2 · web viewlekciju konspekts aparātsistēmu programmēšanā rtu, 2002, nolasīts referāts:...
TRANSCRIPT
RĪGAS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTE
DATORZINĀTNES UN INFORMĀCIJAS TEHNOLOĢIJAS FAKULTĀTE
INFORMĀCIJAS TEHNOLOĢIJAS INSTITŪTS
PAŠNOVĒRTĒJUMA ZIŅOJUMS
INFORMĀCIJAS TEHNOLOĢIJABakalaura un maģistra akadēmiskās studiju programmas
Rīga 2007
Saturs
1. Studiju programmas novērtējums.......................................................................................41.1. Bakalaura akadēmisko studiju programmas mērķi un uzdevumi...........................41.2. Maģistra akadēmisko studiju programmas mērķi un uzdevumi.............................4
2. Studiju programmas organizācija.......................................................................................53. Studiju programmu apraksts...............................................................................................7
3.1. Bakalaura akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija”................73.2. Maģistra akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija”..................8
4. Zināšanu un prasmes vērtēšanas sistēma............................................................................95. Studiju programmas praktiskā realizācija...........................................................................9
5.1. Bakalaura darba izstrāde un aizstāvēšana............................................................105.2. Maģistra darba izstrāde un aizstāvēšana..............................................................10
6. Studiju programmas perspektīvais novērtējums no Latvijas valsts interešu viedokļa.....106.1. Studiju programmas atbilstība valsts akadēmiskās izglītības standartam............116.1.1. Bakalaura studiju programma...........................................................................116.1.2. Maģistra studiju programma..............................................................................116.2. Darba devēju aptaujas rezultāti............................................................................12
7. Studējošie..........................................................................................................................127.1. Studējošo skaits bakalaura un maģistra studiju programmās...............................127.2. I kursā imatrikulētie studenti................................................................................137.3. Absolventu skaits.................................................................................................137.4. Studējošo aptaujas un to analīze...........................................................................137.5. Absolventu aptaujas un to analīze........................................................................147.6. Studējošo līdzdalība studiju procesa pilnveidošanā.............................................15
8. Studiju programmā nodarbinātais akadēmiskais personāls..............................................158.1. ITI akadēmiskais personāls..................................................................................158.2. Akadēmiskā personāla kvalifikācijas atbilstība...................................................168.3. Akadēmiskā personāla atlases, atjaunošanas, apmācības un attīstības politika.. .17
9. Finansēšanas avoti un infrastruktūras nodrošinājums......................................................189.1. Finansēšanas avoti................................................................................................189.2. Infrastruktūras nodrošinājums..............................................................................19
10. Ārējie sakari....................................................................................................................1910.1. Sadarbība ar darba devējiem..............................................................................1910.2. Sadarbība ar līdzīgām studiju programmām Latvijā un ārvalstīs.......................2010.3. Akadēmiskā personāla starptautiskās aktivitātes...............................................2010.4. Ārvalstu vieslektoru skaits programmā..............................................................21
11. Studiju programmas attīstības plāns...............................................................................2111.1. Studiju programmas "Informācijas tehnoloģija" attīstības plāns.......................2211.2. Finansiālais nodrošinājums................................................................................2311.3. Materiāli tehniskās bāzes attīstīšana..................................................................2311.4. Akadēmiskais personāls.....................................................................................2311.5. Studenti...............................................................................................................2311.6. Sadarbība ar absolventiem un darba devējiem...................................................2411.7. Studiju process...................................................................................................24
Kopsavilkums.......................................................................................................................25Pielikumi...............................................................................................................................271. pielikums. Apliecinājums par akadēmisko personālu......................................................282. pielikums. Akadēmiskā personāla dzīves un darba gājums..............................................293. pielikums. Studiju programmu kursu apraksti................................................................1674. pielikums. Diploma un tā pielikuma paraugs.................................................................327
2
5. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija” studiju kursu.................................336plānojums un atbildīgais akadēmiskais personāls..............................................................3366. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija” akadēmiskais personāls................3417. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija” akreditācijas papilddokumenti.....345
3
1. Studiju programmas novērtējums
1.1. Bakalaura akadēmisko studiju programmas mērķi un uzdevumi
Akadēmiskā bakalaura studiju programma Informācijas tehnoloģija veidota ar mērķi sagatavot kvalificētus speciālistus IT jomā, kuri pārzina un lieto programmēšanas valodas un programmatūru izstrādes vides, prot izvērtēt un izvēlēties optimālus līdzekļus un metodes biznesa problēmu orientētu informācijas tehnoloģijas risinājumu modelēšanai, izstrādei un ieviešanai.
Studiju programma sastādīta saskaņā ar RTU realizēto vispusīgas inženierzinātņu izglītības stratēģiju. Tajā iekļauti kā specializējoši, tā arī vispārizglītojoši un inženiertehniski studiju priekšmeti. Studiju apjoms ir 122 KP. Apmācības ilgums ir 3 gadi.
Programmas uzdevums ir nodrošināt teorētiskās zināšanas un praktiskās iemaņas informācijas tehnoloģijā šādos jautājumos:
programmēšanas valodas, algoritmu un programmu izstrādāšanas tehnoloģijas; modernās operētājsistēmas uzbūves principi un darbība; datu analīze un apstrāde, datu bāzu, informācijas un intelektuālo sistēmu projektēšana; datoru tīklu tehnoloģijas, projektēšana, drošība un ekspluatācija; ekonomisko sistēmu un procesu analīze, modelēšana un imitācija; vadības procesa, lēmuma atbalsta sistēmu pamati;
kā arī dod iespēju apgūt humanitārā, ekonomikas un sociālo zinību bloka priekšmetus: vispārējā un
vadības socioloģija, politoloģija, Latvijas politiskā sistēma.un sniedz iemaņas
strādāt kolektīvā un veikt radošu darbu.Beidzot bakalaura studijas studenti iegūst akadēmisko izglītību informācijas tehnoloģijā un
inženierzinātņu bakalaura grādu. Studiju laikā studenti iegūst zināšanas par modernām informācijas tehnoloģijām ekonomikā, uzņēmējdarbībā, ražošanā, valsts pārvaldē un citās cilvēka darbības sfērās. Bez tam studiju objekti ir vadības zinātnes teorētiski pamati, optimālu lēmumu pamatojums un pieņemšana, mākslīgie neironu tīkli, ekonomisko sistēmu un procesu matemātiskie modeļi, modelēšanas rīki un līdzekļi, informācijas sistēmu analīze un projektēšana, datu bāzes, vadības sistēmas un to projektēšana, lietišķās datoru paketes, modernās operētājsistēmas un programmēšanas valodas, datoru tīkli: akadēmiskie un komerciālie, to pakalpojumi, mākslīgā intelekta pamati, datoru grafika.
Bez tam studenti iegūst zināšanas uzņēmējdarbības vadīšanā, tirgus analīzē un grāmatvedībā. Pēc bakalaura diploma iegūšanas studentiem ir iespējas turpināt izglītību maģistra
akadēmiskajās vai profesionālajās studijās datorzinātņu profilā: informācijas tehnoloģijā. Sekmīgi pabeidzot studijas, students iegūst atbilstoši inženierzinātņu maģistra zinātnisko grādu attiecīgajā specialitātē vai maģistra profesionālo grādu informācijas tehnoloģijā un informācijas tehnoloģijas projektu vadītāja kvalifikāciju.
Praktiskās darbības lauks ir neierobežots – atkarībā no bakalaura interesēm, spējām un iespējām: uzņēmējdarbībā, valsts pārvaldes struktūrās, banku sistēmā, programmatūras izstrādes firmās un citās komerciālās darbības sfērās.
1.2. Maģistra akadēmisko studiju programmas mērķi un uzdevumi
Programmas mērķis:
Maģistra akadēmiskās studiju programmas Informācijas tehnoloģija mērķis ir studējošo sagatavošana darbam ar IT infrastruktūras risinājumiem un ar tiem saistītajiem pakalpojumiem, kā arī patstāvīgai zinātniskās pētniecības darbībai informācijas tehnoloģiju (IT) jomā.
4
Tā ietver mūsdienu darba tirgū pieprasītu zināšanu, prasmju un iemaņu kopumu - informācijas apstrādi un tehnoloģijas, programmēšanu, informācijas vadību, tīmekļa tehnoloģijas, datu bāzu izveides un lietošanas principus, prasmi strādāt komandā u.c.
Maģistra studiju programma ir izstrādāta, lai tā būtu dinamiska un spējīga atspoguļot straujās izmaiņas informācijas tehnoloģijas jomā un to lietošanu vadības problēmu risināšanā ekonomikā, uzņēmējdarbībā, ražošanā un citās dzīves sfērās.
Programmas ietvaros tiek sniegtas teorētiskas un praktiskas zināšanas, kā arī prasmes, iemaņas un attieksmes, kas atbilst mūsdienu darba tirgus prasībām un ļauj patstāvīgi piemēroties mainīgajām darba tirgus prasībām.
Programmas uzdevums ir sagatavot speciālistus informācijas tehnoloģijā, kas ir spējīgi: dot profesionālu atbalstu menedžmentam informācijas tehnoloģijas līdzekļu ieviešanā
apstākļos, kad strauji attīstās informācijas tehnoloģijas industrija un bizness, kas uz to balstās (e-business);
realizēt sistēmas restrukturizāciju un informācijas tehnoloģijas izmaiņu vadību; izstrādāt un radīt efektīvas datoru tīklu sistēmas; izstrādāt un radīt efektīvas informācijas aizsardzības sistēmas; izstrādāt un radīt efektīvas datu bāzes, to vadības un aizsardzības sistēmas; projektēt un radīt efektīvas un kvalitatīvas programmnodrošinājuma sistēmas
izmantojot augsta līmeņa programmēšanas valodas un rīkus; izstrādāt efektīvas cilvēka – datora interfeisa sistēmas darbam datoru tīklos pilnveidot savas zināšanas un praktiskās iemaņas individuālajam darbam un darbam
projekta realizācijas komandā Pēc bakalaura grāda iegūšanas students var turpināt studijas maģistratūrā. Balstoties uz
savām teorētiskām un praktiskām zināšanām un interesēm, stāvokli darbaspēka tirgū, savām spējām un iespējām, students var izvēlēties vienu no virzieniem Informācijas tehnoloģijas maģistra studiju programmā:
Vadības informācijas tehnoloģija (prof. Ģ.Vulfs) Industriālās loģistikas sistēmu vadīšana (prof. J.Merkurjevs)
Virzienu kopējā iezīme ir informācijas tehnoloģijas un vadības zinātnes teorētisko un praktisko sasniegumu apvienošana vadības problēmu risināšanai elektroniskā vidē.
Eiropas augstskolu programmu analogi ir Informācijas tehnoloģija (Information technology).
Vadības informācijas tehnoloģijas virzienā padziļina teorētiskās un praktiskās zināšanas moderno informācijas tehnoloģijas līdzekļu - programmatūras, aparatūras, datoru tīklu un integrēto vadības sistēmu izstrādē un pielietošanā modernās informācijas tehnoloģijas industrijas un praktiskās lietošanas sfērā.
Studējot Industriālo loģistikas sistēmu vadīšanas virzienā, maģistranti saņem visas nepieciešamās zināšanas par loģistikas informācijas sistēmu mērķiem un tehnoloģijām dažādās tautsaimniecības sfērās. Liela uzmanība tiek pievērsta tām loģistikas sistēmu analīzes un modelēšanas metodēm un tehnoloģijām, ko izmanto firmas, kas nodarbojas ar loģistikas sistēmu ekspluatāciju un izveidošanu.
Atsevišķus lekciju kursus lasa profesori no Beļģijas, Zviedrijas, Vācijas.
2. Studiju programmas organizācija
Inženierzinātņu akadēmiskā bakalaura un maģistra līmeņa studiju programma „Informācijas tehnoloģija” nosaka studiju ilgumu, apjomu, saturu,struktūru un imatrikulācijas nosacījumus.
Akadēmiskā studiju programma “Informācijas tehnoloģija” ir izstrādāta tā, lai nodrošinātu secīgu izglītības līmeņa izaugsmi: bakalaura studijās tiek apgūtas fundamentālās
5
zināšanas specialitātē, maģistra studijās tiek padziļinātas teorētiskās un praktiskās iemaņas, bet doktora studijās students iegūst dziļas zināšanas un patstāvīga zinātniskā darba iemaņas informācijas tehnoloģijas nozarē.
Informācijas tehnoloģijas akadēmisko studiju programmas ir izstrādātas un apstiprinātas atbilstoši RTU Senāta, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Domes un Informācijas tehnoloģijas institūta Padomes lēmumiem.Studiju programmu apjoms:bakalaura studijas - 3 gadi (122 KP);maģistra studijas - 2 gadi (81 KP).
Bakalaura akadēmisko studiju programmas “Informācijas tehnoloģija” izmaiņasPašvērtējuma periodā bakalaura studiju programmā veiktas izmaiņas saskaņā ar mācību
prorektora rīkojumiem: 2003.g. 28.apr. rīk. Nr. 02/14, 2004.g. 3.febr. rīk. Nr. 02/9, 2004.g. 26.marta. rīk. Nr. 02/17, 2007.g. 6.marta rīk. Nr.02/11.
Maģistra akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija” izmaiņas Pēc studiju programmas pārstrukturizācijas no 3 gadīgām uz 2 gadīgām maģistra
studijām tās struktūru veido obligātā daļa, obligātās izvēles daļa, brīvās izvēles daļa un maģistra darbs.
Saskaņā ar Senāta 2002. gada 25. februāra lēmumu “Par maģistru akadēmisko studiju programmu struktūru” pārstrukturētā studiju programma apstiprināta RTU Senāta sēdē 2002. gada 26. jūnijā, prot.Nr. 469
Programmā iestrādātas izmaiņas, kas noteiktas ar mācību prorektora rīkojumiem: 2003.g. 28.aprīļa rīkojums Nr.02/14 2007.g. 6.marta rīkojums Nr.02/11
un RTU Senāta 2006.g. 27.februāra lēmumu, protokola Nr.502.
Uzdevumu izpildes kontrole: mācību darba organizācijas un realizācijas procesa apspriešana un analīze
katedras sēdēs un Informācijas tehnoloģijas institūta Padomē; regulāra mācības procesa kontrole: lekcijas, praktiskās nodarbības,
projektēšana; regulāras pārrunas ar studentiem par mācību procesa kvalitāti; sekmības analīze katedras un IT institūta līmenī; regulāra pašnovērtēšanas materiālu prezentācija un analīze; programmas un tās realizācijas gaitas apspriešana ar darba devējiem –
sadarbības partneriem ar mērķi veikt nepieciešamās korekcijas mācību programmā un tās realizācijā.
Programmu veiksmīgas apgūšanas rezultātā students iegūst akadēmisko bakalaura grādu datorvadībā un datorzinātnē un maģistra grādu informācijas tehnoloģijā.
3. Studiju programmu apraksts
6
3.1. Bakalaura akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija”
Bakalaura studiju programma Informācijas tehnoloģija ir veidota saskaņā ar LR Ministru kabineta noteikumiem Nr. 2 “Noteikumi par valsts akadēmiskās izglītības standartu” un RTU studiju reglamentam.
2001.gada 4. jūlijā ar akreditācijas komisijas lēmumu Nr. 369 “Par studiju programmu akreditāciju” tika akreditēta uz 6 gadiem, kā bakalaura studiju programma Informācijas tehnoloģija, un ir paredzēta inženierzinātņu bakalaura datorvadībā un datorzinātnē akadēmiskā grāda iegūšanai.
Nominālais studiju programmas īstenošanas ilgums un apjoms Bakalaura akadēmisko studiju programma – 3 gadi un 122 kredītpunkti pilna laika
studijās. Katra semestra ilgums ir 16 nedēļas, vienā studiju gadā ir 2 semestri. Prasības uzsākot studiju programmas apguvi Bakalaura akadēmisko studiju programmai – vidējā vai vidējā profesionālā izglītība. Studiju programmas īstenošanas vieta Bakalaura akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija” tiek realizēta Rīgas
Tehniskās universitātes Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātē Rīgā. Programmas direktors ir inženierzinātņu doktors, profesors Ģirts Vulfs.Priekšmetu grupu apjomi un procentuālā attiecība
A. Kopīgie RTU obligātie un datorzinātņu profila studiju priekšmeti 84KPtai skaitā programmas obligātie mācību priekšmeti 48 KPB. Obligātās izvēles studiju priekšmeti 24KPtai skaitā humanitāri un sociālie studiju priekšmeti 4KPkā arī valodas 4KPC. Brīvās izvēles mācību priekšmeti 4KPE. Bakalaura darbs 10 KP
Kopā 122 KP1. tabula
Sadalījums pa priekšmetu grupām
Priekšmetu bloks Kredītpunkti % attiecība
A Obligātie studiju priekšmeti 84 KP 69%
B Ierobežotās izvēles priekšmeti 24 KP 20%
C Brīvās izvēles priekšmeti 4 KP 3%
Bakalaura darbs 10 KP 8%
Beidzot bakalaura studijas studenti iegūst akadēmisko izglītību informācijas tehnoloģijā un inženierzinātņu bakalaura grādu. Studiju laikā studenti iegūst zināšanas par modernām informācijas tehnoloģijām ekonomikā, uzņēmējdarbībā, ražošanā, valsts pārvaldē un citās cilvēka darbības sfērās. Bez tam studiju objekti ir vadības zinātnes teorētiski pamati, optimālu lēmumu pamatojums un pieņemšana, mākslīgie neironu tīkli, ekonomisko sistēmu un procesu matemātiskie modeļi, modelēšanas rīki un līdzekļi, informācijas sistēmu analīze un projektēšana, datu bāzes, vadības sistēmas un to projektēšana, lietišķās datoru paketes, modernās operētājsistēmas un programmēšanas valodas, datoru tīkli: akadēmiskie un
7
komerciālie, to pakalpojumi, mākslīgā intelekta pamati, loģistika, datoru grafika, kā arī studenti iegūst zināšanas uzņēmējdarbības vadīšanā, tirgus analīzē un grāmatvedībā.
3.2. Maģistra akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija”
Maģistra studiju programma Informācijas tehnoloģija ir veidota saskaņā ar LR Ministru kabineta noteikumiem Nr. 2 “Noteikumi par valsts akadēmiskās izglītības standartu” un RTU studiju reglamentu.
2001.gada 4. jūlijā ar akreditācijas komisijas lēmumu Nr. 370 “Par studiju programmu akreditāciju” tika akreditēta uz 6 gadiem, kā maģistra studiju programma Informācijas tehnoloģija, un ir paredzēta inženierzinātņu maģistra informācijas tehnoloģijā akadēmiskā grāda iegūšanai.
Pēc studiju programmas pārstrukturizācijas no 3 gadīgām uz 2 gadīgām maģistra studijām tās struktūru veido obligātā daļa, obligātās izvēles daļa, brīvās izvēles daļa un maģistra darbs.
Informācijas tehnoloģijas institūtā realizētā maģistra studiju programma „Informācijas tehnoloģija” ir paredzēta maģistrantu sagatavošanai patstāvīgai zinātniskās pētniecības darbībai, kā to prasa augstāk minētie normatīvie akti.
Nominālais studiju programmas īstenošanas ilgums un apjoms Maģistra akadēmisko studiju programma – 2 gadi un 81 kredītpunkts pilna laika studijās. Katra semestra ilgums ir 16 nedēļas, vienā studiju gadā ir 2 semestri.
Prasības uzsākot studiju programmas apguvi Maģistra akadēmisko studiju programmai – inženierzinātņu bakalaura grāds
datorzinātnēs vai līdzvērtīgs citas specialitātes bakalaura grāds.
Studiju programmas īstenošanas vieta Maģistra akadēmisko studiju programma „Informācijas tehnoloģija” tiek realizēta Rīgas
Tehniskās universitātes Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātē Rīgā. Programmas direktors ir inženierzinātņu doktors, profesors Ģirts Vulfs.
Priekšmetu grupu apjomi un procentuālā attiecība2.tabula
Sadalījums pa priekšmetu grupām
Priekšmetu grupa Kredītpunkti % attiecība
A Obligātie studiju priekšmeti 37 KP 46%
B Ierobežotās izvēles studiju priekšmeti: programmas un virziena priekšmeti humanitārie/sociālie, ekonomikas un vadības, pedagoģijas priekšmeti
20 KP
15 KP
5 KP
25%
19%
6%
C Brīvas izvēles studiju priekšmeti 4 KP5%
Maģistra darbs 20 KP 25%KOPĀ 81 KP
8
No ierobežotās izvēles priekšmetiem – ekonomikas un vadības, socioloģijas, pedagoģijas un psiholoģijas priekšmetu apguvei ir izdalīti 5 KP. Brīvās izvēles 4 KP students var izvēlēties pēc saviem ieskatiem.
Maģistra darbs tiek izstrādāts Informācijas tehnoloģijas zinātnes nozarēs un tās apakšnozarēs.
Inženierzinātņu maģistra akadēmiskā grāda iegūšanai pilnībā jāizpilda mācību programma, jāuzraksta un publiski jāaizstāv maģistra darbs. Darbu izvērtēšanai nodod recenzentam ar doktora zinātnisko grādu atbilstošajā nozarē.
Pēc maģistratūras beigšanas un inženierzinātņu maģistra zinātniskā grāda informācijas tehnoloģijā iegūšanas maģistrs var turpināt studijas doktorantūrā un iegūt inženierzinātņu doktora grādu informācijas tehnoloģijā, vai uzsākt praktisku darbību kā augstas kvalifikācijas speciālists informācijas tehnoloģijas resursu izstrādes un pielietošanas sfērā.
Praktiskās darbības lauks ir plašs - atkarībā no studenta interesēm, spējām un iespējām: zinātniskajā darbā, uzņēmējdarbībā, valsts pārvaldes struktūrās, banku sistēmā, programmatūras izstrādes firmās un citās komerciālās darbības sfērās, kas saistītas ar informācijas tehnoloģijas industriju un tās praktiskās pielietošanas sfēru.
4. Zināšanu un prasmes vērtēšanas sistēma
Vērtēšanas sistēma atbilst Latvijas valsts standartā noteiktajai: pozitīvie studiju rezultāti tiek summēti; katra priekšmeta nobeigumā vērtējums ir obligāts; prasības tiek formulētas pirmajā lekcijā un ir pieejamas internetā; tiek pielietoti dažādi zināšanu un prasmes pārbaudes veidi – kursa darbi,
individuālie mājas darbi, uzstāšanās ar referātiem semināros, ieskaites, eksāmeni (rakstiskā formā), iesniegto kursa un laboratorijas darbu aizstāvēšana, kā arī bakalaura un maģistra darba aizstāvēšana.
Visi eksāmeni akadēmiskajās studiju programmās saskaņā ar Latvijas Republikas Ministru kabineta Noteikumiem Nr. 481 un 1998. gada 27. janvārī RTU Senātā pieņemto lēmumu “Nolikums par eksāmenu kārtošanu bakalaura, inženiera un maģistra studijās” notiek rakstveidā.
Kvalitatīvais zināšanu novērtējums ir atzīme 10 baļļu sistēmā vai ieskaite. Kvantitatīvais rādītājs ir KP skaits katrā konkrētā studiju priekšmetā.
Studiju darbi tiek novērtēti ar atzīmi vai ieskaiti, un tie ir publiski jāaizstāv, lai apstiprinātu iegūtās zināšanas un prasmi.
Bez noslēguma pārbaudījumiem katrā studiju priekšmetā ir iespējami arī kārtējie pārbaudījumi – kontroldarbi, uzstāšanās semināros, individuālie uzdevumi, u.c., kas noteikti priekšmetu programmās.
Bakalaura un maģistra grāda iegūšanai studentam pilnībā jāizpilda mācību programma, jāizstrādā un jāaizstāv bakalaura vai maģistra darbs Valsts pārbaudījuma komisijā.
Darba vērtējumu dod darba vadītājs, recenzents un Valsts pārbaudījuma komisija.
5. Studiju programmas praktiskā realizācija
Akadēmiskās bakalaura un maģistra studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” praktiski realizē Informācijas tehnoloģijas institūta (ITI) pasniedzēji sadarbībā ar citām RTU fakultātēm.
Ekonomikas cikla priekšmetu pasniegšanu nodrošina Inženierekonomikas fakultāte.ITI struktūru veido:
9
Vadības informācijas tehnoloģijas katedra (kat.vad. prof. Ģ.Vulfs); Modelēšanas un imitācijas katedra (kat.vad. prof. J.Merkurjevs);
ITI katedras realizē mācību procesu lekciju, laboratorijas darbu, semināru un citās formās (kursa darbi, individuālie mājas darbi, kontroldarbi, u.c.). Akadēmiskais personāls vada bakalauru un maģistru darbus, kā arī projektus. Mācību procesu datorklasēs un laboratorijās nodrošina tehniskais personāls.
Katra mācību priekšmeta apmācības laikā studentiem ir jākārto plānotie kontroldarbi, jāizstrādā individuālie mājas darbi un kursa darbi. Pie eksāmeniem tiek pielaisti tikai tie studenti, kas izpildījuši visas studiju priekšmeta programmā paredzētās prasības. Eksāmenu un ieskaišu rezultāti tiek fiksēti ieskaišu grāmatiņā un eksaminācijas lapā. Bakalaura un maģistra studijās paredzēti obligātie un obligātie izvēles priekšmeti un bakalaura vai maģistra darbs.
Studiju programma dod iespēju apgūt arī ekonomikas, humanitāros, sociālos un vadības priekšmetus, kas mācību plānā paredzēti kā ierobežotās izvēles priekšmeti (3.pielikums).
Studentiem ir brīva pieeja internetam ITI un DITF Skaitļošanas centra datorklasēs. Studenti tiek iesaistīti katedru zinātniskajā darbā, lai iegūtu iemaņas strādāt ar zinātnisko
literatūru un apgūtu darbu grupā. Studentiem ir arī iespējas piedalīties RTU zinātniskās konferencēs un publicēties RTU zinātnisko rakstu krājumos.
5.1. Bakalaura darba izstrāde un aizstāvēšana
Inženierzinātņu akadēmiskā bakalaura grāda iegūšanai ir pilnībā jāizpilda studiju programma, kā arī jāizstrādā un jāaizstāv bakalaura darbs (10KP). Bakalaura darba tēmu students izvēlas savā studiju laikā un saskaņo ar katedras vadītāju. Darba tēmu un vadītāju apstiprina Informācijas tehnoloģijas institūta Padome.
5.2. Maģistra darba izstrāde un aizstāvēšana
Inženierzinātņu akadēmiskā maģistra grāda iegūšanai ir pilnībā jāizpilda studiju programma, kā arī jāizstrādā un jāaizstāv maģistra darbs (20KP). Maģistra darba tēmu students izvēlas savā studiju laikā un saskaņo ar katedras vadītāju. Darba tēmu un vadītāju apstiprina Informācijas tehnoloģijas institūta Padome.
Maģistru darbu publiskai aizstāvēšanai tiek izveidota Valsts pārbaudījuma komisija. Komisijas darbu vada priekšsēdētājs. Komisijas sastāvu apstiprina ar RTU Rektora rīkojumu. Pārbaudāmā sniegumu vērtē un lēmumu par akadēmiskā grāda piešķiršanu pieņem saskaņā ar RTU Maģistratūras nolikumu.
6. Studiju programmas perspektīvais novērtējums no Latvijas valsts interešu viedokļa
Pašreizējā sabiedrības attīstības fāzē, ko dēvē par informācijas sabiedrību, būtisku valsts ekonomiskās izaugsmes un labklājības līmeņa kāpumu un tālāku virzību uz zināšanām ietilpīgu ekonomiku ir iespējams panākt tikai balstoties uz spēcīgu IT infrastruktūru, ko veido ne tikai aparatūra un programmatūra, bet galvenokārt augsti kvalificēti speciālisti.
Latvijā informācijas tehnoloģiju nozare attīstās vairākos virzienos: IT rīku izstrāde pasūtītāju vajadzībām, IS izstrāde, adaptēšana un integrācija uzņēmumos un valsts iestādēs, IT atbalsta nodrošināšana tautsaimniecībā, izglītībā, valsts pārvaldē, utt.
Palielinoties pieprasījumam pēc informācijas tehnoloģijām un ar tām saistītajiem pakalpojumiem, vienlaicīgi palielinās izglītotu un pieredzējušu speciālistu deficīts.
10
6.1. Studiju programmas atbilstība valsts akadēmiskās izglītības standartam
6.1.1. Bakalaura studiju programma
Akadēmiskā bakalaura studiju programma „Informācijas tehnoloģija” ir veidota saskaņā ar Latvijas Augstskolu likuma prasībām un nodrošina iespējas datorzinātnes un datorvadības akadēmiskās izglītības pilnveidošanai saskaņā ar Latvijas valsts izglītības standartu.
Studiju programmā ir paredzēti studiju priekšmeti, kas nodrošina zināšanas IT jomā. Programma sastādīta saskaņā ar RTU realizēto vispusīgas inženierzinātņu izglītības stratēģiju. Tajā iekļauti kā specializējoši, tā arī vispārizglītojoši un inženiertehniski studiju priekšmeti. Studiju apjoms ir 122 KP. Apmācības ilgums ir 3 gadi.
Salīdzinājuma kritērijs LR MK Noteikumi par valsts akadēmiskās izglītības
standartu
RTU akadēmiskā bakalaura studiju programma
„Informācijas tehnoloģija”Studiju programmas kopējais apjoms
ne mazāk kā 108KP 122KP
A Obligātā daļa ne mazāk kā 70KP 84KPB Obligātā izvēles daļa ne mazāk kā 20KP 24KPC Brīvās izvēles daļa ne mazāk kā 4KP 4KPE Bakalaura darbs ne mazāk kā 10KP 10KP
6.1.2. Maģistra studiju programma
Akadēmiskā maģistra studiju programma „Informācijas tehnoloģija” ir veidota saskaņā ar Latvijas Augstskolu likuma prasībām un nodrošina iespējas informācijas tehnoloģijas akadēmiskās izglītības pilnveidošanai saskaņā ar Latvijas valsts izglītības standartu.
Studiju programmas mērķis ir studējošo sagatavošana darbam ar informācijas tehnoloģijas infrastruktūras risinājumiem un ar tiem saistītajiem pakalpojumiem, kā arī patstāvīgai zinātniskās pētniecības darbībai informācijas tehnoloģiju jomā.
Tā ietver mūsdienu darba tirgū pieprasītu zināšanu, prasmju un iemaņu kopumu - informācijas apstrādi un tehnoloģijas, programmēšanu, informācijas vadību, tīmekļa tehnoloģijas, datu bāzu izveides un lietošanas principus, prasmi strādāt komandā u.c.
Maģistra studiju programma ir izstrādāta, lai tā būtu dinamiska un spējīga atspoguļot straujās izmaiņas informācijas tehnoloģijas jomā un to lietošanu vadības problēmu risināšanā ekonomikā, uzņēmējdarbībā, ražošanā un citās dzīves sfērās.
Programmas ietvaros tiek sniegtas teorētiskas un praktiskas zināšanas, kā arī prasmes, iemaņas un attieksmes, kas atbilst mūsdienu darba tirgus prasībām un ļauj patstāvīgi piemēroties mainīgajām darba tirgus prasībām.
Salīdzinājuma kritērijs LR MK Noteikumi par valsts akadēmiskās izglītības standartu
RTU akadēmiskā maģistra studiju programma
„Informācijas tehnoloģija”
Studiju programmas kopējais apjoms
ne mazāk kā 80KP 81KP
Zinātņu nozares vai apakšnozares teorētisko atziņu izpēte
ne mazāk kā 30KP 37KP
Teorētisko atziņu aprobācija zinātņu nozares vai apakš-nozares aktuālo problēmu aspektā
ne mazāk kā 15KP 20KP
11
Maģistra darbs ne mazāk kā 10KP 20KP
6.2. Darba devēju aptaujas rezultāti
Darba devēju un jauno speciālistu atsauksmes ir pozitīvas. Atzīmēta tiek labā teorētiskā sagatavotība, plašais redzesloks un spēja orientēties informācijas tehnoloģijas un vadības problēmās, spēja strādāt kolektīvā.
Pasniedzēji uztur kontaktus ar darba devējiem, lai būtu informēti par darba tirgus prasībām. Daudzi pasniedzēji ir Latvijas informācijas tehnoloģijas un telekomunikāciju asociācijas (LITTA) – lielākās šīs nozares profesionālās organizācijas biedri. Informācijas tehnoloģijas firmu pārstāvji tiek iekļauti bakalauru un maģistru darbu novērtēšanas komisijā, un viņiem ir tiesības pieņemt lēmumu par profesionālās kvalifikācijas piešķiršanu.
7. Studējošie
Studiju programmā „Informācijas tehnoloģija” (akadēmiskajās un profesionālajās studijās) 2006./2007. mācību gadā studē 488 studenti.
7.1. Studējošo skaits
bakalaura un maģistra akadēmisko studiju programmā „Informācijas tehnoloģija”:
4. tabulaStudējošo skaits bakalaura programmā
Studiju gads I kurss II kurss III kurss Kopā2001./2002. stud.g. 110 93 100 3032002./2003. stud.g. 110 92 143 3452003./2004. stud.g. 120 112 179 4112004./2005. stud.g. 121 90 138 3492005./2006. stud.g. 120 92 99 3112006./2007. stud.g. 144 87 119 350
5. tabulaStudējošo skaits maģistra studiju programmā
Studiju gads I kurss II kurss III kurss Kopā2001./2002. stud.g. 43 41 30 1142002./2003. stud.g. 69 36 38 1432003./2004. stud.g. 60 47 37 1442004./2005. stud.g. 74 49 - 1232005./2006. stud.g. 54 60 - 1142006./2007. stud.g. 50 48 - 98
7.2. I kursā imatrikulētie studentibakalaura un maģistra studiju programmā „Informācijas tehnoloģija”:
6. tabulaI kursā imatrikulēto studentu skaits
Studiju 2001./2002 2002./2003 2003./2004 2004./2005 2005./2006. 2006./2007.
12
programma . . . .Bakalaura studiju programma
110 120 121 120 144
Maģistra studiju programma
43 69 60 74 54 50
7.3. Absolventu skaits
7. tabula
Absolventu skaits bakalaura un maģistra studiju programmās
Studiju programma 2001./2002. 2002./2003. 2003./2004. 2004./2005. 2005./2006. Bakalaura studiju programma
104 130 131 91 66
Maģistra studiju programma
30 33 60 53 53
7.4. Studējošo aptaujas un to analīze
Akadēmiskās bakalaura un maģistra studiju programmas kopumā pozitīvi vērtē kā studenti, tā darba devēji. ITI struktūrvienības analizē aptaujas rezultātus ar mērķi uzlabot priekšmetu saturu un apmācības metodes.
Kopumā ar studiju programmu pilnībā apmierināti 38% no aptaujātajiem, daļēji apmierināti ir 62% studentu. Perspektīvās iespējas darbaspēka tirgū labi vērtē 75% un apmierinoši 25% aptaujāto studentu. Studiju laikā sniegto teorētisko sagatavotību labi vērtē vairāk kā puse un apmierinoši attiecīgi 43% no respondentiem. Savukārt savu sagatavotību praktiskajam darbam visvairāk vērtējuši kā apmierinošu (50%), labu 25% un sevi par praktiskai darbībai nesagatavotu uzskata 25% studentu. Sagatavotību informācijas tehnoloģijas profesionālajā jomā kā labu ir novērtējuši 38% un apmierinošu 50% aptaujāto, bet kā zemu novērtējuši 12%.
Aptaujājot studentus par pasniedzēju profesionalitāti kā augstu to ir vērtējuši 63% un apmierinošu 37% no visiem respondentiem. Materiāli tehniskā bāze (telpu remonts, datorklašu aprīkojums utt.) lielākā daļa studentu ir atzinuši par labu (t.i. 82%), kā apmierinošu to nosauc 12% un 6% domā, ka tā ir nepietiekami labs materiāli tehniskais nodrošinājums. Savukārt mācību metodisko nodrošinājumu (lekciju izdales materiālus) labi vērtē 62%, apmierinoši 12% un 26% studentu domā, ka ir nepietiekams nodrošinājums ar materiāliem.
Galvenie studentu priekšlikumi studiju procesa kvalitātes paaugstināšanā: palielināt praktisko nodarbību apjomu; nodrošināt pietiekamā apjomā ar mācību grāmatām un lekciju konspektiem; paaugstināt atsevišķu priekšmetu pasniedzēju kvalifikāciju; pieaicinot speciālistus no informācijas tehnoloģijas uzņēmumiem paaugstināt
studentu praktisko zināšanu līmeni.
7.5. Absolventu aptaujas un to analīze
Tāpat kā citviet attīstītajās pasaules valstīs, arī Latvijā informācijas tehnoloģijas ieņem arvien svarīgāku lomu valsts ekonomiskajos procesos, Latvijas uzņēmumos strauji aug pieprasījums pēc IT speciālistiem, kas būtu ne tikai kvalificēti, bet arī ieguvuši labu izglītību.
13
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Labi
Apmierinoši
Grūti pateikt
1. att. IT studiju programmas absolventa izredzes darba tirgū
Pēc absolventu aptaujas datiem var secināt, ka lielākā daļa (87%) atzinīgi vērtē studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” absolventa izredzes darba tirgū.
0 10 20 30 40 50 60 70
Labi
Apmierinoši
Slikti
2. att. IT studiju programmas absolventa teorētiskā sagatavotība
Arī absolventa teorētisko sagatavotību atzinīgi vērtē daudzi (68%) no aptaujātajiem respondentiem, apmierināti ir 32% bijušo IT studiju programmas absolventu.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Labi
Apmierinoši
Slikti
3. att. IT studiju programmas absolventa praktiskā sagatavotība
Lielākā daļa aptaujāto absolventu praktisko sagatavotību darba tirgum vērtē apmierinoši – 80% un tikai 20% no visiem savas praktiskās zināšanas novērtē kā labas.
7.6. Studējošo līdzdalība studiju procesa pilnveidošanā
Studējošie aktīvi piedalās studiju procesa un studiju satura pilnveidošanā. Regulāri tiek veiktas studentu aptaujas un pārrunas par studiju procesa pilnveidošanas iespējām. Studentu
14
priekšlikumi galvenokārt saistīti ar studiju programmas saturu, tehnisko un programmnodrošinājumu, kā arī praktisko iemaņu palielināšanu apmācības procesā.
Studentu vēlme palielināt praktisko nodarbību īpatsvaru un kvalitāti, tiek apmierināta, uzlabojot datorklasēs pieejamo aparatūru (30 jaunuzstādīti datori 2006. gadā) un ieviešot modernu programmatūru (piem., Microsoft Latvia piedāvāto integrēto vadības sistēmu Microsoft Dynamics Ax).
Studenti studiju programmas pilnveidošanā var piedalīties arī tieši, izsakot savas vēlmes mācību priekšmetu pasniedzējiem, struktūrvienību vadītājiem un studiju programmas direktoram, vai ar studentu pašpārvaldes palīdzību, kuras pārstāvji ir DITF Domes locekļi.
8. Studiju programmā nodarbinātais akadēmiskais personāls
8.1. ITI akadēmiskais personāls
Bakalaura un maģistra akadēmiskās studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” realizāciju pamatā nodrošina Informācijas tehnoloģijas institūta štata pasniedzēji:
Profesori, habilitētie inženierzinātņu doktori – 2:J.Merkurjevs, A.Borisovs. Profesori, inženierzinātņu doktori – 2:G.Merkurjeva, Ģ.Vulfs.Asoc. profesori, inženierzinātņu doktori – 2:J.Grabis, L.Aleksejeva.Docenti, tehnisko zinātņu doktori – 1:J.Stirna.Docenti, matemātikas zinātņu doktori – 1:V.MinkēvičaLektori – 2:A.Takahaši, A.Sukovs.Asistenti, inženierzinātņu maģistri – 7:J.Pečerska, J.Petuhova, J.Bikovska, O.Soško, J. J.Kampars, M.Bonders, S.Paršutins.Mācību procesā, realizējot akadēmiskās bakalaura un maģistra studiju programmas,
piedalās arī mācību spēki no pārējām RTU struktūrvienībām.Apmācības procesā piedalās arī vadošie speciālisti no ražošanas:
Asociētais profesors, Dr.sc.ing. Egīls Ginters (SIA „Latviešu intelektuālās sistēmas”);Docents, Dr.sc.ing. Jans Šlihte (Latvijas Republikas Finanšu ministrija, vadošais
speciālists);Docents, Dr.sc.ing. Artis Teilāns (AS „Dati”, vadošais speciālists);Docents, Dr.sc.ing. Andrejs Romānovs (SIA Computer Guard IT projektu vadītājs).
Visi pieaicinātie pasniedzēji ir inženierzinātņu doktori.Mācību spēku CV apkopoti 2. Pielikumā „Akadēmiskā personāla dzīves un darba
gājums”.
8.2. Akadēmiskā personāla kvalifikācijas atbilstība
15
Akadēmiskā personāla kvalifikācija ir atbilstoša „Informācijas tehnoloģijas” bakalauru un maģistru sagatavošanai saskaņā ar augstākās izglītības normatīvajiem aktiem.
2005. gadā profesors Jurijs Merkurjevs ir ievēlēts par LZA korespondētājlocekli informātikā.
2006. gadā prof. J. Merkurjevam piešķirta SIA Lattelekom, Latvijas Zinātnes akadēmijas un Latvijas Izglītības fonda Gada balva par darba kopu „Loģistikas sistēmu imitācijas modelēšanas metožu un līdzekļu izstrāde un izmantošana”, kā arī profesors ir apbalvots ar Rīgas Domes Goda Rakstu.
2003. gadā Dr.sc.ing. Gaļina Merkurjeva ir aizstāvējusi Tehnisko zinātņu doktora disertāciju. Grāds piešķirts Krievijas Zinātņu Akadēmijas Vadības zinātņu institūta specializētā padomē.
Profesori J.Merkurjevs un G.Merkurjeva kā vieslektori ir lasījuši lekcijas Ļubļanas universitātē, Slovēnijā, 2006.g. aprīlī, intensīvais kurss “Supply Chain Dynamics” un Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā, 2006.g. februārī, intensīvais kurss “Simulation-Based Analysis and Metamodelling of Supply Chains”.
Profesors Ģ.Vulfs piedalījās ERASMUS projektā 69077-IC-1-1999-1-LT ERASMUS CDA-2 MOCURIS - “Modern Curriculum of Information Systems at Master Level”. Profesors A.Borisovs piedalījās SOCRATES projektā 213871-CP-1-2001-BG-ERASMUS ECET -“European Computing Education and Training Thematic Network”. Profesors J.Merkurjevs piedalījās Leonardo da Vinci programmas projektos 2004-LV/04/B/F/PP-172.013 LOGIS-MOBILE "Competence Framework for Mobile On-site Accelerated Vocational Training in Logistics Information Systems" un PP-172.00 SocSimNet "Competence Network for Introduction of Modern ICTE Technologies in Vocational Learning in Social Systems Simulation and Research".
Akadēmiskais personāls aktīvi piedalās zinātniskā darbā. ITI realizē piecus LZP zinātniskos grantus un divus ES 6. ietvarprogrammas projektus, publicē zinātniskos rakstus un piedalās starptautiskās konferencēs un semināros, par ko liecina dzīves un darba gājuma apraksti (skat. 2. pielikumu).
ITI ir organizējis 5 starptautiskas zinātniskas konferences, piemēram, „Harbour, Maritime and Multimodal Logistics Modelling & Simulation”, HMS2003, 2003.g. septembrī un "European Conference on Modelling and Simulation", ECMS'2005, 2005.g. jūnijā. Informācijas tehnoloģijas institūta pasniedzēji regulāri tiek uzaicināti starptautisku zinātnisku konferenču un semināru organizācijas un programmu komitejās.
Institūta docētāji aktīvi piedalās starptautiskās aktivitātēs. Profesors J.Merkurjevs ir starptautiskās modelēšanas biedrības The Society for Modeling and Simulation International Eiropas nodaļas Valdes loceklis, Lielbritānijas Datorbiedrības (The British Computer Society) vecākais biedrs, Latvijas Imitācijas un modelēšanas biedrības prezidents, Latvijas Transporta Attīstības un Izglītības asociācijas prezidija loceklis, Latvijas Imitācijas un modelēšanas biedrības prezidents. Prof. Jurijs Merkurjevs strādājis par Programmas vadītāju starptautiskajās konferencēs "The International Workshop “Harbour, Maritime & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, HMS 2005 (Marseļā, Francijā, 2005. g. 20.-22. oktobris) un HMS 2006 (Barselonā, Spānijā, 2006. g. 4.-6. oktobris), ir bijis ģenerālais priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European Conference on Modelling and Simulation", ECMS 2005 (Rīgā, Latvijā, 2005. g. 1.-4. jūnijā) un starptautiskās konferences „Modelling Methodologies and Simulation Key Technologies in Academia and Industry” ECMS 2006 sekcijas Discrete Event Modelling and Simulation in Production, Logistics and Transport vadītājs (Bonnā, Vācijā, 2006.g. 28.-31. maijs), ir sekcijas “Discrete Event Modelling and Simulation in Production, Logistics and Transport” līdzpriekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European
16
Conference on Modelling and Simulation", ECMS'2007 (Prāgā, Čehijas Republikā, 2007.g. jūnijā). Viņš ir starptautiskā žurnāla “International Journal of Simulation and Process Modelling ” (IJSPM) redkolēģijas loceklis.
Prof. A. Borisovs ir piedalījies starptautisku konferenču programmu komitejās: MENDEL 2005, 11th International Conference on Soft Computing, Brno, Czech Republic, June 15-17, 2005; International Conference on Operational Research “Simulation and Optimisation in Business and Industry”, May 17-20, 2006, Tallinn, Estonia. Prof. A.Borisovs ir zinātniskā žurnāla “FUZZY SYSTEMS AND SOFT COMPUTING” redkolēģijas loceklis.
Asoc.prof. J. Grabis ir Latvijas Simulācijas un modelēšanas biedrības biedrs; Lēmumpieņemšanas zinātņu institūta (Decision Sciences Institute, ASV) biedrs; Starptautiskās modelēšanas un simulācijas biedrības (Society of Modeling and Simulation International) biedrs; Programmas komitejas loceklis, The 2003 International Business Information Management Conference, Cairo, Egypt, December 16 – 18, 2003; Organizācijas komitejas loceklis, The 16th Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), Riga, June 7-11, 2004.
Akadēmiskais personāls aktīvi iesaista studentus zinātniski pētnieciskajā darbā. Par to liecina studentu iegūtā atzinība:
A/s Dati un Latvijas Izglītības fonda apbalvojumi par labāko studentu darbu: - Oksana Soško, Maģistra darbs – 2003. g.- Liāna Napalkova, Bakalaura darbs – 2004.g.- Oļegs Gaidučenko, Inženierprojekts – 2005. g.
Siemens Excellence Award: - Oksana Soško, Maģistra darbs – 2003. g.- Anatolijs Sukovs, Maģistra darbs – 2004. g.- Arita Takahaši, ieguva atzinību par Promocijas darbu – 2004. g.
Rīgas Domes Satiksmes departamenta konkurss „Par labāko doktorandu, maģistrantu, studentu un skolēnu pētniecisko darbu saistītu ar Rīgas pilsētas satiksmes problēmām”: - Nadežda Tihomirova, 1. vieta – 2006. g.,- Inga Hamčanovska, 1. vieta – 2006.g.- Mihails Gorobecs, atzinības balva - 2006. g.- Elena Frīdmane 1. vieta - 2006.g.- Mihails Gorobecs 2. vieta – 2005.g.- Jūlija Mosolova 3. vieta - 2005. g.- Edmunds Aperāns veicināšanas prēmija - 2004. g.
8.3. Akadēmiskā personāla atlases, atjaunošanas, apmācības un attīstības politika
Jaunākās paaudzes pasniedzēju atlases un sagatavošanas bāze ir doktorantūra.Doktorantu vadītāji: prof. J.Merkurjevs (2), prof. A.Borisovs (7), prof. G.Merkurjeva (4),
asoc.prof. L.Aleksejeva (2), asoc.prof. J.Grabis (1).
Pēc sekmīgas doktora disertācijas aizstāvēšanas J.Grabis (2001), J.Stirna (2001) un A.Takahaši (2004) turpina darbu ITI kā docētāji.
Nākošajā mācību gadā inženierzinātņu doktora disertācijas plāno aizstāvēt Vladislavs Minkevičs (vad. prof.Ģ.Vulfs), Arnis Lektauers un Jūlija Petuhova (vad. prof. J.Merkurjevs).
Pēc iestāšanās doktorantūrā darbu kā asistenti uzsākuši Jūlija Peuhova, Oksana Soško, Jana Burska, Anatolijs Sukovs, Jānis Kampars un Sergejs Paršutins.
17
Visi ITI studējošie doktoranti ir iesaistīti mācību procesa realizācijā kā individuālo un kursa darbu vadītāji, laboranti un bakalauru darbu recenzenti.
Sakarā ar Latvijas valdības realizēto izglītības politiku būtiski ir uzlabojies darbs jaunu un spējīgu speciālistu piesaistīšanā mācību un zinātniskajam darbam Informācijas tehnoloģijas institūtā.
9. Finansēšanas avoti un infrastruktūras nodrošinājums
9.1. Finansēšanas avoti
Galvenie finansēšanas avoti, kas nodrošina studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” realizāciju:
Akadēmiskās studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” saņem valsts finansējumu. Valsts budžeta finansējums Informācijas tehnoloģijas institūtā 2006./2007. mācību gadā
veido Ls 547 538,25, tai skaitā darba algu fonds Ls 432 399, 40.ESF projekts „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un
integrācija Eiropas izglītības telpā” (01.10.2005 – 30.09.2008). Projekta kopējais finansējuma apjoms: Ls 187 464.00.
Phare 2002.gada programmas „Baltijas jūras reģiona sadarbības programma Latvijai” projekts „Galileo – zvaigznāja bākugunis Baltijā” 2005. februāris – 2005. novembris. Projekta kopējais finansējuma apjoms: EUR 46 436.32.
Sadarbība notiek ar Lietišķo datorsistēmu institūtu, kas realizē ESF projektu „RTU akadēmisko bakalauru studiju programmas “Datorsistēmas” datorzinātnes pamatkursu pilnveidošana” un Projekts „RTU akadēmiskās programmas „Datorsistēmas” kursu pilnveidošana (vadītājs prof. J.Grundspeņķis) (02.01.2006 –15.08.2008).
Šajā mācību gadā no institūta, kā arī no ES fondiem infrastruktūras uzlabošanai ir iztērēti Ls 25 194.66
2006. gadā Informācijas tehnoloģijas institūta akadēmiskais personāls ir saņēmis atbalstu IZM – RTU projektu konkursos „Zinātnes attīstība augstskolās” un „Zinātnes attīstība universitātēs”:
- prof. A. Borisovs projektam „Mākslīgais intelekts prognozēšanas un vadības uzdevumos”, finansējuma apjoms: Ls 20 214.
- asoc.prof. J.Grabis projektam „Globālās pozicionēšanas tehnoloģiju integrācija uzņēmuma informācijas sistēmā un izmantošana Latvijas transporta plānošanas problēmu risināšanā”, finansējuma apjoms: Ls 20 227.LZP finansētie zinātnes granti 2006.gadā:
Grants Nr. 04.1353 "Informācijas apstrādes asociatīvie modeļi un algoritmi", vadītājs prof. Ģ.Vulfs. Finansējuma apjoms – Ls 3284.
Grants Nr. 05.1643 “Sistēmu modelēšanas līdzekļu izmantošana analītisku modeļu automatizētai ģenerēšanai”, vadītājs asoc.prof. J.Grabis. Finansējuma apjoms – Ls 2450.
Grants Nr. 05.1653 "Uz imitācijas modelēšanu balstītas apmācības metodoloģijas izstrāde un pielietošana loģistikas jomā, pamatojoties uz gadījumu izpēti un lietišķām spēlēm”, vadītājs J.Merkurjevs. Finansējuma apjoms – Ls 5408.
Grants Nr. 05.1639 “Intelektuālās datortehnoloģijas slikti formalizējamiem lēmumu pieņemšanas uzdevumiem”, vadītājs A.Borisovs. Finansējuma apjoms – Ls 5535.
18
Finansiālais nodrošinājums ir pietiekams bakalaura un maģistra akadēmisko studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” kvalitatīvai realizācijai.
9.2. Infrastruktūras nodrošinājums
Studiju programmas realizācijā tiek izmantota RTU materiāli tehniskā bāze: Mācību auditorijas, laboratorijas, telpas mācību personālam un palīgpersonālam
(1500 m2 – Meža ielā 1, korp.3,4.); Datorklases ar interneta pieeju un atbilstošu programmatūru; Apmācības tehniskie līdzekļi: videoprojektori, kopējamās un pavairošanas iekārtas; Tiešsaistes apmācības sistēmas „Moodle” un „Black Board”; Katedru metodisko un mācību materiālu krātuves; RTU bibliotēkas grāmatu un periodisko materiālu krātuve; ZA fundamentālās bibliotēkas grāmatu un periodisko materiālu krātuve.
Programmas realizāciju atbalsta arī industriāli partneri, nodrošinot programmatūras bezmaksas vai izglītības iestāžu licences. Studentiem ir pieejams pilns Microsoft serveru un izstrādes rīku programmatūras komplekts, Microsoft biznesa programmatūra, pa kuras izmantošanu ir noslēgts sadarbības līgums starp Microsoft Latvia un RTU un IBM Academic Alliance piedāvājumā ietvertais programmatūras kopums.
Būtisku materiāli tehniskās bāzes un esošās infrastruktūras uzlabošanu nodrošina ES finansētie projekti.
10. Ārējie sakari
10.1. Sadarbība ar darba devējiem
Studiju programmas nodrošināšanā piedalās Latvijas vadošo IT firmu – Microsoft Latvija partneri. Sadarbība turpinās arī šodien. Esam saņēmuši lietošanai mācību procesā integrētās vadības sistēmas AXAPTA pilnu versiju. Tās bezmaksas uzstādīšanu un personāla apmācību nodrošināja IT firma Aston Baltic. Ar šīs firmas finansiālu atbalstu katedras asistents J.Kampars ieguva sertifikātu programmēšanas valodā X++. Sadarbības ietvaros ar Microsoft Latvija paredzēts uz firmas tehniskās bāzes realizēt praktiskās un laboratorijas nodarbības, kā arī izstrādāt kursa darbus un maģistra darbus ar projekta daļu.
Prakses organizācijas un nodrošināšanas ietvaros noslēgti līgumi Latvijas vadošajām IT firmām. Tai skaitā: SIA “Komerccentrs DATI grupa”; SIA “Baltic Data”; SIA “ELVA-1”; SIA “ Lursoft IT”; SIA “Microlink Latvia”; SIA “Rīgas informācijas tehnoloģijas institūts”, SIA „Advanced Baltic IT” u.c. Bez tam studenti strādā tādās firmās kā SIA Baltic Technology Group, SIA "ABC Software", SIA Consillieri, SIA Baltijas Informācijas Tehnoloģijas, LR Iekšlietu ministrija, Informācijas centrs, SIA „Transcom WorldWide Latvia”, "Beauchamp Financial Technology (Europe)", SIA u.c.
Balstoties uz iepriekšējos gados gūto pieredzi, tiek veikts darbs prakses organizēšanā Vācijas vadošajās IT firmās.
Studiju programmas attīstībā būtiska nozīme ir Nozares programmu komisijai un Nozares metodiskajai komisijai. Šo komisiju sastāvā ir iekļauti vadošie speciālisti IT jomā, kas pārstāv darba devējus.
Kvalifikācijas darbu aizstāvēšanas komisijas sastāvā ir vairāk par pusi darba devēju pārstāvju.
19
Darba devēju pārstāvji regulāri lasa vieslekcijas studiju programmas mācību priekšmetu ietvaros par jaunākām tendencēm un risinājumiem IT jomā.
10.2. Sadarbība ar līdzīgām studiju programmām Latvijā un ārvalstīs
Sadarbība ar rietumu partneriem - Ģentes universitāti (Beļģija) un Karlsrūes universitāti (Vācija) tika uzsākta Eiropas kopienas izglītības programmas TEMPUS projekta Nr. S-JEP_ 11064-96 ietvaros. Pateicoties šim projektam, RTU radās iespēja izmantot Vācijas un Beļģijas projekta partneru pieredzi speciālistu sagatavošanā informācijas tehnoloģijas nozarē. Turpinot sadarbību, ITI akadēmiskajam un palīgpersonālam tika sniegta iespēja apgūt jaunos mācību priekšmetus un papildināt savas zināšanas.
Sekmīga sadarbība notiek ar Latvijas Universitāti un Latvijas Lauksaimniecības universitāti, kā arī ar Rēzeknes augstskolu, kurā profesors Ģirts Vulfs pasniedz lekcijas tādos studiju priekšmetos kā Projekta vadība un Sistēmu analīze.
Docents Jānis Stirna pasniedz savstarpēji saistītus studiju kursus gan RTU, gan arī KTH (Zviedrija).
Birgers Raps (Linčepingas Universitāte) ir piedalījies Informācijas tehnoloģijas institūta ESF projekta „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un integrācija Eiropas izglītības telpā” ietvaros rīkotajā seminārā par studiju programmas uzlabošanu.
Jānis Grabis sadarbojas ar Mičiganas Universitāti un KTH e-apmācības sistēmas ieviešanas jomā.
Gaļina Merkurjeva un Jurijs Merkurjevs sadarbojas ar Gentes universitāti, Barselonas Autonomo universitāti un Arizonas universitāti sarežģītu sistēmu imitācijas modelēšanas jomā.
Regulāri notiek studentu apmaiņa ar ārzemju universitātēm Socrates/Erasmus Eiropas Savienības sadarbības programmas ietvaros. Piemēram, 2005./2006. mācību gadā 5 studenti izstrādāja maģistra darbus Linčepingas universitātē, Zviedrijā, Magdeburgas universitātē, Vācijā, Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā, Dženovas universitātē, Itālijā un Gentes universitātē, Beļģijā, bet students Dmitrijs Borisogļebskis ir mācījies Krenfildes universitātes (Lielbritānijā) maģistrantūras studiju programmā „IT for Product Engineering”. 2006./2007. mācību gadā 3 studenti izstrādāja maģistra darbus Magdeburgas universitātē, Vācijā, Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā un Kārļa universitātē, Čēhijā.
10.3. Akadēmiskā personāla starptautiskās aktivitātes
Informācijas tehnoloģijas institūta mācību spēkiem ir darba pieredze ārzemju augstskolās:
Profesori J.Merkurjevs un G.Merkurjeva kā vieslektori ir lasījuši lekcijas Ļubļanas universitātē, Slovēnijā, 2005.g. martā un 2006.g. aprīlī, intensīvais kurss “Supply Chain Dynamics”, un Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā, 2006.g. februārī, intensīvais kurss “Simulation-Based Analysis and Metamodelling of Supply Chains”, kā arī nolasīja vieslekciju „Piegādes ķēžu dinamika: Uz imitācijas modelēšanu bāzēta analīze un apmācība” Arizonas universitātē, ASV, 2007.g. janvārī.
Profesore G.Merkurjeva kā vieslektore ir pasniegusi intensīvo mācību kursu „Imitācijas metamodelēšanas metodoloģija un pielietojumi loģisikā" Gentes universitātē, Beļgijā (2003.g. maijā) un Magdeburgas universitātē, Vācijā (2004.g., 2005.g. un 2006.g. jūnijā).
Profesors J.Merkurjevs un lektore J.Pečerska kā vieslektori ir pasnieguši intensīvo mācību kursu “Diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas metodoloģija un prakse” Varšavas Tehnoloģiskajā universitātē, Polijā, 2005.g. novembrī.
20
Profesors J.Merkurjevs ir lasījis vieslekcijas Krenfildes universitātē, Liebritānijā, 2003.g. decembrī (lekcijas tēma: "Methodology and Practice of Discrete-Event System Simulation") un Mahidola universitātē, Bangkokā, Taizemē, 2007.g. aprīlī (lekcijas tēma: „Imitācijas modelēšanā balstītā loģistikas sistēmu analīze”).
Asoc. Prof. J.Grabis ir darbojies kā zinātniskais līdzstrādnieks, Industriālās un sistēmu inženierijas departamentā, Mičiganas Universitātē Dībornā (ASV), 2001-2003.Docents Jānis Stirna lasa lekciju kursus Stokholmas Tehnoloģiskajā institūtā: Komunikācijas sistēmu analīze un modelēšana, Objektu orientētā sistēmu analīze un projektēšana, Zināšanu un programmatūras komponentu pārvaldība, Uzņēmumu modelēšana.
ITI pasniedzēji savu kvalifikāciju cēluši:Ģentes universitāte (Beļģija): prof. J.Merkurjevs, prof. Ģ.Vulfs, prof.G.Merkurjeva.Karlsrūes universitāte (Vācija): prof. J.Merkurjevs, prof. Ģ.Vulfs, prof.G.Merkurjeva, doc. V.Minkēviča.Mičiganas universitāte (ASV): asoc.prof. J.GrabisDženovas universitāte (Itālija): prof. J.Merkurjevs, prof.G.Merkurjeva.Upsalas Universitāte (Zviedrija): asoc.prof. J.Grabis.Karaliskais Tehnoloģiskais institūts (Zviedrija), Jončēpingas universitāte (Zviedrija): doc. J.Stirna.Linčepingas universitātē (Zviedrijā): prof. J.Merkurjevs.
10.4. Ārvalstu vieslektoru skaits programmā
Informācijas tehnoloģijas institūts regulāri pieaicina ārvalstu vieslektorus gan bakalauru, gan maģistru studiju programmās.
Realizējot akadēmiskā bakalaura, akadēmiskā un inženiera studiju programmas Informācijas tehnoloģijā, institūtam ir izveidojusies sadarbība ar virkni Eiropas augstskolu: Ģentes universitāte (Beļģija), Karlsrūes universitāte (Vācija), Dženovas universitāte (Itālija), Karalisko Tehnoloģisko institūtu un Linčēpingas universitāti (Zviedrija), Mičiganas universitāti (ASV) u.c.
Piemēram, jau vairākus gadus intensīvo semināru priekšmetā „Loģistika ķēžu analīze un vadīšana” pasniedz profesors Riks Vanlandehems no Gentes universitātes (Beļģija), vieslekcijas par loģistikas sistēmu imitācijas modelēšanu priekšmetā „Sistēmu imitācijas modelēšanas tehnoloģija” lasa profesore Gabija Noimane no Magdeburgas universitātes (Vācija).
Vieslektori sniedz gan atsevišķas lekcijas, gan vada intensīvās apmācības sesijas un nodarbības. 2006./2007. mācību gadā ir notikušas vai ir paredzētas ārvalstu vieslektoru lekcijas priekšmetos „Sistēmu analīze un projektēšana”, „Loģistikas ķēžu analīze un vadīšana” un „Vadības informācijas sistēmas un tīkli”.
11. Studiju programmas attīstības plāns
Katru gadu datorvadības un datorzinātņu profilā uzņem 350-500 studentus. Pēc otrā kursa Informācijas tehnoloģijas studiju programmā studijas turpina 90-120 studentu.
Atbilstoši informācijas tehnoloģijas industrijas attīstībai, un, sadarbībā ar Latvijas vadošajām informācijas tehnoloģijas industrijas firmām, regulāri tiek izdarītas izmaiņas studiju programmā.
21
Studiju programma ir populāra jaunās paaudzes un darba devēju vidū – Latvijā un pasaulē. Jaunajiem speciālistiem informācijas tehnoloģijā pēc RTU beigšanas nav problēmu atrast darbu izvēlētajā profesijā.
11.1. Studiju programmas "Informācijas tehnoloģija" attīstības plāns
Apkopojot un analizējot pašnovērtēšanas procesā iegūto informāciju, var veikt informācijas tehnoloģijas akadēmisko studiju programmas stāvokļa analīzi. Konspektīvā veidā analīze dota 5. tabulā. Informācijas tehnoloģijas institūtam ir pilnas iespējas, lai sekmīgi realizētu speciālistu sagatavošanu informācijas tehnoloģijā.
5. tabulaSituācijas analīze studiju programmai "Informācijas tehnoloģija"
Stiprās puses Vājās puses kvalificēti mācību spēki; intensīva zinātniskā darbība; aktīva piedalīšanās starptautiskos
projektos; aktīva starptautiskā sadarbība
mācību un apmācības darbā (tajā skaitā nodrošinot studentiem iespēju studēt ārzemēs, piemēram, izstrādājot maģistra darbus);
specialitātei liela popularitāte jaunatnes vidū;
liels pieprasījums un atbilstoša darba apmaksa darbaspēka tirgū;
labs kontakts ar darba devējiem – informācijas tehnoloģijas industrijas ražotājiem un patērētājiem;
apgrūtināta jaunu kvalificētu pasniedzēju piesaistīšana mācību darbam;
bakalauru un maģistru studiju studenti paralēli mācībām strādā (parasti gan izvēlētajā profesijā);
Iespējas Risks palielināt studējošo skaitu studijās
informācijas tehnoloģijā; paplašināt praktisko darbību
orientētu uz Latvijas tautas saimniecību;
aktivizēt studentu starptautisko apmaiņu;
iesaistīt apmācības procesā vadošo darba devēju firmu speciālistus;
ieviest apmācības procesā jaunas apmācības tehnoloģijas;
realizēt studiju programmas restrukturizāciju atbilstoši zinātnes un tehnikas sasniegumiem informācijas tehnoloģijas jomā.
informācijas tehnoloģijas speciālistu pieprasījums ir ļoti augsts, lai kaut daļēji apmierinātu šo pieprasījumu uzņemto skaits ir liels, kas rada ļoti augstu pasniedzēju un tehnisko resursu noslodzi, otrkārt, daudzi studenti priekšlaicīgi uzsāk darba gaitas. Abu šo faktoru rezultātā var pazemināties mācību procesa kvalitāte.
demogrāfisko procesu un plašākas studiju vietas izvēles iespaidā var samazināties potenciālais studiju pretendentu skaits un pasliktināties jaunuzņemto studentu sākotnējā sagatavotība
22
11.2. Finansiālais nodrošinājums
Latvijas valdības, kā arī Izglītības un zinātnes ministrijas realizētā izglītības attīstības programma nodrošina finansējumu, kas ir nepieciešams augsti kvalificētu inženierzinātņu speciālistu informācijas tehnoloģijā sagatavošanā.
Kardināli šis jautājums tiek risināts ar ES finansēto projektu palīdzību. Informācijas tehnoloģijas institūta kolektīva galvenais uzdevums ir šo līdzekļu racionāla un efektīva apgūšana.
11.3. Materiāli tehniskās bāzes attīstīšana
Lai regulāri atjaunotu materiāli tehnisko bāzi paredzēti pasākumi: piedalīšanās starptautiskos izglītības un zinātnes projektos; vadošo informācijas tehnoloģijas industrijas firmu un sponsoru piesaistīšana; slēgt līgumus ar firmām par savstarpējo pakalpojumu sniegšanu un unikālu IT
resursu (aparatūras un programmatūras) izmantošanu.
11.4. Akadēmiskais personāls
Augstskolas personālam ir tendence novecot, bet situācija ar katru gadu uzlabojas. Attīstoties zinātniskām aktivitātēm – piedalīšanās Latvijas un starptautiskajos projektos, savstarpējā zinātnieku apmaiņa, praktiskā un zinātniskā sadarbība ar biznesa struktūrām, finansējuma palielināšanās, jau šodien nodrošina jaunu mācību spēku pieplūdumu Informācijas tehnoloģijas institūtā. Vidējais docētāju vecums Informācijas tehnoloģijas institūtā, kas nodrošina bakalaura un maģistra akadēmiskās studijas informācijas tehnoloģijā sastāda 45 gadi.
Pasākumi, kas veicami, lai palielinātu akadēmiskā personāla efektivitāti un ieinteresētību: jāpaplašina starptautiskā mācību spēku apmaiņa; jāpiesaista informācijas tehnoloģijas nozarē strādājošos jaunos speciālistus
ierobežotai pedagoģiskai darbībai un doktorantūras studijām; rast iespēju pasniedzējus periodiski nodrošināt ar radošu atvaļinājumu
kvalifikācijas celšanai, mācību līdzekļu un metodisko materiālu izstrādāšanai.
11.5. Studenti
Informācijas tehnoloģijas programmas popularitāte jaunatnes vidū ar katru gadu pieaug. Pieaug arī viņu prasības pēc iegūstamās izglītības kvalitātes. Kopumā apmācības kvalitāte apmierina gan studentus, gan darba devējus.
Pasākumu kopa, kas veicama tuvākajos 2-3 gados: studiju kreditēšanas sistēmas popularizēšana un aktīva tās realizācija; jānodrošina studenti ar izsmeļošu informāciju par iespējām pretendēt uz
stipendijām studijām ārzemju augstskolās; operatīvi ieviest izmaiņas mācību plānos un programmās, kas saistītas ar jaunām
tehnoloģijā un attīstības tendencēm IT nozarē.
11.6. Sadarbība ar absolventiem un darba devējiem
Galvenais uzdevums, ir nodrošināt kvalitatīvas, Eiropas standartam atbilstošas studijas informācijas tehnoloģijā. Lai to realizētu ir jāveic virkne kompleksu pasākumu sadarbībā ar ārzemju partneriem, darba devējiem Latvijā, firmām, kurās strādā fakultāti beigušie studenti (SIA Baltic Technology Group, SIA "ABC Software", SIA Consillieri, SIA Baltijas
23
Informācijas Tehnoloģijas, LR Iekšlietu ministrija, Informācijas centrs, SIA „Transcom WorldWide Latvia”, "Beauchamp Financial Technology (Europe)", SIA, Accenture Latvijas filiāle, a/s Exigen Services Dati, u.c.), studentiem un studijas beigušajiem:
regulāri jāveic studentu, absolventu un darba devēju konsultācijas un aptaujas, lai apkopotu informāciju par aktuālām problēmām mācību un apmācības procesā;
operatīvi jāveic korekcijas studiju programmā atbilstoši jaunākajiem zinātnes un tehnikas sasniegumiem informācijas tehnoloģijas nozarē;
pie studiju programmu un mācību plānu izstrādāšanas jāpiesaista vadošie speciālisti no ražošanas;
regulāri jāorganizē semināri par speciālistu sagatavošanas problēmām un perspektīvām ar vadošo ražošanas speciālistu piedalīšanos.
jāuztur ciešas saites ar absolventiem, aktīvi iesaistot tos studiju procesa īstenošanā (piemēram, nolasot vieslekcijas par jaunākajām tehnoloģijām) un nodrošināšanā (piemēram, iesaistot viņu pārstāvētās organizācijas materiāli-tehniskās bāzes attīstībā), adaptējot vadošo ārzemju universitāšu „Alumni” pieredzi.
11.7. Studiju process
Informācijas tehnoloģijas institūta plānos ietilpst sekojoši pasākumi: pārskatīt studentiem pieejamo mācību un metodisko literatūru – skaitu, atbilstību
šīsdienas tehnoloģijas attīstības līmenim, ar mērķi noteikt mācību priekšmetus, kuri būtu jānodrošina ar metodisko literatūru steidzamā un obligātā kārtā;
paplašināt praktisko piemēru (“case-studies”) pielietošanu. attīstīt mācību projektu izstrādāšanu, piedaloties studentu grupām, kurās katrs
students ir atbildīgs par konkrētu projekta izstrādāšanas jomu, veicināt sadarbību ar darba devējiem, iesaistot vadošos IT-speciālistus vieslekciju
lasīšanā, kā arī izstrādājot studiju darbus, bakalaura darbus un maģistra darbus pēc viņu piedāvātas tematikas,
plaša web resursu izmantošana mācību procesā: elektroniskās bibliotēkas, on-line apmācības sistēmas;
operatīva nepieciešamo metodisko materiālu sagatavošana un piekļūšanas iespēju nodrošināšana internetā;
apmācības procesā plašāk jāievieš vizuālās prezentācijas līdzekļi un jānodrošina studenti ar izdales materiāliem;
jānodrošina pasniedzēju stažēšanās ārzemju augstskolās; jāievieš vakara un neklātienes apmācības sistēma Informācijas tehnoloģijas studiju
programmā; jāievieš pēcdiploma apmācības sistēma Informācijas tehnoloģijas studiju
programmā; regulāri jāveic pašnovērtēšanas process.
Kritiskās piezīmes, kas atzīmētas Novērtēšanas komisijas gala ziņojumā (komisijas vadītājs Prof. J.Bubenko – Zviedrija) 2001. gadā.
Balstoties uz 2001. gada Novērtēšanas komisijas gala ziņojumu tika sastādīts rīcības plāns ziņojumā atzīmēto trūkumu novēršanai.
24
Studentu slodze, un, iespējams, arī akadēmiskā personāla slodze, varētu būt pat lielāka. Novērojums: vizītes laikā nenotika lekcijas, t.i., ceturtdienas pēcpusdienā un ļoti maz (ja vispār kādas) praktiskas nodarbības piektdien.
Saskaņā ar augstākās izglītības Nolikumu studentu noslodze nedēļā ir 16 stundas. Studijas beigušo procentam (skat. tabulu iepriekš) iespējams vajadzētu būt
lielākam.Lai samazinātu atskaitīto studentu skaitu jaunākajos kursos Datorzinātņu informācijas tehnoloģijas fakultātē nodibināts kuratoru institūts.
Nav (vismaz mēs tādu neredzējām) akadēmiskā personāla atjaunināšanas plāna un tā kontroles.
2006./2007. m.g. docētāja darbu Informācijas tehnoloģijas institūtā uzsāka 5 docētāji. Akadēmiskā personāla atjaunināšanas plāna rakstiskā veidā nav.
Liekas, ka nav parasta prakse saņemt konstruktīvu atgriezenisko saiti no darba devējiem, izņemot tos, kas beiguši RTU agrākajos gados.
Datorzinātņu informācijas tehnoloģijas fakultātē darbojas Studiju programmu komisija un Metodiskā komisija, kuru sastāvā ir vadošie speciālisti no darba devēju vidus. Jebkuras izmaiņas studiju programmās notiek tikai attiecīgo komisiju lēmumu.
Akadēmiskā personāla vecums ir relatīvi liels. Papildpasākumi būtu jāapsver, lai piesaistītu gados jaunu personālu.
Informācijas tehnoloģijas institūta docētāju vidējais vecums ir 45 gadi. Būtu vēlams, ka fakultāte varētu palielināt modernu informācijas un multimediju
tehnoloģiju lietojumu mācību un prezentācijas mērķiem.Realizējot ES projektus, Informācijas tehnoloģijas institūta mācību procesa tehniskais nodrošinājums šodien atbilst mūsdienu prasībām speciālistu sagatavošanā informācijas tehnoloģijā.
Liekas, ka pastāv vairākas līdzības starp Informācijas tehnoloģijas un Lietišķo datorsistēmu institūtiem. Komisija rekomendē pastiprināt sadarbību, lai racionalizētu un sadalītu resursu lietošanu.
Informācijas tehnoloģijas institūta specializācija ir integrētās vadības sistēmas, to projektēšana un projektu vadība. Sadarbība ar lietišķo datorsistēmu institūtu tiek realizēta gan docētāju līmenī, gan izmantojamo resursu līmenī,
Pašlaik dažādu programmu skaits trīs institūtos ir ļoti liels, un ir grūti saskatīt līdzības un atšķirības, tāpat kā mērķa grupas. Mēs rekomendējam nākotnē šo struktūru vienkāršot. Mēs jūtam, ka trīsgadīgas koledžas programmatūras virziena ieviešana universitātē ir konstruktīvs solis šajā virzienā.
Informācijas tehnoloģijas institūts nodrošina tikai vienu akadēmisko studiju programmu „Informācijas tehnoloģija”.
Pasākumu rezultātā institūta kompetences ietvaros trūkumi tika novērsti.
Kopsavilkums
Informācijas tehnoloģijas bakalaura un maģistra studiju programmas nodrošina akadēmisko izglītību datorzinātņu jomā, kā arī augstas kvalifikācijas speciālistu sagatavošanu informācijas tehnoloģijas nozarei. Rīgas Tehniskās universitātes Informācijas tehnoloģijas programma izveidota atbilstoši pieprasījumam Latvijas darbaspēka tirgū, par pamatu ņemot ASV, Anglijas, Zviedrijas un citu vadošo Eiropas Savienības augstskolu pieredzi – viņu izstrādātās un laika gaitā pārbaudītās mācību programmas un plānus.
Informācijas tehnoloģijas studiju programmas realizācija tiek veikta atbilstoši Latvijas likumdošanai, RTU Satversmei, RTU Senāta, AST fakultātes Domes un ITI Padomes lēmumiem. Studiju programmas regulāri tiek koriģētas likumā noteiktā kārtībā, lai spētu reaģēt uz straujajām izmaiņām informācijas tehnoloģijas nozarē un atbilstošajām izmaiņām
25
darbaspēka tirgū. Programmas kvalitatīvu realizāciju nodrošina rīcībā esošā materiāli tehniskā bāze, akadēmiskā personāla kvalifikācija, zinātniskā darbība un starptautiskās aktivitātes.
Informācijas tehnoloģijas industrijas attīstība ir viena no galvenajām Latvijas valdības prioritātēm tuvākajos gados.
26
Pielikumi
27
1. pielikums. Apliecinājums par akadēmisko personālu
75% akadēmiskā personāla, kas nodrošina bakalaura un maģistra akadēmisko studiju programmu „Informācijas tehnoloģija” ir doktora zinātniskais grāds, 95% no tiem ir ievēlēti un strādā pamatdarbā RTU (6. pielikums).
Programmas direktors Ģ.Vulfs
28
2. pielikums. Akadēmiskā personāla dzīves un darba gājums
Curriculum Vitae
Personiskie dati
Vārds Uzvārds: Ludmila Aleksejeva
Dzimis: 1953. g. 1. jūnijā, Jelgavā
Pilsonība: Latvijas Republika Darba adrese: Kaļķu ielā, 1, LV-1658 RīgāTālruņi:
darba: +371-7089530, -7089589mobilais: +371-22023302
fakss:+371-7089678, -7820094
mājas: +371-7565894
E-pasts: [email protected]
Izglītība:
1998. inženierzinātņu doktora disertācijas “Lēmumu pieņemšanas atbalsta sistēmu izstrādāšanas principi un procedūras organizatoriskajās sistēmās” aizstāvēšana RTU habilitācijas padomē H-07. Zinātniskais vadītājs prof. A.Borisovs (1998.g. – Dr.sc.ing., doktora diploms B-D №000988)
1995. - 1996. Rīgas Tehniskās Universitātes Lēmumu atbalsta sistēmu katedras maģistrante; maģistra darba tēma: Daudzkriteriālo lēmumu pieņemšanas uzdevumu risināšanas lietišķo programmu paketes izstrādāšana (1996.g – M.sc.ing., specialitāte “Lēmumu atbalsta sistēmas”, maģistra diploms №000716).
1981. - 1984. Rīgas Tehniskās universitātes automatizēto vadības sistēmu katedras aspirante. Pētījumu virziens: tehniskā kibernētika un lēmumu pieņemšana. Aspirantūras vadītājs prof. A.Borisovs.
1970. - 1975. Rīgas Politehniskā Institūta (tagad Rīgas Tehniskās universitātes) Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes studente; specialitāte: automatizētas vadības sistēmas (1975.g. - inženiera diploms Ю №396558).
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi:
2004 Associētā profesore1999 Docente 1998 Dr.sc. ing.1996 Mg.sc.ing.
29
Darba pieredze:
2004. RTU Informācijas Tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedras asociētā profesore2003. – 2004. RTU Informācijas Tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedras docente1999. – 2003. RTU Informācijas Tehnoloģijas institūta Lēmumu atbalsta sistēmu profesora grupas docente1998. – 1999. RTU Informācijas Tehnoloģijas institūta Lēmumu atbalsta sistēmu profesora grupas lektore1997. – 1998. RTU Intelektuālo datortehnoloģiju profilinstitūta asistente, lektore1984. – 1997. RTU automatizēto vadības sistēmu (kopš 1992.g. - Lēmumu atbalsta sistēmu) katedras zinātniskā līdzstrādniece, asistente1975. – 1981. Rīgas Tehniskās universitātes automatizēto vadības sistēmu katedras inženiere, zinātniskā līdzstrādniece, stundu pasniedzēja amatu savienošanā
Pasniegšanas pieredze:
Pasniedz mācību priekšmetus: Matemātiskās metodes ekonomikā (1978.-1982.gg. kā stundu pasniedzēja) Lēmumu analīzes pamati – 2 KP; Lēmumu analīze – 3 KP; Lēmumu analīzes metodes - 2 KP; Ievads uz zināšanām balstītās sistēmās – 2 KP; Ievads lēmumu atbalsta sistēmās – 2 KP; Lēmumu atbalsta sistēmas tehnikā – 3 KP; Lēmumu atbalsta sistēmu projektēšana – 3 KP; Lēmumu analīzes modernās tehnoloģijas – 4 KP;
Izstrādāto 2 Promocijas darbu vadītājs Aizstāvēto 3 Maģistra un 68 Bakalaura darbu vadītājs
Piedalīšanās projektos:
“Intelektuālās lēmumu atbalsta sistēmas uz mākslīgo neironu tīklu bāzes”. (Latvijas Zinātnes Padomes zinātniskā grants nr. 96.0487; 1997.-2000.) "Mākslīgo neironu tiklu izstrādāšana prognozēšanas, klasifikācijas un lēmumu pieņemšanas uzdevumu risināšanai" (Latvijas Zinātnes Padomes zinātniskā grants nr. 01.0846; 2001.-2004.) “Intelektuālās datortehnoloģijas slikti formalizējamiem lēmumu pieņemšanas uzdevumiem”. (Latvijas Zinātnes Padomes zinātniskā grants nr. 05.163901.0846; 2005.-2007.) IZM - RTU pētniecības projekts R 7085 “Mākslīgais intelekts prognozēšanas un vadības uzdevumos”. Vadītājs profesors A.Borisovs. (1.06.2006-31.12.2006). ESF Projekts „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un integrācija Eiropas izglītības telpā” (kopš 2006.g.)
30
Eiropas Savienības 6. ietvara programmas projects Specific targeted research project NMP-032378 ECLIPS „Extended Collaborative Integrated Life Cycle Supply Chain Planning System” (kopš 2006.g.)
Piedalīšanās starptautiskajās konferencēs:
Piedalās ar referātiem 15 starptautiskajās konferencēs lēmumu analīzes un mākslīga intelekta jomā.
ICAISC – The 8th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Zakopane, Poland, June 25-29, 2006. The 5th International Conference on Operational Research: Simulation and Optimization in Business and Industry. Tallinn, Estonia, May 17-20, 2006. 11th International Conference on Soft Computing MENDEL 2005, Brno, Czech Republic, June 16-18, 2005 10th International Conference on Soft Computing MENDEL 2004, Brno, Czech Republic, June 16-18, 2004 45. RTU Starptautiska zinātniskā konference 2004. g. 14.-16.oktobris 44. RTU Starptautiska zinātniskā konference 2003. g. 9.-11.oktobris 4th International Conference of Decision Support Systems Society (Lausanne, Switzerland, 1997). 1st International Scientific and Practical Conference “Environment. Technology. Resources” (Rēzekne, Latvia, 1997);
Goda nosaukumi un apbalvojumi:
LIF mērķprogrammas izglītībai, zinātnei un kultūrai atzinības raksts par augstas kvalifikācijas speciālistu sagatavošanu, 1999
Valodas
Latviešu Krievu Angļu
Publikācijas
35 zinātnisko publikāciju autore (tajā skaitā 1 grāmata), 4 metodisko darbu (tajā skaitā 2 mācību grāmatas) autore
DZĪVES APRAKSTS
Uldis Augstkalns
Dzimšanas datums: 10.01.1947.Tautība: Latvietis
31
Adrese: Kurzemes prosp. 120 – 17, Rīga, LV –1069, LatvijaTālrunis: 7421675Izglītība:
2002. Dž.Maršala Eiropas drošības studiju centrs kurss “Eiropas drošības arhitektūra un kolektīvās drošības nākotne”1970. - 1973. Latvijas Valsts universitāte aspirantūra, Rīga, Latvija 1965.-1970. Rīgas Politehniskais institūts, Elektroenerģētikas fakultātes students, Rīga, Latvija
1954.-1965. Rīgas 45.vidusskola, Rīga, Latvija Darba pieredze:
1974. līdz šim laikam asistents, vecākais pasniedzējs, kopš 1983.gada docents
Rīgas Politehniskajā institūtā (Rīgas Tehniskajā universitātē), no 1986.gada līdz 1994.gadam katedras vadītājs1997. 1998. LR Aizsardzības ministra padomnieks
1999. līdz šim laikam LR Aizsardzības ministrijas Militārās izglītības un zinātnes koordinācijas nodaļas vadītājs
Intereses: Politika, vēsture.
Valodas: Vācu, krievu brīvidaļēji angļu
Uldis Augstkalns
2007
Referāti un publikācijas:
1. Augstkalns U. Partiju sistēmas vājums Latvijā. Referāts nolasīts RTU 42.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2001.gada 11.oktobrī.2. Augstkalns U. Augstākās militārās izglītības sistēmas reforma Latvijā. Referāts nolasīts RTU 43.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2002.gada 14.oktobrī.3. Augstkalns U. Partiju sistēmas vājuma cēloņi Latvijā. RTU Zinātniskie raksti.8.sēr. „Humanitārās un sociālās zinātnes”, 1.sēj. R.: Izdevniecība „RTU”, 2002. 110.-114.lpp.4. Augstkalns U. Tālmācības iespējas militārajā izglītībā. Referāts nolasīts RTU 44.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2003.gada 10.oktobrī.5. Augstkalns U. Virsnieku izglītības reforma Latvijā. RTU Zinātniskie raksti.8.sēr. „Humanitārās un sociālās zinātnes”, 4.sēj. R.: Izdevniecība „RTU”, 2003. 63.-65.lpp.
32
6. Augstkalns U. ES drošības un aizsardzības politika un izglītība. Referāts nolasīts RTU 45.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2004.gada 15.oktobrī.7. Augstkalns U. Tālmācība militārajā izglītībā. RTU Zinātniskie raksti.8.sēr. „Humanitārās un sociālās zinātnes”, 6.sēj. R.: Izdevniecība „RTU”, 2004. 83.-84.lpp.8. Augstkalns U. Eiropas Savienības drošības un aizsardzības politikas izglītības dimensija. RTU Zinātniskie raksti.8.sēr. „Humanitārās un sociālās zinātnes”, 8.sēj. R.: Izdevniecība „RTU”, 2005. 133.-136.lpp.9. Augstkalns U. Militārās izglītības sistēmas attīstība Latvijā. Referāts nolasīts RTU 46.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2005.gada 14.oktobrī.
Curriculum Vitae
1. Personas dati Vārds, uzvārds Baiba Bērziņa Dzimšanas datums un vieta 02.09.1937, Rīga Adrese Miera iela 16/8 - 19, LV 2169, Salaspils Telefons 7253592(darbā), 7944759 (mājā) Fax +371-7132778 E-pasts [email protected]
2. Izglītība2000 Fizikas hab. doktora grāds, Latvijas Universitātes Cietvielu fizikas institūts. “Elektroniskie procesi sārmu metālu halogenīdos un AlN keramikā”. 1969 Fizikas dr. grāds: Latvijas Zinātņu akadēmijas Fizikas institūts. “Enerģijas pārneses procesi no eksitoniem piemaisījuma joniem dopētos sārmu metālu halogenīdos”. 1964-1967 Doktorantūra Latvijas Zinātņu Akadēmijas Fizikas institūtā. 1961 Stažēšanās PSRS Zinātņu Akadēmijas Kristalogrāfijas institūtā Maskavā. 1954-1959 Studijas Latvijas Universitātes Fizikas un matemātikas fakultātē.
3. Profesionālā pieredze 1993- līdz šai dienai Laboratorijas vadītāja Latvijas Universitātes Cietvielu fizikas institūtā “Platzonu materiālu” laboratorijā.1992-1993 Tās pašas lab. vadītāja Latvijas Zinātņu akadēmijas Fizikas institūtā.
1992 – līdz Latvijas Zinātnes Padomes piešķirto grantu vadītāja. Grantau tēma: šai dienai “Defektu luminiscence un enerģijas uzkrāšanās jonu materiālos”.
1959-1992 Zinātniskā līdzstrādniece Latvijas Zinātņu Akadēmijas Fizikas institūtā.
4. Pedagoģiskā darbība. 2000 - līdz Asociētā profesore RTU Tehniskās fizikas institūtā. Lasa vispārīgās fizikas šai dienai kursu datoru specialitātes studentiem un vakara nodaļas studentiem.
1998–2001 J.Sila doktora disertācijas vadītāja “Luminiscences procesi sārmzemju metālu fluorīdos”; LU CFI. 1986-1989 L.Intenberga disertācijas vadītāja “ Eksitonu procesi sārmu metālu jodīdos”. Aizstāvēta LZA Fizikas institūtā (1989).2000 līdz šai dienai.LU fizikas specialitātes bakalauru un maģistra darbu vadītāja.
33
5. Profesionālās intereses.Darbības lauks – eksperimentālā cietvielu fizika, lietojot optiskās spektroskopijas metodes, kas balstās uz luminiscences mērījumiem. Gaismas radīti procesi platzonu materiālos, kas ietver defektu fiziku, eksitonu procesus, luminiscences mehānismus un enerģijas uzkrāšanos materiālos.
Publicēti 114 darbi ārzemju un vietējos zinātniskos žurnālos. Regulāri piedalās vietējās un starptautiskās konferencēs.
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
PERSONĪGĀ INFORMĀCIJA Vārds, uzvārds: Viktors BondersInfo: docentsVecums: 51Dzimšanas datums: 1954. gada 12. decembrisDzimums: vīrietisDzimšanas valsts: LatvijaAdrese: Zentenes iela 18 – 71, Rīga
KVALIFIKĀCIJAS PAAUGSTINĀŠANA Tartu un Kauņā „Miometriskā diagnostika”: no 1998. gada februāra līdz 1998. gada oktobrim., sertifikāts Nr. 1113Starptautiskais treneru seminārs Maskavā: no 1. – 4.03.2006.
ZINĀTNISKIE GRĀDI Dr. paed. sporta pedagoģijā G – D Nr. 000037, spec. fiziskā kultūra
ZINĀTNISKĀ DARBA VIRZIENI Sporta biomehānikaSporta pedagoģija
VALODAS Latviešu: dzimtāKrievu: ļoti labiVācu: labi
PUBLIKĀCIJAS Publikāciju skaits: 4Kopējais zinātnisko darbu skaits: 17
PEDAGOĢISKĀ DARBĪBA
34
Praktiskā darbība: treneris vieglatlētikāPedagoģiskā darbība: RTU docents
Cita informācija Aktivitātes: Sporta katedras vadītājs.
Rīgas domes sporta pārvaldes Vieglatlētikas padomes loceklis.Latvijas augstskolu sporta savienības valdes loceklis.Latvijas vieglatlētikas savienības valdes loceklis.
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
Personīgie dati
Vārds, uzvārds: ARKĀDIJS BORISOVSDzimšanas datums: 1938.gada 3.februārisDzimšanas vieta: Ukraina, KijevaZinātniskais grāds: Dr.habil.sc.comp.Akadēmiskais nosaukums: Profesors
Darba adrese: Imitācijas un modelēšanas katedra,Informācijas tehnoloģijas institūts, DITF, RTU
Meža iela 1/4, 453Rīga, LV-1048, LatvijaTālr. 7089530E-pasts: [email protected]
Mājas adrese: Ruses ielā 12 – 24, Rīga, LV – 1029Tālrunis: 7400252Personas kods: 030238-11804
Akadēmiskie nosaukumi 1992. - Habilitētais zinātņu doktors datorzinātnēs un zinātniskie grādi: 1988. - RTU Automatizēto vadības sistēmu katedras profesors
1986. - Tehnisko zinātņu doktors1972. - RTU Automatizēto vadības sistēmu katedras docents1970. - Tehnisko zinātņu kandidāts.
Nodarbošanās:Kopš 2003. Rīgas Tehniskā universitāte, Datortehnikas un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts, Imitācijas un modelēšanas katedras profesors1998. – 2003. Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts, Lēmumu atbalsta sistēmu profesora grupas vadītājs
1997. – 1998. RTU Informācijas tehnoloģijas institūta Intelektuālo datortehnoloģiju profilinstitūta profesors un direktors
35
1988. - 1997. Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte – Lēmumu atbalsta sistēmu katedras profesors.1970. - 1980. Rīgas Politehniskais institūts (RTU), Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte - Automatizēto vadības sistēmu katedras vadītājs.1965. - 1988. Rīgas Politehniskais institūts (RTU), Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte - laborants, asistents, galvenais zinātniskais līdzstrādnieks,docents.
Zinātniskās darbības Datorzinātne un intelektuālo sistēmu teorijavirziens:
Zinātniskās publikācijas:Raksti zinātniskos žurnālos un krājumos - 187
Publicētie mācību metodiskie darbi - 19Ar ziņojumiem uzstājies vairāk kā 50 zinātniskās konferencēs, t.sk.
International Conference on Fuzzy Sets and Soft Computing in Economics and Finance (FSSCEF 2004), St.Petersburg, Russia, 2004 ICSCCW 2003, Second International Conference on Soft Computing, Computing with Words and Perceptions in Systems Analysis, Decision and Control, Antalya, Turkey, 2003 Special Operation Research Conference “Modelling and Simulation of Business Systems” Vilnius, Lithuania, 2003 ICAFS-2002, Fifth International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing Milan, Italy, 2002 6th Fuzzy Days. Computational Intelligence: Theory and applications, Dortmund, Germany, 1999. 5th Intern. Conference on Soft Computing, MENDEL’99, Brno, Czech Republic, 1999 7th European Congress on Intelligent Techniques&Soft Computing, Aachen, Germany, 1999 8th IFAC/IFORS/IMACS/IFIP Symposium on Large Scale Systems: Theory and Applications University of Patras, Rio, Greece, 1998 The Fourth International Workshop on Artificial Intelligence in Economics and Management (AIEM4), Tel-Aviv, Israel, 1996
Pieaicinātais lektors
Rīgas Aviācijas universitāte (1996.-1999.)Transporta un sakaru institūts (kopš 1999.)
Akadēmiskie kursi Intelektuālās datoru tehnoloģijas Evolūcijas un ģenētiskie algoritmi Intelektuālās datoru tehnoloģijas biznesā Neironu tīkli informācijas apstrādē Intelektuālās lēmumu pieņemšanas sistēmas
36
Profesora aktivitātes: Zinātniskās konsultatīvās padomes ’’Fuzzy Initiative Nordrein-
Westfalen’’ (Dortmunda, Vācija) loceklis; IFSA Eiropas izplūdušo sistēmu darba grupas loceklis (1979.-1986.); Izplūdušo sistēmu un mākslīgā intelekta Balkānu savienības loceklis; Krievijas Izplūdušo sistēmu asociācijas viceprezidents; Baltijas Operāciju pētīšanas biedrības prezidents (1996.-1998.) Baltijas Operāciju pētīšanas biedrības past prezidents; Latvijas Automātikas Nacionālās organizācijas loceklis. Starptautiskā žurnālā Computer Science of Moldova redkolēģijas loceklis Starptautiskā žurnālā Avtomatika I vichislitelnaja tehnika redkolēģijas loceklis
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS (CV)
Uzvārds: CarkovsVārds: JevgeņijsDzimšanas datums: 1935. gada 8. decembrīDzimšanas vieta: Rostova-pie-Donas (Krievija)Tautība: KrievsPersonas kods: 081235-10139Pilsonība: Latvijas RepublikaDarba adrese: ITI DITF RTU
Meža ielā 1/4, Rīga, LV-1048, LatvijaTālr. 7089 517E-mail: [email protected]
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi:
1967. – Fizikas un matemātikas zinātņu kandidāts1970. – Lietišķās matemātikas un mehānikas katedras docents1975. –Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas specialitātes vecākais zinātniskais līdzstrādnieks1983. – Fizikas un matemātikas zinātņu doktors1984. – Augstākās matemātikas speciālo kursu katedras profesors1992. – Dr. habil. math. 2000. - RTU profesors 2005. – Černovcu Universitātes
37
goda doktors
Nodarbošanās: 1959.-1962. PSRS Zinātņu AkademijasMatemātiskā institūta aspirants
1962.-1968. LU Skaitļošanas centrazinātniskais līdzstrādnieks
1968.-1972. Černovcu Universitātes Lietišķās matemātikas un mehānikas katedras docents
1972.-1979. LU Skaitļošanas centralaboratorijas vadītājs
1979.-1995. RTU Lietišķās matemātikas katedras vadītājs
1995. - c.t. RTU varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas profesors
Zinātniskās darbības virziens:
Matemātika/Diferenciālvienādojumi; varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Zinātniskās aktivitātes:
Raksti zinātniskos žurnālos, krājumos un monogrāfijas - 112
Publicētie mācību metodiskie darbi - 11 Aizstavētām disertācijām zinātniskais vadītājs - 31 Zinātniskā projekta “Stohastiskās analīzes asimptotiskās metodes” vadītājs (LZP grants Nr. 01.0579).
Monogrāfiju saraksts:1. Царьков Е.Ф. Случайные возмущения дифференциально-функциональ-ных уравнений. – Рига: Зинатне, 1989. - 421 с.2. Е.Ф. Царьков, В.К. Ясинский. Квазилинейные стохастические диффе-ренциально-функциональные уравнения. – Рига: ОРИЕНТИР. – 326 с.
3. М.Л. Свердан, Е.Ф. Царьков. Устойчисвость стохастических мпульсных систем. – Рига: РТУ, 1994. – 300 с.
Ar ziņojumiem uzstājsies vairāk kā 50 zinātniskās konferencēs, t.sk. 1995.-2005.g.:
1st – 4th International Conferences APLIMAT (Bratislava, Slovak Republic, 2002 - 2005) 10th International Symposium ASMDA’2001(Compiegne, France, 2001) 3rd European Congress of Mathematicians(Barcelona, 2000) 4th European Congress of Mathematicians
38
(Stockholm, 2004) International Congress of Mathematicians (Berline, 1998; Curich, 1994) XVII Specialty Conference on Probabilistic
Mechanicks & Structural Reliability (Worchester, Massachusets, 1996)
XVI Specialty Conference on Stochastic Structural Dynamics (Porto Rico, 1995)
Pieaicinātais lektors un pētnieks: Hong Kong University Science & Technology (Hong Kong, UK-China, 1995 - 1997) Michigan State University (East Lansing, USA, 1996) California Institute of Technology (Los Andgeles, USA, 1996) Linköping University (Sweden, 1994, 1995), Bremen University (Germany, 1993), Nish University, Belgrade University (Yugoslavia, 1989).
Akadēmiskie kursi (angl., kriev., latv., ukr.): Augstakā matemātika Varbūtību teorija un matemātiskā statistika Gadījuma procesi Markova procesi Statistisko hipotēžu pārbaude Stohastiskā analīze Martingāli un risku apdrošināšana Matemātiskas datoru tehnoloģijas
Profesora aktivitātes:
Starptautiskā Statistiskā Institūta īstenais loceklis Amerikas MS, Ukrainas MS, Latvijas MS loceklis Starptautiskā žurnāla “Random Operators and Stochastic Equations” redkolēģijas loceklis
CURRICULUM VITAE
Jānis Eiduks
Zinātniskais nosaukums: Inženierzinātņu doktors (Dr.sc. ing.)Amats: Rīgas Tehniskās universitātes Sistēmteorijas un projektēšanas katedras asoc. prof.Dzimšanas vieta un gads : Latvija, Rīga, 1946 gads.Nacionalitāte: latvietisDarba adrese : Latvija, LV-1058, Rīgas Tehniskā universitāte Sistēmteorijas un projektēšanas katedra; Meža ielā 4, 4. korpuss Fax: +371 7820094 Telefons: +371 7089529 Izglītība : Inženieris - elektriķis Rīgas politehniskais institūts (1964 - 1969)(Specialitāte: Automātika un telemehānika)
39
Inženierzinātņu doktors Rīgas politehniskais institūts (1975 -1978)(Specialitāte: Tehniskā kibernētika un informācijas teorija)Darba stāžs: 1968 g. - 2002 .g Rīgas Tehniskā universitāte (Rīgas Politehniskais institūts). No 1981.g. – docents, no 2003. g. – asoc. prof. Lasījis lekciju kursus arī citās Latvijas augstskolās: Latvijas Lauksaimniecības universitātē, Latvijas Jūras akadēmijā, Biznesa augstskolā „Turība” un citās.Sagatavotie, lasītie lekciju kursi : Datu bāzes vadības sistēmas, Lielās datu bāzes, Progresīvās datu bāzes sistēmas, Datu bāzes vadības sistēmu programmēšanas automatizācijas rīki, Informācijas sistēmu projektēšana, CASE rīki, Multibāzu sistēmas, Informācijas teorija, Ekonomisko sistēmu analīzes matemātiskie modeļi, Vadības matemātiskās metodes, Operāciju pētīšana, Optimizācijas metodes, Tehniskā diagnostika, Gadījuma procesi un citi.Izveidotas, sakārtotas un precizētas mācību programmas lekciju kursu kopai datu bāzes tehnoloģijā (5 kursi). Tagad apmācības programmu saturs atbilst vadošo pasaules universitāšu līmenim.Zinātniskās intereses :Datu bāzes tehnoloģija, informācijas sistēmu projektēšana, intelektuālās datubāzes, daudzkriteriālā optimizācija.Daudzi jauni datu bāzes tehnoloģijas risinājumi tiek izpētīti un apgūti vadot studentu maģistru, inženieru un bakalauru darbus.Valodas : Latviešu - mātes valoda, angļu – brīvi, krievu – brīvi.Publikācijas :85 publikācijas, 5 grāmatas (zinātniski – metodiskie materiāli). Būtiskākās:a) Hibrīda datu bāzes izmantošana plānošanas atbalsta sistēmai. 7. Austrumeiropas moderno datu bāžu un informācijas sistēmu konference. Konferences materiāli. Drēzdene, 2003, 10 lapp. (angļu valodā)b) Zināšanu bāze telpiskajai plānošanai. Baltijas Paletes II konference. Konferences materiāli. Rīga, 2002. 14 lapp. (angļu valodā)c) Rakstu sērija veltīta datu bāzes tehnoloģijai žurnālā “Datorpasaule”, 1995. – 2000.g.(16 –raksti).d) Informācijas sistēmu projektēšanas problēmas un to risinājumi. 2002, RITI, Rīga, 180 lpp.e) Daudzkriterialitāte datu bāzes projektēšanā. Informācijas sistēmu projektēšana. Prāga, 1997. Konferences materiāli. Prāga, 1997, 10 lapp. (angļu valodā)f) Daudkriteriālās optimizācijas adaptīvās meklēšanas metodes. Automātika un telemehānika, Maskava, 1985. (krievu valodā)g) Adaptīvie meklēšanas algoritmi daudzkriteriālās optimizācijas uzdevumu risināšanai. Adaptīvās optimizācijas tehnoloģijas. 1988, JošKarola, 80 lpp. (krievu valodā)Projektu izstrāde: 1. Zinātniski pētniecības projekta „Autonomas intelektuālas sistēmas struktūra navigācijas uzdevumu risināšanai dināmiskās un grūti prognozējamās vidēs” vadītājs.2. ERAF līdzfinansētā projekta „Latvijas kokaugu ģenētisko resursu datu bankas izstrāde” aktivitātes „Esošās informācijas analīze, datu bankas un datu noliktavas konceptuālā modeļa izstrāde” pakārtotā līguma vadītājs.
Vadītājs un izstrādņu veidotājs 17 informācijas sistēmu projektos. Pēdējos gados daudz laika tiek veltīts Baltijas reģiona (Zviedrija, Somija, Igaunija, Krievija un Latvija) projektiem Baltijas palete I un Baltijas palete II. Tiek veikti pētījumi un ekspertīzes informācijas tehnoloģiju jomā.
Konsultatīvā un eksperta darbība:
40
Informācijas sistēmu un datu bāžu projektēšanas un pilnveidošanas konsultants vairākās Latvijas organizācijās un firmās: Latvijas ZM Lauku atbalsta dienesta Informācijas departamentā, Rīgas Domes Attīstības padomē, Latvijas Valsts Statistikas pārvaldē, Valsts Sociālās apdrošināšanas aģentūrā, Latvijas Jūras Administrācijā un citās.Pēdējos gados piedalījies daudzu zinātniski – metodisko semināru organizēšanā Latvijā un Eiropā starptautiskā projekta Baltijas palete I un II ietvaros, kā arī Starptautiskās progresīvo datu bāžu sistēmu apvienības ADBIS sastāvā. Ir sagatavoti un nolasīti daudzi pamatreferāti zinātniski – metodiskajos semināros. Nolasīti referāti arī minēto organizāciju konferencēs.Piedalīšanās dažādu organizāciju darbā:1. Eiropas Savienības projektu Phare eksperts informācijas tehnoloģijas jautājumos. 2. Eiropas Savienības mācību programmu projekta Modern Curriculum in Information Systems at Master Level (MOCURIS) eksperts. Šī projekta ietvaros izstrādājis jaunus mācību kursus maģistrantiem: „Progresīvās datu bāzes” un „Telpiskās datu bāzes un GIS”. Mācību kursi aprobēti RTU.3. Starptautiskās progresīvo datu bāžu sistēmu apvienības ADBIS Advanced DataBase Information Systems (ADBIS) komitejas loceklis.4. Starptautiskās informācijas sistēmu projektēšanas apvienības „Information Systems Development” (ISD) programmas komitejas loceklis.
Dzīves un darba gājums
Vispārīgās ziņas
Vārds, uzvārds: Andrejs Ermuiža
Personas kods: 100834-10418
Dzimšanas vieta: Strenči, Valkas rajons, Latvija
Dzīves vietas adrese: Maskavas iela 273/2 dz. 56, LV-1063, RīgaIzglītība: augstākā tehniskā - Inženieris-el mehāniķis Dipl.O Nr. 415850
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi; Dr. Sci. Comp., 1992, diploma Nr. Sērija C-D Nr. 000126,
Nodarbošanās; pētnieks Elektronikas un datorzinātņu institūtā, docents RTU un LLU (nepilnas slodzes)
Valodu lietošanas prasmes; latviski un krieviski – teicami, angliski – labi, vāciski - vidēji
Citas būtiskas ziņas (pēc pretendenta ieskatiem).LIKTA – i-biedrs, IEEE Computer Society– affilate biedrs
Zinātniskā darbība un publikācijas (par pēdējiem 6 gadiem)
starptautisko pētījumu projektu un programmu dalībnieks vai vadītājs; nē
Latvijas zinātņu padomes, Izglītības un zinātnes ministrijas u.c. iestāžu projektu un programmu dalībnieks vai vadītājs; LZP projekta 05.1393 Potenciāli apdraudētu objektu kopu kontroles/aizsardzības sistēmu kā multiaģentu modelēšana un pielietošana - vadītājs
Nozīmīgākās publikācijas atbilstošajā zinātņu nozarē,1. A. Ermuiža. Lekciju konspekts aparātsistēmu programmēšanā RTU, 2002, http://www.cs.rtu.lv/PubsLoc/Ermuiza/aparprog.htm2. Nolasīts referāts: A.Ermuiza Distributed monitoring in the model for safety checks of risky objects. konferencē MOSIBUS (Modelling and Simulation of Business Systems), kas notika Viļņā (Lietuva) 2003. gada 13-14. maijā un publicēts rakstu krājumā International Conference
41
Modeling and Simulation of Business Systems. H. Pranevicius, E. Zavadskas and B. Rapp (Eds), May 13-14, 2003, Vilnius, Lithuania, pp. 289 – 292.3. Nolasīts referāts LITTA seminārā A. Ermuiža ‘’Zināšanu portāla ieskicējums’’ (sk. http://www.litta.lv/documents/projekti/l-p/LatvijasZinaashanu%20portaalsX.ppt , Rīga, 20.02.2004.4. A. Ermuiža ‘’Lekciju konspekts datortīklos’’http://www.cs.rtu.lv/PubsLoc/Ermuiza/Saturs.htm RTU, 20055. Nolasīts referāts A. Ermuiža ‘’Izkliedētu apdraudētu objektu multi aģentu pārvaldības modelis’’ RTU 45. Starptautiskā zinātniskā konferencē, Rīga, 2004. gada 14. – 16. oktobris. (Sk. arī http://www.isaca.lv/php/viewtopic.php?t=125&highlight=ermui Izkliedetu apdraudeetu objektu multiagentu paarvaldiibas modelis.ppt6. http://www.ebaltics.com/QuickPlace/forum2005/Main.nsf/h_Toc/4A44DB5FDC8D89EDC2256FE7002739B8?OpenDocument Andrejs Ermuiža A vision of desirable eLearning and eInclusion development trends in Latvia. Referāts nolasīts forumā eBaltics IT&T 2005, 2005. g. aprīlī un publicēts foruma materiālos internetā.7. Ermuiža A. Draudu novēršanas sistēmu modeļa interpretācija daudz aģentu sistēmu ontoloģijā. RTU Zinātn. Raksti, 5. sērija, 24. sējums, Datorzinātne, Datorvadības tehnoloģijas, Rīga, 2005, 77-83. lpp.8. A.Ermuiza Knowledge management problems in the collections of risky objects. International Conference on Operational Research: Simulation and Optimisation in Business and Industry. H. Pranevicius, O. Vaarmann and E. Zavadskas (Eds), May 17-20, 2006, Tallinn, Estonia, pp. 235-238.9. Ermuiza A. Perspective of internet access infrastructure choice in rural regions of Latvia and possible ways of its implementing. Information Technologies for Rural Development, Proceedings of the International Scientific Conference, Jelgava, Latvia, october 19-20, 2006,pp 67 -70.10. Ermuiža A. Prasības zināšanu pārvaldības mehānismiem apdraudētu objektu grupas modelī. RTU Zinātn. Raksti, 5. sērija, 27. sējums, Datorzinātne, Datorvadības tehnoloģijas, Rīga, 2006, 83-90. lpp
publikācijas starptautiskos citējamos izdevumos,A.Ermuiza Distributed monitoring in the model for safety checks of risky objects. International Conference Modeling and Simulation of Business Systems. H. Pranevicius, E. Zavadskas and B. Rapp (Eds), May 13-14, 2003, Vilnius, Lithuania, pp. 289 – 292.
raksti recenzētos izdevumos (LZP apstiprinātie izdevumi);Ermuizha A. An active database model for safety checks on risky objects, Automatic Control and Computer Sciences, Allerton Press, Inc. Vol. 35, No. 5, 2001, pp.40 – 44.
monogrāfijas; nav
mācību grāmatas; nav
citas publikācijas;
piedalīšanās ar referātiem starptautiskās zinātniskās konferencēs un kongresos (referātu autori, nosaukums,konferences nosaukums, tās norises laiks un vieta);
piedalīšanās ar referātu citās konferencēs;
cita būtiska informācija (pēc pretendenta ieskatiem).kopējais publikāciju skaits 51 t.sk. grāmatas, raksti, zinātnisko darbu atskaites, metodiskie materiāli.
1. Pedagoģiskā darbība (par pēdējiem 6.gadiem)
vadītie promocijas darbi (norādot personas, kuras ir aizstāvējušas disertāciju); nav
42
recenzētie promocijas darbi (norādot personas); nav
studiju programmas vadīšana; 4
vadītie maģistra darbi (skaits); 5
vadītie bakalaura un kvalifikācijas darbi (skaits); 32
studiju priekšmeti (nosaukums, apjoms kredītpunktos);
Datoru tīkli bakalauriem RTU 3 kp;
Datoru tīkli koledža RTU 6 kp;
Aparātsistēmu programmēšana RTU 3 kp;
Datoru tīkli un sistēmas LLU 3 kp.
Socrates/Erasmus u.c. starptautisko izglītības programmu mācībspēks; nē
sagatavotie mācību līdzekļi; nav
tālākizglītība, profesionālā pilnveide (kvalifikācijas celšana) Latvijas vai ārzemju augstskolās un pētniecības iestādēs;
cita būtiska informācija (pēc pretendenta ieskatiem).
2. Organizatoriskā darbība (par pēdējiem 6 gadiem) nav
LZA un ārvalstu ZA locekļi;
Promociju padomju locekļi, LZP eksperti, profesoru padomju locekļi, zinātnisko žurnālu redkolēģijas locekļi;
Saeimas, Valdības un LR centrālo organizāciju padomju un komisiju locekļi
Starptautisko zinātnisko organizāciju locekļi un eksperti, konferenču organizācijas un programmu komiteju vadītāji un locekļi;
citi augstskolā veicamie pienākumi (piemēram, prodekāns, Senāta loceklis, Konventa loceklis, darbs dažādās komisijās u.tml.).
CURRICULUM VITAE
Personas dati: Ilona EZERAdz. 1955.gada 25.novembrī, Cēsīsdzīv. Kristapa ielā 16 – 153, Rīgā, LV-1046tālr. mob. 26894102e-pasts: [email protected]
Izglītība: 1998.-2000. Rīgas Tehniskā universitāte (RTU), piešķirtais grāds – ekonomikas zinātņu maģistrs uzņēmējdarbības vadībā
1997.-1998. RTU, inženierzinātņu bakalaura grāds ekonomikā1975.-1982. Rīgas Politehniskais institūts, piešķirta inženiera-ekonomista
kvalifikācija1962.-1973. Rīgas 5. vidusskola (specializētā vācu valodas skola)
43
Darba pieredze:1997. līdz šim Rīgas Tehniskā universitāte - stundu pasniedzēja, lektore,
no 2004.g. praktiskā docente1996.-1997. LR KM Valsts kultūras pieminekļu aizsardzības inspekcija,
vadītāja palīdze1993.-1996. LR Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrija,
valsts ministra palīdze1984.-1993. Rīgas Politehniskais institūts - asistente, vec. inženiere,
stundu pasniedzēja1982.-1984. Rīgas eksperimentālā tehnoloģisko rīku rūpnīca, ekonomiste
Kvalifikācijas paaugstināšana (neieskaitot vienas dienas seminārus):2002 .aug.-dec.
Latvijas Universitāte, Pedagoģijas un psiholoģijas institūts, tālākizglītības programma: Augstskolu didaktika: mūsdienu teorijas un prakse. Sertifikāts Nr.0032.
1996. nov. Valsts Administrācijas skola, valsts ierēdņu kandidātu mācības (Vadīšanas pamati, Lietvedība)
1994. febr. Nīderlande, mācību programma projektu vadīšanā (LR Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrijas personāla kvalifikācijas paaugstināšanas programmas ietvaros)
Publikācijas: Nolikums par studiju darba izstrādāšanu mācību priekšmetā „Uzņēmējdarbības vadīšana”/ Izstr. J.Ķipsna., I.Ezera. – Rīga: RTU, 2005. – 17 lpp. Ieviņš J., Ezera I. Darba vide kā būtisks organizācijas informācijas sistēmas elements // Rīgas Tehniskās universitātes zinātniskie raksti. – Rīga: RTU, 2004. – 47.-54.lpp. Ieviņš J., Ezera I. Darba aizsardzības aktuālas problēmas // Tautsaimniecības un izglītības attīstības problēmas mūsdienu periodā: Starptautiskās zinātniskās konferences referātu tēžu krājums – Rīga: RTU, 2002. – 19.lpp. Ieviņš J., Ezera I. Motivation and Management Practice in Latvia Today // International Scientitic Conference, March 15, 2002., Kaunas Ezera I., Ieviņš J. Sociāli ekonomiskā vide un uzņēmuma vadīšana // Ekonomika un uzņēmējdarbība: Rīgas Tehniskās universitātes zinātniskie raksti – Rīga: RTU, 2001. – 58.-65.lpp. Lietišķā komunikācija / Ezera I., Dreiberga S., Graudiņa I. – atkārtots papildināts izdevums – Rīga: Kamene, 2000. – 100 lpp. Lietišķā komunikācija / Ezera I., Dreiberga S., Graudiņa I., Jurēvičs A. – Rīga: Kamene, 1999. – 64 lpp. Ezera I., Ieviņš J. Motivācijas un vadīšanas prakse Latvijā pašreizējā periodā // Rūpniecības attīstība pārejas periodā: Starptautiskās zinātniskās konferences referātu tēžu krājums – Rīga: RTU, 1999. – 53.lpp. Ezera I. Lietišķā komunikācija // Sociālie un ekonomiskie pētījumi uzņēmējdarbības vadīšanā: Rīgas Tehniskās universitātes zinātniskie raksti. – Rīga: RTU, 1998. – 120.-122.lpp.
Pedagoģiskā darbība:Lekciju kursi RTU (pēdējo 2 gadu laikā):
Vadīšanas teorija
44
Uzņēmējdarbības vadīšanaVadīšanas ētikaLietišķā komunikācijaLietvedības tehniskie līdzekļiSemināri un kursi citās organizācijās (pēdējo 2 gadu laikā):Pārvaldes darba dokumentēšanas pamati un lietvedības organizēšana.Komunikācija ar klientu. Problemātiskie klienti.Rakstiskā komunikācija.Vadīšanas pamati.
Valodu zināšanas:latviešu valoda pārvaldu brīvi (dzimtā valoda)
krievu valoda pārvaldu gandrīz brīvi (esmu vadījusi nodarbības krievu valodā)
vācu valoda labi
angļu valoda - pamatzināšanas
Datora lietošanas prasmes:MS WordMS PowerPointMS Excel
Interneta pārlūkprogrammas
Curriculum Vitae
Egīls Ginters (1961)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
Vidzemes augstskola Zinātņu prorektors, Profesors, RTU asociētais ProfesorsDarba vieta un ieņemamais amats
[email protected]; +371-29266909Kontaktinformācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks
Specialitāte Kvalifikācija
Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
1979. -1984. Automātika un telemehānika, Datoru arhitektūras, Automātiskās vadības teorija, Elektrotehnikas
Inženieris – Tehnoloģisko procesu vadība
45
teorētiskie pamatiRīgas Tehniskā universitāte, Latvija
1992. -1995. Informācijas tehnoloģijas, Matemātika, Datu apstrādes sistēmu projektēšana
Datorzinātņu Maģistra grāds
Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
1996. Datu apstrādes sistēmu projektēšana, Sadalītas sistēmas, Modelēšana
Inženierzinātņu doktors
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
2001. – Vidzemes augstskola Zinātņu prorektors, Profesors
1991. – Rīgas Tehniskā universitāte Asociētais Profesors2003. Ventspils augstskola Asociētais Profesors1998. – JSC Latvian Intelligent Systems Valdes priekšsēdētājs1989. – 1991. SWH Riga Darba grupas vadītājs1987. – 1989. Vissavienības zinātniskas pētniecības un
projektēšanas tehnoloģiskais kibernētikas institūts Maskava
Zinātniskais līdzstrādnieks
1984. – 1987. Rīgas Tehniskā universitāte Skaitļošanas mašīnas priekšnieks
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Vidzemes augstskola:Datu pārraides tīkli
RTU:Loģistikas informācijas sistēmas
Ventspils augstskola:Datoru arhitektūras
Zinātniskās darbības virzieni
Informācijas un Komunikācijas Tehnoloģijas un Elektronika (ICTE)
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Projekts Amats
1994. – 1997. Application of Modern Concepts in the Automated Information Management in Harbours by Using Advanced IT – Solutions
līdzstrādnieks
1998. – 2000. Further Development and Practical Application līdzstrādnieks
46
of Harbour Processes Managing and Controlling Models, Methods and Techniques
2000. – 2002. Long-distance tutorial network in “Logistics Information Systems” based on WEB technologies
Koordinators
2000. – 2003. Simulation and IT Solutions: Applications in the Baltic Ports Areas of the Newly Associated States
līdzstrādnieks
2004. – 2006. Competence Framework for Mobile On-Site Training in Logistics Information Systems
Koordinators
2004. – 2006. Competence Network for Introduction of Modern ICTE Technologies in Vocational Learning in Social Systems Simulation and Research
Koordinators
2004. – 2006. Web Based and Mobile Solutions for Collaborative Work Environment with Logistics and Maritime Applications
Work package Manager
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
2003- European Social Simulation Association (ESSA)1999- Information Systems Audit and Control Association (ISACA)1999-2001 IKTE Nacionālā padome pie LR Ekonomikas ministrijas1997- Latvijas Automātikas Nacionālā Organizācija (LANO)1996- Latvijas Datortehnoloģiju asociācijas valdes loceklis1999- Latvijas Elektronikas un Elektrotehnikas rūpniecības uzņēmumu asociācija1995- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Profesionālās aktivitātes
MICROSOFT SALES PROFESSIONAL
Zinātniskās publikācijas
L.Novitski, Y.Merkuryev, E.Blumel, E.Viktorova, V.Gribkova and E.Ginters The Baltports-IT Project: Applications of Simulation and IT Solutions in The Baltic Port Areas. Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Information Technology and Management Science, vol.10, ISSN 1407-7493, RTU, Riga, 2002.
L.Novitski, E.Ginters, Y.Merkuryev. Baltic Regional Competence centre in the field of logistics, IT-solutions and simulation with maritime applications, Proceedings of the International Workshop TELEBALT "IST 6th Framework Programme - new challenge for Baltic States", April 2003, Riga, Latvia.E.Ginters. LOGIS project – Training in Logistics Information Systems, Proceedings of the International Workshop TELEBALT "IST 6th Framework Programme - new challenge for Baltic States", April 2003, Riga, Latvia.E.Blumel, L.Novitski, Y.Merkuryev, E.Ginters, H.Pranevicius. The BALTPORTS-IT Project: Applications of IT-Solutions and Simulation in the Baltic Port Areas of the Newly Associated States. Challenges and Achievements in E-business and E-work, Praha, 2002, Part 1. pp.349-355.E.Ginters, L.Novitsky; Some aspects in Social Systems Simulation. Proceedings of the
47
International Conference “Modelling and Simulation of Business Systems”, Edited by H.Pranevicus, E.Zvadskas and B.Rapp, May 13-14, 2003, Vilnius, pp.177-179.S.Cakula, E.Ginters; Personības attīstība mūsdienu informatīvajā pasaulē. Jauno pētnieku III conference “Valsts un tiesību sistēmas pilnveidošanas problēmas eiropas integrācijas kontekstā”, ISBN 9984-9676-1-1, LZA Baltijas stratēģisko pētījumu centrs, 2003.gada 17.aprīlis, Rīga, 73-78.lpp.E.Dzelzitis, E.Ginters Tehnoloģisko procesu vadības komunikāciju apakšsistēmas. - Enerģija un Pasaule, 2002, Nr.3, lpp. 47-50.E.Ginters, L.Strujevichs Using of LISTechnology for business process analysis at transhipment company JSC Ventamonjaks, Proceedings of International Conference HMS 2003, ISBN 9984-32-547-4, Riga, September 8-20, 2003, pp.351-356E.Ginters, L.Krecere LOGIS Network for Knowledge Dissemination in Logistics Information Systems, HMS 2003, ISBN 9984-32-547-4, Riga, September 8-20, 2003, pp.251-255E. Blumel, L.Novitski, Y.Merkuryev and E.Ginters Simulation And IT-Solutions: Applications In The Baltic Port Areas Of The Newly Associated States. Port Technology International, Edition 16, ISSN 1358-1759, London, 2002.E.Bluemel, E.Ginters, A.Guasch, G.Neumann, L.Novitski and V.Paulauskas Competence Framework for Mobile On-site Accelerated Training in Logistics Information Systems – LOGIS MOBILE, HMS 2004 & AMS 2004, ISBN 85-89459-04-7, September 16-18, 2004, Rio de Janeiro, Brazil, pp.169-172.E.Bluemel, L.Novitsky, S.Vinichenko and E.Ginters Web-based and Mobile Solutions for Collaborative Work Environment with Logistics and Maritime Applications, HMS 2004 & AMS 2004, ISBN 85-89459-04-7, September 16-18, 2004, Rio de Janeiro, Brazil, pp.173-177.E.Ginters, Y.Merkuryev, L.Novitski, K.Amborski and L.Strujevichs ICTE Achievements for VET Methods Development, VIII International Conference “TransBaltica 2005”, ISBN 9984-9725-9-3, Riga, 2005, pp.287-291.E.Ginters, Y.Merkuryev, L.Novitski, K.Amborski and L.Strujevichs ICTE Achievements for VET Methods Development, VIII International Conference “IVETTA”, ISBN 9984-9820-0-9, Riga, 24-25 February 2005, Radisson SAS, pp.117-129.O.Balins, E.Ginters Simulation as a Cognitive Method in the Research of Social Systems, 6th International Conference on Baltic Studies in Europe, Annual Proceedings of Vidzeme University College “ICTE in Regional Development”, ISBN 9984-633-01-2, Valmiera, 17-19 June, 2005, pp.94-99.L.Novitsky, E.Bluemel and E.Ginters. eLOGMAR-M Project: Applications of the Advanced IT and Mobile Solutions in Transport Logistics, Proceedings of International Workshop “IST 6th Framework Programme – Great Opportunity for Cooperation and Collaboration”, ISBN 9984-32-178-9, Riga, April 6-7, 2005, pp.66-70.E.Ginters, A.Guasch, L.Novitsky and I.Trezina. e-Learning Methods Development for Training in Logistics Information Systems, Proceedings of International Workshop “IST 6th Framework Programme – Great Opportunity for Cooperation and Collaboration”, ISBN 9984-32-178-9, Riga, April 6-7, 2005, pp.77-83.Applications of Simulation and IT solutions in the Baltic Port Areas of the Associated Candidate Countries. Edited by E.Bluemel, J.Babot, L.Novickis, V.Bardachenko,
48
J.Grundspenkis, E.Ginters, Y.Merkuryev, G.Merkuryeva, F.Kamperman etc., ISBN 9984-30-057-9, Jumi Ltd, June 2003. - 317 P.
Cita informācija
Vispārējās aviācijas pilota licence LVA-070P PPL-SEVadītāja apliecība B
Dzīves un darba gājums
Personas dati:Vārds, uzvārds: Aleksandrs GlazsPersonas kods: 070439-10402Dzimšanas datums: 1939.gada 7. aprīlīDzimšanas vieta: Rīga, LatvijaPilsonība: Latvijas Republikas pilsonisDzīves vieta: Aglonas iela 4 – 60, Rīga, LV-1057Tālruņi: darbā - +371 7089542 mājās - +371 7254353 mob. - +371 29289793
Iegūtā izglītība:
1966.g. Rīgas Politehniskais institūts, Automātikas un skaitļošanas
tehnikas fakultāte, Diploms CN 470560.
Zinātniskie grādi :
Inženierzinātņu habilitētais doktors (Dr.habil.sc.ing., Diploms: B-Dh N
00065 1993.g. 19.februāra Rīgas Tehniskās universitātes Habilitācijas padomes
H-07 lēmums).
Tehnisko zinātņu doktors (Diploms: DT N 01577744 Augstākā atestācijas
komisija, 1992.g. 17.jūlijā). Disertācija "Lēmumu kārtulu parametriskā un
strukturālā adaptācija atpazīšanas uzdevumos" aiztāvēta 1992.g. 21.maijā
Maskavā, Krievijas Zinātņu Akadēmijas Skaitļošanas Centrā.
Tehnisko zinātņu kandidāts (Diploms: MTN N 075963 Augstākā
atestācijas komisija, 1971.g. 26.aprīlī Rīgas Politehniskā institūta padomes
lēmums).
49
Akadēmiskie nosaukumi:
Profesors (Diploms N 49, RTU Senāta lēmums, N 455, 2001.g. 29,
janvarī).
Profesors (Atestāts N 008, 1992.g. 23.aprīlī Latvijas tautsaimniecības
vadītāju un speciālistu valsts institūta padomes lēmums).
Docents (Atestāts DC N 015222 Augstākā atestācijas komisija, 1977.g.
5.oktobrī).
Nodarbošanās:
No 1999.g. Datorvadības, automātikas un datortehnikas institūta direktors
No 1997. g. RTU, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte:
- Lēmumu atbalsta sitēmu katedras profesors
- Datorvadības, automātikas un datortehnikas institūts, Attēlu apstrādes un datorgrafikas
profesora grupas profesors
1971.-1997.g. Latvijas tautsaimniecības vadītāju un speciālistu Valsts
institūts:
-Vec. pasniedzējs;
-docents
- profesors, katedras vadītājs
Valodas:
Latviešu, angļu, krievu
Zinātniskā darbība un publikācijas (pēc pēdējiem 6 gadiem):
Zinātniskie projekti:
o LZP projekta Nr.05.1642 vadītājs
o LZP projekta Nr.01.0854 vadītājs
o Project EU Tempus Project S_JEP_12402-97
Publikācijas:
Zinātnisko darbu kopējais skaits ir 101, tajā skaitā tādos žurnalos, kā
Докл. АН. СССР, Известия АН СССР, Техническая кибернетика, Computers
and Biomedical Research, Pattern Recognition and Image Analysis, utt., kā arī
monogrāfija: A.Glazs, "Lēmumu kārtulu parametriskā un strukturālā adaptācija
50
atpazīšanas uzdevumos" (10, 75 autorloksnes-Rīga, Zinātne, 1988).
o А. Глаз, Е. Рябова. О возможности применения генетических алгоритмов
для построения эффективных решающих правил в задачах распознaвания.
Автоматика и вычислительная техника, № 3, 2000, стр. 64 - 71.
o Glaz, Y. Shlamov. One approach for recognition reliability enhancement in
feed-forward neural network. Proceedings of Second International Conference
"Simulation, Gaming, Training and Business Process Reengineering in Operation",
September 2000, Riga Technical University, Riga, Latvia, 189 - 193.
o Aboltins, A. Glazs, A. Lubans. Improvement of the quality of the images at
radio-isotope scanning. Proceedings of International Conference "Biomedical
Engineering", October 2000, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania,
194 - 197.
o Glaz, Y. Dekhtyar, E. Zelenko. Correlation algorithm to find features of
exoemission images. Proceedings of International Conference "Biomedical
Engineering", October 2000, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania,
191 - 193.
o S. Kokins, A. Glaz. Improving the quality of images supplied by weak
emission feuxes. Proceedings of International Conference "Biomedical
Engineering", October 2000, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania,
198 - 201.
o A.Glazs, J.Šljamovs. Komiteju metožu pielietošana atpazāšanas kļudu
minimizēšanai tiešās izplatīšanas neironu tīklos. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija.
Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas. 1.sējums, Rīga, 2000, 44 – 50.
o S.Kokins, A.Glazs. Jauna metode attēlu kvalitātes uzlabošanai. RTU
Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas. 1.sējums,
Rīga, 2000, 38 – 43
o A.Glazs, A.Lubāns. Par vienu metodi radioizotopas scintigrafijas attēlu
iegūšana. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības
tehnoloģijas. 1.sējums, Rīga, 2000, 66 – 71
o Glaz, Y. Shlamov. Committee Methods Using for Recognition Reliability
Enhancement Feed-Forward Neural Network. Proceedings of 16-th International
Conference on Production Research, 2001, Prague, Pp. E3.5 1 - 6.
o А. Глаз, Ю. Шлямов, С. Ярцева. Применение нейронных сетей для
распознования лиц. Докл. 10 Всероссийской конференции "Математические
методы распознования образов (ММРО-10), Российск. Акад. Наук, Москва,
51
2001.
o A.Glazs, J.Šļamovs. Ansambļa vidējā lieluma algoritmu uzlabošana tiešas
izplatīšanas neironu tīklos. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne.
Datorvadības tehnoloģijas. 6.sējums, Rīga, 2001, 24 – 29..
o A.Glazs, A.Lubāns. Radioizotopās scintigrāfijas attēlu iegūšana, izmantojot
divu projekciju izejas attēlus. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne.
Datorvadības tehnoloģijas. 6.sējums, Rīga, 2001, 30 – 34.
o A.Glazs, A.Lubāns. Attēlu iegūto ar radioizotopa scintigrāfiju, korekcijas
matemātisko modeļu analīze. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne.
Datorvadības tehnoloģijas. 11.sējums, Rīga, 2002, 7 – 10.
o Lubans, A. Glaz. The processing of images at radioisotope scan. Proceedings of
the International Federation for Medical and Biological Engineering. 2-nd
European Medical and Biological Engineering Conference (EMBEC'02). Part 1,
December 2002, Vienna, Austria.
o A.Glazs, I.Kreics. Trīsdimensiju pārveidojumu pielietošana seju atpazīšanai.
RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas.
11.sējums, Rīga, 2002, 11 – 18
o S.Kalnakarkle, A.Glaz, E.Kadakovska, Z.Markovitch. Improving of chest X-
ray pictures to state typical Symptoms. Proceedings of International Conference
“Biomedical Engineering”. October, 2003, Kaunas University of Technology,
Kaunas, Lithuania, 202 – 205.
o A.Glaz, A.Lubans. Detection of organ’s location in scintigraphy’s images.
Proceedings of International Conference “Biomedical Engineering”. October,
2003, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, 206 – 209.
o A.Glazs, A.Lubāns. Interesējošo apgabalu izdalīšana radioizotopas
scintigrāfijas attēlos. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības
tehnoloģijas. 15.sējums. Rīga, 2003, 7 – 11.
o A.Glazs, Y. Kristofic. Objektu izsekošana robota sistēmām. RTU Zinātniskie
raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas. 15.sējums. Rīga, 2003, 12
– 18.
o S.Kalnakārkle, A.Glazs, E.Kadakovska, Z. Markovičs. Rentgenogrammu
kvalitātes uzlabošana raksturīgo simptomu konstatācijai. RTU Zinātniskie raksti.
5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas. 15.sējums. Rīga, 2003, 19 – 26.
o A.Glaz, Y. Kristofic. Colour-based object tracking for a robotic system using
CMUCAM. Proceedings of 11-th International Power Electronics and Motion
52
Control Conference. September, 2004, Riga, Latvia.
o A.Glazs, A.Lubāns. Apgabalu atrašana tomogrammās. RTU Zinātniskie raksti.
5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības tehnoloģijas. 19.sējums. Rīga, 2004, 7– 10.
o A.Glazs, A.Timuhins. Virsmas rekonstrukcija, izmantojot atstarotās gaismas
intensitāti. RTU Zinātniskie raksti. 5.sērija. Datorzinātne. Datorvadības
tehnoloģijas. 19.sējums. Rīga, 2004, 11 –17.
o A.Glaz, A.Lubans. Using of MDCT images for estimation of brain perfusion’s
parameters. Proceedings of International Conference “Biomedical Engineering”.
October, 2004, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, 101 – 104.
o Glazs, A. Timuhins. Seju 3D virsmas atjaunošana 2D attēlu bāzē. Докл. 12
Всероссийской конференции "Математические методы распознования
образов (ММРО-12), Российск. Акад. Наук, Москва, 2005, 69 - 72
o Glazs, A. Timuhins. Cilvēku seju 3D virsmas rekonstrukcija lietojot 2D attēlus.
RTU Zinātniskie raksti, 5. sērija. Datorzinātne, 24. sējums - Datorvadības
tehnoloģijas. Rīga, Latvija, 2005.,10-16.
o K. Krečetova, A. Glazs, A. Lubāns. Modificēts algoritms medicīnas attēlu
segmentācijai. RTU Zinātniskie raksti, 5. sērija. Datorzinātne, 24. sējums -
Datorvadības tehnoloģijas. Rīga, Latvija, 2005.,25-30
o A. Glazs, J. Petričenko. Robota darbība kritiskās situācijās. RTU Zinātniskie
raksti, 5. sērija. Datorzinātne, 24. sējums - Datorvadības tehnoloģijas. Rīga,
Latvija, 2005.,17-24.
o K. Krečetova, A. Glaz, A. Lubans. A modified algorithm for medical image
segmentation Proceedings of International Conference "Biomedical Engineering",
october, 2005, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, 256 - 260.
o A.Glazs, A.Timuhins. Neironu tīīklu apmacība ģeometrisko objektu atpazīšanai
vituāla vidē. RTU Zinātniskie raksti, 5.sērija. Datorzinātne, 24. sējums -
Datorvadības tehnoloģijas. Rīga, Latvija, 2006.,10-15.
o A.Glazs, S.Veselovs. Genētiskais algoritms un nejaušas meklēšanas algoritms
optimizācijas uzdevumos. RTU Zinātniskie raksti, 5.sērija. Datorzinātne, 24.
sējums - Datorvadības tehnoloģijas. Rīga, Latvija, 2006.,16-19.
o A.Glazs, V.Smoļaninovs. Attēlu uzlabošana kriminālistikā, RTU Zinātniskie
raksti, 5.sērija. Datorzinātne, 24. sējums - Datorvadības tehnoloģijas. Rīga, Latvija,
2006.,20-23.
o M.Alekseičevs, A.Glazs, T.Pudža. komiteju metodes atpazīstošas neironu
tīklos. RTU Zinātniskie raksti, 5.sērija. Datorzinātne, 24. sējums - Datorvadības
53
tehnoloģijas. Rīga, Latvija, 2006.,24-29.
Pedagoģiskā darbība:
Studiju priekšmeti:
Datorgrafikas un attēlu apstrādes pamati
Datoru grafikas, tēlu atpazīšanas un attēlu apstrādes metodes
Scēnu analīze
Datorredze
Modernas metodes datorgrafikā, attēlu apstrādē un scēnu analīzē
Skaitļošanas metodes zinātniskos pētījumos
Tēlu atpazīšana un attēlu apstrādāšana
Sagatavotie mācību līdzekļi: Mācību lidzekļu kopējais skaits ir 13, tajā skaitā:
A.Glazs Grafisko primitīvu veidošanas algoritmi. RTU, DITF, DAD
institūts, Rīga, 2004.
A.Glazs Tēlu atpazīšanas un attēlu apstrādes algoritmi un metodes. RTU,
DITF, DAD institūts, Rīga, 1997.
Organizatoriskā darbība:
Baltijas informatizācijas akadēmijas īstenais loceklis
Pattern Recognition Society (USA) loceklis no 1997 g.
LANO loceklis
Latvijas Augstskolu Profesora Asociācijas loceklis
RTU Senāta loceklis
DITF Domes loceklis
Promocijas padomes "RTU P-07" loceklis
Informācijas tehnoloģijas nozares Profesoru padomes loceklis
RTU Zinātnisko rakstu 5.sērijas "Datorzinātne" tematiskā izlaiduma
"Datorvadības tehnoloģijas" redkolēģijas loceklis
Latvijas Zinātnieku savienības biedrs
Atzinības:
2000.g. un 2001.g. atzinību raksti no A/S "DATI" un Latvijas izglītības
54
fonda par augstas kvalifikācijas speciālistu sagatavošanu.
1983.g. Latvijas PSR augstskolu zinātnisko darbu 5.Republikānskā izstadē
par eksponātu "Sadalošo likumu parametriskā un strukturālā adaptācija pazīšanas
uzdevumos" piešķirts Latvijas PSR Augstākās un vidējās speciālas izglītības
ministrijas III pakāpes diploms.
Curriculum Vitae
Jānis Grabis (1974)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
Rīgas Tehniskā universitāte, asociētais profesorsDarba vieta un ieņemamais amats
7089594, [email protected]ācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks
Specialitāte Kvalifikācija
Rīgas Tehniskā universitāte
1997-2001 Informācijas Tehnoloģija
Inženierzinātņu doktors
Rīgas Tehniskā universitāte
1995-1997 Informācijas Tehnoloģija
Inženierzinātņu maģistrs
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
2003-2004 Rīgas Tehniskā universitāte Docents2001-2003 Mičiganas Universitāte Dībornā Zinātniskais līdzstrādnieks1997-1998 Latvijas Centrālā statiskas pārvalde Programmētājs
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Informācijas tehnoloģijas projektu vadībaVadības informācijas sistēmas un tīkliUzņēmuma lietojumprogrammatūras integrācijaInformācijas tehnoloģija
55
Zinātniskās darbības virzieni
COTS sistēmas Uzņēmumu integrācija, lietojumprogrammatūras integrācijaIntegrētu lēmumpieņemšanas sistēmu izstrādePiegādes ķēdes
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Finansētājs Projekts Amats
2005- 2007 Latvijas Zinātnes padome
Sistēmu modelēšanas līdzekļu izmantošana analītisku modeļu automatizētai ģenerēšanai
Projekta vadītājs
2006 LR IZM, RTU Globālās pozicionēšanas tehnoloģiju integrācija uzņēmuma informācijas sistēmā un izmantošana Latvijas transporta plānošanas problēmu risināšanā
Projekta vadītājs
2005-2008 Eiropas Sociālais fonds
RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un integrācija Eiropas izglītības telpā
Saturiskais vadītājs
2004 LR Labklājības ministrija
Tehniskās specifikācijas izstrāde Eiropas Kopienas iniciatīvas EQUAL vadības informācijas sistēmai
Projekta vadītājs un izpildītājs
2001.-2002 SAP America University Alliance
Algorithmic modeling for improved logistics in reconfigurable supply chain
Projekta līdzstrādnieks
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
Latvijas Simulācijas un modelēšanas biedrības biedrs
Profesionālās aktivitātes
56
Programmas komitejas loceklis, The 2003 International Business Information Management Conference, Cairo, Egypt, December 16 – 18, 2003Organizācijas komitejas loceklis, The 16th Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), Riga, June 7-11, 2004Asociētais viesredaktors žurnala International Journal of Manufacturing Technology and Management (Wiley) tematiskajam numuram „Reconfigurable manufacturing systems: Concepts, technologies and applications”Asociētais viesredaktors žurnāla OMEGA (Elsevier) tematiskajam numuram „Role of flexibility in supply chain design and modeling”
Goda nosaukumi, apbalvojumi, īpaši nopelni
Maģistra diploms ar izcilību, 1997SWH IZK fonda stipendiāts (1996-1997)ESF doktorantūras atbalsta projekta stipendiāts (2005-2006)
Zinātniskās publikācijas
Grabis, J., Vulfs, G.(2003), Simulation and knowledge based scheduling of manufacturing operations, Proceedings of the 7th International Workshop on Harbour, Maritime & Multimodal Logistics Modelling and Simulation, September 18-20, Riga, Latvia, 177-182.Merkuryev, Y., Petuhova, J., Grabis, J. (2003), Analysis of dynamic properties of an inventory system with service-sensitive demand using simulation, Proceedings of the 18th European Simulation Symposium, ESS2003, October 26-29, Delft, The Netherlands, 509-514.Chandra,C., Grabis, J. (2004), Supply chain configuration using simulation based optimization, Proceedings of IERC'04, May 15-19, Houston, Texas, USA (6 pages).Chandra, C., Grabis, J. (2004), Managing logistics for mass customization: The new production frontier, in Mass Customization: Supply Chain Approach, Chandra, C. and Kamrani, A. (eds.), Kluwer Academic: New York, 3-19.Chanda, C., Grabis, J. (2004), Categorization of mass customization research, in Mass Customization: Supply Chain Approach, Chandra, C. and Kamrani, A. (eds.), Kluwer Academic: New York, 21-59.Chanda, C., Grabis, J. (2004), Mass customization: Framework and methodologies, in Mass Customization: Supply Chain Approach, Chandra, C. and Kamrani, A. (eds.), Kluwer Academic: New York, 63-88.Chanda, C., Grabis, J. (2004), Logistics and supply chain management for mass customization, in Mass Customization: Supply Chain Approach, Chandra, C. and Kamrani, A. (eds.), Kluwer Academic: New York, 89-119.Merkuryev, Y., Petuhova, J., Grabis, J. (2004), Managing Service-Sensitive Demand Through Simulation, in Supply Chain Optimization: product/process design, facility location and flow control, Dolgui, A. et al. (eds.), Kluwer Academic Publishers, 41-55.Chandra, C., Grabis, J. (2004), Managing logistics for mass customization: the new production frontier, World Automation Congress, Ninth International Symposium on Manufacturing with Applications, Seville, Spain, June 28-July
57
1, 2004 (7 pages).Grabis, J., Persson, A., Stirna, J. (eds.) (2004), Knowledge and Model Driven Information Systems Engineering for Networked Organisations: CAISE’04 Forum Proceedings, The 16th Conference on Advanced Information Systems Engineering, Riga, Latvia, 7 – 11 June, 2004. Chandra, C., Everson, M., Grabis, J. (2005), Evaluation of enterprise-level benefits of flexibility, OMEGA, 33, 1, 17-31.Chandra, C., Grabis, J. (2005), Application of multiple-steps forecasts to restrain the bullwhip effect, European Journal of Operational Research 166, 2, 337-350.Grabis, J. (2005), Defining mathematical programming models using UML, Proceedings of 7th International Conference on the Modern Information Technology in the Innovation Processes of the Industrial Enterprise, Genoa, Italy, September 8-9, 51-58.Chandra, C., Grabis, J. (2005), Multi-objective supplier selection using simulated cost estimates, Proceedings of European Modeling and Simulation Symposium, EMSS’2005, 20-22. oktobris, Marseļa, Francija, 143-150Chandra, C., Grabis, J. (2006), Object-oriented modeling of supply chain configuration problem, Proceedings of IERC’06, 20.-24. maijs, Orlando, ASVGrabis, J., Kampars, J., Bonders, M. (2006), A Methodology for Integration of Spatial Data in Enterprise Applications, Proceedings of the 7th International Business Information Management Association Conference, 7.-9. decembris, Breša, Itālija,169-175Chandra C., Grabis, J. (2006), Object-oriented approach to implementation of supply chain optimization and simulation models, Proceedings of European Modeling and Simulation Conference, 4-6. oktobris, Barselona, Spānija, 297-305
CURRICULUM VITAE
Profesors Jānis Grundspeņķis
1) PERSONAS DATI
Dzimšanas gads un datums: 1942. gada 19. jūnijsPersonas kods: 190642-10542Pašreizējā darba vieta: Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Sistēmu teorijas un projektēšanas katedra. E-pasts: [email protected]
2) DARBA STĀŽS: Kopējais darba stāžs 41 gads. Darba stāžs RTU - 41 gads.AMATI UN DARBA VIETAS:Inženieris RTU Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes Elektromodelēšanas problēmu laboratorijā 1963 - 1968.Aspirants Rīgas Politehniskajā institūtā (tagad Rīgas Tehniskā universitāte) 1968 - 1971.Asistents un lektors RTU Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes Automatizēto vadības sistēmu katedrā 1972 - 1979.
58
Docents RTU Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes Automatizēto vadības sistēmu katedrā 1979 - 1994.Profesors Rīgas Tehniskajā universitātē no 1994. gada.Katedras vadītājs (RTU Automatizēto vadības sistēmu katedra 1980 - 1992).Katedras vadītājs (RTU Sistēmu teorijas un projektēšanas katedra, no 1994. gada, pēc tam Sistēmu teorijas profesora grupas vadītājs, bet kopš 2004. gada katedras vadītājs).Direktors (RTU Lietišķo datorsistēmu institūts, no 1994. gada).Dekāns (RTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, no 1994. gada).
3) IZGLĪTĪBA: 1) vidējā - Rīgas 28. vidusskola (1949 - 1960).2) augstākā - Rīgas Politehniskais institūts (tagad Rīgas Tehniskā universitāte) inženieris-elektriķis automātikā un telemehānikā (Rīgas Tehniskās universitātes Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte 1960 - 1965, diploms C No. 470004, izdots 1965. gada 25. decembrī), tehnisko zinātņu kandidāts (Rīgas Tehniskās universitātes aspirantūra 1968 - 1972, diploms MKD No. 017847, izdots 1972. gada 25. decembrī), inženierzinātņu doktors (Rīgas Tehniskā universitāte 1992, diploms B-D No. 000198, izdots 1992. gada 14. septembrī), inženierzinātņu habilitētais doktors (Rīgas Tehniskā universitāte 1993, habilitācijas padome H-07, diploms B-Dh 000078, izdots 1993. gada 22. decembrī), Rīgas Tehniskā universitātes profesors (diploms Nr. 50, izdots 2001. gada 29. janvārī).ZINĀTNISKAIS GRĀDS: inženierzinātņu habilitētais doktors (Dr. habil. sc. ing.).1998. gadā tiku ievēlēts par Latvijas Zinātņu Akadēmijas korespondētājlocekli (diploms K-192, izdots 1998. gada 27. novembrī), bet 2003. gadā esmu ievēlēts par LZA īsteno locekli (diploms Nr. A-152, izdots 2003. gada 20. novembrī).
4) PEDAGOĢISKAIS DARBSIEPRIEKŠĒJOS GADOS LASĪTIE LEKCIJU KURSI:Automātikas elementi (1972-1973), Tehniskā diagnostika (1973-1974), Sistēmu teorija (1976-1985), Tēlu atpazīšana (1976-1982), Sistēmu analīze (1976-1979), Hierarhisku sistēmu teorija (1976-1979), Kibernētikas matemātiskie pamati (1974-1980), Automatizētās projektēšanas matemātiskie modeļi (1986-1990), Sistēmu modelēšana (1974-1993), Ekspertu sistēmas biznesā (1995), Discrete structures for computer science (1995, 1998, 2001, 2002-2004).
PAŠLAIK LASĪTIE LEKCIJU KURSI:Bakalauru studijas: "Diskrētās struktūras datorzinātnēs", "Sistēmu teorijas metodes", "Mākslīgā intelekta pamati", "Ievads mākslīgajā intelektā", "Zināšanu atspoguļošana un apstrāde".Inženieru studijas: "Intelektuālu sistēmu projektēšanas metodes".Maģistru studijas: "Mākslīgais intelekts" (RTU un LU maģistrantiem), "Sistēmu un procesu teorija".Doktorantūra: "Struktūrmodelēšana", "Modernās metodes datorsistēmu projektēšanā", "Izkliedētas intelektuālas sistēmas".Ārzemju studentiem : "Discrete structures for computer science", "Methods of system theory", "Fundamentals of artificial intelligence", "Systems and process theory", "Artificial intelligence".BALTECH studentiem: "Applied artificial intelligence in industry".
Bez tam vadu maģistrantu zinātniskos seminārus: "Datorsistēmu projektēšanas zinātniskais seminārs" un "Datorsistēmu projektēšanas metožu zinātniskais seminārs".
59
Esmu piedalījies gandrīz visu studiju programmu datorzinātnē un informācijas tehnoloģijā akreditācijas komisijās Latvijā un Igaunijā.
5) ZINĀTNISKĀ DARBĪBAEsmu vadījis 7 pētniecisko projektu izstrādāšanu līgumdarbu tēmu ietvaros, kuru tematika saistīta ar sistēmu modelēšanu projektēšanas un diagnostikas mērķiem, un informācijas sistēmu izstrādāšanu. Zinātniskās darbības rezultātā ir izstrādāta sarežģītu tehnisku sistēmu struktūrmodelēšanas metodoloģija nepilnīgas informācijas apstākļos. Radīti programmprodukti struktūrmodeļu sintēzei un analīzei, kas integrēti automatizētās struktūrmodelēšanas sistēmas ASMOS sastāvā. No 1990. gada esmu bijis 4 zinātnisko grantu vadītājs, kuru tematika saistīta ar intelektuālu sistēmu izstrādāšanas teorētiskajiem aspektiem: 1) zinātniskais grants 90.136 " Ekspertu sistēmu izstrādāšana tehnisku objektu projektēšanas sākuma stadiju nodrošināšanai" (1991.-1993.g.); zinātniskais grants 93.586 "Intelektuāla sistēma strukturizētas sistēmu analīzes metožu un līdzekļu izveidošanai " (1994.-1996.g.); zinātniskais grants 96.0489 "Intelektuāla daudzlīmeņu meta-modeļu apstrādes sistēma struktūrmodelēšanas metožu un līdzekļu konstruēšanai" (1997.-2000); zinātniskais grants 01.0845 “Intelektuālu aģentu kooperatīva darba modelēšana zināšanu pārvaldības un procesu reversās inženierijas mērķiem organizācijās”. Pašlaik vadu zinātnisko grantu 05.1644 "Intelektuālu aģentu un zināšanu pārvaldības tehniku integrēšana apmācības procesu intelektuālam atbalstam izpildi". Šī projekta mērķis ir izstrādāt jaunas intelektuālu aģentu kooperatīva darba modelēšanas metodes un līdzekļus. Mērķa sasniegšanai ir jāatrisina šādi uzdevumi: jāizanalizē organizāciju zināšanu tipi un avoti, tie jāsistematizē un jāapraksta; jāizstrādā metodes sadalītu zināšanu modelēšanai; jāizstrādā zināšanu pārvaldības konceptuālais modelis un organizācijas atmiņas daudzlīmeņu, zināšanās sakņots modelis; jāizstrādā intelektuālu aģentu kooperatīva darba modelēšanas metodes un līdzekļi. Esmu bijis 2 starptautisku projektu koordinators Latvijā: ERASMUS CDA-2 MOCURIS - Modern Curriculum in Information Systems at Master Level un ERASMUS ECET - European Computer Education and Training Thematic Network. Pašlaik koordinēju ERASMUS projektu 114046-CP-1-2004-1-BG-ERASMUS-TN Doctoral Education in Computing, un piedalos ES LEONARDO DA VINČI programmas projekta LV/04/B/F/PP-172.000 SocSimNet, un 6. ietvarprogrammas projekta eLOGMAR-M "Web-based and Mobile Solutions for Collaborative Work Environment with Logistics and Maritime Applications" izpildē.
Esmu bijis vairāku doktora (tehnisko zinātņu kandidāta) disertāciju zinātniskais vadītājs, trīs no tām ir sekmīgi aizstāvētas J. Tenteris (1986.g.), V. Zūlis (1988. g.) un M. Kirikova (1993.g.). Pašlaik manā vadībā doktorantūrā mācās 4 doktoranti. Esmu 152 zinātnisku publikāciju autors, ar referātiem esmu uzstājies pāri par 30 starptautiskās zinātniskās konferencēs. Esmu žurnāla "Automātika un datortehnika" (Автоматика и вычислительная техника) un Latvijas Universitātes rakstu “Datorzinātne un informācijas tehnoloģijas” redkolēģiju loceklis, kā arī RTU zinātnisko rakstu 5. sērijas Datorzinātne. Lietišķās datorsistēmas (iznāk kopš 2000. gada) galvenais redaktors.
ZINĀTNISKĀS INTERESES:Sarežģītu tehnisku sistēmu struktūras modeļu sintēzes un analīzes problēmas projektēšanas sākumstadiju un tehniskās diagnostikas uzdevumu risināšanai. Intelektuālas sistēmas un rīki sarežģītu sistēmu struktūras izstrādāšanai, hibrīdas metodes zināšanu iegūšanai un reprezentēšanai, zināšanu bāzes konstruēšanas automatizācija, modeļos sakņota spriešana, izkliedētas daudzaģentu kooperatīva darba intelektuālas sistēmas, mākslīgā intelekta un zināšanu pārvaldības tehnoloģiju integrācija intelektuālu apmācības sistēmu izstrādei.
60
6) ZINĀTNISKĀS PUBLIKĀCIJASKopējais skaits: 152GALVENIE ZINĀTNISKIE DARBI:
1. J. Grundspenkis. The Synthesis and Analysis of Structure in Computer Aided Design. Computer Applications in Production and Engineering. E.A. Warman (ed.), North-Holland, Amsterdam, 1983, pp. 301-316.2. Grundspenkis J. Systematic Development of Technical System Models. Advances in Modelling & Analysis, C, AMSE Press, Vol. 38, N 4, 1993, pp. 1-13.3. J. Grundspenkis. Automation of Knowledge Base Development Using Model Supported Knowledge Acquisition. Proceedings of the 2nd International Baltic Workshop on Databases and Information Systems, Tallinn, Estonia, June 12-14, 1996, vol. 1, pp. 224-233.4. Grundspenkis J. Reasoning Supported by Structural Modelling. Lecture Notes of the Nordic-Baltic Summer School "Intelligent Design, Intelligent Manufacturing and Intelligent Management", Jurmala, Latvia, June 8-13, 1998. K. Wang and H. Pranevicius (Eds.), Kaunas University of Technology Press, Kaunas, Lithuania.5. Kirikova M. and Grundspenkis J. Using Knowledge Distribution in Requirements Engineering. Knowledge Based Systems. Techniques and Applications, vol. 1. (Ed.: C.T. Leondes), Academic Press, San Diego, USA, 2000, pp. 149-184.
6. Grundspenkis J. Development of Hybrid Intelligent Systems: Integration of Structural Modelling, Intelligent Agent and Knowledge Management Techniques. In: Scientific Proceedings of Riga Technical University, 5th series, Computer Science, Applied Computer Systems, Vol. 17, Riga, RTU, 2003, pp. 7-30.7. Grundspenkis J. and Kirikova M. Impact of the Intelligent Agent Paradigm on Knowledge management. In: Intelligent Knowledge-Based Systems (C.T. Leondes, Ed.), Vol.1, Kluwer Academic Press, NY, 2004, pp. 164-206.
7) KVALIFIKĀCIJAS CELŠANA1) TEMPUS mobīlais grants - viesošanās Demontforas universitātē (7.04.94 - 5.05.94) ar mērķi savākt un apkopot informāciju par apmācības organizāciju un metodisko nodrošinājumu datorzinātņu profila studentiem.2) viesošanās Stokholmas universitātē (30.05.94 - 1.06.94) ar mērķi izstrādāt doktorantu apmācības programmu.3) 1995. gadā beidzu Rīgas Informācijas Tehnoloģijas institūta (RITI) viena mēneša kursu "GRADE tehnoloģija) 52 stundu apjomā.4) TEMPUS mobīlais grants - viesošanās Stokholmas universitātē un Karaliskajā Tehnoloģijas institūtā (26.04.96 - 6.06.96) ar mērķi sagatavot mācību materiālus lekciju kursiem.5) TEMPUS projekta ietvaros viesošanās Gentes universitātē (Beļģija) un Karlsrues universitātē (Vācija) 1998. gadā no 15.03 līdz 4.04 un 1999. gadā no 18.04 līdz 3.05 ar mērķi pilnveidot lekciju kursu "Sistēmu un procesu teorija".6) ES PHARE programmas "Profesionālā izglītība 200" ietvaros viesošanās Rietumflandrijas profesionālajā augstskolā Kotreikā, Beļģijā, lai iepazītos ar mācību procesa organizāciju un saturu profesionālās izglītības programmā "Multimediju tehnoloģijas". Vizītes rezultāti ir izmantoti pirmā līmeņa augstākās profesionālās studiju programmas izstrādē programmētāja un datorsistēmu un tīklu administratora kvalifikāciju iegūšanai.
8) SABIEDRISKĀS AKTIVITĀTESEsmu Latvijas Zinātnes Padomes ekspertu komisijas informātikā priekšsēdētājs un apvienotās ekspertu komisijas (informātika un inženierzinātnes) priekšsēdētājs, nacionālās programmas "Informātika" koordinācijas padomes loceklis, promociju padomes P-07 priekšsēdētājs
61
zinātnisko grādu informātikā un datortehnoloģijās piešķiršanai, Rīgas informācijas tehnoloģijas institūta (RITI) Domes loceklis, RTU Senāta loceklis, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Domes priekšsēdētājs un Lietišķo datorsistēmu institūta Padomes priekšsēdētājs.Esmu Latvijas Zinātnieku savienības un Latvijas Augstskolu profesoru apvienības biedrs. Esmu Latvijas Automātikas nacionālās organizācijas (LANO) Domes loceklis (no LANO dibināšanas brīža 1993. gadā biju tās viceprezidents, bet no 1996. -1999. gadam - prezidents), Latvijas Modelēšanas un imitācijas biedrības Domes loceklis, Baltijas valstu operāciju pētīšanas savienības (BaltORS) Domes loceklis un CONSA (Competence Network for Simulation Applications) Padomes loceklis. Esmu Latvijas Datortehnikas ražotāju asociācijas biedrs.Esmu vairāku starptautisku organizāciju asociētais biedrs: IEEE (The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.), ACM (Association for Computing Machinery), IFAC (International Federation of Automatic Control), SCSI (The Society for Computer Simulation International), EUNIS (European University Information Systems Organisation) un ECCAI (European Co-ordinating Committee of Artificial Intelligence).Esmu bijis vairāku starptautisku semināru par informācijas sistēmu izstrādāšanu programmu un organizācijas komiteju loceklis: 1) International Baltic Workshop on Data Bases and Information Systems - 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2004; 2) Advances in Data Bases and Information Systems - ADBIS'95, ADBIS'96, ADBIS'97, ADBIS'98, ADBIS'99; ADBIS’00; ADBIS'03; 3) The 12th,13th, 15th, and 16th Conferences on Advanced Information Systems Engineering - CAiSE*00 CAiSE*01, CAiSE*04 and CaiSE*05; 4) Information Systems Development (ISD 2002, 2003 2004, 2005); 5) 2. Pasaules latviešu zinātnieku kongress (2001. g.); 6) The 7th International Workshop on Harbour, Maritime & Multimodal Logistics Modelling and Simulation 2003, International Conference on Computer Systems and Technology (CompSysTech'2003, 2004, 2005), International Conference on Modelling and Simulation of Business Systems, 2003, un citas.Esmu organizējis vasaras skolu doktorantūras studentiem: Nordic Baltic Summer School '98, Jūrmala 1998. gada 8.-13. jūnijā. 2002. gadā biju organizācijas komitejas priekšsēdētājs 11. starptautiskajai konferencei Information Systems Development, kas notika Rīgā. Biju starptautiskās konferences CAiSE*04, kas notika Rīgā, 2004. gada 7.-11. jūnijā, organizācijas komitejas priekšsēdētājs un starptautiskās konferences 11th International Power Electronics and Motion Control Conference, 2004 Baltijas valstu organizācijas komitejas loceklis.Esmu bijis 2 grāmatu redaktors:1. Applied Computational Intelligence to Engineering and Business (Editors: K. Wang, J. Grundspenkis and A. Yerofeyev). Izdevniecība RTU, Rīga, 2001.2. Information Systems Development. Advances in Methodologies, Components, and Management. (Editors: M. Kirikova, J. Grundspenkis, W. Wojtkowski, W.G. Wojtkowski, S. Wrycza, J. Zupancic). Kluwer Academic/Plenum Publishers, New York, 2002.
10) VAĻASPRIEKSTeniss, kalnu slēpošana, tradicionālā džeza mūzika.
LIETIŠĶĀ BIOGRĀFIJA (CV)
Ilmārs IltiņšVārds Uzvārds
Talsu rajons, Vandzenes pagasts 1953Dzimšanas vieta Dzimšanas gads
62
RTU, docentsDarba vieta un ieņemamais amats
Darba vietas adrese:Meža iela ¼, Rīga
Tālruņa Nr.
7089528, 29239517
Fakss: 7089694E-pasts: [email protected]
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Studijas RPI Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātēAspirantūra RPI Siltumenerģētikas katedrā
1971. – 1976.
1979. – 1982.
Pielietojumu matemātika
Siltumtehnikas teorētiskie pamati
Inženieris matemātiķi
s
Zinātniskā kvalifikācija
Zinātniskā padome, iestāde, valsts
Gads Specialitāte Zinātniskais grāds
Diploma Nr.
Lietuvas ZA Enerģētikas fizikāli - tehnisko problēmu institūta Specializētā padome K011.04.01Rīgas Tehniskās universitātes Promocijas padome P-03
1985.
1993.
Siltumtehnikas teorētiskie pamati
Tehnisko zinātņu kandidātsInž. zinātņu doktors (Dr. sc. Ing)
TH Nr. 087294
B-D Nr. 000718
Darba pieredze
2000.- docents RTU Inženiermatemātikas katedrā1995. – 2000. docents RTU Operāciju pētīšanas katedrā1987. – 1995. vecākais pasniedzējs RTU Lietišķās matemātikas katedrā1986. – 1987. vecākais zinātniskais līdzstrādnieks RTU Skaitļošanas tehnikas katedrā1984. – 1986. jaunākais zinātniskais līdzstrādnieks RTU Siltumenerģētikas katedrā1982. – 1984. inženieris – konstruktors. Specializētais sintētiskās izolācijas konstruēšanas birojs1978. – 1979. inženieris – matemātiķis. Valsts Standartizācijas zinātniski pētnieciskais institūts1976. – 1978. inženieris - matemātiķis . Lauksaimniecības ministrija.
Zinātniskās darbības virzieni, projekti, granti
Piedalīšanās grantos:
63
1. Grants Nr. 01.0850 ” Informācijas apstrādes asociatīvie modeļi un algoritmi identifikācijas un vadības uzdevumos”2. Grants Nr. 96.0527 ” Sildīšanas un dzesēšanas ciklu optimizācija ”.3. Grants Nr. 01.0643 ” Elektroizolācijas novecošanās modelēšana ”.
Piedalīšanās ESF projektos:1. ESF projekts. ”Vispārīgo dabas zinātņu multimediju mācību materiālu izstrāde tehnisko augstskolu inženierzinātņu studentiem”. Termiņš 1.10.2005–30.09.2008. Līgums Nr.2005/0127/VPDI/ESF/PIAA/04/APK/3.2.3.2./0021/0007. 2. ESF projekts. ”Datoru matemātisko sistēmu ieviešana mācību procesā augstskolā”. Līgums Nr. 2006/0254/VPD1/ESF/PIAA/06/APK/3.2.3.2/0093/0063.3. ESF projekts. ”RTU inženierzinātņu studiju programmu un pētniecības kvalitātes un pieejamības uzlabošana ar moderniem IKT risinājumiem”. Līgums Nr. VPD1/ESF/PIAA/06/APK/3.2.3.2./0061/0007.
Uzstāšanās konferencēs (pēdējo trīs gadu laikā)
Zinātniskās konferencēs:1. I. Iltiņš. Ā. Temkina mainīgo atdalīšanas metode. Rīgas Tehniskās Universitātes 46. starptautiskā zinātniskā konference, 2005. gada 13. – 15. oktobris, lpp. 27.2. Ā Temkins, J. Gerhards, I. Iltiņš. Kabeļa izolācijas temperatūras lauks. Rīgas Tehniskās Universitātes 46. starptautiskā zinātniskā konference, 2005. gada 13. – 15. oktobris, lpp. 43.3. M. Iltina, I. Iltins, A. Kolyshkin, I. Volodko. Transient Method for Leak and partial Blockage detection in pipelines. Third International Conference of Applied Mathematics. Plovdiv, Bulgaria, August 12 – 18, 2006, p. 126.4. I. Iltiņš, M. Iltiņa. Difūzijas vienādojuma ar vienkāršāko nelinearitāti analītisks risinājums. Rīgas Tehniskās Universitātes 47. starptautiskā zinātniskā konference, 2006. gada 12. – 14. oktobris, lpp. 30.
Metodiskās konferencēs:1. I. Volodko, M. Iltina, I. Iltins, V. Gosteine. Blackboard Learning System Application for Teaching Mathematics. 35th International IGIP Symposium in cooperation with IEEE/ASEE/SEFI, 2006 – 09 – 18, Tallin, Estonia, p. 76.
Studiju kursi (studiju priekšmeti)
1. Matemātika ( pamatkurss).2. Matemātikas papildnodaļas.3. Skaitliskās metodes.4. Nelineārā optimizācija ( līdz 2002. gadam).5. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika (neklātienei).
Publikāciju skaits : 27
Nozīmīgākās publikācijas
1. Iltins I., Iltina M. Calculating Dependence of Diffusion Coefficient on Concentration following Concentration Measurements in Initial Process Stage. Scietific Proceedings of Riga Technical University. Series – Computer Science. Sērija 5, Sējums 29 (48), Rīga, RTU, 2006, p. 111. – 115.
64
2. M. Iltina, I. Iltins, A. Kolyshkin, I. Volodko. Transient Method for Leak and partial Blockage detection in pipelines. Third International Conference of Applied Mathematics. Plovdiv, Bulgaria, August 12 – 18, 2006, p. 126.3. I. Iltiņš, M. Iltiņa. Difūzijas vienādojuma ar vienkāršāko nelinearitāti analītisks risinājums. Rīgas Tehniskās Universitātes 47. starptautiskā zinātniskā konference, 2006, lpp. 30.4. Temkin A., Gerhards J., Iltins I. The Temperature Field of Cable Insulation. Scietific Proceedings of Riga Technical University. Series – Enerģētika un elektrotehnika. Sērija 4, Sējums 14, R., RTU, 2005, p. 94-99.5. M. Iltiņa, I. Iltiņš. Skaitliskās metodes. Rīga, RTU, 2002, 95 lpp. (Atkārtots izdevums 2005. gadā).
Tālākizglītība un profesionālā pilnveide (pēdējo trīs gadu laikā)
Kursi ”Virtuālās studiju vides Blackboard izmantošana”. RTU Tālmācības centrs, 2004. gada jūnijs.
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās biedrībās, dažādos vēlētos amatos
1. Žurnāla Scientific Proceedings of Riga Technical University. Series – Computer Science redkolēģijas loceklis.2. RTU akadēmiskās sapulces loceklis.
CURRICULUM VITAE
Vārds, uzvārds: AINIS KĀRKLIŅŠ
Adrese: Kurzemes prosp. 12, dz. 7, LV-1067 Rīga. Tālr.:741o657; 29484887.
Dzimšanas datums: 1937.gada 17. februāris.Dzimšanas vieta: Kuldīgas rajons, Latvija.Tautība: latvietis.Ģimenes stāvoklis: precējies.
Izglītība: 1992.g. inženierzinātņu doktora zinātniskais grāds; 1979.g. tehnisko zinātņu kandidāta grāds; 1971.-1974.g. Rīgas Politehniskā institūta aspirantūra; 1956.- 1961.g. studijas Latvijas Valsts universitātē un Rīgas Politehniskajā institūtā; 1952.- 1956.g. mācības Rīgas Industriālajā politehnikumā.Valodas: latviešu (dzimtā), krievu (labi), vācu (ar vārdnīcu).
Darba pieredze: No 1995.g.RTU studiju daļas pirmsstudiju nodaļas vadītājs; No 1995.g. docents RTU Ražošanas automatizācijas profesora grupā (savienojamā darbā); 1984.-1994.g. docents, katedras vadītājs Ražošanas procesu mehanizācijas un automatizācijas katedrā; 1961.-1965.g. un 1974.-1984.g. asistents, vec. pasniedzējs Ražošanas procesu mehanizācijas un automatizācijas katedrā; 1965.- 1971.g. vec. inženieris, laboratorijas vadītājs Rīgas Politehniskā institūta Mašīnu un automātu teorijas problēmu laboratorijā.
65
Cita pieredze: 1980.- 1984.g. dekāna vietnieks Rīgas Politehniskā institūta Aparātu būvniecības un automatizācijas fakultātē; 1984.- 1994.g.metodiskā un zinātniskā darba koordinators sadarbības Programmā „Pārstrādes tehnika” ar Drēzdenes TU; 1986.g. kvalifikācijas celšanas kursi par automatizēto projektēšanu Ļeņingradas Mehānikas institūtā; 1988.g-1990.g. Rīgas Politehniskā institūta metodiskās komisijas prakses sekcijas vadītājs; No 1986.g. ārštata konsultanta darbs Latvijas iepakojuma asociācijā.
Publikācijas: 27 zinātniskās publikācijas un 4 izgudrojumi mašīnu mehānismu un mašīnu dinamikas jomā; 21 metodiska rakstura darbs ražošanas automatizācijas un mašīnu projektēšanas jomā.
Īpaši nopelni: RTU Goda darbinieks
Curriculum Vitae
Vārds VITAUTS
Uzvārds KLIMAVIČIUSDzimšanas datums,vieta
1943.g. 8.jūlijs, Tukums
Dzīves vieta Kurzemes prospekts 152-41, Rīga, tel. 7413141.
Izglītība 1975. – 1979. Rīgas Politehniskais institūts (RPI), Automātikas un telemehānikas katedras aspirants.1965. – 1970. Beidzis RPI, Automātikas un telemehānikas specialitāti.1961.gadā absolvējis Tukuma 3.J.Raiņa vidusskolu.
Darba pieredze 1998. - līdz šim laikam. Rīgas Tehniskās universitātes (RTU) docents.1996.–1998.RTU Inženierzinātņu koledžas direktors.1994.-1996. RTU docents. 1992. – 1994. Rīgas pilsētas Domes loceklis,RTU docents.1991. – 1994. Rīgas pilsētas Ziemeļu rajona Tautas Deputātu padomes priekšsēdētājs, RTU docents.1989. – 1994. Rīgas pilsētas Ziemeļu rajona Tautas Deputātu padomes deputāts,RTU docents.1988. – 1989. RTU docents.1973. – 1988. RPI vecākais pasniedzējs.1971. – 1972. RPI asistents.1970. RPI mācību meistars.
66
Zinātniskais grāds 1995 – Inženierzinātņu doktors. Disertācija par tēmu “Autoregresijas un slīdošā vidējā modeļi nepārtrauktiem procesiem”.
Publikācijas Raksti zinātniskajos žurnālos un rakstu krājumos – 35.Mācību grāmata “ Automātiskā vadība “ 2002., 232 lpp.
Lasa kursus · Automātikas pamati;· Optimālās vadības metodes;· Lokālās sistēmas;· Mikroshēmu tehnika;
Sabiedriskais darbs 1960 – līdz šim laikam. Radioamatieris.1991 – 1995. Latvijas Radioamatieru Līgas priekšsēdētājs.
Apbalvojumi, darba vērtējumi
1994.gadā Ministru kabineta izsniegts Atzinības raksts par darbu Rīgas pilsētas Ziemeļu rajona Tautas Deputātu padomes priekšsēdētāja amatā.Barikāžu dalībnieka Piemiņas zīme.
CURRICULUM VITAE
Vārds, uzvārds: Aleksandrs Kovancovs
Dzimšanas gads, vieta: 04.01.1949., Kizil-Orda, Kazahija
Adrese: Kurzemes prospekts 154-76, Rīga-1069, Latvija.
Telefons: 7427911
Izglītība: 1971. Kijevas Valsts universitāte, Mehānikas-matemātikas fakultāte, kvalifikācija – matemātiķis, Diploms CD Nr.015265, 1971. g.
1978.-1981. Kijevas Universitāte, aspirantūra “Ģeometrijas un topoloģijas” fakultātē
Akadēmiskie nosaukumiun zinātniskie grādi LR zinātniskais grāds, Dr. math, Diploms CD Nr. 000072, 1992.Darba pieredze: 2000. –RTU IMK docents,
1999 – ISMA Dabaszinātņu un datortehnoloģijas katedras asociētais profesors. As. Prof. RAU paplašinātā padome „Gaisa transporta ekspluatācija” 04.05.99.
1987.-1999. docents augstākās matemātikas katedrā Civilās aviācijas institūtā
1984.-1987. vecākais pasniedzējs augstākās matemātikas katedrā Civilās aviācijas institūtā1975.-1984. asistents augstākās matemātikas katedrā Civilās aviācijas institūtā
1974. – Rīgas 76. vidusskolas matemātikas skolotājs1974. – Kijevas 28. vidusskolas matemātikas skolotājs
67
Publikācijas: 36 zinātniskie darbi, 42 metodiskie darbi.Pēdējo 6 gadu laikā 10 zinātniskās publikācijas, 30 metodiskās publikācijas, piedalīšanās starptautiskās konferencēs -10.
Zinātniskās intereses: Lineārā algebra, Analītiskā ģeometrija, Matemātiskā analīze, Diferenciālie vienādojumi, Varbūtības teorija, Matemātikas vēsture, Diferenciālā ģeometrija, TopoloģijaPedagoģiskā darbībavadītie maģistra darbi -6 (par pēdējiem 6 gadiem) vadītie bakalaura un kvalifikācijas darbi – 24
Studiju priekšmeti – augstākā matemātika – 272 stundas, 9 kr. punkti gadā, RTU.Valodu prasme: krievu, latviešu, angļu, ukraiņu
Curriculum Vitae Valērijs Kuņickis
Dzimšanas gads: 1952.17.10 /p.k. 171052-10604/Izglītība: 1975 – Maskavas Valsts Universitāte, filozofijas fakultāte.Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi:
1985 – filozofijas zinātņu kandidāts1990 – docents.
Nodarbošanās:1975 – 1980 – RTU asistents1980 – 1990 – vec. pasniedzējs
1990 – 2006 – RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras docents1993 – 2003 – Latvijas Policijas Akadēmija, Latvijas Sporta Akadēmija
no 2007 - RTU Filozofijas un socioloģijas katedras docents, Baltijas Krievu Institūts, Sociālo Tehnoloģiju Augstskola, Rimpak „Livonija”, Praktiskās Psiholoģijas Augstskola u.c. augstskolu docents.Kvalifikācijas celšana:
1981 – augstskolu pasniedzēju kvalifikācijas celšanas institūts Minskā1980 – 1984 – neklātienes aspirantūra Latvijas Universitātē1985 – disertācijas aizstāvēšana Maskavas Valsts Universitātē1997 – 1998 – piedalīšanās Latvijas – Somijas starptautiskā projektā2001 – 2002 – Latvijas – Lietuvas – Igaunijas projektā arodpedagoģijas jomā.
Zinātniski – pētnieciskā darbība un akadēmiskie kursi:Vispārējā socioloģija; Mazās grupas un personības socioloģija; Biznesa socioloģija; Industriālās attiecības; Sociālā psiholoģija; Organizāciju psiholoģija u.c.Pēdējās publikācijas:„Profesiografiskā analīze: izmantošana un iespējas” – 2002„Organizāciju kultūra: mūsdienu diagnostikas metodes” – 2003 – RTU Zinātnisko rakstu krājumā„Pedagogs – jaunrades vadītājs (menedžeris) – Rīga, RTU, 2001„Industriālās attiecības” – RTU, 2001 – atb. redaktors un trīs raksti„Biznesa socioloģija”//Mācību materiāli un vingrinājumi. – Rīga, RTU, 2005„Industriālās un darba attiecības mūsdienu apstākļos”, -2006 – RTU Zinātnisko rakstu krājumā.
Curriculum Vitae
68
Anita LANKA (1950)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
RTU Humanitārais institūts, direktore, asociētā profesoreDarba vieta un ieņemamais amats
[email protected], +371 29275506Kontaktinformācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Latvijas Valsts universitāte 1993. Pedagoģija Pedagoģijas zinātņu doktore
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
No 2002. - RTU Humanitārais institūts DirektoreKopš 2002. - RTU Humanitārais institūts, Socioloģijas un
pedagoģijas katedraAsociētā profesore
1995. – 1998. LU Pedagoģijas un psiholoģijas katedra; DPU Latviešu valodas katedra;RTU Humanitārais institūts
Docente
1994. – 1995. RPIVA sākumskolas katedra Vadītāja, docente1992. – 1994. Rīgas 1. kristīgā skola Direktora vietniece
mācību un zin. pētn. darbā.
1990. – 1992. Izglītības attīstības institūts, Pirmskolas un sākumskolas katedra
Docente
1983. – 1990. Pedagoģijas zinātniskās pētniecības institūts Zinātniskā līdzstrādniece1977. – 1983. Rīgas 28. vidusskola, Rīgas 49. vidusskola Skolotāja
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
RTU:Mācīšanās metodikaAugstskolu didaktikaPedagoģiskās domas vēsturePedagoģiskais processAudzināšanas teorijaPieaugušo izglītības teorija
69
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
RTU Zinātnisko rakstu sērijas “Humanitārās un sociālās zinātnes” redkolēģijas locekle.RTU Humanitārā institūta direktore.RTU Senāta Studiju programmu komisijā.
Zinātniskās publikācijas
1. Lanka A. Pašizglītības loma pedagoga adaptācijā mainīgā vidē.// Pētījumu materiālu krājums. Rīga, RTU HI, 1998. (2 lpp.)
2. Lanka A. Studentu mācīšanās pilnveides aspekti // Personība. Laiks. Komunikācija. (Starptautiskās zinātniski praktiskās konferences materiāli, 2001.g.1.-2.marts) Rēzekne, Rēzeknes augstskola, 2001. (4 lpp.) (Referāts nolasīts Rēzeknē, 2001. gada 1. martā
3. Lanka A. Augstskolu lekcija mūsdienu didaktikas skatījumā. // DPU 9. ikgadējās zinātniskās konferences rakstu krājums A 13 Daugavpils, DPU izdevniecība “Saule”, 2001. (2 lpp.)
4. Lanka A. Augstskolu didaktikas aktuālas problēmas. // Rīgas Tehniskās universitātes Zinātniskie raksti. Rīga, RTU, 2002. ( 6 lpp.) ( Referāts nolasīts RTU 42. starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā , 2001. gada 11. oktobrī)
5. Lanka A. Strategy for Dialectic Development of the VET Teacher Training Programme. // Vocational Education and Training: Research and Reality. Kaunas, 2002/4 (6 lpp.) (Referāts nolasīts Starptautiskā konferencē ”Qualification of Vocational Teacher – a Key Indicator of VET System Quality “ Vitauta Magnus Universitātē Kauņā, 2002. gada 25. aprīlī )
6. Lanka A. Mūsdienu tehniskās inteliģences izglītošanas teorētiskie avoti. Referāts nolasīts RTU 43.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2002.gada 14.oktobrī.
7. Lanka A. Arodpedagogu izglītības satura pilnveides dialektika. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 4.sēj., Rīga, RTU, 2003, 41.-46.lpp.
8. Lanka A. Objektīvās pedagoģiskās likumsakarības, tradicionālie jēdzieni un mūsdienu pedagoģiskā realitāte. Referāts nolasīts RTU 44.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2003.gada 10.oktobrī.
9. Lanka A. Laboratorijas darbu pedagoģiskā lietderība (studentu un pedagogu skatījumā). Referāts nolasīts RTU 45.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2004.gada 15.oktobrī.
10.Lanka A. Vērtēšana procesorientētās studijās. Referāts nolasīts RTU46.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2005.gada 14.oktobrī.
11.Lanka A. Mūsdienu didaktika postmodernisma kontekstā. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 8.sēj., Rīga, RTU, 2005 (6 lpp.)
70
12.Lanka A. u.c. Zināšanu vērtēšana un pašvērtēšana procesorientētās studijās, izmantojot intelektuālu sistēmu, balstītu uz jēdzienu tīkliem. Starpaugstskolu zinātniski praktiskā un mācību metodiskā konference „Mūsdienu izglītības problēmas”. Rīgā, 23.-24.februārī 2006.g. Programma un tēzes. 65.-66.lpp.
13.Lanka, E.Murnieks:. Vocational Education and Training in Latvia: The Problems and Solutions. / The Transformation of Vocational Education and Training (VET) in the Baltic States – Survey of Reforms and Developments. Series: Technical and Vocational Education and Training: Issues, Concerns and Prospects, Vol.4. Springer, 2006
Cita informācija
Pedagoģiskā darbība:
Vadīti ap 20 maģistra darbi gan LVU, gan RTU.Vadīti ap 40 bakalaura darbi un 60 kvalifikācijas darbi.
Docētie studiju kursi:LVU “Vispārīgā pedagoģija”, “Audzināšanas teorija”, ”A.Adlera psiholoģiskās atziņas
pedagoga darbā”.RTU “Pedagoģiskais process”, “Mācīšanās metodika”, “Audzināšanas teorija”,
“Pedagoģiskās domas vēsture”, “Augstskolu didaktika”.
Ir izstrādāti studiju kursi, kuri tiek realizēti studiju programmā “Arodpedagoģija”:“Pedagoģiskais process”, “Mācīšanās metodika”, “Audzināšanas teorija”.
Darbojas RTU Senāta Studiju programmu komisijas darbā.
Kopā ar profesoru E.Mūrnieku ir izstrādāta koledžas līmeņa studiju programma “Arodpedagoģija”.
Vieslektore Vāxjo universitātes organizētajos skolotāju tālākizglītības kursos Zviedrijā un Vidzemes augstskolā kopš 2000. gada septembra ( Zviedrijas un Latvijas kopprojekts skolotāju tālākizglītībā “Values in the Baltic Sea Perspective”).
Curriculum Vitae
Zanda LEJNIECE (1952)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
RTU Humanitārā institūts, praktiskā docenteDarba vieta un ieņemamais amats
+371-26538877Kontaktinformācija
71
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Latvijas Valsts Universitāte 1977. FilozofijaLatvijas Valsts Universitāte 1995. Filozofija Maģistra grāds
filozofijā
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
Pašlaik RTU Humanitārā institūts, Filozofijas profesora grupa
Praktiskā docente
No 1977. RTU Mācībspēks
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Lietišķā etiķete, Oratora māksla,Prezentācijas prasme, Sociālās attīstības modeļi,Pedagoga ētika un etiķete , Ētika
Zinātniskās darbības virzieni
Filozofija
Profesionālās aktivitātes
Mācījusies LU aspirantūrā (1980.-1083.), stažējusies Latvijas Zinātņu akadēmijas Tiesību un filozofijas institūta Filozofijas vēstures sektorā (1988.g.). Kvalifikāciju papildinājusi Valsts Administrācijas skolas organizētajā holandiešu speciālistu vadītajā mācību projektā „Saskarsmes ētika” (1995.g.) un Kopenhāgenas Nila Broka koledžas mācību projektā „Mācīšanas metodes” (1997.g.).
Sagatavojusi vairākus mācību līdzekļus:„Lietišķā etiķete” (lekciju kurss), „Oratoru māksla” (lekciju kurss), „Apgaismības filozofija Latvijā”, „Daba un sabiedrība”, „Pedagogs un tā loma auditorijas vadīšana”, „Dialektikas kategorijas”, „Ētika pedagoga darbā”, „Pedagoga ārējā tēla veidošana mūsdienu augstskolā”,
72
„Apģērbs – zīme: tradīcijas un novitātes” utt.
Piedalījusies 9 zinātniskajās konferencēs.
Sagatavotas 32 publikācijas; no tām 17 – zinātniskās, 15 –metodiskās, tai skaitā datorizētās tālmācības kurss „Lietišķā etiķete”.
Zinātniskās publikācijas
1. Lejniece Z. Pedagoga ārējā tēla veidošanas problēmas mūsdienu augstskolā. Referāts nolasīts RTU 42.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2001.gada 14.oktobrī.
2. Lejniece Z. Tērps – zīme: tradīcijas un novitātes. Referāts nolasīts RTU 43.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2002.gada 14.oktobrī.
3. Lejniece Z. Pedagoga ārējā tēla veidošanas problēmas mūsdienu augstskolā. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 1.sēj., Rīga, RTU, 2002, 36.-42.lpp.
4. Lejniece Z. Krāsu nozīme pedagoga imidža veidošanā. Referāts nolasīts RTU 44.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2003.gada 10.oktobrī.
5. Lejniece Z. Tērps – zīme: tradīcijas un novitātes. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 4.sēj., Rīga, RTU, 2003, 165.-171.lpp.
6. Lejniece Z. Publiskās uzstāšanā īpatnības augstskolā. Referāts nolasīts RTU 45.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2004.gada 15.oktobrī.
7. Lejniece Z. Krāsu loma pedagoga imidža veidošanas procesā. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 6.sēj., Rīga, RTU, 2004, 160.-167.lpp.
8. Lejniece Z. Etiķete un tās loma mūsdienu saskarsmē. Referāts nolasīts RTU 46.Starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2005.gada 14.oktobrī.
9. Lejniece Z. Ētiskās vērtības: to izpausme un loma pedagoga darbā. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.”Humanitārās un sociālās zinātnes” , 8.sēj., Rīga, RTU, 2005, 84.-92.lpp.
Cita informācija
Darba apvienošanas kārtībā epizodiski strādājusi par vieslektori:Latvijas Medicīnas akadēmijā; Valsts Administrācijas skolā; Starptautiskajā Estētikas skolā, Alberta koledžā.
CURRICULUM VITAE
73
1. Vārds: Eleonora2. Uzvārds: Latiševa3. Dzimšanas gads: 19474. Izglītība:
Izglītības iestāde Rīgas Tehniskā universitāteDatums: no līdz
09.1965.07.1970.
Iegūtā izglītība: Inženieris-matemātiķisDiploma Nr. No 343656
Izglītības iestāde Rīgas Tehniskā universitāte Datums: no līdz
1993
Iegūtā izglītība: Dr.sc.ing.Diploma Nr. B-D No 000531
5. Papildu izglītība/kursi:
Izglītības iestāde Kursa nosaukums Datums:
RPI aspirantūra Tehniskā kibernētikaDipl. TH No 065853
09.1977.-08.1982.
Kogra Ltd Autodesk AutoCAD 2000 Level1 Traininfg Sertificate ATC No 70004681
08.2000.-09.2000.
6. Valodu prasme (vērtējot no 1 – 5 (1 – vāji; 5 – brīvi)):
Valoda Lasītprasme Runātprasme Rakstītprasmelatviešu 5 5 4angļu 5 4 4krievu 5 5 5
7. Darba pieredze:
Datums: no līdz
09.1980.pašlaik
Darba vietas nosaukums
Rīgas Tehniskā universitāte
Amata nosaukums As. profesoreGalvenie pienākumi 1. Lekciju, prakt. nodarbību īstenošana
2. Metodisko materiālu sagatavošana3. Bakalauru, maģistru, doktoru darbu vadīšana
Datums: no līdz
09.1970.08.1980.
Darba vietas Rīgas Tehniskā universitāte
74
nosaukumsAmata nosaukums Vec. zin. līdzstrādnieks
Galvenie pienākumi 1. Zin. pētijumu veikšana2. Sadarbība ar RTU mācību procesu
8. Cita nozīmīga informācija (piem. Publikācijas vai kompetences saistībā ar projektā veicamajiem pienākumiem): Mācību priekšmetu satura un pasniegšanas metodes izstrādāšana Piedalīšanās ES Phare programmas “Profesionālā izglītība 2000” projektā “Pirmā līmeņa profesionālās augstākās izglītība programmu izstrāde” 2000. gadā Piedalīšanas programmu „RTU studiju programmas „Datorsistēmas” pilnveidošana programmas absolventu profesionālas konkurētspējas paaugstināšanai” un „RTU akadēmiskās studiju programmas „Datorsistēmas” kursu pilnveidošana” izstrādē”
9. Kontaktinformācija:
Adrese: LV-1058, Rīga, Ozolciema iela 18, dz. 205
Tālruņa nr: 7089576Faksa nr: 7089094E-pasta adrese [email protected]
CURRICULUM VITAE
Vārds, uzvārds Valentīna LauzinieceAdrese Tīnūžu ielā 12 – 27, Rīga, LV- 1021
Tālrunis 67175742E-pasts [email protected]
Pilsonība Latvijas
Dzimšanas datums 25.11.1955
DARBA PIEREDZE
• Datumi (no – līdz) 1993 – 2007• Darba devēja nosaukums RTU Valodu institūts
• Amats Vācu valodas profesora grupas lektore
RTU Valodu institūta padomes locekle, sēžu sekretāreRTU Valodu institūta metodiskās komisijas locekleRTU Zinātniskās bibliotēkas un VI sadarbības koordinatoreDITF, NVSD un VI mācību darba koordinatore
• Darba pienākumi Vācu valodas nodarbību vadīšana, metodisko materiālu, kontroldarbu, ieskaišu un eksāmenu materiālu izstrāde DITF
75
studentiem, Lietišķo datorsistēmu institūta, Informācijas tehnoloģijas institūta maģistrantiem, RTU doktorantiem; nodarbību vadīšana, metodisko materiālu un programmu izstrāde VI augstākās profesionālās izglītības studiju programmas „Tehniskā tulkošana” studentiem
• Datumi (no – līdz) 1979 – 1988• Darba devēja nosaukums RPI Svešvalodu katedra
• Amats
Darba pienākumi
Vācu valodas pasniedzēja, vecākā pasniedzēja
Vācu valodas nodarbību vadīšana mācību priekšmetā, metodiskās padomes vadīšana, atbildīgā par mācību metodisko testu un eksāmenu materiālu izstrādi ABAF un citu fakultāšu studiju programmu studentiem
IZGLĪTĪBA
• Datumi (no – līdz) 1996 – 1998• Iestādes nosaukums LU, Pedagoģijas un psiholoģijas institūts
• Pamatpriekšmeti Pedagoģija, psiholoģija• Iegūtais grāds Pedagoģijas maģistrs
• Datumi (no – līdz) 1974 – 1979• Iestādes nosaukums LVU, Svešvalodu fakultāte
• Pamatpriekšmeti Vācu valoda un literatūra, pedagoģija, tulkošana• Iegūtais grāds Vācu valodas filologs, pasniedzējs, tulks (augstākā izglītība-
diploms)
Dzimtā valoda Latviešu
CITAS VALODAS
Vācu• Lasīšanas prasmes Izcili
• Rakstīšanas prasmes Izcili• Runāšanas prasmes Izcili
Krievu • Lasīšanas prasmes
Izcili
• Rakstīšanas prasmes
Izcili
• Runāšanas prasmes Izcili
76
Angļu• Lasīšanas prasmes Labi
• Rakstīšanas prasmes Gandrīz labi• Runāšanas prasmes Labi
ORGANIZĀCIJAS PRASMES UN IEMAŅAS
Mijkultūru komunikācija, situāciju analīze, konfliktu menedžments, prezentācijas prasme, darbs komandā, dažāda mēroga pasākumu organizēšana, plānošana
TEHNISKĀS PRASMES PC (Windows), Microsoft Word
PAPILDUS INFORMĀCIJA Kvalifikācijas celšana:
2004.g. – Eiropas akadēmijas organizētais 107. Eiropas pedagogu seminārs Bonnā un Briselē (sertifikāts)2004.g. – LU Apmācības un konsultāciju centra „Grāda” kursi (sertifikāts)2002., 2003.g. – Latvijas Zonenbergas biedrības konferences (apliecinājumi) 2000.g. – Gētes institūta 2. Baltijas vācu valodas docētāju seminārs (sertifikāts) 1998.g. – Linenburgas Austrumu akadēmijas izglītības centra organizētais seminārs “Izglītība un sabiedrības attīstība” (sertifikāts), Maģistra zinātniskā darba aizstāvēšana pedagoģijā1997.g. – Vācu - ārzemju biedrības organizētā studiju un informācijas nedēļa Lībekā (sertifikāts)1996.g. – LU Valodu centra “Minstere - Rīga” organizētais informatīvais seminārs „Datoru lietošana svešvalodu apmācībā” (sertifikāts)1995.g. – Vispasaules vācu Zonenbergas biedrības organizētā informatīvā nedēļa “Dzīve VFR” Zonenbergā (sertifikāts) 1994.g. – Vācu akadēmiskā apmaiņas dienesta Baltijas vācu valodas docētāju seminārs „Svešvalodu apmācības metodes” (sertifikāts) 1994.g. – Vācu - ārzemju biedrības kursi Baltijas un Skandināvijas valstu vācu valodas mācībspēkiem Lībekā (sertifikāts) Sabiedriskais darbs: Vispasaules vācu Zonenbergas biedrības biedre, Latvijas Vācu valodas skolotāju asociācijas loceklePētnieciskā darba virziens: Pedagoģijas vēstures zinātne, lingvistika, didaktika Zinātniskais pētījums: „J.G. Herdera personība un viņa devums latviešu tautas kultūras vēsturē un pedagoģiskās domas attīstībā”, LU Pedagoģijas un psiholoģijas institūts, 1998.Publikācijas: Mācību metodiskais materiāls vācu valodā
77
NVSD studentiem „Studentu grāmata ”, RTU 2004 „J.G.Herders latviešu tautas kultūras un pedagoģiskās domas vēsturē” „Laikmets un personība”, RAKA . 2000. Tekstu krājums vācu valodā „Roboter im Blickpunkt”, RPI 1987.
CURRICULUM VITAE
1. Vispārīgās ziņas
Vārds Uzvārds Jurijs Lavendels
Personas kods 090452 – 10125
Nodarbošanās Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informātikas un programmēšanas katedra, as.prof.Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informātikas un programmēšanas katedra, katedras vadītājs
Dzimšanas vieta Rīga
Tālrunis darbā 7089575, 7089573
E-pasts [email protected]
Valodas latviešu - dzimtākrievu - labi (runāt, lasīt, rakstīt)angļu - apmierinoši(runāt, lasīt, rakstīt)
Darba stāžs kopējais - 28 gadi, RTU - 28 gadi
Izglītība1975. g beidzis Rīgas Politehniskā institūta Automātikas un
skaitļošanas tehnikas fakultāti, iegūstot inženiera matemātiķa kvalifikāciju
1984. g beidzis Rīgas Politehniskā institūta aspirantūru1987. g aizstāvējis tehnisko zinātņu kandidāta disertāciju. Tēma :
‘’Galīgo elementu metodes automatizācija un adaptācija pielietojumu uzdevumos’’. Dip. TH Nr. 101727 KTH
1992. g. nostrificēts par Dr. sc . ing. Dipl. B-D Nr. 000382
Zinātniskais grāds un akadēmiskais nosaukums1992 g.
Inženierzinātņu doktors (Dr. sc. Ing.)Rīgas Tehniskās universitātes docents
78
1990 g.Publikācijas Kopējais publikāciju skaits 70
Darba pieredze 1975. g.1975 – 1987 g.1987 – 1990 g.1990 – 2002 g.2004 - no 1998 g.
RPI (inženieris-matemātiķis) ASTF, IP katedras asistentsASTF, IP katedras lektorsRTU, DIT fakultātes docentsRTU, DIT fakultātes as.profesorsRTU, DIT fakultātes, Informātikas un programmēšanas katedras vadītājs
2. Nozīmīgākās zinātniskās publikācijas un darbi
NN NosaukumsIzdevniecība, žurnāls
(nosaukums, Nr, gads) vai autorapliecības Nr.
Ies.lok. vai
lapp. sk.
Līdzautoru uzvārds
1. Автоматизированная система обслуживания конечноэлемент-ных расчетов
Киев, Вища школа, 1986. 209 А.ЦыбенкоН.КрищукН.Ващенко
2. On problems of building up a multiprocessor architecture and organization of solving process
Boundary Field Problems and Computers. Proceedings of Latvian-Danish Seminar on ‘’Groundwater and Geothermal Energy’’ Riga, 1994. - P. 337-343
7J.Bleiers
3. Experimental study of effects of radiofrequency electromag-netic fields on animals with soff tissue wounds
Proceedings of international symposium ‘’Millimetter Wa-ves on Non Thermal Intensity in Medicine’’ Rome, 1995
3I.Detlavs, L.Slutsky
4. The effective methodology for data exchange in multiprocessor systems of signal processing
Boundary Field Problems andComputers.Proceedings of international seminar on “Environment modeling”. Riga, 1995. P. 277-282
6 J.Ekmanis
5. Cooperation problems of control section and DSP multiprocessor for Wireless Telecomunication system
System Modeling and Control. Proceedings of international seminar on ‘’Signal processing’’. Zakopane, 1998. -P.306-313
8 J.Bleiers,A.Pumpurs
6. Organization of multiple back ground
Boundary Field Problems and ComputerSimulation.
6J.Bleiers
79
tasks in real time signal processing software,
Enviromental Simulation, 41st issue1999.P 103-107.
7. Support of real time tasks in the signal processing environment of telecommunication system,
Boundary Field Problems and Computer Simulation. Enviromental Simulation, 42st issue: 2000. P.79-83.
6J.Bleiers
8. DSP – based voice compressing system
Proceedings of the Baltic Electronic Conference (BEC-2000). Tallin, Estonia, 2000 P. 333-336
4 P. Misans,N. Veselis,G. Līnis
9. Control of background tasks in the hard real time signal processing environment of telecommunication
Boundary Field Problems and Computer Simulation. Enviromental Simulation, 43st issue: 2001. P.102-106.
5J.Bleiers
10. Datormācība lielās studentu plūsmās – problēmas un risinājumi
Zinātniski metodiskās konferences ”Par sarežģīto vienkārši un saprotami” materiāli RTU , 2001.12. lpp.
1
11. CT-bus oriented testing and debugging for DSP multiprocessor telecomunication board
Proceedings of the Baltic Electronic Conference (BEC-2002). Tallin, Estonia, 2002 P. 223-226
4 J. Bleiers,A. KalejsN. Veselis
12. Bezvadu telefonu piekļuves sistēma, tās abonentu adapters un radio kanālu aizņemšanas metode
Patenti un preču zīmes 20.05.2001 Nr 12655 BLATVIJAS UNIVERSITĀTES MATEMĀTIKAS UN INFORMĀTIKAS INSTITŪTS Raiņa bulvāris 29 Rīga LV-1459, LV
LR patents
Alberts M. , Līnis G., Gaujēns A., Veselis N., Kalniņš J., MartinsonsJ Ekmanis J., Dzērve A., Lazdiņa G., Klimans L, JēkabsonsV., Bleiers J.
Dalība pētījumu projektos
1997 –2000 g LR Zinātnes padomes projekts Nr 96.0486 “Paralēlu darbības metožu, aparatūras un programmatūras pētīšana, izstrādāšana un novērtēšana
80
digitālā signālapstrādē ”2001 – 2002 g LR Zinātnes padomes projekts Nr 01.0847 “Diskrēto
signālapstrādes procesu un testēšanas metodikas pētīšana un izstrāde daudzprocesoru vidē”
3. Pedagoģiskā darbība
Docētie kursi1975-1987 Skaitļošanas tehnikas pielietošana inženieru un ekonomiskos aprēķinos;
Programmēšanas valodas; Algoritmu teorijas pamati; Programmu metroloģijas pamati; Kompilatoru projektēšana; Programmēšanas valoda PL/1
1987-1992 Datoru mācība (pamatkurss); Datoru mācība (speckurss); Iepazīsti datoru un algoritmizācijas pamatus; atbildīgais par kursiem RTU; Skaitļošanas procesi un struktūras; Kompilatoru uzbūve
1992- 2002 Datoru mācība (pamatkurss); Datoru mācība (speckurss); Iepazīsti datoru un algoritmizācijas pamatus; Skaitļošanas procesi un struktūras; Kompilatoru uzbūve; Kompilatoru un integrēto čaulu uzbūve koncepcijas; Programmēšanas metodes un algoritmi; Datorizēto risinājumu zinātniskais seminārs; Ievads risinājumu datorizētā apstrādē
Izstrādātie kursi Datoru mācība (pamatkurss); Datoru mācība (speckurss); Datorizēto risinājumu zinātniskais seminārs; Ievads risinājumu datorizētā apstrādē
Izstrādātā programmas
Tālākizglītības programma “Algoritmizācijas pamati un datoru praktiskā lietošana”Tālākizglītības programma “Datoru praktiskā lietošana biroja darba automatizācija”
Maģistrantu darbu vadīšana
I. Zavadska, A. Pumpurs, B. Pasko
Sadarbība ar skolām Semināri Latvijas novadu informātikas skolotājiemKvalifikācijas celšanas kursi informātikas skolotājiem (0rganizēšana, vadīšana, pasniegšana)
4. Organizatoriskais darbs
Katedras vadībano 1998 g RTU DIT fakultātes Informātikas un programmēšanas katedras
vadītājs
Sadarbība ar MICROSOFT pārstāvniecību Rīgā
Mācību kursu organizēšana RTU studentiem pēc MICROSOFT akadēmiskajām programmām
5. Citas aktivitātes DITf Domes loceklis, LDI Padomes loceklis; RTU Senāta loceklis
81
Dzīves un darba gājums
Personīgie dati:Vārds, uzvārds: Ludmila Leonoviča
dzimusi Rīgā,1947.gada 6.oktobrī,dzīvo Rīgā, Silciema ielā 15/1-46tālrunis 9540797poliete, atraitne
Izglītība:1966.-1971. LU, Ekonomikas fakultāte, ekonomiste
1971.-1977. LU aspirantūra1996.-1997. RTU maģistratūra, (Mg.oec.)no 1999.g. RTU doktorantūra
Darba pieredze:1970.-1974. Rīgas pilsētas finansu nodaļa, valsts nodokļu ekonomiste;
1972.-1990. Starpnozaru kvalifikācijas celšanas institūts, vecākā pasniedzēja;1974.- 1979. Starpnozaru kvalifikācijas celšanas institūts, Ekonomikas fakultāte, dekāna vietniece1990.-2000. RTU, Būvuzņēmējdarbības ekonomikas un organizēšanas katedras vecākā pasniedzēja, lektoreno 2001.g. RTU, Starptautiskās un reģionālās ekonomikas profesora grupa, praktiskā docente
Cita pieredze:
1992.- 1997. SIA ‘’Ahāts’’ galvenā grāmatvede1993. –1997. A/s ‘’Daugavhesbūve’’ Revīzijas komisijas priekšsēdētāja1994. – ES PHARE fonda apmācības centrs, Amsterdama, Holande. Auditora sertifikāts1994.-1998. Zvērināta revidenta Natālijas Millerespalīdzeno 1998.g. Revidentu firmas SIA ‘’Ludmila Leonoviča’’ LV 40002074381, direktore
Pētījumu virzieni un publikācijas:Investīciju būtība, veidi, efektivitātes noteikšanas metodoloģiskie jautājumi risku vērtēšanas aspektā. Auditordarbība.No 1972.g. 60. publikācijas, tai skaitā lekciju kursi, metodiskie materiāli, praktisko darbu krājumi.
Svešvalodu prasme:1. Latviešu, krievu, poļu – brīvi;2. Angļu – sarunvalodas līmenī
Publikācijas:
82
56 publikācijas, 1. ‘’Biržas un vērtspapīri’’ (2.izdevums, papildināts), lekciju konspekts;2. ‘’Uzņēmējdarbības apdrošināšana’’, lekciju konspekts;3. "Banku darbības vērtēšana", mācību līdzeklis;4. "Uzņēmējdarbība un investīcijas", mācību līdzeklis.
