МІНІСТЕРСТВО ВНУТРІШНІХ СПРАВ УКРАЇНИМК_СІТ_new... · Web viewПрезентація, що підготовлена в середовищі

МІНІСТЕРСТВО ВНУТРІШНІХ СПРАВ УКРАЇНИНАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ ВНУТРІШНІХ СПРАВ

ННІ ПІДГОТОВКИ ФАХІВЦІВ ДЛЯ ПІДРОЗДІЛІВ СЛІДСТВА ТА КРИМІНАЛЬНОЇ МІЛІЦІЇ

Кафедра інформаційних технологій

Навчально-методичний комплекснавчальної дисципліни

СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ПСИХОЛОГІЇ

Для фахівців освітньо-кваліфікаційного рівня “магістр” галузі знань "Соціально-політичні науки" (0301)

спеціальністю “Психологія” (8.03010201)

Автори:Кудінов В.А. – начальник кафедри інформаційних технологій, кандидат фізико-математичних наук, доцент, полковник міліції;Пакриш О.Є. – доцент кафедри інформаційних технологій, кандидат технічних наук, доцент.

Затвердженона засіданні кафедри протокол №___від «_____» ___________ 2013 р.

КИЇВ 2013

Рецензенти:Канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри інформаційної безпеки Фізико-технічного інституту НТУУ "КПІ" Галицька І.Є.Канд. техн. наук, доцент, професор кафедри інформаційних технологій ННІПФПСКМ НАВС Смаглюк В.М.

Укладачі:Кудінов В.А. – кандидат фізико-математичних наук, доцент, начальник

кафедри інформаційних технологій НАВС, полковник міліції;Смаглюк В.М. – кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри

інформаційних технологій НАВС;Хахановський В.Г. – доктор юридичних наук, доцент, професор кафедри

інформаційних технологій НАВС;Пакриш О.Є. – кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри

інформаційних технологій НАВС;Грищак О.М. – кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри

інформаційних технологій НАВС.

Іщенко А.В. – доктор юридичних наук, професор, професор кафедри

Зміст

Витяги з освітньо-кваліфікаційної характеристики та з освітньо-професійної програми.................................................................................4Анотація навчальної дисципліни зі структурно-логічною схемою (міждисциплінарними зв’язками)..............................................................4Пояснювальна записка до навчальної дисципліни..................................5Тематичний план на поточний навчальний рік........................................8Робоча навчальна програма навчальної дисципліни...............................9Плани-конспекти лекційних занять.........................................................12Плани практичних занять.........................................................................56Завдання для самостійної підготовки......................................................88Індивідуальні навчально-дослідні завдання...........................................88Методичні вказівки (рекомендації) для викладачів і курсантів (студентів, слухачів)..................................................................................89Навчально-методичні матеріали для поточного, проміжного контролю та перелік питань підсумкового контролю.............................................90Навчально-методичне та матеріально-технічне забезпечення навчальної дисципліни............................................................................104Методичні, наочні, мультимедійні, стимульні та опірні матеріали для лекцій і семінарів.....................................................................................105Рекомендована література......................................................................105

Витяги з освітньо-кваліфікаційної характеристики та з освітньо-професійної програми

Курс Напрям, підготовки (спеціальність),

освітньо-кваліфікаційний

рівень

Характеристика навчальної дисципліни

(спецкурсу)

Кількість залікових кредитів, відповідних ECTS: 2Кількість модулів: 2Кількість змістових модулів: 2Тижневих годин: 2

Спеціальність:“Психологія ” (8.03010201)

Освітньо-кваліфікаційний рівень: магістр

Код:8.03010201

Тип: нормативна

Загальна кількість годин: 72Лекції: 6Практичні заняття: 18Індивідуальна робота: 24Самостійна робота: 24Форма підсумкового контролю: залік

Анотація навчальної дисципліни зі структурно-логічною схемою (міждисциплінарними зв’язками)

Навчально-методичний комплекс з дисципліни “Сучасні інформаційні

технології в психології” призначений для підготовки фахівців освітньо-

кваліфікаційного рівня «магістр» галузі знань “Соціально-політичні науки ”

(0301) за спеціальністю 8.03010201 "Психологія".

Метою дисципліни . “Сучасні інформаційні технології в психології ” є

надання слухачам магістратури теоретичних знань та практичних навичок щодо

використання сучасних інформаційних технологій та автоматизованих

інформаційних систем в практичній та науково-дослідницькій діяльності

психологів.

Структурно-логічна схема дисципліни: Забезпечуючі дисципліни: "Інформатика та обчислювальна техніка";

"Математична статистика. Математичні методи в психології";

"Експериментальна психологія".

Забезпечувані дисципліни: підготовка магістерської кваліфікаційної

роботи.

Пояснювальна записка до навчальної дисципліниСучасні реалії вимагають від спеціалістів в галузі соціально-політичних

наук, зокрема психологів, які займаються науковими дослідженнями,

володіння системою практичних навичок щодо основ користування

мультимедійними технологіями відображення службових даних,

інформаційно-пошуковими системами, основами комплексної обробки

інформації з використанням комп’ютерних мереж, створення електронних

систем тестування та анкетування, користування електронними бібліотеками

психологічного спрямування та базами нормативних документів, засобами

статистичної обробки та аналізу даних психологічних досліджень, вміння

ефективно працювати з іншомовними електронними документами. Наведені

знання та навички мають бути вироблені шляхом вивчення ряду дисциплін,

зокрема – дисципліни "Сучасні інформаційні технології в психології".

Основні завдання вивчення дисципліни “Сучасні інформаційні

технології в психології” полягають у здобутті слухачами магістратури

теоретичних знань та практичних навичок з наступних питань:

графічне уявлення даних під час проведення психологічних досліджень;

інформаційні технології структурування, інтерпретації та аналізу

результатів психологічних експериментів;

інформаційні технології створення і використання систем автоматизованого

та дистанційного анкетування і тестування;

інформаційні технології розробки нових психодіагностичних методик;

технології пошуку професійно-орієнтованої інформації (в тому числі на

іншомовних сайтах).

Крім того, у результаті вивчення матеріалу, передбаченого навчальною

програмою дисципліни, слухачі повинні знати :

класифікацію, напрямки розвитку та особливості використання сучасних

інформаційних технологій в психологічній галузі;

інформаційні технології створення та застосування психодіагностичних

комп'ютерних тестів (в тому числі через мережу Internet);

спеціалізовані програми статистичного аналізу результатів психологічних

досліджень;

сучасні методики on-line комп'ютерного психодіагностичного тестування

(анкетування);

популярні інтернет-ресурси в галузі наукової та практичної психології.

вміти :

використовувати офісні програмні системи для створення систем

тестування та анкетування;

використовувати спеціалізовані програми для проведення статистичного

аналізу результатів психологічних експериментів;

використовувати сучасні комп’ютерні технології пошуку інформації в

мережі Інтернет (в тому числі на іншомовних сайтах);

застосовувати мультимедійні технології пакету Microsoft Office для

реалізації візуальних методів Data Mining.

Процес вивчення дисципліни передбачає використання спеціальної

літератури, навчально-методичних матеріалів, спеціальних технічних та

програмних засобів у спеціально обладнаних комп’ютерних навчальних класах

тощо. Навчальна дисципліна передбачає можливість застосування технічних

засобів навчання.

Дисципліна включає аудиторну та позааудиторну самостійну роботу.

Аудиторні заняття проводяться у формі лекційних, семінарських та

практичних занять, а також занять з індивідуальної роботи. Кожне практичне

заняття в навчальній групі слухачів проводиться з розподілом навчальної групи

на 2 підгрупи. Для кожного заняття розроблені окремі навчально-методичні та

роздаткові матеріали, застосовуються певні технічні засоби.

Самостійна робота передбачає позааудиторне виконання завдань щодо

вирішення окремих задач засобами Microsoft Office, опрацювання

рекомендованих літературних джерел, законодавчих та відомчих нормативних

актів. Обсяг самостійної роботи визначається навчальним планом, а її зміст –

завданнями викладача та спеціальною навчально-методичною літературою.

Самостійну роботу рекомендується організувати як виконання завдань, в тому

числі практикумів, які готуються з урахуванням спеціалізації слухачів

магістратури. Така самостійна робота повинна бути врахована основним

розкладом занять і проводитися в спеціальних лабораторіях, укомплектованих

локальним комп’ютерними мережами з відповідним програмним забезпеченням

та підключенням до Internet.

Перевірка засвоєних слухачами знань, рівня сформованих у них умінь та

навичок проводиться у формі поточного, проміжного та підсумкового

контролю. Поточний контроль здійснюється під час проведення практичних

занять шляхом опитування, оцінювання правильності вирішення певних

ситуаційного завдань та написаних фрагментів програмного коду. Проміжний

контроль – проведенням і перевіркою аудиторних тематичних контрольних

робіт. Підсумковий (модульний) контроль проводиться з метою оцінки

результатів засвоєння теоретичних знань та практичних навичок після вивчення

всіх тем по кожному змістовному модулю дисципліни. Викладання дисципліни

завершується заліком.

Тематичний план на поточний навчальний рікз дисципліни «Основи програмування»

№ з/п Назва теми

Всь

ого

Лек

ції

Сем

інар

ські

Пра

ктич

ні

Інди

віду

альн

а ро

бота

Сам

ості

йна

робо

та

Мод

ульн

ий

конт

роль

Змістовний модуль 1. Сучасні технології отримання та уявлення даних в психології

1.Реалізація візуальних методів Data Mining засобами пакету Microsoft Office 14 2 - 4 4 4

2.Розробка психодіагностичних інформаційних систем засобами пакету Microsoft Office

12 - - 4 4 4

3. Використання інформаційних WEB-ресурсів в роботі психолога 10 - - 2 4 4 +

Всього по змістовному модулю 1: 36 2 - 10 12 12 +

Змістовний модуль 2. Сучасні технології аналізу та віддаленої обробки даних в психології

4.Статистичний аналіз даних психологічного експерименту на базі сучасних статистичних пакетів (SPSS)

20 2 - 6 6 6

5.Технології дистанційного анкетування та тестування на базі Intranet та Internet.

16 2 - 2 6 6 +

Всього по змістовному модулю 2: 36 4 - 8 12 12 +

Форма контролю: залікВСЬОГО: 72 6 - 18 24 24 +

Примітка: запропонований тематичний план є орієнтовним. Науково-педагогічний склад на засіданнях кафедри може змінювати послідовність вивчення тем та перерозподіляти навчальний час щодо їх вивчення.

Робоча навчальна програма навчальної дисципліни

Тема 1. Реалізація візуальних методів Data Mining засобами пакету Microsoft Office

Графічний аналіз статистичних даних засобами Microsoft Excel, побудова

графіків і діаграм, пошук оптимальних рішень. Види діаграм в Excel.

Можливості та недоліки програми Microsoft Excel щодо обробки та аналізу

статистичних даних психологічних досліджень.

Загальні відомості про мультимедійні технології, мультимедійні

комп'ютери, мультимедійні проектори (технології TFT, LCD, DMD/DLP).

Класифікація авторських засобів мультимедіа. Види та типи презентацій.

Робота з програмою PowerPoint. Основні способи створення презентацій.

Вставка таблиць, діаграм, малюнків, відеокліпів, звукозаписів, гіперпосилань,

використання анімаційних ефектів. Застосування презентацій в практичній

діяльності психолога та під час захисту магістерських робіт.

Список рекомендованої літератури до теми 1[1,2,3,4,5,8,11,15,17,18,19,25,28,29,30]

Тема 2. Розробка психодіагностичних інформаційних систем засобами пакету Microsoft Office

Проведення психологічного анкетування за допомогою використання

форм у додатку Microsoft Word. Проведення психологічного тестування та

анкетування за допомогою використання форм і списків у додатку Microsoft

Ехсеl. Використання Microsoft EXCEL як інструменту створення однотабличної

бази даних (списку) та виконання операцій над даними в базі: сортування

інформації, аналіз даних списку, отримання підсумкового висновку.

Робота з програмою Microsoft ACCESS з метою розробки

психодіагностичної системи: створення та редагування баз даних, команди

підрахунку, отримання звітів різних форм, утворення зв'язків між

відношеннями, розробка та отримання запитів.

Ознайомлення з існуючими комп'ютерними психодіагностичними

системами (Oberon, Violator, Лонгитюд-ЭДК).

Список рекомендованої літератури до теми 2[7,10,12,13,14,21,24,27,31,32]

Тема 3. Використання інформаційних WEB-ресурсів в роботі психолога Сайти з психологічною тематикою в мережі Internet. Інформаційно-

пошукові портали. Пошук інформації в мережі Internet. Електронні бібліотеки з

психологічної тематики. Сайти навчальних та наукових закладів, в яких

проводяться дослідження в галузі психології. Проведення психологічних

досліджень за допомогою мережі Internet. Підвищення власної професійної

кваліфікації за допомогою мережі Internet. Інформаційні ресурси, продукти та

послуги для дистанційної освіти. Соціальні технології в Інтернеті (Web 2.0,

Блоги, Wiki). Соціальні мережі (social networking).

Список рекомендованої літератури до теми 3[9,13,14,15,20,23,26,29,30,31,32]

Тема 4. Статистичний аналіз даних психологічного експерименту на базі

сучасних статистичних пакетів (SPSS)

Загальне призначення та інтерфейс пакету статистичного аналізу SPSS.

Інсталяція пакету. Галузі використання SPSS, довідкова система пакету.

Знаходження описових статистик засобами пакету. Перевірка гіпотез про

рівність середніх двох генеральних сукупностей. Форми розподілу та виявлення

відмінностей в розподілі ознаки. Однофакторний та багатофакторний

дисперсійний аналіз засобами пакету. Кореляційний та лінійний регресійний

аналіз засобами пакету. Факторний, дискримінантний, кластерний аналіз

засобами пакету SPSS

Список рекомендованої літератури до теми 4[16,19,21,22,24,27]

Тема 5. Технології дистанційного анкетування та тестування на базі

Intranet та Internet

Спільне використання ресурсів комп'ютерної мережі: приєднання до

каталогів, файлів, принтерів. Надання дистанційної психологічної допомоги та

консультування посередством комп'ютерної мережі. Мережеві інформаційні

технології побудови дистанційних систем психологічного анкетування,

тестування, навчання та ін.

Створення динамічних Web-сторінок на базі використання сучасних

технологій веб-програмування. Розробка дистанційної системи тестування

засобами PHP та MySQL.

Список рекомендованої літератури до теми 5[3,4,5,6,9,14,23,32]

Плани-конспекти лекційних занять



ЗАТВЕРДЖУЮНачальник кафедри полковник міліції Кудінов В. А.

____.________ 20__

ПЛАН-КОНСПЕКТ ПРОВЕДЕННЯЛЕКЦІЙНОГО ЗАНЯТТЯ

ТЕМА №_1. Реалізація візуальних методів Data Mining засобами пакету Microsoft Office

З навчальної дисципліни: _«Сучасні інформаційні технології в психології».

Категорія слухачів: слухачі магістратури.Навчальна мета:.домогтися обізнаності слухачів з теоретичного

матеріалу даної теми, що передбачається програмою навчальної дисципліни "Сучасні інформаційні технології в психології"

Виховна мета: формування ціннісних орієнтирів спеціаліста-психолога рівня; привиття відповідальності за прийняття відповідних рішень щодо застосування інформаційних-технологій, напрямів та форм реалізації одержаних результатів.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування сучасних інформаційних технологій для організації науково-дослідницької роботи психолога.

Навчальний час: 2 години.Навчальне обладнання, ТЗН: персональний комп’ютер (ноутбук),

мультимедійний проектор.Наочні засоби: спеціальна презентація за темою лекції.Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: Забезпечуючі дисципліни: "Інформатика та обчислювальна техніка";

"Математична статистика. Математичні методи в психології"; "Експериментальна психологія".

Забезпечувані дисципліни: підготовка магістерської кваліфікаційної роботи, проходження педагогічної практики.

План лекції (навчальні питання):

1. Поняття інформаційної технології. Класифікації інформаційних технологій. 2. Використання інформаційних технологій на різних етапах психологічного

дослідження.3. Data Mining. Інформаційні технології графічного та статистичного аналізу

даних в психології.4. Застосування мультимедійних технологій в психології

Література:1. Про інформацію : Закон України від 2 жовтня 1992 року / Відомості

Верховної Ради України. — 1992. — № 48. — ст. 650.

2. Про науково-технічну інформацію : Закон України від 25 червня 1993 року /

Відомості Верховної Ради України. — 1993. — № 33. — ст. 345.

3. Закон України “Про електронні документи та електронний документообіг”

від 22.05.2003 р.

4. Закон України “Про електронний цифровий підпис” від 22.05.2003 р.

5. Про затвердження Програми розвитку системи дистанційного навчання на

2004-2006 роки / Постанова КМУ від 23.09.2003 № 1494.

6. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый

словарь / Ф. С. Воройский. — М. : Физматлит, 2003. —760 с.

7. Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. — СПб.

: Питер, 2001. — 368 с.

8. Інформатика і комп’ютерна техніка : навч. посіб. / Л.М.Дибкова. – 3-тє вид.,

доп. –.К.: Академвидав, 2011. – 464 с.

9. Макленнен Дж. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining —

интеллектуальный анализ данных / Дж. Макленнен, Чж. Танг, Б. Криват ;

пер. с англ. Д. М. Вишталь. — СПб. : БХВ-Петербург, 2009. — 720 с.

10.Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян,

М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. — СПб. : БХВ – Петербург,

2004. — 336 с.

11.Наследов А.Д. Математические методы в психологических исследованиях /

А. Д. Наследов. — СПб. : Речь, 2006. — 392 с.

12. Чекотовский Э.В. Графический анализ статистических данных в Microsoft

Excel 2000 / Э. В. Чекотовский. — М. : Вильямс, 2002. — 464 с.

13.Хахановський В. Г. Математичні методи у психології : основні поняття,

терміни та визначення : навч.-практ. посіб. / В. Г. Хахановський, О. Є.

Пакриш, О. М. Хлонь. — К. : Київськ. нац. ун-т внутр. справ, 2010. — 68 с.

14. http://www.naiau.kiev.ua - сайт НАВС.

15.http://psyfactor.org — інтернет-ресурс, присвячений питанням з

психологічної тематики.

16.http://www.citforum.ru — інтернет-ресурс, присвячений питанням

КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЇПитання 1.

Процесс інформатизації суспільства сприяє впровадженню в роботу

психолога, що займається науково-педагогічною діяльністю, принципово нових

методів обробки інформації на базі сучасної обчислювальної техніки.

Без використання інформаційних технологій неможливе ефективне

вирішення таких задач, як структурування та інтерпретація результатів

науково-педагогічних експериментів, створення і використання систем

адаптивного, ігрового та дистанційного навчання і тестування, розробка нових

автоматизованих методик накопичення і зберігання інформації, створення

електронних підручників та систем дистанційного навчання.

Предметом навчальної дисципліни є інформаційні технології, що

дозволяють автоматизувати процеси збирання, накопичення, обробки та аналізу

інформації, потрібної для практичної та науково-дослідницької діяльності

психолога.

В результаті вивчення дисципліни, слухач повинен знати: класифікацію, напрямки розвитку та особливості використання сучасних

інформаційних технологій в психологічній галузі; інформаційні технології створення та застосування психодіагностичних

комп'ютерних тестів; спеціалізовані програми статистичного аналізу результатів психологічних

досліджень;

сучасні методики on-line комп'ютерного психодіагностичного тестування (анкетування);

інтернет ресурси в галузі наукової та практичної психології. Уміти: використовувати офісні програмні системи для створення систем

тестування та анкетування; використовувати спеціалізовані програми статистичного аналізу

результатів психологічних експериментів; використовувати сучасні комп’ютерні технології пошуку інформації в

мережі Інтернет;Інформаційна технологія – це цілеспрямована організована сукупність

інформаційних процесів з використанням засобів обчислювальної техніки, що забезпечують високу швидкість обробки даних, швидкий пошук інформації, розосередження даних, доступ до джерел інформації незалежно від місця їх розташування (ст. 1 Закону України “Про Національну програму інформатизації”).

Інформатизація – сукупність взаємопов’язаних організаційних, правових, політичних, соціально-економічних, науково-технічних, виробничих процесів, що спрямовані на створення умов для задоволення інформаційних потреб громадян та суспільства на основі створення, розвитку і використання інформаційних систем, мереж, ресурсів та інформаційних технологій, які побудовані на основі застосування сучасної обчислювальної та комунікаційної техніки (ст. 1 Закону України “Про Національну програму інформатизації”).

Засоби інформатизації – електронні обчислювальні машини, програмне, математичне, лінгвістичне та інше забезпечення, інформаційні системи або їх окремі елементи, інформаційні мережі і мережі зв’язку, що використовуються для реалізації інформаційних технологій (ст. 1 Закону України “Про Національну програму інформатизації”).

Інформаційні технології можно класифікувати за типом даних, що обробляються; на загальні та специфічні; on-line чи off-line.

Питання 2.Інформаційні технології стали невід’ємним атрибутом сучасного

психологічного дослідження, Інформаційні технології у навчанні та експериментальних дослідженнях

так швидко з’являються та застарівають, що гостро постає проблема своєчасного ознайомлення з ними, опанування ними, а також впровадження їх у практику роботи навчальних закладів. Одним із шляхів її вирішення є розробка електронних ресурсів, що висвітлюють науково-методичні аспекти застосування новітніх інформаційних технологій у наукових дослідженнях.

Запровадження Інтернету зовсім не означає, що інші види технологій втрачають свою цінність. Є також змішані технології, які поєднують використання комп’ютера на деяких етапах експерименту із здійсненням інших етапів в ручному режимі.

Таблиця 1.

КОМП’ЮТЕРНА ТЕХНОЛОГІЯ НАУКОВО-ПСИХОЛОГІЧНОГО ЕКСПЕРИМЕНТУетап Підготовчий Дослідницький Інтерпретація та

статистичний аналіз

Впровадження

Сутність етапу

Пошук інформаціїПідготовка демонстраційних та друкованих матеріалів

Збір данихЗберігання данихОбробка данихПодання результатів обробки

Статистичний аналіз данихВалідизаціяВстановлення надійності висновків

Етапи впровадження

Комп’ютерні технології

Інтернет-технологіїТекстові, табличні редактори, редактори обробки зображеньЗасоби мультимедія

Інтернет-тестуванняТестові технології СУБД, електронні таблиці Прикладні програми сортування, класифікації, редагування Засоби побудови графіків, таблиць, діаграмПрезентації

Пакети прикладних програм статистичного аналізу Дистанційні технології статистичної обробки даних

Презентації, електронні публікаціїДистанційні навчальні курсиЕлектронні підручникиСайти експериментуІнтернет-форуми

На підготовчому етапі здійснення експерименту інформаційні та Інтернет-технології можуть бути ефективно застосовані за такими напрямками:

для пошуку довідкової, наукової, навчально-методичної літератури; для пошуку інформації щодо тестів, методик, педагогічних технологій; для пошуку наочно-демонстраційних матеріалів; для підготовки друкованих матеріалів, документації, наочно-

демонстраційного матеріалу, бланків анкет, протоколів; для створення відео-кліпів, анімацій, звукового супроводу, інших

мультимедія-матеріалів, що можуть бути використані в ході експерименту.

На дослідницькому етапі за допомогою комп’ютера може здійснюватись збір, подання та обробка даних.

З метою збору та подання даних можуть бути застосовані комп’ютерні тестові технології. В останні два десятиріччя відбувся фактично перехід від бланкових до електронних технологій тестування [8]. Це дає можливість спростити процедури збору, аналізу даних, зберігання даних, запровадити нові методики тестування, охоплюючи інтерактивні, а також здійснювати обстеження в більших масштабах (на рівні регіону, країни), провадити моніторингові дослідження. Якщо навіть збір даних проводився і без застосування комп’ютера, доцільно перевести потім дані у комп’ютерну форму з метою подальшої статистичної обробки.

На етапі обробки даних відповідне програмне забезпечення дає

можливість візуалізувати закономірності в даних, застосовувати засоби

програмування. Для обробки даних можуть бути розроблені власні комп’ютерні

програми, наприклад, для сортування, класифікації, упорядкування масивів

даних. Можливе застосування апарату СУБД (систем управління базами

даних), тобто готового програмного продукту, що містить засоби обробки та

подання даних. Нарешті, можна використати спеціалізоване програмне

забезпечення для обробки експериментальних даних, що поширюється в

Інтернеті.

Основі результатів обробки даних можуть бути виявлені деякі

закономірності, які подаються за допомогою графіків, таблиць, діаграм. Це –

так званий первинний аналіз даних. Для подання закономірностей можна

користуватися засобами офісного програмного забезпечення (WORD, EXCEL),

комп’ютерних презентацій (POWER POINT), а також спеціалізованим

програмним забезпеченням для візуалізації даних, наприклад, на сайті

Visualizing Statistical Concepts

(http://www.du.edu/psychology/methods/concepts/index.htm).

Іще один різновид технологій організації експерименту пов’язаний із застосуванням Інтернету. Опитування можуть проводитись серед дописувачів певної дискусійної групи, що близька за тематикою до проблеми дослідження, або серед користувачів спеціальних мереж, що об’єднують спільноту, яка цікавиться даною проблематикою. Існують сервіси відповідних груп або мереж, що надають засоби для заповнення анкет та надсилання їх адміністратору в електронному вигляді.

