учреждение высшего образования
«Бурятская государственная сельскохозяйственная академия имени В.Р. Филиппова»
Агрономический факультет
Общее земледелие
направленность (профиль) Инновационные агротехнологии
в учебном плане
является дисциплиной обязательной для изучения
дисциплины кафедра
Семестр 3
Зав. кафедрой Соболев В.А.
п/п
на заседании кафедры
Заведующий кафедрой
Садуев Н.Б.
(представитель работодателя)
Задачи: 1. Ознакомить студентов с основными понятиями и методами прикладной статистики.
2. Научить применять статистические методы для анализа экспериментальных данных в агрономии.
3. Разработать навыки работы со специализированным программным обеспечением для статистического анализа.
4. Формировать способности к самостоятельному анализу данных и принятию обоснованных решений.
ОПК-1: Способен решать типовые задачи профессиональной деятельности на основе знаний основных законов математических и естественных наук с применением информационно-коммуникационных технологий;;
Методы сбора, обработки и анализа данных.
Статистические модели и их применение в агрономии.
Современные инструменты и программы для статистического анализа.:
Понимание базовых функций программного обеспечения.
Понимание принципов работы с большими объемами данных.
Знание различных методов визуализации данных.
Знание новейших разработок в области программного обеспечения для статистики.
Использовать программное обеспечение для обработки данных.
Интерпретировать результаты статистического анализа.:
Использует готовые шаблоны для анализа.
Настройка параметров для выполнения расчетов.
Находит оптимальные решения для сложных задач.
Обучает других работе с программным обеспечением.
Подготавливать отчеты на основе статистического анализа.
Работать с большими объемами данных, используя современные технологии.:
Вводит данные в программное обеспечение.
Сохраняет и экспортирует результаты анализа.
Эффективно использует возможности программ для обработки больших объемов информации.
Подготавливает научные материалы для публикаций на основе анализа данных.
ОПК-7: Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности;
Методы сбора, обработки и анализа данных.
Статистические модели и их применение в агрономии.
Современные инструменты и программы для статистического анализа.:
форма текущего контроля успеваемости)
работ
2. 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.
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
http://www.garant.ru/
- 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.
1. Теоретический блок
Каждый студент должен уметь отвечать на теоретические вопросы, связанные с основными темами курса:
Введение в прикладную статистику :
Что такое выборка и генеральная совокупность? Как они взаимосвязаны?
Какие основные характеристики описывают данные в статистике?
Описательная статистика :
Какие существуют меры центральной тенденции? В чем их отличия?
Что такое дисперсия и стандартное отклонение? Для чего они используются?
Теория вероятностей :
Как определяется вероятность события? Приведите примеры.
Что такое условная вероятность? Дайте пример ее применения.
Тестирование гипотез :
Что такое нулевая и альтернативная гипотезы? Как они формулируются?
Какой уровень значимости обычно используется в статистических исследованиях? Почему?
Корреляционный и регрессионный анализ :
Что такое коэффициент корреляции? Как интерпретировать его значение?
Как строится линейная регрессионная модель? Для чего она применяется?
Анализ дисперсии (ANOVA) :
Что измеряет однофакторный дисперсионный анализ? Приведите пример его применения.
Как различаются однофакторный и многофакторный анализы?
Информационные технологии в статистике :
Какие программы можно использовать для статистического анализа данных? Чем они отличаются?
Какие функции Excel или SPSS помогают в анализе данных?
2. Практический блок
Студенты должны выполнять практические задания, направленные на применение теоретических знаний:
Расчет основных характеристик данных :
Даны данные о урожайности пшеницы в разных регионах: 450, 500, 480, 520, 490 кг/га. Найдите среднее арифметическое, медиану, моду, дисперсию и стандартное отклонение.
Вычисление вероятностей :
Вероятность того, что семена прорастут, равна 0.8. Какова вероятность того, что из 10 посеянных семян прорастут ровно 7?
Тестирование гипотез :
Проверьте гипотезу о том, что средняя урожайность пшеницы составляет 500 кг/га, если известно, что выборочное среднее равно 490 кг/га, стандартное отклонение — 20 кг/га, а объем выборки — 25.
Корреляционный анализ :
Даны данные о количестве осадков (в мм) и урожайности пшеницы (в кг/га):
Осадки: 200, 250, 300, 350, 400
Урожайность: 400, 450, 500, 550, 600
Вычислите коэффициент корреляции и постройте линейную регрессионную модель.
Анализ дисперсии (ANOVA) :
Исследуется влияние трех видов удобрений на урожайность пшеницы. Результаты (в кг/га):
Удобрение А: 480, 500, 490
Удобрение B: 520, 530, 510
Удобрение C: 550, 560, 540
Проведите однофакторный дисперсионный анализ и сделайте вывод о значимости различий.
Использование программного обеспечения :
Используя Excel или SPSS, выполните следующие задачи:
Постройте гистограмму для данных о урожайности.
Проведите тестирование гипотез о равенстве средних.
Постройте корреляционную матрицу для нескольких переменных.
Промежуточная аттестация (зачет)
Часть 1: Теоретическая
Студенты должны ответить на два вопроса из предложенных (время на подготовку — 10 минут):
Объясните принципы тестирования гипотез. Как формулируются нулевая и альтернативная гипотезы?
Что такое коэффициент детерминации? Как он связан с коэффициентом корреляции?
Как проводится однофакторный дисперсионный анализ? Приведите пример.
Какие современные программы можно использовать для статистического анализа данных? Сравните их возможности.
Часть 2: Практическая
Студенты выполняют комплексное практическое задание (время — 60 минут):
Задание 1: Анализ данных
Даны данные об урожайности пшеницы в зависимости от уровня внесения удобрений (N, P, K):
N (кг/га): 50, 100, 150, 200
Урожайность (кг/га): 400, 450, 500, 550
Постройте таблицу данных.
Вычислите коэффициент корреляции между уровнем внесения удобрений и урожайностью.
Постройте регрессионную модель и сделайте прогноз урожайности при уровне внесения N = 120 кг/га.
Задание 2: Тестирование гипотез
Исследуется влияние двух видов удобрений на урожайность пшеницы. Результаты (в кг/га):
Удобрение A: 480, 490, 500
Удобрение B: 520, 530, 540
Проверьте гипотезу о равенстве средних урожайностей при уровне значимости α = 0.05.
Сделайте вывод о значимости различий.
Задание 3: Использование программного обеспечения
Используя SPSS или R, проведите анализ данных из Задания 1:
Постройте диаграммы рассеяния.
Проверьте нормальность распределения данных.
Проведите корреляционный анализ.
Эссе предполагает более глубокий анализ и собственную интерпретацию студентами выбранной темы. Работа должна включать теоретическую часть, практические примеры и выводы.
Роль прикладной статистики в современной агрономии: анализ и прогнозирование урожайности.
Сравнительный анализ методов описательной статистики в решении профессиональных задач.
Применение корреляционного анализа для изучения взаимосвязи между факторами среды и ростом культур.
Значение тестирования гипотез в принятии решений на основе экспериментальных данных.
Использование анализа дисперсии для оценки эффективности различных агротехнологий.
Статистические методы прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.
Влияние больших данных (big data) на развитие методов статистического анализа в агрономии.
Методы машинного обучения как инструмент статистического анализа данных в аграрном секторе.
Оценка влияния климатических факторов на урожайность с использованием регрессионного анализа.
Современные информационные технологии в статистическом анализе данных: сравнение Excel, SPSS и R.
Темы для рефератов
Реферат требует более подробного исследования выбранной темы с опорой на научную литературу, статьи и другие источники. Работа должна содержать введение, основную часть, заключение и список использованных источников.
История развития прикладной статистики и её значение в современной науке.
