Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.02, кандидат педагогических наук Мокрый, Валерий Юрьевич

  • Мокрый, Валерий Юрьевич
  • кандидат педагогических науккандидат педагогических наук
  • 2012, Санкт-Петербург
  • Специальность ВАК РФ13.00.02
  • Количество страниц 287
Мокрый, Валерий Юрьевич. Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование": дис. кандидат педагогических наук: 13.00.02 - Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования). Санкт-Петербург. 2012. 287 с.

Оглавление диссертации кандидат педагогических наук Мокрый, Валерий Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Теоретические основы развития информационно-технологической компетентности студентов при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование».

1.1. Обоснование необходимости изучения студентами алгоритмов сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование».

1.2. Обоснование отбора содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

1.3. Обоснование выбора методов и средств обучения студентов алгоритмам сжатия информации.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Методика обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование» алгоритмам сжатия информации.

2.1. Принципы отбора содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

2.2. Содержание дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

2.3. Методы и средства обучения магистрантов по направлению

Педагогическое образование» алгоритмам сжатия информации.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Организация и проведение педагогического эксперимента.

3.1. Общая характеристика опытно-экспериментальной работы.

3.2. Интерпретация результатов педагогического эксперимента.

3.2.1. Основные итоги апробации учебно-методических материалов дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

3.2.2.Интерпретация и обобщение результатов исследования.

Выводы по третьей главе.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», 13.00.02 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование"»

Новые стандарты высшего профессионального образования ориентированы на компетентностный подход и модульный принцип проектирования основных образовательных программ. Формированию общекультурных и профессиональных компетенций магистрантов по направлению «Педагогическое образование» будет способствовать включение в содержание подготовки современных знаний, имеющих практический выход. В ФГОС ВПО выделены компетенции, формирующиеся при подготовке магистров в области научно-исследовательской, проектной и методической деятельности. Информационно-технологическая компетентность является ведущей составляющей в развитии выделенных компетенций магистранта по направлению «Педагогического образования», специализирующегося в области информационных технологий.

В своей профессиональной педагогической деятельности магистрант как будущий учитель информатики профильной школы должен уметь использовать средства информационных технологий, обеспечивающие возможность обработки, представления, долговременного хранения и передачи подготовленных учебно-методических материалов, строить и развивать информационную образовательную среду учебного заведения, проектировать и реализовывать самообразование.

Одним из этапов обработки информации является сохранение информации в файл определенного формата с возможностью выбора алгоритма сжатия и настройки параметров сжатия с целью получения приемлемого качества восстановленного после сжатия изображения, записанного в файл небольшого размера.

Исследования по алгоритмам сжатия информации без потерь начались в 1950-х годах XX века, после публикации работы Клода Шеннона по математическим основам теории связи (1948). В 1952 году Дэвид Хаффман разработал алгоритм сжатия текстовых сообщений, использующий коды переменной длины. Развитие алгоритмов сжатия информации связано с разработкой и улучшением в 1984-1987 годах алгоритма арифметического кодирования (Cleary J., Langdon G., Neal R., Witten I.). Классические алгоритмы словарного сжатия были разработаны учеными Якобом Зивом и Абрахамом Лемпелем в 1977 (LZ77) и 1978 (LZ78) годах, в 1982 году Сторер и Жиманский разработали алгоритм LZSS, а в 1984 году Терри Велчи разработал алгоритм LZW, применяющийся в формате GIF.

По мере увеличения количества передаваемой информации по каналам связи при использовании алгоритмов информации сжатия без потерь возникали проблемы. Это послужило стимулом к началу в 70-х годах XX века исследований в области алгоритмов изображений без потерь. Комитет JPEG (Joint Picture Experts Group) разработал международные стандарты сжатия цифровых изображений JPEG (1990) и JPEG2000 (2002).

Необходимость передачи больших объемов мультимедиа-информации привела к началу исследований в области фрактального сжатия: были разработаны базовый алгоритм фрактального сжатия (Майкл Барнсли (1990) и Алан Слоан (1991)) и алгоритм кодирования с использованием квадродерева (Ювал Фишер (1994)). Увеличение степени сжатия и уменьшения размера файла при использовании алгоритмов фрактального сжатия становится возможным благодаря использованию систем итерируемых функций (Александров В.В., Бубличенко A.B. Кулешов C.B., С.Уэстлид) и аппарата теории фракталов (Морозов А.Д., Мандельброт Б, Кроновер P.M., Федер Е.).

Использование аппарата теории вейвлетов (Альфред Хаар, Ингрид Добеши, Стефан Малла и др.) позволила разработать нестандартизированные, но перспективные алгоритмы Лыоиса-Ноулеса (1991), Шапиро (EZW,1993), Сайда и Пирлмана (SPIHT, 1996).

В настоящее время для хранения и обработки изображений используются такие форматы, как GIF, JPEG, JPEG2000 (Джон Миано, Дэвид Сэломон, Ян Ричардсон), продолжаются исследования в области алгоритмов фрактального (Александров В.В., Бубличенко A.B., Ватолин Д.С., Винокуров C.B., Кулешов

C.B.) и вейвлет-сжатия изображений (Чобану М.К.). В результате исследований разработаны модификации этих алгоритмов для сжатия видео и многомерных сигналов (3D-SPIHT, 4D-SPIHT, QTSQ).

Интенсивные исследования в области алгоритмов сжатия данных послужили причиной к включению в программы подготовки будущих специалистов в области информационных технологий соответствующих дисциплин.

Проведенное исследование показало, что в зарубежных университетах алгоритмы сжатия информации начали изучаться систематически с 1990-х годов XX века (Д.Сэломон (2000), Guy Е. Bleiloch (2001), Mark Nelson и Jean-loup Gailly (1995), Khalid Sayood (2000), Richard E. Lander (2002, 2004, 2006)). В университетах и технических вузах России и стран СНГ дисциплины по алгоритмам сжатия информации включены в программу подготовки разработчиков программного обеспечения (Ватолин Д.С. (1990), Кудряшов Б.Д.(2009), Лидовский В.В.(2003), Хусаинов Н.Ш. (1998).

Изучение алгоритмов сжатия информации позволит и будущему учителю эффективнее использовать средства обработки информации для решения своих профессиональных задач.

В тоже время, не удалось обнаружить дисциплин по алгоритмам сжатия информации, предназначенных для магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий.

