МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет» Факультет информационных технологийУТВЕРЖДАЮ _______________________ "_____"__________________20__ г.Аннотации учебных дисциплин Наименование магистерской программыКомпьютерное моделированиеНаправление подготовки 230100 Информатика и вычислительная техникаКвалификация (степень) выпускника МагистрНовосибирск 2011^ Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы» Целью дисциплины является подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем. Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей. Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА» . Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов: Владение методиками использования программных средств для решения практических задач, Умение обосновывать принимаемые проектные решения. Владение методами построения и анализа формальных моделей предметных областей Владение теоретическими основами программирования, основами логического и декларативного программирования Владение понятиями синтаксиса и семантики формальных языков. Владение навыками формального представления содержательных знаний средствами формальных языков. Знание современных тенденций развития информационных технологий Владение методами трансляции, компиляции, верификации и статического анализа программ Владение современными средствами управления базами данных, включая средства объектно-реляционного отображения, объектные и иерархические базы данныхИзучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций: научно-исследовательская деятельность: ПК-1 применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий; проектно-конструкторская деятельность: ПК-3 разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий; ПК-5 выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации; проектно-технологическая деятельность: ПК-6 применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов.В результате изучения дисциплины студент должен:Знать: модель представления знаний, подходы и технику решения задач искусственного интеллекта, информационные модели знаний, методы представления знаний, методы инженерии знаний; модели методы формализации, автоформализации и представления знаний; теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний; математические модели представления знаний, методы работы со знаниями; виды систем поддержки принятия решений; основные понятия, связанные с концепцией системы, основанной на знаниях (интеллектуальная система, база знаний, механизм интерпретации знаний, подсистема объяснения, подсистема приобретения знаний, дедуктивный вывод, прямой и обратный вывод, индуктивный вывод и т. д.); основные понятия, связанные с нейросетевым подходом к построению интеллектуальных информационных систем (искусственный нейрон, синаптические связи, веса синаптических связей, искусственная нейронная сеть — ИНС, обучение ИНС и т. д.) основные понятия и методы мягких вычислений и нечеткого моделирования основные понятия и методы семантического представления и излечения информации в сети Интернет, методы разработки и применения онтологий различных предметных областей Уметь: разрабатывать модели предметных областей разрабатывать методы исследования предметных областей выполнять сравнительный анализ разработанных методов применять методы представления и обработки знаний для решения научных и прикладных задач Владеть: способами формализации интеллектуальных задач способами работы с базами данных и базами знаний инструментальными средствами и технологиями работы со знаниями инструментами и методами формального описания проектных решений базовыми принципами и методологией построения информационных систем (ERP, EAM, MRP, CRM,PLM, САПР, АСУ, АОС и т. д.) как систем, основанных на знаниях Иметь представление: об основных моделях формализации знаний: логических, продукционных, фреймовых, семантических сетях, а также о методах представления и извлечения знаний. Об известных методах и алгоритмах логического вывода на знаниях продукционного типа, стратегии управления ими, а также представлять себе возможные направления их развития^ Тематический план курса Модуль 1 Введение в область ИИ. Тема 1.1. Область ИИ. Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ.Модуль 2. Экспертные системы Тема 2.1. Понятие экспертной системы. Тема 2.2. Структура ЭС Тема 2.3. Классификации ЭС. Тема 2.4. Коллектив разработчиков ЭС. Тема 2.5. Подходы к созданию ЭС. Тема 2.6. Методы извлечения знаний. Тема 2.7. Машина вывода ЭС. Тема 2.8. Представление неопределенности знаний в ЭС. Тема 2.9. Компонента объяснения ЭС. Тема 2.10. Гибридные ЭС.Модуль 3. Системы поддержки принятия решений Тема 3.1. Представление процесса принятия решений Тема 3.2. Эволюция информационных систем Тема 3.3. Определение систем поддержки принятия решений Тема 3.4. Разработка систем поддержки принятия решенийМодуль 4. Мягкие вычисления Тема 4.1. Нечеткое моделирование Тема 4.2. Искусственные нейронные сети Тема 4.3. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование Тема 4.4. Гибридные системыМодуль 5. Инженерия знаний Тема 4.1. Методы извлечения и представления знаний Тема 4.2. Онтологии предметных областей. Разработка и применение онтологий. Тема 4.3. Семантический Веб. Семантические методы представления, поиска и извлечения информации в Интернете. ^ Аннотация учебной программы дисциплины «Методы оптимизации»Основной целью курса является ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение численных методов решения классических экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития методов оптимизации. В целом материал курса ориентирован на умение правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: Дать студентам представление об областях применения математического программирования и, в частности, линейного, выпуклого и нелинейного программирования. Помочь им в изучении симплекс – метода, двойственного симплекс – метода, метода возможных направлений, метода Ньютона, градиентных методов, методов штрафов, метода отсечении Гомори, методов нулевого порядка, метода ветвей и границ, декомпозиции Бендерса, метода Келли. Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла М1 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА» Научить правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод её решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы. Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математический анализ», "Алгебра и геометрия", «Математическая логика», «Дискретная математика». Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций: ОК-1, ОК-2, ОК-4 ПК-1, ПК-5, ПК-6 В результате изучения дисциплины студент должен:Знать: - элементы теории сложности для анализа задач математического программирования: линейного, выпуклого, квадратичного и двухуровневого программирования; - основы теории многогранных множеств; - базовые понятия, основные определения теории экстремальных задач и численные методы решения;- современнные подходы к решению задач линейного и выпуклого программированияУметь: - правильно классифицировать прикладную задачу в терминах математического программирования; - выбирать подходящий метод решения задачи и анализировать скорость его сходимости; - профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения задач линейного и выпуклого программирования;Владеть навыками: - классическими методами решения задач математического программирования: методом Ньютона, градиентными методами, методом штрафов, симплекс-методом, методом ветвей и границ; - методами синтеза алгоритмов решения новых классов задач. Основные разделы курса: Элементы алгоритмической теории экстремальных задач Классификация задач математического программирования Необходимые и достаточные условия оптимальности Элементы лагранжевой теории двойственности Линейное программирование. Численные методы Выпуклое программирование. Численные методы Нелинейное программирование. Численные методы Целочисленное линейное программирование. Численные методыЛабораторный практикум заключается в приобретении навыков моделирования сложных технико – экономических проблем в виде экстремальных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов.^ Аннотация учебной программы дисциплины «Теория принятия решений»Основной целью курса является ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение алгоритмов решения дискретных экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития теории принятия решений. В целом материал курса ориентирован на умение правильно сформулировать оптимизационную задачу, классифицировать её, определить вычислительную сложность задачи и выбрать или разработать наиболее подходящий метод решения, реализовать его в виде алгоритма и программы. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: Дать студентам представление о классах задачах, которыми занимается теория принятия решений (исследование операций), способах моделирования дискретных задач, точных и приближенных методах решения, оценки качества и вычислительной сложности алгоритмов. Помочь студентам в математическом моделировании задач смешанного целочисленного программирования, задач размещения, календарного планирования, упаковки, задач о рюкзаке, в изучении эвристических алгоритмов: имитации отжига, локальном поиске, алгоритме муравьиных колоний, генетическом алгоритме, в изучении точных методов: ветвей и границ, динамического программирования. Дисциплина входит в вариативную часть общенаучного цикла М1 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА» Научить строить математические модели сложных производственно-экономических процессов, правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов, включая возможности современных пакетов типа GAMS. Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математическая логика», «Дискретная математика», « Теория алгоритмов» и «Методы оптимизации». Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций: ОК-1, ОК-2, ОК-4 ПК-1, ПК-5, ПК-6 В результате изучения дисциплины студент должен:Знать - элементы теории сложности для анализа NP-трудных задач; - основы теории алгоритмов комбинаторной оптимизации и вычислительную сложность; - базовые понятия и определения, математические модели классических задач исследования операций численные методы и подходы к их решению; - современные подходы к решению актуальных задач в области теории принятия решений;Уметь - правильно формулировать прикладную задачу в виде математической модели; - выбирать подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов и программ; - профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения дискретных оптимизационных задач (GAMS, CPLEX и др.);Владеть - общими численными методами решения задач дискретной оптимизации; - теорией алгоритмов решения задач размещения, составления расписаний, календарного планирования, теорией игр, раскроя и упаковки, маршрутизации^ Основные разделы курса: Предмет и метод теории принятия решений. Математические модели. Экстремальные задачи. Системы поддержки принятия решений. Классификация задач математического программирования. Метод динамического программирования. Задачи о рюкзаке. Задачи раскроя и упаковки. Модели календарного планирования. Задачи маршрутизации. Задачи о покрытии. Игровые задачи размещения. Задачи двухуровневого программирования и равновесия Штаккельберга. Приближенные алгоритмы с оценками. Аппроксимационные схемы. Эвристики: алгоритмы локального, алгоритм локального поиска с чередующимися окрестностями, генетический алгоритм, алгоритм имитации отжига, алгоритм муравьиных колоний. Классификация задач теории расписаний. Задачи на одной машине. Алгоритм Лаулера. Перестановочный прием. Задачи на параллельных машинах. Теория матричных игр. Чистые и смешанные стратегии. Теорема Фон-Неймана. Дилемма о заключенных. Вычислительная сложность задач. Основные классы вычислительной сложности. Теория матроидов. Пересечение матроидов. Семинарские занятия включают практикум по приобретению навыков моделирования сложных производственно-экономических проблем в виде оптимизационных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов.^ Аннотация программы учебной дисциплины «Анализ алгоритмов»Целью дисциплины является систематизация знаний об основных алгоритмах на стандартных структурах данных; изучение основных методов дизайна, представления и доказательства алгоритмов; ознакомление с основами теории сложности алгоритмов и классов сложности.^ Задачами дисциплины являются: систематизация знаний по алгоритмам и их сложности;.предоставление и верификация шаблонов для проектирования алгоритмов. Дисциплина входит в вариативную часть общенаучного цикла М1 (дисциплины по выбору студента) образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов: использует основные законы естественно-научных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);Дисциплины, последующие по учебному плану: Итоговая государственная аттестацияИзучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:Общекультурные компетенции (ОК) Способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1); Способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);^ Профессиональные компетенции: применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1); способен разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и прикладных задач (ПК-2); Способность формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);В результате освоения дисциплины студент должен:знать -основные алгоритмы работы со стандартными структурами данных,-основные методы дизайна алгоритмов,-основы теории оценки сложности алгоритмов; -общую концепцию эффективности, документированности и корректности алгоритмауметь -оценивать эффективность проектируемых алгоритмов,-обосновывать корректность проектируемых алгоритмов,владеть-основами теории доказательства корректности алгоритмов,- основными методами дизайна алгоритмов к конкретным задачам,-навыком документирования разработанных алгоритмов.^ Тематический план курса а)Теоретические занятияТема 1. Искусство представления и доказательства корректности алгоритмов. Псевдокод – человеко-ориентированный подход к представлению и анализу алгоритмов. Методы доказательства корректности и завершаемости алгоритмов. Примеры представления, анализа и доказательства простых алгоритмов. Машина с произвольным доступом к памяти – базовая модель для описания и анализа алгоритмов. Понятие асимптотической (временной) сложности алгоритмов. Примеры оценки асимптотической сложности. Тема 2. Методы проектирования алгоритмов. Вспомогательные алгоритмы: алгоритмы поиска, сортировки (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием), умножение матриц (алгоритм Штрассена) . Метод отката: общее понятие, итеративная форма (ее обоснование), рекурсивная форма, примеры применения. Метод ветвей и границ: общее понятие, общая форма (ее обоснование), примеры применения. Динамическое программирование: общее понятие, общая форма (ее обоснование) и примеры применения. Другие методы проектирования алгоритмов (сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй, жадные алгоритмы). Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления. Понятие недетерминированного/альтернирующего алгоритма, временной сложности недетерминированных/альтернирующих вычислений. Детерминированное моделирование альтернирующих и недетерминированных вычислений, связь соответствующих классов сложности. Понятия класса сложности по времени, определение классов P и NP, проблема P=NP. NP-полнота проблемы булевской выполнимости. 11. Примеры NP-полных проблем: изоморфное вложение графов, проблема клики, существования Гамильтонова цикла (с доказательством). б)Практические занятияТема 2. Методы проектирования алгоритмов. Упражнения на алгоритмы сортировки и поиска (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием). Упражнения на матричные алгоритмы: алгоритм Штрассена умножения матриц, обращение матриц, решение систем линейных уравнений. Решение алгоритмических задач на применение метод отката: обходы конем, поиск в лабиринте, гамильтов цикл. Решение алгоритмических задач на применение метода ветвей и границ: наибольшее паросочетание, остовное дерево, гамильтов цикл. Решение алгоритмических задач на применение динамического программирования: кратчайшие пути, решение конечных игр. Решение алгоритмических задач на применение разных методов проектирования алгоритмов (в том числе сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй и жадные алгоритмы). Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления. Упражнения на составление недетерминированных алгоритмов. Упражнения на доказательство NP-полноты. Упражнения на доказательство NP-полноты. (Продолжение.) Упражнения на составление альтернирующих алгоритмов. ^ Аннотация программы учебной дисциплины «Основания и обоснования информатики»Целью дисциплины является систематизация знаний о базисных понятиях информатики в их взаимной согласованности и особенностях применения в различных технологиях разработки программ; представление информатики в целом, в её конструктивном (проектном и программном), научном и гуманитарном аспекте;^ Задачами дисциплины являются: определить основания информатики — взаимосогласованную систему категорий и базисных понятий, их свойств и отношений между ними; представить основные положения теории деятельности для анализа и обоснования базисных категорий информатики, методов и средств, применяемых для разработки аппаратных и программных комплексов и систем; рассмотреть теоретико-деятельностное обоснование информатики в разных аспектах построения аппаратных и программных и систем и их приложений — технологическом, инструментальном, управленческом, организационном, внедренческом.Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла М2 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»Требования к первоначальному уровню подготовки обучающихся для успешного освоения дисциплины:Уровень «знать»: основные парадигмы программирования (императивное, фукнциональное, логическое и объектно-ориентированное программирование);^ примеры успешного применения различных парадигм программирования при решении конкретных задач. Уровень «уметь»: выбрать парадигму программирования в зависимости от уровня изученности класса решаемых задач и модели жизненного цикла разрабатываемой информационной системы.Дисциплины, последующие по учебному плану: Научно-методический практикум; Итоговая государственная аттестацияИзучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:Общекультурные компетенции: Способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1); Способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2); Способность свободно пользоваться русским и иностранным языками, как средством делового общения (ОК-3); Способен осваивать новые методы и технологии, опираясь на знания фундаментальных основ становления информатики в ее историческом развитии (ОК10).^ Профессиональные компетенции: Способность применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);Способность разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и прикладных задач (ПК-2).В результате освоения дисциплины студент должен Знать концепции теории деятельности и идеях, на которых основано многообразие средств и современных технологий создания программ; проблемы, решаемые при организации жизненного цикла программы; систему взаимосогласованных базисных понятий и категорий информатики их взаимосвязи и основные характеристики; характеристики программно-аппаратных комплексов и систем как объектов и субъектов деятельности; основные подходы к организации процесса разработки программно-аппаратных комплексов и систем;Уметь сделать сравнительный анализ и методологически обосновать выбор средств разработки для программ разных типов; определить условия и ограничения применимости различных технологий и методов в зависимости от специфики проблемной области.Владеть типовыми методологиями, технологиями и инструментами, применяемыми для разработки программ; методами обеспечения качества результата труда; методами обеспечения качества и развития процесса разработки программ.