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

Мокрый, Валерий Юрьевич

Темы диссертаций по педагогике » Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)

автореферат и диссертация по педагогике 13.00.02 для написания научной статьи или работы на тему: Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование"

Автореферат

Автор научной работы: Мокрый, Валерий Юрьевич
Ученая степень: кандидата педагогических наук
Место защиты: Санкт-Петербург
Год защиты: 2012
Специальность ВАК РФ: 13.00.02

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование""

На правах рукописи УДК 378.016:002.6+004.053

Мокрый Валерий Юрьевич

МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ АЛГОРИТМАМ СЖАТИЯ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ В МАГИСТРАТУРЕ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПЕДАГОГИЧЕСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ»

Специальность: 13.00.02. - теория и методика обучения и воспитания (информатика, уровень профессионального образования)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата педагогических наук

2 9 нон ті

Санкт-Петербург

2012

005056016

Работа выполнена на кафедре информатики федерального государственно] бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образован! «Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена»

Научный руководитель:

доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры информатик федерального государственного бюджетного образовательного учреждени высшего профессионального образования «Российский государственны педагогический университет им. А. И. Герцена» Симонова Ирина Викторовна

Официальные оппоненты:

доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой информатики вычислительной математики автономного образовательного учреждени «Ленинградский государственный университет им. А.С.Пушкина» Бороненко Татьяна Алексеевна

доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой педагогик федерального государственного бюджетного образовательного учреждени высшего профессионального образования «Российский государственны педагогический университет им. А. И. Герцена» Писарева Светлана Анатольевна

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Саню Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академи наук»

Защита состоится 20 декабря 2012 года в 14 часов 30 минут на заседаш Совета Д 212.199.03 по защите докторских и кандидатских диссертаций на ба' федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высще) профессионального образования «Российский государственный педагогически университет им. А.И.Герцена» по адресу: 191186, г. Санкт-Петербург, наб. рек Мойки, д. 48, корп. 1, ауд. 237.

С диссертацией можно ознакомиться в Фундаментальной библиотеке ими-императрицы Марии Фёдоровны Российского государственного педагогическо1 университета им. А.И.Герцена, 191186, Санкт-Петербург, наб. реки Мойки, 4 корпус 5.

Автореферат разослан оября 2012 го,™ Ученый секретарь Диссертационного совет доктор педагогических наук, профессор

И. В. Симонова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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).

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 Льюиса-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. Blelloch (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 исследованностью 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 информационно-технологической 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);

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 информации; программы 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.

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 положения-.

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 информации; умение кодировать тексты и изображения с использованием алгоритмов сжатия информации, определять показатели эффективности сжатия; владение 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.

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 диссертационного 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 направлению «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, 2009г.); «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 ЦПКС «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

A.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.

B.П.Астафьева, 2011 г.).

Результаты диссертационного исследования были обсуждены на межвузовском методологическом семинаре Института математики, физики, информатики ФБГОУ ВПО «КГПУ 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).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формулируются цель, проблема, объект, предмет, методологические и теоретические основы исследования, раскрывается его гипотеза, обосновывается научная новизна, теоретическая и практическая значимость исследования, формулируются основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава «Теоретические основы развития информационно-технологической компетентности студентов при подготовке в магистратуре по направлению «Педагогическое образование» посвящена исследованию проблемы формирования информационно-технологической компетентности магистрантов по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий.

В первом параграфе рассматривается содержание профессиональной подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий с позиций компетентностного подхода и развитие информационно-технологической компетентности магистрантов.

В ФГОС ВПО магистров по направлению «Педагогическое образование» выделены профессиональные компетенции, формирующиеся у магистранта в процессе изучения дисциплин информационно-технологического цикла: в областях научно-исследовательской, проектной и методической деятельности.

Под компетенцией понимается «способность применять знания, умения и личностные качества для успешной деятельности в определенной области» (Н.Ф.Радионова). Если компетенция - это зафиксированный результат обучения1, то компетентность - личностное качество, характеристика человека, которая определяет степень овладения компетенцией, в том числе и личностное отношение человека к компетенции (A.B.Хуторской).

Под профессиональной компетентностью учителя понимается «интегральная характеристика, определяющая способность решать профессиональные проблемы и типичные профессиональные задачи, возникающие в реальных ситуациях профессиональной педагогической деятельности, с использованием знаний, профессионального и жизненного опыта, ценностей и наклонностей» (Н.Ф.Радионова).

Выделяют пять групп профессиональных задач учителя: видеть ученика в образовательном процессе, строить образовательный процесс, направленный на достижение учащимся целей образования профильной школы, устанавливать взаимодействие с другими субъектами образовательного процесса, создавать образовательную среду и использовать ее возможности, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование.

1 Доклад Хуторского A.B. «Ключевые компетенции и образовательные стандарты» [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.eidos.ru/joumal/2002/0423.htm

Ведущая роль в становлении профессиональной компетентности магистранта отводится информационно-технологической компетентности.

Анализ исследований по проблеме развития информационно-технологической компетентности показал, что существуют различные определения информационно-технологической компетентности. В нашем исследовании под информационно-технологической компетентностью понимается готовность учителя к решению профессиональных задач с использованием средств информационных технологий (Е.В.Баранова, И.В.Симонова, М.Б.Лебедева).

Существенным фактором развития информационно-технологической компетентности магистранта, как будущего учителя информатики, является возможность вариативного обучения и построения индивидуального образовательного маршрута.

Вариативность в подготовке магистров реализуется за счет модульной технологии обучения. В ФГОС ВПО модуль определяется как дисциплина базового или вариативного общенаучного или профессионального цикла и обеспечивает междисциплинарные связи учебного процесса (Г.А.Бордовский, Н.Ф.Радионова, Е.В.Пискунова).

В нашем исследовании раскрыто содержание дисциплины по выбору «Алгоритмы сжатия информации», выделены методы обучения, разработаны средства обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование» — будущих учителей информатики профильной школы. В дисциплине «Алгоритмы сжатия информации» изучается теория и практика использования средств информационных технологий, реализующих алгоритмы и методы сжатия информации.

Во втором параграфе анализируется содержание дисциплин по сжатию информации, включенных в программы подготовки специалистов в области информационных технологий в отечественных и зарубежных университетах и технологических институтах.

Алгоритмы, методы и технологии сжатия информации изучаются как в отечественных, так и зарубежных университетах и технических вузах, осуществляющих подготовку будущих разработчиков программного обеспечения. Подготовка магистров по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области информационных технологий, не предполагает готовности выпускников к разработке новых алгоритмов, архиваторов, графических редакторов. Одной из задач обучения в магистратуре является формирование представлений о современном состоянии этой области для развития информационно-технологической компетентности магистранта.

Основополагающим понятием в этой области является «информация». Существует различные подходы к определению понятия «информация» в зависимости от области исследования. Выделим два из них: энтропийный (вероятностный, содержательный) и алфавитный подходы к измерению количества информации. При использовании содержательного подхода единицей измерения информации (бит) является сообщение, уменьшающее неопределенность знаний в два

раза, а в алфавитном подходе битом является двоичный символ (0 или 1). Алфавитный подход к измерению информации позволяет определить количество информации, заключенной в тексте. Алфавитный подход не зависит от субъекта (человека), воспринимающего текст.

В процессе передачи информации используются операции кодирования/декодирования информации. Под кодированием информации понимается преобразование дискретной информации одним из следующих способов: шифрование, сжатие, защита от шума. Соответственно, под декодированием понимается операция восстановления информации на терминале получателя. Мы будем использовать термин «сжатие информации», понимая под этим процессом преобразование дискретной информации с целью уменьшения объема информации. Для сжатия информации используются различные методы и алгоритмы.

Под алгоритмом сжатия информации понимается последовательность действий, определяющая процесс сжатия информации и реализованная в виде программы на одном из языков программирования. Под методом сжатия будем понимать «некоторое количество алгоритмов, объединенных методикой обработки определенного вида информации» (В.В.Баринов, Д.С.Ватолин, В.С.Сергеенко).

Методы и алгоритмы сжатия информации являются основой технологий сжатия информации. Под технологией сжатия информации можно понимать стандарт сжатия информации (С.Уэстлид), в котором описаны принципы работы и возможности практического применения системы сжатия информации и формат выходного файла.

В профессиональной деятельности учителю необходимо применять средства информационных технологий, как в процессе подготовки мультимедийных дидактических материалов, так и в процессе обучения школьников. При использовании программ обработки информации (например, графических редакторов) для подготовки дидактических материалов алгоритмы сжатия информации могут применяться на этапе сохранения результатов работы в файл. Использование архиваторов позволяет подготовить файл для передачи по сети, уменьшить объем файла, применив выбранный алгоритм сжатия информации. Выбор параметров алгоритма сжатия влияет на качество восстановленной после сжатия информации и размер передаваемого файла.

Магистры как будущие учителя информатики должны иметь представления об алгоритмах сжатия информации и средствах информационных технологий, использующих эти алгоритмы, для развития информационно-технологической компетентности школьников. В содержании обучения школьников рассматриваются вопросы, связанные с единицами измерения информации, принципами кодирования, системами счисления, моделированием. Уровень усвоения этих понятий школьниками проверяется в ЕГЭ.

