СтудСфера.Ру - помогаем студентам в учёбе

У нас можно недорого заказать курсовую, контрольную, реферат или диплом

Исследование методов анализа тональности текста - Дипломная работа №43284

«Исследование методов анализа тональности текста» - Дипломная работа

  • 84 страниц(ы)

Содержание

Введение

Выдержка из текста работы

Заключение

Список литературы

Примечания

фото автора

Автор: navip

Содержание

Введение 4

Постановка задачи 8

Обзор литературы 9

Глава 1. Обзор предметной области 10

1.1. Анализ тональностей 10

1.1.1. Сущность анализа тональностей 10

1.1.2. Виды классификации тональностей 10

1.1.3. Алгоритмы анализа тональностей 11

1.1.4. Оценка качества анализа тональностей 13

1.2. Извлечение мнений 14

1.2.1. Сущность извлечения мнений 14

1.2.2. Общая модель объекта 14

1.2.3. Виды мнений 15

1.3. Уровни, на которых проводится сентимент-анализ 16

1.4. Задачи сентимент-анализа 16

1.5. Применение 17

1.6. Обзор существующих готовых решений 17

Глава 2. Проектирование системы, выполняющей сентимент-анализ 19

2.1. Конкретизация задачи 19

2.2. Входная коллекция 20

2.3. Начальные категории 21

2.3.1. Построение начальных категорий 21

2.3.2. Алгоритмы пополнения начальных категорий 22

2.3.3. Пополнение начальных категорий 24

2.4. Тональные словари 24

2.5. Общий алгоритм решения задач 24

Глава 3. Реализация системы, выполняющей синтемент-анализ 27

3.1. Анализ тональности текста с использованием word2vec и реализацией в Python 27

3.2. Используемые инструменты 34

3.3. Векторизация 35

3.4. Классификация 36

3.5. Обработка и предоставление результатов 38

Заключение 40

Список литературы 42

Приложение 46


Введение

Человек априори не может знать все на свете. Часто в жизни происходят ситуации, когда необходимо получить информацию или сделать тот или иной выбор в области знаний, о которой индивид практически ничего не знает. Именно тогда и приходится обращаться к сторонней помощи. Если раньше, еще несколько десятков лет назад, мы обращались за традиционным советом к своим друзьям, близким, знакомым, то теперь все изменилось. С бурным развитием информационно-вычислительных технологий и, в частности, глобальной паутины Интернет, для поиска необходимой информации и помощи в выборе чего-либо появилась достойная альтернатива.

Казалось бы, в век современных технологий что может быть проще, чем послать запрос поисковой машине, а она, в свою очередь, выдаст ответы на все вопросы пользователя. Но действительно ли такие инструменты поиска помогают в полной мере удовлетворить информационную потребность человека? Из-за огромного количества разнообразного контента в мировом вебе, стремительно растущего с каждым днем, очень часто релевантная информация теряется среди мегабайт бесполезных данных. К тому же традиционный информационный поиск и веб-поиск, в частности, не всегда помогает в нахождении сторонних мнений для принятия собственного решения.

Вместе с этим, последнее десятилетие характеризуется ростом популярности различных социальных систем: блогов (пр.: Livejournal , Twitter ), форумов (огромное количество тематических сообществ, пр.: Трипадвизор - форум путешествинников, Киберфорум - форум программистов), социальных сетей (пр.: ВКонтакте , Facebook , Instagram ), интернет-сервисов, аккумулирующих мнения о том или ином объекте (пр.: Яндекс.Маркет , Кинопоиск , Amazon ). Ежедневно пользователи подобных ресурсов размещают множество сообщений, материалов, высказывают мнение о том или ином объекте. На основании подобных комментариев человек может сделать вывод о том, пользоваться или нет интересующей услугой, покупать или нет нужный продукт. На данный момент, несмотря на всю полезность такого подхода к мониторингу мнений, существует ряд серьезных недостатков: сложности в ручной обработке огромных объемов данных, нахождении мнений и их эмоциональной оценки, приведении результата к удобной форме.

Исходя из выше сказанного, появляется необходимость в создании системы автоматического нахождения и анализа мнений. Подобная задача ставится в дисциплине, которая находится на стыке информационного поиска и компьютерной лингивистики - анализ тональности текста и извлечение мнений (англ. sentiment analysis & opinion mining, также употребим термин сентимент-анализ). Сентимент-анализ - система автоматического получения из текстов эмоционально окрашенной лексики и мнений по отношению к объектам, речь о которых идет в тексте. Тональностью называется эмоциональное отношение автора высказывания, к некоторому объекту, выраженное в тексте. Под мнением будем понимать эмоциональную оценку чего-либо (формальное определение вводится в главе 1.2).

Как понятно из полного названия предмета сентимент-анализа, всю дисциплину можно разделить на две большие части. Первая - анализ тональности текста, которая зачастую ставит перед собой задачу классификации корпуса документов на основе найденных в них тональностей. Вторая часть - извлечение мнений, обычно ставит перед собой целью выделить все мнения об интересующих нас объектах из корпуса документов.

Задачи обоих блоков сентимент-анализа возникли сравнительно недавно, поэтому работа над ними продолжается. Несмотря на наличие существующих инструментов и платформ, позволяющих определять не только тональность сообщений в социальных медиа, но и выявлять обсуждаемые темы, проводить анализ мнений о брендах, а также анализировать некоторые другие параметры, единого точного алгоритма решения данной задачи не существует. Следовательно, все еще актуальна задача построения системы извлечения мнений и анализа тональностей.

Актуальность исследования: Разработка программного модуля, содержащего реализации эффективных алгоритмов определения эмоциональной окраски текстов на русском языке является актуальной задачей.

Для: Twitter Facebook Вконтакте и других web-ресурсов

Объектами исследования ВКР являются методы определения тональности текста.

Предмет исследований ВКР заключается в разработке программного модуля, содержащего алгоритмы сентимент-анализа, на языке программирования Python.

Целью ВКР является разработка программного модуля на языке программирования Python, содержащего алгоритмы сентимент-анализа текстов на русском языке для автоматизации поиска.

Задачи:

1. Исследование предметной области и анализ существующих решений для задачи определения тональности текста.

2. Реализация алгоритмов измерения тональности русскоязычных текстов на языке программирования Python.

3. Разработка программного модуля, содержащего реализации методов сентимент-анализа текстов на русском языке.

Новизна работы

* Реализованы алгоритмы на языке программирования Python и подобраны метрики для методов сентимент-анализа текста на русском языке (кодирование алгоритма).

* Разработан программный модуль на языке программирования Python для сентимент-анализа тональности русскоязычных текстов.


Выдержка из текста работы

ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

В данной главе будут рассмотрены общие теоретические аспекты анализа тональностей и выделения мнений, задачи, которые могут решаться с помощью данных методик; будет сделан обзор уже существующих технологических решений.

1.1. Анализ тональностей

1.1.1. Сущность анализа тональностей

Как уже было сказано ранее, под задачей анализа тональностей мы будем понимать нахождение в корпусе документов лексических тональностей (лексических сентиментов, слова-сентименты) -

эмоциональных составляющих, выраженных на уровне лексемы, с целью дальнейшей классификации документов этого корпуса при помощи найденных слов-сентиментов. Лексема определяется как экземпляр последовательности символов в определенном документе, объединенных в семантическую единицу для обработки. Данная задача также называется задачей классификации полярности документов, то есть определяется, является ли выраженное в документе мнение позитивным или негативным (в простейшем случае).

1.1.2. Виды классификации тональностей

Выявленные в корпусе тональности могут классифицироваться различными способами в зависимости от выбранной модели. Достаточно часто используют одномерное эмотивное пространство с полярностями “позитив” или “негатив”. Однако иногда довольно успешно применяются и более сложные подходы.

1) Классификация по бинарной шкале [17, 21].

Самый распространенный подход, в котором часто используются два класса оценок: позитивная и негативная. Несмотря на всю кажущуюся простоту данного подхода не всегда удается однозначно определить то, к какому классу можно отнести документ: оценочный текст может содержать признаки как позитивной, так и негативной оценки.

2) Классификация по многополосной шкале [16, 18].

