Борисов В.В., Федулов А.С. Нечеткие оценочные модели сложных систем с учетом согласования неравнозначных целей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. –2003. –№5. –С.3-12.
4. Зайцев Е.И. Методология представления и обработки знаний в распределенных интеллектуальных информационных системах..// Автоматизация и современные технологии. – 2008. – №1. – С.29-34.
5.        Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – М.: Вильямс, 2006.
6. Griswold W. et al. ActiveCampus: Experiments in Community-Oriented Ubiquitous Computing // Computer. – 2004. – Vol.37, №10. – P. 73–81.
7.        Pavon J., Gomez J., Fuentes R. The INGENIAS Methodology and Tools // Agent-Oriented Methodologies/ Ed. by B. Henderson-Sellers, P. Giorgini. – New York: Idea Group Publishing, 2005 – P. 236-276.
8.        Greenfield J., Short K. Software Factories: Assembling Applications with Patterns, Models, Frameworks and Tools. – New York:Wiley Pablishing, Inc., 2004.

Дополнительная литература

17. Introduction to Programming with C++, 3rd Edition Y. Daniel Liang, 2014, Pearson

18. Anderson,E., Software engineering for internet Applications, USA,2006

19. Котляров В.П. Основы тестирования программного обеспечения: Учебное пособие/В.П.Котляров, Т.В. Коликова - М.: Интернет-Университет Информационных технологий; Бином, Лаборатория Знаний,2006г

20. Репин В. Елиферов В - Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. – М.: «Стандарты и качество», 2004

21. http://www.betec.ru/ . http://www.sql.ru/forum/actualthread.aspx?tid=441853 – методология описания бизнеса

22. http://www.betec.ru/ - Бизнес-инжиниринговые технологии.

Обсуждение в статье: Перечень заданий для самостоятельной работы студентов

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