МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждениевысшего профессионального образования

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Дисциплина М2.Б.1 «Компьютерные технологии в биологии»

Укрупненная группа 020000 «Естественные науки»

Направление 020400.68 «Биология»

Магистерские программы  020400.68.01 Микробиология и биотехнология, 020400.68.02 Физиология растений, 020400.68.03 Биофизика, 020400.68.04 Гидробиология и ихтиология

Институт фундаментальной биологии и биотехнологии

Кафедра Биофизики

Квалификация (степень) выпускника

Магистр

Красноярск2012

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по укрупненной группе 020000 Естественные науки направления 020400.68 Биология

Программу составила доцент Суковатая И.Е. _________________ Заведующий кафедрой Кратасюк В.А. ___________________

«_____»_______________201__г.

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры биофизики

«____» _______________ 201__ г. протокол № ______

Заведующий кафедрой Кратасюк В.А. ______________________(фамилия, и. о., подпись)

Дополнения и изменения в учебной программе на 201 __/201__ учебный год.В рабочую программу вносятся следующие изменения: _________________________________________________________________________________________________________________________________________________Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры _______________«____» _____________ 201__г. протокол № ________

Заведующий кафедрой ______________________________________________ (фамилия, и.о., подпись)

Внесенные изменения утверждаю:

Директор института ___________________________________________ (фамилия, и. о., подпись)

2

1 Цели и задачи изучения дисциплины

1.1 Цель преподавания дисциплины

Важной отличительной особенностью современного этапа развития об-щества является расширяющийся процесс его информатизации. Уровень развития современного общества определяется его интеллектуальным по-тенциалом, а именно его способностью производить, усваивать и практически использовать новые знания и технологии. При этом естественным базисом современного общества служит, прежде всего, образование, и, следовательно, процесс модернизации системы образования должен по своим темпам не только соответствовать, но и опережать развитие всего общества в целом. Развитие системы профессионального образования связано в современном мире с широким внедрением в образовательный процесс информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), без использования в профессиональной деятельности которых, немыслим современный специалист любого профиля.

Применение информационно-коммуникационных технологий в науке и образовании, в том числе и биологическом, является одним из важнейших условий успешного развития общества в целом, поскольку подготавливаются и воспитываются специалисты, которые формируют новую информационную научную среду общества. Сферы и способы использования информационных и телекоммуникационных технологий в биологии и смежных науках весьма разнообразны и позволяют: менять характер развития, приобретения и распространения научных знаний; открывать возможности для обновления содержания обучения и методов преподавания; расширять доступ к общему и профессиональному образованию и др.

Уровень современного ученого, будь он экспериментатор или теоретик, обусловлен в частности тем, насколько он легко владеет компьютерными технологиями. Здесь зачастую требуются знания в различных областях: это и навыки удаленного доступа к научному оборудованию, информационным ресурсам и базам данных, знание средств обработки экспериментальных данных, графических, текстовых и вычислительных программ и многого другого.

Целью изучения дисциплины является овладение студентами-магистрантами практическими навыками работы на компьютере, необходимыми для научной и образовательной деятельности.

Дисциплина «Компьютерные технологии в биологии» относится к Математическому и естественнонаучному циклу (базовая часть) по направлению подготовки 020400.68 «Биология».

3

1.2 Задачи изучения дисциплиныОсновные задачи освоения дисциплины:

− изучение основных пакетов прикладных программ и их применения в научном и образовательном процессах;

− приобретение навыков работы в информационных сетях, поиска научной информации;

− освоение методов математического моделирования биологических процессов;

− формирование навыков компьютерной обработки результатов экспериментов.

Задачей изучения дисциплины является формирование следующих общекультурных компетенций:

− способность к самостоятельному приобретению с помощью информационных технологий и использование в практической деятельности новых знаний и умений, в том числе в новых областях знаний непосредственно несвязанных со сферой деятельности (ОК-6);

и следующих профессиональных компетенций:− самостоятельно анализировать имеющуюся информацию, выявлять

фундаментальные проблемы, ставить задачу и выполнять полевые, лабораторные биологические исследования при решении конкретных задач по специализации с использованием современной аппаратуры и вычислительных средств, демонстрировать ответственность за качество работ и научную достоверность результатов (ПК-3);

− творчески применять современные компьютерные технологии при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче биологической информации (ПК-6);

− использует навыки организации и руководства работой профессиональных коллективов, способен к междисциплинарному общению и к свободному к деловому общению на русском и иностранных языках, работе в международных коллективах (ПК-8);

− профессионально оформлять, представлять и докладывать результаты научно-исследовательских и производственно-технологических работ по утвержденным формам (ПК-9);

− применять методические основы проектирования и выполнения полевых и лабораторных биологических и экологических исследований с использованием современной аппаратуры и вычислительных комплексов, генерировать новые идеи и методические решения (ПК-12);

4

− самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и производственно-технических задач профессиональной деятельности, для сбора и анализа биологической информации (ПК-13).

1.3 Межпредметная связьДля изучения дисциплины требуется владение основными

технологиями работы на компьютере, в частности использование основных офисных программ и т. д. Для успешного освоения предлагаемого курса в полном объеме необходимо предварительное изучение курсов, относящихся к математическому и естественнонаучному циклу, и связанных с освоением основами биологии, биофизических и биохимических методов исследований. Дисциплина весьма полезна для авторский курсов магистерских программ по направлению «Биология», а также при выполнении научно-исследовательских работ по темам магистерских диссертаций и прохождении научно-исследовательской практики, а также для дальнейшей научной и преподавательской работы.

2 Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы

Всего

зачетных единиц

(часов)

Семестр

11

Общая трудоемкость дисциплины 1,0 (36) 1,0 (36)

Аудиторные занятия: 0,44 (16) 0,44 (16)

практические занятия (ПЗ) 0,44 (16) 0,44 (16)

Самостоятельная работа: 0,55 (20) 0,55 (20)

изучение теоретического курса (ТО) 0,11 (4) 0,11 (4)

задания 0,44 (16) 0,44 (16)

Вид промежуточного контроля (зачет,

экзамен)

зачет зачет

5

3 Содержание дисциплины

3.1 Разделы дисциплины и виды занятий в часах(тематический план занятий)

№п/п Модули и разделы дисциплины

ПЗ или СЗзачетных единиц (часов)

Самостоятельная работа зачетных единиц (часов)

Реализуемые

компетенции

Модуль1. Применение современных компьютерных технологии при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче биологической информации

0,222(8)

0,278(10) ОК-6;

ПК-3;ПК-6;ПК-6;ПК-9;ПК-12;ПК-13

Тема 1. Применение пакетов прикладных программ в области биологии. Текстовые и графические редакторы, электронные таблицы, базы данных.

0,111(4)

0,139(5)

Тема 2. Принципы построения автоматизированных обучающих и контролирующих систем. Информационные и телекоммуникационные сети. Интернет. Мультимедиа.

0,111(4)

0,139(5)

Модуль 2. Методы анализа биологической информации и обработки полученных результатов

0,222(8)

0,278(10)

Тема 3. Методы аналитической и графической обработки полученных результатов (математические и графические пакеты)

0,111(4)

0,139(5)

Тема 4. Статистические методы анализа в биологии. Основы обработки данных в программе Statistica

0,111(4)

0,139(5)

3.2 Содержание разделов и тем лекционного курса

Учебным планом не предусмотрено

3.3 Практические занятияАудиторные занятия по дисциплине «Компьютерные технологии в

биологии» - практические занятия, которые направлены на активную работу магистратов во время аудиторных занятий и способствуют усвоению студентами методологии использования ИКТ как в учебном процессе, так в

6

научных исследованиях для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности, для сбора и анализа биологической информации; овладению навыками планирования и выполнения научных исследований на современном экспериментально-методологическом уровне; развитию исследовательского интереса у студентов, склонных к научным исследованиям. Общий объем практических занятий – 16 ч. или 0.5 з.е. Наименование практических занятий и их объем приведен в табл. 3.2.

Таблица 3.2Наименование практических занятий и их объем

№ модуля дисциплины

№ раздела дисциплины

Наименование практических занятий,объем в зачетных единицах

(часов)

Модуль1. Применение современных компьютерных технологии при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче

Тема 1. Применение пакетов прикладных программ в области биологии. Текстовые и графические редакторы, электронные таблицы, базы данных.

