Програмна обробка наукових досліджень (дн)

Програмна обробка наукових досліджень (ПОНД) – це навчальна дисципліна, пов’язана із теорією та практикою широкомасштабного застосування обчислювальних можливостей вільного науково-технічного програмного забезпечення до розробки простих та ефективних алгоритмів для математичного моделювання та візуалізації детерміністичних, ймовірнісних, статистичних та стохастичних моделей у прикладних комп’ютерних задачах сучасної наукової динаміки. Сучасна наукова динаміка охоплює широкий спектр інформаційно-обчислювальних задач для технічних-та-соціальних
процесів і систем у таких міждисциплінарних галузях як даталогія, наукова продуктивність, науковий менеджмент, інженерія знань, науковий паблішинг, наукометрія, бібліометрія, інформетрія, вебометрія, а також прямі та обернені задачі мультидисциплінарних науково-технічних обчислень. Основними методами програмної обробки наукових досліджень є методи прикладного мультидисциплінарного математичного моделювання та багаторівневого науково-технічного комп’ютерного програмування.

Методи, концепції, підходи, методики та комплекс відповідних моделей, які вивчаються в дисципліні «Програмна обробка наукових досліджень»,
широко застосовуються для навчально-методичного викладення основних
положень складних технічних-та-соціальних процесів сучасної наукової
динаміки. Навчальна дисципліна ПОНД має на меті як інформаційно-математичне ознайомлення старшокурсників комп’ютерних спеціальностей із багаторівневою та мультидисциплінарною сферою наукових досліджень, так і надання студентам ефективного інструментарію у вигляді розрахунково-обчислювальних методик та прикладних комп’ютерних алгоритмів в рамках широкого застосування обчислювальних можливостей сучасних високорівневих мов каузального та акаузального програмування.

1.3 Мета дисципліни «Програмна обробка наукових досліджень» –
формування когнітивних, афективних та моторних компетенцій в мультидисциплінарній сфері застосування математичних методів сучасної наукової динаміки та продуктивності у професійній діяльності майбутнього науковця, опанування та власної розробки широкого спектру детерміністичних, ймовірнісних, статистичних та стохастичних моделей технічно-соціальних наукових процесів та систем, а також успішної прикладної реалізації комп’ютерних алгоритмів із використанням обчислювальних можливостей сучасних мов програмування та існуючого вільного програмного забезпечення.