1

МІНІСТЕРСТВО СОЦІАЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ УКРАЇНИ

ІНСТИТУТ ПІДГОТОВКИ КАДРІВ

ДЕРЖАВНОЇ СЛУЖБИ ЗАЙНЯТОСТІ УКРАЇНИ

Кафедра теоретичної та прикладної економіки

“ЗАТВЕРДЖУЮ”

Ректор________________ Могильний О.М.

“____” ____________________2016 р.

РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

ЦЗП 4 ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В НАУКОВОЇ

ДІЯЛЬНОСТІ

ГАЛУЗЬ ЗНАНЬ 05 «СОЦІАЛЬНІ ТА ПОВЕДІНКОВІ НАУКИ»

СПЕЦІАЛЬНІСТЬ 053 «ПСИХОЛОГІЯ»; 051 «ЕКОНОМІКА»

ГАЛУЗЬ ЗНАНЬ 07 «УПРАВЛІННЯ ТА АДМІНІСТРУВАННЯ»

СПЕЦІАЛЬНІСТЬ 073 «МЕНЕДЖМЕНТ»;

074 «ПУБЛІЧНЕ УПРАВЛІННЯ ТА АДМІНІСТРУВАННЯ»

(ДОКТОР ФІЛОСОФІЇ)

Київ 2016

2

Робоча програма навчальної дисципліни «Інформаційні технології в наукової

діяльності» для аспірантів спеціальності 053 «Психологія»; 051 «Економіка»;

073 «Менеджмент»; 074 «Публічне управління та адміністрування»,

10 квітня 2016 р. – 21 с.

Розробники програми:

кандидат технічних наук, професор Баришніков В.М.

кандидат економічних наук Вітряк Т.Б.

Рецензенти:

Чубукова О.Ю., доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри

економічної кібернетики та маркетингу Київського національного

університету технології та дизайну.

Ковбаско О.М., кандидат технічних наук, доцент кафедри менеджменту

Інституту підготовки кадрів державної служби зайнятості України

Робоча програма затверджена на засіданні кафедри теоретичної та

прикладної економіки

Протокол №4 від 14 квітня 2016 р.

Завідувач кафедри

Кожем’якіна С.М. (підпис)

Схвалено Вченою радою Інституту підготовки кадрів державної служби

зайнятості України.

Протокол №5 від 25 травня 2016 р.

«Погоджено»

Завідувач навчально-методичного Завідувач науково дослідної

відділу частини

_______________М. Руженський ______________О. Канівець

© Баришніков В.М., Вітряк Т.Б.

2016

©Інститут підготовки кадрів

державної служби зайнятості

України (ІПК ДСЗУ), 2016

3

1. ОПИС НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Найменування показників

Галузь знань, наукова

спеціальність, рівень вищої

освіти

Характеристика навчальної

дисципліни

денна форма

навчання

заочна форма

навчання

Кількість кредитів – 2

Галузь знань: 05 «Соціальні

та поведінкові науки»

Спеціальність:

053 Психологія;

051 Економіка

Циклу загальної підготовки

Галузь знань: 07 «Управління та

адміністрування»

Спеціальність:

073 Менеджмент

074 Публічне управління та

адміністрування

Рік підготовки

Змістовних модулів – 3 2-й 2-й

Загальна кількість годин –

60

Семестр

3-й 3-й

Лекції

Рівень вищої освіти:

третій (освітньо-науковий)

10 год. 10 год.

Практичні

10 год. 10 год.

Семінарські

- -

Самостійна робота

40 год. 40 год.

Вид контролю: залік

4

2. МЕТА ТА ЗАВДАННЯ НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Мета дисципліни: формування у аспірантів знань і умінь пов’язаних з

використанням інформаційних технологій в наукових дослідженнях,

поглиблення навичок роботи в текстових та графічних редакторах, розкриття

сутнісних аспектів застосування комп’ютерних мереж для завдань пошуку

наукової інформації, ознайомлення з функціональними можливостями

програмних засобів призначених для здійснення наукового аналізу

інформації.

Завданнями вивчення дисципліни є:

– ознайомлення з основами організації науково-дослідної діяльності та з

науковими основами експериментальних та теоретичних досліджень;

– розкрити роль інформаційних технологій в наукових дослідженнях;

– забезпечити розуміння структури та призначення баз наукових даних;

– розширити знання та навики аспірантів у сфері використання

комп’ютерних мереж;

– забезпечення набуття навиків використовування комп’ютерної техніки,

ресурсів Internet для набуття даних та знань за тематикою наукових

досліджень, аналізу об’єкту досліджень;

– розкрити значення та способи застосування статистичних методів в

наукових дослідженнях;

– забезпечення набуття навичок аналізу та оформлення результатів

наукових досліджень з врахуванням основних вимог.