Особенности пакетов Microsoft Office: Word, Excel, Access, PowerPoint. Их применение в научной и научно-оформительской областях деятельности. Применение ИКТ для представления результатов научных исследований. Подготовка презентационных материалов в формате ppt. Применение программно-аппаратного комплекса «Интерактивная доска прямой проекции» для создания презентационных материалов Тема 2. Принципы

построения автоматизированных обучающих и контролирующих систем. Информационные и телекоммуникационные сети. Интернет.

Изучение современных интернет-технологий для организации образовательного процесса. Интерфейс и возможности открытой части сетевой лаборатории центров коллективного пользования с удаленным доступом 0,111 (4)

Модуль 2. Методы анализа биологической информации и обработки полученных результатов

Тема 3. Методы аналитической и графической обработки полученных результатов (математические и графические пакеты)

MathCad: синтаксис, встроенные статистические функции, графики, запись полученных данных.Графическое отображение экспериментально полученных результатов, методы аппроксимации.0,111 (4)

Тема 4. Статистические методы анализа в биологии. Основы обработки данных в программе Statistica

Обработка экспериментально полученных данных в программе Statistica, получение основных оценок и статистических характеристик0,111 (4)

Представленный перечень практических занятий требует наличия ПЭВМ в соответствии с количеством студентов, а также следующего установленного прикладного программного обеспечения: Microsoft Office (Word, Excel, Access, PowerPoint), MathCad, Statistica.

7

3.4 Лабораторные занятия

Учебным планом не предусмотрено

3.5 Самостоятельная работа

Самостоятельная работа студентов направлена на закрепление материала, представленного и разобранного на практических занятиях. Общая трудоемкость самостоятельного теоретического обучения составляет 0,111 з.е. (4 ч) и выполнения самостоятельных заданий (проекта) – 0,444 з.е. (16 ч).

Проект представляет собой набор выполненных индивидуальных заданий, осуществляется по темам каждого практического занятия с целью закрепления навыков, приобретенных магистратом на практическом занятии, на собственном экспериментальном материале. Тематика проекта связана с темой магистерской диссертации. Выполнение проекта направлено на формирование компетенции, связанной со способностью магистранта самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, связанных с тематикой научных исследований по теме диссертации.

Самостоятельная работа выполняется студентами на основе учебно-методических материалов дисциплины, представленных в разделе 5. При самостоятельном изучении теоретического материала помимо основной литературы возможно использование дополнительной литературы. При этом следует использовать возможности научной библиотеки СФУ: http://lib.sfu-kras.ru/. В ходе выполнения проекта, выполнения заданий по темам практических занятий, магистрант самостоятельно анализирует имеющуюся информацию, выявляет фундаментальные проблемы, ставит задачу и планирует необходимые для выполнения диссертационной работы полевые, лабораторные биологические исследования при решении конкретных задач по специализации с использованием современной аппаратуры и вычислительных средств, демонстрирует способность представлять научно достоверные результаты.

При выполнении заданий по проекту, и как следствие в рамках подготовки своей магистерской диссертации, магистрант творчески применяет современные компьютерные технологии при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче биологической информации.

При выполнении заданий по проекту и при представлении отчета по проекту в виде презентации магистрант приобретает навыки

8

профессионального оформления и представления результатов собственных научно-исследовательских и производственно-технологических работ по утвержденным формам.

Разработка основных разделов проекта проводится в рамках практических занятий и самостоятельной работы в течение всего семестра. Сдача проекта проводится в форме публичной защиты перед комиссией в конце семестра.

Организация самостоятельной работы студентов производится в соответствии с графиком учебного процесса и самостоятельной работы, приведенном в Приложении 1.

3.6 Содержание модулей дисциплин при использовании системы

зачетных единиц

Структура и содержание модулей дисциплины приведены в Приложении 2.

4 Учебно-методические материалы по дисциплине

Список литературы:Основной:

1.Суковатый, А. Г. Информационно-коммуникационные технологии в образовании : учеб. пособие / А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 177 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый).

2.Несен А.В. Microsoft Word 2010: от новичка к профессионалу – "ДМК Пресс", 2011 – 448 стр. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_cid=25&pl1_id=1210 или http://www.znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=Microsoft%20Office%20#

3.Журавлева И. В. Оформляем документы на персональном компьютере: грамотно и красиво: ГОСТ Р.6.30-2003. / И.В. Журавлева, М.В. Журавлева. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 187 с. Режим доступа: http://www.znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=Microsoft%20Office%20#

4.Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие / С.В. Павлов. - М.: ИЦ РИОР: ИНФРА-М, 2010. - 186 с. Режим доступа: http://www.znanium.com/bookread.php?book=217167#none

9

5.Кудрявцев Е.М. Mathcad 11: Полное руководство по русской версии – "ДМК Пресс", 2009 – 592 стр. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_cid=25&pl1_id=1172

6.Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : учеб. пособие / И. Е. Суковатая, А. Г. Суковатый, В. А. Кратасюк, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – 178 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : УМКД № 1363/991–2008 / рук. творч. коллектива И. Е. Суковатая).

7.Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : лаб. практикум / И. Е. Суковатая, А. Г. Суковатый, К. Н. Захарьин, В. А. Кратасюк. – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – 92 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : УМКД № 1363/991–2008 / рук. творч. коллектива И. Е. Суковатая).

8.Информационно-коммуникационные технологии в образовании : лаб. практикум / А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 78 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый).

9.Информационно-коммуникационные технологии в образовании : метод. указания к практ. занятиям / сост. : А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 20 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый).

10. Bioinformatics, Volume II: Structure, Function and Applications, edited by Jonathan M. Keith, 2008 Humana Press, a part of Springer Science+Business Media, LLC. – Режим доступа: http://www.springer.com/life+sciences/systems+biology+and+bioinformatics/book/978-1-60327-428-9

11. Bioinformaticsa: concept-based introduction, edited by Venkatarajan Subramanian Mathura, Pandjassarame Kangueane, Springer Science+Business Media, LLC 2009 – Режим доступа: www.springer.com

12. Frederick, B. Marcus. Bioinformatics and Systems Biology: Collabora-tive Research and Resources, 2008, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. – Режим доступа: www.springer.com

13. Bioinformatics: Applications in Life and Environmental Sciences, edited by M.H. Fulekar, 2009, Capital Publishing Company Copublished by Springer, P.O. Box 17, 3300 AA Dordrecht, The Netherlands with Capital Publishing Com-pany, New Delhi, India. – Режим доступа: www.springer.com.

10

14. Bioinformatics for DNA Sequence Analysis, edited by David Posada, Humana Press, a part of Springer Science, Business Media, LLC 2009– Режим доступа: www.springer.com.

15. Remote Instrumentation for eScience and Related Aspects, edited by Franco Davoli, Marcin Lawenda, Norbert Meyer, Roberto Pugliese, Jan Węglarz, Sandro Zappatore / Springer Science+Business Media, LLC. 2012, – 305 p. – Режим доступа: www.springer.com.

16. Computational Systems Biology, 2009, Humana Press Inc. – Режим доступа: www.springer.com.

17. Computational Biology, Series: Methods in Molecular Biology, Vol. 673 Fenyö, David (Ed.) 1st Edition., XI, 327 p. 2010. – Режим доступа: http://www.springer.com/life+sciences/systems+biology+and+bioinformatics/book/978-1-60761-841-6.

18. Alexander Isaev. Introduction to Mathematic Methods in Bioinformatics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006. – Режим доступа: www.springer.com.

19. Visualization in Medicine and Life Sciences II, Progress and New Chal-lenges, editors: Lars Linsen, Hans Hagen, Bernd Hamann, Hans-Christian Hege, 2012, Springer Science-HBusiness Media, LLC. – Режим доступа: http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-21608-4/page/1.

20. Marshall, S. Smith. Opening Education // Science. – 2009. – № 323. – P. 89–93.

21. Jung-jae Kimand Dietrich Rebholz-Schuhmann. Categorization of ser-vices for seeking information in biomedical literature: a typology for improvement of practice, BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS. 2008. – VOL 9. – NO 6. P. 452–465

22. Benson, D. A. GenBank / D. A. Benson, I. Karsch-Mizrachi, D. J. Lip-man, J. Ostell , D. L. Wheeler // Nucleic Acids Research. – 2008. – 36. – D. 25–30.

23. Fink, J. L. BioLit: integrating biological literature with databases / J. Fink L., Kushch S., Williams P. R., Bourne P. E. // Nucleic Acids Research. – 2008. – 36. – W. 385–389.

24. Wheeler, D. L. Database resources of the National Center for Biotech-nology Information / D. L. Wheeler, T. Barrett, D. A. Benson [etc.] // Nucleic Acids Res. – 2008. – 36. – D13–D21.

25. E-инструментарий в биомедицинских исследованиях: учеб. пособие / сост. А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, Е. И. Шишацкая. – Красноярск : ООО «Дарма», 2012. – 177 с.;

26. Применение информационно-коммуникационных технологий в биомедицине : методические указания по лабораторных работам / сост. А. Г. Суковатый, И. Е. Су-коватая – Красноярск : ООО «Дарма», 2012. – 19 с.;

11

Дополнительная литература27. Foster, I. Service-Oriented Science / Foster I. // Science. – 2005. –

308. – P. 814–817.28. Hey, T. Cyberinfrastructure for E-Science / T. Hey, A. E. Trefethen //

Science. – 2005. – 308. – P. 817–821.29. Johnson, J. L. Distance Education: The Complete Guide to Design, De-

livery, and Improvement / J. L. Johnson. – New York : Teachers College Press. – 2003. – 230 p.

30. Buetow, K. H. Cyberinfrastructure : Empowering a «Third Way» in Bio-medical Research / K. H. Buetow // Science. – 2005. – 308. – P. 821–824.

31. Collins, L. M. Collaborative eScience libraries / L. M. Collins, M. L. B. Martinez, K. K. Mane, J. E. Powell, C. M. Kieffer, T. Simas, S. K. Heckethorn, K. R. Varjabedian, M. E. Blake, R. E. Luce // Int J Digit Libr. – 2007. – 7. – P. 31–33.

32. Cyberinfrastructure Vision for 21st Century Discovery. – National Sci-ence Foundation Cyberinfrastructure Council. – March 2007. – Режим доступа: http://scholcommbc.blogspot.com/2007/04/cyberinfrastructure-vision-for-21st.html.

33. Konagaya, A. Trends in life science grid: from computing grid to knowl-edge grid / A. Konagaya // BMC Bioinformatics. – 2006. – 7. – (Suppl 5).

34. Leontis, N. B. The RNA Ontology Consortium: An open invitation to the RNA community / N. B. Leontis, R. B. Altman, H. M. Berman // RNA. – 2006. – 12. – P. 533–541.

35. Luciano, J. S. E-Science and biological pathway semantics / J. S.Luciano, R. D. Stevens // BMC Bioinformatics. – 2007. – 8.

36. Rajkumar, B. Grid Computing: Making the Global Cyberinfrastructure for eScience a Reality / Rajkumar B. // CSI Communications. – 2005. – 29. – 1. – P. 6–8.

37. Szalay, A. The World-Wide Telescope/ A. Szalay, J. Gray // Science. – 2001. – 293. – P. 2037–2040.

38. Применение информационно-коммуникационных технологий в образовании : учеб.-метод. пособие / А. В. Сарафанов, А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая и др. – Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2006 (3 экз.)

39. Интерактивные технологии в дистанционном обучении : учеб.-метод. пособие / А. В. Сарафанов, А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая и др. – Красноярск, ИПЦ КГТУ, 2006 (3 экз.)

40. Bioinformatics methods and protocols/ edited by Stephen Misener and Stephen A. Krawetz 2000 Humana Press Inc. – Режим доступа: www.springer.-com.

12

41. Wolstencroft, K. Protein classification using ontology classification / K. Wolstencroft, P. Lord, L. Tabernero, A. Brass, R. Stevens // Bioinformatics. – 2006. – 22. – 14. – P. 530–538.Рубин, А. Б. Биофизика / А. Б. Рубин. Т. 1–2. – М. : МГУ, 1999.

42. Фотобиофизика : учеб. пособие / В. А. Кратасюк, И. Е. Суковатая, Е. В. Немцева и др. – Красноярск : ИПК СФУ, 2007. – 413 с. – (Фотобиофизика : УМКД № 141-2007 / рук. творч. коллектива В. А. Кратасюк).

43. Николаев, А. Я. Биологическая химия : учебник / А. Я. Николаев. – 3-е изд., перераб. и доп. – М. : Медицинское информационное агентство, 2007. – 568 с.

44. СТО 4.2-07–2008. Система менеджмента качества. Общие требования к построению, изложению и оформлению документов учебной и научной деятельности / разраб. : Т. В. Сильченко, Л. В. Белошапко, В. К. Младенцева, М. И. Губанова. – Введ. впервые 09.12.2008. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 47 с.

45. Каталог лицензионных программных продуктов, используемых в СФУ / сост. : А. В. Сарафанов, М. М. Торопов. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т; 2008. – Вып. 3.

46. Абрамов, С. М. Отечественные СуперЭВМ и грид-системы / С. М. Абрамов, В. Ф. Заднепровский, А. А. Московский // Проблемы развития национальной киберинфраструктуры в России : XII науч.-практ. конф. ун-та г. Переславля. – 2008.

47. Интернет-образование: не миф, а реальность XXI века / Ж. Н. Зайцева, Ю. Б. Рубин, Л. Г. Титарев и др. ; под общ. ред. В. П. Тихомирова. – М. : МЭСИ, 2000. – 189 с.

48. Левицкий, А. А. Подготовка учебных материалов для использования в образовательном процессе с применением дистанционных технологий: учеб.-метод. пособие / А. А. Левицкий, А. В. Сарафанов, А. В. Толстоногов, С. И. Трегубов. – Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2003. – 43 с.

49. Масич, А. Г. Аспекты развития коммуникаций / А. Г. Масич, Г. Ф. Масич // XIV конф. представителей рег. науч.-образ. сетей «RELARN-2007».

50. Мицель, А. А. Дистанционное образование как составляющая процесса формирования единого образовательного пространства / А. А. Мицель, Е. В. Молнина // Открытое образование. – 2006. – № 2. – С. 59–65.

51. Норенков, И. П. Информационные технологии в образовании / И. П. Норенков, А. М. Зимин. – М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. – 352 с.

52. Осин, А. В. Мультимедиа в образовании: контекст 13

информатизации / А. В. Осин. – М. : Ритм, 2005. – 320 с.53. Осин, А. В. Мультимедиа в образовании: контекст информа-

тизации / А. В. Осин. – М. : Издат. сервис, 2004. – 320 с. 54. Terence, C. Ahern, The effect of social grounding on collaboration in a

computer-mediated small group discussion / C. Ahern Terence, A. Thomas Julie, K. Tallent-Runnels Mary, Y. Lan William, Cooper Sandra, Lu Xiaoming, Cyrus Jacqui // Internet and Higher Education. – 2006. – 9. – P. 37–46.

55. Alfred, P. Rovai. Student evaluation of teaching in the virtual and tradi-tional classrooms: A comparative analysis / Alfred P. Rovai, Michael K. Ponto, M. Gail Derrick, John M. Davis // Internet and Higher Education.– 2006. – 9. - P. 23–35.

56. Bairoch, A. The ENZYME database in 2000 / A. Bairoch // Nucleic Acids Res. 2000. – 28. P. 304–305.

57. Berriz1, G. F. The Synergizer service for translating gene, protein and other biological identifiers./ Berriz1 G. F., Roth F. P. // Bioinformatics. 2008. 24. 19. – P. 2272–2273.

58. Cotton, D. Reflecting on the think-aloud method for evaluating E-Learn-ing. / Cotton Deborah, Gresty Karen // British Journal of Educational Technology. – 2006. – 37(1). – P. 45–54.

59. Donello, J. F. Theory and practice: Learning content management sys-tems / J. F. Donello // E-Learning magazine. – 2002.