Інтернет-експерименти набули поширення останнім часом. Є сайти

лабораторій та організацій, що займаються постановкою експериментів на цих

сайтах, де подані результати, уже отримані в різноманітних галузях. Є також

сайти, що надають засоби для проведення Інтернет-експериментів для

дослідників, наприклад, сайт PsychExps (http :// psychexps . olemiss . edu / ), Web

Experimental Psychology Lab та інші

На етапі статистичного аналізу та інтерпретації результатів за допомогою пакетів прикладних програм здійснюється статистична обробка даних дослідження, аналіз та інтерпретація результатів, встановлення валідності та надійності висновків.

З метою статистичної обробки можна розробити спеціальну комп’ютерну програму, призначену для цілей конкретного експерименту, або використати

http://psychexps.olemiss.edu/

http://www.du.edu/psychology/methods/concepts/index.htm

готове програмне забезпечення. Функції статистичного аналізу входять до складу пакетів прикладних програм (наприклад, MATHLAB, STATISTICA, SPSS та інших). Крім того, може бути використане дистанційне програмне забезпечення, що поширюється на сайтах, присвячених статистичному аналізу даних.

Після отримання результатів тестування можливо виникне необхідність обґрунтування валідності використаного інструментарію та надійності отриманих висновків. Особливо це може бути необхідно у тому випадку, якщо для цілей експерименту було розроблено новий тест або методику, або використано тест, стосовно валідності якого нічого не відомо. У цьому випадку можна провести процедуру валідизації, для здійснення якої також є статистичний інструментарій .

Валідизація , перевірка придатності певної процедури (наприклад, тестування персоналу) для досягнення поставленої мети (наприклад, для прогнозу продуктивності праці).

Функції встановлення надійності та валідності входять до складу деяких пакетів прикладних програм (наприклад, SPSS), а також теж можуть бути здійснені через спеціалізовані Інтернет-сайти.

Окремої уваги заслуговують питання встановлення валідності та надійності Інтернет-експериментів. Визначення валідності складає певні труднощі. Є проблеми щодо того, як забезпечити випадковість відбору опитуваних щодо репрезентативності вибірки відносно всієї популяції, проблема отримання достовірної інформації про учасників та про хід здійснення експерименту, вибування учасників у ході експерименту тощо. Ці питання стали останнім часом предметом ретельного дослідження.

У цілому використання комп’ютера для подання та обробки даних дає можливість зробити дослідження більш коректним, валідним, надійним. Сучасний процес навчання відбувається фактично в комп’ютерно-орієнтованому середовищі, комп’ютер стає необхідним атрибутом опанування будь-якого предмету, навіть не пов’язаного прямо з інформаційними технологіями. З’являється дедалі більше досліджень з упровадження новітніх засобів та технологій у навчання. Нові комп’ютерні технології експерименту видаються у цьому контексті особливо доречними.

На етапі впровадження також можуть бути ефективно застосовані комп’ютерні технології. У результаті дослідження може бути розроблено дистанційний навчальний курс, електронний підручник або комп’ютерний засіб навчання. Створення сайтів експерименту, проведення форумів із питань експерименту дає можливість стеження за процесом упровадження, керування функціонуванням об’єкта впровадження, установлення зворотного зв’язку, поширення інформації щодо результатів впровадження та подальших досліджень.

Таким чином, систематизація комп’ютерних технологій експерименту щодо етапів його реалізації є науково-методичним підґрунтям впровадження та

оптимізації сучасних засобів інформатизації експерименту згідно до потреб конкретного дослідження.

Питання 3 . Англійське словосполучення «Data Mining» поки не має

загальноприйнятого перекладу на українську мову. Використовуються наступні словосполучення: просів інформації, видобуток даних, вилучення даних, а, також, інтелектуальний аналіз даних . Більш повним і точним є словосполучення «виявлення знань у базах даних» (англ. knowledge discovering in databases, KDD).

Основу методів Data Mining складають всілякі методи класифікації, моделювання та прогнозування, засновані на застосуванні дерев рішень, штучних нейронних мереж, генетичних алгоритмів, еволюційного програмування, асоціативної пам'яті, нечіткої логіки. До методів Data Mining нерідко відносять статистичні методи (дескриптивний аналіз, кореляційний і регресійний аналіз, факторний аналіз, дисперсійний аналіз, компонентний аналіз, дискримінантний аналіз, аналіз часових рядів). Такі методи, однак, припускають деякі апріорні уявлення щодо аналізованих даних, що дещо розходиться з цілями Data Mining (виявлення раніше невідомих нетривіальних і практично корисних знань).

Одне з найважливіших призначень методів Data Mining полягає в наочному поданні результатів обчислень, що дозволяє використовувати інструментарій Data Mining людьми, які не мають спеціальної математичної підготовки. У той же час, застосування статистичних методів аналізу даних вимагає доброго володіння теорією ймовірностей та математичною статистикою.

Методи Data Mining (або, що те ж саме, Knowledge Discovery In Data, скорочено, KDD) лежать на стику баз даних, статистики та штучного інтелекту

Суть методу Data Mining: є достатньо велика база експериментальних даних; передбачається, що в базі даних знаходяться якісь «приховані знання». Необхідно розробити методи виявлення знань, прихованих у великих обсягах вихідних «сирих» даних.

Що означає «приховані знання»? Це повинні бути обов'язково знання раніше не відомі - тобто такі знання, які повинні бути новими (а не підтверджують якісь раніше отримані відомості); нетривіальні - тобто такі, які не можна просто так побачити (при безпосередньому візуальному аналізі даних або при обчисленні простих статистичних характеристик); практично корисні - тобто такі знання, які становлять цінність для дослідника або споживача; доступні для інтерпретації - тобто такі знання, які легко представити в наочній для користувача формі і легко пояснити в термінах предметної області. Ці вимоги багато в чому визначають суть методів Data mining і те, в якому вигляді і в якому співвідношенні в технології Data mining використовуються системи керування базами даних, статистичні методи аналізу і методи штучного інтелекту.

Методи Data mining має сенс застосовувати тільки для досить великих баз експериментальних даних.

Знання, видобуті методами Data mining прийнято представляти у вигляді моделей. В якості таких моделей виступають: асоціативні правила; дерева рішень; кластери; математичні функції.

Методи побудови таких моделей прийнято відносити до області штучного інтелекту.

Завдання, які вирішуються методами Data Mining, прийнято розділяти на описові (англ. descriptive) і прогнози (англ. predictive).

В описових завданнях найголовніше - це дати наочне опис наявних прихованих закономірностей, в той час як в прогнозах на першому плані стоїть питання про пророкування для тих випадків, для яких даних ще немає. До описовим завдань відносяться:

пошук асоціативних правил або патернів (зразків);групування об'єктів, кластерний аналіз;побудова регресійної моделі.До прогнозів відносяться:класифікація об'єктів (для наперед заданих класів) - дискримінантний

аналіз; регресійний аналіз, аналіз часових рядів.Для задач класифікації характерно «навчання з вчителем», при якому

побудова (навчання) моделі проводиться за вибіркою, що містить вхідні та вихідні вектори.

Для задач кластеризації та асоціації застосовується «навчання без вчителя», при якому побудова моделі проводиться за вибіркою, в якій немає вихідного параметра. Значення вихідного параметра («відноситься до кластеру ...», «схожий на вектор ...») підбирається автоматично в процесі навчання.

Для задач скорочення опису характерна відсутність поділу на вхідні та вихідні вектори. Починаючи з класичних робіт К. Пірсона за методом головних компонент, основна увага приділяється апроксимації даних.

Використання графічних зображень в статистичних дослідженнях має понад двохсотрічну історію. Англійський економіст У. Плейфер (1731-1798) в праці „Торговий та політичний атлас, відображуючий за допомогою гравірованих по міді кольорових малюнків прогрес торгівлі, державних доходів, витрат та боргів Англії на протязі всього 18 сторіччя” , опублікованій в 1786 році, вперше представив графічні зображення статистичних даних у вигляді прямолінійних координатних графіків, а також стовпчикових та кругових діаграм.

Діаграма - малюнок, на якому статистичні дані зображуються за допомогою геометричних фігур (ліній, стовпчиків, точок)

Властивості графічних зображень:

Наглядовість – дані, представлені на графічному зображенні, стають більш виразними, доступними для сприйняття і розуміння. Цьому сприяє те, що на

допомогу логічним асоціаціям приходять органи зору, що мають найбільш високу пропускну інформаційну властивість. (Дослідження довели, що за однаковий проміжок часу органи слуха здатні сприйняти 1000 одиниць інформації, органи осязання – 10 000 одиниць, зору - 100 000 одиниць. Майже 85% інформації надходить в мозок людини за рахунок очей).Синоптичність-(грецьк. Synoptikos – оглядати все разом) можливість одним поглядом охопити всю сукупність даних та мати цілісну картину щодо вивчаємого питання.Суггестивність – (лат. Suggestso – підказування) графічні зображення здатні прояснити такі сторони вивячаємого явища, які були сховані в ісходних даних.

Під час аналізу статистичних даних психологічного дослідження, діаграми можуть використовуватись для рішення наступних задач:

відображення розподілу одиниць статистичної сукупності по значенням або різновидам досліджуємої ознаки;

характеризувати розвиток вивчаємих явищ у часі, їх загальну тенденцію розвитку, абсолютну та відносну швидкість іх розвитку і змін;

порівнювати розміри різних явищ, іх різних частин, тенденції іх розвитку і зміни в часі і просторі;

встановлювати взаємозалежності між явищами або їх характеристиками, а також ступінь щільності наявного між ними зв”язку;

відображувати ступінь розповсюдження вивчаємих явищ на тій чи іншій території та інтенсивність цього розповсюдження.

Стандартні типи діаграм в Excel:1. Гістограма (стовпчикова)- звичайна діаграма, що відображує значення

різних категорій (розмір статистичних показників).2. Лінійчата (полосова) – на відміну від стовпчикової, прямокутники

розташовані горизонтально.3. Графік (лінійна)4. Кругова (секторна) – відображує внесок кожного значення в загальну суму.5. Точечна6. З областями (з нашаруваннями)7. Кільцева – подібна до кругової, але може відображувати декілька рядів

даних8. Лепесткова (радіальна)9. Поверхня10. Бульбашкова11. Біржева12. Ціліндрична13. Конічна (конусна)14. Пірамідальна

Крім використання стандартних та нестандартних типів діаграм , Excel надає можливість створювати власні типи діаграм, зберігати їх та використовувати таким же чином, як і будь які інші типи діаграм.

Стовпчикові діаграми для порівняння показників динаміки явища та його структури (динаміка на невеликому відрізку часу)

Близькі до стовпчикових і кругові. Для порівняння статистичних даних, які значно відрізняються.

Графічні діаграми - для зображення динаміки явища на протязі довгого періоду часу

Лепесткова (радіальна) для відображення циклічних явищ або явищ, що мають багато показників.

Питання 4.Застосування комп'ютерних презентацій у процесі педагогічної практики

(та під час проведення наукових досліджень) дозволяє інтенсифікувати

засвоєння навчального матеріалу і проводити заняття на якісно новому рівні,

використовуючи замість аудиторної дошки проектування слайдів з екрана

комп'ютера на великий настінний екран або телевізійні приймачі. Можливість

використання презентації на уроці, що проходить у класі, де учнівські місця

обладнані персональними комп'ютерами, що разом з учительським

комп'ютером об'єднані в мережу

Мультимедійний продукт - це інтерактивна комп'ютерна розробка, в

склад, якої можуть входити музичне супроводження, відео кліпи, анімація,

галереї картин і слайдів, різноманітні бази даних і т. д. Мультимедійні

продукти можна поділити на:

a. Енциклопедії;

b. Навчальні програми;

c. Розвиваючі програми;

d. Програми для дітей;

e. Ігри.

Види презентацій:

a. зі сценарієм

b. інтерактивні

c. автоматичні

Зі сценарієм – традиційна демонстрація слайдів з кольоровою графікою та

ефектами анімації. Під час показу можна вносити зміни, вибирати ті чи інші

слайди. Озвучує матеріал, як правило, сам ведучий.

Інтерактивна презентація – у формі діалога користувача з комп"ютером, під час

якого користувач сам вибирає потрібний йому матеріал (при допомозі подій –

клік, клавіша, позиціювання курсора та інше). Будь який Web-сайт є

інтерактивною презентацією.

Автоматична – не допускає змін. Не потребує ведучого.

Засоби створення мультимедійних продуктів

Розробку мультимедійного продукту в навчальних цілях можна вести на

базі додатків Microsoft Office, а для підготовки матеріалу використати

додаткові програмні продукти. Саме для демонстрації малюнків чи кліпів

доцільно скористатися додатком PowerPoint.

Відомо, що MS PowerPoint дозволяє швидко створювати слайди, що

поєднують текст, статичні й анімовані зображення, а також відео й звук.

Причому користувачеві не обов'язково самому створювати всі ці об'єкти -

більшу частину можна знайти у величезних бібліотеках Micrоsoft, доступних в

Інтернеті. Для пошуку потрібного малюнка або звуку досить лише задати

ключове слово (краще зробити це англійською мовою - база пошуку в Інтернеті

стане значно ширше).

Не так давно з'явився MS Producer, що є розширенням MS PowerPoint і

доступний для безкоштовного скачування із сайту Microsoft.

Пакет MS Producer заснований на найсучасніших мультимедiйних

технологіях і дозволяє створювати презентації з накладенням і синхронізацією

зображень, відеороликів і анімованих ефектів із декількома звуковими

доріжками. Як у всякого серйозного мультимедіа-редактора, одним із головних

інструментів MS Producer є монтажна лінійка Timeline.

Комплект MS PowerPoint+Producer відрізняється універсальністю й

придатний для створення користувачами з будь-яким рівнем підготовки

презентацій самого різного призначення. Основний недолік - обмежене

застосування в готовій презентації інтерактивних елементів типу екранних

кнопок і меню.

Corel Presentations X3 . Цікава особливість додатка Corel Presentations

X3, що входить в офісний пакет Corel WordPerfect Office[2], - можливість

вибору типу інтерфейсу при завантаженні. Шанувальники MS PowerPoint

можуть вибрати режим максимальної сумісності цього продукту з аналогом від

Microsoft. Потрібно додати, що в дистрибутив Corel Presentations X3 входить

безліч шаблонів презентацій на різні теми, єдиний недолік яких полягає в тому,

що всі вони спираються на англійську мову.

OpenOffice.org Impress. На перший погляд, додаток OpenOffice.org 2.1

Impress[3] складається з одних переваг: він входить до складу вільно

розповсюджуваного русифікованого пакету OpenOffice.org і має «майстер»

презентацій, що разом з готовими шаблонами дозволяє в кілька кроків створити

презентацію навіть починаючому користувачеві.

Самостійні продукти

Програма Multimedia Builder ідеально підходить для швидкого

створення нескладної інтерактивної презентації з різноманітними меню й

розгалуженнями.

Виготовити не просто електронну презентацію, а дійсну мультимедийну

інтерактивну книгу допоможе програма NeoBook.

Укладач: Пакриш О. Є. – кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС.




____.________ 20__


ТЕМА №_ 4 . Статистичний аналіз даних психологічного експерименту на базі сучасних статистичних пакетів (SPSS)




Виховна мета: формування ціннісних орієнтирів працівника-психолога сучасного рівня; привиття відповідальності за прийняття відповідних рішень щодо застосування програмних засобів статистичного аналізу, напрямів та форм реалізації одержаних результатів.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів основ математичного мислення стосовно застосування алгоритмічного підходу для вирішення практичних завдань під час подальшої службової та виробничої діяльності.


мультимедійний проектор.Наочні засоби: спеціальна презентація за темою лекції.Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: Забезпечуючі дисципліни:

"Інформатика та обчислювальна техніка"; "Математична статистика.

Математичні методи в психології"; "Експериментальна психологія".


роботи.

План лекції (навчальні питання): 1. Загальні можливості пакету Microsoft Excel щодо проведення статистичного аналізу даних психологічних досліджень2. Деякі вбудовані статистичні функції пакету Microsoft Excel .3. Надбудова “Аналіз даних”: підключення та використання.4. Історія та деякі характеристики пакета SPSS5. Методи багатовимірного аналізу, що застосовуються в психології та вирішуються за допомогою SPSS

Література:1. Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. — СПб.

: Питер, 2001. — 368 с.



3. Информатика: экспресс-подготовка к интернет-тестированию : учеб.

пособие / В. М. Титов, О. Н. Рубальская, О. В. Маленкова ; под ред. О. Н.

Рубальской. — М. : Финансы и статистика, 2010. — 240 с.

4. Лук’янова В.В. Комп’ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий

центр “Академія”, 2003. – 344 с.

5. Макленнен Дж. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining —



6. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян,


2004. — 336 с.

7. Мороз Г. Б. Статистичний аналіз даних в ОВС засобами Microsoft Excel.

Практикум / Г. Б. Мороз, О. Є. Пакриш. — К. : Київськ. нац. ун-т внутр.

справ, 2008. — 60 с.

8. Наследов А.Д. Математические методы в психологических исследованиях /


9. Наследов А.Д. SPSS: Компъютерный анализ данных в психологии и

социальных науках / А. Д. Наследов. — СПб. : Питер, 2007.— 416 с.

10.Сапегин А.Г. Психологический анализ в среде Excel. Математические

методы и инструментальные средства / А. Г. Сапегин. — М. : Ось-89, 2005.

— 144 с.









застосування сучасних інтернет-технологій.

КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЇПитання 1.

Необхідність проведення математичної обробки данихДля одержання висновків і встановлення певних закономірностей і законів

психологам доводиться проводити багато спостережень і експериментів. Процес будь-якого дослідження передбачає такі етапи, як постановку

задачі, аналіз наявної інформації, висування гіпотези, планування і проведення дослідження, обробку й інтерпретацію одержаних даних, перевірку гіпотези на достовірність і її відхилення чи невідхилення.

Якісний (словесний) опис результатів спостережень і експериментів є не зовсім точним, оскільки при цьому людина, яка робить цей опис, може внести в нього своє суб’єктивне бачення досліджуваного явища і дати свою суб’єктивну інтерпретацію одержаних результатів. Крім того, за допомогою мовних засобів важко передати диференційованість явищ і особливості їхньої динаміки. Мовними засобами не можливо визначити величину похибки, допущеної при спостереженні чи при проведенні експерименту. Також за допомогою мовних засобів важко порівняти дані, одержані за різними методиками, й оцінити правильність застосовуваних методик.

Кількісний (числовий) аналіз дає можливість правильно інтерпретувати результати досліджень і експериментів: висновки стають більш незалежними від особистості дослідника, і забезпечується можливість їхньої перевірки.

Альтернативні спеціалізовані пакети обробки статистичної інформації:stadiastatgraphicsSPSSЭВРИСТAПереваги використання пакету Microsoft Excel щодо проведення статистичного аналізу даних психологічних досліджень: широке розповсюдження (практично безкоштовний); легкий у вивченні та використанні; наявність русифікованих версій з відповідною електронною довідкою.Недоліки використання пакету Microsoft Excel в статистичних дослідженнях: якщо обчислення найпростіших статистик виконується бездоганно, то в більш складних задачах можливі помилки; принципи змовчання покладені в інтерпритацію змісту клітинок можуть призвести до неможливості автоматичного розпізнавання помилки під час заповнення вхідних діапазонів статистичних даних.

Питання 2.Деякі вбудовані статистичні функції пакету Microsoft Excel .

МОДА – обчислює значення моди М0 – значення ознаки, яка найчастіше трапляється в даній сукупностіМЕДИАНА - обчислює значення медіани Ме- значення ознаки, яка ділить розподіл (площу під кривою розподілу) на дві рівні частини.

СРЗНАЧ повертає середнє арифметичне своїх аргументів.

Синтаксис СРЗНАЧ(число1; число2; ...)Число1, число2, ... - це від 1 до 30 аргументів, для яких обчислюється середнє.

Зауваження: пусті клітинки ігноруються, нульові – враховуються.

Функція ДИСПР повертає значення дисперсії. Передбачається, що аргументи функції являють собою усю генеральну сукупність. Якщо дані мають тільки вибірку з генеральної сукупності, то дисперсію треба обраховувати за допомогою функції ДИСП.Рівняння для ДИСПР має наступний вигляд:

ДИСП оцінює дисперсію за вибіркою

СТАНДОТКЛОНП повертає значення стандартного відхилення для

генеральної сукупності

СТАНДОТКЛОН оцінює стандартне відхилення за вибіркою

Функція НОРМСТРАСП повертає стандартний нормальний інтегрований розподіл, середнє значення якого дорівнює нулю і стандартне відхилення дорівнює одиниці. Функція має синтаксис НОРМСТРАСП(z) , де z - значення, для якого будуємо розподіл.Рівняння щільності стандартного нормального розподілу має наступний вигляд:

Функція НОРМРАСП повертає нормальну функцію розподілу для вказаного середнєго і стандартного відхилення. Функція має синтаксис НОРМРАСП(x;m;s;інтегральна) , дех - значення, для якого будуємо розподіл;m - середнє арифметичне (математичне очікування) розподілу.s - стандартне відхилення (середнє квадратичне відхилення) розподілу.Інтегральна - логічне значення, що визначає форму функції. Якщо інтегральна має значення ИСТИНА (1), то функція НОРМРАСП повертає інтегральну функцію розподілу; якщо цей аргумент має значення ЛОЖЬ (0), то повертається функція щільності розподілу.

Рівняння щільності нормального розподілу має вигляд:

Якщо випадкова величина Х розподілена за нормальним законом з математичним очікуванням m та середнім квадратичним відхиленням s, то ймовірність того, що Х буде належати інтервалу (a,b) визначається за формулою:

, де F(z) – функція Лапласа

Значення функції Лапласа в точці z може бути обраховане за формулою:

F(z)= НОРМСТРАСП(z) 0,5

СКОС повертає асиметрію розподілу. Асиметрія характеризує ступінь несиметричності розподілу відносно його середнього.

ЭКСЦЕСС повертає ексцесс розподілу, що характеризує гостровершинність (+) чи плосковершинність (-) кривої розподілу.

БИНОМРАСП - Повертає окреме значення біноміального розподілу. Функція БИНОМРАСП використовують в задачах з фіксованою кількістю тестів або випробувань, коли результат кожного випробування може приймати тільки одне з двох значень: успіх або невдача, випробування незалежні, і ймовірність успіху постійна на протязі всього експерименту. Наприклад, БИНОМРАСП може обрахувати ймовірність того, что двоє з трьох наступних новонароджених будуть хлопчики.Синтаксис

БИНОМРАСП(кількість_успіхів;кількість_випробувань;ймовірність_успіху;інтегральна)Кількість_успіхів — це кількість успішних випробувань.Кількість_випробувань — це кількість незалежних випробувань.Ймовірність_успіху — це ймовірність успіху під час кожного випробування.

Інтегральна — це логічне значення, що визначає форму функції. Якщо аргумент інтегральна має значення ИСТИНА, то функція БИНОМРАСП повертає інтегральну функцію розподілу, а саме ймовірність того, що кількість успішних випробувань не менш ніж значення аргумента кількість_успіхів; якщо цей аргумент має значення ЛОЖЬ, то повертається функція розподілу, а саме ймовірність того, що кількість успішних випробувань точно дорівнює значенню аргумента число_успіхів.

Біноміальна функція розподілу має наступний вигляд:

де обраховується за допомогою функції ЧИСЛКОМБ(n;m). Інтегральний біноміальний розподіл має вигляд:

ДОВЕРИТ - Повертає довірчий інтервал для середнього генеральної сукупності. Довірчий інтервал — це інтервал з обох сторін від середнього вибірки. Наприклад, при замовленні товару по пошті можливо визначити з певним рівнем достовірності саму ранню та саму пізню дати прибуття товару.Синтаксис:ДОВЕРИТ(α; σ;n)α — це рівень значимості, що використовується для обчислення рівня надійності. Рівень надійності дорівнює 100*(1 - α) відсоткам, або, іншими словами, α що дорівнює 0,05 означає 95-відсотковий рівень надійності. σ — це стандартне відхилення генеральної сукупності для інтервалу даних, вважається відомим.n — це розмір вибірки.Зауваження Якщо вважати, що α дорівнює 0,05, то треба визначити ту частину стандартної нормальної кривої, яка дорівнює (1 - α ), або 95 відсоткам. Це значення дорівнює ±1,96. Довірчий інтервал в цьому випадку визначається наступним чином:

1.Надбудова “Аналіз даних”: підключення та використання.2.Графічний аналіз статистичних даних в Microsoft Excel на прикладі кореляційного та регресійного аналізу.3.Однофакторний дисперсійний аналіз засобами Microsoft Excel .4.Використання спеціалізованих Internet-ресурсів в діяльності психолога.

Питання 3.

Надбудова “Аналіз даних”: підключення та використання.До складу Microsoft Excel входять засоби статистичного аналізу даних (так званий пакет аналізу), призначений для вирішення статистичних та інженерних задач. Для аналізу даних за допомогою цих інструментів треба вказати вхідні дані і выбрати параметри; аналіз буде виконано за допомогою відповідної статистичної або інженерної макрофункції, а результат буде розміщено у вихідному діапазоні. Інші засоби дозволяють представити результати аналізу в графічному вигляді.Якщо в меню Сервис відсутній пункт Анализ данных то треба клацнути покажчиком миші по Сервис-Надстройки... та встановити прапорець Пакет анализа.

