Difference between revisions of "BSc: DiffusionModels"

From IU
Jump to navigation Jump to search
(Created page with "= <span style="color:red;">Название дисциплины</span> = : '''Квалификация выпускника''': <span style="color:red;">бакалавр/ма...")
 
Line 1: Line 1:
  +
= Диффузионнные модели =
= <span style="color:red;">Название дисциплины</span> =
 
: '''Квалификация выпускника''': <span style="color:red;">бакалавр/магистр</span>
+
: '''Квалификация выпускника''': бакалавр
: '''Направление подготовки''': __________________
+
: '''Направление подготовки''': 09.03.01 - “Информатика и вычислительная техника”
: '''Направленность (профиль) образовательной программы''': <span style="color:red;">(Указывается направленность (профиль) образовательной программы</span>
+
: '''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы ИИ
: '''Программу разработал(а)''': __________________
+
: '''Программу разработал(а)''': Ветров Д. П.
   
 
== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
 
== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области <span style="color:red;">(указывается область изучаемой дисциплины. Например: программного обеспечения и его разработки; робототехники и т.д.)</span>, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают <span style="color:red;">(краткое описание содержания дисциплины)</span>.
+
Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области машинного обучения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают математические модели, учатся интерпретировать полученные математические результаты при решении задач в области профессиональной деятельности и осуществлять научные исследования и разработки в области машинного обучения.
   
 
== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
 
== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
  +
: '''Целью освоения дисциплины''' является ознакомление студентов с базовыми и расширенными инструментами для вывода и обучения сложным вероятностным моделям с участием глубоких нейронных сетей, таким как вероятностные глубокие генеративные модели и байесовские нейронные сети.
: '''Целью освоения дисциплины''' ...
 
   
  +
: '''Задачами дисциплины''' являются изучение математических моделей, их применения и модификации для решения задач в профессиональной области.
: '''Задачами дисциплины''' вляются ... <span style="color:red;">(перечислить задачи дисциплины, например: изучение принципов организации подсистем обработки естественного языка для различных прикладных задач и тенденций развития лингвистических ресурсов в сфере интеллектуальных информационных технологий и т.д.).</span>
 
   
 
=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
 
=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
  +
: '''Знания:''' сформированы систематические знания о необходимых строительных блоках для построения новых вероятностных моделей, подходящих для желаемых задач; знания о различных методах приближенного вывода и обучения вероятностных моделей; знания об основных методах генерации выборки из ненормированного вероятностного распределения.
: '''Знания:''' сформированы систематические знания ...
 
<span style="color:red;">(информация, которой обладает обучающийся в определенных областях, полученная в процессе обучения, то есть это информация для осуществления какой-либо деятельности (действия))</span>
 
   
  +
: '''Умения:''' сформированы умения работать с современными вероятностными модификациями моделей глубокого обучения; эффективно реализовывать данные методы на компьютере в ходе научных исследований или решения задачи в области прикладной математики и информатики; строить вероятностные модели, учитывающие структуру прикладной задачи машинного обучения.
: '''Умения:''' сформированы умения ...
 
<span style="color:red;">(предполагает целенаправленное выполнение действий, по изученной информации)</span>
 
   
: '''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками ...
+
: '''Навыки (владения):''' сформировано владение навыком применения математического аппарата к исследуемым математическим моделям.
<span style="color:red;">(автоматизированные устойчивые умения выполнять определенную работу, то есть действие выполняется без контроля сознания, автоматически)</span>
 
   
 
== 3. Структура и содержание дисциплины ==
 
== 3. Структура и содержание дисциплины ==
Line 31: Line 28:
 
| style="width:60%" | Содержание дисциплины по темам
 
| style="width:60%" | Содержание дисциплины по темам
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
  +
| style="text-align:center;" | 1. || Диффузионные модели с гауссовским шумом || Построение генеративных моделей через оценку скор-функции. Связь с вариационным авто-кодировщиком и вариационным байесовским выводом в модели с иерархическими латентными переменными.
| style="text-align:center;" | 1. || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
  +
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
  +
| style="text-align:center;" | 2. || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
  +
Стохастические дифференциальные уравнения. Уравнение Фоккера-Планка. Построение диффузионной модели с непрерывным временем.
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
  +
| style="text-align:center;" | 3. || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
  +
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
  +
Диффузионные модели условной генерации.
| style="text-align:center;" | 4. || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 5. || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
 
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
  +
| style="text-align:center;" | 2. || Ускорение и обобщение диффузионных моделей || Модели с обучаемыми интеграторами. Дистилляция диффузионных моделей.
| style="text-align:center;" | ... || || &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-<br>
 
  +
  +
  +
Совмещение потоков. Обучение обыкновенных дифференциальных уравнений для модели генерации.
  +
  +
  +
Построение мостов между распределениями с помощью диффузионных и потоковых моделей.
 
|}
 
|}
   
Line 50: Line 51:
 
| style="width:10%" | №<br>п/п
 
| style="width:10%" | №<br>п/п
 
| style="width:30%" | Наименование раздела<br>дисциплины (модуля)
 
| style="width:30%" | Наименование раздела<br>дисциплины (модуля)
| style="width:60%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)<br><span style="color:red;">(Указываются ВСЕ задания для практических занятий по разделам дисциплины подробно в соответствии с темами)</span>
+
| style="width:60%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)<br>
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
  +
| style="text-align:center;" | 1. ||Диффузионные модели с гауссовским шумом ||Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.
| style="text-align:center;" | 1. || ||
 
  +
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
  +
| style="text-align:center;" | 2. || ||
 
  +
Обуславливание диффузионной модели без помощи и с помощью классификатора.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 3. || ||
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 4. || ||
 
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
  +
| style="text-align:center;" | 2. ||Ускорение и обобщение диффузионных моделей ||Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями.
| style="text-align:center;" | 5. || ||
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | ... || ||
 
 
|}
 
|}
 
'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
 
'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
   
  +
<span style="color:red;">(К формам текущего контроля можно отнести собеседование, коллоквиум, тест, контрольную работу, лабораторную работу, эссе, реферат и иные творческие работы.)</span>
 
 
{| class="wikitable" style="width:70%;"
 
{| class="wikitable" style="width:70%;"
 
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
 
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
 
| style="width:5%" | №<br>п/п
 
| style="width:5%" | №<br>п/п
 
| style="width:20%" | Наименование раздела<br>дисциплины
 
| style="width:20%" | Наименование раздела<br>дисциплины
| style="width:25%" | Форма текущего контроля<br><br><span style="color:red;">(выберите соответствующие формы контроля)</span>
+
| style="width:25%" | Форма текущего контроля
  +
| style="width:50%" | Материалы текущего контроля
| style="width:50%" | Материалы текущего контроля<br><br><span style="color:red;">(Указываются ВСЕ ЗАДАНИЯ/ВОПРОСЫ текущего контроля успеваемости обучающихся по разделам дисциплины подробно в соответствии с требованиями)</span>
 
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 1.
 
| style="text-align:center;" | 1.
  +
| Диффузионные модели с гауссовским шумом
|
 
  +
| style="text-align:center;" | Проверка выполнения домашнего практического задания
| style="text-align:center;" | <span style="color:red;">Проверка выполнения домашних заданий;<br>Устный / письменный опрос;<br>Тестирование (письменное или компьютерное);<br>Эссе;<br>Доклад;<br>Защита проекта; Коллоквиум;<br>Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта и другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях</span>
 
  +
| Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.
| Например:
 
Устный / письменный опрос:<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
Тематика групповых проектов:<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
Темы докладов:<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
Тематика эссе:<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
Задания, в том числе, для групповых проектов:<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
Тестирование (письменное или компьютерное):<br>-<br>-<br>-<br>...<br><br>
 
Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта.
 
   
  +
Другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях<br>-<br>-<br>-<br>...<br>
 
  +
Обуславливание диффузионной модели без помощи и с помощью классификатора.
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 2.
 
| style="text-align:center;" | 2.
  +
|Ускорение и обобщение диффузионных моделей
|
 
  +
| style="text-align:center;" | Проверка выполнения домашнего практического задания
| style="text-align:center;" | <span style="color:red;">Проверка выполнения домашних заданий;<br>Устный / письменный опрос;<br>Тестирование (письменное или компьютерное);<br>Эссе;<br>Доклад;<br>Защита проекта; Коллоквиум;<br>Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта и другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях</span>
 
  +
| Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями.
|
 
  +
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 3.
 
|
 
| style="text-align:center;" | <span style="color:red;">Проверка выполнения домашних заданий;<br>Устный / письменный опрос;<br>Тестирование (письменное или компьютерное);<br>Эссе;<br>Доклад;<br>Защита проекта; Коллоквиум;<br>Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта и другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях</span>
 
|
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 4.
 
|
 
| style="text-align:center;" | <span style="color:red;">Проверка выполнения домашних заданий;<br>Устный / письменный опрос;<br>Тестирование (письменное или компьютерное);<br>Эссе;<br>Доклад;<br>Защита проекта; Коллоквиум;<br>Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта и другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях</span>
 
|
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | 5.
 
|
 
| style="text-align:center;" | <span style="color:red;">Проверка выполнения домашних заданий;<br>Устный / письменный опрос;<br>Тестирование (письменное или компьютерное);<br>Эссе;<br>Доклад;<br>Защита проекта; Коллоквиум;<br>Проверка разработки отдельных частей кода программного продукта и другие формы текущего контроля, используемые Вами на занятиях</span>
 
|
 
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 
| style="text-align:center;" | ... || || ||
 
 
|}
 
|}
 
'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''
 
'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

Revision as of 22:28, 1 April 2024

Диффузионнные модели

Квалификация выпускника: бакалавр
Направление подготовки: 09.03.01 - “Информатика и вычислительная техника”
Направленность (профиль) образовательной программы: Математические основы ИИ
Программу разработал(а): Ветров Д. П.

1. Краткая характеристика дисциплины

Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области машинного обучения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают математические модели, учатся интерпретировать полученные математические результаты при решении задач в области профессиональной деятельности и осуществлять научные исследования и разработки в области машинного обучения.

2. Перечень планируемых результатов обучения

Целью освоения дисциплины является ознакомление студентов с базовыми и расширенными инструментами для вывода и обучения сложным вероятностным моделям с участием глубоких нейронных сетей, таким как вероятностные глубокие генеративные модели и байесовские нейронные сети.
Задачами дисциплины являются изучение математических моделей, их применения и модификации для решения задач в профессиональной области.

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

Знания: сформированы систематические знания о необходимых строительных блоках для построения новых вероятностных моделей, подходящих для желаемых задач; знания о различных методах приближенного вывода и обучения вероятностных моделей; знания об основных методах генерации выборки из ненормированного вероятностного распределения.
Умения: сформированы умения работать с современными вероятностными модификациями моделей глубокого обучения; эффективно реализовывать данные методы на компьютере в ходе научных исследований или решения задачи в области прикладной математики и информатики; строить вероятностные модели, учитывающие структуру прикладной задачи машинного обучения.
Навыки (владения): сформировано владение навыком применения математического аппарата к исследуемым математическим моделям.

3. Структура и содержание дисциплины

(Указываются: 1) порядковый номер раздела (количество разделов зависит от содержания Вашей дисциплины); 2) наименования разделов дисциплины; 3) темы указанных разделов (количество тем в каждом разделе зависит от содержания Вашей дисциплины)


п/п
Наименование раздела
дисциплины
Содержание дисциплины по темам
1. Диффузионные модели с гауссовским шумом Построение генеративных моделей через оценку скор-функции. Связь с вариационным авто-кодировщиком и вариационным байесовским выводом в модели с иерархическими латентными переменными.


Стохастические дифференциальные уравнения. Уравнение Фоккера-Планка. Построение диффузионной модели с непрерывным временем.


Диффузионные модели условной генерации.

2. Ускорение и обобщение диффузионных моделей Модели с обучаемыми интеграторами. Дистилляция диффузионных моделей.


Совмещение потоков. Обучение обыкновенных дифференциальных уравнений для модели генерации.


Построение мостов между распределениями с помощью диффузионных и потоковых моделей.

4. Методические и оценочные материалы

Задания для практических занятий:


п/п
Наименование раздела
дисциплины (модуля)
Перечень рассматриваемых тем (вопросов)
1. Диффузионные модели с гауссовским шумом Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.


Обуславливание диффузионной модели без помощи и с помощью классификатора.

2. Ускорение и обобщение диффузионных моделей Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями.

Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:



п/п
Наименование раздела
дисциплины
Форма текущего контроля Материалы текущего контроля
1. Диффузионные модели с гауссовским шумом Проверка выполнения домашнего практического задания Построение диффузионной модели с предсказанием шума и с предсказанием объекта для решения задачи генерации изображений.


Обуславливание диффузионной модели без помощи и с помощью классификатора.

2. Ускорение и обобщение диффузионных моделей Проверка выполнения домашнего практического задания Построение модели совмещения потоков для решения задачи генерации и для построения моста между распределениями.

Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:


п/п
Наименование
раздела дисциплины
Вопросы
1.
2.
3.
4.
5.
...

Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:

(Указываются ВСЕ ЗАДАНИЯ/ВОПРОСЫ для промежуточной аттестации.)

1.
2.
3.
...
48.
49.
50.
...

Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины

Список основной литературы:

Список дополнительной литературы:

Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

(Указываются рекомендации для обучающихся, которые раскрывают суть их работы при различных видах деятельности в рамках освоения дисциплины. Данные рекомендации должны охватывать работу с лекционным материалом, подготовку и работу во время проведения семинарских занятий, самостоятельную работу, подготовку к текущему контролю и промежуточной аттестации)

(Выберите соответствующие виды учебных занятий, которые используются при изучении Вашей дисциплины)

Вид учебных
занятий/деятельности
Деятельность обучающегося
Лекция Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
Практическое (семинарское) занятие При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.
Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
Устный/письменный опрос Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
Реферат Поиск источников и литературы, составление библиографии. При написании реферата рекомендуется использовать разнообразные источники, монографии и статьи из научных журналов, позволяющие глубже разобраться в различных точках зрения на заданную тему. Изучение литературы следует начинать с наиболее общих трудов, затем следует переходить к освоению специализированных исследований по выбранной теме. Могут быть использованы ресурсы сети «Интернет» с соответствующими ссылками на использованные сайты.
Если тема содержит проблемный вопрос, следует сформулировать разные точки зрения на него. Рекомендуется в выводах указать свое собственное аргументированное мнение по данной проблеме. Подготовить презентацию для защиты реферата.
Эссе Написание прозаического сочинения небольшого объема и свободной композиции, выражающего индивидуальные впечатления и соображения по конкретному поводу или вопросу и заведомо не претендующего на определяющую или исчерпывающую трактовку предмета. При работе над эссе следует четко и грамотно формулировать мысли, структурировать информацию, использовать основные понятия, выделять причинно-следственные связи. Как правило эссе имеет следующую структуру: вступление, тезис и аргументация его, заключение. В качестве аргументов могут выступать исторические факты, явления общественной жизни, события, жизненные ситуации и жизненный опыт, научные доказательства, ссылки на мнение ученых и др.
Подготовка к промежуточной аттестации При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.
Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
Практические (лабораторные) занятия Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
Самостоятельная работа Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
Видеопрезентация Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
Доклад Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
Дискуссия Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
Контрольная работа При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
Тестирование (устное/письменное) При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
Индивидуальная работа При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
Разработка отдельных частей кода Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
Выполнение домашних заданий и групповых проектов Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.

Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции

(Указываются все используемые преподавателем методы и технологии обучения)

Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
 

Например:

1. Информационно – коммуникационная технология  
2. Технология развития критического мышления Основные методические приемы развития критического мышления
  1. Прием «Кластер»
  2. Таблица
  3. Учебно-мозговой штурм
  4. Интеллектуальная разминка
  5. Зигзаг, зигзаг -2
  6. Прием «Инсерт»
  7. Эссе
  8. Приём «Корзина идей»
  9. Приём «Составление синквейнов»
  10. Метод контрольных вопросов
  11. Приём «Знаю../Хочу узнать…/Узнал…»
  12. Круги по воде
  13. Ролевой проект
  14. Да – нет
  15. Приём «Чтение с остановками»
  16. Приём «Взаимоопрос»
  17. Приём «Перепутанные логические цепочки»
  18. Приём «Перекрёстная дискуссия»
3. Проектная технология  
4. Технология проблемного обучения  
5. Кейс – технология К методам кейс-технологий, активизирующим учебный процесс, относятся:
  • метод ситуационного анализа (Метод анализа конкретных ситуаций, ситуационные задачи и упражнения; кейс-стадии)
  • метод инцидента;
  • метод ситуационно-ролевых игр;
  • метод разбора деловой корреспонденции;
  • игровое проектирование;
  • метод дискуссии.
6. Технология интегрированного обучения  
7. Педагогика сотрудничества  
8. Технологии уровневой дифференциации  
9. Групповая технология  
10. Традиционные технологии (классно-урочная система)  
11. Здоровьесберегающие технологии  
12. Игровая технология  
13. Модульная технология
14. Технология мастерских  
  и др.