60. Robert, Ellis A. Discontinuities in university student experiences of learning through discussions. / Ellis Robert A., Calvo Rafael A. // British Journal of Educational Technology. – 2006. – 37(1). – P. 55–65.

61. Gulamali, M.Y. GENIE: Delivering E-Science to the environmental sci-entist. / M. Y. Gulamali, , T. M. Lenton, A. Yool [etc]. UK E-Science All Hands Meeting. Nottingham, UK. Sep. 2003. P. 145–152. – Режим доступа: http://www.genie.ac.uk/publications/papers.htm.

62. Gregory, Hislopa W. A study of faculty effort in online teaching / His-lopa Gregory W., Ellis Heidi J. C. // Internet and Higher Education. – 2004. – 7. – P. 15–31.

63. Kanehisa, M. The KEGG resource for deciphering the genome./ Kane-hisa, M., Goto, S., Kawashima, S., Okuno, Y., Hattori, M.// Nucleic Acids Res. - 2004. – 32. – D. 277–280.

64. Langstona, Marc. Linking to journal articles in an online teaching envi-ronment: The persistent link, DOI, and OpenURL / Marc Langstona, James Tyler // Internet and Higher Education. – 2004. – 7. – P. 51–58.

65. Schlosser, Lee Ayers. Distance Education: Definition and Glossary of Terms: the monograph / Lee Ayers Schlosser, Michael Simonson. – Definitions

14

and Terminology Committee Association for Educational Communications and Technology Bloomington (AECT), 2002.

66. Luther, A. Alchemi: A .NET-Based Enterprise Grid Computing System / A. Luther, R. Buyya, R. Ranjan, S. Venugopal // Proceedings of the 6th Interna-tional Conference on Internet Computing (ICOMP'05). June 2730. – 2005. Las Vegas, USA. – Режим доступа: http://www.alchemi.net.

67. Luther, A. Peer-to-Peer Grid Computing and a .NET-based Alchemi Framework / A. Luther, R. Buyya, R. Ranjan, S. Venugopal ; editors Laurence Yang and Minyi Guo. New Jersey, USA : Wiley Press : High Performance Com-puting: Paradigm and Infrastructure. 2005.

68. Martone, M. E. e-Neuroscience: challenges and triumphs in integrating distributed data from molecules to brains / M. E. Martone, A. Gupta, M. H. Ellis-man // Nature Neuroscience. 2004. – 7. – P. 467 – 472.

69. Mukamusoni, D. Distance Learning Program of Teachers’ at Kigali In-stitute of Education: An expository study. / D. Mukamusoni // International Re-view of Research in Open and Distance Learning. – 2006. – 7(2).

70. Parsons Sarah. The use of ICT by adults with learning disabilities in day and residential services / Parsons Sarah, Daniels Harry, Porter Jill, Robertson Christopher // British Journal of Educational Technology. – 2006. – 37(1). – P. 31–44.

71. Stapleton, P. The Web as a source of unconventional research materials in second language academic writing / P. Stapleton, R. Helms-Park, P. Radia // In-ternet and Higher Education. – 2006. – P. 63–75.

72. Optimisation of integrated Earth System Model components using Grid-enabled data management and computation / A. R. Price, G. Xue, A. Yool [etc] // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2007. – 19. – 2. – P. 153165. – Режим доступа: http://www.genie.ac.uk/publications/papers.htm.

73. Hämäläinen, R. Learning to collaborate: Designing collaboration in a 3-D game environment» / Raija Hämäläinen, Tony Manninen, Sanna Järvelä, Päivi Häkkinen // Internet and Higher Education. – 2006. – 9. – P. 47–61.

74. Student evaluation of teaching in the virtual and traditionalclassrooms: A comparative analysis / Alfred P. Rovai, Michael K. Ponton, M. Gail Derrick, John M. Davis // Internet and Higher Education. – 2006. – 9. – P. 23–35.

75. Improving online learning: Student perceptions of useful and challenging characteristics / Liyan Song, Ernise S. Singleton, Janette R. Hill, Myung Hwa Koh // Internet and Higher Education. – 2004. – 7. – P. 59–70.

76. Gnare: automated system for high-throughput genome analysis with grid computational backend / D. Sulakhe, A. Rodriguez, M. D'Souza [etc] // J. Clin. Monit. Comput. 2005. 19. – P. 361369.

15

77. Tatusova, T. A. Complete genomes in WWW Entrez: data representation and analysis / T. A. Tatusova, I. Karsch-Mizrachi, J. A. Ostell // Bioinformatics. – 1999. – 15. – P. 536543.

78. Truman, Sylvia M. An investigation of the situated learnability effects of single- and dual-modal systems in education: a report of music-oriented learning environment and science computer-assisted teaching studies / Sylvia M. Truman, Philip J. Truman // British Journal of Educational Technology. – 2006. – 37(1). – P. 131–142.

79. Wilson, C. Concerns of instructors delivering distance learning via the WWW / C. Wilson // Online Journal of Distance Learning Administration. – 1(3). – Режим доступа: http://www.westga.edu/~distance/wilson13.html.

80. Muller, Hans-Michael. Sternberg Textpresso: An Ontology-Based Infor-mation Retrieval and Extraction System for Biological Literature PLoS Biology November. / Hans-Michael Muller, Eimear E. Kenny, Paul W. 2004. V. 2. Issue 11. 19841998. – Режим доступа: www.plosbiology.org

Информационные ресурсы81. Информационно-коммуникационные технологии в

естественнонаучных исследованиях [Электронный ресурс] : электрон. учеб.-метод. комплекс по дисциплине / И. Е. Суковатая, А. Г. Суковатый, В. А. Кратасюк, К. Н. Захарьин. – Электрон. дан. ( 148 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – (Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : УМКД № 1363/991–2008 / рук. творч. коллектива И. Е. Суковатая). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памя-ти ; 208 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows XP SP 2 / Vista (32 бит) ; Adobe Reader 7.0 (или аналогичный продукт для чтения файлов формата pdf) ; Microsoft PowerPoint 2003 или выше. – (Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320902487).

82. Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях. Банк тестовых заданий [Электронный ресурс] : контрольно-измерительные материалы / И. Е. Суковатая, А. Г. Суковатый, В. А. Кратасюк, К. Н. Захарьин. – Электрон. дан. (43 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – (Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : УМКД № 1363/991–2008 / рук. творч. коллектива И. Е. Суковатая). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других про-

16

изводителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 103 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows XP SP 2 / Vista (32 бит) ; Adobe Reader 7.0 (или аналогичный продукт для чтения файлов формата pdf). – (Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320902489).

83. Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Версия 1.1 [Электронный ресурс] : электрон. учеб.-метод. комплекс / А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Электрон. дан. (1380 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 800 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; Adobe Reader 7.0 (или аналогичный продукт для чтения файлов формата pdf).

84. Фотобиофизика. Версия 1.0 [Электронный ресурс] : электрон. учеб.-метод. комплекс по дисциплине / И. Е. Суковатая, В. А. Кратасюк, В. В. Межевикин и др. – Электрон. дан. (177 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – (Фотобиофизика : УМКД № 141-2007 / рук. творч. коллектива В. А. Кратасюк). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 96 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows 2000 SP 4 / XP SP 2 / Vista (32 бита) ; Adobe Reader 7.0 (или аналогичный продукт для чтения файлов формата pdf) ; Microsoft PowerPoint 2003 или выше. – (Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802751 от 22.12.2008).

85. Унифицированная система компьютерной проверки знаний тестированием UniTest : руководство пользователя / А. Н. Шниперов, Б. М. Бидус. – Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2006. – 80 с.

86. Виртуальная обсерватория Virtual Observatory. – Режим доступа: (http://www.worldwidetelescope.org/)

87. Европейская лаборатория молекулярной биологии European Molecular Biology Laboratory Nucleotide Sequence Database in Europe (EMBL). – Режим доступа: http://www.ebi.ac.uk/embl.