Дисперсійний аналізІснує декілька типів дисперсійного аналізу. Потрібний варіант вибираеться з урахуванням числа факторів та наявних виборок з генеральної сукупності.Однофакторний дисперсійний аналіз застосовують для перевірки гіпотези щодо подібності середніх значень двух або більшої кількості виборок, що належать до однієї генеральної сукупності. Цей метод розповсюджується також на тести для двух середніх (до яких відноситься, наприклад, t-критерій).Двофакторний дисперсійний аналіз з повтореннями. Являє собою більш складний варіант однофакторного аналізу з кількома вибірками для кажної групи даних.Двофакторний дисперсійний аналіз без повторень. Являє собою двухфакторний аналіз дисперсії, що не містить більш однієї вибірки на групу. Використовується для перевірки гіпотези щодо однаковості середніх значень двох або кількох вибірок (вибірки належать до однієї генеральної сукупності). Цей метод розповсюджується також на тести для двох середніх, таких як t-критерій.

Кореляційний аналізКореляційний аналіз застосовується для кількісної оцінки взаємозвязку двох наборів даних, представлених в безрозмірному вигляді. Коефіцієнт кореляції вибірки являє відношення коваріації двох наборів даних до добутку їх стандартних відхилень і обраховується за формулами

, де

,

Кореляційний аналіз дає можливість встановити, асоційовані набори даних по величині, тоб то, більші значення з одного набора даних пов”язані з більшими значеннями другого набору (позитивна кореляція), чи, навпаки, малі значення одного набору пов”язані з більшими значеннями другого (негативна коррляція), чи дані двох діапазонів ніяк не пов”ґязані (нульова кореляція).

Примітка. Для обчислення коефіцієнту кореляції між двома наборами даних на аркуші використовується статистична функція КОРРЕЛ.

Коваріаційний аналізКовариація є мірою зв”язку між двома діапазонами даних. Використовується для обчислення середнього добутку відхилень точок даних від відносних середніх за наступною формулою.

Описова статистикаПри роботі з різними даними часто необхідно знайти головну тенденцію і

зрозуміти значимість змін. Інструмент описової статистики обчислює кілька параметрів основної тенденції і кілька параметрів дисперсії для одного набору даних, або для змінної. Цей засіб аналізу використовують для створення одновимірного статистичного звіту, що містить інформацію щодо центральної тенденції і мінливості вхідних даних.

Експоненційне вирівнюванняВикористовують для прогнозування значень на основі прогнозу для попереднього періоду, скорегованого з урахуванням похибок в цьому прогнозі. Під час аналізу використовується константа вирівнювання a, по значенню якої визначається ступінь впливу на прогнози похибок в попередньому прогнозі.Ft+1=Ft+a(At-Ft)Зауваження. Для константи вирівнювання найбільш підходять значення від 0,2 до 0,3. Ці значення показують, що помилка поточного прогнозу встановлена на рівні від 20 до 30 процентів помилки попереднього прогнозу. Більш високі значення константи прискорюють відгук, но можуть привести до непередбачуваних викидів. Низькі значення константи можуть привести до великих проміжків між спрогнозованими значеннями.Тести Z, Т та F

Ці тести використовуються для порівняння середніх і дисперсій. Z-mecm призначений для великих вибірок, Т-тест краще підходить для невеликих вибірок (менш 30 значень). Передбачається, що обидві вибірки узяті з набору даних з нормальним розподілом.

Т-тест існує в двох варіантах: 1) дисперсії двох вибірок рівні. 2) дисперсії не рівні. F-mecm перевіряє припущення про те, що дисперсії двох вибірок, на відміну від середнього, рівні.

Двовибірковий F-тест для дисперсіїДвовибірковий F-тест використовують для порівняння дисперсій двох генеральних сукупностей.

Наприклад, F-тест можно використати для виявлення відмінностей в дисперсіях часових характеристик, обчислених по двом вибіркам.

T-тестЦей вид аналізу використовується для перевірки середніх для різних типів генеральних сукупностей.Двовибірковий t-тест з однаковими дисперсіями. Двохвибірковий t-тест Стьюдента слугує для перевірки гіпотези щодо тотожності середніх для двох вибірок. Ця форма t-тесту передбачає співпадання дисперсій генеральних сукупностей і звичайно зветься гомоскедастическим t-тестом.Двохвибірковий t-тест з різними дисперсіями. Двохвибірковий t-тест Стьюдента слугує для перевірки гіпотези щодо тотожності середніх для двох вибірок даних з різних генеральних сукупностей. Ця форма t-теста передбачає відмінність дисперсій генеральних сукупностей і звичайно зветься гетероскедастическим t-тестом. Якщо тестується одна і та ж генеральна сукупність, використовуйте парний тест.Для визначення тестової величини t використовується наступна формула.

Наведена нижче формула використовується для апроксімації числа ступенів свободи. Як правило, результатом обчислень є дійсне число, тому проводьте скруглення до найближчого цілого, щоб отримати критичне значення t з таблиці.

Парний двовибірковий t-тест для середніх. Парний двовибірковий t-тест Стьюдента використовують для перевірки гіпотези щодо відмінності середніх для двох вибірок даних. В ньому не передбачується рівність дисперсій генеральних сукупностей, з яких вибрані дані. Парний тест використовується, коли існує природня парність спостережень у вибірках, наприклад, коли генеральна сукупність тестується двічі — до і після експерименту.

Z-тестДвовибірковий z-тест для середніх з відомими дисперсіями. Використовується для перевірки гіпотези щодо відмінності між середніми двох генеральних сукупностей.Наприклад, цей тест може бути використаний для визначення відмінності між характеристиками двох моделей автомобілей.

Гістограма

Використовується для обчислення вибіркових та інтегральных частот попаду даних в указані інтервалы значень. При цьому розраховують числа влучень для заданого діапазону клітинок.

Наприклад, треба виявити тип розподілу успішності в групі з 20 курсантів. Таблиця гістограми складається з границь шкали оцінок і кількостей студентів, рівень успішності яких знаходиться між самою нижньою границею і поточною границею. Найбільш часто зустрічаємий рівень є модою інтервалу даних.

Змінне середнєЗмінне середнє використовують для розрахунку значень в прогнозуємому періоді на основі середнєго значення змінной для заданої кількості попередніх періодів. Змінне середнє, на відміну від простого середнєго для всієї вибірки, містить відомості щодо тенденцій зміни даних. Цей метод може бути застосований для прогнозу збуту, запасів та інших процесів. Розрахунок прогнозуємих значень виконується за наступною формулою.

де:

N — число попередніх періодів, що входить до змінного середнього; Aj — фактичне значення в момент часу j; Fj — прогнозуєме значення в момент часу j.

Генерація випадкових чиселВикористовуються для заповнення діапазону випадковими числами, узятими з одного або кількох розподілів. За допомогою даної процедури можно змоделювати об”єкти, що мають випадковий характер, по відомому розподілу ймовірностей.Наприклад, можно використати нормальний розподіл для моделювання сукупності даних щодо росту індивідуумів, або використати розподіл Бернуллі для двух рівноймовірних результатів, щоб описати сукупність результатів кидання монети.

Ранг і персентильВикористовується для виведення таблиці, що містить порядковий і відсотковий ранги для кожного значення в наборі даних. Означена процедура може бути застосована для аналізу відносного взаєморозташування даних в наборі.

РегресіяЛінійний регресійний аналіз полягає в підбиранні графіку для набору спостережень за допомогою методу найменших квадратів. Регресія використовується для аналізу впливу на окрему залежну змінну значень однієї чи більше незалежних змінних.

Наприклад, на спортивні якості атлета впливають кілька факторів, зокрема: вік, зріст та вага. Регресія пропорційно розподіляє міру якості по цим трьом факторам на основі його спортивних досягнень. Результати регресії в подальшому можуть бути використані для прогнозування якостей нового, неперевіренного атлету.

ВибіркаСтворює вибірку з генеральної сукупності, вважаючи вхідний діапазон як генеральну сукупність. Якщо сукупність завелика для обробки або побудови діаграми, можно використовувати репрезентативну вибірку.

Питання 4 . Історія та деякі характеристики пакета SPSSДва студента Норман Най (Norman Nie) і Дейл Вент (Dale Bent), що

спеціалізувалися в галузі політології в 1965 році намагалися відшукати в Стенфордському університеті Сан-Франциско комп'ютерну програму, яка підходить для аналізу статистичної інформації. Незабаром вони розчарувалися в своїх спробах, так як наявні програми виявлялися більш-менш непридатними, невдало побудованими або не забезпечували наочність представлення обробленої інформації. До того ж принципи користування змінювалися від програми до програми.

Так, не довго думаючи, вони вирішили розробити власну програму, зі своєю концепцією і єдиним синтаксисом. У їх розпорядженні тоді був мову програмування FORTRAN та обчислювальна машина типу IBM 7090. Вже через рік була розроблена перша версія програми, яка, ще через рік, у 1967, могла працювати на IBM 360. До цього часу до групи розробників приєднався Хедлай Халл (Hadlai Hull).

Як відомо з історії розвитку інформатики, програми тоді представляли собою пакети перфокарт. Якраз на це вказує і вихідне назву програми, яку автори дали своєму продукту: SPSS - це абревіатура від Statistical Package for the Social Science.

У 1970 році робота над програмою була продовжена в Чиказькому університеті, а Норман Най заснував відповідну фірму - до того моменту вже було вироблено шістьдесят інсталяцій. Перше керівництво для користувачів описувало одинадцять різних процедур.

Через п'ять років SPSS була вже інстальована шістсот разів, причому під різними операційними системами. З самого початку версіями програми привласнювали відповідні порядкові номери. У 1975 була розроблена вже шоста версія (SPSS6). До 1981 послідували версії 7, 8 і 9.

Командний мова (синтаксис) SPSS в той час був ще не так добре розвинений, як зараз, і природно орієнтований на перфокарти. Тому так звані керуючі карти SPSS складалися з ідентифікаційного поля (стовпці 1-15) і з поля параметрів (стовпці 16-80).

У 1983 році командний мова SPSS був повністю перероблений, синтаксис став значно зручніше. Що б відзначити цей факт, програма була перейменована

в SPSSX, де буква X повинна була служити як номером версії в римськими числами, так і скороченням для extended (розширений).

Так як застосування перфокарт до цього моменту вже стало історією, то програма SPSS та інформація, що підлягає обробці, зберігалися в окремих файлах на вінчестерах великих ЕОМ, які тоді використовувалися повсюдно. Рік від року постійно збільшувалася і кількість процедур.

З появою персональних комп'ютерів була розроблена також і PC-версія SPSS, з 1983 року з'явилася PC-версія SPSS \ PC +. розрахована на MS-DOS. Пізніше, з моменту заснування в 1984 році європейського торгового представництва в Горінхеме в Нідерландах, SPSS став широко застосовуватися і в Європі. В даний час це найпоширеніше програмне забезпечення для статистичного аналізу у всьому світі.

Якщо PC версія SPSS / PC + була трохи вдосконаленою версією для великих ЕОМ, то SPSS для операційною системою Windows (SPSS for Windows) стала великим кроком вперед. По перше ця версія SPSS володіє всіма можливостями версії для великих ЕОМ, у других, за деякими нечисленними винятками, програмою можна користуватися без особливих знань в області прикладного програмування. Виклик необхідних процедур статистичного аналізу відбувається за допомогою стандартної техніки, застосовуваної в Windows, тобто за допомогою миші і відповідних діалогових вікон.

Перша версія SPSS для Windows мала порядковий номер 5. Потім пішли версії 6.0 і 6.1 з деякими нововведеннями в статистичної та графічної областях; версія 6.1 була першою статистичної програмою для Windows, яка використовувала 32 бітну архітектуру Windows 3.1. Це можна було помітити по більше високій швидкості виконання обчислень. Удосконалення торкнулися також і інтерфейсу користувача. Зрештою, була випущена версія 6.1.3, яка вже могла працювати і під Windows 95 і під NT.

На початку 1996 року з'явилася 7-я версія SPSS, спочатку як версія 7.0, а потім 7.5. Поряд з розширенням можливостей в сфері статистики, різниця між цими двома версіями полягала в тому, що у версії 7.5 як меню, так і інтерфейс програми були виконані вже не тільки англійською, але й на інших найбільш поширених мовах.

Якщо попередниця даної версії - версія 6.1.3 могла працювати як під старою Windows 3.1 так і під новою Windows 95 (NT), то SPSS версії 7 могла працювати тільки за наявності Windows 95 (NT).

Між 2009 і 2010 назву програмного забезпечення SPSS було змінено на PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics .

28 липня 2009 компанія оголосила, що вона була придбана компанією IBM за 1,2 млрд дол США . За станом на січень 2010 року компанія стала називатися «SPSS: An IBM Company».

На думку деяких авторів, SPSS «займає провідне положення серед програм, призначених для статистичної обробки інформації» .Історія версій:SPSS 15.0.1 - листопад 2006 рокуSPSS 16.0.2 - Квітень 2008 р.

SPSS Statistics 17.0.1 - грудень 2008 рокуPASW Statistics 17.0.3 - вересень 2009 рокуPASW Statistics 18.0 - серпень 2009 рокуPASW Statistics 18.0.1 - грудень 2009 рокуPASW Statistics 18.0.2 - квітень 2010 рокуIBM SPSS Statistics 19 - серпні 2010 рокуIBM SPSS Statistics 20 - серпень 2011 рокуIBM SPSS Statistics 21 - вересня 2012Системні вимоги:

IBM SPSS Statistics 18 функціонує під управлінням Windows XP, Windows Vista (32 - або 64-розрядних редакцій), Windows 7, Mac OS X 10.5, Mac OS X 10.6 і Linux для x86. Вимагає 800 МБайт місця на жорсткому диску і 1 ГБайт оперативної пам'яті.

Питання 5 . 2. Методи багатовимірного аналізу, що застосовуються в психології та

вирішуються за допомогою SPSS

Факторний аналіз.Факторний аналіз дозволяє виявити об’єктивно існуючі фактори які

впливають на поведінку об’єкта, що досліджується. Дуже важливим є те, що, як правило, ці фактори безпосередньо не споглядаються, а лише якимось чином впливають на досліджувані параметри.

Авторами основних концепцій факторного аналізу є головним чином американські й англійські вчені (Ч. Спірмен, Л. Л. Терстоун, Г. X. Томсон, С. Л. Барт, Р. Б. Кеттелл і багато хто інші). Поступово росте інтерес до цих методів і в країнах континентальної Європи. У цей час у літературі по цьому предметі вже можна зустріти роботи німецьких, французьких, італійських, швейцарських, іспанських і інших учених, хоча число цих досліджень усе ще мало в порівнянні із заділом, створеним в англосаксонських країнах.

На думку багатьох відомих дослідників, що працюють в області факторного аналізу, значення факторних методів, насамперед для психології, соціології й з, стане згодом ще більш важливим. Відповідно до цих прогнозів концепції й методи факторного аналізу будуть удосконалюватися з урахуванням отриманих результатів. За словами Реймонда Б. Кеттелла, одного з основних представників сучасної американської школи факторного аналізу, у цей час немає жодної області психології, у якій можна стати фахівцем, не маючи хоча б загального подання про факторний аналіз. Не вдаючись в обговорення правомірності такого судження, можна тим менш відзначити, що всякі спроби критичної оцінки факторних методів вимагають насамперед глибокого ознайомлення з їхнім змістом і результатами використання.

Суть методу факторного аналізу полягає у виключенні опису множини характеристик, що вивчаються, і заміною їх меншою кількістю інформаційно об’ємніших змінних.

Привабливість цього методу полягає в тому, що він дозволяє вводити в обіг та корисно застосовувати великий обсяг вихідних статистичних даних. Відомо, що більшість вчених, прагнучи дослідити певну проблему цілком і повністю, спираються на величезну кількість інформації. Але проаналізувати таку кількість інформації дуже складно. Таким чином виникає потреба в стисненні інформації до більш реальних розмірів за рахунок відбору найбільш суттєвої та відкиданням другорядної. Саме тоді, коли існує необхідність обмеження кількості змінних і застосовується факторний аналіз. До того ж, при застосуванні традиційних методів соціально-політичного аналізу, як правило, стиснення інформації відбувається за допомогою зменшення кількості досліджуваних параметрів за рахунок логічно обґрунтованого підбору лише необхідної інформації. Але таким чином можна втратити багато корисної інформації, яка, на перший погляд, такою не здається. Отже, в такому випадку якість дослідження буде залежати від досвіду самого дослідника. В цей же час, застосування факторного аналізу зменшує таку загрозу. За допомогою певних математичних процедур комплекс параметрів розбивається на групи таким чином, що можна розглянути всі фактори, які дозволяють коротко описати досліджуваний масив чисел.

Як вже зазначалось, при аналізі соціально-економічних явищ і процесів дослідник стикається з багатомірністю їх опису, тобто з необхідністю враховувати в аналізі велике число показників (параметрів або ознак). Багато з цих ознак можуть бути взаємозв'язаними і значною мірою дублювати одна одну, В той же час нерідко ознаки лише в непрямій формі відображають найбільш істотні, але непіддатливі безпосередньому спостереженню і вимірюванню внутрішні, приховані властивості явищ. Так, за даними демографічних показників, рівня життя населення, результатами опитування соціолог може зробити висновок про схильність окремих верств населення до міграції. Тільки велика сукупність безпосередньо вимірюваних ознак дозволяє зіставляти країни, райони і міста за рівнем життя, підприємства - за особливостями функціонування, продукцію - за якістю і т.д.

У такого роду ситуаціях представляється природною спроба сконцентрувати інформацію шляхом вираження великої кількості початкових непрямих ознак через меншу кількість більш ємних внутрішніх характеристик явища. При цьому передбачається, що найбільш ємні характеристики виявляться одночасно найбільш істотними, визначаючими. Для розв'язання таких завдань і призначені методи факторного аналізу Сутність методів факторного аналізу полягає в переході від опису деякої множини досліджуваних об'єктів, заданої великим набором непрямих безпосередньо вимірюваних ознак, до їх опису меншим числом максимально інформативних глибинних змінних, що відображають найбільш істотні властивості явища. Такого роду змінні, що називаються факторами, є деякими функціями початкових ознак. В більшості випадків фактори являють собою латентні

(скриті) ознаки, які не підлягають прямому вимірюванню, але здійснюють безпосередній вплив на досліджуване явище чи процес.

Фактор є розрахунковою змінною, тобто якоюсь новою характеристикою об'єктів, що вивчаються. Опис фактора в термінах його зв'язку з набором початкових ознак відшуковується у вигляді так званої факторної матриці, або матриці факторних навантажень розмірністю пхк, де п - кількість вихідних ознак, а к - число факторів. Основою для побудови факторної матриці служить кореляційна матриця. Вона відображає ступінь взаємозв'язку між кожною парою ознак, тоді як факторна матриця характеризує ступінь зв'язку між кожною з п даних ознак і к факторів, виявлених в процесі аналізу. При цьому значення к обирається виходячи з двох умов: к повинне бути багато менше за п, а Рівень втрат в інформації достатньо малим.

Факторна матриця дозволяє виділити для кожного фактора групу параметрів, найтісніше з ним зв'язаних. Тим самим відкривається можливість зіставити фактори один з одним, дати їм змістовне тлумачення і найменування, тобто навести інтерпретацію факторів.

У зв'язку з цим важливо відзначити, що перетворення кореляційної матриці у факторну не є однозначним. Одну і ту ж кореляційну матрицю можна перетворити в різні факторні. Для вибору факторної матриці, на основі якої проводитиметься інтерпретація факторів, розробляються спеціальні прийоми. Як правило, в ролі факторної матриці вибирається така, в якій початкові параметри сильно пов'язані з одним з факторів і слабо пов'язані зі всіма іншими.

У соціальних дослідженнях початкові параметри несуть, як правило, велике смислове навантаження, самі є змістовними ознаками. Головна мета факторного аналізу в таких дослідженнях полягає в агрегації даних, направленій на виявлення загальних закономірностей. У даний час накопичений великий досвід (без факторного аналізу) введення різних узагальнених індикаторів, що операціоналізують використання загальних понять. Через це завдання знаходження та інтерпретації факторів є в соціальних дослідженнях, як правило, лише першим завданням факторного аналізу. Друге завдання полягає в побудові так званої матриці факторних вагових коефіцієнтів, елементи якої визначають значення факторів (нових інтегральних індикаторів) для кожного з об'єктів, що вивчається.

Для визначення якості подання вихідних ознак за допомогою системи факторів потрібно ввести деякий показник, який і буде виступати мірилом цієї якості. Необхідно, щоб значення такого показника-критерія можна було б визначити за коефіцієнтами матриці факторних навантажень. Найкращою матрицею факторних навантажень можна вважати ту, для якої побудований критерій приймає найбільше значення.

У факторному аналізі вихідні змінні повинні вимірюватись за допомогою шкали інтервалів. Це пов'язано з тим, що розрахунки базуються на використанні кореляційної (в загальному випадку коваріаційної) матриці. Крім того, подання змінних у вигляді лінійної комбінації скритих факторів і

використання оцінок факторів через лінійні комбінації вихідних змінних для порядкових даних неможливе.

Не дозволяється використовувати в ролі вихідних даних також: змінні, виміряні за дихотомічною шкалою. Адже кожна вихідна ознака є результатом дії щонайменше двох латентних ознак (одного спільного та одного характерного). Навіть якщо ці фактори також: виміряні за дихотомічною шкалою, початкова ознака прийме вже чотири значення. Тому вони ніяк не можуть бути дихотомічними.

Набір сучасних методів факторного аналізу достатньо великий. Розглянемо найбільш широко розповсюджені методи:

Метод головних компонент. Взагалі кажучи, цей метод не відноситься до методів факторного аналізу, але має з ними багато спільного. Тому його часто розглядають саме в цій групі економіко-статистичних методів. Даний метод передбачає одночасне виділення всіх головних компонент, кількість яких дорівнює кількості вихідних ознак. При цьому припускається повне пояснення дисперсії вихідних ознак через виділені латентні фактори.

Метод головних факторів. Дисперсія початкових ознак пояснюється не повністю: частина її залишається нерозпізнаною як результат дії характерних чинників. Фактори виділяються послідовно: спочатку найбільш впливовий, потім іншим за значущістю і т.д. Виділення факторів припиняється, коли приймається рішення про достатність частки поясненої ними дисперсії.

Однофакторний метод Ч.Спірмена. Дозволяє виділити один генеральний фактор і одну характерну ознаку.

Біфакторний метод Г. Хользінгера. Дозволяє знайти два латентних фактори і одну характерну ознаку.

Центроїдний метод Л. Терстоуна. Дозволяє виділити декілька латентних факторів і декілька характерностей. Принцип обчислень схожий на метод головних факторів, однак базується на іншому критерієві оптимізації.

Крім наведених, існує ще велика група апроксимуючих методів, які дозволяють покращити розв'язки, знайдені на основі використання статистичних прийомів оцінювання випадкових величин.

З другої половини 60-х років XX століття факторний аналіз одержав визнання як універсальний метод компактного подання великих масивів статистичних і експериментальних даних. В даний час він широко використовується для обробки даних в самих різних областях соціальних досліджень.

Найбільш популярні методи факторного аналізу (часто в комбінації з іншими економіко-математичними методами) при дослідженні наступних проблем :

в економіці - побудова різного роду узагальнених показників (якість продукції, розмір підприємства, рівень життя, рівень інтенсивності господарювання і т. д.), типологія підприємств, агрегація галузей, рух цін;

у регіональних дослідженнях - зіставлення районів і країн за рівнем економічного розвитку, виявлення основних аспектів економічного розвитку і

економічної депресії окремих районів країн; прогнозування «життєздатності» населених;

в економічній географії - районування, моделювання міграційних процесів, типологія міст, соціально-економічна екологія крупних міст;

у соціології - класифікація соціальних об'єктів, поведінка виборців на виборах; громадська думка, вільний час, професійна орієнтація;

в педагогіці та психології - виявлення латентних ознак, що пояснюють поведінку людини в різних ситуаціях, його емоційний стан, схильність до певних дій, визначення чинників, що впливають на пізнавальну діяльність, пізнавальну активність, пізнавальний інтерес.

Дискримінантний аналіз — різновид багатовимірного аналізу, призначеного для вирішення задач розпізнавання образів. Використовується для прийняття рішення про те, які змінні розділюють (тобто «дискримінують») певні масиви даних (так звані «групи»).

Дискримінантний аналіз є близьким до дисперсійного і регресійного аналізів, які також намагаються виразити одну з залежних змінних у вигляді лінійної комбінації інших показників або вимірювань. Однак, у двох інших методів залежна змінна є числовий величиною, в той час як у дискримінантному анализі це категоріальна змінна. Більш подібними до дискримінантного аналізу є логістична і пробит-регресія, так як вони також пояснюють категоріальну змінну. Ці та інші методи використовуються переважно в тих випадках, коли не припускається нормальний розподіл незалежних змінних, що є основним припущенням методу дискримінантного аналізу.

Дискримінантний аналіз використовується для того, щоб передбачити, до якої із груп будуть належати наступні спостереження, якщо вже існує певна кількість попередніх спостережень з відомими належностями до груп. Фактично це є задачею класифікації по групах, що заздалегідь визначені.

Класифікація починається із визначення того, які саме змінні розрізняють (дискримінують) групи. Наприклад, таким чином можна створити тест, за яким за допомогою декількох непрямих запитань можна спрогнозувати уподобання виборців до тієї чи іншої партії. Для цього треба заздалегідь провести певну кількість опитувань людей, для яких такі уподобання вже відомі. Потім можна використовувати Дискримінантний аналіз для визначення того, які питання даютьнайкраще прогнозування вибору партії, створити нову анкету і побудувати математичну модель прогнозу вибору тієї чи іншої партії, якщо прямого запитання в анкеті, з певних причин, не повинно бути.

