Учебная программа дисциплины 4313

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ПРИБОРОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАТИКИ

Кафедра ТИ-3 «Информационное обеспечение процессов

соединений материалов»

УТВЕРЖДАЮ

Ректор МГУПИ

__________И.В. Голубятников

«___»_________2007г.

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

по дисциплине 4313 «Методология научных исследований»

по специальности 15.02.02. «Оборудование и технология сварочного производства»

Москва 2007 г.

1.Цель и задачи дисциплины.

Ознакомление студентов с наукой как производительной силой общества.

Ознакомление с особенностями проведения научных исследований.

Привитие навыков исследовательской деятельности.

Задачи курса:

- дать студенту представление об эволюции науки как самостоятельного вида духовной деятельности, раскрыть основные периоды в развитии науки;

- охарактеризовать науку как социальный институт; обсудить вопрос о нормах и ценностях научного сообщества;

- раскрыть вопросы, связанные с обсуждением природы научного знания и проблемы идеалов и критерии научности знания;

- представить структуру научного знания и описать его основные элементы;

- дать представление о научной рациональности;

- показать специфику и основания постановки проблемы развития науки в ХХ веке, представить основные стратегии описания развития науки.

2.Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

Студент должен знать основные принципы проведения научного исследования, чётко разделять этапы научной работы, понимать цель и задачи исследования.

Уметь пользоваться научной и специальной литературой в области сварки.

Обладать навыками ведения исследования, уметь делать выводы из проведённой исследовательской работы.

3.Объём дисциплины и виды учебной работы.

1. Содержание дисциплины

4.1. Тематический план

1. Содержание разделов дисциплины

4.2.1. Содержание лекций

4.2.2.Содержание практических занятий

5.Лабораторный практикум

5.Структура курса

Дисциплина «Методология научных исследований» состоит из пяти модулей, что представлено схематически со ссылками на цели.

6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендованная литература

а) основная литература

1.Сиденко В.М., Грушко В.М. Основы научных исследований. Харьков, «Вища школа», 1977.

б) дополнительная литература

1.Голосовский С. И. Эффективность научных исследований. М., «Эко­номика», 1969. 155 с.

2.Доблаев Л. П. Психологические основы работы над книгой. М., «Кни­га». 1970. 72 с.

3.Латхин Г. А. Тактика науки. Новосибирск, «Наука», 1969. 252 с.

6.2. Средства обеспечения освоения дисциплин

Использование следующих программ – AutoCAD, SolidWorks, ОС Windows, PHP и другие, а также программу, разработанную ЦНИТ МГУПИ для проведения аттестации и промежуточного контроля уровня освоения материала лекций и практических занятий.

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

1.Комплект презентационного оборудования: мультимедиа-проектор, ноутбук (или ПЭВМ) – для проведения лекционных и практических занятий по дисциплине;

2.Видеофильмы;

3.Программмое обеспечение;

4.Персональный компьютер, протяжный сканер и лазерный принтер с установленным программным обеспечением ЦНИТ МГУПИ – для осуществления промежуточного контроля уровня освоения материала в форме тестирования.

8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

8.1. Общие рекомендации по структуре дисциплины

Учебным планом по специальности 230105 на изучение курса отводится 210 часов в 3, 4 и 5 семестре. При этом половина учебного времени используется для аудиторных занятий, вторая – для самостоятельной работы студента, выполнения курсовой работы и домашних заданий. После 3 и 4 семестра предусматривается зачет, после 5 семестра – экзамен. При изучении дисциплины целесообразно провести по одной контрольной работе (возможно – в форме тестирования) и выдать по одному домашнему заданию в каждом семестре.

Для обеспечения выполнения курсовой работы в полном объеме в установленные сроки, глубокой проработке вопросов, выносимых на ее защиту – курсовая работа, выполняемая студентами в 4 семестре, рекомендуется по тематике изучаемых разделов дисциплины 3 семестра. Выдача заданий на курсовую работу производится в течение первых трех недель 4 семестра.