88. Интернет-портал по Grid-технологиям. – Режим доступа: http://www.gridclub.ru/

89. Исследовательский совет Управления науки и технологии Великобритании Research Councils at the Office of Science and Technology (OST). – Режим доступа:

17

http://www.sciencemag.org/feature/misc/webfeat/vis2008/90. Крупнейшая астрономическая электронная библиотека

Astrophysics Data System (ADS). – Режим доступа: http://adswww.harvard.edu/91. Научная электронная библиотека e-Library. – Режим доступа:

http://www.elibrary.ru/defaultx.asp.92. Национальная лаборатория Argonne (Argonne National Laboratory) –

Режим доступа: http://wit.mcs.anl.gov/WIT2.93. Национальная медицинская лаборатория США, Национального

института здоровья США (US National Institutes of Health (NIH) National Library of Medicine (NLM) – Режим доступа: http://www.nlm.nih.gov/

94. Национальный институт здоровья США US National Institutes of Health (NIH). – Режим доступа: http://www.nih.gov.

95. Национальный центр по биотехнологической информации отдел в Национальной медицинской лаборатории (National Library of Medicine (NLM)), Национального института здоровья США (US National Institutes of Health (NIH) National Center for Biotechnology Information (NCBI)). – Режим доступа: www.ncbi.nlm.nih.gov.

96. Национальный центр по биотехнологической информации (National Center for Biotechnology Information (NCBI)). – Режим доступа: www.ncbi.nlm.nih.gov

97. Оригами ДНК. – Режим доступа: http://www.sanger.ac.uk/Teams/Team104.

98. Программа NASA Earth Observing System. – Режим доступа: http://nasa.gov.

99. Программа в открытом доступе для проведения научных исследований в области биотехнологии nanoXplorer IDE. – Режим доступа: http://nanotitan.com/index.htm

100. Сайт виртуальных обсерваторий. – Режим доступа: http://www.interquanta.biz/vos/

101. Система WIT (What is there). – Режим доступа: http://wit.mcs.anl.gov/WIT2.

102. Совет по научным исследованиям Великобритании Research Councils UK. – Режим доступа: http://www.rcuk.ac.uk/default.htm «YourGenome.org». – Режим доступа: http://www.yourgenome.org.

103. AT&T Learning Network. – Режим доступа: http://www.att.coin/learning_network.

104. Barry Willis. Distance Education at a Glance. Guide № 10. – Режим доступа: www.uidacho.edu/eo/index.html.

105. Berkeley Digital Library SunSITE. – Режим доступа: http://sun-18

site.berkeley.edu.106. BioCreAtIvE. – Режим доступа: http://biocreative.sourceforge.net/107. British Educational Communications and Technology agency. –

Режим доступа: www.becta.org.uk.108. British Journal of Educational Technology. – Режим доступа: http://

www.blackwellpublishing.com/journal.asp?ref=0007-1013&site=1.109. CERN – Европейская организация ядерных исследований (Euro-

pean Organization for Nuclear Research) – Режим доступа: www.cern.ch.110. Chandra X-ray Observatory. – Режим доступа: http://chandra.har-

vard.edu/about/index.html111. Distance Education and Training Council. – Режим доступа: http://

www.detc.org/.112. Distance-educator.com. – Режим доступа: http://www.distance-edu-

cator.com/.113. ECMA (European Association for Standardizing Information & Com-

puter Systems) Европейская ассоциация по стандартизации информационных и вычислительных систем (Женева, Швейцария). – Режим доступа: http://www.ecma.ch.

114. Educational Resources Information Center. – Режим доступа: www.askeric.org.

115. Education-line. – Режим доступа: http://www.leeds.ac.uk/educol/.116. EDUCOM: Transforming Education Through Information Tech-

nolog. – Режим доступа: http://www.educom.edu/.117. Enabling Grids for E-Science (EGEE) – «Развертывание гридов для

развития е-науки» – Режим доступа: http://www.eu-egee.org.118. European Journal of Engineering Education.– Режим доступа:

http://www.tandf.co.uk/journals/titles/03043797.asp.119. GenBank – Режим доступа: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/

index.html.120. Global SchoolNet Foundation Home Page. – Режим доступа: http://

www.gsn.org.121. Globus Web Site. – Режим доступа: http://www.globus.org.122. INES (система обработки и распространения данных

астрономического архива) – Режим доступа: http://sdc.laeff.inta.es/ines.123. Integrated Genomics Inc. – Режим доступа: http://wit.Integrated Ge-

nomics.com/IGwit.124. Interactive Teaching Networ. – Режим доступа: http://www.coe.u-

ga.edu/itn.125. Intercultural E-Mail Classroom Connections. – Режим доступа:

19

http://wwwstolaf.edu/network/iecc.126. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learn-

ing.– Режим доступа: http://www.springer.com/east/home/education?SGWID=5-40406-70-52582798-0.

127. Learning, Media & Technology – Режим доступа: http://www.tandf.-co.uk/journals/titles/1463631X.asp.

128. MonALISA: an agent based, dynamic service system to monitor, con-trol and optimize grid based applications – Режим доступа: http://monalisa.cacr.-caltech.edu

129. nanoXplorer IDE – Режим доступа: http://nanotitan.com/index.htm130. National Library of Medicine (NLM) DTD– Режим доступа: http://

dtd.nlm.nih.gov.131. NetDay National. – Режим доступа: http://www.netday.org.132. Newsweek Distance Learnin. – Режим доступа: http://

www.newsweekdistancelearning.com/index.ph.133. ONLINE EDUCA. – Режим доступа: http://www.onlme-educa.com/.134. Online Journal of Distance Learning Administration. – Режим

доступа: http://www.westga.edu/~distance/. 135. On-Line Partners Program. – Режим доступа: http://www.cep.yale.

edu/projects/online.html.136. Open Science Grid (OSG) – Открытый научный Grid. – Режим

доступа: http://www.opensciencegrid.org.137. Physical Sciences Center. – Режим доступа: http://www.heacade-

my.ac.uk/physsci.138. PlanetLab. – Режим доступа: http://www.planet-lab.org.139. Prometric. – Режим доступа: http://www.prometric.com.140. Protein Data Bank (PDB). – Режим доступа: http://www.pdb.org/

pdb/home/home.do.141. Protein Structure Initiative. – Режим доступа: http://www.nigms.

nih.gov/Initiatives/PSI.142. PubMed Central. – Режим доступа: ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov

/pub/pmc.143. Purdue University’s NanoHub. – Режим доступа: http://www.-

nanohub.org.144. SourceForge. – Режим доступа: http://sourceforge.net.145. Structural Genomics Knowledgebase. – Режим доступа: http://

kb.psi-structuralgenomics.org/KB.146. Structural Genomics Knowledgebase. – Режим доступа: http://

kb.psi-structuralgenomics.org/KB.20

147. The American Center for Study of Distance Education. – Режим доступа: http://www.ed.psu.edu/ACSDE.

148. The American Journal of Distance Education. – Режим доступа: http://www.ed.psu.edu/ACSDE/ajde/your.asp.

149. The Biomedical Informatics Research Network (BIRN). – Режим доступа: http://www.nbirn.net/

150. The British Education. – Режим доступа: http://www.leeds.ac.uk/bei/bei.htm.

151. The Computing Research Association (CRA). – Режим доступа: http://www.cra.org

152. The Department of Energy’s Earth System Grid (ESG). – Режим доступа: http://www.earthsystemgrid.org.

153. The GENIE Project Grid ENabled Integrated Earth system model. – Режим доступа: www.genie.ac.uk.

154. The London E-Science Centre. – Режим доступа: http://www.lesc.ic.ac.uk/admin/escience.html.

155. The National Science Foundation’s Network for Earthquake Engi-neering Simulation (NEES). – Режим доступа: http://it.nees.org.

156. The National Science Foundation’s TeraGrid. – Режим доступа: http://www.teragrid.org.

157. Trust Genome Campus, институт Trust Sanger Institute в Центре Franklin Centre for Public Engagement. – Режим доступа: http://www.sanger.ac.uk/Teams/Team104.

158. UK myGrid project. – Режим доступа: http://www.mygrid.org.uk/ http://www.ebi.ac.uk/mygrid.

159. VizieR (наиболее полная база данных астрономических каталогов и таблиц данных). – Режим доступа: http://vizier.u-strasbg.fr.