Наиболее очевидный способ усложнить предыдущий подход - увеличить количество классов. Теперь градация полярностей насчитывает более чем два пункта. Первые работы с соответствующим подходом были направлены на классификацию отзывов/рецензий по несколькобалльной шкале.

3) Системы шкалирования [20].

Еще одним подходом к определению тональностей является использование систем шкалирования, посредством чего словам-сентиментам, ставятся в соответствие числа по какой-то дискретной шкале, например, от -5 до +5 (от резко негативного до резко положительного). Далее текст анализируется с помощью алгоритмов обработки естественного языка, а затем выделенные из этого текста объекты исследуются с целью понимания значения этих слов.

4) Субъективность/объективность [19].

Еще одно исследовательское направление - идентификация субъективности/объективности. В рамках данной задачи данный текст относится к одному из двух классов: субъективный или объективный. Данный подход идет в сторону усложнения методики обычной классификации полярности: субъективность слов и фраз может зависеть от контекста, а объективный документ может содержать в себе субъективные предложения.

4.3.3. Алгоритмы анализа тональностей

Анализ тональностей может быть разделен на 2 отдельные категории:

1) ручной (анализ тональности ассесорами);

2) автоматизированный анализ тональности.

Различия между этими двумя заключаются в точности и эффективности анализа. Эксперт, конечно же, гораздо корректнее обрабатывает входные данные, но при этом не может соревноваться с вычислительной машиной в объемах и скорости обрабатываемых массивов данных.

Для автоматизированного анализа тональности часто используются следующие алгоритмы:

1) На основе правил [14].

Подход заключается в генерации правил, на основе которых будет определяться тональность текста. Для этого текст разбивается на слова или последовательности слов. Затем полученные данные используются для выделения часто использующихся шаблонов, которым присваивается позитивная или отрицательная оценка.

2) С использованием словарей слов-сентиментов [4].

Часто вместе с предыдущим подходом используется работа со словарями слов-сентиментов. По найденным в тексте лексическим тональностям он может быть оценен по шкале, содержащей количество позитивной и негативной лексики. Самая простая оценка - среднее арифметическое всех значений полярности слов-сентиментов.

3) Машинное обучение без учителя [21].

Данный подход основан на идее, что наибольший вес в тексте имеют термины, которые чаще встречаются в этом тексте, и в то же время присутствуют в небольшом количестве текстов всей коллекции. Выделив эти термины и определив их тональность, можно сделать вывод о тональности всего текста целиком.


Заключение

В данной работе была рассмотрена задача автоматизированного анализа тональности текстов. Достигнуты следующие цели: - были исследованы методы сентимент-анализа. Разобраны их достоинства и недостатки, освещены их специфические и общие проблемы с технической точки зрения; - рассмотрены вызовы, с которыми приходится сталкиваться при анализе тональности текста, приведены их возможные преодоления; - произведено ознакомление с типами сентимент-анализа. Объяснена разница между ними, сделана формальная постановка задачи для каждого из них; - осуществлен обзор существующих средств для оценки тональности текста, составлена сводная таблица, наглядно демонстрирующая основные сведения рассмотренных программ и средств для автоматизированного анализа тональности текста; - изучены основные методы машинного обучения; - создан многопоточный модуль, оценивающий качество классификации. На основании проделанной работы можно сделать вывод, что, хотя анализ тональности текста ныне востребован, создано не так много качественных программных решений данной задачи, особенно в открытом доступе, с достаточно подробной документацией. Хотя стоит отметить, что на удивление большое количество ПО поддерживает русский язык, считающийся одним из самых сложных для анализа. Далеко не все программы могу решить такие проблемы сентимент-анализа, как сарказм и двусмысленность, требующие более глубокого метода обучения. И, к сожалению, абсолютно у всех программных решений, с любыми подходами к анализу или их комбинациями, есть привязка к языку, на котором создан текстовый документ. Это ограничение нельзя обойти. Исследование методов машинного обучения на семи наборах данных показало, что в случае уверенности в том, что тексты, которые будут поданы на вход классификатору, очень похожи на те, что присутствовали в обучающей выборке (чистота языка, «смайлики» и т.д.), то лучшим решением будет подбор оптимального алгоритма классификации. Для задачи анализа тональности текста наиболее подходящая метрика delta TF-IDF и разбиение текста на векторы признаков по униграммам или комбинациям униграмм с биграммами. Если же нужна большая предсказательная способность в общем случае, и есть большой обучающий набор данных, лучший выбор - сверточная нейронная сеть.


