Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование»

Диссертация: Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование»
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

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… Читать ещё >

Содержание

  • 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

Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование» (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

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 информациипрограммы 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 информацииумение кодировать тексты и изображения с использованием алгоритмов сжатия информации, определять показатели эффективности сжатиявладение 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, 2009 г.);

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).

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&аЬстремление 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 этапеколичество студентов, достигших среднего уровня повысилось с 45% на поисковом и констатирующем этапах до 54% на формирующем этапеколичество 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 50 100 «Педагогическое образование»), осуществляющих подготовку педагогов и разработчиков программного обеспечения (направление подготовки 230 400 «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.

Показать весь текст

Список литературы

  1. 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. 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. Н.С. Когнитивная составляющая мультимедийных технологий. Межвузовский сборник: Проблемы машиноведения и машиностроения. Санкт Петербург: СЗГЗТУ, вып.26, 2002, 0,3 п.л.
  5. Н.С. Методика построения управляющих сред мультимеийных обучающих комплексов. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А. И. Герцена, 2002, 6 п.л.
  6. Н.С., Софронова Т. В. Моделирование в Macromedia flash professional 8. Лабораторный практикум. Учебное пособие, Архангельск, 2009, 148 с.
  7. Н.С. Мультимедиа-технологии в образовании: понятия, методы, средства. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А. И. Герцена, 2002, 6 п.л.
  8. 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. . Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения//Успехи физических наук, ноябрь (обзоры актуальных проблем), 1996, том 166, № 11.
  10. В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения. Методическое пособие. Москва, 2006. 54 с.
  11. К.Ю. Сжатие информации: анализ методов и подходов// Препринт / Институт технической кибернетики HAH Беларуси- № 6 Минск, 2000.-42 с.
  12. 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. В.П. Природосообразная педагогика. Москва. Народное образование, 2008. 512 с.
  14. Блаттер.К. Вейвлет-анализ. Основы теории. Москва, 2004. 280 с.
  15. В.А., Ефремова Н. Ф. Системы оценки качества образования: учебное пособие. -М.: Университетская книга- Логос, 2007 192 с.
  16. Т.А., Рыжова Н. И. Методика обучения информатике. Специальная методика. Учебное пособие для студентов. СПб.: РГПУ имени А. И. Герцена, 1999. — 134 с.
  17. JI.JI. Информатика и ИКТ.5−7 классы: методическое пособие/Л.Л.Босова, А. Ю. Босова. М.:БИНОМ, Лаборатория знаний, 2009. -464 с.
  18. A.B. Алгоритмы фрактального сжатия изображений: сравнительный анализ, модификация: квалификационная работа магистра по специальности 8.80 407 «Компьютерный эколого-экономический мониторинг». — Донецк, 2008. — 197 с.
  19. Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие//Издательский отдел факультета ВМиК МГУ, 1999 г. 76 с.
  20. Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия информации. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 384 с.
  21. A.A. Личностный и компетентностный подходы в образовании: проблемы в интеграции/Вербицкий A.A., Ларионова. О.Г. -М.:Логос, 2009.-336 с.
  22. . 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. В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М.:Наука, 1986. 488 с.
  25. Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2005. 1072 с.
  26. Р., Вудс.Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006. 616 с.
  27. C.B. Информационная культура личности в постинтустриальном обществе: автореф. диссертации. кандидата педедагогических наук: 13.00.02/ Гриценко Светлана Владимировна. Пермь, 2005.-21 с.
  28. 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. И.М., Иванов О. В., Нечитайло В. А. Вейвлеты и их использование//Успехи физических наук. Май 2001. Том 171, № 5.
  30. 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. В.П. МАТЬАВ. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.:Питер, 2002. — 608 с.
  33. 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. 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. 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. С.И. Технология обучения взрослых: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. — М.: Издательский центр «Академия», 2002. — 128 с.
  38. 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. 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. 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. 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. H.H. Цифровая обработка 2D- и ЗБ-изображений: учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 стр.
  52. 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. .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. В.В. Теория информации: Учебное пособие. М.: Компания Спутник+, 2004. — 111 с.
  57. Н.В. Информатика и ИКТ. Учебник 8−9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.
  58. Н.В. Информатика и ИКТ. Практикум 8−9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.
  59. 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. 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. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Перевод с французского. -М.Мир, 1983. Т. 1. 312 с.
  62. С. Вэйвлеты в обработке сигналов: перевод с английского -М.:Мир, 2005.-671 с.
  63. М.Ю. О качестве математической подготовки учащихся (по материалам массовых сравнительных исследований) / М. Ю. Мамонтова -Екатеринбург: ГОУ ДПО ИРО, 2010. 38 с.
  64. . Фрактальная геометрия природы. Москва: Институт компьютерных исследований, 2002. — 656 с.
  65. H.H., Иванов. А.П. MATLAB 5.x. Вычисления, визуализация, программирование М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2000. — 336 с.
  66. Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 1. Сжатие по Хаффмену. //Монитор, № 7−8, 1993 с. 14−20.
  67. Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 2. Арифметическое кодирование// Монитор, № 1, 1994 с.20−23.
  68. Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 4. Алгоритм LZW// Монитор, № 3,1994 с.8−11.
  69. 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/1988/886/886 094.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. JI.A., Петрова К. Ю. Введение в MATLAB. Учебное пособие. СПбГУАП. СПб., 2005 122 с.
  75. А.Д. Введение в теорию фракталов. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002 -160 с.
  76. 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. 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 10 300 Фундаментальная информатика и информационные технологии электронный ресурс. Режим доступа: http://www.unn.ru/pages/e-library/methodmaterial/files/110.pdf.
  80. 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. 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. 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. 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. 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. . 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. Ян. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения: Техносфера, 2005. — 368 с.
  94. 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. 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&fid=8811.
  97. Сайт о сжатии данных электронный ресурс. Режим доступа: http://www.compression.ru/.
  98. 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. E.H. Фундаментализация предметной подготовки будущих учителей информатики Электронный ресурс., 2006. Режим доступа: http://vuz.exponenta.ru/PDF/FOTO/kaz/Articles/Samoilik.pdf.
  100. B.C., Скрябин B.C. Использование информационных и коммуникационных технологий в процессе обучения фрактальной геометрии Информатизация образования 2008, с.391−395.
  101. 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. B.C. Элементы теории фрактальных множеств: Учебное пособие /ГОУВПО Костромской государственный университет. Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2005. -135 с.
  103. 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. 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. B.C., Баринов В. В. Сжатие данных, речи, звука и изображений в телекоммуникационных системах (ТКС): Учебное пособие. -М.: ИП «РадиоСофт», 2009. 360 с.
  106. А.Б. Цифровая обработка сигналов.-СПб.:Питер, 2002.-608 с.
  107. H.K. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2008 — 448 с.
  108. 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. Д. Сжатие данных, изображений и звука. Москва: техносфера, 2006.-386 с.
  110. Н.Ф. Деятельностная теория обучения как основа подготовки специалистов//Вестник Московского университета. Серия 20: педагогическое образование/Изд-во МГУ, 2009, с.17−30.
  111. 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. Д., Голоушкова Д., Канторкова Г. Психология проектирования умственного развития детей. М.-Прага, 1994. 48 с.
  114. 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. 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. Н.Д. Информатика: Учебник для 7 класса/Н.Д.Угринович. -4-е изд. -М.:Бином. Лаборатория знаний, 2006. -173 с.
  118. 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. 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. 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. Е. Фракталы: Перевод с английского М. Мир, 1991. — 254 с.
  124. 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. . И.А. Внедрение инновационных программ подготовки магистров//Вестник герценовского университета, № 10(60), 30 октября 2008 года, с. 19−21.
  127. 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. Н.Ш. Руководство к набору лабораторных работ «Кодирование изображений с использованием пакета MATLAB» по дисциплине «Теория кодирования информации».- ТаганропТТИ ЮФУ, 2008. 60с.
  129. 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. 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. 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. М.К. Многомерные многоскоростные системы обработки сигналов. Москва: Техносфера, 2009. — 480 с.
  134. М.В., Снеткова С. Е. Элементы теории кодирования информации, Санкт-Петербург, 1998.
  135. 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. 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.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!