© 2013-2014, “Didactica Nova”
"Imaginaţia este sursa tuturor realizărilor umane." Sir Ken Robinson http://sirkenrobinson.com

Book: Out of Our Minds: Learning to be Creative (Wiley/Capstone) By Sir Ken Robinson

Book by Sir ken Robinson

 

A Conversation with Sir Ken Robinson: How is Technology Transforming Education? http://blogs.adobe.com

 

 

Sectiunea A (matematica&stiintele naturii) - cursuri acceptate

Respingerea unei propuneri poate să conducă la o autoevaluare din partea autorului/autorilor care realizează propunerea, urmată de o nouă propunere.

Structura unei propuneri. DESCRIERE CURS: Obiectivul general; Obiectivele specifice; Continut capitole; Repere metodologice; Bibliografie principala.

Lista cursurilor digitale ÎNSCRISE

ULTIMA ACTUALIZARE: 29 septembrie 2014


Nr. crt., Autor(i), Titlul cursului, Descriere curs


1. Adrian Adăscăliţei, conf. univ. dr., Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" din Iaşi (adrian.adascalitei[at]yahoo.com)

   TITLUL CURSULUI: Instruire Asistată de Calculator (Blended Learning)

   DESCRIERE CURS: 1. OBIECTIVE GENERALE: - Cunoasterea actualelor metode şi modele de instruire asistată de calculator, precum şi cunoasterea de proiecte şi medii de învăţare; 2. OBIECTIVE SPECIFICE: La finalul acestui curs, studenţii vor avea cunoştinţe despre principalele modele de învăţare / predare / testare cu ajutorul calculatorului şi vor dobândi abilităţile necesare proiectării şi implementării acestora cu ajutorul unor instrumente specializate. De asemenea, vor dobândi cunoştinţele necesare în vederea regăsirii eficiente pe Internet a informaţiilor referitoare la programe şi proiecte educaţionale pentru disciplinele în care lucrează. - ▪ Cunoaşterea bazelor teoretice ale I.A.C. ▪ Exersarea modalităţilor de a utilize cunoştinţele T.I.C. în transpunerea didactică a instrumentelor e-learning - ▪ Dezvoltarea capacităţii de proiectare didactică bazată pe e-learning; - ▪ Valorificarea cunoştinţelor referitoare la tehnici de realizare I.A.C. în activităţi tutoriale interactive; 3. CONŢINUT CAPITOLE: • Învăţământ asistat de calculator. Scurt istoric, definiţie, terminologie. Introducerea tehnologiei în şcoală şi instruirea cu ajutorul calculatorului. Avantaje şi inconveniente. Exemple de proiecte de învăţare la distanţă. • Modele de învăţare şi de livrare a lecţiilor cu ajutorul calculatorului. Tutoriale, exerciţii, simulări, jocuri educative, situri Web. Tehnologia informatică utilizată pentru proiectarea acestora. Modelul clasei deschise şi al învăţării în reţea. Videoconferinţa şi instruirea on-line. • Programe educaţionale, universităţi virtuale, proiecte de învăţare la distanţă, publicaţii Web de (auto) instruire. Performanţă obţinută cu ajutorul cursurilor on-line. • Istoric asupra Internetului. Conceptul de hipertext. Regăsirea informaţiilor pe Web cu ajutorul motoarelor de căutare. Portaluri educaţionale. • Proiectarea paginilor Web. Componentele unei pagini Web educaţionale. Principii de organizare şi de design. Utilizarea aplicaţiilor 1stpage şi FrontPage Express în crearea de pagini Web. • Proiectarea unui curs on-line. Prezentarea materialului, organizarea unui forum de discuţii, preluarea răspunsurilor la întrebări. • Metode de evaluare/examinare cu ajutorul calculatorului. Teste grilă cu răspunsuri unice/multiple, având ponderi egale/diferite. Teste de tip chestionar. Realizarea de proiecte sau prezentări pe calculator; 4. REPERE METODOLOGICE: La terminarea cursului si a lucrarilor practice, fiecare student va prezenta un Proiect final, care va consta dintr-un document de tip multimedia specific IAC (un set complet de documente electronice). - Examinarea urmareste aprecierea activitatii practice care poate intra ca nota componenta in media notei obtinute de student la incheierea studiului disciplinei. - Activitatea la lucrarile practice de laborator este de asemenea notata. - Pentru examen se propune o proba orala si o proba practica (care include sustinerea proiectului); 5. BIBLIOGRAFIE: 1. Adăscaliţei Adrian, Instruire Asistată de Calculator, Polirom, Iaşi, 2007 2. Mihaela Brut, Instrumente pentru e-learning. Ghidul informatic al profesorului modern, Polirom, Iaşi, 2006 3. Constantin Cucoş, Informatizarea în educaţie. Aspecte ale virtualizării formării, Polirom, Iaşi, 2006 .