Список литературы

1) Котельников Е.В., Клековкина М.В. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения // РОМИП. 2011. С. 105-120.

2) Крижановский, А.А. Автоматизированное построение списков семантически близких слов на основе рейтинга текстов в корпусе с гиперссылками и категориями // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог 2006». Бекасово, 2006. C. 297-302.

3) Лукашевич, Н.В., Четверкин, И.И. Построение модели для извлечения оценочной лексики в различных предметных областях // Моделирование и анализ информационных систем. 2013. С. 70-79.

4) Пазельская, А. Г., Соловьев, А.Н. Метод определения эмоций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог-2011». М.: Изд-во РГГУ, 2011. С. 510-522.

5) Худякова М.В., Давыдов С., Васильев В.Г. Классификация отзывов пользователей с использованием фрагментных правил // РОМИП. 2011. С. 36-48.

+ еще 37 источников


Примечания

Оригинал в pdf

Тема: «Исследование методов анализа тональности текста»
Раздел: Информатика
Тип: Дипломная работа
Страниц: 84
Цена: 2600 руб.
Нужна похожая работа?
Закажите авторскую работу по вашему заданию.
  • Цены ниже рыночных
  • Удобный личный кабинет
  • Необходимый уровень антиплагиата
  • Прямое общение с исполнителем вашей работы
  • Бесплатные доработки и консультации
  • Минимальные сроки выполнения

Мы уже помогли 24535 студентам

Средний балл наших работ

  • 4.89 из 5
Узнайте стоимость
написания вашей работы
Похожие материалы
  • Дипломная работа:

    Выявление запрещенного контента и девиантного поведения методами машинного обучения

    41 страниц(ы) 

    Введение 3
    Глава 1. Анализ предметной области 5
    1.1 Анализ эмоциональной окраски текстов 5
    1.2 Методы автоматического определения тональности текста 10
    1.3 Основные методы кластеризации 16
    Выводы по первой главе 20
    Глава 2. Реализация программного модуля 22
    2.1 Системы анализа тональности текста на русском языке 22
    2.2 Исходные данные 23
    2.3 Программная реализация 26
    2.4 Выводы по второй главе 35
    Заключение 37
    Список литературы 39
  • Реферат:

    Метод анализа продуктов деятельности

    8 страниц(ы) 

    1. Понятие, сущность метода анализа продуктов деятельности
    2. Возможности метода анализа продуктов деятельности
    3. Виды метода анализа продуктов деятельности
    4. Принципы, процедура проведения метода анализа продуктов деятельности
    5. Достоинства метода анализа продуктов деятельности
    6. Ограничения метода анализа продуктов деятельности
  • Курсовая работа:

    Особенности применения метода анализа продуктов деятельности в педагогических исследованиях

    38 страниц(ы) 

    Введение
    Глава 1. Характеристика метода «Анализ продуктов деятельности»
    1.1 Особенности использования метода «Анализа продуктов деятельности»
    1.2 Контекст - анализ как вариант метода «Анализа продуктов деятельности»
    1.3 Технология метода
    Глава 2. Эмпирическое изучение личности детей дошкольного возраста с изучением методов психологии
    2.1 Использование методик для изучения детей дошкольного возраста
    2.2 Методические рекомендации для изучения особенностей ребенка воспитателем дошкольного учреждения
    Заключение
    Список литературы
  • Реферат:

    В чём специфика использования метода изучения продуктов деятельности в педагогической психологии?

