Тюменский индустриальный университет » 38.03.05 «Бизнес-информатика » (БИб)
38.03.05 «Бизнес-информатика » (БИб)
Квалификация – бакалавр
Нормативный срок обучения – 4 года
Кафедра «Бизнес – информатика и математика»
г. Тюмень, ул. Мельникайте,70
тел. 8(3452) 41-63-98
e-mail: [email protected]
Бакалавр по направлению будет знать:
- различные методологии анализа экономической деятельности предприятий;
- методы и инструменты создания предприятий;
- информационные системы и информационно-коммуникативные технологии управления бизнесом;
- основные принципы и методики описания и разработки архитектуры предприятия;
- основные ИС и ИКТ управления бизнесом;
- методы анализа и моделирования бизнес-процессов;
- основные технологии программирования;
- методы проектирования, внедрения и организации эксплуатации корпоративных ИС и ИКТ;
- рынки программно-информационных продуктов и услуг;
- лучшие практики продвижения инновационных программно-информационных продуктов и услуг;
- виды контента информационных ресурсов предприятия и Интернет-ресурсов, процессы управления жизненны циклом цифрового контента, процессы создания и использования информационных сервисов;
- современные методы ведения предпринимательской деятельности в Интернет, тенденции развития программной, аппаратной и организационной инфраструктуры электронных предприятий, экономику и менеджмент электронного предприятия;
- основы безопасности жизнедеятельности в области профессиональной деятельности;
Бакалавр по направлению будет уметь:
- создавать и внедрять инновации и инновационные процессы в сфере информационно-коммуникативных технологий;
- проектировать новые пути развития предприятий различных форм собственности;
- моделировать, анализировать и совершенствовать бизнес-процессы;
- осуществлять планирование ИТ-проекта на всех фазах его жизненного цикла;
- организовывать продвижение на рынок инновационных программно-информационных продуктов и услуг;
- позиционировать электронное предприятие на глобальном рынке;
- применять методы моделирования при разработке информационных систем управления, при анализе и прогнозировании информационных процессов управления;
- использовать методики объектно-ориентированного анализа и проектирования систем и подсистем при разработке компонентов и подсистем автоматизированного проектирования;
- ориентироваться в основных формах предпринимательских связей;
- анализировать инвестиционные проекты;
- использовать финансово-экономические расчеты при решении практических задач, в том числе при отсутствии достоверной статистической информации;
Объекты профессиональной деятельности:
- архитектура предприятия;
- методы и инструменты создания и развития электронных предприятий и их компонент;
- ИС и ИКТ управления бизнесом;
- методы и инструменты управления жизненным циклом ИС и ИКТ;
- инновации и инновационные процессы в сфере ИКТ;
Возможности трудоустройства:
- аналитические отделы, отделы бизнес-планирования на предприятиях различных форм собственности;
- создание электронных предприятий «под ключ»;
- организации, осуществляющие.
консалтинг в сфере принятия управленческих решений, направленные на управление бизнесом в целом, а также в кризисные моменты и моменты становления предприятий; - организации, осуществляющие аудит информационных систем;
консалтинг в сфере принятия управленческих решений, направленные на управление бизнесом в целом, а также в кризисные моменты и моменты становления предприятий;МБОУ “ООШ 38” – Информатика
Меню сайта Электронный журнал Форма входа | Библиотека учебных курсов Microsoft Виртуальный компьютерный музей Газета “Информатика” Издательского дома “Первое сентября” Дидактические материалы по информатике и математике Интернет-университет информационных технологий (ИНТУИТ.ру) Информатика в школе: сайт М. Информатика в школе: сайт И.Е. Смирновой Информатика и информационные технологии в образовании Информатика: учебник Л.З. Шауцуковой Информация для информатиков: сайт О.В.Трушина Клякс@.net: Информатика в школе. Компьютер на уроках Негосударственное образовательное учреждение “Роботландия+” Открытые системы: издания по информационным технологиям Основы информатики http://informatikaiikt.narod.ru/
Копилка цифровых сервисов https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_J99v1fhJTVCJinZRGU6Qc-qb-J6bw28Mk3IuAxocfk/edit#gid=0
|
По вопросам обеспечения обучающихся учебниками можно обращаться по телефону “горячей линии” (8-384-53)-6-34-59 к ответственному специалисту в МБОУ “ООШ №38” Драничниковой Ирине Владимировне. |
Б. Львовского
Основы
do
План действия для учителяNerdfighteria Wiki – Psychology of Computing: Crash Course Computer Science #38
Итак, в ходе этой серии мы сосредоточились почти исключительно на компьютерах, схемах и алгоритмах, которые заставляют их работать, потому что
это Crash Course Computer Science. Но в конечном итоге
компьютера — это инструменты, которыми пользуются все.
А люди, ну, грязные.
Мы не были спроектированы инженерами-людьми с нуля с известными техническими характеристиками, мы можем быть логичными в один момент и иррациональными в другой.
Вы когда-нибудь злились на свою навигационную систему, бесцельно просматривали Википедию, умоляли свой интернет-браузер загружаться быстрее или называли себя румбой? Эти действия являются типично человеческими.
Для создания удобных, полезных и доставляющих удовольствие компьютерных систем нам необходимо понимать сильные и слабые стороны как компьютеров, так и людей. И по этой причине, когда хорошие разработчики систем создают программное обеспечение, они используют принципы социальной, когнитивной, поведенческой и перцептивной психологии.
Без сомнения, вы столкнулись с физическим компьютерным интерфейсом, который мешал вам работать. Может быть, он был настолько плохо спроектирован, что вы не смогли в нем разобраться и просто сдались. У этого интерфейса было плохое удобство использования.
Юзабилити Степень, в которой рукотворный артефакт, такой как программное обеспечение, может использоваться для эффективного и действенного достижения цели. Чтобы облегчить человеческую работу, нам нужно понимать людей. От того, как они видят и думают, до того, как они реагируют и взаимодействуют.
Например, зрительная система человека хорошо изучена психологами. Например, мы знаем, что люди умеют упорядочивать интенсивность цветов. Вот три, можете расположить их от самого светлого к самому темному? Вам, вероятно, не нужно слишком много думать об этом.
Из-за этой врожденной способности интенсивность цвета является отличным выбором для отображения данных с непрерывными значениями. С другой стороны, люди ужасно умеют упорядочивать цвета. Вот еще один пример для вас, чтобы привести в порядок. Оранжевый до синего или после синего? Куда уходит зеленый?
Вы можете подумать, что мы можем упорядочить это по длине волны света, например, радуги, но это гораздо больше, о чем нужно подумать.
Большинство людей будут намного медленнее и склонны к ошибкам при заказе.
Из-за этой врожденной неадекватности вашей зрительной системы отображение непрерывных данных в цветах может иметь катастрофические последствия. Вы обнаружите, что постоянно обращаетесь к цветовой легенде, чтобы сравнить элементы.
Однако цвета идеально подходят, когда данные дискретны и неупорядочены, например категориальные данные. Это может показаться очевидным, но вы будете поражены тем, как много интерфейсов неправильно понимают такие базовые вещи.
Помимо визуального восприятия, понимание человеческого познания помогает нам разрабатывать интерфейсы, соответствующие тому, как работает разум. Например, люди могут читать, запоминать и обрабатывать информацию более эффективно, когда она разбита на части. То есть, когда предметы объединены в небольшие значимые группы.
Люди обычно могут жонглировать 7 элементами плюс-минус 2 в кратковременной памяти. Чтобы быть консервативным, мы обычно видим группы из пяти или менее человек.
Вот почему телефонные номера разбиты на куски. Нравится 317-555-3897.
Вместо десяти отдельных цифр, которые мы, скорее всего, забудем, это три фрагмента, с которыми мы могли бы справиться лучше. С компьютерной точки зрения это без нужды занимает больше времени и места, поэтому менее эффективно.
Но для нас, людей, это намного эффективнее. Компромисс, который мы почти всегда идем в нашу пользу, поскольку на данный момент всем заправляем бал мы.
Фрагментирование было применено к компьютерным интерфейсам для таких вещей, как элементы раскрывающегося меню и строки меню с кнопками. Для компьютеров было бы более эффективно просто упаковать все это вместе от края до края. Он тратит впустую память и экранную недвижимость. Но проектирование интерфейсов таким образом значительно упрощает визуальное сканирование, запоминание и доступ к ним.
Еще одна важная концепция, используемая в дизайне интерфейса, — это возможности. По словам Дона Нормана, популяризировавшего этот термин в вычислительной технике, аффордансы дают ключ к пониманию того, как работают вещи.
Пластины предназначены для толкания. Ручки предназначены для поворота.
Слоты предназначены для вставки. Когда аффордансы используются, пользователь знает, что делать, просто взглянув. Изображение, этикетка или инструкция не требуются. Если вы когда-нибудь пытались потянуть за ручку двери только для того, чтобы понять, что вам нужно толкнуть ее, вы обнаружили сломанную аффордансность.
С другой стороны, дверная пластина — лучший дизайн, потому что она дает вам только возможность толкать. Двери довольно прямолинейны, если вам нужно нанести на них какие-либо инструкции, вам, вероятно, следует вернуться к чертежной доске.
Возможности широко используются в графических пользовательских интерфейсах, которые мы обсуждали в эпизоде 26. Это одна из причин, почему компьютеры стали намного проще в использовании, чем с командными строками.
Вам не нужно гадать, какие объекты на экране кликабельны, потому что они выглядят как кнопки. Они выскакивают, просто ожидая, когда вы их используете.
Одна из моих любимых возможностей, которая подсказывает пользователям, что элемент на экране можно перетаскивать, — это накатка, эта текстура добавляется к объектам, чтобы улучшить захват и показать вам, где их лучше всего захватить. Эта идея и модель были заимствованы из реальных физических инструментов.
С концепцией аффордансов связана психология узнавания и припоминания. Вы хорошо знаете этот эффект из тестов. Вот почему вопросы с несколькими вариантами ответов проще, чем вопросы с заполнением пробелов.
В целом, человеческая память работает намного лучше, когда она активируется сенсорным сигналом, таким как слово, картинка или звук. Вот почему в интерфейсах используются значки, графические представления функций, такие как корзина для удаления файлов. Нам не нужно вспоминать, что делает этот значок, мы просто должны распознать значок.
Это также было огромным улучшением по сравнению с интерфейсами командной строки, где вам приходилось полагаться на свою память при выборе команд.
Должен ли я набирать «удалить» или «удалить», или «удалить», или «снять»? Это может быть что угодно.
На самом деле это RM и Linux, но в любом случае упрощение поиска и изучения чего-либо иногда означает «медленный доступ», что противоречит другому психологическому понятию: опыту.
По мере того, как вы приобретаете опыт работы с интерфейсами, вы становитесь быстрее, создавая мысленные модели того, как делать что-то эффективно. Таким образом, хорошие интерфейсы должны предлагать несколько путей для достижения целей.
Отличным примером этого является копирование и вставка, которую можно найти в раскрывающемся меню «Правка» текстовых процессоров. И это также запускается с помощью сочетаний клавиш. Один подход предназначен для новичков, а другой — для экспертов, не замедляя ни того, ни другого.
Так что вы можете съесть свой торт и съесть его!
Помимо того, что мы делаем людей более эффективными, мы также хотели бы, чтобы компьютеры были эмоционально разумными, адаптируя свое поведение, чтобы соответствующим образом реагировать на эмоциональное состояние пользователя, также называемое аффектом.
Это сделало бы опыт более чутким, приятным или даже восхитительным. Это видение было сформулировано Розалинд Пикард в ее статье 1995 года об аффективных вычислениях, которая положила начало междисциплинарной области, объединяющей аспекты психологии, социальных и компьютерных наук.
Это стимулировало работу над вычислительными системами, которые могут распознавать, интерпретировать, моделировать и изменять человеческие действия. Это было очень важно, потому что мы знаем, что эмоции влияют на познание и восприятие в повседневных задачах, таких как обучение, общение и принятие решений.
В системах с распознаванием аффектов используются датчики, которые иногда носят на себе, которые фиксируют такие вещи, как речь и видео лица, а также биометрические данные, такие как потливость и частота сердечных сокращений.
Эти мультимодальные данные датчика используются в сочетании с вычислительными моделями, которые представляют, как люди развивают и выражают аффективные состояния, такие как счастье и разочарование, и социальные состояния, такие как дружба и доверие.
Эти модели оценивают вероятность того, что пользователь находится в определенном состоянии, и выясняют, как лучше реагировать на это состояние для достижения целей системы. Это может быть сделано для того, чтобы успокоить пользователя, укрепить доверие или помочь ему выполнить домашнее задание.
Исследование, посвященное влиянию пользователей, было проведено Facebook в 2012 году. В течение одной недели специалисты по данным заказывали контент для сотен тысяч каналов пользователей. Некоторым людям было показано больше элементов с положительным содержанием, в то время как другим было представлено больше отрицательного содержания.
Исследователи проанализировали публикации людей в течение этой недели и обнаружили, что пользователи, которым показывали более позитивный контент, как правило, также публиковали более позитивный контент. С другой стороны, пользователи, которые видели больше негативного контента, чаще публиковали негативные сообщения.
Очевидно, что то, что показывают вам Facebook и другие сервисы, может на вас повлиять.
Для привратников контента это огромная возможность и ответственность. Вот почему это исследование оказалось довольно спорным.
Кроме того, если пользователь настроен негативно, возможно, компьютер не должен раздражать, реагируя радостно и оптимистично. Или, может быть, компьютер должен попытаться вызвать положительный ответ, даже если это немного неудобно. Правильное поведение — это во многом открытый исследовательский вопрос.
Говоря о Facebook, это отличный пример компьютерной коммуникации или CMC, еще одной крупной области исследований. Это включает в себя синхронное общение, такое как видеозвонки, когда все участники находятся в сети одновременно. А также асинхронное общение, такое как твиты, электронные письма и текстовые сообщения, на которые люди отвечают, когда могут или хотят.
Исследователи изучают такие вещи, как использование смайликов, такие правила, как очередность, и использование языка в различных каналах коммуникации.
Один интересный вывод заключается в том, что люди проявляют более высокий уровень самораскрытия, то есть раскрывают личную информацию, в компьютерных беседах, в отличие от общения лицом к лицу.
Итак, если вы хотите создать систему, которая знает, сколько часов пользователь на самом деле провел за просмотром Великого британского пекарни, лучше создать чат-бота, чем виртуального агента с лицом.
Психологические исследования также показали, что взгляд чрезвычайно важен для убеждения, обучения и привлечения внимания людей. Взгляд на других во время разговора называется взаимным взглядом. Было показано, что это повышает вовлеченность и помогает достичь целей разговора, будь то обучение, знакомство или заключение деловой сделки.
В таких условиях, как записанная на видео лекция, инструктор редко, если вообще когда-либо, смотрит в камеру, а вместо этого обычно смотрит на студентов, которые физически присутствуют. Для них это нормально, но это означает, что у людей, которые смотрят лекции онлайн, снижается активность.
В ответ на это исследователи разработали программное обеспечение для компьютерного зрения и графики, которое может деформировать голову и глаза, создавая впечатление, что инструктор смотрит в камеру прямо на удаленного наблюдателя.
Эта техника называется дополненным взглядом. Подобные методы также применялись к видеоконференциям, чтобы скорректировать размещение веб-камер, которые почти всегда расположены над экранами.
Поскольку вы обычно смотрите видео своего собеседника, а не прямо в веб-камеру, вы всегда будете казаться им так, как будто вы смотрите вниз, прерывая взаимный взгляд, что может создать всевозможные неприятные социальные последствия. эффекты, такие как дисбаланс мощности.
К счастью, это можно исправить цифровым способом, и участникам будет казаться, что вы с любовью смотрите им в глаза.
Люди тоже любят антропоморфизировать объекты, и компьютеры не исключение. Особенно, если они двигаются, как наши роботы из прошлой серии. Помимо промышленного использования, которое преобладало в прошлом веке, роботы все чаще используются в медицинских, образовательных и развлекательных учреждениях, где они часто взаимодействуют с людьми.
Взаимодействие человека и робота или HRI — это область, посвященная изучению этих взаимодействий, таких как то, как люди воспринимают различные виды поведения и формы роботов или как роботы могут интерпретировать человеческие социальные сигналы, чтобы слиться с ними и не быть слишком неловкими.
Как мы уже обсуждали в прошлом эпизоде, мы постоянно стремимся сделать людей как можно более похожими на роботов по внешнему виду и взаимодействию. Когда инженеры впервые создали роботов в 1940-х и 50-х годах, они совсем не выглядели как люди. Это были почти исключительно промышленные машины, не имевшие человеческого сходства.
Со временем инженеры все лучше и лучше создавали человекоподобных роботов. Они обрели головы и ходили на двух ногах. Но они не могли ходить в рестораны и маскироваться под людей.
По мере того, как люди все больше и больше приближались к человеческому подобию, заменяя камеры искусственными глазными яблоками и покрывая металлическое шасси синтетической плотью, вещи становились немного сверхъестественными, вызывая жуткие и тревожные чувства.
Этот провал в реализме между почти человеческим и действительно человеческим стал известен как Зловещая долина.
Идут споры о том, должны ли роботы вести себя как люди. Многие данные уже свидетельствуют о том, что даже если роботы не ведут себя так, как мы, люди будут относиться к ним так, как будто они знают наши социальные условности.
И когда они нарушают эти правила, например, не извиняются, если они порежут вас или перевернут вам ногу, люди очень злятся.
Несомненно, психология и информатика представляют собой мощную комбинацию и обладают огромным потенциалом для влияния на нашу повседневную жизнь. Что оставляет нам массу вопросов.
Например, вы можете солгать своему ноутбуку, но должен ли он лгать вам? Что, если это сделает вас более эффективным или счастливым? Или компании социальных сетей должны курировать контент, который они вам показывают, чтобы вы дольше оставались на их сайте? Чтобы заставить вас покупать больше продуктов? Да, кстати.
Ответить на этические вопросы непросто, но психология может, по крайней мере, попытаться помочь нам понять последствия и последствия выбора дизайна наших вычислительных систем.
Но с другой стороны, понимание психологии дизайна может привести к повышению доступности. Все больше людей могут понимать и использовать компьютеры теперь, когда они стали более интуитивными, чем когда-либо.
Конференц-связь и виртуальные классы становятся все более приятными. И по мере того, как робототехника продолжает совершенствоваться, население будет чувствовать себя более комфортно в этих взаимодействиях.
Плюс, благодаря психологии, мы все можем сблизиться из-за нашей любви к накатыванию. Увидимся на следующей неделе!
Ускоренный курс информатики разработан совместно с PBS Digital Studios. На их канале вы можете посмотреть плейлист таких шоу, как Eons, PhysicsGirl и Быть умным — это нормально.
Этот эпизод был снят на студии Чада и Стейси Эмигольц в Индианаполисе. И это было сделано с помощью всех этих замечательных людей и нашей замечательной графической команды Thought Cafe.
Спасибо за случайные воспоминания! Увидимся в следующий раз.
Reddit — Погрузитесь во что угодно
Использую одноразовый, так как мой менеджер знает мое имя пользователя.
Я работаю в небольшой технологической компании инженером-технологом. В течение первых двух лет нашей работы я увидел необходимость в способе записи наших данных и создал управляемое данными приложение для интрасети (asp.
net/VB.net), где мы могли бы записывать данные о наших процессах и записи об обслуживании, оно обрабатывало текстовые файлы и вставил это в базу данных SQL. Это сработало очень хорошо, но это была не та работа, для которой меня наняли, и недостатки начали проявляться. В конце концов нам просто нужно было нанять кого-то, чтобы создать приложение, которое заменит мое, и они выбрали из всех этих чертовых вещей доступ к MS. Немного злорадства, он работает медленно, как дерьмо, и я смеюсь над ним каждый раз, когда вижу, как они пытаются его использовать.
В любом случае, мне ПОНРАВИЛОСЬ программирование, которым я занимался. Мне нравилось писать код и отлаживать его или пытаться понять, как превратить реальную проблему в код. Вы могли потратить день или два на проблему, но при настойчивости и достаточном количестве исследований вы могли понять ее, и это было так приятно. Как будто каждый день был новой победой. Было так здорово сделать что-то, что сэкономит кому-то время в компании и что они будут использовать.
Итак, теперь я работаю в другой части компании и пытаюсь найти вещи, которые можно автоматизировать с помощью кода, но нужно сделать так много, и мой менеджер предпочел бы заплатить профессионалу, чтобы он сделал это быстро чем платить мне за то, чтобы я сидел за своим столом и изучал программирование. Большая проблема в том, что я не счастлив. Мне не очень нравится и не нравится моя работа в том виде, в каком она есть сейчас.
Моя цель — помочь небольшим компаниям разрабатывать приложения на основе данных, подобные тому, что я делал в своей компании, или, возможно, разрабатывать мобильные приложения. Я не единственная рыба в пруду. Все ли Том, Дик и Гарри, умеющие программировать, тоже хотят это делать? Кажется, это может быть жесткий рынок. Я уверен, что, вероятно, мне понравилось бы много других работ, но я думаю об этом.
Я не думаю, что хотел бы работать в крупной фирме, выполняя небольшую часть работы, но я понятия не имею, чем на самом деле занимается программист в крупной компании.
Насколько на самом деле приятна работа?
Имея в виду эти цели, я пытаюсь принять решение:
Остаться на своей работе и научиться программировать как можно больше самостоятельно. Возьмите подработку, чтобы получить больше работы и практики. Что еще было бы хорошим способом продолжить здесь? Я чувствую, что слабость здесь в том, что я бы не научился лучшему способу программирования данной проблемы.
Продолжайте работать, пока я учусь в местном колледже и изучаю программирование. Я хорошо справляюсь с формальным обучением / образованием, поэтому я думаю, что у меня все получится с этим вариантом, но чему учиться. Определенно класс базы данных, я думаю.
Уволиться с работы и вернуться в школу на полную ставку? Я живу недалеко от большого государственного университета, где я учился на бакалавриате. Моя жена учится на последнем курсе докторской диссертации. программу и будет проходить стажировку в следующем году. Это может быть тяжело с финансовой точки зрения, но выполнимо.