Zinātnisko darbu saraksts
Nr. Nosaukums Darba raksturs
Izdevniecības dati
Apjoms iespiedloksnēs
Līdzautori
1. Valsts uzņēmumu un organizāciju īpašuma vērtēšana privatizācijas apstākļos
Zinātniskās konferences
materiāli
RTU, 1992. 0,3 -
2. Finansu rādītāju un nodokļu audits
Kvalifikācijas darbs
PHARA fonds,
Amsterdama 1999.
4,2 -
3. Biržas un vērtspapīri Maģistra darbs
RTU, 1997 4,6 -
4. Investīciju projektu novērtēšanas teorētiskie un praktiskie aspekti
Zinātniskās konferences
materiāli
RTU, 2000. 0,3 E.Reine
Metodisko darbu saraksts
Nr. Nosaukums Darba raksturs
Izdevniecības dati
Apjoms iespiedloksnēs
Līdzautori
1. Biržas un vērtspapīri lekciju konspekts, I
daļa
LTVSI, 1998.
4,6 -
2. Biržas un vērtspapīri (2.papildinātais izdevums)
lekciju konspekts
RTU, 2000. 7,1 -
3. Uzņēmējdarbības apdrošināšana
lekciju konspekts
RTU, 2000 9,3 -
4. Investīcijas uzņēmējdarbībā
lekciju konspekts
rokrakstā 4,2 -
5. Auditdarbība lekciju konspekts
rokrakstā 5,1 -
6. Reģionālās finanses lekciju konspekts
rokrakstā 4,8 -
7. Tehniski – ekonomiskā analīze būvniecībā
lekciju konspekts
rokrakstā 4,8 -
Dzīves un darba gājums (CV)
1. Vispārīgās ziņas
83
Vārds, uzvārds: Evija Liepa
Personas kods: 190568-10409Dzimšanas vieta: RīgaAdrese: Valdeķu 6/2 – 6, Rīga, LV – 1004; Mobilais tālrunis: 29557195Pārvalda svešvalodas: angļu, krievu
Izglītība: 1993 – 1997 Rīgas Tehniskā universitāte,
Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes doktorantūra1996 LU, matemātikas maģistre1986 – 1991 Latvijas universitāte,
Fizikas un matemātikas fakultāte1986 – 1991 Rīgas 1. vidusskola
Akadēmiskais nosaukums un zinātniskais grāds: BKI asociētā profesore, RTU un RSU docente, matemātikas doktore
Nodarbošanās:2002 - Baltijas Krievu institūts, Mārketinga un menedžmenta nodaļas vadītāja, asociētā profesore
1999 - Rīgas Stradiņa universitāte, docente1998 - Rīgas Tehniskā universitāte, Informācijas tehnoloģijas institūta Operāciju pētīšanas katedra, docente 02.2001 – 09.2001 Biznesa augstskola Turība, maģistrantūras programmas direktore, docente
1998 - 2002 Rīgas Pedagoģijas un izglītības vadības augstskola,
Ekonomikas un uzņēmējdarbības katedras vadītāja, docente
1998 - 1999 Rīgas Stradiņa universitāte, lektore 1997 - 1998 Rīgas Pedagoģijas un izglītības vadības augstskola, Ekonomikas un uzņēmējdarbības katedras vadītāja, lektore1996 - 1998 Rīgas Tehniskā universitāte, Informācijas tehnoloģijas institūta Operāciju pētīšanas katedra, lektore1995 - 1996 Rīgas Tehniskā universitāte, Matemātiskās statistikas profilinstitūts, lektore1993 - 1995 Rīgas Tehniskā universitāte, Lietišķās matemātikas katedra, asistente
1991 - 1993 Latvijas universitāte, Fizikas un matemātikas fakultāte, Varbūtību teorijas un matemātiskās analīzes katedra, asistente
2. Zinātniskā darbība un publikācijas
Starptautisko un vietējo pētījumu projektu vadība:Latvijas Zinātnes padomes akceptēts projekts Nr. 01.0536 “Kapitāla aktīva daļas cenu veidošanās dinamiskā modeļa analīze”(2001 - 2003)
84
IZM pasūtīts lietišķais pētījums “Ekonomikas mācību saturs un tā metodiskais nodrošinājums vidusskolām” (1998)
Publikācijas:
Liepa E., Hallo, Mr. Fixed Point!, LVU Studentu Zinātniskās konferences materiāli, 1990.Vanaga E., Carkovs J., Dinamisko Markova impulsu sistēmu vidējošana un stabilitāte, 35. RTU Zinātniskās un tehniskās konferences materiāli, 1994.Vanaga E., Carkovs J., Kociklu vidējošana un stabilitāte, 37. RTU Zinātniskās un tehniskās konferences materiāli, 1996.Vanaga E., Stability of cocycles, Proceedings of the Latvian Probability Seminar, 1996.Liepa E., Stochastic Stability Based on Diffusion Approximation, 2. Latvijas Matemātikas konferences tēžu krājums, 1997.Liepa E., On stochastic stability of differential equations with Markov discrete component, Modern Aspects of Management Science, 1998.Carkovs J., Liepa E. Impulsu Markova multiplikatīvu kociklu asimptotiskā dilšana un robežteorēmas, II Pasaules latviešu zinātnieku kongresa tēžu krāj.,2001.Gūtmanis N., Liepa E. RIGIBID indeksu prognozēšanas iespējas, Biznesa augstskolas “Turība” starptautiskās konferences rakstu krājums, 2001.Liepa E., Tsarkov Y. On Averaging of Impulse Markov Multiplicative Cocycles, 8th
International Conference on Analytical and Stochastic Modelling Techniques (ASMT’2001), rakstu krājums, Prāga, 2001.Ajevskis V., Gūtmanis N., Liepa E. Latvijas ekonomisko rādītāju prognozēšanas iespējas, Starpt. zin. konf. “Tradicionālais un novatoriskais sabiedrības ilgtspējīgā attīstībā; konkurētspējas problēmas ilgtspējīgā ekonomikas attīstībā”, Rēzekne, 2002.Liepa E., Gūtmanis N. On Equilibrium Stability of Markov Evolution Families, 3rd
International Conference Aplimat, rakstu krājums, Bratislava, Slovākija, 2004.
Piedalīšanās ar referātu starptautiskās zinātniskās konferencēs:
“Tradicionālais un novatoriskais sabiedrības ilgtspējīgā attīstībā; konkurētspējas problēmas ilgtspējīgā ekonomikas attīstībā” // Ajevskis V., Gūtmanis N., Liepa E. Latvijas ekonomisko rādītāju prognozēšanas iespējas, Rēzekne, 2002.
8th International Conference on Analytical and Stochastic Modelling Techniques (ASMT’2001) // Liepa E., Tsarkov Y. On Averaging of Impulse Markov Multiplicative Cocycles, Prāga, 2001.
“Ekonomiskie procesi: prognozes, transformācijas, rezultāti”// Gūtmanis N., Liepa E. RIGIBID indeksu prognozēšanas iespējas, Rīga, 2001.
3rd International Conference Aplimat // Liepa E., Gūtmanis N. On Equilibrium Stability of Markov Evolution Families, Bratislava, 2004.
Piedalīšanās ar referātu cita veida konferencēs:
II Pasaules latviešu zinātnieku kongress // Carkovs J., Liepa E. Impulsu Markova multiplikatīvu kociklu asimptotiskā dilšana un robežteorēmas, 2001.
2.Latvijas Matemātikas konference // Liepa E., Stochastic Stability Based on Diffusion Approximation, 1997.
85
3. Pedagoģiskā darbība
Vadītie maģistra darbi:Artjomova I. Prognozēšanas metožu lietojums vadības lēmumu pieņemšanā, 2004.Gūtmane D. Valsts akciju sabiedrības “Latvijas valsts meži” attīstības stratēģijas novērtējums, 2003.Lieģiniece K. SIA „Liepājas Gardums” mārketinga stratēģijas izstrāde, 2003.Verigo I. Datorizētas uzkrājumu vadības sistēmas izveide uzņēmumā, 2002.Domka K. Elektronisko norēķinu sistēmas analīze, 2002.Novikova D. E-biznesa integrācija Latvijas ekonomikā un tirgū, 2002.Burļajeva V. Informācijas tehnoloģiju līdzekļi un metodes ekonomisko procesu prognozēšanā, 2001.Galandere – Zīle I. Naudas plūsmu prognozēšanas metodika, 2000.Krasjko A. Informācijas tehnoloģijas iespējas finansu plūsmu analīzē, 2000.Krilovs A. Datu apstrādes metožu salīdzinoša analīze, 2000.Zīle S. Biznesa procesu reorganizācija, modelēšana un optimizācija, 2000.u.c.
Vadītie kvalifikācijas darbi – 87.
Vadītie bakalaura darbi – 42.
Docētie studiju priekšmeti: Datu analīze un apstrāde;Ekonomisko procesu prognozēšana;Biznesa procesu prognozēšana;Ekonomisko procesu dinamiskā plānošana;Kvantitatīvās analīzes metodes uzņēmējdarbībā;Vispārējā ekonomiskā un firmas statistika;Kvantitatīvās analīzes metodes;Statistika;Augstākā matemātika.Darbs studiju programmu padomē:Profesionālās studiju programmas “Uzņēmējdarbība” zinātniskās padomes locekle.Profesionālās studiju programmas “Uzņēmējdarbība” specializācijas „Mārketinga menedžments” vadītāja.
Izstrādātie studiju kursi:Datu analīze un apstrāde (kurss tiek realizēts RTU DITF Informācijas tehnoloģijas virziena bakalaura studiju programmā);Kvantitatīvās analīzes metodes uzņēmējdarbībā (kurss tiek realizēts RTU DITF Informācijas tehnoloģijas virziena bakalaura studiju programmā);Ekonomisko procesu prognozēšana (kurss tiek realizēts RTU DITF Informācijas tehnoloģijas virziena inženiera studiju programmā);Ekonomisko procesu dinamiskā plānošana (kurss tiek realizēts RTU DITF Informācijas tehnoloģijas virziena maģistra studiju programmā);Statistika (kurss tiek realizēts RSU Eiropas integrācijas institūta programmās);Kvantitatīvās analīzes metodes (kurss tiek realizēts RSU Eiropas integrācijas institūta maģistru programmās);
86
Biznesa procesu prognozēšana (kurss tiek realizēts BKI profesionālā maģistra studiju programmā);Vispārējā ekonomiskā un firmas statistika (kurss tiek realizēts BKI profesionālās studiju programmā „Uzņēmējdarbība”).
Izstrādātās studiju programmas:RPIVA Profesionālā studiju programma “Komercdarbība un uzņēmuma vadība”.BKI Profesionālās studiju programmas „Uzņēmējdarbība” specializācija „Marketinga menedžments”.
Kvalifikācijas celšana ārzemju un Latvijas augstskolās un pētnieciskajās iestādēs:1.09.1994.-1.02.1995. Studiju kurss “Computer Intensive Statistical Methods”. Zviedrija, Linčopingas universitāte.1.03. – 4.03.1998. Vācijas – Beļģijas – Latvijas kopprojekts “Modelling and Information Technologies” Rīga, RTU.1.09.1999. – 1.06.2000. Pedagoģiskās meistarības fakultāte, RPIVA Mazā akadēmija
4. Organizatoriskais darbs
Augstskolas akadēmisko un koleģiālo institūciju vadītājs un loceklis:1997. – 2002. RPIVA Studiju padomes locekle1998. – 2002. RPIVA Pedagoģijas un skolvadības fakultātes Domes locekle1998. – 2002. RPIVA Satversmes sapulces locekle2000. – 2002. RPIVA Senāta locekle2002. - BKI Satversmes sapulces locekle
Augstskolas struktūrvienību vadītājs:1997. – 2002. RPIVA Ekonomikas un uzņēmējdarbības katedras vadītāja.2002. - BKI Mārketinga un menedžmenta nodaļas vadītāja
Citas aktivitātes:2000. – 2002. Amatniecības vidusskolas kvalifikācijas piešķiršanas komisijas priekšsēdētājaKopš 1998. – RTU Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultātes Vadības informācijas tehnoloģijas maģistra pārbaudījumu komisijas locekleKopš 2003. – BKI profesionālās studiju programmas „Uzņēmējdarbības vadība” specializācijas „Mārketinga menedžments” valsts kvalifikācijas pārbaudījumu komisijas locekle
Curriculum Vitae
Vārds, uzvārds: Gunārs Matisons
Adrese: Grīvas iela 11, korp. 13, dz. 16, Rīga, Latvija, LV – 1055
Telefoni: darbā: +371 7089591, mājās: +371 7462603, mobilais: +371 9173698
E-pasts: [email protected]
Dzimšanas datums un vieta: 1943.gada 6.jūnijs, Talsu rajona Vandzenes pagasts, Latvija
87
Tautība: latvietis
Pilsonība: Latvijas Republikas pilsonis
Profesionālā darbība: 1989 - RTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes
(DITF, agrāk Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte) prodekāns, DITF Programmatūras izstrādes tehnoloģijas profesora grupas
docents 1997–1989 RTU DITF prodekāns, DITF Informātikas un programmēšanas katedras docents
1973 – 1997 RTU DITF vecākais pasniedzējs1970– 1973 RTU DITF aspirants1967 – 1970 RTU DITF asistents
Izglītība: 1970 – 1973 RTU DITF aspirantūra1962 – 1967 RTU DITF inženierstudijas, specialitāte: Elektroniskās
skaitļošanas mašīnas un ierīces1958 – 1962 Talsu rajona Vandzenes vidusskola1951 – 1958 Talsu rajona Kolkas pamatskola
Datorprasme : operētājsistēma MS Windows,
lietojumprogrammu paketes MS OFFICE, MS Visio, Adobe, Windows Explorer,
vizuālās programmēšana lietojumprogramma Borland Delphi, datu bāzu pārvaldības sistēmas Dbase
Valodu prasme: latviešu valoda – dzimtā valoda, angļu valoda – brīvi, krievu valodu – brīvi
Curriculum Vitae
Uzvārds: Matvejevs
88
Vārds: Aleksandrs
Dzimšanas datums: 1963. gada 27. jūlijā
Personas kods: 270763-11826
Dzimšanas vieta: Rīga
Pilsonība: Latvijas Republika
Zinātniskais grāds: Matemātikas doktors (Dr. Math.)
Akadēmiskais nosaukums: Docents
Darba adrese:Inženiermatemātikas katedra
Rīgas Tehniskā universitāte
Meža iela, 1/4, 146,Rīga LV-1048, Latvija,
Tālr. 9535915E-mail: [email protected]
Matemātikas apakšvirziens:Matemātiskā modelēšana un tas pielietojumi apdrošināšanā
Akadēmiskie nosaukumi un
zinātniskie grādi:
1990 – Matemātikas zinātņu kandidāts
1993 – Matemātikas zinātņu doktors (Dr. Math.)
1997 – Inženiermatemātikas katedras docents
Nodarbošanās:1980 – 1986 Rīgas Politehniskā institūta students,
zinātniskais līdzstrādnieks1986 – 1989 Rīgas Politehniskā institūta aspirants 1989 – 1995 Lietišķās matemātikas katedras Rīgas
Tehniskās universitātes zinātniskais līdzstrādnieks, asistents, lektors
kopš 1996 Inženiermatemātikas katedrasRīgas Tehniskās universitāteslektors, docents
kopš 2000 Sociālo Tehnoloģiju Augstskolas lektors, docents
Zinātniskās darbības virziens: Matemātiskā modelēšana un tas pielietojumi apdrošināšanā.
Zinātniskais darbs : Piedalījies 6 starptautiskās konferencēs par matemātisko modelēšanu.American Mathematical Society biedrības biedrs, Latvijas Matemātikas
biedrības biedrs.Pētījumu galvenā sfēra ir modeļu izveidošana un finansu plūsmu modelēšana dzīvības un risku apdrošināšanā. Svarīgākie rezultāti sasniegti kopīgas mūžu un pārdzīvojušo personu rentes pētīšanā.
89
Zinātniskās publikācijas: Raksti zinātniskos žurnālos un rakstu krājumos 13 Konferenču tēzes 7
Metodiski-zinātniskie darbi 2 Autorapliecības un licences 5
Galvenie raksti: Galvenie rezultāti bija publicēti sekojošos rakstos: «Informatica» - v.12, № 4, 2001; Trešā Latvijas matemātikas konference, Jelgava, 2000.
Mathematical Review: MR 93g:20046; Electrical & Electronic Abstracts: Ser.B 91#5454.Akadēmiskie kursi: DIM204. Diskrētā matemātika; 2kr. E. DIM102. Diskrētas matemātikas pamati; 4kr. D, I, E.
DLM425. Diskrētas matemātikas papildnodaļas; 4kr. E. Diskrētā matemātika (angļu val.); 2kr. E.
DIM 101. Augstākā matemātika Datoru tehnoloģijas pamati; 4kr. I.
Piedalīšanās starptautiskajās zinātniskajās konferencēs (pēdējo sešu gadu laikā):
Docenta aktivitāte:
1. VIII Belorussian Mathematical Conference. 2000. gada 19-24. jūnijs, Minska, Baltkrievija.2. Mathematical Methods in Finance and Econometrics.2000. gada 27-29. jūnijs. Minska, Baltkrievija.3. EURO Working Group on Financial Modelling. 28.th Workshop in Vilnius. 2001. gada 3. maijs. Viļņa, Lietuva.4. 2. Latviešu Pasaules Kongress.2001. gada 13-15. augusts.Rīga.5. Starptautiska konference “Statistikas pētījumi – sociālo zinātņu un izglītības bāze”. Rīga, Latvija 2.-4.10.2003.6. The Fourth European Congress of Mathematics. Stockholm, June 27- July 2, 2004.11/98 Apdrošināšanas matemātikas kurss augstskolā RSEBAA. Saņemts sertifikāts.Kopš 9/2000 Kurss “Datoru tehnoloģijas pamati” Sociālo tehnoloģiju augstskolā. 10/2000 Saņemts diploms par eksāmena “Math Fundamentals” nokārtošanu Brainbench Starptautiskajā institūtā.10/2000 Saņemts diploms par eksāmena “MS WORD 97 Fundamentals” nokārtošanu Brainbench Starptautiskajā institūtā.11/2002 Saņemts diploms par eksāmena “Math Fundamentals (Metric)” nokārtošanu Brainbench Starptautiskajā institūtā.
90
Dzīves un darba gājums (CV)
1. Vārds: Artūrs2. Uzvārds: Medvids3. Dzimšanas gads: 19424. Izglītība: augstākā
Izglītības iestāde Kijevas Valsts universitāteDatums: no līdz
09/1962.- 06/1968.
Iegūtā izglītība: Fiziķis – Optika un spektroskopijaDiploma Nr. Ч Nr. 669669
Izglītības iestāde Viļņus Valsts universitāteDatums:
09/1979
Iegūtā izglītība: Fizikas un matemātikas kandīdāts Diploma Nr. ФМ Nr. 008965
Izglītības iestāde Latvijas Valsts universitāteDatums:
04/1994
Iegūtā izglītība: Fizikas habilitētā doktora zinātniskais grādsDiploma Nr. C-Dh Nr. O00121
5. Papildu izglītība/kursi:
Izglītības iestāde Kursa nosaukums Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
„VMC” valodu centrs Angļu valodas kursi 05.2005. – 06.2005.
6. Valodu prasme (vērtējot no 1 – 5 (1 – vāji; 5 – brīvi)):
Valoda Lasītprasme Runātprasme RakstītprasmeLatviešu 5 5 4Ukraiņu 5 5 5Angļu 5 4 4Krievu 5 5 5
7. Darba pieredze:
Datums: no (09/2002) līdz (02/2004)
1969.-1970.g.
Darba vietas nosaukums
Ukrainas Zinātņu Akadēmijas Pusvadītāju Fizikas institūts.
Amata nosaukums Inženieris pētnieksGalvenie pienākumi Elektronu - caurumu plazmas īpašību pētīšana InSb
91
krustotos elektriskā un magnētiskā laukā
Datums: no (mm/gggg līdz (mm/gggg)
1970.-1975.g.
Darba vietas nosaukums
Rīgas Politehniskais institūts
Amata nosaukums Vecākais zinātniskais līdzstrādnieksGalvenie pienākumi Elektronu - caurumu plazmas īpašību pētīšana Ge
nehomogēnā krustotos elektriskā un magnētiskā laukā
Datums: no (09/2002) līdz (02/2004)
1983.g.- līdz šim laikam
Darba vietas nosaukums
Rīgas Politehniskais institūts, Pusvadītāju Fizikas laboratorija
Amata nosaukums Laboratorijas vadītājs;Galvenie pienākumi Materiālzinātne. Plāno kārtiņu un pusvadītāju virsmas
struktūras pētīšana. Pusvadītāju (Ge, Si, 6H-SiC, Te, CdTe, CdHgTe un InSb) optisko un elektrisko īpašību pētīšana nehomogēnā elektriskā, magnētiskā un temperatūras laukā. Jaudīga lāzerstarojuma mijiedarbība ar pusvadītājiem Si, Ge, InSb CdTe, SiC. Pārneses procesu pētīšana metālos (CoSi2) un dielektriķos (SiO2, Si3N4) nehomogēnā temperatūras laukā.
Datums: no (09/2002) līdz (02/2004)
1975.-1979.g.
Darba vietas nosaukums
Rīgas Politehniskais institūts
Amata nosaukums Asistents Galvenie pienākumi Laboratorijas darbu un praktisko nodarbību vadīšana
Datums: no (09/2002) līdz (02/2004)
1979.-1994.g.
Darba vietas nosaukums
Rīgas Politehniskais institūts
Amata nosaukums Docents Galvenie pienākumi Fizikas kursa lasīšana; doktorantūras vadīšana
Datums: no (09/2002) līdz (02/2004)
1994.g. -
Darba vietas nosaukums
Rīgas Tehniskā universitāte;
Amata nosaukums Profesors, Kondensētās vielas inženierfizikas profesora grupas vadītājs
Galvenie pienākumi Kursu lasīšana:1. Fizika ( profesionāliem inženieriem) 2. Tehnoloģiju fizikālie pamati.Doktorantūras vadīšana
92
8. Cita nozīmīga informācija (piem. Publikācijas vai kompetences saistībā ar projektā veicamajiem pienākumiem): Kopējais publikācijas skaits ir 290, tajā skaitā 57 patentu. No 1998.g. starptautiskā žurnāla “Material Science” reģionālais redaktors.SPIE konferences AOMD’96 (Rīga, Latvija) organizācijas komitejas loceklis;
Starptautisko konferenču “Ultrafast phenomena in semiconductors” (Viļņa, Lietuva, 1995, 1998, 2001, 2004) starptautisko komitejas loceklis; SPIE konferenču padomnieku komiteju loceklis:”Optical storage and transmission of information (Kijeva, Ukraina, 1996); “ Material Science and material
properties of IR optoelectronics” (Užgoroda, Ukraina, 1996).1997.g. apstiprināts par ekspertu LU paplašinātajā Habilitācijas un promocijaspadomē valsts profesoru vēlēšanām.
2000.g. RTU un DU apvienotas Astronomijas un fizikas profesoru padomes loceklis. Latvijas Zinātnes Padomes finansētie projekti.1. „Slēpto slāņu veidošanas dinamika un jauno ar lāzeru inducēto centru pētījumi” 1997.-2000.g.2. „Atomu difūzija un dreifs kristāliskā režģī temperatūras gradienta un elektriskā laukā”. 2000.-2004.g. Nr. 01. 05773. „Nanostruktūru veidošanās uz pusvadītāju virsmas ar lāzera starojumu” 2005.-2008.g. Nr.05.0026.Latvijas Izglītības un zinātņu ministrijas projekti1. TOP Nr.02-17 līgumdarba vadītājs:”InSb X-starojuma detektora konstruēšana un izgatavošanas tehnoloģijas izstrāde”.
2. RTU projekta Nr. F 6968 vadītājs „Jaudīga lāzera starojuma un optisko šķiedru mijiedarbība spektra infrasankanajā apgabalā”(2005).
3. RTU projekta vadītājs „ SiO2 stikla dielektriskās caurlaidības samazināšana ar YAG:Nd lāzera starojumu”(2006).
Līdzdalība starptautiskā projektā (EC project „PRAMA” contract N. G5MA-CT-2002-04014), Lietuva.
9. Kontaktinformācija:
Adrese: RTU, MLĶF Āzenes ielā 14, LV-1048, Rīga
Tālruņa nr: 7089445Faksa nr: 7089074E-pasta adrese [email protected]
Curriculum Vitae
Gaļina MERKURJEVA (1953)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
93
RTU Informācijas tehnoloģijas institūta profesoreDarba vieta un ieņemamais amats
Mobilais tālrunis: : 26428694, e-pasts: [email protected]ācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Rīgas Politehniskais institūts, students
1970-1975 Automatizētās vadības sistēmas
Inženieris-elektriķis
Rīgas Politehniskais institūts, aspirants
1978-1981 Tehniskā kibernētika
Tehnisko zinātņu kandidāts. Grāds piešķirts Latvijas Zinātņu akadēmijā
Abo Akademi (Turku, Somija),Stažieris.
1989 – 1990 Ekspertu sistēmas, Uz zināšanām balstītā imitācijas modelēšana
Rīgas Tehniskā universitāte 1992 Informācijas tehnoloģija
Inženierzinātņu doktors
Rīgas Tehniskā universitāte 2003 Sociālo un ekonomisko sistēmu vadība
Tehnisko zinātņu doktorsGrāds piešķirts Krievijas Zinātņu akadēmijā
UK NARIC 2005 Grāds līdzvērtīgs ‘British Post Doctoral’ standartam
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
1974 – 1991 Rīgas Politehniskais institūts,Automatizēto vadības sistēmu katedra
Inženiere, vecākā inženiere, jaunākā zinātniskā līdzstrādniece, vecākā zinātniskā līdzstrādniece, docenta v.i.
94
1991 – 1993 Rīgas Politehniskais institūts/ Rīgas Tehniskā universitāte,Automātisko vadības sistēmu katedra
Vecākā zinātniskā līdzstrādniece, vecākā pasniedzēja, lektore, docente
1993 – 2002 Rīgas Tehniskā universitāte, Modelēšanas un imitācijas katedra
Docente, Asociētā profesore
2002 – Rīgas Tehniskā universitāte Profesore2003 – Ļubļanas universitāte, Slovēnija Goda Profesore 2005 – 2007 BalDis IT konsultante
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Lasa lekciju kursus: - Sistēmu modelēšanas un imitācijas pamati- Ražošanas plānošanas un vadības sistēmas- Vadības informācijas sistēmas- Integrētās vadības informācijas sistēmas- Vadības sintēze- Vadīšanas sintēzes dinamiskās spēles- Doktora un Maģistra darbu vadītāja
Intensīvo mācību kursu pasniegšana ārzemju universitātēs:- “Imitācijas metamodelēšanas metodoloģija un pielietojumi”, Ģentes universitātē, Beļģijā, 2003.g. - “Imitācijas metamodelēšanas metodoloģija un pielietojumi loģistikas jomā”, Magdeburgas Otto-Von-Guericke universitātē, Vācijā, 2004. g. un 2005.g.- “Uz imitācijas modelēšanu balstītā piegādes ķēžu metamodelēšana un optimizācija”, Magdeburgas Otto-Von-Guericke universitātē, Vācijā, 2006. g.- “Piegādes ķēžu imitācijas modelēšana un metamodelēšana”, Ļubļanas universitātē, Slovēnijā, 2005.g. un 2006.g. - “Uz imitācijas modelēšanu balstīta piegādes ķēžu analīze un metamodelēšana”, Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā, 2006.g.
Zinātniskās darbības virzieni
Diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas un metamodelēšanas metodoloģijaLoģistikas sistēmu imitācijas modelēšanaUz imitācijas modelēšanu balstītā apmācība Piegādes ķēžu plānošana un vadīšana
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Finansētājs Projekts Amats
1992-1994 Latvijas Zinātnes Padome
Metodikas izstrādāšana sarežģītu objektu imitācijas modelēšanai
Izpildītāja
1994-1996 Latvijas Zinātnes Sarežģīto objektu modelēšanas
95
Padome intelektuālo programmlīdzekļu izstrādāšana
1997-2000 Latvijas Zinātnes Padome
Loģistikas sistēmu modelēšanas un optimizācijas intelektuālo programmlīdzekļu izstrādāšana un pielietošana
Izpildītāja
2001-2004 Latvijas Zinātnes Padome
Loģistikas sistēmu uz imitācijas modelēšanu balstītās analīzes un optimizācijas programmlīdzekļu izstrādāšana un pielietošana
Izpildītāja
2005- Latvijas Zinātnes Padome
Uz imitācijas modelēšanu balstītas apmācības metodoloģijas izstrāde un pielietošana loģistikas jomā, pamatojoties uz gadījuma izpēti un lietišķām spēlēm
Izpildītāja
1996-1999 Eiropas Komisijas TEMPUS programma
Industrial logistics management Izpildītāja
1998-2000 Eiropas Komisijas INCO-COPERNICUS programma
Further development and practical application of harbor processes managing and controlling models, methods and techniques
Izpildītāja
1998-2003 Zviedru institūtaVisbijas programma
Competence network for simulation applications
Zinātniskā sekretāre
2001-2003 Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Simulation and IT-Solutions: Applications in the Baltic ports' areas of the newly associated states
Izpildītāja
2001-2004 Eiropas Komisijas ‘Competitive and Sustainable Growth’ programma
Virtual Institute for Production Simulation
RTU projekta vadītāja
2003-2006 Eiropas Komisijas ERASMUS 3 programma
Opening up Electrical Engineering, Computer Technologies and Applied Sciences to Successful Women Careers
RTU projekta vadītāja
2004- Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Web-based and mobile solutions for collaborative work environment with logistics and maritime applications
Izpildītāja
2006- Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Extended collaborative integrated life cycle supply chain planning system
Projekta uzdevumu vadītāja
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
RTU Akadēmiskās sapulces loceklisStarptautiskā institūta “The SCS McLeod Institute of Simulation Sciences” Latvijas centra direktora vietnieceLatvijas Zinātnieku apvienības loceklis
96
Latvijas Augstskolu profesoru asociācijas loceklis
Profesionālās aktivitātes
Piedalīšanās starptautisko konferenču organizēšanā (kopš 2004. gada): - Organizācijas komitejas priekšsēdētāja starptautiskajā konferencē "19th European Conference on Modelling and Simulation, Simulation in wider Europe", (Rīga, Latvija, 2005.g.)- Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē “Harbour, Maritime, & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, (Marseļa, Francija, 2005.g.)- Programmas komitejas locekle “Logistics Simulation” priekšsēdētāja starptautiskajā konferencē "European Modelling and Simulation Symposium", (Barselona, Spānija, 2006.g.) - Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē "20th European Conference on Modelling and Simulation ECMS 2006", (Bonna, Vācija, 2006.g.) - Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē ‘ IASTED International Conference on Modeling, Identification, and Control (MIC 2007), (Puketa, Taizeme, 2007.g.)- Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē "19th European Modelling and Simulation Simposium, EMMS 2007", (Kalabrijas universitāte, Itālija, 2007.g.)- Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē ‘ IASTED International Conference on Modeling, Identification, and Control (MIC 2007), (Insbruka, Austrija, 2007.g.)- Programmas komitejas locekle starptautiskajā konferencē "The 18th IASTED International Conference on Modelling and Simulation, MS 2007", (Monreāla, Kanāda, 2007.g.)
Piedalīšanās zinātnisko projektu novērtēšanā: - IZM-RTU zinātnisko projektu vērtēšanas eksperts (kopš 2006. gada),
- Eiropas Savienības struktūrfondu projektu nozaru vērtēšanas eksperts, Ekonomikas Ministrija (2006.g.).
Goda nosaukumi, apbalvojumi, īpaši nopelni
- Ļubļanas universitātes (Slovēnija) viesprofesore, 2005- RTU profesors, 2003
Zinātniskās publikācijas
115 zinātnisko publikāciju (tajā skaitā 4 grāmatu) autors. Zinātniskās publikācijas kopš 2004. gada:1. Galina Merkuryeva, Nigel Shires. SIM-SERV case study: simulation-based production scheduling and capacity optimisation. Proceedings of the 18th European Simulation Multiconference “Networked Simulation sand Simulated Networks”. June 13-16, 2004, Magdeburg, Germany. Ed. By Graham Horton. SCS, 2004. p. 327 –333.2. Galina Merkuryeva, Nigel Shires, Johannes Krauth. Simulation-Based Production Planning and Capacity Optimisation in Manufacturing SME’s. Proceedings of the 11th
International Power Electronics and Motion Control Conference EPE-PEMC 2004,
97
September 2-4, Riga, vol.4,2004, p. 225-230.3. Oksana Soshko, Yuri Merkuryev, Galina Merkuryeva and Jana Bikovska. Development of active training and educational methods in logistics. Annual Proceedings of Vidzeme University College. ICTE in Regional Development. Vidzeme University College, 2005. P. 62-66.4. Galina Merkurjeva, Liāna Napalkova. Applications of NeuroFuzzy training algorithms to analysis of business processes. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 20. Information Technology and Management Science. RTU, Riga, 2004. P. 141-147.5. J. Pecherska and G. Merkuryeva. Experiences using simulation-based case-games in logistics management studies. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 20. Information Technology and Management Science. RTU, Riga, 2004. P. 122-129.6. Galina Merkurjeva, Jana Bikovska, Robert Grubbstrom, Jens Weber. Development of learning scenarios for network-based logistics simulation game. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 20. Information Technology and Management Science. RTU, Riga, 2004. P. 148-156.7. Galina Merkuryeva. Metamodelling for Simulation Applications in Production and Logistics. www.sim-serv.com/expert, 2004, 6 p. (a white paper). 8. Galina Merkuryeva. Response surface-based simulation metamodelling methods with applications to optimisation problems. Chapter 15. In Supply chain optimisation Product / Process Design, Facility Location and Flow control / Eds. A. Dolgui, J. Soldek and O.Zaikin, Springer, 2005, p.205 –215. 9. Robert W. Grubbstrom, Galina Merkurjeva, Jana Bikovska, Jens Weber. ILMG: Learning Arrangements and Simulation Scenarios. 19th European Conference on Modelling and Simulation. Proceedings of the International Conference, June 1-4, 2005. RTU, Riga, 2005, p. 715-720.10. Galina Merkurjeva, Liana Napalkova. Applications of NeuroFuzzy Training Algorithms to Simulation Metamodelling. 19th European Conference on Modelling and Simulation. Proceedings of the International Conference, June 1-4, 2005. RTU, Riga, 2005, p. 745-749.11. Galina Merkuryeva, Jana Bikovska. Building Inteligence in Business Simulation Games. In Proceedings of Int. Conf. On Operation Research ‘ Simulation and Optimisation in Business and Industry’, May 17-19, 2006, Tallinn, Estonia, p. 208 – 272.12. Galina Merkuryeva, Jana Bikovska, Robert W. Grubbstrom. Enhancing Intelligence of Business Simulation Games. In 20th Eoropean Conference on Modelling and Simulation ECMS ‘ Modelling Methodologies and Simulation Key Technologies in Academia and Industry. Eds.: W. Borutzky, A.Orsoni, and R. Zobel, May 26 – 31, 2006, Bonn, Germany, p. 641 – 646.13. Galina Merkuryeva, Bernardo Cisneiros Machado, Aurelija Burinskiene. Warehouse Simulation Environments for Analysis Order Picking Processes. In Proceedings of Int. Mediterranean Modeling Multiconference, October 4-6, Barcelona, Spain, 2006, p. 475 – 480. 14. Liana Napalkova, Galina Merkuryeva, Miquel A. Pierra. Development of Genetic Algorithm for Solving Scheduling Tasks in FMS with Coloured Petri Nets. In Proceedings of Int. Mediterranean Modeling Multiconference, October 4-6, Barcelona, Spain, 2006, p. 135 – 140. 15. Galina Merkuryeva, Bram Desnet 'ECLIPS and Gender Issues in Engineering', in Conference Abstracts ICIE 2006, Second International Conference on Interdisciplinarity in Education, May 11-13, 2006, Athens, Greece, p. 104-106.
98
16. Galina Merkuryeva, Sara Timmermans, Olesja Vecherinska. Evaluating the Optimality GAP between Cyclic and Noncyclic Planning Policies in Supply Chains. In: Production Engineering. Knowledge – Vision – Framework Programmes, Ed. Edwards Chlebus, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wroclawskiej, Wroclaw, Poland, 2006, p. 155 – 162.17. Yuri Merkuryev, Galina Merkuryeva, Bram Desmet, Eric Jacquet-Lagreze. Integrating Analytical and Simulation Techniques in Multi-Echelon Cyclic Planning. In: Proceedings of First Asia on Modelling & Simulation AMS 2007 ‘ Asia Modelling Simposium 2007’, March 27 – 30, 2007. Eds. D.A.Abraham, S.Turner, Prince of Songkla University, Phuket, Thailand, 2007, p. 460 – 464.
Cita informācija
Valodas:- latviešu - brīvi- angļu - brīvi- krievu - dzimtā
Curriculum Vitae
Jurijs MERKURJEVS (1954)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
RTU Informācijas tehnoloģijas institūta profesorsDarba vieta un ieņemamais amats
Mobilais tālrunis: 29454253, e-pasts: [email protected]ācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Rīgas Politehniskais institūts, students
1971-1976 Automātika un telemehānika
Inženieris-elektriķis
Rīgas Politehniskais institūts, aspirants
1978-1981 Tehniskā kibernētika
Tehnisko zinātņu kandidāts
Rīgas Tehniskā universitāte 1992 Informācijas tehnoloģija
Inženierzinātņu doktors
Rīgas Tehniskā universitāte 1997 Informācijas tehnoloģija
Inženierzinātņu habilitētais doktors
Darba pieredze
99
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
1976-1978,1981-1982
Rīgas Politehniskais institūts Jaunākais zinātniskais līdzstrādnieks
1982-1997 Rīgas Politehniskais institūts/ Rīgas Tehniskā universitāte
Asistents, vecākais pasniedzējs, docents
1992-1993 Rīgas Tehniskā universitāte Automātisko vadības sistēmu katedras vadītāja pienākumu izpildītājs
1993-1997,2002-
Rīgas Tehniskā universitāte Modelēšanas un imitācijas katedras vadītājs
1997-2002 Rīgas Tehniskā universitāte Modelēšanas un imitācijas profesora grupas vadītājs
1997- Rīgas Tehniskā universitāte profesors
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Lasa lekciju kursus: - Sistēmu modelēšana- Sistēmu imitācijas un modelēšanas tehnoloģija- Piegādes ķēžu analīze un vadīšanā
Intensīvo mācību kursu pasniegšana ārzemes universitātēs:- “Piegādes ķēžu dinamika”, Ļubļanas universitāte, Slovēnijā, 2005.g. un 2006.g. - „Diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas metodoloģija un prakse”, Varšavas Tehniskā universitātē, Polijā, 2005.g.- „Uz imitācijas modelēšanu balstīta piegādes ķēžu analīze un metamodelēšana”, Barselonas Autonomajā universitātē, Spānijā, 2006.g.
Aizstāvēto 3 promocijas darbu un 47 maģistra darbu vadītājs
Zinātniskās darbības virzieni
Diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas metodoloģijaImitācijas modelēšanas praktiskā pielietošanaLoģistikas sistēmu modelēšanaPiegādes ķēžu analīze un vadīšana
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Finansētājs Projekts Amats
1992-1994 Latvijas Zinātnes Padome
Metodikas izstrādāšana sarežģītu objektu imitācijas modelēšanai
Vadītājs
1995 Rīgas Radio rūpnīca Rīgas Radio rūpnīcas ražošanas iecirkņa modelēšana un
Vadītājs
100
optimizācija1994-1996 Latvijas Zinātnes
PadomeSarežģīto objektu modelēšanas intelektuālo programmlīdzekļu izstrādāšana
Vadītājs
1997-2000 Latvijas Zinātnes Padome
Loģistikas sistēmu modelēšanas un optimizācijas intelektuālo programmlīdzekļu izstrādāšana un pielietošana
Vadītājs
2001-2004 Latvijas Zinātnes Padome
Loģistikas sistēmu uz imitācijas modelēšanu balstītās analīzes un optimizācijas programmlīdzekļu izstrādāšana un pielietošana
Vadītājs
2005- Latvijas Zinātnes Padome
Uz imitācijas modelēšanu balstītas apmācības metodoloģijas izstrāde un pielietošana loģistikas jomā, pamatojoties uz gadījuma izpēti un lietišķām spēlēm
Vadītājs
2002-2005 Latvijas Zinātnes Padome
Riska faktori, to izvērtēšana un riska vadība Latvijas lauksaimniecībā
RTU apakšprojekta vadītājs
2006- Latvijas Zinātnes Padome
Latvijas lauksaimniecības risku un krīžu vadības sistēmas
RTU apakšprojekta vadītājs
1995-1997 Eiropas Komisijas INCO-COPERNICUS programma
Application of modern concepts in the automated information-management in the harbours by using advanced IT-solutions
RTU grupas vadītājs
1998-2000 Eiropas Komisijas INCO-COPERNICUS programma
Further development and practical application of harbour processes managing and controlling models, methods and techniques
RTU grupas vadītājs
2001-2003 Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Simulation and IT-Solutions: Applications in the Baltic ports' areas of the newly associated states
RTU grupas vadītājs
2004- Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Web-based and mobile solutions for collaborative work environment with logistics and maritime applications
Izpildītājs
2004- Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Information society promotion in the Baltic states
Izpildītājs
2006- Eiropas Komisijas 6. ietvara programma
Extended collaborative integrated life cycle supply chain planning system
RTU grupas vadītājs
2006- Eiropas Komisijas strukturālais fonds ERAF – LR Centrālā finansu un līgumu aģentūra
Informācijas tehnoloģija pārvades elektrotīkla un ģenerācijas ilgspējīguma nodrošināšanai
Vadītājs
101
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
Promocijas padomes “Informācijas tehnoloģija” loceklisPromocijas padomes “Telemātika un loģistika” loceklisInformācijas tehnoloģijas nozares Profesoru padomes loceklis RTU Senāta loceklis, Finansu un budžeta komisijas priekšsēdētājsRTU Akadēmiskās sapulces loceklisRTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Domes loceklisRTU zinātnisko rakstu sērijas “Datorzinātne” sējuma “Informācijas tehnoloģija un vadības zinātne” redaktorsStarptautiskā žurnāla “Simulation & Gaming: An Interdisciplinary Journal of Theory, Practice and Research” redkolēģijas loceklis Starptautiskā žurnāla “International Journal of Simulation and Process Modelling ” (IJSPM) redkolēģijas loceklis Starptautiskās modelēšanas biedrības “The Society for Modeling and Simulation International (SCS)” vecākais biedrs (Senior member), Eiropas nodaļas valdes loceklis, starptautiskā institūta “The SCS McLeod Institute of Simulation Sciences” Latvijas centra direktorsLatvijas Imitācijas un modelēšanas biedrības prezidentsLatvijas Zinātnieku apvienības loceklisLatvijas Augstskolu profesoru asociācijas loceklisLatvijas Transporta Attīstības un Izglītības asociācijas valdes loceklisLielbritānijas biedrības The British Computer Society vecākais biedrs (Chartered Fellow)
Profesionālās aktivitātes
Piedalīšanās starptautisko konferenču organizēšanā (kopš 2004. gada): - Programmas priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē “Harbour, Maritime, & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, (Riodežaneiro, Brazīlija, 2004.g.)- Sekcijas “Simulation in Logistics, Traffic and Transport” priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē “European Simulation Symposium", (Budapešta, Ungārija, 2004.g.)- Ģenerālais priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European Conference on Modelling and Simulation", (Rīga, Latvija, 2005.g.)- Programmas priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē “Harbour, Maritime, & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, (Marseļa, Francija, 2005.g.)- Sekcijas “Discrete Event Modelling and Simulation in Production, Logistics and Transport” priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European Conference on Modelling and Simulation", (Bonna, Vācija, 2006.g.)- Sekcijas “Logistics Simulation” priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European Modelling and Simulation Symposium", (Barselona, Spānija, 2006.g.) - Sekcijas „Simulation in Logistics” līdzpriekšsēdētājs starptautiskajā konferencē „12th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing”, (Sentetjena, Francija, 2006.g.)- Programmas priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē “Harbour, Maritime, & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, (Barselona, Spānija, 2006.g.)- Sekcijas “Discrete Event Modelling and Simulation in Production, Logistics and Transport” līdzpriekšsēdētājs starptautiskajā konferencē "European Conference on Modelling and Simulation", (Prāga, Čehijas Republika, 2007.g. jūnijā)- Sekcijas „Modeling and Simulation” līdzpriekšsēdētājs starptautiskajā konferencē
102
IEEE International Conference “Computer as a Tool”, (Varšava, Polija, 2007. g. septembrī)- Sekcijas “Transport, Logistics, Harbour, Shipping and Marine Simulation ” priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē „Asia Modelling Symposium” (Puketa, Taizeme, 2007. g. martā)- Programmas priekšsēdētājs starptautiskajā konferencē “Harbour, Maritime, & Multimodal Logistics Modelling and Simulation”, (Bergedžija, Itālija, 2007.g.. oktobrī)
Goda nosaukumi, apbalvojumi, īpaši nopelni
- Lattelekom SIA, Latvijas Zinātnes akadēmijas un Latvijas Izglītības fonda Gada balva par darba kopu „Loģistikas sistēmu imitācijas modelēšanas metožu un līdzekļu izstrāde un izmantošana”, 2006- Ļubļanas universitātes (Slovēnija) viesprofesors, 2005- Latvijas Zinātņu akadēmijas korespondētājloceklis, 2004- RTU profesors, 2001- Latvijas Automātikas Nacionālās Organizācijas 1997.g. balva- Apbalvojums par labāko referātu starptautiskajā konferencē “The 1992 European Simulation Symposium” (Drēzdene, Vācija, 1992)
Zinātniskās publikācijas
202 zinātnisko publikāciju (tajā skaitā 4 grāmatu) autors. Zinātniskās publikācijas kopš 2005. gada:19. Yuri Merkuryev, Julija Petuhova, Janis Grabis. Managing service-sensitive demand through simulation. Supply Chain Optimisation: Product/Process Design, Facility Location and Flow Control. Series: Applied Optimization, Vol. 94. Dolgui, Alexandre; Soldek, Jerzy; Zaikin, Oleg (Eds.). Springer, 2005. P. 41-5320. Egils Ginters, Yuri Merkuryev, Leonid Novitski, Krzysztof Amborski, Laimonis Strujevics. ICTE Achievements for VET Methods Development. TransBaltica 2005. VIII International conference. Conference proceedings. RMS Forum, 2005. P. 287-291. 21. Yuri Merkuryev, Vladimir Bardachenko, Andrey Solomennikov and Fred Kamperman. Simulation system of BCT. IST4Balt. Proceedings of the International Workshop “IST 16th Framework programme – great opportunity for cooperation and collaboration”. Riga, Latvia, April 6-7, 2005. RTU, 2005. P. 91-95.22. Ю.А. Меркурьев, В.В. Бардаченко, А.В.Соломенников, Ф. Камперман. Выбор оптимального набора ресурсов с помощью имитационного моделирования (на примере Балтийского контейнерного терминала). «Информационные технологии и вычислительные системы», 2004, No.4, Krievijas Zinātņu Akadēmija, Maskava, 2004, 104.-118. lpp.23. Irina Arhipova, Sergejs Arhipovs, Artis Avsjukovs, Biruta Bankina, Vladimirs Bardačenko, Gunita Binšteina, Anita Blija, Veronika Bugina, Pēteris Bušmanis, Aina Dobele, Aija Graudiņa, Ingrīda Jakušonoka, Linda Jance, Viesturs Jansons, Ināra Jurgena, Daina Kairiša, Jānis Kaktiņš, Daina Kārkliņa, Aldis Kārkliņš, Pēteris Keidāns, Dace Kiršteina, Edgars Liepiņš, Jurijs Merkurjevs, Līga Mihejeva, Uldis Osītis, Ilze Priekule, Agnese Radžele, Pēteris Rivža, Ilva Rudusa, Līga Skudra, Irīna Solomenikova, Kazimirs Špoģis, Ināra Turka, Anastasija Vilciņa, Agris Zirnītis, Anda Zvaigzne. Riski lauksaimniecībā un privātajā mežsaimniecībā. LLU, RTU DITF, 2005. 657 lpp. (Jurijs
103
Merkurjevs, Vladimirs Bardačenko, Irīna Solomenikova, Ilva Rudusa. 3. nodaļa. Imitācijas modelēšanas metožu pielietošana lauksaimnieku risku pētīšanai. 99.-117. lpp.)24. Yuri Merkuryev, Vladimir Bardatchenko, and Andrey Solomennikov. Simulation model for evaluation of farmer’s strategies under nature risks. Proceedings of the 2005 European Modeling and Simulation Symposium, EMSS 2005. October 20-22, 2005, Marseilles, France. Edited by Chiara Briano, Claudia Frydman, Antonio Guasch, Miquel Angel Piera. P. 59-64. 25. Oksana Soshko, Yuri Merkuryev, Galina Merkuryeva and Jana Bikovska. Development of active training and educational methods in logistics. Annual Proceedings of Vidzeme University College. ICTE in Regional Development. Vidzeme University College, 2005. P. 62-66.26. Oksana Soshko (Burska), Yuri Merkuryev and Hendrik Van Landeghem. Simulation and optimisation: Synergy in supply chain management. Simulation in Supply Chain Management and Logistics. Magdeburger Schriften zur LOGISTIK. Heft 19 - 2005. Wissenschaftliche Themenhefte des Lehrstuhls Logistik der Universität Magdeburg, 2005. P. 3-13. 27. Leonid Novitsky, Eberhard Bluemel, Yuri Merkuryev, Fred Kamperman. Logistics principles and IT-solutions for creating a collaborative work environment for transport business consumers. Proceedings of The International Workshop on Harbour, Maritime and Multimodal Logistics Modelling and Simulation, HMS2005. October 20-22, 2005, Marseille, France. Edited by Agostino Bruzzone, Matteo Brandolini, Claudia Frydman, Yuri Merkuryev. P. 25-28. 28. Julija Petuhova and Yuri Merkuryev. Combining analytical and simulation approaches to quantification of the bullwhip effect. Simulation in Wider Europe. 19th
European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2005. June 1-4, 2005, Riga, Latvia. Edited by Yuri Merkuryev, Richard Zobel, Eugene Kerckhoffs. ECMS, 2005. P. 222-226.29. Jelena Pecherska and Yuri Merkuryev. Teaching simulation with spreadsheets. 19th
European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2005. June 1-4, 2005, Riga, Latvia. Edited by Yuri Merkuryev, Richard Zobel, Eugene Kerckhoffs. ECMS, 2005. P. 440-445.30. Rahila Yazdani, Felix A. Schmidt, Yuri Merkuryev and Fred Kamperman. The generic animation and simulation tool for ports and terminals. International Journal of Simulation Systems, Science & Technology. 2005. Vol. 6, No. 7-8. P. 61-69. 31. Ю. А. Меркурьев, В. В. Бардаченко, А. В. Соломенников, Ф. Камперман. Выбор оптимального набора ресурсов на Балтийском контейнерном терминале с помощью имитационного моделирования. Transport and Telecommunication, Vol. 6, No. 4, 2005. Стр. 4-29. 32. R. Klimov and Y. Merkuryev. Application of ABC analysis to complex systems simulation. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 23. Information Technology and Management Science. RTU, Riga, 2005. P. 59-65. 33. O. Soshko, Y. Merkuryev and M. Chakste. Simulation-based case study: locating a distribution centre. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 23. Information Technology and Management Science. RTU, Riga, 2005. P. 103-109. 34. Jelena Pecherska, Yuri Merkuryev. Discrete-Event Simulation:Methodology and Spreadsheet-Based Implementation. Przeglad Elektrotechniczny, Vol. 82, No 4, 2006, Poland, pp. 49-55.35. Jurijs Merkurjevs, Vladimirs Bardačenko, Antons Ruža, Irīna Solomenikova. Imitācijas modelēšanas pielietošana lauksaimniecisku risku pētīšanai. Latvijas
104
Lauksaimniecības universitātes raksti. Nr. 15 (310), 2005. 81-86. lpp.36. Ināra Turka, Jurijs Merkurjevs, Vladimirs Bardačenko, Irīna Solomenikova. Ģenētiski modificēto augu izplatīšanas modelēšana. Latvijas Lauksaimniecības universitātes raksti. Nr. 15 (310), 2005. 50-55. lpp.37. Ināra Turka, Jurijs Merkurjevs, Vladimirs Bardačenko, Irīna Solomenikova. Apputeksnētāju blīvuma ietekme uz ģenētiski modificēto organismu (ĢMO) izplatības dinamiku. Latvijas Lauksaimniecības universitātes raksti. Nr. 15 (310), 2005. 56-63. lpp.38. Oksana Soshko, Yuri Merkuryev, Hendrik Van Landeghem. Achieving the best performance of supply chain operation. International conference on Operational Research: Simulation and Optimisation in Business and Industry. May 17-20, 2006. Tallinn, Estonia. Edited by H.Pranevicius, O.Vaarmann and E.Zavadskas. Technologija, Kaunas, 2006. P. 227-232. 39. Ruslan A. Klimov and Yuri A. Merkuryev. Simulation-based risk measurement in supply chains. Modelling Methodologies and Simulation. Key Technologies in Academia and Industry. 20th European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2006. May 28th -31st, 2006, Bonn, Sankt Augustin, Germany. Edited by Wolfgang Borutzky, Alessandra Orsoni, Richard Zobel. WCMS, 2006. P. 413-418. 40. Arnis Lektauers, Yuri Merkuryev. 3D visual framework for modelling and simulation of supply chain systems. IT & T Solutions in Logistics and Maritime Applications. Scientific Proceedings of the Project eLOGMAR-M Funded by the European Commission under the 6th Framework Programme. Edited by Eberhard Blümel, Steffen Strassburger, Leonid Novitsky. JUMI, 2006. P. 141-150.41. Egils Ginters, Oksana Soško, Yuri Merkuryev. The Development of Mobile On-site Training in Logistics Information Systems. IST4Balt News Journal. Vol. 2, September 2005 – August 2006. P. 35-39.42. Julija Petuhova and Yuri Merkuryev. Simulation-based analysis of dependency between sales volume and service level. International Mediterranean Modelling Multiconference, I3M 2006. October, 4-6, 2006. Barcelona, Spain. Edited by Agostino G. Bruzzone, Antoni Guasch, Miquel Angel Piera, Jerzy Rozenblit. 2006. P. 697-702. 43. Yuri Merkuryev, Vladimir Bardachenko, and Andrey Solomennikov. Simulation-based evaluation of agriculture strategies under uncertainty of weather forecast. International Mediterranean Modelling Multiconference, I3M 2006. October, 4-6, 2006. Barcelona, Spain. Edited by Agostino G. Bruzzone, Antoni Guasch, Miquel Angel Piera, Jerzy Rozenblit. 2006. P. 313-318. 44. Oksana Soshko, Yuri Merkuryev, and Hendrik Van Landeghem. Dealing with uncertainty in supply chain management. 12th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, INCOM’2006. Preprints. Volume II, Industrial Engineering. May 17-19, 2006 – Saint-Etienne, France. Editors: Alexandre Dolgui, Gerard Morel, Carlos E. Pereira. 2006. P. 583-588.
Cita informācija
Valodas:- latviešu - brīvi- angļu - brīvi- krievu - dzimtā
105
Curriculum Vitae
Vineta Minkēviča (1967)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
RTU DITF ITI Vadības informācijas tehnoloģijas katedra, docenteDarba vieta un ieņemamais amats
Mob. telefons: 29607165, e-mail: [email protected]ācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
LU Fizikas – matemātikas fakultāte
1985 – 1991 Lietišķā matemātika
Matemātiķis
LU Fizikas – matemātikas fakultāte
1996 -1996 Matemātika Matemātikas maģistrs (1996)
RTU Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes Informācijas tehnoloģijas institūta doktorantūra
1992 – 1996 Matemātika Matemātikas doktors (1998)
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
2005 - g.g. RTU DITF ITI Vadības informācijas tehnoloģiju katedra
Docente
1999 – 2005 Paralēli:2002 – 20051999- 2002
RTU DITF ITI Operāciju pētīšanas katedrā
Baltijas Krievu institūtsRīgas Pedagoģijas un izglītības vadības Augstskolas Ekonomikas un uzņēmējdarbības katedra
Docente
1996 – 1999Paralēli:
RTU ASTF ITI Operāciju pētīšanas katedra
Rīgas Pedagoģijas un izglītības vadības Augstskolas Ekonomikas un uzņēmējdarbības katedra
Lektore
1995–1996 RTU ASTF Informācijas tehnoloģijas institūta Matemātiskās statistikas profilinstitūts
Lektore
1991 - 1995 RTU ASTF Lietišķās matemātikas katedra AsistenteLasītas lekcijas arī citās Latvijas augstskolās: Rīgas Stradiņa universitāte, Latvijas Banku augstskola, Biznesa augstskola „Turība”.
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
106
2002 - g.g. Projekta risku pārvaldība, praktiskā projektu vadība, masu apkalpošanas sistēmas, vadības zinātne, statistisko datu matemātiskā apstrāde, ievads loģistikā, ievads operāciju pētīšanā, ievads projektu vadībā, augstākā matemātika, varbūtību teorija un matemātiskā statistika, matemātika ekonomikā, vadības lēmumu pieņemšanas metodes.
1996 -2002 Masu apkalpošanas sistēmas, spēļu teorija, ekonomisko procesu Markova analīze, uzkrājumu vadība, matemātika ekonomikā, operāciju pētīšanas elementi, tirgus modeļi matemātikā, finansu matemātika, statistika, matemātiskā statistika, projektu vadība.
1991 –1996 Augstākā matemātika, varbūtību teorija, matemātiskā statistika
RTU DITF ITI vadīti bakalaura, inženiera un maģistra darbi.Vadīti kvalifikācijas darbi RPIVA profesionālajā studiju programmā “Komercdarbība un uzņēmuma vadība”, kvalifikācijas darbi un maģistra darbi BKI profesionālajā studiju programmā “Mārketinga menedžments” un profesionālās maģistrantūras specialitātē “Uzņēmējdarbības vadība un administrēšana”.
Zinātniskās darbības virzieni
Stohastisku sistēmu uzvedības un stabilitātes nosacījumu izpēte.Promocijas darbs - Diferenciālvienādojumu ar Markova impulsu pārslēgumiem vidējošana un stabilitāte - izstrādāta varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas virzienā.
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
Latvijas Matemātikas Biedrības locekle
Profesionālās aktivitātes
Kvalifikācijas celšana: 1994. g. Studiju kurss “Computer Intensive Statistical Methods”. Linčepingas universitāte
(Zviedrijā)
1998. g Karlsrues Tehniskā universitāte (Vācijā)
1999. – 2000. g.g. Pedagoģiskās meistarības fakultāte, RPIVA Mazā akadēmija
Citas aktivitātes:2002 - g.g. RTU DITF ITI Padomes sekretāre
2002 - g.g. RTU DITF ITI Noslēguma darbu aizstāvēšanas komisijas sekretāre
ESF projektā „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un
integrācija Eiropas izglītības telpā” - izpildītājs.
Zinātniskās publikācijas
107
M. Buiķis, V. Minkēviča, Svārstības impulsu sistēmās ar Markova pārslēgumiem (1994), 35. RTU Zinātniskās un tehn. Konferences materiāli 38-39. lpp.
M. Buiķis, V. Minkēviča, Oscilējošas sistēmas gadījuma perturbācijas (1995), 36. RTU Zinātniskās un tehn. Konferences materiāli 34-35. lpp.
V. Minkēviča, Stability of the linear differential systems with Markov impulse switchings (1996), Proceedings of the Latvian Probability Seminar p.28-46.
V. Minkēviča, Averaging and stability of quasi-linear functional differential equations with Markov impulse switchings (1997), 2. Latvijas Matemātikas konferences tēžu krājums 48-49 lpp.
V. Minkēviča, Averaging and stability of quasi-linear functional differential equations with Markov impulse switchings (1998), Journ. Modern aspects of Management Science.
An. Matvejevs, V.Minkēviča, Kvazilineāra diferenciālvienādojuma ar Markova parametriem stabilitāte (2001, aug.), II Latvijas Zinātnieku kongresa tēžu krājums.
An. Matvejevs, V.Minkēviča, Otrās kārtas kvazilineāru kontroles sistēmu stohastiskā stabilitāte. (2001, okt.), RTU 42. Starptautiskās zinātniskās konferences datorzinātnes sekcijas materiāli. 36-38lpp.
An. Matvejevs, V.Minkēviča, Frekvenču fāzu autoregulēšanas sistēmas stohastiskā stabilitāte. (2001), RTU zinātnisko rakstu krājums. Datorzinātne. 120-124lpp.
V. Minkēviča, A. Pola, Apmācības sistēmas izveide elektroniskā vidē. (2002), Liepājas Pedagoģijas Augstskolas starptautiskās zinātniskās konferences materiāli.
Bremze E., Matvejevs A., Minkevica V., Private Pension Fund Additional Capital Valuation in Real Time Condition, (2002, sept.), Proceedings on 2nd Conference in Actuarial Science&Finance on Samos, Karlovassi, Greece. pp. 37-38.
V. Minkeviča, Asymptotic analysis of quasi-linear functional differential equations, (2004, febr.), Proceedings on 3rd International Conference APLIMAT, Slovak University of Tehnology in Bratislava, Slovak Republic. pp. 695-700.
V. Minkevica, K. Sadurskis., Stohastic model of an adaptive Samuel-Marshall type single component market, (2005, june), Proceedings on 12th International Conference onANALYTICAL and STOCHASTIC MODELLING TECHNIQUES and APPLICATIONS,Riga, Latvia.
Metodiskās publikācijas
Ģ. Vulfs, V. Minkēviča, Ievads spēļu teorijā: lekcijas operāciju pētīšanā., RTU, 1997.
108
CURRICULUM VITAE
1. Vārds: Jānis2. Uzvārds: Millers3. Dzimšanas gads: 09.09.1943.4. Izglītība: augstākā
Izglītības iestāde Rīgas Politehniskais institūts, Ķīmijas fakultāte Datums: no1961. g. līdz 1970.g.Iegūtā izglītība: Inženiera ķīmiķa-tehnologa kvalifikācija.Diploma Nr. N0 482453
Izglītības iestāde Rīgas Politehniskais institūts, Ķīmijas fakultātes Analītiskās un neorganiskās ķīmijas katedra.
Datums: no 1972.g. līdz 1975.g.Iegūtā izglītība: Ķīmijas zinātņu doktors Diploma Nr. Dr. Chem. B-D No 000186
5. Papildu izglītība/kursi:
Izglītības iestāde Kursa nosaukums DatumsToronto universitāte. Kanāda
Gruntsūdeņu piesārņojuma novērtēšana un attīrīšana
1995
East Brunswick, ASV Bīstamo atkritumu likvidēšanas tehnoloģijas
1994
Otavas izglītības nodaļa Angļu valodas progresīvā izglītības līmeņa kursi
1994 - 1995
6. Valodu prasme (vērtējot no 1 – 5 (1 – vāji; 5 – brīvi)):
Valoda Lasītprasme Runātprasme RakstītprasmeKrievu 5 5 5Angļu 5 5 5
7. Darba pieredze:
Datums: no 1970. līdz 1972.Darba vietas nosaukums
PSRS Institūta IREA Latvijas filiāle
Amata nosaukums Jaunākais zinātniskais līdzstrādnieksDatums: no1975. g. līdz1977. g.
Darba vietas nosaukums
RTU Silikātu tehnoloģijas katedra, Stikla un keramikas rentgenpētījumu laboratorija
Amata nosaukums Jaunākais zinātniskais līdzstrādnieksGalvenie pienākumi Zinātniskais darbs
Datums: no1994. g līdz 1995. g.Darba vietas nosaukums
Kanāda, Kanādas Vides Tehnoloģiju Centrs (“Environment Canada”), Otava
Amata nosaukums Vieszinātnieks
109
Galvenie pienākumi Augsnes un gruntsūdeņu piesārņojuma apsekošana, novērtēšana un atveseļošana
Datums: no1977 g. - pašlaikDarba vietas nosaukums
RTU Materiālzinātnes un lietišķās ķīmijas fakultāte, Ķīmijas katedra
Amata nosaukums Asistents, vec. pasniedzējs, docents, asociētais profesorsGalvenie pienākumi 1. Lekciju sagatavošana un lasīšana, laboratoriju darbu
vadīšana RPI studentiem vispārīgā ķīmijā.2. Zinātniskais darbs3. Jaunu lekciju kursu sagatavošana un lasīšana, laboratoriju darbu izstrādāšana un vadīšana RTU
8. Cita nozīmīga informācija:
1. 66 publikāciju un metodisko darbu autors un līdzautors2. 1995.-1997. g. Kanādas-Latvijas kopprojekta par bijušo Krievijas raķešu bāzu teritoriju apsekošanu un attīrīšanu, izpildītājs3. 1999. g. Augsnes attīrīšanas starptautisks projekts, Helsinki, Somija, izpildītājs4. 1996.-2000. g. Zinātniskā projekta Nr. 96-0174 “Mikroorganismu asociāciju izmantošana piesārņotas augsnes attīrīšanā” izpildītājs5. 2001. – 2002. g. Zinātniskā projekta Nr. 01.0370 “Biofiltrācijas sistēmas optimizācija atkritumu gāzu degradēšanā” izpildītājs6. 2007. g. Valsts pētījumu programma Nr. V7161, izpildītājs7. Sagatavoti un lasīti lekciju kursi:
- “Vispārīgā ķīmija” RTU neķīmiķu specialitātēm- “Vides ķīmija” un “Hromatogrāfija” RTU Vides un produktu ķīmiskās atbilstības studiju programmas studentiem;- “Hromatogrāfija” RTU MLĶF maģistriem- “Hromatogrāfija”RTU MLĶF bakalauriem- “Ekoloģija un vides problēmas” RTU Darba aizsardzības katedras maģistriem
8.8. Organizatoriskā kompetence:- MLĶF Dome - loceklis- LV Standartizācijas Tehniskā komiteja „Vides kvalitāte” – eksperts8.9. Iztulkoti un rediģēti 15 ISO standarti degvielu un ziežvielu nozarē
9. Kontaktinformācija:
Adrese: Stūres ielā 6 - 40,Rīga, LV-1055
Tālruņa nr: d.7089104Faksa nr: -E-pasta adrese [email protected]
Dzīves un darba gājums
1. Vārds, uzvārds: Ņikita Nadežņikovs
2. Personas kods: 080434-11229.
110
3. Dzimšanas vieta: Latvija, Jēkabpils raj. Viesīte.
4. Darba vieta: RTU EEF Elektrotehnikas institūts, as. prof., Rīga, LV-1048, Meža iela 1, telef. 7089500.
5. Dzīves vieta: Rīga, LV–1019, Maskavas iela 222C – 12, telef. 7145349.
6. LR zinātniskais grāds, diploma Nr., specialitāte: Dr. phys., dipl. E-D Nr. 000184, elektriskās mašīnas.
7. Praktiskā darbība: 1957.-1959.g. fabrika “Kaija”, meistars-elektriķis;1959.-1961.g. Latvijas Zinātņu akadēmija, Enerģētikas institūts, inženieris;1961.-1963.g. Rīgas pusvadītāju aparātu rūpnīca, vecākais inženieris;1963.-1966.g. Latv.ZA Fizikas institūta Speciālais magnetohidrodinamikas konstruktoru birojs, laborat. vadītājs;1966.-1969.g. RPI, asistents;1969.-1972.g. RPI, aspirants;1972.-1980.g. RPI vecākais pasniedzējs;1980.-1998.g. RPI-RTU docents;1998. g. RTU as. profesors;1985.-1999.g. RPI-RTU katedras vadītājs, asoc.prof.;1999.-2002.g. RTU institūta direkora vietnieks, asoc. prof.. 2002.g. RTU katedras vad.,asoc.prof.;2004.g. RTU asoc.profesors.
8. Pedegoģiskā pieredze (lekcijas, kursa, laboratorijas, kvalifikācijas darbi, prakt. nodarb., maģistrantu, doktorantu vadība):
Lekciju kursi – Elektrotehnikas teorētiskie pamati, Ķēžu teorija,Elektromagnētiskā lauka teorija, Elektrība un magnētisms,Elektrotehnika un elektronika,Automobīļu elektroiekārtas.
Praktiskās nodarbības, laboratorijas un grafoanalītiskie darbi nosauktajos priekšmetos.
9. Zinātniskā darba virziens: elektromagnētiskā lauka sadalījuma analītiski un eksperimentāli pētījumi, elektroenerģijas pārveidotāji.
10. Piedalīšanās pētniecisko darbu veikšanā: sk. p. 10.2.Līdz 1994. g. vadīju un piedalījos līguma darbos saistītus ar šķērslauka lineāro dzinēju
izmantošanu virszemes ātrgaitas transportā un MHD maiņstrāvas kondukcijas sūkņu izmantošanu metalurģijas tehnoloģiskajos procesos.
10.1. LZP granta numurs: nav.
10.2. Kādu organizāciju finansēto pētniecisko darbu izpildījis (darba nosaukums, pasūtītājs, projekta vadītājs, izpildes termiņi)
111
11. Pēdējo 5 gadu galvenās zinātniskās publikācijas, patenti, izgudrojumi: Transformatora darba režīmu analīze invertēšanas taisngriešanas regulējamā blokā. I un II daļas. RTU Zin. raksti, Enerģētika un elektrotehnika, R., RTU, 2004. Elektrotehnikas teorētisko pamatu katedras vēsture, laika posmā līdz 1990. g. (RTU vēstures krājuma III sējumā). Vispārīgās elektrotehnikas (Elektrotehnikas un elektronikas) katrdras vēsture, laika posmā no 1958.g. līdz 1990.g. (RTU vēstures krājuma III sējumā).
12. Kopējais zinātnisko darbu skaits: 60 publikācijas (pēdējo 5 gadu laikā 3).
13. Valodu prasme: latviešu, krievu (brīvi), angļu (ar vārdnīcas palīdzību).
Curriculum Vitae
Oksana ŅIKIFOROVA (1976)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
Rīgas Tehniskā universitāte, Lietišķo datorsistēmu institūts, Lietišķo datorzinātņu katedra, asociēta profesore
Darba vieta un ieņemamais amats
Rīga – LV1048, Meža 1/3-510, tālr. 7089598, e-pasts: [email protected]ācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks
Specialitāte Kvalifikācija
Bakalaurantūra. Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
09/1992-07/1995
Inženierzinātņu bakalaura grāds datorzinībās
B.sc.ing.
Maģistrantūra. Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
09/1995-07/1997
Inženierzinātņu maģistra grāds lietišķās datorzinātnēs
M.sc.ing.
Doktorantūra. Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
09/2001-12/2001
Inženierzinātņu doktora grāds. Informācijas tehnoloģija - sistēmu analīze, modelēšana un projektēšana
Dr.sc.ing
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
112
Kopš 2004.decembra Rīgas Tehniskā universitāte
Asociētā profesore
2005. SIA „ABC software” Sistēmu analītiķe2002. - 2004. Rīgas Tehniskā
universitāteDocente
2000. – 2002. Rīgas Tehniskā universitāte
Lektore
1997. - 2001. SIA AUTO PRIEKS Ceļu satiksmes noteikumu un satiksmes drošības pasniedzēja un braukšanas mācību instruktore
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
“Ievads lietišķās datorzinātnēs” lekcijas un praktiskās nodarbības “Sistēmu objektorientētas izstrādes tehnoloģija un rīki” lekcijas un laboratorijas“Ievads objektorientētā tehnoloģijā” lekcijas un praktiskās nodarbības“Objektorientēta programmēšana” laboratorijas“Objektorientēta sistēmanalīze” lekcijas, praktiskas nodarbības un laboratorijas “Programmatūras attīstības tehnoloģijas” lekcijas un praktiskās nodarbības“Vizuālais Prologs” lekcijas un laboratorijas“Algoritmu un sarežģītības teorija” lekcijas un praktiskās nodarbības“Vizuālā programmēšana” lekcijas un laboratorijas “Lielo programsistēmu izstrādes objektorientētas tehnoloģijas un rīki” lekcijas, praktiskās nodarbības un laboratorijas
Zinātniskās darbības virzieni
Objektorientēta sistēmas modelēšana un analīzeProgrammatūras izstrādes procesa organizācijaModeļvadama arhitektūra programmatūras izstrādē
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Finansētājs Projekts Amats
2006.-2007.
RTU RTU zinātniskais projekts ZP-2006/05 “Pirmā līmeņa zinātnisko pētījumu veikšanas metodikas izstrāde datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas jomā”
projekta vadītāja
2006.-2007.
ESF ESF projekta Nr.VPD1/ESF/PIAA/04/APK/3.2.3.2/0004/0067 „Informāciju tehnoloģiju studiju programmas
objektorientētas projektēšanas jomas eksperte
113
modernizācija Latvijas Lauksaimniecības universitātē” eksperta darbs studiju kursu uzlabošanā, lekciju un praktisko nodarbību vadīšana LLU ITF maģistrantūras studentiem atbilstoši līgumam 2005/0131/ VPD1/ESF/PIAA/04/APK/3.2.3.2/0004/0067 starp valsts aģentūru „Profesionālās izglītības attīstības aģentūra” un Latvijas Lauksaimniecības universitāti
2006. IZM RTU IZM projekts “Elektronisko pakalpojumu sistēmu arhitektūras izvēles metodikas izstrāde”
izpildītāja
2005.-2006.
ESF ESF līdzfinansēts projekts „Mācību programmas „Datorsistēmas” pilnveidošana, ar Eiropas sociālā fonda atbalstu”
izpildītāja
2005. ESF ESF līdzfinansētā projekts „RTU informācijas tehnoloģiju un datorzinātnes modernizācija”
programmatūras nozares eksperte
2005.-2006.
RTU RTU zinātniskais projekts ZP - 2005/02 „Divpusložu pieejas lietojums elastīgas programmatūras inženierijas zināšanu arhitektūras izstrādē”
projekta vadītāja
2005.- 2009.
LZA LZA projekts Nr. 05.1656. “Formalizācijas aspekti biznesa un iegulto sistēmu programmatūras izstrādē saistībā ar modeļu vadītu arhitektūru”
izpildītāja
2001. – 2005.
LZA LZA grants Nr. 01.0861. “Uz topoloģiskiem modeļiem bāzēta mehatronisko sistēmu objektorientēta sistēmanalīze un projektēšana”
izpildītāja
1996. – 2001.
LZA LZA grants Nr. 96.0482. „Objektorientētas sistēmanalīzes, projektēšanas un programmēšanas metožu izstrāde hibrīdsistēmām”
izpildītāja
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
Valsts pārbaudījumu komisijas locekleRTU Lietišķo datorzinātņu katedras bakalaurantūras vadītājaRTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Domes locekle un zinātniskā sekretāre
114
CAiSE (Conference on Advanced Information Systems Engineering) starptautiskās zinātniskās konferences org. komitejas locekleRTU studentu zinātniskās un tehniskās konferences Lietišķo datorzinātņu sekcijas priekšsēdētājaRīgas Tehniskās universitātes akadēmiskās sapulces locekle “Datorizācija, intelekts, tehnoloģija, formālizācija” semināra zinātniskā sekretāre RTU zinātniskās konferences Lietišķo datorsistēmu sekcijas org. komitejas locekleRTU zinātnisko rakstu ikgadēja krājuma Datorzinātnes sērijas “Lietišķās datorsistēmas” redaktore
Profesionālās aktivitātes
IeM vienotā sakaru un automatizētā informācijas sistēma: Sodu reģistra izveide informācijas sistēmas analīzē, koncepcijas un prasību specifikācijas izstrādē, pasūtītājs LR Iekšlietu ministrijas Informācijas Centrs, SIA „ABC Software”
Līdzdalība informācijas sistēmas „FiLat” analīzē, koncepcijas un prasību specifikācijas izstrādē, pasūtītājs SIA „Filuet” (“Herbalaif” produktu izplatītājs Latvijā)
Līdzdalība informācijas sistēmas „LatviaTours” projektējuma apraksta sagatavošanā, pasūtītājs SIA „PF”
Līdzdalība informācijas sistēmas “Meklējamais transports” analīzē, optimizācijā un koncepcijas un prasību specifikācijas izstrādē, pasūtītājs LR Iekšlietu ministrijas Informācijas Centrs
Autovadītāju kvalifikācijas testēšanas sistēmas „AutoTest” izstrādes projekta vadība, analīze un projektēšana, pasūtītājs SIA “AUTO PRIEKS”
Informācijas sistēmas “Autoskolas administratīvas darbības organizācija” izstrāde, projekta vadītāja, pasūtītājs SIA “AUTO PRIEKS”
Goda nosaukumi, apbalvojumi, īpaši nopelni
2005. LIF mērķprogrammas “Izglītībai, zinātnei un kultūrai” atzinības raksts par augstas kvalifikācijas speciālistu sagatavošanu
2004.- 2006.: ESF atbalsts jauniem zinātniekiem pēc līguma 2004/0002/VPD1/ESF/PIAA/04/NP/3.2.3.1/0002/0007
2003.: Latvijas Zinātņu akadēmijas jauno zinātnieku balva par promocijas darbu “Programmatūras izstrādes tehniku salīdzināšanas metodoloģija”
2003.: Rīgas Tehniskās universitātes atzinības raksts par radošu savu pienākumu izpildi
1998. – 2000.: Rīgas Tehniskās universitātes Senāta stipendija
115
1997.: LIF mērķprogrammas „Izglītībai, zinātnei un kultūrai”, AS „DATI” atzinības raksts par uzvaru datorzinātņu un informātikas zinātnisko darbu konkursā ar darbu "Moderno objektorientētās sistēmanalīzes metožu novērtējums"
1997.: diploms ar izcilību - inženierzinātņu maģistra grāda lietišķās datorzinātnēs iegūšanai
1995. – 1997.: LIF mērķprogrammas “SWH Izglītībai, zinātnei un kultūrai” veicināšanas stipendija
1992.: apbalvota ar zelta medaļu par mācībām vidusskolā
Zinātniskās publikācijas
1. Nikiforova O., Kirikova M., Pavlova N. „Principles of Model Driven Architecture in Knowledge Modeling for the Task of Study Program Evaluation”, Databases and Information Systems V, by IOS Press in the series "Frontiers in Artificial Intelligence and Applications", 2007 (in press)
2. Vinogradova V., Kirikova M., Nikiforova O. “Knowledge Flow Oriented Curriculum Development”, The 47th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 12-13, Riga, Latvia, 2006 (in press)
3. Chukina Ye., Pavlova N., Nikiforova O. “Platform Independent Model in the Framework of MDA”, The 47th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 12-13, Riga, Latvia, 2006 (in press)
4. Grigorjevs J., Nikiforova O. “Specific Tested Features of Embedded Systems”, The 47th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 12-13, Riga, Latvia, 2006 (in press)
5. Ņikiforova O., Pavlova N., Gills M. „Aktivitāšu analīze programmatūras testēšanas disciplīna: teorija un prakse”, Latvijas IT uzņēmumu 7. konferences materiālos, Testēšanas teorija un prakse, 24.05.2006., Rīga, Latvija
6. Nikiforova O., Kirikova M., Pavlova N. „Two-Hemisphere Driven Approach: Application for Knowledge Modeling”, In proceedings of the Seventh IEEE International Baltic Conference on DB and IS (BalticDB&IS'2006), O. Vasilecas, J. Eder, A. Caplinskas (Eds.), pp. 244-250, Vilnius, Lithuania, 2006
7. Nikulshins V., Nikiforova O., Sukovskis U. „Analysis of Activities Covered by Software Engineering Discipline”, Databases and Information Systems, Seventh International Baltic Conference on Databases and Information Systems, Communications, Materials of Doctoral Consortium, O. Vasilecas, J. Eder, A. Caplinskas (Eds.), pp. 130-138, VGTU Press „Technika” scientific book No 1290, Vilnius, Lithuania, 2006
8. Pavlova N., Nikiforova O. “Formalization of Two-Hemisphere Model Driven Approach in the Framework of MDA”, Proceedings of the 9th Conference on Information Systems Implementation and Modelling, Czech Republic, Prerov, MARQ, Jaroslav Zendulka (Ed.), pp.105-112, 24-26 of April, 2006
116
9. Nikiforova O., Kirikova M., Sukovskis U. „ Two Hemisphere Model Driven Architecture for Knowledge Map Development in the Task of Study Program Analysis”, The 46th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 13-14, Riga, Latvia, 2005, published in the 5th Series “Computer Science. Applied Computer Systems, Vol. 26, 2006, pp. 112-123
10. Nikiforova O., Kuzmina M., Pavlova N. „Formal Development of Platform Independent Model in the Framework of MDA: Myth or Reality”, The 46th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 13-14, Riga, Latvia, 2005, published in the 5th Series “Computer Science. Applied Computer Systems, Vol. 26, 2006, pp.42-53
11. Buzdins D., Nikiforova O. „Essential Requirements for Composition of Pattern System”, The 46th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 13-14, Riga, Latvia, 2005, published in the 5th Series “Computer Science. Applied Computer Systems, Vol. 26, 2006, pp. 78-88
12. Nikulshin V., Nikiforova O. “Software Development Teams Organization”, The 46th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 13-14, Riga, Latvia, 2005, published in the 5th Series “Computer Science. Applied Computer Systems, Vol. 26, 2006, pp. 54-65
13. Grigorjevs J., Nikiforova O. “Unit testing of real time systems”, The 46th Scientific Conference of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, October 13-14, Riga, Latvia, 2005, published in the 5th Series “Computer Science. Applied Computer Systems, Vol. 26, 2006, pp. 66-77
14. Nikiforova O., Kirikova M., Wojtkowski W. „Role of Models in Knowledge Transfer during OO Software Development”, Information Modelling and Knowledge Bases XVII, Kiyoki Y., Henno J., Jaakkola H., Kangassalo H., IOS Press, pp. 156-171
15. Nikiforova O., Kirikova M., Wojtkowski W. „Role of Models in Knowledge Transfer during OO Software Development”, Proceedings of the 15th European-Japanese Conference on Information Modelling and Knowledge Bases, May 16-19, 2005, Tallinn, Estonia, pp. 305-320
16. Pavlova N., Nikiforova O. „An Overview of Advanced Approaches for Construction of Platform-Independent System Model”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, Riga, Latvia, 2005, pp. 156-168
17. Grigorjevs J., Nikiforova O. „Testing Process Adjustment for Real Time Systems”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, Riga, Latvia, 2005, pp. 229-241
18. Nikiforova O., Kirikova M. “Two-Hemisphere Model Driven Approach: Engineering Based Software Development”, CAiSE 2004 16th International Conference on Advanced Information Systems Engineering June 7-11, Proceedings, pp. 219-233, 2004 Riga, Latvia
19. Nikiforova O., Kirikova M. “Enabling Problem Domain Knowledge Transformation during Object Oriented Software Development”, Constructing the Ifrastructure for the Knowledge Economy, Methods and Tools, Theory and
117
Structure, Linger H., Fisher J., Wotkowski W., Wojtkowski W.G., Zupančič J., Vigo K., Arnold J. (Eds.), Kluwer Academic/ Plenum Publshers, pp. 481-493, 25-27 August 2003
20. Pavlova N., Nikiforova O. “Review of information flows during object oriented system modelling”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 4th thematic issue, pp. 109-115, 2003, Riga, Latvia
21. Ivanovs M., Nikiforova O. “Object-Oriented Design of Electronic Commerce Systems”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 4th thematic issue, pp. 155-166, 2003, Riga, Latvia, in Latvian
22. Nikiforova O., Kirikova M. “Enabling Problem Domain Knowledge Transformation during Object Oriented Software Development”, Scientific Proceedings of Conference on Information System Development, ISD’2003, Melbourne, Australia, 25-27 August 2003
23. Nikiforova O., Osis J., Sukovskis U.. “Integrated Intelligent System for Software Development Process”, Materials of the Information Days on Open Platforms for Software and Services, organized by Unit D3 Software Technologies and Distributed Systems, Directorate General Information Society of the European Commission, Brussels, 4-5 June 2003, pp.6.
24. Nikiforova O. “General Framework for Object-Oriented Software Development Process”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 3rd thematic issue, pp.132-144, 2002, Riga, Latvia
25. Nikiforova O., Sukovskis U. “Framework for comparison of System Modelling Tools”, In proceedings of Fifth IEEE International Baltic Workshop on DB and IS, BalticDB&IS'2002, Vol. 1, pp. 63-70, Tallinn, Estonia, 2002
26. Nikiforova O. “Comparison Methodology of Software Development Means”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 2nd thematic issue, pp. 42-52, 2001, Riga, Latvia
27. Ivasiuta O. “Applying the UML to Business System Modelling”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 1st thematic issue, pp. 26-32, 2000, Riga, Latvia
28. Ivasiuta O. “General Aspects of Process Modelling for System Development Methodologies”, Scientific Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, Applied Computer Systems, 1st thematic issue, pp. 19-25, 2000, Riga, Latvia
29. Ivasiuta O., Osis J. “An Approach to Comparing System Design Methodologies”, Proceedings of the Workshop “Information Systems Modeling” in 33rd conference “Modeling and Simulation of Systems (MOSIS)”, pp. 67-74, April 27-29, 1999, Roznov pod Radhostem, Czech Republic
30. Ivasiuta O., Osis J., Rusakovs P. Advanced Object-Oriented Modeling Techniques for Large Scale Systems, Proceedings of the 8th IFAC/IFORS/IMACS/IFIP Simphosium “Large Scale Systems: Theory and Applications”, July 15-17, 1998, Rio Patras, Greece, pp. 816-821
31. Ivasiuta O., Osis J.Comparison of Advanced Object-Oriented Modeling
118
Methods, Proceedings of the 32nd conference “Modeling and Simulation of Systems (MOSIS)”, vol.1, May 5-7, 1998, Sv.Hostyn - Bystrice pod Hostynem, Czech Republic, pp. 83-90
32. Ivasiuta O. Advanced Object-Oriented Techniques, Proceedings of Doctoral Consortium “Third International Baltic Workshop on Databases and Information Systems”, April 14, 1998, Riga, Latvia, pp. 3-24
33. Osis J., Ivasiuta O. Advanced Methodologies for Object-Oriented System Analysis, Proceedings of the 31st conference “Modeling and Simulation of Systems (MOSIS)”, vol.1, April 28-30, 1997, Hradec nad Moravici, Czech Republic, pp. 37-42
34. Ivasiuta O. Moderno objektorientētās sistēmanalīzes metožu novērtējums, Maģistra darbs, 1997, RTU, Rīga, Latvija, pp. 39
Cita informācija
Microsoft Approved Course 2710: Analyzing Requirements and Defining Microsoft .NET Solution Architectures. Certificate of Achievement. Microsoft Certified Technical Education Center. Baltijas Datoru Akadēmija, 15.04.2005.
braukšanas mācības instruktora apliecība, 08.11.2000.
ceļu satiksmes noteikumu un satiksmes drošības mācību pasniedzējas apliecība, 06.11.1997.
vadītāja apliecība (kategorija "B"), 15.05.1995.
Curriculum Vitae
Vārds, uzvārds Māris OsisAdrese Rīgas rajons,Stopiņu novads, Ošu iela 9
Tālrunis 7911157E-pasts [email protected]
Pilsonība LR pilsonisDzimšanas datums 10.10.1942
DARBA PIEREDZE
• Datumi (no – līdz) 1982- līdz šīm brīdim• Darba devēja nosaukums RTU, Valodu institūts
• Amats lektors
IZGLĪTĪBA
• Datumi (no – līdz) 1975-1981• Iestādes nosaukums LU, Svešvalodu fakultāte
119
• Pamatpriekšmeti Angļu valoda• Iegūtais grāds Filologs, angļu valodas skolotājs
Dzimtā valoda Latviešu
CITAS VALODAS
Angļu• Lasīšanas prasmes izcili
• Rakstīšanas prasmes Izcili• Runāšanas prasmes Izcili
Krievu • Lasīšanas prasmes
Ļoti labi
• Rakstīšanas prasmes
Labi
• Runāšanas prasmes Ļoti labi
Curriculum vitae
Personas dati: Vārds, uzvārds Gunārs Ozolzīle Dzimšanas dati 1956.g. 30.septembris Talsu rajons Tālrunis 7355385 E-pasts [email protected]
Akadēmiskie grādi un amati: 2002 LPA Filozofijas katedras asoc. profesors
2000 RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras asoc. profesors 1996 LPA Filozofijas katedras docents
1995 RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras docents1992 Socioloģijas zinātņu doktors
1989 Filozofijas zinātņu kandidāts
Izglītība: 1986-1989 Maskavas Valsts universitāte, aspirants1975-1980 Latvijas Valsts universitāte, Vēstures un filozofijas fakultāte, students
Darba pieredze: Kopš 2007 RTU Filozofijas un socioloģijas katedras vadītājs Kopš 2002 LPA Filozofijas katedras asoc. profesors Kopš 2000 RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras
asoc. profesors 2000- 2006 RTU RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras vadītājs
120
1996- 2002 LPA Filozofijas katedras docents 1995- 1999 RTU Socioloģijas un pedagoģijas katedras docents
1991- 1994 RTU Politoloģijas katedras vec. pasniedzējs1989- 1991 RPI Sociālpolitisko teoriju katedras asistents1980- 1989 RPI Sociologu grupas zinātniskais līdzstrādnieks
Papildus izglītība (kursi, semināri): Rīgas Juridiskās augstskolas rīkotais seminārs „Sports un Eiropas Savienības” tiesības 15.11.2005. (kursu apjoms – 8 Stundas)
RTU Tālmācības centra rīkotie kursi „Tālmācības studiju materiālu izveide „Blackboard” vidē” 07. 2004. (kursu apjoms - 38 stundas)
Pedagoģiskais darbs, docējamie studiju kursi: Kopš 1998 Demokrātija: teorija un prakse
Kopš 1992 Socioloģija Kopš 1989 Politikas zinātne, Latvijas politiskā sistēma
Zinātniskā darbība:Ozolzīle G. Augstākā izglītība kā vērtība. Sabiedrība un kultūra. Rakstu krājums, 8.sējums. Liepāja, LPA, 2006. 481.-487.lpp.Ozolzīle G. (ar līdzautoriem) Studentu attieksme pret militāro karjeru. RTU Zinātniskie raksti (8.sērija), 8.sējums. Rīga, RTU, 2005.137.-151.lpp.Ozolzīle G. Demokrātiskās vērtības un labklājības valsts. Sabiedrība un kultūra. Rakstu krājums, 7.sējums. Liepāja, LPA, 2005. 216-221.lpp.Ozolzīle G. Labklājības valsts un izglītība. RTU Zinātniskie raksti (8.sērija), 6.sējums. Rīga, RTU, 2004. 22.-28.lpp.Ozolzīle G. Sociālā valsts mūsdienu sabiedrībā. LPA raksti, 11.sējums. Rīga, LPA, 2004. 23.-38.lpp.Ozolzīle G. Vēlreiz par vēlēšanu sistēmas reformu Latvijā. RTU Zinātniskie raksti (8.sērija), 4.sējums. Rīga, RTU, 2003.125.-134.lpp.Ozolzīle G. Institucionālās izmaiņas un demokrātijas stabilitāte Latvijā. RTU Zinātniskie raksti(8.sērija), 1.sējums. Rīga, RTU, 2002.115.-121.lpp.Ozolzīle G. Vēlēšanas un demokrātija Latvijā. LPA raksti, 9.sējums. Rīga, LPA, 2002. 59.-78.lpp.Ozolzīle G. Garīgā attīstībā traucēti jaunieši kā sociāla grupa un viņu rehabilitācijas iespējas Latvijā. LPA raksti, 6.sējums. Rīga, LPA, 2001. 57.-66.lpp.Ozolzīle G. Jaunieši ar garīgās attīstības traucējumiem kā sociāla grupa un viņu rehabilitācijas iespējas Latvijā. Personība. Laiks. Komunikācija.(Starptautiskās zinātniski praktiskās konferences materiāli, 2001.gada 1.-2.marts), 2.sējums. Rēzekne, Rēzeknes Augstskola, 2001.33.-36.lpp.Ozolzīle G. Tautas vēlēts prezidents: par un pret. Daugavpils Pedagoģiskās universitātes 9.ikgadējās zinātniskās konferences Rakstu krājums. Daugavpils, DPU izdevniecība “Saule”, 2001. 105.-107.lpp.
Zinātniski pētnieciskā darbība:LR Aizsardzības ministrijas zinātniski pētnieciskais projekts „Studentu attieksme pret augstāko militāro izglītību un profesionālās militārās karjeras iespējām” vadītājs (01.2004. – 12.2004);
121
Latvijas Zinātnes padomes finansētā pētījuma „Jauno inženieru sagatavošana un darba tirgus Latvijā” vadītājs (01.2003. – 12.2003.);Latvijas Zinātnes padomes finansētā pētījuma „Jaunieši ar garīgās attīstības traucējumiem kā sociāla grupa un viņu rehabilitācijas iespējas Latvijā” vadītājs (01.2001. – 12.2001.).
Piedalīšanās zinātniskajās konferencēs un semināros ar referātu:Ozolzīle G. Politiskās elites veidošanās Latvijā. RTU 47. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2006.gada 12.-14.oktobris.Ozolzīle G. Studentu sekmju analīze. RTU 46. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2005.gada 11.-15.oktobris.Ozolzīle G. Augstākā izglītība kā vērtība. Liepājas Pedagoģijas akadēmijas 8. starptautiskā zinātniskā konference: Sabiedrība un kultūra. Liepāja, 2005.gsda 28.-29.aprīlis.Ozolzīle G. Studentu attieksme pret izglītību. Rēzeknes Augstskolas Starptautiskā zinātniskā konference: Sabiedrība, integrācija, izglītība. Rēzekne, 2005.gada 25.-26.februāris.Ozolzīle G. Dažas augstākās izglītības attīstības tendences Latvijā. RTU 45. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2004.gada 14.-16.oktobris.Ozolzīle G. Demokrātiskās vērtības un sociālā valsts. Liepājas Pedagoģijas akadēmijas 8. starptautiskā zinātniskā konference: Sabiedrība un kultūra - ilgtspējīga attīstība. Liepāja, 2004.gsda 6.-7.maijs.Ozolzīle G. Jauno inženieru sagatavošana un darba tirgus Latvijā. RTU 44. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2003.gada 9.-11.oktobris.Ozolzīle G. Vēlēšanas un demokrātija Latvijā. RTU 43. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2002.gada 10.-14.oktobris.Ozolzīle G. Jaunieši ar garīgās attīstības traucējumiem kā sociāla grupa un viņu rehabilitācijas iespējas Latvijā. Rēzeknes Augstskolas Starptautiskā zinātniski praktiskā konference: Personība. Laiks. Komunikācija. Rēzekne, 2001.gada 1.-2.marts. Ozolzīle G. Tautas vēlēts prezidents: par un pret. Daugavpils Pedagoģiskās universitātes 9.ikgadējā zinātniskā konference. Daugavpils, 2001.gada 26.-27.aprīlis.Ozolzīle G. Institucionālās izmaiņas un demokrātijas stabilitāte Latvijā. RTU 42. starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2001.gada 11.-13.oktobris.
Mācību literatūra:Ozolzīle G. Socioloģija. Mācību līdzeklis. Rīga: LPA Izdevniecība, 2006. 85 lpp.Ozolzīle G. Socioloģija. Mācību līdzeklis. Rīga: RTU Izdevniecība, 2006. 91 lpp.Ozolzīle G. Labklājības valsts un industriālās attiecības// Industriālās attiecības. Mācību līdzeklis. Rīga, RTU, 2001, 133.-145.lpp.
Dalība projektos:Eiropas Sociālā fonda projekts „Akadēmiskā personāla kompetenču pilnveide pedagoģijas un IT jomā” - eksperts socioloģijā. (2006.01.07. – 2007. 30.06.)Latvijas, Lietuvas, Somijas izglītības projekts „Akcentu un struktūras maiņa arodpedagoģiskajā izglītībā Latvijā un Lietuvā. (02.2000. – 11.2001.)
Personāla vadība un organizatoriskais darbs: RTU Filozofijas un socioloģijas katedras vadītājs RTU Zinātnisko rakstu 8.sērijas “Humanitārās un sociālās zinātnes” redakcijas kolēģijas vadītājs Valsts eksaminācijas komisijas priekšsēdētājs LLU Sociālo zinātņu fakultātes studiju programmā
122
„Organizāciju un sabiedrības pārvaldes socioloģija”(2003. – 2006.)
Valodu prasme: latviešu, krievu, vācu
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
1. Vispārīgās ziņas
Vārds, uzvārds SERGEJS PARŠUTINS
Personas kods 200383-10548
Dzimšanas vieta Rīga, Latvija
Dzīves vietas adrese Rīga, Lemešu iela 17 - 60, LV - 1016
Tālrunis 67089530 (darba)26005330 (mob.)
E-pasts [email protected]
Izglītība
Tagad Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedra – Doktorantūras pirmā kursa students. Programma – „Vadības Informācijas tehnoloģija”.
2004. – 2006. Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedra – inženierzinātņu maģistra grāds informācijas tehnoloģijā. Programma – „Informācijas tehnoloģija”. Diploma darbs – „Uz klasifikācijas lēmumu kokiem balstīto prognozēšanas metožu izpēte”. Diploms MD C Nr. 0087. Aizstāvēts 2006. gadā.
Maģistra diploms ar izcilību.
2001. – 2004. Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts – inženierzinātņu bakalaura grāds datorvadībā un datorzinātnē. Programma – „Informācijas tehnoloģija”. Diploma darbs – „Uz PROMethEE metodes balstīta lēmumu pieņemšana”. Diploms BD A Nr. 0562. Aizstāvēts 2004. gadā.
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi: Asistents, Mg.sc.ing.
Nodarbošanās Asistents RTU Modelēšanas un imitācijas katedrā
Darba pieredzeKopš 09.2006. Asistents. RTU, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte,
Informācijas tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedra.
123
No 09.2005. līdz 09.2006.
2.kat.speciālists. RTU, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūta Modelēšanas un imitācijas katedra.
Valodu prasmes krievu – dzimtā, latviešu - brīvi, angļu – labi
Datoru zināšanas:
Operētājsistēmas: Microsoft Windows 2000, Windows XP (instalēšana un regulēšana);
Tīkli: Windows tīkli;
Aparatūra: Darba stacijas komplektēšana un regulēšana;
Programmēšanas valodas: Visual Basic, Visual Basic for Applications;
Programmatūras prasmes: Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Visio; Systat Sigmaplot;
Datu bāzes: Microsoft Access, Oracle;
Specializētā programmatūra: WEKA, Salford Systems CART 5, YALE;
Cita programmatūra:
Skype, Adobe Acrobat 8.0 Pro, Interneta pārlūku programmas un e-pasta klienti (instalēšana un regulēšana), Microsoft Visual Web Developer 2005 Express, Microsoft Visual Studio 2005.
Pētnieciskās intereses
Mākslīgais intelekts, sistēmu analīze, loģistika, lēmumu pieņemšana, datu intelektuālā analīze.
2. Zinātniskā darbība un publikācijas (par pēdējiem 6 gadiem)
Starptautisko pētījumu projektu un programmu dalībnieks:
Kopš 2006.g. aprīļa Piedalīšanās ES starptautiskajā projektā ECLIPS – Extended Collaborative Integrated Life Cycle Supply Chain Planning System.
2006. – 2007. gadi Piedalīšanas Latvijas zinātņu padomes projektā „Intelektuālās datortehnoloģijas slikti formalizējamiem lēmumu pieņemšanas uzdevumiem”, projekta Nr. 05.1639. Projekta vadītājs Prof. Arkādijs Borisovs.
01.06. – 31.12.2006. Piedalīšanas Latvijas Izglītības un zinātnes ministrijas un RTU projektā „Mākslīgais intelekts prognozēšanas un vadības uzdevumos”, līgums Nr. R7085. Projekta vadītājs Prof. Arkādijs Borisovs.
Zinātniskās publikācijas
Paršutins S.. Laika rindu klasterizācija pielietojot pašorganizējošus neironu tīklus. / Sergejs Paršutins // Ceturtā starptautiskā konference „Integrētie modeli
124
un maigie skaitļojumi mākslīgajā intelektā” (krievu valodā), Kolomna, Krievija (2007. gada 28.-30. maijs.). Raksts pieņemts publicēšanai.
Parshutin S. and Borisov A. Classification Decision Tree Based Forecasting. / Serge Parshutin and Arkady Borisov // Proceedings of the 7 th
International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing. University of Siegen. Siegen, Germany. September 2006. 124 – 130 pp. ISBN 3-933609-24-0.
Parshutin S., Kuleshova G. and Borisov A. Application of First-Order Rules to Reconstructing Link Damages in Logistics Net. / Serge Parshutin, Galina Kuleshova and Arkady Borisov. // Proceedings of Riga Technical University, Computer Science, October 2005. 96. – 102. pp. ISSN 1407-7493.
Piedalīšanās zinātniskās konferencēs/semināros
The 7th International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing. University of Siegen. Siegen, Germany. (2006.g. septembris).
46. Rīgas Tehniskās universitātes zinātniskā konference „Datorzinātne”. Rīga, Latvija. (2005.g. oktobris).
Piedalīšanas seminārā “Elektronisko resursu lietošana universitātēs” (“Teaching with Electronic Resources”), Michael R. Lavin, (University at Buffalo). Rīgas Biznesa skola, Rīga, Latvija. Sertifikāts Nr. 2685. (2006. g. decembris).
Piedalīšanas profesora H. Van Landeghema (Ģentes Universitāte, Beļģija) intensīvajā kursā „SUPPLY NETWORK DESIGN”. Rīgas Tehniskā universitāte, Modelēšanas un imitācijas katedra. Rīga, Latvija. (2006.g. marts).Intensive course “SUPPLY NETWORK DESIGN”, Professor H. Van Landeghem // University of Ghent (Belgium).
3. Pedagoģiskā darbība
Vadītie bakalaura un kvalifikācijas darbi: 1 (viens)
Studiju priekšmeti:
DID306 Ievads ģenētiskos algoritmos, 2 KP;No 2006. gada praktisko nodarbību vadīšana priekšmetā “Lēmumu analīzes metodes”, 2 KP.