 


 

2. Marin Vlada, conf. univ. dr., Universitatea din Bucureşti (vlada[at]fmi.unibuc.ro)

     TITLUL CURSULUI: Informatică aplicată

   DESCRIERE CURS: Obiectivul general: Acumularea de cunostinţe şi obţinerea de competenţe practice în rezolvarea problemelor folosind programe informatice şi tehnologii actuale oferite de calculator. Obiectivele specifice: Conţinutul şi competenţele urmărite a fi căpătate trebuie să-i ajute pe studenţi să înţeleagă conţinutul celorlalte cursuri din programul de studii. Prelucrarea şi prezentarea datelor experimentale folosind software specific. Metoda celor mai mici pătrate (MCMP). Modele de estimare: liniare şi neliniare. Utilizarea de software şi tehnologii web dedicate pentru chimie; utilizarea programelor informatice în cercetare.
Continut capitole:
C1 Sisteme de calcul actuale; 1.1 arhitectură şi software; sisteme de operare, limbaje de programare, sisteme informatice;1.2sistemul Internet, tehnologii Web, sisteme expert, PC Tablet; Sisteme Cloud Computing., Biblioteci digitale, Cursuri digitale; C2 Elemente teoria erorilor şi calcule statistice- software specific; 2.1 erori de măsurare, distribuţia erorilor, parametrii caracteristici; 2.2 indicatori statistici: abaterea medie pătratică, corelaţii între seturi de măsurători, modele de corelaţie empirice şi teoretice; C3 Metoda celor mai mici pătrate (MCMP) şi Modele de estimare liniare; 3.1 metoda celor mai mici pătrate (MCMP); 3.2 modele liniare – regresia liniară (simplă şi multiplă), calitatea fitării/aproximării; C4 Modele de estimare neliniare- software specific; 4.1 modelul de aproximare logaritmic; 4.2  modelul de aproximare exponenţial; C5 Tehnoredactarea lucrărilor ştiinţifice şi documentarea ştiinţifică- software specific; 5.1 conceperea, elaborarea şi tehnoredactarea lucrărilor ştiinţifice; 5.2 utilizarea de tehnologiile Web şi software dedicat pentru chimie.
Repere metodologice:
- Curs: Conţinutul cursului tipărit şi tutorialele online (format pdf) sunt elaborate astfel încât să fie un ghid atât pentru înţelegerea conceptelor teoretice, cât şi pentru activitatea practică de utilizarea a produselor software dedicate chimiei în rezolvarea temelor propuse la curs şi laborator. Sunt prezentate exemple, scheme, paşi de proceduri şi sunt explicate diverse capturi de imagini referitoare la utilizarea produselor software.
- Laborator: Pentru eficienţa activităţii de laborator s-a elaborat un conţinut digital (fişier pdf) reprezentând enunţul temelor, cerinţele şi rezultatele aşteptate prin utilizarea calculatorului. La începutul activităţii, fiecare student are vizualizat pe monitorul PC la care lucrează, conţinutul temelor şi referinţa corespunzătoare temelor. Profesorul îndrumător dă explicaţiile corespunzătoare atât teoretice, cât şi practice în vederea  realizării cerinţelor temelor de laborator. Acolo unde este cazul corectitudinea rezultatelor este verificată prin utilizarea a două soluţii sau utilizarea altor proceduri sau produse software. Bibliografie: M. Vlada, Informatică aplicată. Modele de aproximare, software şi aplicaţii, Editura Universităţii din Bucureşti, 2012 (print, 256 pag.); Marin Vlada, Tutoriale curs şi laborator (online), Pagina personală Web , http://www.unibuc.ro/prof/vlada_m/Informatica.php


