Математика и статистика

Математика и статистика

Методы изучения сезонности

Курсовой проект пополнение в коллекции 30.03.2007

В заключении подведем итоги. Сезонные колебания периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку. Существуют различные методы изучения сезонности. Как с предварительным определением и исключением общей тенденции, так и без предварительного выравнивания. Наиболее простой способ определения сезонной волны без предварительного выравнивания метод простой средней. Точность данных зависит от выбранного метода изучения сезонности. При анализе данных находим индексы сезонности и получаем сезонную волну. Индекс сезонности процентное отношение фактических внутригрупповых уровней к расчетным уровням, выступающим в качестве базы сравнения. (Гусаров В.М. «Теория статистики», ЮНИТИ 1998, стр.152 ). При использовании методов изучения сезонности появляется возможность проследить взаимоотношение сезонных колебаний и изучаемых показателей в зависимости от времени года.

Подробнее

Статистические методы выявления взаимосвязей общественных явлений

Курсовой проект пополнение в коллекции 30.03.2007

№ группыГруппы субъектов по валовому региональному продуктуСубъектВаловой региональный продукт, млн. руб.Инвестиции в основной капитал млн. руб.АБВ12I2470-7830Ивановская обл.22078,802470,00Костромская обл.23649,703467,00Орловская обл.30667,003772,00Брянская обл.32004,704843,00Тамбовская обл.33367,205141,00Владимирская обл.44878,706224,00Калужская обл.33958,506356,00Курская обл.38258,706646,00Итого8258863,3038919,00II7830-10720Тверская обл.51113,007871,00Липецкая обл.51162,108410,00Смоленская обл.38559,409072,00Рязанская обл.44101,409873,00Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Итого6294028,3056322,60III10720-13610Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Ярославская обл.71025,1013500,00Итого3180117,5034596,60IV13610-16500Воронежская обл.63217,2014031,00Итого163217,2014031,00ВСЕГО17796226,30143869,20

Подробнее

Средние велиичины в экономическом анализе

Курсовой проект пополнение в коллекции 28.03.2007

Качественная однородность совокупности определяется на основе всестороннего теоретического анализа сущности явления. Так, например, при исчислении средней урожайности требуется, чтобы исходные данные относились к одной и той же культуре (средняя урожайность пшеницы) или группе культур (средняя урожайность зерновых). Нельзя вычислять среднюю для разнородных культур. Средние, полученные для неоднородных совокупностей, будут искажать характер изучаемого общественного явления, фальсифицировать его, или будут бессмысленными. Так, если рассчитать средний уровень доходов служащих какого-либо района, то получится фиктивный средний показатель, поскольку для его исчисления использована неоднородная совокупность, включающая в себя служащих предприятий различных типов (государственных, совместных, арендных, акционерных), а также органов государственного управления, сферы науки, культуры, образования и т.п. В таких случаях метод средних используется в сочетании с методом группировок, позволяющим выделить однородные группы, по которым и исчисляются типические групповые средние. Средине величины очень тесно связаны с методом группировок, т.к. для характеристики явлений необходимо исчислять не только общие (для всего явления) средние, но и групповые (для типических групп этого явления по изучаемому признаку).

Подробнее

Эйлеровы графы

Курсовой проект пополнение в коллекции 11.02.2007

Обратно, нужно показать, что каждый связный граф, у которого степени вершин чётные, имеет эйлеров цикл. Докажем эту теорему, используя индукцию по числу вершин. Поскольку теорема тривиально справедлива при n3, начнём индукцию с n=3. Предположим, что каждый связный граф, имеющий менее k вершин, и все вершины которого обладают чётной степенью, содержит эйлеров цикл. Пусть G связный граф, содержащий k вершин, степени которых чётные. Допустим, что v1 и v2 - вершины графа G. Поскольку граф G связный, существует путь из v1 в v2 .Поскольку степень v2 чётная, существует неиспользованное ребро, по которому можно продолжить путь. Поскольку граф конечный, то путь, в конце концов, должен вернуться в v1 , и эйлеров цикл С1 можно считать построенным. Если С1 является эйлеровым циклом для G, тогда доказательство закончено. Если нет, то пусть G/ - подграф графа G, полученный удалением всех рёбер, принадлежащих С1. Поскольку С1 содержит чётное число рёбер, инцидентных каждой вершине, каждая вершина подграфа G/ имеет чётную степень.

