МОДЕЛЮВАННЯ ТЕХНІЧНИХ СИСТЕМ

Силабус освітнього компонента

Реквізити навчальної дисципліни

Програма навчальної дисципліни

1. Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання

Опис дисципліни

Дисципліна «Моделювання Технічних Систем» (МТС) є фундаментальною в сфері інформаційних систем та технологій, вона входить в структуру та перелік освітніх компонентів освітньої програми 126 бакалаврату. Предметна область та основний фокус освітньої програми містить ключове слово Моделювання. У відповідності до стандарту освітній компонент ПО 16 як дисципліна МТС забезпечує набуття загальних компетенцій КЗ2 (Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях), низку фахових компетенцій КС11 (Здатність до аналізу, синтезу і оптимізації інформаційних систем та технологій з використанням математичних моделей і методів), КС13 (Здатність проводити обчислювальні експерименти, порівнювати результати експериментальних даних і отриманих рішень ), КС19 (Здатність використовувати професійно-профільовані знання для створення математичних моделей складових частин роботів та робототехнічних систем та реалізовувати моделі засобами обчислювальної техніки), знань та умінь ПРН2 (Застосовувати знання фундаментальних і природничих наук,системного аналізу та технологій моделювання, стандартних алгоритмів та дискретного аналізу при розв’язанні задач проектування і використання інформаційних систем та технологій), ПРН15 (Вміти застосовувати методи математичного та комп’ютерного моделювання інформаційних та робототехнічних систем.) в переліку компетенцій освітньої програми. Дисципліна розвиває та удосконалює професійні навички програмуван ня, набуті в попередні роки навчання, розвиває базові навички з розробки предметно-орієнтованих систем імітаційного моделювання та дослідницькі навички.

Мета навчальної дисципліни

Метою викладання дисципліни є вивчення студентами принципів та способів розробки, реалізації та дослідження моделей складних систем, надбання навичок розробки алгоритмів імітації дискретно-подійних систем.

Основні завдання навчальної дисципліни

Основні завдання вивчення дисципліни спрямовані на надбання здобувачами вищої освіти знань в теоретичній, пізнавальній та практичній компонентах, які забезпечують професійну діяльність випускника.

Знання

• методи та способи формалізації моделей складних систем, • алгоритми імітації дискретно-подійних систем, їх верифікацію та валідацію, • способи використання паралельних обчислень в моделюванні систем, • методи визначення точності алгоритмів імітації та їх складності, • методи експериментального дослідження імітаційних моделей систем, • методи оптимізації дискретно-подійних систем, • складові компоненти програмного забезпечення з моделювання систем, • сучасні тенденції розвитку програмного забезпечення з моделювання систем.

Уміння

• складати формалізовані моделі систем, • розробляти алгоритми імітації на основі подійного представлення функціонування системи, • розробляти алгоритми імітації на основі представлення функціонування системи стохастичною мережею Петрі, • розробляти алгоритми імітації з використанням Петрі-об’єктної технології, • оцінювати точність та складність алгоритмів імітації, • використовувати паралельні обчислення в алгоритмах імітації та експериментальному дослідженні моделей систем, • розробляти моделі систем з використанням програмного забезпечення Arena Rockwell Software, GPSS, CPNTools, • розробляти графічні редактори мереж Петрі, • виконувати експериментальне дослідження з моделями систем, у тому числі їх оптимізацію.

2. Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)

Вивчення дисципліни спирається на знання, отримані студентами при вивченні дисциплін програмування, теорія алгоритмів, дискретна математика, комп'ютерні мережі, «Теорія ймовірностей та математична статистика». Знання та навички, набуті студентом при вивченні дисципліни, використовуються в розробці дипломних проектів бакалавра, а також при вивченні дисциплін «Робототехнічні системи та комплекси», «Управління технічними системами», “Інтелектуальні технології в робототехніці”, підготовки магістрів спеціалізації «Інформаційне забезпечення робототехнічних систем

3. Зміст навчальної дисципліни

Дисципліна складається з наступних навчальних складових: Лекції, Лабораторні роботи (ЛР) Комп’ютерного практикуму, Модульна контрольна робота (МКР). Розділ 1. Базові формалізми опису функціонування дискретно-подійних систем та їх алгоритми. Тема 1.1. Задачі, методи та процес моделювання Тема 1.2 Методи збору інформації та даних про систему Тема 1.3 Апроксимація функціональної залежності Розділ 2. Формалізація процесів функціонування дискретних систем Тема 2.1. Мережі масового обслуговування Тема 2.2. Мережі Петрі Тема 2.3 Аналітичне моделювання мереж масового обслуговування Тема 2.4 Аналітичне дослідження властивостей мереж Петрі Розділ 3. Імітаційне моделювання Тема 3.1. Генератори випадкових величин Тема 3.2. Алгоритми імітації процесів функціонування дискретних систем. Тема 3.3. Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування. Тема 3.4.Імітаційне моделювання мереж Петрі Розділ 4. Методи дослідження та оптимізації імітаційних моделей Тема 4.1.Методи дослідження імітаційних моделей. Тема 4.2.Методи оптимізації імітаційних моделей Розділ 5. Програмне забезпечення імітаційного моделювання систем Тема 5.1. Моделювання в GPSS Тема 5.2. Система імітаційного моделювання PTRSIM Тема 5.3. Моделювання в Arena Rockwell Software Розділ 6. Методи самоорганізації моделей Тема 6.1.Основні поняття теорії самоорганізації моделей Тема 6.2 Алгоритми самоорганізації моделей

4. Навчальні матеріали та ресурси

Базова література

1. Стеценко І.В. Моделювання систем: навч. посіб. / І.В. Стеценко; М-во освіти і науки України, Черк. держ. технол. ун-т. – Черкаси: видавництво „Маклаут”, 2011. – 502с.
2. Томашевський В. М. Моделювання систем. - К: Видавнича група ВНУ, 2005. - 352 с.
3. Томашевський В.М., Жданова О.Г., Жолдаков О.О. Вирішення практичних завдань методами комп’ютерного моделювання. – Київ: “Корнійчук” – 2001. – 267с.
4. Arena Sinulation Sofrware [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.arenasimulation.com/what-is-simulation
5. Савчук О.В., Моргаль О.М. Моделювання процесів і систем / Лабораторний практикум [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 126 «Інформаційні системи та технології» / КПІ ім.Ігоря Сікорського; уклад.: О.В. Савчук, О.М. Моргаль – Електронні текстові дані . – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 220 с.

Допоміжна література

1. Kelton W.D. Simulation with Arena / W.D. Kelton, R.P. Sadowski, D.A. Sadowski– - New York: McGraw-Hill, 1998. - 672 p.
2. Petri nets World site TGI group at the University of Hamburg, Germany [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/
3. Petri Nets Tools Database Quick Overview https://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/tools/quick.html / accessed 11/03/2017
4. Zaitsev D.A. Clans of Petri Nets: Verification of protocols and performance evaluation of networks - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013 - 292 p.
5. Stetsenko I.V. State equations of stochastic timed petri nets with informational relations / I.V. Stetsenko // Cybernetics and systems analysis - Vol. 48, No 5, 2012, - P.784-797.
6. Stetsenko I.V. Petri-Object Simulation: Software Package and Complexity / I.V. Stetsenko, V. Dorosh, A. Dyfuchyn // Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS’2015), Warsaw (Poland), 2015, pp. 381-385.
7. 2. Zeigler, H. Praehofer, T. Gon Kim “Theory of Modeling and Simulation,” New York: Academic Press, 2000.
8. Jensen K. Coloured Petri Nets: Modeling and Validation of Concurrent Systems / K.Jensen, L.Kristensen - Springer-Verlug Berlin Heidelberg, 2000 – 383p.

Навчальний контент

5. Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Лекції по дисципліні проводяться викладачем із використанням сучасних мультимедійних презентаційних технологій. На лекціях проводяться експрес-опитування, які дають можливість лектору отримати інформацію про якість засвоєння матеріалу та, за необхідності, розглянути більш детально складний матеріал. Обговорення всіх питань відбувається також в чаті дисципліни в середовищі Telegram.

Лекційні заняття

1.Тема 1.1. Задачі, методи та процес моделювання Основні питання - • Поняття моделі • Класифікація моделей • Задачі моделювання • Методи моделювання • Процес моделювання • Системний підхід до побудови моделей Література: [1, Розділ 1; 2] 2. Тема 1.2. Методи збору інформації та даних про систему • Основні питання - • Послідовність дій для ідентифікаціі закону розподілу • Формування масиву значень випадкової величини • Побудова гістограми частот • Формування гіпотези про вид закону розподілу • Оцінка значень параметрів закону розподілу • Перевірка відповідності за критерієм згоди Література: [1, Розділ 2 ; 2; 3] 3. Тема 1.3. Апроксимація функціональної залежності Основні питання - • Формування масиву спостережуваних значень • Формування гіпотези про вид функціональної залежності • Оцінка значень параметрів функціональної залежності • Кореляційно-регресійний аналіз функціональної залежності • Індекс кореляції • Індекс детермінації • критерій Фішера • критерій Ст’юдента Література: [1, Розділ 2 ; 2] 4. Тема 2.1. Мережі масового обслуговування • Основні питання - • Системи масового обслуговування • Елементи мережі масового обслуговування • Послідовність дій, виконуваних для формалізації системи засобами мережі масового обслуговування • Мережі масового обслуговування розімкнуті • Мережі масового обслуговування замкнуті • Мережі масового обслуговування з блокуванням маршруту Література: [1, Розділ 3; 2; 3] 5. Тема 2.2. Мережі Петрі Основні питання - • Елементи мережі Петрі • Послідовність дій, виконуваних для формалізації системи засобами мережі Петрі • Мережі Петрі з часовими затримками • Мережі Петрі з конфліктними переходами • Мережі Петрі з багатоканальними переходами • Мережі Петрі з інформаційними зв’язками Література: [1, Розділ 3; 5] 6. Тема 2.3. Аналітичне моделювання мереж масового обслуговування Основні питання - • Припущення для побудови мереж масового обслуговування • Вхідні змінні аналітичної моделі розімкнутої мереж • Вихідні змінні аналітичної моделі розімкнутої мереж • Основні показники ефективності функціонування розімкнутої мережі • Послідовність дій, що виконують у випадку аналітичного моделювання розімкнутої мережі масового обслуговування • Вхідні змінні аналітичної моделі замкнутої мереж • Вихідні змінні аналітичної моделі замкнутої мереж • Основні показники ефективності функціонування замкнутої мережі • Послідовність дій, що виконують у випадку аналітичного моделювання замкнутої мережі масового обслуговування Література: [1, Розділ 4; 3] 7. Тема 2.4 Аналітичне дослідження властивостей мереж Петрі • Основні питання - • Матриці входів • Матриці виходів • Матриці змінювань • Досяжність мережі Петрі • Алгоритм побудови дерева досяжності • Властивості зберігання • Порівняння способів аналітичного дослідження властивостей мережі Петрі Література: [1, Розділ 4; 4; 5] 8. Тема 3.1. Генератори випадкових величин Основні питання - • Способи генерування випадкових величин • Вимоги до генераторів випадкових чисел • Основні характеристики генерованої за допомогою комп’ютера випадкової величини • Тестування генераторів рівномірно розподілених в інтервалі (0,1) випадкових чисел • Методи генерування випадкової величини із заданим розподілом - • метод оберненої функції; • табличний метод; • метод, оснований на функціональних властивостях законів розподілу. • Перевірка якості на відповідність закону розподілу та на періодичність. Література: [1, Розділ 5; 2] 9. Тема 3.2. Алгоритми імітації процесів функціонування дискретних систем. Основні питання - • Узагальнена схема алгоритму імітації • Алгоритм просування модельного часу - • за принципом ∆t, • за принципом найближчої події,
• за принципом послідовного проведення об’єктів уздовж моделі. • Алгоритм просування стану моделі в залежності від часу - • орієнтований на події; • орієнтований на дії; • процесно-орієнтований. • Алгоритм збирання інформації про поведінку моделі у процесі імітації. • Способи побудови алгоритму збору інформації про поведінку моделі у процесі імітації Література: [1, Розділ 5; 2] 10. Тема 3.3. Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування. • Основні питання - • Елементи мережі масового обслуговування та їх опис- • вхідний потік, • система масового обслуговування, • зв’язок. • Множина подій мережі масового обслуговування • Упорядкування подій у часі • Об’єктно-орієнтований підхід до побудови імітаційних моделей — теорія та приклад • Верифікація мережі масового обслуговування та представлення її результатів Література: [1, Розділ 5 ; 2] 11. Тема 3.4. Імітаційне моделювання мереж Петрі • Основні питання - • Основні елементи (позиція, перехід, зв’язок) та їх опис • Загальний алгоритм імітації мережі Петрі • Імітаційне моделювання мережі Петрі з часовими затримками. • Матричний та об’єктно-орієнтованом підхід • Алгоритм реалізації • Імітаційне моделювання мережі Петрі з конфліктними переходами. • Ймовірнісний спосіб розв’язування конфліктів • Імітаційне моделювання мережі Петрі з багатоканальними переходами. • Алгоритм реалізації Література: [1, Розділ 5; 4] 12. Тема 4.1. Методи дослідження імітаційних моделей. Основні питання - • Планування та проведення факторних експериментів. • Тактичне планування факторних експериментів • Визначення кількості прогонів • Порівняння оцінки кількості прогонів за нерівністю Чебишева та за центральною граничною теоремою • Визначення тривалості одного прогону • Стратегічне планування факторних експериментів • Регресійний аналіз впливу факторів. • Матриця планування • Повний та дробовий плани факторного експерименту • Статистична обробка результатів факторних експериментів • Дисперсійний аналіз впливу факторів. • Однофакторний експеримент у випадку якісних факторів • Багатофакторний експеримент у випадку якісних факторів Література: [1, Розділ 6; 2] 13. 4.2.ТемаМетоди оптимізації імітаційних моделей • Основні питання - • Пошук оптимальних значень факторівза допомогою серії факторних експериментів. • Проведення експериментів у напрямку найшвидшого підйому • Методи групового урахування аргументів. • Технологія відшукання оптимальних значень імітаційної моделі • Відбір даних про поведінку імітаційної моделі. • Вибір опорних функцій. • Дослідження функції на екстремум класичними методами математичного аналізу. • Еволюційні методи пошуку оптимальних значень. • Початкова популяція, схрещування, мутаціі на прикладі Література: [1, Розділ 7; 3] 14. Тема 5.1. Моделювання в GPSS Основні питання - • Історія розвитку засобів імітаційного моделювання • Версії, можливості, інтерфейс GPSS • Основні правила мови GPSS • Структура операторів GPSS • Основні оператори мови GPSS • Стандартні числові атрибути - системні та атрибути транзактів Література: [1, Розділ 8; 2] 15. Тема 5.2. Система імітаційного моделювання PTRSIM Основні питання - • Особливі можливості застосування PTRSIM • Технологія імітаційного моделювання PTRSIM складається з таких етапів: • побудова формалізованої моделі засобами мереж Петрі; • введення моделі в імітаційну систему PTRSIM; • перевірка моделі на відповідність задуму моделювання; • виконання імітації при заданих значеннях параметрів; • виведення результатів імітації; • формулювання висновків і пропозицій. Література: [1, Розділ 8; 2] 16. Тема 5.3. Моделювання в Arena Rockwell Software. Основні питання - • Особливі можливості застосування системи Arena • Інтерфейс системи Arena • Конструктивні елементи пакету Arena • Введення моделі в системі Arena • Виконання моделювання • Виведення результатів моделювання • Виконання анімації Література: [1, Розділ 8; 6] 17. Тема 6.1.Основні поняття теорії самоорганізації моделей Основні питання - • Навчальна послідовність даних. • Перевірочна послідовність даних. • Зовнішні та внутрішні критерії селекції моделей • Критерій регулярності • Критерій мінімуму зсуву • Принцип самоорганізації моделей Література: [1, Розділ 9 ; 3] 18. Тема 6.2 Алгоритми самоорганізації моделей Основні питання - • Однорядний алгоритм самоорганізації моделей • Алгоритм побудови однорядного алгоритму • Вибір зовнішніх критеріїв • Вибір опорних функцій • Формування множини моделей-претендентів • Способи розподілу таблиці даних на навчаючу та перевірочну послідовності даних • Завадостійкість алгоритму • Багаторядний алгоритм самоорганізації моделей. • Алгоритм побудови багаторядного алгоритму • Формування моделей ряду • Вибір найліпших моделей за значенням зовнішнього критерію • Формування таблиці даних наступного ряду • Формування результату пошуку моделі оптимальної складності Література: [1, Розділ 9; 2]

