Введение в программирование на Python

Котлярова Ирина Александровна

Portfolio des Lehrers

Beschreibung: Курс дает возможность познакомиться с основными понятиями и особенностями языка программирования Python. Рассматриваются основные конструкции языка, встроенные функции, создание модулей и пакетов, инструменты функционального программирования, основные библиотеки Python для работы с данными.

Betrag der Credits: 6

Пререквизиты:

  • Информатика. Школьный курс

Arbeitsintensität der Disziplin:

Unterrichtsarten Uhr
Vorträge 30
Praktische Arbeiten
Laborarbeiten 30
AASAL (Autonomes Arbeiten der Schüler unter Anleitung des Lehrers) 30
SE (Studentisches Eigenarbeiten) 90
Endkontrollformular экзамен
Form der Endkontrolle Письменный экзамен

Komponente: Вузовский компонент

Zyklus: Базовые дисциплины

Цель
  • Целью освоения дисциплины является формирование у студентов логического мышления и практических навыков по алгоритмизации вычислительных процессов и программированию решений прикладных задач
Задача
  • изучить базовые алгоритмические структуры и основы программирования на языке Python;
  • овладеть практическими навыками, позволяющими решать задачи обработки числовой и символьной информации в рамках прикладных задач
Результат обучения: знание и понимание
  • демонстрировать знания теоретических основ алгоритмизации и инструментального программного обеспечения языка Python;
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • осуществлять редактирование и отладку программ на языке Python
  • строить структурные схемы алгоритмов различных задач, в том числе использующих линейные, ветвящиеся и циклические алгоритмы вычислительных процессов
Результат обучения: формирование суждений
  • уметь аргументировано доказывать свои суждения
Результат обучения: коммуникативные способности
  • развить коммуникативные способности, необходимые для работы в команде
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • осуществлять сбор необходимой информации, систематизировать и обобщать ее, использовать полученные знания на практике для разработки алгоритмов различных задач
Lehrmethoden

интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь);

информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием различных профессиональных пакетов языка Python);

поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения).

Bewertung des Wissens der Studierenden
Period Art der Aufgabe Gesamt
1  Bewertung Лабораторная работа 1 0-100
Лабораторная работа 2
Лабораторная работа 3
Лабораторная работа 4
Лабораторная работа 5
Тест рубежного контроля 1
2  Bewertung Лабораторная работа 6 0-100
Лабораторная работа 7
Лабораторная работа 8
Лабораторная работа 9
Лабораторная работа 10
Тест рубежного контроля 2
Endkontrolle экзамен 0-100
Die Bewertungspolitik der Lernergebnisse nach Arbeitstyp
Art der Aufgabe 90-100 70-89 50-69 0-49
Exzellent Gut Befriedigend Ungenügend
Собеседование по контрольным вопросам демонстрирует сиcтемные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью и способность быстро реагировать на уточняющие вопросы демонстрирует прочные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью, но при этом делает несущественные ошибки, которые исправляет самостоятельно или при незначительной коррекции преподавателем демонстрирует неглубокие теоретические знания, проявляет слабо сформированные навыки анализа явлений и процессов, недостаточное умение делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает недостаточно свободное владение монологической речью, терминологией, логичностью и последовательностью изложения, делает ошибки которые может исправить только при коррекции преподавателем. демонстрирует незнание теоретических основ предмета, несформированные навыки анализа явлений и процессов, не умеет делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает слабое владение монологической речью, не владеет терминологией, проявляет отсутствие логичности и последовательности изложения, делает ошибки, которые не может исправить даже при коррекции преподавателем, отказывается отвечать на занятии
Работа на лабораторных занятиях выполняет лабораторную работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в отчете без ошибок приводит программный код и блок-схему. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ примерами; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом; выполняет в полном объеме индивидуальное задание на защиту лабораторной работы, выданное преподавателем. выполняет требования к оценке «5», но допущены 2-3 недочета; в отчете присутствуют незначительные ошибки в программном коде и блок-схеме. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям к ответу на 5, но дан без использования связей с ранее изученным; допущены незначительные ошибки и недочеты, обучающийся может их исправить самостоятельно или с небольшой помощью преподавателя; при выполнении индивидуального задания на защиту лабораторной работы допускает незначительные ошибки в программном коде. выполняет работу не полностью, но не менее 50% объема лабораторной работы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; при выполнении индивидуального задания на защиту лабораторной работы допускает ошибки в программном коде или блок-схеме. выполняет работу не полностью или объем выполненной части работ не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует не владение основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущено больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки 3 или не может ответить ни на один из поставленных вопросов; не может выполнить индивидуальное задание на защиту лабораторной работы, выданное преподавателем.
Bewertungsbogen