3. Albeanu Grigore, prof. univ. dr., Department of Mathematics and Computer Science, Spiru Haret University, Bucharest, Romania (galbeanu[at]gmail.com)

   TITLUL CURSULUI: Scientific Computing with Scilab

   DESCRIERE CURS: 1. OBIECTIVE GENERALE: The main objective: To describe the main topics of scientific computing in a modern view using open source frameworks Specific objectives 1. To present the scientific computing topics along the chain: theory, applications, and computing tools 2. To promote the usage of Scilab for solving computational problems during ‘Numerical Analysis’ courses. 3. To give a better understanding of computational accuracy, robustness of methods and the interoperability provided by scientific computing environments. Content 1. Matrix computations 1.1 Numbers, vectors and matrices including accuracy estimation and special matrices 1.2 Systems of linear equations including least square methods 2. Graphics and geometric models 2.1 Data and function plots 2.2 Interpolation and approximation 2.3 Geometric modelling and visualization 3. Nonlinear equations 3.1 Basic methods 3.2 High order methods 4. Numerical integration 4.1 Quadrature rules 4.2 Solving differential equations 4.3 Boundary value problems 5 Special topics 5.1 Monte Carlo methods 5.2 High performance computing 5.3 Simulation models 6 Scientific computing environments 6.1 Scilab & MATLAB/Octave 6.2 Scilab packages 6.3 Scilab & C/C++/Java/Python

Methodology: Theoretical aspects are described according to the current scientifically approach. Applications are Scilab environment oriented. Starting from presented examples, the students will develop new programs to simulate the behaviour of the learned methods. The interoperability with high level programming languages will improve the knowledge in scientific computing software development.

Course format: pdf, html, epub & mobi. Scilab sources are available to students. Portfolio projects will be maintained.

References (selection): 1. Scilab framework: http://www.scilab.org/ 2. Bjoerck A. & Dahlquist G., Numerical mathematics and scientific computations, Vol 1-3, 1999. 3. Quarteroni A., Saleri F., and Gervasio P., Scientific Computing with MATLAB and Octave, Springer, 2003, 2006, 2010. 4. Campbell S.L., Chancelier J.-P. & Nikoukhah R., Modeling and Simulation in Scilab/Scicos with ScicosLab 4.4, Springer, 2010.

 


4. Pelican Elena, conf. univ. dr., Lacramioara Lita, asist.univ.dr., Facultatea de Matematica si Informatica, Universitatea "Ovidius" din Constanta (epelican[at]univ-ovidius.ro)

   TITLUL CURSULUI: Recunoasterea formelor

   DESCRIERE CURS: 1. OBIECTIVE GENERALE: Cursul urmareste familiarizarea studentilor cu principalele tehnici de recunoastere a fetelor si cifrelor. Acest domeniu este de foarte mare actualitate in computer vision cu implicatii numeroase in securitatea in cladiri, aeroporturi etc, combaterea terorismului, platforme de socializare etc.Ca forma de evaluare, studentii pregatesc o interfata grafica in MatLab (GUI) in care sunt inglobati toti algoritmii prezentati la curs, oferind utilizatorului posibilitatea de a alege multimea de antrenare (complementara va fi multimea de testare), metrica dorita, erori (sau criterii de oprire alternative, acolo unde este cazul) si algoritmul ales. Deasemenea, utilizarul va avea la dispozitie un buton de Statistici, care, pentru o configuratie a datelor (parametrilor de intrare) aleasa va afisa timpul de preprocesare, timpul mediu de cautare si rata de recunoastere. Studentii sunt familiarizati cu lucrul in MatLab si cu crearea de GUIs in MatLab de la cursul si laboratorul de Analiza Numerica din anul 2.
Cursul este un optional pentru studentii de la Informatica, anul 3, sem 1, avand alocat 1h de curs (Conf.univ.dr. Elena Pelican) si 1h de laborator (Asist.univ.dr. Lacramioara Lita) pe saptamana. Acesta ruleaza din toamna lui 2012 si este unicul (din cate stiu autoarele) de acest fel care se tine la vreo facultate de profil din tara.