Основные принципы теории вероятностей и их применение в агрономических исследованиях.
Методы сбора и подготовки данных для статистического анализа в агрономии.
Корреляционный анализ как инструмент изучения взаимосвязей между факторами в сельском хозяйстве.
Регрессионный анализ: теоретические основы и практическое применение в агрономии.
Анализ дисперсии (ANOVA): методология и примеры применения в исследовании эффективности удобрений.
Современные методы многомерного анализа данных и их использование в агрономических исследованиях.
Применение факторного анализа для выявления ключевых факторов, влияющих на урожайность.
Статистический анализ временных рядов в прогнозировании изменений урожайности.
Использование кластерного анализа для классификации сортов растений по показателям продуктивности.
Применение статистических методов для оценки качества семенного материала.
Сравнительный анализ программного обеспечения для статистического анализа данных (Excel, SPSS, R).
Методы оценки значимости различий в экспериментальных данных с помощью тестирования гипотез.
Использование доверительных интервалов для оценки точности результатов исследований.
Статистическое моделирование процессов роста и развития растений.
Применение статистических методов для анализа влияния экологических факторов на урожайность.
Большие данные (big data) в агрономии: возможности и ограничения статистического анализа.
Машинное обучение как инструмент статистического анализа данных в агропромышленном комплексе.
Прогнозирование устойчивости сельскохозяйственных систем к изменениям климата с использованием статистических методов.
Интеграция статистических методов и геоинформационных технологий в агрономических исследованиях.
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
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы
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:
для учета в рейтинге (оценка)
«отлично»
«хорошо»
«удовлетво-рительно»
«неудовлетворительно»
для учета в рейтинге (оценка)
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
(дискуссии, полемики, диспута, дебатов)
«отлично»
используется терминология; показано умение иллюстрировать теоретические положения конкретными примерами, применять их в новой ситуации; высказывать свою точку зрения.
«хорошо»
«удовлетво-рительно»
«неудовлетворительно»
для учета в рейтинге (оценка)
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерные критерии оценивания:
– полнота раскрытия темы;
– правильность формулировки и использования понятий и категорий;
– правильность выполнения заданий/ решения задач;
– аккуратность оформления работы и др.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
(обязательно для дисциплин, где по УП предусмотрена контрольная работа)
«отлично»
«хорошо»
«удовлетво-рительно»
«неудовлетворительно»
Примерные критерии оценивания:
– 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.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания практических занятий (лабораторных работ):
для учета в рейтинге (оценка)
«отлично»
«хорошо»
«удовлетво-рительно»
«неудовлетворительно»
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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;
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
расчетно-графической работы, работы на тренажере
для учета в рейтинге (оценка)
«отлично»
«хорошо»
«удовлетво-рительно»
«неудовлетворительно»
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.
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерные критерии оценивания:
- отношение правильно выполненных заданий к общему их количеству
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы
для учета в рейтинге (оценка)
Примерная шкала оценивания:
для учета в рейтинге (оценка)
Задачи реконструктивного уровня
Задачи творческого уровня
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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).
(рефератов, докладов, сообщений)
для учета в рейтинге (оценка)
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.
Примерная шкала оценивания письменных работ:
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.
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.
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
Работа выполнена неаккуратно, с обилием помарок и исправлений. В работе один абзац и больше позаимствован из какого-либо источника без ссылки на него.
для учета в рейтинге (оценка)
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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).
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
для учета в рейтинге (оценка)
Роли:
Задания (вопросы, проблемные ситуации и др.)
Ожидаемый (е) результат(ы)
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
для учета в рейтинге (оценка)
для учета в рейтинге (оценка)
Индивидуальные творческие задания (проекты):
Критерии оценивания (устанавливаются разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
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.
Шкала оценивания (устанавливается разработчиком самостоятельно с учетом использования рейтинговой системы оценки успеваемости обучающихся)
Примерная шкала оценивания:
п/п