У результаті вивчення навчальної дисципліни аспіранти набувають

таких компетентностей:

Загальні компетентності:

Дослідницькі: – вміти критично оцінювати і прогнозувати соціальні, економічні, політичні,

екологічні, культурні та інші події та явища.

– вміти застосовувати критичне мислення до аналізу результатів власного

наукового дослідження, його наукової новизни, теоретичного і практичного

значення;

– вміти формулювати загальну методологічну базу власного наукового

дослідження;

– вміти використовувати результати наукових досліджень інших галузей

науки для досягнення цілей власного наукового дослідження;

– вміти ефективно використовувати сучасну методологію наукового

пізнання та новітні методи наукових досліджень;

– вміти професійно презентувати результати своїх досліджень на

міжнародних наукових конференціях, семінарах для вітчизняного та

світового співтовариства.

5

Комунікативні:

– уміти використовувати сучасні інформаційні та комунікативні технології

при спілкуванні, обміні інформацією, зборі, аналізі, обробці, інтерпретації

даних та представленні результатів;

– вміти працювати із наукометричними базами даних з метою виконання

власного наукового дослідження та вміння використовувати інтернет-

технології для організації і забезпечення власної наукової, педагогічної та

інноваційної діяльності, у підготовці наукових публікацій, звітів, ділової та

особистої документації;

– вміти організувати роботу в команді.

– уміння застосовувати нові підходи та методи прогнозування в наукових

дослідженнях;

– дотримуватись норм наукової етики щодо здійснення наукової діяльності

та проведення власного наукового дослідження;

– уміння формулювати висновки щодо кожного етапу дослідження.

Фахові компетентності

– використовуючи набуті знання та відповідне програмне забезпечення,

вміти працювати з Microsoft Excel, Statistica, Eviews;

– розробляти базу даних бібліографічних джерел наукового дослідження з

визначенням запитів і форм виводу;

– розробляти бази даних нормативних джерел наукового дослідження.

– використовуючи набуті знання та відповідне програмне забезпечення

(Microsoft Excel, Statistica, Eviews.), вміти проводити кореляційний і

регресійний аналіз;

– вміти підбирати функцію та графічно її представляти;

– вміти вибирати та обґрунтовувати метод оптимізації;

– на основі результатів аналізу наукової, нормативної літератури, зібраної

статистики визначати методи перевірки адекватності теоретичних положень

дослідження;

– розробити алгоритм проведення дослідження;

– визначити необхідні ресурси і терміни проведення наукового дослідження.

6

3. ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Змістовний модуль 1. Обробка економічних та соціологічних даних в

Microsoft Excel

Тема 1. Математичні, статистичні та логічні функції MS Excel та її

застосування в обробці даних

Організація математичної, статистичної та аналітичної обробки даних в

наукових дослідженнях. Математичні можливості електронної таблиці MS

Excel. Організація обчислень в електронних таблицях. Математичні,

статистичні та логічні функції MS Excel та її застосування в обробці даних.

Упорядкування та пошук потрібних даних в електронній таблиці.

Тема 2. Графічний аналіз на основі табличних даних

Побудова діаграм за табличними даними. Внесення змін у вихідні дані.

Додавання рівняння регресії на графік. Додавання лінії тренда. Проведення

прогнозування графічними методами. Виведення табличних даних і діаграм

на друк. Побудова діаграм і графіків на основі табличних даних. Збереження

та робота з даними в системі керування базами даних MS Excel. Організація

та заповнення баз даних. Використання запитів та звітів для статистичної

обробки даних. Побудова математичних та логічних виразів в звіті.

Змістовний модуль 2. Програмне забезпечення Statistica для аналізу і

прогнозування тенденцій розвитку соціально-економічних явищ і

процесів

Тема 3. Процедура Descriptive statistics (Описова статистика)

Statistica – програмний пакет для статистичного аналізу, розроблений

компанією StatSoft, який реалізує функції аналізу даних, управління даних,

видобутку даних, візуалізації даних з залученням статистичних методів.

Використання різних типів графіків. Розвідувальний аналіз даних.

Кореляційний аналіз даних. Імовірнісний калькулятор як швидка основна і

блокова статистика. Використання t-критеріїв для перевірки адекватності

моделі. Непараметричної статистики (типу DEA-аналізу). Ковариационний і

дисперсійний аналіз. Додаткові блоки функціоналу програми, а саме:

нейронні мережі, лінійні і нелінійні моделі, аналіз процесів.

Тема 4. Проведення регресійного аналізу за допомогою модуля Multiple

Regressions

Побудова однофакторної економетричної моделі. Визначення

специфікація моделі. Види помилок специфікації моделі. Методика

визначення параметрів однофакторної лінійної економетричної моделі.

Рівняння регресії в однофактоних лінійних моделях. Використання методу

найменших квадратів для визначення параметрів лінійного рівняння регресії.

7

Оцінка стандартної похибки та дисперсії лінійного рівняння. Коефіцієнти

детермінації та кореляції для оцінки вірогідності моделі. Умови адекватності

однофакторної економетричної моделі. Перевірка моделі на адекватність.

Довірчі інтервали параметрів. Графічний метод оцінки параметрів та

вірогідності лінійних однофакторних моделей.

Змістовний модуль 3. Використання економетричного пакету Eviews в

наукових дослідженнях

Тема 5. Можливості ПП Eviews для факторного аналізу

Проблема розрахунку значень описових статистик, побудови полів

кореляції результативного і факторного ознак, а також емпіричної лінії

регресії, безпосередньо пов'язана з розглядом основних функцій програми

Eviews, з розглядом методів інтелектуального аналізу даного середовища.

Економетричний пакет Eviews забезпечує особливо складний і тонкий

інструментарій обробки даних, дозволяє виконувати регресійний аналіз,

будувати прогнози в Windows-орієнтованої комп'ютерному середовищі.

Тема 6. Використання ПП Eviews для моделювання складних

соціально-економічних явищ

Побудова регресійній моделі в економетричному пакеті Eviews.

Векторні моделі авторегресії (VAR моделі). Оцінювання VAR моделі в

програмі EViews. Тести на стаціонарність, в т.ч. розширений тест Дікі-

Фуллера, тест Хаусмана. Можливість дослідження панельних даних.

Можливість аналізу фінансових часових рядів на основі моделей умовної

гетероскедастичності.

8

4. СТРУКТУРА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Назва змістових

модулів і тем

Кількість годин

Усього в тому числі

лекції практичні СРС

Змістовний модуль 1. Обробка економічних та соціологічних даних

в Microsoft Excel

Тема 1. Математичні, статистичні

та логічні функції MS Excel та їх

застосування в обробці даних

12 2 2 8

Тема 2. Графічний аналіз на основі

табличних даних. 12 2 2 8

Разом за змістовим

модулем 1 24 4 4 16

Змістовний модуль 2. Програмне забезпечення Statistica для аналізу і

прогнозування тенденцій розвитку соціально-економічних явищ і

процесів

Тема 3. Процедура Descriptive

statistics (Описова статистика) 12 2 2 8

Тема 4. Проведення регресійного

аналізу за допомогою модуля

Multiple Regressions

12 2 2 8

Разом за змістовим

модулем 2 24 4 4 16

Змістовний модуль 3. Використання економетричного пакету Eviews

в наукових дослідженнях

Тема 5. Можливості ПП Eviews для

факторного аналізу 6 2 - 4

Тема 6. Використання ПП Eviews

для моделювання складних

соціально-економічних явищ

6 - 2 4

Разом за змістовим

модулем 3 12 2 2 8

Разом 60 10 10 40

9

5. ТЕМИ ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ

Змістовний модуль 1. Обробка економічних та соціологічних

даних в MICROSOFT EXCEL

Тема 1. Математичні, статистичні та логічні функції MS Excel та їх

застосування в обробці даних

Практичне заняття 1. Використання математичних, статистичних

та логічних функцій MS Excel та їх застосування в обробці даних

1. Організувати послідовність обробки даних засобами MS Excel та MS

Access.

2. Виконувати обчислення засобами MS Excel.

3. Виконувати фільтрування та сортування засобами MS Excel.

4. Використовувати статистичну та аналітичну обробку даних засобами

MS Excel.

Література: [1-5, 11-14]

Тема 2. Графічний аналіз на основі табличних даних

Практичне заняття 2. Виконання графічного аналізу на основі

табличних даних

1. Побудувати діаграми та графіки на основі табличних даних.

2. Створювати зведені таблиці даних.

3. Використання надбудови ПОШУК РІШЕННЯ.

4. Використання надбудови АНАЛІЗ ДАНИХ.

Література: [1-8, 18-25]

змістовний модуль 2. Програмне забезпечення STATISTICA для

аналізу і прогнозування тенденцій розвитку соціально-економічних

явищ і процесів

Тема 3. Процедура Descriptive statistics (Описова статистика)

Практичне заняття 3. Використання процедури Descriptive statistics

(Описова статистика) 1. Первинна обробка дослідних даних за допомогою модуля Basic

Statistics / Tables .

2. Процедура Descriptive statistics (Описові статистики).

3. Процедура Correlation matrices (Кореляційні матриці).

4. Процедура t-test for independent samples (t-критерій для незалежної

виборки).

Література: [1-4, 9, 17]

10

Тема 4. Проведення регресійного аналізу за допомогою модуля Multiple

Regressions Практичне заняття 4. Методика проведення регресійного аналізу за

допомогою модуля Multiple Regressions

1. Визначення типу регресійної моделі та введення данних.

