Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики


ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ



Сторінка2/2
Дата конвертації16.03.2017
Розмір0.52 Mb.
1   2


6. ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ

з/п


Назва теми

К-сть

год.


1

Похідна та диференціал функцій однієї змінної. Похідні вищих порядків


2

2

Дослідження функцій за допомогою диференціального числення.

2

3

Функції багатьох змінних. Частинні похідні. Повний диференціал

2

4

Використання диференціала для лінійної апроксимації функцій і обчислення похибок.

2

5

Невизначений інтеграл. Інтегрування безпосереднє та підстановкою.

2

6

Інтегрування частинами

2

7

Визначений інтеграл..

2

8

Контрольна робота №1

2

9

Диференціальні рівняння з відокремлюваними змінними

2

10

Лінійні диференціальні рівняння першого порядку

2

11.

Лінійні диференціальні рівняння другого порядку зі сталими коефіцієнтами

2

12.

Моделювання процесів лінійним однорідним диференціальним рівнянням першого порядку.

2

13

Фармакокінетичні моделі.

2

14.

Контрольна робота №2

2

15.

Елементи теорії ймовірностей. Випадкові події. Ймовірності випадкових подій. Залежні і незалежні випадкові події. Умовна ймовірність. Теореми додавання та множення ймовірностей

2

16.

Дискретні випадкові величини та їх характеристики

2

17.

Неперервні випадкові величини та їх характеристики

2

18.

Підсумкова контрольна робота до модуля 1

2

19.

Закони розподілу дискретних випадкових величин

2

20.

Закони розподілу неперервних випадкових величин

2

21

Статистичний розподіл вибірки. Полігон, гістограма

2

22

Перевірка нормальності закону розподілу випадкової величини

2

23

Оцінка параметрів генеральної сукупності за її вибіркою

2

24

Точність та надійність оцінки. Довірчий інтервал

2

25

Контрольна робота №3

2

26

Статистична перевірка гіпотез. Заняття 1

2

27

Статистична перевірка гіпотез. Заняття 2

2

28

Елементи кореляційного аналізу. Знаходження коефіцієнта лінійної кореляції. Перевірка значущості вибіркового коефіцієнта кореляції.

2

29

Розрахунок прямих регресії.

2

30

Елементи дисперсійного аналізу

2

31.

Підсумкова контрольна модуля 2


2

Разом


62

7. ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ

з/п


Назва теми

К-сть

год.


1

Границя функцій. Нескінченно малі та нескінченно великі. Основні теореми про границі. Неперервність функцій

6

2

Оволодіти умінням знаходити похідні простої та складної функції, диференціал функції

2

3

Оволодіти умінням досліджувати функції за допомогою диференціального числення

2

4

Оволодіти умінням знаходити частинні похідні, частинні і повні диференціали

2

5

Застосування диференціала функцій для наближених обчислень.

1

6

Застосування диференціала функцій для обчислення похибок

1

7

Оволодіти умінням інтегрувати невизначені інтеграли методом заміни змінної та частинами

2

8

Оволодіти умінням обчислювати визначені інтеграли за формулою Ньютона – Лейбніца.

2

9

Підготовка до контрольної роботи №1.

2

10

Оволодіти умінням розв’язувати диференціальні рівняння

4

11

Оволодіти умінням моделювати медико–біологічні процеси за допомогою диференціальних рівнянь

2

12

Підготовка до контрольної роботи №2

2

13

Оволодіти умінням знаходити ймовірності випадкових подій.

2

14

Оволодіти умінням знаходити числові характеристики дискретних випадкових величин.

1

15

Оволодіти умінням знаходити числові характеристики неперервних випадкових величин.

1

16

Індивідуальна самостійна робота (реферат)

1

17

Підготовка до модульного контролю №1.

2

18

Вміти застосовувати закони розподілу диск­ретних випадкових величин.

2

19

Вміти застосовувати закони розподілу непе­рервних випадкових величин.

3

20

Засвоїти центральну гранична теорему і локальну та інтегральну теореми Лапласа. Закон великих чисел Чебишова. Теорема Ляпунова

3

21

Засвоїти розподіли випадкових величин „і - квадрат”, Фішера-Снедекора .

