ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«Инженерная графика. Компьютерное моделирование»
(наименование)
Направление подготовки
20.03.01 Техносферная безопасность
Направленность (профиль) программы:
Защита окружающей среды
Уровень образования
бакалавр
Тип программы
академический бакалавриат
Форма обучения
очная
Таганрог, 2016
| Фонд оценочных средств разработан | Милешко Л.П. |
| профессор каф. ТБХ, д.т.н. | |
| Плуготаренко Н.К. заведующий кафедрой ТБХ,к.т.н. | |
| Рекомендован к утверждению на заседании кафедры Техносферной безопасности и химии | |
| протокол заседания от _______________№_____________ Зав. кафедрой _________________ Плуготаренко Н.К. |
ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЕТЕНЦИЙ, ФОРМИРУЕМЫХ ДИСЦИПЛИНОЙ
«Инженерная графика. Компьютерное моделирование»
Фонд оценочных средств (ФОС) является приложением к рабочей программе учебной дисциплины «Инженерная графика. Компьютерное моделирование»и представляет собой совокупность материалов, предназначенных для измерения уровня достижения студентом установленных результатов обучения.
ФОС по учебной дисциплине «Инженерная графика. Компьютерное моделирование»
используется при проведении текущего контроля успеваемости, промежуточной и итоговой аттестации студентов.
Перечень закрепленных за дисциплиной «Инженерная графика. Компьютерное моделирование»в таблице.
| Код | Формулировкакомпетенции | Этапыформированиякомпетенции |
| ОК-12 | -способностью использования основных программных средств, умением пользоваться глобальными информационными ресурсами, владением современными средствами телекоммуникаций, способностью использовать навыки работы с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач | знать основные программные средства для компьютерного моделирования уметь использовать современные средства телекоммуникаций владеть методами работы с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач |
| ОПК-1 | – способностью учитывать современные тенденции развития техники и технологий в области обеспечения техносферной безопасности, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности | знать современные направления развития техники и технологий в области обеспечения техносферной безопасности, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в области техносферной безопасности уметь обеспечивать инженерную оценку выбора средств информационных технологий в своей профессиональной деятельности владеть алгоритмами выбора средств измерений для получения данных при построении математических моделей |
| ПК-22 | –способностью использовать законы и методы математики, естественных, гуманитарных и экономических наук при решении профессиональных задач | знать основные принципы построения моделей; основные типы моделей; методику проведения вычислительного эксперимента на ПЭВМ; методы исследования моделей разных типов; принципы системного анализа и управления в экологии. уметь использовать законы сохранения для построения моделей, аналитические методы исследования моделей, численные методы исследования моделей, пакеты прикладных программ аналитического и численного исследования моделей. владеть методами построения математических моделей экологических систем |
РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ПО УРОВНЯМ ОСВОЕНИЯ
«Инженерная графика. Компьютерное моделирование»
(наименование дисциплины)
Для всех компетенций (ОК-12, ОПК-1, ПК-22) реализуемых в дисциплине
Математическое моделирование в экологии
общие характеристики показателей и критериев оценивания компетенции на всех этапах будут идентичные.