2. Розрахунок параметрів рівняння регресії.

3. Аналіз адекватності моделі.

Література: [1-4, 9, 17, 20-25]

змістовний модуль 3. використання економетричного пакету

EVIEWS в наукових дослідженнях

Тема 6. Можливості ПП Eviews для факторного аналізу

Практичне заняття 5. Використання ПП Eviews для моделювання

складних соціально-економічних явищ

1. Побудова регресійній моделі в економетричному пакеті Eviews.

2. Векторні моделі авторегресії (VAR моделі).

3. Оцінювання VAR моделі в програмі EViews.

Література: [4-7, 10, 15, 20-23]

11

6. САМОСТІЙНА РОБОТА

№

з/п Назва теми та зміст самостійної роботи

Кількість

годин

1 Тема 1. Математичні, статистичні та логічні функції MS Excel та

їх застосування в обробці даних

Завдання:

1. Визначити перелік математичних, статистичних та логічних

функцій MS Excel необхідних для індивідуального дослідження.

8

2 Тема 2. Графічний аналіз на основі табличних даних.

Завдання:

1. Провести відбір статистичного матеріалу за тематикою

індивідуального дослідження.

2. Здійснити графічний аналіз на основі табличних даних.

8

3 Тема 3. Процедура Descriptive statistics (Описова статистика)

Завдання:

1. Провести процедури описової статистики за даними

індивідуального дослідження в ПП Statistica.

8

4 Тема 4. Проведення регресійного аналізу за допомогою модуля

Multiple Regressions

Завдання:

1. Побудувати однофакторну модель та визначити параметри

рівняння регресії за матеріалами індивідуального дослідження.

Перевірити модель на адекватність.

8

5 Тема 5. Можливості ПП Eviews для факторного аналізу

Завдання:

1. Побудувати багатофакторну модель та визначити параметри

рівняння регресії.

4

6 Тема 6. Використання ПП Eviews для моделювання складних

соціально-економічних явищ

Завдання:

1. Побудувати модель на основі динамічного ряду та визначити

параметри рівняння тренду. Провести прогнозування тенденцій

на основі тренду.

4

Всього: 40

ОРГАНІЗАЦІЯ САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ СТУДЕНТІВ

Самостійна робота аспірантів має на меті формування пізнавальної

активності, засвоєння ними основних умінь та навичок роботи з навчальними

матеріалами, поглиблення та розширення вже набутих знань, підвищення

рівня організованості аспірантів тощо.

У процесі самостійної роботи аспіранти мають оволодіти вміннями та

навичками:

організації самостійної навчальної діяльності;

12

самостійної роботи з навчальною, навчально-методичною, науковою

літературою;

опрацьовування статистичної інформації;

розуміння структури та призначення баз наукових даних;

використовування комп’ютерної техніки, ресурсів Internet для

набуття даних та знань за тематикою наукових досліджень, аналізу

об’єкту досліджень;

застосування статистичних методів в наукових дослідженнях;

аналізувати отримані результати та робити відповідні висновки;

аналізу та оформлення результатів наукових досліджень з

врахуванням основних вимог ВАК України.

Аспірант повинен уміти раціонально організовувати свою навчальну

самостійну діяльність. Важливим є вміння скласти план своєї роботи, чітко

визначити її послідовність. Необхідно, щоб план самостійного навчання був

реальним і його виконання приводило до плідних наслідків у навчальному

процесі.

Для цілісного уявлення про навчальну дисципліну аспіранту необхідно

користуватися довідковою літературою: енциклопедіями, енциклопедичними

словниками, галузевими довідниками, статистичними збірниками тощо.

Майбутній науковець повинен достатньо вправно користуватися

персональним комп’ютером. Робота з матеріалами мережі інтернету надає

можливість отримувати найновішу інформацію сучасних наукових

досліджень.

Самостійна робота аспірантів з курсу передбачає опрацювання

статистичних даних за темою дисертаційного дослідження за допомогою

програмного забезпечення. Виклад матеріалу має бути логічним,

послідовним. Після кожного розрахункового завдання необхідно

сформулювати висновки. Вони повинні містити короткі підсумки за

результатами дослідження та прикладного аналізу об’єкта дослідження з

наведенням позитивних і негативних сторін, а також нереалізованих

можливостей; перелік заходів, спрямованих на розв’язання проблеми,

підвищення ефективності об’єкта дослідження; отримані якісні та кількісні

показники; можливі варіанти реалізації запропонованих у досліджені заходів.

До розрахункової роботи має бути доданий список використаної

літератури, складений відповідно до існуючих вимог. Оформлення

розрахункової роботи має відповідати встановленим вимогам (див.

Патика Н.І. Стандарти на оформлення магістерських, дипломних,

бакалаврських, курсових, контрольних робіт та рефератів. – К.: ІПК ДСЗУ,

2008. – 26 с.)