Анализ программ подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование» показал, что в педагогических вузах в процессе подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование», специализирующихся в области

информационных технологий, алгоритмы сжатия информации изучаются недостаточно.

В научно-педагогических исследованиях рассматриваются вопросы преподавания некоторых алгоритмов сжатия информации в педагогических вузах (Алутина Е.Ф., Бабкин A.A., Баранова Е.В., Маняхина В.Г., Ильина Т.Ю., Румянцев И.А., Самойлик E.H., Симонова И.В., Секованов B.C.).

В третьем параграфе рассматриваются методы и средства обучения информатике и информационным технологиям, направленные на развитие информационно-технологической компетентности будущего учителя информатики и активизирующие научно-исследовательскую и методическую деятельность студентов.

В ФГОС ВПО магистров по направлению «Педагогическое образование» указано, что не более 20% аудиторных занятий должны быть организованы с использованием репродуктивных методов обучения.

Анализ научных работ (Н.П.Колесник, Е.С.Полат, Н.Ф.Радионова, Н.С. Седова и др.) показывает, что развитию профессиональной компетентности будущих учителей информатики будет способствовать использование сочетания репродуктивных методов обучения и методов обучения, способствующих активизации у магистрантов научно-исследовательской и методической деятельности.

Наблюдение, анкетирование, анализ контрольных работ позволяет сделать вывод о том, что использование репродуктивных методов обучения на этапе введения сложного нового материала способствует формированию у магистрантов понятийного ядра и первого опыта использования изучаемых методов, алгоритмов и технологий. Для организации самостоятельной работы магистрантов используются расчетные задания на кодирование/декодирование сообщений и определение характеристик сжатия. На этом этапе деятельность магистрантов направлена на воспроизведение знаний о базовых принципах изучаемых алгоритмов, что способствует усилению теоретической составляющей подготовки магистров и развитию компетентности в области теоретической информатики и информационных технологий.

Для активизации научно-исследовательской деятельности магистрантов нами был выбран метод моделирования, так как использование этого метода обучения позволяет магистрантам проанализировать этапы сжатия информации, выявить зависимость качества восстановленной информации от параметров алгоритма, заданных пользователем.

В качестве основного инструмента моделирования была выбрана система MATLAB, так как ее использование в процессе обучения позволяет подготовить студентов к изучению языков программирования высокого уровня с помощью встроенного языка программирования, мощных вычислительных и графических модулей.

Одним из методов обучения, активизирующих научно-исследовательскую и методическую деятельность студентов, является метод кейсов. В диссертационном

исследовании Н.П. Колесник (2006) кейсы рассматривались в контексте исследования форм изучения педагогики в вузе. В работе Н.С. Седовой (2011) кейсы понимались как средство формирования у студентов математических специальностей стохастической компетентности. Особенности использования кейсов в качестве средств обучения рассматриваются в исследованиях (Г.А.Бордовский, Е.В.Пискунова, Н.Ф.Радионова), предметом которых является проектирование междисциплинарных модулей в образовательных программах подготовки будущих учителей и программах повышения квалификации преподавателей образовательных учреждений.

В рамках нашего исследования кейсы используются для развития у магистрантов компетентности в области методической деятельности, сформированность которой сказывается на успешности решения групп профессиональных задач: строить образовательный процесс, создавать и использовать образовательную среду, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование.

Анализ работ по организации процесса обучения студентов показывает, что в развитии профессиональной компетентности будущего учителя информатики большое значение имеет организация самостоятельной работы магистрантов (В.Г.Маняхина, Н.Ф.Радионова). В ФГОС ВПО подготовки магистров указано, что «максимальный объем аудиторных учебных занятий в неделю при освоении основной образовательной программы в очной форме обучения составляет 14 академических часов», это делает актуальными технологии дистанционного обучения для организации аудиторной и самостоятельной работы студентов (Е.З.Власова, Т.Н.Носкова, Т.Б.Павлова).

Во второй главе «Методика обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование» алгоритмам сжатия информации» обосновывается и осуществляется отбор содержания обучения, методов и средств обучения магистрантов в рамках дисциплины по выбору «Алгоритмы сжатия информации».

В четвертом параграфе раскрываются принципы отбора содержания обучения магистрантов алгоритмам сжатия информации.