160. Washington University Genome Sequencing Center. – Режим доступа: http://genome.wustl.edu/index.cgi.

161. World Development Reports. World Bank. – Режим доступа: http://www.worlbank.org.

162. World Wide Web foundation. – Режим доступа: http://www.web-foundation.org.

163. Worldwide LHC Computing Grid collaboration (WLCG) – Всемирная коллаборация по вычислительным гридам для LHC. – Режим доступа: http://www.cern.ch/lcg.

164. Биоинформационный сервер Argonne GNARE system (GeNome Analysis and Research Environment. – Режим доступа: http://compbio.mcs.anl.-gov/gnare/gnare_home.cgi.

21

Перечень наглядных и других пособий, методических указаний и материалов к техническим средствам обучения

165. Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях. Презентационные материалы [Электронный ресурс] : наглядное пособие / И. Е. Суковатая, А. Г. Суковатый. – Электрон. дан. (18 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – (Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях : УМКД № 1363/991–2008 / рук. творч. коллектива И. Е. Суковатая). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 18 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows XP SP 2 / Vista (32 бит) ; Adobe Reader 7.0 (или аналогичный продукт для чтения файлов формата pdf). – (Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320902488). Интерактивные технические средства обучения: практическое руководство / сост. : А. Г. Суковатый, К. Н. Захарьин, А. В. Казанцев, А. В. Сарафанов. – Красноярск : ИПК СФУ, 2009. – 84 с.

166. Захарьин, К. Н. Электронные презентационные материалы / А. В. Сарафанов, К. Н. Захарьин, А. Г. Суковатый. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 36 с.

167. Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Презентационные материалы : учеб. пособие / А. Г. Суковатый, И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 178 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый).

168. Фотобиофизика. Презентационные материалы. Версия 1.0 [Электронный ресурс] : наглядное пособие / И. Е. Суковатая, В. А. Кратасюк, В. В. Межевикин и др. – Электрон. дан. (33 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – (Фотобиофизика : УМКД № 141-2007 / рук. творч. коллектива В. А. Кратасюк). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 33 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows 2000 SP 4 / XP SP 2 / Vista (32 бита) ; Microsoft PowerPoint 2003 или выше. – (Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802753 от 22.12.2008).

169. Информационно-коммуникационные технологии в образовании : метод. указания по самостоятельной работе / сост. : А. Г. Суковатый,

22

И. Е. Суковатая, К. Н. Захарьин. – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – 16 с. – (Информационно-коммуникационные технологии в образовании : УМКД № 167-2007 / рук. творч. коллектива А. Г. Суковатый).

5. Образовательные технологии

К задачам применения современных образовательных технологий при изучении дисциплины в соответствии с требованиями подготовки магистров относятся:

получение знаний, составляющих основу научных представлений об информации, информационных процессах, системах, технологиях и моделях в научных исследованиях;

овладение умениями работать с различными видами информации с помощью компьютера и других средств информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), организовывать научно-исследовательскую деятельность и планировать ее результаты;

развитие познавательных интересов, интеллектуальных и творческих способностей средствами ИКТ;

выработка навыков применения средств ИКТ в повседневной жизни при выполнении индивидуальных и коллективных проектов, в первую очередь научных.

Основные поисковые системы на основе семантических технологий web для доступа к научным публикациям приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1Основные Интернет-ресурсы для работы с публикациями различного формата

№ п/п

Ресурс Описание Интернет-адрес

1

Специализированный научный поисковый сервер Google

Поиск текстов статей, книг, информации об организациях, научных сообществах, учебных заведениях; возможность задавать различные условия поиска текстов

http://scholar.google.com

23

№ п/п

Ресурс Описание Интернет-адрес

2 Концентратор SciVerse

Расширенный поиск по БД SciVerse Science Direct и Scopus SciVerse. Более 2500 научных журналов и 1100 книг

http://www.info.sciverse.com/

3 Ресурс Science Direct

Более 2700 научных журналов и книг с поисковой системой по ключевым словам, названию и выходным данным журнала, фамилии автора. Имеются краткие аннотации к статьям (abstracts), доступ к полным текстам в некоторых журналах.

Журналы издательств Elsevier, Cell Press (Cell, Neuron, Current Biology и др.), публикации Американской психологической ассоциации (АРА), Academic Press и ряда других издательств

http://www.sciencedirect.com/

4

Специализированный научный поисковый сервер SCIRUS

Является наиболее полным научным инструментом исследования в Интернете. Более 410 млн. ресурсов в том числе: журналы, домашние страницы ученых, учебные курсы, патенты и т. д.

http://www.scirus.com/

24

№ п/п

Ресурс Описание Интернет-адрес

5Ресурс издательства Blackwell

Открытый доступ к полным текстам статей в журналах издательства Blackwell.

Журналы перечислены по алфавиту и по предметным разделам, есть поиск статей по ключевым словам, поиск журналов по году и номеру.

Журналы: Psychophysiol-ogy; Journal of Neurochem-istry; Genes, Brain and Be-havior; Journal of Neu-roimaging; The Journal of Physiology; Acta Physiolog-ica; Journal of Sleep Re-search; Sleep and Biological Rhythms; Psychological Sci-ence; European Journal of Neuroscience и др.

http://onlinelibrary.wiley.com/

25

№ п/п

Ресурс Описание Интернет-адрес

6Ресурс издательства Springe

БД с поиском статей по ключевым словам, поиском названий по первым буквам, алфавитным и тематическим указателями журналов.

Журналы: Experimental Brain Research; Neuro-science and Behavioral Physiology; Neurophysiol-ogy Review; Neurochemical Research; Neurochemical Journal; Psychological re-search; Psychopharmacol-ogy; Behavior; Journal of Nonverbal Behavior и др.

http://www.springerlink.-com/home/main.mpx

7Ресурс Elsevier

Более 2200 журналов, систематизированных по алфавиту и по предметным областям. Журналы: Brain Research, Brain Research Bulletin, Neuroscience, Neu-roscience Research, Neuro-science Letters, Neuroimag-ing, Journal of Neuroscience Methods, Brain and Cogni-tion, Neuropsychologia, Be-havioral Brain Research, Physiology & Behavior и др.

http://top25.sciencedirec-t.com

http://www.elsevier.ru

8

Ресурс издательства Oxford Univer-sity Press

Список журналов по алфавиту и по предметным разделам, поиск статей по ключевым словам

http://www.oxfordjournals.org

26

№ п/п

Ресурс Описание Интернет-адрес

9 Ресурс журнала Science

Бесплатная регистрация позволяет получить доступ к полным текстам статей в выпусках журнала с 1996 года

http://www.sciencemag.org/

10

Электронная библиотека технической литературы

Полные тексты статей в журналах IEEE, IET – с 1988 года, книги IEEE – с 1974 года, сборники материалов конференций и другие публикации. Журналы: Neural Networks; Medical Imaging; Acoustics, Speech and Signal Process-ing Newsletters; Biomedical Engineering; Neural Systems and Rehabilitation Engineer-ing и др.

http://ieeexplore.ieee.org/

11

Международная поисковая система Medline на российском портале Medline.ru

Публикации по медицине и биологии http://www.medline.ru/

12 Библиотечный сервис A-to-Z

С помощью нового библиотечного сервиса A-to-Z электронные ресурсы различных издательств объединены в одну систему, что позволяет пользователю переходить из одной БД в другую, не производя поиск в каждом ресурсе отдельно

http://atoz.ebsco.com/

Кроме этого дисциплина «Компьютерные технологии в биологии» 27

относится к тому спектру дисциплин, где использование технологий e-Science, в частности представление отчетов по некоторым модулям в режиме on-/off-line с использованием закрытого образовательного раздела сайта Института фундаментальной биологии и биотехнологии ФГАОУ СФУ (http://bio.sfu-kras.ru/?page=275) является обязательным элементом образовательной траектории.

Использование сети Интернет способствует формированию в образовательном заведении так называемой «технологии открытого обучения», помогающей создать качественно новое информационно-образовательное пространство, в котором увеличивающийся информационный поток заставляет всех участников процесса переходить от модели накопления знаний к системе овладения навыками самообразования.

Удельный вес активных и интерактивных форм обучения по дисциплине составляет 100 % аудиторных занятий, но и самостоятельная работа студентов предполагает интерактивные методы обучения в дополнение к перечисленным выше.