Нехай є безліч одиниць спостереження - генеральна сукупність. Кожна одиниця спостереження характеризується декількома ознаками (змінними) - значення j -й змінної у i -го об'єкта i = 1, ... N; j = 1, ... p.

Припустимо, що всі безліч об'єктів розбито на декілька підмножин (два і більше). З кожної підмножини взята вибірка обсягом , де k - номер підмножини (класи), k = 1, ... , Q .

Ознаки, які використовуються для того, щоб відрізняти один клас (підмножина) від іншого, називаються дискримінантного змінними. Кожна з

цих змінних повинна вимірюватися або по інтервального шкалою, або за шкалою відносин. Інтервальна шкала дозволяє кількісно описати відмінності між властивостями об'єктів. Для завдання шкали встановлюються довільна точка відліку і одиниця виміру. Прикладами таких шкал є календарний час, шкали температур і т. п. В якості оцінки положення центру використовуються середня величина, мода і медіана.

Шкала відносин - окремий випадок інтервального шкали. Вона дозволяє співвіднести кількісні характеристики небудь властивості в різних об'єктів, наприклад, стаж роботи, заробітна плата, величина податку.

Теоретично число дискримінантних змінних не обмежена, але на практиці їх вибір повинен здійснюватися на підставі логічного аналізу вихідної інформації і одного з критеріїв, про який мова піде трохи нижче. Число об'єктів спостереження повинне перевищувати число дискримінантних змінних, як мінімум, на два, тобто р < N . дискримінантного змінні повинні бути лінійно незалежними. Ще одним припущенням при дискримінантному аналізі є нормальність закону розподілу багатовимірної величини, тобто кожна з дискримінантних змінних всередині кожного з розглянутих класів повинна бути підпорядкована нормальному закону розподілу. У разі, коли реальна картина у вибіркових сукупностях відрізняється від висунутих передумов, слід вирішувати питання про доцільність використання процедур дискримінантного аналізу для класифікації нових спостережень, так як в цьому випадку утрудняються розрахунки кожного критерію класифікації.

Кластерний аналізКластер (клас) - сукупність об"єктів, що описується одномодальною

функцією щільності ймовірності f(X) або, у випадку дискретних ознак, − одномодальним полігоном ймовірностей. Номери класів не мають змістовного значення й використовуються лише для того, щоб відрізняти їх один від одного. Для формування кластерів застосовують міри подібності та відмінності даних, які можуть бути поділені на три основних види:

1) міри подібності (відмінності) типу "відстань" (при їх застосуванні об’єкти вважають тим більш подібними один до одного,чим меншою є відстань між ними);

2) міри подібності типу "зв’язок" (у цьому разі об’єкти вважають тим більш подібними, чим більшим є зв’язок між ними);

3) інформаційна статистика.Кластерний аналіз - група методів розбиття об’єктів на задане число

віддалених один від одного класів, а також побудови дерева класифікацій об’єктів за допомогою ієрархічного об’єднання їх у групи (кластери). Кластерний аналіз є методом багатовимірної класифікації, який належить до методів розпізнавання образів і служить для класифікації об’єктів.

Дендрограма - графічне подання результатів роботи ієрархічних методів кластерного аналізу.

Зважена евклідова відстань - це міра, яку розраховують за формулою:

, де ωk − невід’ємні вагові коефіцієнти, які є пропорційними

ступеню важливості критерію з погляду класифікації. Визначення вагових коефіцієнтів за аналізованою вибіркою, як правило, є недоцільним, оскільки може призводити до істотних помилок. Зокрема, залежно від окремих незначних варіацій змістової та статистичної природи вихідних даних може бути обґрунтованим надання їм значень, пропорційних середньоквадратичній похибці відповідної ознаки, або пропорційних оберненої до цієї похибки величині. Тому рекомендують обирати вагові коефіцієнти за результатами експертних опитувань або інших незалежних попередніх досліджень.

Манхеттенська відстань - див. метрика Мінковського.Метод ближнього зв’язку є найпростішим для розуміння з числа

ієрархічних агломеративних методів кластерного аналізу. Процес класифікації в цьому разі починають з пошуку та об’єднання двох найближчих один до одного об’єктів у матриці подібності. На наступному етапі знаходять два наступні найближчі об’єкти й т.д. до повного вичерпання матриці подібності. Як правило, робота алгоритму закінчується, коли всі спостереження об’єднані до одного класу.

Метод середнього зв’язку Кінга є подібним до методу ближнього зв’язку. Відмінність полягає в тому, що об’єднані до одного кластера об’єкти надалі вважають одним об’єктом з усередненими за кластером параметрами. При цьому новому об’єкту надають номер меншого з номерів об’єднуваних об’єктів, а об’єкти, що залишилися, перенумеровують. Таким чином їх загальна кількість зменшується на одиницю.

Метрика Мінковського є узагальненням звичайної евклідової відстані:

У випадку r = 2 вона збігається з евклідовою метрикою. У випадку r = 1 метрика Мінковського дає манхеттенську відстань.

Міри близькості кластерів один до одного використовуються при конструюванні різноманітних процедур класифікації. Найбільш поширеними з них є відстані, що вимірюються за принципами найближчого сусіда, далекого сусіда, середнього зв’язку та за центрами ваги.

Міра Махаланобиса (відстань Махаланобиса, узагальнена евклідова відстань) − це відстань від точки спостереження до центра ваги у багатовимірному просторі ознак:

Евклідова відстань (евклідова метрика) є відомою із

загальноматематичних дисциплін і визначається формулою .

Вона збігається із відстанню Махалонобиса у випадку, коли незалежні змінні є некорельованими.

Чебишева відстань корисна, коли необхідно визначити два об'єкти як різні, якщо вони розрізняються за одним виміром. Визначається формулою:





____.________ 20__


ТЕМА №_5. Технології дистанційного анкетування та тестування на базі Intranet та Internet.




Виховна мета: формування ціннісних орієнтирів працівника-психолога сучасного рівня; привиття відповідальності за прийняття відповідних рішень щодо застосування програмних засобів проведення психологічних досліджень посередством мережі Інтернет, напрямів та форм реалізації одержаних результатів.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів основ математичного мислення стосовно застосування алгоритмічного підходу для вирішення практичних завдань під час подальшої службової та виробничої діяльності.


мультимедійний проектор.Наочні засоби: спеціальна презентація за темою лекції.Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: Забезпечуючі дисципліни:




роботи.

План лекції (навчальні питання): 1. Використання інформаційно-пошукових систем

2. Використання Інтернет для забезпечення психологічних досліджень

3.Технології дистанційної освіти.Література:


від 22.05.2003 р.




4. Про затвердження Положення про дистанційне навчання / Наказ

Міністерства освіти і науки України № 40 від 21.01.2004.



6. Глинський Я. М. Інтернет: Мережі, HTML і телекомунікації: Навч.

посібник / Я. М. Глинський, В. А. Ряжська. — Львів : СПД Глинський, 2007.

— 224 с.






9. Информатика. Базовый курс / С. В. Симонович и др. — СПб. : Питер, 2007.

— 640 с.

10.Муртазин Э.В. Современный самоучитель работы в Internet / Э.В.Муртазин.-

4-е изд. испр. и доп. – М.: ЭСКМО-Пресс, 2008. – 592 с.

11.Прохоренок Н.А. HTML, JavaScript, PHP и MySQL. Джентельменский набор

Web-мастера. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб. : БХВ-Петербург, 2010. – 912

с.

12.Шапорев С. Д. Информатика. Теоретический курс и практические занятия :

учебник / С. Д. Шапорев. — СПб. : БХВ-Петербург, 2008. — 480 с.





15. http://www.naiau.kiev.ua/osvitamvs/ - освітній портал МВС України.

16. http://www.rada.gov.ua - портал Верховної Ради України.





КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЇПитання 1. Пошукова система - це програмно-апаратний комплекс, призначений для

здійснення пошуку в мережі Інтернет і реагує на запит користувача, що задається у вигляді текстової фрази (пошукового запиту), видачею списку посилань на джерела інформації, в порядку релевантності (відповідно запитом). Найбільш великі міжнародні пошукові системи: «Google», «Yahoo», «MSN». У російській Інтернеті це - «Яндекс», «Рамблер», «Апорт».

Пошуковий запит повинен бути сформульований користувачем у відповідності з тим, що він хоче знайти, максимально стисло і просто.

Першочергове завдання будь-якої пошукової системи - доставляти людям саме ту інформацію, яку вони шукають. А навчити користувачів робити «правильні» запити до системи, тобто запити, відповідні принципам роботи пошукових систем, неможливо

Опишемо основні характеристики пошукових систем:Повнота

Повнота - одна з основних характеристик пошукової системи, що представляє собою відношення кількості знайдених за запитом документів до загального числа документів в мережі Інтернет, що задовольняють даному запиту. Приміром, якщо в Інтернеті є 100 сторінок, що містять словосполучення «як вибрати автомобіль», а за відповідним запитом було

знайдено всього 60 з них, то повнота пошуку буде 0,6. Очевидно, що чим повніше пошук, тим менше ймовірність того, що користувач не знайде потрібний йому документ, за умови, що він взагалі існує в Інтернеті.Точність

Точність - ще одна основна характеристика пошукової машини, яка визначається ступенем відповідності знайдених документів запиту користувача. Наприклад, якщо за запитом «як вибрати автомобіль» знаходиться 100 документів, в 50 з них міститься словосполучення «як вибрати автомобіль», а в інших просто наявні ці слова («як правильно вибрати магнітолу і встановити в автомобіль»), то точність пошуку вважається рівною 50/100 (= 0,5). Чим точніше пошук, тим швидше користувач знайде потрібні йому документи, тим менше різного роду «сміття» серед них буде зустрічатися, тим рідше знайдені документи не будуть відповідати запиту.Актуальність

Актуальність - характеризується часом, проходять з моменту публікації документів в мережі Інтернет, до занесення їх в індексну базу пошукової системи. Cуществованіе у великих пошукових систем так званої «швидкої бази», яка оновлюється кілька разів на день.Швидкість пошуку

Швидкість пошуку тісно пов'язана з його стійкістю до навантажень. Наприклад, за даними ТОВ «Рамблер Інтернет Холдинг», на сьогоднішній день в робочі години до пошукової машини Рамблер приходить близько 60 запитів у секунду. Така завантаженість вимагає скорочення часу обробки окремого запиту. Тут інтереси користувача і пошукової системи збігаються: відвідувач бажає отримати результати якомога швидше, а пошукова машина повинна відпрацьовувати запит максимально оперативно, щоб не гальмувати обчислення наступних запитів.Наочність

Наочність представлення результатів є важливим компонентом зручного пошуку. По більшості запитів пошукова машина знаходить сотні, а то й тисячі документів. Внаслідок нечіткості складання запитів або неточності пошуку, навіть перші сторінки видачі не завжди містять тільки потрібну інформацію. Це означає, що користувачеві частенько доводиться виробляти свій власний пошук усередині знайденого списку. Різні елементи сторінки видачі пошукової системи допомагають орієнтуватися в результатах пошуку. Докладні пояснення по сторінці результатів пошуку, наприклад у «Яндекса» можна переглянути за посиланням http://help.yandex.ru/search/?id=481937.

Коротка історія розвитку пошукових системУ початковий період розвитку Інтернет, число його користувачів було

невелике, а обсяг доступної інформації порівняно невеликим. В більшості своїй, доступ до мережі Інтернет мали лише співробітники науково-дослідної сфери. У цей час завдання пошуку інформації в Інтернеті не була такою актуальною, як в даний час.

Одним з перших способів організації доступу до інформаційних ресурсів мережі стало створення відкритих каталогів сайтів, посилання на ресурси в

яких групувалися згідно з тематикою. Першим таким проектом став сайт Yahoo.com, що відкрився навесні 1994 року. Після того, як кількість сайтів в каталозі Yahoo значно збільшилося, була додана можливість пошуку потрібної інформації за каталогом. У повному сенсі це ще не було пошуковою системою, так як пошукова область була обмежена тільки ресурсами, присутніми в каталозі, а не всіма Інтернет ресурсами.

Каталоги посилань широко використовувалися раніше, проте практично повністю втратили свою популярність в даний час. Так як навіть сучасні, величезні за своїм обсягом каталоги, містять інформацію лише про мізерно малої частини мережі Інтернет. Найбільший каталог мережі DMOZ (його ще називають Open Directory Project) містить інформацію про 5 мільйонів ресурсів, тоді як база пошукової системи Google складається з більш ніж 8 мільярдів документів.

Першою повноцінною пошуковою системою став проект WebCrawler, що вийшов у світ в 1994 році.

У 1995 році з'явилися пошукові системи Lycos і AltaVista. Остання довгі роки була лідером в області пошуку інформації в мережі Інтернет.

У 1997 році Сергій Брін і Ларрі Пейдж створили пошукову машину Google в рамках дослідницького проекту в Стенфордському університеті. На даний момент Google - найпопулярніша пошукова система в світі!

У вересні 1997 року була офіційно анонсована пошукова система Yandex, яка є найпопулярнішою в російськомовному Інтернеті.

В даний час існують три основні міжнародні пошукові системи - Google, Yahoo і MSN, що мають власні бази і алгоритми пошуку. Більшість інших пошукових систем (яких налічується велика кількість) використовує в тому чи іншому вигляді результати трьох перерахованих. Наприклад, пошук AOL (search.aol.com) використовує базу Google, а AltaVista, Lycos і AllTheWeb - базу Yahoo.

Склад і принципи роботи пошукової системиМодуль індексування

Модуль індексування складається з трьох допоміжних програм (роботів):Spider (павук) - програма, призначена для скачування веб-сторінок.

«Павук» забезпечує скачування сторінки і витягує всі внутрішні посилання з цієї сторінки. Викачується html-код кожної сторінки. Для скачування сторінок роботи використовують протоколи HTTP. Працює «павук» наступним чином. Робот на сервер передає запит "get / path / document" і деякі інші команди HTTP-запиту. У відповідь робот отримує текстовий потік, що містить службову інформацію і безпосередньо сам документ.

Посилання витягуються з тегів a, area, base, frame, frameset, та ін Поряд з посиланнями, багатьма роботами обробляються редиректи (перенаправлення). Кожна скачана сторінка зберігається в наступному форматі:

URL сторінкидата, коли сторінка була завантаженаhttp-заголовок відповіді сервератіло сторінки (html-код)

Crawler («мандрівний» павук) - програма, яка автоматично проходить по всіх посиланнях, знайденим на сторінці. Виділяє всі посилання, присутні на сторінці. Його завдання - визначити, куди далі повинен йти павук, грунтуючись на посиланнях або виходячи із заздалегідь заданого списку адрес. Crawler, слідуючи по знайдених посиланнях, здійснює пошук нових документів, ще невідомих пошуковій системі.

Indexer (робот-індексатор) - програма, яка аналізує веб-сторінки, що скачали павуками. Індексатор розбирає сторінку на складові частини і аналізує їх, застосовуючи власні лексичні і морфологічні алгоритми. Аналізу піддаються різні елементи сторінки, такі як текст, заголовки, посилання структурні і стильові особливості, спеціальні службові html-теги і т.д.

Таким чином, модуль індексування дозволяє обходити по посиланнях заданий безліч ресурсів, викачувати зустрічаються сторінки, витягувати посилання на нові сторінки з одержуваних документів і проводити повний аналіз цих документів.База даних

База даних, або індекс пошукової системи - це система зберігання даних, інформаційний масив, в якому зберігаються спеціальним чином перетворені параметри всіх викачаних і оброблених модулем індексування документів.

Пошуковий серверПошуковий сервер є найважливішим елементом всієї системи, так як від

алгоритмів, які лежать в основі її функціонування, безпосередньо залежить якість і швидкість пошуку.

Пошуковий сервер працює таким чином:Отриманий від користувача запит піддається морфологічному аналізу.

Генерується інформаційне оточення кожного документа, що міститься в базі (яке і буде згодом відображено у вигляді сниппета, тобто відповідною запиту текстової інформації на сторінці видачі результатів пошуку).

Отримані дані передаються в якості вхідних параметрів спеціальному модулю ранжирування. Відбувається обробка даних по всіх документах, в результаті чого, для кожного документа розраховується власний рейтинг, що характеризує релевантність запиту, введеного користувачем, і різних складових цього документа, що зберігаються в індексі пошукової системи.

В залежності від вибору користувача цей рейтинг може бути скоригований додатковими умовами (наприклад, так званий «розширений пошук»).

Далі генерується сниппет, тобто, для кожного знайденого документа з таблиці документів витягуються заголовок, коротка анотація, найбільш відповідна запиту і посилання на сам документ, причому знайдені слова підсвічують.

Отримані результати пошуку передаються користувачеві у вигляді SERP (Search Engine Result Page) - сторінки видачі пошукових результатів.

Питання 2.Архітектури WWW, які застосовуються під час он-лайн тестування

Архітектура WWW. У простому випадку структуру Інтернет можна представити наступною схемою:

Мал.1. Клієнт / серверна (статична) архітектура Інтернет.Робота такої системи здійснюється в такій послідовності:1. Браузер надсилає запит документа і службову інформацію на сервер.2. Сервер знаходить і відправляє запитаний документ назад.3. Браузер отримує запитаний документ.

Основними недоліками такої архітектури є:1. Можливість перегляду тільки статичних документами (відсутність інтерактивності).2. Труднощі в роботі з великими обсягами даних.

Web-технології програмування на стороні клієнта. Частково подолати обмеження клієнт / серверної архітектури Інтернет дозволяють Web-технології програмування на стороні клієнта.

Мал.2. Архітектура Інтернет з інтерпретатором команд на стороні клієнта.

Робота такої системи здійснюється в такій послідовності:1. Браузер надсилає запит програми і службову інформацію на сервер.2. Сервер знаходить і відправляє запитане додаток назад.

3. Інтерпретатор команд обробляє код програми і видає браузеру сформований документ.

Перевагою такої архітектури є можливість роботи з динамічними документами (з'являється інтерактивність), а також можливість одного разу завантаживши додаток працювати в ньому, не звертаючись до сервера. Однак недоліком залишаються труднощі в роботі з великими обсягами даних.

Web-технології програмування на стороні сервера. Інший варіант розвитку Web-програмування пов'язаний з використанням Web-технологій програмування на стороні сервера.

Мал.3. Архітектура Інтернет з інтерпретатором команд на стороні сервера.

Робота такої системи здійснюється в такій послідовності:1. Браузер надсилає запит програми і службову інформацію на сервер.2. Сервер знаходить і інтерпретує запитане додаток до документа і посилає його назад.3. Браузер отримує сформований документ і відображає його.

Перевагою такої архітектури є:1. Можливість роботи з великими обсягами даних, базами даних, не передаючи їх клієнтові.2. Захищеність даних.3. Можливість створення динамічних документів.

Однак істотним недоліком такої архітектури є те, що для здійснення кожної дії над документом необхідно звертатися до сервера

Наявність персонального комп'ютера на робочому місці психолога позбавляє його від маси проблем, ну а в психодіагностиці він просто незамінний. Система автоматизованої діагностики складається з конструктора тестів, комп'ютерної діагностики, програм обробки інформації.

Конструктор тестів

За допомогою конструктора тестів психолог може набирати і перетворювати будь-які професійні текстові методики в комп'ютерний варіант і перестане тонути в купі паперів. Шкільний психолог запропонує дітям не тільки індивідуальне, але і групове комп'ютерне тестування, яке значно полегшить його роботу з учнем.

Крім цього, за допомогою конструктора тестів психолог може створювати свої власні методики, анкети, опитувальники, необхідні для конкретної ситуації. У нього з'являється можливість проводити тестування, анкетування, опитування не лише учнів, а й вчителів та навіть батьків. У процесі такої роботи поступово накопичується своя електронна бібліотека, свій банк комп'ютерних тестів, які знадобляться в роботі зі всіма учасниками освітнього процесу.

В Інтернеті також є непогані знахідки, які допоможуть створити комп'ютерний варіант тесту:

http://www.uchportal.ru/load/3-1-0-910http://www.uchportal.ru/load/3-1-0-1http://soft.softodrom.ru/ap/Konstruktor-testov-p4024http://freesoft.ru/?id=7999Комп'ютерна діагностикаЕлектронна система тестування робить психодіагностичну роботу

психолога більш продуктивною. Переваги комп'ютерної діагностики у тому, що, по-перше, з'являється можливість проводити тестування відразу декількох учнів як по одному загальному, так і з різних тестів.

По-друге, не потрібно персональної участі чи присутності поруч з учнем. Більшість тестів є автоматичними. Учень самостійно читає інструкцію, потім починається тестування; після читання кожного питання школяр натискає на клавішу відповіді, тим самим переходячи до наступного питання. А для найменших розроблені спеціальні програми зі звуковим супроводом, тобто дитина спочатку слухає звукову інструкцію, а потім виконує якусь дію.

По-третє, обробка тесту здійснюється автоматично, що скорочує час на інтерпретацію результатів дослідження, при цьому більше часу залишається на спостереження за учнями, а також індивідуальні бесіди та консультації.

І по-четверте, результати можна подивитися і обговорити відразу після завершення тестування.

Таким чином, за невеликий проміжок часу шкільний психолог може не тільки досліджувати здібності учнів, але і провести консультаційну роботу, обговорити результати тестування, пропонуючи свої рекомендації та поради.

Що стосується комп'ютерних варіантів тестів, то мережу Інтернет також пропонує чимало таких ресурсів. Деякі з них написані під систему DOS, деякі під Windows (що переважно).

Психологічні комп'ютерні тести ви можете завантажити на сайтах:http://www.psychometrica.ruhttp://psytest.info/taxonomy/term/16/allhttp://vch.narod.ru/myprog.htm

http://psylib.myword.ru/index.php?s=72e17d098e61cd4b85aacb07e02d6da0 &automodule = downloads & showcat = 14

Обробка інформаціїОбробка інформації - чи не самий складний, тривалий і нудний вид

роботи, а використання персонального комп'ютера в якості засобу підрахунку результатів тестування дає можливість психологу полегшити свою працю.

У тих випадках, коли не можна провести комп'ютерне тестування або необхідно підрахувати досліджувані показники в цілому по класу, паралелі, педагогу-психологу необхідні обробники тестів.

За допомогою електронного обробника тестів можна швидко, за 10-15 хвилин, підрахувати результати тестування відразу по декількох класах. Крім того, оскільки всі дані заносяться в таблиці, при бажанні їх можна роздрукувати і використовувати, наприклад, при складанні звітів, консультуванні, складанні статистичної довідки.

В якості одного з найпоширеніших обробників виступає офісна програма Excel, яка може робити різні вибірки, вважати аналітику. Крім того, в Інтернеті існують так звані обробники тестів, які дозволяють провести обробку тестів, ввівши дані дітей в систему. Повної автоматизації домогтися складно, але підмога величезна.

Оброблювач тестів ви можете завантажити тут: http://pl-42.narod.ru/Короткий практичний курс про те, як самостійно створити обробник

тестів за допомогою програми Excel, ви можете завантажити за адресою: http://www.it-n.ru/communities.aspx?cat_no=1941&lib_no=2064&tmpl=lib. Там же можна знайти готові обробники.

Питання 3. Дистанційне навчання (Distance Learning, Distance Education) – така

організація освітнього процесу,при якій основною є самостійна робота людини, що навчається. Сутність цього виду навчання полягає у використанні дистанційних технологій, що застосовуються для подання лекційного матеріалу та практичних робіт. Серед цих технологій найвагомішими на даний час є:- мультимедійні демонстраційні досліди;- ілюстративні аудіо- та відео- матеріали;- бази даних та знань;- міжнародні стандарти та системи;- он-лайн відеоконференції (відеоконференції в реальному часі).

Засвоєння нового матеріалу відбувається за рахунок практичних та лабораторних робіт, самостійного опрацювання лекційного матеріалу, що подаються у вигляді:- електронних підручників за матеріалами лекцій;- електронних методичних розробок для підготовки до семінарів та практичних занять;- електронних лабораторних практикумів;- комп’ютерних тренажерів.

Поточне та рубіжне контролювання результатів засвоєння матеріалу здійснюється за допомогою тестових програм.

Існують інформаційні системи автоматизації дистанційного навчання, до яких належить система Moodle.

Moodle - модульне об'єктно-орієнтоване динамічне навчальне середовище. Moodle - це пакет, який зазвичай визначають як CMS або LMS. Ці абревіатури можна розшифрувати таким чином:·

CMS - course managment system - система управління курсамиLMS - learning managment system - система управління навчаннямMoodle написана на мові програмування PHP професором з Австралії

Мартіном Дунгіамосом і переведена на кілька десятків мов і використовується для навчання більш ніж в ста п'ятдесяти країнах світу.

Широку популярність їй забезпечили простота використання і відкритий вихідний код. Сама система поширюється по ліценції GNU GPL і вам не доведеться проводитися ліцензійні відрахування на користь розробника.