    17 страниц(ы) 

    Введение 3
    1 Сущность метода изучения продуктов деятельности 4
    2 Изучение продуктов деятельности в педагогической психологии 9
    Заключение 17
    Список литературы 18
  • Контрольная работа:

    Методы анализа документов. Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией

    20 страниц(ы) 

    Введение….
    1. Методы анализа документов….
    1.1 Традиционный анализ….
    1.2 Контент-анализ….
    2. Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией….….
    2.1 Аудитория. Понятие, характеристики….…
    2.2 Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией….
    Заключение….
    Список использованной литературы….
    3. Напишите корреспонденцию для корпоративного издания Вашего предприятия, в основе которой лежит календарная дата. В качестве источников используйте календари, энциклопедии, Интернет….
    4. Напишите тематическое обозрение для Вашего руководителя….
    5. С какими СМИ целесообразнее заключить договор об информационном обслуживании Вашего предприятия? Обоснуйте ответ
  • Дипломная работа:

    Методика работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий

    102 страниц(ы) 

    Введение….….….3
    Глава 1. Теоретические основы работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий
    1.1 Работа с музыкальным текстом. История и теория….….….11
    1.2 Музыкально-компьютерные технологии….22
    Глава 2. Педагогические основы работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий
    2.1. Формы и методы работы с музыкальным текстом на основе
    музыкально-компьютерных технологий.….….33
    2.2 Эксперимент и его результаты….….….59
    Заключение….….68
    Список литературы….….70
    Приложения….73

Не нашли, что искали?

Воспользуйтесь поиском по базе из более чем 40000 работ

Наши услуги
Дипломная на заказ

Дипломная работа

от 8000 руб.

срок: от 6 дней

Курсовая на заказ

Курсовая работа

от 1500 руб.

срок: от 3 дней

Отчет по практике на заказ

Отчет по практике

от 1500 руб.

срок: от 2 дней

Контрольная работа на заказ

Контрольная работа

от 100 руб.

срок: от 1 дня

Реферат на заказ

Реферат

от 700 руб.

срок: от 1 дня

Другие работы автора
  • Дипломная работа:

    Сравнительное изучение казахского и башкирского эпосов

    80 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ
    I Глава. Относительно к терминологии эпоса казахов и башкир.
    1.1 Эпическое наследие казахского народа….
    1.2 Эпическое наследие башкирского народа….
    1.3 Анализ эпических произведений «Кобланды батыр» казахского и башкирского вариантов….
    II Глава. Роль жырау и сэсэнов в развитии и сохранении эпической поэзии.
    2.1 Тюркский эпос: сравнительный анализ (Кобланды в тюркоязычном мире)
    2.2 Социум эпоса «Кобланды батыр»….
    2.3 Образ батыра в эпосе….
    Список литературы
  • Дипломная работа:

    Разработка сайта интернет аукциона

    83 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ 7
    Глава 1. ИНТЕРНЕТ АУКЦИОНЫ. ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ 9
    1.1. Компания «АВТО+» 9
    1.1.2. Разработки в исследуемой области 9
    1.2. Структура компании «АВТО+» 12
    1.3. Механизмы проведения аукционов 12
    1.4. Выбор языка и средства разработки сайта 13
    1.5. Выбор средств проектирования 15
    Вывод 20
    Глава 2. ИЗУЧЕНИЕ ВНУТРЕННИХ БИЗНЕСС ПРОЦЕССОВ ИНТЕРНЕТ АУКЦИОНОВ. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТА И ЕГО ВНЕДРЕНИЕ 21
    2.1. Процесс проведения интернет аукциона 21
    2.2. Техническое задание 22
    2.3. Пользователи и их привилегии 25
    2.4. Проектирование системы сайта интернет аукциона «АВТО+» 26
    Вывод 28
    Глава 3. Разработка сайта. РАЗРАБОТКА модуля аукциона. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВНЕДРЕНИЯ 30
    3.1. Главная страница 30
    1.2. Плагин проведения интернет аукционов 36
    1.3. Дополнительные модули 38
    1.4. Тестирование сайта 39
    1.5. Внедрение и оценка эффективности 45
    1.6. Затраты на проект 46
    Вывод 47
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
    ЛИТЕРАТУРА 50
    ПРИЛОЖЕНИЕ 52
  • Курсовая работа:

    Влияние внешнего магнитного поля и тока на структуру магнитных неоднородностей в наностолбиках

