Дисципліна: Моделювання як метод наукових досліджень

Обсяг дисципліни, годин (кредитів ЄКТС): 90 (3).

Мета дисципліни:

-       надання майбутнім фахівцям основ науково-теоретичних знань та практичних навичок з комп’ютерних технологій;

-       формування у аспірантів навичок розв’язування практичних інженерних та економічних задач;

-       вивчення теоретичних положень і засобів практичного застосування моделювання (англ. Scientific modelling, simulation, нім. Modellieren n, Modellierung f, Simulation f) як методу дослідження об'єктів пізнання (явищ, пристроїв, процесів), що ґрунтується на заміні конкретного об'єкта досліджень (оригіналу) іншим, подібним до нього (моделлю).

Завдання дисципліни:

-       знати сучасні методи наукових досліджень з використання комп’ютерних систем;

-       виробити навички моделювання та оптимізації процесів з використанням стандартних пакетів і засобів автоматизації, проведення експериментальних досліджень та обробки експериментальних даних для переробки інформації в комп’ютерних системах та реалізація їх на базі програмних засобів;

-       прищепити необхідні теоретичні знання та вміння розбиратися у математичному апараті, що обґрунтовує розглянуті методи;

-       прищепити вміння застосовувати теоретичні знання на практиці розв’язування прикладних задач з доведенням їх до розробки прикладної моделі;

-       прищепити вміння самостійно розширяти свої знання, розвивати логічне і алгоритмічне мислення, інтуїцію в питаннях застосування інформаційних технологіях;

-       виробити вміння самостійно працювати з спеціальною літературою.

Попередні умови для вивчення даної дисципліни: магістерський курс.

Навчальні цілі дисципліни полягають у формуванні у студентів:

інтегративної компетентності:

Здатність продукувати нові ідеї, розв’язувати комплексні проблеми в галузі професійної та/або дослідницько-інноваційної діяльності у сфері комп’ютерної інженерії та комп’ютерних технологій, застосовувати методологію наукової та педагогічної діяльності, а також проводити власне наукове дослідження, результати якого мають наукову новизну, теоретичне та практичне значення;

загальних компетентностей:

ЗK 1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу і синтезу.

ЗK 2. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.

ЗK 3. Здатність працювати в міжнародному контексті.

ЗK 4. Здатність розв’язувати комплексні проблеми у сфері комп’ютерної інженерії на основі системного наукового світогляду та загального культурного кругозору із дотриманням принципів професійної етики та академічної доброчесності.

фахових компетентностей:

СК 1. Здатність виконувати оригінальні дослідження, досягати наукових результатів, які створюють нові знання у комп’ютерній інженерії та дотичних до неї міждисциплінарних напрямах і можуть бути опубліковані у провідних наукових виданнях з комп’ютерної інженерії та суміжних галузей.

СК 2. Здатність ініціювати, розробляти і реалізовувати комплексні інноваційні проєкти в комп’ютерній інженерії та дотичні до неї міждисциплінарні проекти.

СK 3. Здатність усно і письмово презентувати та обговорювати результати наукових досліджень та/або інноваційних розробок українською та англійською мовами, глибоке розуміння англомовних наукових текстів в галузі комп’ютерної інженерії та комп’ютерних технологій.

СК 5. Здатність ефективно застосовувати методи аналізу, математичне моделювання, виконувати натурні та обчислювальні експерименти при проведенні наукових досліджень у сфері комп’ютерної інженерії.

СК 6. Здатність інтегрувати знання з різних галузей, застосовувати системний підхід та враховувати нетехнічні аспекти при розв’язанні інженерних задач та проведенні досліджень.

СК 7. Здатність генерувати нові ідеї щодо розвитку теорії та практики комп’ютерної інженерії, виявляти, ставити та вирішувати проблеми дослідницького характеру, оцінювати та забезпечувати якість виконуваних досліджень.

Програмні результати навчання:

РН 1. Мати передові концептуальні та методологічні знання з комп’ютерної інженерії і на межі предметних галузей, а також дослідницькі навички, достатні для проведення наукових і прикладних досліджень на рівні останніх світових досягнень з комп’ютерної інженерії, ІТ-інфраструктур та інформаційних технологій, отримання нових знань та/або здійснення інновацій.

РН 2. Планувати і виконувати експериментальні та/або теоретичні дослідження з комп’ютерної інженерії та дотичних міждисциплінарних напрямів з використанням сучасних інструментів та дотриманням норм професійної і академічної етики, критично аналізувати результати власних досліджень і результати інших дослідників у контексті усього комплексу сучасних знань щодо досліджуваної проблем.