Содержание разделов и тем курсаРаздел 1 Краткий исторический обзор Методологические замечания, Историчность, Конструктивность Внешние спецификации и внутренние описания, Важность понятия «Граница», разрывы определимости, Категории элементарности и дополнительности Мировые информационные ресурсы: Языки, Тексты, Образы, Компьютеры, Программы, Базы данных и знаний, Сеть Различные миры в Реальном Мiре, содержащем Среды, Вещи и Существа: Субъекты среди существ, Внутренний мир Субъекта, Действительный мир, Знаковый мир и Объекты Краткая история Вычислительного дела Смена парадигм по десятилетним периодам ХХ векаРаздел 2 Основные конструкции Структура и функции Компьютера, Отход от принципов фон-Неймана в ходе развития вычислительной техники Действия и данные, составные действия — подпрограммы Уровни представления программ, Языки и исходные тексты, Статика и динамика, стадия трансформаций и стадия исполнения Интерпретация и трансляция, Смешанные вычисления и исполнение, Оптимизация Двойной смысл функциональности: описание функций и задание функцио- нирования, Общее понятие свёртки, различие способов передачи параметров. Фундаментальное значение понятия «Информационная замкнутость» — гарантии отсутствия побочных эффектов при функционировании Переходы между уровнями сверток, Языковое обеспечение и типология сверток: Макросы, Подпрограммы, Объекты, Доступы, ВиртМашины Раздел 3 Структуры Исполнения Исполнение действий, операционные обстановки высокого уровня (ООВУ) Согласованности в ООВУ, Совмещение нескольких ООВУ в одну Активные и Пассивные компоненты обстановки: Исполнитель и сигналы, Рабочая область с подобластями Входов и Выходов, Перечни Объектов и протоколов, Программный фрагмент Программные фрагменты и их строение, Предписания, их типология, Атрибуты предписаний: Оценка, значения (аргументы и результат), эффект, цель и смысл Замкнутость ООВУ, Частные разновидности обстановок Конкретная деятельность — Единичное исполнение программного фрагмента в заданной замкнутой обстановке Преобразователи, их разновидности: Функции, Автоматы, Объекты и т.д. Значения, Однократность и уникальность Значений, Внутреннее информационное время Единичного исполнения. Многомерность внутренних временРаздел 4 Объектные понятия Объектная парадигма: Объектно-ориентированные языки и Объектно-организованные системы Способы описания, Классы и наследование, полиморфизм. Объекты, типы Объектов, инкапсуляция Основные свойства Объектов — пассивность и замкнутость, Простые и составные Объекты, конфигурации Объектов Работа с составными Объектами, подОбъекты, доступы, навигация Соотношения Имя – Тип – Объект, Полиформизм Логическое строение Объекта: домен, методы, интерфейс Размещение Объектов в подпространствах, статус Объектности, Внутреннее подпространство Объектов, Соотнесение Значений и Состояний Объектов, Реализация Функций и Значений Объектами Конфигурации Объектов, навигационные типы Типы данных и их эволюция, Типы значений и типы Объектов Отдельные и связанные конфигурации Объектов, наведенная активность Общее понятие доступа: обобщение обозначения, именования, указателя, функции расстановки и т.п. Доступы как значения. Держатели доступа Реализация подпространств Объектами и конфигурациямиРаздел 5 Субъектные понятия Субъект, Строение Субъекта Активность и активаторы: Тик-так, Процессор, Креатор (создать и исполнить) Отсутствие активности в Знаковом мире Объективируемое представление Субъектов, Состояние Субъекта Взаимодействие Объектов и/или Субъектов, Протоколы, их классификация и реализация, Объективизация Субъектов в протоколах, Прерывания, Многоуровневость протокола и восстановление взаимодействия Элементарность Значений, Протоколы реализации передач Значения Реализация Объектов Субъектами, Субъекты реализуются Субъектами. ВиртМашины, как реализация Субъектов-исполнителей для ООВУ.Раздел 6 Проектирование и Программирование Три «Священные коровы» информатики, Граница применимости Программирования Приложение Базисных категорий Системного анализа, Проектирования и Программирования в требуемой области применения: Создание системы Объектов для требуемой области применения Организация структуры подпространств размещения: Объектов, Имен, Конфигураций, ВиртМашин Создание Виртуальных Машин, структуры управления и системы команд для свертки характеристических операций области применения Создание системы Протоколов взаимодействия Объектов как ассемблерных программ ВиртМашин в области применения Представление различных стилей программирования (Императивного, Функционального, Событийного, ООП и т.д.) через описанную систему Базисных категорий и понятий Раздел 7 Теоретико-деятельностные структуры Работы Московского Методологического Кружка по созданию Теории Деятельности (50-е – 90-е годы ХХ века) Структуры Деятельности, её компоненты, способы описания Содержательно-генетическая логика, Двуслойность атрибутивного знания, Многослойность Знакового Мира Естественное и Искусственное, Связи состояний и причинность, не наследуемость благоприобретенных свойств Метод восхождения от абстрактного к конкретному Воспроизводство Деятельности — «Клеточка целостности», необходимость Субъектного участия в Объективированном описании ДействительностиРаздел 8 Гуманитарная информатика Человеческие и человеко-машинные взаимодействия, Программно-аппаратные системы и человек — равноправные Субъекты, партнеры при взаимодействии Гуманитарные приложения информатики (примеры): Электронная подготовка изданий Образовательная информатика Порождение и понимание текстов в деятельности. Смыслы и содержаниеРаздел 9 Взаимодействия Субъектов Задачи и методы управления, анализ управленческих функций Мульти-Структуры организованностей, Ролевые места, ограничивающие протоколы Примеры протоколов различного уровня жесткости: от Программного фрагмента через Партитуру, Роль и Сценарий до художественного Текста Информационно-деятельностная структура Мiра — система Взаимодействия миров: Внутреннего, действительного и знакового Деятельность (в общем смысле) — как «клей» цивилизацииРаздел 10 Общесистемные структуры Понимание, рефлексия, мышление, пополнение культуры Теоретико-деятельностное описание систем Определение категории системы. Уровни системы: структуры, функционирование, процессы, организованности и морфология Системный анализ, структура функционирования, проектирование, определение сетки организованностей, морфология материала, а затем программирование — этапы Пути создания современных сверхсложных информационных систем Организация взаимодействия Субъектов — Субъектно-организованные системы, — проблематика современной Информатики Мыследеятельность и коллективная деятельность, СМД-методология, Оргдеятельностные игры^ Аннотация программы учебной дисциплины «Английский язык»Цель дисциплины - развития у обучаемых общеязыковых и профессионально-ориентированных лингвокоммуникативных навыков, а также умений и навыков письменного перевыражения иностранного текста на русском языке в виде полноценного письменного перевода или устного резюме заданного объема.^ Задачами дисциплины являются: совершенствование навыков и умений чтения, говорения, письма и перевода, аудирования; овладение лексическим запасом, обеспечивающим эффективную иноязычную коммуникацию в рамках профессиональной деятельности, ознакомление с основами культуры делового общения и ведения профессиональной документации на иностранном языкеДанная дисциплина относится к циклу общенаучных дисциплин М1 (вариативная часть, дисциплины по выбору студента) образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов: владеет одним из иностранных языков на уровне не ниже разговорного (ОК-4); в следующем объеме:Уровень «знать»: основные грамматические явления, характерные для английского языка; лексический минимум в объеме 3000-4000 единиц общего и терминологического характера; о роли невербального общения (нормах и правилах поведения в инокультурной среде) в бытовой и профессиональной сферах;Уровень «уметь»: читать и понимать аутентичные статьи общего характера из журналов, газет и других источников; читать и понимать аутентичные статьи по специальности с целью общего понимания текста либо с целью извлечения необходимой информации; выразить свою точку зрения по вопросам, обсуждаемым в прочитанных статьях, приводя соответствующие пояснения и аргументы; понимать на слух аутентичные сообщения, беседы и интервью с целью извлечения информации; делать аннотации (abstract), рефераты (summary), презентации и отчеты по соответствующим темам и письменным продуктам; составить деловые письма и резюме;^ Уровень «владеть» элементами стилевой организации письменного научного текста, делового текста (деловая переписка, резюме), «личного» непрофессионального текста (личная переписка); общекультурных явлениях и национальных особенностях организации обыденной жизни, науки, обучения в США и в Великобритании; правилами речевого общения в бытовой и профессиональной сферах;Дисциплины, последующие по учебному плану: Научно-методический практикум Научно-исследовательская работа Итоговая государственная аттестация В результате освоения дисциплины студент должен:Знать лексический минимум в объеме 4000 учебных лексических единиц общего и терминологического характера (с учетом магистерского «списка» Masters’ Word List); основные грамматические явления, характерные для профессиональной устной и письменной речи; основные правила письменного перевода текстов научного и делового стиля на основе приемов перевыражения; правила речевого бытового и профессионального этикета.Уметь выразить свою точку зрения по актуальному вопросу, приводя необходимые пояснения и аргументы на иностранном языке; объяснить на иностранном языке суть проблемы и указать противоположной стороне в ходе дискуссии на преимущества и недостатки той или иной позиции; участвовать в диалоге на профессиональные темы с носителями изучаемого языка, не создавая препятствий языково