2

22

Оволодіти умінням проводити оцінку параметрів генеральної сукупності за її вибіркою

2

23

Оволодіти умінням знаходити довірчі інтервали для середніх

2

24

Підготовка до контрольної роботи №3

2

25

Оволодіти умінням перевіряти статистичні гіпотези

4

26

Оволодіти умінням знаходити коефіцієнт лінійної кореляції і перевіряти його значущість

2

27

Оволодіти умінням розраховувати прямі регресії

2

28

Оволодіти умінням проводити одно факторний дисперсійний аналіз

3

29

Підготовка до модульного контролю №2

3










Разом

65


8. ПЕРЕЛІК ІНДИВІДУАЛЬНИХ ЗАВДАНЬ

Перелік тем дисципліни „Вища математика”, що виносяться для індивідуальної роботи студентів у формі реферату

п.п.

Тема


Література

1

Повне дослідження функцій

  1. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  2. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

  3. Соколенко О.І. Вища математика: Підручник. – К.: Видавничий центр „Академія”, 2002. – 432 с.

2

Деякі застосування визначе-ного інтегралу: обчислення площі; робота змінної сили; чисельність популяцій

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  3. 3.О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

  4. 4. Соколенко О.І. Вища математика: Підручник. – К.: Видавничий центр „Академія”, 2002. – 432 с.

3

Кінетика хімічних реакцій

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с..

4

Аналіз випадкових величин

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

5

Закони розподілу випадкових величин

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

6

Застосування теореми Чебишева в теорії вимірювань

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

7

Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу ознак

1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.


8

Порівняння дії двох препаратів

  1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

  2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

  3. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.

9

Критерії згоди

1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

3. В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, О.Ю.Микитюк, М.В.Шаплавський. Основи статистичної обробки медичної та фармацевтичної інформації: Навчальний посібник для студентів вищих медичних і фармацевтичних закладів ІV рівня акредитації.- Чернівці, Буковинський державний медичний університет, 2008. – 170 с.

4. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.



10

Аналіз варіаційних рядів

1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.

2. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

3. В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, О.Ю.Микитюк, М.В.Шаплавський. Основи статистичної обробки медичної та фармацевтичної інформації: Навчальний посібник для студен-тів вищих медичних і фармацевтичних закладів ІV рівня акредитації.- Чернівці, Буковинський держав-ний медичний університет, 2008. – 170 с.

4. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013. – 280 с.




9. ПЕРЕЛІК ТЕОРЕТИЧНИХ ПИТАНЬ ДО ПІДСУМКОВОГО МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЮ

Модуль 1. Математичний аналіз.

1. Похідна функції. Геометричний і механічний зміст похідної. Основні теореми диференціального числення.



2. Застосування першої похідної для визначення інтервалів монотонності та екстремумів функції. Необхідні і достатні умови екстремумів.

  1. Застосування другої похідної для дослідження функцій на екстремум, на опуклості, на точки перегину.

  2. Границя функції. Обчислення границь за допомогою правил Лопіталя.

  3. Диференціал функції. Застосування диференціала для лінійної апроксимації функції та наближених обчислень.

  4. Функції багатьох змінних. Частинні похідні. Частинні диференціали функції багатьох змінних. Повний диференціал.

  5. Посередні вимірювання. Гранична абсолютна і відносна похибки вимірювань. Застосування повного диференціала для обчислення похибок посередніх вимірювань.

  6. Невизначений інтеграл. Основні властивості невизначеного інтеграла. Табличні інтеграли. Інтегрування способом підстановки і частинами.

  7. Інтегральна сума. Визначений інтеграл. Формула Ньютона-Лейбніца. Властивості визначеного інтеграла.

  8. Визначені інтеграли зі змінними границями інтегрування. Аналіз невласних інтегралів.

  9. Застосування визначеного інтеграла для обчислення площі плоскої фігури, розрахунку роботи змінної сили і середнього значення функції на відрізку.

  10. Диференціальні рівняння. Загальний і частинний розв’язок диференціального рівняння. Диференціальні рівняння першого порядку з відокремленими змінними.

  11. Лінійні диференціальні рівняння першого порядку.

  12. Лінійні однорідні диференціальні рівняння другого порядку зі сталими коефіцієнтами.

  13. Моделювання процесів лінійними однорідними диференціальними рівняннями першого порядку.

