М.2.РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ М.2.2.5...

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет

информационных технологий, механики и оптики»

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по УМР

______________Шехонин А.А.

“____“ ___________2014__

м.п.

М.2.РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

М.2.2.5. Интеллектуальные технологии изготовления приборов и систем Направление подготовки 12.04.01- Приборостроение, 630300 - Машиностроение

Квалификация (степень) выпускника Магистр

Профиль подготовки магистра СОП – Технологическая подготовка производства

Форма обучения очная

Выпускающая кафедра ТПС

Кафедра-разработчик рабочей программы ТПС

Семестр Трудоем-

кость час.

Лек-ций, час.

Практич. занятий,

час.

Лаборат. работ,

час.

СРС, час.

Форма промежуточного контроля

(экз./зачет)

2 108 8,5 17 25,5 57 экзамен

Итого 108 8,5 17 25,5 57 экзамен

Санкт-Петербург

2014 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Разделы рабочей программы

1. Цели освоения дисциплины 2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО 3. Структура и содержание дисциплины 4. Формы контроля освоения дисциплины 5. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 6. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Приложения к рабочей программе дисциплины

Приложение 1. Аннотация рабочей программы

Приложение 2. Технологии и формы преподавания

Приложение 3. Технологии и формы обучения Приложение 4. Оценочные средства и методики их применения Приложение 5. Таблица планирования результатов обучения

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО (ОС вуза) по

направлению подготовки 12.04.01 «Приборостроение»

Программу составили:

Кафедра ТПС

Третьяков С.Д. к.т.н. ________________________

Эксперт(ы): Лавровский С.К., д.т.н., профессор кафедры технологии комплексных инноваций Санкт-Петербургского государственного политехнического университета Яблочников Е.И., к.т.н, заведующий кафедрой ТПС Университета ИТМО Программа одобрена на заседании УМК факультета ТМиТ

Председатель УМК ТМиТ

д.т.н., профессор _______________ Марусина М.Я.

1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью освоения дисциплины является достижение следующих результатов образования (РО): знания:

на уровне представлений: - знать возможности современных интеллектуальных технологий, применяемых в

приборостроении, а также существующие ограничения этих технологий;

- знать структуру интеллектуальных технологий и систем, их составляющих;

- знать современные методы управления интеллектуальными системами и

комплексами.

на уровне воспроизведения: - формулировать алгоритмы управления элементами интеллектуальных

технологических систем - владеть основами проектирования структуры интеллектуальной технологической

системы на уровне понимания: - понимать основные тенденции в развитии интеллектуальных технологий

производства приборов и устройств; - понимать основные принципы функционирования интеллектуальных

производственных технологий умения:

теоретические: - владеть основами моделирования структуры интеллектуальных производственных

систем

- владеть методами оценки эффективности управления интеллектуальной

технологической системой Практические: - эффективно использовать интеллектуальные технологии для решения

производственных задач - уметь выбрать, разработать и отладить экспертную технологическую систему - уметь выбирать конструктивные элементы модулей интеллектуальных

технологических систем и комплексов навыки:

- использовать полученные знания для организации внедрения интеллектуальных технологий на производстве

- проектировать экспертные системы для решения конкретных технологических задач

Перечисленные РО являются основой для формирования следующих компетенций:

общекультурных

ОК- СЛ.2 - способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к

изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной

деятельности;

ОК-СЛ.4 - способен адаптироваться к новым ситуациям, переоценивать накопленный опыт,

анализировать свои возможности.

профессиональных

ПК-ОП.2 - способен осознавать и формулировать основные проблемы своей предметной

области, применять универсальные методы и средства для их решения;

ПК-ОП.4 - способен анализировать, синтезировать и критически резюмировать информацию;

ПК-ПР.2 - способен использовать проектные решения из других областей в своей

профессиональной деятельности.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина «Интеллектуальные технологии изготовления и сборки приборов и

систем» относится к циклу специальных дисциплин.