Capitole. Motivatie. Definirea problemei.

-Reducerea dimensionalitatii. Alegerea unei metrici. Criterii de performanta.
-Algoritmul cel mai apropiat vecin (Nearest Neighbour Algorithm - NN) si k-cei mai apropiati vecini (kNN).
-Algoritmul fetelor proprii (Eigenfaces) Vectori si valori proprii. Analiza componentelor principale (Principal -Component Analysis - PCA). Descompunerea in valori principale (Singular Value Decomposition - SVD) -Algoritmul Eigenfaces (clasic si cu reprezentanti de clasa.
-Alti algoritmi de tip proiectie (Lanczos, E-lanbi, COD)
-Tensori. Manipularea datelor. Moduri de inmultire Tensor-Matrice. Teorema HOSVD. Algoritmi bazati pe tensori pentru recunoasterea fetelor si cifrelor. Alte tipuri de algoritmi.

Bibliografie selectiva
- Dax A., Orthogonalization Via Deflation: A Minimum Norm Approach for Low-Rank Approximations of a Matrix, Journal of Computational and Appl.Math., 234(11) (2010), 3091-3103.
- De Lathauwer L., de Moor B., Vandewalle J., A multilinear singular value ecomposition, SIAM Journal Matrix Anal.Appl, 21 (2000), 1252-1278.
- Elden L., Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, SIAM, Philadelphia, 2007.
- Glineur F., Lu L., Van Dooren P., Wang X., Extended Lanczos Bidiagonalization for Dimension Reduction in Information Retrieval, Proceedings of the 8thInt.Conf.on Natural Computation (ICNC’12), Maui, Hawaii, 2012.
- Grecu L. , Pelican E., Systematic and comparative experiments with some algorithms for pattern recognition, Topics in math. modelling of life science problems - MatrixRom Bucharest, 2013, 27-42, ISSN 2344 - 1801.
- Grecu L. , Pelican E., Customized Orthogonalization via Deflation Algorithm with Applications in Face Recognition, Carpathian J. Math., 30(2), 2014, 231 - 238.
- Grecu L. , Pelican E., A Low-Rank Tensor-Based Algorithm for Face Recognition, Appl. Math. Modelling - in press, DOI: 10.1016/j.apm.2014.08.003, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0307904X1400393X
- Savas B., Elden L., Handwritten digit classification using HOSVD, Pattern Recognition, 40 (2007), 993 - 1003.

 


5. Ungureanu Ioan-Paul, Negret Andreea Claudia, Dragomir Georgeta, Miclea Alina - studenti, Facultatea de Matematica si Informatica - Univesitatea din  Bucuresti (paulungureanu94[at]yahoo.com)

   TITLUL CURSULUI: Logică matematică (continut elaborat de studenti)

   DESCRIERE CURS: 1. OBIECTIVE GENERALE: Este un curs realizat de studentii Facultatii de Matematica si Informatica - UB pentru studentii facultatii, in colaborare cu prof. Mincu Gabriel. Contine informatiile necesare parcurgerii cursului de Logica Matematica din anul I, informatii scrise intr-un mod accesibil pentru studenti, deoarece sunt completate (informatiile) cu mici comentarii ale studentilor care au parcurs materia si care stiu unde apar mici dificultati in intelegerea materiei.

 


 

 

 

 

 

 

Pagină actualizată la 02 Octombrie 2014.