Частично вопросы сжатия информации рассматриваются в работах Анисимовой Н.С. (2002), Алутиной Е.Ф. и Румянцева И.А. (2005), Алексеевой Т.В. (2009), Бабкина A.A. (2007), Самойлик E.H. (2007), Секованова B.C. (2007), Швецкого М.В. (с 1998 года), посвященных разработке содержания дисциплин «Теоретическая информатика» и «Мультимедиа-технологии», предназначенных для студентов педагогических вузов.

Изложенное выше, позволило выделить следующие противоречия:

-между теоретической разработанностью компетентностного подхода и недостаточной исследованностыо связей между предметными знаниями, составляющими содержание специальных дисциплин, и профессиональными компетенциями магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий;

-между актуальностью использования при решении профессиональных педагогических задач алгоритмов сжатия в процессах обработки, хранения и передачи информации и недостаточным уровнем подготовки магистрантов по алгоритмам сжатия информации;

-между преобладанием репродуктивных методов обучения и необходимостью использовать методы обучения, активизирующие учебно-познавательную, научно-исследовательскую и методическую деятельность в подготовке магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информатики и информационных технологий, для успешного усвоения теоретического материала и развития информационно-технологической компетентности.

Выделенные противоречия определяют актуальность исследования, проблема которого заключается в необходимости научного обоснования и разработке методики обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов направления «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий, и развития их информационнотехнологической компетентности.

Объектом исследования является процесс развития информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информатики и информационных технологий при обучении дисциплинам информационно-технологического цикла.

Предметом исследования является процесс обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информатики и информационных технологий.

Цель исследования заключается в разработке и экспериментальной проверке методики обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов по направлению «Педагогическое образование», ориентированной на развитие информационно-технологической компетентности.

Гипотеза исследования: если методику обучения алгоритмам сжатия информации построить в соответствии со следующими условиями:

-ведущими принципами отбора содержания обучения алгоритмам сжатия информации являются принципы междисциплинарности (актуализируются знания и умения предметных областей «информатика» и «математика») и практико-ориентированности (в процессе обучения у магистрантов формируется умение применять алгоритмы сжатия информации для решения профессиональных педагогических задач средствами информационных технологий);

- используемые методы и средства обучения активизируют исследовательскую деятельность магистрантов, которая заключается в осознании магистрантами противоречий и проблемы, выделении объекта, предмета, цели и задач исследования, исследование осуществляется с помощью метода моделирования: варьируя характеристики алгоритма, студенты моделируют этапы сжатия информации, на основании анализа полученных данных формулируют выводы об эффективности исследуемого алгоритма, соответствии полученного результата цели исследования;

-методическая поддержка самостоятельной работы студентов осуществляется с помощью дистанционных средств информационных технологий, то это будет способствовать успешному усвоению алгоритмов сжатия информации и развитию информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий.

Информационно-технологическая компетентность понимается, как готовность использовать средства информационных технологий для решения профессиональных педагогических задач.

Определение цели и гипотезы позволило сформулировать основные задачи исследования:

1. обосновать актуальность разработки методики обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование» алгоритмам сжатия информации, проанализировав научные работы и результаты исследований в области сжатия информации; программы дисциплин для студентов по сжатию информации, учебно-методические материалы;

2. осуществить отбор содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» в соответствии с требованиями междисциплинарности, практико-ориентированности и приоритета в обучении исследовательской деятельности;

3. обосновать выбор методов обучения с учетом содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации», разработать средства обучения, использование которых будет способствовать усвоению теоретических основ сжатия информации и развитию информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование»;

4. осуществить экспериментальную проверку разработанной методики.

Для решения задач исследования применялись следующие методы.

1. теоретический анализ научной, учебно-методической и психолого-педагогической литературы отечественных и зарубежных авторов по теме исследования, ФГОС ВПО бакалавров и магистров по направлению «Педагогическое образование» и образовательных программ с целью определения разработанности проблемы и отбора содержания, форм, методов и средств обучения при подготовке магистров, специализирующихся в области информационных технологий;

2. моделирование содержания обучения алгоритмам сжатия информации в условиях реализации ФГОС ВПО;

3. педагогический эксперимент, включающий педагогическое наблюдение, проведение занятий по алгоритмам сжатия информации со студентами факультетов математики и информационных технологий РГПУ имени А.И.Герцена, тестирование и анкетирование студентов, анализ результатов учебной деятельности, оценивание уровня сформированности информационно-технологической компетентности магистрантов в результате изучения алгоритмов сжатия информации, статистическую обработку и интерпретацию результатов исследований.

Методологическую базу исследования составляют:

-исследования, раскрывающие сущность компетентностного подхода в образовании (Байденко В.И., Бордовский Г.А., Вербицкий A.A. Зимняя И.А., Писарева С.А., Радионова Н.Ф., Ракитина О.В., Тряпицын A.B., Тряпицына А.П., Хуторской A.B.) и раскрывающие сущность подготовки будущих учителей информатики (Бороненко Т.А., Лебедева М.Б., Лаптев В.В., Макарова Н.В., Мылова И.Б., Роберт И.В., Сергеев А.Н., Швецкий М.В.);

-исследования, раскрывающие сущность деятельностного подхода в обучении (Талызина Н.Ф.);

-исследования, раскрывающие сущность личностно-ориентированного обучения (Полат Е.С., Якиманская И.С.);

Теоретическую основу исследования составляют:

-исследования в области реализации междисциплинарных связей при подготовке специалистов в области образования (Гурьев А.И., Ильина Т.Ю., Румянцев И.А.);

-исследования по разработке образовательных программ в контексте компетентностного подхода (Бордовский Г.А., Гончаров С.А., Пискунова Е.В., Писарева С.А., Радионова Н.Ф., Тряпицына А.П., Хоменко И.А.);

-исследования, раскрывающие сущность подготовки магистров педагогического образования, специализирующихся в области информатики и информационных технологий (Баранова Е.В., Власова Е.З., Лаптев В.В., Носкова Т.Н., Павлова Т.Б., Симонова И.В.);

-исследования в области применения методов обучения, активизирующих исследовательскую, проектную и методическую деятельность студентов (Седова Н.С., Колесник Н.П.);

-исследования в области методики обучения школьников информатике (Босова Л.В., Макарова Н.В., Семакин И.Г., Титова Ю.Ф., Угринович Н.Г.).

Экспериментальная база исследования: факультеты математики и информационных технологий РГПУ имени А.И.Герцена.

Исследование проводилось с 2007 по 2012 годы и включало три этапа: поисковый, констатирующий и формирующий.