Необходимыми условиями для освоения дисциплины являются:

- знание признаков и сущности современных технологий, технологий на основе

традиционных методов изготовления деталей приборов и генерированных технологий;

принципов разработки и автоматизации сборочных процессов;

- знание способов описания структуры технологических процессов; способов хранения

моделей в базах данных и знаний; способов преобразования моделей процессов в

технологические документы;

- знание методов и средств измерения, испытания и контроля приборов и систем; методов

средств измерения и контроля механических, электрических, оптических и других физических

величин; методов и средств измерения, контроля и испытаний свойств веществ и материалов,

используемых в приборостроении; испытательного оборудования и принципов его работы;

- умение разработать технологические процессы изготовления элементов приборов и их

сборки на основе современных технологий;

- умение разрабатывать программы и методики измерения, контроля и испытаний

соответствующих характеристик и свойств величин веществ и материалов; разрабатывать и

осуществлять программы и методики испытаний различных видов приборов и систем;

пользоваться существующими средствами измерения, контроля и испытаний изделий

приборостроения.

Содержание дисциплины является логическим продолжением содержания дисциплин:

«Основы технологии приборостроения», «Основы искусственного интеллекта», «Дискретная

математика», «Теория вероятности» и служит основой для подготовки и защиты магистерской

диссертации.

В таблице приведены предшествующие и последующие дисциплины, направленные на

формирование компетенций, заявленных в разделе «Цели освоения дисциплины»:

№ п/п Наименование компетенции

Предшествующие дисциплины Последующие дисциплины

(группы дисциплин)

Общекультурные компетенции

1 Способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-

производственного

профиля своей

профессиональной

деятельности

«Основы технологии приборостроения», «Основы искусственного интеллекта»

Подготовка и защита магистерской диссертации.

2 Способен адаптироваться к новым ситуациям,

«Основы искусственного интеллекта», «Дискретная математика»


переоценивать накопленный опыт, анализировать свои возможности

Профессиональные компетенции

1 Способен осознавать и

формулировать

основные

проблемы своей

предметной области, применять универсальные

методы и средства

для их решения

«Дискретная математика», «Теория вероятности»


2 Способен анализировать,

синтезировать и

критически

резюмировать

информацию;

«Основы искусственного интеллекта»


3 Способен

использовать

проектные решения

из других областей

в своей

профессиональной

деятельности

«Основы технологии

приборостроения»

Подготовка и защита

магистерской диссертации.

3. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов.

№

раздела

Наименование раздела

дисциплины

Виды учебной нагрузки и их трудоемкость, часы

Л

ек

ци

и

П

рак

тич

еск

ие

зан

ятия

Л

аб

орат

орн

ые

раб

оты

С

РС

В

сего

часов

1

Интеллектуальные

технологии и элементы

искусственного

интеллекта

4,5 7 10,5 28 50

2

Робототехнические

промышленные системы

с элементами

искусственного


4 10 15 29 58

ИТОГО: 8,5 17 25,5 57 108

3.1. Содержание (дидактика) дисциплины

Раздел 1. Интеллектуальные технологии и элементы искусственного интеллекта

Определения: интеллектуальные системы, искусственный интеллект. Использование

интеллектуальных систем на основе искусственного интеллекта для решения

технологических задач производства.

Гибкие автоматизированные и автоматические производственные комплексы с

элементами искусственного интеллекта. Элементы интеллекта робототехнических

производственных комплексов. Системы искусственного зрения и распознавание в

адаптивных интеллектуальных комплексах. Встроенные системы адаптивного контроля

механической обработки.

Системы представления знаний. Методы поиска решений в пространстве состояний.

Процедура BACKTRACK. Алгоритмы эвристического поиска. Алгоритм минимакса.

Алгоритм наискорейшего спуска. Алгоритм оценочных функций. Алгоритм штрафных

функций.

Раздел 2. Робототехнические промышленные системы с элементами искусственного

интеллекта.

Область робототехники. Робототехнические системы и их элементы. Промышленные

роботы и системы управления ими. Искусственный интеллект и робототехнические

системы. Перспективы развития промышленных робототехнических систем с

элементами искусственного интеллекта.

Технологическое оборудование для обработки сложных поверхностей деталей

приборов. Единство механики и управления в современном технологическом

оборудовании. Методы описания сложных поверхностей деталей приборов.

Дополнительные встраиваемые элементы контроля.

3.2. Лекции

№

п/п

Номер раздела


Объем, часов

Тема лекции

1

1

0,5

Определения: интеллектуальные системы, искусственный

интеллект. Использование интеллектуальных систем на

основе искусственного интеллекта для решения

технологических задач производства.

2 2

Гибкие автоматизированные и автоматические

производственные комплексы с элементами искусственного

интеллекта. Элементы интеллекта робототехнических

производственных комплексов. Системы искусственного

зрения и распознавание в адаптивных интеллектуальных

комплексах. Встроенные системы адаптивного контроля

механической обработки.

3 2

Системы представления знаний. Методы поиска решений в пространстве состояний. Процедура BACKTRACK. Алгоритмы эвристического поиска. Алгоритм минимакса. Алгоритм наискорейшего спуска. Алгоритм оценочных функций. Алгоритм штрафных функций.

4 2 2

Область робототехники. Робототехнические системы и их элементы. Промышленные роботы и системы управления ими. Искусственный интеллект и робототехнические системы. Перспективы развития промышленных робототехнических систем с элементами искусственного интеллекта.

5 2

Технологическое оборудование для обработки сложных поверхностей деталей приборов. Единство механики и управления в современном технологическом оборудовании. Методы описания сложных поверхностей деталей приборов. Дополнительные встраиваемые элементы контроля.

Итого: 8,5

3.3. Практические занятия

№

п/п



Объем,

часов Тема практического занятия

1 1 7

Анализ систем принятия решений в технологических

задачах с использованием системы искусственного


2 2 10 Расчѐт технологических параметров системы управления

производственным робототехническим комплексом

Итого: 34

3.4. Лабораторные работы

№

п/п



Наименование лабораторной

работы

Наименование

лаборатории

Трудоемкость,

часов

1 1

Применение экспертной

системы для решения

конкретной технологической

задачи

Л1 10,5

2

2

Расчѐт параметров технологического процесса изготовления детали с использованием робототехнического комплекса

Л2 10

3

Моделирование технологической системы позиционно силового управления робототехническим комплексом в системе Simulink

Л3 5

Итого: 25,5

3.5. Самостоятельная работа студента

Раздел


№

п/п Вид СРС

Трудоемкость,

часов

Раздел 1

1 Написание реферата 14 2 Подготовка к лабораторной работе 2 3 Оформление и защита лабораторной работы 5 4 Подготовка к практической работе 2 5 Оформление и защита практической работы 5

Раздел 2

6 Подготовка к лабораторной работе 2 7 Оформление и защита лабораторной работы 5 8 Написание реферата 15 9 Подготовка к практической работе 2

10 Оформление и защита практической работы 5

Итого: 57

3.6. Домашние задания, типовые расчеты и т.п.

Не предусмотрены

3.7. Рефераты

1. Обзор современных интеллектуальных технологий, применяемых при производстве

приборов и систем;

2. Примеры использование интеллектуальных систем и систем искусственного интеллекта в

приборостроении;

3. Обзор методов поиска решения технологических задач;

4. Примеры использования экспертных систем для решения технологических задач

производства деталей приборов;

5. Примеры использование робототехнических систем с элементами искусственного

интеллекта в приборостроении;

6. Примеры применения в приборостроении современного технологического оборудования с

элементами искусственного интеллекта и интеллектуальных систем;

7. Анализ системы управления производственным робототехническим комплексом с

использованием комплекса интеллектуального управления;

8. Решение задачи воспроизведение сложных поверхностей деталей приборов при помощи

систем искусственного интеллекта;

9. Контроль работы производственного комплекса с использованием интеллектуальной

системы управления качеством изделия;

10. Контроль работы производственного комплекса с использованием интеллектуальной

системы управления качеством изделия;

11. Пример использование встраиваемых технологических систем контроля работы

интеллектуальных производственных систем.

3.8. Курсовые работы по дисциплине

Не предусмотрены

4. ФОРМЫ КОНТРОЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Текущая аттестация

Представление и защита рефератов; выполнение лабораторных работ; защита лабораторных работ; личностные качества студента.

Рубежная аттестация

тестирование;

контрольные работы; защита лабораторных работ;

Промежуточный контроль

экзамен;

Фонды оценочных средств, включающие типовые задания, контрольные работы, тесты и

методы контроля, позволяющие оценить РО по данной дисциплине, включены в состав УМК

дисциплины и перечислены в Приложении 4. Критерии оценивания, перечень контрольных точек и таблица планирования результатов

обучения приведены в Приложениях 4 и 5 к Рабочей программе.

5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

а) основная литература:

1. Валетов В. А., Третьяков С. Д., Орлова А. А. Интеллектуальные технологии

производства ПиС. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2007.

2. Булгаков А. Г., Воробьѐв В. А. Промышленные роботы. Кинематика, динамика, контроль и управление, -М.: Солон-Пресс, 2007.

3. Джаратано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и

программирования. – М.: Вильямс, 2007.

4. Костров Б. В., Ручкин В. Н., Фулин В. А. Искусственный интеллект и робототехника. –

М.: Диалог-Мифи, 2008.

5. Козырев Ю. Г. Применение промышленных роботов. – М.: Кно-Рус, 2011.

б) дополнительная литература:

1. Афонин В. Л., Морозов А. В. Управление технологическими роботами для механической

обработки. -М.: ИМАШ РАН, 1995.

2. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта. - М.:

Мир, 1990.

3. Бурдаков С. Ф., Дьяченко В. А., Тимофеев А. Н. Проектирование манипуляторов промышленных роботов и робототизированных комплексов. - М.: Высшая школа, 1986.

4. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб:

Питер, 2001.

5. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие для вузов. - М.: МГТУ им. Баумана, 2001.

6. Дьяконов В. П. Matlab 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Основы применения. - М.: Солон-

пресс, 2005.

7. Люгер Д. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 2003. 8. Макаров И. М., Топчиев Ю. И. Робототехника. История и перспективы. - М.: Наука,

МАИ, 2003.

9. Мачульский И. И., Запятой В. П., Майров Ю. П. Робототехнические системы и

комплексы. - М.: Транспорт, 1999.

10. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапт М. Д. Статические и динамические

экспертные системы. - М.: Финансы и статистика, 1996.

11. Тимофеев А. В. Адаптивные робототехнические комплексы. - Л.: Машиностроение, 1988.

12. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. - М.:, Мир, 1989.

13. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда

CLIPS. – СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2003.

14. Шахинпур М. Курс робототехники. - М.: Мир,1990.

15. Ямпольский Л. С., Яхимович В. А., Вайсман Е. Г. Промышленная робототехника. - К.:

Техника, 1984.

16. Ямпольский Л.С., Банашак З., Хасегава К. и др. Управление дискретными

процессами в ГПС. - К.: Техника, 1992.

в) программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:

1. http://www.ghg.net/clips/CLIPS.html

2. http://listlib.narod.ru/robototeh.htm

3. http://www.kuka.com/en/

4. http://matlab.exponenta.ru/

5. Matlab 6.1 или выше.

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Лекционные занятия:

а) комплект электронных презентаций; б) аудитория, оснащенная презентационной техникой (проектор и

компьютер).

2. Лабораторные работы

а) Компьютерный класс с установленным специальным оборудованием системы интеллектуальным управлением ЧПУ

б) Компьютерный класс с установленным специальным программным обеспечением;

3. Практические занятия

а) Компьютерный класс с установленным специальным программным обеспечением.

4. Прочее

а) рабочее место преподавателя, оснащенное компьютером с доступом в Интернет, б) рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом в Интернет,

предназначенные для работы в электронной образовательной среде.

http://www.ghg.net/clips/CLIPS.html

http://listlib.narod.ru/robototeh.htm

http://www.kuka.com/en/

http://matlab.exponenta.ru/

Приложение 1

к рабочей программе дисциплины

«Интеллектуальные технологии производства и сборки приборов и систем»

Аннотация рабочей программы

Дисциплина «Интеллектуальные технологии производства и сборки приборов и систем»

является частью профессионального цикла дисциплин подготовки студентов по направлению

подготовки 200100. Дисциплина реализуется на факультете ТМиТ Университета ИТМО

кафедрой ТПС.