Основний навчальної одиницею Moodle є навчальні курси. У рамках такого курсу можна організувати:1. Взаємодію учнів між собою та з учителем. Для цього можуть використовуватися такі елементи як: форуми, чати2. Передачу знань в електронному вигляді за допомогою файлів, архівів, веб-сторінок, лекцій.3. Перевірку знань і навчання за допомогою тестів і завдань. Результати роботи учні можуть відправляти в текстовому вигляді або у вигляді файлів.4. Спільну роботу навчальну і дослідницьку роботу учнів з певної теми, за допомогою вбудованих механізмів wiki, семінарів, форумів та ін

Офіційний сайт системи - http://www.moodle.org/Розробникам дистанційних курсів система Moodle надає наступні

можливості:1. Розміщення на курсі навчальних матеріалів будь-яких форматів: текстові матеріали, малюнки, графіки, аудіо та відео файли, презентації і т.д.2. Організація середовища інтерактивного спілкування Вчителя і учнів, відповідного духу педагогіки соціального конструктивізму - проведення обговорень і диспутів, спільна творча діяльність учнів по створенню інтелектуального продукту.3. Створення ефективної системи контролю знань: завдання, опитування, тести, лекції, семінари. Наявність керуючих параметрів дозволяють розробнику провести точну настройку умов контролю чи тренінгу.4. Диференційована робота з учнями в групах - по класах, за рівнем підготовленості. Кожний навчальний елемент системи Moodle розрахований на навчання учнів в різнорідних групах.5. Постійний моніторинг усіх дій учнів, інформування про майбутні події.

Можливості Moodle, цікаві для IT-фахівців:1. Moodle крос-платформенне рішення і працює без модифікацій в будь-якій операційній системі, що підтримує PHP.

2. Moodle функціонує як набір модулів і дозволяє гнучко додавати або видаляти елементи на різних рівнях. Зовнішній вигляд сайту легко управляється за допомогою набору визначених шаблонів, який можна доповнити власними розробками.3. Moodle легко оновлюється від версії до версії. Він має внутрішню систему для поновлення власної бази та відновлення.4. Moodle вимагає тільки одну базу даних типу SQL і може бути використаний спільно з іншими додатками.5. Особливу увагу приділено питанням безпеки на всіх рівнях, від перевірки достовірності даних, які вводяться за допомогою форм, до шифрування cookies.

Чому популярність системи Moodle прийняла такий масштабний характер? Це можна пояснити наступними чинниками:1. Простота інсталяції та налаштування програми, незалежність від операційної системи сервера і орієнтація на вільно поширюване програмне забезпечення.2. Зручний, інтуїтивно зрозумілий інтерфейс програми, дозволяє створювати дистанційні курси користувачам з невисоким рівнем комп'ютерної грамотності. Як показує практика, основні можливості систему можна вивчити протягом декількох днів.3. Набір модулів, що входять в стандартну поставку, забезпечує можливість створювати дистанційні курси будь-якої складності, з різних галузей знань. Спільнота розробників постійно розширює можливості системи, додаючи нові модулі, які можна встановлювати в міру необхідності.4. Якість програмного забезпечення перевершує більшість комерційних продуктів, систем дистанційного навчання. А відкритість вихідного коду дозволяє кваліфікованим фахівцям налаштувати систему під специфічні потреби освітньої установи.

Вичерпну інформацію про LMS Moodle можна отримати на офіційному сайті системи: http://moodle.org.На сайті http://sider.com.ru встановлена LMS Moodle, розміщений однойменний дистанційний курс для навчання вчителів і IT-фахівців. Більш того, будь-який бажаючий може подати заявку і адміністратор сайту відкриє для нього курс. Тим самим, можна вивчати інструментарій ДО Moodle, паралельно створюючи свій навчальний курс.


Плани практичних занятьМІНІСТЕРСТВО ВНУТРІШНІХ СПРАВ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ ВНУТРІШНІХ СПРАВКафедра інформаційних технологій

ЗАТВЕРДЖУЮНачальник кафедри

полковник міліції Кудінов В. А.

____.________ 20__

ПЛАН ПРОВЕДЕННЯПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ

ТЕМА № 1. Реалізація візуальних методів Data Mining засобами пакету Microsoft Office

З навчальної дисципліни: «Сучасні інформаційні технології в психології»

Категорія слухачів: слухачі магістратуриНавчальна мета: отримати практичні навички щодо роботи з

мультимедійною та графічною інформацією під час проведення психологічних досліджень.

Виховна мета: поглиблення у слухачів професійних якостей працівників-психологів шляхом проведення занять в умовах емоційної напруженості, побудові методики проведення занять з послідовним підвищенням їх складності та використання різноманітних форм їх проведення.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування методів Data Mining при роботі з графічною інформацією для вирішення завдань, що будуть виникати в процесі професійної діяльності.

Обсяг навчального часу: 4 години.Навчальне обладнання, ТЗН: комп’ютерний клас, підключення до

Інтернет, спеціальне програмне забезпечення.Наочні засоби: роздруковані покрокові інструкції щодо виконання

практичного завдання на персональному комп’ютері.Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: Забезпечуючі дисципліни:




роботи.

Навчальні питання:1. Створення мультимедійної презентації, що містить різноманітні

анімаційні ефекти. 2. Управління автоматичною демонстрацією слайдів.3. Використання статистичних діаграм у психологічних дослідженнях.

Література:



2. Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. — СПб.

: Питер, 2001. — 368 с.




— 640 с.

5. Лук’янова В.В. Комп’ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий




справ, 2008. — 60 с.

7. Наследов А.Д. SPSS: Компъютерный анализ данных в психологии и


8. Сапегин А.Г. Психологический анализ в среде Excel. Математические


— 144 с.





11.http://www.naiau.kiev.ua/osvitamvs/ - освітній портал МВС України.

Методичні поради з викладання теми:Питання 1. Перед безпосереднім виконанням практичної роботи слід задати слухачам

питання для контролю підготовки до заняття:1. Що функціонально дозволяє програма створення презентацій PowerPoint?2. Як додати звукові та візуальні ефекти супроводження слайдів?3. Ефекти анімації слайдів та їх об‘єктів.

Слід зазначити, що в діяльності науково-педагогічного працівника постійно доводиться зустрічатися із ситуацією, коли необхідно зацікавити

людей певною інформацією, привернути увагу до своїх слів, розповісти у доступній формі про деякі аспекти інформації, що доводится, зробити доповідь на конференції та ін. У подібних випадках неоціненну допомогу може оказати програма підготовки презентацій Powerpoint і програма обробки зображень Microsoft Photo Editor. З їхньою допомогою можна реалізувати самі сміливі задуми. Головне — придумати сценарій презентації, побудований на використанні картинок, анімації, помітного тексту, що запам'ятовується.

Слайди, що створюються для електронної презентації, можуть містити текст, діаграми, анімовані об'єкти та фігури, а також картинки, слайд-фільми, звуки і графіку, створені в інших додатках. Для полегшення проведення презентації присутнім можна представити роздавальний матеріал - друкований варіант презентації, що містить по два, по три або по шість слайдів на сторінці. Крім того, для глядачів можна роздрукувати нотатки доповідача.

Презентацію можна оформити спеціально для мережі Web, а потім зберегти її в одному з Web-сумісних форматів, наприклад у форматі HTML.

Майстер автозмісту Powerpoint допомагає вибрати один з декількох вбудованих шаблонів змісту, а також пропонує цікаві ідеї відносно презентації, тексту, форматування і організації слайдів. Шаблони охоплюють широкий спектр тем, зокрема наради робочих груп, інформаційні кіоски, дипломи, афіші, календарі подій і навіть домашні Web-сторінки. Крім того, є шаблони компанії Dale Carnegie Training®, що містять рекомендації з питання методів підвищення якості презентацій. Пропонується множина нових шаблонів різноманітного характеру, застосовуваних до слайдів, у тому числі ряд анімаційних шаблонів з готовою анімацією. Можна вибрати певний стиль оформлення презентації. Передбачена стандартна розмітка шаблону слайда, при якій у кожній зоні слайда буде розташовуватися певний вид інформації, наприклад діаграма тільки праворуч, а текст — ліворуч.

Так само як і в програмі MicrosoftWord, в Powerpoint виконується перевірка орфографії тексту в ході його набору, і можливі помилки відзначаються безпосередньо в документі. При клацанні відзначеного тексту правою кнопкою миші пропонуються варіанти правильного написання.

Далі викладач ставить завдання слухачам на створення презентацій.Слухачі самостійно виконують поставлене завдання. Викладач контролює

хід виконання поставленого завдання слухачами та, при необхідності, надає їм допомогу.

Питання 2.Перед безпосереднім виконанням практичної роботи слід задати слухачам

питання для контролю підготовки до заняття:1. Як визначається порядок показу слайдів?2. Як задавати час показу окремих слайдів та анімаційних ефектів?3. Режими перегляду слайдів.

Презентація, що підготовлена в середовищі PowerPoint, — це зв'язані між собою слайди. У відповідності із заздалегідь продуманим сценарієм програма Powerpoint надає можливість вести свою розповідь, ілюструючи її слайдами на комп'ютері. Управління зміною слайдів може бути організоване або в

автоматичному, або в ручному режимі. Завдяки цій програмі можна підготувати будь-який виступ і провести його на високому рівні із застосуванням сучасних технологій демонстрації кольорових слайдів.

В електронну презентацію можна вносити зміни в останній момент; темп презентації регулюється установкою інтервалів показу слайдів, а також використанням спеціальних переходів при зміні слайдів і анімації. Електронну презентацію можна запустити в автономному режимі. Презентаційну конференцію можна провести в мережі на декількох комп'ютерах.

Презентацію можна підготувати з розрахунками її ефектного показу як на екрані в кольорі, так і на папері або на прозорій плівці, тобто у вигляді матеріалів, роздрукованих на лазерному принтері (у відтінках сірої шкали або в чорно-білому виді).

У заключній частині заняття викладач проводить опитування слухачів з метою контролю засвоєння навчального матеріалу, проводить порівняльну демонстрацію створених слухачами презентацій, підводить підсумки заняття та видає завдання на самопідготовку.

Питання 3.Перед безпосереднім виконанням практичної роботи слід задати слухачам

питання для контролю підготовки до заняття:1. Які властивості мають статистичні діаграми?2. Як створювати графіки функцій на Excel?

Під формулою в електронній таблиці розуміють вираження, яке складається з операндів і операцій. Формули будуються як вираження для обчислення нового значення. Тип значення, отриманого в результаті обчислення по формулі, визначається типом операндів вираження.

У якості операндів використовуються:• числа;• текст (вводиться в подвійних лапках, наприклад «Київ»);• логічні значення (наприклад, умови типу А23=А45 та ін.);• значення помилки;• посилання — адреси клітинок. При перерахуванні посилання

розділяються крапкою з комою, наприклад: А4; В5; В10; Е20;• вбудовані функції Excel.Операнди у формулах з'єднуються за допомогою символів операцій:арифметичних операцій: + (додавання), - (віднімання), / (ділення), *

(множення), ^ (піднесення до степеню);операцій відносин: >, >= (не менше), <, <= (не більше), =, <> (не рівно).

У будь-яких версіях Excel для різних типів обчислень є велике число вбудованих функцій: математичних, статистичних, логічних, текстових, інформаційних та ін. Функції вводяться звичайним набором із клавіатури або більш раціональним способом — за допомогою Майстра функцій, діалогове вікно якого викликається командою Вставка, Функция.

ПРИКЛАД .

Дано: Побудувати графік функції: . Х вибрати з діапазону -2

до 2 кроком 0,05. Побудувати діаграму за результатами розрахунків.

Рішення:1. Виділити необхідний діапазон значень для X та Y (кількість стовпців

дорівнює кількості невідомих, кількість рядків визначається діапазоном Х та кроком прогресії). В нашому випадку кількість стовпців дорівнює 2, кількість рядків – 81.

2. Початкове значення Х дорівнює -2. Вводимо це значення в клітинку А1.

3. Для автоматизації побудови прогресії (початкові значення діапазону та крок відомі): 3.1. Виділяємо клітинку А1 (клік лівою кнопкою маніпулятора у

відповідному місці);3.2. Курсор встановлюємо в правий нижній кут клітинки (курсор

повинен змінити вигляд);3.3. Виділяємо стовпчик А, зафіксувавши ПРАВУ кнопку

маніпулятора; 3.4. У контекстному меню, що з‘явиться, необхідно вибрати

«Прогрессия…»; 3.5. Встановлюємо значення типу та кроку прогресії (арифметична та

0,05, відповідно).3.6. Значення Х з наданого діапазону визначені.

4. Для розрахунку Y необхідно скористатися наданою функцією: :

4.1. В клітинку В1 необхідно ввести надану формулу (вручну або за допомогою Майстра функцій);4.2. Формула вводиться у наступному вигляді: =5*SIN(A1)*COS(2*A1+1);4.3. Курсор – в нижній правий кут ячійки В1;4.4. Фіксуємо ЛІВУ кнопку маніпулятора і виділяємо стовпчик В1 в необхідному діапазоні.

В результаті ми повинні отримати таблицю значень X та Y в наступному вигляді:

A Bx y

1 -2 4,5009881492 -1,95 4,5099051023 -1,9 4,4581254184 -1,85 4,3453106595 -1,8 4,1723954126 -1,75 3,941570296

. . . . . . . . .75 1,7 -1,52385596176 1,75 -1,037100521

77 1,8 -0,54609736378 1,85 -0,05954457579 1,9 0,41400147980 1,95 0,86631238881 2 1,289666477

5. Побудова діаграми:5.1. Зафіксувавши ліву кнопку маніпулятора, виділити діапазон значень X та Y, на основі якого буде будуватися діаграма;5.2. Вибрати Вставка, Диаграмма;5.3. Тип діаграми: Точечная с гладкими кривыми;5.4. В результаті ми повинні отримати графік заданої функції у наступному вигляді:

План проведення практичного заняття 1 (2 год.):

№ з/п Навчальні питання Час, хв.Вступна частина: 12

1 Перевірка наявності особового складу. 3

2 Оголошення теми, мети, плану заняття. 2

3 Контроль готовності слухачів до заняття 7

Основна частина: 60

4 Пояснення слухачам основних правил роботи з програмою створення презентацій PowerPoint та ії налаштувань.

10

5 Постановка слухачам завдань на створення презентацій PowerPoint.

10

X

Y

6 Самостійна, під керівництвом викладача, робота слухачів з програмою створення презентацій PowerPoint.

40

Заключна частина: 8

8 Контроль засвоєння матеріалу заняття 4

9 Підведення підсумків заняття. 2

10 Завдання на самопідготовку. 2

План проведення практичного заняття 2 (2 год.):№ з/п Навчальні питання Час, хв.Вступна частина: 121 Перевірка наявності особового складу. 32 Оголошення теми, мети, плану заняття. 23 Контроль готовності слухачів до заняття 7Основна частина: 604 Пояснення слухачам основних можливостей програми PowerPoint щодо автоматичного показу слайдів та анімаційних ефектів під час їх зміни. 105 Постановка слухачам завдань на створення автоматичної презентації сукупності слайдів, створених на попередньому занятті. 106 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмою створення презентацій PowerPoint. 40Заключна частина: 88 Контроль засвоєння матеріалу заняття 49 Підведення підсумків заняття. 210 Завдання на самопідготовку. 2







4 Пояснення слухачам основних можливостей програми Excel щодо створення статистичних діаграм.

10

5 Постановка слухачам завдань на створення кількох статистичних діаграм.

10

6 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмою Excel з метою створення діаграм.

40





Завдання для самостійного вивчення (4 год.):1. Підготувати засобами PowerPoint авторську презентацію, пов'язану з

тематикою магістерської дисертації. Використати файли, підготовлені за допомогою цифрової фото і відеотехніки.

Викладач кафедри: кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС Пакриш О. Є.




____.________ 20__


ТЕМА № 2. Розробка психодіагностичних інформаційних систем засобами пакету Microsoft Office


Категорія слухачів: слухачі магістратуриНавчальна мета: отримати практичні навички щодо використання

програми Excel для реалізації автоматизованих тестових психодіагностичних методик під час проведення психологічних досліджень.


Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування електронних таблиць під час проведення психодіагностичного тестування для вирішення завдань, що будуть виникати в процесі професійної діяльності.







роботи.

Навчальні питання:1. Створення за допомогою Microsoft Excel комп'ютерної системи

тестування для одного робочого місця. 2.Проведення на створеній системі самотестування та переведення

показників у "сирих балах" в шкалу станайнів.3. Побудова статистичних діаграм за результатами тестування.

Література:1. Вассерман Л. И. Психологическая диагностика и новые информационные

технологии. / Л. И. Вассерман, В. А. Дюк, Б. В. Иовлев, К. Р. Червинская. —

СПб. : СЛП, 1997. — 203 с.

2. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика / В. А. Дюк. — СПб. : Питер,

1994. —276 с.


— 640 с.



справ, 2008. — 60 с.

5. Наследов А.Д. Математические методы в психологических исследованиях /


6. Сапегин А.Г. Психологический анализ в среде Excel. Математические


— 144 с.

7. Хахановський В. Г. Математичні методи у психології : основні поняття,



Методичні поради з викладання теми:Питання 1. Для реалізації завдання по цьому питанню необхідно вміти

перетворювати інформаційні масиви у текстовому процесорові Ворд в таблиці, та копіювати таблиці з Ворд в Ексель.

Потрібно також мати практичні навички щодо основних прийомів роботи в Excel.

Основна частина заняття розпочинається з пояснення слухачам основних правил роботи з табличним процесором Microsoft Excel та його налаштувань.

Слід зазначити, що для зберігання і автоматизації розрахунків даних, представлених у табличній формі, зазвичай використовують Excel. Документи, створені в середовищі Excel, називають робочими книгами. Книги записуються як файли з розширенням .XLS. Робоча книга за аналогією зі звичайною книгою може містити розташовані у довільному порядку аркуші, які служать для організації та аналізу даних. Аркуші можуть бути різного типу: робочими аркушами, модулями VBA, діаграмами. Можна вводити і змінювати дані на будь-яких аркушах, виконувати обчислення на основі даних з декількох аркушів. При створенні діаграми її можна помістити на лист із відповідними даними або на окремий лист діаграми. Імена аркушів відображаються на ярликах у нижній частини вікна книги. Для переходу з одного листу на іншій слід клацнути маніпулятором по відповідному ярлику. Назва поточного (активного) листу виділена.

Робоче поле Excel — це електронна таблиця, що складається із стовпців і рядків. Назви стовпців — буква або дві букви латинського алфавіту. Кожний рядок таблиці пронумерований. Розмір таблиці фіксований: число стовпців — 256, рядків — 16384.

Перетинання конкретного стовпця і рядка утворює комірку. Місце розташування комірки задається адресою, утвореною іменем стовпця і номера рядка, на перетинанні яких перебуває ця комірка; також при необхідності в адресі вказується ім'я листу та ім'я книги. Поряд з поняттям адреси в електронній таблиці використовується поняття посилання. Посилання - це елемент формули, яке використовується, коли треба послатися на відповідну комірку таблиці. У цьому випадку адреса буде використовуватися в якості посилання.

Для перегляду електронної таблиці використовуються лінійки прокручування. Нижче представлені типові технологічні операції з робочими книгами і аркушами.Створюється робоча книга командою Файл, Створити або кнопкою <Створити>, при цьому використовується один з готових шаблонів. Для зміни установок середовища Excel можна скористатися командою Сервіс, Параметри.

Вкладка Вид визначає зовнішній вигляд екрана (режим відображення (так чи немає) рядка формул у верхній частині вікна; рядка стану в нижньої частини вікна; графічних об'єктів; формул або їх значень; сітки, заголовків рядків і стовпців таблиці; посторінково; горизонтальної і вертикальної смуг прокручування, ярличків аркушів).• Вкладка Обчислення управляє процесом обчислення в таблиці: задається автоматичний або під управлінням користувача режим зміни значень аргументів в формулі; визначається точність обчислень, система дат та ін.

• Вкладка Виправлення забезпечує установки для редагування листу книги за допомогою прапорців: редагування безпосередньо в комірці, переміщення і копіювання комірок із використанням перетаскування, напрямок переходу після введення даних в комірку та ін.• Вкладка Колір забезпечує вибір колірної палітри для оформлення діаграм та інших графічних об'єктів.• Вкладка Діаграма забезпечує завдання параметрів візуалізації активної діаграми та режим відображення (назв і значень) у спливаючих підказках, при установці покажчика маніпулятора на елементі діаграми.• Вкладка Списки забезпечує вибір конкретного списку назв для редагування.• Вкладка Перехід задає установки формату записи файлів Excel, параметри виводу на екран таблиці в режимі перегляду і відкриття книги, правила розрахунків і перетворення формул при відкритті файлів Lotus 1-2-3 в Microsoft Excel.

Типові технологічні операції з робочими книгами і аркушамиНазва технологічної операції Технологія виконання операції

Створити нову книгу 1. Виконати команду Файл, Створити.2. Визначити тип шаблону — Книга.

Відкрити книгу 1. Виконати команду Файл, Відкрити.2. Визначити тип, ім'я файлу, папку.

Закрити робочу книгу 1. Клацнути лівою кнопкою маніпулятора на будь-якому аркуші книги.2. Виконати команду Файл, Закрити.

Зберегти нову книгу 1. Виконати команду Файл, Зберегти як.2. Визначити тип, ім'я файлу, папку, параметри збереження (автоматичне створення резервних копій, пароль захисту для відкриття і запису, рекомендувати тільки для читання).

Зберегти книгу, яка раніше вже зберігалася

Виконати команду Файл, Зберегти або нажати на панелі Стандартна кнопку <Зберегти>.

Сховати робочу книгу 1. Установити курсор на відповідному аркуші книги.2. Виконати команду Вікно, Сховати.

Показати сховану робочу книгу 1. Виконати команду Вікно, Відобразити.2. Вибрати книгу зі списку схованих.

Пошук файлів 1. Виконати команду Файл, Відкрити, Знайти.2. Здійснити розширений пошук файлів задопомогою натискання кнопки <Вибір> у вікні Відкриття документа.

Виділити робочий лист 1. Установити курсор маніпулятора на ярлик робочого аркуша.

2. Нажати ліву кнопку.Виклик контекстного меню команд листу

1. Установити курсор на ярлик робочого аркуша.2. Нажати праву кнопку маніпулятора.

Далі викладач ставить завдання слухачам на створення та редагування таблиць, представлення даних у вигляді різноманітних діаграм, здійснення структурування даних.

Слухачі самостійно виконують поставлене завдання. Викладач контролює хід виконання поставленого завдання слухачами та, при необхідності, надає їм допомогу.

У заключній частині заняття викладач проводить опитування слухачів з метою контролю засвоєння навчального матеріалу, підводить підсумки заняття та видає завдання на самопідготовку.

Питання 2.На початку розгляду означеного питання треба розглянути роботу

функції Excel ЕСЛИ.Потім треба розглянути поняття "Стандартна рівноінтервальна шкала" та

види таких шкал.Стандартна рівноінтервальна шкала - одна з наступних шкал: шкала

стенів, шкала станайнів, п’ятибальна шкала, шкала z-оцінок, шкала Т-балів, шкала стандартних IQ-показників, процентильна шкала. При використанні цих шкал здійснюється перехід від “сирих” балів (первинних показників тестів) до балів стандартної шкали. Використання стандартних шкал дає можливість порівнювати результати різних дослідників, одержаних за різними методиками.

Для переходу до стандартних шкал треба за емпіричними (тобто вибірковими дослідними) даними знайти оцінки середнього арифметичного значення (математичного сподівання) і стандартного відхилення (середнього квадратичного відхилення) :

; .

П’ятибальна шкала - шкала, у якій за точку відліку беруть середнє арифметичне значення а в “сирих” балах. Вправо і вліво від точки а відкладається по 1 інтервалу довжиною , які в сумі утворюють один центральний інтервал довжиною , а потім відкладається по 1 інтервалу довжиною , крайні інтервали залишаються відкритими. Одержаним інтервалам, рухаючись зліва направо, приписують стандартні оцінки від 1 до 5. Для однозначності віднесення “сирих” балів, які потрапляють на границю інтервалу, в одержані інтервали можна вважати, що ці “сирі” бали належать до ближчого від центру інтервалу (мал. нижче).

1 2 3 4 5

а

бали за п’ятибальною шкалою

Шкала станайнів (standard nine) будується аналогічно до шкали стенів. За точку відліку на цій шкалі береться середнє арифметичне значення а в “сирих” балах. Вправо і вліво від точки а відкладається по 1 інтервалу завдовжки , які в сумі утворюють один центральний інтервал завдовжки , а потім відкладається по 3 інтервали завдовжки , крайні інтервали залишаються відкритими. Одержаним інтервалам, рухаючись зліва направо, приписують стандартні оцінки (станайни) від 1 до 9. Для однозначності віднесення “сирих” балів, які потрапляють на границю інтервалу, в одержані інтервали можна вважати, що ці “сирі” бали належать до ближчого від центру інтервалу (мал. нижче).

Шкала стенів (standard ten — “стандартна десятка”), охоплює весь можливий діапазон зміни ознаки Х, є шкалою в одиницях частин стандартного відхилення . За точку відліку на цій шкалі береться середнє арифметичне значення а в “сирих” балах. Вправо і вліво від неї відкладається по 4 інтервали довжиною , а крайні, п’яті, інтервали залишаються відкритими. Одержаним інтервалам, рухаючись зліва направо, приписують стандартні оцінки (стени) від 1 до 10. Для однозначності віднесення “сирих” балів, які потрапляють на границю інтервалу, в одержані інтервали можна вважати, що ці “сирі” бали належать до ближчого від центру інтервалу (мал. нижче).

Шкала z-оцінок (z-балів, z-показників) будується на основі переходу від “сирих” балів до нормованої нормальної величини , де - показник в "сирих" балах, -оцінкa середнього арифметичного значення (математичного сподівання) вимірюваної ознаки, s - стандартне відхилення (середнє квадратичне відхилення) вимірюваної ознаки.

У такій шкалі центром розподілу є точка (тобто ). Від’ємні й додатні значення позначають відповідно результати нижчий і вищий від середнього. Одиницею масштабування в такій шкалі є одиниця стандартного нормального розподілу (тобто ).

Шкала Т-балів використовується в Мінесотському опитувальнику особистості. При переході від шкали z-оцінок до шкали Т-балів береться , а . Перехід здійснюється за формулою: .

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 а- а- а- а- а а+ а+ а+ а+

стени

1 2 3 4 5 6 7 8 9

а

станайни

Шкала стандартних IQ-показників (шкала Векслера) призначена для вимірювання рівня інтелекта людини. Стандартний IQ-показник обчислюють вважаючи, що , , за формулою: .

Питання 3.Під час аналізу статистичних даних діаграми можуть використовуватись для рішення наступних задач:

відображення розподілу одиниць статистичної сукупності по значенням або різновидам досліджуємої ознаки;

характеризувати розвиток вивчаємих явищ у часі, їх загальну тенденцію розвитку, абсолютну та відносну швидкість іх розвитку і змін;

порівнювати розміри різних явищ, іх різних частин, тенденції іх розвитку і зміни в часі і просторі;

встановлювати взаємозалежності між явищами або їх характеристиками, а також ступінь щільності наявного між ними зв”язку;

відображувати ступінь розповсюдження вивчаємих явищ на тій чи іншій території та інтенсивність цього розповсюдження.

Стандартні типи діаграм в Excel:1. Гістограма (стовпчикова)- звичайна діаграма, що відображує значення

різних категорій (розмір статистичних показників).2. Лінійчата (полосова) – на відміну від стовпчикової, прямокутники

розташовані горизонтально.3. Графік (лінійна)4. Кругова (секторна) – відображує внесок кожного значення в загальну суму.5. Точечна6. З областями (з нашаруваннями)7. Кільцева – подібна до кругової, але може відображувати декілька рядів

даних8. Лепесткова (радіальна)9. Поверхня10. Бульбашкова11. Біржева12. Ціліндрична13. Конічна (конусна)14. Пірамідальна

Крім використання стандартних та нестандартних типів діаграм , Excel надає можливість створювати власні типи діаграм, зберігати їх та використовувати таким же чином, як і будь які інші типи діаграм.



1 Перевірка наявності слухачів. 3




4 Надання слухачам покрокових інструкцій та початкових текстових методик у форматі doc. Ознайомлення слухачів з тестовою методикою.

10

5 Постановка слухачам завдань на створення автоматизованої психодіагностичної системи.

10

6 Самостійна, під керівництвом викладача, робота слухачів з програмою Excel під час створення автоматизованої тестової методики.

40




10 Завдання на самопідготовку. 2План проведення практичного заняття 2 (2 год.):№ з/п Навчальні питання Час, хв.Вступна частина: 121 Перевірка наявності слухачів. 32 Оголошення теми, мети, плану заняття. 23 Контроль готовності слухачів до заняття 7Основна частина: 604 Пояснення слухачам необхідності переведення "сирих балів" в стандартизовану оцінку та можливостей Excel щодо вирішення даної задачі. 105 Постановка слухачам завдань на створення формул Excel автоматичного переведення оцінок в "сирих балах" в стандартизовані оцінки в рівноінтервальних шкалах. 106 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмою Excel 40Заключна частина: 88 Контроль засвоєння матеріалу заняття 49 Підведення підсумків заняття. 210 Завдання на самопідготовку. 2



1 Перевірка наявності cлухачів. 3




4 Пояснення слухачам основних можливостей програми Excel щодо створення статистичних діаграм.

10

5 Постановка слухачам завдань на створення стовпчикової гістограми за результатами тестування згідно розробленої автоматизованої системи тестування.

10

6 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмою Excel з метою створення діаграм.

40





Завдання для самостійного вивчення (4 год.):1.Виконати завдання щодо можливостей використання мови VBA для обробки результатів тестування на робочому листі Excel . Надати звіт з текстом програми.2. Підготувати конспект доповіді щодо можливостей використання форм в програмах пакету Microsoft Office під час проведення психологічного дослідження.

Викладач кафедри: кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС Пакриш О. Є.




____.________ 20__


ТЕМА № 3. Використання інформаційних WEB-ресурсів в роботі психолога


Категорія слухачів: слухачі магістратуриНавчальна мета: отримати практичні навички щодо роботи з

мультимедійною та графічною інформацією під час проведення психологічних досліджень.

Виховна мета: поглиблення у слухачів професійних якостей працівників-

психологів шляхом проведення занять в умовах емоційної напруженості, побудові методики проведення занять з послідовним підвищенням їх складності та використання різноманітних форм їх проведення.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування технологій пошуку інформації при роботі з мережею інтернет для вирішення завдань, що будуть виникати в процесі професійної діяльності.







роботи.

Навчальні питання:1. Ознайомлення з сайтами психологічних факультетів вищих навчальних

закладів, та наукових установ, що спеціалізуються на психологічній тематиці. Ознайомитись з електронними бібліотеками з психологічної тематики.

2. Проведення підсумкового контролю за перший модуль

Література:1. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый




— 224 с.







— 640 с.

6. Муртазин Э.В. Современный самоучитель работы в Internet / Э.В.Муртазин.-


7. Прохоренок Н.А. HTML, JavaScript, PHP и MySQL. Джентельменский набор


с.

8. Шапорев С. Д. Информатика. Теоретический курс и практические занятия :









Методичні поради з викладання теми:Питання 1. Для виконання першого завдання використайте пошуковий сайт

google.com.ua. Запити "психологія" + "психологічні дослідження" or "дослідження з психології" задайте різними мовами (англійська, російська, українська). Зміст іншомовних сторінок Гугл дозволяє відразу перекласти на українську мову. Інший варіант запиту "університет"+"факультет психології"+"наукова діяльність". Запит слід вводити на мові тієї країни, навчальні заклади якої Ви шукаєте.

Питання 2.Поточний контроль по змістовному модулю №1 означеної дисципліни

здійснюється у формі теста (орієнтовні питання якого наведені в розділі "Навчально-методичні матеріали для поточного, проміжного контролю та перелік питань підсумкового контролю" даного навчально-методичного комплексу).

Означені питання вводяться в один зі стандартних програмних засобів тестування, що використовуються на кафедрі інформаційних технологій.

Кожен слухач проходить тестування на окремому робочому місці за персональним комп'ютером. У зв'язку з обмеженою кількістю персональних комп'ютерів в класі, дозволяється розбивати групу слухачів на дві підгрупи і проводити тестування в два етапи.

В будь-якому випадку тестове завдання для кожного слухача повинно містити не менше 20 індивідуальних питань з перших трьох тем дисципліни "Сучасні інформаційні технології в психології".

Після відповіді на всі питання і отримання на екрані ПК оцінки по результату тестування, слухач повинен покликати викладача, щоб той зафіксував оцінку.

Оцінка результатів тестування здійснюється по чотирьохбальній шкалі:2 (незадовільно) - тест не склав;3 (задовільно) - тест склав;4 (добре) - тест склав;5 (відмінно) - тест склав.У випадку, якщо слухач не склав тест, він має право на одну спробу

перескладання під час консультації одного з викладачів, що проводять практичні заняття.

План проведення практичного заняття (2 год.):


1 Перевірка наявності слухачів. 2




4 Пояснення слухачам основних правил пошуку інформації з професійних питань в мережі Інтернет

5

5 Постановка слухачам завдань щодо ознайомлення та пошуку інформаційних ресурсів психологічного спрямування в мережі Інтернет

5

6 Самостійна, під керівництвом викладача, робота слухачів в середовищі гіпертекстового простору мережі Інтернет.

40

7 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмним забезпеченням, що здійснює тестування знань з першого змістовного модуля дисципліни "Сучасні інформаційні технології в психології".

20


8 Підведення та оголошення підсумків тестування. 2

9 Оголошення часу та місця повторного тестування, для тих, кто не склав тест.

2

План проведення практичного заняття 2 (2 год.):Завдання для самостійного вивчення (4 год.):

1. Зробити порівняльний огляд сайтів психологічної тематики. Результати оформити у вигляді таблиці.2. Створити каталог сайтів факультетів психології вітчизняних та іноземних вищих навчальних закладів. Результати оформити у вигляді таблиці.

Викладачі кафедри: кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС Пакриш О. Є.




____.________ 20__


ТЕМА № 4. Статистичний аналіз даних психологічного експерименту на базі сучасних статистичних пакетів (SPSS)


Категорія слухачів: слухачі магістратуриНавчальна мета: закріпити теоретичні знання щодо використання

програмних пакетів статистичного аналізу під час проведення психологічних досліджень.

Виховна мета: поглиблення у слухачів професійних якостей працівників органів внутрішніх справ шляхом проведення занять в умовах емоційної напруженості, побудові методики проведення занять з послідовним підвищенням їх складності та використання різноманітних форм їх проведення.

Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування методів статистичного аналізу при роботі з даними психологічних експериментів для вирішення завдань, що будуть виникати в процесі професійної діяльності.

Обсяг навчального часу: 6 годин.Навчальне обладнання, ТЗН: комп’ютерний клас, програма Microsoft

Excel, спеціальне програмне забезпечення (SPSS).Наочні засоби: роздруковані покрокові інструкції щодо виконання

певних практичних завдань на персональному комп’ютері, навчальні презентації.

Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: Забезпечуючі дисципліни: "Інформатика та обчислювальна техніка"; "Математична статистика. Математичні методи в психології"; "Експериментальна психологія".

Забезпечувані дисципліни: підготовка магістерської кваліфікаційної роботи.

Навчальні питання:1. Використання статистичних функцій пакетуMicrosoft Excel2. Проведення кореляційного аналізу засобами пакетуMicrosoft Excel3. Проведення дисперсійного аналізу засобами пакетуMicrosoft Excel4. Проведення кластерного аналізу за допомогою сучасних статистичних

пакетів.5. Проведення дискримінантного аналізу за допомогою сучасних

статистичних пакетів.6. Проведення факторного аналізу за допомогою сучасних статистичних

пакетів.

Література:14.Д. Я. Иваненко. — М. : Вильямс, 2001. — 624 с.15.Лук’янова В.В. Комп’ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий

центр “Академія”, 2003. – 344 с.16.Мороз Г. Б. Статистичний аналіз даних в ОВС засобами Microsoft Excel.

Практикум / Г. Б. Мороз, О. Є. Пакриш. — К. : Київськ. нац. ун-т внутр. справ, 2008. — 60 с.

17.Наследов А.Д. Математические методы в психологических исследованиях / А. Д. Наследов. — СПб. : Речь, 2006. — 392 с.

18.Наследов А.Д. SPSS: Компъютерный анализ данных в психологии и социальных науках / А. Д. Наследов. — СПб. : Питер, 2007.— 416 с.

19.Сапегин А.Г. Психологический анализ в среде Excel. Математические методы и инструментальные средства / А. Г. Сапегин. — М. : Ось-89, 2005. — 144 с.

20.Чекотовский Э.В. Графический анализ статистических данных в Microsoft Excel 2000 / Э. В. Чекотовский. — М. : Вильямс, 2002. — 464 с.

21.Хахановський В. Г. Математичні методи у психології : основні поняття, терміни та визначення : навч.-практ. посіб. / В. Г. Хахановський, О. Є. Пакриш, О. М. Хлонь. — К. : Київськ. нац. ун-т внутр. справ, 2010. — 68 с.

22.http://www.naiau.kiev.ua/osvitamvs/ - освітній портал МВС України.

23.http://psyfactor.org — інтернет-ресурс, присвячений питанням з психологічної тематики.

24.http://www.citforum.ru — інтернет-ресурс, присвячений питанням застосування сучасних інтернет-технологій.

Методичні поради з викладання теми:Питання 1.

Під час розгляду питання звернути увагу на призначення та особливості використання наступних статистичних функцій пакету Microsoft Excel .МОДА – обчислює значення моди М0 – значення ознаки, яка найчастіше трапляється в даній сукупностіМЕДИАНА - обчислює значення медіани Ме- значення ознаки, яка ділить розподіл (площу під кривою розподілу) на дві рівні частини.

СРЗНАЧ повертає середнє арифметичне своїх аргументів.

Синтаксис СРЗНАЧ(число1; число2; ...)Число1, число2, ... - це від 1 до 30 аргументів, для яких обчислюється середнє.

Зауваження: пусті клітинки ігноруються, нульові – враховуються.

Функція ДИСПР повертає значення дисперсії. Передбачається, що аргументи функції являють собою усю генеральну сукупність. Якщо дані мають тільки вибірку з генеральної сукупності, то дисперсію треба обраховувати за допомогою функції ДИСП.

Рівняння для ДИСПР має наступний вигляд:

ДИСП оцінює дисперсію за вибіркою

СТАНДОТКЛОНП повертає значення стандартного відхилення для

генеральної сукупності

СТАНДОТКЛОН оцінює стандартне відхилення за вибіркою

Функція НОРМСТРАСП повертає стандартний нормальний інтегрований розподіл, середнє значення якого дорівнює нулю і стандартне відхилення дорівнює одиниці.

Функція має синтаксис НОРМСТРАСП(z) , де z - значення, для якого будуємо розподіл.Рівняння щільності стандартного нормального розподілу має наступний вигляд:

Функція НОРМРАСП повертає нормальну функцію розподілу для вказаного середнєго і стандартного відхилення. Функція має синтаксис НОРМРАСП(x;m;s;інтегральна) , дех - значення, для якого будуємо розподіл;m - середнє арифметичне (математичне очікування) розподілу.s - стандартне відхилення (середнє квадратичне відхилення) розподілу.Інтегральна - логічне значення, що визначає форму функції. Якщо інтегральна має значення ИСТИНА (1), то функція НОРМРАСП повертає інтегральну функцію розподілу; якщо цей аргумент має значення ЛОЖЬ (0), то повертається функція щільності розподілу.

Рівняння щільності нормального розподілу має вигляд:

Якщо випадкова величина Х розподілена за нормальним законом з математичним очікуванням m та середнім квадратичним відхиленням s, то ймовірність того, що Х буде належати інтервалу (a,b) визначається за формулою:

, де F(z) – функція Лапласа

Значення функції Лапласа в точці z може бути обраховане за формулою:

F(z)= НОРМСТРАСП(z) 0,5

СКОС повертає асиметрію розподілу. Асиметрія характеризує ступінь несиметричності розподілу відносно його середнього.

ЭКСЦЕСС повертає ексцесс розподілу, що характеризує гостровершинність (+) чи плосковершинність (-) кривої розподілу.

БИНОМРАСП - Повертає окреме значення біноміального розподілу. Функція БИНОМРАСП використовують в задачах з фіксованою кількістю тестів або випробувань, коли результат кожного випробування може приймати тільки одне з двох значень: успіх або невдача, випробування незалежні, і ймовірність успіху постійна на протязі всього експерименту. Наприклад, БИНОМРАСП може обрахувати ймовірність того, что двоє з трьох наступних новонароджених будуть хлопчики.СинтаксисБИНОМРАСП(кількість_успіхів;кількість_випробувань;ймовірність_успіху;інтегральна)Кількість_успіхів — це кількість успішних випробувань.Кількість_випробувань — це кількість незалежних випробувань.Ймовірність_успіху — це ймовірність успіху під час кожного випробування.

Інтегральна — це логічне значення, що визначає форму функції. Якщо аргумент інтегральна має значення ИСТИНА, то функція БИНОМРАСП повертає інтегральну функцію розподілу, а саме ймовірність того, що кількість успішних випробувань не менш ніж значення аргумента кількість_успіхів; якщо цей аргумент має значення ЛОЖЬ, то повертається функція розподілу, а саме ймовірність того, що кількість успішних випробувань точно дорівнює значенню аргумента число_успіхів.

Біноміальна функція розподілу має наступний вигляд:

де обраховується за допомогою функції ЧИСЛКОМБ(n;m). Інтегральний біноміальний розподіл має вигляд:

ДОВЕРИТ - Повертає довірчий інтервал для середнього генеральної сукупності. Довірчий інтервал — це інтервал з обох сторін від середнього вибірки. Наприклад, при замовленні товару по пошті можливо визначити з певним рівнем достовірності саму ранню та саму пізню дати прибуття товару.Синтаксис:ДОВЕРИТ(α; σ;n)α — це рівень значимості, що використовується для обчислення рівня надійності. Рівень надійності дорівнює 100*(1 - α) відсоткам, або, іншими словами, α що дорівнює 0,05 означає 95-відсотковий рівень надійності. σ — це стандартне відхилення генеральної сукупності для інтервалу даних, вважається відомим.n — це розмір вибірки.Зауваження Якщо вважати, що α дорівнює 0,05, то треба визначити ту частину стандартної нормальної кривої, яка дорівнює (1 - α ), або 95 відсоткам. Це значення дорівнює ±1,96. Довірчий інтервал в цьому випадку визначається наступним чином:

Питання 2.Кореляційний аналіз застосовується для кількісної оцінки взаємозвязку двох наборів даних, представлених в безрозмірному вигляді. Коефіцієнт кореляції вибірки являє відношення коваріації двох наборів даних до добутку їх стандартних відхилень і обраховується за формулами

, де

,

Кореляційний аналіз дає можливість встановити, асоційовані набори даних по величині, тоб то, більші значення з одного набора даних пов”язані з більшими значеннями другого набору (позитивна кореляція), чи, навпаки, малі значення одного набору пов”язані з більшими значеннями другого (негативна коррляція), чи дані двох діапазонів ніяк не пов”ґязані (нульова кореляція).Примітка. Для обчислення коефіцієнту кореляції між двома наборами даних на аркуші використовується статистична функція КОРРЕЛ.

Питання 3. Існує декілька типів дисперсійного аналізу. Потрібний варіант вибираеться з урахуванням числа факторів та наявних виборок з генеральної сукупності.Однофакторний дисперсійний аналіз застосовують для перевірки гіпотези щодо подібності середніх значень двух або більшої кількості виборок, що належать до однієї генеральної сукупності. Цей метод розповсюджується також на тести для двух середніх (до яких відноситься, наприклад, t-критерій).Двофакторний дисперсійний аналіз з повтореннями. Являє собою більш складний варіант однофакторного аналізу з кількома вибірками для кажної групи даних.Двофакторний дисперсійний аналіз без повторень. Являє собою двухфакторний аналіз дисперсії, що не містить більш однієї вибірки на групу. Використовується для перевірки гіпотези щодо однаковості середніх значень двох або кількох вибірок (вибірки належать до однієї генеральної сукупності). Цей метод розповсюджується також на тести для двох середніх, таких як t-критерій.

Питання 4. Кластер (клас) - сукупність об"єктів, що описується одномодальною

функцією щільності ймовірності f(X) або, у випадку дискретних ознак, − одномодальним полігоном ймовірностей. Номери класів не мають змістовного значення й використовуються лише для того, щоб відрізняти їх один від одного.

Для формування кластерів застосовують міри подібності та відмінності даних, які можуть бути поділені на три основних види:

1) міри подібності (відмінності) типу "відстань" (при їх застосуванні об’єкти вважають тим більш подібними один до одного,чим меншою є відстань між ними);

2) міри подібності типу "зв’язок" (у цьому разі об’єкти вважають тим більш подібними, чим більшим є зв’язок між ними);

3) інформаційна статистика.Кластерний аналіз - група методів розбиття об’єктів на задане число

віддалених один від одного класів, а також побудови дерева класифікацій об’єктів за допомогою ієрархічного об’єднання їх у групи (кластери). Кластерний аналіз є методом багатовимірної класифікації, який належить до методів розпізнавання образів і служить для класифікації об’єктів.

Дендрограма - графічне подання результатів роботи ієрархічних методів кластерного аналізу.

Зважена евклідова відстань - це міра, яку розраховують за формулою:

, де ωk − невід’ємні вагові коефіцієнти, які є пропорційними

ступеню важливості критерію з погляду класифікації. Визначення вагових коефіцієнтів за аналізованою вибіркою, як правило, є недоцільним, оскільки може призводити до істотних помилок. Зокрема, залежно від окремих незначних варіацій змістової та статистичної природи вихідних даних може бути обґрунтованим надання їм значень, пропорційних середньоквадратичній похибці відповідної ознаки, або пропорційних оберненої до цієї похибки величині. Тому рекомендують обирати вагові коефіцієнти за результатами експертних опитувань або інших незалежних попередніх досліджень.

Манхеттенська відстань - див. метрика Мінковського.Метод ближнього зв’язку є найпростішим для розуміння з числа

ієрархічних агломеративних методів кластерного аналізу. Процес класифікації в цьому разі починають з пошуку та об’єднання двох найближчих один до одного об’єктів у матриці подібності. На наступному етапі знаходять два наступні найближчі об’єкти й т.д. до повного вичерпання матриці подібності. Як правило, робота алгоритму закінчується, коли всі спостереження об’єднані до одного класу.

Метод середнього зв’язку Кінга є подібним до методу ближнього зв’язку. Відмінність полягає в тому, що об’єднані до одного кластера об’єкти надалі вважають одним об’єктом з усередненими за кластером параметрами. При цьому новому об’єкту надають номер меншого з номерів об’єднуваних об’єктів, а об’єкти, що залишилися, перенумеровують. Таким чином їх загальна кількість зменшується на одиницю.

Метрика Мінковського є узагальненням звичайної евклідової відстані:

У випадку r = 2 вона збігається з евклідовою метрикою. У випадку r = 1 метрика Мінковського дає манхеттенську відстань.

Міри близькості кластерів один до одного використовуються при конструюванні різноманітних процедур класифікації. Найбільш поширеними з них є відстані, що вимірюються за принципами найближчого сусіда, далекого сусіда, середнього зв’язку та за центрами ваги.

Міра Махаланобиса (відстань Махаланобиса, узагальнена евклідова відстань) − це відстань від точки спостереження до центра ваги у багатовимірному просторі ознак:

Евклідова відстань (евклідова метрика) є відомою із

загальноматематичних дисциплін і визначається формулою .

Вона збігається із відстанню Махалонобиса у випадку, коли незалежні змінні є некорельованими.

Чебишева відстань корисна, коли необхідно визначити два об'єкти як різні, якщо вони розрізняються за одним виміром. Визначається формулою:

Питання 5. Дискримінантний аналіз — різновид багатовимірного аналізу,

призначеного для вирішення задач розпізнавання образів. Використовується для прийняття рішення про те, які змінні розділюють (тобто «дискримінують») певні масиви даних (так звані «групи»).

Дискримінантний аналіз є близьким до дисперсійного і регресійного аналізів, які також намагаються виразити одну з залежних змінних у вигляді лінійної комбінації інших показників або вимірювань. Однак, у двох інших методів залежна змінна є числовий величиною, в той час як у дискримінантному анализі це категоріальна змінна. Більш подібними до дискримінантного аналізу є логістична і пробит-регресія, так як вони також пояснюють категоріальну змінну. Ці та інші методи використовуються переважно в тих випадках, коли не припускається нормальний розподіл незалежних змінних, що є основним припущенням методу дискримінантного аналізу.

Дискримінантний аналіз використовується для того, щоб передбачити, до якої із груп будуть належати наступні спостереження, якщо вже існує певна кількість попередніх спостережень з відомими належностями до груп. Фактично це є задачею класифікації по групах, що заздалегідь визначені.

Класифікація починається із визначення того, які саме змінні розрізняють (дискримінують) групи. Наприклад, таким чином можна створити тест, за яким за допомогою декількох непрямих запитань можна спрогнозувати уподобання виборців до тієї чи іншої партії. Для цього треба заздалегідь провести певну кількість опитувань людей, для яких такі уподобання вже відомі. Потім можна використовувати Дискримінантний аналіз для визначення того, які питання даютьнайкраще прогнозування вибору партії, створити нову анкету і

побудувати математичну модель прогнозу вибору тієї чи іншої партії, якщо прямого запитання в анкеті, з певних причин, не повинно бути.

Нехай є безліч одиниць спостереження - генеральна сукупність. Кожна одиниця спостереження характеризується декількома ознаками (змінними) - значення j -й змінної у i -го об'єкта i = 1, ... N; j = 1, ... p.

Припустимо, що всі безліч об'єктів розбито на декілька підмножин (два і більше). З кожної підмножини взята вибірка обсягом , де k - номер підмножини (класи), k = 1, ... , Q .

Ознаки, які використовуються для того, щоб відрізняти один клас (підмножина) від іншого, називаються дискримінантного змінними. Кожна з цих змінних повинна вимірюватися або по інтервального шкалою, або за шкалою відносин. Інтервальна шкала дозволяє кількісно описати відмінності між властивостями об'єктів. Для завдання шкали встановлюються довільна точка відліку і одиниця виміру. Прикладами таких шкал є календарний час, шкали температур і т. п. В якості оцінки положення центру використовуються середня величина, мода і медіана.

Шкала відносин - окремий випадок інтервального шкали. Вона дозволяє співвіднести кількісні характеристики небудь властивості в різних об'єктів, наприклад, стаж роботи, заробітна плата, величина податку.

Теоретично число дискримінантних змінних не обмежена, але на практиці їх вибір повинен здійснюватися на підставі логічного аналізу вихідної інформації і одного з критеріїв, про який мова піде трохи нижче. Число об'єктів спостереження повинне перевищувати число дискримінантних змінних, як мінімум, на два, тобто р < N . дискримінантного змінні повинні бути лінійно незалежними. Ще одним припущенням при дискримінантному аналізі є нормальність закону розподілу багатовимірної величини, тобто кожна з дискримінантних змінних всередині кожного з розглянутих класів повинна бути підпорядкована нормальному закону розподілу. У разі, коли реальна картина у вибіркових сукупностях відрізняється від висунутих передумов, слід вирішувати питання про доцільність використання процедур дискримінантного аналізу для класифікації нових спостережень, так як в цьому випадку утрудняються розрахунки кожного критерію класифікації.