Sagatavotie mācību līdzekļi:
Prezentāciju un praktisko uzdevumu sagatavošana bakalauru mācību kursam “Ievads ģenētiskos algoritmos”;
Prezentāciju sagatavošana dažām bakalauru mācību kursa “Lēmumu analīzes metodes” lekcijām;
4. Citi augstskolā veicamie pienākumi:
Datortehnikas administrēšana: Darbstacijas komplektēšana un regulēšana;
125
Programmatūras instalēšana un regulēšana, ieskaitot operētājsistēmas un specializēto programmatūru;
Iepirkumu vadīšana struktūrvienības ietvaros
5. Profesionālās aktivitātes
2007. g. aprīlis-… Piedalīšanas starptautiskajās sacensībās „Data Mining Cup 2007” www.data-mining-cup.com/2007/
2007.g. feb. – aprīlis Piedalīšanas starptautiskajās sacensībās „PAKDD Competition 2007” levis.shu.edu.cn/pakdd2007/competition/.
2006.g. aprīlis-maijs Piedalīšanas starptautiskajās sacensībās „Data Mining Cup 2006” www.data-mining-cup.com/2006/.
2005.g. marts-aprīlis Piedalīšanas starptautiskajās sacensībās „Data Mining Cup 2005” www.data-mining-cup.com/2005/.
Dzīves un darba gājums
Vārds, uzvārds; Aigars Riekstiņš
Personas kods; 181173-10607
Dzimšanas vieta; Rīga
Dzīves vietas adrese; Rīga Gramzdas 19/1-64
Izglītība; Augstākā,
2002.g. – 2005.g. RTU ASTF Datortehnikas un tīklu doktorantūra;
1999. – 2002.g. RTU ASTF Datortehnikas un tīklu maģistratūra; inženierzinātņu maģistrs automātikā, datortehnikā un tīklos
1993. – 1998.g. RTU ASTF bakalaura studijas; bakalaurs automātikā un datortehnikā
1989. – 1993.g. Rīgas Radioelektronikas aparātbūves tehnikums; materiālu apstrādes tehnologs
1980. – 1989.g. Rīgas 4. vidusskola ar pastiprinātu angļu valodas apguvi;
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi; Bakalaurs, maģistrs
Nodarbošanās; lektors
Valodu lietošanas prasmes; Latviešu, Angļu, Krievu
Citas būtiskas ziņas (pēc pretendenta ieskatiem).
Zinātniskā darbība un publikācijas (par pēdējiem 6 gadiem)
ESF Atbalsta pēcdoktorantūras promocijas darba izstrādātājam saņēmējs;
publikācijas starptautiskos citējamos izdevumos:
V.Zagurskis, I.Zarumba, A.Riekstiņš. 2003. Architecture of High-Trougthput Multimedia Network, The 9th. International Conference on Information Systems
126
Analysis and Synthesis: ISAS '03 ASV, 1-2 Augusts, publicēts konferences izdevumā, p.362-366.
V.Zagurskis, A.Riekstiņš. 2003. Design for Test of High Speed ADC. European Conference on Circuit Theory and Design, Krakova,1-4 Septembris, publicēts konferences izdevumā p, 241-245;
V.Zagurskis, I.Zarumba, A.Riekstiņš. 2004. A statistical method for analog-digital system testing in time and spectral domain. DECOM-TT 2004 Bansko Bulgārija, 3-5 Oktobris, publicēts konferences izdevumā p 229 - 235;
V.Zagurskis, I.Zarumba, A.Riekstiņš. 2004. Communication network for distributed multimedia servers. International Federation of Automatic Control conference DECOM-TT 2004 Bansko Bulgārija, 3-5 Oktobris, publicēts konferences izdevumā p 163 – 169;
Pedagoģiskā darbība (par pēdējiem 6.gadiem)
vadītie bakalaura un kvalifikācijas darbi vairāk par 12
studiju priekšmeti:
Ievads datoru arhitektūrā - 3. kredītpunkti
Darbs tīkla režīmā MS Windows vidē - 2. kredītpunkti
Datoru interfeisi - 2. kredītpunkti
P Ā V E L S R U S A K O V S
PERSONISKĀ INFORMĀCIJA Valsts: Latvija Tautība: krievs Dzimšanas datums: 19.08.1972
IZGLĪTĪBA Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, datorzinātņu bakalaurs (1993);
Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, lietišķo datorzinātņu maģistrs (1995);
Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, inženierzinātņu doktors, promocijas darba tēma: "Moderno objektorientēto programmēšanas valodu salīdzinošā analīze un attīstības tendences" (1998)darba PIEREDZE
1995 - 1998 Rīgas Tehniskā universitāte, vadošais speciālists 1999 - 2000 Rīgas Tehniskā universitāte, lektors 2000 - 2004 Rīgas Tehniskā universitāte, docents 2004 - tagad Rīgas Tehniskā universitāte, asociētais profesors
APMĀCĪBAS PIEREDZE 1997 - tagad: Mācību priekšmeti „Objektorientētā programmēšana”, „Paralēlie procesi un valoda Ada”, „Lietišķā datorgrafika”, „Sadalītā datu apstrāde datoru tīklos”, „INTRANET – tehnoloģijas”, „Valoda PROLOG un loģiskā programmēšana”, „Valoda
RĪGA S TE HN IS KĀ U NIV ERS ITĀ TEE-P A ST S: RUS A K OV S @EG LE .CS .RTU .LV TĀ LRU NIS : +371
7089578
127
HTML”, „Modernās programmēšanas valodas”, „Kolektīvā informācijas apstrāde”, „Datora organizācija un asambleri”, „Biznesa optimizācija ar datortīkliem” un citi (Rīgas Tehniskā universitāte). 1998 – 2006: Priekšmeti “Datortehnoloģijas”, “Programmēšana Java” (RSEBAA).
VALODU ZINĀŠANA Krievu valoda: dzimta Latviešu valoda: brīvi Angļu valoda: labi
INTEREŠU SFĒRAS: Objektorientētā analīze, izstrāde un programmēšana Datortīkli WWW XML, XSLT un citas jaunas tīmekļa tehnoloģijas Datorgrafika Lietišķās datorzinātnes
Curriculum Vitae
M.sc.ing., Oksana Soško
PERSONAS DATI
Dzimšanas datums 1979. gada 6. februāris
Dzimšanas vieta Rīga, Latvija
IZGLĪTĪBA
2003.–pašlaik RTU doktorande; Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte; Informācijas tehnoloģijas institūts
2000.–2003.gg. Rīgas Tehniskā Universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Inženierzinātņu maģistra grāds informācijas tehnoloģijā
1997.–2000.gg. RTU, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte;
inženierzinātņu bakalaura grāds datorzinātnēs
Mācības ārzemēs
1.02.2003–01.05.2003 SOCRATES/ERASMUS programmas ietvaros maģistra darba “Logistics network design with supply chains simulation tool SimFlex” izstrāde Ģentes universitātē (Beļģijā)
128
DARBA PIEREDZE 1.02.2004–pašlaik
Rīgas Tehniskā Universitāte, DITF, ITI, Modelēšanas un imitācijas katedra, asistente
1.09.2003–1.02.2004 RTU, DITF, Modelēšanas un imitācijas katedra, vad. speciāliste 1.09.2001–1.09.2003 RTU, DITF, Modelēšanas un imitācijas katedra, 2.kategorijas
speciāliste
PEDAGOĢISKĀ DARBĪBA
Mācību priekšmetu pasniegšana
kopš 2003.g. „Loģistikas sistēmu optimizācija”
Laboratorijas darbu vadīšana
2004./05.m.g. “Imitācijas modelēšanas pamati”
2003.–2005.m.g. „Rūpniecības plānošanas un vadības sistēmas”
kopš 2003.g. “Loģistikas informācijas sistēmas”
kopš 2003.g. “Loģistikas ķēžu analīze un vadīšana” Diplomprojektu vadīšana
2004./05.m.g. Maģistra darbs „Uz imitācijas modelēšanu balstīta sadales centra izvietošanas optimizācija” (tehn.konsultants; aizstāv. teicami (9))
Inženierprojekts „Īsāka ceļa uzdevums loģistikā un tā risināšanas metodes” vadīšana (aizstāv. teicami (9))
Bakalaura darbs „Mazā uzņēmuma informācijas sistēmas analīze” (aizstāv. ļoti labi (8))
2003./04.m.g. Bakalaura darbs „Optimizācijas uzdevuma risināšana loģistikas sistēmā”(aizstāv. izcili (10))
Bakalaura darbs „Globālas pozicionēšanas sistēmas izmantošana loģistikā” (aizstāv. ļoti labi (8))
SEMINĀRI, KURSI 2005., 4.-6.julijā, Rīga Informatīvais seminārs “Galileo: The European Programme for
Global Navigation Services”, Arne Jungstand, Consultant, Dornier Consulting GmbH (Germany)
2005., 3.-6. janvārī, Rīga
“Imitācijas modelēšanas metodes un līdzekļi”“Materiālu plūsmu modelēšanas alternatīvas metodes”, Dr. rer. nat. habil. Jurijs Tolujevs, Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation (Magdeburg, Germany)
2004., 4.-5.martā, Rīga “Supply Chain Design”, prof. Hendrik Van Landeghem (Beļģija, Ģentes universitāte)
129
2002., martā, Rīga “Supply Chain Management”, prof. Hendrik Van Landeghem (Beļģija, Ģentes universitāte)
2002., 11.-15.februārī, Šauļi (Lietuva)
“ECOSYS Train-the-Trainer Course” (Ernst Schmidheiny Foundation, Swiss Baltic Net, The University of Siauliai); instruktora licence spēles pasniegšanai Latvijas Augstskolās
2002., 19.janvārī, Rīga ILMG (International Logistics Management Game ) on-line versijas testēšanā
2001., novembrī, Rīga “Dis-Strat”, Prof. H.Miller (-Malek);“Simulation management game ORSIAM”, prof. H.Miller (-Malek) (Beļģija, Ģentes universitāte)
STIPENDIJAS, APBALVOJUMI
2003.g. Werner fon Siemens Excellence Award balvas laureāte par maģistra darbu “ Logistics network design with supply chains simulation tool SimFlex ”
2003.g.
Latvijas Izglītības Fonda mērķprogrammas “Izglītībai, zinātnei un kultūrai” un “DATI Group” prēmijas laureāte par maģistra darbu “ Logistics network design with supply chains simulation tool SimFlex ”
2001.-2003.g. Latvijas Izglītības Fonda mērķprogrammas “Izglītībai, zinātnei un kultūrai” ietvaros VAS “Latvijas Dzelzceļš” stipendijas laureāte datorikā un informātikā
PUBLIKĀCIJAS Soshko O., Goetgeluk J., Van Landeghem H., Merkuryev Y., Optimisation of Beer Game inventory model under uncertain demand. Proceedings of Riga Technical University 2006 Vasiljcova J., Soshko O.,Van Landeghem H., Merkuryev Y., Simulation based analysis of transportation modes in pharmaceutical distribution network. Proceedings of Riga Technical University 2006 Soshko O., Merkuryev Y. and Van Landeghem H., Dealing with Uncertainty in supply chain management. In: Preprints of 12^th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing INCOM’2006, Vol. 2, pp.583-588 Soshko O., Merkuryev Y. and Van Landeghem H., Achieving the best performance of supply chain operation. In: Proceeding of the 5th International Conference on Operational Research: Simulation and Optimization in Business and Industry (edited by H.Pranevicius, O.Vaarmann, E.Zavadskas), 2006, May 17-20, Tallinn, Estonia, pp.227-232 Soshko O., Merkuryev Y. and Chakste M., Simulation-based case study: locating a distribution centre / Scientific Proceedings of Riga Technical University (Series 5. Computer Science): 2005 Soshko (Burska) O., Merkuryev Y. and Van Landeghem H., Simulation and Optimisation: Synergy in Supply Chain Management / Magdeburger Schriften zur Logistik, 2005 Soshko O., Merkuryev Y., Merkuryeva G. and Bikovska J., Development of Active Training and Educational Methods in Logistics., Annual proceedings of Vidzeme University College “ICTE in Regional Development”, Valmiera, Latvia 2005 Burska O., Merkurjev Y. and Van Landeghem H., Optimisation of Supply Chains / Scientific Proceedings of Riga Technical University (Series 5. Computer Science): 2004, October 14-16, Riga , Latvia Burska O., Merkuryev Y., Sedej J., Teaching Supply Chain Management with SimFlex / Proceedings of the 11th International Power Electronics and Motion Control Conference; 2004, September 2-4, Riga, Latvia Merkuryev Y, Burska O., Sedej J., Simulation-based design of supply chains with SimFlex
130
/ Proceedings of the international conference “ The International workshop on Harbour, Maritime and Multimodal Logistics Modelling & Simulation”; 2003, September 18-20, Riga, Latvia Merkuryev Y., Burska O., Petuhova J., Kuzmina Z. Simulation and analysis of supply chains using LORD / Proceedings of the international conference “Traditions and innovations in sustainable development of society”; 2002, February 28 –March 2, Rezekne, Latvia PROFESIONĀLAS INTERESES Loģistikas sistēmu optimizācija, Loģistikas ķēzu analīze un vadība, Loģistikas informācijas sistēmas PROFESIONĀLO PROGRAMMATŪRU PRASMES Imitācijas modelēšanas programmas: LORD, SimFlex, Wittnes, Arena, Matlab Lietišķas spēles: Beer Game, Rofa-Plus, ORSIAM, ILMG Optimizācijas paketes: LINGO, ISSOP, MS Excel (Solver)
VALODU PRASME krievu – dzimta; latviešu – labi; angļu – labi PIEDALĪŠANĀS PROFESIONĀLĀS ORGANIZĀCIJĀS No 2002.g. Latvijas Imitācijas modelēšanas
biedrībā
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
1. Personas dati:Vārds, uzvārds
Nikolajs Sprancmanis
Dzimšanas datums 1936. gada 13. oktobrisPilsonība LatvijasAkadēmiskā nozare EkonomikaAkadēmiskais tituls Dr.Habil.oec.ProfesorsUniversitātes adrese Starptautisko ekonomisko sakaru un muitas
institūtsRīgas Tehniskā UniversitāteKaļķu iela 1, Rīga, Latvija, LV 1658Telefons +3717089375
2.Izglītība:1966 - 1969 tehnisko zinātņu kandidāts (Automobiļu
dzinēji), Maskavas Automobiļu un ceļu institūts
1958 – 1963 inženieris – mehāniķis, Latvijas Lauksaimniecības akadēmija
3. Kvalifikācijas celšana:1993 Norvēģijas biznesa skola1994 EU – PHARE Valsts administrācijas reformu
programma
131
1997 Kalsrue Tehniskā Universitāte1998 Gentas Universitāte
4. Akadēmiskie amati:1993 – šobrīd Profesors, Rīgas Tehniskā Universitāte1971 – 1993 Asociētais profesors, Latvijas tautsaimniecības
vadītāju un speciālistu Valsts institūts5. Administratīvie amati:
2004 - Direktors, Uzņēmējdarbības loģistikas pētījumu un mācību centrs
2003 - Profesors, Starptautisko ekonomisko sakaru, transporta ekonomikas un loģistikas katedra
1993 - 2002 Profesors, Uzņēmējdarbības loģistikas un transporta ekonomikas profesora grupas vadītājs
1979 – 1993 Latvijas Tautsaimniecības vadītāju un speciālistu Valsts institūta ekonomikas katedras vadītājs
6. Profesionālā pieredze:1994 – šobrīd Latvijas transporta izglītības un zinātnes
asociācijas Prezidija loceklis2002 – šobrīd Latvijas sabiedrisko pakalpojumu regulēšanas
komisijas konsultatīvās padomes loceklis1996 – šobrīd Žurnāla “Transportas” (Viļņa, Lietuvas Zinātņu
Akadēmija) redakcijas kolēģijas loceklis1993 – šobrīd Vadošo speciālistu un tautsaimniecības
speciālistu institūta konsultants7. Publikācijas: Vairāk kā 100 publikācijas, ieskaitot 7
grāmatas.Galvenās publikācijas 1) Biznesa loģistika. Rīga, Vaidelote, 2003. –
357.lpp.2) Transporta pakalpojumu ekonomika un vadīšana. Rīga, RTU, 2001. – 280 lpp..3) Development Prospects for Passenger transport in Riga – Proceedings of 8th World Conference of Transport Research. Antwerpen, July 12th – 17th, 1998.4) Par valsts ekonomisko politiku iekšzemes transportā. Latvijas Zinātņu Akadēmijas vēstis – 51.sējums, Nr.314,1997. – 123 – 128. lpp.5) Firmas ekonomika un lēmumu motivācija. LTVSVI. 1994. – 80.lpp..6) Pārvadājuma kompāniju efektivitātes uzlabošana. Avots, Rīga, 1988. – 140 lpp..
Curriculum Vitae
Airisa ŠTEINBERGA (1968)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
132
RTU Humanitārais institūts, docenteDarba vieta un ieņemamais amats
[email protected], +371-26178824Kontaktinformācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Latvijas Universitāte 1990. Bioloģija, ķīmija Biologs, bioloģijas un ķīmijas pasniedzēja
Latvijas Universitāte 1990. – 1994. Pedagoģija Pedagoģijas maģistra grāds
Latvijas Universitāte 1994. – 1997. Psiholoģija Psiholoģijas doktora (Dr. psych) grāds
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
1998. - RTU Humanitārais institūts, Socioloģijas un pedagoģijas katedra
Docente
1994. – 1998. RTU Lektore1990. – 1999. Rīgas komercskola Skolotāja1988. – 1990. Ādažu vidusskola Psihologs1986. – 1988. Rīgas 9. maiņu vidusskola Skolotāja
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
RTU: Vispārīgā un personības psiholoģijaAttīstības psiholoģijaPedagoģiskā psiholoģija
Zinātniskās darbības virzieni
Attīstības psiholoģija
Profesionālās aktivitātes
1. Starptautiskajā projektā ‘Pingist Pinki’ un tā ietvaros organizētajā konferencē Magdeburgā, Vācijā,1995. g.
133
2. Starptautiskajā projektā ‘Internationales Lernen’ un tā ietvaros organizētajās konferencēs Freidenštatē 1995. g. un Rīgā 1997. gadā.
3. Studiju apmaiņas programmā Tībingenas universitātē, Vācijā 1991. gada aprīlī - maijā.
4. Starptautiskajā seminārā “Innovationen in Hochschuldidaktik”, 1994. gadā, Rīgā.
5. Seminārā “Inovācijas augstskolu didaktikā”, Bernes universitātē, Šveicē 1995. gada maijā.
6. Seminārā augstskolu mācībspēkiem Kristiansandā, Norvēģijā, Agderas augstskolā, 1997. gada maijā.
7. Konferencē „Jauniešu situācija un orientācija Eiropā” Soloniki, Grieķija, 1998.gada 18.-20.septembris.
8. Starptautiskajā projektā „Nākotnes perspektīvas arodizglītībā Latvijā un Lietuvā”, 2000.gadā, Latvijas, Lietuvas IZM, Somijas izglītības centrs.
9. Starptautiskā seminārā-treniņā „Attīstības psiholoģiskais pavadījums. Perinatālās psiholoģijas pamati” Starptautiskās profesionālās meistarības centrs „Vaiņode”, semināra vadītājs Dr. med. I.Dobrjakovs. Rīga, 18.-20.februāris, 2005.gads.
Zinātniskās publikācijas
1. Šteinberga A. “Iemācītā bezpalīdzība” // Skola un Ģimene, 1992, Nr. 4
2. Šteinberga A. “Humāna personība nevar būt vardarbīga” // Skola un Ģimene, 1997, Nr. 5, 24. lpp.
3. Šteinberga A. “Vidusskolēnu pašizjūta un darbības produktivitāte” // krāj. “Personības veidošanās pedagoģiskās un psiholoģiskās problēmas”, R., LU, 1994, 11.-13. lpp.
4. Šteinberga A. “Vidusskolēnu pašizjūtas veidošanās fons” // krāj. “Pašizjūtas un identitātes veidošanās”, R., LU, 1997, 159.-164. lpp.
5. Steinberga A. “Probleme des Selbstgefuehles Jugendliche” // “Jugend zwischen Ausgrenzung und Integration”, Zagreb, 1997, S. 94.-98.
6. Šteinberga A. “Individuālā pašizjūta kā sabiedrības problēma” // krāj. “Latvijas sabiedrība mūsdienās”, R., 1998, RTU Humanitārais institūts, 37.-39. lpp.
7. Šteinberga A., Tunne I. “Jauniešu pašizjūta un vērtības” // R., RAKA, 1999.
8. Steinberga A. “Agressivität als Faktor der Ausgrenzung Jugendliche in der lettischen Gesellschaft” // “Jugend zwischen Ausgrenzung und Integration”, Band 2. Riga, Mācību apgāds, 1999.
134
9. Šteinberga A. “Pašaudzināšanas pedagoģiskie un psiholoģiskie aspekti”, zinātniski praktiskā konference “Personība. Laiks. Komunikācija”, 2001.g. 1.-2. marts, Rēzekne.
10. Šteinberga A. “Agresija kā vardarbīgas rīcības cēlonis un tās izpausmes jauniešu vecumā”, zinātniski praktiskā konference “Jaunatne mūsdienu Latvijas mainīgajā vidē”. 2000.g. 10.-11. marts, Rīga.
11. Šteinberga A. „Pašizjūtas un dzīvesdarbības mijattiecības jauniešu vecumā”, RTU 42.Starptautiskā zinātniskā konference. Rīga, 2001.g.11.-13.oktobris, referāts.
12. Šteinberga A. Metodiskais materiāls “Ievads attīstības psiholoģijā”, RTU, 2001. g.
13. Šteinberga A. Emocionālās inteliģences pilnveidošanās arodizglītībā. RTU 43. starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2002.g., 10.-14. oktobris, referāts.
14. Šteinberga A. Emocionālās inteliģences pilnveidošanās arodizglītībā. RTU Zinātniskie raksti, 4.sējums, izdevniecība „RTU”, R. 2003., 36.-40.lpp.
15. Šteinberga A. Emocionālais fons un darbības efektivitāte mācību stundā. RTU 44.starptautiskā zinātniskā konference Rīgā, 2003.g. 9.-11.oktobris, referāts.
16. ŠponaA., Šteinberga A. „Aktuelle pảdagogische und politische Problematik der Integration der Schuljugend in Lettland” // „Jugend in Europa – Integrationsprobleme und Partizipationschancen”, Bericht Nr.48, Universitảt Tủbingen, 2004.
17. Šteinberga A. Zinātniskās pētniecības attīstība starptautiskā projekta „Internacionālā mācīšanās” ietvaros (1990.2001.g.). RTU 45. starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2004.g., 14.-16. oktobris, referāts.
18. Šteinberga A. Das individuelle Wissenschafliche Wachstum im Rahmen des internationalen Projektes „Internationales Lernen”. Referāts konferencē „Perspektiven der multikulturellen Gesellschaft” , Rīga, 3.-7.marts, 2005.gads.
19. Šteinberga A. Bērnu attīstība no dzimšanas līdz trīs gadu vecumam perinatālās psiholoģijas kontekstā. RTU 46. starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2005.g., 13.-15. oktobris, referāts.
20. Šteinberga A. Pētniecības metožu attīstība starptautiskā projekta „Internationales lernen” ietvaros no 1990.gada līdz 2005.gadam. RTU Zinātniskie raksti 8.sēr. „Humanitārās un sociālās zinātnes”, 8.sēj. R.,RTU,2005. 111.-115.lpp.
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
Vispārīgās ziņasVārds, uzvārds ANATOLIJS SUKOVSPersonas kods 030479 – 12124
135
Dzimšanas vieta Daugavpils, LatvijaDzīves vietas adrese Rīga, Ropažu 87-35, LV - 1000Pilsonība Latvijas republikasTālrunis 8836258 (mob.), 7089530 (darba)E-pasts: [email protected]
Izglītība
Kopš 2004. Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts – doktora studijas, Vadības Informācijas tehnoloģijas specialitātē.2000. – 2004. Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts – inženierzinātņu maģistra grāds informācijas tehnoloģijā, diploms Nr. MDA-0126.1997. – 2000. Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte (tagad Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas)- inženierzinātņu bakalaura grāds datorvadībā un datorzinātnē.1992. – 1997. Daugavpils krievu ģimnāzija.1986. – 1992. Zemgales vidusskola.
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi: Asistents, M.sc.ing.
Darba pieredze
Kopš 10.2004 Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts, Modelēšanas un imitācijas katedra – asistents.
10.2000 – 09.2004 Rīgas Tehniskā universitāte, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte, Informācijas tehnoloģijas institūts, Modelēšanas un imitācijas katedra – 2.kat.speciālists.
Valodu lietošanas prasmes
Krievu: DzimtāLatviešu: Brīvi, atestēts atbilstoši augstākās (3.) pakāpes prasībām,
apliecības Nr. 197252Angļu: Sarunu valodas līmenī
Zinātniskās interesesDatu ieguve, klasterizācija, intelektuālo tehnoloģiju pielietošana datu ieguves jomā.
Piedalīšanās zinātniskās konferencēs – kopumā 10 konferences.
Piedalīšanās zinātniskās konferencēs (2005.-2006.)
Rīgas Tehniskās universitātes 47. starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 13. oktobri.
136
9th Fuzzy Days 2006 International Conference on Computational Intelligence, Dortmund, Germany, September 18-20, 2006. 46. RTU studentu zinātniskā un tehniskā konference 2005.gada 13. oktobri. 19th European Conference on Modelling and Simulation, Riga, Latvia, June 1-4, 2005. 1st Polish and International PD Forum-Conference on Computer Science (FCCS 2005), Lodz, Poland, April 11-14, 2005..
Zinātniskās publikācijas – kopumā 9 publikācijas.
Zinātniskās publikācijas (2005.-2007.)
Sukovs A., Borisovs A. (2006). Reduction of Search Space for Instance-based Classifier Combination. 9th Fuzzy Days 2006 International Conference on Computational Intelligence, Dortmund, Germany, September 18-20, 2006, pp. 555-560. Sukovs A., Makejeva K. (2005). Application of Negative Selection in the Hybrid Immune Learning System. Scientific Proceedings of Riga Technical University, vol. 21, pp. 89-95. Sukovs A. (2005). Adaptive Combination of Credit Scoring Classifiers. 1st Polish and International PD Forum-Conference on Computer Science (FCCS 2005), Lodz, Poland, April 11-14, 2005, pp. 217-229.
Mācību grāmata: Sukovs, A., Aleksejeva, L., Makejeva, K., Borisovs, A. Datu ieguve: Pamati. – Rīga: SIA „Drukātava”, 2007. – 130 lpp.
Pedagoģiskā darbība
Vadītie bakalaura un kvalifikācijas darbi: 15Studiju priekšmeti: Ievads datu ieguvē (2 KP), Datu ieguve un zināšanu atklāšana (2 KP) Sagatavotie mācību līdzekļi: Sukovs, A., Aleksejeva, L., Makejeva, K., Borisovs, A. Datu ieguve: Pamati. – Rīga: SIA „Drukātava”, 2007. – 130 lpp.
Apbalvojumi Balva Werner von Siemens Excellence Award 2004, par maģistra darbu „Research on Data Mining Methods in Risk Management of Credit Cards” – saņemta Rīgā, 2004. gadā 10 decembrī.
Atzinības raksts par uzvāru studentu zinātnisko darbu konkursa – saņemts DATI Grupas informācijas tehnoloģiju speciālistu un Latvijas universitāšu datorzinātņu studentu 5. konferencē “Informācijas tehnoloģijas: zinības un prakse” 2000. gada 29. novembrī.
CURRICULUM VITAE
PERSONAS INFORMĀCIJAVārds, uzvārds Uldis Sukovskis Dzimšanas datums un vieta
08/07/1952, Rīga, Latvija
Pilsonība Latvijas Republika
137
IZGLĪTĪBA1992 Dr.sci.ing., Informācijas tehnoloģija (diploms B-D Nr.000385)1988 Tehnisko zinātņu kandidāta zinātniskais grāds (diploms TH Nr. 117846). Disertācijas tēma "Vadības modeļi un metodes daudzfunkcionālā kolektīvās lietošanas apmācības sistēmā"1975 Rīgas Politehniskais institūts. Augstākā izglītība specialitātē Lietišķā matemātikaSEMINĀRI UN KURSI2002 Information Systems Audit and Control Association (ISACA), Certified Information Systems Auditor (CISA).2001 Lloyd's Register Quality Assurance ISO 9001:2000 Course for internal auditors, Rīga2001 Rapid Economic Justification Workshop, Microsoft, Rīga1999 Decision Base, Celemi International AB, Sweden, Komercizglītības centrs, Rīga 1998 Kvalitātes pārvaldības sistēmas iekšējais audits, RITI, Rīga
DARBA PIEREDZE1975 - pašlaik Rīgas Tehniskā universitāte. Asistents, lektors, docents, asociētais profesors, profesors (no 2004.g.). Lietišķo datorzinātņu katedras vadītājs, Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes dekāns (no 2005.g.).1995 - pašlaik Rīgas Informācijas tehnoloģijas institūts. IT konsultāciju un audita direktors (no 2004.g.). 1994 - 1995 SWH Informatīvās Sistēmas. Grupas vadītājs.1991 - 1993 Software House Riga. Programmatūras izstrādātājs. PROJEKTI2007 Informācijas sistēmu drošības audits, SIA “Stora Enso Packaging”. Projekta vadītājs.2007 ESF līdzfinansēts projekts “Studiju moduļa izstrāde modeļvadāmai programmatūras attīstības tehnoloģijai datorsistēmas programmā”, VPD1/ESF/PIAA/06/APK/3.2.3.2./0008/0007. Projekta vadītājs.2007 Latvijā esošās situācijas publiskajā pārvaldē izpēte informācijas un komunikāciju tehnoloģiju (IKT) jomā un attīstības stratēģijas 2007.-2013. gadam izstrāde, PricewaterhouseCoopers, ĪUMEPLS. Projekta vadītājs.2006 Informācijas sistēmu drošības audits, SIA “SPILVA”. Projekta vadītājs.2006 Informācijas sistēmu drošības audits, Latvijas tirdzniecības banka. Projekta vadītājs.2006 Informācijas sistēmu drošības audits, Reģionālā investīciju banka. Projekta vadītājs.2005 Informācijas sistēmu drošības audits, Latvijas Biznesa banka. Projekta vadītājs.2005 RAS Training, Ernst & Young Baltic. Lektors, projekta vadītājs.2005 Sertifikācijas pakalpojumu sniedzēja koncepcijas un prasību izstrāde, Latvijas pasts. Projekta vadītājs.2005 IT stratēģijas izstrāde, Latvijas pasts. Konsultants.2005 Informācijas sistēmu drošības audits, “Rīgas satiksme”. Projekta vadītājs.2005 IT pārvaldības audits, Veselības ministrija. Projekta vadītājs.2004 - 2005 Informācijas sistēmu audits, Ernst&Young, “Latvijas Mobilais Telefons”. Projekta vadītājs.2004 Informācijas sistēmas iegādes projekta audits, Tiesu administrācija. Projekta vadītājs.2004 Informācijas sistēmu audits, Valsts aģentūra “Maksātnespējas administrācija”. Projekta vadītājs.
138
2004 Informācijas sistēmu drošības normatīvo dokumentu izstrāde un ieviešana, Valsts ieņēmumu dienests. Projekta vadītājs.2004 Informācijas tehnoloģijas stratēģijas audits, VAS Latvijas Valsts meži. IS auditors.2004 Informācijas sistēmu drošības audits, Latvijas Izglītības informācijas sistēma. Projekta vadītājs.2003 Informācijas tehnoloģijas procesa audits, Rīgas Stradiņa universitāte. IS auditors.2003 Informācijas sistēmu drošības normatīvo dokumentu izstrāde un ieviešana, Vides ministrija. Projekta vadītājs.2002 Informācijas sistēmu audits, Abonēšanas centrs Diena. IS auditors.2001 Informācijas sistēmu audits, Valsts kanceleja. IS auditors.2001 Valsts kancelejas tehniskās politikas audits un sabiedrības informēšanas procesa kvalitātes audits, Valsts kanceleja. IS auditors.2001 Development of Knowledge Management System, Anite Group plc., Lielbritānija. Biznesa konsultants, produktu eksperts.2001 Information Systems and Application Services Providing Cluster in Latvia, Phare, Arthur Andersen. Ekspertu grupas vadītājs.2000 IT Professional Education Program Development in Latvia, Phare. Ekspertu grupas vadītājs.1998 - 1999 Informācijas sistēmu testēšana 2000.gada problēmas novēršanai, Lattelekom. Projekta vadītājs.1998 Eiro konvertors ES valstīm, Lexware Inc., Vācija. Projekta pārvaldnieks, sistēmanalītiķis.1997 Valsts Ieņēmumu dienesta informācijas plūsmu analīze, VID. Projekta pārvaldnieks, sistēmanalītiķis.1997 Automašīnu remonta informācijas sistēmas izstrāde, VAW aluminium AG, Vācija. Projekta pārvaldnieks, sistēmanalītiķis.1996 Projektu pārvaldības IS izstrāde, DATI. Sistēmanalītiķis, programmētājs.1990 - 1995 CASE rīka GRADE izstrāde, Infologistik GmbH, Siemens Nixdorf, Vācija. Sistēmanalītiķis, programmētājs.MĀCĪBU DARBS1980 - pašlaik Koledžas, bakalauru, maģistru un inženieru studiju priekšmeti “Procesu programmēšana”, “Programmatūras risku analīze”, “Objektorientētā programmēšana”, “Datoru organizācija un asambleri” u.c., Rīgas Tehniskā universitāte. 1998 - pašlaik EMBA un MBA programmu priekšmets "Management Information Systems", RTU Rīgas Biznesa skola.2003 - 2004 Sertificētu informācijas sistēmu auditoru (CISA) mācību kurss, ISACA Latvijas nodaļa, Latvijas Komercbanku asociācija.TEHNISKĀS PRASMESIT pārvaldība, COBITSistēmanalīze, biznesprocesu reinženierija.Lietojumu integrācija.Programmēšana: C++, Visual Basic.Datu bāzes: MS Access, Oracle.
VALODASLatviešu: dzimtā
139
Krievu: brīviAngļu: brīvi
CITAS AKTIVITĀTESISACA Latvija. Viceprezidents.ISACA. Biedrs. Rīgas Tehniskās universitātes Senāts. Loceklis.RTU Senāta Informācijas tehnoloģijas komisija. Loceklis.RTU Senāta Likumdošanas komisija. Loceklis.RTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Dome. Priekšsēdētājs.Lietišķo datorsistēmu institūta Padome. Loceklis.RTU Rīgas Biznesa skolas Dome. Priekšsēdētājs.Rīgas Tehniskās universitātes Promocijas padome P-07. Loceklis.Rīgas Informācijas tehnoloģijas institūta Dome. Loceklis.Latvijas Informācijas un komunikācijas tehnoloģijas asociācija. Loceklis.International Software Testing Qualification Board Latvijas nodaļas Padome. Loceklis.
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
1. Vārds: KĀRLIS 2. Uzvārds: ŠADURSKIS
3. Dzimšanas gads: 1959.4. Izglītība: augstākā
Izglītības iestāde Rīgas Tehniskā universitāte Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/1977 06/1982
Iegūtā izglītība: Inženieris-matemātiķisDiploma Nr. P-149188 no 26.06.82
5. Valodu prasme (vērtējot no 1 – 5 (1 – vāji; 5 – brīvi)):Valoda Lasītprasme Runātprasme Rakstītprasme
Krievu 5 5 5Latviešu (dzimtā) 5 5 5Angļu 5 5 5
6. Darba pieredze:Datums: no (gggg) līdz (gggg)
1982.- 1986.
Darba vietas nosaukums
RTU Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra
Amata nosaukums Zinātniskais līdzstrādnieks Datums: no (gggg)
līdz (gggg1987-1990
Darba vietas nosaukums
RTU Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra
Amata nosaukums Vecākais pasniedzējsDatums: no (gggg) līdz (gggg)
1990.-2002..
140
Darba vietas nosaukums
RTU Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra
Amata nosaukums Docents.Datums: no (gggg)
līdz (gggg)2002-2003
Amata nosaukums Latvijas Izglītības un zinātnes ministrijas ministrsDatums: no (gggg) līdz (gggg)
2002-2006
Darba vietas nosaukums
RTU RTU Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra
Amata nosaukums Asoc. prof.Datums: no (gggg)
līdz (gggg)2006-
Darba vietas nosaukums
RTU RTU Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra
Amata nosaukums Profesors7. Zinātniskie grādi un amati:
– matemātikas zinātņu doktors ( dip.Nr. C-D 000032 no 4.12.92 ).
8. Cita nozīmīga informācija:Zinātniskās darbības virziens:
Matemātika/Stohastisku funkcionāldiferenciālvienādojumu kvalitatīvā teorija, asimptotiskās metodes , to lietojumi mikroekonomikas matemātisko modeļu stohastiskās dinamikas analīzei.
Zinātniskā darbība:Raksti zinātniskos žurnālos, krājumos un monogrāfijas - 35 Publicētie mācību metodiskie darbi - 4Izgudrojums - 1Zinātniskā projekta “ZP projekts ZP/2005-01” vadītājs
Sabiedriskā darbība: Eiropas Inženierizglītības asociācijas (SEFI) matemātikas darba grupas (MWG) biedrs, Latvijas Matemātikas biedrības biedrs, Latvijas Zinātnieku savienības biedrs, Latvijas Statistiķu asociācijas loceklis.No gada partijas “Jaunais laiks”biedrs dibinātājs, valdes loceklis, izglītības, kultūras un sporta grupu koordinators.
9. Kontaktinformācija:Adrese: Ausekļa iela 4-dz.15a.Tālruņa nr: 9239515E-pasta adrese [email protected]
CURRICULUM VITAE
1. Vārds: VJAČESLAVS 2. Uzvārds: ŠITIKOVS3. Dzimšanas gads: 1951
141
4. Izglītība:
Izglītības iestādeRīgas Politehniskais Institūts (tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/196806/1973
Iegūtā izglītība: inženieris – matemātiķisDiploma Nr. 1973. g. 27. jūnijā N 388130
5. Papildu izglītība/kursi:
Izglītības iestādeKursa nosaukums
Datums: no (mm/gggg)līdz (mm/gggg)
Project Management Institute, St. Pēterburga nod.
Projektu vadība. Pamatkurs-apmācības kurss. Sertifikāts C211-SP2008
05/200305/2003
Project Management Institute, St. Pēterburga nod.
Projektu vadība kompānijā (ANSI PMBOK 2000 standarts). Sertifikāts C211-S15026
01/200301/2003
RPI (tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)
aspirantūra 09/197708/1980
6. Valodu prasme (vērtējot no 1 – 5 (1 – vāji; 5 – brīvi)):
Valoda Lasītprasme Runātprasme RakstītprasmeLatviešu 5 5 5Angļu 5 5 5Krievu 5 5 5
7. Darba pieredze:
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/1985tagad
Darba vietas nosaukums RPI (tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)Amata nosaukums As. profesorsGalvenie pienākumi Galvenie lasītie lekciju kursi: 1. Lietojumprogrammatūra
(bakalauri 2 k.p., koledža 6.k.p.); 2. Funkcionāla programmēšana (2 k.p.) ; 3. Informatīvo sistēmu drošība (2 k.p.).
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/1984 08/1985
Darba vietas nosaukums
RPI (tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)
Amata nosaukums Vecākais pasniedzējsGalvenie pienākumi Galvenie lasītie lekciju kursi 1. Operētājsistēmas; 2. Lokālie
142
tīkli; 3. Sistēmprogrammēšana.
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/197408/1984
Darba vietas nosaukums
PRI (tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)
Amata nosaukums AsistentsGalvenie pienākumi Galvenie kursi: 1. Programmēšanas automatizācijas pamati;
2. Programmēšana; 3. Datoru matemātiskas nodrošināšanas sistēmas
Datums: no (mm/gggg) līdz (mm/gggg)
09/1973 08/1984
Darba vietas nosaukums
RPI(tagad Rīgas Tehniskā Universitāte)
Amata nosaukums Vecākais inženierisGalvenie pienākumi Programmatūras izstrāde
8. Cita nozīmīga informācija (piem. Publikācijas vai kompetences saistībā ar projektā veicamajiem pienākumiem):
Darba stāžs – 31 gads, no tiem: augstskolā – 35
Akadēmiskie nosaukumi un zinātniskie grādi:Docents - 1987. gada 8. aprīlī atestāts N 097747.Dr.sc.ing (Inženierzinātņu doktora) grāds – 1983. gada 13. jūlijā diploms TH N 064169 un 1993. gada 19. janvāra diploms B-D N 000537PMP (Project Management Professional) – 2003. gada 26. augustā PMI (Project Management Institute) sertifikāts 72736.
9. Kontaktinformācija:
Adrese: Salaspils iela 18/3-23, Rīga, LV-1057, LatvijaTālruņa nr: +371-7189917 (mājas) +371-9214062 (mob.)Faksa nr: +371-7089572E-pasta adrese [email protected]
CURRICULUM VITAEPersonīgie dati
Vārds, uzvārds Arita TakahašiDzimšanas datums, vieta 1967.gada 1.jūlijs, RīgaMājas adrese Kr, Barona 31a-5Mājas telefons 7282558Mobilais telefons Tele2: 9538130, LMT: 8354376e-pasta adrese [email protected]
143
Pasta indekss LV-1011Pilsēta RīgaValsts LatvijaTautība LatvieteDzimums sieviete
Izglītība2001-2007 LU vakara nodaļas studijas angļu filoloģijā, bakalaura grāds
angļu filoloģijā1998-2004 RTU doktorantūras studijas datorzinātnēs, Inženierzinātņu
doktora grāds IT1999-2000 Pedagoģijas studijas LU Pedagoģijas un Psiholoģijas institūtā.
Maģistra grāds vispārīgajā pedagoģijā1995-1997 RTU maģistra studijas datorzinātnēs, Inženierzinātņu maģistra
grāds IT1985-1990 RTU inženieru studijas elektrozinātnēs, Inženiera diploms1974-1985 Rīgas 1.vidusskola (matemātikas un fizikas novirziens)
Darba pieredze2005- Lektore RTU, DITF2002-2005 Asistente RTU, DITF2002-2003 Projektu vadītāja BO “Latvijas Elektrorūpniecības Biznesa
Inovāciju Centrs”2001-2002 Programmētāja A/S “Balta”2000-2001 Programmētāja A/S “Dati”1998-2000 Programmētāja SIA “Tieto Konts”1997-1998 Programmētāja Amerikas - Latvijas kopuzņ. “Baltic
Technology Group”1994-1995 Biroja darbiniece A/S “Jūraslīcis”1993-1994
Bērnudārza muzikālā audzinātāja Babītes pagasta bērnudārzā1990-1993 Inženiere-sistēmtehniķe ražošanas apvienībā “VEF”1988-1990 Jaunākā zinātniskā līdzstrādniece RTU, AVS katedrā
Zinātniskā darbība:2004 Promcijas darba “Ģenētiskie algoritmi sarežģītu funkciju
optimizācijā” aizstāvēšana1999-2003 Piedalīšanās starptautiskās zinātniskās konferencēs Latvijā,
Vācijā, Ungārijā, Lielbritānijā, zinātniskas publikācijas angļu valodā par mākslīgā intelekta algoritmiem
Sabiedriskā darbība:1995-1997 Projektu vadītāja jauniešu organizācijā. Pasākumu vadīšana un
organizēšana.
144
1997, 1998 “Jauno lapas” redaktore laikrakstā “Jaunā balss”
DatorprasmeProgrammēšanas valodas FORTRAN, FoxPro, Python, C, PL/SQL u.c.Operētājsistēmas Dos, OC, Unix, Windows 95, Windows 98, Windows 2000
u.c.Pielietojamās programmas MS Office2000, Visio 5.0, MatCad, SigmaPlot, SPSS, Paint
Shop Pro 6, Tildes vārdnīca, Macmillan English Dictionary , Internet Explorer, Natscape Navigator, Copernic2000 u.c.
Valodu zināšanasLatviešu valoda DzimtāAngļu valoda Bakalaura grāds angļu filoloģijāKrievu valoda Labi runāju, labi lasu, vidēji labi rakstuVācu valoda Iesācēja zināšanu līmenis
CURRICULUM VITAE1.Personiskie dati:
Vārds, uzvārts: Ronalds TaraškevičsDzimis: 1942.gada 23.novembrī, RīgāTautība: polisĢimenes stāvoklis: precējiesAdrese: Zeiferta ielā 20 dz. 68, Olainē, LV-2114Tālrunis: m. 7962572, d. 7089440
2.Izglītība: 1971.g. Rīgas politehniskais institūts, kvalifikācija-mašīnbūves inženieris-ekonomists;1983.g. ekonomisko zinātņu kandidāts;1988.g. docents;1992.g. Dr.oec., docents1999.g. Dr.oec., asociētais profesors
3.Papildus iemaņas: krievu un poļu valodās;darbā ar tehniskiem,ekonomiskiem,finansu ungrāmatvedības datiem, darbā ar datoru
4.Darba pieredze: no 1971.g. līdz 1989.g. Rīgas politehniskais institūts,vec.laborants, mācību daļas vadītāja vietnieks, mācībudaļas vadītājs, vec.pasniedzējs, docents, mācību prorek-tora palīgs, vadošais zinātniskais līdzstrādnieks;no 1989.g. līdz šim brīdim Rīgas Tehniskā universitāte,vadošais zinātniskais līdzstrādnieks, mācību prorektoravietnieks, kanclers, docents, asociētais profesors
5.Zinātniskās darb. virzieni: ekonomikas nozare, sociālās ekonomikas apakšnozare,ekonomiskā reģiona speciālistu kadru un augstākās iz-glītības ekonomikas un finansēšanas problēmas
6.Galvenās apkopojošas Augstākās kvalifikācijas kadru vajadzības prognozēša- publikācijas: nas daži metodoloģiskie aspekti.-Speciālistu kadru tau-
tas saimniecības vajadzības noteikšanas problēmas, Vis-
145
savienības III simpozija materiāli, Viļņa, 1983.g.;Reģionālie faktori un to ietekme uz speciālistu kadru vajadzību. Sibīrijas tehnoloģiskais institūts, Krasnojar-ska, 1989.g.;Augstskolas kopējā darba algas fonda automatizētās sa-dales pa katedrām metodika. RPI, 1989.g.;LR izglītības sistēmas finansēšanas metodika. RTU, 1991.g.;Vadības saocioloģija. RTU, 1993.g.Augstākās izglītības finansējuma aprēķina metodika.RTU, 1996.g.;Studiju izmaksu normatīvu ekonomiskā analīze un pa-matojums. RTU, 1997.g.,1998.g.,1999.g.;Studiju izmaksu aprēķins un analīze pilna laika un ne-pilna laika studentiem. RTU, 2000.g.Izglītības finansēšanas sistēmas sociālie aspekti. RTU
Zinātniskie raksti. 8. sēr.Humanitārās un sociālāszinātnes, 1.sēj.,Rīga, RTU, 2002..
Dabas un inženierzinātņu speciālistu prognoze Latvijā. RTU Zinātniskie raksti. 8.sēr.Humanitārās un sociālās zinātnes, 6.sēj.,Rīga, RTU, 2004.
7.Aizraušanās: Menedžmenta sociālie aspekti, Vadības socioloģija,Tirgzinība.
Referāti zinātniskās konferencēs:
1. Taraškevičs R. Izglītības finansēšanas sistēmas sociālie aspekti. Referāts nolasīts RTU 42.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2001.gada 11.oktobrī.2. Taraškevičs R. Dabas un inženierzinātņu speciālistu prognoze Latvijā. Referāts nolasīts RTU 44.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2003.gada 10.oktobrī.3. Taraškevičs R. Speciālistu darba perspektīvas tautsaimniecībā. Referāts nolasīts RTU 45.starptautiskā zinātniskā konferencē Rīgā, 2004.gada 15.oktobrī.
Curriculum Vitae
Artis Teilāns (1964)Vārds, Uzvārds, Dzimšanas gads
Rīgas Tehniskā universitāte, DocentsDarba vieta un ieņemamais amats
Ogre, Vidus prospekts5, LV-5001, tel. 26529669Kontaktinformācija
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
146
doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valstsRīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, Latvija
1999 Informācijas tehnoloģijas
Inženierzinātņu doktors
Latvijas Universitāte, Latvija 1996 Datorzinātnes Datorzinātņu maģistrs
Rīgas Tehniskā universitāte, Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultāte, Latvija
1983-1990 Automātika un telemehānika
Inženieris
Darba pieredze
Sākuma gads – beigu gads
Darba vieta Amats
1990-1992 Rīgas Tehniskā universitāte Inženieris1992-Līdz šodienai DATI Exigen Group (Iepriekšējie
nosaukumi – SWH Rīga; SIS; DATI.)Projektu pārvaldnieks (sākumā arī programmētājs, sistēmanalītiķis)
2000-Līdz šodienai Rīgas Tehniskā universitāte (līgumdarbā) Docents2002-Līdz šodienai Rēzeknes Augstskola, (2006.g Ievēlēts) Docents
Pedagoģiskā darbība, lekciju kursi
Esmu sagatavojis un līdz šim laikam vadu lekciju kursus Rīgas Tehniskajā universitātē, maģistrantūras programmās:
1. Sistēmu Objektorientētā modelēšana (no 2002.gada)2. Programmatūras izstrādes tehnoloģijas (no 2006.gada)
Tāpat esmu izstrādājis un līdz šim laikam vadu lekciju kursus Rēzeknes Augstskolā:1. Sistēmu Objektorientētā modelēšana (Inženieru sagatavošanas programmā, no 2002.gada)2. Sistēmanalīze (Maģistratūras programmā, no 2006. gada)3. Programminženierija (Maģistratūras programmā, no 2006.gada)
Zinātniskās darbības virzieni
Lielizmēra sistēmu modelēšana un simulācija. Lielizmēra informācijas sistēmu izstrādes tehnoloģijas
Projekti, granti
Sākuma gads – beigu gads
Finansētājs Projekts Amats
2003-2005 State of Victoria, Australia.
Projekta izstrādātājs a/s DATI
Housing_N – Large Scale Information System for maintenance of properties.
Projekta izstrādes grupas vadītājs
147
2002-2003 Anite Public Sector, UK
Projekta izstrādātājs a/s DATI
Anite_Images – Dokumentu apstrādes sistēmas tālākā attīstība
Projekta vadītājs
2001-2002 a/s DATI
Projekta izstrādātājs a/s DATI
BICIS–projektu vadības sistēma
Projekta vadītājs
1996-2001 ANO starptautiskā bēgļu un migrācijas organizācija (IOM)
Projekta izstrādātājs a/s DATI
Bēgļu un migrantu atbalsta programmatūra
Tehniskais arhitekts, izstrādes grupas vadītājs
1992-1996 Siemens Nixdorf un Infologistik GmbH, Vācija
Projekta izstrādātājs SWH Rīga, SIS
GRADE – Graphical Reengineering, Analysis and Design Environment (CASE rīks)
Sistēmanalītiķis un simulācijas rīku izstrādātājs
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās organizācijās
Esmu Imitācijas un modelēšanas biedrības (IMB) valdes loceklis.
Profesionālās aktivitātes
Darbojos lielu informācijas sistēmu izstrādē. Speciālas intereses sistēmu modelēšanā un simulācijā, modelēšanas un simulācijas rīku izstrādē. Nodarbojos ar studentu apmācību sistēmanalīzē un sistēmu modelēšanā izmantojot CASE rīkus.
Zinātniskās publikācijas
Pēdējos sešos gados esmu nodarbojies galvenokārt ar komerciālu projektu izstrādi. Ir viena publikācija jaunāka par sešiem gadiem:
1. Meirāns I, Teilāns A., Musatovs J. Mūsdienu programmēšanas tehnoloģiju piesaiste IT studiju programmu kursiem. Tautsaimniecības attīstības iespējas un problēmas, Starptautiskās zinātniskās konferences materiāli, Rēzekne, 2006, 448-452 lpp.Nozīmīgākās publikācijas vecākas par 6 gadiem:2. Janis Osis, Yuri Merkuryev, Egils Ginters, Artis Teilans. Object-Oriented Modelling and Simulation Using “LATISS”. Proceedings of the 22nd Conference of the ASU. 1996, Clermont-Ferrand, France. P.137-143.3. Uldis Sukovskis, Ojars Krasts, Arnis Kleins, Vita Zviedre, Artis Teilans. Simulation Approach and Modeling Tool for Large Scale Systems: REGISTRATOR Simulators International XIII. Proceedings of the 1996 Simulation Multiconference. New Orleans, Louisiana, USA, April 8-11, 1996. P.134-135.4. I.Bočkāns, I.Bluķe, I.Dreika, I.Krēsliņa, A.Lauciņš, J.Merkurjevs, G.Nadziņa, D.Papāns, T.Safonova, J.Stripa, A.Teilāns Koncepcija un Metodika Veselības Apdrošināšanas Ieviešanai Latvijas Republikā. Nodaļa - “Veselības apdrošināšanas sistēmas modelēšana”.
148
Latvijas Veselības stratēģijas centrs, Rīga, 1992.gada 1.jūnijs. 76-82 lpp.5. Y.Merkuryev, G.Merkuryeva, A.Teilans. Expert Simulation System For Manufacturing Processes. Proceedings of the 1991 Summer Computer Simulation Conference. July 22-24, 1991 Hyatt Regency, Baltimore. P. 405 - 408.6. Yuri Merkuryev, Artis Teilans. Object-Oriented Modelling and Simulation of Large Scale Systems. Proceedings of the 8th IFAC International Symposium on “Large Scale Systems: Theory and Applications – LSS’98”, July 15-17, 1998, Patras, Greece. P. 822-827.7. Janis Osis, Uldis Sukovskis, Artis Teilans. Business Process Modelling and Simulation Based on Topological Approach. Proceedings of the 9th European Simulation Symposium on “Simulation in Industry”, October 19-23, 1997, Passau, Germany.P. 496-500.
CURRICULUM VITAE
personas informācija
Vārds, uzvārds - Valdis TurinsDzimšanas dati – 18.03.1945.Adrese – Rīgā, Gregora ielā 8 dz. 45Tālrunis – 7459745Mobilais tālrunis – 29611699E-pasts – [email protected]
izglītība
Izglītības iestādes nosaukums
Latvijas universitāte
laika periods 2003.g. 11.jūnijā
piešķirtā izglītības dokumenta nosaukums/ Piešķirtā kvalifikacija
aizstāvēts maģistra darbs filozofijā un iegūts maģistra diploms ar nr. 013564, mag. phil.
Izglītības iestādes nosaukums
Latvijas universitāte, Filozofijas fakultāte
laika periods 1974-1979
piešķirtā izglītības dokumenta nosaukums/ Piešķirtā kvalifikacija
Г-1. Nr. 308891, izd. 29.06.1979. Filozofs, pasniedzējs.
Darba pieredze
Nozare – ĒtikaLaika periods – Kopš 2007Profesija vai ieņemamais amats – DocentsDarba vietas nosaukums un adrese – Filozofijas un socioloģijas katedra, RTU, Kaļķu 1
Nozare – FilozofijaLaika periods – Kopš 1993
149
Profesija vai ieņemamais amats – LektorsDarba vietas nosaukums un adrese – RPIVA, Imantas 7. līnija 1
Nozare - FilozofijaDarba vietas nosaukums un adrese – Politiskais patvērums BRD, Nienkamp 22, MinstereProfesija vai ieņememais amats – Minsteres universitātes studentsLaika periods – 1989-1993
Nozare – Sabiedrības mācībaDarba vietas nosaukums un adrese – 2. Pagarinātās dienas skola, Juglā, Rīgā.Laika periods – 1987-1988Profesija vai ieņememais amats – Skolotājs
Nozare – Vēsture un sabiedrības mācībaDarba vietas nosaukums un adrese – 25. Rīgas vakara vidusskolaLaika periods – 1983-1986Profesija vai ieņememais amats – Pasniedzējs
Nozare – FilozofijaDarba vietas nosaukums un adrese – ZA, Filozofijas un Tiesību institūts, Meistaru ielā 10, LV1050, RīgāLaika periods – 1979-1982Profesija vai ieņememais amats – Zinātniskais līdzstrādnieks
Valodu prasmes
Latviešu – dzimtāKrievu – brīviVācu – labi
Papildus informācija
Referāti starptautiskās konferencēs: “Valoda un augstākā pedagoģiskā izglītība”, Rīgā, 2001. g. 27. aprīlis RPIVA “Teorija un prakse skoloāju izglītībā”, Rīga, 2002.g. 25. marts, RPIVA “Personības brieduma akmeoloģiksie asplekti”, Rīga, 2003.g. maijs, RPIVA. “Kreativitātes izpēte un atraisīšana”, Rīga, 2004.g. 12. novembris RPIVA. “Fr. Nīčem 160”, Rīga, 2004.g. 15. oktobris, LU, Rīgā. Starptautiskā konference “Sabiedrība un kultūra”, 2005. gada 28. aprīlis, LPA, Liepājā. 10. Starptautiskā kreativitātes konference “Kreativitātes kompleksa izpēte un tās rezultātu īstenošana izglītības praksē”, 2005. gada 11.-12. Novembrī, RPIVA, Rīga Starptautiskā konference “Pirmsskolas pedagoģija: zinātniskās pētniecības aktualitātes”. Referāts “Pirmsskolas pedagoģija eksistenciālās semantikas noteiksmēs”, 2006. gada 2. februārī, LU, Rīga Starptautiskā konference “Teorija praksei mūsdienu sabiedrības izglītībā”. Referāts “Cilvēkorientēta pedagoģija un tai adekvāta metodoloģija”, 2006. gada 6.-8. aprīlī, RPIVA, Rīga Starptautiskā konference “Humānisma idejas mūsdienu pedagoģijā”. Referāts “Humāni orientēts pasaules uzskats un tam atbilstošs cilvēka projekts”, 2006. gada 29. aprīlī, Saldus ģimnāzija, Saldus RTU 47.starptautiskā zinātniskā konference.Referāts “Vērtību pedagoģija:
150
problēmas un perspektīve”, 2006.g.12-14 okt., RTU 11.starptautiskā kreativitātes konference . Referāts.”Vērtību pārdzīvojums un personifikācijas process cilvēkā”,Rīga,2006.g. 10-11.nov., RPIVA.
Publikācijas Turins V. “Filozofija tekstu fragmentos”, Rīga, RPIVA, 2001 Turins V. “Eksistenciāli semantiskās krīzes cilvēka ontoģenēzē”, Rīga, LU, 2003 Turins V. “Valoda, runa, realitāte Ž. Lakāna psihoanalīzē”, Teorija un prakse skolotāju izglītībā, Rīga, RPIVA, 2002 Turins V. “Cilvēka personifikācijas fenomens filozofijā”, Sabiedrība un kultūra. Rakstu krājums, VIII - Liepāja, LiePA, 2006 Turins V. “Pusaudža personības ekoloģija eksistenciālajā semantikā”, Teorija praksei mūsdienu sabiedrības izglītībā. III Starptautiskā zinātniskā konference, 2006
Mācību līdzekļi Turins V. “Filozofija tekstu fragmentos”, Antoloģija, RPIVA, 2001 Turins V. “Filozofija tekstu fragmentos”, Antoloģija humanitārajās zinātnēs, sagatavota izdošanai, RPIVA, 2004
Papildus izglītība LLU, Doktorantūra pedagoģijā (2004) LU, Maģistrantūra filozofijā (2001 – 2003) Sorosa fonda – Latvija programmā “Pārmaiņas izglītībā” projektā “Lasīšana un rakstīšana kritskās domāšānas attīštīšanā” (1999. g. novembris līdz 2000. g. oktobris – 75 stundas). RPIVA MA Pedagoģijas meistarības fakultāte, 4 kp, 2000/2001. m.g. Piešķirts grāds – Philosop, Lehrer/Lektor in der Bundesrepublik Deutschland – 13.11.1990., Diseldorfa Bildungsinstitut Műnster e.V. Zertifikat (830 Stunden Unterrichtsumgang tailgenommen, Műnster, den 15.06.1990.)
Organizatoriska darbība 1997-2001 MA RPIVA direktora vietnieks un Filozofijas fakultātes dekāns
Apbalvojumi “Studentu atzinība”, Studentu parlaments, RPIVA, 2002 “Atzinības raksts”, RPIVA 10 g. jubilejā, 2004
LIETIŠĶĀ BIOGRĀFIJA (CV)
Inta VolodkoVārds Uzvārds
130764-12903Personas kods
Krāslava 1965.Dzimšanas vieta Dzimšanas gads
151
RTU, Inženiermatemātikas katedra, prof., katedras vadītāja; LLU, Matemātikas katedra, as.prof.
Darba vieta un ieņemamais amats
Darba vietas adrese: Dzīves vietas adrese;Meža ielā ¼ - 148, Rīga Meldru 64 – 55, Rīga
Lielā ielā 2 – 271, Jelgava
Tālruņa Nr.
7089528, 26535757
Fakss: 7089694E-pasts: [email protected]
Izglītība
Pamatstudijas, maģistrantūra, doktorantūra (aspirantūra). Mācību iestāde, valsts
Studiju laiks Specialitāte Kvalifikācija
Studijas LVU Fizikas un matemātikas fakultātē
Aspirantūra RTU Lietišķās matemātikas katedrā
Maģistra grāda iegūšana, diploms Nr.000993
1983. – 1988.
1989. – 1992.
1995.
Lietišķā matemātika
Matemātika
Matemātika
matemātiķe
Zinātniskā kvalifikācija
Zinātniskā padome, iestāde, valsts
Gads Specialitāte Zinātniskais grāds
Diploma Nr.
Latvijas Universitātes habilitācijas un promocijas padome, LU, Latvija
1995. Matemātika Doktors (Dr.math.)
C-D Nr. 001316
Darba pieredze
2007. - - profesore RTU Inženiermatemātikas katedrā2004.-. - as. profesore LLU Matemātikas katedrā uz 0.5 slodzi 2003.- 2007. g - as. profesore RTU Inženiermatemātikas katedrā2002. - - RTU Inženiermatemātikas katedras vadītāja 2000. - 2004. g. - docente LLU Matemātikas katedrā uz 0.5 slodzi 1998. - 2003. g. - docente RTU Inženiermatemātikas katedrā/Inženiermatemātikas institūtā1996. – 1998. g. - lektore RTU Inženiermatemātikas katedrā1992. – 1996. g. - asistente RPI/RTU Lietišķās matemātikas/Inženiermatemātikas katedrā1988. - 1989. g. - stažiere RPI Lietišķās matemātikas katedrā
Zinātniskās darbības virzieni, projekti, granti, maģistrantu un doktorantu vadīšana
Piedalīšanās grantos:
152
04.1239 “Šķidruma plūsmas analīze kanālos un atklātās hidrodinamiskās sistēmās” (2004. – 2007.)01.0578, “Stipro magnētisko lauku magnētiskās hidrodinamikas un elektrodinamikas problēmu skaitliskie un asimptotiskie atrisinājumi” (2001. – 2003.),
Piedalīšanās ESF projektos:1. „Vispārīgo dabas zinātņu multimēdiju mācību materiālu izstrāde tehnisko augstskolu inženierzinātņu studentiem”. Līgums Nr.2005/0127/VPD1/ESF/PIAA/04/APK/3.2.3.2./0021/00072. „Datoru matemātisko sistēmu ieviešana mācību procesā augstskolā” Līgums Nr.2006/0254/VPD1/ESF/PIAA/06/APK/3.2.3.2./0093/0063
Doktorantu vadīšana:I. Dzenīte “ Dažu problēmu atrisinājums par nehomogēnas vadītspējīgas vides ietekmi uz strāvas avotu”.J. Liģere “Magnetohidrodinamisko plūsmu uzdevumu risinājumi, šķidrumam ietekot stipru magnētisko lauku kanālos”.
Uzstāšanās konferencēs (pēdējo 6 gadu laikā)
Zinātniskās konferencēs:
1. A. Kolyshkin, I. Volodko, I. Iltins, M. Iltina. Transient method for leak and partial blockage detection in pipelines. Third International Conference of Applied Mathematics, Plovdiv, Bulgaria, August 12-18, 2006, p.158.
2. M.S. Ghidaoui, A. Kolyshkin, I. Volodko. A mathematical model for detection of a partial blockage in pipelines using fluid transients. 5th Vienna Symposium on Mathematical Modelling, Abstract Volume, Full Papers CD, Vienna, Austria, February 8-10, 2006, p.282.
3. A. Kolyshkin, R. Vaillancourt, I. Volodko. Complex Ginzburg-Landau equation for suddenly blocked unsteady channel flow. 3rd IASME/WSEAS International Conference on Fluid Dynamics and Aerodynamics, Corfu, Greece, August 20-22, 2005.
4. I. Volodko. Nestacionāra iekšējā konvekcija kanālā starp diviem koncentriskiem cilindriem. RTU 45. Starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2004.gada 14.-16. oktobrī.
5. A. Kolyshkin, A. Camishev and I. Volodko. Boundary layer development in unsteady flows, Abstracts of the 21st International Congress “Theoretical and Applied Mechanics”, 2004., 15.-21. august, Warsaw, Poland, p. 59.
6. A. Kolyshkin, I. Volodko. Unsteady intrinsic convection in an annulus. Abstracts of the 9th International Conference “Mathematical Modelling and Analysis”, May 27-29, 2004, Jurmala, Latvia, p. 34.
7. M.Я.Aнтимиров, И.М.Володко. Аналитическое решение задачи о поле температур при обтекании однородным потоком криволинейного источника тепла произвольной формы. Тезисы докладов и сообщений. Том 1., V Минский международный форум по тепло- и массообмену, 24-28 мая 2004 г., стр. 24-26.
153
8. M.S. Ghidaoui, A. Koliškins, I. Volodko. Seklu ūdens plūsmu vāji nelineāras stabilitātes analīze. RTU 44. Starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2003.gada 9.-11. oktobrī.
9. A. Kolyshkin, I. Volodko. On an unsteady viscous flow in an annulus. Abstracts of the 8th International Conference “Mathematical Modelling and Analysis”, May 28-31, 2003, Trakai, Lithuania, p. 37.
10. A. Kolyshkin, I. Volodko. Transient viscous flow in an annulus. Mathematical Modelling and Analysis, Abstracts of the 7th International Conference MMA2002, Kääriku, Estonia, 2002, p. 32.
11. I.Volodko. Nestacionāra viskoza šķidruma plūsma apgabalā starp diviem koncentriskiem cilindriem: analītiskais atrisinājums. RTU 43. Starptautiskā zinātniskā konference, Rīga, 2002.gada 10.-14. oktobrī.
12. A. Kolyshkin, I. Volodko. On the stability of unsteady viscous flow in an annulus. ACTA Societatis Mathematicae Latviensis N0.5, Abstracts of the 4 th Latvian Mathematical Conference, 26 – 27 April, Ventspils, Latvia, 2002., p. 24.
13. A. Kolyshkin, I. Volodko. On the linear stability of unsteady flow in a plane channel. RTU Starptautiskā zinātniskā konference, Datorzinātne. Referātu tēzes, Rīga, 2001., 60. - 61. lpp.
Metodiskās konferencēs:
1. I. Volodko, I. Iltiņa, I. Iltiņš, V. Gošteine. Blackboard Learning SystemApplication for Teaching Mathematics. 35th International Symposium „Engineering Education – the Priority for Global Development”, Book for Abstracts, Tallinn, Estonia, September 18-21, 2006, p.76.
2. И. Володко, В. Гоштейн. Использование виртуальной среды Blackboard в преподавании математики. VI International conference “Teaching mathematics: retrospective and perspectives”. Abstacts, Vilnius,13 –14 May 2005, p. 84.- 86.
3. И. Володко. Преподавание математики в Рижском техническом университете: проблемы и поиски решений. 5. starptautiskā konference “Matemātikas mācīšana: vēsture un perspektīvas”, Liepāja, 2004, 73.-75.lpp.
4. И. Володко. Обучение математики в Рижском техническом университете и Латвийском сельскохозяйственном университете. Тезисы докладов. Вторая Международная конференция Функциональные пространства. Дифференциальные операторы. Проблемы математического образования. Москва, Физматлит, 2003, 267-268 с.
5. J.Grundspeņķis, I.Volodko. Changes in teaching of mathematics at Riga Technical University. Starptautiskā konference “Tehnomathematics”, Drēzdene, Vācija, 2003.g. 11.-14.septembris.
154
6. I. Volodko. Studentu patstāvīgā darba nozīme matemātikas apgūšanā. Mācību-metodiskā konference “Patstāvīgo studiju organizēšana”, Referātu materiāli, Jelgava, 2003., 21.- 24. lpp.
Studiju kursi (studiju priekšmeti)
Matemātika RTU akadēmiskajām studijām – 9 KPMatemātika RTU 1. līmeņa profesionālās izglītības studijām – 6 KPDiskrētā matemātika RTU Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultātes akadēmiskajām studijām – 2 KPMatemātika LLU Informācijas tehnoloģiju fakultātes akadēmiskajām un profesionālajām studijām – 10 KPDiskrētā matemātika LLU Informācijas tehnoloģiju fakultātes akadēmiskajām un profesionālajām studijām – 2 KP
Publikāciju skaits (t.sk., grāmatas, raksti, zinātnisko darbu atskaites, metodiskie materiāli): 47
Zinātniskās publikācijas (pēdējo 6 gadu laikā)
1. A. Kolyshkin, R. Vaillancourt and I. Volodko. Complex Ginzburg-Landau equation for suddenly blocked unsteady channel flow. ESI preprint 1656, The Erwin Schrödinger International Institute for Mathematical Physics, Vienna, Austria (raksts pieņemts publicēšanai).
2. A. Kolyshkin, I. Volodko, I. Iltins, M. Iltina. Transient method for leak and partial blockage detection in pipelines. Third International Conference of Applied Mathematics, Plovdiv, Bulgaria, August 12-18, 2006, p.158.
3. M.S. Ghidaoui, A. Kolyshkin, I. Volodko. A mathematical model for detection of a partial blockage in pipelines using fluid transients. 5th Vienna Symposium on Mathematical Modelling, Abstract Volume, Full Papers CD, Vienna, Austria, February 8-10, 2006, p.282.
4. A. Kolyshkin, R. Vaillancourt and I. Volodko. On the stability of transient viscous flow in an annulus. Advances in Mechanics of Solids, World Scientific, Series B, Volume 15, 2006, p. 139 - 150.
5. A. Kolyshkin, R. Vaillancourt, I. Volodko. Weakly nonlinear analysis of rapidly decelerated channel flow. IASME Transactions, Issue 7, Volume 2, September 2005, p. 1157-1165.
6. I. Volodko. Unsteady intrinsic convection in an annulus. RTU Zinātniskie raksti. Datorzinātne. Sērija 5, sējums 21, Rīga, 2004, 88. – 94. lpp.
7. A. Kolyshkin, A. Camishev and I. Volodko. Boundary layer development in unsteady flows, Abstracts of the 21st International Congress “Theoretical and Applied Mechanics”, 2004., 15.-21. august, Warsaw, Poland, p. 59.
8. A. Kolyshkin, I. Volodko. Unsteady intrinsic convection in an annulus. Abstracts of the 9th International Conference “Mathematical Modelling and Analysis”, May 27-29, 2004, Jurmala, Latvia, p. 34.
155
9. M.Я.Aнтимиров, И.М.Володко. Аналитическое решение задачи о поле температур при обтекании однородным потоком криволинейного источника тепла произвольной формы. Тезисы докладов и сообщений. Том 1., V Минский международный форум по тепло- и массообмену, 24-28 мая 2004 г., стр. 24-26.
10. M.S. Ghidaoui, A. Koliškins, I. Volodko. Weakly Nonlinear Stability Analyses of Flows in Shallow Water. RTU Zinātniskie raksti. Datorzinātne. Sērija 5, Rīga, 2003, 44. – 49. lpp.
11. A. Kolyshkin, I. Volodko. On an unsteady viscous flow in an annulus. Abstracts of the 8th International Conference “Mathematical Modelling and Analysis”, May 28-31, 2003, Trakai, Lithuania, p. 37.
12. S. Guseinov, I. Volodko. Convergence order of one regularization method. Mathematical Modelling and Analysis, Vol.8, Nr.1, 2003., pp.25 - 32.
13. A. Kolyshkin, I. Volodko. Transient viscous flow in an annulus. Mathematical Modelling and Analysis, Vol.7, Nr.2, 2002., pp.263 - 270.
14. A. Kolyshkin, I. Volodko. Transient viscous flow in an annulus. Mathematical Modelling and Analysis, Abstracts of the 7th International Conference MMA2002, Kääriku, Estonia, 2002, p. 32.
15. I. Volodko. Unsteady viscous flow in an annulus. RTU Zinātniskie raksti. Datorzinātne. Sērija 5, sējums 12(44), Rīga, 2002., 43. - 47. lpp.
16. A. Kolyshkin, I. Volodko. On the stability of unsteady viscous flow in an annulus. ACTA Societatis Mathematicae Latviensis N0.5, Abstracts of the 4 th Latvian Mathematical Conference, 26 – 27 April, Ventspils, Latvia, 2002., p. 24.
17. A. Kolyshkin, I. Volodko. On the linear stability of unsteady flow in a plane channel. RTU Zinātniskie raksti. Datorzinātne. Sērija 5, sējums 7(43), Rīga, 2001., 26. - 31. lpp.
18. A. Kolyshkin, I. Volodko. On the linear stability of unsteady flow in a plane channel. RTU Starptautiskā zinātniskā konference, Datorzinātne. Referātu tēzes, Rīga, 2001., 60. - 61. lpp.
Metodiskās publikācijas (pēdējo 6 gadu laikā)
1. I. Volodko. Augstākā matemātika piemēros. I daļa, Rīga, Zvaigzne ABC, 210. lpp. (pieņemts publicēšanai).
2. N. Orbidāne, V.Gošteine, Dz. Lūse, I. Volodko. Tipveida uzdevumi matemātikas papildnodaļās transporta un mašīnzinību spacialitātēm. RTU, 2006, 73 lpp. (Atkārtots, papildināts izdevums).
3. A. Koliškins, I. Volodko. Varbūtību teorijas un statistikas elementi. RTU, 2004, 2006, 81 lpp. (Atkārtots, papildināts izdevums).
4. I. Volodko, A. Āboltiņš, L. Biezā. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā II. Rīga,
156
RTU izdevniecība, 2002, 2005, 288 lpp.
5. A.Koliškins, I.Volodko, M.Antimirovs. Matemātika II tehnisko augstskolu studentiem. RTU, 2005, 244 lpp.
6. I. Volodko. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā I. RTU, 2001, 2003, 2005, 206 lpp.
7. I. Volodko. Tipveida uzdevumu krājums diskrētajā matemātikā. RTU, 2004, 77 lpp. (Atkārtots papildināts izdevums).
8. A.Koliškins, I.Volodko, M.Antimirovs. Matemātika I tehnisko augstskolu studentiem. RTU, 2004, 337 lpp.
9. I.Volodko. Diskrētā matemātika uzdevumos un piemēros. RTU, 2004, 126 lpp.
10. L.Biezā, I.Volodko, Dz.Lūse, V.Gošteina, B.Bunde, N.Orbidāne. Mathematics – 2003. RTU, 2004, 45 lpp.
11. N. Orbidāne, Dz. Lūse, I. Volodko. Tipveida uzdevumi matemātikas papildnodaļās transporta un mašīnzinību spacialitātēm. RTU, 2003, 49 lpp.
12. M. Antimirovs, A. Panfjorova, I. Volodko, J. Liģere. Vairākkārtīgie integrāļi, lauku teorija un Laplasa transformācijas. RTU, 2003, 215 lpp.
13. L. Biezā, I. Volodko. Matemātika - 2002 ar atrisinājumiem. RTU, 2003, 34 lpp.
14. I. Volodko, A. Āboltiņš, L. Biezā. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā II. Jelgava, 2002, 288 lpp.
15. I. Volodko. Tipveida uzdevumu krājums diskrētajā matemātikā. RTU, 2002, 62 lpp.
16. L. Biezā, I. Volodko. Matemātika - 2001 ar atrisinājumiem. RTU, 2002, 34 lpp.
17. A. Āboltiņš, I. Volodko. Rindas. LLU, 2001, 49 lpp.
18. L. Biezā, I. Volodko. Matemātika - 2000 ar atrisinājumiem. RTU, 2001, 63 lpp.
Tālākizglītība un profesionālā pilnveide (pēdējo 6 gadu laikā)
Angļu valodas kursi:28.09.2005. – 01.02.2006. – 108 akadēmiskās stundas;06.03.2006. – 12.07.2006. – 108 akadēmiskās stundas;12.09.2006. – 09.01.2007. – 98 akadēmiskās stundas;16.01.2007. – 28.05.2007. – 98 akadēmiskās stundas
Kursi „Virtuālās studiju vides Blackboard izmantošana” 2004. gada jūnijs.
157
Kursi „Datoru lietojumprogrammas” 2004. gada februāris – maijs.
Lekciju lasīšana Aveiru universitātē Portugālē 2006. gada 15. – 24. februārī Socrates/Erasmus programmas ietvaros (8 stundas).
Dalība akadēmiskajās un profesionālajās biedrībās, dažādos vēlētos amatos
Latvijas Matemātikas biedrības valdes locekle,Latvijas Zinātnieku savienības biedre,RTU Senāta locekle,RTU Studiju kvalitātes un programmu komisijas locekle,RTU DITF Domes locekle,RTU Zinātnisko rakstu „Datorzinātne. Datormodelēšana un robežproblēmas” redkolēģijas locekle.
DZĪVES UN DARBA GĀJUMS
Personas datiVārds Uzvārds Ģirts VulfsDzimis 1943. gada 10. augustā RīgāZinātn. grāds Inženierzinātņu doktors (Dr.sc.ing.)Darba vieta Rīgas Tehniskā universitāteIeņemamais amats Profesors,
Informācijas tehnoloģijas institūta direktors,Vadības informācijas tehnoloģijas katedras vadītājs.
Telefons darbā +371 7089515E-mail [email protected]ītība1990.g. - Inženierzinātņu doktors (Dr.sc.ing.), Rīgas Tehniskā universitāte 1972.g. - Tehnisko zinātņu kandidāts. Tehniskā kibernētika,Rīgas Politehniskais institūts. 1966.g. - Inženieris elektriķis. Automātika un telemehānika,
Rīgas Politehniskais institūts.Darba gaitasPēc Rīgas Tehniskās universitātes beigšanas 1996. gadā darba vieta ir Rīgas Tehniskās universitātes Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultāte: No 1995.g. līdz šim brīdim: Profesors, Vadības informācijas tehnoloģijas katedras vadītājs No 1991.g. līdz šim brīdim: Informācijas tehnoloģijas institūta direktors. No 1991.g. līdz šim brīdim: Rīgas Tehniskā universitātes profesors. 1991.g. - 1995.g. - Profesors, Skaitļošanas tehnikas katedras vadītājs. 1976.g. - 1995.g. - Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes dekāns. 1972.g. - 1991.g. - Automatizēto vadības sistēmu katedras docents. 1969.g. -1972.g. - Rīgas Politehniskā institūta Aspirantūra. 1966.g. - 1969.g. - Tehniskās diagnostikas laboratorijas jaunākais zinātniskaislīdzstrādnieks. 1966.g. - 1966.g. - Studijas Rīgas Politehniskā institūta Automātikas unskaitļošanas tehnikas fakultātē. 1961.g. - 1962.g. - Rīgas Popova radiorūpnīca, radio regulētājs.
Valodu zināšanas: latviešu - dzimtā valoda, angļu un vācu - sarunu valodas līmenī,
158
krievu - brīvi.1. Zinātniskā kvalifikācija1.1. ES finansēta izglītības projekta (2005-2008.g.) vadītājs: „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un integrācija Eiropas izglītības telpā”. Finansēšanas apjoms 200.000 Eiro.- izpildītājs ES finansētā izglītības projektā (2006-2008.g.) „RTU akadēmisko bakalauru studiju programmas “Datorsistēmas” datorzinātnes pamatkursu pilnveidošana”- izpildītājs projektā MOCURIS - Socrates/Erasmus CDA Project “Modern Curriculum Development in Computer Science” 2003.g.1.2. Starptautisku projekta vadība un līdzdalība: - Phare CBC Programme in the Baltic Sea Region in Latvia 2002, Small Project Fund Grant application for project “Galileo – a Constellation to Beacon the Way in the Baltics”. Aktivitātes „GNSS tehnoloģiju pārneses tīkla izveide” vadītājs, 2005.g.- ES finansēta zinātniskā projekta (2007.g.) koordinators: INTERREG III C projekts Nr. 3S0145R „GRISI –Ģeomātikas reģionālās informācijas sabiedrības iniciatīva”1.3. Latvijas ZP finansētu zinātnisku pētījumu vadītājs: Informācijas apstrādes asociatīvās metodes un algoritmi vadības un identifikācijas uzdevumos. Latvijas Zinātnes padomes grants no 2001.gada.
1.4. Piedalīšanās starptautiskās zinātniskās konferencēs:1. Vulfs, G., Chandra, C., Grabis, J. (2002), Knowledge based lot-sizing, Proceedings of the Decision Sciences Institute Annual Meeting, November 23-26, San Diego, CA, USA, p. 1555-1560.2. Vulfs, G., Grabis, J. (2003), Simulation and knowledge based scheduling of manufacturing operations, The 7th International Workshop on Harbour, Maritime & Multimodal Logistics Modelling and Simulation, September 18-20, Riga, Latvia3. Ģ.Vulfs, An.Matvejevs, (2003), Mathematical interpretation of associative modelling problems. The International Workshop “Harbour, Maritime and Multimodal Logistics” Riga Technical University. Riga, Latvia September 18-20, pp. 214-218.4.Г.Н.Вульф, Ан.А.Матвеев. (2003) Математическая интерпретация задач ассоциативного моделирования. - X Всероссийская школа –коллоквиум по стохастическим методам. Сочи. 1-7 октября 2003 г., c. 494-495.5. Vulfs, Ģ., Minkevičs, V. (2005), Modelling risk management for unified threat management systems, 19th European Conference on Modelling and Simulation, June 1st - 4th, 2005 Riga, Latvia.6. Vulfs, Ģ. Matvejev, Al., Matvejev, An., (2005), Parametric Adaptations of Associative control, 19th European Conference on Modelling and Simulation, June 1st - 4th, 2005 Riga, Latvia. 7. G. Vulfs ,V. Minkevics, J. Slihte and (2006) Modeling Risk management System using Associative approach. The 2nd European Modeling and Simulation Symposium, Santa Creu i de Sant Pau.
1.5. Publicēti 5 zinātniskie raksti, kas iekļauti Latvijas ZP atzīto recenzējamo izdevumu sarakstā:
1. Vulfs G. (2001). Associative identification of dynamic systems’ parametrs. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Computer science, Vol.5, 188-193. 2. Minkevics V., Slihte J., Vulfs G. (2005). Modelling risk management system using neural networks. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Computer science, Vol.5, 66 – 73.
159
3. Matvejevs Al., Matvejevs An., Vulfs G. (2005) Associative control based on the object parametric identification. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Computer science, Vol.5, 73 – 82.
Minkevics V., Slihte J., Vulfs G. (2006). Use of real-time risk management in organisation. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Computer science, Vol.5, 23 – 29
Matvejevs Al., Matvejevs An., Vulfs G. (2006) Adaptive control of the dynamic systems based on parametric identification. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Computer science, Vol.5, 41 – 50
2. Pedagoģiskā kvalifikācija un kompetence Doktorantu darbu vadīšana:aizstāvēti promocijas darbi:- Jānis Stirna. Choosing a Strategy for Enterprise Modelling Tool Acquisition. Stockholm University/Royal Institute of Technology. (Promocijas darbs aizstāvēts 2001. g.).- Jānis Grabis Nelineāru stohastisku laikrindu K-soļu prognozēšana, izmantojot lokālo regresiju un simulāciju. (Promocijas darbs aizstāvēts 2001.g.)aizstāvēšanai sagatavoti promocijas darbi: - Vladislavs Minkēvičs (2003.g. – 2006.g.) Informācijas sistēmas sistēmu drošības efektivitātes novērtēšanas matemātisko modeļu pielietojumi. Promocijas darbs sagatavots iesniegšanai aizstāvēšanai 2007.gada jūlijā. - Artūrs Grickus (2000.g. – 2003.g.) Interneta tehnoloģijas uzņēmumu resursu plānošanas sistēmu projektēšanā un ieviešanā. Promocijas darbs sagatavots aizstāvēšanai 2007. gada rudenī.
2.2. Maģistrantu darbu vadīšana: katru gadu regulāri tiek vadīti 3-5 maģistru darbi.
2.3. Lekciju kursi un semināri:Atskaites periodā sagatavoti jauni un lasīti tiek sekojoši kursi:- Operāciju vadība. Bāzes kurss Informācijas tehnoloģijas maģistra un inženieru studiju programmā.Lekciju kurss un tā metodiskais nodrošinājums sagatavots sadarbībā ar profesoru H..Muller no Ģentes Universitātes Beļģijā.- Projektu vadība. Bāzes kurss Informācijas tehnoloģijas maģistra studiju programmā.- Operāciju pētīšana. Bāzes kurss Datorzinātņu un datorvadības bakalaura studiju programmā.Lekciju kurss un tā metodiskais nodrošinājums papildināts sadarbībā ar profesoru H..Muller no Gentes Universitātes Beļģijā.- Restrukturizācija un izmaiņu vadība. Obligātās izvēles kurss formācijas tehnoloģijas maģistra studiju programmā.- Darbību sistēmas un stratēģijas. (bāzes kurss Ražošanas inženierzinības un vadības maģistra starptautiskā studiju programmā. BALTECH studiju centrs).- Informācijas apstrādes asociatīvās metodes un algoritmi. Kurss informācijas tehnoloģijas studiju programmas doktorantiem.
2.4. Studiju kursu (priekšmetu) programmu izstrādāšana: atskaites periodā izstrādātas programmas un kalendārie plāni kursiem: Operāciju vadība, Projektu vadība, Restrukturizācija un izmaiņu vadība, Darbību sistēmas un stratēģijas.
2.5. Studiju programmu izstrādāšana un vadīšana.
160
- Datorzinātņu un datorvadības profila Informācijas tehnoloģijas studiju programmas direktors. Izstrādātas, ieviestas un nepārtraukti koriģētas studiju programmas:- Datorzinātņu un datorvadības profila Informācijas tehnoloģijas bakalauru studiju programma,- Maģistra akadēmisko studiju programma informācijas tehnoloģijā,- Maģistra profesionālo studiju programma informācijas tehnoloģijā,- Inženierzinātņu doktora studiju programma informācijas tehnoloģijā.
2.6.Referāti akadēmiskajās konferencēs: 1. Ģirts Vulfs (2005), Interneta resursu pielietošana apmācības procesā, RTU Metodiskā konference, aprīlis, Rīga.2. Ģirts Vulfs, Jānis Grabis, Jānis Kampars, Mārtiņš Bonders (2007), E-apmācības iespēju izmantošana mācību procesā un studentu aktivitātes analīze, RTU Metodiskā konference, aprīlis, Rīga.
2.7. Mācību līdzekļu sagatavošana un izdotie darbi:
1. “Masu apkalpošanas sistēmas”. Lekciju konspekts. RTU, 2001. Elektroniskais izdevums,2. “Ievads operāciju pētīšanā”. Prezentācijas un izdales materiāli kursam. RTU, 2007. ESF projekta „RTU akadēmisko bakalauru studiju programmas “Datorsistēmas” datorzinātnes pamatkursu pilnveidošana” ietvaros.3. “Ievads projektu vadībā”. Prezentācijas un izdales materiāli kursam. RTU, 2006. Elektroniskais izdevums.4. “Darbību sistēmas un stratēģijas”. Prezentācijas un izdales materiāli kursam ESF projekta „RTU studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” restrukturizācija un integrācija Eiropas izglītības telpā”. RTU, 2006. Elektroniskais izdevums.5. “Operāciju vadīšana”. Prezentācijas un izdales materiāli kursam. RTU, 2005. Elektroniskais izdevums.6. Sagatavoti izdošanai metodiskie materiāli Problēmorientētu mācību projektu izstrādei.7. Izdoti RTU tipogrāfijā:- Norādījumi kvalifikācijas darba noformēšanai studiju programmā „Informācijas tehnoloģija” ( līdzautori J.Merkurjevs, L.Aleksejeva)- Nolikums par bakalaura darba izstrādāšanu un aizstāvēšanu studiju programmā "Informācijas tehnoloģija" ( līdzautori J.Merkurjevs, L.Aleksejeva)
2.8. Kvalifikācijas celšana ārzemju augstskolās:Jonkopingas universitāte 2007.g. School of Engineerig, Professor Kurt Sandkuhl.Problēmorientētu mācību projektu organizācija un metodiskais nodrošinājums.
2.9. Pedagoģiskā darbība citās Latvijas augstskolās: Rēzeknes augstskola:- Kvalifikācijas komisijas loceklis, maģistra profesionālo studiju programmai “Datorzinātne”;- Valsts eksaminācijas komisijas priekšsēdētājs;- Lekciju kurss “Projektu vadīšana”, Inženierzinātņu fakultātes maģistra profesionālo studiju programmas studentiem.
3. Personāla vadības spējas un organizatoriskā kvalifikācija. 3.1. Zinātnisko un akadēmisko komisiju vai koleģiālo institūciju vadītājs vai loceklis:- RTU Senāta loceklis,
161
- Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultātes Domes loceklis,- Informācijas tehnoloģijas institūta Padomes priekšsēdētājs,- RTU Senāta komisijas loceklis.- Promocijas Padomes RTU P-07 Informācijas tehnoloģija loceklis- Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultātes Programmu komisijas loceklis,- Datorzinātņu un informācijas tehnoloģijas fakultātes Metodiskās komisijas loceklis.
3.2. Starptautisko konferenču orgkomiteju loceklis:Caise*2004, The 16th International Conference on Advanced Information Systems Engineering. June 7 - 11, 2004 Riga, Latvia. Organised by Riga Technical University. Organising Chair Girts Vulfs, Information Technology Institute, Riga Technical University, 1 Kalku, LV-1658, Riga, Latvia.
3.3. Zinātnisko izdevumu redakcijas kolēģijas loceklis:RTU starptautiskā zinātnisko rakstu krājuma “Information Technology and Management Science” redakcijas kolēģijas loceklis (iznāk kopš 2000.g.).
3.4. Fakultātes, institūta un katedras vadītājs:No 1995.g. līdz šim brīdim: profesors, Vadības informācijas tehnoloģijas katedras vadītājs,No 1991.g. līdz šim brīdim: Informācijas tehnoloģijas institūta direktors,1991.g. – 1994.g. - profesors, Skaitļošanas tehnikas katedras vadītājs,1976.g. – 1994.g. - Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes dekāns,1974.g – 1976.g. - Automātikas un skaitļošanas tehnikas fakultātes dekāna vietnieks.
CURRICULUM VITAE
Vārds:Larisa
Uzvārds:ZAICEVA
Dzimusi: 1949. gada 10. martā RīgāZinātniskais grāds: Inženierzinātņu doktors (Dr.Sc.ing.)Darba vieta: Rīgas Tehniskā universitāteIeņemamais amats: Profesore,
Programmatūras izstrādes tehnoloģijas profesora grupas vadītājaTelefons darbā:Mobil.tel.:FAX:E-mailMājas adrese:
(+371) 7089522(+371) 9412273(+371) [email protected] 40/1 – 117, Rīga, LV-1058
162
Izglītība1992. gads
1981. gads
1972. gads
Inženierzinātņu doktors (Dr.sc.ing.), Rīgas Tehniskā Universitāte (Diploms B – D Nr. 000456 )Tehnisko zinātņu kandidāts. Tehniskā kibernetika un informācijas teorija, Rīgas Politehniskais institūts. (Diploms TH Nr. 053443). Inženieris elektriķis. Automātika un telemehānika, Rīgas Politehniskais institūts. (Diploms Ю Nr. 385752)
Darba gaitas:No 2002. gada1998. g. – 2002. g.
1994. g. – 1998.g.
1986. g. – 1998.g.1974. g. – 1986.g.
1973. g. – 1974.g.1972. g. – 1973.g.1967. g. – 1972.g.
ProfesoreAsociētā profesore,Programmatūras izstrādes tehnoloģijas profesora grupas vadītājaDocente, Informātikas un programmēšanas katedras vadītājaInformātikas un programmēšanas katedras docenteESM matemātiskās apgādes (Informātikas un programmēšanas katedrās) vecākā pasniedzējaESM matemātiskās apgādes katedras asistenteSkaitļošanas tehnikas katedras asistenteSkaitļošanas tehnikas katedras laborante (līdz 1968. g.) un mācību meistare
Publikācijas: 1 monogrāfija, 73 zinātniskie un 21 metodiskie darbi
Valodu zināšanas: Krievu – dzimtā valoda, Latviešu – brīvi, angļu – sarunu valodas līmenī.
163
3. pielikums. Studiju programmu kursu apraksti
Bakalaura akadēmisko studiju programma
A . OBLIGĀTIE STUDIJU PRIEKŠMETI
MATEMĀTIKA
Mācību spēks Līga Biezā, Dr. math., docente
Studiju līmenis Bakalaura akadēmiskās studijas
Mācību priekšmeta apjoms – 9 KP, lekcijas - 80 stundas, praktiskie darbi - 64 stundas, laboratorijas darbi -32 stundas.
Kontrole –eksāmens un studiju darbs 1. un 2. semestrī. (eksāmens, ieskaite, studiju darbs)
Mācību priekšmeta mērķis: Sniegt pamatzināšanas augstākajā matemātikā.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Iemācīt studentiem matemātikas pamatjēdzienus un metodes, pielietot tās uzdevumu risināšanā, loģiski un precīzi formulēt apgalvojumus.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Kronbergs E., Rivža P., Bože Dz. Augstākā matemātika. 1. un 2. daļa, Rīga, Zvaigzne, 1988, 534 lpp., 527 lpp.2. Andrejs Koliškins, Inta Volodko, Maksimilians Antimirovs. Matemātika I tehnisko augstskolu studentiem. Rīga, RTU, 2004, 340 lpp.3. I. Volodko. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā I. Rīga, RTU, 2003, 204 lpp.4. I. Volodko, A. Āboltiņš, L. Biezā. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā II. Rīga, RTU, LLU, 2002, 288 lpp.5. Kārlis Šteiners, Biruta Siliņa. Augstākā matemātika. Lekciju konspekts inženierzinātņu un dabaszinātņu studentiem.1. daļa, Zvaigzne, 1997, 96 lpp., 2.daļa, Zvaigzne, 1998, 115 lpp.6. Kārlis Šteiners. Augstākā matemātika. Lekciju konspekts inženierzinātņu un dabaszinātņu studentiem.3. daļa, Zvaigzne, 1998, 192 lpp., 4. daļa, Zvaigzne, 1999, 168 lpp., 5. daļa, Zvaigzne ABC, 2000, 132 lpp., 6. daļa, Zvaigzne ABC, 2001, 208 lpp.7. Māris Buiķis, Biruta Siliņa. Matemātika. Definīcijas. Formulas. Aprēķinu algoritmi. Zvaigzne, 1997, 288 lpp.8. Dz. Bože, L.Biezā, B.Siliņa, A.Strence. Uzdevumu krājums augstākajā matemātikā. Zvaigzne, 1996, 328 lpp.9. Aivars Āboltiņš, Inta Volodko. Rindas. Jelgava, LLU, 2001, 49 lpp.10. Andrejs Koliškins, Inta Volodko, Maksimilians Antimirovs. Matemātika II tehnisko
164
augstskolu studentiem. Rīga, RTU, 2005, 244 lpp.
Priekšmeta mācīšanas metode: Lekcijas, semināri, laboratorijas darbi, studiju darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – Atzīme 10 punktu sistēmā, vērtējot teorētiskās zināšanas un prasmi tās izmantot uzdevumu risināšanā.Vērtējuma “svari” eksāmenam: Eksāmeni un kontroldarbi 70% Darbs grupā 5% Nodarbību apmeklēšana un piedalīšanās diskusijās – aktivitāte 5% Patstāvīgais darbs 20% Kopā: 100%
Prasības priekšmeta apguvei: Kontroldarbu un individuālo mājas darbu savlaicīga izpilde, eksāmena nokārtošana paredzētajā laikā.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: Pirms semināriem sagatavot iepriekšējās lekcijās un grāmatās doto materiālu. Precīzi un savlaicīgi izpildīt patstāvīgo darbu mājās.Kalendārais plānsLekcijas
1. semestris
Nr. p/k Lekcijās aplūkojamās tēmas Mācībugrāmatas
1 Matricas un determinanta jēdziens. Otrās un trešās kārtas determinanti, to īpašības. Jēdziens par augstākas kārtas determinantiem.
[1,2,5 ]
2 Matricu veidi. Lineāras darbības ar matricām. Matricu reizināšana. Inversā matrica.
[ 1,2,5 ]
3. Lineāru vienādojumu sistēmas ar diviem nezināmiem un to atrisināšana ar Krāmera formulām un Gausa metodi.
[ 1,2,5]
4. Skalāri un vektori. Lineāras darbības ar vektoriem. Vektora projekcija uz ass. Lineārā neatkarība, bāze. Vektora koordinātas Dekarta koordinātu sistēmā.
[1,2,5]
5. Vektora moduļa aprēķināšana, virziena kosinusi. Lineāras darbības ar vektoriem, kam dotas koordinātas. Kolinearitātes nosacījums. Vektoru skalārais reizinājums, tā lietojumi.
[1,2,5]
6. Vektoriālais reizinājums, tā īpašības, lietojumi. Triju vektoru jauktais reizinājums.
[1,2,5]
7. Dekarta un polārā koordinātu sistēma plaknē, līnijas vienādojumi. Taisnes vienādojuma sastādīšana. Leņķis starp divām taisnēm.
[1,2,5]
8. Otrās kārtas līniju kanoniskie vienādojumi (riņķa līnija, elipse, hiperbola, parabola).
[1,2,5]
9. Virsmas un līniju vienādojumi trīsdimensiju telpā. Plaknes vienādojuma sastādīšana. Taisnes vienādojumi telpā.
[1,2,5]
165
10. Funkcija. Apslēpti un parametriski dota funkcija. Inversā funkcija. Funkciju klasifikācija. (Elementārās funkcijas, to grafiki – atkārtot patstāvīgi). Hiperboliskās funkcijas. Pāra, nepāra, periodiskas funkcijas.
[1,2,6]
11. Bezgalīgi mazi un bezgalīgi lieli lielumi (funkcijas), to īpašības. Vienpusīgas robežas. Skaitļu virknes un funkcijas robeža. Nenoteiktības, to novēršana.
[1,2,6]
12. Pirmā un otrā ievērojamā robeža. Funkcijas pieaugums. Funkcijas nepārtrauktība punktā un intervālā. Pārtraukuma punkti, to veidi. Slēgtā intervālā nepārtrauktu funkciju īpašības.
[1,2,6]
13. Atvasinājuma definīcija. Atvasinājuma ģeometriskā un fizikālā jēga. Atvasināšanas pamatlikumi. Saliktas un inversas funkcijas atvasināšana. Elementāro funkciju atvasināšanas funkcijas (dažas pierādīt).
[1,2,6]
14. Apslēpti un parametriski dotas funkcijas atvasināšana. Logaritmiskā atvasināšana. Funkcijas diferenciālis, tā lietojumi, īpašības.
[1,2,6]
15. Augstāku kārtu atvasinājumi un diferenciāļi. Lagranža teorēma. Lopitāla teorēma (kārtula, likums).
[1,2,6]
16. Funkcijas monotonitātes nosacījumi. Ekstrēmu definīcija, to nepieciešamā un pietiekamā pazīme. Funkcijas vislielākā un vismazākā vērtība slēgtā intervālā.
[1,2,6]
17. Funkcijas grafika ieliektība un izliektība, pārliekuma punkti, to noteikšana. Funkcijas grafika asimptotas.
[1,2,6]
18. Funkciju pētīšanas vispārīgā shēma. Piemēri. [1,2,6]
19. Vairāku argumentu funkcijas jēdziens. Divu argumentu funkcijas ģeometriskā jēga, virsmas vienādojums, cilindriskas un koniskas virsmas vienādojumi. Parciālie pieaugumi un pilnais pieaugums.
[1,2,6]
20. Augstāku kārtu parciālie atvasinājumi. Pilnais diferenciālis. Divu argumentu funkcijas ekstrēmu definīcija, to nepieciešamā un pietiekamā pazīme.
[1,2,6]
21. Augstāku kārtu parciālie atvasinājumi. Pilnais diferenciālis. Divu argumentu funkcijas ekstrēmu definīcija, to nepieciešamā un pietiekamā pazīme.
[1,2,6]
22. Divu argumentu funkcijas vislielākā un vismazākā vērtība slēgtā apgabalā. Piemēri.
[1,2,6]
23. Kompleksie skaitļi, to algebriskā un trigonometriskā forma. [1,2]
24. Pārskata lekcija.
Patstāvīgi apgūstamie jautājumi: Elementārās funkcijas un to grafiki.
Praktiskās nodarbības1. semestris
166
Nr. p/k Praktisko nodarbību tēmasSagatavot nākamai nodarbībai
MācībuGrāmatas
1 Determinanti, to aprēķināšana, īpašības. 2. lekciju [ 1-3, 5, 7,8 ]
2 Darbības ar matricām, inversā matrica. 3. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]
3. Lineāru vienādojumu sistēmas, to atrisināšana ar Krāmera formulām, matricu un Gausa metodi.
4. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]
4. Vektoru algebra. 5. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]
5. Vektoru algebra. 6. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]
6. Analītiskā ģeometrija plaknē. 7.,8. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]
7. Analītiskā ģeometrija telpā. 9. lekcija [ 1-3, 5, 7,8 ]8. Pamatjēdzieni par funkcijām. 10. lekcija [ 1-3, 6-8 ]
9. Robežas. 11. lekcija [ 1-3, 6-8 ]10. Robežas.. 12. lekcija [ 1-3, 6-8 ]11. Atvasināšana (saliktas funkcijas). 13.,14. lekcija [ 1-3, 6-8 ]12. Saliktas funkcijas atvasināšana.
Parametriski un apslēpti dotas funkcijas atvasināšana.
13.,14. lekcija [ 1-3, 6-8 ]
13. Atvasinājuma ģeometriskā jēga. Lopitāla likums. Funkcijas monotonitātes un ekstrēmu noteikšana.
15., 16. lekcija [ 1-3, 6-8 ]
14. Funkcijas grafika pārliekuma punktu noteikšana. Funkciju grafika asimptotas. Funkciju pētīšana.
17., 18. lekcija [ 1-3, 6-8 ]
15. Parciālā atvasināšana. 19. lekcija [ 1-3, 6-8 ]16. Augstākas kārtas parciālie atvasinājumi.
Pilnais diferenciālis. Divu argumentu funkciju ekstrēmu noteikšana.