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р12 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Теоретические основы алгоритмизации и программирования. Алгоритм. Свойства алгоритма. Способы описания алгоритма Назначение функциональных блоков. Основные этапы решения задач. Алфавит языка Python. Идентификаторы и общие правила их написания. Оператор присваивания Типы данных. Функции приведения типов Запись математических функций
  • Введение в Python. Процесс создания проекта в Python. Методы ввода и вывода данных. Именованные параметры sep, end. Множественные присваивания. F-строка. Линейный алгоритм, примеры линейных программ.
  • Разветвляющийся алгоритм. Простой условный оператор, сокращенный условный оператор, составной условный оператор, многозначные ветвления. Логические переменные, логические операции. Алгоритмы поиска максимального и минимального элементов.
  • Циклический алгоритм. Циклы с известным числом повторений, оператор цикла For. Функция range. Вложенные циклы, примеры задач.
  • Циклы с неизвестным числом повторений, оператор цикла While. Рекуррентные формулы. Примеры задач.
  • Кортежи и списки. Определение кортежей. Синтаксис объявления кортежей. Способы обработки кортежей. Синтаксис объявления списков. Генерация списков случайным образом. Динамическое создание списка. Методы работы со списками. Примеры решения задач.
  • Массивы и многомерные массивы. Перебор элементов матрицы Функции ljust() и rjust(). Операции над матрицами.
  • Работа со строками. Основные понятия. Функции обработки строк. Методы работы со строками. Базовые алгоритмы обработки строк. Срезы строк.
  • Работа с множествами. Неупорядоченный тип данных – множество. Синтаксис множества. Методы множеств. Операции над множествами.
  • Работа со словарями. Определение словаря. Синтаксис создания словаря. Правила словарей. Ключи и значения, методы словарей. Примеры задач на использование словарей.
  • Вложенные структуры данных. Вложенные списки, список множеств, список кортежей. Обращение к вложенным элементам. Словари списков и словари множеств.
  • Работа с функциями и модулями. Создание пользовательских функций. Примеры использования. Примеры решения задач. Создание модулей.
  • Модуль random. Функции randint(), randrange(), random(), uniform(), seed(). Модули decimal, fractions.
  • Работа с файлами. Запись информации в текстовый файл. Чтение информации из файла. Примеры решения задач.
  • Модуль turtle.Поднятие и опускание пера. Рисование кругов и точек. Изменение цвета рисунка и фона. Получение текущей позиции и управление скоростью анимации черепашки.
Основная литература
  • Майкл Доусон Программируем на Python Издательство: Питер, 2019 г. ISBN: 978-5-4461-1386-6 С. 416
  • Федоров Д. Программирование на языке высокого уровня Python. Учебное пособие для прикладного бакалавриата, 2019 год, Юрайт ISBN 978-5-534-04479-9
  • Васильев А. Н. Python на примерах. Практический курс. 2019 год, Наука и Техника, 3-е издание ISBN: 978-5-94387-781-0 С. 432
  • Марк Лутц. Изучаем Python, том 1, 5-е изд.: Пер. с англ. — СПб.: ООО “Диалектика”, 2019. — 832 с. : ил. — Парад, тит. англ
  • Гэддис Т. Начинаем программировать на Python. — 5-е изд.: Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2022. — 880 с.: ил. ISBN 978-5-9775-6803-6
  • Дроботун, Н. В. Алгоритмизация и программирование. Язык Python : учебное пособие / Н. В. Дроботун, Е. О. Рудков, Н. А. Баев. — Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2020. — 119 c. — ISBN 978-5-7937-1829-5. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/102400.html (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей. - DOI: https://doi.org/10.23682/102400
Дополнительная литература
  • Д. Кнут. Искусство программирования. Т.1./ Основные алгоритмы / - 3-е издание: Перевод с английского. — М.: Вильямс, 2019. — 720 с.: ил. — ISBN 978-5-8459-1984-7.
  • Интернет ресурс (документация и учебные материалы) pythonworld.ru
  • Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python : учебное пособие / В. М. Шелудько. — Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. — 146 c. — ISBN 978-5-9275-2649-9. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/87461.html (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей