2024-2025_b350304_o_1_IA ИТМО_plx_Хранение и обработка данных_Инновационные агротехнологии

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования

«Бурятская государственная сельскохозяйственная академия имени В.Р. Филиппова»

Агрономический Факультет

«УТВЕРЖДЕНО»

Декан

Агрономический факультет

уч. ст., уч. зв.

Манханов А.Д.

подпись

г.

«СОГЛАСОВАНО»

Заведующий выпускающей кафедрой

Общее земледелие

уч. ст., уч. зв.

Соболев В.А.

подпись

г.

Рабочая программа

Направление 35.03.04 Агрономия

направленность (профиль) Инновационные агротехнологии

Дисциплины (модуля)

Б1.О.06.02 Хранение и обработка данных

Информатика и информационные технологии в экономике

Квалификация

бакалавр

Форма обучения

очная

Форма промежуточной аттестации

Зачет

Объём дисциплины в З.Е.

Продолжительность в часах/неделях

108/ 0

Статус дисциплины

в учебном плане

относится к обязательной части блока 1 "Дисциплины" ОПОП

является дисциплиной обязательной для изучения

Обеспечивающая преподвание

дисциплины кафедра

Улан-Удэ, 20__г.

Распределение часов дисциплины

Курс 1

Семестр 2

Количество часов

Итого

Вид занятий

УП

Лекционные занятия

Практические занятия

Контактная работа

Сам. работа

Итого

108

Программу составил(и):

к.ф. - м.н., Высшее образование – специалитет, Математика и физика, преподаватель математики и физики средней школы, профессиональная переподготовка «Информатика, вычислительная техника и компьютерные технологии» Садуев Нима Батодоржиевич _________________

Хранение и обработка данных

Программа дисциплины

разработана в соответствии с ФГОС ВО:

- Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 35.03.04 Агрономия (приказ Минобрнауки России от 26.07.2017 г. № 699);

- 13.017. Профессиональный стандарт "АГРОНОМ", утверждённый приказом Министерства труда и социальной защиты Российско Федерации от 20 сентября 2021 г. N 644н (зарегистрирован Министерством юстиции Российской Федерации 20 октября 2021 г., регистрационный N 65482);

b350304_o_1_IA ИТМО.plx

составлена на основании учебного плана:

утвержденного Ученым советом вуза от 26.06.2024 протокол № 12 .

Протокол от __ __________ 20__ г. № __

Зав. кафедрой Соболев В.А.

Общее земледелие

Программа одобрена на заседании кафедры

Председатель методической комиссии «Агрономический факультет»

Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании методической комиссии «Агрономический факультет» от «__» _______________ 20__г., протокол №___

уч. ст., уч. зв.

подпись

И.О. Фамилия

подпись

№

п/п

Учебный год

Одобрено

на заседании кафедры

Утверждаю

Заведующий кафедрой

Садуев Н.Б.

протокол

Дата

Подпись

Дата

20__/20__ г.г.

№____

«__»__20__г.

20__/20__ г.г.

№____

«__»__20__г.

20__/20__ г.г.

№____

«__»__20__г.

20__/20__ г.г.

№____

«__»__20__г.

20__/20__ г.г.

№____

«__»__20__г.

подпись

И.О. Фамилия

Внешний эксперт

(представитель работодателя)

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Цели: Освоение основных принципов хранения, анализа и обработки данных в контексте аграрной отрасли для обеспечения эффективного управления агропроизводственными процессами с использованием современных информационных технологий.

Задачи: Формирование теоретических знаний о методах и инструментах хранения и обработки данных.

Развитие практических навыков работы с программными средствами для анализа данных в области агрономии.

Овладение компетенциями по применению цифровых технологий для решения профессиональных задач.

Подготовка студентов к самостоятельной работе с большими данными в условиях агробизнеса.

ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ И МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Блок.Часть

Б1.О

ОПК-7: Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности

Требования к предварительной подготовке обучающегося:

Введение в цифровую культуру

1 семестр

Дисциплины (модули) и практики, для которых освоение данной практики необходимо как предшествующее:

Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

8 семестр

Производственная практика

6 семестр

технологическая практика

6 семестр

Основы сетевых технологий

5 семестр

Методы искусственного интеллекта

5 семестр

Преддипломная практика

8 семестр

Точное земледелие

5 семестр

Прикладная статистика

3 семестр

Машинное обучение

4 семестр

ОПИСАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ, КРИТЕРИЕВ И ШКАЛ ОЦЕНИВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В РАМКАХ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

КОД И НАЗВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИИ

ОПК-7: Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности;

Знать и понимать Основы организации баз данных и их типы.

Методы сбора, хранения и анализа данных.

Инструменты цифровой обработки информации в агрономии.

Принципы использования больших данных для принятия решений.:

Знание основных терминов и понятий в области информационных технологий.

Уровень 1

Осознание важности использования ИТ для повышения эффективности профессиональной деятельности.

Уровень 2

Понимание принципов организации баз данных и управления данными.

Уровень 3

Глубокое понимание современных технологий хранения, обработки и анализа данных.

Уровень 4

Уметь делать (действовать) Выбирать подходящие инструменты для хранения и обработки данных.

Создавать базы данных для учета агропроизводственных показателей.

Анализировать данные с использованием специализированного программного обеспечения.

Интерпретировать результаты анализа данных для оптимизации агротехнологических процессов.:

Способность выполнять простые операции с файлами, документами и программами.

Уровень 1

Умение работать с офисными приложениями (Excel, Word, PowerPoint) для создания документов, таблиц и презентаций.

Уровень 2

Способность применять базовые инструменты обработки данных (например, SQL, электронные таблицы) для решения конкретных задач.

Уровень 3

Способность разрабатывать комплексные решения на основе ИТ для оптимизации агропроизводственных процессов.

Уровень 4

Владеть навыками (иметь навыки) Работа с электронными таблицами и базами данных.

Применение статистических методов для анализа данных.

Создание графических и табличных представлений данных.

Разработка рекомендаций на основе полученной информации.:

Понимание базовых принципов работы компьютерных систем и программного обеспечения.

Уровень 1

Навыки поиска и анализа информации из открытых источников.

Уровень 2

Навыки визуализации данных с использованием специализированных программ.

Уровень 3

Владение продвинутыми инструментами анализа данных (например, Python, R, Power BI).

Уровень 4

Уровни сформированности компетенций

Оценка «хорошо» - уровень 3

Оценка «отлично» - уровень 4

Оценка «неудовлетворительно» - уровень 1

Оценка «удовлетворительно» - уровень 2

Оценки формирования компентенций

средний

высокий

компетенция не сформирована

минимальный

Характеристика сформированности компетенции

Сформированность компетенции в целом соответствует требованиям. Имеющихся знаний, умений, навыков и мотивации в целом достаточно для решения стандартных практических (профессиональных) задач

Сформированность компетенции полностью соответствует требованиям. Имеющихся знаний, умений, навыков и мотивации в полной мере достаточно для решения сложных практических (профессиональных) задач

Компетенция в полной мере не сформирована. Имеющихся знаний, умений и навыков недостаточно для решения практических (профессиональных) задач

Сформированность компетенции соответствует минимальным требованиям. Имеющихся знаний, умений, навыков в целом достаточно для решения практических (профессиональных) задач

КОД И НАЗВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИИ

ПЦК-1: Способен применять цифровые технологии для управления процессами и данными в отрасли;

Знать и понимать Основы организации баз данных и их типы.

Методы сбора, хранения и анализа данных.

Инструменты цифровой обработки информации в агрономии.

Принципы использования больших данных для принятия решений.:

Знание основных цифровых инструментов, используемых в аграрной отрасли.

Уровень 1

Умение создавать базы данных для учета агропроизводственных показателей.

Уровень 2

Владение методами сбора, хранения и анализа больших данных в агробизнесе.

Уровень 3

Глубокое понимание цифровых технологий и их применения в аграрном секторе.

Уровень 4

Уметь делать (действовать) Выбирать подходящие инструменты для хранения и обработки данных.

Создавать базы данных для учета агропроизводственных показателей.

Анализировать данные с использованием специализированного программного обеспечения.

Интерпретировать результаты анализа данных для оптимизации агротехнологических процессов.:

Понимание роли данных в управлении агротехнологическими процессами.

Уровень 1

Способность анализировать данные с использованием стандартных программных средств (Excel, Google Sheets).

Уровень 2

Способность использовать специализированное программное обеспечение для моделирования агротехнологических процессов.

Уровень 3

Способность разрабатывать и внедрять инновационные решения для автоматизации процессов.

Уровень 4

Владеть навыками (иметь навыки) Работа с электронными таблицами и базами данных.

Применение статистических методов для анализа данных.

Создание графических и табличных представлений данных.

Разработка рекомендаций на основе полученной информации.:

Способность выполнять простые операции с цифровыми устройствами (например, работа с датчиками или GPS).

Уровень 1

Навыки подготовки отчетов на основе полученной информации.

Уровень 2

Навыки визуализации данных для принятия управленческих решений.

Уровень 3

Владение передовыми инструментами анализа данных (например, машинное обучение, IoT) для прогнозирования результатов агропроизводства

Уровень 4

Уровни сформированности компетенций

Оценка «хорошо» - уровень 3

Оценка «отлично» - уровень 4

Оценка «неудовлетворительно» - уровень 1

Оценка «удовлетворительно» - уровень 2

Оценки формирования компентенций

средний

высокий

компетенция не сформирована

минимальный

Характеристика сформированности компетенции

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Код занятия

Наименование разделов (этапов) и тем

Семестр

Часов

Компетенции

Интеракт.

Примечание (используемые интерактивные формы,

форма текущего контроля успеваемости)

Вид

работ

Раздел 1. Основы хранения и обработки данных

1.1

Введение в хранение и обработку данных. Концепция больших данных в агрономии

Лек

1.2

Типы данных в агропроизводстве. Структурированные и неструктурированные данные

Лек

1.3

Базы данных: понятие, классификация, организация

Лек

1.4

SQL: язык запросов для работы с базами данных

Лек

1.5

Современные системы управления базами данных (СУБД)

Лек

1.6

Организация базы данных для учета урожайности культур

Пр

1.7

Создание запросов в SQL для получения необходимой информации

Пр

1.8

Работа с системой управления базами данных (MySQL, PostgreSQL)

Пр

1.9

Основные концепции больших данных и их применение в агробизнесе.

Ср

1.10

Архитектура баз данных: реляционные и нереляционные модели.

Ср

1.11

SQL-запросы: основные операторы и их использование.

Ср

1.12

Современные системы управления базами данных (MySQL, PostgreSQL, MongoDB).

Ср

Раздел 2. Методы и инструменты обработки данных

2.1

Методы сбора данных в агрономии

Лек

2.2

Обработка данных: основные этапы и методы

Лек

2.3

Визуализация данных: инструменты и практики

Лек

2.4

Применение больших данных в агробизнесе

Лек

2.5

Сбор и предварительная обработка данных о погодных условиях

Пр

2.6

Анализ данных о плодородии почв с использованием Excel или Google Sheets

Пр

2.7

Визуализация данных о развитии растений (графики, диаграммы)

Пр

2.8

Создание отчетов на основе данных об урожайности

Пр

2.9

Применение статистических методов для анализа данных в агрономии

Пр

2.10

Реализация проекта по анализу данных для оптимизации агротехнологического процесса

Пр

2.11

Методы сбора данных в аграрной отрасли: датчики, спутники, дроны.

Ср

2.12

Предварительная обработка данных: удаление пропусков, преобразование форматов.

Ср

2.13

Визуализация данных: инструменты и методы представления информации.

Ср

2.14

Применение статистических методов для анализа данных в агрономии.

Ср

2.15

Использование Python для обработки данных (библиотеки pandas, matplotlib).

Ср

ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И РЕСУРСОВ СЕТИ "ИНТЕРНЕТ", НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная литература

Мартишин С.А., Симонов В.Л., Храпченко М.В. Базы данных. Практическое применение СУБД SQL- и NoSOL-типа для применения проектирования информационных систем [Электронный ресурс]:Учебное пособие. - Москва: Издательский Дом "ФОРУМ", 2020. - 368 – Режим доступа: https://znanium.com/catalog/document?id=362824

Л1.1

Номер аудитории

Назначение

Оборудование и ПО

Адрес

МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

352

Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа (352)

68 посадочных мест, рабочее место преподавателя, оснащенные учебной мебелью, магнитная доска, интерактивная доска, беспроводной доступ к интернету, стенды. Список ПО: Антивирус Kaspersky; система Антиплагиат; Microsoft Office ProPlus 2016; Microsoft OfficeStd 2016; Microsoft Windows Vista Business Russian Upgrade Academic; Microsoft Office Professional Plus 2007; LibreOffice; Adobe Reader DC; VLC Media Player.