20.,21.,22. lekcija
[ 1-3, 6-8 ]
Laboratorijas darbi
Nr. p/k
Darba nosaukums Sagatavot nākamai
nodarbībai
Mācībugrāmatas
1. Ievads. Skaitliskās operācijas. Pamatfunkcijas. [1,2]2. Vienargumenta un divargumenta funkciju
grafiki, parametriski dotu funkciju grafiki, līnijas parametri, skata punkts.
[1,2,5,6]
3. Līmeņlīniju konstruēšana. Mathematica dokumenta kopēšana Wordā. Izteiksmju pārveidošana.
[1,2]
167
4. Operācijas ar matricām, vektoriem. Lineāru vienādojumu sistēmu atrisināšana.
1.,2.,3.,4.,5.,6. lekcija
[1,2,5]
5. Vienādojumu, vienādojumu sistēmu atrisināšana. Robežas, vienpusīgās robežas.
3.,11.,12. lekcija
[1,2,5,6]
6. Vienargumenta un vairāku argumentu funkciju atvasinājumi, diferenciāļi.
13.,14.,15. lekcija
[1,2,6]
7. Funkciju pētīšana. 16.,17.,18. lekcija
[1,2,6]
8. Pārbaudes darbs.
Kontroldarbu un mājas darbu saraksts
Nr. P/k
Darba nosaukums Atskaites forma Izsniegšanas datums
Nodošanas termiņš
1 Lineārā algebra Mājas darbs 1. nodarbība 4. nodarbība2. Vektoru algebra Kontroldarbs 6. nodarbība 6. nodarbība3. Analītiskā ģeometrija Mājas darbs 6. nodarbība 8. nodarbība4. Robežas un
atvasinājumiKontroldarbs 13. nodarbība 13. nodarbība
5. Viena argumenta funkciju pētīšana
Mājas darbs 13. nodarbība 15. nodarbība
6. Divu argumentu funkciju diferenciālrēķini
Mājas darbs 15. nodarbība 16. nodarbība
Kalendārais plānsLekcijas
2. semestris
Nr. p/k Lekcijās aplūkojamās tēmas MācībuGrāmatas
1 Primitīvā funkcija, nenoteiktais integrālis, tā īpašības. Substitūcijas metode. Parciālā integrēšana.
[1,6, 10 ]
2 Racionālas daļas, īstas un neīstas. Racionālas elementārdaļas, to integrēšana. Īstas racionālas daļas izteikšana elementārdaļu summas veidā.
[1,6,10 ]
3. Iracionālu izteiksmju integrēšana. Trigonometrisku izteiksmju integrēšana. Noteiktā integrāļa definīcija.
[1,6,10 ]
4. Noteiktā integrāļa definīcija. Noteiktā integrāļa īpašības. Ņūtona – Leibnica formula. Substitūcijas metode un parciālā integrēšana noteiktajam integrālim.
[1,6,10 ]
5. Noteiktā integrāļa lietojumi plaknes figūras laukuma aprēķināšanai Dekarta un polārajās koordinātās.
[1,6,10]
6. Noteiktā integrāļa lietojumi tilpuma un līnijas loka garuma aprēķināšanai (bez pierādījuma). Noteiktā integrāļa lietojumi fizikā. Jēdziens par neīstajiem integrāļiem.
[1,6,10 ]
168
7. Divkāršais integrālis, tā aprēķināšana Dekarta un polārajās koordinātās. Divkāršā integrāļa lietojumi tilpuma un plaknes figūras laukuma aprēķināšanai. Trīskāršā integrāļa jēdziens.
[1,6,10 ]
8. Diferenciālvienādojuma jēdziens. Vispārīgais un partikulārais atrisinājums, sākuma nosacījumi. Pirmās kārtas diferenciālvienādojumi, Košī problēma pirmās kārtas diferenciālvienādojumam. Diferenciālvienādojumi ar atdalāmiem mainīgiem, homogēnie pirmās kārtas diferenciālvienādojumi.
[1,6,10 ]
9. Pirmās kārtas diferenciālvienādojumi – lineārie, Bernulli un eksaktie. Otrās kārtas diferenciālvienādojumi, kuriem var pazemināt kārtu.
[1,6,10 ]
10. Lineāri otrās kārtas diferenciālvienādojumi, to atrisinājumu īpašības. Lineāri homogēni 2. kārtas vienādojumi ar konstantiem koeficientiem, to vispārīgais atrisinājums.
[1,6,10 ]
11. Lineāri nehomogēni otrās kārtas diferenciālvienādojumi, to atrisināšana (nenoteikto koeficientu metode, Lagranža metode).
[1,6,10 ]
12. Laplasa transformācijas. Lineāru nehomogēnu otrās kārtas diferenciālvienādojumu atrisināšana, izmantojot Laplasa transformācijas.
[1.10]
13. Skaitļu rinda, rindas parciālsumma. Skaitļu rindas konverģences definīcija, konverģences nepieciešamā pazīme. Pozitīvu skaitļu rindu konverģences pietiekamās pazīmes (bez pierādījuma).
[1,6,9,10]
14. Maiņzīmju rinda. Leibnica pazīme (bez pierādījuma). Pakāpju rindas, tās konverģences intervāls. Funkciju izvirzīšana pakāpju rindā. Teilora rinda. Dažu elementāro funkciju izvirzījumi Maklorēna rindā.
[1,6,9,10 ]
15. Pakāpju rindu lietojumi funkciju vērtību un noteiktā integrāļa tuvinātai aprēķināšanai. Diferenciālvienādojuma partikulārā atrisinājuma atrašana, izmantojot pakāpju rindas. Kompleksā skaitļa eksponentforma.
[1,6,9,10 ]
16. Pārskata lekcija.
Praktiskās nodarbības2. semestris
Nr. p/k Praktisko nodarbību tēmasSagatavot nākamai nodarbībai
MācībuGrāmatas
1 Integrēšanas metodes. 1. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]2 Integrēšanas metodes. 1. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]3. Integrēšanas metodes. 2. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
169
4. Integrēšanas metodes. 3. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]5. Noteiktā integrāļa aprēķināšana,
lietojumi.4. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
6. Noteiktā integrāļa lietojumi. 5. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]7. Neīstie integrāļi. 6. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]8. Pirmās kārtas diferenciālvienādojumi – ar
atdalāmiem mainīgiem, homogēni.8. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
9. Lineārie, Bernulli vienādojumi. Eksaktie diferenciālvienādojumi.
9. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
10. Otrās kārtas lineāri diferenciālvienādojumi, kas reducējami uz pirmās kārtas vienādojumu. 2. kārtas lineāri homogēni diferenciālvienādojumi ar konstantiem koeficientiem.
10. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
11. Otrās kārtas lineāri diferenciālvienādojumi ar konstantiem koeficientiem, atrisināšana ar konstanšu variācijas metodi un Lagranža metodi.
10.,11. lekciju [ 1,4,6-8,10 ]
12. Lineāru nehomogēnu otrās kārtas diferenciālvienādojumu atrisināšana, izmantojot Laplasa transformāciju.
12. lekciju [1,10]
13. Pozitīvu skaitļu rindu konverģences pazīmes.
13. lekciju [ 1,4,6-9,10 ]
14. Alternējošas rindas, to konverģence. Pakāpju rindu konverģences intervāls.
14. lekciju [ 1,4,6-9,10 ]
15. Funkciju izvirzīšana pakāpju rindā. 14. lekciju [ 1,4,6-9,10 ]16. Pakāpju rindu lietojumi tuvinātos
aprēķinos.15. lekciju [ 1,4,6-9,10 ]
Laboratorijas darbi
Nr. p/k
Darba nosaukums Sagatavot nākamai
nodarbībai
Mācībugrāmatas
1. Darbības ar kompleksajiem skaitļiem. Izteiksmju vienkāršošana. Darbības ar daļām. Substitūcijas.
23. lekcija [1,2]
2. Nenoteiktais un noteiktais integrālis. 1.,2.,3.,4. lekcija
[1,6, 10]
3. Noteiktā integrāļa lietojumi. 5.,6. lekcija [1,6, 10]4. Divkāršie un trīskāršie integrāļi, to lietojumi. 7. lekcija [1,6,10]5. Diferenciālvienādojumu risināšana. 8.,9.,10.
lekcija[1,6,10]
6. Laplasa transformācijas. 12. lekcija [1,6,10]7. Rindas, to lietojumi. 13.,14.,15.
lekcija[1,6,10]
8. Pārbaudes darbs.
170
Kontroldarbu un mājas darbu saraksts2. semestris
Nr. p/k
Darba nosaukums Atskaites forma Izsniegšanas datums
Nodošanas termiņš
1 Nenoteiktais integrālis; Mājas darbs 1. nodarbība 5. nodarbība2. Integrēšanas metodes; Kontroldarbs 5. nodarbība 5. nodarbība3. Noteiktā integrāļa
pielietojumi;Mājas darbs 5. nodarbība 7. nodarbība
4. Diferenciālvienādojumi (pirmās kārtas un otrās reducējamie tipi ) .
Kontroldarbs 12. nodarbība 12. nodarbība
5. Diferenciālvienādojumi Mājas darbs 8. nodarbība 13. nodarbība6. Rindas, to lietojumi. Mājas darbs 13. nodarbība 16. nodarbība
DISKRĒTĀ MATEMĀTIKA ( DIM 204)
Mācību spēks: Aleksandrs Matvejevs Dr. math., docents
Studiju līmenis – Bakalaura akadēmiskās studijas
Mācību priekšmeta apjoms – 2 KP, lekcijas -16 stundas, praktiskie darbi – 16 stundas, laboratorijas darbi - - stundas.
Kontrole – eksāmens un studiju darbs 2. semestrī.
Mācību priekšmeta mērķis: sniegt pārskatu par diskrētās matemātikas pamatjēdzieniem, kuri nepieciešami skaitļošanas procedūru izpratnei;
Mācību priekšmeta uzdevumi: iemācīt risināt kombinatorikas uzdevumus, operēt ar kopām, vienkāršot Būla algebras izteiksmes, sniegt priekšstatu par grafiem.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts1. I.Strazdiņš. Diskrētā matemātika. Rīga, Zvaigzne ABC, 2001.2. I. Strazdiņš Diskrētās matemātikas pamati. Rīga, Zvaigzne, 1980, 312 lpp.3. I.Volodko. Tipveida uzdevumu krājums diskrētajā matemātikā. Rīga, RTU, 2004., 77 lpp. 4. I.Volodko. Diskrētā matemātika uzdevumos un piemēros. Rīga, RTU, 2004., 127 lpp. 5. A. Matvejevs. Kombinatorika. Ņūtona binoma formula. Gadījumnotikumi un to varbūtības. Rīga, RTU, 1997, 35 lpp.6. S. B. Maurer, A.Ralston. Discrete algorithmic mathematics. Peters: Natick, Ma., 1990, 19982. 7. K.A. Ross, C. Wright. Discrete mathematics. Prentice-Hall: NJ, 1988, 626 p.8. A.P. Hillman, G.L. Alexanderson. Discrete and combinatorial mathematics. Macmillan : London, 1987., 626 lpp.9. Андерсон Д. А. Дискретная математика и комбинаторика. Москва, Вильямс, 2003, 960 стр.
171
10. Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов. Москва, Техносфера, 2003, 320 стр,11. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. Санкт-Петербург, Питер, 2002, 304 стр12. Акимов О.Е. Дискретная математика. Логика, группы, графы. Москва, Лаборатория Базовых Знаний, 2001, 376 стр. 13. P.Daugulis. Diskrētā matemātika. Rēzeknes Augstskola, 2001, 117 lpp.14. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. Москва, Энергоавтоиздатб 1988, 480 стр.
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, semināri un studiju darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme 10 punktu sistēmā, vērtējot teorētiskās zināšanas un prasmi tās izmantot uzdevumu risināšanā.
Vērtējuma “svari” eksāmenam: Eksāmeni un kontroldarbi 80% Darbs grupā 5% Nodarbību apmeklēšana un piedalīšanās diskusijās – aktivitāte 5% Patstāvīgais darbs 10% Kopā: 100%
Prasības priekšmeta apguvei: kontroldarbu un individuālo mājas darbu savlaicīga izpilde, eksāmena nokārtošana paredzētajā laikā.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: studēt literatūru, zināt iepriekšējo lekciju vielu, atrisināt uzdevumus semināriem.
Kalendārais plānsLekcijas
Nr. P/k Lekcijās aplūkojamās tēmas Mācību
grāmatas1 Izlases (kombinācijas, permutācijas, variācijas), to skaita
aprēķināšana. Matemātiskā indukcija. Ņūtona binoms. Paskāla trijstūris. Binomiālkoeficientu īpašības.
[1,2,4,5,15 ]
2 Kopas jēdziens. Operācijas ar kopām. Kopu Dekarta reizinājums. Kopu attēlojumi, to veidi.
[ 1,2,4,15]
3. Kopu attēlojumi, to veidi. Kopu binārās attieksmes, operācijas ar tām.
[ 1,2,4,15]
4. Kopu attieksmju veidi. Sakarība starp ekvivalencēm un kopu sadalījumiem. Faktorkopas jēdziens.
[ 1,2,4,15 ]
5. Matemātiskās loģikas izteikumi, operācijas ar tiem. Būla algebra. Disjunktīvās un konjunktīvās normālformas. Pilnīgās disjunktīvās un konjunktīvās normālformas.
[1,2,4,12,15]
6. Polinomi pēc moduļa 2. Būla funkciju pilnās sistēmas. Būla funkciju dualitāte. Priekšpilnās sistēmas.
[1,2,4,12,15]
172
7. Būla funkciju ģeometriskais attēlojums. Minimizācijas jēdziens. Diskrētās shēmas.
[1,2,4,12,15]
8. Predikāti, kvantori. [1,2,4,15]
Praktiskās nodarbības
Nr. p/k Praktisko nodarbību tēmas Sagatavot nākamai nodarbībai
MācībuGrāmatas
1 Izlases (kombinācijas, permutācijas, variācijas), to skaita aprēķināšana. Matemātiskā indukcija. Izvirzījums pēc Ņūtona binoma.
2. lekciju [ 1-5 ]
2 Operācijas ar kopām. Kopu Dekarta reizinājums.
3. lekciju [ 1-4 ]
3. Kopu attēlojumi, to veidi. Kopu binārās attieksmes, operācijas ar tām.
4. lekciju [ 1-4 ]
4. Kopu attieksmju veidi. 5. lekciju [ 1-4 ]5. Operācijas ar matemātiskās loģikas
izteikumiem. Būla funkciju disjunktīvās un konjunktīvās normālformas. Pilnīgās disjunktīvās un konjunktīvās normālformas.
6. lekciju [ 1-4 ]
6. Polinomi pēc moduļa 2. Būla funkciju pilnās sistēmas. Būla funkciju dualitāte. Priekšpilnās sistēmas.
7. lekciju [1-4]
7. Būla funkciju ģeometriskais attēlojums un minimizācija.
8. lekciju [1-4]
8. Operācijas ar predikātiem un kvantoriem. Atkārtot 3. lekciju un 8.. lekciju
[3,9,11]
Kontroldarbu un mājas darbu saraksts
Nr. p/k
Darba nosaukums Atskaites forma Izsniegšanas datums
Nodošanas termiņš
1 Kombinatorika Mājas darbs 1. nodarbība 2. nodarbība2 Kopu algebra Mājas darbs 2. nodarbība 5. nodarbība3. Kopu algebra Kontroldarbs 5. nodarbība 5. nodarbība4. Matemātiskā loģika Mājas darbs 5. nodarbība 8. nodarbība5. Matemātiskā loģika Kontroldarbs 8. nodarbība 8. nodarbība
VARBŪTĪBU TEORIJA UN MATEMĀTISKĀ STATISTIKA
173
Mācību spēks: Jevgeņijs Carkovs, Dr.habil.math., profesors
Studiju veids: akadēmiskāStudiju līmenis: bakalaura
Mācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 stundas, no tām 16 stundas lekcijas, 16 stundas praktiskie darbi. Mācību priekšmeta mērķis: Šis ir statistikas un varbūtību teorijas kurss inženierzinātņu bakalauriem. Kursa mērķis ir dot pamatzināšanas lietišķajā statistikā, kas ir sevišķi svarīga reālās dzīves datu analīzē, varbūtību teorijas formulu un likumu izmantošanā, gadījuma lieluma jēdziena un sadalījuma likuma izprašanā, datu izmantošanu hipotēžu pārbaudēs un varbūtisko modeļu konstrukcijai.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Šī kursa uzdevums ir iemācīt studentiem:
summēt datu kopu galvenās pazīmes; paskaidrot gadījuma lieluma varbūtību sadalījuma jēdzienus; aprēķināt matemātisko cerību, dispersiju un augstākās kārtas momentus, un aprēķināt varbūtības, kas saistītas ar sadalījumu; paskaidrot nosacītās matemātiskās cerības un kopīgā sadalījuma jēdzienus un lietot tos, formulēt lielo skaitļu likumu un centrālo robežteorēmu; paskaidrot gadījuma izlases statistisko novērtējumu jēdzienus un lietot bāzes sadalījuma izlasi, aprakstīt galvenās novērtēšanas metodes un lietot tās; konstruēt nezināmo parametru ticamības intervalus, konstruēt vienkāršākos hipotēžu pārbaudes kritērijus; pētīt lineāras sakarības starp diviem gadījuma lielumiem ar korelācijas un regresijas analīzes metodēm.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:1. E.Kronbergs, P.Rivža, Dz.Bože. Augstākā matemātika,2.d., izd, “Zvaigzne”, Rīga, 1988.2. J.Carkovs, M.Buiķis. Diskrētā varbūtība un statistika. Izd. RTU,Rīga, 1995.3. M.Bārzdiņa. Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas tabulas un to lietošana. RPI Izd. Rīga, 1982.4. M.Buiķis Varbūtību teorijas robežteorēmas.Izd.RPI, Rīga 1985.5. O.Krastiņš. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika, Izd.Zvaigzne, Rīga, 1978.6. Dz.Bože, L.Biezā, B.Siliņa, A.Strence. Uzdevumu krājums augstākajā matemātikā. Izd. Zvaigzne, Rīga, 1986.7. V.Carkova Matemātiskā statistika, Izd. LVU, Rīga, 1979.8. M.Buiķis. V.Pekka. Varbūtību teorija. Izd. RPI, Rīga, 1981.9. Douglas C. Montgomery & George C.Runger. Applied Statistics and Probability for Engineers. Second Edition. John Wiley& Sons, Ny, 1999.10. В.П.Чистяков. Курс теории вероятностейю. М., Наука, 1987.
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas, praktiskie darbi.
174
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: Sasniegumi atbilstoši akadēmiskajiem mērķiem un spēja izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam darbam.Vērtējuma “svari”:
Eksāmeni ………………………….80%Darbs grupā ……………………….10%Mājas darbi…………………………10%
Prasības priekšmeta apguvei:Mājas darbu un kontroldarbu savlaicīga izpilde, piedalīšanās grupu darbā un eksāmena kārtošana terminā.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijām un praktiskajiem darbiem jātkārto iepriekšejo lekciju viela.
Priekšmeta pasniegšanas plāns:Lekciju tēmas:Nr. Tēma Stund
u skaits
1. Kombinatorikas elementi. Iznākumu telpa. Varbūtības aksiomas. Klasiskā varbūtības definīcija. Statistiskā varbūtības definīcija. Nosacītās varbūtības..
4
2. Notikumu varbūtību noteikšana.. Pilnās varbūtības formula un Baijesa teorēma. Bernulli shēma.
4
3. Diskrēti gadījuma lielumi. Matemātiskā cerība un dispersija. Vienmērīgais, ģeometriskais un Puasona sadalījums. Binomiā-lais sadalījums. Puasona un Muavra-Laplasa tuvinājums.
4
4. Nepārtraukti gadījuma lielumi. Varbūtību sadalījums un varbūtību blīvuma funkcija. Nepārtrauktu gadījuma lielumu matemātiskā cerība un dispersija
4
5. Nepārtrauktais vienmērīgais sadalījums.. Normālais sadalījums un normālā sadalījuma tabulas.
4
6. Eksponenciālais sadalījums. Čebiševa teorēma. Lielā skaitļa likums un centrālā robežteorēma.
4
7. Statistiskie novērtējumi. Izlase un statistiskās hipotēzes. Statistisko hipotēžu pārbaude. Ticamības intervals.
4
8. Kovariācija un korelācija. Mazāko kvadrātu metode. Lineārās regresijas modelis.
4
Mācību priekšmeta nosaukums: FIZIKA
Mācību spēks : Artūrs Medvids, Dr.habil.phys.,profesorsStudiju veids: Akadēmiskā programmaStudiju līmenis: BakalauruMācību priekšmeta apjoms: 6 KP
Mācību priekšmeta mērķis:Priekšmeta “FIZIKA” mērķis ir :
dot iespēju studentiem apgūt teorētiskās zināšanas un praktiskās iemaņas fizikā augstskolas līmenī, pielietojot augstākās matemātikas elementus,
175
attīstīt fizikāli-tehnisko pasaules uztveri un loģisko domāšanu, radīt interesi par jaunākajiem sasniegumiem fizikā un to pielietošanu dažādu tehnikas problēmu risināšanā, tai skaitā, augstas pievienotās vērtības tehnoloģijās.
Mācību priekšmeta uzdevumi: nodrošināt iespēju studentiem iegūt mūsdienu fizikas pamatzināšanu kopumu, lekcijās parādīt fizikas teorētisko jautājumu saistību ar praksi, veicot reālus vienkāršus eksperimentus un fizikālo parādību demonstrācijas, kā arī risinot fizikas praktiskos uzdevumus, laboratorijas nodarbībās nodrošināt iespēju studentiem veikt fizikālo parādību pētījumus, apgūt mērījumu matemātisko apstrādi , veikt rezultātu analīzi un izdarīt secinājumus.
Apgūt prasmes sekojošās jomās: fizikas praktisko uzdevumu risināšanā, eksperimentu rezultātu matemātiskajā apstrādē.
Mācību literatūra:1. Fizika / A.Valtera redakcijā. – R.: Zvaigzne. 1992. – 643 lpp.2. A.Apinis. Fizika. – R.: Zvaigzne, 1972. – 706 lpp.3. I.Petrovskis. Mehānika. – R.: Zvaigzne, 1976. – 360 lpp.4. J.Kručāns. Molekulārfizika. – R.: Zvaigzne, 1975. 278 lpp.5. J.Platacis. Elektrība. – R.: Zvaigzne, 1974. – 494 lpp.6. M.Knite. Elektrostatika. - R.:RTU, 1993. - 34 lpp.7. O.Students. Optika. – R.: Zvaigzne, 1971. – 412 lpp.8. K.Švarcs, A.Ozols. Hologrāfija – revolūcija optikā. – R.: Zinātne, 1975. – 208 lpp.9. J.Eiduss, U.Zirnītis. Atomfizika. – R.: Zvaigzne, 1978. – 328 lpp.10. B.Rolovs. – Kodolfizika. – R.: Latvijas Valsts izdevniecība, 1964. – 390 lpp.11. Fizikas uzdevumu risināšana / A. Valtera redakcijā. – R.: Zvaigzne, 1982. – 175 lpp.12. V.Volkenšteine. Uzdevumu krājums fizikā. – R.: Zvaigzne, 1968. – 353 lpp.13. Uzdevumi / Sast. A.Ķiploka, M.Jansone, I.Klincāre. – R.: RTU, 1998. – 53 lpp.14. Uzdevumi / Sast. A. Ķiploka, M.Jansone, I.Klincāre. – R.: RTU, 1999. – 70 lpp.15. Uzdevumi fizikā ar risināšanas piemēriem / Sast. J.Zvirgzde, A.Kalnača. – R.: RPI, 1989. – 19 lpp.16. Fizikas praktikums Tehniskās universitātes studentiem / Sast. M.Jansone, I.Klincāre, A.Ķiploka. – R.: RTU, 1997. – 113 lpp.17. Novērojumu un mērījumu rezultātu matemātiskās apstrādes pamati. Metodiski norādījumi laboratorijas darbu veikšanai / Sast. A.Valters, N.Zagorska. – R.: RTU, 1991. – 25 lpp.18. Fizikas praktikuma laboratorijas darbu atskaites noformēšana / Sast. A.Kalnača, J.Zvirgzde. – R.: RPI,1989. – 18 lpp.19. Praktikums mehānikā / Sast. A.Kurzemnieks, V.Rupeneits. – R.:RTU, 1991. – 34 lpp.20. I.Abrams, J.Bērziņš, V.Rupeneits, U.Upmanis. Praktikums mehānikā un molekulārfizikā.. – R.: RPI, 1982. – 65 lpp.21. A.Okmanis. Praktikums elektrībā. – 3. Pārstr. izd. –R.: Zvaigzne, 1977. – 270 lpp.22. A.Valters. Praktikums optikā un atomfizikā. – R.: RPI, 1985. – 104 lpp.23. Uzdevumi krājums vispārīgajā fizikā / sast. M.Jansone, A.Kalnača, J.Blūms, A.ķiploka, I.Klemenoks, A.Medvids, M.Knite – R.: RTU, 2006. – 247 lpp.24. Fizikas praktikums Tehniskās universitātes studentiem / Sast. M.Jansone, I.Klincāre, A.Ķiploka, I.Klemenoks, M.Knite, V.Novikovs – R.: RTU, 2003.–172 lpp.25. Uzdevumi krājums vispārīgajā fizikā; pārstr.variants A.Ozola redakcijā – R.: RTU, 2006. – 274 lpp.
176
26. FIZIKA I, lekciju konspekts / Sast. I.Klemenoks, M.Jansone, I.Klincāre, J.Blūms, A.Blūma, M.Knite – R.: RTU, 2006. – 201 lpp.
Priekšmeta mācīšanas metode1.LekcijasLekciju uzdevums ir iepazīstināt ar :
priekšmeta terminoloģiju matemātisko aparātu fizikas likumiem, fizikālo parādību interpretāciju fizikas eksperimentu demonstrācijām
2.Praktiskie darbiPraktiskajos darbos ietilpst tipveida uzdevumu patstāvīga risināšana.
3.Laboratorijas darbiPriekšmeta “FIZIKA” apguves gaitā studenti veic 6 laboratorijas darbus no zemāk minētajiem I semestrī:
1) “Maksvela svārsts”2) “Rotācijas kustības pētīšana ar Oberbeka iekārtu”3) “Ķermeņa kustības ātruma noteikšana ar vērpes ballistisko svārstu”4) “Lodītes kustības ātruma noteikšana ar ballistisko svārstu”5) “Vienmērīgi paātrinātas kustības pētīšana ar “Atvuda” iekārtu “6) “Elektrisko mēraparātu pārbaude un mērdiapazona paplašināšana”7) “Elektriskā lauka pētīšana”8) “Kompensācijas metode, elementa elektrodzinējspēka un iekšējās pretestības noteikšana”
II semestrī arī veic 6 laboratorijas darbus no zemāk minētajiem :1) ”Vielu elektriskās vadītspēja un tās atkarība no temperatūras”:
a)metālu elektriskā vadītspēja, b)pusvadītāju elektriskā vadītspēja.2) “Zemes magnētskā lauka horizontālās komponentes noteikšana ar tangensgalvanometru”.3) “Maiņstrāvas ķēde. Induktivitātes un kapacitātes noteikšana”.4) “Gaismas interference” a) Junga dubulsprauga, b) Ņūtona gredzeni.5) “Plakans difrakcijas režģis”.6) “Gaismas polarizācija”.7) “Fotoefekts”.8) “Spektroskopija” .9) “Radioaktīvā starojuma dozas jaudas noteikšana”.
4.KontroldarbiKontroldarbos tiek pārbaudīts, kā studenti ir apguvuši lekcijās sniegtās zināšanas.
5.Patstāvīgais darbsPatstāvīgais darbs tiek paredzēts:
lekciju materiāla un mācību literatūras studijām, pastāvīgai uzdevumu risināšanai, pielaides iegūšanai laboratorijas darbu izpildei, laboratorijas darbu atskaites sagatavošanai.
177
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principiNovērtējums tiek veikts kvalitatīvi un kvantitatīvi – “ieskaitīts” vai “neieskaitīts”
prktisko darbu un laboratorijas darbu gadījumā. Kvantitatīvi – saskaņā ar zemāk doto tabulu kontroldarbu un eksāmenu gadījumā. Priekšmeta kursa apguves galīgā vērtēšana notiek eksāmenā.Vērtējums “gandrīz viduvēji “ ( 4 ) ir zemākā apmierinošā atzīme.
FIZIKAS PROGRAMMA
1.semestris. 3 kredītpunkti un 3 stundas nedēļā: lekcijas – 2 stundas, laboratorijas darbi – 1 stunda, praktiskie darbi – 0 stunda.
2.semestris. 3 kredītpunkti un 3 stundas nedēļā: lekcijas – 2 stundas, laboratorijas darbi – 1 stunda, praktiskie darbi – 0 stunda.
Tematiskais plāns1. semestrs
Nedēļas Temati Literatūra Tehniskie līdzekļi1 Ievads materiāla punkta un absolūti
cieta ķermeņa kinemātikā[1] 1530 lpp. Kodoskops, fizikas
eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
2 Materiāla punkta dinamika [1] 3165 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
3 Cieta ķermeņa dinamika. [1] 6581 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
4 Mehāniskās svārstības [1] 380402 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
5 Mehāniskie viļņi [1] 419438 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
6 Termodinamiskās sistēmas. Ideāla gāze. Molekulāri kinētiskās teorijas fizikālie pamati
[1] 122135 145155
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
7 Molekulāri kinētiskās teorijas fizikālie pamati .Pārneses procesi
[1] 155167 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
8 Termodinamikas pamati. [1] 135145 167185
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
9 Elektriskais lauks vakuumā. [1] 212244 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
10 Elektriskais lauks dielektriķos. Vadītāji elektriskajā laukā.
[1] 245271 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
11 Līdzstrāva. Magnētiskais lauks vakuumā
[1] 272292 312316
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju
178
330340 iekārtas, kinoprojektors12 Strāvu magnētiskais lauks. [1] 316330 Kodoskops, fizikas
eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
13 Magnētiskais lauks vielā. [1] 346352 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
14 Magnētiķi. [1] 341345 352363
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
15 Elektromagnētiskā indukcija. [1] 363374 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
16 Maksvela vienādojumi. [1] 375380 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
2.semestrs
Nedēļas Temati Literatūra Tehniskie līdzekļi1 Elektromagnētiskās svārstības [1] 402417 Kodoskops, fizikas
eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
2 Elektromagnētiskās svārstībasElektromagnētiskie viļņi.
[1] 438451 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
3 Gaismas dispersijaGaismas interference
[1] 530546 461470
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
4 Gaismas interference [1] 471484 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
5 Gaismas difrakcija. [1] 484496 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
6 Gaismas difrakcija. [1] 496507 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
7 Gaismas polarizācija [1] 507530 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
8 Siltuma starojums [1] 530565 Kodoskops, fizikas
179
eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
9 Ārējais fotoelektriskais efekts [1] 565584 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
10 Kvantu mehānikas elementi [1] 585594 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
11 Kvantu mehānikas elementiAtoma uzbūves modeļi.
[1] 595602 603620
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
12 Gaismas emisija un absorbcija atomā [1] 629640 682686
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
13 Enerģētisko zonu veidošanās kristālos [1] 660667 641645 652660
Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
14 Pusvadītāju pašvadītspēja un piejaukumvadītspēja
[1] 668680 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
15 Atoma kodola uzbūve un sastāvsRadioaktivitāte un tās veidi.
[1] 687701 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
16 Kodolreakcijas un nezūdamības likumiElementārdaļiņas
[1] 701725 Kodoskops, fizikas eksperimentu demonstrāciju iekārtas, kinoprojektors
VISPĀRĪGĀ ĶĪMIJA
Mācību spēks : Jānis Millers, asoc. profesors, Dr. chem.
Studiju līmenis – Bakalaura studijas
Mācību priekšmeta apjoms – 2 KP, lekcijas - 16 stundas, praktiskie darbi - 0 stundas, laboratorijas darbi - 16 stundas.
Kontrole – ieskaite semestrī, kurā priekšmets ieplānots.
180
Mācību priekšmeta mērķis: iepazīstināt studentus ar inženierzinātnēm un vides kvalitātei nozīmīgiem ķīmijas pamatlikumiem, jaunāko tehnoloģiju pamatprincipiem un aktuāliem pētījumiem jaunu materiālu izstrādē.
Mācību priekšmeta uzdevumi: -dot pamatzināšanas par ķīmiskiem procesiem, to virzienu un ātrumu ietekmējošiem faktoriem, kā arī metāliem, organiskiem un neorganiskiem materiāliem ap mums;-iemācīt studentiem praktiski izmantot pamatzināšanas vienkāršu konkrētu uzdevumu risināšanai un konkrētu parādību izzināšanai un interpretācijai.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts (atrodas RTU bibliotēkā)1. V. Brunere, L.Kamzole, A.Blūms, J.Kacens. Ķīmija augstskolu inženiertehniskajām specialitātēm. - Rīga, 1986.- 345 lpp.2. Laboratorijas darbi ķīmijā. Sastādīja J.Kreicberga, V. Kampars. - Rīga, 2002,- 112 lpp.3. W.R.Stine. Applied Chemistry. - D.C.Heath and Company, 1999, - p.600.4. S.Zumdahl. Chemistry. –HM Company, 2000, - p.1143.
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas un laboratorijas darbi
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – Laboratorijas darbu teorētiskajā apskatā, kolokvijā un ieskaitē studentam jāparāda apskatīto tematiku principiāla izpratne, bet iegūto rezultātu analīzes daļā - spēja izmantot iegūtās zināšanas Laboratorijas darbu noformējumā studentam jāparāda prasme fiksēt un sagrupēt novērojumus tālākai analīzei
Vērtējuma “svari”: laboratorijas darbi, kolokvijs, ieskaite – 100%
Prasības priekšmeta apguvei: - protokolu teorētiskās daļas sagatavošana uz nodarbību;- laboratorijas darbu savlaicīga izpilde
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: - apgūt lekciju konspekta vai uzrādītās literatūras attiecīgās sadaļas- sagatavot protokola teorētisko daļu
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: Visas apskatītās tematikas aizstāvot laboratorijas darbusKalendārais plānsN Lekcijas Laboratorijas1 1. Termodinamika. Ķīmisko procesu siltumefekti.
Entalpija un tās maiņa. Pārtika un degvielas. Ķīmisko pārvērtību virziens. Entropija. Priekšstats par nelīdzsvarotu sistēmu termodinamiku un termodinamikas likumu izpausmi sabiedrībā un Visumā.
2 1.
Nomenklatūra. Drošības tehnika. Sākumkontrole.
3 2. Kinētika. Reakciju ātrums. Sadegšana un detonācija. Sprādzieni. Reakciju iniciēšana. Reakciju mehānisms. Aktivācijas enerģija. Katalizatori un to nozīme. Ķīmiskais līdzsvars. Ārējo apstākļu maiņas ietekme.
181
4 2.
Siltumnīcas efekts. Reakciju siltuma efekts. Pārtikas vielu enerģētiskā vērtība.
5 3. Tīras vielas, maisījumi un materiāli. Maisījumu sadalīšana. Agregātstāvokļi. Gaiss, tā sastāvs un piesārņojums. Smogs. Ozona slānis. Siltumnīcas efekts.. Kritiskā temperatūra un spiediens. Adsorbcija.
6 3.
Reakciju virziens un ātrums.
7 4. Dispersas sistēmas. Šķīdumi. Dispersas sistēmas un šķīdumi. Skābes un bāzes. Ūdens šķīdumi. pH. Tīrs ūdens. Skābie lieti.
8 4.
pH kontrole. Skābes, bāzes, sāļi. Ūdens analīze. Detergenti.
9 5. Ūdens, tā izmantošana un nozīme. Ūdens kā bioķīmisku reakciju vide. Buferi dabā un cilvēka organismā. Dzeramais ūdens, tā piesārņojums. Ūdens izmantošana rūpniecībā.
10
5.
Kolokvijs
11
6. Metālu vispārīgās īpašības. Supravadītāji. Elektroķīmija. Metālu korozija. Metālu vispārīgās īpašības. Metaliskā vadītspēja. Supravadītāji. Metālu ķīmiskās īpašības. Metāli skābās, bāziskās un neitrālās vidēs. Galvaniskie elementi un akumulatori. Ķīmiskā un elektroķīmiskā korozija.
12
6.
Metālu ķīmiskās īpašības un to korozija
13
7. Organiskie savienojumi. Ogleklis kā dzīvās dabas pamatelements. Oglekļa atomu virknes un funkcionālās grupas. Savienojumu klases. Degvielas. Pārtikas produkti. Zāles. Molekulārā elektronika un optoelektronika.
14
7.
Organiskie polimēri.
15
8. Nemetāli. Silīcijs kā nedzīvās pasaules pamatelements. Nemetālu raksturīgās īpašības. Silīcija savienojumu daudzveidība dabā. Pusvadītāji. Ūdeņraža kurināmā elementi. Dabiskā radioaktivitāte.
16
8.
Ieskaite
182
RISINĀJUMU ALGORITMIZĀCIJA UN PROGRAMMĒŠANA
Mācību spēki J. Lavendels, as.prof., inž.zin.dr., S. Kozlova, as.prof., inž.zin.dr., M.Uhanova, inž.zin.maģ, A.Ratnieks, inž.zin.maģ.Studiju profils: datorzinātnesStudiju veids: akadēmiskā bakalaura
Mācību priekšmeta apjoms 2 KP; ieskaite, studiju darbs
Mācību priekšmeta mērķis apgūt datoru pielietojumu praktisku lietojumprogrammu izstrādei
Mācību priekšmeta uzdevumi pilnveidot algoritmizācijas un programmēšanas iemaņas, praktiski apgūt lietojumprogrammu izstrādi
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts Informātikas un programmēšanas katedras izstrādātie datorizētie mācību līdzekļi un izdales materiāli Spalis Turbo PASCAL for WINDOWS ikvienam Rīga Datorzinību centrs, 1998, 170 lpp.
Priekšmeta mācīšanas metode lekcijas un laboratorijas darbi, studiju darbs
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi - ieskaite, studiju darba radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajām un pētnieciskajam darbam iegūtās prasmes un iemaņas
Vērtējuma "svari" - studiju darbs 50% laboratorijas darbi 50%
100%Prasības priekšmeta apguvei lekciju materiāla apgūšana, laboratorijas un studiju darbu izpilde
Priekšmeta situāciju aprakstu un analīze studiju darbam līdzīga projekta apskats no analīzes posma līdz reālas aplikācijas izveidošanai
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām individuāls darbs ar datoru, lai praksē apgūtu lekciju materiālu Tematiskais plāns
Lekcijās aplūkojamās tēmas
Sarežģītu programmu struktūra. Apakšprogrammu bibliotēkas Datu izveidošana uz magnētiskiem nesējiem Datnes ar virknes un tiešo pieeju Lietojumprogrammu izstrāde, projektēšana, izstrāde, skaņošana, uzturēšana
Laboratorijas darbu tēmas
Komplicētas aplikācijas programmēšana Ārējo apakšprogrammu izstrāde un implementēšana Darbs ar datiem uz magnētiskiem nesējiem Tiešās pieejas datņu izveidošana un apkalpošana
183
Studiju darbs
Vienkāršas informatīvas sistēmas izstrāde: analīze, algoritmizācija, projektēšana, realizācija skaņošana, dokumentācijas izstrāde. .
Studiju darbu tēmas reālas informācijas sistēmas izstrāde
Mācību procesu nodrošina Informātikas un programmēšanas katedras datorklases ar datorizētiem mācību līdzekļiem. Katram studentam ir nodrošināta individuāla darba vieta
RISINĀJUMU ALGORITMIZĀCIJA UN PROGRAMMĒŠANA
Mācību spēki J. Lavendels, as.prof., inž.zin.dr., S. Kozlova, as.prof., inž.zin.dr., M.Uhanova, inž.zin.maģ, A.Ratnieks, inž.zin.maģ.Studiju profils: datorzinātnesStudiju veids: akadēmiskā bakalauraMācību priekšmeta apjoms 3 KP; eksāmens
Mācību priekšmeta mērķis apgūt: risinājumu algoritmizāciju un programmēšanas pamatus
Mācību priekšmeta uzdevumi apgūt: datorizēto darba vietu, aprēķinu uzdevumu algoritmizāciju, programmēšanas pamatus, prasmi pašam pilnveidot savas zināšanas priekšmetā.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts Informātikas un programmēšanas katedras izstrādātie datorizētie mācību līdzekļi un izdales materiāli Spalis Turbo PASCAL for WINDOWS ikvienam Rīga Datorzinību centrs, 1998, 170 lpp.
Priekšmeta mācīšanas metode lekcijas un laboratorijas darbi
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi - atzīme, radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajām un pētnieciskajam darbam
Vērtējuma “svari” - eksāmens 70% laboratorijas darbi 30%
100%
Prasības priekšmeta apguvei lekciju saturu apgūšana un laboratorijas darbu izpilde, patstāvīgs darbs ar datoru.
Priekšmeta situāciju aprakstu un analīze Reālu aprēķinu uzdevumu analīze, algoritmizācija, algoritmizācija datorrisinājumiem, prasību specifikāciju, projektēšana, reālu aplikāciju izveidošana.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām lekciju materiāla apguve, praktisks patstāvīgs darbs ar datoru.
184
Lekcijās aplūkojamās tēmas Algoritma jēdziens. Algoritmi sadzīvē, matemātikā, datorzinātnē. Algoritma izpildītājs Algoritma attēlošānas veidi, shēmas. Jēdziens par programmu augsta līmeņa valodā. Algoritms, blokshēma, programma, kā risinājuma datorizācijas etapi. Programmēšanas valodas, to elementi. Algoritmu un programmu projektēšana, izstrāde, lāgošana. Rekursija algoritmos un programmās cikliski aprēķini. Apakšprogrammas Programmēšanas valodas dažādiem pielietojumiem.
Laboratorijas darbu tēmas
Datorizētā darba vieta. Darbs ar datoru Aprēķinu algoritmizācija un programmēšana. Vektoru algebras uzdevums. Sarežģītāki cikliski aprēķini. Iteratīvas skaitliskās metodes implementācija Apakšprogrammu pielietošana
Mācību procesu nodrošina Informātikas un programmēšanas katedras datorklases ar datorizētiem mācību līdzekļiem. Katram studentam ir nodrošināta individuāla darba vieta.
CIVILĀ AIZSARDZĪBA
Mācību spēks : Aleksandrs Jemeļjanovs, Dr.habil.sc.ing., profesorsStudiju veids: akadēmiskā programmaStudiju līmenis: bakalaura programmaStudiju programma: Automātika un datortehnika
Mācību priekšmeta apjoms: 1 KP; 8 lekcijas, 8 laboratorijas darbi.
Mācību priekšmeta apraksts:
Ārkārtēju situāciju prognozēšanas un novērtēšanas principi tehniskās sistēmās. Avāriju, katastrofu un stihisku nelaimju likvidēšanas pasākumi. Cilvēku dzīves un darbības apstākļu nodrošinājums ārkārtējās situācijās.
Mācību grāmatas: 1. Būvnormatīvs LNB 201-96 "Ugunsdrošības normas".2. LR krimināllikums, R, 1998.3. Valsts ugunsdrušības noteikumi (VUN-001), LR, IEM, 1992, 91 lpp.4. Objekta civilās aizsardzības piāns ārķartēju gadījumos (makets), LR, CA centrs, 1995, 50 lpp.5. Ārkārtējo situāciju apzināšana un gatavība tām vietējā līmenī. Reaģēšana uz tehnoģēnām avārijām. Rupniecības un vides birojs Apvienoto Nāciju Vides Programmu LR CA centrs - 1995. - 50.lpp.
185
ELEKTROTEHNIKA UN ELEKTRONIKA
Mācību spēks: Ņikita NADEŽŅIKOVS, Dr.phyz, asoc. profesors
Studiju veids - akadēmiskā programma Studiju līmenis - bakalaura programma
Mācību priekšmeta apjoms – 2 KP, lekcijas - 16 stundas, lab. darbi - 16 stundas.
Kontrole - eksāmens 2. semestrī
Mācību priekšmeta mērķis ir iepazīstināt studentus ar konvencionālām elektriskām ķēdēm, elektriskām mašīnām un elektronikas ierīcēm, dot priekšstatus par elektromagnētiskajiem procesiem un vienkāršākajiem aprēķinu paņēmieniem.
Mācību priekšmeta uzdevumi:- iepazīstināt studentus ar elektrotehnikas un elektronikas likumsakarībām, dot izpratni par elektromagnētiskajiem procesiem elektriskās ķēdēs, elektriskās mašīnās un elektroniskās ierīcēs; - iepazīstināt ar reālām elektrotehniskām un elektroniskām ietaisēm, aparātiem un mašīnām, iemācīt slēgt elektriskās un elektroniskās shēmas;- iepazīstināt ar mēraparātiem un to izmantošanu elektrisko un neelektrisko lielumu mērīšanā.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Mācību grāmatas1. J.Zolbergs. Vispārīgā elektrotehnika. R.,Zvaigzne, 1968., 579 lpp.2. A.Kasatkins, M. Perekaļins. Elektrotehnika. R. 1961. 541 lpp.
3. И.Данилин и др. Общая электротехника с основами электроники. М. 1998. 752 стр.4. А.Касаткин и др. Электротехника. М. 1983. 440 срт.5. Б.Волынский и др. Электротехника. М. 1987. 528 стр.6. Ē.Priednieks. Eletriskās ķēdes un to vienādojumi. R. 2002., 101 lpp.7. Ē.Priednieks. Elektriskās mašīnas elektrotehnikas kursā. R.1992., 62 lpp.8. U.Zītars. Elektronikas pamati. R. 2002., 79 lpp.9. M.Iļķēns. Elektriskie mērījumi. R. 1984., 74 lpp.
2. Uzdevumu krājumi1. Vispārīgās elektrotehnikas uzdevumu krājums. R. 1970., 370 lpp.
2. Grafoanalītisko darbu uzdevumi elektrotehnikā. R. 1990., 76 lpp.3. Ē.Priednieks. Elektrotehnikas uzdevumu risināšanas metodika. R. 1982., 137 lpp.
3. Laboratorijas darbu apraksti1. Elektrotehnikas un elektronikas laboratorijas darbi. R. 1999., 80 lpp2. Mikroprocesoru iekārtu laboratorijas darbi. R. 1988., 69 lpp.
4. Internets http://omega.rtu.lv/ieei/1. Ņ.Nadežņikovs. Elektrotehnika un elektronika. 2007.2. Elektrotehnikas un elektronikas laboratorijas darbu apraksti.
186
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, patstāvīgie un laboratorijas darbi, konsultācijas.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme.
Desmit baļļu sistēmā izvērtē studenta zināšanas elektrotehnikā un elektronikā programmas tēmu ietvaros. Eksāmenu var kārtot tikai tie studenti, kuriem ieskaitīti visi plānā paredzētie laboratorijas darbi un patstāvīgā darba uzdevumiVērtējuma svari
Eksāmens 80%Praktiskie darbi 20%Kopā 100%
Prasības priekšmeta apguvei : - laboratorijas un mājas darbu savlaicīga izpilde;- eksāmena kārtošana termiņā.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām - līdz kārtējā laboratorijas darba eksperimentālai veikšanai iepazīties ar atbilstošo tēmu teoriju un sagatavot darba atskaites protokolu;
- noformēt iepriekš veikto darbu atskaišu protokolus.
Kalendārais plānsLekcijas
LekcijasNumurs
Lekcijās aplūkojamās tēmasMācību grāmatas
1 Stacionāras līdzstrāvas elektriskās ķēdes, likumi, aprēķinu metodes.
[ 1.1,1.6,4.1]
2 Sinusoidālas vienfāzu maiņstrāvas ķēdes, jēdzieni, likumi, aprēķinu metodes, diagrammas.
[ 1.1,1.6,4.1]
3 Trīsfāžu maiņstrāva, iegūšana, slēgumu veidi, diagrammas. [ 1.1,1.6,4.1]
4 Jēdziens par pārejas procesiem elektriskajās ķēdes. Transformatori - uzbūve ,darbības princips.
[ 1.1,1.6,4.1]
5 Jēdziens par asinhronām un sinhronām elektriskām mašīnām - uzbūve, darbības princips.
[ 1.1,1.5,4,1]
6 Jēdziens par līdzstrāvas mašīnām – uzbūve, darbības princips. [ 1.1,1.5,4.1]
7 Pusvadītāju diodes, taisngrieži. [ 1.3,1.8,4.1]
8 Tranzistori, slēgumu shēmas, raksturlīknes, pastiprinātāji. [1. 3,1.8,4.1]
Praktiskās un laboratorijas nodarbības
187
Nodar-bībasnumurs
Praktisko un laboratorijas nodarbību tēmas
Sagatavot nākamai nodarbībai
Mācību grāmatas
1 Darba drošības instruktāža. Laboratorijas darbu izpildes un atskaites kārtība. Sazarotas līdzstrāvas ķēdes aprēķins (uzd.).
Apgūt līdzstrāvas ķēdes darba režīmus un sagatavot atskaites protokolu.
[2.2, 3.1].
2 Līdzstrāvas ķēdes pētīšana (l.d.). Maiņstrāvas ķēdes aprēķins (uzd.).
Apgūt maiņstrāvu ķēžu darba režīmus, sagatavot atskaišu protokolus
[ 2.2,3.1,4.2]
3 Vienfāzu maiņstrāvas ķēdes pētīšana (l.d.). Trīsfāžu ķēdes aprēķins (uzd.).
Apgūt trīsfāzu ķēžu darba režīmus, sagatavot atskaišu protokolus.
[ 2.2,3.1,4.2]
4 Trīsfāžu maiņstrāvas ķēdes pētīšana (l.d.). Pārejas procesa aprēķins (uzd.).
Apgūt asinhronā dzinēja darbības principu, sagatavot atskaitšu protokolus.
[ 2.2,3.1,4.2]
5 Asinhronā dzinēja darba raksturlīkņu uzņemšana (l.d.). Aprēķinu uzdevums par asinhrono dzinēju.
Apgūt līdzstrāva dzinēja darbības principu, sagatavot atskaišu protokolus.
[ 2.2,3.1,4.2]
6 Līdzstrāvas dzinēja darba raksturlīkņu uzņemšana (l.d.). Aprēķinu uzdevums par līdzstrāvas mašīnu.
Apgūt pusvadītāju diodes darbu taisngriežu shēmās, sagatavot atskaišu protokolus.
[ 2.2,3.1,4.2]
7 Taisngriežu pētīšana (l.d.). Uzdevums par stbilizatoru.
Apgūt taisngriežu shēmu īpatnības, sagatavot atskaišu protokolus.
[ 2.2,3.1,4.2]
8 Bipolārais tranzistors (l.d.). Apgūt bipolārā tranzistora slēguma shēmas, sagatavotatskaites protokolu.
[ 2.2,3.1,4.2]
SOCIĀLĀS ATTĪSTĪBAS MODEĻI
Mācību spēki: Mg.phil., docents Valdis TurinsStudiju veids: akadēmiskās, profesionālāsStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st.
Mācību priekšmeta mērķis: veidot izpratni par cilvēka sociālas darbības vispārīgajiem nosacījumiem: sociālajiem procesiem un to tendencēm, sabiedrību un tās modeļiem.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Apgūt zināšanu un jēdzienu kopumu par sabiedrību un sociālajiem procesiem. Saprast dažādu zināšanu veidu (informatīvi funkcionālo, humanitāri kreatīvo u.c.) lomu, vērtību un nozīmi sabiedrībā un indivīda pašrealizācijā. Izprast
188
mūsdienu sabiedrības funkcionēšanas un attīstības sakarības. Prast izvērtēt tehnikas un tehnoloģisko izmaiņu lomu un nozīmi sociālajos un kultūras procesos. Iegūt globālu skatījumu uz sociālajiem procesiem Latvijā. Prast pamatot savu profesionālo izvēli saistībā ar sabiedrības attīstības tendencēm un pašidentitātes formēšanos.
Mācību grāmatas, izmantojamās literatūras saraksts: Buceniece E . Saprāts nav ilūzija ( Rietumu filozofija modernisma situācijā). R.,Pētergailis, 1999.; Zvejnieks A. Sabiedrība un tās izziņa. Lekciju konspekts. R..RTU, 1999., Zvejnieks A. Sociālās attīstības modeļi. Lekciju konspekts. 2003.; Cilvēks un dzīve socioloģijas skatījumā. R.,1994.; Gidenss E. Sabiedrības veidošanās. R..AGB, 1999.; Mūsdienu politiskā filozofija. Hrestomātija. R, Zvaigzne ABC, 1998.; Buceniece E. Teleoloģijas modernās interpretācijas: E.Huserls, N. Hartmanis, V.Rozanovs, P.Rikērs, K. Vojtila. - Grām.: Mūžīgais un laicīgais. R., 1995.; Zvejnieks A. Ieskats futuroloģijas vēsturē.,Grām.: Cilvēks. Izglītība. Kultūra. R.,1997.
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, semināri (darbs grupā analizējot situācijas un problēmas, pārrunas- diskusijas), testi priekšmeta apguves kontrolei.
Priekšmeta apguves vērtēšanas principi: ieskaite (teorētisko zināšanu pārbaude testa veidā; papildus punktus ieskaitei var saņemt: a) par darbu grupā, analizējot situācijas, b) par līdzdalību diskusijās, c) par regulārajiem testiem).
Prasības priekšmeta apguvei: lekcijās (lekciju konspektā) dotā teorētiskā materiāla apgūšana, sociālo procesu analizēs iemaņu apgūšana, līdzdalība grupu darbā un diskusijās.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekciju konspektu un pasniedzēja norādīto avotu studijas.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: 1) kursa ievada diskusija: sociāli humanitāro mācību priekšmetu vieta un loma tehniskajā izglītībā; 2) Latvijas perspektīvas globalizācijas kontekstā.
Kalendārais plāns.Lekcijas. 1. un 3. mācību nedēļās. Ievads: Priekšmeta mērķis, programma, literatūra, pamatprasības, zināšanu novērtējums. Sabiedrības izpratne filozofijas un socioloģijas vēsturē. Sabiedrības dzīves nosacījumi: cilvēki, daba, ekonomika, kultūra. Sabiedrības izpētes īpatnības. Humanitāro un sociālo pētījumu objektīvums, subjektivitāte un sapratne.5. un 7. mācību nedēļās: Sociālās izmaiņas, sociālais process, attīstība, progress, regress. Tehnikas un tehnoloģijas nozīme un loma sociālajos un kultūras procesos. Laika faktors attīstībā. Tradīciju un inovāciju loma attīstībā. Sociālo izmaiņu teorijas. Globalizācija - sabiedrības attīstības raksturīga 21.gs. sākuma iezīme.9. un 11. mācību nedēļās: Sabiedrības modelēšanas īpatnības. Sabiedrības utopiskie modeļi. Sabiedrības vēsturiskās attīstības modeļi un dažādas vēstures shēmas. Tradicionālā, industriālā, post industriālā sabiedrība. Reģionālie sabiedrības modeļi: pirmās, otrās, trešās pasaules valstis; attīstītās, jaunattīstības un postsociālisma (pārejas) valstis; centri un perifērijas. Futuroloģija un sabiedrības nākotnes modelēšana, sociālo procesu perspektīvas.13. un 15. mācību nedēļās: Latvijas sabiedrības attīstības perspektīvas.Sociālisma sistēmas sabrukums - cēloņi un gaita. Latvijas attīstības alternatīvas.Latvijas specifika pārejas periodā. Pārmaiņas ekonomikā un sociālajā sfērā.Demokrātija un tās attīstība mūsdienu Latvijā. Latvijas sasniegumu novērtējums un līdzdalība ES.
189
Semināri. 2. nedēļa. Diskusija par humanitāro un sociālo priekšmetu nepieciešamība tehniskajā augstskolā. Metodiski norādījumi priekšmeta "Sociālās attīstības modeļi " apgūšanai. Individuālais un grupu darbs. Priekšzināšanu pārbaude. Sociālās filozofijas skats uz sabiedrību.4. nedēļa. Indivīds, sabiedrība, vēsture. 6. nedēļa. Sabiedrības izpētes un izpratnes īpatnības. 8. nedēļa. Sociālās izmaiņas un attīstība.10. nedēļa. Mūsdienu civilizācijas attīstības tendences un perspektīvas.12. nedēļa. Sabiedrības modeļi.14. nedēļa. Latvijas sabiedrības nākotnes izredzes un tās vieta ES. Diskusija par Latvijas perspektīvām globalizācijas kontekstā.16. nedēļa. Studentu aptauja par mācību priekšmeta kvalitāti. Ieskaite.
DATORGRAFIKAS UN ATTĒLU APSTRĀDES PAMATI
Mācību spēks: Aleksandrs Glazs, Dr.h.inž., profesors.Mācību priekšmeta apjoms: 2 KPMācību priekšmeta mērķis: Sniegt profesionālo izglītību datoru grafikā un attēlu apstrādē.
Mācību priekšmeta uzdevumi:Apgūt rastru grafikas algoritmus, 2D un 3D objektu attēlošanu un transformāciju, atpazīšanas algoritmus, attēlu apstrādes metodes un algoritmus. Iegūst prasmi izmantot teorētiskās zināšanas konkrētu uzdevumu nostādnes formulēšanai un datora risināšanai.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:1. J.Foley, A.van Dam, S.Feiner,J.Hughes. Computer Graphics. Principles and Practice. Second Edition, Addison-Wesley Publishing Company, 1993.2. D.Hearn, M.Pauline-Baker. Computer Graphics. Second Edition, Prentice-Hall, Inc., 1994.3. Д.Роджерс, Дж.Адамс. Математические основы машинной графики. Москва, Мир, 2001.4. W.Pratt. Digital Image Processing. Second Edition, I.Wiley & Sons, Inc., 1991.5. A.Glazs. Tēlu atpazīšanas un attēlu apstrādes algoritmi un metodes. Mācību līdzeklis, RTU, 1997.6. Дж.Миано. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. Москва, Триумф, 2003.
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas, laboratorijas darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme:Radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam un pētnieciskajam darbam.
Vērtējuma svari:Eksāmens 40%Laboratorijas darbi 20 %Studiju darbs 20%Piedalīšanās diskusijās 10%
190
Nodarbību apmeklēšana 10%Kopā 100%
Prasības priekšmeta apguvei:Regulāra nodarbību apmeklēšana, laboratorijas darbu pildīšana noteiktajos termiņos. Studiju darba pildīšana un aizstāvēšana.
Priekšmeta situācijas apraksts un analīze:Reālo situāciju apraksts un analīze, kur tiek izmantotas datorgrafikas, tēlu atpazīšanas un attēlu apstrādes metodes,
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijas jāatkārto iepriekšējās lekcijas viela. Pirms laboratorijas darbu izpildes ir jāiepazīstas ar konkrētu algoritmu un izstrādāt programmu, kas realizē šo algoritmu ar datora palīdzību.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati:Datorgrafikas, tēlu atpazīšanas un attēlu apstrādes metodes attīstības tendences un lietošanas sfēras.
Kalendārais plāns.
Nedēļa Lekcijas temats Laboratorijas darbi
1 Ievads datorgrafikā un attēlu apstrādē2 Grafiskie primitīvi. Rastru grafikas
algoritmi. Taisnas līnijas veidošanas algoritms.
3 Rastru grafikas algoritmi. Taisnas līnijas veidošanas algoritms.
4 Riņķa un elipses līnijas veidošanas algoritms.
5 Riņķa un elipses līnijas veidošanas algoritms.
6 Līknes veidošanas algoritmi. Interpolācija un aproksimācija.
7 Interpolācijas un aproksimācijas algoritmi.
8 Bezje līknes.
9 Bezje līknes.
10 2D objektu attēlošanas uzdevumu realizācija. 2D objektu ģeometriskā transformācija.
11 2D objektu attēlošanas uzdevumu realizācija. 2D objektu ģeometriskā transformācija.
12 3D objektu attēlošanas uzdevumu
191
realizācija. Projekcijas.13 Attēlu apstrāde. Attēlu kodēšana un
kvantēšana.14 Attēlu uzlabošana. Kontrasta mainīšana.
Trokšņu attīrīšana.15 Attēlu uzlabošana. Kontrasta izmaiņas.
Trokšņu attīrīšana.16 Attēlu saspiešana.
DISKRĒTĀS STRUKTŪRAS DATORZINĀTNĒ
1.2. Priekšmeta pieteicējs
J. Grundspeņķis
1.3. Apjoms un kontroles veids
Apjoms KP 3
1.3.1. Sadalījums Lekc. 2 Prakt. d. 1 Lab. d.1.3.2. Kontroles veids Iesk. Eks. * St. d. *1.4. Studiju līmenis un
semestriBakalaura 3. semestris
1.5. Modulis, kurā ieiet priekšmets
4.4 Diskrētās struktūras un metodes
2. SADAĻA – PRIEKŠMETA APRAKSTS
2.1. Atslēgas vārdiKopa, apakškopa, kopu Dekarta reizinājums, attēlojums, attieksmes, refleksivitāte, simetrija, asimetrija, antisimetrija, transitivitāte, ekvivalences attieksme, sakārtojuma attieksme, grafs, neorientēts grafs, orientēts grafs, Ceļš grafā, īsākais ceļš, Deikstras algoritms, Floida algoritms, tīkls, topoloģiskā šķirošana, transporta tīkls, plūsmas saglabāšanas vienādojums, Forda-Falkersona teorēma, Forda-Falkersona algoritms, koks, grafa karkass, Prima algoritms, Kraskala algoritms, koka apiešana, pirmssakārtojums, iekšējs sakārtojums, pēcsakārtojums, prefiksa pieraksts, infiksa pieraksts, postfiksa pieraksts, prefiksa kods, datu bāze, attieksmju algebra, vaicājumu valoda, tabulu izskaitļošana, strukturizēta vaicājumu valoda (SQL), datu definēšana, datu pārvaldība, vaicājumu formēšana, iebūvētas funkcijas.
2.2. Mērķi un uzdevumi2.2.1. MērķiPriekšmeta mērķis ir apgūt diskrētās matemātikas jēdzienu praktiskus lietojumus, grafu algoritmus un datu bāzes matemātiskos pamatus.2.2.2. Uzdevumi
1. Zināt kopu teorijas pamatjēdzienus un prast tos pielietot reālās problēmās.2. Zināt attēlojumu veidus.3. Prast analizēt attieksmju īpašības.4. Zināt grafu teorijas pamatjēdzienus un grafu tipus.5. Mācēt uzdot informāciju par grafu. 6. Prast realizēt grafu algoritmus.
192
7. Mācēt lietot grafus kā modeļus.8. Prast realizēt attieksmju algebras operācijas ar datu bāzes tabulām.9. Mācēt formēt vaicājumus attieksmju datu bāzei.
2.3. Tēmas 1. Kopu teorijas pamatjēdzieni (kopas, apakškopas, kopu veidi, operācijas ar kopām, kopu Dekarta reizinājums, projekcija).2. Attēlojumi, to uzdošana un veidi (attēlojums kopā, attēlojums uz kopu, pilns un daļējs attēlojums, sirjekcija, injekcija, bijekcija).3. Attieksmes un to veidi. Attieksmju īpašības. Attieksmju speciālie veidi (ekvivalences attieksme, tolerance, kvazisakārtojums, sakārtojuma attieksme un tās veidi – daļējs, aptverošs, stingrs sakārtojums).4. Elementu salīdzināšana sakārtotās kopās (maksimums, minimums, suprems, infims).5. Attieksmes un grafi. Grafu tipi.6. Informācijas par grafu uzdošanas veidi (statiskie un dinamiskie atspoguļojumi).7. Ceļu meklēšana grafos (pārmeklēšana ar atkāpšanos).8. Īsāko ceļu meklēšanas problēma. Deikstras un Floida algoritmi.9. Tīkli. Topoloģiskā šķirošana. Transporta tīkli. Plūsmas saglabāšanas vienādojums. Forda-Falkersona teorēma un algoritms.10. Koki un to īpašības. Grafa karkass. Prima un Kraskala algoritmi. Lēmumu koks.11. Koku apiešanas algoritmi. Universāla adresu sistēma. Leksikografiskais princips. Pirmssakārtojums, iekšēja sakārtojuma un pēcsakārtojuma apiešana. Prefiksa, infiksa un postfiksa pieraksti. Prefiksa kods.12. Attieksmes un datu bāzes. Attieksmju algebras operācijas (apvienojums, šķēlums, starpība, Dekarta reizinājums, projekcija, selekcija, savienošana, dalīšana). Tabuli izskaitļošanas procedūra.13. Vaicājumu valodas datu bāzei. Attieksmju algebras un attieksmju rēķinu valodas. 14. Strukturizēta vaicājumu valoda SQL. Datu definēšana, pārvaldība un vaicājumu formēšana. Iebūvētās funkcijas.
2.4. Apmācības nosacījumi2.4.1. LiteratūraPamatliteratūra
1. Rosen K.H. Discrete Mathematics and its Applications, 1991.Grāmata satur visu dotajā priekšmetā vajadzīgo mācību materiālu. Tajā īpaša vērība veltīta diskrētās matemātikas praktiskiem lietojumiem.2. I. Strazdiņš. Diskrētās matemātikas pamati, Zvaigzne, Rīga, 1980.Grāmata aptver plašu diskrētās matemātikas jautājumu loku, kas aprakstīts no teorētiskā redzes viedokļa. Grāmata prasa samērā labu matemātisko sagatavotību, tādēļ bakalauriem varētu būt grūti uztverama.
Ieteicamā literatūra1. Dambītis J. Modernā grafu teorija, Datorzinību centrs, 2002.Grāmatā aprakstīti grafu teorijas pamati.2. McHugh J.A. Algorithmic Graph Theory, 1990.Grāmatā grafu teorija apskatīta no algoritmiskā redzes viedokļa. Tā satur visus svarīgākos grafu algoritmus3. J. Grundspeņķis. Grafu teorijas pamati, Rīgas Politehniskais institūts, Rīga, 1976.Mācību līdzeklī apskatīti grafu teorijas pamatjēdzieni, grafa raksturīgie lielumi,
193
speciāli grafu veidi un grafu un matricu savstarpējais sakars.4. Kristofides N. Teorija grafov. Algoritmičeskij podhod., Moskva, Mir, 1978.Grāmatā ir visu šajā lekciju kursā apskatīto grafu algoritmi un to realizācijas piemēri.
2.4.2. Lekciju saraksts1. lekcija. Kopu teorijas pamatjēdzieni. Kopu Dekarta reizinājums.2. lekcija. Attēlojumi. Attēlojumu uzdošana. Attēlojumu veidi..3. lekcija. Attieksmes, to veidi un īpašības.4. lekcija. Ekvivalences un sakārtojuma attieksmes. Elementu salīdzināšana sakārtotās kopās.5. lekcija. Attieksmes un grafi. Informācijas par grafu uzdošanas veidi.6. lekcija. Ceļu meklēšanas procedūra grafos. Īsāko ceļu meklēšanas problēma. Deikstras algoritms. Floida algoritms..7. lekcija. Tīkli. Topoloģiskā šķirošana. Transporta tīkla definīcija. Plūsmas saglabāšanas vienādojums..8. lekcija. Forda-Falkersona teorēma un algoritms.9. lekcija. Koki un to īpašības. Koki kā sistēmu modeļi. 10. lekcija. Grafa karkass. Prima un Kraskala algoritmi īsāko karkasu atrašanai.11. lekcija. Koka apiešanas algoritmi. Prefiksa, infiksa un postfiksa pieraksti. Prefiksa kods. 12. lekcija. Attieksmes un datu bāzes. Attieksmju (relāciju) datu bāzes pamatjēdzieni. 13. lekcija. Attieksmju algebras operācijas. Tabulu izskaitļošanas procedūra.14. lekcija. Vaicājumu valodas datu bāzei. Attieksmju rēķinu pseidovaloda.15. lekcija. Strukturizēta vaicājumu valoda SQL. Datu definēšana un pārvaldība.15. lekcija. Vaicājumu formēšana. Iebūvētās funkcijas.2.4.3. Studentu zināšanas un spējas
Zina kopu teorijas pamatjēdzienus un prot tos pielietot reālās problēmās. Zina attēlojumu veidus un prot izveidot attēlojumu ar dažādām īpašībām. Prot analizēt attieksmju īpašības un lietot attieksmju speciālus veidus reālu problēmu aprakstam. Zina grafu teorijas pamatjēdzienus un grafu tipus. Māk uzdot informāciju par grafu. Prot realizēt grafu algoritmus. Māk lietot grafus kā modeļus. Prot realizēt attieksmju algebras operācijas ar datu bāzes tabulām. Māk formēt vaicājumus attieksmju datu bāzei.
2.4.4. Praktiskie un individuāli veicamie uzdevumi Noteikt attēlojuma veidus (injekcija, sirjekcija, bijekcija), noteikt attēlojuma īpašības. Pierakstīt attieksmi dažādos veidos, pazīt ekvivalences attieksmi. Realizēt Deikstras algoritmu, atrast īsāko ceļu grafā. Realizēt Forda – Falkersona algoritmu, atrast maksimālo plūsmu tīklā. Realizēt koku apiešanas algoritmus. Iegūt izteiksmes prefiksa, infiksa un postfiksa formu. Iegūt universālu adrešu sistēmu, sakārtot virsotnes pēc leksikogrāfiskā principa. Realizēt Prima algoritmu, atrast grafa minimālo karkasu, pārbaudīt rezultātu ar Kraskāla algoritmu. Realizēt attieksmju algebras operācijas, izveidot pieprasījumu, izmantojot pseidokoda operatorus.
Studiju darbs
194
Studiju darba mērķis ir praktiski pielietot iegūtās zināšanas, uzrakstot programmu, kas atrisina konkrētu uzdevumu, izmantojot lekcijās un praktiskajās nodarbībās apskatītos algoritmus un jēdzienus.
Studiju darba (maksimālā atzīme – 9) uzdevuma piemērs:1) Iegūt grafa blakus virsotņu un incidences matricas. Doto orientēto grafu ievada ar loku sarakstu (virsotņu pāri, kas nosaka lokus, virsotnes apzīmē ar burtiem), grafa virsotņu skaits n : 9< n <15; loku skaits l : 12< l <19.2) Prima algoritma realizācija, grafu ievada ar blakus virsotņu matricu (ievērot simetriju, vieninieku vietā ievada loku svarus) grafa virsotņu skaits n: 9< n <15; loku skaits l : 12< l <19 . Jābūt iespējai izvēlēties virsotni, ar kuru sāk būvēt minimālo karkasu. Rezultātā - minimālā karkasa loki , to pievienošanas secībā.
2.4.5. Ieskaites un/vai eksāmena jautājumu saraksts
Eksāmens sastāv no teorētiskās un praktiskās daļas.
Tipiska teorētiskās daļas struktūra:
1. bloks - attieksmes:Šī bloka jautājumi:1.1. Kopu Dekarta reizinājums, bināras attieksmes un to īpašības (refleksivitāte, antirefleksivitāte, simetrija, asimetrija, antisimetrija, tranzitivitāte, antitranzitivitāte).1.2. Ekvivalences attieksme, kopu sadalījums un pārklājums.1.3. Sakārtojuma attieksme un tās veidi (pilns, daļējs, stingrs, nestingrs sakārtojums). Leksikografiskais princips.1.4. Elementu salīdzināšana sakārtotās kopās (mažorante, minorante, maksimālais un minimālais elements, suprēms, infims).2. bloks - attēlojumi, grafi un attieksmes. Šī bloka jautājumi:2.1. Attēlojuma jēdziens, tā grafiks un piekārtojums. Attēlojumiem atbilstošie grafi.2.2.Attēlojumu veidi (attēlojums kopā, uz kopu, pilns, daļējs, funkcionāls, sirjekcija, injekcija, bijekcija). Attēlojumu kompozīcija.
3. bloks - grafu algoritmi.Šī bloka jautājumi:3.1. Informācijas par grafu uzdošanas statiskie un dinamiskie veidi.3.2. Ceļu meklēšanas pamatprocedūras grafos (backtrack, pārmeklēšana dziļumā un plašumā).3.3. Topoloģiskās šķirošanas, Deijkstras, Floida, Prima, Kraskala un Forda-Falkersona algoritmu būtība un pamatidejas. Forda-Falkersona teorēma. Plūsmas saglabāšanas vienādojums.
4. bloks - koki.Šī bloka jautājumi:4.1. Koki, karkasi un īsākie karkasi.4.2. Koki kā problēmu risināšanas modeļi (lēmumu koki, spēles, šķirošana apvienojot, prefiksa kodu iegūšana).4.3. Koku apiešana ( universālās adresu sistēmas, prefiksa, infiksa un postfiksa pieraksti to iegūšana un aprēķins).
195
5. bloks - attieksmes un datu bāzes.Šī bloka jautājumi:5.1. Attieksmju datu bāzu pamatjēdzieni.5.2. Attieksmju algebras operācijas un tabulu izskaitļošanas procedūras.5.3. Attieksmju rēķini un vaicājumu formēšana pseidokodā.5.4. Strukturizēta vaicājumu valoda SQL (datu definēšana, datu pārvaldība - INSERT, DELETE, UPDATE, vaicājumu formulēšana - SELECT, UNION, subSELECT, aritmētiskie operātori sum, avg, max, min, COUNT, agregatizētie operātori - GROUP BY, HAVING, ORDER BY. Papildjautājumi (jāatbild vienīgi pretendējot uz atzīmi "10"):1. Eilera, Hamiltona, plakani un divdaļīgi grafi.2. Loku savienojumu un attālumu matricas un to iegūšana.3. Forda algoritms īsāko ceļu atrašanai.4. Izplūdušas attieksmes un grafi.5. Semantiskie tīkli un konceptuālie grafi.
Literatūra papildjautājumu apgūšanai:J. Grundspeņķis. Grafu teorijas pamati, Rīga, RPI, 1976.J. Grundspeņķis. Ievads intelektuālās sistēmās, Rīga, RTU, 1993.А. Кофман. Введение в теории нечетких множеств. М. Радио и связью 1982.Н. Кристофидес. Теория графов. Алгоритмический подход. М. Мир. 1978.
Eksāmena praktiskās daļas struktūra:
1. bloks - Deijkstras, Prima vai Forda-Falkersona algoritms.2. bloks - attieksmes un datu bāzes.2a) attieksmju algebras operācijas.2b) vaicājumu formulēšana attieksmju rēķinos, lietojot pseidokodu.2c) tabulu izskaitļošanas procedūras.2d) SQL lietojumi.2.4.6. Studenta zināšanu vērtēšanas sistēmaStudiju darba vērtēšanas pamatprincipi Studiju darbs tiek vērtēts ar atzīmi, izmantojot punktu sistēmu. Maksimālā atzīme ir teicami (9), lai saņemtu atzīmi izcili (10), studentam jāizpilda paaugstinātas grūtības uzdevums, kuru sastāda individuāli.Punktu sadalījums: SD uzdevums - 60 punkti:
programmas pareizība 25apraksts, kas ietver teorētisko pamatojumu 35
Darbs semestrī - 40 punktiDeikstras algoritms – 10 (patstāvīgais darbs – īsākā ceļa atrašana)Prima algoritms – 10 (patstāvīgais darbs – minimālā karkasa atrašana)Forda-Falkersona algoritms – 10 (patstāvīgais darbs – maksimālās plūsmas atrašana)Ekvivalences attieksme – 5 (pārbaudes darbs )Uzdevumi par tēmu „Koki” – 3Uzdevumi par tēmu „Attieksmes un datu bāzes” – 2
Vērtējums:
196
Iegūtā atzīme: 9 - 95 – 100 8 - 87– 94 7 - 79 – 866 - 71 – 78 5 - 63 – 70 4 - 55 – 62
Eksāmena teorētiskās daļas vērtēšanas pamatprincipiEksāmena teorētiskajā daļā studentam ir jāatbild uz 8 jautājumiem (pēc izvēles) no piedāvātajiem 15. Ir atļauts pievienot arī vēl 9. atbildi, bet ne vairāk. Pretendējot uz atzīmi "8", "9" vai "10", obligāti ir jāievēro prasība, ka ir jāatbild vismaz pa vienam jautājumam no 1., 2. un 3. bloka un vismaz pa 2 jautājumiem no 4. un 5. bloka.Katrs uzdevums tiek vērtēts šādi:1. bloks - 4 punkti; 2. bloks - 6 punkti (2a - 2 p., 2b - 1p., 2c - 2 p., 2 d - 1 p.).Kopējais praktiskās daļas vērtējums atbilst iegūtajai punktu summai.
Kopumā studenta zināšanas eksāmenā tiek vērtētas ar vidējo svērto atzīmi, ko veido
Eksāmena teorētiskajā daļa iegūtā atzīme - 65%
Eksāmena praktiskajā daļā iegūtā atzīme - 35%
3. SADAĻA – PRIEKŠMETA REALIZĀCIJA
3.1. Faktiskais lektors (lektori). J. Grundspeņķis3.2. Praktisko (laboratorijas) darbu vadītāji. J. Ciekure3.3. Lekciju metodika (arī nodrošinājums - slaidi, projektora pielietošana, atbalsts Tīmeklī
un cits)Lekcijās tiek lietoti slaidi
3.4. Vai praktiskai daļai ir nepieciešamais aprīkojums? Kas šobrīd ir un kas priekšmetam nepieciešams pēc būtības praktiskie darbi vai laboratorijas darbi?Praktiskie darbi notiek divām grupām vienlaicīgi, speciāls aprīkojums nav vajadzīgs
3.5. Vai priekšmets tiek lasīts ”pareizā” semestrī?Jā
3.6. Vai priekšmetam atvēlētais stundu skaits un kontroles veids ir pareizs (ieskaites vieta eksāmens u.t.t)?Jā
3.7. Vai priekšmets tematiski ”nekonfliktē” ar citiem priekšmetiem”Moduļa izstrādes mērķis ir saskaņot tēmas starp abiem modulī iekļautajiem priekšmetiem, lai novērstu nevajadzīgu dublēšanos, kā arī lai modulī kopumā tiktu iekļautas visas vajadzīgās tēmas
3.8. Kāds metodiskais nodrošinājums ir priekšmetam nepieciešams, kādā mērā nodrošinājums jau ir?Lekciju konspekts, praktisko uzdevumu piemēri pašapmācībai, metodiskie norādījumi studiju darba izpildei
3.9. Studentu sagatavotība priekšmetamKopumā apmierinoša
3.10. Pašnovērtējums esošai situācijai priekšmetā (metodiskā nodrošinājuma esamība un kvalitāte, mācību spēku sagatavotības līmenis un praktiskā darba pieredze priekšmeta zināšanu pielietošanā, citi pozitīvie un negatīvie aspekti)Lekciju konspekts ir pietiekami kvalitatīvs, tas izvietots internetā
3.11. Priekšlikumi esošās situācijas uzlabošanaiJāpalielina praktisko uzdevumu skaits un individuālo uzdevumu skaits un daudzveidība studiju darbam
197
3.12. Cita būtiska informācija. (informācija, kuru papildus sniedz priekšmeta pieteicējs)
PROGRAMMĒŠANAS VALODAS
Mācību spēks Larisa ZAICEVA, Dr.sc.ing, profesore
Studiju programma – Datorzinātņu bakalaurs
Studiju profils - Datorzinātņu Studiju veids - Akadēmiskā programma Studiju līmenis - Bakalaura programmaStudiju virziens - nav
Mācību priekšmeta apjoms – 2 KP, lekcijas - 16 stundas, lab. darbi - 16 stundas.
Kontrole – ieskaite un studiju darbs 3.semestrī
Mācību priekšmeta mērķis ir iepazīstināt studentus ar dažādām programmēšanas valodām, programmēšanas valodu izveides koncepcijām, kā arī iemācīt studentiem izstrādāt un realizēt programmas valodā C dažādu uzdevumu risināšanai.
Mācību priekšmeta uzdevumi:- aplūkot dažādu klašu programmēšanas valodas, analizējot to sintaksi un lietošanas iespējas;- aplūkot programmēšanas valodas C pamatkonstrukcijas, to sintaksi un semantiku;- iemācīt studentiem izstrādāt programmas valodā C, lai sagatavotu turpmāko priekšmetu studijām.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Кауфман В.Ш. Языки программирования: концепции и принципы. – М.: Радио и связь, 1993. - 430 .с2. Sukovskis U. Ievads programmēšanas valodā C. - Rīga: RTU,1990. - 104 lpp.3. Ziemelis J. Ievads programmēšanas valodā C. - Rīga: RTU, 1997. - 124 lpp.4. Zaiceva L., Rudzīte D. Laboratorijas darbi programmēšanā valodā C. - Rīga: RTU, 1997. - 69 lpp.5. Matisons G., Zaiceva L. Studiju darbu izstrāde. Norādījumi, uzdevumi, piemēri. – Rīga: RTU, 2000
6. Уинер Р. Язык Турбо С. – М.: Мир, 1991. - 384 с. 7. Бочков С.О., Субботин Д.М. Язык программирования Си для персонального компьютера. – М.: Радио и связь, 1990. - 384 с.8. Касаткин А.И., Вальвачев А.Н. Профессиональное программирование на языке Си: От Turbo C к Borland C ++: Справ. пособие. – Минск: Высш. шк., 1992. – 240 с.
9. Справочник по функциям Borland C++ 3.1-4.0. – Киев: Диалектика, 1994. – 416 c10. Ален И. Голуб. С и С++. Правила программирования. - М.: БИНОM, 1996. - 272 с.
198
11. Прокофьев Б.П., Сухарев Н.Н., Храмов Ю.Е. Графические средства Turbo C и Turbo C++. – М.: Финансы и статистика, СП ''Ланит'', 1992. - 160 с.
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, praktiskie un laboratorijas darbi, studiju darbs.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme. Studentam jāparāda zināšanas par programmēšanas valodas C pamatobjektiem un konstrukcijām un spējas lietot tos programmēšanā (ieskaite). Studentam jāparāda iegūtas iemaņas un prasmes programmas izstrādē un pārskata sagatavošanā (studiju darbs).
Vērtējuma “svari”: ieskaite : laboratorijas darbi – 100 % studiju darbs : mājas darbi un projekti – 100 %
Prasības priekšmeta apguvei:- mājas un laboratorijas darbu savlaicīga izpilde;- studiju darba izstrāde termiņā.
Priekšmeta situāciju apraksti un analīze – nav.
Prasības studentiem, lai sagatavotus kārtējām nodarbībām izlasīt lekciju konspekta attiecīgas sadaļas; uzrakstīt programmu atbilstoši uzdevumam; izpildīt darbus, kas noteikti studiju darba izpildes grafikā.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs – nav.
Kalendārais plānsLekcijas
Lekcijasnumurs
Lekcijās aplūkojamās tēmas Mācībugrāmatas
1 Programmēšanas valodas jēdziens, valodu klasifikācijas. Valodas standarts un versijas. Problēmorientēto valodu apskats. Valodas alfabēts, sintakse un semantika.
[ 1 ]
2 Programmas struktūra. Vienkāršas programmas piemērs. Programmēšanas valodas pamatobjekti, operācijas ar datiem.
[ 2, 3, 6, 7 ]
3 Vadības operatoru pārskats. Funkcijas. Objektu darbības sfēras un atmiņas klases.
[ 2, 3, 6, 7 ]
4 Radītāji, masīvi, simbolu virkņu apstrāde. [ 2, 3, 6 ]
5 Struktūras. [ 6, 7, 8 ]
6 Darbs ar failiem. [ 6, 7, 8, 9 ]
7 Grafiskie līdzekļi. [ 6, 7, 8, 9, 13 ]
8 Programmēšanas valodu attīstības perspektīvas. [ 1 ]
199
Patstāvīgi apgūstamie jautājumi:
- darbs ar programmēšanas vidi (Microsoft C, Borland C++);- datu ievades un izvades iespējas;- speciālie valodas līdzekļi, bibliotēkas.
Praktiskās un laboratorijas nodarbības
Nodar-bībasnumurs
Praktisko un laboratorijas nodarbību tēmas
Sagatavot nākamai nodarbībai
Mācībugrāmatas
1 Uzdevuma izsniegšana studiju darbam un 1. laboratorijas darbam. Valodas C konstantes, mainīgie, aritmētiskās un piešķires operācijas.
Prasību saraksts studiju darba programmai un uzdevuma veidlapa.
[ 5 ]5.– 15. lpp.
2 Izteiksmes. Piešķires un nosacījuma operatori. Uzdevuma izsniegšana 2. laboratorijas darbam. Prasību analīze studiju darbu programmām.
1. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 2, 3 ][ 4 ]
4.– 9. lpp.
3 Funkcijas. Programmas (1.lab.d.) demonstrēšana pie datora. Uzdevuma izsniegšana 3. laboratorijas darbam
2. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 2, 3 ][ 4 ]
10.– 16. lpp.
4 Masīvi un rādītāji. Programmas (2.lab.d.) demonstrēšana pie datora. Uzdevuma izsniegšana 4. laboratorijas darbam.
3. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 2, 3 ][ 4 ]
17.– 24. lpp.
5 Struktūras. Programmas (3.lab.d.) demonstrēšana pie datora. Uzdevuma izsniegšana 5. laboratorijas darbam.
4. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 3, 6, 7, 8 ][ 4 ]
25.– 34. lpp.
6 Darbs ar failiem. Programmas (4.lab.d.) demonstrēšana pie datora. Uzdevuma izsniegšana 6. laboratorijas darbam.
5. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 2, 3, 6, 7, 8, 9 ]
[ 4 ]35.– 44. lpp.
7 Grafiskie līdzekļi valodā C. Programmas (5.lab.d.) demonstrēšana pie datora.
6. laboratorijas darba programmas izstrāde un sagatavošana demonstrēšanai
[ 11, 6, 9 ][ 4 ]
45.– 54. lpp.
8 Programmas (6.lab.d.) demonstrēšana pie datora. Izpildīto darbu analīze.
200
Laboratorijas darbu saraksts
Nr. Darba posmi Izsniegšanas datums
Nodošanas termiņš
1.Sazaroto procesu programmēšana
1.nodarbība 3.nodarbība
2.Masīvu apstrāde funkcija
2.nodarbība 4.nodarbība
3. Teksta informācijas apstrāde 3.nodarbība 5.nodarbība4. Datu apstrāde, izmantojot struktūras un
failus4.nodarbība 6.nodarbība
5. Dinamisko datu struktūru veidošana 5.nodarbība 7.nodarbība6. Grafisko līdzekļu izmantošana 6.nodarbība 8.nodarbība
Studiju darbi Studiju darbu uzdevumi, to izpildes kalendārais plāns, metodiskie norādījumi un studiju darba izpildes piemērs ir aprakstīti darbā [ 5 ].
Studiju darba tēmas: 1. Studentu sekmība. 2. Mācību slodzes aprēķins.3. Akermaņa funkcija.4. Lodes grūšanas rezultātu atkarība no lidojuma sākumparametriem.5. Horoskops.6. Studentu stipendiju aprēķins.7. Optimālais cilvēku pārvadājums.8. Somas optimālā iepakošana.9. Valūtas uzskaites sistēma.10. Studentu uzskaites sistēma ierobežotās un brīvās izvēles priekšmetu pierakstīšanai.11. Studentu testēšana.12. Programmas teksta izvade atbilstoši programmēšanas stila prasībām.13. Atribūtu un šķēršnorāžu tabula.14. Spēle “Lādēsim kuģus”.15. Krustvārdu mīkla.
Darba izpildes grafiks:
Nr. Darba posmi Nodošanas termiņš1. Uzdevuma izsniegšana 2. nodarbība2. Programmas projekta izstrādāšana 7. nodarbība3. Programmas izstrādāšana 9. nodarbība4. Programmas atkļūdošana un testēšana 13. nodarbība5. Pārskata nodošana 14. nodarbība6. Pārskata aizstāvēšana 15. nodarbība
201
DATU STRUKTŪRAS
Mācību spēks Gunārs MATISONS, docents
Studiju programma - Datorzinātņu bakalaurs
Studiju profils - DatorzinātnesStudiju veids - Akadēmiskā programma Studiju līmenis - Bakalaura programmaStudiju virziens - nav
Mācību priekšmeta apjoms – 3 KP, lekcijas - 32 stundas, lab. darbi - 16 stundas.
Kontrole - eksāmens un studiju darbs 3. semestrī
Mācību priekšmeta mērķis ir prasi izvēlēties un izveidot vispiemērotāko un visoptimālāko datu struktūru katrā konkrētā informācijas apstrādes procesā.
Mācību priekšmeta uzdevumi:- apgūt datu struktūru pamatjēdzienus, klasifikāciju un izstrādes pamatprincipus;- apgūt lineāru datu struktūru lietojuma specifiku, specifikāciju, attēlojuma formas un paņēmienus, apstrādes operāciju izveidi un realizāciju uz programmēšanas valodas Pascal bāzes;- iepazīsties ar nelineāru datu struktūru uzbūvi, raksturlielumiem un izveidošanas paņēmieniem;- izveidot teorētisku bāzi nākamo mācību priekšmetu : “Datu bāzes vadības sistēmas”, “Objektorientētā programmēšana”, “Ekspertu sistēmas” u.c. studijām.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Daniel F. Stubbs, Neil W.Webre. Data structure with Abstract DataTypes and Pascal. Brooks/Cole Publishing Company, Pasific Growe, Ca, - 1989. – p. 404.2. Ellis Horowitz, sartaj Sahni. Fundamentals of data Structures in Pascal. Fouth Edition. W.H.Freeman and Company, New York, - 1990. – p. 609.3. Aho Alfred V., Jh.E. Hopcrof, J.D. Ullman. Data Structures and Algorithms. Addison Wesley, Mass, - 1983. – p. 427.4. Bupm H. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, - 1989. - 360 с.5. Трамбле Ж., Соренсон П. Введение в структуры данных. М.: Машиностроение, - 1982. - 784 с.6. G. Matisons. Datu struktūras. Lekciju konspekts (rokrakstā).
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, laboratorijas darbi, mājas darbi, studiju darba izstrāde pārrunas, konsultācijas, darbs grupā, pieredzes apgūšana.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme un studija darba atzīme, ņemot vērā :1) spējas un sasniegumus atbilstoši akadēmiskajiem mērķiem un profesionālisma prasībām;2) radošās spējas attīstīt un izmantot mācību priekšmetā iegūtās zināšanas mācību procesā un zinātniskās pētniecības darbā;
202
3) aktivitāti, nodarbību apmeklēšanu, un veicamo darbu savlaicīgu izpildi un eksāmena kārtošanu termiņa.
Vērtējuma “svari” : eksāmens un kontroldarbi – 70 %darbs grupā – 2 %aktivitāte, piedalīšanās diskusijās – 3 %mājas darbi un projekti – 20 %nodarbību apmeklēšana – 5 %Ja visām sadaļām ir maksimālais vērtējums, summā var iegūt 10 balles ( atzīme “izcili” ).
Prasības priekšmeta apguvei : - patstāvīgs darbs ar mācību literatūru, sagatavošanās lekcijām un laboratorijas darbiem un nodarbību apmeklēšana;- mājas un laboratorijas darbu un studiju darba uzdevuma savlaicīga saņemšana, izstrāde un sekmīga aizstāvēšana paredzētājā termiņā;- aktivitāte, ieinteresētība un piedalīšanās diskusijās;- piedalīšanās grupas darbā un pārrunās;- profesionālas pieejas apliecināšana mācību priekšmeta apguves procesā, eksāmena kārtošana paredzētajā termiņā.
Priekšmeta situāciju apraksti un analīze – nav.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs
1. Abstrakcija. Abstrakti datu tipi, to priekšrocības.2. Skalāri un strukturētie datu tipi. Piedefinēti un lietotāja definēti skalāri un strukturēti datu tipi.3. Rādītāji, to lietojuma specifika. Statiskas un dinamiskas datu struktūras, to salīdzināšana.4. Lietotāja saskarnes nozīme un lietojums darbā ar datu struktūrām. Lietotāja saskarnes galvenās izstrādes tehnoloģijas, to demonstrēšana, analīze un novērtējums.
Kalendārais plānsLekcijas
Lekcijas numurs
Lekcijās aplūkojamās tēmas
1 Mācību priekšmeta mērķis un uzdevumi. Datu struktūras jēdziens. Datu tipa koncepcija. Datu struktūru klasifikācija. Biežāk lietoto datu struktūru raksturojums. Loģiskas un fiziskas datu struktūras.
2 Abstrakcija. Abstrakts datu tips, tā priekšrocības un raksturojums. Elementārās datu struktūras. Alfabēta simbolu attēlošana tekstos ar mainīgu bitu skaitu, Hafmeņa kods.
3 Metrika. Datu struktūru un algoritmu sarežģītības pakāpes un efektivitātes vērtēšana. Vienkāršas strukturētas datu struktūras.
4 Rakstzīmju virknes, to izveidošanas paņēmieni. Rakstzīmju virknes specifikācija, attēlojums un izveide. Rakstzīmju virkņu meklēšanas algoritmi.
5 Lineāras un sakārtotas datu struktūras. Deskriptors, tā lietojums. Statiskas
203
lineāras datu struktūras, to raksturojums. Masīvi, to veidi, specifikācija, attēlojums un izveide. Masīva adresācijas funkcijas un tās lietojums. Vektori, algoritmi vektora elementa sameklēšanai.
6 Matricas, vairākdimensiju masīvi, to adresācijas funkcijas. Speciālie masīvi: trijstūrmatricas, simetriskās matricas, retinātās matricas, to specifikācija, attēlojums un izveide. Rādītāja masīvi. Dinamiskie masīvi.
7 Ieraksti, ieraksti ar variantiem. Ierakstu specifikācija, attēlojums un izveide. Nobīdes izmantošana ieraksta elementu pieejai. Ierakstu masīvi (tabulas) un masīvi ieraksti.
8 Lineāras datu struktūras jēdziens un veidi. Saraksti, to raksturojums un apstrādes operācijas. Vektora formā realizēta saraksta specifikācija, attēlojums un izveide.
9 Rādītāji un vienkāršsaistīti saraksti. Vienkāršsaistīti saraksta specifikācija, attēlojums un izveide. Divkāršsaistīti saraksti, to lietojums un izveidošanas paņēmieni.
10 Divkāršsaistīta cirkularā saraksta specifikācija, attēlojums un izveide. Saraksta apstrādes operāciju efektivitātes vērtējums.
11 Sakārtota saraksta jēdziens un veidi. Hronoloģiski sakārtoti saraksti. Sašķiroti saraksti. Binārās meklēšanas algoritms un tā paveidi sašķirota saraksta elementa sameklēšanai. Pēc lietojuma biežuma sakārtoti saraksti. Pašorganizēti saraksti.
12 Steka jēdziens. Vektora formā realizēta steka specifikācija, attēlojums un izveide. Steka pāra specifikācija, attēlojums un izveide. Saistīta saraksta formā realizēta steka specifikācija, attēlojums un izveide. Hronoloģiski sakārtota saraksta izmantošana steka izveidei.
13 Rindas jēdziens. Vektora formā realizētas rindas specifikācija, attēlojums un izveide. Cirkulārais rindas izveidošana. Rindas realizācija saistīta saraksta formā. Prioritārās rindas, to izveidošanas paņēmieni. Deka jēdziens un izveides un izmantošanas paņēmieni.
14 Nelineāras datu struktūras jēdziens un klasifikācija. Kokveida datu struktūras jēdziens un raksturlielumi. Koku klasifikācija. Binārie koki, to raksturojums, raksturlielumi un izmantošanas iespēja, koku apiešanas veidi: preorderālā, inorderālā un postorderālā apiešana.
15 Bināro koku klasifikācijas veidi, attēlojums un izveides principi. Binārās meklēšanas koka jēdziens un lietojums. APL – koka jēdziens un lietojums. B – koka jēdziens un lietojums.
16 Grafa jēdziens. Grafa apiešana un tā realizācijas veidi. Grafa attēlojuma paņēmieni. Orientēti grafi. Tīkli, to raksturojums un izmantošanas iespējas. Strukturētas kopas jēdziens.
Patstāvīgi apgūstamie jautājumi:1. Sakārtotie saraksti, to specifikācija, attēlojums un izveide.2. Hronoloģiski sakārtota saraksta izmantošana steka izveidei.3. Deka izveidošanas un izmantošanas paņēmieni.4. Binārā meklēšanas koka specifikācija, attēlojums un izveide.5. APL – koks specifikācija, attēlojums un izveide.6. B – koku specifikācija, attēlojums un izveide.7. Grafu specifikācija, attēlojums un izveide.8. Strukturētu kopu specifikācija, attēlojums un izveide.
204
9. Faili un sekvences, to specifikācija, attēlojums, izveide un lietojums.
Laboratorijas un mājas darbu saraksts
Lab.darba Nr.
Laboratorijas darba nosaukums
1 Rakstzīmju virknes izveide un realizācija, izmantojot:a) vektoriālo attēlojuma formu ar tekošā garumu fiksēšanu;b) vektoriālo attēlojuma formu ar garuma beigu pazīmi;c) saistīta saraksta attēlojuma formu.
2 Sarakstu izveide un realizācija, izmantojot :a) vektoriālo attēlojuma formu;b) vienkāršsaistītu sarakstu;c) divkāršsaistītu sarakstu.
3 Sakārtotu sarakstu izveide un realizācija:a) sašķiroti saraksti;b) pēc lietojuma biežuma sakārtoti saraksti;c) hronoloģiski sakārtoti saraksti;d) pašorganizēti saraksti.
4 Pusstatisko datu struktūru: steku un rindu izveide un realizācija, izmantojot:a) vektoriālo attēlojuma formu un tās paveidus;b) saistīta saraksta attēlojuma formu.
GADĪJUMA PROCESI
Struktūrvienība: Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas katedra. 12131Mācību spēks: Kārlis Šadurskis, Dr.math., docents
Dati par mācību priekšmetu : Studiju profils: DatorzinātnesStudiju veids: AkadēmiskāStudiju līmenis: Bakalaura studijas
Mācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 stundas, no tām 16 stundas lekcijas, 16 stundas praktiskie darbiMācību priekšmeta mērķis:
Šī kursa mērķis ir iemācīt studentiem: izprast un apgūt gadījuma procesa definēšanas paņēmienus un to principiālo atšķirību no gadījuma lieluma definīcijas, apgūt vienkāršāko un biežāk lietojamo gadījuma procesu klases iemācīties lietot apgūtās zināšanas dabas un ekonomikas parādību modelēšanā.
Mācību priekšmeta anotācija:Šis kurss ir paredzēts studentiem, kas apguvuši Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas kursu. Kursa mērķis ir dot pamatzināšanas par gadījumu procesu teorijas pamatjautājumiem un
205
svarīgākajām procesu klasēm, kas bieži ir nepieciešamas reālās dzīves objektu matemātisko modeļu izveidē un analīzē.
Priekšmeta pasniegšanas plāns:
N.p.k. Lekcijas tēma Stundu skaits
1. Eksponenciālā sadalījuma īpašības. Puasona process. 2
2. Puasona procesa vispārinājumi. Nehomogēns un salikts Puasona process.
2
3. Kolmogorova diferenciālvienādojumu sistēmas. Robežvarbūtības. Pārejas varbūtību aprēķināšana.
2
4. Atjaunošanās procesi. Robežteorēmas un to pielietojumi. Reģenerācijas procesi.
2
5. Ievads masu apkalpošanas teorijā. Eksponenciāli modeļi. Vienkanāla masu apkalpošanas sistēma. Erlanga atteikumu sistēma.
2
6. Brauna kustība. Maksimālās novirzes un tās sasniegšanas laika varbūtību sadalījumi.
2
7. Gausa procesi. Baltais troksnis. Vāji stacionāri procesi. 28. Kursa apskats 2
Praktiskā darba tēmas:Nr Praktisko darbu tēma Stundu
skaits1. Pārejas un gaidīšanas laika sadalījumi. Nosacītie pārejas
varbūtību sadalījumi. 2
2. Markova process ar diskrētu stāvokļu telpu. Vairošanās un bojāejas process.
2
3. Alternējoši atjaunošanas procesi. Pusmarkova procesi. Atjaunošanas funkcijas aprēķināšana
2
4. Brauna kustības speciālgadījumi. Brauna kustība ar dreifu. Ģeometriskā Brauna kustība.
2
5. Piemērs par opciju biržas cenu veidošanos. Arbitrāžas teorēma. Bleka-Šola opciju cenas formula
2
6. Vāji stacionāru procesu harmoniskā analīze. 27. Nepārtrauktu gadījuma lielumu imitācijas pamatprincipi.
Diskrētu gadījuma lielumu imitācija.2
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas, praktiskie darbi.Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: Sasniegumi atbilstoši akadēmiskajiem mērķiem un spēja izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam darbam.Vērtējuma “svari”:
Ieskaite.... ………………………. ..60%Darbs grupā ……………………….10%Kontroldarbi.………………………30%
206
Prasības priekšmeta apguvei:Mājas darbu un kontroldarbu savlaicīga izpilde, piedalīšanās grupu darbā un eksāmena kārtošana terminā.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijām un praktiskajiem darbiem jātkārto iepriekšejo lekciju viela.
- lekciju un praktisko darbu apmeklēšana- kontroldarbu un ieskaites darba izpildīšana.
Mācību literatūras saraksts:
1. V. Carkova, D.Kalniņa. Gadījuma procesi. , Izd LU, Rīga,1981.g.2. Sh.Ross. Introduction to Probability Models. Fifth Eddition, Academic Press, NY, 1995.3. В.Е.Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика. Гзд.Высшая школа.М. 1977.4. K.Šadurskis, V.Carkova. Markova procesi, Izd.RTU, 2002.5. K.Šadurskis , V.Carkova. Gadījuma procesi , K.Šadurska mājaslapā.
OBJEKTORIENTĒTĀ PROGRAMMĒŠANA
Mācību spēks: Uldis Sukovskis, Dr.sc.ing, profesors
Studiju līmenis – Bakalaura profesionālās studijasMācību priekšmeta apjoms – 4 KP, lekcijas - 32 stundas, laboratorijas darbi - 32 stundas.
Kontrole - eksāmens 4. semestrī.
Mācību priekšmeta mērķis Iepazīstināt studentus ar objektorientētās programmēšanas principiem un tehnoloģijām, iemācīt tās lietot praksē programmatūras izstrādes procesā, izmantojot objektorientēto programmēšanas valodu.
