WWW.DOC.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные документы
 

«ФАКУЛЬТЕТ ЗООТЕХНОЛОГИИ И МЕНЕДЖМЕНТА Рабочая программа дисциплины «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В БИОЛОГИИ» Направление подготовки 36.04.02 Зоотехния Профиль подготовки ...»

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ФАКУЛЬТЕТ ЗООТЕХНОЛОГИИ И МЕНЕДЖМЕНТА

Рабочая программа дисциплины

«МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В БИОЛОГИИ»

Направление подготовки 36.04.02 Зоотехния Профиль подготовки Частная зоотехния, технология производства продуктов животноводства (программа магистратуры) Уровень высшего образования Магистратура Форма обучения Очная, заочная Краснодар

1 ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью освоения дисциплины «Математические методы в биологии» является научить магистров целенаправленному и эффективному использованию в соответствии со специальностью методам и моделям управления технологическими процессами в сфере агропромышленного комплекса. Привить практические навыки по обработке автоматизированного первичного учета в хозяйствах, дать понятие об особенностях использования баз данных различного назначения. Показать место и методы применения математического моделирования в зоотехнии.

Задачи дисциплины:

- умению выбирать необходимые методы исследования, модифицировать существующие и разрабатывать новые методы, исходя из задач конкретного исследования;

- формулировать и решать задачи, возникающие в ходе научно-исследовательской работы.

2 ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ПО

ДИСЦИПЛИНЕ, СООТНЕСЕННЫХ С ПЛАНИРУЕМЫМИ

РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

В результате освоения дисциплины обучающийся готовится к следующим видам деятельности, в соответствии с образовательным стандартом ФГОС ВО 36.04.02 «Зоотехния»

Виды профессиональной деятельности научно-исследовательская деятельность:

- проведение самостоятельных научных исследований с использованием новейших методологий и анализа их результатов;

В результате освоения дисциплины формируются следующие компетенции:

ОПК-2 – готовностью руководить коллективом в сфере своей профессиональной деятельности, толерантно воспринимая социальные, этнические, конфессиональные и культурные различия;

ПК - 3- способностью к организации научно-исследовательской деятельности;

ПК-4 – способностью формировать решения, основанные на исследованиях проблем, путем интеграции знаний из новых или междисциплинарных областей.

Планируемые результаты освоения компетенций с учетом профессиональных стандартов Категории Название обобщенКомпетен

–  –  –

3 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОП МАГИСТРАТУРЫ

«Математические методы в биологии» является дисциплиной базовой части ОП подготовки обучающихся по направлению 36.04.02 «Зоотехния», профиль подготовки «Частная зоотехния, технология производства продуктов животноводства».

Для изучения дисциплины «Математические методы в биологии» магистрантам необходимы знания по предыдущим (смежным) дисциплинам:

История и философия науки;

Современные проблемы зоотехнии;

Планирование и организация научных исследований;

Научно-исследовательская работа в семестре, в том числе научноисследовательские семинары.

Дисциплина может быть использована в изучении последующих дисциплин, практик:

Методы и технологии обучения профессиональным дисциплинам;

Информационные технологии в науке и производстве;

История зоотехнической науки;

Речевая коммуникация в сфере АПК;

Биологические и хозяйственные особенности сельскохозяйственных животных;

Инновационные технологии в свиноводстве;

Инновационные технологии в птицеводстве;

Производственная (преддипломная) практика;

Педагогическая практика.

4 ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ (108 ЧАСОВ, 3 ЗАЧЕТНЫХ ЕДИНИЦ)

–  –  –

Л ПЗ СР лины. Признаки и их классификация. Причины варьирования значений биологических признаков. Статистические совокупности, их виды, терминология. Формирование выборочной совокупности (выборки).

Основные характеристики варьирующих данных.

Построение вариационных рядов и графиков распределения значений признака. Правила построения графиков. Ошибки чисел и вычислений. Средние величины, их биологическая сущность, разновидности (средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя кубическая, средняя гармоническая, средняя гео- ПК-3 метрическая, медиана, мода). Способы нахождения средних. Показатели вариации, их биологическая сущность, виды (пределы вариации, размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, нормированное отклонение. Способы вычисления среднего квадратического отклонения.

Распределение значений варьирующих признаков.Основные понятия теории вероятностей. Вклад отечественных ученых в развитие теории вероятностей. Вероятности событий.

Виды вероятностей. Сложение и умножение вероятностей. Распределение случайных событий. Схема и формула Бернулли. Биномиальное распределение. Нормальное распределение. Свойство кривой нормального распределения. Правило «плюс-минус трех сигм». Ха- ПК-4 рактеристики эмпирических распределений (асимметрия, эксцесс). Причины отклонения эмпирических распределений от нормального.

Статистические границы нормы. Распределение Пуассона. Ошибки репрезентативности.

Закон больших чисел. Доверительные вероятности и уровни значимости. Доверительный интервал и границы доверия. Достоверность средней арифметической.

ОПК Достоверность выборочных показателей.

Достоверность различия между двумя средни- -2 Виды учебной ра

–  –  –

6. ПЕРЕЧЕНЬ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

6.1 Методические указания (собственные разработки)

1. Комлацкий В. И. Математические методы в биологии и животноводстве / В. И. Комлацкий, Н. И. Куликова // Учебно-методическое пособие для ВУЗов. Краснодар.-2016.с.

6.2 Литература для самостоятельной работы

1. Дромашко С. Е. Математическое и компьютерное моделирование в биологии./ С. Е.

Дромашко Учебно-методическое пособие. Минск. –ИПНК.–2009.- 66 с.

2. Дромашко, С.Е. Очерки биоинформатики / С.Е. Дромашко. – Минск: Беларуская наука, 2009. – 400 с.

3. Дромашко С. Е. Математическое и компьютерное моделирование в биологии : учеб.метод. пособие / С. Е. Дромашко. – Минск : ИПНК, 2009. – 65 с.

4. Смиряев, А.В. Основы биоинформатики /А.В.Смиряев, Л.К. Панкина// – М.: ФГОУ ВПО РГАУ – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2008. – 102 с.

5. ЛОЙКО В.И. Структуры и алгоритмы обработки данных : учеб. пособие / ЛОЙКО В.И., Лаптев С.В. ; Куб. гос. аграр. ун-т. - 2-е изд., перераб. и доп. - Краснодар, 2013. - 344 с. - ISBN 978-5-94672-679-5 : Б/ц. (20 экз).

6. ГАЛИЕВ К.С. Основы алгоритимизации и программирования : учеб.-метод. пособие / ГАЛИЕВ К.С., Печурина Е.К. ; Куб. гос. аграр. ун-т, Каф. компьютерных технологий и систем; под ред. В.И. Лойко. - Краснодар : КубГАУ, 2013. - 93с. - Б/ц (200 экз).

7. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ

7.1 Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы

–  –  –

7.3. Типовые контрольные задания и методические материалы, определяющие процедуры оценки знаний, умений и навыков Вопросы для устного опроса

1. Предмет и основные понятия биологической статистики. История биометрии.

2. Группировка данных, совокупность и вариационный ряд.

3. Совокупность, примеры различных совокупностей. Отличие выборочной совокупности от генеральной совокупности.

4. Принципы группировки данных при качественной дискретной и непрерывной изменчивости.

5. Вариационный ряд. Особенности распределения вариант в вариационном ряду. Графическое изображение вариационного ряда.

6. Статистические показатели для характеристики совокупности.

7. Размах вариационного ряда и лимиты. Мода и медиана.

8. Средняя арифметическая и ее свойства. Формулы для вычисления.

9. Варианса и среднее квадратическое отклонение.

10. Понятие степень свободы.

11. Средняя геометрическая. Формулы для ее вычисления.

12. Коэффициент вариации, его отличие от среднего квадратического отклонения.

13. Закономерности случайной вариации. Вероятность. Формулы для вычисления вероятности.

14. Нормальная вариационная кривая и ее характеристика. Нормированное отклонение.

15. Уровни значимости. Связь между уровнем значимости и вероятностью.

16. Доверительные вероятности или доверительный интервал.

17. Оценка достоверности статистических показателей. Выборочные и генеральные совокупности.

18. Средние ошибки, ошибки выборочности. Формулы вычисления.

19. Критерий Стьюдента, случаи и примеры его использования.

20. Нулевая гипотеза. Сущность нулевой гипотезы.

21. Формулы для определения необходимого объема выборочной совокупности. Охарактеризуйте основные предпосылки выборочного метода.

22. Измерение связи. Корреляция. Понятие о корреляции. Положительная и отрицательная корреляция.

23. Коэффициент корреляции. Формулы для его вычисления.

24. Выборочность коэффициента корреляции. Оценка его достоверности.

25. Понятие о регрессии. Односторонняя и двусторонняя регрессия.

26. Коэффициент регрессии. Ошибка коэффициента регрессии и его достоверность.

27. Статистический анализ вариации по качественным признакам.

28. Альтернативная вариация. Средняя арифметическая и среднее квадратическое отклонение при альтернативной вариации.

29. Средняя ошибка при альтернативной вариации. Доверительные границы для доли.

30. Дисперсионный анализ. Сущность дисперсионного анализа.

31. Общая схема дисперсионного анализа при однофакторном опыте.

32. Установление достоверности влияния изучаемого фактора. Фактические и табличные значения F.

33. Изучение степени соответствия фактических данных теоретически ожидаемым.

34. Критерий соответствия хи-квадрат. Формулы для его вычисления.

35. Закономерности распределения 2. Понятие вероятности и значимости в применении 2.

36. Фактические данные и нулевая гипотеза. Области отбрасывания нулевой гипотезы.

Примерные темы докладов

1. Математическая экология

2. Моделирование процессов мышления и человеко-машинного общения

3. Аналогия между биологическими и компьютерными вирусами.

4. Подготовить электронную презентацию на тему «Линейное программирование в биологии и медицине».

5. Основные типы распределений признаков

6. Двухфакторный дисперсионный анализ количественных признаков

Примерные темы рефератов

Моделирование в биологии и биоинформатика 1.

Материальное моделирование и модельный эксперимент 2.

Применение некоторых информационных технологий в биологии 3.

Сложные системы и оптимизация эксперимента: теория планирования эксперимента 4.

Пакеты прикладных генетико-статистических программ для персональных компьютеров

6. Экосистемы и теория информации

7. Дифференциальные уравнения в биологии. Модель роста дерева

8. Биологическое приложение системы компьютерной алгебры Mathematica.

Тестовые вопросы

V1: Основные понятия биометрии, группировка первичных данных

I:

S: Основы науки, названной биометрикой, в 1899 году разработал:

+: Гальтон;

-: Льюин;

-: Фишер;

-: Госсет.

I:

S: Множество отдельных отличающихся друг от друга и в то же время сходных в некоторых отношениях объектов называется:

-: вариацией;

-: дисперсией;

+: совокупностью;

-: медианой.

I:

S: Объемом совокупности называют:

-: различия в совокупности;

-: вариацию совокупности;

+: число единиц в совокупности;

-: дисперсию совокупности.

I:

S: Синонимом термина «дисперсия» является:

-: количество;

-: совокупность;

-: качество;

+: вариация.

I:

S: Вариация – это:

+: различия между единицами совокупности;

-: сходство между единицами совокупности;

-: число единиц в совокупности;

-: объем совокупности.

I:

S: Варианта – это:

-: объем совокупности;

+: значение единицы совокупности;

-: средняя арифметическая;

-: среднее квадратическое отклонение.

I:

S:Варианты являются числовыми значениями:

-: средней арифметической;

+: случайной переменной;

-: средней геометрической;

-: постоянной переменной.

I:

S: Теоретически бесконечно большую или приближающуюся к бесконечности совокупность называют:

-: выборочной;

-: постоянной;

+: генеральной;

-: варьирующей.

I:

S: Выборочные совокупности по своим размерам являются:

-: теоретически бесконечными;

+: сравнительно небольшими;

-: включающими одну единицу;

-: приближающимися к бесконечности.

I:

S: Совокупность животных характеризуется по масти. Такую вариацию называют:

-: количественной;

-: сходной;

+: качественной;

-: постоянной.

I:

S: На прерывную (дискретную) и непрерывную разделяется:

+: количественная вариация;

-: ограниченная вариация;

-: качественная вариация;

-: случайная вариация.

I:

S: Число детенышей в помете у совокупности серебристо-черных лисиц можно отнести к:

-: случайной вариации;

-: ограниченной вариации;

+: количественная вариация;

-: качественная вариация;

I:

S: Отличие прерывной (дискретной) вариации от непрерывной заключается в следующем:

-: выражается только дробными числами

-: может выражаться как целыми, так и дробными числами;

+: выражается только целыми числами.

I:

S: Частным случаем качественной вариации является:

-: количественная;

-: ограниченная;

-: дисперсная;

+: альтернативная.

I:

S: В совокупности выделяют только две группы. Такая вариация называется:

+: альтернативной;

-: генеральной;

-: случайной;

-: количественной.

I:

S: Количество вариант от 60 до 100 подразделяют на:

-: 5-6 классов;

-: 8-12 классов;

+: 7-10 классов;

-: 10-15 классов.

I:

S: На 10 – 15 классов подразделяется:

-: 100 вариант;

-: 50 вариант;

-: 25 вариант;

+: более 200 вариант.

I:

S: Расположение вариант от меньших величин к большим называется:

+: ранжировкой;

-: группировкой;

-: объединением;

-: слиянием.

I:

S: Ряды, получаемые в ходе распределения вариант по классам называются:

-: переменными;

+: вариационными;

-: случайными;

-: количественными.

I:

S: Класс, обладающий наибольшей частотой получил название:

-: вариационный;

-: запредельный;

+: модальный;

-: лимитный.

I:

S: Модальным называется класс, обладающий:

-: наименьшей частотой;

-: включающий среднюю арифметическую;

+: наибольшей частотой.

I:

S: Лимитами называются значения:

-: модального класса;

-: средней арифметической;

+: крайнего класса;

-: среднего квадратического отклонения.

I:

S: Полигон распределения применятся при:

-: непрерывной вариации;

+: дискретной вариации;

-: случайной вариации;

-: постоянной вариации.

I:

S: Кривая распределения - это:

+: графическое изображение вариационного ряда;

-: распределение вариационного ряда по классам;

-: расчет частоты встречаемости;

-: определение модального класса в вариационной ряду.

I:

S: При построение полигона распределения на ось абсцисс наносятся:

-: частоты;

-: лимиты;

+: классы;

-: медианы.

Кейс – задания

Задание 1. Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для коров со средней живой массой 500 к среднесуточным удоем 24 кг молока.

Для обеспечения заданной продуктивности необходимо, чтобы в рационе содержалось не менее 17,' кормовых единиц, 1795 г переваримого протеина, 121 г кальция, 87 г фосфора и 770 мг каротина. Сухого вещества в нем должно быть не более кг. Рацион составляется из комбикорма, ячменя молотого, сена клеверо-тимофеечного, соломы ячменной, силоса кукурузного и кормов свеклы.

Задание 2. Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для коров со средней живой массой 500 к среднесуточным удоем 14 кг молока.

Для обеспечения заданной продуктивности необходимо, чтобы в рационе содержалось не менее 11,6 кормовых единиц, 1160 г переваримого протеина, 81 г кальция, 57 фосфора и 520 мг каротина. Сухого вещества в нем должно быть не более 1 кг.

Рацион составляется из комбикорма, сена лугового, соломы ячменной, силоса клеверотимофеечного, кормовой свеклы и картофе В соответствии с зоотехническими требованиями отдельные группы кормов в рационе могут изменяться в следующих пределах (% к обще количеству кормовых единиц): концентрированные - от 10 до 20, грубые - от 19 до 26, сочные - от 40 до 50, корнеклубнеплоды от 10 до Удельный вес сена лугового в группе грубых кормов должен составлять не менее 85%, картофеля в группе корнеклубнеплодов - не более 20%.

Критерий оптимальности - минимум себестоимости рациона.

Задание 3. Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для телок в возрасте 9 месяцев при выращиван коров со средней живой массой 500-550 кг.

В рационе должно содержаться не менее 4,4 кг кормовых единиц, 435 г переваримого протеина, 3 кальция, 21 г фосфора и 130 мг каротина.

Рацион составляется из комбикорма, сена лугового, сена клеверо-тимофеечного, соломы ячменной, силоса кукурузного и силоса клеветимофеечного.

В соответствии с зоотехническими требованиями отдельные группы кормов в рационе могут изменяться в следующих пределах (% к обще количеству кормовых единиц): концентрированные - от 20 до 25, грубые - от 30 до 40, сочные - от 35 до 45. Удельный вес соломы в группе груб кормов должен составлять не более 30%, силоса кукурузного в группе сочных - не менее 35%.

Критерий оптимальности - минимум себестоимости рациона.

Задание 4Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для телят со средней живой массой 250 к среднесуточным приростом живой массы 600 г. Для обеспечения заданного прироста необходимо, чтобы в рационе содержалось не менее 4 кормовых единиц, 470 г переваримого протеина, 18 г кальция, 16 г фосфора и 50 мг каротина.

Рацион составляется из комбикорма, ячменя молотого, сена лугового, сена клеверотимофеечного, силоса кукурузного и кормовой свек. В соответствии с зоотехническими требованиями отдельные группы кормов в рационе могут изменяться в следующих пределах (% к обще количеству кормовых единиц): концентрированные - от 10 до 18, грубые от 40 до 50, сочные - от 25 до 40, корнеклубнеплоды - от 2 до Удельный вес ячменя молотого в группе концентрированных кормов должен составлять не более 20%, сена лугового в группе грубых - не мен 40%.

Критерий оптимальности - минимум себестоимости рациона.

Задание 5 Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для ягнят в возрасте 12 месяцев. В рацио должно содержаться не менее 1,05 кг кормовых единиц, 100 г переваримого протеина, 6,4 г кальция, 4,1 г фосфора и 8 мг каротина.

Рацион составляется из комбикорма, ячменя молотого, сена лугового, силоса кукурузного, силоса клеверо-тимофеечного и кормовой свек В соответствии с зоотехническими требованиями отдельные группы кормов в рационе могут изменяться в следующих пределах (% к обще количеству кормовых единиц): концентрированные - от 20 до 30, грубые - от 25 до 35, сочные от 30 до 42, корнеклубнеплоды - от 5 до 10 Удельный вес ячменя в группе концентрированных кормов должен составлять не более 40%, силоса клеверо-тимофеечного в группе сочных - менее 35%.

Критерий оптимальности - минимум себестоимости рациона.

Задание 6 Составить экономико-математическую модель оптимизации суточного рациона кормления для молодняка овец на откорме среднесуточным приростом живой массы 180 г. В рационе должно содержаться не менее 1,4 кг кормовых единиц, 125 г переваримого протеи 8,4 г кальция, 5,6 г фосфора и 11 мг каротина.

Рацион составляется из комбикорма, сена лугового, соломы ячменной, силоса кукурузного, силоса клеверо-тимофеечного и кормовой свек В соответствии с зоотехническими требованиями отдельные группы кормов в рационе могут изменяться в следующих пределах (% к обще количеству кормовых единиц):концентрированные - от 25 до 30, грубые - от 20 до 30, сочные - от 30 до 40, корнеклубнеплоды - от 8 до Удельный вес сена лугового в группе грубых кормов должен составлять не более 80%, силоса кукурузного в группе сочных - не менее 60%.

Критерий оптимальности - минимум себестоимости рациона.

Вопросы к зачету

1. Предмет и основные понятия биологической статистики. История биометрии.

2. Группировка данных, совокупность и вариационный ряд.

3. Совокупность, примеры различных совокупностей. Отличие выборочной совокупности от генеральной совокупности.

4. Принципы группировки данных при качественной дискретной и непрерывной изменчивости.

5. Вариационный ряд. Особенности распределения вариант в вариационном ряду. Графическое изображение вариационного ряда.

6. Статистические показатели для характеристики совокупности.

7. Размах вариационного ряда и лимиты. Мода и медиана.

8. Средняя арифметическая и ее свойства. Формулы для вычисления.

9. Варианса и среднее квадратическое отклонение.

10. Понятие степень свободы.

11. Средняя геометрическая. Формулы для ее вычисления.

12. Коэффициент вариации, его отличие от среднего квадратического отклонения.

13. Закономерности случайной вариации. Вероятность. Формулы для вычисления вероятности.

14. Нормальная вариационная кривая и ее характеристика. Нормированное отклонение.

15. Уровни значимости. Связь между уровнем значимости и вероятностью.

16. Доверительные вероятности или доверительный интервал.

17. Оценка достоверности статистических показателей. Выборочные и генеральные совокупности.

18. Средние ошибки, ошибки выборочности. Формулы вычисления.

19. Критерий Стьюдента, случаи и примеры его использования.

20. Нулевая гипотеза. Сущность нулевой гипотезы.

21. Формулы для определения необходимого объема выборочной совокупности. Охарактеризуйте основные предпосылки выборочного метода.

22. Измерение связи. Корреляция. Понятие о корреляции. Положительная и отрицательная корреляция.

23. Коэффициент корреляции. Формулы для его вычисления.

24. Выборочность коэффициента корреляции. Оценка его достоверности.

25. Понятие о регрессии. Односторонняя и двусторонняя регрессия.

26. Коэффициент регрессии. Ошибка коэффициента регрессии и его достоверность.

27. Статистический анализ вариации по качественным признакам.

28. Альтернативная вариация. Средняя арифметическая и среднее квадратическое отклонение при альтернативной вариации.

29. Средняя ошибка при альтернативной вариации. Доверительные границы для доли.

30. Дисперсионный анализ. Сущность дисперсионного анализа.

31. Общая схема дисперсионного анализа при однофакторном опыте.

32. Установление достоверности влияния изучаемого фактора. Фактические и табличные значения F.

33. Изучение степени соответствия фактических данных теоретически ожидаемым.

34. Критерий соответствия хи-квадрат. Формулы для его вычисления.

35. Закономерности распределения 2. Понятие вероятности и значимости в применении 2.

36. Фактические данные и нулевая гипотеза. Области отбрасывания нулевой гипотезы.

7.4 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций Контроль освоения дисциплины и оценка знаний обучающихся по дисциплине производится в соответствии с Пл КубГАУ 2.5.1 – 2016 «Текущий контроль и успеваемости и промежуточной аттестации студентов», утвержденным приказом ректора от 22.03.2016 г. № 59.

Устный опрос Во время ответа магистр овладевает умением логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь, а также способностью к обобщению и анализу учебной информации.

Критерии оценок при опросе 5 (отлично) Магистр показывает всесторонние и глубокие знания программного материала, знание основной и дополнительной литературы; последовательно и четко отвечает на вопросы; уверенно ориентируется в проблемных ситуациях; демонстрирует способность применять теоретические знания для анализа практических ситуаций, делать правильные выводы, проявляет творческие способности в понимании, изложении и использовании программного материала; подтверждает полное освоение компетенций.

4(хорошо) Магистр показывает полное знание программного материала, основной и дополнительной литературы; дает полные ответы на теоретические вопросы билета и дополнительные вопросы, допуская некоторые неточности; правильно применяет теоретические положения к оценке практических ситуаций; демонстрирует хороший уровень освоения материала и в целом подтверждает освоение компетенций.

3 (удовлетворительно) Магистр показывает знание основного материала в объеме, необходимом для предстоящей профессиональной деятельности; при ответе на вопросы билета и дополнительные вопросы не допускает грубых ошибок, но испытывает затруднения в последовательности их изложения; не в полной мере демонстрирует способность применять теоретические знания для анализа практических ситуаций, подтверждает освоение компетенций, предусмотренных программой на минимально допустимом уровне.

2 (неудовлетворительно) Магистр имеет существенные пробелы в знаниях основного учебного материала по дисциплине; не способен аргументировано и последовательно его излагать, допускает грубые ошибки в ответах, неправильно отвечает на задаваемые комиссией вопросы или затрудняется с ответом; не подтверждает освоение компетенций, предусмотренных программой.

–  –  –

Интернет-презентация Посредством ресурсов Интернета продемонстрировать современные видеоматериалы, посвященные последним исследованиям в области эволюции мышления.

Целью данного метода является наглядная демонстрация изучаемого материала, ознакомление с имеющимися информационными и техническими ресурсами изучаемой области, изучение передовых достижений науки.

Компьютерный пост-тест Пост-тест используется для промежуточной и итоговой проверки знаний студентов. В итоговый тест входят вопросы по всем пройденным темам. Вопросы теста позволяют определить знания студентов по основным проблемам, понятиям, школам и представителям философии.

Цель данного метода состоит в проверке знаний и умений студентов, достижении учащимися базового уровня подготовки, овладении обязательным минимумом содержания дисциплины. Кроме того пост-тест выполняет обучающие и развивающие функции, позволяя студентам систематизировать имеющиеся знания и правильно расставить смысловые акценты в большом объеме пройденного материала.

Критерии оценки знаний студентов при проведении тестирования Оценка «отлично» выставляется при условии правильного ответа студента не менее чем 85 % тестовых заданий;

Оценка «хорошо» выставляется при условии правильного ответа студента не менее чем 70 % тестовых заданий;

Оценка «удовлетворительно» выставляется при условии правильного ответа студента не менее 51 %;.

Оценка «неудовлетворительно» выставляется при условии правильного ответа студента менее чем на 50 % тестовых заданий.

Кейс-задания

Результат выполнения кейс-задания оценивается с учетом следующих критериев:

– полнота проработки ситуации;

– полнота выполнения задания;

– новизна и неординарность представленного материала и решений;

– перспективность и универсальность решений;

– умение аргументировано обосновать выбранный вариант решения.

Критерии оценивания выполнения кейс-заданий:

Отметка «отлично»: работа выполнена в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; работа проведена в условиях, обеспечивающих получение правильных результатов и выводов; соблюдены правила техники безопасности; в ответе правильно и аккуратно выполняет все записи, таблицы, рисунки, чертежи, графики, вычисления; правильно выполняет анализ ошибок.

Отметка «хорошо»: работа выполнена правильно с учетом 1-2 мелких погрешностей или 2-3 недочетов, исправленных самостоятельно по требованию преподавателя.

Отметка «удовлетворительно»: работа выполнена правильно не менее чем наполовину, допущены 1-2 погрешности или одна грубая ошибка.

Отметка «неудовлетворительно»: допущены две (и более) грубые ошибки в ходе работы, которые обучающийся не может исправить даже по требованию преподавателя или работа не выполнена полностью.

Заключительный контроль Заключительный контроль (промежуточная аттестация) подводит итоги изучения дисциплины. Учебным планом по данной дисциплине предусмотрен зачет. Вопросы, выносимые на зачет, доводятся до сведения магистров за месяц до сдачи зачета.

Требования и задания соответствуют требуемому уровню усвоения дисциплины и отражают ее основное содержание.

Критерии оценки знаний при проведении зачета Отметка «зачтено» выставляется магистру, который обладает всесторонними, систематизированными и глубокими знаниями материала учебной программы, умеет свободно выполнять задания, предусмотренные учебной программой, усвоил основную и ознакомился с дополнительной литературой.

Отметка «не зачтено» выставляется магистру, не знающему основной части материала учебной программы, допускающему принципиальные ошибки в выполнении предусмотренных учебной программой заданий, неуверенно с большими затруднениями выполняющему практические работы.

8. ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНОЙ И ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЛИ-ТЕРАТУРЫ Основная литература

1. ЛОЙКО В.И. Структуры и алгоритмы обработки данных : учеб. пособие / ЛОЙКО В.И., Лаптев С.В. ; Куб. гос. аграр. ун-т. - 2-е изд., перераб. и доп. - Краснодар, 2013. - 344 с. - ISBN 978-5-94672-679-5 : Б/ц. (20 экз).

2. ГАЛИЕВ К.С. Основы алгоритимизации и программирования : учеб.-метод.

пособие / ГАЛИЕВ К.С., Печурина Е.К. ; Куб. гос. аграр. ун-т, Каф. компьютерных технологий и систем; под ред. В.И. Лойко. - Краснодар : КубГАУ, 2013. - 93с. - Б/ц (200 экз).

3. МОГИЛЕВ А.В. Информатика : учеб. пособие / МОГИЛЕВ А.В., Хеннер Е.К., Пак Н.И. ; под ред. А.В. Могилева. - 3-е изд., стер. - М. : ИЦ Академия, 2008. - 327 с. ISBN 978-5-7695-5619-7 : 489р. 729р. (10 экз).

Дополнительная литература

1. ФЕДОТОВА Е.Л. Информационные технологии в науке и образованием :

учеб. пособие / ФЕДОТОВА Е.Л., Федотов А.А. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 334 с. - ISBN 978-5-8199-0434-3; 978-5-16-004266-4 : 259р. (9 экз).

2. АЛГАЗИНОВ Э.К. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем : учеб. пособие / АЛГАЗИНОВ Э.К., Сирота А.А. ; под общ. ред. А.А. Сироты. - М. : Диалог-МИФИ, 2009. - 415 с. - ISBN 978-5-86404-233-5 :

439р. (6 экз).

3. ТРАЙНЕВ В.А. Новые информационные коммуникационные технологии в образовании / ТРАЙНЕВ В.А., Теплышев В.Ю., Трайнев И.В. - М. : Дашков и К, 2009. с. - ISBN 978-5-91131-763-8 : 314р. (8 экз).

4. ТЮНИН Е.Б. Информационные технологии : лаборатор. практикум / ТЮНИН Е.Б., Кондратьев В.Ю. ; Куб. гос. аграр. ун-т. - Краснодар, 2013. - 134 с. - Б/ц.

(2экз).

5. АЛГАЗИНОВ Э.К. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем : учеб. пособие / АЛГАЗИНОВ Э.К., Сирота А.А. ; под общ.

ред. А.А. Сироты. - М. : Диалог-МИФИ, 2009. - 415 с. - ISBN 978-5-86404-233-5 : 439р.

(5 экз).

9. ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ ИНФОРМАЦИОННОТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ «ИНТЕРНЕТ»

Электронно-библиотечные системы библиотеки, используемые в Кубанском ГАУ

–  –  –

Информационно-телекоммуникационные ресурсы сети «Интернет»

1. http://cyberleninka.ru Научная электронная библиотека «Киберленинка»

2. http://cheloveknauka.com Человек и наука

3. http://www.rsl.ru/ru Российская государственная библиотека

4. http://elibrary.ru Научная электронная библиотека

5. http://wikipedia.org/wiki - Википедия – поисковая система.

6. Компьютерная программа «АгриФарм» контроль за молочным стадо

7. Компьютерная программа «СЕЛЕКС» молочный скот

8. Компьютерная программа «СЕЛЕКС» мясной скот

9. Компьютерная программа «СЕЛЕКС» овцы

10. Свидетельство о гос. регистрации данных № 2011620668 «Курс мультимедийных лекций по «Скотоводству»», Куликова Н.И., Еременко О.Н., Щукина И.В.

11. Свидетельство о гос. регистрации данных № 2011620717 «Курс мультимедийных лекций по «Скотоводству»», Куликова Н.И., Еременко О.Н., Щукина И.В.

10. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХ- СЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Методические указания по написанию реферата Выполнение реферата является одной из форм контроля в высшем учебном заведении.

Структура реферата:

Титульный лист.

1. После титульного листа на отдельной странице следует оглавление (план, содержание), в котором указаны названия всех разделов (пунктов плана) реферата и номера страниц, указывающие начало этих разделов в тексте реферата.

2. После оглавления следует введение. Объем введения составляет 1,5-2 страницы.

3. Основная часть реферата может иметь одну или несколько глав, состоящих из 2параграфов (подпунктов, разделов) и предполагает осмысленное и логичное изложение главных положений и идей, содержащихся в изученной литературе. В тексте обязательны ссылки на первоисточники. В том случае если цитируется или используется чья-либо неординарная мысль, идея, вывод, приводится какой-либо цифрой материал, таблицу – обязательно сделайте ссылку на того автора у кого вы взяли данный материал.

4. Заключение содержит главные выводы, и итоги из текста основной части, в нем отмечается, как выполнены задачи и достигнуты ли цели, сформулированные во введении.

5. Приложение может включать графики, таблицы, расчеты.

6. Библиография (список литературы) здесь указывается реально использованная для написания реферата литература.

Этапы работы над рефератом.

Работу над рефератом можно условно подразделить на три этапа:

1. Подготовительный этап, включающий изучение предмета исследования;

2. Изложение результатов изучения в виде связного текста;

3. Устное сообщение по теме реферата.

Методические указания по написанию доклада В ходе подготовки доклада у студента вырабатываются навыки самостоятельного творческого мышления, умение анализировать и систематизировать многочисленную информацию, поставляемую учебными и научными изданиями, периодикой, средствами массовой информации. Кроме того, опыт публичных выступлений позволяет студенту сформировать ряд коммуникативных качеств, таких как умение четко и доступно излагать свои мысли, делать выводы, наличие яркой и образной речи и других, без которых невозможно активное и успешное продвижение по карьерной лестнице молодого специалиста.

Подготовка доклада требует углубленного изучения сообщаемой темы, обращения к специальной литературе, справочному аппарату.

В связи с этим работа над докладом предполагает прохождение следующих этапов:

1. Выбор темы доклада. В ходе практических занятий выбор происходит в зависимости от предложенных преподавателем вопросов, имеющихся в методическом пособии тем или от собственных интересов студента.

2. Постановка цели доклада. Формулирование цели работы необходимо для определения направления поиска необходимой литературы и разработки структуры доклада.

Строго говоря, цель – это мысленное предвосхищение желаемого результата деятельности. Поэтому постановка цели должна максимально совпадать с названием темы доклада.

В устном выступлении сообщение цели обязательно должно начинаться со слов: «В своем докладе я хочу рассказать о...», «Целью моей работы было…».

3. Подбор необходимой литературы по теме. Работа с литературой состоит из системного подбора книг и последующего изучения содержащихся в них материалов, в результате чего корректируется название темы и формулировка целей работы. Желательно использовать для подготовки доклада не менее трех наименований источников, что должно продемонстрировать умение студента сопоставлять и анализировать литературу. Доклад выполняется только по научным (не по учебникам!) исследованиям, монографиям и научным статьям.

4. Определение структуры доклада. Этот пункт завершает подготовительную работу для написания текста доклада и должен содержать все, что можно предвидеть.

Структура представляет собой краткий тезисный конспект того, что выносится в сообщение. Обязательными компонентами являются собственные выводы и список использованной литературы.

5. Работа над текстом доклада. Прежде всего, необходимо помнить, что время доклада ограничено. Поэтому следует отбирать только наиболее важный материал. Как правило, это развернутый тезис из конспекта-структуры и его доказательство или примеры. При этом необходимо избежать «разорванности» текста, одно должно плавно вытекать из другого, соответствовать логической линии доклада. Это особенно важно при работе с несколькими источниками.

Доклад не должен быть перегружен точными цифрами. Следует выяснить значение всех новых понятий, встречающихся в докладе, и уметь их объяснить. В конце доклада необходимо четко сформулировать выводы, которые соответствуют поставленным задачам и обобщают изложенный материал.

По времени объем доклада составляет 7-10 минут.

Методические указания по подготовке к презентации Презентация должна обязательно делиться на разделы, чтобы помочь слушателю продуктивнее воспринимать построения и выводы.

Презентацию следует снабжать кратким оглавлением – предисловием, в виде представления задач работы. Содержание презентации должно быть четко структурировано:

стройность и логичность изложения позволяют слушателю не потеряться в презентации.

Таким образом, перед началом выступления слушатели будут знать, о чем и в течение примерно какого времени они будут слушать.

Содержательную информацию выступления излагает докладчик, а презентация состоит из рисунков, схем, основных тезисов, результатов работы. Не нужно помещать на слайды излишнее количество текстовой информации.

Презентация должна полностью соответствовать тексту доклада. Поэтому, в первую очередь рекомендуется составить сам текст доклада, во вторую очередь - создать презентацию. Очередность слайдов должна четко соответствовать структуре (содержанию) доклада. Каждый новый слайд должен логически вытекать из предыдущего и одновременно подготавливать появление следующего.

Не следует представлять на слайде более одной мысли. Лучший способ проверить, правильно ли построена презентация, - быстро прочитать только заголовки. Если после этого станет ясно, о чем презентация - значит, структура построена верно.

В процессе доклада не рекомендуется планировать возвращаться к предыдущим слайдам или перелистывать их вперед, т.к. это усложнит процесс и может сбить ход ваших рассуждений. Во время доклада необходимо придерживаться установленного временного регламента - около 10 минут. С учетом того, что на один слайд при средней наполненности уходит от половины до полутора минут, то и количество слайдов, должно определяться этими временными рамками.

Методические указания по подготовке к тестированию Цель тестирования в ходе учебного процесса студентов состоит не только в систематическом контроле за знанием изученного материала, но и в развитии умения студентов выделять, анализировать и обобщать наиболее существенные этапы технологических процессов.

Как и любая другая форма подготовки к контролю знаний, тестирование имеет ряд особенностей, знание которых помогает успешно выполнить тест.

Можно дать следующие методические рекомендации:

1. Прежде всего, следует внимательно изучить структуру теста, оценить объем времени, выделяемого на данный тест, увидеть, какого типа задания в нем содержатся.

Это поможет настроиться на работу.

2. Очень важно всегда внимательно читать задания до конца, не пытаясь понять условия «по первым словам» или выполнив подобные задания в предыдущих тестированиях. Такая спешка нередко приводит к досадным ошибкам в самых легких вопросах.

3. Если Вы не знаете ответа на вопрос или не уверены в правильности, следует пропустить его и отметить, чтобы потом к нему вернуться.

4. Психологи также советуют думать только о текущем задании. Как правило, задания в тестах не связаны друг с другом непосредственно, поэтому необходимо концентрироваться на данном вопросе и находить решения, подходящие именно к нему. Кроме того, выполнение этой рекомендации даст еще один психологический эффект – позволит забыть о неудаче в ответе на предыдущий вопрос, если таковая имела место.

5. Многие задания можно быстрее решить, если не искать сразу правильный вариант ответа, а последовательно исключать те, которые явно не подходят. Метод исключения позволяет в итоге сконцентрировать внимание на одном-двух вероятных вариантах.

6. Процесс угадывания правильных ответов желательно свести к минимуму, так как это чревато тем, что студент забудет о главном: умении использовать имеющиеся накопленные в учебном процессе знания, и будет надеяться на удачу. Если уверенности в правильности ответа нет, но интуитивно появляется предпочтение, то психологи рекомендуют доверять интуиции, которая считается проявлением глубинных знаний и опыта, находящихся на уровне подсознания.

Методические указания по подготовке к кейс-заданию Цель метода кейсов - научить обучающихся анализировать проблемную ситуацию

– кейс, возникшую при конкретном положении дел, и выработать решение; научить работать с информационными источниками, перерабатывать ее из одной формы в другую.

Метод кейсов способствует развитию у обучающихся самостоятельного мышления, умения выслушивать и учитывать альтернативную точку зрения, аргументировано высказать свою. С помощью этого метода студенты имеют возможность проявить и усовершенствовать аналитические и оценочные навыки, научиться работать в команде, находить наиболее рациональное решение поставленной проблемы.

Технология метода заключается в следующем: по определенным правилам разрабатывается модель конкретной проблемной ситуации, произошедшей в реальной жизни (предметной области), и отражается тот комплекс знаний и практических навыков, которые обучающимся нужно получить.

Метод представляет собой специфическую разновидность исследовательской аналитической технологии, т.е. включает в себя операции исследовательского процесса, аналитические процедуры.

Преподаватель готовит начальный кейс. Обучающиеся его дополняют, при необходимости.

Кейс содержит некоторое количество информационных источников по рассматриваемой проблеме, может содержать некоторые варианты решений, иллюстрирующие примеры и пр.

Обучающиеся должны выстроить собственное обоснованное решение, опираясь на материалы готового кейса.

При составлении кейсов нужно придерживаться следующих основных этапов создания кейсов:

Формирование целей кейса. Этот этап включает определение места кейса в 1.

структуре учебной дисциплины, определение того раздела дисциплины, которому посвящена данная ситуация; формулирование целей и задач. Не все темы учебной программы можно строить в технологии кейсов. Важно понимать, что должна быть жизненная конкретная ситуация, которую студенту нужно решить. На данном этапе педагогу так же важно определить, сколько учебных часов будет посвящено решению данного кейса.

Определение проблемной ситуации. При этом сама проблема не имеет однозначных решений. Для работы с такой ситуацией необходимо правильно поставить учебную задачу, и для ее решения подготовить «кейс» с различными информационными материалами (статьи, литературные рассказы, сайты в сети Интернет, статистические отчеты и пр.) Построение содержания кейса, состоящей из основных тезисов, которые необходимо воплотить в тексте. Преподавателю необходимо четко понимать, что должно быть в кейсе, а без чего можно обойтись.

Сбор информации относительно тезисов содержания кейса.

4.

Написание текста кейса. Содержание текста и объема кейса должно быть 5.

ориентировано на возрастные особенности обучающихся. Кейсы могут быть представлены в различной форме: от нескольких предложений на одной странице до множества страниц. Если студенты еще только знакомятся с принципами работы с кейсами, то и сами кейсы должны быть небольшие по объему, понятны каждому обучающемуся. Затем тексты могут быть несколько расширены. Может даваться «запутанная» информация. Нет определенного стандарта представления кейсов. Как, правило, кейсы представляются в печатном виде или на электронных носителях, однако включение в текст фотографий, диаграмм, таблиц делает его более наглядным для студентов[5].

Студенты сами должны выбрать те данные, которые им необходимы для решения проблемы. В связи с развитием компьютерных технологий, содержание текста может даваться в виде ссылок на информационные ресурсы Интернет.

Кейс должен:

быть написан интересно, простым и доходчивым языком;

показывать как положительные примеры, так и отрицательные;

содержать необходимое и достаточное количество информации;

быть актуальным на сегодняшний день.

Методические указания по подготовке к зачету Успешно работавшим на занятиях студентам зачет выставляется без применения специальных форм контроля знаний. Для этого студент должен присутствовать на всех занятиях, готовиться в занятиям и активно на них работать (отвечать на вопросы, дополнять ответы других студентов). Студент, который не получил зачет в указанном порядке, должен готовиться в сдаче зачета. Для подготовки к зачету необходимо использовать литературу, изучаемую по дисциплине, лекционный и практических материал.

При этом студент должен отработать все пропущенные темы, а также темы, по которым он получил неудовлетворительные оценки. Студент на зачете должен быть готовым ответить устно или письменно на предложенные преподавателем контрольные вопросы и правильно решить предложенные преподавателем ситуации (устно или письменно) по соответствующей теме.

11. ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ,

ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ),

ВКЛЮЧАЯ ПЕРЕЧЕНЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

И ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ

Информационные технологии, используемые при осуществлении образовательного процесса по дисциплине позволяют:

- организовать процесс образования путем визуализации изучаемой информации посредством использования презентаций, учебных фильмов;

- контролировать результаты обучения на основе компьютерного тестирования;

- автоматизировать расчеты аналитических показателей, предусмотренные программой научно-исследовательской работы;

- автоматизировать поиск информации посредством использования справочных систем.

–  –  –

Рабочая программа дисциплины «Математические методы в биологии» разработана на основе ФГОС ВО по направлению подготовки 36.04.02 Зоотехния, утвержденного приказом Министерства образования и науки РФ №319, от 30 марта 2015 г.

Автор: профессор кафедры частной зоотехнии и свиноводства, профессор В.И. Комлацкий Рабочая программа обсуждена и рекомендована к утверждению решением кафедры частной зоотехнии и свиноводства от 28 марта 2016г., протокол № 11 Заведующий кафедрой частной зоотехнии и свиноводства, профессор В.И. Комлацкий Рабочая программа одобрена на заседании методической комиссии факультета зоотехнологии и менеджмента, от 19 апреля 2016г., протокол № 10 Председатель методической комиссии факультета зоотехнологии и менеджмента, профессор И.Н. Тузов



Похожие работы:

«1 ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ И ВОЗДЕЙСТВИЕ ВНЕСЕНИЯ В ПОЧВУ КАРБОНАТА КАЛЬЦИЯ ХИМИЧЕСКОГО СИНТЕЗА НА КОНЦЕНТРАЦИЮ РАДИОНУКЛИДОВ В КОРМОВЫХ КУЛЬТУРАХ Тимофеева М.А., Казачкина М.Г. Научный руководитель профессор РАЕ В.А.Самойленко...»

«Научный журнал КубГАУ, №112(08), 2015 года 1 УДК 525: 582.471 (470.67) UDC 525: 582.471 (470.67) 03.00.00 Биологические науки Biological sciences ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПРИЗНАКОВ THE VARIABILITY OF TAXUS BACCATA...»

«ОСОБО ОХРАНЯЕМЫЕ ПРИРОДНЫЕ ТЕРРИТОРИИ Г. ТОБОЛЬСКА SPECIALLY PROTECTED NATURAL TERRITORIES OF TOBOLSK Капустина Татьяна Андреевна, Тобольский педагогический институт им. Д.И. Менделеева (филиал) ТюмГУ в г. Тобольск Kapustina Tatiana Andreevna, Tobolsk P...»

«ЗАДАНИЯ ДЛЯ УЧАЩИХСЯ 10-11 КЛАССОВ ВАРИАНТ 1 БЛОК А 1. Главной целью заповедников и национальных парков является: (1 балл) а) сохранение биологического разнообразия и поддержание в естественном состояни...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уральский государственный университет им. А.М. Горького" ИОНЦ "Экология и природопользование" Биологический факультет Кафедра экологии Биоресурсы горных территорий Учебное пособие Екатеринбур...»

«НОРМАЛИЗАЦИЯ НАРУШЕНИЙ МИКРОБИОЦЕНОЗА У ДЕТЕЙ С ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНОГО ТРАКТА Пирогова З.И., Александрович Н.Ж. Одной из важнейших составляющих здоровья является состояние микробиоценоза организма человека. Дисбиоз кишечника представл...»

«Белорусский государственный университет УТВЕРЖДЕНО Проректор по учебной работе БГУ ОСНОВЫ ПРОМЫШЛЕННОЙ АСЕПТИКИ Учебная программа для специальности 1-31 05 01 Химия (по направлениям) Направление специальности: 1-31 05 01-03 Химия (фармацевтическая деятельность) Специализация 1-31 05 01-03-02 "Технология лекарственных средств 2012 г. Состав...»

«Путь к звездам //Издательство АН СССР, Москва, 1960 FB2: “fb2design”, 31 March 2012, version 2.2 UUID: 3AE7BC45-1098-404E-8E20-69E1A5129D4D PDF: org.trivee.fb2pdf.FB2toPDF 1.0, 03.04....»

«135 МИР РОССИИ. 1999. N1-2 СОЦИАЛЬНЫЕ РЕАЛЬНОСТИ И СОЦИАЛЬНЫЕ МИРАЖИ ТРАНСНАЦИОНАЛИЗАЦИЯ ГРАЖДАНСКОГО ОБЩЕСТВА: на примере неправительственных экологических организаций в трех постсоветских странах О.Н. Яницкий Статья...»

«Научный журнал КубГАУ, №105(01), 2015 года 1 УДК 582.711.26:[631.535:631.81.98] UDC 582.711.26:[631.535:631.81.98] 03.00.00 Биологические науки 03.00.00 Biological Sciences EFFECTS OF GROWTH REGULATORS ON ВЛИЯНИЕ РЕГУЛЯТОРОВ РОСТ...»

«Никита Николаевич Моисеев Материал из свободной русской энциклопедии "Традиция". Дата рождения: 23 августа 1917 Место рождения: Москва Дата смерти: 29 февраля 2000 Место смерти: Москва Научная сфера: Экология, механика, ма...»

«83915 Public Disclosure Authorized На пути к экологически чистой промышленности и улучшенному мониторингу качества воздуха в Казахстане Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Программа совместных экономических исследований (ПСЭИ) Public Disclosure Authorized Вс...»

«55 ISSN 0513-1634 Бюллетень ГНБС. 2016. Вып. 119 Chochlov S.Yu., Melnikov V.A. Modern challenge to the Crimean fruit-growing caused by olive epiphytotics in Italy // Bull. of the State Nikit.Botan. Gard.– 2016. – № 119. – P. 52 – 55. Intensive development of the world trade increases invasive species risk in Russia what causes...»

«Образовательное учреждение высшего образования Тверской институт экологии и права Кафедра Финансов и менеджмента РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) СТАТИСТИКА 080100.62 "Экономика" Направление подготовки Профиль подготовки "Финан...»









 
2017 www.doc.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные документы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.