Дисциплина нацелена на формирование общекультурных компетенций ОК- СЛ.2, ОК-

СЛ.4 и профессиональных компетенций ПК-ОП.2, ПК-ОП.4, ПК-ПР.2 выпускника.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с применением

современных интеллектуальных технологий для производства приборов и систем.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного

процесса: лекции, лабораторные работы, самостоятельная работа студента и консультации.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: текущий контроль

успеваемости в форме: представление и защита рефератов, выполнение лабораторных работ,

защита лабораторных работ, оценивание личностных качеств студента, рубежный контроль в

форме: защита лабораторных работ, защита реферата и промежуточный контроль в форме

экзамена.

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетные единицы, 108 часов.

Программой дисциплины предусмотрены лекционные (8,5 часов), лабораторные работы (25,5

часа), практические работы (17 часов) и самостоятельной работы (57 часов) студента.




ТЕХНОЛОГИИ И ФОРМЫ ПРЕПОДАВАНИЯ

Рекомендации по организации и технологиям обучения для преподавателя

1. Образовательные технологии

Преподавание дисциплины ведется с применением следующих видов образовательных технологий:

1) информационные технологии: использование электронных образовательных ресурсов (электронный конспект, электронные презентации) при подготовке к лекциям и лабораторным занятиям.

2) работа в команде: совместная работа студентов в группе при выполнении лабораторных

работ, презентация студентами этапов подготовки реферата и презентация готового

реферата с последующим обсуждением представленной информации.

2. Виды и содержание учебных занятий

Раздел 1. Современные интеллектуальные технологии, применяемые при

производстве приборов и систем.

Теоретические занятия (лекции) – 4,5 часа.

Лекция 1. Определения: интеллектуальные системы, искусственный интеллект. Использование интеллектуальных систем на основе искусственного интеллекта для решения технологических задач производства. Тип Лк, МК, структура лекции имеет семантическое разделение. Лекция 2. Гибкие автоматизированные и автоматические производственные комплексы с элементами искусственного интеллекта. Элементы интеллекта робототехнических производственных комплексов. Системы искусственного зрения и распознавание в адаптивных интеллектуальных комплексах. Встроенные системы адаптивного контроля механической обработки. Тип Лк, МК, структура лекции имеет семантическое разделение.

Лекция 3. Системы представления знаний. Методы поиска решений в пространстве

состояний. Процедура BACKTRACK. Алгоритмы эвристического поиска. Алгоритм

минимакса. Алгоритм наискорейшего спуска. Алгоритм оценочных функций. Алгоритм

штрафных функций. Тип Лк, МК, структура лекции имеет семантическое разделение.

Практические занятия – 7 часов.

Анализ систем принятия решений в технологических задачах с использованием системы

искусственного интеллекта.

Лабораторный практикум - 10,5 часов, 1 работа

Лабораторная работа 1. Применение экспертной системы для решения конкретной

технологической задачи

Управление самостоятельной работой

студента.

Выдача студенту темы реферата и консультация по написанию реферата. Консультации по выполнению лабораторных работ.

Раздел 2. Робототехнические промышленные системы с элементами искусственного

интеллекта.

Теоретические занятия (лекции) - 4 часов.

Лекция 4. Область робототехники. Робототехнические системы и их элементы.

Промышленные роботы и системы управления ими. Искусственный интеллект и

робототехнические системы. Перспективы развития промышленных робототехнических

систем с элементами искусственного интеллекта.

Тип Лк, МК, структура лекции имеет семантическое разделение.

Лекция 5. Технологическое оборудование для обработки сложных поверхностей деталей

приборов. Единство механики и управления в современном технологическом

оборудовании. Методы описания сложных поверхностей деталей приборов.

Дополнительные встраиваемые элементы контроля.

Тип Лк, МК, структура лекции имеет семантическое разделение.

Практические занятия – 10 часов.

Расчѐт технологических параметров системы управления производственным

робототехническим комплексом.

Лабораторный практикум - 15 часов, 2 работы

Лабораторная работа 2. Расчѐт параметров технологического процесса изготовления детали с использованием робототехнического комплекса (индивидуальная, освоение дисциплины, оборудование компьютерного класса) – 10,5 часов. Лабораторная работа 2. Моделирование технологической системы позиционно силового управления робототехническим комплексом в системе Simulink – 5 часов.

Управление самостоятельной работой студента.

Консультация по написанию реферата. Консультации по выполнению практических и лабораторных работ.

Приложение 3 к рабочей программе



ТЕХНОЛОГИИ И ФОРМЫ ОБУЧЕНИЯ

Рекомендации по освоению дисциплины для студента

Трудоемкость освоения дисциплины составляет 08 часов, из них 51 часов аудиторных занятий и 57 часов, отведенных на самостоятельную работу студента. Рекомендации по распределению учебного времени по видам самостоятельной работы и разделам дисциплины приведены в таблице. Контроль освоения дисциплины осуществляется в соответствии с ПОЛОЖЕНИЕМ о проведении текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации студентов Университета ИТМО (БаРС). Формы контроля и критерии оценивания приведены в Приложениях 4 и 5 к Рабочей программе.

Вид работы

Содержание (перечень вопросов) Трудоемкость,

час.

Рекомендации

Раздел 1. «Современные интеллектуальные технологии, применяемые при производстве приборов и систем»

Подготовка к защите лабораторной работе

Изучение теоретического материала. Оформление отчета по лабораторной работе

2 См. описание лабораторной работы

Написание реферата Изучение теоретического материала. Подбор материала

по теме реферата. Оформление реферата.

14 Использование рекомендуемой литературы и ресурсов интернета.

Оформление и защита

лабораторной работы

См. параграфы 3, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8 данной программы 5 См. описание лабораторной работ

Подготовка к

практической работе

2 Использование рекомендуемой литературы и ресурсов интернета


практической работы


Итого по разделу 1: 28 часа

Раздел 2 «Робототехнические промышленные системы с элементами искусственного интеллекта»

Подготовка к защите лабораторной работе

Изучение теоретического материала. Оформление отчета по лабораторной работе

2 См. описание лабораторной работы

Написание реферата Изучение теоретического материала. Подбор материала

по теме реферата. Оформление реферата.

15 Использование рекомендуемой литературы и ресурсов интернета.


лабораторной работы

См. параграфы 3, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8 данной программы 5 См. описание лабораторной работ

Подготовка к

практической работе



практической работы


Итого по разделу 2: 29 часов




ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА И МЕТОДИКИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ

Оценивание уровня учебных достижений студента осуществляется в виде текущего,

рубежного и промежуточного контроля в соответствии с ПОЛОЖЕНИЕМ о проведении текущего

контроля успеваемости и промежуточной аттестации студентов Университета ИТМО (БаРС).

Фонды оценочных средств

Фонды оценочных средств, позволяющие оценить РО по данной дисциплине, включают в себя: шаблоны отчетов по лабораторным работам – 20 шт.;

варианты оформления рефератов – 10 шт.

Критерии оценивания

Текущее электронное тестирование

Критерии пересчета результатов теста в баллы

Для всех тестов происходит пересчет рейтинга теста, полученного в ЦДО, в баллы по следующим

критериям:

рейтинг теста меньше 50% – 0 баллов,

рейтинг теста 50% – min балл,

рейтинг теста 100% – max балл,

рейтинг теста от 50-100% – пересчет по формуле:

([рейтинг теста]-50)/50*([max балл]-[min балл])+[min балл].

Практические занятия

Подготовка к выполнению практических работ, их выполнение и защита

производятся в соответствии с методическими рекомендациями по выполнению

лабораторных и практических работ, авторы: В.А.Валетов, Ю.П.Кузьмин,

А.А.Орлова, С.Д.Третьяков, издательство СПбГУ ИТМО, 2008 г., 140 стр.

Лабораторные работы

Допуск к ЛР

Допуск к выполнению ЛР происходит при условии наличия у студента печатной версии

титульного листа отчета по лабораторной работе в форме тестирования (список из 10 тестовых

вопросов выдается на занятии, время на ответ – 10-15 минут). Баллы начисляются в зависимости

от количества правильных ответов:

от 5 до 7 правильных ответов – 10 балл,

более 7 правильных ответов – 20 балл.

Отчет по ЛР

Отчет по лабораторной работе представляется в печатном виде в формате, предусмотренном

шаблоном отчета по лабораторной работе. Защита отчета проходит в форме доклада студента

по выполненной работе и ответов на вопросы преподавателя.

В случае если оформление отчета и поведение студента во время защиты соответствуют

указанным требованиям, студент получает максимальное количество баллов. Основаниями для

снижения количества баллов в диапазоне от 20 до 10 являются:

небрежное выполнение,

низкое качество графического материала (неверный выбор масштаба иллюстраций,

отсутствие указания единиц измерения на графиках),

неполное описание результатов анализа или моделирования.

Отчет не может быть принят и подлежит доработке в случае:

отсутствия необходимых разделов,

отсутствия необходимого графического материала,

некорректной обработки результатов анализа или моделирования,

Подготовка и защита реферата

Объем реферата – не менее 25 стр. Обязательно использование не менее 5 отечественных и не менее

2 иностранных источников, опубликованных в последние 5 лет. Обязательно использование

электронных баз данных (научные электронные библиотеки, wikipedia).

Процедура защиты реферата: ответы на вопросы преподавателя, выступление с устной презентацией

результатов с последующим групповым обсуждением.

Критерии оценивания

соответствие содержания заявленной теме, отсутствие в тексте отступлений от темы_0,5

баллов;

соответствие целям и задачам дисциплины 0,5 баллов;

постановка проблемы, корректное изложение смысла основных научных идей, их

теоретическое обоснование и объяснение 0,5 баллов;

логичность и последовательность в изложении материала_1 балл;

способность к работе с литературными источниками, Интернет-ресурсами, справочной и

энциклопедической литературой_0,5 баллов;

способность к анализу и обобщению информационного материала, степень полноты обзора

состояния вопроса_0,5 баллов;

умение извлекать информацию, соответствующую поставленной цели, и перераспределять

информацию_0,5 баллов;

соблюдение объема, шрифтов, интервалов (соответствие оформления правилам

компьютерного набора текста) _0,5 баллов.




Таблица планирования результатов обучения студентов 1 курса магистратуры по дисциплине

«Интеллектуальные технологии производства и сборки приборов и систем» во 2 семестре

Модуль 19 Модуль 20 Промежуточная

аттестация по

дисциплине

Текущий контроль по точкам Рубежный

контроль

Текущий контроль по точкам Рубежный

контроль 1 2 3 4 1 2 3 4

[min] max [min] max [min] max [min] max [min] max [min] max [min] max [min] max [min] max [min] max

[min]

max

Лабораторные работы

2 3 2 3

Допуск к л.р.

1

2

1

2

1

1,5

1

1,5

Выполнение л.р.

1,5

2

1,5

2

1

1,5

1

1,5

Защита отчета по л.р.

1

1,5

1

2

1

1,5

1

1,5

Посещение

практических

занятий (семинаров)

1

1,5

1

1,5

1

1,5

0,5

1

2

3

1

1,5

1

1,5

1

1,5

1

1,5

2

3

Выступление и/или участие в дискуссии

1

2

1

2

1

2

1,5

2

0,5

1

1

2

0,5

1

1

2

Работа над рефератом (по этапам)

1

2

2

4

1

2

2

4

Экзамен

12

20

Личностные качества

3

5

3

5

Балловая

стоимость одной

точки

2

3,5

5,5

9

2

3,5

9,5

16

6

10

1,5

2,5

5

8

1,5

2,5

9

15

6

10

12

20

Накопление баллов

2

3,5

7,5

12,5

9,5

16

19

32

25

42

1,5

2,5

6,5

10,5

8

13

17

28

23

38

35

58

Итого: 25

42

60

100

Преподаватели: Третьяков С.Д.

Зав. кафедрой: Яблочников Е.И.

Декан факультета: Магдиев Р.Р.

М.2.РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ М.2.2.5...

Documents