  14. Диференціальні рівняння кінетики хімічних реакцій та їх розв’язання.

  15. Диференціальні рівняння динаміки розмноження та їх розв’язання.

  16. Диференціальні рівняння розвитку епідемій та їх розв’язання.

  17. Диференціальне рівняння однокамерної фармакокінетичної моделі та його розв’язання.

  18. Випадкова подія. Статистичне і класичне означення ймовірності випадкової події.

  19. Теоретико-множинний розгляд випадкових подій. Функція ймовірностей.

  20. Умовна ймовірність. Залежні і незалежні випадкові події. Теореми множення ймовірностей.

  21. Теореми додавання ймовірностей.

  22. Формула повної ймовірності.

  23. Формула Байєса та її застосування.

  24. Випадкова величина. Закон розподілу випадкової величини. Умова нормування. Способи задання закону розподілу для дискретних випадкових величин.

  25. Функція розподілу випадкових величин. Властивості функції розподілу. Квантилі.

  26. Неперервна випадкова величина. Функція щільності розподілу та її властивості.

  27. Математичне сподівання. Властивості математичного сподівання.

  28. Дисперсія. Властивості дисперсії.

  29. Центровані і нормовані випадкові величини та їх числові характеристики.


Модуль 2. Біометрія. Теорія статистичних досліджень у фармації та медицині.

    1. Біномний закон розподілу.

  1. Апроксимації формули Бернуллі: Муавра-Лапласа, Пуассона.

  2. Рівномірний розподіл.

  3. Експонентний закон розподілу.

  4. Нормальний закон розподілу. Дослідження форми функції щільності нормального розподілу.

  5. Стандартний нормальний розподіл. Ймовірність попадання випадкових величин в заданий інтервал при нормальному законі розподілу.

  6. Нерівності Чебишова.

  7. Закон великих чисел у формі Чебишова.

  8. Застосування теореми Чебишова в теорії вимірювань.

  9. Центральна гранична теорема. Застосування центральної граничної теореми в теорії похибок та для аналізу результатів сукупності спостережень.

  10. 2 - розподіл (розподіл Пірсона).

  11. t - розподіл (розподіл Стьюдента).

  12. F - розподіл (розподіл Фішера-Снедекора).

  13. Задачі математичної статистики. Генеральна і вибіркова сукупність. Формулювання статистичного висновку.

  14. Дискретний варіаційний ряд. Форми представлення дискретного варіаційного ряду.

  15. Інтервальний варіаційний ряд. Графічне представлення інтервального варіаційного ряду: гістограма, кумулята.

  16. Емпірична функція розподілу досліджуваної ознаки.

  17. Емпірична функція щільності розподілу досліджуваної ознаки.

  18. Оцінювання параметрів розподілу генеральної сукупності з вибірки. Точкові оцінки. Основні вимоги до точкових оцінок. Інтервальне оцінювання.

  19. Точкове оцінювання за даними вибірки математичного сподівання, дисперсії, статистичного відхилення, стандартного відхилення усередненої ознаки.

  20. Вірогідний інтервал для математичного сподівання досліджуваної ознаки.

  21. Вірогідний проміжок для дисперсії та стандартного відхилення досліджуваної ознаки.

  22. Гранична абсолютна похибка сукупності прямих та посередніх вимірювань.

  23. Гранична абсолютна похибка сукупності посередніх вимірювань.

  24. Вірогідний проміжок для математичного сподівання сукупності опосередкованих вимірювань.

  25. Формулювання статистичних гіпотез. Критерій перевірки. Напрямлена і ненапрямлена альтернатива. Помилки першого і другого роду при статистичній перевірці гіпотез.

  26. Методика виявлення систематичної похибки методу вимірювання. Ненапрямлена альтернатива. Напрямлена альтернатива.

  27. Перевірка статистичної гіпотези про рівність дисперсій двох нормальних сукупностей. Перевірка гіпотези про кращу якість нового методу вимірювання.

  28. Перевірка статистичної гіпотези про рівність центрів розподілу двох незалежних нормальних сукупностей.

  29. Планування експерименту. Моделі дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз.

  30. Кореляційна залежність неперервних ознак. Побудова емпіричної лінії регресії.