Mācību priekšmeta uzdevumi Apgūt objektorientētās programmatūras projektēšanas principus un objektorientētās pieejas koncepcijas: abstrakciju, iekapsulēšanu, hierarhiju, polimorfismu;Iemācīties praktiski lietot savas zināšanas par klasēm un objektiem, tajā skaitā modernās vizuālās programmēšanas vidēs.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts1. Kolachina, Satya Sai. C++ Builder 6 developer's guide. Plano (Tex.) : Wordware, 2003. XVI,507 p. : ill.2. Дэвис, Стефан Р. C++ для "чайников" [Davis, Stephen R. C++ for Dummies. Krievu val. ] 4-е изд. Москва: Диалектика, 2002. 330 с. : ил.3. Карпов, Борис. 4. C++ : специальный справочник / Борис Карпов, Татьяна Баранова. Санкт-Петербург: Питер, 2000. 479 с. : ил.
207
5. Bar-David, Tsvi. Object-oriented design for C++. Englewood Cliffs (N.J.) : PTR Prentice Hall, 1993. XII,304 p. : ill.6. Sukovskis Uldis. Ievads programmēšanas valodā C : lekciju konspekts; Rīgas Tehniskā univ. Informātikas un programmēšanas kat. Rīga : RTU, 1990. 104 lpp.7. Shepherd, George. Programming with Microsoft Visual C++ .NET: core reference / George Shepherd with David Kruglinski. 6th ed. Redmond (Wash.) : Microsoft Press, 2003. XXXVII,1038 p. : ill.8. Grady Booch. Object Oriented Design With Applications. The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc. 1991.9. Victor Shtern. Core C++. Prentice Hall ,199910. David White. Practical Visual C++ 6, 199911. Ira Pohl. “Object-Oriented Programming Using C++“ (Second Edition). Addison-Wesley Publishing Company, 1997.12. Interneta adrese: http://www.icce.rug.nl/docs/cplusplus13. Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, AT&T Bell Laboratories.14. Craig Arnush. Teach Yourself Borland C++ 5 in 21 days. SAMS Publishing, 1996.15. Patrick Naughton. “The Java Handbook“. Osborne McGraw-Hill, 1996.16. В. В. Подбельский. Язык СИ++ (5-е издание). Москва, "Финансы и статистика", 1999.
Priekšmeta mācīšanas metodeLekcijas un laboratorijas darbi datorklasē. Lekciju materiāls ir orientēts uz praktisku objektorientētās programmēšanas metodes skaidrojumu, izmantojot konkrētas programmēšanas valodas līdzekļus.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi Studentam jāparāda izpratne par programmēšanas metodēm un objektorientētās programmēšanas principiem. Studentam jāparāda darba iemaņas un prasmes objektorientētās programmēšanas valodas praktiskā lietojumā, jāvar novērtēt programmēšanas tehnoloģisko rīku iespējas un priekšrocības.
Students kārto rakstisku gala eksāmenu un nodod laboratorijas darbus. Gan eksāmens, gan laboratorijas darbi tiek vērtēti ar atzīmi. Gala atzīmi iegūst, ievērojot zemāk minētos vērtējuma svarus:
eksāmens - 70%, laboratorijas darbi - 30%.
Prasības priekšmeta apguveiLaboratorijas darbu izpilde noteiktajos termiņos un eksāmena kārtošana noteiktajā termiņā.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībāmLekcijai - iepazīties ar lekcijas tēmai atbilstošo materiālu literatūras avotos.Laboratorijas darbam - sagatavot uzdotā laboratorijas darba uzdevuma risinājuma uzmetumu, kļūdu labojumus, laboratorijas darba atskaiti u.c. materiālus, lai maksimāli efektīvi varētu izmantot datorklases resursus nodarbības laikā.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un satursObjektorientētās programmēšanas metodes priekšrocības un trūkumi.Praktiskā pieredze programmatūras projektu izstrādē.
208
Kalendārais plānsLekcijas
Nr. Lekcijas tēma1. Kursa saturs. Programmatūras dzīves cikls. Objektorientētā metode analīzē un
programmēšanā. Vienkāršas objektorientētas programmas piemērs. C++ programmas veidošana, tās failu struktūra. Preprocesors.
1. Objektorientētās programmēšanas pamatjēdzieni - object, message, class, instance, method un valodas īpašības - abstrakcija, iekapsulēšana, mantošana un polimorfisms. To realizācija valodā C++.
2. Abstrakcija. Klases. Klases locekļi un klases funkcijas. Iebūvētās (inline) funkcijas. Iekapsulēšana - public un private.
3. Konstruktori un destruktori. Aprakstu darbības apgabali. Atmiņas klases.4. Hierarhija. Atvasinātās klases. Mantošanas noteikumi. Klašu locekļu pieejamība - public,
private un protected. Daudzkārtējā mantošana. Konstruktoru un destruktoru darbība.5. Polimorfisms. Operāciju pārdefinēšana klasēm.
6. Statiskie klases locekļi. Klases draugi - friend.
7. Virtuālās funkcijas. Tīrās virtuālās funkcijas un abstraktās klases.8. Šabloni.
9. Izņēmumu apstrāde valodā C++. Izņēmumu apstrādātāju bloki (try, catch).10.Programmēšanas prakse. Datu pamattipi un konstantes. Masīvi. Simbolu virknes. Stuktūras
un apvienojumi. Sākumvērtību piešķire.11.Programmēšanas prakse. Rādītāji, to lietošana. Operatori new un delete. Atslēgvārds this.12.Programmēšanas prakse. Funkciju definīcijas un deklarācijas. Parametru lietošana.
Rekursīvas funkcijas.13.Programmēšanas prakse. Pamatoperācijas ar datiem, izteiksmes un operatori. Ievades un
izvades plūsmas. Vadības operatori.14.Ievads valodā Java. Programmu izstrāde. Java virtuālā mašīna. Tipi, klases un objekti
valodā Java.15.Ievads valodā Java.
Praktiskās un laboratorijas nodarbības
Laboratorijas darbu laikā studenti izmanto kā lekciju materiālu, tā arī jaunu papildus informāciju. Uzdevumus studenti izpilda individuāli, maksimāli attīstot katra studenta programmēšanas iemaņas un patstāvību programmēšanas tehnisko risinājumu izvēlē. Datoru klasē katras nodarbības sakumā - neliels ievads, kurš saistīts ar problēmas teorētisko daļu, tam seko vienkārša piemēra demonstrēšana, pēc tam - laboratorijas darbs pēc sava individuāla varianta, konsultējoties ar docētāju. Iespējamas arī diskusijas un semināri, kuriem studenti sagatavo īsus ziņojumus.
209
OBJEKTORIENTĒTĀ PROGRAMMĒŠANA
Mācību spēks: Pāvels Rusakovs, dr. sc. ing., asociētais profesors.Studiju profils: DatorzinātņuStudiju veids: Akadēmiskā programmaStudiju līmenis: Bakalaura programma
Mācību priekšmeta apjoms3 KP; praktiskā daļa: 16 stundas.Kontrole7 laboratorijas darbi.Mācību priekšmeta mērķisIepazīstināt studentus ar objektorientēto pieeju un ar objektorientētās programmēšanas praktiskiem paņēmieniem.Mācību priekšmeta uzdevumi
- Studentiem skaidri jāsaprot objektorientētās projektēšanas principus.- Studentiem jāsaprot, kāpēc objektorientētā programmēšanas valoda ir optimālais objektorientētās pieejas implementēšanas rīks.- Studentiem jāuzzina galvenās objektorientētās pieejas koncepcijas: abstrakcija, iekapsulēšana, hierarhija, polimorfisms.- Iemācīt studentiem praktiski lietot savas zināšanas par klasēm un objektiem, tajā skaitā arī vizuālajā programmēšanā.- Iepazīstināt studentus ar izņēmumu apstrādi.- Sagatavot studentus ātrai objektorientēto programmēšanas valodu apgūšanai.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Буч Гради. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++. Второе издание. Санкт-Петербург, „Бином”, 1998.
2. Booch Grady. Object-Oriented Analysis and Design with Applications. Second Edition.Addison-Wesley Publishing Company, 1994.
3. Пол Айра. Объектно-ориентированное программирование на C++. Второе издание. Москва, "Бином", 1999.
4. Pohl Ira. Object-Oriented Programming Using C++. Addison-Wesley Longman, 1997.
5. Подбельский В. В. Язык C++. Москва, "Финансы и статистика", 1999.
6. Лафоре Роберт. Объектно-ориентированное программирование в C++. Санкт-Петербург, ООО “Питер Принт”, 2005.
7. Lafore Robert. Object-Oriented Programming in C++. Sams Publishing, 2002.
8. Коплиен Джеймс. Программирование на C++. Санкт-Петербург, “Питер”, 2005.
9. Coplien James. Advanced C++. Programming Styles and Idioms.Addison-Wesley Publishing Company, 1992.
10. Пышкин Е. В. Основные концепции и механизмы объектно-ориентированного программирования. Санкт-Петербург, “БХВ-Петербург”, 2005.
11. Давыдов В. Г. Технологии программирования. C++. Санкт-Петербург, “БХВ-Петербург”, 2005.
210
12. Мейерс Скотт. Эффективное использование C++. Москва, 2000. 13. Meyers Scott. Effective C++. Addison-Wesley Longman, 1997.
14. Страуструп Бьерн. Дизайн и эволюция языка C++. Москва, “ДМК Пресс”, 2000. 15. Stroustrup Bjarne. The Design and Evolution of C++. Addison-Wesley, 1994.
16. Брюс Эккель. Философия Java. Санкт-Петербург, “Питер”, 2001.
Priekšmeta mācīšanas metodeDarbs datoru klasē. Katras nodarbības sakumā - neliels ievads (kādas 10 minūtes), kurš saistīts ar problēmas teorētisku daļu. Slaidu un vienkārša piemēra demonstrēšana. Visa informācija ir pieejama arī lokālajā datortīklā. Pēc tam - laboratorijas darbs pēc sava varianta (konsultējoties ar docētāju). Iespējamas arī publiskās diskusijas.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi Atzīme par katru izpildītu darbu. Izpildītus laboratorijas darbus jānoformē rakstiskajā formā. Studentam jāparāda zināšanas par problēmas teorētisku daļu un demonstrēt programmu kā teorētiskās koncepcijas implementēšanu. Studiju darba novērtēšanas procesā pieņemts vērā studenta patstāvīgais darbs nodarbību laikā. Vērtējuma "svari":laboratorijas darbi: 100%Prasības priekšmeta apguvei:- laboratorijas darbu savlaicīga izpilde un nodošana;Priekšmeta situāciju apraksti un analīze - nav.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām- atnākt uz nodarbību no paša sakuma, lai saprastu darba teorētisku daļu un demonstrācijas piemēru.
Plānotas diskusijas un pārrunas, to temati un satursIzvērstākā informācija par objektorientētu pieeju un programmēšanu: piemēram, hierarhijas veidi; izņēmumu izmantošana.
Kalendārais plāns: Numurs
pēc kārtas Nedēļa L a b o r a t o r i j a s d a r b i
1 . 1 - 2
Ievads objektorientētajā programmēšanā. Objektorientētā analīze, izstrāde un programmēšana. Pāreja no brīvām datiem un procedūrām pie objektiem ar atribūtiem un metodēm. Piemēri valodās Object Pascal un C++. īsa iepazīšana ar objektorientētas programmēšanas bāzes jēdzieniem un koncepcijām.
2. 3 - 4Abstrakcija un iekapsulēšana. Klases un struktūras: salīdzinošā analīze. 1. laboratorijas darbs, darba tēma saistīta ar klašu veidošanu.
3. 5 - 6Mantošana. Vienkāršā un daudzkāršā un mantošana. 2. laboratorijas darbs, darba tēma saistīta ar vienkāršu mantošanu un virtuālajām funkcijām.
4. 7 - 8Agregācija un izņēmumu apstrāde. Statiskie klases locekļi. 3. laboratorijas darbs, darba tēma saistīta ar agregāciju (kompozīciju) un izņēmumu apstrādi valodā C++.
211
5. 9 – 10
Vizuālas programmēšanas pamati. Objektorientētā koncepcija vizuālajā programmēšana. Iepazīšana ar vizuālo vidi Borland C++ Builder. 4. laboratorijas darbs: vizuālā programmēšana (kalkulators).
6. 11 – 12Parametriskais polimorfisms. Šabloni. Šablonu lomā projektēšana. Programmas universalitātes paaugstināšana. Šablonu mantošana. 5. laboratorijas darbs, darba tēma saistīta ar mehānismu template.
7. 13 – 14Projekts. Draudzība. Draudzīgas klases, brīvas funkcijas un metodes. 6. laboratorijas darbs, darba tēma saistīta ar mehānismu friend.
8. 15 - 16 Valodas Java pamati. 7. laboratorijas darbs: izpildīt pirmo laboratorijas darbu valodā Java.
DATU BĀZES VADĪBAS SISTĒMAS
1. Amerikas Savienoto Valstu, Anglijas un Skandināvijas augstskolās atbilstošie kursi saucas Database Systems, Database management Systems, Database 1, Fundamentals of database.Daudzos gadījumos tiek lietots kursa nosaukumam konkrētas datu bāzes vadības sistēmas nosaukums: piemēram, Database Management System MS Access.Alternatīvie mācību priekšmeta nosaukumi latviešu valodā – Ievads datu bāzēs, Datu bāzes vadības sistēmas, Datu bāzes.2. Statuss Profila mācību priekšmets3. Kredītpunkti Mācību priekšmeta nokārtošana dod 4 kredītpunktus.4. Vispārīgais mērķisIepazīstināt studentus ar datu bāzes (DB) tehnoloģiju, tās iespējām un izmantošanas variantiem informācijas sistēmu veidošanai.5. Sasniedzamie mērķi
- Nodrošināt datu bāzes tehnoloģijas pamatzināšanu apguvi un nelielu informācijas sistēmu izveidošanas iemaņas.- Zināt DB tipus un to struktūras, kā arī izveidošanas principus.- Detalizēti pārzināt relāciju datu bāzes iespējas un ierobežojumus.- Apgūt nozīmīgākās datu bāzes datu manipulāciju valodas (SQL, QbE).- Apgūt personālo datu bāžu un vidēja lieluma datu bāžu vadības sistēmu pamatfunkcijas.- Apgūt navigācijas datu bāzes vadības sistēmas un SQL datu bāzes vadības sistemu izmantošanas atšķirības.- Apgūt lietojumu veidošanu ar datu bāzes vadības sistēmas programmēšanas automatizācijas rīkiem.- Gūt priekšstatu par DBVS iekšējo valodu izmantošanas iespējām un nepieciešamību lietojumu veidošanai.
6. Ieejas nosacījumi, līmenisMācību kursa apgūšanai nepieciešamas labas angļu valodas zināšanas, interese par savu specialitāti, spēja sistematizēt informāciju, veikt loģiskus secinājumus. Nepieciešamas arī sekojošas priekšzināšanas:
1. Matemātikas pamatos:1.1. Relāciju algebra un relāciju rēķini.1.2. Konkurences teorija (rindas, bloķēšana, sinhronizācija, ...).1.3. Kodēšanas teorija.1.4. Relāciju vaicājumu valodu pamatjēdzieni.
212
1.5. Kriptogrāfija (šifrēšana).2. Datu struktūrās:2.1. Operatīvās struktūras.2.2. Failu un katalogu organizācija.2.3. Virknes pieejas metodes.2.4. Tiešās pieejas metodes: heš-funkcijas un heš-tabulas, datu indeksēšana, binārie meklēšanas koki, B* un B+ koki, TRIE struktūras.2.5. Šķirošana un meklēšanas metodes.2.6. Sekundārās pieejas metodes: invertētie faili, daudzsarakstu faili, divsaišu koki.3. Skaitļotāju tīklos:3.1. Tīklu protokoli.3.2. Lokālo skaitļotāju tīklu (LAN) vadība.3.3. Globālo skaitļotāju tīklu vadība.
7. Saturs7.1. Priekšmeta aprakstsDatu glabāšanas un apstrādes problēmas arvien bijušas un ir skaitļošanas speciālistu un datoru lietotāju uzmanības centrā. Tehnoloģijas iespējas (atmiņu apjomi, ātrdarbība) ir strauji progresējušas, bet vēl straujāk ir augušas prasības. Kā vienu no populārākām datu apstrādes tehnoloģijām var minēt datu bāzes (DB) koncepciju. Sākotnēji tā veidojās kā mēģinājums novērst tos galvenos trūkumus, kas bija raksturīgi parastām failu vadības sistēmām, tas ir, datu loģisko un fizisko atkarību. Mainot raksta loģisko struktūru un failu novietojumu ārējās atmiņas iekārtās, nācās koriģētarī lietojumprogrammu kodu. Turpinājumā DB tehnoloģija ir ietvērusi daudzu aktuālu problēmu risinājumus. Tā ir izveidotas deduktīvās (deductive), temporālās (temporal), temporālās deduktīvās (temporal deductive), objeta datu bāzes un homogēnas un heterogēnas daudzbāzu sistēmas. Aktīvi veidojās zināšanu bāzes, kurās kā organizējošā sistēma tiek izmantota datu bāzes apstrādes sistēma. Aktuāla ir lietojumu veidošanas tehnoloģija. Tiek izmantotas gan universālās programmēšanas valodas, gan DBVS iekšējās valodas, gan DBVS programmēšanas automatizācijas līdzekļi, gan diagrammu valoda (CASE –Computer Aided System Engineering rīki). To pamatotai izvēlei un lietošanai ir ļoti liela nozīme veiksmīgu projektu izstrādē.7.2. Ggalveno tēmu mērķi:
- Noskaidrot datu bāzes tehnoloģijas pamatjēdzienus. Šīs tehnoloģijas pozitīvās un negatīvas īpašības.- Iepazīties ar datu modeļiem un to veidošanu.- Iemācīties veidot datu bāzes struktūru un veikt datu sākotnējo ievad.- Iemācīties strādāt ar populārākajām vaicājumu veidošanas neprocedūru valodām.- Iemācīties lietot datu bāzes vadības sistēmas programmēšanas automatizācijas līdzekļus.- Iepazīties ar makrokomandu jēdzienu un šo komandu lietojumu informācijas sistēmu veidošanai.- Gūt priekšstatu par datu bāzes vadības sistēmas iekšējās valodas izmantošanas iespējām un vajadzībām.- Gūt priekšstatu par datu bāzes izmantošanu Internetā.- Gūt priekšstatu par datu bāzes tehnoloģijas attīstības virzieniem .
7.3. Priekšmetu savstarpējā saistībaMācību priekšmets Datu bāzes tehnoloģijas pamati izmanto zināšanas, kas iegūtas mācību kursos: Svešvaloda, Inženieru matemātika, Lietojumprogrammas, Datortīkli un Operētājsistēmas.
213
Mācību priekšmetā Datu bāzes tehnoloģijas pamati iegūtās zināšanas tiek izmantotas mācību kursos: Lielu datu bāžu adminstrēšana, Progresīvās (advanced) datu bāzes, Tīmekļa tehnoloģijas, E-bizness sistēmas, Informācijas sistēmu projektēšana lietojot CASE tehnoloģiju.
7.4. Priekšmeta satursNumurs Lekcijas tēma Literatūra
1. Informācijas sistēmas: datu glabātuve, datu lietojums, lietojuma sasaiste ar datu glabātuvi. Datu bāzes jēdziens (datu neatkarība, koplietošana, vesalums jeb integritāte). Datu bāzes sistēma. Trīs līmeņu datu bāzes shēma. Relāciju, objektu un relāciju-objektu datu bāzes.
1, 2, 3, 4
2. Datu bāzes projektēšana. Datu plūsmas diagramma (data flow diagram), realitāšu un saišu diagramma jeb ER-diagramma (entity relationship diagram). Relāciju datu bāzes projektēšana, normālformas.
1, 2, 3, 4
1. CASE (computer aided system engineering) tehnoloģija datu bāzes sistēmas projektēšanai. CASE rīki.
10, 11, 12
2. Vaicājumu valodas. SQL (structured query language). 6, 5
3. Vaicājumu valoda Query by Examples. 6, 5
4. SQL – turpinājums. 6, 5
5. Parastie un interneta datu bāzes lietojumi. Formu ģeneratori (vizuālā programmēšana). Formu tipi un to elementi. Īpašības un notikumi. Standartdarbības un to virknes (makrokomandas).
7, 8, 9
6. Formas – turpinājums. 7, 8, 9
7. Pārskatu ģeneratori. 7, 8, 9
8. Datu bāzes vadības sistēmas iekšējās programmēšanas valodas (IPV) un to izmantošana.
7, 8, 9
9. IPV turpinājums. 7, 8, 9
10. Interneta datu bāzes lietojumu veidošana. 7, 8, 9
11. Datu bāzes jeb SQL serveri. Lietojumu veidošana SQL serveriem (MS Access projekti).
7, 8, 9
12. Datu noliktava (datawarehouse) un datu vitrīnas (data marts).
13. Lietojuma un datu bāzes sasaiste: dzimtie draiveri jeb dziņi, ODBC (open data conectivity) standarta risinājumi, OLE DB (object linking and embading for databases) standarta risinājumi. Datu eksports un imports, datu piesaiste (linking).
7, 8, 9
14. ADO (active data objects) tehnoloģiju izmantošana lietojuma un datu bāzes sasaistei.
7, 8, 9
15. Datu drošība un tās galvenās problēmas. Drošības 7, 8, 9
214
nodrošināšana..16. Datu bāzes tehnoloģijas attīstība un tās perspektīvas.
Nr. Praktiskā darba tēmas Stundas1 Datu meklēšanas iespējas teksta procesoros un elektroniskajās
tabulās. Piemēri dažādu meklēšanas iespēju demonstrēšanai.2 Datu bāzes projektēšana lietojot CASE tehnoloģiju (tiek
izmantots CASE rīks Power Designer). Datu bāzes konceptuālā datu modeļa - ER diagrammas izveidošana. Diagrammā jābūt: vismaz 5 parastām realitātēm, 1 “vājai” realitātēi, saitēm 1:N, N:M, unārai saitei, lomām, super-realitātei. Datu bāzes loģiskā datu modeļa (tabulas, lauki, saites) izveidošana un fiziskā implementācija konkrētai DBVS (piemēram, MS Access). Datu tipi. Lauku, saišu un tabulu īpašības.
4 (obligāts darbs)
3 MS Jet Engine SQL valodas vaicājumu iespējas. Iespēju demonstrēšana ar piemēriem (20): WHERE un HAVING izmantošana, EXISTS izmantošana, pakārtotie vaicājumi SELECT rindā, FROM rindā, WHERE un HAVING rindās, vaicājumi, kur lauku vērtības tiek salīdzinātas ar vērtību kopu, šķerstabulu vaicājumi.Vaicājumu realizēšana elektroniskajā tabulā MS Excel, MS Query izmantošana. SQL komandas CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE.
4 (obligāts darbs)
4 Vienkāršas un saliktas formas un to elementi. Formu un elementu īpašības un notikumi. Makrokomandu izmantošana formu sasaistē, datu ievades kontrolē un datu iegūšanā un apmaiņā starp formām. Funkciju izmantošana. Jāizveido 6 dažādas sarežģītības formas un tās jāsavieno kopējā sistēmā.
4 (obligāts darbs)
5 Vienkārši un salikti pārskati. To elementi. Pārskatu un elementu īpašības un notikumi. Datu grupēšana. Funkciju izmantošana pārskatos. Trīs dažādas sarežģītības pakāpes pārskatu izveidošana. Makrokomandas pārskatos.
4
6 Datu apmaiņas realizēšana starp dažādiem datu avotiem (Access, Excel, HTML lapa). Dažādu variantu izpēte un salīdzinājums.
4
7 Datu noliktavas (datawarehouses) un vitrīnas (data marts). Daudzdimensiju kubi. Dimensijas un fakti. Hierarhijas. Lokālu datu vitrīnu izveidošana izmantojot MS Excel palīgu (wizard) un vaicājumu realizēšana lietojot Pivot Table Service.Datu struktūru pārveidojumi no OLTP sistēmas uz OLAP sistēmu.
4 (obligāts darbs)
8 Daudzbāzu lietojuma veidošana izmantojot ADO objektus. ADO DB, ADO X un ADO MD lietošana. SQL redaktora izveidošana, kurš var pieslēgties dažādiem datu avotiem un realizēt SELECT, INSERT un UPDATE tipa komandas, lietojot ADO DB un ADO X objektus.
4 (obligāts darbs)
Nr. Kursa darba uzdevumi1 Izveidot informācijas sistēmas DB konceptuālo modeli.2 Izprojektēt informācijas sistēmas DB struktūru konkrētai DBVS. Realizēt DB
konkrētai DBVS.
215
3 Izprojektēt ekrāna formas un pārskatus informācijas sistēmai. Realizēt tos konkrētai DBVS.
4 Izprojektēt izvēlnes un moduļu sasaistes informācijas sistēmai. Realizēt tās konkrētai DBVS.
5 Ievadīt informācijas sistēmā pārbaudes piemēra datus un veikt informācijas sistēmas darbības pārbaudi.
6 Sagatavot informācijas sistēmu demonstrēšanai un izveidot tās aprakstu.
7.4. Literatūra Grāmatas papīra noformējumā
1. C. J. Date. An Introduction to Database systems. seventh edition. Addison-Wesley, 2000, 922 pp. (Ir arī tulkojums krievu valodā.) 2. C. J. Date. Database In Depth. Relational Theory for Practitioners. 2005, O`Reilly Media, 208 pp.3. Hector Garcia_Molina, Jeffrey D. Ullman, Jenifer Widom. Database Systems: The Complete Book. 2002, Prentice Hall, pp. 1048. (Ir arī tulkojums krievu valodā.) 4. Thomas M. Connolly, Carolyn E. Begg. Database Systems. A Practical Approach to Design, Implementation and Management. Second Edition. 1999, Addison-Wesley, 1092 pp. (Ir arī tulkojums krievu valodā.)5. Joe Celko. SQL for smarties: advanced SQL programming. 2002, Morgan Kaufmann Publishers, pp. 442. (Ir arī tulkojums krievu valodā.) 6. James R. Groff and Paul N. Weinberg. LAN Times Guide to SQL. McGraw-Hill, 1997, 750 pp. (Ir arī tulkojums krievu valodā.)7. Paul Litwin, Ken Getz, Mike Gunderloy. Access 2002. Desktop developer`s handbook. 2002, SYBEX, pp. 992. (Ir arī tulkojums krievu valodā.) 8. Paul Litwin, Ken Getz, Mike Gunderloy. Access 2002. Enterprise developer`s handbook. 2002, SYBEX, pp. 829. (Ir arī tulkojums krievu valodā.) 9. John L. Viescas. Microsoft Office Access 2003. Inside out. 2004, Microsoft Press, pp. 1167. (Ir arī tulkojums krievu valodā.)
Grāmatas elektroniskā formātā1. Cary N. Prague, Michael R. Irwin. Access 20002 Bible. 2001, Hungry Minds, pp. 1385.2. Rebecca M. Riordan. Designing Relational Database Systems. 1999, Microsoft Press.3. Michael J. Hernandez. Databese Design for Mortals.2003, Addison Wesley, pp.672.8. Studentu novērtēšanaTiek vērtētas studenta spējas praktiski lietot lekcijās izklāstītās un patstāvīgi apgūtās zināšanas.Vērtējumu skala: - praktisko darbu izpildes kvalitāte un regularitāte 50% - pārbaudes darbi 20% - eksāmens 30 %Prasības priekšmeta apguvei - praktisko darbu izpildes regularutāte un pārbaudes darbu izpildes kvalitāte.
9. Programmas nodrošinājums9.1. AprīkojumsProgrammu pakete MS Office, programmu pakete Visual FoxPro.9.2. Norises vietaLekciju telpa ar videoprojektoru un tāfeli (rakstīšanai ar flomasteriem).Praktiskiem darbiem - datorklase (25 darba vietas).
216
Patstāvīgam darbam – lasītava ar attiecīgo literatūru.
DOP201 Ievads operāciju pētīšanā
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir sniegt zināšanas par vadības zinātnes matemātiskajām metodēm, lai students noklausoties kursu varētu sekmīgi izstrādāt un ieviest modernās informācijas tehnoloģijas resursus praktisku uzdevumu risināšanā visdažādākajās cilvēka mērķtiecīgas darbības sfērās: biznesā, ekonomikā, valsts pārvaldē. Kursa uzdevums ir apgūt: operāciju pētīšanas metodoloģiju; matemātiskās plānošanas metodes; Rindu teorijas pamatus; Markova procesu analīzi; Uzkrājumu vadības un sagādes ķēdes elementus; Ekonomisko procesu prognozēšanu; Projekta vadības elementus. 2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstisks eksāmens 30%Kursa darbs 30%5. Literatūra1. Curran, T.A., Ladd, A. (2000), SAP R/3 Business Blueprint, Prentice Hall PTR.2. O’Leary, D.E (2000), Enterprise Resource Planning Systems, Cambridge University Press.
DMI201 Sistēmu modelēšanas un imitācijas pamati
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
217
Atbildīgais pasniedzējs Galina Merkurjeva, Profesore, Dr.tech.sc., Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://www.vu.lv, kursa identifikators RTU00-TSC00-L1-007
1. Atslēgas vārdi
Sistēma, sistēmas struktūra, sistēmas elementi un dinamika, modelis, modeļa adekvātums, datormodelēšana, matemātiskais modelis, analītiskais modelis, imitācijas modelis, laika diagrammas.
2. Mērķi un uzdevumi
2.1. Mērķi, kuru sasniegšanai ir paredzēts modulis.
1) Iepazīties ar pamatjēdzieniem, kas saistīti ar sistēmu modelēšanu, kā arī analītiskās un imitācijas modelēšanas pamatu apguve.
2) Iegūt iemaņas darbam ar modernu modelēšanas programmatūru.
2.2. Uzdevumi, kas jāatrisina, lai sasniegtu izvirzītos mērķus
1) Apgūt sistēmu analīzes un modelēšanas pamatjēdzienus, analītiskās un imitācijas modelēšanas metodes un programmatūru (eksāmens). 2) Apgūt imitācijas modelēšanas pamatprincipus, t.s. laika skaitīšanu, gadījuma faktora modelēšanu, paralēli notikušu un savstarpēji saistītu procesu attēlošanu un modelēšanas rezultātu apstrādi ar atbilstošu uzdevumu risināšanu individuālā studiju darbā (ieskaite studiju darbam ar atzīmi).3) Iegūt iemaņas darbam ar modernu modelēšanas programmatūru un to pielietošanā praktisko uzdevumu risināšanai, izstrādājot trīs darbus laboratorijā ar MATLAB un Promodel modelēšanas sistēmām (ieskaite par laboratorijas darbiem).
3. Tēmas un īss to saturs IevadsKursa mērķis. Kursa struktūra. Lekciju tēmas. Laboratorijas darbi. Studiju darbs. Programmatūra. Kursa virtuālā universitāte (Blackboard Learning System ML™) www.vu.lv. Atskaites veidi. Zināšanu vērtēšanas shēma.
1. Tēma. Sistēmu analīzes pamatjēdzieni.Sistēmas definīcijas. Sistēmas struktūra. Sistēmas elementi un dinamika. Sistēmas raksturojums. Sistēmas klasifikācija. Nepārtrauktās un diskrētās sistēmas. Nepārtraukta laikā – diskrētu notikumu sistēmas. Sistēmas sarežģītība.
2. Tēma. Sistēmu modelēšanas pamatjēdzieni.Modelēšanas jēdziens. Modeļa definīcija. Prasības modelim. Pareto likums. Modeļa adekvātuma jēdziens. Datormodelēšanas jēdziens. Modelēšanas motivācijas. Modelēšanas pamatpaņēmieni. Modelēšanas uzdevumi. Datormodelēšanas procedūras tipiska struktūra. Modeļu klasifikācija. Matemātisko modeļu klasifikācija. Matemātisko modeļu raksturojums.3. Tēma. Analītiskās sistēmu modelēšanas pamati.
218
Diferenciālvienādojumi. Diferenču vienādojumi. Bula funkcijas. Galīgie automāti. Tīkla veida modeļi. Petri tīkli. (Definīcijas. Tipi. Piemēri. Pielietojumi).4. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati.Statistiskās sistēmu modelēšanas definīcija. Piemērs. Montēšanas ceha statistiskā modelēšana. Montekarlo modelēšana. Integrāļa vērtības novērtēšana. Imitācijas modelēšanas definīcija un veidi. Imitācijas modelēšanas uzdevumi. Imitācijas modeļa struktūra. Laika skaitīšana imitācijas modeļos. Imitācijas modelēšanas stratēģijas. Programmatūras izstrādes stratēģijas. Imitācijas modelēšanas procedūra. Animācija. 5.tēma. Modeļa adekvātums. Modeļa adekvātuma uzdevums. Modeļa validācija un verifikācija. Modelēšanas un programmēšanas kļūdas. Modeļa validācijas un verifikācijas procedūras.6.tēma. Imitācijas modelēšanas tehnoloģijas apgūšana ar ProModel palīdzību. Imitācijas modelēšanas pamatposmi ProModel vidē. Imitācijas modelēšanas programmlīdzeklis ProModel. Grafiskais interfeiss. Datu bāze. Failu struktūra. Modeļu piemēri.7. Tēma. Modelēšanas programmatūras apskats. Modelēšanas programmlīdzekļu klasifikācija. Universālās programmēšanas valodas. Modelēšanas valodas (prasības, īpašības, piemēri). Integrētās modelēšanas sistēmas. Modelēšanas vides. 4. Apmācības nosacījumi4.1. Literatūra Pamatliteratūrā:1. www.vu.lv// Sistēmu modelēšanas un imitācijas pamati.2. Michael Pidd. Computer Simulation in Management Science, Willey & Sons, 1998. (RTU abonements)3. Grundspeņķis, J. Tolujevs. Sistēmu modelēšana. Lekciju konspekts. 1. daļa, Rīgas Politehniskais institūts, J. 1983. (RTU abonements)4. Grundspeņķis, J. Tolujevs. Sistēmu modelēšana. Lekciju konspekts. 2. daļa, Rīgas Politehniskais institūts, J. 1984. (RTU abonements)Ieteicamajā literatūrā:5. Б.Я.Советов, С.А. Яковлев. Моделирование систем. М., Высшая школа, 1985. (RTU abonements)6. J. Banks, J.S.Carson, B.L.Nelson. Discrete-event Simulation. Prentice Hall, 2006. – 549 lpp. (ITI MIK)7. L. Frolova. Matemātiskā modelēšana ekonomikā un menedāmentā. Teorija un prakse. Izglītības soļi, Rīga, 2005.8. V. Jansons, V. Jurenoks. Ekonomiskā modelēšana. RTU izdevniecība, 2005. - 219 lpp.
4.2. Lekciju saraksts, kas kopumā atbilst 3. punktā dotajām tēmām, bet atšķiras ar to, ka visas tēmas tiek sadalītas paredzētajā lekciju skaitā.
1. Lekcija. Ievads. Kursa mērķis. Kursa struktūra. Lekciju tēmas. Laboratorijas darbi. Studiju darbs. Programmatūra. Kursa virtuālā universitāte (Blackboard Learning System ML™) www.vu.lv. Atskaites veidi. Zināšanu vērtēšanas shēma.
2. Lekcija.
219
1. Tēma. Sistēmu analīzes pamatjēdzieni. 1.1. Sistēmas definīcijas. Konceptuālā definīcija. Matemātiskā definīcija. Sistēmas pazīmes. Sistēmas robežas. Sistēmas struktūra. Sistēmas nedalāmības princips. 1.2. Sistēmas elementi un dinamika. Entītijas. Procesi. Resursi. Vadības signāli. 1.3. Sistēmas raksturojums. 1.4. Sistēmas klasifikācija. Abstraktās sistēmas. Materiālās sistēmas. Dabiskās sistēmas. Dabiskās sistēmas. Vadības sistēmās. Nepārtrauktās un diskrētās sistēmas. Nepārtraukta laikā – diskrētu notikumu sistēmas. 1.5.Sistēmas sarežģītība. 3. Lekcija. 2. Tēma. Sistēmu modelēšanas pamatjēdzieni. 2.1.Modelēšanas jēdziens. Modelēšanas būtība. Modelēšana mērķis. Modelēšanas definīcija. 2.2. Modeļa definīcija. Prasības modelim. Pareto likums. Modeļa adekvātuma jēdziens. 2.3. Datormodelēšanas jēdziens. 2.4. Modelēšanas motivācijas.
4. Lekcija. 2. Tēma. Sistēmu modelēšanas pamatjēdzieni. 2.5. Modelēšanas pamatpaņēmieni. 2.6. Modelēšanas uzdevumi. Piemēri. 2.7. Datormodelēšanas procedūras tipiska struktūra.
5. Lekcija. 2. Tēma. Sistēmu modelēšanas pamatjēdzieni. 2.7. Modeļu klasifikācija. Fizikālie modeļi. Abstraktie modeļi. Aprakstošie modeļi. Matemātiskie modeļi. Analītiskais modelis. Algoritmiskais modelis Grafiskie modeļi. Mentālie modeļi. Piemēri.
6. Lekcija. 2. Tēma. Sistēmu modelēšanas pamatjēdzieni. 2.8. Matemātisko modeļu klasifikācija. Lineārie un nelineārie modeļi. Dinamiskie un statiskie modeļi. Diskrētie un nepārtrauktie modeļi. Determinētie un stohastiskie modeļi. Stacionārie un nestacionārie modeļi. 2.9. Matemātisko modeļu raksturojums. Piemēri.
7. Lekcija. 3. Tēma. Analītiskās sistēmu modelēšanas pamati. 3.1. Diferenciālvienādojumi. 3.2. Diferenču vienādojumi. 3.3. Bula funkcijas un algebra. 3.4. Galīgie automāti. 3.5. Tīkla veida modeļi. 3.6. Petri tīkli. (Definīcijas. Tipi. Piemēri. Pielietojumi).
8. Lekcija. 9. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati. 4.1. Statistiskās sistēmu modelēšanas definīcija. Piemērs. Montēšanas ceha statistiskā modelēšana. 4.2. Montekarlo modelēšana. Integrāļa vērtības novērtēšana. 4.3. Imitācijas modelēšanas definīcija un veidi.
9. Lekcija. 4. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati. 4.4. Imitācijas modelēšanas uzdevumi. 4.5. Imitācijas modeļa struktūra. 4.6. Laika skaitīšana imitācijas modeļos. Pamatprincipi. Algoritmi. Piemēri.
10. Lekcija. 4. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati. 4.7. Manuālā modelēšana ar laika diagrammām. (Studiju darba izstrādes norādījumi, pamatprincipi, metodes un piemēri). Uzdevuma nostādne. Laika diagrammas. Laika skaitīšana. Gadījuma faktora modelēšana. Paralēli notikušu un savstarpēji saistītu procesu attēlošana.
11. Lekcija.
220
4. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati. 4.7. Manuālā modelēšana ar laika diagrammām. (Studiju darba izstrādes norādījumi, pamatprincipi, metodes un piemēri). Modelēšanas rezultātu apstrāde. Reālas sistēmas attēlošana grafiskā veidā. Studiju darba izstrādes norādījumi. Piemērs. 12. Lekcija. 4. Tēma. Statistiskās modelēšanas pamati. 4.7. Imitācijas modelēšanas stratēģijas. Programmatūras izstrādes stratēģijas. Uz notikumiem orientēta modelēšana. Uz procesiem orientēta modelēšana. Uz darbībām orientēta modelēšana. 4.8.Imitācijas modelēšanas procedūra. 4.9. Animācija.
13. Lekcija. 5.tēma. Modeļa adekvātums. 5.1. Modeļa adekvātuma uzdevums. 5.2. Modeļa validācija un verifikācija. 5.3. Modelēšanas un programmēšanas kļūdas. 5.4. Modeļa validācijas un verifikācijas procedūras.
14. Lekcija. 6.tēma. Imitācijas modelēšanas tehnoloģijas apgūšana ar ProModel palīdzību. 6.1. Imitācijas modelēšanas pamatposmi ProModel vidē. 6.2. Imitācijas modelēšanas programmlīdzeklis ProModel. 6.3. Grafiskais interfeiss. 6.4..Datu bāze. 6.4. Failu struktūra. 6.5. Modeļu piemēri
15. Lekcija. . 7. Tēma. Modelēšanas programmatūras apskats. Modelēšanas programmlīdzekļu klasifikācija. Universālās programmēšanas valodas. Modelēšanas valodas (prasības, īpašības, piemēri). Integrētās modelēšanas sistēmas. Modelēšanas vides.
16. Lekcija. Vieslektora no partnera universitātes Erasmus apmaiņas projekta ietvaros lekcija angļu valodā Modelēšanas projektu izstrāde un piemēri.
4.3. Studenta iegūto zināšanu un spēju uzskaitījums.
Pēc priekšmeta apgūšanas students spēj: 1) Lietot modelēšanas pamatjēdzienus un metodes,2) Izprast un formulēt modelēšanas uzdevumu,3) Manuāli modelēt masu apkalpošanas sistēmas,4) Izveidot vienkāršus datormodeļus Promodel vidē,5) Pielietot Matlab Simulink and Promodel modelēšanas sistēmās praktisku uzdevumu risināšanā.
4.4. Praktiskie un individuāli veicamie uzdevumi.
1. Laboratorijas darbs. Nepārtrauktu sistēmu modelēšana ar MATLAB līdzekļiem. Mājas termodinamikas sistēmas modelēšana.
2. Laboratorijas darbs. Ražošanas sistēmas imitācijas modelēšana ar PROMODEL līdzekļiem.
221
3. Laboratorijas darbs. Servisa sistēmas imitācijas modelēšana ar PROMODEL līdzekļiem
Studiju darbs. Manuālā imitācijas modelēšana ar laika diagrammām.
Laboratorijas darbu apraksti un programmatūra, Studiju darba metodiskie norādījumi un lekciju slaidi studentiem ir pieejami Blackboard Learning System ML™ www.vu.lv.
4. Studenta zināšanu vērtēšanas shēma, norādot %, kā veidojas galīgā atzīme. 30% - Laboratorijas darbi,10 % - Studiju darbs (papildus studiju darba ieskaitei ar atzīmi)60 % - eksāmens
IEVADS DATORU ARHITEKTŪRĀ
Mācību spēks: Aigars Riekstiņš, inž.zin.maģ., lektors
Studiju veids: Akadēmiskā programmaStudiju līmenis: Bakalaura studijas
Mācību priekšmeta apjoms: 3 KP
Mācību priekšmeta mērķis:Sniegt akadēmisko izglītību datoru arhitektūrā
Mācību priekšmeta uzdevumi:Priekšmeta mērķis ir apgūt teorētiskās pamatzināšanas datortehnikā un dažādās datoru arhitektūrās, apgūt pamatzināšanas dažādu datoru arhitektūru salīdzināšanai, spēt izprast datoru tehnikas ražotāja tehnisko literatūru terminu izpratnes līmenī, spēt izprast dažādu datorsistēmu atmiņas, savienojumu un ievades un izvades apakšsistēmu realizācijas, iegūt vispārējas zināšanas par datorsistēmu veiktspējas vai atteikumnoturības uzlabošanas iespējām. Praktisko darbu mērķis ir nostiprināt teorētiskās zināšanas un apgūt iemaņas datorsistēmu veiktspējas mērījumu veikšanā, izmantojot etalonuzdevumus.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:1. Computer Organization and Architecture, 5th Ed. by William Stallings (Prentice Hall, 2000).2. D.A. Patterson and J.L. Hennessy, Computer Architecture: A Quantitative Approach, 3rd edition, Morgan-Kaufmann, 2002.3. Lekciju materiāli http://ida.cs.rtu.lv un citi interneta resursi.
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas, praktiskie darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme:Radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam un pētnieciskajam darbam.
Vērtējuma svari:Starpeksāmens 40%
222
Eksāmens 40%Praktiskie darbi 20 %Kopā 100%
Prasības priekšmeta apguvei:Regulāra nodarbību apmeklēšana, praktisko darbu pildīšana noteiktajos termiņos.
Priekšmeta situācijas apraksts un analīze:Reālo situāciju apraksts un analīze, kurās tiek izmantotas dažādas datoru arhitektūras.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijas jāatkārto iepriekšējās lekcijas viela. Pirms praktisko darbu izpildes ir jāiepazīstas ar saistošo lekciju materiālu un literatūru.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati:Datoru arhitektūras attīstības tendences un to pielietošanas sfēras.Kalendārais plāns.
Nedēļa Lekcija Praktiskā nodarbība1. DA jēdziens, DT attīstība un mērījumu
pamati Iepazīšanās ar kursa saturu, darba veidu, vērtējuma veidu un saziņas iespēju izskaidrošana arhitektūras sastāvdaļas; definīcijas; mērvienības un veiktspējas mērīšana;
2. DA jēdziens, DT attīstība un mērījumu pamati (turpinājums) datoru arhitektūras attīstība: Bebidža idejas; fon Neimana un Harvardas arhitektūra; klasiskā datora struktūra; I, II, III, IV un V paaudzes elementu bāze un arhitektūra; mikro-, mini- un lieldatori; maģistrālā datora struktūra; Moora un Amdala likumi; binārā skaitīšanas sistēma; veselu skaitļu attēlošana ar un bez zīmes; papildkods; heksadecimālā skaitīšanas sistēma.
Pārveidojumi dažādu skaitīšanas sistēmu starpā un elementāro operāciju (saskaitīšana, atņemšana, reizināšana un dalīšana ar 2 kādā pakāpē) izpilde binārajā kodā. Skaitļu pārveidošana no/uz heksadecimālo skaitīšanas sistēmu. Elementārās darbības heksadecimālajā skaitīšanas sistēmā un jautājumi par teorētisko daļu.
3. Klasiskā procesora struktūra procesora jēdziens un struktūras; vien-, div- un trīsadrešu sistēmas; darbību izpilde vienadrešu vienkāršotā datorā; aritmētisko un pārsūtīšanas operāciju
223
Nedēļa Lekcija Praktiskā nodarbībaizpilde; vadības maiņas operācijas; ALM struktūras; karodziņi un to uzdevums.
4. Komandu formāti un adresācijas veidi tiešā adresācija; netiešā adresācija; tūlītējā adresācija; reģistru adresācija; autoinkrementā un autodekrementā adresācija; steka adresācija; indeksu un relatīvā adresācija; bezadrešu komandas; adresācijas veidu norāde dažādās sistēmās; apakšprogrammu apkalpošana.
Dotās darbības un adresācijas veida realizācija iedomātā CPU, unix komandas time izmantošana dažādu sistēmu salīdzināšanai un jautājumi par teorētisko daļu.
5. Komandu posmu paralēla izpilde datora ātrdarbības palielināšana; adrešu un komandu konveijerizācija; īso un garo operāciju konveijeri; konveijeru konflikti.
6. Komandu paralēla izpilde aparatūras līmenī pārtraukumi un to apkalpošana; Scoreboarding un reģistru pārdēvēšana; Tomasulosa shēma.
Dotās programmas realizācija komandu konveijerā un jautājumi par teorētisko daļu.
7. Vairāku komandu paralēla izpilde skalārie un vektoriālie procesori; superskalārā arhitektūra; programmatūras līdzekļi (ciklu atvēršana).
8. Starpeksāmens Starpeksāmens9. Atmiņas struktūra
kešatmiņas organizācija; steka atmiņas organizācija, FIFO, LIFO.
10. Hierarhiskā atmiņa un atmiņas plānošana hierarhiskās organizācijas pamatuzdevums; virtuālā atmiņa; segmentētā atmiņas organizācija; atmiņas lapaspušu organizācija; ārējās atmiņas veidi; atmiņas aizsardzība.
Etalonuzdevuma izpildes laika atkarība no ārējiem apstākļiem (pārtraukumu daudzuma), ciklu atvēršanas lietojums (etalonuzdevuma izmaiņa, atverot ciklu) un tā iespaids uz etalonuzdevuma izpildes laiku, un citi jautājumi par teorētisko daļu.
11. Hierarhiskā atmiņa un atmiņas plānošana (turpinājums)
224
Nedēļa Lekcija Praktiskā nodarbība12. Modernie procesori reālos piemēros
EMT64; Itanium; Cell.
Kešu realizācija un to darbība (datu piekļuves secības izmaiņa etalonuzdevumā) un tā iespaids uz etalonuzdevuma izpildes laiku, citi jautājumi par teorētisko daļu.
13. DS ārējās iekārtas un to pieslēgšanas principi ārējo iekārtu adresācijas veidi; programmaptauja (polling); pārtraukumu organizācija; datoru tīkli; ārējo iekārtu tipi.
14. DS ārējās iekārtas un to pieslēgšanas principi (turpinājums)
Etalonuzdevuma izpilde dažādās arhitektūrās (SPARC, Itanium, Intel x86, IBM POWER) un jautājumi par teorētisko daļu. 1. nodarbība.
15. Daudzdatoru un daudzprocesoru sistēmas Flinna taksonomija; daudzprocessoru sistēmas; daudzdatoru sistēmas; savienojumu sistēmas.
16. Noslēguma lekcija priekšmeta pārskats; DA vieta citās zinātnes nozarēs.
Etalonuzdevuma izpilde dažādās arhitektūrās (SPARC, Itanium, Intel x86, IBM POWER) un jautājumi par teorētisko daļu. 2. nodarbība.
SKAITLISKĀS METODES
Mācību spēks: Ilmārs Iltiņš, Dr. sc. ing., docents.
Studiju līmenis – Bakalaura akadēmiskās studijas
Mācību priekšmeta apjoms – 2 KP, lekcijas - 16 stundas, laboratorijas darbi - 16 stundas.
Kontrole - ieskaite, studiju darbs 1. semestrī.
Mācību priekšmeta mērķis: apgūt matemātikas uzdevumu skaitliskās risināšanas metodes.
Mācību priekšmeta uzdevumi: 1) apgūt skaitliskajās metodēs izmantojamo matemātisko aparātu, 2) apgūt biežāk pielietotās skaitliskās metodes, 3) iegūt praktiskas iemaņas skaitlisko metožu pielietošanā.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts1. M. Iltiņa, I. Iltiņš. Skaitliskās metodes. Rīga, RTU, 2002, 95 lpp.
225
2. R.Smirnova, M. Iltiņa, I. Iltiņš. Skaitlisko metožu pielietojumi Mathcad vidē. Rīga, RTU, 2003, 93 lpp.3. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М., Наука., 1989.4. Турчак Л.И. Основы чиспенных методов. M. М., Наука., 1987.5. Калиткин Н.Н. Численные методы. М., Наука., 1978.6. Икрамов Х.Д. Численные методы для симметрических линейных систем. М., Наука., 1988.7. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М., Наука., 1980.8. Волков Е.А. Численные методы. М., Наука., 1987.9. Бахвалов Н.С.,Жидков Г.М. Численные методы. М., Наука., 1987.10. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М., Наука., 1989.11. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некоректных задач. М., Наука., 1987.12. H. Kalis. Diferenciālvienādojumu tuvinātās risināšanas metodes. R., Zvaigzne, 1986.
Priekšmeta mācīšanas metode: Lekcijas un laboratorijas darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – Atzīme 10 punktu sistēmā, vērtējot teorētiskās zināšanas un prasmi tās izmantot uzdevumu risināšanā.Vērtējuma “svari” (ieskaitei): Mājas darbi 80% Nodarbību apmeklēšana un piedalīšanās diskusijās - aktivitāte 20% Kopā : 100%
Prasības priekšmeta apguvei: Individuālo mājas darbu savlaicīga izpilde, ieskaites nokārtošana paredzētajā laikā.Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: Pirms laboratorijas darbiem sagatavot iepriekšējās lekcijās un grāmatās doto materiālu. Precīzi un savlaicīgi izpildīt patstāvīgo darbu mājās.Kalendārais plānsLekcijas
Nr. P/k Lekcijās aplūkojamās tēmas Mācībugrāmatas
1 Tiešās lineāru vienādojumu sistēmu risināšanas metodes. To pielietojums determinantu aprēķināšanā un inversās matricas atrašanā.
[1,3-10 ]
2 Iterāciju metodes lineāru vienādojumu sistēmu risināšanā. Jēdziens par iterāciju metožu konverģenci.
[ 1,3-10]
3. Iterāciju metožu konverģenci raksturojošās teorēmas un ar tām saistītās pielietojumu problēmas.
[1,3-10]
4. Interpolācija un aproksimācija, to pielietojums dažādu matemātikas uzdevumu risināšanā.
[1,3-10]
5. Nelineāru algebrisku vienādojumu un to sistēmu risināšanas metodes.
[1,3-10]
6. Skaitliskā diferencēšana un integrēšana. [1,3-10]7. Eilera un Runges- Kutta metodes Košī uzdevumam. [1,3-10,12]8. Jēdziens par nekorektiem uzdevumiem. Uzdevuma
korektuma raksturojošie parametri. Tihonova regularizācijas [1,5,11]
226
metode lineārām vienādojumu sistēmām.
Laboratorijas darbi
Nr. p/k Laboratorijas darbu tēmasSagatavot nākamai nodarbībai
Mācībugrāmatas
1. Tiešās lineāru vienādojumu sistēmu risināšanas metodes. To pielietojums determinantu aprēķināšanā un inversās matricas atrašanā.
2. lekciju [1,3-10]
2 Iterāciju metodes lineāru vienādojumu sistēmu risināšanā. Jēdziens par iterāciju metožu konverģenci.
3. lekciju [1,3-10]
3. Iterāciju metožu konverģenci raksturojošās teorēmas un ar tām saistītās pielietojumu problēmas.
4. lekciju [1,3-10]
4. Interpolācija un aproksimācija, to pielietojums dažādu matemātikas uzdevumu risināšanā.
5. lekciju [1,3-10]
5. Nelineāru algebrisku vienādojumu un to sistēmu risināšanas metodes.
6. lekciju [1,3-10]
6. Skaitliskā diferencēšana un integrēšana. 7. lekciju [1,3-10]7. Eilera un Runges- Kutta metodes Košī
uzdevumam.8. lekciju [1,3-10,12]
8. Jēdziens par nekorektiem uzdevumiem. Uzdevuma korektuma raksturojošie parametri. Tihonova regularizācijas metode lineārām vienādojumu sistēmām.
[1,11,5]
Mājas darbu saraksts
Nr. p/k
Darba nosaukums Atskaites forma Izsniegšanas datums
Nodošanas termiņš
1. Lineāras vienādojumu sistēmas
Mājas darbs 1. nodarbība 4. nodarbība
2 Nelineāri uzdevumi Mājas darbs 4. nodarbība 7. nodarbība
OPERĒTĀJSISTĒMAS
1.2. Priekšmeta pieteicējs
As./prof. E.Latiševa
1.3. Apjoms un kontroles veids
Apjoms KP 3
1.3.1. Sadalījums Lekc. 2 Prakt. d. Lab. d. 11.3.2. Kontroles veids Iesk. Eks. X St. d.1.4. Studiju līmenis un Akadēmiskās izglītības 4.sem.
227
semestri bakalaura studijas1.5. Modulis, kurā
ieiet priekšmets4.3 Datoru sistēmas darbības pamati
Galvenais mērķis – sagatavot datorzinību speciālista jaunu sarežģītu informācijas sistēmu, programmu kompleksu un atsevišķu pielietojumu izstrādei plaši izplatītās OS vidēs, kas nav iespējams bez OS pamatprincipu un funkcionēšanas metožu zināšanas un saprašanas. Priekšmets raksturo operētājsistēmu, kā sistēmas programmatūras svarīgāko komponentu, OS funkcionēšanas principus, skaitļošanas procesu organizēšanas metodes un problēmas, multiprogrammēšanu, sistēmas resursus un tās efektīvu izmantošanu. Praktiski tiek apgūtas situācijas, kas rodas pamatojot OS izvēli un pielāgojot to jaunas programmatūras izstrādei. Pēc priekšmeta apgūšanas students spēj izskaidrot OS funkcionēšanas principus un skaitļošanas procesu organizēšanas metodes, analizēt OS arhitektūru, izprast procesu un plūsmu jēdzienus un ar to saistītas problēmas, ko risina OS, izskaidrot atmiņas pārvaldības paņēmienus, veikt OS resursu monitoringu, instalēt un noskaņot OS, pievienot dažādas perifērijas ierīces, paskaidrot un mainīt OS inicializācijas failus, izprast failu sistēmas organizāciju, lietot OS sistēmas utilītas, izpildīt OS analīzi un pamatot OS izvēli veicamajiem uzdevumiem un jaunas programmatūras izstrādei. Atbildīgais par priekšmetu IP katedras as.prof. E. Latiševa
DATORU TĪKLI
Mācību spēks: Andrejs Ermuiža, datorzinātņu doktors, docentsStudiju veids: Akadēmiskā programmaStudiju līmenis: Bakalaura studijas
Mācību priekšmeta apjoms: 3 KP
Mācību priekšmeta mērķis:Sniegt akadēmisko izglītību datoru tīklos
Mācību priekšmeta uzdevumi:1. Apgūt sapratni par DT darbību kā arī teorētiskās zināšanas datoru tīklu arhitektūrā,2. Apgūt protokolu, servisu, pārvaldību un operētāju sistēmu pamat elementus un to lietošanu atbilstošos tīklu ekspluatācijas un izstrādes etapos.3. Apgūt praktiskās iemaņas datoru tīklu konfigurēšanā un atsevišķu tīklu kontroles rīku lietošanā un veikt eksperimentus nelielu sistēmu administrēšanā un pārvaldībā.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:1. Laura A. Chappel, Ed Tittel. Guide to TCP/IP. Couse Technology, a division of Thomson Learning, 2003.2. W. Stallings. High-speed Networks and Internets - performance and quality of service. Second Edition, Prentice-Hall, Inc., 2003.3. James F. Kurrose, Keith W. Ross. Computer Networking. Second Edition, Addison Wesley, 2004.
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas, laboratorijas darbi, studiju darbs (pēc izvēles)
228
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme:Radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam un pētnieciskajam darbam.
Vērtējuma svari:Eksāmens 40%Laboratorijas darbi 20 %Studiju darbs 20%Piedalīšanās diskusijās 10%Nodarbību apmeklēšana 10%Kopā 100%
Prasības priekšmeta apguvei:Regulāra nodarbību apmeklēšana, laboratorijas darbu pildīšana noteiktajos termiņos, to aizstāvēšana. Studiju darba pildīšana un aizstāvēšana.
Priekšmeta situācijas apraksts un analīze:Reālo situāciju apraksts un analīze, kur tiek izmantoti datortīklu kalkulatori un analīzes rīki
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijas jāatkārto iepriekšējās lekcijas viela. Pirms laboratorijas darbu izpildes ir jāiepazīstas ar konkrēto lekciju materiālu, kas attiecas uz darbu.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati:Laboratorijas darbu un studiju darbu rezultātu apspriešana, diskusijas par attīstības perspektīvām
Kalendārais plāns.
Nedēļa Lekcijas temats Laboratorijas darbi
1 Datortīklu attīstības vēsture un to arhitektūras pamati.
Animāciju izpēte par atsevišķām datortīklos bieži lietojamām tehnoloģijām.
2 Tīkla etalonmodelis un tā slāņu funkcijas
3 TCP/IP steka galvenie protokoli un to lietošana
4 Atsevišķu tīkla tehnoloģiju detalizēta izpēte
5 Platjoslas tīklu piekļuves tehnoloģijas un to lietošana
6 Pakešu analizatora lietošana Tīkla kalkulatora izmantošana apakštīklu un supertīklu IP adrešu noteikšanai
7 Kadru retranslācijas (Frame Relay) un asinhronā pārraides režīma (ATM) tīklu arhitektūra/lietošana
8 Pakešu analizatora lietošanas darbi dažādu tīkla situāciju analīzei.
229
9 Maršrutēšana IP tīklos. Algoritmi un metrikas.
10 Tīkla kalkulatora izmantošana aizkaves parametru noteikšanai
11 Servisa kvalitātes (QoS) prasības un to nodrošināšanas metodes
12 Audio un video datu pārraide tīklos un to QoS prasību nodrošināšana
13 Ipv6 adresācija 14 Bezvadu tīkli un to klasifikācija15 Sensoru tīkli 16 Datortīklu attīstības tendences
MĀKSLĪGĀ INTELEKTA PAMATI
1.2. Priekšmeta pieteicējs
J. Grundspeņķis
1.3. Apjoms un kontroles veids
Apjoms KP 3
1.3.1. Sadalījums Lekc. 2 Prakt. d. Lab. d. 11.3.2. Kontroles veids Iesk. Eks. * St. d. *1.4. Studiju līmenis un
semestriBakalaura 6. semestris
1.5. Modulis, kurā ieiet priekšmets
4.1 Mākslīgais intelekts
2. SADAĻA – PRIEKŠMETA APRAKSTS
2.1. Atslēgas vārdiProblēmu risināšana pārmeklējot, stāvokļu telpa, stāvokļu telpas grafs, zarošanās faktors, vidējais zarošanās koeficients, atrisinājuma ceļš, pārmeklēšanas stratēģijas, pārmeklēšana atkāpjoties, pārmeklēšana dziļumā, pārmeklēšana plašumā, rekursīvā pārmeklēšana, heiristiski informēta pārmeklēšana, heiristiskā novērtējuma funkcija, “kalnā kāpšanas” stratēģija, vislabākā stāvokļa meklēšanas stratēģija, starveida pārmeklēšanas stratēģija, heiristikas pieļaujamība, heiristikas monotonitāte, heiristikas informētība, stāvokļu telpas sarežģītības novērtējums, divpersonu spēles, Minimaksa algoritms, alfa-beta algoritms, zināšanu atspoguļošanas shēmas, semantiskie tīkli, konceptuālie grafi, freimi, scenāriji, produkciju sistēmas, loģiskās zināšanu atspoguļošanas shēmas, izteikumu rēķini, predikātu rēķini, loģiskā secināšana, secināšanas likumi
2.2. Mērķi un uzdevumi2.2.1. MērķiPriekšmeta mērķis ir apgūt mākslīgā intelekta pamatus, koncentrējoties uz diviem fundamentāliem pētījumu objektiem mākslīgajā intelektā – problēmu risināšanu, lietojot pārmeklēšanas stratēģijas, un zināšanu atspoguļošanas shēmām. Pēc priekšmeta apgūšanas students izprot mākslīgā intelekta pamatus, prot stāvokļu telpā realizēt dažādas pārmeklēšanas stratēģijas un lietot dažādas shēmas zināšanu atspoguļošanai.2.2.2. Uzdevumi
10. Zināt mākslīgā intelekta vēsturi, attīstības etapus un pētījumu jomas.
230
11. Izprast problēmu risināšanas pārmeklējot pamatidejas.12. Mācēt attēlot problēmu ar stāvokļu telpu.13. Izprast stāvokļu telpas pārmeklēšanas stratēģijas.14. Mācēt realizēt stāvokļu telpas pārmeklēšanas algoritmus un novērtēt to darbietilpību.15. Izprast heiristiku būtību un lomu stāvokļu telpas pārmeklēšanas efektivitātes paaugstināšanā.16. Prast aprēķināt heiristiskā novērtējuma funkcijas vērtības.17. Mācēt realizēt heiristiskos pārmeklēšanas algoritmus.18. Prast aprēķināt stāvokļu telpas sarežģītību.19. Mācēt attēlot divpersonu spēles ar stāvokļu telpu.20. Mācēt realizēt Minimaksa un alfa-beta algoritmus.21. Zināt zināšanu atspoguļošanas pamatprincipus un nepieciešamās atspoguļojumu īpašības.22. Prast atspoguļot problēmsfēras zināšanas, lietojot loģiskas, procedurālas, tīklveida un strukturizētas zināšanu atspoguļošanas shēmas. 23. Prast realizēt secināšanas procedūras.
2.3. Tēmas 1. Mākslīgā intelekta pirmsākumi, attīstības posmi un pētījumu pamatvirzieni.2. Stāvokļu telpa un tās elementi.Stāvokļu telpas grafs. Mērķa stāvokļa apraksta formas. Virsotnes zarošanās faktors. Stāvokļu telpas vidējais zarošanās koeficients. Stāvokļu telpas sarežģītības novērtējums. Atrisinājuma ceļš.3. Stāvokļu telpas pārmeklēšana. Virsotnes izvēršana. No datiem un no mērķa virzīta pārmeklēšana. Pārmeklēšana atkāpjoties.4. Neinformētas pārmeklēšanas stratēģijas. Pārmeklēšana plašumā un dziļumā un to realizācija. Rekursīva pārmeklēšana. .5. Heiristiski informēta pārmeklēšana. Heiristika.un tās lietošanas lietderība. Heiristisks algoritms. Heiristiskā novērtējuma funkcija. Heiristiski informētas pārmeklēšanas algoritmi. Kalnā kāpšanas stratēģija. Vislabākā stāvokļa meklēšanas stratēģija. Starveida pārmeklēšanas stratēģija. Heiristikas efektivitātes novērtējuma 3 dimensijas: pieļaujamība, monotonitāte, informētība. Algoritms A. Algoritms A*. 6. Pārmeklēšana spēlēs ar pretinieku. Divpersonu spēles ar pilnu informāciju. Spēles koks. Divpersonu spēļu realizācijas algoritmi. Minimaksa algoritms. Horizonta efekts (pārlūkošana uz priekšu).Alfa-beta algoritms. 7. Zināšanu atspoguļošana. Zināšanu bāzes konstruēšana. Atspoguļojuma kvalitāte un sastāvdaļas. Zināšanu atspoguļošanas shēmu klasifikācija.8. Tīklveida zināšanu atspoguļošanas shēmas. Asociatīvie tīkli. Semantiskie tīkli. Konceptuālie grafi. 9. Strukturizētas zināšanu atspoguļošanas shēmas. Freimi. Scenāriji.10. Procedurālas zināšanu atspoguļošanas shēmas. Produkciju sistēmas. Parauga virzīta pārmeklēšana. Parauga virzītas pārmeklēšanas vadība. 11. Loģiskās zināšanu atspoguļošanas shēmas. Izteikumu rēķinu sintakse un semantika. Predikātu rēķinu sintakse un semantika. 12. Loģiskā secināšana. Secināšanas likumi un to īpašības. Unifikācijas algoritms un substitūciju likumi.
2.4. Apmācības nosacījumi2.4.1. Literatūra
Pamatliteratūra
1. Luger G.F. and Stubblefield W.A. Artificial Intelligence. Structures and
231
Strategies for Complex Problem Solving. Addison-Wesley Longman, Harlow, England, 1998.Grāmata satur visu dotajam lekciju kursam vajadzīgo informāciju. Tajā aprakstīta mākslīgā intelekta vēsture, attīstības posmi un pētījumu virzieni, struktūras un stratēģijas stāvokļu telpas pārmeklēšanai, heiristiskā pārmeklēšana un visas četras zināšanu atspoguļošanas shēmu klases. Bez dotajā lekciju kursā vajadzīgā mācību materiāla grāmatā vēl aprakstīti tādi jautājumi kā programmēšanas tehnikas mākslīgā intelekta uzdevumu risināšanai (programmēšanas valodas PROLOG un LISP), dabīgās valodas izpratne, automātiskās spriešanas sistēmas, un plašs mašīnas apmācības metožu spektrs.2. Winston P.H. Artificial Intelligence, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1992.Grāmata veiksmīgi papildina pirmo minēto, dodot papildus informāciju par pārmeklēšanu stāvokļu telpā un zināšanu atspoguļošanu. Bez tam ir aprakstīti neironu tīkli un to apmācība, kā arī citi apmācības veidi.3. J. Grundspeņķis. Ievads intelektuālās sistēmās, Rīgas tehniskā universitāte, Rīga, 1993.Lekciju konspektā apskatīta mākslīgā intelekta vēsture un pētījumu jomas, zināšanu atspoguļošana, problēmu risināšana, lietojot stāvokļu telpu, kā arī tādas intelektuālas sistēmas kā tēlu pazīšanas, dabīgās valodas izpratnes un ekspertu sistēmas. Lekciju konspekts satur praktiski visu dotajam kursam nepieciešamo izziņas materiālu.
Ieteicamā literatūra1. J. Grundspeņķis, L. Novickis, J. Osis, V. Šitikovs. Intelektuālu sistēmu projektēšana, Rīgas Tehniskā universitāte, Rīga, 1997.Mācību līdzeklī apskatīti jautājumi, kas ir saistīti ar intelektuālu sistēmu projektēšanu un realizāciju: zināšanu iegūšanas un atspoguļošanas metodes, ekspertu sistēmu uzbūve un loģiskās secināšanas mehānisms.2. P. Rivža, I. Arhipova. Ievads ekspertu sistēmās, Latvijas Lauksaimniecības universitāte, Jelgava, 1995.Lekciju konspektā apskatītas mākslīgā intelekta lietojumu jomas, ekspertu sistēmas un to struktūra, zināšanu atspoguļošanas shēmas. Ekspertu sistēmu izveidošanas metodoloģija un zināšanu iegūšanas process. Lekciju konspektu var izmantot, lai apgūtu zināšanu iegūšanas un atspoguļošanas jautājumus.3. A. Borisovs. Mākslīgā intelekta metodes. Rīgas Tehniskā universitāte, Rīga, 1993.Lekciju konspektā apskatītas tiešās un inversās secināšanas procedūras un virkne intelektuālu sistēmu praktisku lietojumu (diagnostikas sistēmas, darbību plānošanas modeļi, meklējumu metodes tehnisku risinājumu ģenerēšanai, u.c.).4. Durkin J. Expert Systems. Design and Development. Macmillan Publishing Company, New York, 1994.Grāmatā dots tiešās un inversās secināšanas sistēmu, un freimu sistēmu apraksts, kā arī šādu sistēmu projektēšanas metodes.
2.4.2. Lekciju saraksts1. lekcija. Mākslīgā intelekta pirmsākumi, attīstības posmi un pētījumu pamatvirzieni.2. lekcija. Stāvokļu telpa, tās elementi un raksturojumi.3. lekcija. Stāvokļu telpas pārmeklēšanas pamatstratēģijas.4. lekcija. Pārmeklēšanas atkāpjoties un pārmeklēšanas plašumā un dziļumā algoritmu realizācija.5. lekcija.Heiristiska novērtējuma funkcijas, to iegūšana un lietojums heiristiskas pārmeklēšanas algoritmos.
232
6. lekcija. Kalnā kāpšanas, vislabākā stāvokļa meklēšanas un starveida pārmeklēšanas stratēģiju realizācija.7. lekcija. Heiristikas efektivitātes novērtējuma 3 dimensijas: pieļaujamība, monotonitāte, informētība. Algoritmi A un A*.8. lekcija. Pārmeklēšana spēlēs ar pretinieku. Spēles koka izveidošana.9. lekcija. Minimaksa algoritms un alfa-beta procedūra.10. lekcija.Zināšanu atspoguļošana un zināšanu bāzes konstruēšana.11. lekcija. Tīklveida zināšanu atspoguļošanas shēmas. 12. lekcija. Strukturizētas zināšanu atspoguļošanas shēmas.13. lekcija. Produkciju sistēmas. Parauga virzīta pārmeklēšana. 14. lekcija. Izteikumu rēķinu sintakse un semantika.15. lekcija. Predikātu rēķinu sintakse un semantika.16. lekcija. Loģiskā secināšana. Secināšanas likumi. Unifikācijas algoritms.2.4.3. Studentu zināšanas un spējas
Zina mākslīgā intelekta vēsturi, attīstības etapus un pētījumu jomas. Izprot problēmu risināšanas pārmeklējot pamatus. Māk lietot stāvokļu telpu, lai atspoguļotu problēmu. Izprot stāvokļu telpas pārmeklēšanas stratēģijas. Māk realizēt stāvokļu telpas pārmeklēšanas algoritmus un novērtēt to darbietilpību. Izprot heiristiku būtību un prot aprēķināt heiristiskā novērtējuma funkcijas vērtības. Māk realizēt heiristiskos pārmeklēšanas algoritmus. Prot aprēķināt stāvokļu telpas sarežģītību. Māk attēlot divpersonu spēles ar stāvokļu telpu un realizēt Minimaksa un alfa-beta procedūras.. Zina zināšanu atspoguļošanas pamatprincipus. Prot atspoguļot problēmsfēras zināšanas, lietojot loģiskas, procedurālas, tīklveida un strukturizētas zināšanu atspoguļošanas shēmas. Prot realizēt secināšanas procedūras.
2.4.4. Praktiskie un individuāli veicamie uzdevumi
Pastāvīgo un studiju darba mērķis un saturs:
Studiju darba mērķis ir nostiprināt iegūtās teorētiskās zināšanas mākslīgā intelekta pamatos, realizējot praktiskus uzdevumus.
Darba uzdevumi
Patstāvīgie darbi:
Patstāvīgo darbu izpildei ir paredzētas 16 stundas. Šajā laikā ir jāizpilda 4 uzdevumi: divi uzdevumi saistīti ar stāvokļu telpas definēšanu un pārmeklēšanas pamatstratēģijas realizāciju, un divi uzdevumi saistīti ar zināšanu atspoguļošanas shēmas konstruēšanu.1. uzdevums. Studentam ir jāizvēlas praktiska problēma, kurā viņš jūtas eksperts. Jākonstruē problēmas stāvokļu telpa, ņemot vērā atbilstošā varianta ierobežojumus.2. uzdevums. Konstruētajai stāvokļu telpai, lietojot sarakstus OPEN un CLOSED, jārealizē norādītā "aklās" pārmeklēšanas metode, fiksējot atrisinājuma atrašanai nepieciešamo iterāciju skaitu.Piezīme: studentam ir jāīevēro, ka varianta datos vienmēr ir dots pārmeklēšanas mērķis,
233
kas gadījumā, ja ir jārealizē no mērķa virzīta pārmeklēšana, nesakrīt ar problēmas mēŗķi.3. uzdevums. Studentam ir jāizvēlas reāla problēma, kurai būtu piemērota norādītā zināšanu atspoguļošanas shēma un ierobežojumi (shēmas piemērotība ir jāpamato).4. uzdevums. Zināšanu attēlošanas shēma ir jāattēlo, lietojot datoru.
Studiju darbs:
Studiju darba veikšanai ir paredzētas 72 stundas (priekšmeta darbietilpība pēc plāna ir 3 kredītpunkti jeb 120 stundas. Atskaitot lekcijām un praktiskajiem darbiem paredzēto laika budžetu, t.i., 120 - (32 + 16) = 72 stundas. Šajā laikā studentam ir jāatrisina studiju darba 6 uzdevumi, kā arī janoformē patstāvīgo darbu un studiju darba apraksts.5. uzdevums. Jāizvēlas kāda divpersonu spēle (tematika jāsaskaņo ar pasniedzēju), tā jāattēlo ar atbilstošu stāvokļu telpu, kurā atrisinājums jāmeklē vai nu ar MAX-MIN, vai ALFA-BETA procedūru.Piezīme: Šo uzdevumu iespējams aizstāt ar referātu (apjoms nedrīkst pārsniegt 6 lpp.), kura tēma ir jāsaskaņo ar pasniedzēju. Referāta uzrakstīšanai iespējams izmantot pasniedzēja ieteikto literatūru, vai arī studenta patstāvīgi atrasto literatūru (vēlams internetā). Referātam obligāti jāpievieno izmantoto literatūras avotu kopijas.6. uzdevums. Jāaprēķina stāvokļu telpas sarežģītība. Aprēķins jāveic trīs dažādām vidējā zarošanās koeficienta B vērtībām, trīs reizes mainot līmeņu skaitu L. Obligāti jāizmanto tās B un L vērtības, kas iegūtas 2. uzdevumā konstruētajai stāvokļu telpai, kā arī variantam atbistošās dotās vērtības. Jāveic pētījums, kā mainās ģenerēto stāvokļu skaits.. Pētījuma rezultāti jāatspoguļo tabulā, kā arī jāattēlo visas trīs līknes vienā grafikā.7. uzdevums. Pirmajā uzdevumā izvēlētajai problēmai, kurai otrajā uzdevumā ir definēta stāvokļu telpa, jākonstruē heiristiskā novērtējuma funkcija. Jāpaskaidro lieluma h(n) semantiskā jēga un skaitliskās vērtības izvēle.8. un 9. uzdevumi. Patstāvīgā darba 2. uzdevumā konstruētajai stāvokļu telpai jārealizē divas variantā norādītās heiristiski informētas pārmeklēšanas stratēģijas, lietojot sarakstus OPEN un CLOSED. Jāfiksē nepieciešamo iterāciju skaits katrai no stratēģijām, un pārmeklēšanas rezultāti jāsalīdzina ar 2. uzdevumā iegūtajiem rezultātiem (mērķa atrašanai nepieciešamo iterāciju skaitu).10. uzdevums. Trešajā uzdevumā iegūtā zināšanu atspoguļošanas shēma jāpārraksta produkciju likumu formā. Lietojot iegūto zināšanu bāzi, jārealizē variantā norādītais izvedums. Vienai iterācijai jāapraksta, kā strādā parauga virzīta vadības stratēģija un unifikācijas algoritms.Piezīme: Zināšanu shēmu transformācijā obligāti ir jāsaglabā 3. uzdevumā lietotā semantika. Nedrīkst ievest jaunus objektus un saites starp tiem. Shēmas transformējot, konsekventi jāievēro viens un tas pats transformēšanas princips.
1. 2.4.6. Studenta zināšanu vērtēšanas sistēma
Pastāvīgā un studiju darba vērtējums
ATZĪME "10" - pilnībā atrisināti visi uzdevumi.ATZĪME "9" - ir atrisināti visi uzdevumi, atrisinājumos nav būtisku kļūdu, bet ir dažas nepilnības.ATZĪMES "8", "7", "6", “5”, “4” - pilnībā ir atrisināti attiecīgi 8, 7, 6, 5 un 4 uzdevumi, un atrisinājumos nav būtisku kļūdu, vai arī atrisināts lielāks uzdevumu skaits ar būtiskām kļūdām un nepilnībām.
234
ATZĪMES “3”, “2” un “1” netiek izliktas. Darbi ar šādiem vērtējumiem ir jāpārstrādā, novēršot tajos konstatētās nepilnības un kļūdas.
Eksāmena rezultātu vērtēšanas pamatprincipi
Teorētiskās daļas vērtēšanas pamatprincipi:
Katrs jautājums tiek vērtēts šādi:2 punkti - atbilde atspoguļo faktu, ka jautājums apgūts pilnībā; atbilde satur visas pamatkoncepcijas.1 punkts - atbilde atspoguļo faktu, ka jautājums apgūts daļēji, t.i. atbilde nesatur visas pamatkoncepcijas; atbildē ir daudz vispārīgu frāžu.0 punktu - uz jautājumu nav atbildēts.
Kopējais teorētiskās daļas vērtējums atbilst iegūtajai punktu summai.
Praktiskās daļas vērtēšanas pamatprincipi:
Katrs uzdevums tiek vērtēts ar 2 punktiem, ja tas izpildīts pilnīgi pareizi. Par kļūdām un nepilnībām punktu skaits tiek samazināts.
Kopējais praktiskās daļas vērtējums atbilst iegūtajai punktu summai.
Kopumā studenta zināšanas priekšmetā tiek vērtētas ar vidējo svērto atzīmi, ko veido:
1. Eksāmena teorētiskajā daļā iegūtais punktu skaits - 60%.2. Eksāmena praktiskajā daļā iegūtais punktu skaits - 40%.
3. SADAĻA – PRIEKŠMETA REALIZĀCIJA
3.1. Faktiskais lektors (lektori). J. Grundspeņķis, A. Anohina3.2. Praktisko (laboratorijas) darbu vadītāji.3.3. Lekciju metodika (arī nodrošinājums - slaidi, projektora pielietošana, atbalsts Tīmeklī
un cits)Tradicionālā, lietojot slaidus.
3.4. Vai praktiskai daļai ir nepieciešamais aprīkojums? Kas šobrīd ir un kas priekšmetam nepieciešams pēc būtības praktiskie darbi vai laboratorijas darbi?Pēc būtības būtu nepieciešami gan praktiskie, gan laboratorijas darbi, kas pašreiz tiek aizstāti ar apjomīgu studiju darbu.
3.5. Vai priekšmets tiek lasīts ”pareizā” semestrī?Jā
3.6. Vai priekšmetam atvēlētais stundu skaits un kontroles veids ir pareizs (ieskaites vieta eksāmens u.t.t)?Jā, eksāmens un studiju darbs ar atzīmi.
3.7. Vai priekšmets tematiski ”nekonfliktē” ar citiem priekšmetiem”Nē
3.8. Kāds metodiskais nodrošinājums ir priekšmetam nepieciešams, kādā mērā nodrošinājums jau ir?Internetā ievietots lekciju konspekts ir, bet nepieciešami metodiskie norādījumi studiju
235
darba izpildei.3.9. Studentu sagatavotība priekšmetam
Viduvēja, trūkst zināšanu matemātiskajā loģikā.3.10. Pašnovērtējums esošai situācijai priekšmetā (metodiskā nodrošinājuma esamība un
kvalitāte, mācību spēku sagatavotības līmenis un praktiskā darba pieredze priekšmeta zināšanu pielietošanā, citi pozitīvie un negatīvie aspekti)Lekciju konspekts nav pietiekami kvalitatīvs, tas jāpārstrādā.
3.11. Priekšlikumi esošās situācijas uzlabošanaiJāizstrādā un jāievieš praktiskie darbi (3-4) un 1-2 laboratorijas darbi (darbs ar ekspertu sistēmas čaulu).
3.12. Cita būtiska informācija. (informācija, kuru papildus sniedz priekšmeta pieteicējs)
AUTOMĀTIKAS PAMATI
Mācību spēks: Vitauts Klimavičius, Dr.inž., docents
Studiju veids: Akadēmiskā programma
Studiju līmenis: Bakalaura studijas
Mācību priekšmeta apjoms: 2KP
Mācību priekšmeta mērķis:Iepazīstināt studentus ar automātisku sistēmu darbības principiem.
Mācību priekšmeta uzdevumi:Iemācīt studentus iegūt sistēmas matemātisko aprakstu un veikt sistēmas analīzi.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:4. V. Klimavičius. Automātiskā vadība, Rīga, RTU,2002.
Priekšmeta mācīšanas metode:Lekcijas.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi – atzīme:Radošas spējas attīstīt un izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam un pētnieciskajam darbam, ieskate.
Vērtējuma svari:Ieskaite 80%Piedalīšanās diskusijās 10%Nodarbību apmeklēšana 10%Kopā 100%
Prasības priekšmeta apguvei:Regulāra nodarbību apmeklēšana.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām:Pirms lekcijas jāatkārto iepriekšējās lekcijas viela.
236
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati:
Kalendārais plāns.
NedēļaLekcijas temats
1 Jēdziens par automātiskām sistēmā, vadības principi2 Sistēmu elementi un to slēgumi3 Dinamiskie posmi, to raksturojumi4 Sistēmu matemātiskā apraksta iegūšana5 Sistēmu stabilitāte6 Sistēmu kvalitāte7 Korekcijas iekārtu iespaids uz sistēmas kvalitāti8 Jēdziens par gadījuma procesiem, to raksturojumi9 Gadījuma procesa pārvadīšana lineārās sistēmās10 Impulsu sistēmas11 Nelineārās sistēmas, to pētīšanas īpatnības12 Jēdziens par ekstremālām vadības sistēmām13 Ekstremuma noteikšana daudzdimensionāliem objektiem14 Dinamiskā programmēšana un maksimuma principi15 Vadības objektu identifikācija16 Tipveida uzdevumu risināšana
LIETOJUMPROGRAMMATŪRA
Mācību spēks V.Šitikovs, Dr.sc.ing., docents
Studiju programma datorsistēmasStudiju profils datorzinātņuStudiju veids akadēmiskā, profesionālāStudiju līmenis bakalaursStudiju virziens visiem DITF virzieniem
Mācību priekšmeta apjoms 2 KP; ieskaite
Mācību priekšmeta mērķis Sagatavot darba tirgus prasībām atbilstošus programmatūras pielietošanas un izstrādes speciālistus
Mācību priekšmeta uzdevumi: iepazīstināt studentus ar integrētās lietojumprogrammatūras uzbūves principiem un metodēm uz MS Office piemēra; iemācīt pielietot praksē savstarpēji saistītās dažādas lietojumu programmas, t. sk. izmantojot makro un VBA; praktiski izmantot dažādus MS Office komponentus:1.uzdevums - iemācīt studentiem automatizēt saistošas informācijas uzturēšanu;2.uzdevums - iemācīt lietot izklājlapas kā programmēšanas līdzekli;3.uzdevums - uzdevums ar vieglu paškontroli, tā mērķis ir iepazīstināt ar VBA lietošanu konkrētā lietojumprogrammā;4.uzdevums – iepazīstināt ar interaktīvās dokumenta caurskatīšanas specifiku;
237
5.uzdevums – iepazīstināt ar lietojumprogrammatūras dažādu komponentu mijiedarbībām;6.uzdevums – iemācīt pielietot dažādus prezentācijas līdzekļus dažādiem mērķiem.
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts
1. Berovskis A. Strādāsim ar Microsoft Word 2000, Rīga, Mācību grāmata, 2000. 139 lpp.2. Aizpuriete V. Microsoft Excel profesionālai izglītībai, Rīga, Mācību grāmata, 2002. 252 lpp.3. Ziemelis J. Valodas HTML un JavaScript, Rīga, RTU, 2000. 100 lpp.4. Microsoft FrontPage 2000. Шаг за шагом: практ. пособ., Москва, ЭКОМ, 2000. 328 с.5. Nāgelis J. Microsoft Access 2000--no A līdz Z, Rīga, Datorzinību centrs, 2000. 181 lpp.6. Prezentācijas materiālu sagatavošanas pakete Microsoft PowerPoint /Viestura Vēža red., Rīga, Mācību grāmata, 2000. 109 lpp.7. Microsoft Visio 2002 :краткий курс, Санкт-Петербург, Питер, 2002. 248 с.
Priekšmeta mācīšanas metode lekcijas, prakt. nodarbības, ieskaites
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: spējas izmantot priekšmetā iegūtās zināšanas praktiskajam darbam
Vērtējuma ‘’svari’’ - ieskaite 50% prakt.uzdevumi 25%
mājas darbi 25% 100%
Prasības priekšmeta apguvei mājas un praktisko darbu izpildīšana, ieskaites kārtošana laikā
Priekšmeta situāciju apraksti un analīze praktisko darbu rezultātu analīze
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām apgūt iepriekšējās lekcijas materiālus
Plānotās diskusijas un pārrunas, to tēmas un saturs MS Office 2000 un MS Office XP atšķirība
Kalendārais plāns
Lekcijās aplūkojamās tēmas
1.ned. Ievads. MS Word. Darbs ar lielu dokumentu. Stili, virsraksti, satura rādītājs. [1]3.ned. MS Word. Norāde uz citu elementu. Uzraksti, piezīmes, grāmatzīmes. Sekcijas. [1]5.ned. MS Excel. Datu apstiprināšana, revīzija un trasēšana. Nosacījumi. Datu bāzes. [2]7.ned. MS Excel. Makrosi. Ieraksts, rediģēšana, tiešā rakstīšana. Pieskaņots dialoga logs. [2]9.ned. HTML pamati. MS FrontPage. Interaktīvā dokumenta specifika un pielāgošana. [3],[4]11.ned. Integritāte. Sakaru veidi. Ieguldījums un savienojums. Eksports un imports. [2],[5]13.ned. MS PowerPoint. Slaidu modeļi, animācija, darbības pogas, slaidu skate. [6]15.ned. MS Visio. Plūsmas shēmas. Pārejošas funkcijas. Darbs ar lielu diagrammu.Domu attēlošanas diagramma. MS Outlook. Darba organizēšanas līdzekļi. [7]
238
Praktiskie uzdevumi:
Darbs ar lielu dokumentu (MS Word – stili, norādes, lapas noformējums u.t.t.) Naudas apgrozījuma uzskaite (MS Excel – ievaddatu pārbaude, dinamiskie saraksti, datu bāzes funkcijas u.t.t.) Kalendāra ģenerācija (MS Excel – makro, VBA, lietotāja dialoga formas) Dokumenta pielāgošana pārlūkprogrammai (HTML, MS FrontPage, Word-dokumenta pielāgošana) Informāciju un tās īpašību konvertēšana (pārnešana no MS Excel uz MS Access) Prezentācija par vienu no iepriekšējiem darbiem (MS PowerPoint, MS Visio)
IEVADS STUDIJU NOZARĒ
Mācību spēks : Jānis Grundspeņķis, Dr.habil.sc.ing., profesorsStudiju veids: akadēmiskā programmaStudiju līmenis: bakalaura programma
Mācību priekšmeta apjoms: 1 KP; 16 lekcijasMācību priekšmeta apraksts:
Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes vēsture, struktūra un studiju process. Ievads automātikā un datortehnikā, datorvadības sistēmās, datortīklos, datorgrafikā, attēlu apstrādē un scēnu analīzē. Ievads datorsistēmās. Informācijas, datu bāzu un intelektuālu sistēmu projektēšanas pamati. Ievads programminženierijā. Lietišķo datorzinātņu pamati. Informācijas tehnoloģija un vadīšana, loģistikas sistēmu vadīšana, lēmumu pieņemšana, finansu informācijas tehnoloģija.
Kontroles veids : ieskaite
SPORTS1. Priekšmeta šifrs: HFA1012. Priekšmeta statuss: RTU obligātais priekšmets3. Studiju līmenis, kurā izmantojams priekšmets: Akadēmiskās izglītības bakalaura studijas (pamatstudijas)4. Priekšmeta struktūra:
Daļa Kred. p. Lekcijas Prakt. darbi Lab. d. Darbs Pārbaudesdivās daļās1. daļa2. daļa
0.0 kr.0.0 kr.0.0 kr.
-4.02.02.0
- - ieskaiteieskaiteieskaite
5. Priekšmeta satura anotācija: Peldēšana. Aerobika. Smagatlētika. Sporta spēles. Vieglatlētika. Sporta veidu teorētiskās un praktiskās zināšanas un iemaņas. Fizisko īpašību attīstīšana un veselības nostiprināšana.
Uzvārds, vārds: Bonders Viktors.1. Zinātniskais grāds, ieņemamais amats: Dr. paed., docents.2. Pārstāvētā struktūrvienība: HI Sporta katedra 01121.
239
3. Promocijas disertācijas tēma, publikācijas: Pedagoģiska kontrole tāllēkšanas tehnikas apmācībā. Rīgā, LSPA, 1993. Sociālās un organizatoriskās problēmas RTU izlašu komandās. Rīgā, RTU, 2003. RPI – RTU vieglatlētikas izlases startu analīze vēsturiskajā aspektā. Rīgā, RTU, 2005. 4. Pārvaldāmās valodas: latviešu, krievu.
1. Mācību līdzekļi: Sporta nodarbību programma. RTU, 1999. RTU Sporta katedra.2. Piedāvātais tehniskais nodrošinājums: RTU un īrētas sporta bāzes ar tehnisko aprīkojumu.
DOP306 Datu analīze un apstrāde
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Evija Liepa docente, Dr.math.
Kursa apraksts:Studiju kurss iepazīstina ar datu analīzes un apstrādes metodiku, uztverot datu kopu kā vienotu sistēmu. Studenti mācās veidot modeļus, analizējot dažādu faktoru savstarpējo saistību. Iegūtos modeļus analizē pēc dažādām novērtējuma metodēm un izvēlas piemērotāko aproksimācijas modeli.
Prasības priekšmeta apguvei:- regulārs darbs nodarbībās;- studiju darba savlaicīga izpilde.
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, laboratorijas darbi.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: atzīme par studiju darbu – 60%, atzīme par eksāmenu – 40% no gala atzīmes.
Kalendārais plāns:Datums Tēma Literatūra
WEB resursiLEKCIJAS
1. Ievads datu analīzē Datu ieguves veidi. Ģenerālkopas apjoms. Izlase, tās veidošanas metodes. Kļūdas
2.
2. Datu ieguve un primārā analīze Statistiskie dati. Aprakstošā statistika. Ticamības intervāli. Hipotēzes.Datu ieguve un grupēšana.
1., 7.,8.,9.
3. Divu faktoru savstarpējā saistībaLineārā vienfaktora regresija.Nelineārā regresija, tās modeļi
3.
4. Aproksimācijas novērtējumsKovariance. Korelācija. Mazāko kvadrātu metode.
5. Daudzfaktoru regresija
240
Faktoru savstarpējā atkarība vai neatkarība. Modeļu veidošana6. Daudzfaktoru modeļu analīze
BOOTSTRAP metodika. Aproksimācijas kļūdas. Modeļa semantiskais skaidrojums.
4.
7. Datu nogludināšanaPamatprincipi. Metodes.
6.
8. Neparametriskas metodes datu un modeļu novērtēšanai Histogrammas, vienkāršie novērtējumi, kodola novērtējumi
5.
PRAKTISKĀS NODARBĪBAS
1* Ievads datu analīzē Izvēlēties datu kopu, izveidojot izlasi no ģenerālkopas
2* Vairāku faktoru saistības izvērtējumsPārbaudīt datu savstarpējo atkarību un atlasīt faktorus daudzfaktoru modelim
3* Daudzfaktoru pilnā regresijas modeļa izveideKoeficientu aprēķināšana un faktoru nozīmīguma izvērtējums
4* Daudzfaktoru modeļu analīzeDatu kopas sadale novērtējumu kopā un pārbaudes kopā. Modeļu veidošana. Modeļu kļūdu aprēķins. Labākā modeļa izvēle.
5* Datu nogludināšanaDatu kopas izvērtējums no izveidoto modeļu viedokļa. Datu kopas pārbaude.
6* Koeficientu novērtēšana7* Datu semantika8* Studiju darbu aizstāvēšana
Specializētā literatūra
NN
Autors Nosaukums Gads
1 What is a Survey?http://www.amstat.org/sections/srms/
2 Czaja, R. and Blair, J Designing Surveys - A Guide to Decisions and Procedures, 2nd Edition
2005
3 Draper, N.R. and Smith, H.
Applied Regression Analysis, 2nd Edition. 2003
4 Diggle, P. J., Heagerty, P., Liang, K-Y. and Zeger, S. L.
Analysis of Longitudinal Data 2002
5 Diday, E. New Approaches in Classification and Data Analysis
2004
6 Fowler, F. J., Jr. Survey Research Methods (Third Edition) 2002
Mācību literatūra
N Autors Nosaukums Gads
241
N7 Goša, Z. Statistika 2003
8 Bryman, A. and Cramer, D.
Quantitative Data Analysis with SPSS, Release 12 for Social Scientists
2005
9 Нименья, И.Н. Статистика 2004
Specializētā programmatūra
http://www.r-project.org/
DMI305 Sistēmu modelēšanas līdzekļi
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Galina Merkurjeva, Profesore, Dr.tech.sc., Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://www.vu.lv, kursa identifikators RTU00-TSC00-L1-022
1. Kursa apraksts
Tiek apskatīti sarežģītu sistēmu datormodelēšanas programmatūras teorētiskie un praktiskie aspekti. Tiek apskatīti un izanalizēti dažādi sistēmu modelēšanas līdzekļi. Praktiskajās nodarbībās studenti iegūst iemaņas darbā ar SIMAN imitācijas modelēšanas valodu, analizējot sarežģītu sistēmu uzvedības īpašības.
2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir iepazīties ar procesu modelēšanas moderniem līdzekļiem masu apkalpošanas, ražošanas un loģistikas sistēmās, apmācīt studentus darba metodēs ar konkrētu modelēšanas valodu un animācijas sistēmu, īpašu uzmanību pievēršot datu sagatavošanai un modelēšanas rezultātu pārskatu analīzei.
Kursa uzdevumi:- iepazīstināt studentus ar imitācijas modelēšanas pielietošanas jomām;- iepazīstināt studentus ar imitācijas modelēšanas valodām un programmlīdzekļiem, kurus pielieto sarežģītu sistēmu procesu modelēšanas analīzē;- iepazīstināt ar imitācijas modeļu darbības principiem;- dot studentiem pamatzināšanas imitācijas modelēšanas valodas SIMAN lietošanai ARENA vidē;- dot studentiem pamatzināšanas ARENA animācijas sistēmas lietošanā.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/
242
Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Laboratorijas darbu un studiju darba izpilde ir obligāta.
5. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par praktiskiem darbiem. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsLaboratorijas darbi un studiju darbs 30%Rakstisks eksāmens 70%
6. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
LiteratūraWEB resursi
1. Sistēmu modelēšanas un imitācijas līdzekļu vispārīgs raksturojums
Slaidi [ 2, 4, 5]
2. Sistēmu modelēšanas un imitācijas līdzekļu vispārīgs raksturojums
Slaidi [ 2, 4, 5]
3. Sistēmu modelēšanas projektu pamatposmi un piemēri
Slaidi [ 1, 2, 5]
4. Konceptuālā modelēšana un tās līdzekļi Slaidi [ 2 ]5. Laika progresa modelēšanas principi un to
reālizācija modelēšanas programmatūrāSlaidi [ 2 ]
6. Diskrētu notikumu sistēmu modelēšanas jēdzieni un veidi, un to reālizācija modelēšanas programmatūrā
Slaidi [ 1, 4, 5 ]
7. ARENA imitācijas modelēšanas vides apskats Slaidi [ 6 ]8. SIMAN imitācijas modelēšanas valodas apskats Slaidi [ 6, 7 ]9. SIMAN imitācijas modelēšanas valodas
pamatbloki. To funkcijas un pielietošana.Slaidi [ 6, 7 ]
10. SIMAN imitācijas modelēšanas valodas pamatelementi. To funkcijas un pielietošana.
Slaidi [ 6, 7 ]
11. Gadījuma lielumu modelēšana ar SIMAN imitācijas modelēšanas valodu
Slaidi [ 6, 7 ]
12. Eksperimentālās informācijas vākšana un apstrāde. Datu ģenerēšana, pielietojot SIMAN imitācijas modelēšanas valodu
Slaidi [ 1, 6, 7 ]
13. Modelēšanas rezultātu apstrāde ar SIMAN imitācijas modelēšanas valodu
Slaidi [ 1, 6, 7 ]
14. ARENA integrācijas principi un risinājumi Slaidi [ 6 ]15. Modelēšanas līdzekļu apskats Slaidi [ 2, 3, 4, 5]16. Modelēšanas līdzekļu apskats Slaidi [ 2, 3, 4, 5]
Paralēli teorētiskām nodarbībām notiek laboratorijas darbi datorklasē. Mācību kursā paredzēti sekojoši darbi:
Nr.p.k.
Uzdevuma nosaukums Nodarbības tēmas Ak. stundas
243
1. 1. laboratorijas darbs. Vienkāršas sistēmas SIMAN modeļa izstrāde
Darbs ar modelēšanas vidi ARENA, SIMAN imitācijas modelēšanas valodu iemaņu apgūšana.
2
2. 1. laboratorijas darbs. Vienkāršas sistēmas SIMAN modeļa izstrāde
ARENA animācijas sistēmas lietošana. Statistikas vākšanas bloku un elementu ieviešana modelī. Modelēšanas rezultātu analīze.
2
3. 2. laboratorijas darbs. Ražošanas iecirkņa standarta modelēšanas uzdevuma izpildīšana.
Modelējamās sistēmas analīze.Procesa apraksta izveide.Gadījuma faktoru modelēšanas konstrukciju apgūšana.
2
4. 2. laboratorijas darbs. Ražošanas iecirkņa standarta modelēšanas uzdevuma izpildīšana.
Procesa apraksta izmantošana imitācijas modeļa izstrādāšanai. Modelēšanas eksperimentu veikšana un eksperimentu rezultātu analīze.
2
5. Individuālu modelēšanas uzdevumu izpildīšana
Modelējamās sistēmas analīze.Sarežģītu modelēšanas konstrukciju apgūšana.
2
6. Individuālu modelēšanas uzdevumu izpildīšana
Sarežģītu modelēšanas konstrukciju apgūšana.Procesa apraksta pilnveidošana.
2
7. Individuālu modelēšanas uzdevumu izpildīšana
Modeļu pilnveidošana saskaņā ar procesa aprakstu. Sarežģītu statistikas vākšanas konstrukciju ieviešana. Modeļa atkļūdošana
2
8. Individuālu modelēšanas uzdevumu izpildīšana
Modelēšanas eksperimentu veikšana, statistikas pārskatu analīze
2
Studiju darba modelēšanas uzdevumu varianti:1. Piena produkta izvietošanas uz plaukta modelēšanas uzdevums2. Studentu restorāna modelēšanas uzdevums3. Beztaras kravas ostas modelēšanas uzdevums4. Naftas ostas modelēšanas uzdevums
7. Literatūra1. J. Banks, J. S. Carson, II, B. L. Nelson and D.M. Nicol. Discrete-Event System Simulation. 3nd and 4th ed., Prentice-Hall, Inc., 2001, 2004. 2. S. Robinson. Simulation. The Practice of Model Development and Use. John Wiley&Sons, 2004.3. Evans J. and D.L. Olson. 1998. “Introduction to Simulation and Risk Analysis.” Prentice Hall, N.J. 4. Law, A.M. and W.D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis, Third Edition, McGraw-Hill, New York, 2000. 5. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004.6. W.D. Kelton, R. P. Sadowski, D. A. Sadowski. Simulation With Arena, McGraw-Hill, 2002. 7. C.D. Pegden, et al. Introduction to Simulation Using SIMAN, McGraw-Hill, 1995.
244
DOP301 Projektēšanas laboratorija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2 0 2 0 0 I
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiKvalifikācijas darbs. Prasības, noformēšana.Darbs ar literatūru, interneta resursi.Prezentācijas prasme.Akadēmiskās rakstības principi.Projekta mērķis, uzdevumi, strukturizācija, kalendārais grafiks.Labās prakses sistēma ITIL.Maģistra darba ar projekta daļu izstrādāšana, realizācija un prezentācija.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta rakstiska ieskaite.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. 4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu ieskaitīts / neieskaitīts. 5. Literatūra1. R.Murray. How to write a Thesis. Open University Press, 2002.2. http://en.wikipedia.org/wiki/ Information_Technology_Infrastructure_Library#Service_Delivery3. Office of Government Commerce (2001). Service Delivery, IT Infrastructure Library. The Stationery Office. ISBN 0-11-330017-4.
DID304 Lēmumu analīzes metodes
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 2.0 0.0 0.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Arkādijs Borisovs RTU profesors, Dr.habil.sc.comp Docētājs Ludmila Aleksejeva Asoc. prof., Dr.sc.ing.
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
245
1. Kursa apraksts
Kurss " Lēmumu analīzes metodes" ir paredzēts iepazīšanai ar praktiskām lēmumu pieņemšanas situācijām un to raksturojošiem elementiem. Kursa ietvaros tika analizētas metodes determinētiem, riska un nenoteiktības apstākļiem, izskatīta cilvēka loma lemšanas optimizācijas procesā, parādīts, ka lēmumu analīzes metodes var būt izmantotas praktisko izvēles, plānošanas un citu problēmu risināšanai.
2. Kursa mērķis un uzdevumiMācību priekšmeta mērķis: Iemācīt pamatiemaņas lēmumu pieņemšanas uzdevumu risināšanā, uzdevumu klasifikācijā un klasisku lemšanas metožu izmantošanāMācību priekšmeta uzdevumi:
Iepazīties ar lēmumu pieņemšanas situācijām; Definēt lēmumu pieņemšanas procesa posmus un lēmumu pieņemšanas situācijas elementus; Iepazīties ar lemšanas uzdevumu klasifikācijas pazīmēm; Apgūt lēmumu analīzes metodes determinētības, riska un nenoteiktības apstākļos.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) veidā. Mācību kursa ietvaros paredzēta kursa darba izpilde. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā ir paredzēta eksāmena kārtošana rakstiskā veidā. Pie eksāmena tiek pielaisti tie studenti, kuri ir sekmīgi izpildījuši un aizstāvējuši kursa darbu.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Studentiem ir ieteicams apmeklēt lekcijas, jo tajās tiek sniegts teorētisks materiāls un
nepieciešamie skaidrojumi kursa darbā iekļauto praktisko uzdevumu nostādīšanai un risināšanai.
5. Zināšanu novērtēšanaStudentiem jāizpilda četri praktiskie darbi, kas ietilpst kursa darbā. Pēc nodošanas katrs
darbs ir jāaizstāv konsultācijas laikā. Darbiem ir sekojošs svars ieskaitē: 1.darbs, „Lēmumu pieņemšana riska un nenoteiktības apstākļos” – 20% 2.darbs, „Lēmumu koki” – 30% 3.darbs, „Daudzkritēriju optimizācija” – 25% 4.darbs, „Individuāls uzdevums” – 25%
Kursa darba novērtējums tiek veikts balstoties uz nostādīta uzdevuma oriģinalitāti un ņemts vērā eksāmena gala atzīmē.
Kursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kursa darbs 60%Rakstisks eksāmens 30%
6. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
LiteratūraWEB
246
materiāliIr/ nav
resursi
17. Lēmumu analīzes jēdziens. Lēmējpersona. Lemšanas uzdevumu elementi, lemšanas situācijas apraksts.
slaidi [2, 3]
18. Lēmumu pieņemšanas process, posmi. slaidi [2, 3]19. Lemšanas uzdevumu klasifikācija. Lēmumu
pieņemšana noteiktības apstākļos.slaidi [2, 3]
20. Lēmumu tabulas slaidi [2,3]21. Lēmumu pieņemšana riska un nenoteiktības
apstākļos.slaidi [1,2,3]
22. Lēmumu koku metode (riska apstākļiem). slaidi [1, 2, 3, 5]23. Daudzperiodu lēmumu koki. Papildus
informācijas vērtējums. Baijesa teorēma.slaidi [2, 4]
24. Ietekmes diagrammu jēdziens slaidi [1, 7]25. Daudzkritēriju optimizācijas pamatprincipi un
pieejas.slaidi [1,4,5,6]
26. Uz kritēriju rangiem balstītas metodes. slaidi [5, 6]27. Uz vektoriāla kritērija konvolūciju balstītas
metodes.slaidi [5, 6]
28. Lēmējpersonas preferenču sistēmas jēdziens. slaidi [4, 5]29. Secīgās salīdzināšanas metode slaidi [8]30. Daudzkritēriju optimizācijas izmantošana
pasākumu plāna sastādīšanaislaidi [4, 8]
31. LAS struktūra un elementi. slaidi [4]32. Mērķu un kritēriju noteikšana [4, 5]
7. Literatūra
1. Clemen R.T., Reilly T. Making Hard Decisions with DecisionTools. – USA: Duxbury, 2001. – 733 p.2. Eddowes M., Stansfield R. Decision Making Techniques. – Moscow: YUNITI, 1997. – 590 p. (in Russian).3. Turban E., Meredith J. Fundamentals of Manadement Science. – Boston: IRWIN, 1991. – 1010 p.4. Borisov A.N., Viliums E.R. and Sukur L.Ya. Interactive Systems for Decision Making on the Basis of Mini-computers. – Riga: Zinatne, 1986. - 195 p. (in Russian).5. Monahan G.E. Management Decision Making: Spreadsheet Modelling, Analysis and Applications. – Cambridge University Press, 2000. – 706 p.6. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. – М.: Наука, 1974. – 630 с.7. Borisov A.N., Uzhga-Rebrov O.I. , Savchenko K.I. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. – Riga: 2002. 216 p. (in Russian).8. Лафта Д.К. Управленческие решения. – М.: Благовест-В, 2004. – 304 с.
B. OBLIGĀTĀS IZVĒLES PRIEKŠMETI
1. Specializējošie priekšmeti
247
DID304 Ievads projekta vadībā
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 N E
Atbildīgais pasniedzējs Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing. Docētājs Vineta Minkēviča doc., Dr.math.
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa aprakstsKursa Ievads projektu vadība ietvaros tiek iztirzāti projektu vadības pamati, projekta izstrādes un realizācijas bāzes principi. Kursa dalībnieki tiek nodrošināti ar zināšanām par projektu veidošanu, plānošanu, vadīšanu, kontroli un novērtēšanu. Praktiski tiek risināti projektu veidošanas, optimizēšanas, darba un resursu plānošanas, kā arī projektu progresa novērtēšanas uzdevumi.
2. Kursa mērķis un uzdevumi Mācību priekšmeta mērķis – iepazīstināt ar projektu vadības disciplīnu, efektīvas projektu vadības principiem un metodēm iepazīt veiksmīgai projekta realizācijai nepieciešamos nosacījumus, prasmi lietot zināšanas praktiski sagatavojot projekta priekšlikumu, izstrādājot plānus.
Mācību priekšmeta uzdevumi – iepazīstināt studentus projekta vadības saturu un norisi; nodrošināt zināšanas un iemaņas, kas izmantojamas projektu izveidē, plānošanā, vadīšanā, kontrolē un novērtēšanā, iepazīstināt ar projekta organizēšanas un noformēšanas pamatprasībām.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un laboratorijas/praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā (arī papildus) informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.
Priekšmeta struktūraKred.p. Lekc. (h) Lab.d/pr.d. (h) Pārbaudes veids
2 16 16 rakstisks eksāmens
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritērijiNodarbību apmeklējums nav obligāts, tomēr ieteicams. Uzdotie patstāvīgie darbi nododami obligāti, tiem jābūt nodotiem līdz semestra beigām. Ieskaitīti darbi ir kritērijs studenta pielaišanai pie eksāmena kārtošanas.
248
5. Zināšanu novērtēšanaStudiju kursa ietvaros jāiesniedz trīs patstāvīgie darbi, kuros apkopoti laboratorijas darbu uzdevumi un kuru vērtējums ietekmē gala atzīmi. Patstāvīgi veicamo darbu tēmas:
Projekta pirmsinvestīciju izpēteProjekta ekonomiskās efektivitātes izvērtējums, log-frame matricas izveide.Projekta plānu izveide un optimizācija
Patstāvīgie darbi veido individuāla projekta apraksta bāzi. Kursa apguves gala novērtējumā tiek ņemti vērā
eksāmena vērtējums 60%patstāvīgo darbu vērtējumi 40%
6. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāli
LiteratūraWEB
resursi1 Projektu vadīšana kā disciplīna. Projektu veidi.
Projekta dzīves cikls. Projekta parametri. Projekta etapu saturs
slaidi [1, 2, 3, 5]
2 Vadības īpatnības projekta ietvaros. Projekta organizācija (OBS). Vadītāja un komandas prasību profils. Projektā iesaistīto atbildību un kompetenču sadale.
slaidi [1, 2, 3, 8]
3 Projekta identifikācija. Problēmu koks. Problēmu analīze. SVID analīze. Projekta mērķu hierarhija. Iesaistīto pušu interešu analīze. Prioritāšu izvēle
slaidi, teksts
[3, 5]
4 Alternatīvo projekta risinājumu analīze un izvēles metodika. Izvēlētās stratēģijas novērtējums, tās finansējuma sadalījums.
slaidi, teksts
[2, 5]
5 Loģiskās shēmas metode. Prioritātes projektā. Projekta mēroga definēšana. Pamatkoncepcijas izstrāde. Projekta struktūras izveide (WBS)
slaidi [2, 5]
6Projekta aktivitāšu modelēšana. PERT un CPM metodes. Projekta laika plānošana. Ganta diagramma.
slaidi [2, 4, 5]
7Projekta detaļkoncepcija. Norišu plāna, kalendārā plāna, resursu, darbaspēka noslodzes plāna izveide, to optimizācija.
slaidi [2, 4,5]
8Projekta sākotnējā izvērtēšana. Projekta realizēšanas vadīšana. Projekta realizācijas kontrole. Radītās
slaidi [1,4,5]
249
vērtības metode. Projekta sekmīga pabeigšana, analīze un novērtējums
Praktisko nodarbību tēmas1. Problēmu, mērķu un interešu analīze projekta uzsākšanai2. Alternatīvo risinājumu izvērtējums3. Loģiskās struktūras analīze Projekta pieteikuma izstrāde4. Projekta darbu sadales struktūra (WBS) Projekta sākotnējā plāna izstrāde. 5. Laika plānošana, Ganta diagramma Norišu plāns, tīkla plānošana6. Izpildes termiņu noteikšana, kritiskā ceļa metode. PERT analīze7. Resursu plānošana, noslodzes izlīdzināšana. Izpildes termiņu optimizācija8. Projekta izpildes progresa novērtējums
Izmantojamā literatūra un avoti1. S. Fjodorova, I. Jevinga, Projektu vadība: Lekciju konspekts – Rīga: Rīgas Tehniskā universitāte,1998. 2. I. Geipele, T. Tambovceva, Projektu vadīšana: studijām un biznesam – Rīga: Valters un Rapa,2004. 3. Ž. Ilmete, “Projektu vadīšana”, R:LU, 1998.4. R. Kalniņa, “Projektu vadīšana no idejas līdz realizēšanai” LPMC, Rīga – 1999.5. J. Uzulāns, Projektu vadība: - Rīga, J.L.V., 2004. 6. J. Zommers “Datorizēta projektu vadīšana”, BAT, 2000.7. A Guide to the project management Body of Knowledge. PMBOK guide 2000. Project Management Institute.8. R.Burke, (2001), Project Management: Planning & Control Techniques (3rd), John Wiley: New York.9. James P.Lewis, Fundamentals of project management, American Management Association, 199710. Kogan Pafes, Marion E.Haynes “Project Management”, 199711. H. Kerzner, Project management: a systemapproach to planing, scheduling and controlling - 6th ed., John Wiley & Sons, Inc., 1998.12. K. Lockyer, J. Gordon, ProjecM and Project Network Techniques – Great Britain, 1996. Manual Project Cycle Management, “Integrated Approach and Logical Framework”, Commission of the European Communities Evaluation unit Methods and Instruments for Project Cycle Management, 1993.13. A.Shtub, J. Bard, S.Globerson, Project Management Engineering, Technology and Implementation – USA, 1994. – 634 lpp. 14. User’s Guide for Microsoft Project 98. Microsoft Corporation, 1997.15. J. Zeman, M.Diduškova, V.Sochor, M.Votapek. Financial Manual for Municipalities in central and Eastern Europe, “ How to Develop Municipal Energy Projects”, Volume 1, 199616. Caltrans - Project Management - Guidance - Risk Management: [Elektroniskais resurss].- Pieejas veids: tīmeklis www.URL : http://www.dot.ca.gov/hq/projmgmt/guidance_prmhb.htm .
ELEKTRONISKĀ KOMERCIJA
Priekšmeta struktūra:
250
Daļa Kred. p. Lekc. Pr. n. Lab. d. Studiju darbs
Pārbaudesveids
0 3 32 0 16 Ir paredzēts Eksāmens
Docētājs: Arnis Lektauers1. Kursa anotācija:
Studiju priekšmetā tiek apskatīta elektroniskā komercija un tās būtība, kas ietver komerciālās darbības organizēšanu internetā, galveno uzmanību pievēršot C2C, C2B, B2C, B2B un C2G elektroniskās komercijas veidiem. Raksturojot elektroniskās komercijas pamatjēdzienus, tiek aplūkoti elektroniskā biznesa un preču vadības jautājumi, pasūtījumu vadība elektroniskajā vidē, kā arī preču plūsmu piegādes vadība elektroniskajā komercijā. Studiju priekšmetā īpaša uzmanība tiek pievērsta elektroniskās komercijas sistēmu izveides un realizācijas tehnoloģijām un principiem, kas ietver apskatu par interneta pakalpojumu piegādātāju darbību, elektroniskajiem maksājumiem, elektroniskās komercijas drošības jautājumiem. Tiek apskatītas arī tādas tehnoloģijas, kā servera aktīvās lappuses, tīmekļa datu bāzes, .NET, J2EE, AJAX. Praktisko nodarbību gaitā, balstoties uz interneta veikala piemēru, tiek nodrošināta iespēja gūt praktiskas iemaņas e-komercijas sistēmu izstrādē.
2. Kursa realizācijas kārtība
Priekšmeta apmācības veidi - lekcijas, laboratorijas darbi, studiju darbs.
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/
Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana, kontroldarba izpilde, laboratorijas darbu un studiju darba izstrāde, eksāmena kārtošana.
4. Zināšanu novērtēšana - atzīme
studentiem jāparāda pamatzināšanas par e-komercijas sistēmām; studentiem jāparāda prasmes e-komercijas sistēmu izstrādē;
Vērtējuma svari: studiju darbs - 30%, eksāmens - 70%
5. Lekciju kursa saturs1. Elektroniskās komercijas pamatjēdzieni;2. E-komercijas informācijas tehnoloģijas;3. E-komercijas lietojumi un infrastruktūra;4. Elektroniskā tirgus mehānismi;5. Preču un pakalpojumu mazumtirdzniecība e-komercijā;6. B2B e-komercija;7. Elektroniskie maksājumi;8. E-komercijas drošības aspekti.
6. Laboratorijas darbu saturs1. Ievadnodarbība;2. Elektroniskā veikala projektēšana;3. Produktu kataloga izveide;4. Iepirkumu groza izveide;5. Lietotāju datu uzturēšana;
251
6. Pasūtījumu apstrāde;7. Maksājumu procesa vadība un kontrole;8. Studentu praktiskā darba konsultācijas.
7. Studiju darbs: E-komercijas sistēmu projektēšana un izstrāde.
8. Mācību literatūra:
1. Chaffey, D. 2004. E-Business and E-Commerce Management. Prentice Hall.2. Darie, C., M. Bucica. 2004. Beginning PHP 5 and MySQL E-Commerce: From Novice to
Professional. Apress.3. Hassler, V. 2001. Security Fundamentals for E-Commerce. Artech House.4. Laudon, K. C., C. G. Traver. 2006. E-Commerce: Business, Technology, Society. Prentice
Hall. 5. O’Mahony, D., M. Peirce and H. Tewari. 2001. Electronic Payment Systems for E-
Commerce. Artech House.6. Reynolds, J. 2004. The Complete E-Commerce Book: Design, Build and Maintain a
Successful Web-Based Business. CMP Books.7. Turban, E., D. King, J. Lee and D. Viehland. 2004. Electronic Commerce: A Managerial
Perspective. Pearson Education.
LIELU DATU BĀZU TEHNOLOĢIJA
Studiju programma – Datorsistēmas
Studiju līmenis – Bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms – 4 KP, lekcijas - 32 stundas, praktiskie darbi - 32 stundas. Apmācības semestris: 5 (piektais)
Mācību spēks - J ā n i s E i d u k s , inženierzinātņu doktors (Dr.sc.ing.) , asoc. prof.
Amerikas Savienoto Valstu, Anglijas un Skandināvijas augstskolās atbilstošie kursi saucas Large Database Systems, Database 2, Adminstration of Databases. Daudzos gadījumos kursa nosaukumam tiek lietots konkrētas lielas datu bāzes vadības sistēmas nosaukums: piemēram, DBMS Oracle, DBMS MS SQL-Server.
1. Mācību kursa īss raksturojumsMācību kurss veltīts liela apjoma datu bāzes un attiecīgo datu bāzes vadības sistēmu struktūras un funkcionalitātes apgūšanai. Liela apjoma datu bāzes veidošanai tiek izmantotas datu bāzes vadības sistēmas, kuras būtiski atšķiras no mazu un vidēju datu bāžu vadības sistēmām jeb, tā saucamām, “galda datu bāzes vadības sistēmām” (desktop database management systems).
2. Mācību kursa mērķiLielas datu bāzes loģiskās un fiziskās struktūras veidošanas iespēju pārzināšana relāciju un relāciju-objektu datu bāzēm.Lielas datu bāzes vadības sistēmas uzbūves un funkcionalitātes iespēju izpratne.Datu bāzes vadības sistēmas funkcionēšanas optimizācijas veikšanas pārzināšana.Datu bāzes darbības auditorpārbaudes veikšanas pārzināšana.Klientservera datu bāzes sistēmu administrēšanas pārzināšana.
252
Sarežģītas, bet efektīvas liela apjoma datu bāzes veidošanas iemaņu apgūšana.Servera programmēšanas valodu pamatprincipu pārzināšana un spēja veidot specializētus universālo datu bāzes sistēmu paplašinājuma.Vaicājumu valodas SQL un objektu SQL jaunāko iespēju kvalitatīva pārzināšana.
3. Lekciju tēmas1. Liela apjoma datu bāzes un tās vadības sistēmas atšķirības no personālajām un vidēja izmēra datu bāzēm. Liela apjoma universālas datu bāzes datu modeļi2. Liela apjoma datu bāzes atmiņas loģiskās un fiziskās struktūrvienības. Lielas datu bāzes sistēmas arhitektūras3. DBVS darba vides veidošana. Datu bāzes veidošanas etapi. 4. Relāciju DB informācijas objektu definēšana. 5. Datu izgūšana no relāciju DB informācijas objektiem:6. Lielu objektu izmantošana (LOB) iekļaušana DB. Tabulu un indeksu sekcionēšana. Datu paralēlās apstrādes iespējas.7. Objektorientētās tehnoloģijas principu iekļaušanas problēmas lielās datu bāzēs. Relāciju – objektu informācijas objektu realizēšana DB. 8. Objekti un metodes. 9. Vaicājumu valoda OSQL. 10. Vaicājumu valodas SQL procedurālais paplašinājums. 11. Objektu lietošanas iespējas PL/SQL valodā. 12. DBVS interfeisi un utilītprogrammas. 13. Datu bāzes kopiju veidošana un atjaunošana pēc DB bojājuma. Datu eksports un imports. Datu sākotnējā ielāde.14. Daudzavotu sistēmas veidošana. 15. DB administratora grupa un tās funkcijas.16. Komerciālas liela apjoma datu bāzes vadības sistēmas.
4. Izmantojamā literatūra un komentāri
1. C.J. Date. An Introduction to Database systems. Seventh edition. Addison-Wesley, 2000, 938 pp.2. C.J. Date. Database in depth. Relational theory for practitioners. O’Reilly, 2005, 210 pp.3. Thomas Conolly, Carolyn Begg. Database systems. Apractical Approach to Design, Implementation and Management. Third Edition. Pearson Education Limited, 2002, 1197 pp.4. David M. Kroenke. Eight Edition. Databases Processing. Eighth edition. Prentice Hall, 2003, 800 pp.5. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jenifer Widom. Database systems. Prentice Hall, 2002, 1088 pp.6. Stewen Feuerstein, W. B. Pribyl. Oracle PL/SQL Programming. Third Edition. 2002, O’Reilly, 950 pp. 7. Kevin Loney. Oracle Database 10G: The Complete Reference. 2004, McGraw-Hill.8. Rick Greenwald, David C. Kreines. Oracle in a nutshell. A desktop quick reference. O’Reilly, 2002, 980 pp.9. Joe Celko’s. SQL for smarties: advanced SQL programming. Second edition. Morgan Kaufmann Publishers, San Fracisko, California,2000, 450 pp. Ievērojama speciālista laba mācību grāmata par SQL niansēm.10. Sanjay Mishra, Alan Beaulien. Mastering Oracle SQL. 2002, O’Reilly, 360 pp. Laba mācību grāmata par DBVS Oracle SQL iespējām11. Bill Prybil, Steven Feurstein. Learning Oracle PL/SQL. O`Reilly, 2001, 424 pp.
253
12. Benjamin Rosenzweig, Elena Silvestrova. Oracle PL/SQL interactive workbook.Second edition. Prentice Hall,2002, 688 pp.13. Thomas Kyte. Expert One-on_One Oracle. Second edition. Book 1 and 2. 2002, Pearson Education Limited, 680 pp. Eksperta vērtējumi un ieteikumi firmas Oracle datu bāzes tehnoloģijās.14. Lilian Hobbs, Susan Hilson, Shilpa Lawande. Oracle 9iR2 Data Warehausing. 2003, Digital Press, 590 pp. 15. Marci Frohock Garcia, Jamie Reding, Edward Whalen, Steve Adrien DeLuca. Microsoft SQL Server 2000. Adminstrator`s companion. Microsoft, 2000.16. John C. Worslay, Joshua D. Drake. Practical PotgreSQL. O`Reilly, 2002.17. Rob Cutlip, John Medicke. Integrated Solutions with DB2. Addison Wesley, 2003.
5. Studentu zināšanu novērtēšanaTiek vērtētas studenta spējas praktiski lietot lekcijās izklāstītās un patstāvīgi apgūtās zināšanas. Tās jāparāda ar piemēru (ne pasniedzēja definētu) palīdzību. Vērtējumu skala: - praktisko darbu izpildes kvalitāte un regularitāte 60% - eksāmens (pārbaudes darbi) 40 %Prasības priekšmeta apguvei - praktisko darbu izpildes regularitāte un kvalitāte, kā arī pārbaudes darbu izpildes kvalitāte. Ja praktisko darbu rezultātu atskaites netiek nodotas laikā, jāizpilda papilddarbi. Vienādu darbu iesniegšanas gadījumā tie netiek vērtēti visiem attiecīgajiem studentiem un informācija tiek nodota izskatīšanai RTU Ētikas komisijai, kura var pieņemt lēmumu par studenta (-u) atskaitīšanu.
DOP333 Informācijas tehnoloģija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Jānis Grabis RTU as.profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiInformācijas tehnoloģija ir programmatūras, aparatūras un komunikāciju sistēmu kopums, ko izmanto praktisku problēmu risināšanā. Kursa mērķis ir apgūt šo komponenšu integrāciju un lielu datorsistēmu veidošanu. Kursā apskata šādus jautājumus: informācijas tehnoloģijas nozīme, tehniskie un komunikāciju līdzekļi, Internet tehnoloģiju izmantošana, datorsistēmu arhitektūra, informācijas sistēmu integrēšana, ERP sistēmas, stratēģiskā informācijas sistēmu plānošana.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšana
254
Kursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstisks eksāmens 50%Kursa darbs 10%5. Literatūra
1. Harvey M. Deitel et al. (2002), Internet & World Wide Web How to Program, Prentice Hall.2. David M. Dikel et. al. (2001), Software Architecture: Organizational Principles and Patterns, Prentice Hall.3. David S. Linthicum (2003), Next Generation Application Integration: From Simple Information to Web Services, Addison-Wesley.
DID306 Ievads ģenētiskos algoritmos
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 nav I
Atbildīgais pasniedzējs: Arkādijs Borisovs RTU profesors, Dr.habil.sc.comp.Docētājs: Sergejs Paršutins RTU asistents, Mg.sc.ing.
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa apraksts
Mūsdienās pasaulē, uzlabojoties skaitļošanas tehnoloģijām, arī uzlabojas un kļūst populārāki dažādas IT tehnoloģijas, piemēram, Evolucionārie algoritmi, pie kuriem arī attiecas ģenētiskie algoritmi (ĢA). Starp faktoriem, kas padara ĢA populārākus var izdalīt tas, ka evolūcijas principi var būt viegli pielietoti bioloģiskās sistēmās; pielietojot ĢA ir iespējams pārmeklēt risinājumu telpas, kas satur sarežģīti savstarpēji saistītas daļas, un katras daļas ietekmi ir grūti nomodelēt; ĢA ir iespējams viegli palaist paralēli un ar to saglabāt laiku, kā arī saistītas izmaksas.
7. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir dot studentiem pamata zināšanas ģenētisko algoritmu pielietošanai. Kursam ir sekojoši uzdevumi:
Iepazīstināt studentus ar ģenētisko algoritmu būtību un to pielietošanas sfērām; Iepazīstināt studentus ar dažādām ģenētisko algoritmu modifikācijām un uzlabojumiem; Veikt šo algoritmu praktisku pielietošanu uz simulētiem un reāliem datiem; Rosināt studentus realizēt kādu no algoritmiem programmas veidā.
8. Kursa realizācijas kārtība
255
Kursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un laboratorijas darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta ieskaite.
9. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet ir vēlama. Studentiem ir ieteicams apmeklēt gan lekcijas, kur tiek pasniegtas nepieciešamas teorētiskas zināšanas, gan laboratorijas nodarbības, kas ir veltītas praktisko iemaņu iegūšanai, pielietojot teorētisko materiālu.
10. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā ieskaites veidā.Ieskaites saņemšanai ir nepieciešams izpildīt, laicīgi nodot un konsultācijas laikā aizstāvēt 5 praktiskus darbus:
1. darbs, „Vienkāršs ģenētiskais optimizācijas algoritms” – 20% 2. darbs, „Divu kritēriju funkciju optimizācija” – 20% 3. darbs, „Kombinatoriska vārdu savienojuma piemeklēšanas uzdevums” – 20% 4. darbs, „Komivojažiera uzdevums” – 20% 5. darbs, „KNF-piemērotības uzdevums” – 20%
11. Kursa plāns
Lekcija/ Lab. darbs Tēma
Slaidi/izdales materiāli
Ir/nav
Literatūra WEB
resursi
1. 1. lekcija Bioloģisko sistēmu evolūcijas mehānismi. Slaidi [1], [2], [4]
2. 2. lekcija Ģenētiskie operatori un operatoru izpildīšanas cikls. Slaidi [1], [2], [4],
[5]
3. 1. lab. darbs
Laboratorijas darbs „Ģenētisko operatoru pielietošanas procedūra” Slaidi 1], [2], [4],
[5]
4. 3. lekcijaOptimizācijas uzdevumi. Vienkāršs ĢA. Risināšanas secība viena mainīga funkcijas optimizācijas uzdevumam.
Slaidi, izdales materiāli [1], [2]
5. 2. lab. darbs
Laboratorijas darbs „Vienkāršs ģenētiskais algoritms” un 1. praktiska darba uzdevums
Slaidi, izdales materiāli
[1], [2], [4], [5]
6. 4. lekcijaDaudzu mērķu optimizācijas uzdevuma risināšanas principi. Divu kritēriju gadījums.
Slaidi [6]
7. 3. lab. darbs
Laboratorijas darbs „Divu kritēriju funkcijas ekstrēmuma meklēšana” un 2. praktiska darba uzdevums
Slaidi, izdales materiāli [6]
8. 5. lekcijaKombinatoriska vārdu savienojuma piemeklēšanas uzdevuma risināšanas procedūra
Slaidi [1], [2], [6]
9. 4. lab. darbs
Laboratorijas darbs „Kombinatoriska vārdu savienojuma piemeklēšanas uzdevuma risināšana” un 3. praktiska darba uzdevums
Slaidi, izdales materiāli [1], [2], [6]
10. 6. lekcija Staigājoša tirgotāja problēma Slaidi [4],[6]
256
Lekcija/ Lab. darbs Tēma
Slaidi/izdales materiāli
Ir/nav
Literatūra WEB
resursi(Travelling salesman)
11. 5. lab. darbs
Laboratorijas darbs „Staigājoša tirgotāja problēmas risināšana” un 4. praktiska darba uzdevums.
Slaidi [4],[6]
12. 7. lekcija KNF – piemērotības uzdevuma risināšanas procedūra
Slaidi, izdales materiāli [6]
13. 6. lab. darbs
Laboratorijas darbs „KNF-piemērotības uzdevuma risināšana” un 5. praktiska darba uzdevums
Slaidi [6]
14. 8. lekcija ĢA metodes. Optimizācija bez un ar ierobežojumiem
Slaidi, izdales materiāli
[1], [2],[3], [4],[5], [6]
15. 7. lab. darbs
Laboratorijas darbs „ĢA metodes optimizācijas uzdevumiem” Slaidi [1], [2],[3],
[4],[5], [6]
16. 9. lekcija Rastrigina funkcijas ekstrēmuma meklēšana, pielietojot ĢA Slaidi [6]
7. Literatūra1. Schmitt, Lothar M (2001), Theory of Genetic Algorithms, Theoretical Computer Science, 259 p.2. Vose, Michael D (1999), The Simple Genetic Algorithm: Foundations and Theory, MIT Press, Cambridge, MA.3. Gen M., Cheng R. (1996). Genetic Algorithms and Engineering Design. John Wiley & Sons, Inc., 318 p.4. Mitchell M. (1996). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press, 205 p.5. Whitley, D. (1994). A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing 4, 65–85.6. Goldberg D.E. (1989). Genetic algoritms in search, optimization ansd mashine learning. Addison-Wesley Pub. Company, 412 p.
DID308 Ievads datu ieguvē
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 I
Atbildīgais pasniedzējs: Arkādijs Borisovs, RTU profesors, Dr.habil.sc.comp.
Docētājs: Anatolijs Sukovs, RTU asistents, M.sc.ing.
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa aprakstsMūsdienās, uzņēmumos un visāda veida iestādēs izmantojamo datubāzu apjoms strauji
pieaug. Diemžēl šo datu mērķtiecīgs pielietojums ir ierobežots ar parastiem vaicājuma rīkiem (SQL), kuri atvieglo ikdienas uzdevumu risināšanu, bet slikti atbilst tādām biznesa funkcijām kā, piemēram, plānošana un prognoze.
257
Datu ieguve (no angļu Data Mining) ir moderns virziens datorzinātnēs, orientēts uz intelektuālu datu apstrādi un zināšanu dabūšanu (ieguvi) no datubāzēm. Zinātnēs pamatā ir četru (pamat) disciplīnu izmantošana: datubāzes tehnoloģijas, statistika, intelektuālas tehnoloģijas ("mašīnu apmācība"), un informācijas ieguve.
Kurss "Ievads datu ieguvē" ir domāts iepazīšanai ar datu ieguves principiem un pamat algoritmiem, ka arī praktisku iemaņu saņemšanai atrisinot vienkāršus uzdevumus uz reālu datu pamatā.
2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir dot studentiem pamata zināšanas datu ieguves jomā. Kursam ir sekojoši
uzdevumi: Iepazīties ar datu ieguves pamatuzdevumiem: klasifikāciju, klasterizāciju un asociatīvo
likumu meklēšanu. Apgūt plaši izmantojamus algoritmus attiecīgajā jomā. Veikt šo algoritmu praktisku pielietošanu uz simulētiem un reāliem datiem. Iepazīsties ar dažiem datu ieguves pakotnēm.
3. Kursa realizācijas kārtībaIr paredzētas lekcijas (teorētiskais materiāls), laboratorijas darbi (algoritmu izskatīšana
uz piemēriem), un patstāvīgie (praktiskie) darbi. Pēc noteiktas teorētiskas daļas pabeigšanas tiek izsniegtie attiecīgi praktiskie darbi. Kursā beigas ir ieskaite, tiem studentiem, kuri ir sekmīgi nodevuši un aizstāvējuši praktiskus darbus.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Studentiem ir ieteicams apmeklēt lekcijas un laboratorijas darbus, jo tur tiek sniegts
teorētisks materiāls un paskaidrojumi nepieciešami praktisko uzdevumu risināšanai. Lekciju apmeklējums nav obligāts, un tas tieša veidā neietekmē uz ieskaites saņemšanu.
5. Zināšanu novērtēšanaStudentiem jāizpilda trīs praktiskus darbus + vienu individuālu darbu. Pēc nodošanas
katrs darbs ir jāaizstāv konsultācijas laikā. Darbiem ir sekojošs svars ieskaitē: 1. darbs, „Klasifikācija. 1. daļa” – 30% 2. darbs, „Klasifikācija. 2. daļa” – 30% 3. darbs, „Klasterizācija” – 30% 4. darbs, „Individuāls” – 10%
6. Kursa plāns
Lekcija/Lab. darbs Tēma
Slaidi/ izdales materiāli
ir/ nav
LiteratūraWEB
resursi1. lekcija Ievads priekšmetā Slaidi [1, 2, 4, 6]2. lekcija Datu tipi. Datu objektu līdzība
un atšķirībaSlaidi [1, 2, 4]
3. lekcija Klasifikācijas uzdevums Slaidi [1, 2, 3]4. lekcija Uz piemēriem balstīta apmācība Slaidi un izdales
materiāli[1, 2]
5. lekcija Naivais Baijesa klasifikators Slaidi un izdales materiāli
[1, 3]
6. lab. darbs 1. praktiskais uzdevums Izdales materiāli [1]
258
7. lekcija Klasifikācijas koki. ID3 Slaidi un izdales materiāli
[1, 2, 4]
8. lekcija Klasifikācijas koki. C4.5-5.0 Slaidi [1, 4, 7]9. lab. darbs 2. praktiskais uzdevums Izdales materiāli [1, 7]10. lekcija Klasterizācijas pamati Slaidi [1, 2, 4]11. lekcija Hierarhiskā klasterizācija Slaidi un izdales
materiāli[1, 2]
12. lekcija Sadalošā klasterizācija Slaidi un izdales materiāli
[1, 2, 4]
13. lab. darbs 3. praktiskais uzdevums Izdales materiāli [1]14. lekcija Asociatīvo likumu meklēšana Slaidi [1, 2, 4, 5]15. lekcija Asociatīvie likumi, Apriori
algoritmsSlaidi [1, 2, 4, 5]
16. lab. darbs Datu ieguves rīks Orange Slaidi [1, 8]
7. Literatūra
1. Sukovs, A., Aleksejeva, L., Makejeva, K., Borisovs, A. Datu ieguve: Pamati. – Rīga: SIA „Drukātava”, 2007. – 130 lpp.
2. Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining. – Boston etc.: Pearson Education, 2006. – 769 p.
Sk. arī – http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php3. Dunham, M.H. Data Mining: Introductory and Advanced Topics. – New Jersey: Pearson
Education, 2003. – 314 p.Sk. arī – http://engr.smu.edu/~mhd/book
4. Han, J., Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques. 1st Edition. – San Francisko etc.: Morgan Kaufman, 2000. – 550 p.; 2nd Edition. – San Francisko etc.: Morgan Kaufman, 2006. – 800 p.
Sk. arī – http://www-faculty.cs.uiuc.edu/~hanj/bk2/5. Zhang, C., Zhang, S. Association rule mining: models and algoritms. Springer, 2002. 225
pages. ISBN 3-540-43533-6.6. Datu ieguves industrijas ziņu, programmatūras un BUJ portāls –
http://www.kdnuggets.com/7. Lietotnes See5 mājas lapa – http://www.rulequest.com/8. Pakotnes Orange mājas lapa – www.ailab.si/orange
LOĢISTIKAS INFORMĀCIJAS SISTĒMU PAMATI
Priekšmeta struktūra: Daļa Kred. p. Lekc. Pr. n. Lab. d. Studiju
darbsPārbaudesveids
0 3 32 16 0 Ir paredzēts Eksāmens
Docētājs: Arnis Lektauers
1. Kursa anotācija:Studiju priekšmetā tiek apskatīti loģistikas informācijas sistēmu pamati, kas ietver
loģistikas nozares pārskatu, galveno uzmanību pievēršot informācijas sistēmu pielietošanai loģistikas procesu vadībā. Raksturojot loģistikas pamatjēdzienus, tiek apskatītas šīs nozares galvenās aktivitātes, kas saistītas ar materiālu plūsmu vadības procesu plānošanu, realizāciju,
259
kontroli un analīzi. Īpaša uzmanību tiek pievērsta loģistikas informācijas sistēmu izveides pamatprincipiem un loģistikā pielietojamajām informācijas tehnoloģijām kā, piemēram, interneta balstīti risinājumi, dalītā datu apstrāde, svītrkodu / RFID apstrāde, ĢIS, GPS. Tiek apskatīti informācijas sistēmu piemēri iepirkšanas, ražošanas, sadales, transporta, krājumu un noliktavu loģistikā.
2. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/
Prasības priekšmeta apguvei: kontroldarba izpilde, studiju darba izstrāde, eksāmena kārtošana, lekciju apmeklēšana un praktisko nodarbību apmeklēšana ir vēlama, bet ne obligāta.
3. Zināšanu novērtēšana - atzīme
Studentiem jāparāda pamatzināšanas par loģistikas informācijas sistēmām;studentiem jāparāda loģistikas informācijas sistēmu izstrādē;
Vērtējuma svari:studiju darbs - 30%,eksāmens - 70%
4. Lekciju kursa saturs
1. Loģistikas pārskats:2. Loģistikas informācijas tehnoloģijas:3. Datu apstrādes iekārtas:4. Informācijas uzglabāšanas un pieprasījumu apstrādes pamatprincipi5. Informācijas pārraides vides un protokoli:6. Ģeoinformācijas sistēmas loģistikā:7. Objektu identifikācijas tehnoloģijas:8. E-komercija loģistikā: 5. Praktisko nodarbību saturs
Loģistikas programmatūras demonstrējumi un apskats:
Komerciālā programmatūra:
LOGWARE;ArcLogistics Route;Magaya Cargo System.
Atklātā pirmkoda programmatūra:
ASDN - "Agile Supply Demand Networks";Overactive Logistics;Compiere;OFBiz;Neogia;Opentaps.
6. Studiju darbs: Loģistikas informācijas tehnoloģiju un sistēmu apskats.7. Mācību literatūra:1. The Handbook of Logistics and Distribution Management. A. Rushton, P. Croucher, P.
Baker; Kogan Page, 2006.2. Contemporary Logistics, J. C. Johnson, D. L. Wardlow, P. R. Murphy, D. F. Wood;
Prentice-Hall, 2007.3. Business Logistics Management. R. H. Ballou; Prentice-Hall International, 2003.4. Materialflusslehre. D. Arnold; Braunschweig, Wiesbaden: Vieweg, 1998.
260
5. Grundlagen der Logistik. H. Krampe, H. J. Lucke; Huss-Verlag, München, 2005.6. Информационная логистика. Т. А. Родкина; Экзамен, 2001.7. Логистика. А. М. Гаджинский; Москва, Дашков и Ко, 2005.8. Основы логистики. под ред. проф. Л. Б. Миротина и проф. В. И. Сергеева; Москва,
ИНФPА-М, 2000.
DOP391 Informācijas sistēmu pārvaldība
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 N E
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir sniegt ieskatu IT pārvaldības procesos un to līmeņos: stratēģiskais, taktiskais un operatīvais. ITIL un labās prakses metodes pielietojums: konfigurācijas vadībā, incidentu vadībā, problēmu vadībā, izmaiņu un restrukturizācijas vadībā, realizācijas un pieejamības vadībā, finanšu vadībā un IT servisa vadībā.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstisks eksāmens 60%5. Literatūra1. Introduction to ITIL, Author: OGC, Publisher: TSO, 2005 ISBN: 01133097322. ITIL - Service Support, Publisher: TSO, 2000 ISBN: 01133001583. IT Governance: A Managers Guide to Data Security and BS 7799/ISO 177994. Foundations of IT Service Management, based on ITIL, Publisher: van Haren Publishing of behalf of the itSMF, 2005 ISBN: 9077212582
2. Humanitārie un sociālie priekšmeti
261
VISPĀRĒJĀ SOCIOLOĢIJA
Šifrs: HSP 377Mācību spēks: Gunārs Ozolzīle,
Dr.soc., asoc.prof.Studiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijas
Studiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbības
Mācību priekšmeta mērķis: Mācību priekšmets “Vispārējā socioloģija” ir loģisks turpinājums un papildinājums vidējās mācību iestādēs iegūtajām fragmentārajām zināšanām sociālajās zinātnēs. Priekšmeta apguve palīdzēs studentiem labāk izprast cilvēku sociālās rīcības un sociālo attiecību mehānismus.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Zināšanas 1.Iepazīstināt studentus ar sabiedrības kā sociokulturālas sistēmas funkcionēšanas likumsakarībam un svarīgākajām problēmām. 2.Mācību kursa ietvaros īpaša uzmanība tiek pievērsta sociālajai struktūrai, sociālajai nevienlīdzībai, sociālo institūtu funkcionēšanai, sociālajiem procesiem un izmaiņām sabiedrībā. Iespēju robežās apgūstamie jautājumi tiek iztirzāti socioloģijas vēstures un galveno socioloģisko teoriju kontekstā. Kursa nobeigumā studenti tiek iepazīstināti ar konkrēto socioloģisko pētījumu metodoloģiju, metodiku un tehniku.
PrasmesPriekšmetam jāattīsta studentos prasme analizēt un izprast sabiedrībā notiekošos sociālos procesus. Mācību grāmatas, izmantojamās literatūras saraksts:1.Cilvēks un dzīve socioloģijas skatījumā. R.: Zvaigzne ABC, 1996. 2.Laķis P. Socioloģija. Ievads socioloģijā. R.:Zvaigzne ABC, 2002.3..Mūrnieks E.Vispārējā socioloģija.1,2.dala. R.: RTU, 1993.4.Mūrnieks E. Sabiedrības sociāli ekonomiskā stratifikācija.(Lekciju materiāli “Vispārējās socioloģijas” kursā). R.: RTU, 2000.5.Ozolzīle G. Socioloģija. Mācību līdzeklis. R.: RTU Izdevniecība,20066.Socioloģijas skaidrojošā vārdnīca. R.: Zvaigzne ABC, 1997. 7.Socioloģisko pētījumu metodoloģija, metodika un tehnika. R.: Avots, 1981.
Papildliteratūra1.Eriksons E.Identitāte: jaunība un krīze.R.: Jumava, 1998.2.Gidenss E. Sabiedrības veidošanās. R.: AGB, 1999.3.Gīrcs K. Kultūru interpretācija. R.: AGB, 1998.4.Gofmanis E. Sevis izrādīšana ikdienas dzīvē. R.: Madris, 2001.5.Karpova A.Personība.Teorijas un to radītāji. R.: Zvaigzne ABC, 1988. 6.Lācis V. Etniskie konflikti Austrumeiropas tautu vēsture. R.: Vieda, 2000.7.Omārova S. Cilvēks dzivo grupā. R.: Zvaigzne ABC, 1996.
262
8.Piažē Ž. Bērna intelektuālā attīstība. R.: Pētergailis, 2002.9.Rotčailds Dž. Etnopolitika: konceptuālās aprises. R.: AGB, 1999.10.Sabiedrības pārmaiņas Latvijā. R.: Jumava, 1998.11.Smits E. Nacionālā identitāte.R.: AGB, 1997. 12.Vēbers E.Latvijas valsts un etniskās attiecības. R.: Zvaigzne ABC, 1997. 13.Giddens A.Sociology.Oxford,1989. 14.Korte H.,Schäfers B.(Hrsg.)Einfürung in Hauptbegriffe der Soziologie. Opladen, 1993.15.Smelser N. Sociology. New-Jersey, 1988.
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski, vērtējot svarīgāko jēdzienu izpratni, kā arī aktivitāti praktiskajās nodarbībās diskusiju laikā.
Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās.
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem, ievērojot pēctecību.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijās izklāstītās vielas
apgūšana pirms praktiskajām nodarbībām, lai varētu tajās aktīvi un produktīvi piedalīties.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: 1) kursa ievada diskusija: sociāli humanitāro mācību priekšmetu vieta un loma tehniskajā izglītībā; 2) socioloģijas kā zinātnes vieta un nozīme sabiedrības un atsevišķa indivīda dzīvē.
3) sociālie procesi un izmaiņas mūsdienu sabiedrībā.
Vispārējās socioloģijas mācību kursa saturs:
1. Socioloģijas priekšmets (2 stundas) 2. Socioloģiskās teorijas.(4 stundas) 3. Kultūra. (2 stundas) 4. Sociālā struktūra. (2 stundas)5. Socializācija (2 stundas) 6. Sociālās grupas un organizācijas. ( 2 stundas) 7. Deviantā uzvedība un sociālā kontrole.( 2 stundas)8. Sociālā stratifikācija. ( 2 stundas) 9. Etniskā un rasu nevienlīdzība. ( 2 stundas) 10. Dzimumnevienlīdzība. (2 stundas) 11. Ģimene ( 2 stundas)12. Reliģija ( 2 stundas)13. Moderno sabiedrību attīstība ( 2 stundas)14. Socioloģisko pētījumu projektēšana un datu vākšanas metodes ( 4 stundas)
VADĪBAS SOCIOLOĢIJA
263
Šifrs: HSP 375Priekšmeta statuss: ierobežotās sociāli humanitārās izvēles priekšmetsMācību spēks: Ronalds Taraškevičs,
Dr.sc.oec., asoc.profesorsStudiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijasStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbības
Mācību priekšmeta mērķis: dot pamatzināšanas par pārvaldes (t.sk.ražošanas) sociāliem aspektiem, izpratni par sociālo procesu vadību.
Mācību priekšmeta uzdevumi: - veidot izpratni par darbinieka vietu sociālo attiecību sistēmā; - izprast ražošanas uzņēmuma kā sociālas sistēmas funkcionēšanu; - izprast darba un darba organizācijas efektivitātes pilnveidošanas sociālos nosacījumus.
Mācību grāmatas:1. R.Taraškevičs. Ievads vadības socioloģijā (lekciju konspekts). – Rīga: 1993.2. E.Mūrnieks. Vispārējā socioloģija 1 un 2 daļa (lekciju konspekts).- Rīga: 1992.3. G.Ozolzīle. Socioloģija. Rīga: 1998.
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski.
Prasības priekšmeta apguvei: regulāra praktisko nodarbību apmeklēšana, kā arī lekciju vielas apgūšana, tās apmeklējot vai arī patstāvīgi studējot literatūru.
MAZĀS GRUPAS UN PERSONĪBAS SOCIOLOĢIJA
Šifrs: HSP 376Mācību spēks: Valērijs Kuņickis, docentsStudiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijasStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbības
Mācību priekšmeta mērķis: formēt studentos zinātniski pamatotu priekšstatu par sociālajā mikrovidē notiekošajiem psiholoģiskajiem un socioloģiskajiem procesiem.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Dot priekšstatu par šādiem mikrosocioloģijas (mazās grupas un personības socioloģijas)
galvenajiem jautājumiem: Mazās grupas un personības socioloģijas kā mikrosocioloģijas nozares aktualitāte un
problemātika ; Metodoloģiskās bāzes dažādība personības un mazās grupas pētījumos;
264
Personības būtība no mikrosocioloģiskā viedokļa; Socializācijas procesa socioloģiskās analīzes pamatprincipi. Gendera socializācija.
Marģinalitāte un deviācija. Mazās grupas jēdziens, tipoloģija un dinamiskie procesi mazajās grupās; Izplatītākās praktiskās metodes mikrosocioloģiskajos pētījumos.
Mācību grāmatas, izmantojamās literatūras saraksts:1. Cilvēks un dzīve socioloģijas skatījumā. R.: Zvaigzne ABC, 1996.2. Laķis P. Socioloģija. Ievads socioloģijā. R.: Zvaigzne ABC, 2002.3. Mazās grupas un personības socioloģija. Lekciju konspekti. R.: RTU, 1994.4. Mūrnieks E. Vispārējā socioloģija. 1., 2.daļa. R.: RTU, 1993.5. Ozolzīle G. Socioloģija. Mācību līdzeklis. R.: RTU Izdevniecība, 2006.6. Socioloģijas skaidrojošā vārdnīca. R.: Zvaigzne ABC, 1997.7. Socioloģisko pētījumu metodoloģija, metodika un tehnika. R.: Avots, 1981.8. Smelser N Sociology. New – Jersey, 1988.
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: Ieskaites darbs – 1.variants: radošais darbs, eseja - analītisks komentārs par lekcijās izskatīto problemātiku; 2.variants: kontroldarbs – izvēloties vienu no 5 variantiem, atbildēt uz 3 jautājumiem par mikrosocioloģiskām teorijām, autoriem un fenomeniem.
Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās.
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem, ievērojot pēctecību.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijās izklāstītās vielas
apgūšana pirms praktiskajām nodarbībām, lai varētu tajās aktīvi un produktīvi piedalīties.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati : 1) Marģinalitātes undeciācijas aktuālākās problēmas mūsdienās. 2) Grupu dinamikas tendences un pretrunas.
Mazo grupu un personības socioloģijas mācību kursa saturs:
1. Mazās grupas un personības socioloģijas priekšmets, aktualitāte un problemātika. Izplatītākie teorētiskie virzieni mazās grupas un personības mikrosocioloģiskajos pētījumos. (2 stundas)
2. Personība no mikrosocioloģijas viedokļa. Personības struktūra un tipoloģijas paņēmieni. E.Šostroma manipulācijas un aktualizācijas teorija (2 stundas)
3. E.Šostroma praktiskā metode personības aktualizācijas līmeņa noteikšanai. Praktiskā nodarbība. (2 stundas)
4. Socializācijas process no mikrosociooģijas viedokļa. Gendera socializācija. E.Berna scenāriju teorija. Deviācija un marģinalitāte. (Teorija – 2 stundas, praktiskā nodarbības - 2 stundas);
5. Mazās grupas jēdziens, tipoloģija un dinamiskie procesi. Organizāciju tipi. R.Rutingera organizāciju kultūras tipoloģijas teorija un praktiskā mtode. (Teorija – 2 stundas. Praktiskās nodarbības – 2 stundas);
265
6. Grupas polarizācijas un normalizācijas procesi. Ingrupas favorītisms, autgrupas diskriminācija un starpgrupu agresivitāte. Grupveidīgā domāšana, konformistiskie procesi mazajā grupā. (Teorija – 2 stundas, praktiskās nodarbības – 4 stundas);
7. Konfliktsituācijas mazajā grupā. Dominēšanas un pakļaušanās mehānismi. Līderības mikrosocioloģiskā analīze. (Teorija – 2 stundas, praktiskās nodarbības – 4 stundas);
8. Izplatītākās praktiskās metodes mikrosocioloģiskajos pētījumos - aptauja, intervija, sociometrija, fokusa grupa, sociometrija, referentometrija. (Teorija – 2 stundas, praktiskās nodarbības – 4 stundas).
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem, kā arī ekonomikas cikla priekšmetiem.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijas izklāstītas vielas apgūšanai pirms praktiskajām nodarbībām.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: Cilvēciskā faktora sociālie aspekti ražošanas kolektīvā.
Vadības socioloģijas mācību kursa saturs: Vadības (menedžmenta) socioloģija. Socioloģisko pētījumu pamatmetodes. Darbinieks sociālo attiecību sistēmā. Tirgus zinības (marketings) un to sociālie aspekti. Ražošanas uzņēmums – sociālā sistēma. Cilvēciskā faktora sociālie aspekti ražošanas kolektīvā. Sociālās attīstības projektēšana ražošanas kolektīvā. Sociālo procesu vadība (menedžments). Sociālie aspekti darbā un darba organizācijā. Darba efektivitātes sociālie nosacījumi.
POLITOLOĢIJA
Šifrs: HSP 378Mācību spēks: Gunārs Ozolzīle,
Dr.soc., asoc.prof.Studiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijasStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbības
Mācību priekšmeta mērķis: Mācību kurss “Politoloģija” ir loģisks turpinājums un papildinājums vidējās mācību iestādēs iegūtajām fragmentārajām zināšanām sociālajās zinātnēs. Priekšmeta apguve veicinās jauniešu politisko socializāciju un līdz ar to arī pilsoniskās sabiedrības veidošanos mūsu valstī.
Noklausoties kursu studentam jāgūst priekšstats par politiskās filozofijas, sabiedrības politiskās sistēmas institūtu un struktūru funkcionēšanas likumsakarībām kā arī starptautisko attiecību dažiem aspektiem. Daudzus jautājumus jāprot skatīt demokrātiskas Latvijas sabiedrības tapšanas kontekstā.
Mācību priekšmeta uzdevumi:
Zināšanas
266
1. Iepazīstināt studentus ar politiskās sistēmas uzbūvi un politiskās varas realizācijas likumsakarībām un svarīgākajām problēmām.
2. Sniegt zināšanas politiskās filozofijas, politiskās teorijas un starptautisko attiecību galvenajos jautājumos.
Prasmes Priekšmetam jāattīsta studentos prasme kompetentāk analizēt un labāk izprast
sabiedrībā notiekošos politiskos procesus.
Mācību grāmatas, izmantojamās literatūras saraksts:1.Ašmanis A. Cilvēks politikā.- R.: LRIM, 1992.2.Augstkalns U. Latvija eiroantlantiskajā ceļā.- R., RTU, 1998.3.Apals G. u.c. Politika Latvijā.- R., Rasa ABC, 1999.4.Bāra D. Politikas zinātnes priekšmets.- R.: LU, 1991.5.Demokrātijas pamati.- R.: Zinātne, 1993.6.Ievads politikā. Mācību līdzeklis.- R.: Zvaigzne ABC , 1998.7.Ievads politoloģijā. Lekciju kurss.-R.: RTU, 1992.8.Ikstens J. Politikas pamati. R.: Zvaigzne ABC, 2001.9.Ozolzīle G. Demokkrātija: teorija un prakse. Lekciju konspekti.- R.: RTU, 1998.10.Politiskās zinātnes vēsture: M.Vēbers Legitīmās kundzības trīs tīrie tipi.- R.: RTU, 1991.11.Politiskās idedoloģijas.Lekciju konspekti.-R.: RTU, 1991.12.Rodins M. Politoloģija. Ievads salīdzināmajā politikā.- R., Zvaigzne ABC, 2000. 13.Vara un valsts.Metodiskie materiāli politoloģijas kursā.-R.: RTU,1990.
Papildliteratūra1.Ārente H. Totalitārisma izcelsme.-R.: Elpa, 2000. 2.Berlins J. Četras esejas par brīvību.-R.: Sprīdītis, 2000.3.Cipeliuss R.Vispārējā mācība par valsti.-R.: AGB, 1988. 4.Laķis P. Vara un sabiedrība. Varas maiņa Latvijā 80.- 90. gadu mijā.- R.: Zvaigzne ABC, 1997.5.Mūsdienu politiskā filosofija.Hrestomātija.-R.: Zvaigzne ABC, 1998. 6.Raiko R.Klasiskais liberālisms XX gadsimtā.-Rīga,1991. 7.Razs Dž. Brīvības morāle.-R.: Madris, 2001.8.Lipset S.Political Man: The Social Bases of Politics.-NewYork,1963. 9.Dahl R.Polyarchy.Participation and Opposition.- NewHaven/London,1971. 10.Lijphart A.Democracy in Plural Societies.-NewHaven/London,1977. 11.Almond G.A.,Verba S.The Civic Culture.-Princeton,1963. 12.Held D.(Eds.)Political Theorie Today.-Standford,1991. 13.Held D.Models of Democracy.-Cambridge/Oxford,1987. 14.Sartori G.Demokratietheorie.-Darmstadt,1997. 15.Beyme K.Die politischen Theorien der Gegenwart.-Opladen,1992.
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski, vērtējot svarīgāko jēdzienu izpratni.
Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās.
267
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijās izklāstītās vielas apgūšana pirms praktiskajām nodarbībām.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati: 1) kursa ievada diskusija: sociāli humanitāro mācību priekšmetu vieta un loma tehniskajā izglītībā; 2) politikas zinātne un praktiskā politika; 3) demokrātisku politisko sistēmu veidošanās likumsakarības un problēmas Latvijā.
Politoloģijas mācību priekšmeta kursa saturs:
1. Politoloģijas priekšmets ( 2 stundas) 2. Vara un varas leģitimitātes problēma ( 2 stundas) 3. Politiskās filozofijas galvenās problēmas ( 2 stundas) 4. Politiskā teorija ( 2 stundas) 5. Politiskās sistēmas uzbūve un funkcionēšanas likumsakarības ( 2 stundas) 6. Demokrātiskās valdīšanas sistēmas ( 4 stundas) 7. Politika un ideoloģija. ( 2 stundas) 8. Politiskās partijas un interešu grupas. ( 2 stundas) 9. Vēlēšanu sistēmas un elektorālo uzvedību skaidrojošās teorijas. ( 2 stundas) 10. Vara un politiskā kultūra. ( 2 stundas) 11. Demokrātija un demokrātiskie politiskie režīmi. ( 4 stundas) 12. Nedemokrātiskie politiskie režīmi. ( 2 stundas) 13. Starptautisko attiecību būtība un pamatproblēmas ( 2 stundas) 14. Eiropas Savienība: attīstības likumsakarības un problēmas. ( 2 stundas)
LATVIJAS POLITISKĀ SISTĒMA
Šifrs: HSP 379Mācību spēks: Uldis Augstkalns, docentsStudiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijasStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbībasMācību priekšmeta mērķis: attīstīt bakalauru un tām pielīdzināto profesionālo studiju
programmu studentu politisko kultūru.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Iepazīstināt studentus ar Latvijas politiskās sistēmas vēsturi; Attīstīt izpratni par demokrātisko vērtību sistēmu; Palīdzēt izprast un analizēt sabiedrības politiskās sistēmas darbību; Sekmēt pilsoniskās sabiedrības veidošanos.
Mācību grāmatas:Ievads politikā. R., 1998.
268
Politika Latvijā. R., 1999.Ā.Šilde. Pirmā Republika. R., 1993.Latvijas valsts atjaunošana 1986-1993. R., 1998.Jānis Ikstens. Politikas pamati. R., 2001.U.Augstkalns. Latvija Eiroatlantiskajā ceļā. R., 1998.R.Ābelnieks. Latvija 20.gadsimtā.www.politics. lv
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski – referāts par kādu no priekšmeta tēmās ietvertajiem jautājumiem, izmantojot papildus literatūru.
Prasības priekšmeta apguvei: regulāra praktisko nodarbību apmeklēšana, kā arī lekciju vielas apgūšana, tās apmeklējot vai arī patstāvīgi studējot literatūru.
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem, kā arī ekonomikas cikla priekšmetiem.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijas izklāstītas vielas apgūšanai pirms praktiskajām nodarbībām.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati: 1.Sabiedrības politisko kultūru ietekmējošie faktori un politiskās kultūras pilnveidošanas
iespējas.2. Sabiedrības integrācijas problēmas Latvijā.
Latvijas politiskās sistēmas mācību kursa saturs: 1. Politiskā sistēma, tās pamatelementi un tipi.2. Latvijas valsts izveidošanās politiskie procesi.3. Latvijas Republikas parlamentārais posms.4. Autoritārais režīms Latvijā (1934.-1940)5. Okupācijas varas Latvijā.6. Latvijas valstiskās neatkarības atjaunošana. 7. Demokrātiskas un tiesiskas valsts veidošanās.8. Politisko partiju sistēma Latvijā.9. Latvijas sabiedrības politiskā kultūra.10. Latvijas politiskās sistēmas stabilitātes problēmas.
APVIENOTĀ EIROPA UN LATVIJA
Šifrs: HSP 380Mācību spēks: Uldis Augstkalns, docentsStudiju programma: visas RTU bakalauru studiju programmasStudiju veids: akadēmiskās studijasStudiju līmenis: bakalaura studijasMācību priekšmeta apjoms: 2 KP, 32 st. ar sadalījumu – 16 st.lekcijas
-16 st.pr.nodarbības
269
Mācību priekšmeta mērķis: attīstīt bakalauru un tām pielīdzināto profesionālo studiju programmu studentu politisko kultūru.
Mācību priekšmeta uzdevumi: Iepazīstināt studentus ar starptautisko attiecību sistēmas darbību un mazu valstu
suverenitātes nodrošināšanas problēmām; Analizēt Eiropas integrāciju pagātnē un šodien; Veidot izpratni par Eiropas Savienības institūcijām; Izskaidrot Eiropas Savienības likumdošanas procesu un tiesību aktu veidus; Analizēt Eiropas Savienības kopīgās politikas un to ietekmi uz Latvijas ekonomisko un
sociālo attīstību.
Mācību grāmatas:1. Latvija ceļā uz Eiropas Savienību., R., 1994.2. Paskāls Fontēns. Desmit tēmas par Eiropas Savienību., R., 1995.3. Latvija un Eiropas Savienība., R., 1995.4. Tālavs Jundzis. Latvijas drošība un aizsardzība., R., 1995.5. Īsi par Eiropas Savienību., Luksemburga, 1995.6. Latvija un Eiropas savienība., R., 1995.7. Eduards Bruno Deksnis. Eiropas Savienība: mīti un īstenība., R., 1996.8. Guntars Ābols. Kāpēc Eiropa?, R., 1996.9. Uģis Šics. Latvija ceļā uz NATO., R., 1996.10. Eduards Bruno Deksnis. Eiropas apvienošanās…integrācija un 11. suverenitāte., R., 1998.12. Uldis Augstkalns. Latvija Eiroatlantiskajā ceļā., R., 1998.13. Uldis Augstkalns, Ainārs Dimants. Es un ES: 30 jautājumi un atbildes., R., 1999.14. Gunta Misāne. ES un ES., R., 1999.15. Ieva Kalniņa , Agita Strazda. Eiropas Savienības reģionālā politika un strukturālie fondi.,
R., 1999.16. Uldis Augstkalns. Latvija apvienotajā Eiropā., R., 2005.17. http:/ europa.eu.int
Priekšmeta mācīšanas metodes: lekcijas, praktiskās nodarbības, patstāvīgais darbs.
Priekšmeta apgūšanas, vērtēšanas principi: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski – referāts par kādu no priekšmeta tēmās ietvertajiem jautājumiem, izmantojot papildus literatūru.
Prasības priekšmeta apguvei: regulāra praktisko nodarbību apmeklēšana, kā arī lekciju vielas apgūšana, tās apmeklējot vai arī patstāvīgi studējot literatūru.
Priekšmeta situācija: priekšmets tiek pasniegts kontekstā ar citiem sociāli humanitāriem priekšmetiem.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: lekcijās izklāstītās vielas apgūšanai pirms praktiskajām nodarbībām.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati:1. Latvijas ārpolitiskās izvēles iespējas un tās determinējošie faktori.2. Priekšrocības un trūkumi Latvijas integrācijai Eiropas Savienībā.
270
Latvijas politiskās sistēmas mācību kursa saturs: 1. Latvija ģeopolitiskā skatījumā.2. Latvijas valsts politiskās stabilitātes problēmas.3. NATO un Latvijas drošība.4. Eiropas integrācija pagātnē un šodien.5. Eiropas Savienības paplašināšanās (kritēriji un problēmas).6. Eiropas Savienības institūcijas un to darbība.7. Eiropas Savienības kopējās politikas.8. Eiropas Savienības budžets.9. Latvijas integrācija un perspektīvas Eiropas Savienībā.
3. Valodas
ANGĻU VALODA
Mācību spēks: Mag. paed. M. OsisStudiju profils: datorzinātnesStudiju līmenis: akadēmisko bakalauruMācību priekšmeta apjoms: 4KP
Mācību priekšmeta mērķis: integrēta radošu prasmju apguve darbā ar profesionāli orientētu tekstu (lasīšanā, teksta izpratnē, audiēšanā, rakstveida un mutvārdu runā).
Mācību priekšmeta uzdevumi: 1) apgūt kompleksu metodi darbam ar tekstu kā mācīšanās stratēģijas komponenti, izmantojot dažādus lasīšanas veidus (orientējošā, izpētes, informātiskā, faktu meklēšana)
2) teksta satura izpratne 3) sarunvalodas tālāka attīstīšana, izmantojot zinātniski populāru un sociāli ekonomisku tematiku 4) rakstveida runas pilnveide (CV, lietišķās korespondences pamati, eseju rakstīšana, u.c.).
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:
Žurnāli: Byte; Computer Graphics World; Data Communication; Internet World; Macworld; Microsoft System Journal; Network Magazine; PC Computing; PC Magazine; PC World.
1. Josh Smith „Internet Culture in Easy Steps”. UK,19992. Brian Austin „Yaer 2000 in Easy Steps”. UK, 1998-99.3. Rotanova Manual for Computer Science Department Students”. RTU Riga, 1993.4. Dažāda jaunākā tehniskā literatūra angļu valodā , atbilstoši profesionālo bakalauru specialitātei.5. Jaunākā Cliff’s , Barron’s, Longman TOEFL mācību grāmata.6. A Guide to Business Letter Writing. Riga, 1991.7. Angļu- latviešu- krievu- skaidrojošā vārdnīca. Datu pārraides un apstrādes sistēmas. Rīga, 2001.8. Angļu- latviešu skaidrojošā datorvārdnīca. Rīga, 1998.9. The Hutchinson Dictionary of Computing Multimedia on the Internet. UK, 1998
271
Priekšmeta mācīšanas metode: praktiskas nodarbības. Profesionālo uzdevumu modelēšana angļu valodā, izmantojot komunikatīvi situatīvus uzdevumus – monologrunā, dialogā un diskusijā, veicot pāru/grupu darbu, strādājot individuāli vai frontāli. Izlasītās speciālās literatūras satura izpratne, izklāsts un apspriešana.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: atzīme. Tiek vērtētas studentu radošas angļu valodas prasmes visos runas veidos atbilstoši programmas mērķim un uzdevumiem. Katrā semestrī studenti veic divus pārbaudes testus par apgūto mācību saturu, kā arī otrā semestra beigās raksta valodas testu, kas balstās uz starptautisko testu nostādnēm, un kārto eksāmenu.
Prasības priekšmeta apguvei: regulāra nodarbību apmeklēšana, mutveida un rakstveida uzdevumu izpilde.
Priekšmeta situāciju apraksti un analīze: Studenti atbild uz dažādas grūtības pakāpes jautājumiem; veic kooperatīvu darbību un komunikatīvus uzdevumus; komentē tabulas, diagrammas, shēmas. Diskusijas: studentu dzīve, aktualitātes Latvijā, kā arī valstīs, kuru valodu apgūst.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: Regulāra variatīvu uzdevumu izpilde; individuāls, patstāvīgs darbs ar tehnisko literatūru; jaunās leksiski-gramatiskās mācību vielas apguve; eseju rakstīšana.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: studentu profesionālās izglītības sākumposms RTU; sociāli-ekonomiskās, politiskās un ekoloģiskās problēmas Latvijā un apgūstamajā svešvalodā runājošajās valstīs.
VĀCU VALODA
Mācību spēks: Mag. paed. V. LauzinieceStudiju profils: datorzinātnesStudiju līmenis: akadēmisko bakalauruMācību priekšmeta apjoms: 4KP
Mācību priekšmeta mērķis: integrēta radošu prasmju apguve darbā ar profesionāli orientētu tekstu (lasīšanā, teksta izpratnē, audiēšanā, rakstveida un mutvārdu runā).
Mācību priekšmeta uzdevumi: 1) apgūt kompleksu metodi darbam ar tekstu kā mācīšanās stratēģijas komponenti, izmantojot dažādus lasīšanas veidus (orientējošā, izpētes, informātiskā, faktu meklēšana)
2) teksta satura izpratne 3) sarunvalodas tālāka attīstīšana, izmantojot zinātniski populāru un sociāli ekonomisku tematiku 4 ) rakstveida runas pilnveide (CV, lietišķās korespondences pamati, eseju rakstīšana, u.c.).
Mācību grāmatas, izmantojamās un ieteiktās literatūras saraksts:
Periodikas materiāli: „Computerbild”, „Chip”, u.c1. H.P. Messmer „PC. Hardwarebuch. Ausbau, Funktionsweise,
Programmierung”, 1993.
272
2. R. Stang PC. Ratgeber fur Laien und Profis, Wiesbaden, 1995.3. Tekstu krājums. Digitale Nachrichtenubertragung, Rīga, 1992.4. Adelheid Möffgen „Deutsch für den Berut”, Verlag für Deutsch, 2000.5. Heike Dreyer, Richard Schmitt Lehr – und Übungshuch der deutscher
Grammatik, Max Hueber Verlag, 2002.6. Eichheim H., Storch G. Mit Erfolg zum Zertifikat. Klett Verlag, 1998.
Priekšmeta mācīšanas metode: praktiskas nodarbības. Profesionālo uzdevumu modelēšana vācu valodā, izmantojot komunikatīvi situatīvus uzdevumus – monologrunā, dialogā un diskusijā, veicot pāru/grupu darbu, strādājot individuāli vai frontāli. Izlasītās speciālās literatūras satura izpratne, izklāsts un apspriešana.
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: atzīme. Tiek vērtētas studentu radošas vācu valodas prasmes visos runas veidos atbilstoši programmas mērķim un uzdevumiem. Katrā semestrī studenti veic divus pārbaudes testus par apgūto mācību saturu, kā arī otrā semestra beigās raksta valodas testu, kas balstās uz starptautisko testu nostādnēm, un kārto eksāmenu.
Prasības priekšmeta apguvei: regulāra nodarbību apmeklēšana, mutveida un rakstveida uzdevumu izpilde.
Priekšmeta situāciju apraksti un analīze: Studenti atbild uz dažādas grūtības pakāpes jautājumiem; veic kooperatīvu darbību un komunikatīvus uzdevumus; komentē tabulas, diagrammas, shēmas. Diskusijas: studentu dzīve, aktualitātes Latvijā, kā arī valstīs, kuru valodu apgūst.
Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: Regulāra variatīvu uzdevumu izpilde; individuāls, patstāvīgs darbs ar tehnisko literatūru; jaunās leksiski-gramatiskās mācību vielas apguve; eseju rakstīšana.
Plānotās diskusijas un pārrunas, to temati un saturs: studentu profesionālās izglītības sākumposms RTU; sociāli-ekonomiskās, politiskās un ekoloģiskās problēmas Latvijā un apgūstamajā svešvalodā runājošajās valstīs.
273
Maģistra akadēmisko studiju programma
A . OBLIGĀTIE STUDIJU PRIEKŠMETI
DID501 Lēmumu analīzes modernās tehnoloģijas
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 nav E
Atbildīgais pasniedzējs Arkādijs Borisovs RTU profesors, Dr.habil.sc.comp Docētājs Ludmila Aleksejeva Asoc. prof., Dr.sc.ing.
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa apraksts
Kurss " Lēmumu analīzes modernās tehnoloģijas" ir paredzēts padziļinātai praktisko lēmumu pieņemšanas situāciju analīzei, balstoties uz lēmējpersonas priekšrocību sistēmas uzskaites metodēm, izplūdušās informācijas apstrādi, induktīvās secināšanas algoritmiem utt.
2. Kursa mērķis un uzdevumiMācību priekšmeta mērķis: Iemācīt mūsdienu lēmumu atbalsta sistēmu funkcionēšanas
metodes un veidošanas principus.Mācību priekšmeta uzdevumi:
Apgūt lēmumu pieņemšanas sistēmu būvēšanas principus, kas izmanto varbūtīgās secināšanas procedūras.
Apgūt lēmumu pieņemšanas sistēmu īpašības, kas izmanto ietekmes diagrammas kā priekšmeta apgabala modeli.
Izskatīt sistēmu darbību, kas balstās uz izplūdušās informācijas analīzi. Apgūt dažus mašīnu apmācības algoritmus un sistēmas.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts)
un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursā noslēgumā ir paredzēta eksāmena kārtošana rakstiskā veidā. Pie eksāmena tiek pielaisti tie studenti, kuri ir sekmīgi izpildījuši visus praktiskus darbus.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Studentiem ir ieteicams apmeklēt nodarbības, jo tajās tiek sniegts teorētisks materiāls,
izpildīti praktiskie darbi un doti nepieciešamie skaidrojumi individuālo praktisko uzdevumu nostādīšanai un risināšanai.
5. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā.
274
Studentiem jāizpilda daži praktiskie darbi, kas saistīti ar katru no apgūtām tēmām. Pēc nodošanas katrs darbs ir jāaizstāv konsultācijas laikā. Darbiem ir sekojošs svars ieskaitē:
1.darbs, „Alternatīvu ģenerēšana” – 10% 2.darbs, „Vienaldzības līknes” – 15% 3.darbs, „Aditīvās lietderības funkcijas pielietošana” – 15% 4.darbs, „Ģenētiska algoritma pielietošana” – 15% 5.darbs, „Flora grupas algoritmu pielietošana” – 15% 6.darbs, „ANFIS sistēmas pielietošana” – 15% 7.darbs, „Varbūtiskā secināšana pārliecības tīklos” – 15%
Praktisko darbu novērtējums tiek veikts balstoties uz nostādīta uzdevuma oriģinalitāti un ņemts vērā gala atzīmē eksāmenā.
Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Individuālo darbu izpilde 50%Rakstisks eksāmens 40%
6. Kursa plāns
Nr. Tēma Slaidi/ izdales
materiāliir/ nav
LiteratūraWEB
resursi
LEKCIJAS1. Lēmumu atbalsta sistēmu struktūra, elementi,
funkcijas.slaidi [1]
2. Alternatīvu ģenerēšana. Morfoloģiskas analīzes funkcionālā pieeja.
slaidi [2, 3]
3. Vienaldzības līknes. Alternatīvu izvēle pēc lietderības
slaidi
4. Lietderības teorijas pamati. Aditīvā lietderības funkcija.
slaidi
5. Lietderības funkciju konstruēšana (kritērijiem ar nepārtrauktu un diskrētu skalu).
slaidi
6. Skalu konstanšu noteikšanas principi. slaidi7. Ģenētiskā algoritma apskats slaidi [6, 7]8. Ģenētiskā algoritma pielietošana slaidi [8, 9]9. Izplūdušās loģikas pamatjēdzieni. Izplūduša
izveduma tipi. Izplūdušo vadības sistēmu pamatjēdzieni.
slaidi [ 10, 11 ]
10. Uz adaptīvā tīkla balstīta izplūdusī vadības sistēma ANFIS, tās arhitektūra un apmācības algoritms.
slaidi [ 12 ]
11. Induktīvās secināšanas algoritmu pamatjēdzieni (klases, atribūti, apmācība, testēšana). Inkrementālā apmācība.
slaidi [14, 15, 16, 17, 18]
12. Algoritmu FLORA3 un FLORA4 vispārīgs apraksts slaidi [19, 20, 21]13. Varbūtību teorijas pamatjēdzieni. Kopējais
varbūtību sadalījums. Baijesa formulas izmantošanaslaidi [22, 23]
14. Pārliecības tīkli. Kopēja varbūtību sadalījumu slaidi [22, 23]
275
attēlošana15. Varbūtiskā secināšana pārliecības tīklos. Ietekmes
diagrammasslaidi [22, 23]
16. Ekspertsistēmas, kas balstītas uz lēmumu pieņemšanas teorijas principiem. Sistēmu piemēri, kas kombinē lēmumu analīzes un zināšanu apstrādes principus.
slaidi [1]
PRAKTISKĀS NODARBĪBAS/ LABORATORIJAS DARBI1. Alternatīvu ģenerēšana [2, 3]2. Vienaldzības līknes.3. Daudzdimensiju lietderības funkciju analīze.
Aditīvais gadījums.4. Ģenētiskā algoritma pielietošanas uzdevumi [6, 7, 8, 9]5. Praktisko piemēru risināšana ar ANFIS palīdzību [ 12 ]6. Induktīvās apmācības algoritmu pielietošana [19, 20, 21]7. Liecību kombinēšana, kas pamatota uz Baijesa
formulu.[22, 23]
8. Ieskaite
7. Literatūra
1. Turban E. Decision Support Systems and Expert Systems, Prentice Hall, Fourth Edition Englewood Cliffs. 1995.
2. Polovinkin, A. I., Theory of New Technique Design: Laws of Technical Systems and their Applications, Informelektro, Moscow, 1991 (in Russian).
3. Polovinkin, A. I., The ABC of Engineering Creativity, Mashinostroenie, Moscow, 1988 (in Russian).
4. Clemen R.T., Reilly T. Making Hard Decisions with DecisionTools. – USA: Duxbury, 2001. – 733 p.
5. Borisov A.N., Viliums E.R. and Sukur L.Ya. Interactive Systems for Decision Making on the Basis of Mini-computers. – Riga: Zinatne, 1986. - 195 p. (in Russian).
6. Goldberg David E. Genetic Algorithms in Search, optimization, and Machine Learning // In: Reading: Addison-Wesley, 2002.
7. DeJong K., William M. Spears, Diana F. Gordon, Using Genetic Algorithms for Concept Learning // In: Machine Learning, 1993.
8. Kalyanmoy Deb Genetic Algorithm in Search and Optimization: The Technigue and Applications // In: Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology, Kanpur.
9. Wright Alden H. Genetic Algorithms For Real Parameter Optimization Foundation Of Ga // In: Department of Computer Science, University of Montana, 1991.
10. Tanaka K. An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications, Springer, 1997.11. Eberhart R., Simpson P., Dobbins R. Computational Intelligence PC Tools, Academic
Press, 1996.12. Jyh-Shing Roger Jang. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. In:
IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, May/June 1993.13. Borisov A.N., Krumberg O.A. and Fyodorov I.P. Decision Making Based on Fuzzy
Models: Application Examples, Zinatne Publ. House, Riga. 1990.14. Clark P. and Niblett T. The CN2 Induction algorithm. In: Machine Learning 3 Kuwer
Academic Publishers, 1989 p. 261-283.
276
15. Gilleland M. Levenshtein Distance, in Three Flavors. Merriam Park Software, http://www.merriampark.com/ld.htm
16. Maloof M.A., Michalski R.S. A Partial Memory Incremental Learning Methodology and its Application to Computer Intrusion Detection. Reports of the Machine Learning and Inference Laboratory, MLI 95-2: Machine Learning and Inference Laboratory, Department of Computer Science, George Mason University, Fairfax, VA, 1995 p. 6-13.
17. Maloof M.A. On-line learning with Partial Instance Memory http://www.cs.georgetown.edu/»maloof, 2001.
18. Kubat M. Flexible Concept Learning in Real-Time Systems. Journal of Intelligent and Robotic Systems 8, Kluwer Academic Publishers, Netherland, 1993 - p. 155-171.
19. Widmer G., Kubat M. Learning Flexible Concepts from Streams of Examples: FLORA2. European Conference on Artificial Intelligence, ECAI-92, Vienna, Austria, 1992.
20. Widmer G. & Kubat M. Learning in the Presence of Concept Drift and Hidden Contexts, Machine Learning, 23, 1996. p. 69-101.
21. Wu X., Lo W.H.W. Multi-Layer Incremental Induction. Proceedings of the 5 th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Springler – Verlag, London, UK, 1998. p. 24 – 32.
22. Borisov A.N., Uzhga-Rebrov O.I. , Savchenko K.I. Porbabilistic Reasoning in Intelligent Systems. – Riga: 2002. 216 p. (in Russian).
23. Pearl, J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 1998.
DID532 Mākslīgās neironu sistēmas
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Arkādijs Borisovs RTU profesors, Dr.habil.sc.comp.Docētājs: Arita Takahaši RTU lektore, Dr.sc.ing.
1. Kursa apraksts
Mākslīgie neironu tīkli ir mākslīgā intelekta virziens, kas cenšas modelēt nervu šūnu darbību, lai izmantotu šos modeļus informācijas tehnoloģijās. Mācību kurss ir veltīts vispopulārāko un visplašāk pazīstamo neironu tīklu apmācības algoritmu pielietojumam konkrētu uzdevumu risināšanā.
2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir dot studentiem praktiskas iemaņas un akadēmiskas zināšanas
mākslīgajos neironu tīklos.Kursa uzdevumi ir 1) parādīt studentiem neironu tīklu priekšrocības un trūkumus,
salīdzinājumā ar citām metodēm, kā arī neironu tīklu vietu mūsdienu zinātnē; 2) dot ieskatu neironu tīklu rašanās vēsturē; 3) panākt, lai katrs students līdz pamatiem izprot nodarbībās apskatīto algoritmu darbību un lai māk šos algoritmus pielietot praktisku uzdevumu risināšanā (klasifikācijā, prognozēšanā, aproksimācijā) 4) dot studentiem teorētiskas zināšanas par mākslīgajiem neironu tīkliem – formulu izvedumus, pierādījumus, ilustrācijas un paskaidrojumus grafiskā formā (izmantojot 2 dimensiju un 3 dimensiju funkciju attēlus), kā arī atmiņā viegli paliekošus piemērus.
277
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts)
un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām patstāvīgu programmēšanas un algoritmu pielietošanas veicināšanai studentiem ir individuāli jāizstrādā un jāaizstāv 3 praktiskie mājas darbi. Atļauts izmantot jebkādu programmēšanas valodu vai aprēķinu automatizāciju. Aizstāvēšanas laikā tiek vērtēta studenta pieejas oriģinalitāte, algoritma izpratne, darba izpildījums un darba nodošanas savlaicīgums. Studentiem ir patstāvīgi jāizstrādā un jāaizstāv kursa darbs “Neironu tīklu svaru optimizācija ar kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritmu”.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās un praktiskajās nodarbībās ir obligāta.
5. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu.
Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsKursa darbs “Neironu tīklu svaru
optimizācija ar kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritmu”.
60%
Nodarbību apmeklējums 10%Rakstisks eksāmens 30%
6. Kursa plāns (lekcijas)
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
LiteratūraWEB
resursi
33. Bioloģiskais un mākslīgais neirons. Mākslīgo neironu rašanās priekšvēsture.
Izdales materiāli
[1, 3]
34. Mākslīgos neironus raksturojošie parametri. Tiešo saišu tīkls.
Izdales materiāli
[1, 4]
35. Bipolāra diskrēta perceptrona apmācības algoritms. Algoritma pielietojuma piemērs cilvēku klasifikācijai.
– [1, 4]
36. Diskrēta perceptrona apmācības algoritms – risinājuma meklēšanas process tīkla svaru telpā. Atdalošo taišņu stāvokļu maiņa risinājumu telpā. Tīkla izejas vērtību grafiks risinājumu telpā.
Izdales materiāli
[1]
37. Diskrēta perceptrona algoritms – grāmatas skaitliskais piemērs. Daudzkategoriju diskrētais perceptrons. 1. mājas darba formulēšana un izskaidrošana.
Izdales materiāli
[1]
38. Nepārtraukts bipolārs perceptrons. Delta apmācības likums. Veikala peļņas prognozēšanas piemērs.
Izdales materiāli
[1]
39. Neiroskaitļošana. – [1, 3]40. Tīkls ar atgriezeniskām saitēm. Grāmatas Izdales [1]
278
piemērs. materiāli41. Delta apmācības likums – grāmatas
skaitliskais piemērs. Daudzkategoriju nepārtrauktais perceptrons. Simbolu līdzības pakāpes prognozēšana. 2. mājas darba formulēšana un izskaidrošana.
Izdales materiāli
[1]
42. Delta apmācības likums – formulu izvedumi. Atšķirības unipolāra un bipolāra nepārtraukta perceptrona apmācībā.
– [1, 2, 5]
43. Kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritms. Dolāra kursa prognozēšanas piemērs. 3. mājas darba uzdošana un izskaidrošana.
Izdales materiāli
[1]
44. Kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritms. Funkcijas f(x)=cos(x) aproksimācijas piemērs.
Izdales materiāli
[1]
45. Kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritms. XOR funkcijas aproksimācijas piemērs.
Izdales materiāli
[1]
46. Neironu tīklu svaru optimizācija, izmantojot ģenētiskos algoritmus.
Izdales materiāli
[4]
47. Ģenētisko algoritmu izmantošanas piemērs neironu tīklu svaru optimizācijā.
Izdales materiāli
[4]
48. Neironu tīklu izmantošana – reālo pielietojumu atšķirība no mācību piemēriem.
– [1]
Kursa plāns (praktiskie darbi)
Nodar-bības Nr.
Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
LiteratūraWEB
resursi
1. Praktisks pielietojums tiešo saišu tīklam Izdales materiāli
[1, 3]
2. Praktisks pielietojums diskrētam perceptronam
Izdales materiāli
[1]
3. Praktisks pielietojums nepārtrauktam perceptronam
Izdales materiāli
[1]
4. Praktisks pielietojums delta apmācības algoritmam
Izdales materiāli
[1]
5. Praktisks pielietojums delta apmācības algoritmam
Izdales materiāli
[1]
6. Praktisks piemērs kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritmam
Izdales materiāli
[1]
7. Praktisks piemērs kļūdas atgriezeniskās izplatīšanas algoritmam
Izdales materiāli
[1]
8. Praktisks piemērs ģenētisko algoritmu izmantošanai mākslīgo neironu tīkla svaru optimizācijai
Izdales materiāli
[1, 6]
7. Literatūra
279
7. Zurada J. M. (1992) Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company.
8. Каллан Р. (2001) Основные концепции нейронных сетей, “Вильямс”9. Borisovs A., Dubrovskis L, Kuļešova G., Zmanovska T. (1998) Mākslīgie neironu tīkli:
arhitektūra, algoritmi un pielietojumi.10. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.:
«Вильямс», 2006. – 1104 с.11. Fausett, L. Fundamentals of Neural Networks. – New Jersey: Prentice-Hall, 1994. –
461 p.12. Takahaši A. Ģenētiskie algoritmi sarežģītu funkciju optimizācijā. Promocijas darbs,
RTU izdevniecība, Rīga, 2004 g.
DMI543 Sistēmu imitācijas un modelēšanas tehnoloģija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Jurijs Merkurjevs RTU profesors, Dr.habil.sc.ing
Kursa WEB lapas: http://iti.rtu.lv/elearning/, http://www.vu.lv
1. Kursa apraksts
Imitācijas modelēšana ir efektīva, plaši izplatīta pieeja sarežģīto sistēmu analīzei un projektēšanai. Priekšmetā tiek aplūkota diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas tehnoloģija. Studenti apgūst imitācijas modelēšanas procedūru īstenojošās metodes un iegūst praktiskās iemaņas to realizācijā, iepazīstas ar imitācijas modelēšanas tehnoloģijas pielietošanas piemēriem
2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir apgūt diskrētu notikumu sistēmu imitācijas modelēšanas tehnoloģiju un
iegūt praktiskas iemaņas tās realizācijā. Papildus teorētiskajām zināšanām studenti apgūst praktiskās iemaņas to pielietošanā īstenojot imitācijas modelēšanas projektus programmlīdzekļa Arena vidē.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts),
laboratorijas darbu (apgūto metožu un paņēmienu lietojums Arena vidē) un studiju darba (individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana (nav obligāta, bet vēlama),
laboratorijas darbu izpilde, studiju darba izstrādāšana, eksāmena kārtošana.
5. Zināšanu novērtēšanaStudenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā. Kopējo vērtējumu veido:
280
Vērtējuma veids SvarsLaboratorijas darbi 20%Studiju darbs 20%Rakstisks eksāmens 60%
6. Kursa plāns
Lekcijas Tēma Literatūra,WEB
resursi1. Imitācijas modelēšanas procedūra un pamatposmi [1-2]2.-3. Konceptuālā modelēšana imitācijas modelēšanā [2]4. Statistiskās metodes imitācijas modelēšanā: ieejas datu
sagatavošana.[1, 3-4, 6-7]
5. Imitācijas eksperimentu stratēģiskā plānošana: pieņēmumi. [3-4, 5]6.-7. Imitācijas eksperimentu stratēģiskā plānošana: metamodelēšana
(regresijas, kriginga).[3-4, 5]
8. Imitācijas eksperimentu stratēģiskā plānošana: optimizācija. [1, 3-4, 5]9. Imitācijas eksperimentu stratēģiskā plānošana: riska un
nenoteiktības analīze.[3-4, 5]
10. Imitācijas eksperimentu stratēģiskā plānošana: daudzparametru tehnikas.
[3-4, 5]
11. Imitācijas modelēšanas eksperimentu taktiskā plānošana. [1, 3-4, 6-7]12. Statistiskās metodes imitācijas modelēšanā: modelēšanas
rezultātu apstrāde.[1-5, 6-7]
13. Modelējošās programmas verifikācija, modeļa validācija un kalibrēšana.
[3-4, 6-7]
14.-16. Imitācijas modelēšanas pielietošanas piemēri. [1, 2, 6-8; WEB1, 6]
Labora-torijas darbi1. Apkalpošanas sistēmas imitācijas modelēšana [6-7;
WEB1, 7, 8]2. Ražošanas sistēmas darbības analīze [6-7;
WEB1, 7, 8]3. Sarežģītas ražošanas sistēmas imitācijas modelēšana un tās
rezultātu analīze[6-7; WEB1, 7, 8]
Studiju darbs
Ražošanas sistēmas imitācijas modelēšana [6-7; WEB1- 8]
7. Literatūra1. J. Banks, J.S. Carson, II, B.L. Nelson and D.M. Nicol. Discrete-Event System
Simulation. 3rd and 4th ed., Prentice-Hall, Inc., 2001, 2004.2. S. Robinson. Simulation. The Practice of Model Development and Use. John
Wiley&Sons, 2004.3. A.M. Law, W.D. Kelton. Simulation Modeling and Analysis. 3rd ed., McGraw-Hill,
2000.4. Averill M. Law. Simulation Modeling and Analysis. 4th ed., McGraw-Hill, 2007.
281
5. Jack P.C. Kleijnen. DASE: Design and Analysis of Simulation Experiments. Springer, 2007.
6. W.D. Kelton, R.P. Sadowski, D.A. Sadowski . Simulation with Arena. 1st and 2nd ed., McGraw-Hill, 1998, 2002.
7. W.D. Kelton, R.P. Sadowski, D.T. Srurrock. Simulation with ARENA. 3rd ed., McGraw-Hill Higher Education, 2004.
8. Conference Proceedings, Society for Computer Modelling and Simulation International, SCS.
WEB resursi
1. Starptautiskā imitācijas modelēšanas biedrība „The Society for Modeling and Simulation International”: www.scs.org/
2. Imitācijas modelēšanas līdzekļu apskats: www.lionhrtpub.com/orms/surveys/Simulation/Simulation.html
3. Imitācijas modelēšanas līdzekļi: www.idsia.ch/~andrea/sim/simtools.html4. Arena mājas lapa: www.arenasimulation.com/5. RTU Modelēšanas un imitācijas katedra: www.itl.rtu.lv/mik6. Firma Solvers: www.solvers.lv7. J. Merkurjevs, J. Petuhova. Sistēmu imitācijas un modelēšanas tehnoloģija. Praktisko
darbu krājums. RTU, Rīga, 2004. – www.vu.lv8. Arena 8 instalācija - www.vu.lv
DMI548 Vadības informācijas sistēmu projektēšana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 1.0 1.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Jurijs Merkurjevs RTU profesors, Dr.h.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir apgūt vadības informācijas sistēmu izstrādes teorētiskus un
metodoloģiskus pamatus un iegūt sistēmu veidošanas praktiskas iemaņas.Kursa uzdevumi ir iepazīties ar vadības informācijas sistēmu izstrādāšanas principiem un
organizatoriskam metodēm, iegūt pamatprasmes un zināšanu kopumu, kas nepieciešami visos vadības informācijas sistēmu izstrādes dzīves cikla fāzēs, un nepieciešamas dokumentācijas izstrādi atbilstoši Latvijas Valsts un starptautiskiem standartiem, izpētīt un apgūt vadības informācijas sistēmu kvalitātes nodrošināšanu atbilstoši kvalitātes standartiem, veikt praktiskus darbus vadības informācijas sistēmas projektēšanā.
2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts),
laboratorijas darbu (apgūto metožu un paņēmienu lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) un kursa projekta veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta kursa projekta aizstāvēšana un rakstisks eksāmens.
282
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Prasības priekšmeta apguvei: lekciju apmeklēšana, kontroldarbu izpilde, laboratorijas
nodarbību apmeklēšana, kursa projekta izstrādāšana un eksāmena kārtošana.
4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu.
Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsKontroldarbi 20%Laboratorijas darbu kvalitāte 20%Kursa projekts 25%Rakstisks eksāmens 35%
5. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
1. Ievadlekcija - kursa vispārējais raksturojums, mērķi, uzdevumi un metodes.
Ieskats VIS projektēšanā - struktūra, klasifikācija, vadības sistēmas.
IT loma uzņēmuma konkurētspējas palielināšanai.
Slaidi
2. VIS projekts – projekta jēdziens, struktūra, prasības.
VIS izpēte un analīze- jēdziens, mērķis, objekti, metodes, materiālu vākšanas metodes.
Slaidi
3. IT projekta priekšlikums – priekšlikumu veidi, prasības, dokumenta struktūra.
VIS projektēšanas tehnoloģija
Slaidi
4. VIS dzīves cikls – jēdziens, DC procesi, DC modeļi
Slaidi
5. VIS dzīves cikla fāzes (kontroldarbs)
Slaidi
6. VIS uzbūves principi un dekompozīcija – principi, VIS nodrošinājums, dekompozīcija.
Informācijas sistēmas informatīvais nodrošinājums.
Slaidi
7. Ekonomiskās informācijas struktūra. Klasifikācija un klasifikācijas sistēmas. Kodēšana un kodēšanas sistēmas.
Slaidi
8. Klasifikatoru projektēšanas metodika. Kodi, veidoti pēc moduļa principa. Vienotās nomenklatūras un kodi. (kontroldarbs)
Slaidi
9. Dokumentu projektēšanas metodika. (kontroldarbs)
Slaidi
10. Struktūranalīzes pētīšanas metodoloģija Slaidi
283
Struktūranalīzes principi un līdzekļi. Datu plūsmu diagrammas.
11. Procesu specifikācijas. ER diagrammas. Datu automatizētas apstrādes tehnoloģiskā
procesa projektēšana. Datu automatizētas apstrādes tehnoloģiskā
procesa raksturojums.
Slaidi
12. Tipveida tehnoloģiskie procesi. Tehnoloģisko operāciju kontrole. Procesu plūsmu diagrammas. (kontroldarbs)
Slaidi
13. IS izstrādes standarti – jēdziens, raksturojums Latvijas un pasaules IT standarti. Dokumentācija VIS dzīves cikla fāzēs
Slaidi
14. VIS kvalitātes un aizsardzības nodrošināšana. Datu aizsardzības pamatjēdzieni un metodes. Datu aizsardzības standarti. Informācijas datubāzes aizsardzības sistēmas
projektēšana.
Slaidi
15. Sistēmas uzturēšana, monitorings un audits. VIS tiesiskā vide. Autortiesības un licencēšana.
Slaidi
16. Kursa projekta aizstāvēšana.
Laboratorijas darbi
Nr. Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
1. VIS apsekošana. Materiālu vākšana un analīze. Ir2. VIS priekšlikuma izstrādāšana. Ir3. VIS konceptuālā projektēšana. Esošās sistēmas
apraksts, trūkumu noskaidrošana un prasību definēšanaIr
4. Informatīvā modeļa izstrādāšana. Ārējās informatīvās bāzes organizēšana.
Ir
5. Datubāzes projektēšana. Aprēķinu algoritmi. Ir6. Dokumentu formu projektēšana. Ir7. Tehnoloģisko procesu projektēšana Ir8. VIS projekta dokumentācijas izstrāde. Ir
Studiju darbs
Uzdevuma „Noliktavas uzskaites automatizācija” projekta risinājumu izstrāde.
6. Literatūra1. Avison, D.E., Fitzgerald G. (1998) Information Systems Development: Methodologies,
Techniques and Tools. The McGraw-Hill, UK London2. Futrell, Robert T., Shafer, Donald F., Shafer, Linda I. (2002) Quality Software Project
Management. Prentice Hall PTR3. Kendall, K., Kendall, J. (2002) System Analysis and Design. Prentice Hall, US
284
4. McLeod, R. (1994) System Analysis and Design: An Organizational Approach. The Dryden Press, US
5. O’Brien, J. (2002) Management Information Systems. The McGraw-Hill, UK6. Йордон, Э., Аргила, К. (1999) Структурные модели в объектно-ориентированном
анализе и проектировании7. Смирнова, Г., Сорокин, А., Тельнов, Ю. (2001) Проектирование экономических
информационных систем. Финансы и статистика, Москва
DMI465 Loģistikas informācijas sistēmas
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 N E
Atbildīgais pasniedzējs Uzvārds Vārds Amats, grādsDr. Egīls Ginters asociētais profesors, Dr.Sc.Ing.
Mācību priekšmeta mērķis un uzdevumi:
Mācību priekšmeta mērķis ir iepzīstināt auditoriju ar jaunākajiem sasniegumiem informācijas, telekomunikāciju tehnoloģijās un elektronikā, kurus izmanto mūsdienu loģistikas un transporta sistēmās, kā arī dot iespēju apgūt prasmes, kas saistītas ar augstāk minēto sistēmu ekspluatāciju. Loģistikas un transporta sistēmu pārvaldība mūsdienās nav iespējama bez labām informācijas tehnoloģiju zināšanām, tādēļ viens no mācību kursa uzdevumiem ir informācijas pamata tehnoloģiju aplūkošana kopsakarībās, sniedzot auditorijai priekšstatu par to pielietošanas iespējām loģistikā un transporta sistēmās.
Mācību priekšmeta pamattēmas:
1. Loģistika un loģistikas informācijas sistēmas2. Datu apstrādes iekārtas, lokālā automātika un datoru arhitektūra3. Informācijas uzglabāšanas un pieprasījumu apstrādes pamatprincipi4. Informācijas pārraides vides, EDI un industriālie tīkli5. Mobilo sakaru tīklu izmantošana loģistikā6. Globālās pozicionēšanas sistēmas kravu trasēšanā7. Ģeoinformācijas sistēmas un elektroniskās kartes8. Objektu identifikācijas pamatveidi (svītrkods, biometrika uc.)9. Elektroniskie maksājumi un e-komercija10. Informācijas sistēmu aizsardzība
Laboratorijas darbu pamattēmas:
1. E-Komercijas sistēmu analīze (7 stundas)
Darba gaitā ir jāprot analizēt e-komercijas sistēmas, praktiski atrast Intrenet vidē 10-15 dažādu sistēmu piemērus, kā arī jāapkopo un jāizskaidro to kvalitatīvie un kvantitatīvie parametri. Jāapgūst zināšanas par elektronisko maksājumu izmantošanu un datu pāraides drošību Internet vidē (HTTPS, RSA, Visa, EC/MC, Internet bankas, primārās un sekundārās atslēgas uc.).
285
2. GPS un GIS izmantošana objektu atrašanās vietas kontrolei (9 stundas)
Darbs sniedz ieskatu ģeoinformācijas sistēmu izveidošanā un globālās pozicionēšanas sistēmu pielietošanā pārvietošanās kontrolei. Jāprot izskaidrot ģeogrāfiskā platuma un garuma jēdziens, kā arī atškirības starp rastra un vektoru attēlojumiem. Jāprot paskaidrot informācijas apmaiņas ar GPS protokoli, kā arī koordināšu notiekšanas kļūdas.
Literatūras saraksts:
Logistics Information Systems, Part 1 and Part 2. Edited by Egils Ginters. ISBN9984-30-021-8, Printed by Jumi Ltd., Riga, 2002, 700 p.
DOP401 Vadības informācijas sistēmas un tīkli
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Jānis Grabis RTU asoc.profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa apraksts Uzņēmuma biznesa procesu realizēšanai un automatizācijai bieži izmanto tipveida uzņēmuma informācijas sistēmas. Informācijas tehnoloģijas speciālistu uzdevums ir izvēlēties piemērotākās informācijas sistēmas un realizēt to ieviešanu uzņēmumā. Kursā apskatītie jautājumi ir uzņēmuma biznesa procesu modelēšana, komerciāli pieejamu uzņēmuma resursu plānošanas (ERP) sistēmu, darbplūsmas sistēmu un citu uzņēmuma informācijas sistēmu izmantošana izmantošanu šo procesu realizēšanā, uzņēmumu informācijas sistēmu ieviešana un modificēšana, uzņēmumu informācijas sistēmu integrācija un pāreja uz serviss-orientētas arhitektūras izmantošanu uzņēmumu sistēmu realizēšanā. Kursa praktiskajā daļā tiek apgūta uzņēmuma informācijas sistēmu modificēšanas paņēmieni.2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir apgūt uzņēmuma informācijas sistēmu darbības principus, ieviešanu un modificēšanu. Kursa uzdevumi ir iepazīstināt studentus ar komerciālajām uzņēmumam informācijas sistēmām un to piegādātajiem, apgūt šo sistēmu ieviešanas principus un paņēmienus, iepazīties ar jaunākajām tendencēm uzņēmumu informācijas sistēmu izstrādē un praktiski apgūt iemaņas darbā ar uzņēmuma informācijas sistēmām.3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.5. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
286
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbs 30%Rakstisks eksāmens 50%Citas aktivitātes 10%6. Literatūra1. Curran, T.A., Ladd, A. (2000), SAP R/3 Business Blueprint, Prentice Hall PTR.2. O’Leary, D.E (2000), Enterprise Resource Planning Systems, Cambridge University Press.7. Specializētā programmatūra Microsoft Dynamixc AX Microsoft Biztalk Server Lotus Notus
DOP403 Operāciju vadība
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir attīstīt zināšanas, kas nodrošinātu jaunu konceptu un līdzekļu izstrādi ražošanas operāciju projektēšanai, plānošanai un vadībai. Operāciju stratēģijas un to plānošana, procesa vadība, statistiskā procesa kontrole. Darbaspēka plānošana, jaudas plānošana, uzņēmumu izvietošana, uzkrājumu vadība, prognozēšana. 2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstisks eksāmens 50%Kursa darbs 10%
287
5. Literatūra1. Lee J.Krajewsky, Lary P.Ritzman. Operations Management. Strategy and Analysis. 4th ed. Addison Wesley, 1996. ISBN 0-201-40016-22. James A. Fitzsimmons, Mona J. Fitzsimmons. Service Management. Operations, Strategy, and Information Technology. 2nd ed. Irwin McGraw-Hill, 1998, ISBN 0-07-021760-23. Richard B. Chase, Nikolas J. Aquilano, F. Robert Jacobs. Production and Operations Management. Manufacturing and Services. 8th ed. Irwin McGraw-Hill, 1998, ISBN 0-07-115222-94. Derek L. Waller. Operations Management. A Supplay Chain Approach. International Tomson Business Press, 1999, ISBN 1-86152-415-35. David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams. Management Science. Quantitative Approaches to Decission Making. 7th ed. West Publishing Company, 1994, ISBN 0-314-02479-46. Jack R. Meredith, Samuel J.Mantel JR. Project Management. A Managerial Approach. 3rd ed. Jon Wileu & Sons, 1995, ISBN 0-471-01626-87. Virkam Sethi, William R. King. Organizational Transformation through Business Process Reengineering. Prentice Holl, 1998, ISBN 0-13-897877-8
DOP402 Projekta vadība
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa mērķis un uzdevumiProjekta vadības uzdevuma nostādne. Projekta novērtējums, izvēle. Projekta vadītājs. Projekta organizācija. Projekta plānošana. Sarunu vešana un konflikta atrisināšana. Projekta finansēšana. PERT/CPM. Resursu izvietošana. Monitorings un informācijas sistēmas. Projekta kontrole. Projekta novērtēšana. Projekta ieviešana. 2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/Neieskaitīts
288
Patstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstisks eksāmens 50%Kursa darbs 10%5. Literatūra1. Ž. Ilmete, Projektu vadīšana , R:LU, 1998.2. R. Kalniņa, Projektu vadīšana no idejas līdz realizēšanai, LPMC, Rīga - 1999.3. J. Zommers, Datorizēta projektu vadīšana, BAT, 2000.4. James P.Lewis, Fundamentals of project management, American Management Association, 19975. H. Kerzner, Project management: a systemapproach to planing, scheduling and controlling - 6th ed., John Wiley & Sons, Inc., 1998. 6. Kogan Pafes, Marion E.Haynes, Project Management, 19977. J. Zeman, M.Diduškova, V.Sochor, M.Votapek. Financial Manual for Municipalities in central and Eastern Europe, " How to Develop Municipal Energy Projects", Volume 1, 19968. Maylor H., Project Management, - 3th ed., Prentice Hall, 20039. Murch R., Project Management, Prentice Hall, 200110. Manual Project Cycle Management, "Integrated Approach and Logical Framework", Commission of the European Communities Evaluation unit Methods and Instruments for Project Cycle Management, 1993.11. User's Guide for Microsoft Project 2003. Microsoft Corporation, 2004.