Общие характеристики показателей и критериев оценивания компетенции по этапам
| Показатели и критерии | Знать | Уметь | Владеть |
| Отлично (высокийуровень) | обладает фактическими и теоретическими знаниями в пределах изучаемой области с пониманием границ применимости | обладает диапазоном практических умений, требуемых для развития творческих решений, абстрагирования проблем | контролирует работу, проводит оценку, совершенствует действия работы |
| Хорошо (базовыйуровень) | знает факты, принципы, процессы, общие понятия в пределах изучаемой области | обладает диапазоном практических умений, требуемых для решения определенных проблем в области исследования | берет ответственность за завершение задач в исследовании, приспосабливает свое поведение к обстоятельствам в решении проблем |
| Удовлетворительно (пороговыйуровень) | обладаетбазовымиобщимизнаниями | обладает основными умениями, требуемыми для выполнения простых задач | Работаетприпрямомнаблюдении |
ОК-12 - способностью использования основных программных средств, умением пользоваться глобальнымиинформационными ресурсами, владением современными средствами телекоммуникаций, способностьюиспользовать навыки работы с информацией из различных источников для решения профессиональных исоциальных задач
Для формирования компетенции необходимо осуществить ряд этапов. Содержание этапов формирования компетенции, виды занятий и используемые средства оценивания представлены в таблице
Этапы формирования компетенции и используемые средства оценивания ОК-12
| Состав | Знать | Уметь | Владеть | |
| знает основные программные средства для компьютерного моделирования | умеет использовать современные средства телекоммуникаций | владеет методами работы с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач | ||
| Видызанятий | Лекционные занятия Практические занятия; Лабораторные работы; Групповые консультации | Практические занятия; Самостоятельная работа | Самостоятельнаяработа | |
| Используемые средства оценивания | Работа на лекционных занятиях; Опрос на практическом занятии; Индивидуальноезадание(защита); Зачет | Индивидуальное задание (выполнение, оформление); Конспект самостоятельной работы | Конспект самостоятельной работы; Зачет | |
Формулировка показателей и критериев оценивания данной компетенции приведена в таблице
Показатели и критерии оценивания компетенции на этапах
| Показатели и критерии | Знать | Уметь | Владеть |
| Отлично (высокийуровень) | знает вcе программные средства для компьютерного моделирования | умеет осуществлять построение математических моделей | владеет навыками руководства группой коллег при построении сложных моделей |
| Хорошо (базовыйуровень) | знает основные программные средства для компьютерного моделирования | умеет осуществлять составление плана построения модели | владеет современными средствами телекоммуникаций, способностью использовать навыки работы с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач |
| Удовлетворительно (пороговыйуровень) | имеет представление о программных средствах для компьютерного моделирования | умеет осуществлять построение простых математических моделей | демонстрирует навыки руководства группой коллег при построении простых моделей |
ОПК-1 - способностью учитывать современные тенденции развития техники и технологий в области обеспечения техносферной безопасности, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности
Для формирования компетенции необходимо осуществить ряд этапов. Содержание этапов формирования компетенции, виды занятий и используемые средства оценивания представлены в таблице
Этапы формирования компетенции и используемые средства оценивания ОПК-1
| Состав | Знать | Уметь | Владеть | |
| знает современные направления развития техники и технологий в области обеспечения техносферной безопасности, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в области техносферной безопасности | умеет обеспечивать инженерную оценку выбора средств информационных технологий в своей профессиональной деятельности | владеет алгоритмами выбора средств измерений для получения данных при построении математических моделей | ||
| Видызанятий | Лекционные занятия Практические занятия; Лабораторные работы; Групповые консультации | Практические занятия; Самостоятельная работа | Самостоятельнаяработа | |
| Используемые средства оценивания | Работа на лекционных занятиях; Опрос на практическом занятии; Индивидуальноезадание(защита); Зачет | Индивидуальное задание (выполнение, оформление); Конспект самостоятельной работы | Конспект самостоятельной работы; Зачет | |
Формулировка показателей и критериев оценивания данной компетенции приведена в таблице
Показатели и критерии оценивания компетенции на этапах
| Показатели и критерии | Знать | Уметь | Владеть |
| Отлично (высокийуровень) | знает современные направления развития техники и технологий в области обеспечения техносферной безопасности, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в области техносферной безопасности | умеет обеспечивать инженерную оценку выбора средств информационных технологий в своей профессиональной деятельности | владеет алгоритмами выбора средств измерений для получения данных при построении сложных математических моделей |
| Хорошо (базовыйуровень) | знает современные направления развития технологий в области техносферной безопасности | умеет осуществлять | владеет навыками выбора средств измерений для получения данных при построении математических моделей средней сложности |
| Удовлетворительно (пороговыйуровень) | имеет представление о | умеет осуществлять | демонстрирует навыки владеет навыками выбора средств измерений для получения данных при построении простых математических моделей |
ПК-22 – – способностью использовать законы и методы математики, естественных, гуманитарных и экономических наук при решении профессиональных задач
Для формирования компетенции необходимо осуществить ряд этапов. Содержание этапов формирования компетенции, виды занятий и используемые средства оценивания представлены в таблице.
Этапы формирования компетенции и используемые средства оценивания
| Состав | Знать | Уметь | Владеть |
| Содержаниеэтапов | знает основные принципы построения моделей; основные типы моделей; методику проведения вычислительного эксперимента на ПЭВМ; методы исследования моделей разных типов; принципы системного анализа и управления в экологии | умеет использовать законы сохранения для построения моделей, аналитические методы исследования моделей, численные методы исследования моделей, пакеты прикладных программ аналитического и численного исследования моделей | владеет методами построения математических моделей экологических систем |
| Видызанятий | Лекционные занятия Практические занятия; Лабораторные работы; Групповые консультации | Практические занятия; Самостоятельная работа | Самостоятельнаяработа |
| Используемыесредстваоценивания | Работа на лекционных занятиях; Опрос на лабораторном и практическом занятии; Индивидуальноезадание(защита); Зачет | Индивидуальное задание (выполнение, оформление); Конспект самостоятельной работы | Конспект самостоятельной работы; |
Формулировка показателей и критериев оценивания данной компетенции приведена в таблице.
Показатели и критерии оценивания компетенции на этапах
| Показатели и критерии | Знать | Уметь | Владеть |
| Отлично (высокийуровень) | формулирует основные принципы построения моделей; основные типы моделей; методику проведения вычислительного эксперимента на ПЭВМ; методы исследования моделей разных типов; принципы системного анализа и управления в экологии | умеет использовать законы сохранения для построения моделей, аналитические методы исследования моделей, численные методы исследования моделей, пакеты прикладных программ аналитического и численного исследования моделей | владеет навыками построения сложныхматематических моделей экологических систем |
| Хорошо (базовыйуровень) | имеет представления основные принципы построения моделей; основные типы моделей; методику проведения вычислительного эксперимента на ПЭВМ | умеет использовать использовать законы сохранения для построения моделей, аналитические методы исследования моделей, численные методы исследования моделей | классифицирует методыпостроения математических моделей экологических систем средней сложности |
| Удовлетворительно (пороговыйуровень) | называет основные принципы построения моделей; основные типы моделей | рассчитывает, численными методами параметры при исследовании моделей | классифицирует методыпостроения простых математических моделей |
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего образования
«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ НАНОТЕХНОЛОГИЙ, ЭЛЕКТРОНИКИ И ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
Кафедра Техносферной безопасности и химии
Вопросы для собеседования на лекционных и практических занятиях
по дисциплине «Инженерная графика. Компьютерное моделирование»
Согласно учебной карте дисциплины работа на лекционных, лабораторных и практических занятиях по дисциплине «Инженерная графика. Компьютерное моделирование»оценивается путём проведения собеседования с обучающимися.
Вопросы для собеседования в целом повторяют структуру разделов теоретической части модуля и позволяют оценить уровень сформированности знаний в рамках формируемых дисциплины компетенции. При выборе вопросов преподаватель, как правило, отдаёт предпочтение разделам дисциплины, усвоение которых в меньшей степени возможно проверить с помощью других оценочных средств (лабораторные работы, контрольная работа).
Собеседование проводится в форме кратких устных опросов на лекционных занятиях для повторения ранее изученного или рассмотренного на текущей лекции материала. Вопросы собеседования задаются присутствующим на занятиях обучающимся, обучающиеся должны дать краткий ответ, позволяющий оценить их уровень владения материалом.
1. Динамический хаос. Бифуркационная диаграмма.
2. Понятие о фракталах. Фрактальные размерности. Фрактальная геометрия и детерминированный динамический хаос.
3. Примеры фрактальных структур в экологии.
4. Обшее определение модели.
5. Классификация математических моделей: по методам построения, целям использования, формам математического представления.
6. Понятие о материально-энергетических балансах и способах их использования для построения математических моделей.
7. Рост популяции в среде с неограниченным запасом питания (модель Мальтуса);
8. Рост при ограничениях скорости роста отравлением, влияние смертности и т.п. (модель Ферхюльста и ее модификации);
9. Модель роста популяции с нижней границей численности.
10. Модель роста популяции с верхней и нижней границами численности.
11. Влияние эффекта истощения лимитирующего источника питания (модель Моно в закрытой системе и ее модификации).
12. Модель Моно в открытой системе. Стационарные состояния, их устойчивость. Хемостатная кривая.
13. Дискретные модели популяций с неперекрывающимися поколениями. Диаграмма и лестница Ламерея. Циклы. Хаотическое поведение.
14. Модели разновозрастных популяций.
15. Стохастические модели популяций. Пример простейшей вероятностной модели.
16. Общая классификация взаимодействий двух популяций (симбиоз, комменсализм, "хищник -жертва", аменсализм, конкуренция, нейтрализм).
17. Модели взаимоотношения "хищник - жертва". Недостатки классической модели Лотке -Вольтерра.
18.Модели многоуровневых биоценозов, связанных соотношениями "хищник-жертва" (на основе модели Лотке - Вольтерра.).
19. Методы построения математических моделей.
20. Имитационное моделирование как один из системных методов экологии.
21. Системный подход и системный анализ. Применение в экологии.
22. Этапы цикличного процесса построения математической модели
экспериментально-аналитическим методом. Блок схема процесса.
23. Основы методики определения коэффициентов математических моделей.
24. Понятие об адекватности математической модели и способах проверки ее на адекватность.
25. Понятие о моделировании глобальных экосистем.
26. Моделирование системы очистки стоков промышленных предприятий
27. Организация выборок в экологии.
28. Метод площадей и его модификации.
29. Основные показатели выборочных данных.
30. Нормальное распределение Гаусса.
31. Расчет и сравнение средней арифметической.
32. Составление вариационного ряда и его анализ.
33. Распределение биологических показателей.
34. Причины и условия отклонения распределений от нормального закона.
35. Коэффициенты асимметрии и эксцесса.
36. Анализ устойчивости экологического объекта на основании исследования
распределений.
37. Применение показателей корреляционного анализа в системном анализе.
38. Дисперсионный анализ в исследовании зависимостей.
39. Использование показателя силы влияния в математическом моделировании.
40. Статистические программы в системном анализе.
41. Регрессионный анализ в экологии.
42. Верификация регрессионной связи.
43. Понятие математического моделирования и виды математических моделей.
44. Использование дифференциального исчисления в моделировании экологических процессов.
45. Этапы системного анализа и построения математической модели.
46. Способы построения многофакторных математических моделей.
47. Оценка адекватности моделей.
48. Использование программных средств в математическом моделировании экологических процессов.
49. Понятие моделирования.
50. Динамика популяций.
51. Простейшая модель эпидемии.
52. Матричные модели.
53. Случайные процессы при описании популяций.
54. Случайные изменения среды.
55. Задача об оптимальном рационе питания.
56. Задача поиска.
57. Игровые модели.
58. Общее представление о системном анализе.
59. Основные этапы системного анализа.
60. Комплексная схема системного анализа.
61. Задача управления водохранилищем.
62. Управление водной системой.
63. Общесистемный подход к моделированию экологических систем.
64. Основные этапы математического моделирования.
65. Модели популяционной динамики.
66. Дискретные модели популяций.
67. Структурные модели популяций.
68. Модели межвидовой конкуренции.
69. Модели популяций и сообществ.
70. Ряд Фибоначчи.
71. Уравнение экспоненциального роста.
72. Ограниченный рост.
73. Статистическая обработка результатов исследований.
в экологии.
74. Описательная статистика.
75. Параметрические и непараметрические критерии. Критерий Стьюдента.
76. Критерий Фишера.
77. Критерий χ-квадрат.
78. Графическое представление данных.
79. Общая схема статистического анализа.
80. Корреляционный анализ.
81. Дисперсионный анализ.
82. Понятия и определения анализа экосистем.
83. Основные понятия информатизации экосистем и экологической информатики.
84. Математические процедуры сбора и обработки экологических данных.
85. Статистические модели экоданных.
86. Статистический анализ экологических данных.
87. Регрессионные модели и корреляционный анализ.
88. Основы корреляционного анализа.
89. Нелинейные регрессионные модели.
90. Методы цифровой фильтрации экологических сигналов.
91. Фурье-анализ экологических данных.
92. Периодограммы и функции когерентности экологических данных.
93. Математические модели циклических экологических процессов.
94. Физические и математические модели экосистем.
95. Концептуальные модели экосистем.
96. Понятие идентификации экосистем.
97. Типы и методика разработки математических моделей экосистем.
98. Математические модели динамических процессов.
99. Методика разработки математических моделей типовых процессов в экосистемах.
100. Методика разработки динамических моделей водных экосистем.
101. Методика разработки математических моделей процессов эвтрофикации вод.
102. Понятие качества экосистемы и оценки воздействия на окружающую среду. Особенности математического моделирования лесных экосистем.
103. Интегральные индексы как многоатрибутные оценки состояния экосистем.
104. Генеральная и выборочная совокупность. Полигоны частот. Гистограмма.
105. Статистические ряды и таблицы распределения. Огина. Медиана.Куммулята.
106. Основные статистики выборочных распределений. Отклонения.
Мода, медиана, размах вариации.
107. Расчет статистик методом произведений. Отклонения. Дисперсия. Коэффициент вариации.
108. Расчет статистик методом условной средней. Отклонения. Дисперсия. Коэффициент вариации.
109. Расчет статистик методом начальных моментов. Отклонения. Дисперсия. Коэффициент вариации.
110. Что понимается под моделью?
111. Что понимается под математической моделью?
112. Какие математические модели применяются в экологии?
113. Дайте определение термину «экологическая система».
114. Какой состав имеют экосистемы?
115. Какие химические реакции протекают в экосистемах?
116. Методика компьютерного моделирования роли зеленых насаждений в обеспечении экологической безопасности города Таганрога.
117. Методика компьютерного моделирования роли зеленых насаждений в обеспечении экологической безопасности Ростовской области.
118. Методика проведения термодинамического анализа химических реакций, протекающих в экосистемах
119. Методика построения математической модели для оценки эффективности системы обеспечения экологической безопасности.
120. Как осуществляется анализ экологичности составов электролитов для анодного окисления металлов и полупроводников в среде Матлаб?
Критерии оценивания собеседования на лекциях:
Максимальное количество баллов за работу на лекционных занятиях (собеседование) – 21 баллов. За ответ на 1 вопрос обучающийся может получить 1 балл. По одной теме лекции не более 3 баллов. Баллы выставляются обучающимся согласно следующим критериям:
· 14-21 баллов – обучающийся в течение семестра активно принимает участие в устных опросах, даваемые им ответы верны и позволяют высоко оценить уровень владения материалом;
· 6-13 балла – обучающийся принимает участие в устных опросах, даваемые им ответы, как правило, верны и позволяют оценить владение материалом на достаточном уровне;
· 1-6 балл – обучающийся не проявляет инициативы для участия в устных опросах, а даваемые им ответы фрагментарны и верны лишь частично, что не позволяет оценить владение материалом на достаточном уровне;
· 0 баллов – обучающийся не принимает участия в устных опросах, либо даваемые им ответы принципиально неверны.
Критерии оценивания собеседования на практических занятиях:
Максимальное количество баллов за работу на практических занятиях (опрос) – 7 баллов. За ответ на 1 вопрос обучающийся может получить 1 балла. По одной теме практического занятия не более 1 баллов. Баллы выставляются обучающимся согласно следующим критериям:
· 5-7 баллов – обучающийся в течение семестра активно принимает участие в устных опросах, даваемые им ответы верны и позволяют высоко оценить уровень владения материалом;
· 3-4 балла – обучающийся принимает участие в устных опросах, даваемые им ответы, как правило, верны и позволяют оценить владение материалом на достаточном уровне;
· 1-2 балл – обучающийся не проявляет инициативы для участия в устных опросах, а даваемые им ответы фрагментарны и верны лишь частично, что не позволяет оценить владение материалом на достаточном уровне;
· 0 баллов – обучающийся не принимает участия в устных опросах, либо даваемые им ответы принципиально неверны.
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего образования
«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ НАНОТЕХНОЛОГИЙ, ЭЛЕКТРОНИКИ И ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
Кафедра Техносферной безопасности и химии
Индивидуальное задание