Лекції по дисципліні проводяться викладачем із використанням сучасних мультимедійних презентаційних технологій. На лекціях проводяться експрес-опитування, які дають можливість лектору отримати інформацію про якість засвоєння матеріалу та, за необхідності, розглянути більш детально складний матеріал. Обговорення всіх питань відбувається також в чаті дисципліни в середовищі Telegram. Лабораторні заняття (Комп’ютерні практикуми) виконуються з використанням сучасних засобів моделювання складних процесів. Під час їх проведення використовуються методичні вказівки до комп’ютерних практикумів по дисципліні. Завдання кожного практикуму містить кілька підзавдань різної складності, які мають окреме оцінювання. Таке розбиття надає можливість більш об’єктивно оцінити рівень умінь студента і, водночас, адаптувати завдання до рівня знань та навичок студента. Модульні контролі проводяться за результатами виконання комп’ютерних практикумів та вивченням лекційного матерівлу. Модульні контрольні роботи містять завдання з перевірки як теоретичних знань, так і практичних навичок. В умовах дистанційного навчання 2024-2025 н.р. усі види занять, у тому числі контрольні заходи, можуть проводитися як очно, так і в дистанційному режимі з використанням Zoom.

Комп’ютерний практикум

Перелік лабораторних робіт з комп’ютерного практикуму

1. Лабораторна робота №1. Моделювання роботи магазину Мета роботи – навчитися промоделювати примітивні системи, такі як невеликий магазин, визначити таки параметри, як - коефіцієнт завантаження касира; коефіцієнт завантаження продавця; максимальне, середнє й поточне число покупців у кожній черзі; середній час обслуговування в кожному каналі обслуговування; середній час знаходження покупця в кожній черзі Література: [1,Лаб2; 7; Д8]
2. Лабораторна робота №2. Моделювання руху на пішохідному переході. Мета роботи – навчитися моделювати роботу пішохідного переходу та визначити основні параметри функціонування пішохідного переходу, нагромадивши статистику після проїзду через нього в одному напрямку 1000 автомобілів; визначити середнє завантаження переходу. Література: [1,Лаб3; 7; Д8]
3. Лабораторна робота №3. Моделювання роботи переговорного пункту. Мета роботи – навчитися моделювати роботу переговорного пункту та визначити параметри функціонування переговорного пункту: коефіцієнт завантаження переговорного пункту; максимальне, середнє й поточне число відвідувачів у переговірному пункті; середній час обслуговування в переговірному пункті Література: [1,Лаб4; 7; Д8]
4. Лабораторна робота №4. Оцінка надійності роботи системи Мета роботи – навчитися оцінювати надійність роботи системи через обчислення - коефіцієнт використання (готовності) об'єкта; середній час відновлення об'єкта. Література: [1,Лаб5; 7; Д8]
5. Лабораторна робота №5. Дослідження властивостей системи масового обслуговування Мета роботи – поглибити вміння дослідження основних характеристик найпростіших систем масового обслуговування (СМО) методом аналітичного моделювання, проводити аналіз і обробку даних через - Опис задачі та її інтерпретація в моделі СМО. Складання математичної моделі СМО. Розрахунок локальних характеристик СМО. Аналіз результатів розрахунку СМО. Література: [1,Лаб6; 7; Д8]
6. Лабораторна робота №6. Моделювання мультипрограмної системи захисту інформації колективного користування на базі СМО Мета роботи – набути практичні вміння моделювання мультипрограмної системи захисту інформації колективного користування на базі СМО на базі визначення наступних параметрів - 1) оптимальний розмір squid-кеша; 2) мінімальну (максимальну) потужність процесора маршрутизатора роутер з вбудованим міжмережним фільтром;3) мінімальну (максимальну) кількість програмних портів обробки. Література: [1,Лаб9; 7; Д8]
7. Лабораторна робота №7. Розробка імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSSW Мета роботи – поглибити практичні вміння розробки імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSSW через імітації ймовірності захисту, визначення середнього часу обробки потенційної загрози, інтенсивністі трафіку. Література: [1,Лаб10; 7; 82]

Самостійна робота студента

Матеріали для самостійного вивчення дисципліни розміщені викладачем в електронному вигляді на гугл-диску викладача, до якого надано доступ групі студентів та асистентам, які ведуть заняття комп’ютерного практикуму, а також, в середовищі Campus платформи дистанційного навчання «Сікорський». Контент платформи доступний із будь-якого місця в мережі Інтернет. До самостійної роботи студента відноситься, в основному, виконання завдання комп’ютерного практикуму, робота з документацію та матеріалом програмного забезпечення, а також опрацювання лекційного та додаткового теоретичного матеріалу за наданими лекціями, навчальним посібником та додатковою літературою. Запланованої кількості годин на самостійну роботу вистачає для освоєння курсу. № Вид самостійної роботи Кількість годин СРС 1 Підготовка по тематиці лекційних занять 0.518 9 2 Підготовка до лабораторних робіт 27 14
3 Підготовка до МКР 4 4 Підготовка до заліку 8 Всього годин СРС 36

Політика та контроль

6. Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Система вимог, які ставляться перед студентом: • відвідування лекційних та лабораторних занять є обов’язковою складовою вивчення матеріалу; • на лекції викладач користується власним презентаційним матеріалом; відпрацьовує практичну частину на віртуальній машині з встановленою відповідною РСУБД; використовує гугл-диск для викладання матеріалу поточної лекції, додаткових ресурсів, лабораторних робіт та інше; викладач відкриває доступ до певної директорії гугл-диска для скидання електронних лабораторних звітів та відповідей на МКР; • на лекції заборонено відволікати викладача від викладання матеріалу, усі питання, уточнення та ін. студенти задають в кінці лекції у відведений для цього час; • лабораторні роботи захищаються у два етапи – перший етап: студенти виконують завдання на допуск до захисту лабораторної роботи; другий етап – захист лабораторної роботи. Бали за лабораторну роботу враховуються лише за наявності електронного звіту; • модульні контрольні роботи пишуться на лекційних заняттях без застосування допоміжних засобів (мобільні телефони, планшети та ін.); результат пересилається у файлі до відповідної директорії гугл-диску; • заохочувальні бали виставляються за: активну участь на лекціях; участь у факультетських та інститутських олімпіадах з навчальних дисциплін, участь у конкурсах робіт, підготовка оглядів наукових праць; презентацій по одній із тем СРС дисципліни тощо. Кількість заохочуваних балів не більше за 10 (у межах шкали 100 балів); • штрафні бали виставляються за: невчасну здачу лабораторної роботи. Кількість штрафних балів не більше за 10 (у межах шкали 100 балів).

7. Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)

Поточний контроль: виконання та захист лабораторних робіт, МКР. Календарний контроль: проводиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу. Семестровий контроль: екзамен

Система рейтингових балів та критерії оцінювання Семестровий рейтинг Rst студента з дисципліни складається з балів, що він отримує за:

1. виконання та захист 7 лабораторних робіт;
2. виконання 1 модульної контрольної роботи (МКР з трьох частин);
3. заохочувальні та штрафні бали (загалом до плюс/мінус 10). Сесійний рейтинг студента/слухача дисципліни складається з балів, що він отримує за: Виконання Залікової контрольної роботи (ЗКР).

Система рейтингових балів та критерії оцінювання

Лабораторні роботи

Кожна ЛР оцінюється максимальним рейтинговим балом – 9 із наступною градацією оцінок: • повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 90% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до ЛР – 9 балів; • достатньо повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 75% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до ЛР – 7-8 бали(ів); • неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 60% потрібної інформації), незначні помилки в електронному Звіті до ЛР – 4-6 бали(ів); • наявність лише оформленого належним чином електронного Звіту до ЛР – 3 бали; • незадовільна відповідь та/або не оформлений електронний Звіт до ЛР – 0 балів. За місяць і більше затримки захисту ЛР її бальна оцінка знижується на 1 бал.

Модульні контрольні роботи

МКР проводиться письмово у електронному форматі під час заняття для студентів очної форми навчання і складається з трьох завдань Бальна вага МКР – 27 балів із наступною градацією оцінок: • повна відповідь на 1 питання (не менш ніж 90% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до МКР – 9 балів; • достатньо повна відповідь (не менш ніж 75% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до МКР – 7-8 бали(ів); • неповна відповідь на питання (не менш ніж 60% потрібної інформації), незначні помилки в електронному Звіті до МКР – 4-6 бали(ів); • наявність лише оформленого належним чином електронного Звіту до МКР – 3 бали; • незадовільна відповідь та/або не оформлений електронний Звіт до МКР – 0 балів. • Всього — 9*3= 27 балів

Заохочувальні бали

за активну роботу на лекції (питання, доповнення, зауваження за темою лекції, коли лектор пропонує студентам задати свої питання) 1-2 бали, але в сумі не більше 10

Штрафні бали

За несвоєчасний захист ЛР (здача через місяць і більше після визначеного сроку — по 1 балу , але в сумі - не більше 10.

Календарний рубіжний контроль

Календарний контроль проводиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання студентами/слухачами вимог Силабусу. За результатами навчальної роботи за перші 7 тижнів максимальний поточний рейтинг – 27 балів (3 ЛР). На першій атестації (8-й тиждень) студент/слухач отримає «атестовано», якщо його поточний рейтинг не менший ніж 15 балів. За результатами 13 тижнів навчання максимальний поточний рейтинг – 54 бали (6 ЛР). На другій атестації (14-й тиждень) студент/слухач отримає «атестовано» (А), якщо його поточний рейтинг не менший ніж 30 балів. За невиконання умов атестації студент/слухач отримає «не атестовано» (НА).

Максимальна сума вагових балів контрольних заходів протягом семестру складає:

RD = 7*r_лаб+3*r_мкр+1*r_з=7*9+3*9+10 = 100, де r_лаб – бал за лабораторну роботу (0…9); r_мкр – бал за написання 1 питання МКР (0…9) r_з – бал за здачу завершального файла протоколів всіх лабораторних робіт (10)

Семестровий контроль: залік.

Необхідною умовою заліку є виконання усіх видів робіт:

1. Виконати МКР не нижче ніж на оцінку «задовільно»; 2) захист усіх лабораторних робіт на оцінку не нижче ніж «задовільно»; Студенти, які виконали всі умови допуску до заліку та мають рейтингову оцінку 60 і більше балів, отримують відповідну до набраного рейтингу оцінку без додаткових випробувань. Зі студентами, які виконали всі умови допуску до заліку та мають рейтингову оцінку менше 60 балів, а також з тими здобувачами, хто бажає підвищити свою рейтингову оцінку (причому є два варіанти, при яких можна обрати: 1. попередній рейтинг студента скасовується і він отримує оцінку з урахуванням результатів залікової контрольної роботи; 2. студент отримує більшу з оцінок, що отримані за результатами залікової контрольної роботи або за рейтингом). На останньому за розкладом занятті з дисципліни в семестрі викладач проводить семестровий контроль у вигляді залікової контрольної роботи (ЗКР) у письмово-усному форматі. Білет складається з двох теоретичних питань та одного практичного. За правильні відповіді можна максимум набрати – за кожне теоретичне питання по 25 балів, і за практичне – 50 балів. Бальна вага ЗКР – 100 балів. Кожне теоретичне питання оцінюється максимальним рейтинговим балом – 25 із наступною градацією оцінок: • ............... (не менш ніж 90% потрібної інформації) – 25...21 балів; • ............... (не менш ніж 75% потрібної інформації) – 20... 16 балів; • ............... (не менш ніж 60% потрібної інформації) – 15 балів; • ............... (менш ніж 60% потрібної інформації) – 0 балів. Практичне питання оцінюється максимальним рейтинговим балом – 50 із наступною градацією оцінок: • ............... (не менш ніж 90% потрібної інформації) – 50...41 балів; • ............... (не менш ніж 75% потрібної інформації) – 40... 31 балів; • ................ (не менш ніж 60% потрібної інформації) – 30 балів; • ............... (менш ніж 60% потрібної інформації) – 0 балів. R = 2*25+50 =50+50=100 де - бал за теоретичне питання (15…25); – бал за практичне питання (30…50) Перелік можливих теоретичних та практичних питань до ЗКР наведений в кінці кожного розділу лекційного курсу.

Сумарна оцінка за семестр та залік є рейтингом студента.

Таблиця 1. Переведення рейтингових балів до оцінок за університетською шкалою

Робочу програму навчальної дисципліни (Силабус): Складено старший викладач каф. ІСТ Моргаль Олег Михайлович Ухвалено кафедрою ІСТ (протокол № 16 від 12.06.2024 р.) Погоджено Методичною комісією факультету (протокол № 10 від 21.06.2024 р.)