Программа повышения квалификации научно-педагогических работников «Информатизация образования. Компьютерный анализ данных в гуманитарных исследованиях» Разработчики программы повышения квалификации

3. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года (Приложение к приказу Минобразования России от 11.02.2002 N 393) http://www.edu.ru/index.php?page_id=105

4. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2010 года, раздел «Развитие образования» http://www.smolin.ru/odv/reference-source/2008-03.htm.

1. 
   Гусев А. И., Измайлов С. А., Михалевская М. Б. Измерение в психологии: Общий психологический практикум. — М.: Смысл, 1997. — 287 с.
   
2. 
   Лакин Г. Д. Биометрия. — М.: Высшая школа, 1980. — 293 с.
   
3. 
   Сидоренко Е. В. Математические методы в психологии. — СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 1996. — 346 с.
   
4. 
   Урбах В. Ю. Биометрические методы. Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине. — М.: Наука, 1964. — 415 с.
   

1. 
   Аркадьев А. Г., Браверман Э. М. Обучение машины классификации объектов. — М.: Наука, 1971. — 172 с.
   
2. 
   Артемьева Е. Ю., Мартынов Е. М. Вероятностные методы в психологии. — М.: Изд-во МГУ, 1985. — 206 с.
   
3. 
   Береза Н. В., Бобровский А. В., Гаврилов М. А., Муратова Е. А. Автоматизированная система экспресс оценки состояния здоровья людей с избыточным весом // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Тез. докл. Всерос. науч.-тех. конф. студентов, молодых ученых и специалистов. — Рязань, 1998. — С. 75—76.
   
4. 
   Гласс Дж., Стенли. Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. – М.: Прогресс, 1976. — 495 с.
   

1. 
   Логвиненко А. Д. Измерения в психологии: Математические основы. — М.: Изд-во МГУ, 1993. — 476 с.
   
2. 
   Суходольский Г. В. Основы математической статистики для психологов. — Л.: ЛГУ, 1972. — 428 с.
   
3. 
   Справочник по прикладной статистике: В 2 т. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю. Н. Тюрина. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 510 с.
   

1. 
   Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. — Л.: Медицина, 1978. — 296 с.
   
2. 
   Лакин Г. Д. Биометрия. — М.: Высшая школа, 1980. — 293 с.
   

1. 
   Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. — М.: Мир, 1967. — 144 с.
   
2. 
   Мандель И. Д., Черный Л. М. Экспериментальное сравнение алгоритмов кластер-анализа // Автоматика и телемеханика, 2000.– 48с.
   
3. 
   Налимов В. В. Теория эксперимента. — М.: Наука, 1971. — 208 с.
   
4. 
   Окунь Я. Факторный анализ. — М.: Статистика, 1974. — 198 с.
   

1. 
   Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии // Под ред. А. А. Крылова, С. А. Маричева. — СПб.: Питер, 2000. — 560 с.
   
2. 
   Урбах В. Ю. Биометрические методы. Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине. — М.: Наука, 1964. — 415с.
   

1. 
   Айвазян С. А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. — М.: Статистика, 1974. — 200 с.
   
2. 
   Александров В. В., Алексеев А. И., Горский Н. Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). — М.: Финансы и статистика, 1990. — 192 с.
   
3. 
   Берестнева О.Г., Муратова Е.А. Уразаев А.М. Компьютерный анализ данных. – Томск: Изд-во ТПУ, 2003. – 204 с.
   
4. 
   Гусев А. И., Измайлов С. А., Михалевская М. Б. Измерение в психологии: Общий психологический практикум. — М.: Смысл, 1997. — 287 с.
   
5. 
   Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. — СПб.: Братство, 1994. — 364 с.
   

• 
  Интерпретация основного содержания концептуальных документов развития образования в РФ.
  
• 
  Следование в образовательной деятельности основным целям и направлениям развития образования.
  

• 
  Знание методов моделирования и разведывательного анализа.
  
• 
  Использование основных понятий в профессиональной деятельности, применение методов математического анализа, теоретического и экспериментального исследования в гуманитарных науках.
  

• 
  Выявление сущности проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлечение для их решения соответствующий математический аппарат и информационные технологии.
  
• 
  Умение формулировать гипотезы.
  

• 
  Знание статистических критериев для проверки гипотез.
  

• 
  Умение корректно выбирать статистический метод и представлять полученные результаты.
  

• 
  Умение корректно выбирать статистический метод и представлять полученные результаты.
  
• 
  Знание критерия знаков, и критерия Уилкоксона.
  

• 
  Знание основных одномерных и многомерных методов статистической обработки данных.
  
• 
  Знание теоретических основ однофакторного и многофакторного анализов.
  

• 
  Знание основных принципов и этапов планирования и проведения исследований.
  
• 
  Умение создавать протокол исследования с учетом характера данных и дизайна исследования
  

• 
  Сбор, обработка и интерпретация необходимых данные с использованием современных статистических пакетов для формирования суждений по соответствующим социальным проблемам.
  
• 
  Знание структур и базовых функций статистических пакетов SPSS, STATGRAPHICS, STATISTICA