DSP424 Lielās datu bāzes
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 N E
Atbildīgais pasniedzējs Jānis Eiduks RTU asociētais profesors, Dr.sc.ing
Amerikas Savienoto Valstu, Anglijas un Skandināvijas augstskolās atbilstošie kursi saucas Large Database Systems, Database 2, Adminstration of Databases. Daudzos gadījumos kursa nosaukumam tiek lietots konkrētas lielas datu bāzes vadības sistēmas nosaukums: piemēram, DBMS Oracle, DBMS MS SQL-Server.
1. Vispārīgais mērķisIepazīstināt studentus ar problēmām, uzdevumiem un to risinājumiem, kuri rodas
veidojot lielas datu bāzes sistēmas.
2. Sasniedzamie mērķiLielas datu bāzes vadības sistēmas uzbūves un funkcionalitātes izpratne.Lielas datu bāzes loģiskās un fiziskās struktūras veidošanas iespēju pārzināšana.Datu bāzes vadības sistēmas funkcionēšanas optimizācijas veikšanas pārzināšana.
289
Datu bāzes darbības auditorpārbaudes veikšanas pārzināšana.Klientservera datu bāzes sistēmu administrēšanas pārzināšana.Vaicājumu valodas SQL procedurālā paplašinājuma PL/SQL izmantošanas iespēju
pārzināšana.
3. Ieejas nosacījumi, līmenisMācību kursa apgūšanai nepieciešamas labas angļu valodas zināšanas, interese par savu
specialitāti, spēja sistematizēt informāciju, veikt loģiskus secinājumus. Nepieciešamas arī sekojošas priekšzināšanas:
1.Mācību kursa “Datu bāzes tehnoloģijas pamati” pilnvērtīga apguve.2. Lietojumprogrammu izstrādes pamatkoncepciju un galveno pamatjēdzienu
izpratne3. Skaitļotāju tīkla darbības pamatprincipu apguve.
4. Galvenās tēmas un to mērķi1. Galveno tēmu mērķi:
- Liela apjoma datu bāzes datu modeļu un to īpašību pārzināšana.- Lielas datu bāzes sistēmas arhitektūras pārzināšana.- Spēja definēt lielas datu bāzes struktūru un veikt datu sākotnējo ielādi.- Spējas noteikt un, ja nepieciešams koriģēt, datu bāzes un datu bāzes vadības sistēmas
parametrus.- Spējas veikt datu bāzes vadības sistēmas darbības optimizāciju.- Spējas veikt datu bāzes darbības auditorpārbaudes.- Spējas veikt klientservera datu bāzes sistēmas konfigurēšanas procesu.- Spējas projektēt un definēt lietotājus un to tiesības.- Spējas veikt datu bāzes kopēšanu un atjaunošanu.- Spējas vispusīgi izmantot administrēšanā vaicājumu valodu SQL un datu bāzes vārdnīcu.- Spējas izmantot SQL valodas procedurālo paplašinājumu – valodu PL/SQL sarežģītu
vaicājumu un pārskatu veidošanai.
5. Priekšmetu savstarpējā saistībaMācību priekšmets Lielās datu bāzes izmanto zināšanas, kas iegūtas mācību kursos:
Svešvaloda, Inženieru matemātika, Lietojumprogrammas, Datortīkli, Operētājsistēmas un galvenokārt Datu bāzes tehnoloģijas pamati.
Mācību priekšmetā Lielās datu bāzes iegūtās zināšanas tiek izmantotas mācību kursos: Tīmekļa tehnoloģijas, E-bizness sistēmas.
6. Priekšmeta saturs
Nr. Lekciju tēmas Lit.
1 Liela apjoma datu bāzes un tās vadības sistēmas atšķirības no personālajām un vidēja izmēra datu bāzēm (“desk top databases”).
1,2,3
2 Liela apjoma datu bāzes datu modeļi (hierarhiskie, tīklveida, CODASYL, relāciju, objektu, relāciju-objektu, daudzdimensiju).
1,2,3
3 Liela apjoma datu bāzes atmiņas oģiskās un fiziskās struktūrvienības (tabultelpas, segmenti, ekstenti, bloki, klasteri un t.t.). Atmiņas struktūrvienību uzbūve un vadības parametri.
1,2,3
4 Lielas datu bāzes sistēmas arhitektūra (klientu stacijas, failu serveri, datu 1,2,3
290
Nr. Lekciju tēmas Lit.
bāzes vai SQL serveri, lietojumserveri, lokālie un globālie skaitļotāju tīkli, WWW).
5 Liela apjoma datu bāzes vadības sistēmas: Oracle, MS SQL Server, Sybase, Informix, DB2, RBD, IMS un t.t.) un to vadības sistēmas funkcijas.
1,2,3
6 DB adminstratora grupa un tās funkcijas. 1,2,37 DBVS eksemplāri (instaces) un to arhitektūra: operatīvās struktūras,
servera un fona procesi. Operatīvās atmiņas organizācija: sistēmas globālā atmiņa (“system global area”); datu bāzes datu buferi (“database buffer cashe”); izmaiņu žurnāla buferi (“redo-log buffer”); SQL vaicājumu koplietošanas fonds (“shared pool”); citas operatīvās struktūras. Operatīvo struktūru parametri. Izdalīto (“named”) un koplietošanas (“shared”) serveru konfigurācijas, to priekšrocības un trūkumi.
8,1,2
8 Eksemplāra (instance) vadība (monitoring). Datu bāzes vārdnīca. Datu vārdnīcas statisko un dināmisko skatu izmantošana.
8,1,2
9 DBVS darba vides veidošana (optimal flexible architecture – OFA). Darba katalogu sistēma. Eksemplāra veidošana operētājsistēmas vidē.
8,1,2
10 Datu bāzes veidošanas etapi. Etapu uzdevumi un izpildāmās funkcijas. Datu bāzes aktivizēšana un aizvēršana (startup, shutdown). Datu bāzes darbības analīze un koriģēšana lietojot datu bāzes vārdnīcas skatus un parametru maiņas komandas.
8,1,2
11 DB relāciju informācijas objektu definēšana (tabulas, lauki, ierobežojumi, trigeri, saites, skati, indeksi, virknes, klasteri, atrites segmenti, sinonīmi). Lielu objektu izmantošana (LOB). Tabulām un indeksiem nepieciešamās atmiņas apjoma aprēķins.
8,1,2
12 Tabulu un lauku sekcionēšana. Datu paralēlās apstrādes iespējas. 8,1,213 Objektorientētās tehnoloģijas realizēšana lielās datu bāzēs. Objekti datu
bāzē. 8,1,2
14 Relāciju – objektu informācijas objektu realizēšana DB: objektu tabulas, objektu kolonas, iekļautās tabulas.
8,1,2
15 Saliktu objektu un atsauču realizēšana. 8,1,216 Objektu skati un metodes. 8,1,217 Objekta īpašību mantošanas iespējas. 8,1,2
18 Objektu vaicājumu valoda OSQL. 8,1,219 Vaicājumu valodas SQL procedurālais paplašinājums PL/SQL. 8,1,220 SQL valodas papildiespējas PL/SQL valodā. Kursoru un kursoru mainīgo
izmantošana. 8,1,2
21 Valodas PL/SQL raksti un tabulas. 8,1,222 Dināmiskais SQL. 8,1,223 Objektu lietošanas iespējas PL/SQL valodā. Objektu tipi un eksemplāri.
Metodes, to interfeisu apraksti un ķermeņu definējumi. Objekti datu bāzē. Objekti-rindas un objekti-kolonas. Iekļautās tabulas (tabula tabulā) un maināmie masīvi.
8,1,2
24 DB anonīmie bloki, procedūras un funkcijas. 8,1,225 DBVS interfeisi un utilītprogrammas: SQL*Plus, Enterprise Manager un
t.t. 8,1,2
26 Datu bāzes darbības un izmatošanas nodrošināšana klientservera sistēmās (SQL*Net).
8,1,2
291
Nr. Lekciju tēmas Lit.
26 Tīkla konfigurēšanas varianti un atbilstošie konfigurācijas faili un to parametri.
8,1,2
27 Vairāklīmeņu klientserveru sistēmas. Lietojumu serveri . To iespējas un funkcijas.
8,1,2
28 Lietotāju paralēlās darbības vadība un optimizācija. 8,1,228 Replikāciju izmantošana un vadība. 8,1,237. Datu bāzes kopiju veidošana un atjaunošana pēc DB bojājuma. Datu
eksports un imports. Datu sākotnējā ielāde.8,1,2
38 Datu integritātes nodrošināšana. Bloķēšanas mehānismi. 8,1,239 Daudzbāzu sistēmas veidošana. 8,1,2
40 OLE DB un ODBC interfeisu izmantošana. 8,1,241 MS ADO un Oracle OO4O interfeisu izmantošana daudzavotu sistēmu
realizēšanai.8,1,2
42 Metadati un to vadība lielās datu bāzes sistēmās. 8,1,243 DBVS auditorpārbaudes (auditing). 8,1,244 DBVS ražības optimizēšanas galvenie principi. Lietojuma noskaņošana
maksimālai ražībai (optimāli SQL vaicājumi). Operatīvās atmiņas struktūru noskaņošana. Ārējās atmiņas noskaņošana. Resursu izmantošanas analīze.
8,1,2
45 Lielas datu bāzes sistēmu attīstības tendences. 8,1,2
Nr. Praktiskā darba tēmas Lit.1 Vienotas relāciju datu bāzes izveidošana, kurā ir iekļautas sekojošas datu
struktūras: tabulas, skati, virknes, klasteri, sinonīmi, ierobežojumi. Maksimāli jālieto ierobežojumi. Datu bāzes datu vārdnīcas skatu izpēte un metadatu noteikšana visām struktūrām ar SELECT vaicājumiem. Datu ievade ar INSERT komandu un SQL*LOADER programmas palīdzību. SQL*Plus vides parametri un komandas pārskatu veidošanai. Divu saliktu pārskatu izveidošana. Pārskatu vaicājumos jālieto vairāki SELECT un datu grupēšana gan vaicājumā, gan pārskata komandās. Pārskatos jāizmanto vairākas tabulas.
5, 11
2 Relāciju-objektu datu bāzes izveidošana lietojot sekojošus informācijas objektus: objektu tabula, objektu kolona, iekļautā tabula, objektu skats, salikti objekti un objektu atsauces, objektos jāiekļauj MAP, ORDER un MEMBER metodes. Visu struktūru metadatu izgūšana no datu vārdnīcas. Datu izgūšana no datu bāzes izmantojot Objektu SQL (6 vaicājumi). Vaicājumos izmantot arī objektu skatus un nodemonstrēt metožu izmantošanu.
5, 11
3 SQL paplašinājums PL/SQL: PL/SQL raksti un tabulas, kursori, kursoru mainīgie, anonīmie bloki, iekļautās procedūras un funkcijas, trigeri, pakotnes. To definēšanas un izmantošanas piemēri SQL*Plus vidē. Procedūrās kā izejas un ieejas parametri jāizmanto: objekti un tabulveida struktūras (PL/SQL tabulas un kursora mainīgie). Informācijas iegūšana no datu bāzes vārdnīcas par PL/SQL struktūrām. Procedūras veic datu izgūšanu no relāciju objektu datu bāzes, izdara pārveidojumus un jaunos datu atkal ieraksta datu bāzē.
5, 11
4 Datu noliktavas (datawarehouse) virsbūves veidošana OLTP datu bāzei: dimensiju (>=3) un hierarhiju (arī multihierarhiju) definēšana OLTP DB
11
292
tabulām, materializēto skatu (3) definēšana. Datu izgūšana (5 vaicājumi) lietojot Rollup, Cube izteiksmes un Grouping funkciju.
5 Datu bāzes audits un noskaņošana. Datu bāzes vadības sistēmas eksemplāra parametri. Parametru vērtību iegūšana un izvērtējums. Parametru maiņas ieteikumu iegūšana no datu vārdnīcas dināmiskajiem skatiem. Parametru koriģēšanas komandas.
11
6 Lietojumu un datu bāzes sasaiste. MS un Oracle ADO objektu tehnoloģijas (OO4O) izmantošana. Datu izgūšana no relāciju-objektu datu bāzes uz MS Excel darba lapām un MS Access formām. Jāizmanto gan relāciju, gan relāciju-objektu datu struktūras.
11
7. Literatūra 1. C.J. Date. An Introduction to Database systems. Seventh edition. Addison-Wesley, 2000,
938 pp.2. David M. Kroenke. Eight Edition. Databases Processing. Eighth edition. Prentice Hall,
2003, 800 pp.3. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jenifer Widom. Database systems. Prentice Hall,
2002, 1088 pp.4. William Page, David Austin, Willard Baird II and other. Using Oracle 8/8i. Que Corp.,
1999.5. Stewen Feuerstein, Bill Pribyl. Oracle PL/SQL Programming. O’Reilly, 2002.6. Don Burleson. Oracle 8 Tuning. Coriolis Group Books, 1998.7. Mark Gokman, Jonathan Ingram. Oracle 8 Black Book. Coriolis Group Books, 1998.8. Scott Urman. Oracle 8i. Advanced PL/SQL Programming. McGraw-Hill, 2000.9. Higo Toledo Jr. Oracle Networking. Oracle Press, 1996.10. Marci Frohock Garcia, Jamie Reding, Edward Whalen, Steve Adrien DeLuca. Microsoft
SQL Server 2000 Adminstrator’s Companion. Microsoft, 2000.11. DBMS Oracle8i Help Information.
8. Studentu novērtēšanaTiek vērtētas studenta spējas praktiski lietot lekcijās izklāstītās un patstāvīgi apgūtās
zināšanas. Tās jāparāda ar piemēru (ne pasniedzēja variantu) palīdzību. Vērtējumu skala: - praktisko darbu izpildes kvalitāte un regularitāte 60% - eksāmens 40 %Prasības priekšmeta apguvei - praktisko darbu izpildes regularitāte un pārbaudes darbu
izpildes kvalitāte. Ja praktisko darbu rezultāti netiek nodoti laikā, jāizpilda papilddarbi. Vienādu darbu iesniegšanas gadījumā tie netiek vērtēti visiem attiecīgajiem studentiem.
INFORMĀCIJAS SISTĒMAS UN CASE RĪKI
Mācību spēks - J ā n i s E i d u k s , inženierzinātņu doktors (Dr.sc.ing.) , asoc. prof.1. Mācību kursa mērķi
Mācību kurss “Datu bāzes sistēmu projektēšana” ir noslēdzošais kurss mācību kursu kopā ( DB1 – Datu bāzes tehnoloģiju pamati, DB2 – Lielās datu bāzes, DB3 – progresīvās datu bāzes, DB4 – Multibāzes) , kuri domāti datu bāzes tehnoloģiju apguvei. Šajā kursā tiek izmantotas iepriekšējo kursos mācītās zināšanas, tiek veikta to sistematizācija un integrācija, lai izprastu un apgūtu datu bāzes sistēmu (DBS) projektēšanas problēmas un to risinājumus. Daudz vērības tiek veltīts DBS projektēšanas automatizācijai izmantojot CASE (Computer Aided System Engineering) tehnoloģijas.
293
2. Galvenie realizējamie uzdevumi mācību kursā1. Studentam jāapgūst iepriekš nezināmas problēmvides analīzes veikšana ar mērķi izveidot problēmvides modeli, galveno akcentu veltot datiem un to pārveidojumiem. 2. Studentam jāmāk veidot datu konceptuālos modeļus, kuri tiks interpretēti gan priekš universālām datu bāzes sistēmām, gan universālo datu bāzes sistēmu paplašinājumiem (specializētām datu bāzes sistēmām).3. Jāpārzina gan relāciju, relāciju-objektu datu bāzes sistēmu projektēšanas tehnoloģiju iespējas, gan universālo datu bāzes sistēmu paplašinājumu projektēšanas tehnoloģijas iespējas.4. Studentiem patstāvīgi jāveic dažādu datu bāzes sistēmu projektēšana ar un bez CASE rīku izmantošanas.5. Studentiem jāapgūst datu sākotnējās ielādes problēmas un to risinājumi, kā arī praktiski jārealizē konkrēts neliels datu sākotnējās ielādes projekts izmantojot kādu no šim procesam domātiem rīkiem.6. Studentam jāapgūst SQL vaicājumu noskaņošanas tehnoloģijas un jāpārbauda tās praksē.Datu bāzes tehnoloģijas ir aktuālas datorsistēmās tādēļ, ka ar to palīdzību tiek veidotas informācijas sistēmu galvenā sastāvdaļa – datu un likumu glabātava. Savukārt informācijas sistēmu izstrāde ir plašākais dator-speciālistu darba lauks. 3. Mācību kursa pamattēmas un to īss aprakstsMācību kursā var izdalīt sekojošas kursa pamattēmas:1. Informācijas sistēmu (IS) dažādība 2. Universālās datu bāzes sistēmas (DBS) un DBS paplašinājumi .3. Datu bāzes projektēšanas kritēriji. 4. Datu bāzes projektēšanas tehnoloģijas: 5. Problēmu vides modeļi. 6. Datu konceptuālā modelēšana. 7. Temporālo ER diagrammu izmantošana modelējot laika datu bāzes datu glabāšanas struktūras.8. Relāciju datu bāzes datu glabāšanas struktūru iegūšana no konceptuāliem modeļiem. 9. Relāciju-objektu datu bāzes datu glabāšanas struktūru iegūšana no konceptuāliem modeļiem10. Temporālās datu bāze sistēmas projektēšana.11. Dimensiju modelēšanas izmantošana, veidojot datu noliktavas datu glabāšanas struktūru.12. CASE (Computer Aided System /Software Engineerig) tehnoloģijas. 13. CASE rīku arhitektūra. 14. CASE rīka Oracle Designer arhitektūra un iespējas.15. Datu sākotnējā ielāde (data staging) datu bāzē..16. Datu bāzes sistēmas projektēšanas process kā daudzkriteriāls process. 17. SQL vaicājumu noskaņošana (optimizācija). 18. DB sistēmu ieviešana. 19. DB sistēmu izstrādes automatizācijas perspektīvas.
4. Izmantojamās literatūras raksturojums
4.1. Pamatliteratūra1. C.J. Date. An introduction to database systems. Addison-Wesley.2. C.J.Date. Database in depth. Relational theory for practitioners. O` Reilly, 2005.3. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D.Ullman, Jennifer Widom. Database Systems: the complete book. Prentice Hall, 2002.4. Thomas M.Connoly, Carolyn E. Begg. Database Systems. A Practical approach to design, implementation and management. Addisin-Wesley, 2003.5. Rebecca Riordan. Designing Relational database systems. Microsoft Press, 1999.
294
6. Michael J. Hernandez. Database design for mere mortals. A hands-on guide to relational database design. Addison Wesley, 2003.7. Robert J. Muller. Database design for smarties. Using UML for data modeling.Morgan Kaufman, 1999.8. Oracle. Data modelling and relational database design. Course Code 20000C12, 2001.9. I.T. Hawryszkiewycz. Introduction to system analysis and design. Prentice Hall, 2000.10. Joe Celko`s. SQL for smarties: advaced SQL programming. Morgan Kaufman, 2000.11. Sanjay Mishra, Alan Beaulien. Mastering Oracle SQL. O`Reilly, 2002.
4.2. Ieteicamā literatūra1. Fabian Pascal. Practical Issues in Database Management: A Reference for the thinking practitioner. Boston,MASS., Addison-Wesley, 2000.2. C.J. Date, Hugh Darwen. Databases, types and relational model: The third Manifesto, third edition. Addison-Wesley, 2006.3. Dan Tow. SQL tuning. O`Reilly, 2004.
5. Praktiskie darbi un to izpildes apraksts
Mācība kursa ietvaros studenti veic sekojošus praktiskus darbus:1. Relāciju DBS projektēšanas tehnoloģiju apguvei.2. Priekšmetiskās vides dati un ER diagramma. 3. SQL vaicājumu noskaņošana.4. Temporālās datu bāzes projektēšana. 5. Datu noliktava (datawarehouse). 6. Jauna DBS
6. Studentu zināšanu vērtēšanas shēma Studenta zināšanu vērtējums veidojas no praktisko darbu kopējā vērtējuma, kurš tiek koriģēts ievērojot beigu testa rezultātus (tests nepieciešams studenta patstāvīgās darbības akceptam), un pozitīva eksāmena nokārtošanas rezultāta:Gala vērtējums = 0.6 * praktisko darbu vērtējums + 0.4 * eksāmena rezultāts
DPI551 Objektorientētā sistēmanalīze
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Oksana Ņikiforova asociētais profesors, Dr.Sc.Ing.
Kursa apraksts:
Priekšmeta sākumā ir paskaidrota sistēmas modelēšanas aktivitātē ar mērķi parādīt dažādus sistēmas analīzes iespējamus sākotnējus informācijas avotus: biznesa sistēmām - biznesa procesu modelis; lietojumsistēmām (informācijas sistēmām) - sistēmas lietošanas situāciju (use-case) modelis; tehniskām sistēmas - funkcionēšanas topoloģiskais modelis; un jebkādām sistēmām - vārdisks apraksts dabīgajā valodā. Balstoties uz šo informāciju tiek veidots sistēmas analīzes modelis vienotā modelēšanas valodā UML.
295
Katrai diagrammai savukārt ir parādītas tās konstruēšanas iespējas sistēmas modelēšanas rīkā Rational Rose. Kursā tiek apskatīta sistēmas konceptuāla modelēšana un sistēmas lietošanas loģikas analīze, ka arī lielā uzmanība ir veltīta sistēmas klašu noteikšanai un aprakstīšanai. Ir skārts sistēmas projektēšanas uzdevums un sistēmas arhitektūras jēdziens, kā arī ir parādīta objektorientētas sistēmanalīzes vieta programmatūras izstrādes procesā.
Prasības priekšmeta apguvei:- regulārā praktisko nodarbību apmeklēšana;- studiju darba savlaicīga izpilde
Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, laboratorijas darbi, diskusijas
Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: atzīme par studiju darbu, atzīme par eksāmenu.
Priekšmeta plāns:Datums Tēma Literatūra
WEB resursiLEKCIJAS
1. Ievadlekcija. Objektorientētās sistēmanalīzes mērķi. UML objektorientētai modelēšanai
[1] – [6]
2. Sistēmas konteksta saprašana – biznesmodelēšana. Sistēmas lietošanas situācijas.
[1] – [6]
3. Sistēmas konteksta saprašana – konceptuālā modelēšana. [1] – [6]4. Konceptuālās modelēšanas attiecību veidi.
Objektorientācija: klasifikācija un mantošana. [1] – [6]
5. Objektu mijiedarbības principi. [1] – [6]6. Objektu mijiedarbības attēlošana UML secību diagrammas
veidā.[1] – [6]
7. Objektu mijiedarbības attēlošana UML sadarbības diagrammas veidā.
[1] – [6]
8. Sistēmas struktūras aspekts. UML klašu diagramma. [1] – [6]9. Sistēmas struktūras objektorientēta projektēšana. Sistēmas
arhitektūras jēdziens.[1] – [6]
10. Sistēmas uzvedības aspekts. UML stāvokļu diagramma. [1] – [6]11. Sistēmas uzvedības modelēšana ar UML aktivitāšu
diagrammu.[1] – [6]
12. Sistēmas realizācija. Sistēmas sadalīšana komponentos. UML komponentu diagramma.
[1] – [6]
13. Sistēmas izvietošana. UML izvērsuma diagramma [1] – [6]14. Objektorientētas sistēmanalīzes metodoloģiju apskats.
Objektorientētas sistēmanalīzes stratēģijas.[1] – [6]
15. Objektorientētas sistēmanalīzes vieta programmatūras izstrādes procesā.
[1] – [6]
16. Ieskaite [1] – [6]PRAKTISKĀS NODARBĪBAS/ LABORATORIJAS DARBI
1* Sistēmas biznesprocesu konteksta saprašana [1] – [6]2* Sistēmas lietošanas situāciju modelēšana [1] – [6]3* Sistēmas konceptuālā modelēšana [1] – [6]
296
4* Objektu mijiedarbības modelēšana (1.daļa) [1] – [6]5* Objektu mijiedarbības modelēšana (2.daļa) [1] – [6]6* Sistēmas uzvedības modelēšana [1] – [6]7* Sistēmas realizācijas modelēšana [1] – [6]8* Ieskaite [1] – [6]
Specializētā literatūra
NN Autors Nosaukums Gads1 Rogues P. UML in Practice : The Art of Modeling Software
Systems Demonstrated through Worked Examples and Solutions
2004
2 Filev A., Loton T., McNeish K.,
Professional UML with Visual Studio .NET 2003
3 Dennis A., Wixom B.H.,
Systems Analysis and Design with UML Version 2.0 : An Object-Oriented Approach
2005
4 Kroll P., Kruchten P. The Rational Unified Process Made Easy: A Practitioner's Guide to Rational Unified Process
2003
6 Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I.
Unified Modeling Language User Guide, The (2nd Edition)
2004
Mācību literatūra
NN
Autors Nosaukums Gads
1 Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I.
Unified Modeling Language Reference Manual, The (2nd Edition)
2005
2 Quatrani T. Visual Modeling with Rational Rose 2002 and UML (3rd Edition)
2002
3 Fowler M.. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition
2004
4 Larman C. Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development (3rd Edition)
2002
5 Boggs M., Boggs W. Mastering UML with Rational Rose 2002 2002
Specializētā programmatūra
Rational Rose, Enterprise Architect
IDA117 Darba aizsardzības pamati
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 1.0 1.0 0.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Valentīna Urbāne RTU profesors, Dr.sc.ing
1. Kursa apraksts
297
Valsts politika un prasības darba aizsardzībā. Darba vides kaitīgie un bīstamie faktori, to iedarbība uz cilvēka organismu un normēšanas principi. Pasākumi šīs iedarbības novēršanai vai samazināšanai. Ugunsdrošības pamati.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) veidā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta rakstiska ieskaite.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. 4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā ieskaitīts/ neieskaitīts Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Rakstiska ieskaite 90%5. Literatūra1. I.Brigers, V.Kozlovs, V.Urbāne, V.Ziemelis un c. Darba aizsardzība. Lekciju konspekts. RTU, 2001. - 114 lpp.2. V.Kozlovs, R.Večena, V.Ziemelis. Darba aizsardzība. Lekciju konspekts, 2. daļa. RTU, Rīga - 2002. - 144 lpp.3. V.Kaļķis, I.Kristiņš, Ž.Roja. Darba vides risku novērtēšanas vadlīnijas. Rīga, 2003. - 72 lpp.4. Darba aizsardzības Likuma vadlīnijas. Rīga, 2002. - 52 lpp.
B . OBLIGĀTĀS IZVĒLES STUDIJU PRIEKŠMETI
1. SPECIALIZĒJOŠIE STUDIJU PRIEKŠMETI
VADĪBAS INFORMĀCIJAS TEHNOLOĢIJA
DOP506 Vadības zinātne
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 5.0 3.0 0.0 2.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Minkēviča Vineta, Docents, Doktors
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa apraksts
298
Kursa Vadības zinātne ietvaros tiek iztirzāta vadības procesu nodrošināšanas metodika, biznesa problēmu risināšanas metodes un paņēmieni.
Kursa dalībnieki tiek nodrošināti ar zināšanām, kas nepieciešamas Biznesa procesu plānošanā, vadīšanā, kontrolē un novērtēšanā. Praktiski tiek risināti uzņēmumu darbības analīzes, optimizēšanas, kā arī risku vadīšanas uzdevumi. Noklausoties kursu tā dalībnieki iegūst zināšanas par vadības principu realizāciju uzņēmumā lēmumu izstrādes jomā.
2. Kursa mērķis un uzdevumi Mācību priekšmeta mērķis –
nodrošināt studentus ar zināšanām, kas nepieciešamas, lai izstrādātu un pielietotu vadības zinātnes metodes plaša loka biznesa problēmu risināšanā.
Mācību priekšmeta uzdevumi – iepazīstināt studentus ar vadības zinātnes sadaļām, vadības sfērām, tās procesu saturu un
norisi; nodrošināt zināšanas par vadības problēmu risināšanai izmantojamiem matemātiskiem modeļiem, to lietošanu atbalstošiem programmlīdzekļiem
Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts)
un laboratorijas/praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā (arī papildus) informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa ietvaros tiek izstrādāts kursa darbs, kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritērijiNodarbību apmeklējums nav obligāts, tomēr ieteicams. Uzdotie laboratorijas darbi
nododami obligāti, tiem jābūt nodotiem līdz semestra beigām. Ieskaitīti laboratorijas darbi un kursa darbs ir kritērijs studenta pielaišanai pie eksāmena kārtošanas.
4. Zināšanu novērtēšanaStudiju kursa ietvaros jāiesniedz pieci patstāvīgie darbi, kuros apkopoti laboratorijas
darbu uzdevumi un kuru vērtējums ietekmē gala atzīmi.Patstāvīgie darbi veido bāzi kursa darbam. Kursa apguves gala novērtējumā tiek ņemti vērā
eksāmena vērtējums 60%patstāvīgo darbu vērtējumi 40%
Kursa darbam atbilst atsevišķs novērtējums.
DOP546 Ekonomisko procesu prognozēšana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Evija Liepa, Docents, Dr.math.
Zināšanu kontrole: rakstisks eksāmensZināšanu novērtēšana: gala eksāmens 60%
praktiskie darbi 40%
299
Priekšmeta mērķis: Apgūt likumsakarību starp dažādu laikrindu procesu vērtībām veidošanu un ekonomisko procesu nākotnes prognozes aprēķināšanas metodiku.Mācību priekšmeta uzdevums: sniegt zināšanas un veidot prasmes datu bāzu, kuras mainās laikā, apstrādes tehnoloģijā, modeļu izveidē un analīzē.
Studiju stratēģija: Kursa teorētiskās koncepcijas tiek izklāstītas lekcijās. Praktiskie piemēri balstās uz reālām situācijām. Praktiskās un laboratorijas nodarbībās teorētiskās zināšanas papildina un nostiprina konkrētu ekonomisku problēmu risināšana un analīze. Praktisko darbu nodarbībās students patstāvīgi risina praktisku problēmu – formulē uzdevumu ,izveido ekonomiska procesa matemātisko modeli, izvēlas risināšanas metodi, algoritmu un līdzekļus, novērtē risinājumu un izdara nepieciešamās korekcijas modelī. Noslēgumā izdara secinājumus un sniedz rekomendācijas.
Kursa saturs: Ievads prognozēšanas teorijā. Datu vākšana (primārie un sekundārie dati, informācijas
sistēma, datu ievade un kontrole, datu bāzes un datu apstrādes pamatfunkcijas, automatizētā datu uzkrāšana, programmatūra)
Prognozēšanas metodes ,dekompozīcijas metode, struktūra Prognozēšanas modeļi (Naiva, slīdošā vidējā, eksponenciālās un vienkāršās
nogludināšanas) Regresijas modeļi (vienfaktora, daudzfaktoru) Vienkāršie modeļi (multiplikatīvais trenda sezonālais, aditīvais trenda sezonālais, slīdošā
vidējā) Trenda modeļi (vienkāršs nogludināšanas modelis ar lineāru trendu, divkāršās
nogludināšanas modelis, divkāršais slīdošā vidējā modelis, to salīdzināšana) Sezonālie modeļi. Horizontālais modelis, koriģēšana, piemērs Aditīvie modeļi ar trendu un sezonalitāti Multiplikatīvie modeļi ar trendu un sezonalitāti Prognozēšana un lēmuma pieņemšana Prognozes dzīves cikls Modeļa izvēle (prognozēšanas situācijas raksturošana, prognozēšanas metodes izvēle,
apkārtējās vides pieprasījuma prognozēšana)
Kursa plāns
1. lekcija. Prognozēšanas teorijas attīstība, mērķi un uzdevumi. Informācijas tehnoloģijas līdzekļu lietojuma iespējas prognozēšanā.
2. lekcija. Datu bāzes veidošana, datu apstrādes pamatfunkcijas, automatizētā datu uzkrāšana, programmatūra.
3. lekcija. Vienkāršākie prognozēšanas modeļi (Naiva, slīdošā vidējā, eksponenciālās un vienkāršās nogludināšanas).
4. lekcija. Regresijas modeļi. Viena faktora modeļi.5. lekcija. Daudzfaktoru regresiju modeļi.6. lekcija. Trenda modeļi.7. lekcija. Sezonālie modeļi.8. lekcija. Aditīvais trenda sezonālais modelis. Piemērs.9. lekcija. Modeļa novērtējums.10. lekcija. Aditīvā trenda sezonālā modeļa koriģēšana.11. lekcija. Multiplikatīvais trenda sezonālais modelis. Piemērs.12. lekcija. Modeļa novērtējums.13. lekcija. Multiplikatīvā trenda sezonālā modeļa koriģēšana.
300
14. lekcija. Modeļa izvēles pamatprincipi.15. lekcija. Datu ticamības novērtējums.16. lekcija. Noslēguma lekcija. Prognozēšanas attīstības perspektīvas.
Praktiskās/laboratorijas nodarbības:1. Lineārās regresijas viena faktora modeļu izveidošana, koeficientu un kļūdu aprēķini.2. Lineārās regresijas daudzu faktoru modeļu izveidošana, koeficientu un kļūdu aprēķini.3. Ekonomiska procesa, kas atkarīgs no laika, vienkāršāko modeļu veidošana.4. Informācijas tehnoloģijas iespējas aprēķinos. Modeļu kļūdu aprēķināšana. 5. Ekonomiska procesa, kas atkarīgs no laika, aditīva trenda sezonālā modeļa veidošana.6. Ekonomiska procesa, kas atkarīgs no laika, multiplikatīva trenda sezonālā modeļa veidošana.7. Modeļu analīze.8. Ekonomisko procesu prognozēšanas modeļu izvēle.
Situāciju apraksts un analīze: 1. situācija : Zviedrijas papīra un koksnes ražotājuzņēmuma akciju kursa prognozes,
izmantojot citu uzņēmumu akciju kursus.2. situācija : ASV dolāra, Vācijas markas un Itālijas liras kursa prognozēšana ar
vienkāršākajiem modeļiem, izmantojot pēdējo 3 mēnešu valūtas kursus.3. situācija : Valūtas kursu prognozēšana, veidojot trenda sezonālo modeli.Programmatūra:Laboratorijas darbos tiek izmantota licencēta universālā programmu pakete EXEL, datu empīriskās analīzes pakete The Unscrambler, paketes Tora, CMOM, QSB, QM, POM, praktisko darbu izstrādē iespējams izmantot citas studentiem pieejamas licencētas programmu paketes, kā arī veidot pašiem savas programmas.
Mācību literatūra:1. Gordon Bolt. Market and Sales Forecasting. A total approach, 3rd Edition, London, 1994.2. Norman Geither. Production and Operation Management, Texas, 1990.3. Lee I. Krajewski, Larry P. Ritzman. Operations Management Strategy and Analysis. Edi-
tion 4. New York, 1999.4. Joseph S. Martinich. Production and Operation Management, New York, 1997.5. Kenneth C. Laudon, Jane P. Laudon. Management Information Systems. Organization and
technology in the Networked enterprise. New Yersey, 2000, www.prenhall.com/laudon6. E. Turban, E. McLean, J. Wetherbe. Information technology for management. New York,
1999.7. David R. Anderson, Dennis J.Sweeney, Thomas A.Williams. An Introduction to Manage-
ment Science. Quantative Aproaches to Decision Making. Edition 7. New York: West Pub-lishing Company, 1994.
DOP407 Restrukturizācija un izmaiņu vadība
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3 1 2 0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU profesors, Dr.sc.ingKursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/1. Kursa mērķis un uzdevumi
301
- attīstīt zināšanas un iemaņas, kas saistītas ar restrukturizācijas un izmaiņu vadības procesu realizāciju;- attīstīt zināšanas un iemaņas, kas saistītas ar restrukturizācijas un izmaiņu vadības procesu realizāciju;- nodrošināt spēju pielietot identifikācijas, analīzes un lēmuma pieņemšanas metodes biznesa sfērā;- izprast tehnoloģijas un stratēģijas mijiedarbību kompleksu sistēmu izmaiņu vadībā;- attīstīt vadītāja iemaņas, kritisku domāšanu un problēmu risināšanu;- pielietot iegūtās zināšanas praktisku problēmu risināšanā.2. Kursa realizācijas kārtība
Kursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama.
4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu ieskaitīts / neieskaitīts.
5. Literatūra1. Bernard Burnes. Managing Change: A Strategic Approach to Organisational Dynamics, Financial Times Prentice Hall; 4Rev Ed edition ,2004. ISBN-13: 978-02736833602. http://en.wikipedia.org/wiki/ITIL 3. Van Schaik, E. A. (2006 2nd Ed.). A Management system for the Information Business. Red Swan Publishing. ISBN 19337030324. IBM Global Services (2003). IBM and the IT Infrastructure Library
DOP418 Informācijas tehnoloģijas projektu vadība
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 4.0 2.0 2.0 0.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Jānis Grabis RTU asoc.profesors, Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://iti.rtu.lv/elearning/
1. Kursa aprakstsProjektu izstrāde informācijas tehnoloģijā ir plaši izplatīta. Projektu veidā tiek izstrādāti un ieviesti jauni informācijas tehnoloģijas risinājumi. Sekmīgai projektu realizācijai ir nepieciešamas vispusīgas zināšanas par projektu plānošanu un izpildi gan tehniskajā, gan organizatoriskā ziņa. 2. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir apmācīt studentus informācijas tehnoloģijas (IT) projektu vadībā, galveno uzmanību pievēršot projektu vadības saistībai ar visiem programmatūras izstrādes posmiem, IT projektu darbietilpības novērtēšanai un projektu vadībai atbilstoši programmatūras izstrādes kvalitātes prasībām. Papildus teorētiskajām zināšanām studentiem ir jāapgūst to izmantošana IT projektu vadībā un ir jāapgūst projektu vadības programmatūras paplašinātas iespējas.
302
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēts rakstisks eksāmens.4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/. Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. 5. Zināšanu novērtēšana. Kursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu
sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbs 25%Projekta plāns 30%Rakstisks eksāmens 35%6. Literatūra13. Hong, D. (1998), Software Cost Estimation, Technical Report, University of Calgary. http://pages.cpsc.ucalgary.ca/~hongd/SENG/621/report2.html.14. Murch, R. (2001), Project Management: Best Practices for IT Professionals, Prentice Hall: Upper Saddle River.15. Paulk, C. M. (1996), A Comparison of ISO 9001 and the Capability Maturity Model for Software, Carnegie Mellon University. http://www.sei.cmu.edu/ publications/documents/94.reports/94.tr.012.html16. Project Management Institute (2001), A guide to the project management body of knowledge, Automated Graphics Systems: White Plains.
DOP551 Zinātniskais seminārs „Vadības informācijas tehnoloģija”
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 1.0 0.0 1.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Ģirts Vulfs RTU as.profesors, Dr.sc.ing
1. Kursa mērķis un uzdevumiZinātniskā darba iemaņu pilnveidošana. Zinātniskā un maģistra darba rezultātu prezentācija. Informācijas apmaiņa. 2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. 3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. 4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu. Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/Neieskaitīts
303
Patstāvīgais darbs ar literatūru 40%Prezentācija 60%5. Literatūra4. Stephen Haag, Peter Keen. Information Technology, McGraw Hill, 1996.5. Charles Parker & Thomas Case. Management Information Systems. Strategy and
Action, McGraw Hill, 1996.
INDUSTRIĀLĀS LOĢISTIKAS SISTĒMU VADĪŠANA
DMI554 Rūpniecības plānošanas un vadības sistēmas
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 1.0 0.0 2.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Galina Merkurjeva, RTU Profesore, Dr.tech.sc., Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://www.vu.lv, kursa identifikators RTU00-TSC00-L1-023
1. Kursa apraksts
Nodarbību laikā studenti tiek iepazīstināti ar ražošanas plānošanas un vadības informācijas sistēmu teorētiskajiem un praktiskajiem aspektiem. Tiek apskatītas un izanalizētas materiālu pieprasījuma plānošanas (MRP) sistēmas, ražošanas jaudu plānošanas (FCP) sistēmas, attīstītās plānošanas un ražošanas grafika sastādīšanas (APS) programmatūra, uzņēmumu resursu plānošanas (ERP) un tiešlaika plānošanas (JIT) un vadības informācijas sistēmas. Tāpat kursā tiek apskatīti ražošanas plānošanas un vadības informācijas sistēmu projektēšanas un ieviešanas pamatjautājumi. Laboratorijā studenti iegūst iemaņas darbā ar pc/MRP integrēto sistēmu un APS Preactor programmatūrām, kā arī iemaņas plānošanas metožu pielietošanā un plānošanas programmlīdzekļu izstrādē.
5. Kursa mērķis un uzdevumiIepazīstināt studentus ar mūsdienīgām ražošanas plānošanas un vadības tehnoloģijām un
informācijas sistēmām (MRP, FCP, APS, ERP un JIT), īpašu uzmanību pievēršot tradicionālām materiālu pieprasījuma plānošanas sistēmām un attīstītās plānošanas un ražošanas grafika sastādīšanas programmatūrai. Iegūt pamatiemaņas darbā ar pc/MRP un APS programmatūru. Iegūt iemaņas plānošanas uzdevumu risināšanā un līdzekļu izstrādē.
6. Kursa realizācijas kārtība
Kursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un laboratorijas darbu (apgūto metožu un paņēmienu pielietojums, plānošanas uzdevumu risināšana, programmatūras apgūšana un izstrāde) gaitā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta studiju darba prezentācija un rakstisks eksāmens.
304
7. Piedalīšanās nodarbībās /kritērijiPiedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studenti ar licenzēto programmatūru
strādā laboratorijā. Bet izstrādātie uzdevumi, pieņemtie lēmumi un atskaites tiek nosūtītas elektroniskā veidā.
8. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu.
Kopējo vērtējumu veido:
Vērtējuma veids SvarsMRP laboratorija 10 %
APS laboratorija 10 %Plānošanas un vadības interaktīvais seminārs
20 %
MPC programmatūras izstrāde 20 %Studiju darba prezentācijaRakstisks eksāmens 40 %
9. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales materiā
liIr/ nav
LiteratūraWEB
resursi
1. Ievads rūpniecības plānošanas un vadības sistēmās (MPC)
Slaidi [ 1-3 ]
2. Ievads materiālu prasību plānošanas (MRP) tehnoloģijā un pielietošanā MPC sistēmās
Slaidi, apraksti
[ 1,2 ]
3. Ievads materiālu prasību plānošanas (MRP) tehnoloģijā un pielietošanā MPC sistēmās
Slaidi, apraksti
[ 1,2 ]
4. Materiālu pieprasījuma plānošanas (MRP) un vadības sistēmas
Slaidi [ 1,2 ]
5. Ražošanas jaudu plānošanas (FCP) programmatūra. Attīstītās plānošanas un ražošanas grafika sastādīšanas (APS) programmatūra.
Slaidi [ 2,6 ]Videofilmas
6. Uzņēmumu resursu plānošanas (ERP) un vadības informācijas sistēmas.
Slaidi [ 1,2 ]
7. Tiešlaika plānošanas (JIT) un vadības sistēmas Slaidi Videofilmas [2, 3 ]
8. MPC sistēmu projektēšana Slaidi [ 2 ]
Labora-
torija
Tēma Slaidi/ izdales
materiāli(Web
resursi)1. pc/MRP programmatūras apgūšana un uzdevuma izstrāde [5], slaidi,
apraksts
305
2. APS Preactor programmatūras apgūšana [7], apraksts3. APS Preactor pielietošana uzdevuma izstrādei Slaidi,
apraksts4. Ievads interaktīvā semināra ‘Velosipēdu montāžas rūpnīcas
plānošanā’ Slaidi, apraksts
5. Plānošanas lēmumu atbalsta līdzekļu izstrāde ar MRP ierakstiem un progresīvās loģikas pielietošanu. 1.perioda plānošanas lēmumu aprēķins un modelēšana.
[8], slaidi,apraksts,Excel faili
6. Plānošanas lēmumu atbalsta līdzekļu izstrāde un modelēšana ar MRP ierakstiem un regresīvās loģikas pielietošanu. 2.perioda plānošanas lēmumu aprēķins un modelēšana.
Apraksts
7. MPC izstrādāto līdzekļu pilnveidošana. 3.perioda plānošanas lēmumu aprēķins un modelēšana.
8. Studiju darba prezentācijas grupās
Studiju darba tēma: ‘Ražošanas plānošanas informācijas sistēmas izstrāde’.
7. Literatūra1. Vollmann Thomas.E. (1997). Manufacturing Planning and Chain Management, Eds. Vollmann T.E., Berry W.L., Whybark D.C., Fourth Edition, Irwin/McGraw-Hill.2. Vollmann T.E., Berry W.L., Whybark D.C., Jacobs E.R. (2005). Manufacturing Planning and Chain Management, Fifth Edition, Irwin/McGraw-Hill.3. Browne J., Harhen J., Shivnan J. (1996). Production management Systems. An Integrated Perspective. Second Edition, Addison Wesley.4. Nahmias S. (1997). Production and Operations Analysis, Third Edition, Richard D. IRWIN, a Times Mirror Higher Education Group, Inc. company.5. http://www.pcMRP6. http://www.preactor.com7. APS Preactor Software Manual, Preactor Int., UK, 2007. 8. ROFA - OPC, Planning Game Module Operations Planning and Control (1997), Dr. Graf &
Partner GmbH.
DMI554 Vadīšanas sintēzes dinamiskās spēles
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 5.0 1.0 0.0 4.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs Galina Merkurjeva, RTU Profesore, Dr.tech.sc., Dr.sc.ing
Kursa WEB lapa: http://www.vu.lv, kursa identifikators RTU00-TSC00-L1-005
1. Kursa apraksts
Kurss ir orientēts uz zināšanu iegūšanu vadības lēmumu sintēzes jomā; praktiskās iemaņas iegūšanu vadības modeļu un vadīšanas informācijas atbalsta sistēmas programmatūras izstrādē, un to pielietošanu uzņēmuma vadīšanas uzdevumu risināšanā. Kurss ir bāzēts uz karjeru orientētu vadības dinamisko spēli “New ORSIAM International” un loģistikas menedžmenta spēli ILMG, kuras nodrošina biznesa modelēšanas un vadības laboratoriju
306
Interneta vidē. Vadības dinamiskā spēle “New ORSIAM International” ir izstrādāta Ģentes universitātē (Beļģijā), bet ILMG spēle Linčepingas universitātē (Zviedrijā).
Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir atbalstīt un veicināt: zināšanu un prakses integrēšanu; iemaņu iegūšanu
problēmu atpazīšanā; modeļu izvēli problēmas formulēšanai; risināšanas metožu pieskaņošanu problēmas atrisināšanai; vairāku mērķu sasniegšanu problēmas atrisināšanā; kritisku uzdevumu risinājumu īstenošanu; ātri mainīgas vides kontroles iemaņu apgūšanu; lēmumu pieņemšanu grupās; vadīšanas informācijas sistēmas programmatūras izstrādes iemaņu iegūšanu. Vadības lēmumu sintēzes praktisko iemaņu iegūšanu nodrošina biznesa modelēšanas spēļu pielietošana kursa gaitā. Spēlēs ir ietverti sekojoši praktiskie uzdevumi: ražošanas plānošana, izejvielas sagādes plānošana, finansu lēmumu analīze, tirgzinības vadība, investīciju analīze un citi.
2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekcijās (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts)
un laboratorijas darbos (apgūto metožu un paņēmienu pielietojums un vadības uzdevumu risinājumi biznesa spēlēs). Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek izvietota e-apmācības mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēti studiju darba prezentācija un rakstisks eksāmens.
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritērijiPiedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Laboratorijā pieņemtie lēmumi, izstrādātie
risinājumi un atskaites tiek nosūtītas elektroniskā veidā.
4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā 10 baļļu sistēmā un par kursa darbu.
Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsVadības sintēzes dinamiskas spēles “New ORSIAM’ laboratorija
30 %
Loģistikas menedžmenta spēles ILMG laboratorija
10 %
MIS programmatūras izstrāde 20 %Studiju darba prezentācija 10 %Rakstisks eksāmens 30 %
5. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
LiteratūraWEB
resursi
1. Ievads vadīšanas sintēzē (vadības sintēzes jēdziens, paņēmieni, stratēģiju un jaunievedumu procesu modelēšana).
Slaidi [ 3, 4,5 ]
2. Industriālo sistēmu datorizēto vadības atbalsta līdzekļu apskats, to evolūcija un integrācija.
Slaidi, aprakti
[ 1,2 ]
3. Ražošanas loģistika un plānošana. Slaidi4. Sagādes loģistika un plānošana. Slaidi5. Vadības lēmumu analīze un izstrāde tirgzinības Slaidi
307
un investīciju jomās.6. Finansu vadības lēmumu analīze un izstrāde. Slaidi7. Informācijas plūsmu apstrāde un vadība. MIS
atskaites struktūra. Slaidi, Apraksts
[ 1, 2 ]
8. Integrēto vadības informācijas sistēmu izstrāde un pilnveidošana.
Slaidi [1, 2]
Labora-torija
Tēma Slaidi/ izdales
materiāli(Web
resursi)1. Ievads ‘Vadīšanas sintēzes dinamiskās spēlēs’ (spēles
raksturojums un vide, loģistika un uzdevumi).Slaidi, apraksts
2. Stratēģiskā plānošana. Uzņēmuma stratēģijas noteikšanas un novērtēšanas modeļu izstrāde.
Slaidi, apraksts
3. Ražošanas plānošanas uzdevumu analīze un risinājumi. Plānošanas modeļu un līdzekļu izstrāde.
Slaidi, apraksts
4. Aprēķinu veikšana 1. periodam.5. Tirgzinības uzdevumu analīze un risinājumi. Tirgzinības
vadības modeļu un līdzekļu izstrāde. Aprēķinu veikšana 2. periodam.
Slaidi, apraksts
6. Izejvielas sagādes uzdevumu analīze un risinājumi. Izejvielas sagādes plānošanas modeļu un līdzekļu izstrāde. Aprēķinu veikšana 3. periodam.
Slaidi, apraksts
7. MIS atskaites analīze. Seminārs grupās. Aprēķinu veikšana 4. periodam.
Slaidi, apraksts
8. Finansu vadības modeļu un līdzekļu izstrāde. Slaidi, apraksts
9. Aprēķinu veikšana 5. periodam.10. Investīcijas problēmas analīze un risinājumi.
Modeļu un līdzekļu izstrāde investīcijas uzdevumiem. Aprēķinu veikšana 6. periodam
Slaidi, apraksts
11. Kvalitātes kontrole uzdevuma analīze un risinājumi. Aprēķinu veikšana 7. periodam
12. Menedžmenta informācijas sistēmas (MIS) pilnveidošana(datu bāzes un interfeisa izstrāde).
Slaidi, apraksts
13. Vadīšanas informācijas sistēmas (MIS) pilnveidošana.Aprēķinu veikšana 8. periodam. Reklāmas skices izstrāde.
Slaidi, apraksts
14. Darbības rezultātu prezentācija (studiju darba aizstāvēšana), reklāmas prezentācija.
Slaidi, apraksts
15. Ievads ILMG spēlē un programmatūrā. Slaidi, apraksts
16. Loģistikas uzdevumu risināšana ILMG vidē. Apraksts
Studiju darba tēma: ‘Vadīšanas informācijas sistēmas izstrāde un pielietošana’
7. Literatūra
308
1. Laudon K.C., Laudon J.P. (2004). Management Information Systems, Managing the Digital Firm, 8th Edition, Pearson Education International, http://myphlip.pearsoncmg.com/cw/mpbookhome.cfm?vbookid=486
2. Turban E., Aronson J.E., Liang. T.-P. (2005), Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Edition, Pearson/Prentice Hall, http://wps.prenhall.com/bp_turban_dss_7
3. Porter M.E. (1998). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors, New York: The Free Press, http://www.isc.hbs.edu/
4. Merkuryeva G., Muller (-Malek) H., Bikovska J. (2002). Management Simulation Laboratory in High Schools. Traditions and Innovations in Sustainable Development of Society. Issues of Competitiveness in Sustainable Economic Development. Proceedings of the International Conference, February 28-March 2, p. 231 - 237.
5. Merkurjeva G., Bikovska J., Grubbstrom R., Weber J. (2004).Development of learning scenarios for network-based logistics simulation game. Scientific Proceedings of Riga Technical University. Ser. 5. Computer Science. Vol. 20. Information Technology and Management Science. RTU, p. 148-156.
DMI549 Loģistikas sistēmu optimizācija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.5 0.0 0.5 N I
Atbildīgais pasniedzējs Jurijs Merkurjevs RTU profesors, Dr.hab.sc.ing
Kursa WEB lapa - Blackboard: http://www.vu.lv
1. Kursa aprakstsLoģistikas sistēmu efektīvas darbības nodrošināšanā speciālisti regulāri sastopas ar
nepieciešamību risināt optimizācijas uzdevumus, kuri rodas dažādos piegādes ķēžu vadības posmos, piem., transportēšanā, ražošanā, sadalē un krājumu vadībā. Šo uzdevumu risināšana praksē ir komplicēta problēmas lielā mēroga dēļ. Tomēr ir izstrādātas vairākas risināšanas metodes un algoritmi, kuru izpratne ir nepieciešama loģistikas sistēmu optimizācijai. Loģistikas sistēmā esošu uzdevumu daudzveidības dēļ mācību kursā ir apskatītas metodes no atbilstošām matemātikas pielietošanas nozarēm: funkcijas ekstrēma meklēšana, operāciju pētīšana, heiristiskās metodes, mākslīgā intelekta modeļi un citi.
1. Kursa mērķis un uzdevumiKursa mērķis ir studentu teorētiska un praktiska sagatavošana mūsdienīgu ekonomiski-
matemātisko metožu pielietošanā loģistikas sistēmu optimizācijas uzdevumu risināšanai. Papildus kursa uzdevums ir studentu sistēmdomāšanas spēju attīstība: tie mācās izprast problēmas būtību, definēt problēmas risināšanas mērķus un tās ierobežojumus, izvēlēties piemērotāko metodi problēmas risināšanai. Kursa gaitā īpaša uzmanība ir pievērsta studentu praktisko iemaņu attīstībai optimizācijas uzdevumu risināšanā. Kursā ir apskatīti sistēmas optimizācijas pamatajēdzieni, posmi un uzdevumi. Tiek aplūkoti analītiskie un algoritmiskie optimizācijas modeļi: piegādes ķēžu resursu izvietošanas modeļi, transportēšanas plānošanas modeļi, transportlīdzekļu maršrutizācijas un sarakstu sastādīšanas modeļi, krājumu vadības modeļi utt.
2. Kursa realizācijas kārtība
309
Kursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju un praktiskā darba veidā. Lekcijas laikā tiek pasniegts un izskaidrots teorētisks materiāls. Laboratorijas darba gaitā studentiem tiek piedāvāts patstāvīgi atrisināt praktisku uzdevumu, izmantojot tādus optimizācijas līdzekļus kā Excel Solver, LINGO un AMPL.
3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās un laboratorijas darbos nav obligāta, bet vēlama.
4. Zināšanu novērtēšanaKursa beigās studenti saņem ieskaiti, kuras iegūšanai ir nepieciešams (1) rakstiski
nokārtot ieskaiti, kurā ir iekļauti gan teorētiskie jautājumi, gan praktiskie uzdevumi, un (2) aizstāvēt patstāvīgo darbu.
5. Kursa plāns
Lekciju materiāls ir sadalīts sekojošās tēmās:Nr. Tēma
1. Loģistika un loģistikas vadība: definīcija un pamata funkcijas. Loģistikas sistēmas plānošana un analīzes līdzekļi.
2. Lineārās programmēšanas modeļi un algoritmi. Lineārās programmēšanas uzdevuma grafoanalītiskā interpretācija.
3. Lineārās programmēšanas pielietojums loģistikas uzdevumu risināšanā: norīkojuma problēma, ražošanas plānošanas problēma, grafika sastādīšanas problēma.
4. Diskrētās programmēšanas (plānošanas) modeļi un algoritmi. Veselu skaitļu programmēšana. Ceļojošā pārdevēja uzdevuma interpretācija un to risināšana ar robežu un zaru metodi.
5. Heuristikā programmēšana: heiristikas un meta-heiristikas. 6. Ģenētiskie algoritmi un to pielietošana funkciju ekstrēma meklēšanā un
ceļojošā pārdevēja uzdevuma risināšanā. 7. Loģistikas tīkla resursu optimālā izvietojuma problēma. Loģistikas tīkla
konfigurācijas plānošana. 8. Transportēšanas plānošanas uzdevumu raksturojums un klasifikācija.
Transportēšanas uzdevumu definēšana lineāras programmēšanas uzdevumu veidā.
9. Transportlīdzekļu maršrutizācijas uzdevumu raksturojums un klasifikācija. 10. Optimizācijas modeļi un algoritmi krājuma vadībā. 11. Loģistikas optimizācijas sistēmu izstrāde un ieviešana.12. Komerciālo loģistikas optimizācijas sistēmu pārskats.
Kursa praktiskais darbs ir gadījuma izpēte, kas ir veltīta norīkojuma problēmas risināšanai, izmantojot lineāro programmēšanu. Uzdevumu risināšanai studentiem ir jāizmanto optimizācijas programmlīdzekļi Solver, LINGO, AMPL.
6. Literatūra1. Ballou R. H. (1999). Business Logistics Management. Prentice Hall.2. Birge J., Louveaux F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer. 421p.3. Bramel J., David Simchi-Levi D. (2004). The Logic of Logistics: Theory, Algorithms, and
Applications for Logistics Management. Springer. 355p.4. Dolgui A., Soldek J., Zaikin O. (2005). Supply chain optimization: Product/process design,
Facility Location and Flow control. Springer. 287p.
310
5. Winston W.L. (2003) Introduction to Mathematical Programming. Thomson Brooks Cole. 924p.
6. Kļaviņš D. (2000). Optimizācijas metodes ekonomikā I, II. Datorzinību centrs. 232.lpp.7. Merkurjevs J., Muller H., Zulch G, Silineviča I. (1999). Industriālo loģistikas sistēmu
vadīšana: praktiskās pielietošanas piemēri. RTU, 191lpp.8. Леоненков А. (2005). Решение задач оптимизации в среде MS EXCEL. БХВ-
Петербург, 704 с.
DMI552 Sistēmu objektorientēta modelēšana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 1.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs Artis Teilāns Dr.sc.ing.
1. Kursa apraksts
Kursā tiek dots Objektorientētās metodoloģijas apskats. Booch, OMT un UML objektorientētās notācijas. Tiek apgūta objektorientēta sistēmas modeļa izveidošana. Tiek dots apskats par objektorientētiem modelēšanas rīkiem un sistēmām (Grade, Rational Rose, Arena) un organizētas praktiskās nodarbības objektorientētās modelēšanas praktiskai apgūšanai.
2. Kursa mērķis un uzdevumi Iepazīties ar objektorientēto modelēšanas metodoloģiju un tās pielietošanu sistēmu
modelēšanā un programmatūras izstrādē, saprast objektorientētās pieejas jēdzienus (objekti un to attiecības, abstrakcija,
iekapsulēšana, mantošana, u.c.), prast veidot Lietojuma gadījumu modeļus, izmantot UML diagrammas analīzei un projektēšanai, iegūt izpratni par CASE rīku pielietošanas iespējām sistēmu izstrādē.
3. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts)
un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta ieskaite, ko students saņem par veiksmīgi izstrādātu un prezentētu praktisko darbu. Praktiskā darbā students pielieto lekcijās izklāstīto teoriju paša izvēlētas vai pasniedzēja norādītas sistēmas modelēšanā.
4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama.
5. Zināšanu novērtēšanaPar praktiskajā darbā pielietotajām zināšanām studenti saņem vērtējumu
ieskaitīts/neieskaitīts.
311
DMI458 Loģistikas ķēžu analīze un vadīšana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 1.0 0.0 2.0 N E
Atbildīgais pasniedzējs: Merkurjevs Jurijs Profesors, Dr.habil.sc.ing.1. Kursa mērķis un uzdevumiMācību priekšmeta mērķis ir apgūt piegādes ķēžu analīzes un vadīšanas metodes un iegūt praktiskās iemaņas to realizēšanā. Šī mērķa sasniegšanas nolūkā, studenti tiek iepazīti ar piegādes ķēžu darbības pamatprincipiem, īpašu uzmanību pievēršot piegādes ķēžu dinamikai (piemēram, analizējot Bulvipa efekta cēloņus, sekas un samazināšanas iespējas), un apgūst atbilstošas vadības metodes, kas attiecas uz krājumu vadību, transportēšanas organizāciju un resursu izvietošanu piegādes ķēdēs. Praktiskās iemaņas minēto metožu apgūšanai tiek iegūtas, apskatot piegādes ķēžu analīzes un vadības piemērus, kā arī apgūstot piegādes ķēžu modelēšanas programmlīdzekli SimFlex. 2. Prasības priekšmeta apguvei:- regulārā praktisko nodarbību apmeklēšana;- studiju darba savlaicīga izpilde.3. Prasības studentiem, lai sagatavotos kārtējām nodarbībām: nav, visi darbi tiek izstrādāti nodarbību laikā.4. Priekšmeta mācīšanas metode: lekcijas, laboratorijas darbi, diskusijas5. Priekšmeta apgūšanas vērtēšanas principi: atzīme par eksāmenu. Studentam ir jāparāda teorētisko zināšanu praktiskās lietošanas iemaņas vizuālajās programmēšanas vidēs. 5. Literatūra1. Ronald H. Ballow. Business Logistics / Supply Chain Management. Planning, Organizing and Controlling the Supply Chain. 5th edition. Pearson Education International, 2004. 789 p.2. David Simchi-Levi, Philip Kaminsky, Edith Simchi-Levi. Designing and Managing the Supply Chain. Concepts, Strategies, and Case Studies. 2nd edition. Mc-Graw Hill, 2002. 384 p.3. Sunil Chopra, Peter Meindl. Supply Chain Management. Strategy, Planning and Operations. 2nd edition. Pearson Education, Inc., 2004. 567 p.6. Kursa plāns
Lekcija Tēma Slaidi/ izdales
materiāliIr/ nav
LiteratūraWEB
resursi
9. Ievads modelēšanā un objektorientētā metodoloģijā.
Slaidi [8][9][10]
10. UML valodas Lietojumu gadījumu diagrammas un Aktivitāšu diagrammas. Praktisks šo diagrammu pielietojums IT sistēmu modelēšanā.
Slaidi [6][ 7]
11. UML valodas Klašu, Secību un |Sadarbības diagrammas. Praktisks šo diagrammu pielietojums IT sistēmu modelēšanā.
Slaidi [6][ 7]
12. UML valodas Stāvokļu, Komponenšu un Izvietojuma diagrammas. Praktisks šo
Slaidi [6][ 7]
312
diagrammu pielietojums IT sistēmu modelēšanā.
13. IT sistēmu arhitektūras un izstrādes modelēšana.
Slaidi [6][ 7]
14. CASE rīku izmantošana, koda ģenerācija, reversā inženierija
Slaidi [11][12]
15. CASE un imitācijas modelēšanas rīks GRADE. Izmantošana sistēmu modelēšanā un simulācijā.
Slaidi [11]
16. Praktisko darbu apskate. Studenti prezentē savus darbus
7. Literatūra6. Grady Booch, James Rumbaugh, Ivar Jacobson. The Unified Modeling Language. User
Guide. Addison-Wesley, 20007. М. Фаулер, К.Скотт. UML в кратком изложении. М. Мир. 1999 8. J.Rumbaugh, M.Blaha, W.Premerlani, F.Eddy, W.Lorensen. Object-Oriented Modeling
and Design. 1991. Prentice Hall. 9. Peter Coad, Edward Yourdon. Object-Oriented Analysis. Prentice Hall, 1990.10. Peter Coad, Edward Yourdon. Object-Oriented Design. Prentice Hall, 1991. 11. Bārzdiņš J., Tenteris J., Viļums Ē., MII/SIS RITI. Biznesmodelēšanas valoda
GRAPES-BM v.3.0 un tās lietošana. - Rīga, Zinātne, 1996. - 110 lpp.12. http://www-306.ibm.com/software/rational/
EKONOMIKAS UN VADĪBAS PRIEKŠMETI
ITE534 Uzņēmējdarbības loģistika
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Nikolajs Sprancmanis RTU profesors, Dr. oec.
1. Priekšmeta aprakstsAr tansportu saistīto izmaksu sadalījums starp pircēju un pārdevēju iekšējos un starptautiskos pārvadājumos. Maksas aprēķinu metodes pārvadājumos ar dažādiem transporta veidiem. Maksas diskriminācija. Pārvadājumu prognozēšanas metodes īsā un vidējā laika posmā. Krājumi un to regulēšanas metodes, garantijas krājumu aprēķins. Noliktavu organizēšanas kritēriji un to izvietojuma optimizācijas teritorijā. Noliktavām nepieciešamo investīciju aprēķinu metodes.
2. Priekšmeta saturs
TematiStundu skaits
Kopā Teor. Prakt.1. Preču apmaiņa ekonomikas globalizācijas apstākļos. Laika faktors ekonomikā
12 6 6
2. Konkurence, loģistikas izmaksas, riska analīze un citas analīzes 12 6 6
313
metodes.3. Krājumi un to regulēšanas metodes. 4 2 24. Krājumu regulēšana nenoteiktības apstākļos. 10 4 65. Savstarpējo piegāžu plānošana. 4 4 -6. Loģistikas fiziskās sastāvdaļas. 16 8 87. Starptautiskās piegādes. 6 2 4Kopā 64 32 32
3. Patstāvīgo studiju organizācija un struktūra
Tēma Patstāvīgā darbā temats Patstāvīgā darba veids
1. Preču apmaiņa ekonomikas globalizācijas apstākļos. Laika faktors ekonomikā
Laika un izmaksu novērtējums pārvadājumos
Situācijas analīze
2. Konkurence, loģistikas izmaksas, riska analīze un citas analīzes metodes.
Riska analīze uzņēmējdarbībā Situācijas analīze
3. Krājumi un to regulēšanas metodes.
Krājumu regulēšanas metodesUzdevumi
4. Krājumu regulēšana nenoteiktības apstākļos.
Nenoteiktības faktori. Garantijas krājumi Uzdevumi
5. Savstarpējo piegāžu plānošana. Piegāžu plānošanaSituācijas analīze
6. Loģistikas fiziskās sastāvdaļas. Informācija, noliktavas, transporta Uzdevumi
7. Starptautiskās piegādes. Piegāžu organizācijaUzdevumi
Pasniedzējam ir konsultējoša loma teorijas apguvē un praktisko darbu vadīšanā. Studenti patstāvīgi apgūst teorētisko materiālu: mācību materiālu, uzņēmējdarbību regulējošos likumus un normatīvos aktus un speciālo literatūru. Studenti patstāvīgi analizē un novērtē situācijas, pieņem un pamato lēmumus, piedalās diskusijās.
4. Studentu novērtēšana, prasības KP iegūšanai1) darbs praktiskajās nodarbībās 5. semestra laikā – 35% - jāatrisina patstāvīgi 10 uzdevumus par tematiem, kas norādīti programmā;
2) eksāmens – tests, situācijas analīze, līdz 4 stundām – 65%.
Eksāmena saturs: teorētiskā daļa – testu veidā – 30% no vērtējuma; praktiskā daļa – izmantojot doto informāciju, veikt aprēķinus, analīzi un situāciju novērtējumu – 60% no vērtējuma.
5. Mācību un ieteicamā literatūra, citi studiju avoti1. Praude V., Beļčikovs I. Loģistika. – Rīga: “Vaidelote”, 2003. – 540 lpp.2. Sprancmanis N. Biznesa loģistika. – Rīga: “Vaidelote”, 2003. – 356 lpp.3. Sprancmanis N. Transporta pakalpojumu ekonomika un organizācija. – Rīga,
2001. – 283 lpp.
314
4. Sprancmanis N., Šīns V. Rūpniecības uzņēmumu iekraušanas – izkraušanas darbu ekonomika un organizācija. – Rīga, TSSSKCI, 1976. – 101 lpp.
5. Ūdris Z., Sēle A., Gustsons V. Pamatzināšanas starptautiskajā tirdzniecībā. – Rīga, Jāņa sēta, 1994. – 94 lpp.
6. Bowersox Donald J. At al. Logistical Management. - London, Collier Macmillan Publishers, Third edition, 1986. – 580 lpp.
7. Cole Stuart. Applied Transport Economics. – London, Kogan Page Limited, Second edition, 1998. – 450 lpp.
8. Чудаков А. Д. Логистика. – Москва, РДЛ. 2001. – 480 с.
IUV443 Uzņēmējdarbības plānošana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 D E
Atbildīgais pasniedzējs: Ludmila Vasiļjeva RTU asoc. profesore, Dr. oec.
1. Kursa mērķis un uzdevumi Plānošanas būtība un principi. Plānošanas metodoloģija. Plānošanas metodes. Analītiskās metodes, grafiskās metodes, bilances metodes. Tīkla veida plānošana. Ekonomiski matemātiskās un statistiskās metodes. Ekspertu metode. Normatīva metode. Plānu tipi. Cenu, ienākumu un peļņas izveidošana tirgus ekonomikas apstākļos. Biznesa plāna sastādīšana. Uzņēmuma dibināšanas plānošana.2. Kursa realizācijas kārtība: lekcijas, diskusijas, patstāvīgais darbs.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās, patstāvīgā darba veikšana.4. Zināšanu novērtēšana: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski, vērtējot svarīgāko jēdzienu izpratni, kā arī aktivitāti praktiskajās nodarbībās diskusiju laikā. 5. Literatūra1. Alsiņa R., Kravinska B., Bojarenko J. Uzņēmējdarbības ekonomika. - Rīga: Kamene, 1999. - 165 lpp2. Diderihs H.Uzņēmuma ekonomika/ tulkots no vācu val. M. Balaško, K. Didenko, J. Ķipsna u.c. - Rīga: Zinātne, 2000. - 515 lpp.3. Hofs K.G. Biznesa ekonomika/ tulkots no norvēģu val. - Rīga: Jāņa Rozes apgāds, 2002. - 560 lpp.4. Ovčiņņikova I. Uzņēmējdarbības ekonomika: Lekciju konspekts. - Rīga: RTU, 2002. - 64 lpp.5. Sundukova Z., Jevinga I. Uzņēmuma ekonomika: komersantu darbības pamati. Mācību līdzeklis. - Rīga: RTU, 2002. - 33 lpp.6. Kuratko D. F., Hodgetts R. M. Entrepreneurship USA: The Duyden Press, Harcourt Brace College Publishers, 1995. - 748 lpp
DMS419 Vērtspapīru portfeļa analīze
315
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 3.0 2.0 0.0 1.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Viktors Ajevskis RTU docents, Dr.math.
1. Kursa aprakstsKursā paredzēts apskatīt tādas tēmas kā: obligācijas, to veidi un svarīgākie raksturojošie lielumi. Akcijas, to ienesīgums, riska un ienesīguma savstarpējā korelācija. Akciju portfelis, riska diversifikācija. Akciju portfeļa ienesīgums un risks. Riska-ienesīguma līkne. Riska optimizācijas un ienesīguma optimizācijas uzdevumi. Īsā pārdošana. Kombinēto obligāciju-akciju portfeļu izveidošana. Viena indeksa modeļi. 2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Paralēli kontaktnodarbībām mācību darba atbalstam nepieciešamā informācija tiek katedras mājas lapā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta rakstiska ieskaite.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā ieskaitīts/neieskaitīts. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstiska ieskaite 60%5. Literatūra1. V.Ajevska lekciju konspekts2. I.O.Brian, S Srivastava. Financial analysis and Securities Trading. 1995.
IRU116 Tirgus organizācija un vadīšana
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 0.0 1.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Žanete Caurkubule RTU docents, Dr.oec.
1. Kursa aprakstsKursā paredzēts apskatīt tādas tēmas kā: tirgzinības inovācijas, to plānošana. Uzņēmuma produkcijas realizācijas programmas noteikšana. Jaunās produkcijas tirgus atrašana: cena, kvalitāte, servisa līmenis. Preču virzīšana. Pasaules preču tirgus konjuktūra.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta rakstiska ieskaite.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/
316
Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā ieskaitīts/neieskaitīts. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstiska ieskaite 60%5. Literatūra1. N.Baranovskis, J.Zvanītājs Uzņēmējdarbības resursu organizēšana, Rīga,2002;2. J.Vārna Ražošanas organizēšana, Rīga,2004;3. N.Baranovskis Uzņēmējdarbības organizēšanas teorija (1.-teorētiskā daļa), Rīga,2005; 4. T.Bagijev Osnovi organizaciji marketingovoj dejatelnosti na predprijatiji, Leningrad,
1990;5. A.Morden. Elements of Marketing, London, 1993.
HSP488 Biznesa socioloģija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 1.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Valērijs Kuņickis RTU docents, Dr.phil.
1. Kursa aprakstsKursā paredzēts apskatīt tādas tēmas kā: biznesa, uzņēmējdarbības galvenie sociālie priekšnosacījumi un likumsakarības. Biznesa kā sabiedrības sociālā institūta loma un attīstība. Uzņēmēja sociālais portrets. Sabiedrības sociālekonomiskā stratifikācija.2. Kursa realizācijas kārtībaKursa satura izklāsts tiek realizēts lekciju (teorētiskā un informatīvā materiāla izklāsts) un praktisko darbu (apgūto metožu un paņēmienu ilustratīvs lietojums un individuālu uzdevumu izpilde) veidā. Mācību kursa noslēgumā paredzēta rakstiska ieskaite.3. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/Piedalīšanās lekcijās nav obligāta, bet vēlama. Studentiem ir jāizstrādā visi praktiskie darbi.4. Zināšanu novērtēšanaKursā studenti saņem vērtējumu par kursu kopumā ieskaitīts/neieskaitīts. Kopējo vērtējumu veido:Vērtējuma veids SvarsPraktiskie darbi Ieskaitīts/NeieskaitītsPatstāvīgais darbs ar literatūru 10%Kontroldarbi 30%Rakstiska ieskaite 60%5. Literatūra1. Mūrnieks E. Sabiedrības sociāli ekonomiskā startifikācija. R.,RTU, 20002. Biznesa terminu skaidrojošā vārdnīca. R., kamene, 20013. V.Kuņickis. Biznesa socioloģija. Mācību materiāli un vingrinājumi. R., RTU, 2005.
317
HFL433 Prezentācijas prasme
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 1.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Andris Zvejnieks RTU docents, Dr. phil.
1. Kursa aprakstsPrezentācijas jēdziens. Delegāciju sagaidīšana un pieņemšana. Lietišķās sarunas. Pieņemšanas. Vizītkartes. Telefona sarunas. Lietišķā sarakste. Apģērbs. Galda servēšana. Reklāma. Simbolika. Prezentācijas īpatnības dažādās valstīs.2. Kursa mērķis un uzdevumi Mācību priekšmeta mērķis: sniegt zināšanas un radīt izpratni par personas (firmas iestādes, organizācijas) tēla (imidža) veidošanas pamatnosacījumiem un tā pašprezentācijas paņēmieniem, līdzekļiem, veidiem.Mācību priekšmeta uzdevumi: apgūt zināšanas par personas tēla veidošanas un prezentēšanas galvenajiem struktūrelementiem; saprast prasmīgi veidota imidža nozīmi sociālajos kontaktos, prast izvērtēt uzvedības manieru, etiķetes normu ievērošanas, runas stila utt. piemērotību konkrētai situācijai; apgūt iemaņas personas pašprezentēšanā vispārcilvēciskajos, profesionālajos un lietišķajos kontaktos.3. Kursa realizācijas kārtība: lekcijas, praktiskās nodarbības (darbs mikrogrupās), patstāvīgais darbs, testi zināšanu apguves kontrolei.4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās, patstāvīgā darba veikšana.5. Zināšanu novērtēšana: ieskaite (teorētisko zināšanu pārbaude testa veidā); papildus punktus var saņemt par: a) darbu mikrogrupās, b) regulāriem testiem.6. Literatūra
1. Kincāns V. Etiķete.R.,2003. ;2. Kincāns V. Etiķete sadzīvē, lietišķajos kontaktos, starptautiskajās attiecībās. R.,2000.; 3. Denijs R. Prasme sazināties un uzstāties. R.,2002.; 4. Dubkeviča L.,Ķestere I. Saskarsme. Lietišķā etiķete. R.,2003.; 5. Hindls T. Prasme uzstāties. R., 2000.; 6. Neļķe K. Prezentēšana. R.,2003.; 7. Lejniece Z. Oratora māksla. Lekciju konspekts.(pieejams pavairošanai RTU bibliotēkā); 8. Lejniece Z. Lietišķā etiķete. Lekciju konspekts. 2000. (pieejams pavairošanai RTU bibliotēkā); Lejniece Z. Apģērbs – zīme: tradīcijas un novitāte// RTU Zinātniskie raksti. Sērija 9. Humanitārās un sociālās zinātnes. Sējums 1., R.,RTU,2003.; 9. Zvejnieks A. Sociālā realitāte un tikumiskā kultūra mūsdienu Latvijā// Sabiedrība un kultūra. 4.rakstu krājums. Liepāja, LPA, 2002., 176.-182.lpp.
HSP484 Psiholoģija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 1.0 0.0 N I
318
Atbildīgais pasniedzējs: Airisa Šteinberga RTU docents, Dr.psych.
1. Kursa aprakstsPsiholoģijas pamatjēdzieni. Psiholoģija kā zinātne, galvenie virzieni. Izpētes metodes. Psihiskie procesi. Cilvēku uzvedība. Personība. Pedagoģiskā saskarsme.2. Kursa mērķis un uzdevumi Mācību priekšmeta mērķis: iepazīstināt ar psiholoģiju kā zinātni, dažādām pieejām personības izpratnei un nodrošināt tādu zināšanu apjomu, kas palīdzētu integrēt daudzveidīgās praktiskās zināšanas ar apgūtajām teorētiskajām.Mācību priekšmeta uzdevumi: veicināt studentu pašizziņas prasmes, kas nodrošinātu spēju izprast sevi un uzlabot saskarsmi ar citiem cilvēkiem. 3. Kursa realizācijas kārtība: lekcijas, diskusijas, grupu un patstāvīgais darbs.4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/ lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās, mājas darba izpilde.5. Zināšanu novērtēšana vērtējums tiek saņemts par patstāvīgi veiktu problēmsituācijas teorētisko un praktisko risinājumu.6. Literatūra
1. Karpova A. Personība. Teorijas un to radītāji. Zvaigzne ABC, R., 1998.2. Psiholoģijas vārdnīca. Mācību grāmata, R., 1999.3. Adlers A. Psiholoģija un dzīve. Idea, R., 1992.4. Jungs K.G. Psiholoģiskie tipi. R., 1993.5. Tulviste P. Par domāšanas izmaiņām vēsturē. Avots, R., 1990.6. Meikšāne Dz. Psiholoģija mums pašiem. Raka, R., 1998.7. Vorobjovs A. Psiholoģijas pamati. Mācību grāmata, R., 2000.8. Reņģe V. Personības psiholoģiskās teorijas. Zvaigzne ABC, R., 1999.
HSP446 Pedagoģija
KP Lekc. Pr.d. Lab.d. Darbs Pārb.
Priekšmeta apjoms 2.0 1.0 1.0 0.0 N I
Atbildīgais pasniedzējs: Anita Lanka RTU asociētā profesore, Dr.paed.
1. Kursa aprakstsPedagoģija kā zinātne, tās struktūra. Pedagoģijas pamatjēdzieni. Audzināšana, pedagoģiskais process. Mācības, brīva un atbildīga, radoša kultūras personība. izziņas darbība mācībās. Vērtēšana, tās formas. Mūžizglītības aspekti pedagoģijā.2. Kursa mērķis un uzdevumi Mācību priekšmeta mērķis: veidot izpratni par pedagoģijas kategorijām un to izpausmi pedagoģiskajā realitātē.Mācību priekšmeta uzdevumi: - veidot izpratni par pedagoģijas zinātnes priekšmetu un uzdevumiem;- iepazīstināt ar mūsdienu pedagoģijas attīstības tendencēm; - veidot izpratni par mācību procesa komponentēm; - veidot prasmi formulēt mācību mērķus un izraudzīties atbilstošus metodiskos līdzekļus;- veidot prasmi plānot un vadīt mācību nodarbību un veikt nodarbības pašanalīzi.
319
3. Kursa realizācijas kārtība: lekcijas, diskusijas, grupu un patstāvīgais darbs.4. Piedalīšanās nodarbībās /kritēriji/: lekciju apmeklēšana, dalība praktiskās nodarbībās, patstāvīgā darba veikšana.5. Zināšanu novērtēšana: priekšmetu apguvi vērtē ar ieskaiti. Zināšanas pārbauda rakstiski. 6. Literatūra
1. Albrehta Dz. Didaktika. - R.: RaKa, 2001.2. Beļickis I. Vērtīborientētā mācību stunda. - R.: RaKa, 2000.3. Briede B. u.c. Izglītojošās grupas un mācību plānošana.-Jelgava, 1998.4. Briede B. u.c. Grupas darba nozīme sociālās kompetences attīstībā.-Ozolnieki,1999.5. Jacques Delors. Learning: the Treasure Within. – UNESCO Publishing, 1996.6. L.B.Curzon. Teaching in Further Education. – London, 1997.7. Fulans M. Pārmaiņu spēki. – R.: Zvaigzne ABC, 1999.8. Gailīte I. Pedagoģiskā analīze skolu praksē. – R.: Mācību grāmata, 2000.9. N.L.Geidžs, D.C.Berliners. Pedagoģiskā psiholoģija. – R.: Zvaigzne ABC, 1999.10. Gudjons H. Pedagoģijas pamatatziņas.- R.: Zvaigzne ABC, 1998.11. Inglar Tron (ed), Bjerknes Ellen, Lappen Reidun, Tobiassen Tov. Learning and Counselling. – Kaunas: Vytautas Magnus University, “Morkūnas ir Ko” 2002.12. Kirsi Tirri. Evaluating Teacher Effectiveness by Self-Assessment: a cross- cultural study. –Helsinki, 1993.13. Kolb D. The Learning Style Inventory: Technical manual. – Boston, 1976.14. Lanka A. Pedagoģiskais process. Mācību līdzeklis. – R.: RTU Izdevniecība, 2003.15. Lanka A. Mācīšanās metodika. Lekciju kurss. – R.: RTU Izdevniecība, 2004.16. Pedagoģijas terminu skaidrojošā vārdnīca / sastādījis autoru kolektīvs V.Skujiņas vadībā. – R.: Zvaigzne ABC, 2000.17. Sorosa fonda – Latvijas programmas “Pārmaiņas izglītībā” projekta “Efektīva skola“ semināra materiāli. – Rīga, 1996.18. Students J.A. Vispārīgā pedagoģija. I d. - R.: RaKa,1998.19. Viapārīgā didaktika un audzināšana: Zinātnisko rakstu krājums./ LU PPI; zinātn.erdkol. A.Špona, I.Žogla, I.Maslo.- Rīga: Izglītības soļi, 2001. 20. Žogla I. Didaktikas teorētiskie pamati. - R.: RaKa, 200121. Žukovs L. Ievads pedagoģijā. - R.: RaKa, 1997. 22. Бухвалов В.А. Начальный курс педагогики сотрудничества. М., 1995.23. Практическая психология образования. Под рук. И.В.Дубровиной. М.: ТЦ Сфера, 1997.24. Подласый И.П. Педагогика. Книга 1 Общие основы. Процесс обучения. – Москва: ВЛАДОС, 2000.
320
4. pielikums. Diploma un tā pielikuma paraugs
Bakalaura akadēmisko studiju programma
Ar Datorzinātnes un informācijas
tehnoloģijas fakultātes domes2006. gada 28. jūnija lēmumu nr. 488
Jānis Bērziņš
personas kods 310185-12517
ieguvisinženierzinātņu
BAKALAURA GRĀDU
datorvadībā un datorzinātnē
Rektors Ivars Knēts
Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes domespriekšsēdētājs Uldis Sukovskis
Rīgā 2006. gada 5. jūlijāReģistrācijas nr. 122-036
321
322
323
324
325
Maģistra akadēmisko studiju programmaAr Datorzinātnes un informācijas
tehnoloģijas fakultātes domes2006. gada 19. jūnija lēmumu nr. 487
Līga Bērziņa
personas kods 310183-10923
ieguvusiinženierzinātņu
MAĢISTRA GRĀDU
informācijas tehnoloģijā
Rektors Ivars Knēts
Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes domes priekšsēdētājs Uldis Sukovskis
Rīgā 2006. gada 5. jūlijāReģistrācijas nr. 122-016
326
327
328
329
5. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija” studiju kursu
plānojums un atbildīgais akadēmiskais personāls
Bakalaura akadēmisko studiju programma
A. OBLIGĀTIE STUDIJU PRIEKŠMETI 84 KP Lekc. Prakt. Lab. Pasniedzējs
1. Matemātika 9 KP 5 6 Prof. I. Volodko, Doc. A. Kovancocs
2. Diskrētā matemātika 2 KP 1 1 Doc. A. Matvejevs3. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika 2 KP 1 1 Prof. J. Carkovs4. Fizika 6 KP 4 2 Prof. A. Medvids5. Vispārīgā ķīmija 2 KP 1 1 As.prof. J. Millers6. Risinājumu algoritmizācija un programmēšana 5 KP 2,5 2,5 As.prof. J. Lavendelis7. Civilā aizsardzība 1 KP 0,5 0,5 As.prof. A. Jemeļjanovs8. Elektrotehnika un elektronika 2 KP 1 1 As.prof. Ņ.Nadežņikovs9. Datorgrafikas un attēlu apstrādes pamati 2 KP 1 1 Prof. A. Glazs10. Sociālās attīstības modeļi 2 KP 1 1 Doc. V. Turins11. Diskrētās struktūras datorzinātnēs 3 KP 2 1 Prof. V. Grundspeņķis12. Datu struktūras 3 KP 2 1 Doc. G. Matisons13. Programmēšanas valodas 2 KP 1 1 Prof. L. Zaiceva14. Gadījuma procesi 2 KP 1 1 Doc. K. Šadurskis15. Datu bāzu vadības sistēmas 4 KP 2 2 As.prof. J. Eiduks16. Objektorientētā programmēšana 3 KP 2 1 Prof. U. Sukovskis17. Ievads operāciju pētīšanā 3 KP 2 1 Prof. Ģ. Vulfs18. Sistēmu modelēšanas un imitācijas pamati 3 KP 2 1 Prof. G. Merkurjeva19. Ievads datoru arhitektūrā 3 KP 2 1 Lekt. A.Riekstiņš
330
20. Skaitliskās metodes 2 KP 1 1 Doc. I. Iltiņš21. Operētājsistēmas 3 KP 2 1 As.prof. E. Latiševa22. Datoru tīkli 3 KP 2 1 Doc. A. Ermuiža23. Mākslīgā intelekta pamati 3 KP 2 1 Prof. J.Grundspeņķis24. Automātikas pamati 2 KP 2 1 Doc. V.Klimavičius25. Lietojumprogrammatūra 2 KP 1 1 Doc. V. Šitikovs26. Fiziskā audzināšana 0 KP 8 Doc. V. Bonders27. Ievads studiju nozarē 1 KP 1 Prof. J. Grundspeņķis28. Datu analīze un apstrāde 2 KP 1 1 Doc. E.Liepa29. Sistēmu modelēšanas līdzekļi 3 KP 2 1 Prof. G.Merkurjeva30. Projektēšanas laboratorija 2 KP 2 Prof. Ģ.Vulfs31. Lēmumu analīzes metodes 2 KP 2 As.prof. L.AleksejevaB. OBLIGĀTĀS IZVĒLES PRIEKŠMETI 24 KP1. Specializējošie priekšmeti 16 KP1.1. Ievads projekta vadībā 3 KP 1 2 Doc. V.Minkēviča1.2. Programmatūras izstrādes tehnoloģija 2 KP 1 1 Lekt. N.Prokofjeva1.3. Elektroniskā komercija 3 KP 2 1 Lekt. A. Lektauers1.4. Lielu datu bāzu tehnoloģija 2 KP 1,5 0,5 As. Prof. J.Eiduks1.5. Informācijas tehnoloģija 2 KP 1 1 As.prof. J.Grabis1.6. Ievads ģenētiskos algoritmos 2 KP 1 1 Asist. S.Paršutins1.7. Ievads datu ieguvē 2 KP 1 1 Lekt. A.Sukovs1.8. Loģistikas informācijas sistēmu pamati 3 KP 2 1 Prof. J.Merkurjevs1.9. Informācijas sistēmu pārvaldība 3 KP 1 2 Prof. Ģ.Vulfs2. Humanitārie studiju priekšmeti 4 KP2.1. Vispārējā socioloģija 2 KP 1 1 As.prof. G. Ozolzīle2.2. Vadības socioloģija 2 KP 1 1 As.prof. R. Taraškevičs2.3. Mazās grupas un personības socioloģija 2 KP 1 1 Doc. V. Kuņickis2.4. Politoloģija 2 KP 1 1 As.prof. G. Ozolzīle
331
2.5. Latvijas politiskā sistēma 2 KP 1 1 Doc. U. Augstkalns2.6. Apvienotā Eiropa un Latvija 2 KP 1 1 Doc. U. Augstkalns3. Valodas 4 KP3.1. Angļu valoda 4 KP 4 Lekt. M. Osis3.2. Vācu valoda 4 KP 4 Lekt. V. Lauziniece
C. BRĪVĀS IZVĒLES PRIEKŠMETI 4 KPE. GALA PĀRBAUDĪJUMI 10 KP1. Bakalaura darbs 10 KP
Kopā: 122 KP
332
Maģistra akadēmisko studiju programma
A. OBLIGĀTIE STUDIJU PRIEKŠMETI 37 KP Lekc. Prakt. Lab. Pasniedzējs1. Lēmuma analīzes modernās tehnoloģijas 3 KP 2 1 a.prof. L.Aleksejeva2. Mākslīgas neironu sistēmas 3 KP 2 1 lekt. A.Takahaši3. Sistēmu imitācijas un modelēšanas tehnoloģija 3 KP 2 1 prof. J.Merkurjevs4. Vadības informācijas sistēmu projektēšana 3 KP 1 1 1 lekt. A.Romānovs5. Loģistikas informācijas sistēmas 2 KP 1 1 a.prof. E.Ginters6. Vadības informācijas sistēmas un tīkli 3 KP 2 1 a.prof. J.Grabis7. Operāciju vadība 3 KP 2 1 prof. Ģ.Vulfs8. Projektu vadība 3 KP 2 1 prof. Ģ.Vulfs9. Lielās datu bāzes 3 KP 2 1 a.prof. J.Eiduks10. Informācijas sistēmas un CASE rīki 4 KP 2 2 a.prof. J.Eiduks11. Objektorientētā sistēmanalīze 3 KP 2 1 a.prof. O.Ņikiforova12. Darba aizsardzības pamati 1 KP 1 a.prof. V.Urbāne
B. OBLIGĀTĀS IZVĒLES PRIEKŠMETI 20 KP
1. Specializējošie priekšmeti 15 KP
Vadības informācijas tehnoloģija1.1. Vadības zinātne 5 KP 3 2 prof. Ģ.Vulfs1.2. Ekonomisko procesu prognozēšana 3 KP 2 1 doc. E.Liepa1.3. Restrukturizācija un izmaiņu vadība 3 KP 1 2 prof. Ģ.Vulfs1.4. Informācijas tehnoloģijas projektu vadība 4 KP 2 2 a.prof. J.Grabis1.5. Zinātniskais seminārs “Vadības IT” 1 KP 1 prof. Ģ.Vulfs
Industriālās loģistikas sistēmu vadīšana1.1. Rūpniecības plānošanas un vadības sistēmas 3 KP 1 2 prof. G.Merkurjeva1.2. Vadīšanas sintēzes dinamiskās spēles 5 KP 1 4 prof. G.Merkurjeva1.3. Loģistikas sistēmu optimizācija 2 KP 1,5 0,5 lekt. O.Soško
333
1.4. Sistēmu objektorientētā modelēšana 2 KP 1 1 doc. A.Teilāns1.5. Loģistikas ķēžu analīze un vadīšana 3 KP 1 2 prof. J.Merkurjevs
2. Ekonomikas un vadības priekšmeti 5 KP
2.1. Uzņēmējdarbības ekonomika 2 KP 1 1 a.prof. Z.Sundukova2.2. Uzņēmējdarbības loģistika 3 KP 2 1 prof. N.Sprancmanis2.3. Vērtspapīru portfeļa analīze 3 KP 2 1 doc.V.Ajevskis2.4. Tirgus organizācija un vadīšana 2 KP 1 1 doc. Ž.Caurkubule 2.5. Biznesa socioloģija 2 KP 1 1 doc.V.Kuņickis2.6. Prezentācijas prasme 2 KP 1 1 doc.Z.Lejniece2.7. Pedagoģija (maģistriem) 2 KP 1 1 a.prof. A.Lanka2.8. Psiholoģija (maģistriem) 2 KP 1 1 doc. A.ŠteinbergaC. BRĪVĀS IZVĒLES PRIEKŠMETI 4KPE. GALA PĀRBAUDĪJUMI 20 KP1. Maģistra darbs 20 KP
Kopā: 80 KP
334
6. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija”
akadēmiskais personāls
Bakalaura akadēmisko studiju programma
Vārds, uzvārds Amats Izglītība Zinātniskais grāds Ievēlēts/Blakus darbā Studiju kursi
Glazs Aleksandrs profesors Augstākā Dr.habil.sc.ing. Ievēlēts Datorgrafikas un attēlu apstrādes pamatiGrundspeņķis Jānis
profesors Augstākā Dr.habil.sc.ing. Ievēlēts Diskrētās struktūras datorzinātnēsMākslīgā intelekta pamatiIevads studiju nozarē
Baums Aldis Asoc. profesors
Augstākā Dr.habil.sc.comp. Ievēlēts Datoru arhitektūra
Sukovskis Uldis profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Objektorientētā programmēšanaVulfs Ģirts profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Ievads operāciju pētīšanā
Projektēšanas laboratorijaInformācijas sistēmu pārvaldība
Zaiceva Larisa profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Programmēšanas valodasVolodko Inta Profesore Augstākā Dr. Math. Ievēlēta MatemātikaCarkovs Jevgenijs Profesors Augstākā Dr.habil.math. Ievēlēts Varbūtību teorija un matemātiskā statistikaMedvids Artūrs Profesors Augstākā Dr.habil.phys. Ievēlēts FizikaMerkurjeva Gaļina Profesore Augstākā Dr.tech.sc., Dr.sc.ing. Ievēlēta Sistēmu modelēšanas un imitācijas pamatiŠadurskis Kārlis Profesors Augstākā Dr.math. Ievēlēts Gadījuma procesiAleksejeva Ludmila
asoc. profesore
Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Lēmumu analīzes metodes
Latiševa Eleonora As.profesore Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēta Operētājsistēmas Millers Jānis As.profesors Augstākā Dr.chem. Ievēlēts Vispārīgā ķīmija
335
Lavendelis Jurijs As.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Risinājumu algoritmizācija un programmēšanaJemeļjanovs Aleksandrs
As.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Civilā aizsardzība
Nadežņikovs Ņikita
As.profesors Augstākā Dr.phys. Ievēlēts Elektrotehnika un elektronika
Eiduks Jānis As.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Datu bāzu vadības sistēmasLielu datu bāzu tehnoloģija
Šitikovs Vjačeslavs
As.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Lietojumprogrammatūra
Grabis Jānis As. profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Informācijas tehnoloģijaLiepa Evija Docents Augstākā Dr.math. Blakus darbā Datu analīze un apstrādeMinkēviča Vineta Docents Augstākā Dr.math. Ievēlēts Ievads projekta vadībāKovancovs Aleksandrs
Docents Augstākā Dr.math. Ievēlēts Matemātika
Matvejevs Aleksandrs
Docents Augstākā Dr.math. Ievēlēts Diskrētā matemātika
Turins Valdis Docents Augstākā Mag.phil. Ievēlēts Sociālās attīstības modeļiIltiņš Ilmārs Docents Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Skaitliskās metodesErmuiža Andrejs Docents Augstākā Dr.sc.ing. Blakus darbā Datoru tīkliBonders Viktors Docents Augstākā Dr.paed. Ievēlēts Fiziskā audzināšanaProkofjeva Natālija
Lektore Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Programmatūras izstrādes tehnoloģija
Matisons Gunārs Docents Augstākā Sc.mag. Ievēlēts Datu struktūrasRiekstiņš Aigars Lektors Augstākā Sc.mag. Ievēlēts Ievads datoru arhitektūrāLektauers Arnis Lektors Augstākā Sc.mag. Ievēlēts Elektroniskā komercija
Loģistikas informācijas sistēmu pamatiSukovs Anatolijs Lektors Augstākā Sc.mag. Ievēlēts Ievads datu ieguvēParšutins Sergejs Asistents Augstākā Sc.mag. Ievēlets Ievads ģenētiskos algoritmosEzera Ilona Prakt.docente Augstākā Mag.oec. Ievēlēta Vadīšanas teorijaMežiels Jānis Prakt.docents Augstākā Uzņēmējdarbības ekonomika un tirgzinību
pamati
336
Zvejnieks Andris Profesors Augstākā Dr.oec. Ievēlēts Uzņēmējdarbības ekonomikaLeonoviča Ludmila
Prakt.docente Augstākā Mg.oec. Ievēlēta Uzņēmējdarbība un investīcijas
Vasiļjeva Ludmila As.profesore Augstākā Dr.oec. Ievēlēta Mazo uzņēmumu boznesa ekonomika un plānošana
SurviloTatjana Docente Augstākā Dr.oec. Ievēlēta Vadības organizācija uzņēmumāOzolzīle Gunārs As.profesors Augstākā Dr.sc.soc. Ievēlēts Vispārējā socioloģija
PolitoloģijaTaraškevičs Ronalds
As.profesors Augstākā Dr.oec. Ievēlēts Vadības socioloģija
Kuņickis Valērijs Docents Augstākā Mg.phil. Ievēlēts Mazās grupas un personības socioloģijaAugstkalns Uldis Docents Augstākā Mg.phil. Ievēlēts Latvijas politiskā sistēma
Apvienotā Eiropa un LatvijaOsis Māris Lektors Augstākā Mag.paed. Ievēlēts Angļu valodaLauziniece Valentīna
Lektore Augstākā Mag.paed. Ievēlēta Vācu valoda
Maģistra akadēmisko studiju programma
Vārds, uzvārds Amats Izglītība Zinātniskais grāds Ievēlēts/Blakus darbā Studiju kursi
Merkurjevs Jurijs profesors Augstākā Dr.hab.sc.ing. Ievēlēts Loģistikas ķēžu analīze un vadīšanaSistēmu imitācijas un modelēšanas tehnoloģija
Merkurjeva Gaļina profesore Augstākā Dr.sc.ing., Dr.techn.sc.
Ievēlēts Rūpniecības plānošanas un vadības sistēmasVadīšanas sintēzes dinamiskās spēles
Vulfs Ģirts profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Operāciju vadība, Projektu vadībaRestrukturizācija un izmaiņu vadība
337
Vadības zinātneZinātniskais seminārs “Vadības IT”
Aleksejeva Ludmila asoc.profesore Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Lēmuma analīzes modernās tehnoloģijasEiduks Jānis asoc.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Lielās datu bāzes
Informācijas sistēmas un CASE rīkiGinters Egils asoc.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Blakus darbā Loģistikas informācijas sistēmasGrabis Jānis asoc.profesors Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Informācijas tehnoloģijas projektu vadība
Vadības informācijas sistēmas un tīkliŅikiforova Oksana asoc.profesore Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Objektorientētā sistēmanalīzeLiepa Evija docente Augstākā Dr.math. Ievēlēts Ekonomisko procesu prognozēšanaTeilāns Artis docents Augstākā Dr.sc.ing. Blakus darbā Sistēmu objektorientētā modelēšanaTakahaši Arita lektore Augstākā Dr.sc.ing. Ievēlēts Mākslīgas neironu sistēmasRomānovs Andrejs lektors Augstākā Dr.sc.ing. Blakus darbā Vadības informācijas sistēmu projektēšanaSoško Oksana lektore Augstākā M. sc.ing. Ievēlēts Loģistikas sistēmu optimizācija
338
7. pielikums. Programmas „Informācijas tehnoloģija” akreditācijas papilddokumenti
Nr.p.k. Dokuments Atrašanās vieta1. Bakalaura un maģistra studiju programma
„Informācijas tehnoloģija”Rīga, Meža iela 1 korp 3. – 400b
2. Bakalaura un maģistra studiju programmas „Informācijas tehnoloģija” semestra plāni
Rīga, Meža iela 1 korp 4. – 400b
3. Mācību prorektora rīkojumi Rīga, Meža iela 1 korp 4. – 400b
339