Питання 6. У соціальних дослідженнях початкові параметри несуть, як правило,

велике смислове навантаження, самі є змістовними ознаками. Головна мета факторного аналізу в таких дослідженнях полягає в агрегації даних, направленій на виявлення загальних закономірностей. У даний час накопичений великий досвід (без факторного аналізу) введення різних узагальнених індикаторів, що операціоналізують використання загальних понять. Через це завдання знаходження та інтерпретації факторів є в соціальних дослідженнях, як правило, лише першим завданням факторного аналізу. Друге завдання полягає в побудові так званої матриці факторних вагових коефіцієнтів, елементи якої визначають значення факторів (нових інтегральних індикаторів) для кожного з об'єктів, що вивчається.

Для визначення якості подання вихідних ознак за допомогою системи факторів потрібно ввести деякий показник, який і буде виступати мірилом цієї якості. Необхідно, щоб значення такого показника-критерія можна було б визначити за коефіцієнтами матриці факторних навантажень. Найкращою матрицею факторних навантажень можна вважати ту, для якої побудований критерій приймає найбільше значення.

У факторному аналізі вихідні змінні повинні вимірюватись за допомогою шкали інтервалів. Це пов'язано з тим, що розрахунки базуються на використанні кореляційної (в загальному випадку коваріаційної) матриці. Крім того, подання змінних у вигляді лінійної комбінації скритих факторів і використання оцінок факторів через лінійні комбінації вихідних змінних для порядкових даних неможливе.

Не дозволяється використовувати в ролі вихідних даних також: змінні, виміряні за дихотомічною шкалою. Адже кожна вихідна ознака є результатом дії щонайменше двох латентних ознак (одного спільного та одного характерного). Навіть якщо ці фактори також: виміряні за дихотомічною шкалою, початкова ознака прийме вже чотири значення. Тому вони ніяк не можуть бути дихотомічними.

Набір сучасних методів факторного аналізу достатньо великий. Розглянемо найбільш широко розповсюджені методи:

Метод головних компонент. Взагалі кажучи, цей метод не відноситься до методів факторного аналізу, але має з ними багато спільного. Тому його часто розглядають саме в цій групі економіко-статистичних методів. Даний метод передбачає одночасне виділення всіх головних компонент, кількість яких дорівнює кількості вихідних ознак. При цьому припускається повне пояснення дисперсії вихідних ознак через виділені латентні фактори.

Метод головних факторів. Дисперсія початкових ознак пояснюється не повністю: частина її залишається нерозпізнаною як результат дії характерних чинників. Фактори виділяються послідовно: спочатку найбільш впливовий, потім іншим за значущістю і т.д. Виділення факторів припиняється, коли приймається рішення про достатність частки поясненої ними дисперсії.

Однофакторний метод Ч.Спірмена. Дозволяє виділити один генеральний фактор і одну характерну ознаку.

Біфакторний метод Г. Хользінгера. Дозволяє знайти два латентних фактори і одну характерну ознаку.

Центроїдний метод Л. Терстоуна. Дозволяє виділити декілька латентних факторів і декілька характерностей. Принцип обчислень схожий на метод головних факторів, однак базується на іншому критерієві оптимізації.

Крім наведених, існує ще велика група апроксимуючих методів, які дозволяють покращити розв'язки, знайдені на основі використання статистичних прийомів оцінювання випадкових величин.

З другої половини 60-х років XX століття факторний аналіз одержав визнання як універсальний метод компактного подання великих масивів статистичних і експериментальних даних. В даний час він широко

використовується для обробки даних в самих різних областях соціальних досліджень.

Найбільш популярні методи факторного аналізу (часто в комбінації з іншими економіко-математичними методами) при дослідженні наступних проблем :

в економіці - побудова різного роду узагальнених показників (якість продукції, розмір підприємства, рівень життя, рівень інтенсивності господарювання і т. д.), типологія підприємств, агрегація галузей, рух цін;

у регіональних дослідженнях - зіставлення районів і країн за рівнем економічного розвитку, виявлення основних аспектів економічного розвитку і економічної депресії окремих районів країн; прогнозування «життєздатності» населених;

в економічній географії - районування, моделювання міграційних процесів, типологія міст, соціально-економічна екологія крупних міст;

у соціології - класифікація соціальних об'єктів, поведінка виборців на виборах; громадська думка, вільний час, професійна орієнтація;

в педагогіці та психології - виявлення латентних ознак, що пояснюють поведінку людини в різних ситуаціях, його емоційний стан, схильність до певних дій, визначення чинників, що впливають на пізнавальну діяльність, пізнавальну активність, пізнавальний інтерес.

План проведення семінарського заняття 1 (2 год.):





3 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування статистичних функцій Excel

33

4 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування пакету "Аналіз даних" Excel ( кореляційний аналіз)

33





№ з/п Навчальні питання Час, хв.

Вступна частина: 6




3 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування пакету "Аналіз даних" Excel ( дисперсійний аналіз)

33

4 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування пакету SPSS (проведення кластерного аналізу)

33









3 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування пакету SPSS (проведення дискримінантного аналізу)

33

4 Виконання на ПК практичних завдань, що вимагають застосування пакету SPSS (проведення факторного аналізу)

33




Завдання для самостійного вивчення (6 год.):1. Хмарні тенології статистичного аналізу даних.2.Використання пакетів ЕВРІСТА, STATISTIKA.

Викладачі кафедри: кандидат технічних

наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС Пакриш О. Є.




____.________ 20__


ТЕМА № 5. Технології дистанційного анкетування та тестування на базі Intranet та Internet.


Категорія слухачів: слухачі магістратуриНавчальна мета: отримати практичні навички щодо створення та

використання засобів он-лайн тестування під час проведення психологічних досліджень.


Розвивальна мета: розвиток у слухачів технічного мислення стосовно застосування сучасних методів он-лайн тестування в процесі професійної діяльності.







роботи.

Навчальні питання:1. Створення веб-сторінок, що містять форми для проведення он-лайн

тестування. 2. Проведення модульного контролю знань.

Література:25.Про інформацію : Закон України від 2 жовтня 1992 року / Відомості


26.Про науково-технічну інформацію : Закон України від 25 червня 1993 року /


27.Закон України “Про електронні документи та електронний документообіг”

від 22.05.2003 р.




30.Про затвердження Положення про дистанційне навчання / Наказ


31.Вассерман Л. И. Психологическая диагностика и новые информационные


СПб. : СЛП, 1997. — 203 с.

32.Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый


33.Глинський Я. М. Інтернет: Мережі, HTML і телекомунікації: Навч.


— 224 с.

34.Джексон П. Введение в экспертные системы / П. Джексон ; пер. с англ.

Д. Я. Иваненко. — М. : Вильямс, 2001. — 624 с.

35.Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. — СПб.

: Питер, 2001. — 368 с.

36.Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика / В. А. Дюк. — СПб. : Питер,

1994. —276 с.

37.Інформатика і комп’ютерна техніка : навч. посіб. / Л.М.Дибкова. – 3-тє вид.,






— 640 с.

40.Лук’янова В.В. Комп’ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий


41.Макленнен Дж. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining —





2004. — 336 с.

43.Мороз Г. Б. Статистичний аналіз даних в ОВС засобами Microsoft Excel.


справ, 2008. — 60 с.





46.Наследов А.Д. SPSS: Компъютерный анализ данных в психологии и




с.



— 144 с.















Методичні поради з викладання теми:Питання 1. Створення веб-сторінки з формою здійснюється на мові HTML згідно

зразка, що міститься в наданих покрокових інструкціях. Веб-сторінкою називається мережевий документ, що відкривається в

браузері. Зазвичай веб-сторінка створюється у форматі HTML і містить, як правило, текст, зображення та посилання.

HTML (HyperText Markup Language) - мова створення гіпертестових документів. HTML не є мовою програмування, тому що призначена тільки для представлення даних (команди мови вказують браузеру, в якому вигляді має бути відображена та чи інша частина документа).

Будь-яка HTML сторінка складається з набору об'єктів: тексту, графіки,

посилань, списків і т.п. Для представлення цих об'єктів у мові HTML

використовуються спеціальні оператори - теги (від англ tag - ярлик).

Будь-який тег складається з 3 елементів: початку тега (що відкриває тег),

позначається дужками <>, тіла тега (наприклад, текстової інформації) і кінця

тега (закриває тег, позначається дужками </>), наприклад:

<TITLE> Мій перший сайт </TITLE>

Згідно зі специфікацією HTML 4.01 структура HTML-документа виглядає

наступним чином:

<HTML> <HEAD> <TITLE> Заголовок документа </TITLE> </HEAD> <BODY> Тіло документа </BODY> </HTML> Як видно з наведеного коду, HTML документ завжди розміщений в тег

<HTML> і складається з двох частин: заголовка документа, що визначається тегом <HEAD>; тіла документа, що визначається елементом <BODY>.

Відкриваючі теги можуть містити додаткову інформацію - параметри (атрибути), які істотно розширяють можливості подання інформації. Параметри у відкриваючі теги записуються після назви тега у вигляді параметр = "значення" або параметр = 'значення' і розділяються пробілами. Порядок розташування параметрів в тезі не довільний.

HTML забезпечує деяку інтерактивність за допомогою вбудованих

елементів управління (intrinsic controls) - тих самих полів введення, які зазвичай

присутні в HTML-формах. Прості форми можна створити, наприклад, за

допомогою тегів <INPUT>. Тег <INPUT> допускає застосування текстових

полів (text boxes), прапорців (check boxes), перемикачів (radio buttons) і кнопок

(buttons). Лістинг, наведений нижче, визначає HTML-форму, яка містить

текстові поля введення для імені, номера телефону та адреси електронної

пошти. Код для HTML-форми:

<HTML><HEAD><TITLE> Simple HTML Form </TITLE> </HEAD>

<BОDY BGCOLOR="WHITE">

<FORM>

<P><INPUT TYPE="TEXT" NAME="txtName"> Ім'я </P>

<P><INPUT TYPE="TEXT" NAME="txtPhone"> Телефон </Р>

<P><INPUT TYPE="TEXT" NAME="txtEMail"> Адреса електронної пошти

</Р>

</FORM></BODY></HTML>

Форми становлять простий засіб взаємодії з HTML. Користувач заповнює ряд форм, які потім надсилаються до сервера. У процесі пересилання дані перетворюються в якийсь заздалегідь визначений формат і відсилаються в текстовому вигляді виконуваного файлу сервера. Після цього процес на сервері може використовувати отримані дані, наприклад, для доступу до баз даних, посилки поштового повідомлення або виконання інших функцій

Питання 2.Підсумковий контроль по змістовним модулям №1 та №2 означеної

дисципліни здійснюється у формі теста (орієнтовні питання якого наведені в розділі "Навчально-методичні матеріали для поточного, проміжного контролю та перелік питань підсумкового контролю" даного навчально-методичного комплексу).

Означені питання вводяться в один зі стандартних програмних засобів тестування, що використовуються на кафедрі інформаційних технологій.

Кожен слухач проходить тестування на окремому робочому місці за персональним комп'ютером. У зв'язку з обмеженою кількістю персональних комп'ютерів в класі, дозволяється розбивати групу слухачів на дві підгрупи і проводити тестування в два етапи.

В будь-якому випадку тестове завдання для кожного слухача повинно містити не менше 20 індивідуальних питань з різних тем дисципліни "Інформаційні технології в управлінні".

Після відповіді на всі питання і отримання на екрані ПК оцінки по результату тестування, слухач повинен покликати викладача, щоб той зафіксував оцінку.

Оцінка результатів тестування здійснюється по чотирьохбальній шкалі:2 (незадовільно) - тест не склав;3 (задовільно) - тест склав;4 (добре) - тест склав;5 (відмінно) - тест склав.У випадку, якщо слухач не склав тест, він має право на одну спробу

перескладання під час консультації одного з викладачів, що проводять практичні заняття.

Слухач, що не пройшов підсумковий контроль, до заліку не допускається.

План проведення практичного заняття (2 год.):






4 Пояснення слухачам основних правил роботи з програмними засобами створення Web-сторінок, що містять форми для тестування

5

5 Постановка слухачам завдань на створення Web-сторінок з формами.

5

6 Самостійна, під керівництвом викладача, робота слухачів з програмними засобами створення Web-сторінок, що містять форми для психологічного тестування.

30

7 Самостійна, під наглядом викладача, робота слухачів з програмним забезпеченням, що здійснює тестування знань з першого та другого змістовних модулів дисципліни "Сучасні інформаційні технології в психології".

30


8 Підведення та оголошення підсумків тестування 2

9 Оголошення часу та місця повторного тестування, для тих, кто не склав тест

2

Завдання для самостійного вивчення ( 6 год.): 1. Ознайомитись в мережі інтернет з технологією створення інтерактивних Web-сторінок на базі технології PHP/Apache/Unix. Законспектувати основні етапи створення інтерактивних Web-сторінок.2. Ознайомитись з основами обробки форм в мові PHP

Викладачі кафедри: кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій НАВС Пакриш О. Є.

Завдання для самостійної підготовки Тема 1. Реалізація візуальних методів Data Mining засобами пакету Microsoft

Office

1. Підготувати засобами PowerPoint авторську презентацію, пов'язану з тематикою магістерської дисертації. Використати файли, підготовлені за допомогою цифрової фото і відеотехніки.

Тема 2. Розробка психодіагностичних інформаційних систем засобами пакету Microsoft Office

1.Виконати завдання щодо використання мови VBA для обробки результатів тестування на робочому листі Excel . Надати звіт з текстом програми.2. Підготувати конспект доповіді щодо можливостей використання форм в програмах пакету Microsoft Office під час проведення психологічного дослідження.

Тема 3. Використання інформаційних WEB-ресурсів в роботі психолога1. Зробити порівняльний огляд сайтів психологічної тематики. Результати оформити у вигляді таблиці.2. Створити каталог сайтів факультетів психології вітчизняних та іноземних вищих навчальних закладів. Результати оформити у вигляді таблиці.

Тема 4. Статистичний аналіз даних психологічного експерименту на базі сучасних статистичних пакетів (SPSS)

1. Зформувати наукову задачу з психології, яка вимагає проведення факторного аналізу психологічних явищ засобами SPSS. Вирішити цю задачу та законспектувати порядок вирішення.2. Зформувати наукову задачу з психології, яка вимагає проведення кластерного аналізу психологічних об'єктів (явищ) засобами SPSS. Вирішити цю задачу та законспектувати порядок вирішення.

Тема 5. Технології дистанційного анкетування та тестування на базі Intranet та Internet

1. Ознайомитись в мережі інтернет з технологією створення інтерактивних Web-сторінок на базі технології PHP/Apache/Unix. Законспектувати основні етапи створення інтерактивних Web-сторінок.2. Ознайомитись з застосуванням форм в мові HTML

Індивідуальні навчально-дослідні завдання

Індивідуальні навчально-дослідні завдання полягають в підготовці рефератів та наукових доповідей згідно тематики, наведеної нижче:1. Проблеми інформаційного суспільства і природи людини. 2. Інформаційні технології в діяльності психолога.3. Тенденції розвитку інформаційних технологій в психологічній науці.

4. Психологічні аспекти забезпечення зручного інтерфейсу людини та ЕОМ.5. Порівняльні характеристики пакетів аналізу даних статистичних

експериментів.6. Стан та проблеми створення систем штучного інтелекту.7. Використання засобів мультимедіа в психодіагностичних системах.8. Система законодавчого регулювання науково-педагогічної діяльності. 9. Системи дистанційного навчання та їх застосування на Україні.10.Створення нестандартних типів діаграм в Excel.11.Психодіагностичні програми комп”ютерного тестування.12.Використання технології експертних систем в психології.13.Використання технології систем підтримки прийняття рішень в психології.14.Технології та системи комп’ютерного тестування психофізичних показників

людини.15.Програми-оболонки для створення експертних систем в психології . 16.Запровадження і розвиток дистанційної освіти в галузі психології.17.Проведення психологічних досліджень за допомогою Internet.18.Технології та системи комп’ютерного тестування психофізичних показників

людини.19.Інтелектуальні інформаційні системи психологічного спрямування.20.Інтернет як суспільне явище.21.Ресурси мережі Internet, що являють професійний інтерес для психолога.22.Інтелектуальні інформаційні технології.23.Психологічні аспекти боротьби зі злочинами в галузі інформаційних

технологій. 24.Web-ресурси, присвячені застосуванню інформаційних технологій в

психології.25. Комп’ютерні технології у психології.26. Історія розвитку комп’ютерної психодіагностики.27. Характеристика, зміст, класифікація сучасних і традиційних комп’ютерних психодіагностичних методик, особливості їх використання. 28. Дослідження комп’ютерних тестів Айзенка, Кеттела, Амтхаузена, Люшера, Лірі, Ямпольського, Сонді, КОС.29. Штучний інтелект. Класифікація програм штучного інтелекту.30. Штучний інтелект. Експертні системи та їх види. Коефіцієнт інтелекту.

31. Дослідження комп’ютерних тестів визначення коефіцієнту інтелекту IQ: Айзенка, Равена й ін.32. Психологічне тестування з використанням поліграфа. Історія розвитку поліграфа – «детектора брехні». Практика застосування поліграфа у різних країнах світу та Україні. 33. Методи реєстрації психофізіологічної інформації: шкіряно-гальванічний рефлекс, частота пульсу, артеріальний тиск, дихання, тремор. 34. Наслідки психологічного впливу комп’ютера на людину та їх упередження. Методичні аспекти негативного впливу.35. Моделі інформаційного впливу в системі «викладач-користувач».

36. Характеристика та класифікація навчальних комп’ютерних програм у психології. 37. Психологічне дослідження навчальних програм: Babytype, Google Earth, Inmarket, Virtual Voon Atlas, Starcals, AMIGLOBE, Selfln та ін.38. Соціально-психологічні аспекти впливу комп’ютерних ігор на дітей і дорослих.39. Комп’ютерна ігротерапія та психотерапія.40. Кіберадикція та динаміка її розвитку.41. Комп’ютерна творчість як новий чинник розвитку творчості людини.42. Основні напрями впливу інформаційних технологій на креативні процеси.43. Дослідження психологічного впливу на творчість людини комп’ютерних програм на прикладі графічного редактора Paint та проективного тесту Дж. Бука.

Методичні вказівки (рекомендації) для викладачів і курсантів (студентів, слухачів)

Процес вивчення дисципліни передбачає використання спеціальної

літератури, навчально-методичних матеріалів, спеціальних технічних та

програмних засобів у спеціально обладнаних комп’ютерних навчальних класах

тощо. Навчальна дисципліна передбачає можливість застосування технічних

засобів навчання.

Дисципліна включає аудиторну та позааудиторну самостійну роботу.

Аудиторні заняття проводяться у формі лекційних, семінарських та

практичних занять, а також занять з індивідуальної роботи. Кожне практичне

заняття в навчальній групі слухачів проводиться з розподілом навчальної групи

на 2 підгрупи. Для кожного заняття розроблені окремі навчально-методичні та

роздаткові матеріали, застосовуються певні технічні засоби.

Самостійна робота передбачає позааудиторне виконання завдань щодо

вирішення окремих задач засобами Microsoft Office, опрацювання

рекомендованих літературних джерел, законодавчих та відомчих нормативних

актів. Обсяг самостійної роботи визначається навчальним планом, а її зміст –

завданнями викладача та спеціальною навчально-методичною літературою.

Самостійну роботу рекомендується організувати як виконання завдань, в тому

числі практикумів, які готуються з урахуванням спеціалізації слухачів

магістратури. Така самостійна робота повинна бути врахована основним

розкладом занять і проводитися в спеціальних лабораторіях, укомплектованих

локальним комп’ютерними мережами з відповідним програмним забезпеченням

та підключенням до Internet.

Навчально-методичні матеріали для поточного, проміжного контролю та перелік питань підсумкового контролю

ПРИБЛИЗНИЙ ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ ДЛЯ ПОТОЧНОГО ТА ПРОМІЖНОГО КОНТРОЛЮ

1. ЯКИЙ ЗАКОН ВИЗНАЧАЄ ТЕРМІН "ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ"А. Про інформаціюB. Про Національну програму інформатизаціїC. Про науково-технічну інформаціюD. Про Концепцію Національної програми інформатизації

2. СТВОРИТИ ТА ПРОВЕСТИ ЕЛЕКТРОННУ ПРЕЗЕНТАЦІЮ ДОЗВОЛЯЄ ПРОГРАМНИЙ ПРОДУКТA. WordB. CorelDRAWC. PowerPointD. Ms MailE. Paint

3. ЯКИЙ З ВИДІВ БАГАТОВИМІРНОГО АНАЛІЗУ, ПРОВЕДЕНОГО ЗАСОБАМИ SPSS, ДОЗВОЛЯЄ ВИРІШИТИ ЗАДАЧУ КЛАСИФІКАЦІЇ, ЯКЩО КІЛЬКІСТЬ КЛАСІВ ПОПЕРЕДНЬО НЕ ВІДОМАA. кластернийB. кореляційнийC. дискримінантнийD. факторний

4. ЯКИЙ З ВИДІВ БАГАТОВИМІРНОГО АНАЛІЗУ, ПРОВЕДЕНОГО ЗАСОБАМИ SPSS, ДОЗВОЛЯЄ ВІДНЕСТИ ОБ"ЄКТ ДОСЛІДЖЕННЯ ДО ОДНОГО З ФІКСОВАНОГО НАБОРУ КЛАСІВA. кластернийB. кореляційнийC. дискримінантнийD. факторний

5. ЯКІ ВАРІАНТИ ДИСПЕРСІЙНОГО АНАЛІЗУ МОЖЛИВО РЕАЛІЗУВАТИ ІНСТРУМЕНТАМИ «ПАКЕТ АНАЛІЗУ» ПРОГРАМИ MICROSOFT EXCELLA. однофакторнийB. одно та двофакторнийC. одно, двох та трьохфакторнийD. дисперсійний аналіз за допомогою Microsoft Excell не проводять

6. ЯКУ З НИЖЧЕНАВЕДЕНИХ ЗАДАЧ ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ СКЛАДНО ВИРІШИТИ ЗАСОБАМИ MICROSOFT EXCELLA. проведення кореляційного аналізуB. побудова лінії регресіїC. проведення факторного аналізуD. розрахунок мір варіативності

7. ЯКУ З НИЖЧЕНАВЕДЕНИХ ЗАДАЧ ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ СКЛАДНО ВИРІШИТИ ЗАСОБАМИ MICROSOFT EXCELLA. розрахунок мір центральної тенденціїB. розрахунок значень функції ЛапласаC. проведення кластерного аналізуD. побудова лінії регресії

8. ЯКА СУБД НАЙБІЛЬШ РОЗПОВСЮДЖЕНА ДЛЯ ОРГАНІЗАЦІЇ СЕРВЕРІВ БАЗ ДАНИХA. AccessB. FoxProC. MySQLD. FoxBase

9. ЩО НЕ Є ОСНОВНИМ ОБ'ЄКТОМ БАЗИ ДАНИХ CУБД ACCESS А. запитB. формулаC. звітD. таблиця

10. ЩО В EXCEL КРІМ ВИРІВНЮВАННЯ ТЕКСТУ МОЖЛИВО ЗРОБИТИ ПРИ ДОПОМОЗІ ПРАПОРЦІВ НА ВКЛАДЦІ ВЫРАВНИВАНИЕ ДІАЛОГОВОГО ВІКНА ФОРМАТ ЯЧЕЙКИA. Поміняти розмір шрифта.B. Дозволити перенесення по словам.C. Встановити захист клітинки.D. Зробити текст підкресленим.