РН 3. Глибоко розуміти загальні принципи та методи комп’ютерної

інженерії а також методологію наукових досліджень, застосувати їх у власних дослідженнях у сфері інформаційних технологій та у викладацькій практиці.

РН 4. Розробляти та реалізовувати наукові та/або інноваційні інженерні

проекти, які дають можливість переосмислити наявне та створити нове цілісне знання та/або професійну практику і розв’язувати значущі наукові та технологічні проблеми комп’ютерної інженерії з дотриманням норм академічної етики і врахуванням соціальних, економічних, екологічних та правових аспектів.

РН 5. Формулювати і перевіряти гіпотези; використовувати для

обґрунтування висновків належні докази, зокрема, результати теоретичного аналізу, експериментальних досліджень і математичного та/або комп’ютерного моделювання, наявні літературні дані.

РН 6. Вільно презентувати та обговорювати з фахівцями і нефахівцями

результати досліджень, наукові та прикладні проблеми комп’ютерної інженерії державною та іноземною мовами усно та письмово, оприлюднювати результати досліджень у наукових публікаціях у провідних міжнародних наукових виданнях.

РН 7. Застосовувати загальні принципи та методи математики, інформатики та інших наук, а також сучасні методи та інструменти, цифрові технології та спеціалізоване програмне забезпечення для провадження досліджень у сфері комп’ютерної інженерії.

РН 8. Розробляти та досліджувати концептуальні, математичні і

комп’ютерні моделі процесів і систем, ефективно використовувати їх для отримання нових знань та/або створення інноваційних продуктів у комп’ютерній інженерії та дотичних міждисциплінарних напрямах.

РН 9. Застосовувати сучасні інструменти і технології пошуку, оброблення та аналізу інформації, зокрема, статистичні методи аналізу даних великого обсягу та/або складної структури, спеціалізовані бази даних та інформаційні системи.

РН 10. Організовувати і здійснювати освітній процес у сфері інформаційних технологій, його наукове, навчально-методичне та нормативне забезпечення, розробляти і викладати спеціальні навчальні дисципліни у закладах вищої освіти.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен

знати:

-       типи математичних моделей даних, особливості їх організації, властивості, переваги і недоліки;

-       етапи аналізу даних і статистичних спостережень;

-       типову організацію та основні компоненти математичних моделей;

-       призначення і основні функції наукових досліджень і відповідних математичних моделей;

-       принципи роботи систем математичної обробки даних і статистичних спостережень;

-       здатність демонструвати розуміння необхідності дотримання професійних і

-       етичних стандартів високого рівня при вирішенні проблем;

-       здатність розуміти потреби користувачів і клієнтів і важливість таких питань як естетика у процесі наукових досліджень, проектування;

-       здатність виявляти наукові системи, підсистеми і об’єкти для їх наукових досліджень, побудови їх математичних моделей для діагностики, прогнозування, оптимізації і регулювання таких систем і об’єктів, вдосконалення техніки і технології ;

-       сучасні перспективні напрями досліджень і розробок в області аналізу даних, методів системного аналізу, кібернетики і теорії моделювання;

вміти:

-       дотримуватись професійних і етичних стандартів високого рівня при вирішенні проблем.

-       володіти теорією та практикою наукових досліджень;

-       застосовувати на практиці наукові методи системного аналізу, кібернетики, математичної статистики і теорії моделювання.

-       визначити і сформулювати задачу оптимізації процесу з урахуванням невизначеності та вибрати метод її рішення, визначити оптимальні параметри технології за спеціалізацією.

-       критично сприймати та обробляти експериментальні дані і на їх основі визначати оптимальні показники технологічного процесу.

Зміст дисципліни (тематика):

Змістовний модуль 1.

Тема 1.1 Системний аналіз і кібернетика

Змістовний модуль 2.

Тема 2.1 Класичний регресійний аналіз і евристичний аналіз.

Тема 2.2 Регресійний дисперсійно-коваріаційний аналіз

Тема 2.3 Перетворення регресійних моделей. Модель Кобба-Дугласа

Тема 2.4 Перетворення регресійних моделей. Модель Лафера.

Тема 2.5 Надскладні комбіновані багатофункціональні регресійні моделі

Тема 2.6 Особливі специфічні регресійні моделі

Види робіт: лекції, практичні, самостійні.

Форма підсумкового контролю: залік.