13

7. МЕТОДИ НАВЧАННЯ

Програмою передбачено проведення лекційних та семінарських занять,

які базуватимуться на використанні сучасних форм та методів навчання,

здатних створювати всі умови для забезпечення продуктивного навчання.

Лекції забезпечують системне подання наукових знань, матеріал

подається науково, концентровано, логічно й аргументовано. У підготовці до

заняття враховано зміст, структуру, добір прикладів та ілюстрацій,

методичне забезпечення, розрахунок часу, склад та особливості аспірантів

тощо. На лекціях чітко та зрозуміло структурується матеріал; зосереджується

увага аспірантів на проблемних питаннях; наводяться конкретні приклади

практичного застосування отриманих знань; звертаються до вітчизняного та

зарубіжного досвіду вирішення окремих проблем; використовуються наочні

матеріали, схеми, таблиці, моделі, графіки; використовуються технічні

засоби навчання: мультимедійний проектор, слайди тощо.

Практичні заняття мають на меті поглиблення, конкретизацію,

систематизацію знань, набутих на лекціях і під час самостійної роботи,

розвивають навички самостійної роботи, заохочують до наукових

досліджень, а також дозволяють здійснювати контроль за якістю засвоєння

аспірантами матеріалу. На практичних заняттях запроваджуються різні

навчальні технології: семінар - дослідження, семінар - розгорнута бесіда,

обговорення проблем, дискусії; семінар-вирішення ситуаційних вправ;

семінар-розв’язання практичних завдань; презентації; аналіз конкретної

ситуації; робота в малих групах; письмовий контроль знань; тестове

опитування; індивідуальне та групове опитування; перехресна перевірка

завдань з наступною аргументацією виставленої оцінки, підсумковий

(синтетичний) семінар тощо.

Обов’язковими елементами активізації навчальної роботи аспірантів є

чіткий контроль відвідування аспірантами занять, заохочення навчальної

активності, справедлива диференціація оцінок.

8. МЕТОДИ КОНТРОЛЮ

Контроль і оцінювання знань, вмінь та навичок аспірантів складається з

двох етапів:

- поточного контролю роботи аспірантів;

- підсумкового контролю (залік).

Поточний контроль здійснюється в процесі вивчення дисципліни на

практичних заняттях і проводиться у терміни, які визначаються календарним

планом.

Завданням поточного контролю є перевірка розуміння та засвоєння

теоретичного матеріалу, вироблення навичок проведення розрахункових

робіт, умінь самостійно опрацьовувати тексти, здатності осмислити зміст

14

теми, умінь публічно чи письмово представити певний матеріал

(презентація).

Об’єктами поточного контролю знань аспірантів є:

­ систематичність, активність, своєчасність та результативність

роботи над вивченням програмного матеріалу дисципліни, у т.ч. виконання

домашніх завдань та розв’язання задач;

­ виконання завдань для самостійного опрацювання;

­ виконання модульного завдання.

Поточний контроль знань, вмінь та навичок аспірантів передбачає

застосування таких видів:

­ тестові завдання;

­ вирішення практичних завдань;

­ аналіз конкретних ситуацій (поданих у вигляді усного, текстового

або графічного матеріалу);

­ моделювання соціально–економічних явищ;

­ презентації результатів роботи;

­ інші.

Об’єктом підсумкового контролю знань аспірантів у формі заліку є

виконання усних та письмових завдань.

На залік виносяться основні питання по всім темам навчальної

дисципліни та практичні завдання.

Результати заліку оцінюються в діапазоні від 0 до 50 балів.

9. СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ

Перевірка знань здійснюється з метою одержання зворотної інформації

про зміст, характер і досягнення у навчальному процесі суб’єктів

пізнавальної діяльності та про ефективність праці викладача.

Перевірка може здійснюватися в усній, письмовій та практичних

формах. Об’єктом оцінювання можуть виступати: результати написання

тестових, ситуаційних, творчих завдань; реферативні доповіді, доповнення,

участь у дискусії тощо.

Метод усного опитування є найпоширенішим і найбільш ефективним,

його використовують при вивченні майже всіх предметів. З’ясовується рівень

знань суб’єкта пізнавальної діяльності, його вміння коротко і лаконічно

висловлювати свою думку у чітко визначений час. Також має враховуватися

активність аудиторії при обговоренні питань тощо.

Оцінювання виконаних завдань і відповідей здійснюється з

дотриманням таких принципів: індивідуальний характер перевірки та

оцінювання знань; систематичність; диференційованість; об’єктивність;

умотивованість оцінок; вимогливість та єдність вимог тощо.