Подробнее

Доказательство Великой теоремы Ферма с помощью метода бесконечных (неопределенных) спусков

Контрольная работа пополнение в коллекции 19.12.2006

Условия задачи указывают на необходимость привлечения к исследованию науки о числах и науки о действиях с числами (и в общем виде с величинами). С наукой о числах больших проблем не возникло, это область теории чисел, но вот то, что действие с числами это предмет алгебры может догадаться только очень искушенный в т.н. математических трудах исследователь. И то неявно. Недоумение вызвал и тот факт, что понятие границ величины автор так и не нашел. Т.е. как математики отличают величину от не-величны в явном виде автор так и не смог определить (для себя принял условие, что границы величины должны быть несоизмеримы с величиной и выражаются нулевым числом т.е. они могут соизмеряться с величиной, но должны быть меньше самой малой дискретной меры величины).

Подробнее

Пирамида

Доклад пополнение в коллекции 27.10.2006

Треугольная пирамида называется также тетраэдром. Многоугольник Q называется основанием пирамиды, а точка S вершиной пирамиды. Высотой пирамиды называется отрезок перпендикуляра, проведенного через вершину к плоскости ее основания; концами этого отрезка являются вершина пирамиды и основание перпендикуляра; на рисунке 1 SH высота пирамиды. (Высотой пирамиды называют длину этого отрезка.) Пусть A, B, C, …, K вершины многоугольника Q, лежащего в основании пирамиды. Тогда треугольники ASB, BCS, …, KSA называются боковыми гранями пирамиды, а отрезки AS, BS, CS, …, KS боковыми ребрами.

Подробнее

Анализ влияния факторов на финансовые результаты и финансовое состояние фирмы

Курсовой проект пополнение в коллекции 17.09.2006

Специалистыцена 1 посещ.(руб.)итого(чел.)итого(руб.)янв.фев.мартТерапия200295300280875175000Хирургия25016315090403100750Лор20080858024549000Гинекология20080567020641200Стоматология25040534113433500Окулист150505715025738550итого: чел.7087017112120438000II квартал Специалистыцена 1 посещ.(руб.)итого(чел.)итого(руб.)апр.майиюньТерапия200169167170506101200Хирургия250999516836290500Лор2007715113236072000Гинекология20061757320941800Стоматология25062525016441000Окулист15021015211047270800итого: чел.6786927032073417300III кварталСпециалистыцена 1 посещ.(руб.)итого(чел.)итого(руб.)Июльавг.сент.Терапия200165175170510102000Хирургия250160157100417104250Лор2001451529038777400Гинекология200756016029559000Стоматология250435310219849500Окулист1501121057529243800итого: чел.7007026972099435950IV кварталСпециалистыцена 1 посещ.(руб.)итого(чел.)итого(руб.)окт.нояб.дек.Терапия20016115716548396600Хирургия25010598200403100750Лор2001061058729859600Гинекология2001471628139078000Стоматология2501011057327969750Окулист15081759525137650итого: чел.7017027012104442350Графики к этим таблицам приведены в приложении.

Подробнее

Формула Бернулли. Локальная функция Лапласа

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

1. Прибор может работать в двух режимах нормальном и ненормальном. Нормальный режим встречается в 80% всех случаев работы прибора, ненормальный в 20%. Вероятность выхода прибора за время t в нормальном режиме равна 0,1, в ненормальном 0,7. Найти вероятность выхода прибора из строя за время t.

Подробнее

Линейная алгебра

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

5. Определитель не меняется от прибавления к какой-либо его строке (столбцу*) другой его строки (столбца), умноженной на произвольное число.

Подробнее

Информация. Модели. Математическое моделирование

Информация пополнение в коллекции 14.09.2006

Единой классификации моделей не существует, но можно выделить следующие типы моделей:

  1. По способу моделирования:
  2. Символические или языковые;
  3. Вещественные или материальные.
  4. По совпадению природы:
  5. Физические совпадения;
  6. Приборные.
  7. По назначению:
  8. Гносеологические, для установления законов природы;
  9. Информационные, для разработки методов управления;
  10. По способу построения моделей:
  11. Теоретические (аналитические) по данным о внутренней структуре;
  12. Формальные по зависимости между входом и выходом в систему;
  13. Комбинированные.
  14. По типу языка описания:
  15. Текстовые или дескриптивные;
  16. Графические (чертежи, схемы);
  17. Математические;
  18. Смешанные.
  19. По зависимости параметров модели от пространственных координат:
  20. С распределенными переменными (изменяются в пространстве);
  21. С сосредоточенными переменными (не изменяются в пространстве).
  22. По зависимости от переменных:
  23. Независимые;
  24. Зависимые.
  25. По принципу построения:
  26. Стохастические или вероятностные;
  27. Детерминированные (причинно обусловленные).
  28. По изменению выходных переменных во времени:
  29. Статические или стационарные;
  30. Динамические или нестационарные.
  31. По приспособляемости модели:
  32. Адаптивные;
  33. Неадаптивные
  34. По способу приспособления, настройки (для адаптивных моделей):
  35. Поисковые (по минимуму ошибки);
  36. Беспоисковые.
  37. По степени соответствия оригиналу:
  38. Изоморфные (строго соответствующие объекту);
  39. Гомоморфные (отражает некоторые существенные свойства объекта).
  40. По природе:
  41. Материальные или геометрического подобия (фотография);
  42. Знаковые, в том числе графические и математические;
  43. Дескриптивная.
  44. По принципу моделирования:
  45. Физические модели, в том числе геометрические (модель самолета);
  46. Аналоговые модели имеют либо сходную структуру со структурой объекта (структурная модель) или выполняют подобные объекту функции (функциональная модель). Принцип аналогии является основным принципом моделирования. Примером аналогии является исследование экономических систем с помощью исследования «потока» электричества в цепи.
  47. Символические модели это абстрактные математические уравнения (неравенства).
Подробнее

Ряд распределения, функция распределения

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

Производится контроль партии из 4 изделий. Вероятность изделия быть неисправным равна 0,1. Контроль прекращается при обнаружении первого неисправного изделия. Х число обследованных приборов. Найти:а) ряд распределения Х б)функцию распределения F(X), в ответ ввести F(3.5). в) m(x) г) d(x) д) p(1.5<X<3.5).

Подробнее

Интерполяция функций

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

Высокой степени многочленов можно избежать, разбив отрезок интерполирования на несколько частей, с построением в каждой части своего интерполяционного полинома. Такой метод называется интерполяцией сплайнами. Наиболее распространенным является построение на каждом отрезке [xi, xi+1], i=0..n-1 кубической функции. При этом сплайн кусочная функция, на каждом отрезке заданная кубической функцией, является кусочно-непрерывной, вместе со своими первой и второй производной.

Подробнее

Приложение определенного интеграла к решению задач практического содержания

Курсовой проект пополнение в коллекции 14.09.2006

Число особей в популяции (численность популяции) меняется со временем. Если условия существования популяции благоприятны, то рождаемость превышает смертность и общее число особей в популяции растет со временем. Назовем скоростью роста популяции прирост числа особей в единицу времени. Обозначим эту скорость v = v(t). В “старых”, установившихся популяциях, давно обитающих в данной местности, скорость роста v (t) мала и медленно стремится к нулю. Но если популяция молода, ее взаимоотношения с другими местными популяциями еще не установились или существуют внешние причины, изменяющие эти взаимоотношения, например сознательное вмешательство человека, то v (t) может значительно колебаться, уменьшаясь или увеличиваясь.[1]

Подробнее

Решение уравнений, неравенств, систем с параметром

Курсовой проект пополнение в коллекции 14.09.2006

 

  1. Далингер В. А. “Геометрия помогает алгебре”. Издательство “Школа - Пресс”. Москва 1996 г.
  2. Далингер В. А. “Все для обеспечения успеха на выпускных и вступительных экзаменах по математике”. Издательство Омского педуниверситета. Омск 1995 г.
  3. Окунев А. А. “Графическое решение уравнений с параметрами”. Издательство “Школа - Пресс”. Москва 1986 г.
  4. Письменский Д. Т. “Математика для старшеклассников”. Издательство “Айрис”. Москва 1996 г.
  5. Ястрибинецкий Г. А. “Уравнений и неравенства, содержащие параметры”. Издательство “Просвещение”. Москва 1972 г.
  6. Г. Корн и Т.Корн “Справочник по математике”. Издательство “Наука” физикоматематическая литература. Москва 1977 г.
  7. Амелькин В. В. и Рабцевич В. Л. “Задачи с параметрами” . Издательство “Асар”. Москва 1996 г.
Подробнее

Математическое моделирование и оптимизация элементов тепловой схемы энерготехнологического блока

Информация пополнение в коллекции 14.09.2006

Основная часть расчетов проведена для энерготехнологических паротурбинных энергоблоков 800 МВт при одном промышленном перегреве пара с одновальной турбиной. Варианты турбины и стоимостная оценка приняты по данным ЦКТИ применительно к схемам ЛМЗ. Стоимостная оценка парогенератора проводилась по методике ЦКТИ с использованием данных РоТЭП, НоТЭП. Расчетные формулы преобразованы применительно к прямоточным однокорпусным парогенераторам. Число часов использования номинальной мощности 6500...7000 ч/год при участии в покрытии минимума электрической нагрузки 1500 ч/год и рассчитанном и рассчитанном при этих условиях по методике СПИ числе часа участия в покрытии максимума нагрузки. Для всех вариантов ППТУ рассмотрена система технического водоснабжения с вентиляторными сухими градирнями. Теплобалансовые и стоимостные оценки, схемные решения выполнялись по данным региона работы. Относительная цена топлива для ряда серий расчетов принималась в диапазоне 1..3.В качестве вариантов резервных установок в различных сериях расчётов рассматривались ГЭС, КЭС, полупиковые энергоблоки (по схеме СЭИ СО РАН, но при работе на синтез-газе), ГТУ. Предельные допустимые выбросы в расчетах принимались в интервале 0,3...0,7 от ПДК. В настоящее время ежегодные приведенные затраты на сокращение вредных выбросов дороги, а затраты в экологическую инфраструктуру занижены при данном составе реципиентов (в основном лес и сельскохозяйственные угодья). Существующие методики не позволяют учесть воздействие на окружающую самих вредных ингредиентов (окислы серы, азота, зола), а продуктов их трансформаций и оценить увеличение ущерба, наносимого окружающей среде засорением водоемов, почвы и т. д. Уровень цен на прогнозируемом этапе является одним из главных факторов, влияющих на природоохранную стратегию. Поэтому целый ряд серий расчетов выполнен при варьировании относительных затрат в экологическую инфраструктуру в пределах 1...3. Затраты в производственную и социальную инфраструктуру приняты на основе данных СПИ. Основная часть расчетов выполнена для вариантов с замещаемым химическим производством синтез-газа. Проведена серия расчетов оценки влияния на приведенные затраты замещаемого химического производства технического углерода и серосодержащего сырья. Удельные затраты химического продукта в замещаемое химическое производство приняты по данным оптимизации теплоснабжающей системы] и Сибгипромеза. В соответствии с содержанием расчетов полная система совместно работающих программ для ЕС ЭВМ включает процедуры: определения термодинамических параметров воды и водяного пара; теплового расчета схем энерготехнологических и угольных блоков; теплового, гидравлического, аэродинамического, конструктивного и стоимостного расчетов реактора плазмотермической газификации КАУ; технико-экономического расчета энерготехнологических и угольных блоков при недетерминированной информации; перебора расчетных вариантов параметров, изменения типа и схемы энергоблоков и режимных и экологических условий их функционирования; комплексной оптимизации параметров методом нелинейного программирования. Последние две процедуры входят в управляющую программу и работают поочередно согласно заданию.

Подробнее

Векторные линии в векторном поле

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

Введем полярные координаты ;

Подробнее

Формула Бернулли, Пуассона. Коэффициент корреляции. Уравнение регрессии

Контрольная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

31-40. Случайная величина Х задана плотностью распределения (х). Определить: а) параметр А; б) функцию распределения вероятностей (х); в) математическое ожидание МХ; г) дисперсию ДХ; д) вероятность того, что в n независимых испытаниях случайная величина Х попадет ровно m раз в интервал (, ). Построить графики функций (х), (х).

Подробнее

Расчет стационарного теплового поля в двумерной пластине

Курсовой проект пополнение в коллекции 14.09.2006

Все выбранные узлы заносятся в список, который содержит информацию о координатах узлов. Номер узла определяется его номером в списке. Кроме списка вершин будем вести еще список треугольников. В глобальном списке треугольников будет храниться информация о каждом построенном треугольнике: номера (Top1, Top2, Top3) трех узлов, составляющих данный элемент и номер границы. Номер треугольника определяется его номером в списке. Договоримся, что у каждого треугольника границе может принадлежать только одна сторона и если такая сторона есть, то вершины, которые она соединяет, будут стоять на первых двух позициях (Top1 и Top2). Обход треугольника совершается против часовой стрелки.

Подробнее

Матемитические основы моделирование 3d объектов

Дипломная работа пополнение в коллекции 14.09.2006

Библиография

  1. Амосов Н.М. "Моделирование мышления и психики" М.: Наука, 1965
  2. Бальцук Н.Б., Буняев М.М., Матросов В.Л. Некоторые возможности использования электронно-вычислительной техники в учебном процессе М.: Прометей, 1989, - 135 с.
  3. Батаршев А.В. Преемственность в дидактических приемах обучения. Сов. Педагогика №4, 1987,с42.
  4. Батороев К.Б. "Кибернетика и метод аналогий" М.: Высшая школа, 1974 год
  5. Беспалько В.П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. М.: Высш. Шк.,1995,261с.
  6. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М.: Педагогика, 1989, 278с.
  7. Бир С. "Кибернетика и управление производством" М.: Наука, 1965
  8. Борк A "История" новых технологий в образовании / Российский открытый университет - М.: 1990, с.62-65.
  9. Брановский Ю.С. Введение в педагогическую информатику. - Ставрополь: СГПУ, 1995.
  10. Веденов А.А. "Моделирование элементов мышления" М.: Наука, 1988
  11. Девдориани А.С., Грейсух В.С. "Поль кибернетических методов в изучении преобразований природных комплексов" М.: Известия
  12. Гальперин П.К. К теории программированного обучения. М.: Народное образование, 1967, 237с.
  13. Даль В. Толковый словарь М.: Терра, 1994, т.4, 683с.
  14. Евреинов Э.В., Каймин В.А. Информатика и дистанционное образование. М.: "ВАК", 1998. - 88 с.
  15. Егоров А.Ф. Основные направления информатизации университета. /Информационные технологии в учебном процессе университета. Сборник научных трудов. РХТУ им. Д.И. Менделеева. М.: 2000, с.5.
  16. Егоров А.Ф., Капустин Ю.И., Щербаков. Некоторые аспекты создания электронного учебника. Электронные учебники и учебно-методические разработки в открытом образовании. //Тезисы доклада семинара (7.09.2000 года, г. Москва) -М.: Изд. МЭСИ, 2000. С.73-75.
  17. Инструментальные средства для конструирования программных средств учебного назначения: (Обзор) / Институт проблем информатики АН CCCP; (Отв. ред.: Г.Л. Кулешова). - М., 1990.
  18. Интегрированный курс "Математическое моделирование" в подготовке учителя математики и информатики // Подготовка преподавателя математики и информатики для высшей и средней школы: Тез. докл. межд. конф. - Москва: МПГУ, 24-26 мая 1994г. Ч. 2. С.78-80. (В соавт.)
  19. Интеллектуализация ЭВМ / (E.C. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин). - М.: Высшая школа, 1989.
  20. Информационная технология: Вопросы развития и применения. - Киев: Наук. думка, 1988.
  21. Использование возможностей Internet для апробации учебно-методических материалов по курсу "Математическое моделирование" для педагогических вузов // Региональные проблемы информатизации образования (РЕГИНФОРМ-99): Тез. докл. Всероссийской научно-практ. конф. - Пермь, 1999. 4.1. С.112-113. (В соавт.)
  22. Коджаспирова Г.М. Коджаспиров А.Ю. Педагогический словарь. -М.: Академия, 2000, 176с.
  23. Концепция информатизации образования // Информатика и образование. - 1990. - № 1.
  24. Концепция использования новых информационных технологий в организационно-методическом обеспечении учебного заведения / Российский Центр информатизации образования - М., 1992.
  25. Кочергин А.Н. "Моделирование мышления" М.: Наука, 1969
  26. Кузнецов А.А. Сергеева Т.А. Компьютерная программа и дидактика // Информатика и образование. - 1986. - N 2.
  27. Куприенко В.Д., Мещерин И.В. Педагогические программные средства: Методические рекомендации для разработчиков ППС. / Омский ГПИ им. А.М. Горького. - Омск, 1991.
  28. Курс "Математическое моделирование" как продолжение базового курса "Основы информатики и вычислительной техники" в средней школе // Информатика и информационные технологии в педагогическом образовании. Выпуск 2. - Омск: РЦ НИ-ТО, 1996. - С29-34. (В соавт.)
  29. Курс "Математическое моделирование" // Информатика и образование. - 1996. №4. С.17-23. (В соавт.)
  30. Ларичев О.И, Мечитов А.И, Мошкович Е.М, Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. - М.: Наука, 1989, 186с.
  31. Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия Персонального компьютера 2002. М.: «ОЛМА-ПРЕСС», 2002,920с.
  32. Литвиненко Т.В. VISUAL BASIC. М.: «Горячая линия Телеком»,2001, 140с.
  33. Лихачев Б.Т. Педагогика. М.: Высш. Шк., 1992, 351с.
  34. Мархель И.И., Овакимян Ю.О. Комплексный подход к использованию технических средств обучения: Учеб.-метод. пособие. - М.: Высш. шк., 1987. - 175 с.
  35. Материалы IV Международной конференции "Применение новых компьютерных технологий в образовании" (Троицк, 24 - 26 июня 1993 г.) / - Троицк, 1993.
  36. Математическое моделирование: Пособие для учителя. -Пермь: Перм. гос. пед. ун-т, 1995. - 259 с. (В соавт.)
  37. Математическое моделирование в школе // Информатизация образования - 93: Тез. докл. научно-практ. конф. - Екатеринбург: Изд-во "Уральского ГПУ, 1993. С.12-13. (В соавт.)
  38. Математическое моделирование в школьном образовании // Применение новых компьютерных технологий в образовании: Тез. докл. IV межд. конф. Троицк, 24-26 июня 1993 г. - С.207-208. (В соавт.)