При самостоятельной работе над теоретическим курсом студент пользуется методическими материалами из списка основной и дополнительной литературы, электронных методических изданий, перечня программного обеспечения, методических указаний, используемых в учебном процессе, приведенными в п.5 данной программы.

Каждому обучающемуся обеспечен доступ к электронно-библиотечным системам (ЭБС), содержащим издания по основным разделам изучаемой дисциплины. Электронно-библиотечная система СФУ обеспечивает возможность индивидуального доступа для каждого обучающегося из любой точки, в которой имеется доступ к сети Интернет.

В электронных читальных залах Электронной библиотеки СФУ обеспечена возможность осуществления одновременного индивидуального доступа к электронным ресурсам не менее чем для 25 процентов обучающихся.

Студентам обеспечена возможность свободного доступа к фондам учебно-методической документации и интернет ресурсам. Все обучающиеся имеют открытый доступ к базе Электронного каталога и полнотекстовой базе данных внутривузовских изданий (http://lib.sfu-kras.ru/); ресурсам Виртуальных читальных залов (http://lib.sfu-kras.ru/eresources/virtual.php); к УМКД (http://lib.sfu-kras.ru/ecollections/umkd.php); к видеолекциям и учебным фильмам университета (http://tube.sfu-kras.ru/).

К учебно-методическим материалам института Института фундаментальной биологии и биотехнологии (ИФБиБТ) студенты имеют доступ через сайт официальный сайт института - http://bio.sfu-kras.ru/, раздел «Образование», учебно-методические материалы в электронном виде – http://bio.sfu-kras.ru/?page=482.

Студентам обеспечен свободный доступ к личному кабинету 28

преподавателя на сайте Института фундаментальной биологии и биотехнологии (http://bio.sfu-kras.ru/?page=498). В личном кабинете размещаются презентации, учебно-методические материалы, промежуточные задания и вопросы к экзамену. Так же в личном кабинете организуется обмен материалами и консультации при самостоятельной работе студентов и выполнении практических заданий и подготовке презентаций.

Студентам предоставлены условия и возможности работы в режиме on-line с зарубежными и отечественными лицензионными информационными базами данных, перечисленными в п.4, раздел «Информационные ресурсы», настоящей программы.

6. Организационно-методическое обеспечение учебного процесса по дисциплине в системе зачетных единиц

Основные положения применения кредитно-рейтинговой системы при организации учебного процесса в ФГАОУ СФУ

В соответствии с Положением об организации учебного процесса в Сибирском федеральном университете с использованием зачетных единиц (кредитов) и бально-рейтинговой системы организация учебного процесса с использованием системы зачетных единиц (з.е.) и бально-рейтинговой системы (БРС) характеризуется следующими особенностями:

использование Европейской системы переноса и накопления зачетных единиц (кредитов ECTS) и БРС для оценки успешности освоения студентами учебных дисциплин;

использование основных инструментов ECTS: учебного договора «Learning agreement», программы курсов «Course Catalogue», зачетной книжки «Transcript of Records»;

полная обеспеченность учебного процесса всеми необходимыми методическими материалами в печатной и электронной формах: учебниками, методическими пособиями, учебно-электронными материалами, доступом к локальным и глобальным сетевым образовательным ресурсам;

вовлечение в учебный процесс академических консультантов (тьюторов), содействующих студентам в формировании индивидуального учебного плана и контролирующих регистрацию учебных достижений;

личное участие каждого студента в формировании своего индивидуального учебного плана на основе большой свободы выбора дисциплин.

Трудоемкость всех видов учебной работы в планах бакалавров и специалистов устанавливается в з. е., как правило, 1 з. е. = 36 академическим часам общей трудоемкости или 27 астрономическим часам. Трудоемкость всех видов работы в учебных планах магистров устанавливается в з. е. (кредитах) и,

29

как правило, соответствует 30 часам общей нагрузки. Трудоемкость может корректироваться в ходе мониторинга учебного процесса по особому регламенту.

Таким образом, зачетная единица (кредит) является условным параметром, рассчитываемым на основе реалистичных экспертных оценок совокупных трудозатрат среднего студента, необходимых для достижения целей обучения. Зачетные единицы (кредиты) назначаются всем образовательным компонентам учебного плана.

Рекомендуемые нормативы расчета трудоемкости дисциплин и видов работы учебных планов приведены в табл. 6.1.

К основным видам контроля относятся текущая, промежуточная и итоговая аттестация.

Текущая аттестация – аттестация во время семестра, включающая аттестацию на практических, семинарских занятиях, контрольных неделях, тестирование, защиту курсовых проектов (работ). Форма аттестации, ее программа и трудоемкость определяется кафедрой.

Оценка в 100-балльной шкале за выполнение и защиту курсового проекта (работы) может вноситься в ведомость, зачетную книжку и приложение к диплому.

Таблица 6.1

Наименование Расчет трудоемкости в з. е.Общая трудоемкость;трудоемкость дисциплины, включающая зачет и трудоемкость курсовых проектов (работ)

1 з. е. = 36 акад. ч

Максимальная недельная трудоемкость;трудоемкость 1 недели практики, трудоемкость 1 недели итоговой аттестации

1,5 з. е. = 54 акад. ч

Трудоемкость семестрового экзамена (3 дня подготовки и 1 день на экзамен) при выделении этой трудоемкости в учебном плане

1 з. е.

Общая семестровая трудоемкость 30 з. е.Общая годовая трудоемкость 60 з. е.

Перевод баллов 100-балльной шкалы в их числовые коэффициенты и буквенные оценки представлен в табл. 6.2.

Таблица 6.2

Оценка в 100-балльной

шкале

Оценка в традиционной шкале

Буквенные эквиваленты оценок в шкале ECTS

(% успешно аттестованных)84–100 5 (отлично) А (отлично) – 10 %

30

В (очень хорошо) – 25 %С (хорошо) – 30 %D (удовлетворительно) – 25 %E (посредственно) – 10 %

67–83 4 (хорошо)

50–66 3 (удовлетворительно)

0–49 2 (неудовлетворительно)

FX – неудовлетворительно, с возможной пересдачейF – неудовлетворительно, с повторным изучением дисциплины

Промежуточная аттестация – аттестация в период сессии включает зачеты и экзамены, предусмотренные учебным планом и действующим в СФУ Положением о промежуточной аттестации. Трудоемкость промежуточной аттестации устанавливается кафедрой в соответствии с п. 3.11 Положения.

При наличии в учебном плане по дисциплине двух и более видов промежуточной аттестации (зачет и экзамен, распределенный экзамен) распределение трудоемкостей устанавливается кафедрой.

Неучастие в промежуточной аттестации в установленный срок без уважительной причины приравнивается к неудовлетворительной оценке. Если причина неучастия студента в промежуточном контрольном мероприятии является уважительной, преподаватель переносит это мероприятие для данного студента на другое время.

Итоговая аттестация (сдача государственных экзаменов), оценка практик, защита дипломных проектов и работ, предусмотренные учебным планом по направлению (специальности), осуществляются в установленном порядке. В перечисленных видах аттестаций используется 100-балльная шкала и учитываются отведенные учебными планами трудоемкости.

Трудоемкость дисциплины учебного плана представляется суммой трудоемкостей всех оцениваемых видов учебной работы.

Трудоемкости могут выражаться: в зачетных единицах (кредитах); в процентах и/или долях общей трудоемкости.Трудоемкости zi, определенные в процентах от общей трудоемкости,

дают максимальное количество баллов, которое студент может набрать по данному виду учебной работы.

Максимальное количество баллов, которое студент может набрать за текущую и промежуточную аттестации (зачет, экзамен) по дисциплине в семестре, распределяется в пропорции:

текущая работа – 50 баллов; промежуточная аттестация – 50 баллов.Решением кафедры допускается изменение пропорции в пределах

±10 баллов при сохранении 100 баллов по дисциплине в целом.31

Средневзвешенная оценкаСредневзвешенная оценка (b) по дисциплине устанавливается как

сумма оценок (bi), умноженных на трудоемкость (zi) оцениваемых видов учебной работы за период аттестации, деленная на общую трудоемкость дисциплины за период аттестации (округляется до целых, может принимать значения от 0 до 100):

где i = 1, 2,…., m – номера оцениваемых видов учебной работы; m – количество оценок.