Під час оцінювання враховуються такі критерії:

характеристики відповіді: елементарна, фрагментарна, повна,

логічна, доказова, обґрунтована, творча;

15

якість знань: правильність, повнота, осмисленість, глибина,

системність, узагальненість;

рівень володіння розумовими операціями: вміння аналізувати,

синтезувати, порівнювати, абстрагувати, узагальнювати, робити висновки;

досвід творчої діяльності: вміння виявляти проблеми, формулювати

теорії, розв’язувати проблеми.

У процесі перевірки знань і успішності аудиторії використовується

модульно-рейтингова система оцінювання. Результати навчальної діяльності

оцінюються за 100-бальною шкалою. Критично-розрахунковий максимум

для допуску до іспиту –75 балів (денна форма навчання), 50 балів (заочна

форма навчання). За результатами вивчення дисципліни обов’язковим є

підсумкове накопичення розрахункового мінімуму балів – 60 балів.

Невід’ємною частиною підготовки аспірантів до контролю є наявність

конспекту лекцій та відвідування семінарських/практичних занять, а також

своєчасне виконання індивідуальної та самостійної роботи. Невчасне

виконання (без поважної причини) поточних завдань і звітування з

перенесенням на наступне заняття викликає зниження підсумкової оцінки за

їх виконання на 20 %, а при відтермінуванні на два заняття – зниження

підсумкової оцінки на 40 %.

Модульні контрольні роботи складаються з теоретичних питань,

ситуаційних, і творчих завдань, тестів різного рівня складності. Ці завдання

поєднуються у пропорції, яка логічно врівноважує теоретичну і практичну

частину модульної контрольної роботи.

Залік здійснюється у формі письмової роботи, за яку можна одержати

максимально до 25 балів (денна форма навчання) та 50 балів (заочна форма

навчання), метою якої є розвиток навичок використання програмного

забезпечення для аналізу статистичних даних за темою дисертаційного

дослідження. Тема залікової роботи формується згідно теми дисертаційного

дослідження. В залікової роботі необхідно вивчити переваги і недоліки

різних пакетів програмного забезпечення; створити порівняльну

характеристику ПП MS Excel, Statistica, Eviews; провести аналіз

статистичних даних за індивідуальною темою дослідження. Результати

залікової роботи представити у вигляді тез доповіді, а також підготувати

презентацію щодо отриманих результатів за тематикою індивідуального

дослідження.

Аспіранти, які набрали сумарно меншу кількість балів ніж

розрахунковий мінімум – 60 балів, вважаються такими, що не виконали

навчальний план з дисципліни.

Шкала оцінювання: національна та ECTS

90-100 балів – відмінно (А);

82-89 балів – добре (В);

75-81 балів – добре (С);

68-74 балів – задовільно (D);

60-67 балів – задовільно (E);

35-59 балів – незадовільно з можливістю повторного складання (FX);

16

1-34 балів – незадовільно з обов’язковим повторним курсом (F).

10. МЕТОДИЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ: Навчально-методичний комплекс

вивчення дисципліни (робоча програма навчальної дисципліни, програма

навчальної дисципліни, курс лекцій, ілюстративні матеріали).

11. ОРІЄНТОВНИЙ ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ ДО ПІДСУМКОВОГО

КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ

1. Табличний процесор Excel, призначення та порядок налагодження.

2. Вхідні дані в Excel, порядок вводу числових, текстових та інших даних.

3. Введення формул. Абсолютні та відносні посилання, їх використання при

копіюванні.

4. Створення графічних документів в Excel. Порядок редагування діаграм.

5. Excel як база даних. Основні функціональні можливості такої бази даних.

6. Яку структуру мають формули в Excel?

7. Як виводяться помилки обчислень за формулами?

8. Коли здійснюється автоматичне переобчислення таблиці?

9. Як заповнити стовпець однаковими даними?

10. Які ви знаєте категорії функцій? Наведіть приклади

математичних/логічних/статистичних функцій.

11. Для чого призначений Пакет аналізу та який порядок доступу до його

інструментам?

12. У чому полягають особливості побудови гістограми розподілу даних?

13. Для чого використовується аналіз" Що-Якщо?

14. Що таке сценарій? Як створити і переглянути сценарій?

15. Як в Excel вирішуються завдання типу: Знайти значення деякого

параметра, при якому значення іншого параметра не перевищить заданої

величини?

16. Що задає значення в поле Точність діалогового вікна Параметри

пошуку рішення ?

17. Що таке лінійна і нелінійна завдання? Як врахувати характер завдання

при пошуку рішення в Excel?

18. Як переглянути проміжні результати пошуку рішення?

19. Які можливості має в розпорядженні система STATISTICA?

20. Які статистичні модулі є в системі?

21. Які елементи входять в теку системи STATISTICA?

22. Що є рядок заголовка системи STATISTICA?

23. Яких команд входять в рядок меню системи STATISTICA?

24. Що таке контекстне меню системи STATISTICA?