670024, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Пушкина, д.№8 , Учебный корпус

536

Учебная лаборатория (536)

9 рабочих мест обучающихся с персональным компьютером с подключением к сети Интернет и доступом в ЭИОС, рабочее место преподавателя, оснащенные учебной мебелью, ПК в с/б (Intel(R) Core(TM) i5-10400 CPU @ 2.90GHz, монитор 23.8“, клавиатура, мышь) - 10 шт., стенды, доска магнитная офисная. Список ПО на компьютерах: Kaspersky Endpoint Security для бизнеса, Microsoft OfficeStd 2016 RUS OLP NL Acdmc.Договор№ ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктовот 9 декабря 2015 года Microsoft OfficeProPlus 2016 RUS OLP NL Acdmc.Договор № ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктов от 9 декабря 2015 года Microsoft Windows Vista Business Russian Upgrade Academic OPEN No Level Государственный контракт№ 25 от 1 апреля 2008 года 1С:Предприятие 8. РМ Управление проектами ПРОФ. Электронная поставка. Сублицензионный договор № УТ-976 о предоставлении прав на использование программ для ЭВМ от 14.11.2022 1С:РМ Управление проектами. Клиентская лицензия на 10 рабочих мест. Электронная поставка. Сублицензионный договор № УТ-976 о предоставлении прав на использование программ для ЭВМ от 14.11.2022. Векторный редактор Inkscape. Графический редактор Gimp. Язык

670024, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Пушкина, д. №8 , Библиотечно-информационный корпус

программирования Python. Язык программирования PascalABC.NET. Язык статистической обработки данных R. GPSS World Student. 3SL Cradle. Геоинформационная система Панорама х64 (ГИС Панорама х64, версия 14, подписка на 3 года). Сублицензионный договор № УТ-976 о предоставлении прав на использование программ для ЭВМ от 14.11.2022. Программа для моделирования бизнес-процессов Bpwin 4.0. Системы программирования Anaconda3(64-bit) Программа моделирования корпоративной архитектуры ОРГ-МАСТЕР

452

Помещение для самостоятельной работы обучающихся, курсового проектирования (выполнения курсовых работ) (452)

9 рабочих мест обучающихся с персональным компьютером с подключением к сети Интернет и доступом в ЭИОС + 6 посадочных мест, рабочее место преподавателя, оснащенные учебной мебелью, ПК в с/б (Amd64 X2 5000, монитор, клавиатура, мышь) - 9 шт., стенды, доска магнитная офисная. Список ПО на компьютерах: Kaspersky Endpoint Security для бизнеса, Microsoft OfficeStd 2016 RUS OLP NL Acdmc.Договор№ ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктов от 9 декабря 2015 года Microsoft OfficeProPlus 2016 RUS OLP NL Acdmc.Договор № ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктов от 9 декабря 2015 года Microsoft Windows Vista Business Russian Upgrade Academic OPEN No Level Государственный контракт№ 25 от 1 апреля 2008 годаВекторный редактор Inkscape. Графический редактор Gimp. Язык программирования Python. Язык программирования PascalABC.NET. Язык статистической обработки данных R. GPSS World Student. Программа для моделирования бизнес-процессов Ramus Educational. Программа моделирования корпоративной архитектуры ОРГ-МАСТЕР Программа для моделирования StarUML Программный комплекс «Компьютерная деловая игра «БИЗНЕС-КУРС: Максимум. Версия 1

670024, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Пушкина, д. №8 , Библиотечно-информационный корпус

ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ ИНТЕРНЕТ И ЛОКАЛЬНЫХ СЕТЕЙ АКАДЕМИИ, НЕОБХОДИММЫХ ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Наименование

Доступ

1. Удаленные электронные сетевые учебные ресурсы временного доступа, сформированные на основании прямых договоров с правообладателями (электронно-библиотечные системы - ЭБС)

3. Электронные учебные и учебно-методические ресурсы, подготовленные в академии:

Электронно-библиотечная система Издательства «Znanium»

http://znanium.ru/

Электронно-библиотечная система Издательства «Лань»

http://e.lanbook.com/

Электронно-библиотечная система Издательства «Юрайт»

http://urait.ru/

1. Базы данных : учебное пособие для обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика» / сост.: Т. Ж. Базаржапова, О. А. Гармаева. - Улан-Удэ : Бурятская государственная сельскохозяйственная академия им. В.Р. Филиппова, 2022. - 84 с. - URL: https://www.iprbookshop.ru/125200.html. - Б. ц. - Текст : электронный.

2. Базы данных : учебное пособие для обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 "Прикладная информатика" / М-во сел. хоз-ва РФ, ФГБОУ ВО БГСХА им. В.Р. Филиппова ; сост.: Т. Ж. Базаржапова [и др.] ; рец. Е. О. Ванзатова. - Улан-Удэ : БГСХА им. В. Р. Филиппова, 2022. - 84 с. : ил. - URL: https://elib.bgsha.ru/sotru/00115.

3. Обработка и анализ больших данных : методические рекомендации для обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 "Прикладная информатика" / М-во сел. хоз-ва РФ, Бурятская ГСХА им. В.Р. Филиппова ; сост.: Н. Б. Садуев, О. А. Гармаева. - Улан-Удэ : ФГОУ ВО БГСХА, 2021. - 49 с. - URL: https://elib.bgsha.ru/sotru/00250.

2. Электронные сетевые ресурсы открытого доступа (профессиональные базы данных, массовые открытые онлайн-курсы и пр.):

Платформа «Открытое образование» (онлайн-курсы по базовым дисциплинам, изучаемым в российских университетах)

https://openedu.ru/course/

Профессиональные базы данных

http://e.lanbook.com/

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ), ВКЛЮЧАЯ ПЕРЕЧЕНЬ ПРОГРАММНОГО ОБСПЕЧЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ

1. Программные продукты, необходимые для освоения учебной дисциплины

Наименование программного продукты (ПП)

Виды учебных занятий и работ, в которых используется данный продукт

Microsoft OfficeStd 2016 RUS OLP NL Acdmc. Договор № ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктов от 9 декабря 2015 года

Microsoft OfficeProPlus 2016 RUS OLP NL Acdmc. Договор № ПП-61/2015 г. О поставке программных продуктов от 9 декабря 2015 года

Microsoft Windows Vista Business Russian Upgrade Academic OPEN No Level Государственный контракт № 25 от 1 апреля 2008 года

Занятия семинарского типа, самостоятельная работа

2. Информационные справочные системы, необходимые для реализации учебного процесса

Информационно-правовой портал «Гарант»

в локальной сети академии

http://www.garant.ru/

Справочно-поисковая система «Консультант Плюс»

http://www.consultant.ru/

3. Специализированные помещения и оборудование, используемые в рамках информатизации учебного процесса

Наименование ЭИОС и доступ

Виды учебных занятий и работ, в которых используется данная система

Доступ

Официальный сайт академии

http://bgsha.ru/

Занятия лекционного типа, семинарского типа, самостоятельная работа

Личный кабинет

http://lk.bgsha.ru/

Занятия лекционного типа, семинарского типа, самостоятельная работа

АС Деканат

в локальной сети академии

Корпоративный портал академии

http:/portal.bgsha.ru/

Занятия лекционного типа, семинарского типа, самостоятельная работа

ИС «Планы»

в локальной сети академии

Портфолио обучающегося

http://lk.bgsha.ru/

Самостоятельная работа

Сайт научной библиотеки

http:/elib.bgsha.ru/

Занятия лекционного типа, семинарского типа, самостоятельная работа

Электронная библиотека БГСХА

http:/elib.bgsha.ru/

Занятия лекционного типа, семинарского типа, самостоятельная работа

4. Информационно-образовательные системы (ЭИОС)

КАДРОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЯ)

ФИО преподавателя

Ученая степень, ученое звание

Уровень образования. Специальность и квалификация в соответствии с дипломом. Профессиальная переподготовка