Срок выполнения домашней работы назначается, исходя из пропорционального выделения в течение учебной недели бюджета времени на самостоятельную подготовку среди всех дисциплин семестра в соответствии с объемом часов по каждой дисциплине, но не более 4 часов в неделю. Таким образом, рекомендуемый срок сдачи домашней работы в третьем семестре назначается не ранее, чем через 5 учебных недель с момента выдачи задания, а в пятом семестре – 8 учебных недель.

При преподавании дисциплины методически целесообразно в каждом разделе дисциплины выделить наиболее важные моменты и акцентировать на них внимание обучаемых, в том числе рекомендуется:

• в первом разделе обратить внимание студентов на междисциплинный и межязыковый характер понятия абстрактного типа данных как средства промежуточного представления информации между теорией и конкретной реализацией, близость этого термина к объектно-ориентрованной парадигме;

• во втором разделе показать важность знания основ теории эффективности алгоритмов при анализе и качественном сравнении алгоритмов, подробно остановиться на способе получения функции роста для конкретного алгоритма и программы;

• в третьем разделе акцентировать внимание студентов на сравнении и эффективном использовании структур данных с последовательным и произвольным доступом к элементам;

• в четвертом разделе привести классификацию алгоритмов сортировки и больше внимания уделить сравнительному анализу сложности их работы;

• в пятом разделе показать возможные подходы к классификации алгоритмов поиска, заострить внимание на необходимости комплексного подхода к выбору структуры данных при реализации конкретного алгоритма;

• в шестом и десятом разделе показать возможность использования нелинейных структур данных, в особенности – деревьев, при моделировании объектов реального мира;

• в седьмом и восьмом разделах подробнее остановиться на элементарных понятиях теории графов и сосредоточить внимание на широком применении алгоритмов на графах в науке и технике;

• в девятом разделе изложить в общих чертах принципы операций чтения/записи файла с точки зрения возможности ускорения операций;

• в десятом разделе, кроме того, показать на примере деревьев необходимость и возможность разработки структуры данных, обеспечивающие эффективность алгоритмов в зависимости от решаемых задач;

• в одиннадцатом разделе обобщить алгоритмические методы нахождения решения задач, показать ограниченность эвристических («жадных») и ограничения переборных схем решения задач, особо обратив внимание студентов на возможность получения как глобальных, так и локальных решений поставленных задач;

• в двенадцатом разделе, рассматривая P- и NP-классы задач, указать и обосновать студентам практическую важность умения классифицировать задачи по сложностным классам.

При проведении практических занятий и лабораторных работ от преподавателя требуется:

• по второму разделу добиться от студентов умения самостоятельно строить функцию роста трудоемкости задачи и вычисления эмпирических оценок трудоемкости алгоритма;

• по третьему разделу при формировании навыков работы с динамической памятью постоянно обращать внимание обучаемых на необходимость аккуратности и строгости при работе с ней;

• по четвертому разделу показать зависимость трудоемкости некоторых алгоритмов от конкретных данных, выработать у студентов умение находить оценку трудоемкости в худшем и среднем случае для конкретной реализации алгоритма;

• по шестому разделу рассмотреть дерево как абстрактный тип данных и различные способы его реализации с построением кода программы на языке Паскаль (или Си++) для практического использования знаний и навыков объектно-ориентированного мышления студентов;

• по седьмому разделу рассмотреть алгоритм нахождения центра графа как закрепление материала по нахождению кратчайшего расстояния между двумя точками, а алгоритм нахождения сильносвязных компонент – как пример использования обхода графа методом «поиска в глубину»;

• по восьмому разделу показать широкое практическое (разностороннее) применение графовых моделей;

• по десятому разделу подробно рассмотреть конкретную программную реализацию АТД «дерево» с целью формирования навыков выбора и использования различных структур при реализации относительно сложного АТД;

• по одиннадцатому разделу продемонстрировать работу алгоритма на конкретном примере с целью добиться от студента умения аналитически получать границы диапазона решений, самостоятельно строить дерево решений;

• по двенадцатому разделу сформировать у студента навыки классификации алгоритмов по сложностным классам, умения доказывать принадлежность задачи определенному классу (в том числе – полиномиально сводить одну задачу к другой) и выбирать соответствующий метод решения.

8.2. Рекомендуемый перечень тем самостоятельных занятий