Если общую трудоемкость по дисциплине за период аттестации считать равной 1 (z1+z2+….+zm=1), то трудоемкости zi становятся весовыми коэффициентами оценок bi в расчете средневзвешенной оценки. Произведение весовых коэффициентов на оценки bi дает количество баллов, набираемых студентом по данному виду работ, а сумма баллов по всем видам работ и будет средневзвешенной оценкой.

Средневзвешенная оценка может переводиться в традиционную четырехбальную шкалу или буквенную шкалу ECTS и выставляется:

за период аттестации по модулю (по видам работы); за период аттестации по дисциплине (по модулям); за текущую работу в семестре по результатам прошедших аттестаций; за семестр в целом с учетом баллов за зачет; за семестр в целом с учетом баллов за экзамен; за учебный год и весь срок освоения основной образовательной

программы.Если по дисциплине имеется несколько средневзвешенных оценок

(например, если дисциплина изучается несколько семестров), то итоговая оценка по дисциплине рассчитывается также как средневзвешенная.

Применение кредитно-рейтинговой системы по дисциплине «Компьютерные технологии в биологии»

Основной целью применения кредитно-рейтинговой системы по дисциплине «Компьютерные технологии в биологии» является повышение эффективности оценки качества аудиторной и самостоятельной работы студентов за счет объективного измерения результатов работы студентов. Трудоемкость отдельных модулей и других видов учебной работы (промежуточный контроль, написание реферата) по дисциплине оценивается

32

в относительных единицах и представлена в Приложении 3.Кредитно-рейтинговая система по дисциплине «Компьютерные

технологии в биологии» базируется на следующих принципах:1. Контроль всех видов учебной деятельности, включая аудиторную и

самостоятельную работу студента.2. Осуществление внутренней и внешней коррекции результатов

обучения.3. Индивидуальное планирование последующих этапов изучения

дисциплины.4. Комплексное использование различных форм опроса (устный опрос,

письменный опрос, тестирование, собеседование, взаимоконтроль и т. д.). К основным задачам применения кредитно-рейтинговой системы по

дисциплине «Компьютерные технологии в биологии» относятся: развитие личностных качеств студента (способность к

саморазвитию, направленность на самоактуализацию, самореализацию и самоутверждение; повышение состязательности в учебе; активизация самостоятельной работы);

формирование особенностей самоорганизации и самоуправления в образовательном процессе (самоконтроль, самооценка, планирование и прогнозирование диапазона уровня знаний, выбор студентом личной образовательной траектории);

создание комфортных условий для учебы (сведение до минимума случайности при сдаче экзамена и зачета, так как оцениваются все результаты, достигнутые в период обучения; снижение экзаменационного стресса).

Применяемая в дисциплине «Компьютерные технологии в биологии» модель рейтинговой системы оценивания, построенная по модульному принципу, предполагает систематическую подготовку студентов к занятиям, так как происходит оценивание результатов каждого вида учебной работы.

По результатам промежуточных аттестаций студенту засчитывается трудоемкость дисциплины в зачетных единицах и выставляется дифференцированная оценка по 100-балльной шкале, которая характеризует качество освоения студентом знаний, умений и навыков по данной дисциплине. Стобальная шкала основывается на распределении трудоемкости в процентном соотношении между текущей работой студента в семестре − 50 % и аттестацией − 50 %.

Таблица трудоемкости модулей и видов учебной работы в относительных единицах приведена в прил. 3.

По отдельным видам трудоемкость распределена следующим образом:33

6 % – посещаемость лекционных занятий для обеспечения непосредственного контакта преподавателя при изучении теоретического материала и определения направленности самостоятельной работы;

20 % – выполнение заданий на практических занятиях в связи с практической направленностью дисциплины;

24 % – выполнение самостоятельных работ;50 % – сдача зачета.Нагрузка студента при изучении дисциплины «Компьютерные

технологии в биологии» распределена максимально планомерно. Это необходимо для того, чтобы студент мог оптимально реализовывать как учебную, так и научную работу, связанную с изучением данной дисциплины. Также в рекомендациях устанавливается график выполнения и проверки всех видов работы, преподаватель должен вовремя выдавать и проверять задания для самостоятельной работы.

Посещение лекций не приносит студентам значительное количество баллов, но является условием успешной сдачи зачета и практических заданий, поскольку на лекциях освещаются наиболее сложные проблемы курса, дается информация о новых направления и тенденциях развития современной науки.

После выполнения всех этих видов учебной работы в семестре и получения определенного количества зачетных единиц (минимум оставляет 0,5 от максимально возможного количества зачетных единиц в семестре), студент допускается к сдаче зачета.

34

Приложение 1ГРАФИК

учебного процесса и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Компьютерные технологии в биологии» направления 020400.68 «Биология» института ИФБиБТ 6 курса на 11 семестр

Наи

мен

ован

иеди

сцип

лины

Сем

естр

Число часов аудиторных занятий

Фор

ма

конт

роля

Часов на самостоятельну

ю работуНедели учебного процесса семестра

Все

го

По

вида

м

Все

го

По

вида

м

1 2 3 4 5 6 7 8

«Ком

пью

терн

ые

техн

олог

ии в

би

олог

ии»

11 16

Практическиезанятия – 16

заче

тПЗ ПЗ ПЗ ПЗ ПЗ ПЗ ПЗ ПЗ

20ТО – 4 ТО ТО ТО ТО

П – 16 ВП ВП ВП ВП ВП ВП ВП ЗП

Условные обозначения: ТО – изучение теоретического курса; ПЗ – практические занятия; П – проект; ВП – выдача задания на подготовку проект; ЗП – защита проекта

Заведующий кафедрой: ___________ В.А. КратасюкДиректор института: _____________ В.А. Сапожников«_______» _______________________ 201_г

Приложение 2

Перечень модулей дисциплины«Компьютерные технологии в биологии»

№п/п

Наименование модуля, срок его реализации

Перечень практическ

их и семинарских занятий, входящих в модуль

Перечень самостоятельных

видов работ, входящих в модуль, их конкретное наполнение Ре

ализ

уемы

е ко

мпет

енци

и

Умения Знания

1 Модуль1.Применение современных компьютерных технологии при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче

1-ая неделя – 4ая неделя

Практические занятия: 1, 2Тема: 1, 2

Самостоятельное изучение теоретического курса по темам: 1, 2

ОК-6;ПК-3;ПК-6;ПК-6;ПК-8;ПК-9;ПК-12;ПК-13

Умение осуществлять выбор наиболее подходящего программного обеспечения для выполнения поставленных целей на данном этапе научной работы

Владение средствами статистической обработки экспериментально полученных данных и их графической визуализации

Знание требований к оформлению научных публикаций, устных и стендовых докладов

2 Модуль 2.Методы анализа биологической информации и обработки полученных результатов 5-ая неделя –8-ая неделя.

Практические занятия: 3, 4 Тема: 3, 4

Самостоятельное изучение теоретического курса по темам: 3,4

36

Приложение 3

Трудоемкость модулей и видов учебной работы в относительных единицах по дисциплине «Компьютерные технологии в биологии» направления 020400.68 «Биология»

6 курса на 11 семестр 201_/201_ уч. года

Название модульной дисциплины

Сро

к ре

ализ

ации

мод

уля

Текущая работа (50 %) Аттестация(50 %)

Ито

го

Виды текущей работы

Сда

ча за

чета

Сда

ча э

кзам

ена

посе

щае

мост

ь ле

кций

выпо

лнен

ие и

защ

ита

лабо

рато

рны

х ра

бот

прак

тиче

ские

и

семи

нарс

кие

заня

тия

выпо

лнен

ие и

защ

ита

курс

овы

х пр

оект

ов

выпо

лнен

ие и

защ

ита

РГЗ

подг

отов

ка и

сда

ча

реф

ерат

ов

реш

ение

ком

плек

тов

зада

ч

пром

ежут

очны

й ко

нтро

ль

друг

ие в

иды

(по

реш

ению

каф

едры

)

Всего 8 нед – – 26 – 24 – – – – 50 – 100

Модуль № 1 1–4 – – 13 – 12 – – – – – – –

Модуль № 2 5–8 – – 13 – 12 – – – – – – –

37