25. Що є робоча область STATISTICA?

26. Дати характеристику вікна документу системи STATISTICA.

27. Що таке електронна таблиця з початковими даними системи

STATISTICA?

17

28. Що таке атрибути змінних і випадків системи STATISTICA?

29. Які значення може набувати змінна системи STATISTICA??

30. Що означає змінити структуру таблиці системи STATISTICA?

31. Як виправити дані в електронній таблиці системи STATISTICA?

32. Які типи графіків є в системі STATISTICA?

33. Що є статистичним графіком системи STATISTICA?

34. Назвіть основні етапи побудови статистичного графіка в системі

STATISTICA.

35. З якою метою будується призначений для користувача графік в системі

STATISTICA?

36. Які категорій призначених для користувача графіків є в системі

STATISTICA?

37. Назвіть порядок операцій, які необхідно виконати для побудови

рівняння простої регресії в системі STATISTICA?

38. Що є вікном результатів аналізу в системі STATISTICA?

39. Яку інформацію містить інформаційна частина вікна в системі

STATISTICA?

40. За допомогою яких статистичних критеріїв оцінюється значущість

коефіцієнтів рівняння регресії в системі STATISTICA?

41. Яку інформацію містить звіт в системі STATISTICA?

42. Загальні відомості про систему Eviews.

43. Призначення системи Eviews.

44. Створення робочого файлу системи Eviews.

45. Створення ряду даних.

46. Створення даних в командному режимі Eviews.

47. Введення даних вручну в системі Eviews.

48. Введення даних із файлу в системі Eviews.

49. Створення даних в діалоговому режимі в системі Eviews.

50. Запис даних часового ряду у файл в системі Eviews.

51. Побудова графіків часових рядів в системі Eviews.

52. Програмування та створення програм в системі Eviews

53. Ковзне середнє та кореляція в системі Eviews.

54. Стаціонарні та нестаціонарні процеси в системі Eviews.

55. Побудова рівняння тренду в системі Eviews.

56. Приклад виводу описової статистики в Eviews

57. Оцінка коефіцієнтів економетричних рівнянь в Eviews

58. Аналіз отриманих результатів оцінювання в системі Eviews.

59. Теоретичні відомості про кореляційні функції в системі Eviews.

60. Послідовність побудови рівняння авто регресії із ковзним середнім

18

12. РЕКОМЕНДОВАНА ЛІТЕРАТУРА

Базова

1. Томашевський О. М. Інформаційні технології та моделювання бізнес-

процесів. навч. посіб. / О.М. Томашевський, Г.Г. Цегелик, М.Б. Вітер, В.І.

Дудук – К.: «Видавництво «Центр учбової літератури», 2012. – 296 с.

2. Буйницька О. П. Інформаційні технології та технічні засоби навчання.

навч. посіб. / О.П. Буйницька. – К.: Центр учбової літератури, 2012. – 240 с.

3. О.В. Проскурович, В.А. Бойчук Комп'ютерні технології економічного

аналізу: навч.посібник / О.В. Проскурович, В.А. Бойчук – Львів: Новий Світ,

2012. – 310 с.

4. Нєвєнченко А. І. Інформаційні технології в наукових дослідженнях :

конспект лекцій / А. І. Нєвєнченко. – Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2015. –

116 с.

5. Зелинский С.Э. Microsoft Office Excel 2007. / С.Э. Зелинський – К.: Век+,

2011. – 320 с.

6. Метешкін К.О. Інформаційні системи і технології / К.О. Метешкін, О.Б.

Костенко, Т.С. Сенчук. – Харків: ХНАМГ, 2009. – 120 с.

7. Вовчак І.С. Інформаційні системи та комп’ютерні технології в

менеджменті / І.С. Вовчак. – Тернопіль: Карт-Бланш, 2011. – 354с.

8. Гужва В.М. Інформаційні системи і технології на підприємствах /

В.М. Гужва – К.: КНЕУ, 2001. – 400 с.

9. Пінчук Н.С. Інформаційні системи і технології в маркетинг / Н.С. Пінчук,

Г.П. Галузінський, Н.С. Орленко – К.: КНЕУ, 2009. – 328 с.

10. Боровиков В.П. STAТISTICA / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков. – М.:

Информационно-издательский дом “Филинъ”, 2010. – 592 с.

11. Молчанов И.Н. Компьютерный практикум по начальному курсу

эконометрики (реализация на Eviews): Практикум / И.Н. Молчанов, И.А.

Герасимова. Ростов-н/Д.: Ростовский государственный экономический

университет, 2010. – 58 с.

Допоміжна

12. Єлейко В.І. Економетричний аналіз діяльності підприємств. навч.

посібник / В.І. Єлейко, Р.Д. Бондар. –Тернопіль: Навчальна книга, 2011. –

362 c.

13. Кузьмичов А.І. Математичне програмування в Excel : навч. посіб. /

А.І. Кузьмичов, М.Г. Медведєв. – К.: Вид-во Європ. Ун-ту, 2005. – 320 с.

14. Левин А.Ш. Word и Excel. – СПб: Питер, 2011. – 224 с.:2-е изд.

Уокенбах Дж. Microsoft Excel 2010. Библия пользователя. – К: Издат.дом

«Вильямс Диалектика», 2011. – 912с.

15. Кузьмичов А.І. Математичне програмування в Excel: навч. посіб. / А.І.

Кузьмичов, М.Г. Медведєв. – К. Вид-во Європ. Ун-ту, 2010. – 320 с.

19

16. Галиуллина Л.М. Методические указания по выполнению

лабораторних работ по эконометрике (компьютерный практикум в Excel и

EViews) / Л.М. Галиуллина – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009. – 52 с.

17. Волкова П.А. Статистическая обработка данных в учебно-

исследовательских работах / П.А. Волкова, А.Б. Шипунов. – М.: Экспресс,

2008. – 60 с.

18. Топтунова Л.М. Дослідження однофакторної і багатофакторної регресії,

аналіз часових рядів у системі STATISTICA6: Навчальний посібник для

студентів економічних спеціальностей вищих навчальних закладів / Л.М.

Топтунова, Л.В. Васильєва, О.А. Кльованік. – Краматорськ: ДДМА, 2008. –

122 с.

19. Голіцина О.Л. Інформаційні технології: підручник. – 2-е вид., перероб.

і доп. / О.Л. Голіцина, Н.В. Максимов. – К.: ФОРУМ, 2008. – 608 с.

20. Дубина А.Г. Excel для економістів. Економічні розрахунки і

оптимізаційне моделювання в середовищі Excel / А.Г. Дубина, С.С. Орлова,

І.Ю. Шубіна. – К.: КНЕУ, 2004 – 304 с.

21. Левіна Н.С. MS Excel і MS Project у вирішенні економічних завдань. /

Н.С. Левіна, С.В. Харджієва, А.Л. Цвєткова. – К.: КНЕУ, 2006 - 112 с.

22. Сукач М.К. Інформаційні технології в наукових дослідженнях : Навч.

посібник / М.К. Сукач. – К. : КНУБА, 2006.– 148 с.

23. Інформаційні системи та технології: навч. посіб. / О. В. Грицунов;

Харк. нац. акад. міськ. госп-ва. – Х.: ХНАМГ, 2010. – 222 с.

24. Маслов В.П. Інформаційні системи і технології в економіці.

Навчальний посібник. / В.П. Маслов. – К:Слово, 2005. –264 с.

25. Карпенко С.К. Інформаційні системи і технології / С.К. Карпенко,

Ю.А. Тарнавський. – К:МАУП, 2007. – 192 с.

26. Лупан І.В. Комп’ютерні статистичні пакети. / І.В. Лупан, О.В.

Авраменко. К.: КНЕУ, 2010. – 218 с.

Інформаційні ресурси

1. Навчальний сайт «Інформаційні системи та технології»: http://informatic-

10.at.ua/index/informacijni_sistemi_ta_tekhnologiji/0-29

2. http://www.statsoft.ru/home/textbook/ - електронний підручник з статистики

StatSoft

3. http://6years.net/index.php?do=static&page=Matematika_Statistika – вільний

доступ до книг з математичної статистики

20

ЗМІСТ

1. Опис навчальної дисципліни 3

2. Мета та завдання навчальної дисципліни 4

3. Програма навчальної дисципліни 6

4. Структура навчальної дисципліни 8

5. Теми практичних занять 9

6. Самостійна робота 11

7. Методи навчання 13

8. Методи контролю 13

9. Система оцінювання 14

10. Методичне забезпечення 16

11. Орієнтовний перелік питань до підсумкового контролю знань 16

12. Рекомендована література 18

21

Навчально-методичне видання

Баришніков Володимир Миколайович

Вітряк Тетяна Борисівна

Робоча програма навчальної дисципліни

«Інформаційні технології в наукової діяльності»

Відповідальний за випуск М.М. Руженський

Комп’ютерний набір Т.Б. Вітряк

Підписано до друку________ 2016 р. Формат 60×84/16. Папір офсетний.

Друк ротаційний трафаретний. Ум. друк. арк. 0,85.

Тираж 20 прим. Зам. № _____

Свідоцтво про внесення суб’єкта видавничої справи

до державного реєстру видавців, виготовників і розповсюджувачів

продукції. Серія ДК №1805 від 25.05.2004.

Інститут підготовки кадрів

державної служби зайнятості України (ІПК ДСЗУ)

03038, Київ – 38, вул. Нововокзальна 17.

Тел./факс (044) 536-14-85