Садуев Нима Батодоржиевич

Высшее образование – специалитет, Математика и физика, преподаватель математики и физики средней школы, профессиональная переподготовка «Информатика, вычислительная техника и компьютерные технологии»

к.ф. - м.н.доцент

ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) ДЛЯ ИНВАЛИДОВ И ЛИЦ С ОГРАНИЧЕННЫМИМ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗДОРОВЬЯ

Организационно-педагогическое, психолого-педагогическое сопровождение обучающихся инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья осуществляется на основании соответствующей рекомендации в заключении психолого-медико-педагогической комиссии или индивидуальной программе реабилитации инвалида. Академия, по заявлению обучающегося, создает специальные условия для получения высшего образования инвалидами и лицам с ограниченными возможностями здоровья:

- использование специализированных (адаптированных) рабочих программ дисциплин (модулей) и методов обучения и воспитания, включая наличие альтернативной версии официального сайта организации в сети «Интернет» для слабовидящих;

- использование специальных учебников, учебных пособий и других учебно-методических материалов, включая альтернативные форматы печатных материалов (крупный шрифт или аудиофайлы);

- использование специальных технических средств обучения (мультимедийное оборудование, оргтехника и иные средства) коллективного и индивидуального пользования, включая установку

мониторов с возможностью трансляции субтитров, обеспечение надлежащими звуковыми

воспроизведениями информации;

- предоставление услуг ассистента (при необходимости), оказывающего обучающимся необходимую техническую помощь или услуги сурдопереводчиков / тифлосурдопереводчиков;

- проведение групповых и индивидуальных коррекционных занятий для разъяснения отдельных вопросов изучаемой дисциплины (модуля);

- проведение процедуры оценивания результатов обучения возможно с учетом особенностей нозологий (устно, письменно на бумаге, письменно на компьютере, в форме тестирования и т.п.) при использовании доступной формы предоставления заданий оценочных средств и ответов на задания (в печатной форме увеличенным шрифтом, в форме аудиозаписи, в форме электронного документа, задания зачитываются ассистентом, задания предоставляются с использованием сурдоперевода) с

использованием дополнительного времени для подготовки ответа;

- обеспечение беспрепятственного доступа обучающимся в учебные помещения, туалетные и другие помещения организации, а также пребывания в указанных помещениях (наличие пандусов, поручней, расширенных дверных проемов и других приспособлений);

- обеспечение сочетания онлайн и офлайн технологий, а также индивидуальных и коллективных форм работы в учебном процессе, осуществляемом с использованием дистанционных образовательных технологий;

- и другие условия, без которых невозможно или затруднено освоение ОПОП ВО.

В целях реализации ОПОП ВО в академии оборудована безбарьерная среда, учитывающая потребности лиц с нарушением зрения, с нарушениями слуха, с нарушениями опорно-двигательного

аппарата. Территория соответствует условиям беспрепятственного, безопасного и удобного передвижения инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Вход в учебный корпус

оборудован пандусами, стекла входных дверей обозначены специальными знаками для слабовидящих, используется система Брайля. Сотрудники охраны знают порядок действий при прибытии в академию лица с ограниченными возможностями. В академии создана толерантная социокультурная среда, осуществляется необходимое сопровождение образовательного процесса,

при необходимости предоставляется волонтерская помощь обучающимся инвалидам и лицам с ограниченными возможностями здоровья.

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

Текущий контроль (контрольные вопросы по темам лекций и практических занятий)

1. Введение в хранение и обработку данных. Концепция больших данных в агрономии

Что такое большие данные? Какие характеристики определяют большие данные?

Какие виды данных используются в аграрном секторе? Приведите примеры.

Почему важна обработка данных в агробизнесе?

2. Типы данных в агропроизводстве. Структурированные и неструктурированные данные

Какие типы данных существуют? Дайте определение структурированным и неструктурированным данным.

Приведите примеры структурированных данных, используемых в агрономии.

Какие проблемы возникают при работе с неструктурированными данными?

3. Базы данных: понятие, классификация, организация

Что такое база данных? Какую роль она играет в управлении информацией?

Какие основные типы баз данных существуют? Охарактеризуйте их особенности.

Как организовать базу данных для учета урожайности культур?

4. SQL: язык запросов для работы с базами данных

Что такое SQL? Для чего он используется?

Напишите простой запрос на выборку данных из таблицы.

Как создать новую таблицу в базе данных с помощью SQL?

5. Современные системы управления базами данных (СУБД)

Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины (модуля)

Какие популярные СУБД существуют? Чем они отличаются?

Как выбрать подходящую СУБД для решения конкретной задачи?

Приведите пример использования MySQL или PostgreSQL в аграрной отрасли.

6. Методы сбора данных в агрономии

Какие методы сбора данных применяются в современном агробизнесе?

Какие источники данных могут использоваться для мониторинга состояния почв и растений?

Какие устройства или технологии помогают автоматизировать процесс сбора данных?

7. Обработка данных: основные этапы и методы

Какие основные этапы обработки данных можно выделить?

Что такое предварительная обработка данных? Зачем она нужна?

Приведите примеры методов анализа данных, применяемых в агрономии.

8. Визуализация данных: инструменты и практики

Какую роль играет визуализация данных в анализе информации?

Какие инструменты можно использовать для создания графиков и диаграмм?

Приведите примеры эффективных способов представления данных в аграрной отрасли.

9. Применение больших данных в агробизнесе

Какие преимущества дают большие данные в управлении агропроизводством?

Какие задачи можно решить с помощью анализа больших данных в аграрной отрасли?

Приведите пример успешного применения больших данных в реальном проекте.

Практические задания для текущего контроля

Организация базы данных для учета урожайности культур

Создайте базу данных для учета урожайности различных культур на разных участках поля.

Включите следующие параметры: название культуры, площадь участка, урожайность, дата сбора урожая.

Создание запросов в SQL для получения необходимой информации

Напишите SQL-запрос для:

Выборки всех культур с урожайностью выше средней.

Подсчета общего объема урожая для каждого участка.

Работа с системой управления базами данных (MySQL, PostgreSQL)

Создайте таблицу для хранения данных о погодных условиях (температура, осадки, влажность).

Заполните таблицу тестовыми данными.

Напишите запрос для расчета средней температуры за месяц.

Сбор и предварительная обработка данных о погодных условиях

Скачайте данные о погоде за последний год с открытого источника.

Проведите предварительную обработку данных (удаление пропусков, преобразование форматов).

Анализ данных о плодородии почв с использованием Excel или Google Sheets

Проанализируйте данные о содержании питательных веществ в почве разных участков.

Постройте графики зависимости уровня питательных веществ от глубины залегания.

Визуализация данных о развитии растений

Создайте график изменения высоты растений в течение сезона.

Используйте различные типы диаграмм для представления данных.

Создание отчетов на основе данных об урожайности

Подготовьте отчет о производительности полей за год.

Включите сводные таблицы и графики для наглядного представления результатов.

