Аналітичні та чисельні методи досліджень 1

Спеціальність: Філософія
Код дисципліни: 8.033.00.M.009
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Обчислювальна математика та програмування
Лектор: Професор Пукач Петро Ярославович Доцент Білущак Галина Іванівна (кафедра обчислювальної математики та програмування)
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Основною метою вивчення навчальної дисципліни “Аналітичні та чисельні методи досліджень” є формування у аспірантів в систематизованій формі фундаментальних математичних знань для розв’язування задач у професійній діяльності, вмінь аналітичного мислення та математичного формулювання прикладних задач; забезпечення майбутніх фахівців знанням та умінням формалізації задач, вибору методів та алгоритмів їх розв'язання з використання комп'ютерних програм, здійснення професійної обробки та аналізу отриманих результатів.
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей: Загальні компетентності (ЗК) ЗК 1. Оволодіння загальнонауковими (філософськими) компетентностями, спрямованими на формування системного наукового світогляду, професійної етики та загально культурного кругозору; застосування сучасних інформаційних технологій у науковій діяльності. ЗК2.Здатність розуміти природу науки, наукової проблеми, методологічні особливості наукового пізнання; ініціювати, планувати, реалізувати та коригувати послідовний процес ґрунтовного наукового дослідження на відповідному рівні з дотриманням належної академічної доброчесності, продукувати інноваційні конструктивні ідеї та застосовувати нестандартні підходи до вирішення складних і нетипових завдань. ЗК6. Здатність бути цілеспрямованим та наполеглевим, приймати обгрунтовані рішення; взаємодіяти у колективі та виявляти лідерські здібності при виконанні наукових проєктів; самовдосконалюватися впродовж життя, усвідомлювати соціально-моральну відповідальність за одержані наукові результати, дотримуватись моральних принципів, норм та правил етичної поведінки, професійної діяльності та професійного спілкування академічної спільноти.
Результати навчання: 1) глибинні знання сучасних методів математичних досліджень; 2) уміння здійснювати пошук, аналізувати і критично оцінювати інформацію з різних джерел; 3) уміння досліджувати явища та процеси в складних природничих, технічних та економічних системах, використовуючи при цьому методи математичного та комп’ютерного моделювання; 4) уміння вести наукову бесіду та дискусію українською та англійською мовою на належному фаховому рівні, презентувати результати наукових досліджень в усній та письмовій формі, організовувати та проводити навчальні заняття. 5) уміння опрацювання статистичної інформації про показники політичних та соціальних процесів; 6) уміння обробки результатів масових досліджень, моніторингу, дослідження та аналіз залежностей, побудова прогнозів; 7) уміння знаходження рішення для складних практичних задач; 8) уміння обирати та використовувати готові програмні засоби (математичні пакети програм) для аналітичного, графічного, чисельного розв'язання математичних задач, які є математичними моделями політичних та соціальних систем, явищ і процесів.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Елементарна математика • Лінійна алгебра та аналітична геометрія • Математичний аналіз • Теорія прийняття рішень • Tеорія ймовірностей
Короткий зміст навчальної програми: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у аспірантів уміння розв’язувати комплексні проблеми у вибраній галузі, проводити дослідницько-інноваційну діяльність, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань, проведення наукових досліджень на міжнародному та національному рівні; глибинні знання сучасних методів проведення досліджень в галузі проведення дослідження; здатність ефективно застосовувати математичні методи, в тому числі математичного та комп’ютерного моделювання; здатність аргументувати вибір методу розв’язування поставленої задачі, критично оцінювати отримані результати.
Опис: Навчальна дисципліна «Аналітичні та чисельні методи досліджень» складається з наступних тем: «Методологія комп'ютерного аналізу і обробки даних», «Генеральні сукупності та вибірки, їх характеристики», «Статистична оцінка параметрів розподілу генеральної сукупності», «Статистична перевірка гіпотез про розподіл», «Гіпотези про дисперсії нормального розподілу», «Гіпотези про математичне сподівання нормального розподілу», «Регресійний і кореляційний аналіз».
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань аспірантів проводиться за допомогою усного опитування на практичних заняттях, контрольних та самостійних робіт, термінологічних диктантів, індивідуальних робіт.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль (ПК)-30%: Іспит- 70%
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: •Білущак Г. І. Аналітичні та чисельні методи досліджень. Статистичні методи в OpenOffice: Навчальний посібник для аспірантів усіх спеціальностей. – Львів: Видавництво Растр-7, 2017 – 182 с. • Білушак Г.І., Чабанюк Я.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Лекції. Львів: В-во “Львівський ЦНТЕІ”, 2002. • Білушак Г.І.,Чабанюк Я.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Практикум. Львів: В-во “Край”, 2002. • Паніотто В.І., Максименко В.С., Харченко Н.М. Статистичний аналіз соціологічних даних. К.: Вид. дім «КМ Академія», 2004. —
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).