  31. Коефіцієнт кореляції та його властивості. Оцінювання коефіцієнта кореляції. Аналіз значущості лінійного кореляційного зв’язку.

  32. Моделювання рівняння регресії. Оцінювання параметрів рівняння регресії за методом найменших квадратів.

  33. Перевірка гіпотези про наявність лінійного кореляційного зв’язку між ознаками.


10.ПЕРЕЛІК ПРАКТИЧНИХ ЗАВДАНЬ ТА РОБІТ

ДО ПІДСУМКОВОГО МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЮ
Всі білети для підсумкового модульного контролю №1 містять по 10 тестових завдань, кожне з яких оцінюється в 3 бали, та по 5 практичних завдань (прикладів), кожне з яких оцінюється в 10 балів.

Всі білети для підсумкового модульного контролю №2 містять по 10 тестових завдань, кожне з яких оцінюється в 2 бали, та по 6 практичних завдань (прикладів і задач), кожне з яких оцінюється в 10 балів.


11. МЕТОДИ ТА ФОРМИ ПРОВЕДЕННЯ КОНТРОЛЮ
Оцінка з дисципліни визначається з урахуванням результатів поточної навчальної діяльності студента та оцінок засвоєння ним окремих модулів відповідно до Положення про рейтингову систему оцінки навчальної діяльності студентів ВМ (Ф) НЗ України.

Поточний контроль здійснюється на кожному практичному занятті відповідно до конкретних цілей тем шляхом виконання індивідуальних практичних завдань кожним студентом; на практичних підсумкових заняттях – відповідно до конкретних цілей змістових модулів. На всіх практичних заняттях здійснюється контроль теоретичної підготовки студентів у процесі усного опитування.

Підсумковий контроль засвоєння модуля відбувається письмово після завершення вивчення блоку відповідних змістових модулів шляхом написання контрольної роботи, яка складається з тестових і практичних завдань. Час написання підсумкової модульної контрольної роботи 2 академічні години.
12. ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ ПІДГОТОВКИ СТУДЕНТА З ВИЩОЇ МАТЕМАТИКИ
Кредитно-модульна система організації навчального процесу як технологія ЕСТS включає:

  • вивчення навчальних дисциплін (проходження практик), структурованих на модулі як задокументовані, логічно завершені частини навчальної програми, що реалізуються за допомогою відповідних формі організації навчального процесу і закінчуються підсумковим модульним контролем;

  • впровадження кредитів ЕСТS (ЄКТС) як одиниць виміру навчального навантаження студента, необхідного для засвоєння навчальної дисципліни;

Кредити (Credit) призначаються кваліфікаціям або навчальним програмам в цілому, а також їхнім навчальним (освітнім) компонентам (таким як: модулі, навчальні курси, курсова робота, виробнича практика та лабораторна робота).

Кредит включає усі види робіт студента, передбачені у затвердженому індивідуальному плані: аудиторну, самостійну, підготовку до державної атестації, складання ліцензійних інтегрованих іспитів „Крок 1" і „Крок 2", практично орієнтованого державного іспиту, виробничу практику, виконання курсових робіт тощо. Один кредит ЕСТS становить 30 (36) академічних годин.

- здійснення зарахування кредитів студентам зі складових навчального плану (навчальних дисциплін, практик, курсових та кваліфікаційних робіт) на підставі отримання позитивних оцінок підсумкового(-их) контролю(-ів). Встановлення кредитів студентам здійснюється у повному обсязі відповідно до кредитів, встановлених навчальній складовій, і лише після повного їх виконання;



  • відсутність у графіку навчального процесу екзаменаційних сесій, адже здійснюється контроль засвоєння студентом кожного модуля навчальної дисципліни;

  • застосування декількох шкал оцінювання, включаючи рейтингову шкалу оцінювання ЕСТS, які конвертуються одна в одну за певними правилами.


Оцінювання модуля

Оцінка за модуль визначається на підставі суми оцінок поточної навчальної діяльності (у балах) та оцінки підсумкового модульного контролю (ПМК) (у балах), яка виставляється при оцінюванні теоретичних знань та практичних навичок відповідно до переліків, визначених програмою дисципліни.



Максимальна кількість балів, яку студент може набрати під час вивчення кожного модуля, становить 200, у тому числі:

за поточну навчальну діяльність - 120 балів;

за результатами підсумкового модульного контролю - 80 балів.

Таким чином, частки результатів оцінювання поточної навчальної діяльності і підсумкового модульного контролю становлять відповідно 60% та 40%.



Оцінка за модуль визначається як сума оцінок поточної навчальної діяльності (у балах) та оцінки підсумкового модульного контролю (у балах), яка виставляється при оцінюванні теоретичних знань та практичних навичок відповідно до переліків, визначених програмою дисципліни.
Оцінювання поточної навчальної діяльності

Під час оцінювання засвоєння кожної теми модуля студенту виставляються оцінки за 4-бальною (традиційною) шкалою та за 200-бальною шкалою з використанням прийнятих та затверджених критеріїв оцінювання для відповідної дисципліни. При цьому враховуються усі види робіт, передбачені методичною розробкою для вивчення теми. Студент повинен отримати оцінку з кожної теми. Виставлені за традиційною шкалою оцінки конвертуються у бали залежно від кількості тем у модулі.



Поточна навчальна діяльність студента оцінюється за 4-и бальною шкалою, яка конвертується у бали наступним чином:


Оцінка за 4-ри бальною шкалою

Бали

Денна форма

Модуль 1

Модуль 2

5

7

10

4

6

8

3

5

6

2

0

0


РОЗПОДІЛ БАЛІВ, ЯКІ ПРИСВОЮЮТЬСЯ СТУДЕНТАМ

З ВИЩОЇ МАТЕМАТИКИ (денна форма)

Номер модуля кількість навчальних годин/кількість кредитів ECTS

Кількість змістових модулів, їх номери

Кількість практичних занять

Конвертація у бали традиційних оцінок

Мінімальна кількість балів*

Традиційні оцінки

Бали за виконання індивідуального завдання

"5"

"4"

"3"

"2"

Модуль 1

90/2,5


5

((№№ 1-5)



17

7

6

5

0

1

85

Модуль 2

72/2,0


5

(№№ 6-10)



12

10

8

6

0

-

72

Мінімальна кількість балів для допуску до ПМК :

1 модуль: 5 балів x 17 = 85 балів

2 модуль: 6 балів x 12 = 72 бали

Максимальна кількість балів за вивчення модуля:

1 модуль: 7 балів x 17 = 119 балів + 1 бал за індивідуальну роботу.

2 модуль: 10 балів x 12 = 120


Оцінювання індивідуальних завдань студента

Бали за індивідуальні завдання нараховуються студентові лише за умов успішного їх виконання та захисту.

Кількість балів, яка нараховується за різні види індивідуальних завдань, залежить від їхнього обсягу та значимості, але не більше 10-12 балів, а для заочної форми навчання – нараховуються бали за виконання контрольної роботи, залежно від їхнього обсягу та значимості, але не більше 40 балів. Вони додаються до суми балів, набраних студентом на заняттях під час поточної навчальної діяльності. В жодному разі загальна сума балів за поточну навчальну діяльність не може перевищувати 120 балів.
У модулі 1 студент може отримати додатково 1 бал за ІРС.

Індивідуальна робота студента – це написання рефератів і підготовка оглядів наукової літератури з тем, запропонованих навчальною програмою.

Бали за індивідуальні завдання нараховуються студентові лише при успішному їх виконанні та захисті. Кількість балів, яка нараховується за різні види індивідуальних завдань, залежить
від їх об'єму та значимості. Вони додаються до суми балів, набраних студентом за поточну
навчальну діяльність.
Оцінювання самостійної роботи студентів

Самостійна робота студентів, яка передбачена темою заняття поряд із аудиторною роботою, оцінюється під час поточного контролю теми на відповідному занятті. Засвоєння тем, які виносяться лише на самостійну роботу, перевіряється під час підсумкового модульного контролю.


Підсумковий модульний контроль (ПМК)

Підсумковий модульний контроль здійснюється після завершення вивчення усіх тем модуля на останньому контрольному занятті з модуля.



До підсумкового модульного контролю допускаються студенти, які відвідали усі передбачені навчальною програмою з дисципліни аудиторні навчальні заняття та одержали на них позитивні оцінки («5», «4», «3»), а також при вивчені модуля набрали кількість балів, не меншу за мінімальну.