11. ЯКІ РОЗШИРЕННЯ МОЖУТЬ БУТИ У ГРАФІЧНОГО ФАЙЛУ, ЩО ПЛАНУЄТЬСЯ РОЗТАШУВАТИ НА WEB-СТОРІНЦІA. GIFB. DOCC. XLSD. MDB

12. ПОСЛУГА МЕРЕЖІ INTERNET, ЯКА ДОЗВОЛЯЄ ПЕРЕДАВАТИ ФАЙЛИ В МЕРЕЖІ,- ЦЕA. UsenetB. FTP-протоколC. чат-конференція

13. ЯКУ З НИЖЧЕНАВЕДЕНИХ ЗАДАЧ ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ СКЛАДНО ВИРІШИТИ ЗАСОБАМИ MICROSOFT EXCELLA. проведення дискримінантного аналізуB. розрахунок описових статистикC. розрахунок мір центральної тенденціїD. розрахунок мір варіативності

14. ЯКИЙ З ПРОГРАМНИХ ПАКЕТІВ МОЖЕ БУТИ ЗАСТОСОВАНИЙ ДЛЯ ПРОВЕДЕННЯ УСІХ МОЖЛИВИХ ВИДІВ СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬA. Microsoft OfficeB. Open OfficeC. SPSSD. Fine Reader

15. ЯКИЙ ПРОГРАМНИЙ ПРОДУКТ ПРИЗНАЧЕНИЙ ДЛЯ СТВОРЕННЯ І СУПРОВОДЖЕННЯ СИСТЕМ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯA. MoodleB. Microsoft OfficeC. SPSSD. Ubuntu

16. КОЛИ З"ЯВИЛИСЬ ПЕРШІ ІНФОРМАЦІЙНО-ПОШУКОВІ СИСТЕМИ МЕРЕЖІ ІНТЕРНЕТA. на початку 80-х років 20-го сторіччяB. в середині 90-х років 20-го сторіччяC. у 2003 роціD. у 1971 році

17. ЗА ДОПОМОГОЮ ЯКОГО, ВБУДОВАНОГО В РЕДАКТОР WORD, ОБ’ЄКТУ МОЖНА РОЗТАШОВУВАТИ В ДОКУМЕНТІ МАТЕМАТИЧНІ ФОРМУЛИA. MS Clip GalleryB. MS Organization ChartC. MS Word ArtD. MS Equation

18. ЩО ТАКЕ КОЛОНТИТУЛ В ДОКУМЕНТІ WORDA. cпеціальна інформація зверху або знизу сторінкиB. шаблон документуC. символD. багатотабличний текст

19. ЯКИЙ ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ДОЗВОЛЯЄ ПРАЦЮВАТИ З ЕЛЕКТРОННОЮ ПОШТОЮA. Microsoft WordB. Microsoft ExcelC. Microsoft Power PointD. Microsoft Outlook Express

20. РОЗШИРЕННЯ GIF, JPG МАЮТЬA. Текстові файли, файли документівB. Файли графічних зображеньC. Системні файлиD. Виконувані програмні модулі

21. ЯКУ МАКСИМАЛЬНУ КІЛЬКІСТЬ СИМВОЛІВ МОЖНА ВВЕСТИ У КЛІТИНКУ EXCELA. 31B. 128C. 255D. правильної відповіді немає

22. НАПИСАТИ ДЕКІЛЬКА РЯДКІВ ТЕКСТУ У ОДНІЙ КЛІТИНЦІ ЕЛЕКТРОННОЇ ТАБЛИЦІ МОЖЛИВО ЗА ДОПОМОГОЮ ТАКИХ КЛАВІШA. ”Enter”B. “Alt”+ ”Enter”C. “Cntrl”+ ”Enter”D. "Cntrl"+"Alt"+"Del"

23. ЗА ДОПОМОГОЮ ЯКОЇ КОМАНДИ МОЖНА СТВОРИТИ ЗМІСТ ДОКУМЕНТУ WORDA. «Сервис-Параметры-Правописание»

B. «Вставка-Ссылка-Оглавление и указатели-Оглавление»C. «Формат-Шрифт-Оглавление»D. «Файл-Параметры страницы-Оглавление и указатели-Оглавление»

24. ЩО НЕ Є ВЛАСТИВІСТЮ ГРАФІЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ (ДІАГРАМИ) АНАЛІЗУЄМИХ ДАНИХ ПСИХОЛОГІЧНОГО ЕКСПЕРИМЕНТУA. синоптичність B. наглядовістьC. суггестивністьD. функціональність

25. ЯКА З ФУНКЦІЙ EXCEL НЕ НАЛЕЖИТЬ ДО ГРУПИ ЛОГІЧНИХ ФУНКЦІЙA. ЕСЛИB. ИЛИC. СЛЧИСD. И

26. ЯКА З ФУНКЦІЙ EXCEL ПОВЕРТАЄ ЗНАЧЕННЯ АСИМЕТРІЇ ДОСЛІДЖУВАНОЇ ПСИХОЛОГІЧНОЇ ОЗНАКИA. ЕСЛИB. ЭКСЦЕССC. СКОСD. ця функція в переліку не наведена

27. СКІЛЬКИ АРГУМЕНТІВ МАЄ ФУНКЦІЯ EXCEL "ЕСЛИ"A. 1B. 2C. 3D. 4

28. ЯКИЙ ЗАКОН ВИЗНАЧАЄ ТЕРМІНИ "БАЗА ДАНИХ" ТА "БАЗА ЗНАНЬ"А. Про інформаціюB. Про Національну програму інформатизаціїC. Про науково-технічну інформаціюD. Про Концепцію Національної програми інформатизації

29. ЯКИЙ З КОМПОНЕНТІВ НЕ ВХОДИТЬ ДО ПЕРЕЛІКУ ОСНОВНИХ СКЛАДОВИХ ІНФОРМАЦІЙНО-ПОШУКОВОЇ СИСТЕМИA. модуль індексуванняB. база данихC. пошуковий серверD. модуль аналізу

30. ЯКИЙ З КОМПОНЕНТІВ НЕ ВХОДИТЬ ДО ПЕРЕЛІКУ ОСНОВНИХ СКЛАДОВИХ МОДУЛЯ ІНДЕКСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ПОШУКОВОЇ СИСТЕМИA. SpiderB. CrawlerC. IndexerD. Search Server

31. ЯКА З ІНФОРМАЦІЙНО-ПОШУКОВИХ СИСТЕМ З"ЯВИЛАСЬ НА СВІТ ПЕРШОЮA. GoogleB. YahooC. AltaVistaD. WebCrawler

32. ЯК ЗНАЙТИ У ДОКУМЕНТІ WORD ПЕВНЕ СЛОВОA. спочатку встановити курсор на початок документа, потім скористатися

командою ПРАВКА-НАЙТИB. спочатку встановити курсор на початок документа, потім скористатися

командою ПРАВКА-ПЕРЕИТИ...C. скористатися командою СЕРВИС-ОРФОГРАФИЯ...D. правильної відповіді немає

33. ЯК ФРАГМЕНТ НАБРАНОГО ТЕКСТУ ОФОРМИТИ У ВИГЛЯДІ ТАБЛИЦІA. помістити курсор у довільне місце даного фрагмента і дати команду

ТАБЛИЦА-ПРЕОБРАЗОВАТЬ В ТАБЛИЦУ...B. обов'язково спочатку виділити даний фрагмент, а потім дати команду

ТАБЛИЦА-ПРЕОБРАЗОВАТЬ В ТАБЛИЦУ...C. обов'язково спочатку виділити даний фрагмент, а потім дати команду

ПРАВКА-СПЕЦИАЛЬНАЯ ВСТАВКА...D. правильної відповіді немає

34. В КЛІТИНЦІ А1 МІСТИТЬСЯ ЧИСЛО 2, А В КЛІТИНЦІ В1 – ЧИСЛО 3. В КЛІТИНКУ С1 ЗАПИСАЛИ ФОРМУЛУ: =((А1*2+В1^2)+2)/3 І НАТИСНУЛИ КЛАВІШУ ENTER. ЯКЕ ЧИСЛО БУДЕ У КЛІТИНЦІ С1A. 5B. 26C. 19D. 49

35. ОЗНАКОЮ ТОГО, ЩО EXCEL СПРИЙНЯВ ЗАПИС В КЛІТИНЦІ ЯК ЧИСЛОВЕ ЗНАЧЕННЯ ЄA. вирівнювання запису по правому краю

B. поява в лівому верхньому куті клітинки хрестикаC. вирівнювання запису по лівому краю D. виділення сторін клітинки пунктирною лінією

36. ЯК ВВЕСТИ ОДИН І ТОЙ ЖЕ ЗАПИС У ДЕКІЛЬКА КЛІТИНОК ЕЛЕКТРОННОЇ ТАБЛИЦІ EXCEL ОДНОЧАСНОA. це зробити неможливоB. виділити клітинки, ввести запис в панелі формул та натиснути <Ctrl+Enter>C. це можна зробити тільки шляхом копіюванняD. виділити клітинки, ввести запис в панелі формул та натиснути <Shift+Enter>

37. ЩО ВІДБУДЕТЬСЯ У РАЗІ ПОСЛІДОВНОГО ВИКОНАННЯ В EXCEL НАСТУПНИХ ДІЙ: А) ВІДМІТИТИ ДЕКІЛЬКА БЛОКІВ КЛІТИНОК; B) СТВОРИТИ ЗАПИС (ТЕКСТ, ЧИСЛО, ФОРМУЛУ) В ПАНЕЛІ ФОРМУЛ; C) НАТИСНУТИ <CTRL+ENTER>A. тільки у пусті виділені клітини буде поміщено записB. у виділених клітинках появиться один і той же записC. виділені блоки клітинок будуть об’єднані в одну клітинку, яка буде містити

запис. D. у всіх виділених клітинках появиться запис #REF1

38. В КЛІТИНЦІ А1 МІСТИТЬСЯ ЧИСЛО 2, А В КЛІТИНЦІ В1 – ЧИСЛО 3. В КЛІТИНКУ С1 ЗАПИСАЛИ ФОРМУЛУ: =(А1*2+В1^2)*2 І НАТИСНУЛИ КЛАВІШУ ENTER. ЯКЕ ЧИСЛО БУДЕ У КЛІТИНЦІ С1A. 23B. 26C. 19D. 49

39. СИСТЕМА УПРАВЛIННЯ БАЗАМИ ДАНИХ - ЦЕ А. спецiальний пакет програм, що забезпечує роботу з базами даних B. система iнформацiйних масивiв, органiзованих у бази даних C. єдине сховище даних певної предметної областi D. сукупнiсть предметного та понятiйного знання

40. ДО СИСТЕМИ УПРАВЛIННЯ БАЗАМИ ДАНИХ ВIДНОСИТЬСЯ А. Windows B. Word C. ExcelD. Access

41. ПРОГРАМА ACCESS - ЦЕ А. текстовий редактор B. система управління базами даних C. табличний редактор

D. графічний редактор

42. ОБ'ЄКТОМ БАЗИ ДАНИХ CУБД ACCESS Є А. програмаB. піктограмаC. алгоритмD. таблиця

43. CУБД ACCESS ПІДТРИМУЄ МОДЕЛЬ БАЗИ ДАНИХ ТИПУА. ієрархічнаB. мережнаC. глобальнаD. правильної відповіді немає

44. CУБД ACCESS ПІДТРИМУЄ МОДЕЛЬ БАЗИ ДАНИХ ТИПУ А. ієрархічнаB. мережнаC. корпоративнаD. реляційна

45. ЩО ОЗНАЧАЄ ЗАПИС 6Е+08 У КЛІТИНЦІ ЕЛЕКТРОННОЇ ТАБЛИЦІ EXCELA. математичну формулуB. число 600000000C. простий набір символівD. число 608

46. ПОБУДОВА БАЗИ ДАНИХ МОЖЕ БУТИ А. локальна, глобальна, корпоративнаB. ієрархічна, мережна, реляційнаC. інформаційна, правова, пошуковаD. адміністративна, оперативна, реєстраційна

47. В EXCEL ВИРАЗ =СУММ(А1:А4) - ЦЕ СУМА КЛІТИНA. А1,А4B. А2,А3C. А1,А2,А3,А4

48. ДІЛЯНКА ОПЕРАТИВНОЇ ПАМ'ЯТІ, ПРИЗНАЧЕНА ДЛЯ ТИМЧАСОВОГО ЗБЕРІГАННЯ ДАНИХ НАЗИВАЄТЬСЯA. зовнішня пам'ятьB. внутрішня пам'ятьC. постійна пам'ятьD. буфер обмінуE. оперативна пам'ять.

49.ПРОЦЕС ВСТАНОВЛЕННЯ НОВОЇ ПРОГРАМИ НА ДИСКУ НАЗИВАЮТЬA. дефрагментацієюB. фрагментацієюC. інсталяцієюD. деінсталяцієюE. копіюванням.

50. ЯК НАЗИВАЮТЬ ПОСТАЧАЛЬНИКА ПОСЛУГ ІНТЕРНЕТУA. комунікаторB. веб-серверC. провайдерD. браузерE. провізор

51. ЩО ОЗНАЧАЄ В INTERNET ПОНЯТТЯ WEB-САЙТУ ?A. - програма пошуку й відтворення сторінок в INTERNETB. комплекс взаємозв'язаних однією темою WEB-сторінок C. - пропозиція безлічі різноманітних послуг INTERNETD. - будь-який документ в INTERNET

52. ЩО ОЗНАЧАЄ В INTERNET ПОНЯТТЯ WEB-СТОРІНКА ?A. - графічна, мультимедійна частина INTERNETB. - програма пошуку й відтворення сторінок в INTERNETC. частина WEB-сайту ( WEB-вузла ), іноді будь-який документ HTMLD. - комп'ютер, підключений до INTERNET

53. ПРИ КОПІЮВАННІ ФОРМУЛИ =А1*Е6 В СУСІДНІ КЛІТИНИ ЗНАЧЕННЯ ДРУГОГО СПІВМНОЖНИКА НЕ ПОВИННЕ ЗМІНЮВАТИСЬ. ЦЕ МОЖЛИВО ЗРОБИТИ ЗА ДОПОМОГОЮ ТАКИХ ДІЙA. = А1*$Е6 B. = А1*Е$6C. = А1*$Е$6D. щось інше

54. ЯК В ЕЛЕКТРОННІЙ ТАБЛИЦІ ОДНОЧАСНО ВИДІЛИТИ ДЕКІЛЬКА ОКРЕМИХ ОБЛАСТЕЙA. це зробити неможливоB. за допомогою миші виділити 1-шу область, потім 2-гу і.т.п.C. за допомогою миші виділити 1-шу область, потім (при нажатій клавіші +)

другу і.т.п.D. за допомогою миші виділити 1-шу область, потім (при нажатій клавіші Cntrl)

другу і.т.п.

55. ЧИ МОЖЛИВО В EXCEL ПОБУДУВАТИ ДІАГРАМУ НА ДРУГОМУ АРКУШІ ПО ДАНИМ З ПЕРШОГО АРКУША ПРИ ДОПОМОЗІ КНОПКИ МАСТЕР ДІАГРАМ З ПАНЕЛІ ІНСТРУМЕНТІВA. ніB. такC. спочатку треба побудувати діаграму на першому аркуші а потім скопіювати

її на другий

56. БАЗА ЗНАНЬ - ЦЕ А. спецiальний пакет програм B. система iнформацiйних масивiв C. едине сховище даних певної предметної областi D .сукупнiсть предметного та понятiйного знання

57. ЯКА ПРИНЦИПОВА РІЗНИЦЯ МІЖ ТАКИМИ ВМІСТАМИ ДВОХ КЛІТИНОК:

ПЕРША: =D1+D2ДРУГА : D1+D2

A. різниця у тому, що у цих клітинках різний текстB. у першій - текст , у другій - формулаC. різниця у тому, що у цих клітинках різні формулиD. у першій - формула, у другій - текст

58. ІНФОРМАІЙНО-ПОШУКОВІ СИСТЕМИ ( ІПС ) ПРИЗНАЧЕНІ ДЛЯA. оперативного забезпечення офіційною інформацією з першоджерелB. швидкого пошуку нормативно- правових документівC. аналізу нормативно- правових документівD. всіх перелічених цілейE. правильної відповіді немає

59. ЕКСПЕРТНI СИСТЕМИ - ЦЕ А. клас систем штучного iнтелекту, якi можуть отримувати, накопичувати знання B. система баз даних, якi можуть отримувати iнформацiю C. комп’ютерна система з певною базою даних D. набiр певних баз даних та правил

60. ПОНЯТТЯ ОБОЛОНКИ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ А. засiб проектування експертної системи B. сукупнiсть знань експертної системи C. експертна система, що не мiстить бази знань D. засiб програмування експертної системи

61. КОМПЛЕКС ПРОГРАМ MS POWERPOINT - ЦЕ

A. табличний процесорB. текстовий редакторC. система підготовки презентаційD. система управління базами данихE.правильної відповіді немає

62. ЩО З ПЕРЕЛІЧЕНОГО МОЖНА ВИКОРИСТОВУВАТИ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ФАЙЛА ПРОГРАМОЮ POWERPOINT A. анімаційні ефектиB. графікуC. програмні продукти, створені іншими програмамиD. мультимедіа ефектиE. всі відповіді вірні

63. ЩО З ПЕРЕЛІЧЕНОГО МОЖНА ВИКОРИСТОВУВАТИ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ФАЙЛА ПРОГРАМОЮ PAINT A. векторну графікуB. фрактальну графікуC. растрову графікуD. анімаційні ефектиE. мультимедіа ефекти

64. СТВОРИТИ СЛАЙДИ ДОПОМОЖЕ ПРОГРАМА :A. PaintB. Ms MailC. WordD. PowerPointE. Excel

65. ГРАФІЧНИМ Є ФАЙЛ , ЩО МАЄ РОЗШИРЕННЯ : A. .docB. .xlsC. .bmpD. .exeE. .bat

66. СИСТЕМА ПІДГОТОВКИ ПРЕЗЕНТАЦІЙ MS POWERPOINT Є СКЛАДОВОЮ ЧАСТИНОЮ ПАКЕТА ПРОГРАМ A. MS WІNDOWSB. MS OFFICEC. MS WORDD. MS EXCELE. MS - DOS

67. РОЗМІЩЕНА НА НОСІЯХ ВЕЛИКА КІЛЬКІСТЬ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗАНИХ І СТРУКТУРОВАНИХ ПЕВНИМ ЧИНОМ ДАНИХ З ПЕВНОЇ ГАЛУЗІ A. таблиця B. текстовий документ C. база даних D. всі відповіді вірні

68. НА ЯКУ КІЛЬКІСТЬ КЛІТИН ВКАЗУЄ ПОСИЛАННЯ F5:K8;A1:D4A. 16B. 24C. 40D. 12

69. СЕРВЕР ВИКОРИСТОВУЄТЬСЯ ДЛЯ А. об'єднання ресурсів мережі B. розподілу ресурсів мережі між клієнтамиC. об'єднання й розподілу ресурсів мережі між клієнтамиD. об'єднання клієнтів

70. З ЯКОГО ЗНАКА ПОЧИНАЄТЬСЯ ФОРМУЛА В EXCELA. Зі знака $B. Зі знака &C. Зі знака =D. Перед формулою знак не потрібен

71.ВКАЗАТИ, ДО ЯКОГО КЛАСУ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НАЛЕЖАТЬ ПРОГРАМИ PAINT ТА POWERPOINTA. системногоB. прикладного спеціального призначеняC. прикладного загального призначеняD. програми для програмування

72. ПIД ТОПОЛОГIЄЮ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖI РОЗУМIЮТЬ А. схему фiзичного з’єднання комп’ютерiв Б .глобальну мережу C. локальну мережу D. корпоративну мережу

73. ЗОБРАЖЕННЯ, ОПИСАНЕ У ВИГЛЯДІ КОНТУРІВ, ЩО СКЛАДАЮТЬСЯ З КРИВИХ, ЯКІ РОЗРАХОВУЮТЬСЯ ЗА СПЕЦІАЛЬНИМИ ФОРМУЛАМИ НАЗИВАЄТЬСЯA. растровеB. векторнеC. криволінійне

D. контурнеE. піксельне

74. ЗОБРАЖЕННЯ, ЯКЕ ФОРМУЄТЬСЯ З ТОЧОК (ПІКСЕЛІВ) НАЗИВАЄТЬСЯA. растровеB. векторнеC. криволінійнеD. контурнеE. піксельне

75. У ПЕВНУ КЛІТИНКУ ВВЕДЕНО ФОРМУЛУ. ЯК СКОПІЮВАТИ ЗНАЧЕННЯ, ОБЧИСЛЕНЕ ЗА ЦІЄЮ ФОРМУЛОЮ, А НЕ САМУ ФОРМУЛУA. копіювання за технологією drag and drop здійснювати при натиснутій

клавіші ShiftB. зробити цю клітинку активною, меню ПРАВКА/КОПИРОВАТЬ, зробити

активною клітинку призначення, меню ПРАВКА/СПЕЦИАЛЬНАЯ ВСТАВКА, у вікні, що з”явиться, вибрати ЗНАЧЕНИЕ, натиснути ОК

C. зробити цю клітинку активною, меню ПРАВКА/КОПИРОВАТЬ, зробити активною клітинку призначення, меню ПРАВКА/ВСТАВИТЬ

D. цього не можна зробити

ПРИБЛИЗНИЙ ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ ДЛЯ ПІДСУМКОВОГО КОНТРОЛЮ

1. Поняття інформаційної технології, інформаційного ресурсу, інформаційного суспільства.

2. Інформаційна система та автоматизована інформаційна система: загальні поняття.

3. Чинники, які сприяють запровадженню інформаційних технологій. 4. Напрямки застосування інформаційних технологій в психології.5. Переваги та недоліки систем дистанційного тестування.6. Переваги та недоліки системи дистанційного навчання.7. Переваги використання комп'ютеризованих тестів в психології над

традиційною технологією.8. Основні складові частини інформаційно-пошукової системи.9. Види інформаційно-пошукових систем та принципи їх функціонування.10.Web-ресурси, що становлять професійний інтерес для психолога.11.Поняття експертної системи та їх застосування в психології.12. Основні компоненти психодіагностичної інформаційної системи.13.Системи підтримки прийняття рішень як різновид експертних систем.14.Використання форм і полів у редакторі WORD. Проведення

безпаперового анкетування.

15.Форми та списки Microsoft Excel як інструменти створення простих психологічних анкет та листів опитування.

16.Можливості СУБД Ассеss щодо організації систем дистанційного психологічного анкетування та тестування.

17.Реляційні бази даних. Поля та записи. Властивості полів. 18.Призначення мови JavaScript. Сценарії Web-сторінок.19.Призначення мови HTML.20.Призначення мови PHP.21. Призначення сервера баз даних MySQL.22. Сервіс WWW мережі Інтернет.23.Поняття "клієнт","сервер". Розподілені інформаційні системи.24.Публікація документів в Internet. 25. Windows та Unix (Linux) сервери в мережі Internet.26.Створення динамічних Web-сторінок.27.Web-ресурси, що містять електронні публікації в галузі психології.28.Web-ресурси, що містять програмне забезпечення, яке може бути

використане в галузі психології.29. Застосування сучасних Internet-технологій щодо проведення

психологічних досліджень.30.Інтелектуальні інформаційні системи психологічного спрямування.31. Використання графічного аналізу даних в психологічних дослідженнях.32. Використання засобів мультимедіа в психодіагностичних системах.33. Використання ігрової мотивації в комп'ютерних психодіагностичних

системах.34. Застосування адаптивного тестування в комп'ютерних

психодіагностичних системах.35. Приклади сучасних систем комп'ютерної психодіагностики.36. Постановка задачі дискримінантного аналізу в психології та комп'ютерні

технології її вирішення.37. Задача кластерного аналізу в психології та комп'ютерні технології її

вирішення.38.Задача регресійного аналізу в психології та комп'ютерні технології її

вирішення.39.Задача факторного аналізу в психології та комп'ютерні технології її

вирішення.40.Задача кореляційного аналізу в психології та комп'ютерні технології її

вирішення.41. Технології веб-публікації результатів психологічного експерименту.42.Сторінки доступу до даних у СУБД Ассеss.43.Збереження об'єктів бази даних у форматі HTML.44.Обмеження можливостей табличного процесора Excel щодо аналізу

даних психологічних досліджень на ПК.45. Інформаційні технології, що використовуються на підготовчому етапі

психологічного експерименту.

46.Інформаційні технології, що використовуються на дослідницькому етапі психологічного експерименту.

47.Інформаційні технології, що використовуються на етапі статистичного аналізу результатів психологічного експерименту.

48.Інформаційні технології, що використовуються на етапі впровадження результатів психологічного експерименту.

49. Технології "хмарних" обчислень.50. Основні характеристики пошукових систем.51. Архітектура WWW з інтерпретатором команд на стороні клієнта.52. Архітектура WWW з інтерпретатором команд на стороні сервера.53. Історія розвитку пошукових систем.54. Склад та принципи роботи пошукових систем.55. Поняття програмного забезпечення з відкритим кодом та переваги його

використання.56. Обов'язкові характеристики "хмарних" обчислень.57. Поняття "база даних" та "база знань".58. Поняття "експертна система" та "психодіагностична система".59. Недоліки та проблеми технології "хмарних" обчислень.60. Порівняльний аналіз сучасних інформаційно-пошукових систем.

Навчально-методичне та матеріально-технічне забезпечення навчальної дисципліни 1. Мороз Г. Б. Статистичний аналіз даних в ОВС засобами Microsoft Excel.


справ, 2008. — 60 с.

2. Хахановський В. Г. Математичні методи у психології : основні поняття,



Методичні, наочні, мультимедійні, стимульні та опірні матеріали для лекцій і семінарів

Рекомендована література1. Про інформацію : Закон України від 2 жовтня 1992 року / Відомості


2. Про науково-технічну інформацію : Закон України від 25 червня 1993 року /



від 22.05.2003 р.




6. Про затвердження Положення про дистанційне навчання / Наказ


7. Вассерман Л. И. Психологическая диагностика и новые информационные


СПб. : СЛП, 1997. — 203 с.





— 224 с.

10.Джексон П. Введение в экспертные системы / П. Джексон ; пер. с англ.

Д. Я. Иваненко. — М. : Вильямс, 2001. — 624 с.

11.Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. — СПб.

: Питер, 2001. — 368 с.

12.Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика / В. А. Дюк. — СПб. : Питер,

1994. —276 с.

13.Інформатика і комп’ютерна техніка : навч. посіб. / Л.М.Дибкова. – 3-тє вид.,






— 640 с.

16.Лук’янова В.В. Комп’ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий


17.Макленнен Дж. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining —





2004. — 336 с.

19.Мороз Г. Б. Статистичний аналіз даних в ОВС засобами Microsoft Excel.


справ, 2008. — 60 с.





22.Наследов А.Д. SPSS: Компъютерный анализ данных в психологии и




с.



— 144 с.















Documents

МІНІСТЕРСТВО ВНУТРІШНІХ СПРАВ УКРАЇНИМК_СІТ_new... · Web viewПрезентація, що підготовлена в середовищі