Применение статистических методов для анализа данных в агрономии

Проведите корреляционный анализ между уровнем влажности почвы и урожайностью.

Определите факторы, наиболее сильно влияющие на урожайность.

Реализация проекта по анализу данных для оптимизации агротехнологического процесса

Разработайте проект, направленный на повышение урожайности путем анализа данных.

Представьте результаты в виде презентации.

Промежуточная аттестация (форма: зачет)

Часть 1: Теоретический опрос

Что такое большие данные? Какие характеристики их определяют?

Какие основные этапы обработки данных можно выделить?

Что такое SQL? Для чего он используется?

Какие современные СУБД наиболее популярны? Чем они отличаются?

Какие цифровые технологии применяются в аграрной отрасли для мониторинга состояния почв и растений?

Часть 2: Практическая работа

Задание: Создайте базу данных для учета показателей агропроизводства (например, урожайность, погодные условия, состояние почвы).

Требования:

Создайте таблицы для хранения данных.

Напишите SQL-запросы для анализа данных.

Подготовьте отчет с графиками и диаграммами, представляющими результаты анализа.

Часть 3: Защита проекта

Задание: Разработайте проект по применению цифровых технологий для оптимизации агротехнологического процесса.

Требования:

Опишите проблему, которую вы решаете.

Обоснуйте выбор методов и инструментов.

Представьте результаты анализа данных.

Сделайте выводы и рекомендации.

Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)

Темы для эссе

Роль больших данных в развитии современного агробизнеса

Какие возможности открывают большие данные для аграрной отрасли?

Приведите конкретные примеры их применения.

Цифровизация агропроизводства: вызовы и перспективы

Какие проблемы возникают при внедрении цифровых технологий в сельское хозяйство?

Какие решения могут быть предложены?

Информационные технологии как инструмент повышения эффективности агрономической деятельности

Какие IT-инструменты наиболее востребованы в аграрном секторе?

Как они влияют на производительность труда?

Системы управления базами данных в агробизнесе: сравнительный анализ

Рассмотрите преимущества и недостатки различных СУБД (MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server).

Для каких задач лучше подходит каждая из них?

Влияние анализа данных на принятие решений в аграрной отрасли

Какие типы данных важны для агронома?

Как анализ данных помогает принимать более обоснованные решения?

Применение машинного обучения в аграрной отрасли

Что такое машинное обучение?

Как оно может быть использовано для прогнозирования урожайности или мониторинга состояния почв?

Цифровые платформы для управления агротехнологическими процессами

Какие современные платформы существуют для автоматизации агропроизводства?

На какие процессы они направлены?

Экономическая эффективность использования цифровых технологий в агробизнесе

Какие затраты связаны с внедрением IT-решений?

Какую экономическую выгоду они приносят?

Безопасность данных в аграрной отрасли

Какие угрозы существуют при хранении и обработке данных в сельском хозяйстве?

Как обеспечить безопасность информации?

Перспективы развития информационных технологий в аграрном секторе

Какие новые технологии могут появиться в ближайшем будущем?

Как они изменят работу агрономов?

Темы для рефератов

История развития информационных технологий в сельском хозяйстве

Как менялись методы сбора, хранения и обработки данных в аграрной отрасли?

Какие ключевые этапы можно выделить?

Методы анализа данных в агрономии

Рассмотрите основные методы статистического анализа данных.

Приведите примеры их применения в аграрной практике.

Использование дронов для мониторинга полей

Какие задачи могут решаться с помощью беспилотных летательных аппаратов?

Какие преимущества и ограничения имеют дроны в агробизнесе?

Системы точного земледелия: принципы и реализация

Что такое системы точного земледелия?

Какие технологии используются для их реализации?

Визуализация данных в аграрной отрасли

Какие инструменты визуализации наиболее эффективны для представления агроданных?

Приведите примеры успешных проектов.

Интернет вещей (IoT) в сельском хозяйстве

Какие устройства IoT применяются в аграрной отрасли?

Как они помогают оптимизировать процессы?

Блокчейн-технологии в управлении цепочками поставок сельхозпродукции

Что такое блокчейн?

Как он может быть использован для повышения прозрачности цепочек поставок?

Анализ данных о погодных условиях для прогнозирования урожайности

Какие параметры погоды наиболее значимы для прогнозирования урожайности?

Какие модели можно использовать для анализа этих данных?

Цифровые инструменты для планирования агротехнологических операций

Какие программные продукты помогают планировать посевные кампании?

Какие функции они выполняют?

Применение искусственного интеллекта для диагностики болезней растений

Какие алгоритмы ИИ используются для распознавания заболеваний растений?

Какова точность таких систем?

1. Перечень вопросов к зачёту

2. Комплект заданий для практических работ

3. Перечень контрольных вопросов для проведения устных опросов

4. Перечень вопросов для самостоятельного изучения

5. Тестовые задания

6. Кейс-задания

Перечень видов оценочных средств

Критерии оценивания контрольной работы текущего контроля успеваемости обучающихся (рекомендуемое)

Комплект контрольных вопросов для проведения устных опросов

Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)

Примерные критерии оценивания:

– правильность ответа по содержанию задания (учитывается количество и характер ошибок при ответе);

– полнота и глубина ответа (учитывается количество усвоенных фактов, понятий и т.п.);

– сознательность ответа (учитывается понимание излагаемого материала);

– логика изложения материала (учитывается умение строить целостный, последовательный рассказ, грамотно пользоваться специальной терминологией);

– использование дополнительного материала;

– рациональность использования времени, отведенного на задание (не одобряется затянутость выполнения задания, устного ответа во времени, с учетом индивидуальных особенностей обучающихся).

Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)

Примерная шкала оценивания:

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов

«отлично»

Обучающийся полно и аргументировано отвечает по содержанию вопроса (задания); обнаруживает понимание материала, может обосновать свои суждения, применить знания на практике, привести необходимые примеры не только по учебнику, но и самостоятельно составленные; излагает материал последовательно и правильно.

71-85 баллов

«хорошо»

Обучающийся достаточно полно и аргументировано отвечает по содержанию вопроса (задания); обнаруживает понимание материала, может обосновать свои суждения, применить знания на практике, привести необходимые примеры не только по учебнику, но и самостоятельно составленные; излагает материал последовательно. Допускает 1-2 ошибки, исправленные с помощью наводящих вопросов.

56-70 баллов

«удовлетво-рительно»

Обучающийся обнаруживает знание и понимание основных положений данного задания, но излагает материал неполно и допускает неточности в определении понятий или формулировке правил; не умеет достаточно глубоко и доказательно обосновать свои суждения и привести свои примеры; излагает материал непоследовательно и допускает ошибки.

0-55 баллов

«неудовлетворительно»

Обучающийся обнаруживает незнание ответа на соответствующее задание (вопрос), допускает ошибки в формулировке определений и правил, искажающие их смысл, беспорядочно и неуверенно излагает материал. Отмечаются такие недостатки в подготовке обучающегося, которые являются серьезным препятствием к успешному овладению последующим материалом.

Перечень дискуссионных тем

Примерные критерии оценивания:

- теоретический уровень знаний;

- качество ответов на вопросы;

- подкрепление материалов фактическими данными (статистические данные или др.);

- практическая ценность материала;

- способность делать выводы;

- способность отстаивать собственную точку зрения;

- способность ориентироваться в представленном материале;

- степень участия в общей дискуссии.

Критерии оценивания контрольной работы дискуссионных тем и вопросов для круглого стола

(дискуссии, полемики, диспута, дебатов)

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

Примерная шкала оценивания:

86-100 баллов

«отлично»

Обучающийся свободно владеет учебным материалом; проявляет навыки анализа, обобщения, критического осмысления, публичной речи, аргументации, ведения дискуссии и полемики, критического восприятия информации; материал изложен грамотно, в определенной логической последовательности, точно

используется терминология; показано умение иллюстрировать теоретические положения конкретными примерами, применять их в новой ситуации; высказывать свою точку зрения.

71-85 баллов

«хорошо»

Ответ удовлетворяет в основном требованиям на оценку «отлично», но при этом имеет один из недостатков: в усвоении учебного материала допущены небольшие пробелы, не исказившие содержание ответа; допущены один – два недочета в формировании навыков публичной речи, аргументации, ведения дискуссии и полемики, критического восприятия информации.

56-70 баллов

«удовлетво-рительно»

Неполно или непоследовательно раскрыто содержание материала, но показано общее понимание вопроса и продемонстрированы умения, достаточные для дальнейшего усвоения материала; имелись затруднения или допущены ошибки в определении понятий, использовании терминологии, исправленные после нескольких наводящих вопросов. Обучающийся не может применить теорию в новой ситуации.

0-55 баллов

«неудовлетворительно»

Не раскрыто основное содержание учебного материала; обнаружено незнание или непонимание большей или наиболее важной части учебного материала; допущены ошибки в определении понятий, при использовании терминологии, которые не исправлены после нескольких наводящих вопросов; не сформированы умения и навыки публичной речи, аргументации, ведения дискуссии и полемики, критического восприятия информации.

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

Перечень заданий для контрольной работы

Примерные критерии оценивания:

– полнота раскрытия темы;

– правильность формулировки и использования понятий и категорий;

– правильность выполнения заданий/ решения задач;

– аккуратность оформления работы и др.

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы для контрольной работы

(обязательно для дисциплин, где по УП предусмотрена контрольная работа)

86-100 баллов

«отлично»

Полное раскрытие темы, указание точных названий и определений, правильная формулировка понятий и категорий, приведены все необходимые формулы, соответствующая статистика и т.п., все задания выполнены верно (все задачи решены правильно), работа выполнена аккуратно, без помарок.

71-85 баллов

«хорошо»

Недостаточно полное раскрытие темы, одна-две несущественные ошибки в определении понятий и категорий, в формулах, статистических данных и т. п., кардинально не меняющие суть изложения, наличие незначительного количества грамматических и стилистических ошибок, одна-две несущественные погрешности при выполнении заданий или в решениях задач. Работа выполнена аккуратно.

56-70 баллов

«удовлетво-рительно»

Ответ отражает лишь общее направление изложения лекционного материала, наличие более двух несущественных или одной-двух существенных ошибок в определении понятий и категорий, формулах, статистических данных и т. п.; большое количество грамматических и стилистических ошибок, одна-две существенные ошибки при выполнении заданий или в решениях задач. Работа выполнена небрежно.

0-55 баллов

«неудовлетворительно»

Обучающийся демонстрирует слабое понимание программного материала. Тема не раскрыта, более двух существенных ошибок в определении понятий и категорий, в формулах, статистических данных, при выполнении заданий или в решениях задач, наличие грамматических и стилистических ошибок и др.

Примерные критерии оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы для практических (лабораторных) работ

– правильность выполнения задания на практическую/лабораторную работу в соответствии с вариантом;

– степень усвоения теоретического материала по теме практической /лабораторной работы;

– способность продемонстрировать преподавателю навыки работы в инструментальной программной среде, а также применить их к решению типовых задач, отличных от варианта задания;

– качество подготовки отчета по практической / лабораторной работе;

– правильность и полнота ответов на вопросы преподавателя при защите работы

и др.

Примерная шкала оценивания практических занятий (лабораторных работ):

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов

«отлично»

Выполнены все задания практической (лабораторной) работы, обучающийся четко и без ошибок ответил на все контрольные вопросы.

71-85 баллов

«хорошо»

Выполнены все задания практической (лабораторной) работы; обучающийся ответил на все контрольные вопросы с замечаниями.

56-70 баллов

«удовлетво-рительно»

Выполнены все задания практической (лабораторной) работы с замечаниями; обучающийся ответил на все контрольные вопросы с замечаниями.

0-55 баллов

«неудовлетворительно»

Обучающийся не выполнил или выполнил неправильно задания практической (лабораторной) работы; обучающийся ответил на контрольные вопросы с ошибками или не ответил на контрольные вопросы.

Комплект заданий

Примерные критерии оценивания:

В качестве критериев могут быть выбраны, например:

– соответствие срока сдачи работы установленному преподавателем;

– соответствие содержания и оформления работы предъявленным требованиям;

– способность выполнять вычисления;

– умение использовать полученные ранее знания и навыки для решения конкретных задач;

– умение отвечать на вопросы, делать выводы, пользоваться профессиональной и общей лексикой;

– обоснованность решения и соответствие методике (алгоритму) расчетов;

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы для выполнения

расчетно-графической работы, работы на тренажере

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов

«отлично»

Все материалы, расчеты, построения оформлены согласно требованиям и демонстрируют высокий уровень освоения теоретического материала, способность составлять и реализовать алгоритм решения по исходным данным. Вычисления выполнены четко, ответы на вопросы, выводы к работе отражают точку зрения обучающегося на решаемую проблему. Все материалы представлены в установленный срок, не требуют дополнительного времени на завершение.

71-85 баллов

«хорошо»

Все материалы, расчеты, построения оформлены согласно требованиям и демонстрируют достаточно высокий уровень освоения теоретического материала, способность составлять и реализовать алгоритм решения по исходным данным. В работе присутствуют несущественные ошибки при вычислениях и построении чертежей, не влияющие на общий результат работы, при грамотном ответе на большинство поставленных вопросов. Все материалы представлены в установленный срок, не требуют дополнительного времени на завершение.

56-70 баллов

«удовлетво-рительно»

Материалы, расчеты, построения оформлены с ошибками, не в полном объеме, демонстрируют наличие пробелов в освоении теоретического материала, низкий уровень способности составлять и реализовать алгоритм решения по исходным данным. В работе присутствуют ошибки, которые не оказывают существенного влияния на окончательный результат. Работа оформлена неаккуратно, представлена с задержкой и требует дополнительного времени на завершение.

0-55 баллов

«неудовлетворительно»

Демонстрирует низкий/ниже среднего уровень освоения теоретического материала, неспособность составлять и реализовать алгоритм решения по исходным данным. Многие

требования, предъявляемые к заданию, не выполнены. Обучающийся не может ответить на замечания преподавателя, не владеет материалом работы, не в состоянии дать объяснения выводам и теоретическим положениям данной работы. Оформление работы не соответствует требованиям.

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Выполнено 86-100% заданий

71-85 баллов «хорошо»

Выполнено 71-85% заданий

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Выполнено 56-70% заданий

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Выполнено 0-56% заданий

Материалы тестовых заданий

Материалы тестовых заданий следует сгруппировать по темам/разделам изучаемой дисциплины (модуля) в следующем виде:

Тема (темы) / Раздел дисциплины (модуля)

Тестовые задания по данной теме (темам)/Разделу с указанием правильных ответов.

Примерные критерии оценивания:

- отношение правильно выполненных заданий к общему их количеству

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы тестовых заданий

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Демонстрирует очень высокий/высокий уровень знаний, умений, навыков в соответствии с критериями оценивания. Все требования, предъявляемые к заданию, выполнены.

71-85 баллов «хорошо»

Демонстрирует достаточно высокий/выше среднего уровень знаний, умений, навыков в соответствии с критериями оценивания. Все требования, предъявляемые к заданию, выполнены.

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Демонстрирует средний уровень знаний, умений, навыков в соответствии с критериями оценивания. Большинство требований, предъявляемых к заданию, выполнены.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Демонстрирует низкий/ниже среднего уровень знаний, умений, навыков в соответствии с критериями оценивания. Многие требования, предъявляемые к заданию, не выполнены. Нет ответа. Не было попытки решить задачу.

Задачи репродуктивного уровня

Задачи реконструктивного уровня

Задачи творческого уровня

Примерные критерии оценивания:

– полнота знаний теоретического контролируемого материала;

– полнота знаний практического контролируемого материала, демонстрация умений и навыков решения типовых задач, выполнения типовых заданий/упражнений/казусов;

– умение самостоятельно решать проблему/задачу на основе изученных методов, приемов, технологий;

– умение ясно, четко, логично и грамотно излагать собственные размышления, делать умозаключения и выводы;

– полнота и правильность выполнения задания.

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы разноуровневых задач (заданий)

Критерии оценивания контрольной работы темы эссе

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Содержание работы в целом соответствует теме задания. Продемонстрировано знание фактического материала, отсутствуют ошибки. Продемонстрировано уверенное владение понятийно-терминологическим аппаратом дисциплины (уместность употребления, аббревиатуры, толкование и т.д.), отсутствуют ошибки в употреблении терминов.

Показано умелое использование категорий и терминов дисциплины в их ассоциативной взаимосвязи.

Ответ четко структурирован и выстроен в заданной логике. Части ответа логически взаимосвязаны. Отражена логическая структура проблемы (задания): постановка проблемы – аргументация – выводы. Объем ответа укладывается в заданные рамки при сохранении смысла.

Продемонстрировано умение аргументировано излагать собственную точку зрения. Видно уверенное владение освоенным материалом, изложение сопровождено адекватными иллюстрациями (примерами) из практики.

Высокая степень самостоятельности, оригинальность в представлении материала: стилистические обороты, манера изложения, словарный запас. Отсутствуют стилистические и орфографические ошибки в тексте.

Работа выполнена аккуратно, без помарок и исправлений.

Перечень тем эссе/докладов/рефератов/сообщений и т.п.

Примерные критерии оценивания:

– полнота раскрытия темы;

– степень владения понятийно-терминологическим аппаратом дисциплины;

– знание фактического материала, отсутствие фактических ошибок;

– умение логически выстроить материал ответа;

– умение аргументировать предложенные подходы и решения, сделанные выводы;

– степень самостоятельности, грамотности, оригинальности в представлении материала (стилистические обороты, манера изложения, словарный запас, отсутствие или наличие грамматических ошибок);

– выполнение требований к оформлению работы.

Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся).

Примерная шкала оценивания письменных работ:

(рефератов, докладов, сообщений)

71-85 баллов «хорошо»

Содержание ответа в целом соответствует теме задания. Продемонстрировано знание фактического материала, встречаются несущественные фактические ошибки.

Продемонстрировано владение понятийно-терминологическим аппаратом дисциплины (уместность употребления, аббревиатуры, толкование и т.д.), отсутствуют ошибки в употреблении терминов.

Показано умелое использование категорий и терминов дисциплины в их ассоциативной взаимосвязи.

Ответ в достаточной степени структурирован и выстроен в заданной логике без нарушений общего смысла. Части ответа логически взаимосвязаны. Отражена логическая структура проблемы (задания): постановка проблемы – аргументация – выводы. Объем ответа незначительно превышает заданные рамки при сохранении смысла.

Продемонстрировано умение аргументированно излагать собственную точку зрения, но аргументация не всегда убедительна. Изложение лишь отчасти сопровождено адекватными иллюстрациями (примерами) из практики.

Достаточная степень самостоятельности, оригинальность в представлении материала. Встречаются мелкие и не искажающие смысла ошибки в стилистике, стилистические штампы. Есть 1–2 орфографические ошибки.

Работа выполнена аккуратно, без помарок и исправлений.

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Содержание работы в целом соответствует теме задания. Продемонстрировано удовлетворительное знание фактического материала, есть фактические ошибки (25– 30%).

Продемонстрировано достаточное владение понятийно-терминологическим аппаратом дисциплины, есть ошибки в употреблении и трактовке терминов, расшифровке аббревиатур.

Ошибки в использовании категорий и терминов дисциплины в их ассоциативной взаимосвязи.

Ответ плохо структурирован, нарушена заданная логика. Части ответа логически разорваны, нет связок между ними. Ошибки в представлении логической структуры проблемы (задания): постановка проблемы – аргументация – выводы. Объем ответа в существенной степени (на 25–30%) отклоняется от заданных рамок.

Нет собственной точки зрения либо она слабо аргументирована. Примеры, приведенные в ответе в качестве практических иллюстраций, в малой степени соответствуют изложенным теоретическим аспектам.

Текст работы примерно наполовину представляет собой стандартные обороты и фразы из учебника/лекций. Обилие ошибок в стилистике, много стилистических штампов. Есть 3–5 орфографических ошибок.

Работа выполнена не очень аккуратно, встречаются помарки и исправления.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Содержание ответа не соответствует теме задания или соответствует ему в очень малой степени.

Продемонстрировано крайне слабое владение понятийно-терминологическим аппаратом дисциплины (неуместность употребления, неверные аббревиатуры, искаженное толкование и т.д.), присутствуют многочисленные ошибки в употреблении терминов.

Продемонстрировано крайне низкое (отрывочное) знание фактического материала, много фактических ошибок – практически все факты (данные) либо искажены, либо неверны.

Ответ представляет собой сплошной текст без структурирования, нарушена заданная логика. Части ответа не взаимосвязаны логически. Нарушена логическая структура проблемы (задания): постановка проблемы – аргументация – выводы. Объем ответа более чем в 2 раза меньше или превышает заданный. Показаны неверные ассоциативные взаимосвязи категорий и терминов дисциплины.

Отсутствует аргументация изложенной точки зрения, нет собственной позиции. Отсутствуют примеры из практики либо они неадекватны.

Текст ответа представляет полную кальку текста учебника/лекций. Стилистические ошибки приводят к существенному искажению смысла. Большое число орфографических ошибок в тексте (более 10 на страницу).

Работа выполнена неаккуратно, с обилием помарок и исправлений. В работе один абзац и больше позаимствован из какого-либо источника без ссылки на него.

Критерии оценивания контрольной работы участия обучающегося в активных формах обучения (доклады, выступления на семинарах, практических занятиях и пр.):

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Полное раскрытие вопроса; указание точных названий и определений; правильная формулировка понятий и категорий; самостоятельность ответа, умение вводить и использовать собственные классификации и квалификации, анализировать и делать собственные выводы по рассматриваемой теме; использование дополнительной литературы и иных материалов и др.

71-85 баллов «хорошо»

Недостаточно полное, по мнению преподавателя, раскрытие темы; несущественные ошибки в определении понятий, категорий и т.п., кардинально не меняющих суть изложения; использование устаревшей учебной литературы и других источников

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Отражение лишь общего направления изложения лекционного материала и материала современных учебников; наличие достаточного количества несущественных или одной - двух существенных ошибок в определении понятий и категорий и т. п.; использование устаревшей учебной литературы и других источников; неспособность осветить проблематику учебной дисциплины и др.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Темы не раскрыта; большое количество существенных ошибок; отсутствие умений и навыков, обозначенных выше в качестве критериев выставления положительных оценок и др.

Задание (я):

Примерные критерии оценивания:

- соответствие решения сформулированным в кейсе вопросам (адекватность проблеме и рынку);

- оригинальность подхода (новаторство, креативность);

- применимость решения на практике;

- глубина проработки проблемы (обоснованность решения, наличие альтернативных вариантов, прогнозирование возможных проблем, комплексность решения).

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы кейс-задач

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Предложенное решение соответствует поставленной в кейс-задаче проблеме. Обучающийся применяет оригинальный подход к решению поставленной проблемы, демонстрирует высокий уровень теоретических знаний, анализ соответствующих источников. Формулировки кратки, ясны и точны. Ожидаемые результаты применения предложенного решения конкретны, измеримы и обоснованы.

71-85 баллов «хорошо»

Предложенное решение соответствует поставленной в кейс-задаче проблеме. Обучающийся применяет в основном традиционный подход с элементами новаторства, частично подкрепленный анализом соответствующих источников, демонстрирует хороший уровень теоретических знаний. Формулировки недостаточно кратки, ясны и точны. Ожидаемые результаты применения предложенного решения требуют исправления незначительных ошибок.

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Демонстрирует средний уровень знаний, умений, навыков в соответствии с критериями оценивания. Предложенное решение требует дополнительной конкретизации и обоснования, в целом соответствует поставленной в задаче проблеме. При решении поставленной проблемы обучающийся применяет традиционный подход, демонстрирует твердые знания по поставленной проблеме. Предложенное решение содержит ошибки, уверенно исправленные после наводящих вопросов.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Наличие грубых ошибок в решении ситуации, непонимание сущности рассматриваемой проблемы, неуверенность и неточность ответов после наводящих вопросов. Предложенное решение не обосновано и не применимо на практике

Тема (проблема)

Концепция игры

Роли:

Задания (вопросы, проблемные ситуации и др.)

Ожидаемый (е) результат(ы)

Примерные критерии оценивания:

качество усвоения информации;

выступление;

содержание вопроса;

качество ответов на вопросы;

значимость дополнений, возражений, предложений;

уровень делового сотрудничества;

соблюдение правил деловой игры;

соблюдение регламента;

активность;

правильное применение профессиональной лексики.

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы для деловой (ролевой) игры

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Участник деловой игры продемонстрировал понимание сути поставленной проблемы; теоретические положения изложены с использованием профессиональной лексики; ответы и выступления четкие и краткие, логически последовательные; активное участие в деловой игре.

71-85 баллов «хорошо»

Участник деловой игры продемонстрировал понимание сути поставленной проблемы; теоретические положения изложены с использованием профессиональной лексики с незначительными ошибками; ответы и выступления в основном краткие, но не всегда четкие и логически последовательные; участие в деловой игре.

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Участник деловой игры продемонстрировал понимание сути поставленной проблемы; теоретические положения изложены со слабым использованием профессиональной лексики; ответы и выступления многословные, нечеткие и без должной логической последовательности; пассивное участие в деловой игре.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Участник деловой игры продемонстрировал затруднения в понимании сути поставленной проблемы; отсутствие необходимых знаний и умений для решения проблемы; затруднения в построении самостоятельных высказываний; обучающийся практически не принимает участия в игре.

Баллы

для учета в рейтинге (оценка)

Степень удовлетворения критериям

86-100 баллов «отлично»

Работа демонстрирует точное понимание задания. Все материалы имеют непосредственное отношение к теме; источники цитируются правильно. Результаты работы представлены четко и логично, информация точна и отредактирована. Работа отличается яркой индивидуальностью и выражает точку зрения обучающегося.

71-85 баллов «хорошо»

Помимо материалов, имеющих непосредственное отношение к теме, включаются некоторые материалы, не имеющие отношение к ней; используется ограниченное количество источников. Не вся информация взята из достоверных источников; часть информации неточна или не имеет прямого отношения к теме. Недостаточно выражена собственная позиция и оценка информации.

56-70 баллов «удовлетво-рительно»

Часть материалов не имеет непосредственного отношения к теме, используется 2-3 источника. Делается слабая попытка проанализировать информацию. Материал логически не выстроен и подан внешне непривлекательно, не дается четкого ответа на поставленные вопросы. Нет критического взгляда на проблему.

0-55 баллов «неудовлетворительно»

Больше половины материалов не имеет непосредственного отношения к теме, используется один источник. Не делается попытка проанализировать информацию. Материал логически не выстроен и подан внешне непривлекательно, не дается ответа на поставленные вопросы.

Групповые творческие задания (проекты):

Индивидуальные творческие задания (проекты):

Примерные критерии оценивания:

- актуальность темы;

- соответствие содержания работы выбранной тематике;

- соответствие содержания и оформления работы установленным требованиям;

- обоснованность результатов и выводов, оригинальность идеи;

- новизна полученных данных;

- личный вклад обучающихся;

- возможности практического использования полученных данных.

Примерная шкала оценивания:

Критерии оценивания контрольной работы для тем групповых и/или индивидуальных творческих заданий/проектов

ИЗМЕНЕНИЯ И ДОПОЛНЕНИЯ

Ведомость изменений

№

п/п

Вид обновлений

Содержание изменений, вносимых в ОПОП

Обснование изменений