Студенту, який з поважних чи без поважних причин мав пропуски навчальних занять, дозволяється відпрацювати академічну заборгованість до певного визначеного терміну.

Форми проведення підсумкового контролю мають бути стандартизованими і включати контроль теоретичної та практичної підготовки.

Максимальна кількість балів, яку може набрати студент під час складання підсумкового модульного контролю, становить 80.

Підсумковий модульний контроль вважається зарахованим, якщо студент набрав не менше 50 балів.


Оцінювання модуля та дисципліни

Оцінка за модуль визначається як сума підсумкового балу за поточну навчальну діяльність та балу за підсумковий модульний контроль і відображається за 200-бальною шкалою.

Оцінка з дисципліни виставляється лише студентам, яким зараховані усі модулі з дисципліни.
Визначення кількості балів, яку студент набрав з дисципліни

Кількість балів, яку студент набрав з дисципліни, визначається як середнє арифметичне кількості балів з усіх модулів дисципліни (сума балів за усі модулі ділиться на кількість модулів дисципліни).

Об'єктивність оцінювання навчальної діяльності студентів має перевірятися статистичними методами (коефіцієнт кореляції між поточною успішністю та результатами підсумкового модульного контролю).

За рішенням Вченої ради університету до кількості балів, яку студент набрав із дисципліни, можуть додаватися заохочувальні бали (не більше 12 балів) за призове місце на міжнародних олімпіадах та ІІ етапі Всеукраїнської студентської олімпіади, але у жодному разі загальна сума балів за дисципліну не може перевищити 200 балів.


Оцінка за модуль вноситься екзаменатором до «Відомості результатів поточного та підсумкового модульного контролю» (Форма № Н-5.03-2), «Індивідуального навчального плану студента», «Журналу обліку відвідувань та успішності студентів».

Оцінка з дисципліни вноситься екзаменатором до «Відомісті обліку успішності» (Форма № Н-5.03-1), «Журналу обліку відвідувань та успішності студентів», «Індивідуального навчального плану студента» та «Залікової книжки».



Конвертація кількості балів з дисципліни в оцінки за шкалою ЕСТS та за чотирибальною (традиційною) шкалою

Бали з дисциплін незалежно конвертуються як у чотирибальну шкалу, так і у шкалу ЕСТS.



Бали шкали ЕСТS у чотирибальну шкалу НЕ КОНВЕРТУЮТЬСЯ і навпаки.

Бали з дисципліни для студентів, які успішно виконали програму з дисципліни, конвертуються кафедрою у традиційну чотирибальну шкалу за абсолютними критеріями як нижченаведено у таблиці.



Оцінка за 200-бальною шкалою

Оцінка за чотирибальною шкалою

Від 180 до 200 балів

«5»

Від 150 до 179 балів

«4»

Від 149 до мінімальної кількості балів, яку повинен набрати студент

«3»

Нижче мінімальної кількості балів, яку повинен набрати студент

«2»

Примітка Ці критерії також застосовуються при визначенні оцінки за модуль за необхідності.
Студенти, які навчаються на одному факультеті, курсі, за однією спеціальністю, на основі кількості балів, набраних з дисципліни, ранжуються за шкалою ЕСТS таким чином:

Оцінка ЕСТS

Статистичний показник

«А»

Найкращі 10 % студентів

«В»

Наступні 25 % студентів

«С»

Наступні 30 % студентів

«D»

Наступні 25 % студентів

«Е»

Останні 10 % студентів

Ранжування з присвоєнням оцінок «А», «В», «С», «D», «Е» проводиться деканатами для студентів відповідного курсу та факультету, які навчаються за однією спеціальністю і успішно завершили вивчення дисципліни.

Студенти, які одержали оцінки «FХ» та «F» («2») не вносяться до списку студентів, що ранжуються, навіть після перескладання модуля. Такі студенти після перескладання автоматично отримують бал «Е».

Оцінки з дисципліни «FХ», «F» («2») виставляються студентам, яким не зараховано хоча б один модуль з дисципліни після завершення її вивчення.

Оцінка «FХ» виставляється студентам, які набрали мінімальну кількість балів за поточну навчальну діяльність, але яким не зарахований підсумковий модульний контроль. Ця категорія студентів має право на перескладання підсумкового модульного контролю за затвердженим графіком (але не пізніше початку наступного семестру). Повторне складання підсумкового модульного контролю дозволяється не більше двох разів.