  39. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения: (Педагогическая наука - реформе школы). - М.: Педагогика,1988. - 192 с.
  40. Методические рекомендации по проектированию обучающих программ / Институт психологии Министерства просвещения УССР; - Киев, 1986.
  41. Методические рекомендации по созданию и использованию педагогических программных средств: (Сб. ст.) / НИИ средств обучения АПН CCCP - М., 1991.
  42. Мирская А, Сергеева Т. Обучающие программы оценивает практика // Информатика и образование. 1987. 68с.
  43. Михай Н.Г., Граневский В.В. "Методологические и мировоззренческие проблемы естественнонаучного знания" Кишинев: Шнитица, 1987
  44. Моделирование динамических процессов без использования дифференциальных уравнений // III научно-методическая конференция "Рождественские чтения" из цикла "Информатика в школе": Тез. докл. Пермь: ПГУ, 1999. - С.53-55. (Ь соавт.)
  45. Монахов В.М. Технологические основы проектирования и конструирования учебного процесса. Волгоград: ВТГИ, 1995г, 96с.
  46. Некоторые вопросы современной подготовки учителя математики в связи с компьютеризацией // Педагогическая информатика. - 1993 - №1. - С.37-43. (В соавт.)
  47. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1985, 215с.
  48. Основы компьютерной грамотности Е.И. Машбиц, Л.П. Бабенко, Л.В. Верник и др.; Под редакцией А.А. Стогния и др., Киев, Выща школа, Головное издательство, 1988. - 215 с.
  49. Открытое образование - стратегия ХХ1 века для России./ Под ред. Филиппова В.М. и Тихомирова В.П. - М.: Изд. МЭСИ, 2000. -356 с.
  50. Преподавание курса "Математическое моделирование" в средней школе // Математическое моделирование систем и явлений: Тез. докл. Межрегиональной научно-техн. конф. - Пермь: ПГТУ, 1993. - С.1Г.8-139. (В соавт.)
  51. Проблемы преподавания цикла "Моделирование" при подготовке учителя математики и информатики, бакалавра естествознания // Региональные проблемы информатизации образования (РЕГИНФОРМ-99): Тез. докл. Всероссийской научно-практ. конф. - Пермь, 1999. 4.2. С. 193-194.
  52. "Проблемы методологии социального познания" Л.: ЛГУ, 1985
  53. Российская педагогическая энциклопедия. Глав. ред.Горкин А.П. - М.:Научное изд-во «Большая Российская энциклопедия», 1999, т.2, 673с.
  54. Рубцов В.В., Мульдаров В.К., Нежнов П.Г. Логико-психологические основы использования компьютера в процессе формирования учебной деятельности/Вопросы психологии №6,1986, C.32-39.
  55. Свириденко С.С. Современные информационные технологии. - М.: Радио и связь, 1989, 197с.
  56. Селевко Г.К. Современные педагогические технологии. М.: Народное образование, 1998, 256с.
  57. Симонов В.П. Педагогический менеджмент: 50 НОУ-ХАУ в области управления образовательным процессом. Учебное пособие. М.: Высш. шк., 1997, 264 с.
  58. Словарь педагогических терминов, под ред. Пакаева В.В. Пятигорск: ПГЛУ, 1996, 51с.
  59. Словарь по кибернетике / Под редакцией В.С. Михалевича. - Киев, 1989, 342с.
  60. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. - М.: Высшая школа, 1989, 283с.
  61. Терминологический словарь по основам информатики и вычислительной техники / А.П. Ершов, Н.М. Шанский, А.П. Окунева, Н.В. Баско. - М.: Просвещение, 1991.
  62. Технология сертификации программных средств учебного назначения (ПС УН) / Рос. центр информатизации образования (РОСЦИО) / Под редакцией А.И. Галкина, В.К. Мороз. - М., 1993.
  63. Третьяков П.И., Семеновский И.Б. Технологии модульного обучения в школе. М.: Новая школа, 1997, 138с.
  64. Уваров A.IO. Компьютерная коммуникация в учебном процессе // Педагогическая информатика. 1993, - № 1.
  65. Управление современным образованием. Социальные и экономические аспекты./ Под ред. А.Н. Тихонова. -М.: Вита-Пресс, 1998.-256с.
  66. Цивенков Ю.М., Семенов Е.Ю. Компьютеризация в образовании развитых капиталистических стран: (Средства обучения в высшей школе) НИИ Высшая школа - М., 1989, 317с.
  67. Чошанов М.А. Гибкая технология проблемно-модульного обучения. М.: Народное образований, 1996, 224с.
  68. Щербаков В.В., Зинина Ю.А. Разработка компьютерных обучающих программ по неорганической химии. /Информационные технологии в учебном процессе университета. Сборник научных трудов. РХТУ им. Д.И. Менделеева. М.: 2000, с.37.
  69. Фролов И.Т. "Гносеологические проблемы моделирования" М.: Наука, 1961 год
  70. Фролов И.Т. "Жизнь и познание. О диалектике в современной биологии" М.: Мысль, 1981
  71. Штофф В.А. "Моделирование и философия" М.: Наука, 1966
  72. "Эксперимент. Модель. Теория". М.- Берлин: Наука, 1982
  73. Mathematical Modeling at Secondary School: Aims," Methods and Content. // Abstracts of 7-th International Conference on the Teaching of Mathematical Modeling ICTMA-7. - Belfast, 1995. -P. 175-176. (Всоавт.)
  74. The "Mathematical Modeling" Course for Russian's Schools: its Aim, Methods and Content. In "Teaching&Leaming Mathematical Modeling". - Albion Publishing Chichester, 1997. - P.92-99. (В соавт.)
Подробнее

Методология изучения темы &quot;Признаки равенства треугольников&quot;

Курсовой проект пополнение в коллекции 14.09.2006

Все учителя в начале изучения темы определяют для себя и для учащихся требования, предъявляемые к знаниям учащихся в конце ее изучения. В течение всего времени, отведенного на конкретную тему, работа учителя и учеников нацелена на достижение всеми учащимися обязательных результатов обучения. При этом используются различные виды уроков и различные формы работы. Результаты усвоения темы выявляет урок-зачет или контрольная работа. Накануне последнего урока по теме целесообразно проводить по ней обобщающие уроки. Удачно спланированный, детально продуманный, такой урок позволяет в полной мере раскрыться как учителю, так и ученикам. Эти уроки позволяют учителю за короткие промежутки времени (35мин или 1015мин), меняя формы и приемы работы, проверить качество знаний учеников по конкретной теме, проверить умение применять эти знания в различных заданиях. Именно на уроках обобщения знаний наиболее ярко прослеживается структура познавательной деятельности учащихся. Она может быть охарактеризована следующим образом: учебно-практическое задание процесс выполнения задания обобщение результата в практической деятельности, абстрагирование формулировка математических понятий систематизация математических знаний интерпретация полученных знаний.

Подробнее
<< < 110 111 112 113 114 115 116 117 > >>