    27 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ 3
    Глава 1. МАГНИТНЫЕ СВОЙСТВА НАНОЧАСТИЦ 5
    1.1. Статические магнитные измерения 5
    1.2. Модельные представления о магнетизме наночастиц 5
    Глава 2. ДЕЙСТВИЕ ВНЕШНЕГО МАГНИТНОГО ПОЛЯ 10
    2.1. Направление вдоль оси анизотропии 12
    2.2. Направление перпендикулярно оси анизотропии частицы 12
    Глава 3.ВОЗДЕЙСТВИЕ НА МАГНИТНУЮ СТРУКТУРУ НАНОМАТЕРИАЛА.13
    3.2. Эффект переноса спина и генерация микроволновых колебаний
    в спинвентильной наноструктуре 14
    3.3. Физический механизм и математические модели спин-трансферных наноосцилляторов 15
    Глава 4. ПРИМЕНЕНИЕ МАГНИТНЫХ НАНОЧАСТИЦ 21
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
    Литература 25
  • Курсовая работа:

    Формирование компонентов личности дизайнера

    33 страниц(ы) 

    Введение…3
    Глава I. Формирование эстетического вкуса и роль художественной культуры
    в процессе подготовки дизайнеров….…5
    §1. Формирование эстетического вкуса студентов в образовательном процессе…5
    §2. Художественная культура и ее роль в процессе профессиональной подготовки дизайнеров….…8
    Глава II. Развитие творческого мышления у студентов- дизайнеров….11
    §1. Понятие и структура творческого мышления….….11
    §2. Активизация творческого мышления….….14
    Глава III. Нравственность и профессиональная культура дизайнера….18
    §1. Воспитание нравственной ответственности будущих дизайнеров….18
    §2. Формирование профессиональной культуры дизайнера….….23
    Заключение….29
    Список использованной литературы…31
  • Контрольная работа:

    Урок математики в 1 классе «Число пять. Цифра 5.»

    19 страниц(ы) 

    ПЛАН-КОНСПЕКТ УРОКА
    1. ФИО (полностью) Андреева Надежда Вячеславовна
    2. Место работы МАОУ лицей 155 Октябрьского района городского округа г.Уфа РБ
    3. Должность Учитель начальных классов
    4. Предмет математика
    5. Класс 1
    6. Раздел и номер урока в разделе раздел III, урок 29
    7. Тема урока Число пять. Цифра 5.
    8. Базовый учебник Т.Е.Демидова, С.А.Козлова, А.П.Тонких «Математика» 1 класс, часть 1
  • Дипломная работа:

    Разработка информационной системы исследования эмоционального выгорания педагогов сош с. октябрьский

    85 страниц(ы) 

    Введение 3
    Глава 1. Теоретические аспекты эмоционального выгорания 7
    1.1. Синдром эмоционального (профессионального) выгорания. Основные понятия и определения 7
    1.2. Симптомы и стадии эмоционального (профессионального) выгорания 13
    1.3. Факторы, инициирующие эмоциональное (профессиональное) выгорание 20
    Выводы по первой главе 26
    Глава 2. Проектирование информационной системы 28
    2.1. Разработка функциональной модели информационной системы исследования эмоционального выгорания педагогов 28
    2.2. Проектирование архитектуры информационной системы с помощью унифицированного языка моделирования UML 36
    Выводы по второй главе 41
    Глава 3. Программная реализация информационной системы исследования эмоционального выгорания педагогов 43
    3.1. Постановка задачи и описание информационной системы исследования эмоционального выгорания педагогов 43
    3.2. Тестирование информационной системы исследования эмоционального выгорания педагогов 50
    Выводы по третьей главе 55
    Глава 4. Исследование особенностей эмоционального выгорания 56
    4.1. Исследование педагогов и методики исследования 56
    4.2. Результаты и анализ исследования 58
    Выводы по четвертой главе 64
    Заключение 65
    Литература 67
    Приложения 71
  • Дипломная работа:

    Компетенции и уровни компетентности в аспекте требований егэ уровня с3

    79 страниц(ы) 

    Введение 3
    Глава 1. Теоретические основы компетентностного подхода 6
    1.1. Понятия компетенции и компетентности 6
    1.2. Классификация ключевых компетентностей 9
    1.3. Содержание ключевых образовательных компетенций 12
    Глава 2. Реализация компетенции в ЕГЭ 18
    2.1. Ключевые компетенции, необходимые для реализации задания ЕГЭ уровня С-3 18
    2.2. Предметные компетенции 19
    2.3 Границы компетенции уровня С-3.Отличие задания ЕГЭ уровня С-3 от группы В1-В14,С1,С2,С4-С6. 23
    2.4 ЗУНы в аспекте требований С-3. 29
    2.5 Применение комплекс знаний по междисциплинарным вопросам 32
    Заключение 35
    Литература 37
    ПРИЛОЖЕНИЯ 41
    1.Методы решения логарифмических неравенств в задачах ЕГЭ уровня С-3 41
    2. Задачи уровня С-3 ЕГЭ за прошлые 5 лет 48
    3. Образцы заданий ЕГЭ части В1-В14,С1-С6. 60
  • Дипломная работа:

    Природа оздоровительного влияния занятий физической культурой и спортом на примере туризма

    55 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ 3
    ГЛАВА I ОБЗОР ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ 6
    1.1. Общая характеристика туризма и его классификация 6
    1.2. Особенности спортивно-оздоровительного туризма 18
    1.3 Особенности ввлияния туризма на организм школьника 21
    ГЛАВА II. ОРГАНИЗАЦИИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 30
    2.1. Методы исследования 30
    2.2. Организация исследования 34
    ГЛАВА III. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 38
    3.1 Результаты исследований 38
    3.2. Обсуждение полученных результатов 39
    ВЫВОДЫ 42
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 44
    ПРИЛОЖЕНИЕ 1 49
    ПРИЛОЖЕНИЕ 2 50
    ПРИЛОЖЕНИЕ 3 51
  • ВКР:

    Организационно-методические аспекты дистанционной формы повышения квалификации педагогических работников

    91 страниц(ы) 

    ГЛАВА I ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ ПЕДАГОГОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ДИСТАНЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
    1.1. Сущность основных понятий системы повышения квалификации педагогических работников в условиях непрерывного образования 12
    1.2. Дистанционные образовательные технологии в повышении квалификации педагогов 29
    Выводы по первой главе 52
    ГЛАВА II МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ РАБОТНИКОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ДИСТАНЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
    2.1. Методика реализации дистанционного образовательного курса «Использование современных информационных технологий в деятельности педагога в свете внедрения профессиональных стандартов» 53
    2.2. Разработка и описание дистанционного образовательного курса «Использование современных информационных технологий в деятельности педагога в свете внедрения профессиональных стандартов 70
    Выводы по второй главе 78
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ 79
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 83
    ПРИЛОЖЕНИЯ 97
  • Курсовая работа:

    КӨньяк урал буе татар халык сӨйлӘшлӘрендӘ ярдӘмлек сҮз тӨркемнӘре

    42 страниц(ы) 

    Кереш.3
    Төп өлеш
    Беренче бүлек.
    Хәзерге татар әдәби телендә ярдәмлек
    сүз төркемнәре.8
    1.1. Теркәгечләр.8
    1.2. Бәйлек һәм бәйлек сүзләр.12
    1.3. Кисәкчәләр.15
    Икенче бүлек.
    Көньяк Урал буе татар халык сөйләшләрендә
    ярдәмлек сүз төркемнәре.18
    2.1. Урта диалект сөйләшләре. 18
    2.1.1. Минзәлә сөйләше.19
    2.1.2. Бөре сөйләше.23
    2.1.3. Златоуст сөйләше.24
    2.1.4. Тепекәй сөйләше.25
    2.1.5. Учалы сөйләше.27
    2.1.6.Түбән кама керәшеннәре сөйләше.28
    2.1.7. Турбаслы сөйләше.29
    2.2. Мишәр диалект сөйләшләре.29
    2.2.1. Стәрлетамак сөйләше.31
    2.2.2. Байкыбаш сөйләше.34
    Йомгак.36
    Файдаланылган әдәбият исемлеге.38