На поисковом этапе исследования (2007-2009) обоснованы актуальность темы исследования, выбраны способы решения проблемы, изучены существующие методики преподавания алгоритмов сжатия информации и смежных разделов информатики, разработаны учебно-методические материалы по методам и алгоритмам сжатия текстовой информации, проведены занятия со студентами.

На констатирующем этапе исследования (2009-2010) осуществлялась разработка учебно-методических материалов дисциплины по выбору «Алгоритмы сжатия информации» для магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий. Выделены и уточнены принципы отбора содержания, выделены содержательные линии разрабатываемой учебной дисциплины и разработаны учебно-методические материалы по алгоритмам сжатия изображений, обоснован выбор методов обучения, использование которых позволяет активизировать научно-исследовательскую и методическую деятельность магистрантов.

На формирующем этапе исследования (2010-2012) корректировались и разрабатывались учебно-методические материалы по алгоритмам сжатия изображений (JPEG, фрактальное сжатие и вейвлет-сжатие), проводилась апробация разработанных материалов, полученные результаты обсуждались на конференциях.

На защиту выносятся следующие полоэюения:

1) разработка междисциплинарных и практико-ориентированных дисциплин по выбору информационно-технологического цикла для магистрантов направления «Педагогическое образование», к которым относится дисциплина «Алгоритмы сжатия информации», будет способствовать как усвоению содержания дисциплины, так и развитию информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование»;

2) методика обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов по направлению «Педагогическое образование», ориентированная на развитие их информационно-технологической компетентности должна быть разработана с учетом следующих требований:

-ожидаемыми результатами обучения являются знания теоретических основ сжатия информации; умение кодировать тексты и изображения с использованием алгоритмов сжатия информации, определять показатели эффективности сжатия; владение инструментами систем компьютерной математики для моделирования процесса сжатия информации;

-развитию информационно-технологической компетентности студентов будет способствовать сочетание репродуктивных методов обучения и методов обучения, активизирующих научно-исследовательскую и методическую деятельность;

- контроль усвоения материала осуществляется по результатам тестов, решения индивидуальных заданий с учетом личных предпочтений, решения кейсов, презентаций докладов о самостоятельных исследованиях или разработках.

3) использование сетевых сервисов для организации методической поддержки аудиторной и самостоятельной работы будет способствовать развитию информационно-технологической компетентности магистрантов. Научная новизна исследования заключается в том, что: предложен подход к развитию информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование» в процессе усвоения содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации», основанный на изучении студентами теории и практики применения современных средств информационных технологий, междисциплинарности разработанного содержания дисциплины и адекватном сочетании традиционных методов и методов, активизирующих учебно-познавательную и исследовательскую деятельность студентов. Теоретическая значимость исследования заключается: -в обосновании целесообразности формирования представлений у магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий, о классических и современных алгоритмах сжатия информации;

-в обосновании выбора методов и средств обучения для усвоения содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» и для развития информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование»;

-в выделении и уточнении уровней сформированности информационно-технологической компетентности у магистрантов, изучивших дисциплину «Алгоритмы сжатия информации».

Практическая значимость исследования заключается в разработке методики обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов по направлению «Педагогическое образование», разработке полного комплекта учебно-методических материалов для проведения лекционных и практических занятий, самостоятельной работы студентов, отобраны компьютерные программы, позволяющие моделировать процесс сжатия информации, все материалы размещены в открытом доступе на сайте https://sites.google.com/site/szatieinformacii/.

Рекомендации по использованию результатов диссертациониого исследования: разработанные учебно-методические материалы дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» могут быть использованы при создании учебно-методических материалов других дисциплин информационно-технологического цикла для бакалавров, магистров по направлению «Педагогическое образование» и ряда других направлений подготовки («Информационные технологии в образовании», «Информационные системы и технологии», магистерская программа «Анализ и синтез информационных систем»), для повышения квалификации и переподготовки учителей информатики профильной школы.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечиваются системным теоретическим анализом проблемы исследования, выбором методов исследования, качественной и количественной обработкой результатов эксперимента и их интерпретации.

Личный вклад автора заключается в самостоятельной разработке и апробации методики обучения, учебно-методических материалов дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» для магистрантов по направленшо «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий, сайта и его наполнения для методической поддержки самостоятельной работы студентов, организации консультаций в дистанционной форме.

Апробация и внедрение результатов исследования осуществлялись в 2007-2012 годах в процессе проведения занятий по алгоритмам сжатия информации со студентами факультетов математики и информационных технологий РГПУ им. А.И.Герцена. Обсуждение теоретических положений диссертации осуществлялось через публикации и участие в конференциях: «Электронное обучение и управление знаниями в системе профессиональной подготовки» (Санкт-Петербург, РГПУ имени А.И.Герцена, 2009г.);

Региональная информатика (Санкт-Петербург, 2010, 2012 гг.); «Информационные технологии в общем образовании» (Саратов, 2010, 2011, 2012 гг.); «Новые образовательные стратегии в современном информационном пространстве» (РГПУ имени А.И.Герцена, 2011, 2012гг.); «Педагогическое образование в переходный период: результаты исследований 2010 года» (СПб, РГПУ имени А.И.Герцена, 2011, 2012 гг.); «Информационные технологии для новой школы» (СПб, ГОУ ДПО ЦГЖС «Региональный центр оценки качества образования и информационных технологий», 2011, 2012 гг.); 5-ая и 6-ая научные олимпиады по педагогическим наукам «Научное творчество» (РГПУ имени А.И.Герцена 2011, 2012 гг.); VI всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы» (Красноярск, ГОУ ВПО Красноярский педагогический университет им. В.П.Астафьева, 2011 г.).

Результаты диссертационного исследования были обсуждены на межвузовском методологическом семинаре Института математики, физики, информатики ФБГОУ ВПО «КГТТУ им. В.П.Астафьева» с дистанционным участием ведущих российских вузов 25.10.2011 года.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии (175 наименований), девяти приложений, 33 таблиц и 32 рисунков (286 страниц).

Похожие диссертационные работы по специальности «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», 13.00.02 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», Мокрый, Валерий Юрьевич

Выводы по третьей главе

1. В третьей главе приводятся результаты педагогического эксперимента, проводившегося с 2007 по 2012 годы с целью апробации разработанной методики обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий алгоритмам сжатия информации. Апробация заключалась в проведении занятий со студентами факультета математики и факультета информационных технологий РГПУ имени А.И.Герцена (150 человек, 10 учебных групп).