Оцінка «F» виставляється студентам, які відвідали усі аудиторні заняття з модуля, але не набрали мінімальної кількості балів за поточну навчальну діяльність і не допущені до підсумкового модульного контролю. Ця категорія студентів має право на повторне вивчення модуля.

За дозволом ректора студент може підвищити оцінку з дисципліни шляхом перескладання підсумкового модульного контролю (не більше трьох разів за весь період навчання).



Оцінка ЕСТS у традиційну чотирибальну шкалу НЕ конвертується, оскільки шкала ЕСТS та чотирибальна шкала є незалежними.
13. РЕКОМЕНДОВАНА ЛІТЕРАТУРА
13.1. Базова

1. О.В.Чалий, Н.В.Стучинська, А.В.Меленєвська. Вища математика. Київ. «Техніка», 2001. – 204 с.



    1. Свердан Н.Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів, Світ, 1998. – 332 с.

    2. О.Ю.Микитюк, О.І. Олар, В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, Л.Ю.Зав’янський. Математичний аналіз, теорія ймовірностей та математична статистика у фармації. Чернівці: БДМУ, 2013.– 280 с.

    3. Микитюк О.Ю., Олар О.І., Зав’янський Л.Ю. Боєчко В.Ф., Шаплавський М.В., Федів В.І. Вища математика. Методичні вказівки до практ.ичних занять.- Чернівці: СПД “Лівак Д.М.”,2005.-148 с.

5. В.І. Федів, М.А.Іванчук, В.Ф.Боєчко, О.Ю.Микитюк, М.В.Шаплавський. Основи статистичної обробки медичної та фармацевтичної інформації: Навчальний посібник для студентів вищих медичних і фармацевтичних закладів ІV рівня акредитації.- Чернівці, Буковинський державний медичний університет, 2008. – 170 с.
13.2. Допоміжна

  1. Соколенко О.І. Вища математика: Підручник. – К.: Видавничий центр „Академія”, 2002. – 432 с.

  2. Основи біологічної і медичної фізики, інформатики й апаратури: Навч. посібник / Л.О.Афанасьєва, П.Г.Жуматій, О.В.Мендель, О.М.Мацько, А.В.Садлій; За ред. Л.С.Годлецького. – Одеса: Одес. держ. мед. ун-т, 2003. – 258 с.

  3. Дюженкова Л.І., Дюженкова О.Ю., Михалін Г.О. Вища математика. Приклади і задачі / Посібник. – К.: Видавничий центр Академія”, 2002–624с.

  4. Лобоцкая Н.Л., Морозов Ю.В., Дунаев А.А. Высшая математика. Учебн. для вузов – Минск: Высшая школа, 1987. – 319 с.

  5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / 9-е изд., стер. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.

  6. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике – М.: Высшая школа, 1979. – 239 с.

  7. М.Я.Выгодский. Справочник по высшей математике. М.: «Наука», 1972. – 872 с.

  8. Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций, под ред. А.А. Смешникова. М.: «Наука», 1970. – 656 с.

  9. Лобоцкая Н.Л. Основы высшей математики. Учебник для мед.институтов.-Изд.2-е, Минск, 1978.-479с.
  10. Ремизов А.Н., Максина А.Г. Сборник задач по медицинской и биологической физике . Учебн. пособие для вузов. - М.: Дрофа, 2001. – 192 с.

13.3. Інформаційні ресурси



  1. www.bsmu.edu.ua Підручники, навчальні і навчально-методичні посібники, наявні в бібліотеці БДМУ

  2. www.moodle.bsmu.edu.ua - курс «Вища математика» в системі дистанційного навчання БДМУ.





Каталог: images -> students -> dovidnyk
images -> Розвиток вітчизняної системи електронних наукових видань
images -> Програма м. Івано-Франківськ, 2011 міністерство охорони здоров’я україни
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики
dovidnyk -> Міністерство охорони здоров’я україни вднз україни буковинський державний медичний університет кафедра біологічної фізики та медичної інформатики


Поділіться з Вашими друзьями:
1   2


База даних захищена авторським правом ©uchika.in.ua 2019
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка