Обучение дискретной вероятности будущих бакалавров информатики

версия не очень отличается от ОС Windows 7, лидировавшей на первом этапе, но имеет порядка двух десятков преимуществ. Операционная система Windows 8 Предприятие представляет собой синтез основных возможностей Windows 8 Pro и функций для ИТ-организации, позволяющие управлять ПК, с повышенной безопасностью, виртуализацией, а также имеет новые мобильные версии, что немаловажно в современном информационном мире. Вывод: в силу перечисленных выше преимуществ, которые являются существенными для коммерческого предприятия, свой выбор мы остановили на Windows 8 Предприятие. Данный выбор операционной системы поддерживается также выбором операционной системы для сервера. Основные требования от сервера для организации ООО Аргунский комбинат стройматериалов и стройиндустрии: Круглосуточный доступ к серверу электронной почты; Стабильная работа 1С; Удаленный доступ; Безопасность.

Сервер для 1С: Предприятие 8.2, внедренной на предприятии ООО Аргунский комбинат стройматериалов и стройиндустрии имеет следующие характеристики: Сервер - Супермикро X7DBE; Количество пользователей -25; CPU - 2xXeon; Memory - 16GB RAM; HDD - 8xSAS HDD RAID1E + spare/SC745TQ-R800; Контроллер - Adaptec 5805 + BBU.

Резюмируя вышеизложенное отметим, что решение подобных практико - ориентированных задач существенно обогащает студентов опытом, который им пригодится в будущей практической деятельности. Данная задача может рассматриваться в качестве учебного кейса в рамках учебной дисциплины «Сети и операционные системы». Мы считаем, что для повышения эффективности обучения необходимо для каждой темы разработать подобные задачи и активно их использовать в образовательном процессе.

Библиографический список

1. Олифер В.Г., Олифер Н.А., Симонович С В. Сетевые операционные системы. Учебное пособие. Серия: «Учебник для вузов», Санкт-Петербург, 2015.

2. Таненбаум Э., Вудхалл А. Операционные системы: Разработка и Реализация. Санкт-Петербург, 2014. References

1. Olifer V.G., Olifer N.A., Simonovich S V. Setevye operacionnye sistemy. Uchebnoe posobie. Seriya: "Uchebnik dlya vuzov", Sankt-Peter-burg, 2015.

2. Tanenbaum 'E., Vudhall A. Operacionnye sistemy: Razrabotka i Realizaciya. Sankt-Peterburg, 2014.

Статья поступила в редакцию 01.12.16

УДК 37.02

Sadulaeva B.S., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Chechen State University (Grozny, Russia),

E-mail: sadulaeva@mail.ru

Turpalova M.S.-A., assistant, Chechen State Pedagogical University (Grozny, Russia), E-mail: Miss.mak@bk.ru

TRAINING DISCRETE PROBABILITY TO FUTURE BACHELOR OF COMPUTER SCIENCE. The training of the future bachelors of computer science is advisable to adapt the mathematical disciplines to the core subjects that promote awareness of the importance and need to learn the contents of education and the development of professional competencies. When using a computer to simulate natural phenomena, random numbers are needed in order to simulate real processes. Random variables are a good source of data for testing the effectiveness of computer algorithms. Different developers find new applications of probabilistic programming. Many IT specialists use it directly for the decision of tasks of machine learning. At the moment particularly promising is the use of probabilistic programming for cognitive modeling. The task of the teacher is to show the importance of learning discrete probability by bachelor students who major n computer science.

Key words: discrete probability, bachelor of computer science, competence of bachelors of computer science.

Б.С. Садулаева, канд. пед. наук, доц., Чеченский государственный университет, г. Грозный, Е-mail: sadulaeva@mail.ru

М. С.-А. Турпалова, ассистент, Чеченский государственный педагогический университет, г. Грозный,

Е-mail: Miss.mak@bk.ru

ОБУЧЕНИЕ ДИСКРЕТНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ БУДУЩИХ БАКАЛАВРОВ ИНФОРМАТИКИ

В обучении будущих бакалавров информатики целесообразно адаптировать математические дисциплины к профильным дисциплинам, что способствует осознанию значимости и потребности изучаемого содержания образования и развитию профессиональных компетенций. При использовании компьютера для моделирования естественных явлений случайные числа нужны для того, чтобы имитировать реальные процессы. Случайные величины являются хорошим источником данных для тестирования эффективности компьютерных алгоритмов. Разные разработчики находят новые применения вероятностному программированию. Многие программисты применяют его непосредственно для решения задач машинного обучения. В настоящий момент особо перспективным является применение вероятностного программирования для когнитивного моделирования. Задача преподавателя показать важность обучения дискретной вероятности будущим бакалаврам информатики.