2. Изучение алгоритмов сжатия информации проводилось в три этапа: диагностика Майерс-Бриггс с целью определения набора индивидуальных заданий для студентов, изучение алгоритмов сжатия информации на лекциях, практических занятиях и в рамках самостоятельной работы, представление результатов студентов на семинарских занятиях. Обработка результатов диагностики позволила установить, что обучение студентов факультета математики более продуктивно, если используются индивидуальные печатные материалы, тексты лабораторных работ и индивидуальные творческие задания. Для обучения студентов факультета информационных технологий целесообразно использовать групповые практические задания, коллективные дискуссии. Обучение было организовано с учетом результатов диагностики и интересов студентов в области информационных технологий.

3. В процессе проведения исследования было установлено, что студенты факультета математики как будущие учителя информатики интересуются вопросами, связанными с применением технологий сжатия и обработки информации в обучении школьников и разработкой электронных ресурсов. Студенты факультета информационных технологий как будущие программисты проявляют интерес к программной реализации алгоритмов сжатия. В ходе проведения занятий были выявлены и устранены трудности, возникающие у студентов: неуверенное знание теоретических основ сжатия информации, слабое владение программным инструментарием среды Ма&аЬ; стремление упростить процедуру получения результата, необдуманное использование информации из Интернета.

4. Выделены категории сформированности информационно-технологической компетентности магистрантов, изучивших дисциплину «Алгоритмы сжатия информации», характеризующие успешность решения следующих групп профессиональных задач: строить образовательный процесс, создавать образовательную среду и использовать ее возможности, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование: низкий, средний и высокий уровни. Низкий уровень характеризуется «отсутствием положительной внутренней мотивации к обучению и к выбранной профессиональной деятельности». Для студентов этой категории характерно нежелание самостоятельно изучать теоретический материал дисциплины и используемое программное обеспечение, решать учебные и профессиональные задачи. Средний уровень «проявляется в наличии выраженной потребности в знаниях», что проявляется в понимании актуальности изучаемых методов, алгоритмов и технологий сжатия информации, в интересе к отдельным разделам дисциплины. У таких студентов не возникает трудностей с изучением современных средств информационных технологий, однако им требуется помощь в процессе выполнения заданий на моделирование. Высокий уровень характеризуется «переходом внешней мотивации во внутреннюю», что проявляется в осознании студентами важности изученного материала, заинтересованности в изучении новых методов, алгоритмов и технологий сжатия информации. У таких студентов не возникает трудностей при решении выделенных групп профессиональных задач.

5. Анализ результатов педагогического эксперимента позволил выявить динамику студентов с разным уровнем сформированности информационно-технологической компетентности после изучения дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

Количество студентов с низким уровнем снизилось с 26% на поисковом и констатирующем этапах до 2% на формирующем этапе; количество студентов, достигших среднего уровня повысилось с 45% на поисковом и констатирующем этапах до 54% на формирующем этапе; количество студентов с высоким уровнем повысилось с 29% на поисковом и констатирующем этапах до 44% на формирующем этапе.

6. Обработка данных, полученных системой Google Analytics, по использованию средств методической поддержки Интернет-аудиторией свидетельствует о высокой заинтересованности преподавателей и студентов направления «Информатика и вычислительная техника» и необходимости разработки дополнительных учебно-методических материалов по алгоритмам фрактального и вейвлет-сжатия изображений и алгоритмам сжатия видеоинформации.

Заключение

На основании проведенного анализа научно-педагогических исследований по проблеме научного обоснования и разработке методики обучения алгоритмам сжатия информации магистрантов направления «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий, и развития их информационно-технологической компетентности выявлено, что для успешного решения профессиональных задач у студента в процессе обучения в магистратуре должны быть сформированы компетенции в областях научно-исследовательской, проектной и методической деятельности.

Показано, что изучение в магистратуре алгоритмов сжатия информации способствует развитию информационно-технологической компетентности магистрантов — будущих учителей информатики, так как у них расширяется представление о современных направлениях развития информатики при изучении теории и практика использования современных средств информационных технологий, в которых реализованы алгоритмы сжатия информации.

Разработана методика обучения алгоритмам сжатия информации: осуществлен отбор содержания обучения, обоснован выбор методов обучения и разработаны средства методической поддержки аудиторной и самостоятельной работы магистрантов в процессе изучения алгоритмов сжатия информации. Разработаны различные типы заданий: расчетные задания для закрепления изученного теоретического материала, задания исследовательского характера для изучения этапов сжатия информации и кейс для активизации методической деятельности магистрантов. Осуществлен отбор программного обеспечения для изучения алгоритмов сжатия информации: система МаИ^аЬ, программы-визуализаторы алгоритмов и программные реализации алгоритмов, размещенные на сайтах сообществ, исследующих алгоритмы сжатия информации.

Выявлено, что реализация разработанной методики позволит магистрантам по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий овладеть средствами информационных технологий, в которых реализованы алгоритмы сжатия информации для решения следующих групп профессиональных задач: строить образовательный процесс, создавать образовательную среду и использовать ее возможности, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование. Выделены и уточнены характеристики уровней сформированности информационно-технологической компетентности магистрантов (низкий, средний и высокий уровни), изучивших алгоритмы сжатия информации. Показано, что достижение магистрантом определенного уровня характеризует его способность решать выделенные профессиональные задачи.

Экспериментально подтверждено, что изучение алгоритмов сжатия информации способствует развитию информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование».

Определены перспективы исследования, состоящие:

-в дальнейшем внедрении разработанной методики в образовательный процесс учреждений высшего профессионального образования (направление подготовки 050100 «Педагогическое образование»), осуществляющих подготовку педагогов и разработчиков программного обеспечения (направление подготовки 230400 «Информационные системы и технологии»); учреждений дополнительного образования, осуществляющих повышение квалификации и переподготовку учителей;

-в разработке учебно-методических материалов, в том числе информационных образовательных ресурсов по алгоритмам фрактального и вейвлет-сжатия в системе МаД^аЬ и на языках программирования высокого уровня, учебно-методических материалов по алгоритмам сжатия звука и видеоинформации, заданий на применение полученных знаний в новых ситуациях (кейсов, заданий на моделирование);

-в обновлении и разработке средств методической поддержки аудиторной и самостоятельной работы: обработка данных использования учебно-методических материалов, размещенных на сайте дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» свидетельствует о заинтересованности Интернет-аудитории в изучении алгоритмов сжатия информации для использования при обработке информации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат педагогических наук Мокрый, Валерий Юрьевич, 2012 год

1. Айчифер Д., Барри У., Джервис Б., Эммануил С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Перевод с английского -М.:Издательский дом «Вильяме», 2004. 992 с.

2. Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008. - 244 с.

3. Аналитический отчет предметной комиссии о результатах ЕГЭ по информатике и ИКТ//Лисицына JT.C., Гайсина С.В., 2010 год (по Санкт-Петербургу).

4. Анисимова Н.С. Когнитивная составляющая мультимедийных технологий. Межвузовский сборник: Проблемы машиноведения и машиностроения. Санкт Петербург: СЗГЗТУ, вып.26, 2002, 0,3 п.л.

5. Анисимова Н.С. Методика построения управляющих сред мультимеийных обучающих комплексов. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А.И.Герцена, 2002, 6 п.л.

6. Анисимова Н.С., Софронова Т.В. Моделирование в Macromedia flash professional 8. Лабораторный практикум. Учебное пособие, Архангельск, 2009, 148 с.

7. Анисимова Н.С. Мультимедиа-технологии в образовании: понятия, методы, средства. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А.И.Герцена, 2002, 6 п.л.

8. Анисимова Н.С. Теоретические основы и методология использования мультимедийных технологий в обучении: автореферат диссертации . доктора педагогических наук: 13.00.02/Анисимова Наталья Сергеевна.- СПб,2002-36 с.

9. Астафьева. Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения//Успехи физических наук, ноябрь (обзоры актуальных проблем), 1996, том 166, №11.

10. Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения. Методическое пособие. Москва, 2006. 54 с.

11. Балашов К.Ю. Сжатие информации: анализ методов и подходов// Препринт / Институт технической кибернетики HAH Беларуси; № 6 Минск, 2000.-42 с.

12. Баранова Е.В., Симонова И.В. Развитие информационно-технологической компетентности студента в системе педагогического образования//Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2004. - №9. - с. 158-168.

13. Беспалько В.П. Природосообразная педагогика. Москва. Народное образование, 2008. 512 с.

14. Блаттер.К. Вейвлет-анализ. Основы теории. Москва, 2004. 280 с.

15. Болотов В.А., Ефремова Н.Ф. Системы оценки качества образования: учебное пособие. -М.: Университетская книга; Логос,2007 192 с.

16. Бороненко Т.А., Рыжова Н.И. Методика обучения информатике. Специальная методика. Учебное пособие для студентов. СПб.: РГПУ имени А.И.Герцена, 1999. - 134 с.

17. Босова JI.JI. Информатика и ИКТ.5-7 классы: методическое пособие/Л.Л.Босова, А.Ю.Босова. М.:БИНОМ, Лаборатория знаний, 2009. -464 с.

18. Бубличенко A.B. Алгоритмы фрактального сжатия изображений: сравнительный анализ, модификация: квалификационная работа магистра по специальности 8.080407 «Компьютерный эколого-экономический мониторинг». - Донецк, 2008. - 197 с.

19. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие//Издательский отдел факультета ВМиК МГУ, 1999 г. 76 с.

20. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия информации. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 384 с.

21. Вербицкий A.A. Личностный и компетентностный подходы в образовании: проблемы в интеграции/Вербицкий A.A., Ларионова. О.Г. -М.:Логос, 2009.-336 с.

22. Вернер. М. Основы кодирования. Учебник для ВУЗов. Москва: Техносфера, 2004. 288 с.

23. Всемирная энциклопедия: Философия. / Грицанов A.A. М.: ACT, Мн.: Харвест, Современный литератор, 2001. — 1312 с.

24. Глушков В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М.:Наука, 1986. 488 с.

25. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2005. 1072 с.

26. Гонсалес Р., Вудс.Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006. 616 с.

27. Гриценко C.B. Информационная культура личности в постинтустриальном обществе: автореф. диссертации . кандидата педедагогических наук: 13.00.02/ Гриценко Светлана Владимировна. Пермь, 2005.-21 с.

28. Гурьев А.И. Методологические основы построения и реализации дидактической системы междисциплинарных связей в курсе физики средней школы: диссертация . доктора педедагогических наук: 13.00.02/ Гурьев Александр Иванович. Челябинск, 2002 - 385 с.

29. Демин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование//Успехи физических наук. Май 2001. Том 171, №5.

30. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2004, 464 стр.

31. Дыои Джон, психология и педагогика средней школы. М.: 1909.

32. Дьяконов В.П. МАТЬАВ. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.:Питер, 2002. — 608 с.

33. Ермолаев О. Ю. «Математическая статистика для психологов» — 4-е издание испр. М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2006 г. - 335 с.

34. Закон РФ об образовании электронный ресурс. Режим доступа: http://www.zakonrf.info/zakon-ob-obrazovanii/.

35. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. М.:Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1989,- 496 с.

36. Зимняя И.А. Ключевые компетентности как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании // в сборнике трудов методологического семинара «Россия в болонском процессе: проблемы, задачи, перспективы», Москва, 2004.

37. Змеев С.И. Технология обучения взрослых: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. — М.: Издательский центр «Академия», 2002. — 128 с.

38. Ильина Т.Ю. Роль педагогической информатики в интеграционных процессах современного образования: Монография. СПб.: ИЗд-во РГТГУ имени А.И.Герцена, 2006. - 147 с.

39. Информатика и ИКТ: Методическое пособие для учителей. Часть 1. Информационная картина мира/ под ред. проф. Макаровой. Н.В. СПб.: Питер, 2009.

40. Информатика и ИКТ: Методическое пособие для учителей. Часть 2. Программное обеспечение информационных технологий/ под ред. проф. Макаровой. Н.В. СПб.: Питер, 2009.

41. Информатика и ИКТ: Методическое пособие для учителей. Часть 3. Техническое обеспечение информационных технологий/ под ред. проф. Макаровой Н.В. СПб.: Питер, 2009

42. Исследование процесса становления профессиональной компетентности будущих педагогов: Коллективная монография/под ред. Бордовского Г.А., Радионовой Н.Ф., Тряпицина A.B. — СПб.:Изд-во «Лема», 2011 — 197 с.

43. Итоговый аналитический отчет о результатах единого государственного экзамена 2011 года//Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки, ФИЛИ, Москва, 2011 год. Под руководством к.ф.н. Ершова А.Г.

44. Карпенко О.М., Лукьяненко О.И., Денисович Л.И., Бершадская М.Д. К вопросу о компетентностном подходе в российском образовании. // Инновации в образовании. 2004. - № 6, с. 5-13.

45. Колесник Н.П. Использование интерактивных форм изучения педагогики в вузе: диссертация . кандидата педагогических наук: 13.00.08 / Колесник Н.П. Санкт-Петербург, 2006 226 с.

46. Компетентностная модель современного педагога: Учебно-методическое пособие/Акулова О.В., Заир-Бек, Е.С., Писарева С.А., Пискунова Е.В., Радионова Н.Ф., Тряпицына А.П. — СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2007.-158 с.

47. Компетентностный подход в педагогическом образовании: коллективная монография/под ред. проф. Козырева В.А., проф. Радионовой Н.Ф. и проф. Тряпицыной А.П. СПб.: Изд-во РГПУ имени А.И.Герцена, 2008. - 392 с.

48. Компрессия данных или измерение и избыточность информации. Метод Хаффмана: Методические указания к лабораторной работе /О. Е. Александров. Екатеринбург: УГТУ, 2000. 52 с.

49. Компрессия данных или измерение и избыточность информации. Метод Лемпеля-Зива: Методические указания к лабораторной работе/ Александров O.E. Екатеринбург: УГТУ, 2001. 54 с.

50. Красильников H.H., Красильникова О.И. Мультимедиа технологии в информационных системах. Методы сжатия и форматы записи графической информации: Учебное пособие/ СПбГУАП. СПб., 2004. 68 с.

51. Красильников H.H. Цифровая обработка 2D- и ЗБ-изображений: учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 стр.

52. Кроновер P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, 2000 З52.с.

53. Курсы лаборатории компьютерной графики ВМиК МГУ электронный ресурс. Режим доступа: http://courses.graphicon.ru/main/mdc.

54. Кудряшов Б.Д. Теория информации: Учебник для вузов-СПб.:Питер,2009.- 320 с.

55. Лайонс Ричард. Цифровая обработка сигналов: Второе издание. Перевод с английского М.:000 «Бином-Пресс», 2006 г. - 656 с.

56. Лидовский В.В. Теория информации: Учебное пособие. М.: Компания Спутник+, 2004. - 111 с.

57. Макарова Н.В. Информатика и ИКТ. Учебник 8-9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.

58. Макарова Н.В. Информатика и ИКТ. Практикум 8-9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.

59. Макарова Н.В., Титова Ю.Ф. Модернизация содержания учебно-методического комплекта «информатика» по новым образовательным стандартам// ИТО-2004 электронный ресурс. Режим доступа: http://ito.edu.rU/2004/Moscow/I/l/I-l-4119.html.

60. Макарова Н.В., Николайчук Г.С., Титова Ю.Ф. Информатика. 7-9 класс. Базовый курс. Практикум-задачник по моделированию/ под ред. Н.В.Макаровой. СПб. :Питер,2006.- 167с.

61. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Перевод с французского. -М.Мир, 1983. Т. 1. 312 с.

62. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов: перевод с английского -М.:Мир, 2005.-671 с.

63. Мамонтова М.Ю. О качестве математической подготовки учащихся (по материалам массовых сравнительных исследований) / М. Ю. Мамонтова -Екатеринбург: ГОУ ДПО ИРО, 2010. 38 с.

64. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. Москва: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.

65. Мартынов H.H., Иванов. А.П. MATLAB 5.x. Вычисления, визуализация, программирование М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2000. - 336 с.

66. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 1. Сжатие по Хаффмену. //Монитор, № 7-8, 1993 с. 14-20.

67. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 2. Арифметическое кодирование// Монитор, №1, 1994 с.20-23.

68. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 4. Алгоритм LZW// Монитор, №3,1994 с.8-11.

69. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 7. Сжатие графической информации// Монитор, №6,1994. — с.12-17.

70. Математический энциклопедический словарь/под ред. Прохорова. Ю.В. М. «Советская энциклопедия» ,1988.

71. Междисциплинарная концепция человека: потребностно-информационный подход. П.В.Симонов электронный ресурс. Режим доступа: http://www.voppsy.ru/issues/1988/886/886094.htm.

72. Междисциплинарные учебные модули в подготовке специалистов к инновационной деятельности в сфере образования: Учебно-методическое пособие/под ред. Г.А.Бордовского, Н.Ф.Радионовой, Е.В.Пискуновой. СПб.: Изд-во «Лема», 2011 - 175 с.

73. Миано Джон Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. М.: Издательство «Триумф», 2003 336 с.

74. Мироновский JI.A., Петрова К.Ю. Введение в MATLAB. Учебное пособие. СПбГУАП. СПб., 2005 122 с.

75. Морозов А.Д. Введение в теорию фракталов. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002 -160 с.

76. Мылова И.Б. Методическая система обучения информационным технологиям учителей начальных классов: автореферат диссертации . доктора педагогических наук/13.00.02, Мылова Ирина Борисовна. — Санкт-Петербург, 2007. 34 с.

77. Новиков Д.А. «Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи)». М.: МЗ-Пресс, 2004. 67 с.

78. Обзор систем компьютерной математики для численных расчетов электронный ресурс. Режим доступа: http://neudoff.net/info/matematika/sistemy-kompyuternoj-matematiki-dlya-chislennyx-raschetov/.

79. Образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 010300 Фундаментальная информатика и информационные технологии электронный ресурс. Режим доступа: http://www.unn.ru/pages/e-library/methodmaterial/files/110.pdf.

80. Оппенгейм A.B., Шафер Р.Ф. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. Под ред. С.Я.Шаца. М.:Связь, 1979. - 416 с.

81. Основные итоги единого государственного экзамена по информатике и ИКТ в 2012 году в Санкт-Петербурге. Аналитический отчет предметной комиссии. СПб: ГБОУ ДПО ЦПКС СПБ РЦОКОиИТ, 2012. - 39 с.

82. Основы теории передачи информации. 4.1. Экономное кодирование/ Шульгин. В.И.— учебное пособие — Харьков: Национальный аэрокосмический университет «Харьковский авиационный институт», 2003. —102 с.

83. Основные результаты международного исследования качества математического и естественнонаучного образования TIMSS-2003, Москва, 2004// под руководством Ковалевой Г.С.

84. Панов Е.А. Познание цвета: Равнозначность цвета в цифровых системах. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 240 с.

85. Педагогическое образование в переходный период результаты исследований 2010 года: сборник статей по материалам внутривузовской научной конференции, 2 марта 2011 года.-СПб.:Изд-во «Лема»,2011 г-391 с.

86. Подласый И.П. Педагогика. Новый курс: Учебник для студентов педагогических вузов: в 2 кн. М.: Гуманитарный издательский центр ВЛАДОС, 1999. - Книга 1: Общие основы. Процесс обучения. - 576 с.

87. Полат Е.С. Современные педагогические и информационные технологии в системе образования: учебное пособие для студентов высш. учеб. заведений/ Е.С.Полат, МЛО.Бухаркина. 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2008. - 368 с.

88. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Перевод с английского -М.: Мир, 1982. Книга 1. - 312 с.

89. Разработка компьютерных средств обучения. Учебный мультимедиа комплекс по дидактике и технологиям электронного обучения для разных уровней образования электронный ресурс. Режим доступа: http://cnit.mpei.ac.ru/textbookyindexO.htm.

90. Разработка эффективных проектов: Обучение через проекты учителя электронный ресурс. Режим /j;ocTyna:http://educate.intel.com/ru/ProjectDesign.

91. Ракитина. О.В. Психолого-педагогические закономерности развития научно-исследовательских компетенций обучающихся в педагогическом вузе//Ярославский педагогический вестник— 2010 №4—Том II (Психолого-педагогические науки), с. 198-214.

92. Рекомендации по преподаванию информатики в университетах. Computing Curricula 2001: Computer Science электронный ресурс. Режим доступа: http://www.computer.org/education/cc2001.

93. Ричардсон Ян. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения: Техносфера, 2005. - 368 с.

94. Роберт И. В., Козлов О. А. Развитие концепции подготовки кадров информатизации образования//Дистанционное и виртуальное обучение — издательство Современного гуманитарного университета, 2007. № 11. С. 3-7.

95. Российская академия образования, институт содержания и методов обучения, центр оценки качества образования электронный ресурс. Режим доступа: http://www.centeroko.ru/.

96. Русаков C.B., Хеннер Е.К. Анализ компетентностной составляющей ФГОС ВПО третьего поколения направлений бакалавриата, осуществляющих подготовку в области ИКТ электронный ресурс. Режим доступа: http://ito.su/main.php?pid=26&fîd=8811.

97. Сайт о сжатии данных электронный ресурс. Режим доступа: http://www.compression.ru/.

98. Самойлик E.H. Развитие компонентов содержания курса «Теоретические основы информатики в педагогическом вузе»: автореферат диссертации . кандидата педагогических наук: 13.00.02/ Самойлик Елена Николаевна, Москва, 2009.

99. Самойлик E.H. Фундаментализация предметной подготовки будущих учителей информатики Электронный ресурс., 2006. Режим доступа: http://vuz.exponenta.ru/PDF/FOTO/kaz/Articles/Samoilik.pdf.

100. Секованов B.C., Скрябин B.C. Использование информационных и коммуникационных технологий в процессе обучения фрактальной геометрии Информатизация образования 2008, с.391-395.

101. Секованов B.C. Обучение фрактальной геометрии студентов вуза как средство интеграции математики и информатики Электронный ресурс. Режим доступа: http://fractals-club.ru/stati22.php?go=stati.

102. Секованов B.C. Элементы теории фрактальных множеств: Учебное пособие /ГОУВПО Костромской государственный университет. Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2005. -135 с.

103. Семакин И.Г. Информатика. Базовый курс. 7-9 классы/Семакин И.Г., Залогова JI.A., Русаков C.B., Шестакова. JI.B. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2002.-384 с.

104. Сергеев А.Н. Подготовка будущих учителей информатики к профессиональной деятельности в сетевых сообществах Интернета. Автореферат диссертации . доктора педагогических наук/ 13.00.02: Сергеев Алексей Николаевич. Санкт-Петербург, 2010. - 39 с.

105. Сергеенко B.C., Баринов В.В. Сжатие данных, речи, звука и изображений в телекоммуникационных системах (ТКС): Учебное пособие. -М.: ИП «РадиоСофт», 2009. 360 с.

106. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов.-СПб.:Питер, 2002.-608 с.

107. Смоленцев H.K. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2008 - 448 с.

108. Стефанова Т.С. Методика обучения неклассическим вычислительным моделям бакалавров физико-математического образования: диссертация . кандидата педагогических наук: 13.00.02 / Стефанова Татьяна Сергеевна. -Санкт-Петербург, 2008. 265 с.

109. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука. Москва: техносфера, 2006.-386 с.

110. Талызина Н.Ф. Деятельностная теория обучения как основа подготовки специалистов//Вестник Московского университета. Серия 20: педагогическое образование/Изд-во МГУ, 2009, с.17-30.

111. Талызина Н.Ф. Педагогическая психология: Учебное пособие для студ. средних педагогических учебных заведений— М.: Издательский центр «Академия», 1998.-288 с.

112. Теоретическая информатика: Учебное пособие/Алутина Е.Ф., Румянцев И.А.; под общей редакцией д.т.н., проф. И.А. Румянцева. СПб. -Благовещенск: Изд-во БГПУ, 2005. - 361 с.

113. Толлингерова Д., Голоушкова Д., Канторкова Г. Психология проектирования умственного развития детей. М.-Прага, 1994. 48 с.

114. Тришина C.B., Хуторской A.B. Информационная компетентность специалиста в системе дополнительного профессионального образования // Интернет-журнал «Эйдос». 2004. - 22 июня. Режим доступа: http://www.eidos.ru/journal/2004/0622-09.htm.

115. Тропченко АЛО., Тропченко A.A. Методы сжатия изображений, аудиосигналов и видео: Учебное пособие СПб: СПбГУ ИТМО,2009.-108 с.

116. Угринович Н.Д. Преподавание курса «Информатика и информационные технологии»: Методическое пособие/ Угринович Н.Д., Морозов В.В., Нечаев В.М.-М.:Бином. Лаборатория знаний, 2003. 168 с.

117. Угринович Н.Д. Информатика: Учебник для 7 класса/Н.Д.Угринович. -4-е изд. -М.:Бином. Лаборатория знаний, 2006. -173 с.

118. Угринович Н.Д. Информатика и ИКТ. Базовый курс: Учебник для 8 класса/Н.Д.Угринович.-5-e изд.-М.:Бином. Лаборатория знаний,2006.-205 с.

119. Угринович Н.Д. Информатика и ИКТ. Базовый курс: Учебник для 9 класса/ Н.Д.Угринович. -4-е изд.- М.:Бином. Лаборатория знаний,2006.-320 с.

120. Уэстлид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. Учебное пособ. М.: Издательство Триумф, 2003 - 320 с.

121. Федеральный закон «О высшем и послевузовском профессиональном образовании» от 22 августа 1996 г. (ФЗ № 125-ФЗ, действующая редакция) электронный ресурс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/popular/education/.

122. Федеральная целевая программа развития образования на 2011-2015 годы электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fcpro.ru/program/program-text.

123. Федер Е. Фракталы: Перевод с английского М.Мир, 1991. - 254 с.

124. Фомин A.A. Основы сжатия информации/СПбГТУ, 1998.

125. Фундаментальное ядро содержания общего образования: проект/под ред. Козлова В.В., Кондакова. A.M. M.: Просвещение, 2009. - 48 с.

126. Хоменко. И.А. Внедрение инновационных программ подготовки магистров//Вестник герценовского университета, № 10(60), 30 октября 2008 года, с. 19-21.

127. Хусаинов Н.Ш. Методическое пособие по курсу «Теория кодирования информации». Работа с битовым потоком в кодеках эффективного и помехоустойчивого кодирования сообщений Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2007. 24с.

128. Хусаинов Н.Ш. Руководство к набору лабораторных работ «Кодирование изображений с использованием пакета MATLAB» по дисциплине «Теория кодирования информации».- ТаганропТТИ ЮФУ,2008. 60с.

129. Хуторской A.B. Ключевые компетенции и образовательные стандарты электронный ресурс.// Интернет-журнал «Эйдос». 2002. - 23 апреля. Режим доступа: http://eidos.ru/journal/2002/0423.htm.

130. Хуторской A.B. Технология проектирования ключевых и предметных компетенций электронный ресурс.// Интернет-журнал «Эйдос». 2005. - 12 декабря. Режим доступа: http://www.eidos.ru/journal/2005/1212.htm.

131. Чекалева Н.В. Педагогическая подготовка будущего учителя к профессиональной деятельности в современной школе: Научно-методические материалы. СПб.: ООО «Книжный дом», 2008. - 296 с.

132. Чен К., Джиблин П., Ирвинг A. MATLAB в математических исследованиях: Пер. с англ. М.:Мир, 2001. 364 с.

133. Чобану М.К. Многомерные многоскоростные системы обработки сигналов. Москва: Техносфера, 2009. — 480 с.

134. Швецкий М.В., Снеткова С.Е. Элементы теории кодирования информации, Санкт-Петербург, 1998.

135. Швецкий М.В. Система лабораторных работ по программированию на диалекте Turbo Pascal: алгоритмы на графах. Учебное пособие для студентов вузов. СПб: РГПУ, 1997. - 180 с.

136. Штарк Г.-Г.Применение вейвлетов для ЦОС. Москва: техносфера,2007. -192 с.

137. Якиманская И.С. разработка технологии личностно-ориентированного обучения//: Вопросы психологии. 1995. - № 2. - с. 31-42.

138. Intel® «Обучение для будущего»: учебное пособие. 8-е изд., исправленное и дополненное - М.: Интернет-университет информационных технологий, 2006,. - 148 c.+CD.

139. Acharya, Tinku. JPEG2000 standard for image compression: concepts, algorithms and VLSI architectures// A John Wiley & Sonc, Inc., Publication. 2005.

140. A Universal Algorithm for Sequential Data Compression. Jacob Ziv, Fellow, IEEE, and Abraham Lempel, Member IEEE. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, VOL. IT-23, NO.3, MAY 1977.

141. Barnsley M.F. Fractals everywhere. Boston: Academic Press Inc, 1988.

142. Barnsley M.F. Fractal Image Compression. // Notices, V.43, No.6, 1996.

143. Compression of individual sequences via variable-rate coding. Jacob Ziv, Fellow, IEEE, and Abraham Lempel, Member IEEE. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, VOL. IT-24, NO 5, SEPTEMBER 1978.

144. CSE 490 G (Richard E. Ladner, University of Washington) Introduction to Data Compression, Winter 2006 электронный ресурс. Режим доступа: http://www.cs.washington.edu/education/courses/cse490g/06wi/.

145. Fisher, Y., ed. 1995. Fractal Image Compression. New-York: SpringerVerlag.

146. Guy E. Blelloch. Computer Science Department. Introduction to data compression. October, 2001.

147. HUFFMAN D.A. A Method for the Construction of Minimum Redundancy codes, Proc. IRE, Vol. 40, pp. 1098-1101, 1952.

148. IAN H. WITTEN, RADFORD M. NEAL, and JOHN G. CLEARY. Arithmetic coding for data compression// Communications of the ACM, vol. 30, no. 6, pp.520-540, June 1987.

149. Image and video compression learning tool VcDemo Электронный ресурс. Режим доступа: http://siplab.tudelft.nl/content/image-and-video-compression-learning-tool-vcdemo.

150. Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2000, 88 p.

151. LANGDON (G.): An Introduction to Arithmetic Coding, IBM J. Res. Develop., Vol. 28, pp. 135-149, 1984.

152. Learning Programming Using MATLAB. Khalid Sayood, Dept of Electrical Engineering, University of Nebraska. 2006.

153. Mark Nelson and Jean-loup Gailly, The Data Compression Book, 2nd edition. M&T Books, New York, NY 1995, 541 p.

154. Majid Rabbani, Rajan Joshi. An overview of the JPEG2000 still image compression standard/Signal Processing: Image Communication 17 (2002) 3-48;

155. National Programme on Enchanced Learning (^¡а)электронный ресурс. Режим доступа: http://nptel.iitm.ac.in/.

156. Shannon С.Е. A mathematical theory of communication//Bell System. Tech.J. 1948 V.27, pt.I.P.379-423: pt.II, P. 623-656.

157. Storer J. A., Szymanski T. G. Data compression via textual substitution //Journal of ACM. Oct. 1982. Vol. 29(4). P. 928-951.

158. Taubman, David S, JPEG2000: image compression fundamentals, standards and practice, Kluwer Academic Publishers, 2002, 793 p.

159. Ziv J., Lempel A. A universal algorithm for sequential data compression // IEEE Transactions on Information Theory. May 1977. Vol. 23(3). P. 337- 343.

160. Welch T.A. A technique for high-performance data compression // ГЕЕЕ Computer. June 1984. Vol. 17(6). P. 8-19.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.