Ключевые слова: дискретная вероятность, бакалавры информатики, компетентность бакалавров информатики.

Дискретная математика в XXI веке является бурно развивающейся ветвью математики. Ее роль и место определяются в основном тремя факторами 1) дискретную математику можно рассматривать как теоретические основы компьютерной математики; 2) модели и методы дискретной математики являются хорошим средством и языком для построения и анализа моделей в различных науках, включая химию, биологию, генетику, физику, психологию, экологию, социологию и др.; 3) язык дискретной математики чрезвычайно удобен и стал фактически метаязыком всей современной математики [1, с. 3].

Знание дискретной математики необходимо специалистам в различных областях деятельности и элементы дискретной математики все чаще вводят в программы подготовки не только ма-

тематиков, инженеров, программистов, юристов. Интерес к этой дисциплине не случаен, т.к. потребность в знаниях этой области математики объясняется широким кругом ее применения: электроника и информатика, вопросы оптимизации и принятия решений. Но, безусловно, особенно актуальна дискретная математика для будущих бакалавров в области информатики.

Элемент случайности привлекается практически всегда, когда пытаемся объяснить окружающий нас мир. Математическая теория вероятностей позволяет вычислять вероятности сложных событий, если предположить, что эти события подчиняются определенным аксиомам. Эта теория имеет важные приложения во всех областях науки. Прилагательное «дискретная» означает, что вероятности всех событий можно вычислить при помощи

суммирования, а не интегрирования. Дискретную вероятность можно применить в решении вычислении ряда интересных вероятностей, средних значений, решении задач со случайным исходом [2].

При использовании компьютера для моделирования естественных явлений случайные числа нужны для того, чтобы имитировать реальные процессы. Случайные величины являются хорошим источником данных для тестирования эффективности компьютерных алгоритмов.

Ввиду актуальности использования случайных и величин были построены механические генераторы случайных чисел. Первая такая машина была использована в 1939 году М.Ж. Кендалом для построения таблицы, содержащей 100 000 случайных цифр. Компьютер Ferranti Mark 1,сконструированныйв1951 году, имел вктсоконеюррвграмму.сотораятссорвповала резисворным генератор шума, поставляющий 20 случайных битов на сумма-роо. Авзнрвтойио еа Мое А.Мкюринг. Гт ньоенотноочюорых чисок ERNIE применялся в британской лотерее для определения выи-ырышнокн ом ертр.

ИеобретыниеиомпьлынровповлеклоракоьВртктоффеиынв-ного способа получения случайных чисел, встроенных программно в комооютеры[ЗЫ.

Задаое. Мн автомконовсвнор ктатцин)(ОеС) к одоыи кал огкойи.сбываюо а отоморпмнсор рет нинлооое^ал оммеждр мoмeнkaннпрюбelавяX кворь. СоАительвнжмогоавномобооя сначала заправляет бензином автомобиль в течение случайного вныткни, оаспромыльнюрго иpэкpповeнcnольномyптepнy, оо онeднeт значением Y минут, а затем идёт к оператору АЗС и оплачртает бензин, затрачивая на это в среднем ещё Y минут. ПослерсргоовтамыЛильрткидиет eнkTFвкн,о к [нарого родъезг жает следующий ожидающий заправки автомобиль. Ожидающие вктoмoМмывoбFнзуют очередь перед АЗС.

1} С формулировать предположения и допущения, при ко-торыхпроцесс функционирования бензозаправочной станции можно рассматриворткак ывоковсктк.

2) Нарисовать и подробно описать модель в терминах тео-ава мkнквоe-о Fбнeтживaниe.

3) Выполнить кодирование и нарисовать размеченный графпе^хвдов мapюоeараrопкыоeорa.

оьше ние:

1) Предположения и допущения, при которых процесс фупцирн иррноикн Вво зрзанокнюанри ытанцин мржкн вPоcм<a-тр иkaтьбАКмрpковсквс:

ющкьро бенке^ан.р^с^чную cетолeл автомр^-ли oбовeyютиrюceвИшаHрeоoк;

- время, затрачиваемое на заправку, и время, затрачива-емтр оырпла^за ютнзво, фрдоронляютсобой рлучо^ырврюд-чины,рарптемеырнные ро экcпнтeнАиалснюмy ьеррау.

- интервал времени от момента отъезда от бензоколонки занкорвьютего оkтoмр5нлядo мимрньа порьеида кPeFыoкoлeи-ке следующего ожидающего автомобиля предполагается много меньшнкто о^юиинио мы номером заправки и принимаетоо ракнымkcыlю;

- в очереди ожидающих заправки автомобилей можетна-ходье^(^ял^^(3!5 ок кpлвcоитep|Tоооео имekмиокeeроeли ькои граниченной ёмкости.

2) Модет в тео^и шаккркьгр рюк5ожикнюи!-:

b = 2Y

Рис. 1. Модель массового обслуживания

Модель АЗС представляет собой одноканальную СМО с накопителем неограниченной ёмкости, в которую поступает простейший поток заявок (автомобилей) с интенсивностью 1 = 1/Х. Обслуживание в приборе складывается из двух экспоненциальных фаз: на первой фазе (К) выполняется заправка на колонке автомобиля бензином, а на второй (О) - оплата за бензин.Ин-тенсивность обслуживания на каждой фазе равна заявок в минуту, следовательно, интенсивность обслуживания в приборе (АЗС) составляет 1/^)= т /2. Предположение об экспоненциальном характере обслуживания на каждой фазе обусловливает

распределение длительности обслуживания в приборе по закону Эрланга 2-го порядка.

3) Кодирование и размеченный граф переходов марковского процесса.

В качестве параметра, описывающего состояние марковского процесса, будем рассматривать количество заявок к, находящихся в СМО (на обслуживании в приборе и в накопителе), при этом следует различать, на какой экспоненциальной фазе обслуживания в приборе находится заявка. Поскольку в системе в произвольный момент времени может находиться любое сколь угодно большое число заявок, то количество состояний марковского процесса равно бесконечности:

Е0: к = 0 - в системе нет ни одной заявки;

Е,:1<р1 - в системе находится 1 заявка (на обслуживании вприборе);

Е2: к = 2 - в системе находятся 2 заявки (одна - на обслужи-ванинв приборе и вторая ожидает в накопителе);.....

Ек: к - в системе находятся к заявок (одна - на обслуживании в приборе - в накопителе).

Размечен ный граф переходов имеет следующий вид:

4) Требования, при которых марковский процесс обладает эргодическим свойством.

Марковск ий процесс с непрерывным временем и бесконечным количеством состояний обладает эргодическим свойством, арливмоделируемой системе нет перегрузок. Для этого необходимо, чтобы загрузка системы не превышала единицы:

Отсюда вытекает очевидное требование следующего вида: X, то есть среднийинтервал междуприбывающимина АЗСа вто-мобилями дтеьвн бытьбольше, ченн сраднее тремяир обслуеа-вания, затрачиваемое на заправку и оплату [3].

Если это лслорпе невыполряетуа, моаннв тграанвить ём-кс-ть наквпбанля, повьро-р инред АЛС плищудыт с ограинчер-нытчи ело мм ест для ожидающих автомобилей, полагая, что при тисмтстеии на этойпленцадке соеСтыныьбеыттбабМбМсли отпра-етлея нмдриеею АЗС.

Вт^сед искретной вероятности особый интерес вызывает ет-эчл Реттееом Пенвю шбросание монеты с двумя исходами (сколпке сно нуайдобаелу илттонете чтобы илшае ые1 -пнв1а два разаподртдпудфтсыкеьяе млисты дрьне н ор, аыаа песлырразлрвртретитря пттeадpвaтткабcpть0p00p),чтлтpaя pаеьмсopнаaл«ми врасерсп <)сeеp«лaоетмнеPп». Луин^н acoe-рачь со теме«ме р^всший лесцep«г>,p,еиьиертлбнрl0 ы^)^аeп^el мacPпввглoбcлеживaмял (СМОр т чатртителемнepгpaаииблнpр емкостт.

Оыпим л. нан1брлее пcappичстабx примру в прилннения эccпьoтныт нирьем рмлн^л^-^с^^ мег^и-в^с^к^у^иагнарттка, и корен pыEрPГlpoдкляютcя априорные вероятности появления у больного ракалегкиХ1 нуберкулеза, простуды и т.д. Далее определяются вртбятнpртлнaммюдeнит кашея,жара, ^мо к грocи и CTEoceH-нбге дырлния пеитехили клыxзaбамсвaблоxl Вемотащаемая вбмвпипр к этепарабтлев ыxкнаоани,K,сoеoлюллaциeлтaьoкиC илв тубсркилез.

Ре-юыи нахрдни вепые итрмелилиьветрямс

нлттрoмояpргенмpбppвенич^Мнргов пpимoирютага нееррре«^ er-eH^ елярншприб лaыaчмрширрргр обучвбия.Автрры же ясени Т^-^инве, Npao D. Goodman и Joshua B. Tenenbaum, в своей web-кри-т «РгоЬвЫИз! ic Models of Cognition» показывают приме-неьие веррсечартнргр прегаеммируанрия дмскomртлвного ле-я.^Щ Такжсизвестно.га к рeштниeзacрл пл-рисPBO) кис предттавлятьр оермилар «ыврдн н рраоебЛPCтpыр

языках, ортокшзылсьтсл пplнмнаимым идляпредртаплевия зиа-пий и выблдэ над-нми. а вакжд для за дм маш ипр огр вясприятмл (в тон чирлй, pean^Timрия дздбрааерип). Вре этм п[эилпяенма рт^^^с^г^ерг^^р лаpeepекppзоepрые, -е наличиеубщега фрей-mbpc^ для вс^^х рии н^щ^ете^л^^-^Е^г^^т^ рвр вeppлеибpвppe неграмманPоapир мнжев «вавь«вертлев великрго о^едчнн-ния» для искусственного интеллекта.

Библиографический список

1. Фирсова Е.В. История развития дискретной математики и ее роль в обучении информатиков-экономистов. Молодой учёный. 2012; 2: 304 - 311.

2. Садулаева Б.С. Формирование специальных компетенций будущих бакалавров профиля «информатика» в процессе обучения математической информатике. Диссертация ... кандидата педагогических наук. Челябинск, 2012.

3. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Москва, 2009; Том 1: Основные алгоритмы.

4. Church Noah D. Goodman и Joshua B. Tenenbaum. Web-книгa «Probabilistic Models of Cognition.

References

1. Firsova E.V. Istoriya razvitiya diskretnoj matematiki i ee rol' v obuchenii informatikov-'ekonomistov. Molodoj uchenyj. 2012; 2: 304 - 311.

2. Sadulaeva B.S. Formirovanie special'nyh kompetencij buduschih bakalavrovprofilya "informatika" vprocesse obucheniya matematicheskoj informatike. Dissertaciya ... kandidata pedagogicheskih nauk. Chelyabinsk, 2012.

3. Knut D. Iskusstvo programmirovaniya dlya 'EVM. Moskva, 2009; Tom 1: Osnovnye algoritmy.

4. Church Noah D. Goodman i Joshua B. Tenenbaum. Web-kniga «Probabilistic Models of Cognition.

Статья поступила в редакцию 01.12.16

УДК 378

Seliukova E.A., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Stavropol State Pedagogical Institute (Stavropol, Russia),

E-mail: ekaterinaselyukova@yandex.ru

THE TEACHING STAFF IS A MULTIFUNCTIONAL INTEGRATED SYSTEM IN MANAGEMENT OF EDUCATIONAL INSTITUTION. The article discusses the development of the teaching staff as a whole system of educational space of modern institutions, the functioning of the team in these conditions. The level of professionalism, cohesion, single views, conceptual approaches of the teaching staff determines the efficiency and quality of work of this educational institution. The author concludes that since the teaching staff is a multi-structured association, with numerous connections and activities, then, of course, it has numerous functions and is an integrated system. The author concludes that every teacher is a multifunctional integral system in the management of the educational institution. It is very important for the need and readiness of teachers to self-realization and self-development pervaded the whole pedagogical activity and transferred to the level of activity of students.

Key words: pedagogical staff, educational institution, office, function, team, whole system, development of a team.

Е.А. Селюкова, канд. пед. наук, доц. каф. дошкольного и начального образования, ГБОУ ВО «Ставропольский

государственный педагогический институт», г. Ставрополь, E-mail: ekaterinaselyukova@yandex.ru

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ КОЛЛЕКТИВ - МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ЦЕЛОСТНАЯ СИСТЕМА В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ УЧРЕЖДЕНИЕМ

В статье рассматривается развитие педагогического коллектива как целостной системы образовательного пространства современного учреждения, функционирование коллектива в этих условиях. Уровень профессионализма, сплоченности, наличие единых взглядов, концептуальных подходов в педагогическом коллективе определяет эффективность и качество работы данного образовательного учреждения. Автор делает вывод о том, что поскольку педагогический коллектив - это многоструктурное объединение, обладающее многочисленными связями и направлениями деятельности, то, естественно, он обладает многочисленными функциями и является целостной системой. Автор делает вывод о том, что любой педагогический коллектив является многофункциональной целостной системой в управлении образовательным учреждением. При этом очень важно, чтобы потребность и готовность педагогов к самореализации и саморазвитию пронизывала всю педагогическую деятельность и переводилась на уровень деятельности учащихся.

Ключевые слова: педагогический коллектив, образовательное учреждение, управление, функции коллектива, целостная система, развитие коллектива.

Коллектив - это объединение людей, связанных едиными целями, единой деятельностью, деловыми отношениями и добивающихся определенных результатов. В образовательных учреждениях, как правило, функционируют два самостоятельных и в то же время тесно взаимосвязанных коллектива. Это коллектив учащихся и коллектив педагогов, каждый из которых имеет свои задачи, своё содержание деятельности, свою систему взаимоотношений и свой функционал. Решающую роль в образовательном учреждении играет педагогический коллектив, как целостное объединение, призванное обеспечить успешное функционирование данного учреждения. Педагогический коллектив, призванный обучать, воспитывать, развивать учащихся, будет добиваться наилучших результатов, если он будет представлять единое целое.

При наличии любой направленности деятельности чрезвычайно важно, чтобы жизнедеятельность педагогического коллектива сопровождалась благоприятным психологическим климатом, который характеризуется взаимопониманием, высоким уровнем эмпатийности, взаимоподдержкой. Благоприятный педагогический коллектив строится на нравственных и коллективистических началах, на ответственности, открытости, контактности, организованности, эффективности и информированности. Во многом сплоченность коллектива зависит от стадий его развития.

Уровень профессионализма, сплоченности, наличие единых взглядов, концептуальных подходов в педагогическом коллекти-

ве определяет эффективность и качество работы данного образовательного учреждения. Функции педагогического коллектива рассматриваются разными исследователями с разных позиций. Поскольку педагогический коллектив - это многоструктурное объединение, обладающее многочисленными связями и направлениями деятельности, то, естественно, он обладает многочисленными функциями.

Системообразующими функциями педагогического коллектива являются: управленческая, качественно-результативная, которая обеспечивает высокое качественное образование; ор-ганизационно-деятельностная, которая предполагает организацию учебно-воспитательного процесса; преобразующая, которая обеспечивает самосовершенствование и саморазвитие самого коллектива.

Одной из главных, решающих функций педагогического коллектива является управленческая функция. С одной стороны, педагогический коллектив испытывает управленческую функцию со стороны руководителя, администрации образовательного учреждения; с другой стороны, каждый педагог сам является управленцем и должен выполнять управленческую функцию [1].

Чем лучше отлажена у руководителей управленческая функция и её составляющие (планирование, регулирование, координация, контроль, анализ), тем лучше она функционирует у педагогов школы. Каждый элемент управления становится функцией, когда участники процесса овладевают данным направлением