Анализ научных работ (Беспалько В.П„ Гурьев А.И., Калинин С.И., Подласый И.П. и др.), позволил выделить ведущие принципы отбора содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации»:

-научности - содержание образования должно соответствовать уровню современной науки, поэтому в процессе отбора содержания обучения алгоритмам сжатия информации рассматривались стандартизированные и нестандартизированные алгоритмы сжатия информации, использование которых позволяет повысить степень сжатия, необходимо познакомить студентов с направлениями современных исследований, целью которых является разработка новых алгоритмов сжатия информации и их оптимизация для использования при разработке программного обеспечения и устройств обработки информации;

-междисциплинарности - дисциплина «Алгоритмы сжатия информации» является междисциплинарной, в процессе отбора содержания дисциплины

учитывались связи с разделами предметных областей «математика» и «информатика»;

—систематичности и последовательности изложения — в структуре содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» выделены инвариантный блок (сжатие текстовой информации, стандарт JPEG, технологии вейвлет-сжатия изображений) и вариативный (фрактальное сжатие), определена последовательность изучения тем дисциплины (сначала изучаются методы и алгоритмы сжатия текстовой информации, основы работы в системе MATLAB, стандарт JPEG, затем технологии фрактального сжатия и вейвлет-сжатия изображений);

—практико-ориентированности — при изучении алгоритмов сжатия информации у магистрантов развивается умение использовать современные средства информационных технологий, предназначенные для сжатия текстовой и графической информации, программы обработки видео, системы компьютерной математики и другие.

Анализ рекомендаций по преподаванию информатики в университетах Computing Curricula 2001, требований ФГОС ВПО подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование», ООП «Информационные технологии в физико-математическом образовании» позволил выявить связи между дисциплиной «Алгоритмы сжатия информации», фундаментальными разделами информатики и дисциплинами в двухуровневой системе подготовки (таблица 1).

я я

^ 1-І £ р

І і

м а

я 2

Теория информации

Научные теории

Теория обработки сигналов

Теория цвета

Теория фракталов

Теория вейвлетов

Я О о

о о

Із п> 2

Я Я О

В> Я

я ъ.

* Я

2 °

ш о;

ь ~

и С

3 £

і!

а Я

я Й

п> 2

ш СҐ

о " Яе

§ I

" і

а> и

ООП Бакалавров

Математический и естественнонаучный цикл

- основы математического образования

- информационные технологии

Модуль «Математика»:

-математический анализ -дискретная математика -теория вероятностей

Модуль «Теоретические основы информатики»

информатика

математическое

моделирование

Модуль «Технологии программирования»

алгоритмы и методы программирования мультимедиа технологии и компьютерная графика_

Дисциплина «Алгоритмы сжатия информации»

ООП Магистров

Базовая часть общенаучного цикла

-современные проблемы науки и образования -методология и методы научного исследования

Базовая часть профессионального цикла_

Информационные технологии в профессиональной деятельности

Вариативная часть профессионального цикла

-информационные

технологии обучения -современные аспекты технологии и методики обучения информатики -дисциплины по выбору

В пятом параграфе приводится описание содержания разработанной дисциплины «Алгоритмы сжатия информации».

Анализ требований ФГОС ВПО, образовательных программ подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование» и учебно-методических материалов по алгоритмам сжатия информации, используемых в университетах и технических вузах, позволил сформулировать требования к основным результатам обучения магистрантов: Знать:

-терминологический аппарат теории сжатия информации; -способы оценки производительности сжатия: коэффициент, фактор сжатия, оценка PSNR (пиковое соотношение сигнал-шум), альтернативные метрики и способы их использования для исследования производительности сжатия информации;

—алгоритмы сжатия информации (Хаффмана, арифметического и словарного сжатия) и изображений (стандарт JPEG, фрактальное сжатие и алгоритмы сжатия, использующие вейвлет-преобразование: стандарт JPEG2000, алгоритмы сжатия изображений Льюиса-Ноулеса, EZW и SPIHT). Уметь:

—разрабатывать интерфейсы и простые программы средствами среды MATLAB;

—кодировать текстовые сообщения с помощью метода Хаффмана, алгоритмов арифметического и словарного сжатия; для метода Хаффмана определять показатели энтропии, средней длины кодового слова, избыточности для определения эффективности сжатия информации;

—выполнять основные операции алгоритма JPEG для матриц небольших размерностей, определять оценки производительности сжатия, использовать команды среды MATLAB для реализации этапов алгоритма JPEG, объяснять принципы работы алгоритмов фрактального сжатия изображений и алгоритмов, использующих вейвлет-преобразование, исследовать производительность алгоритмов сжатия с помощью пакета MATLAB Wavelet Toolbox;

-применять детерминистический и вероятностный алгоритмы для построения фракталов в программах-генераторах фракталов (IFS Construction Kit и Apophysis), моделировать простые ландшафты с помощью программы Terragen 2 Free Edition;

-применять сервисы Google и возможности системы дистанционного обучения (на примере MOODLE) в профессиональной педагогической деятельности. Владеть:

-методами, алгоритмами и технологиями сжатия информации для их применения на практике при архивации изображений в программах-архиваторах и графических редакторах для сокращения объема информации, выбора оптимального формата для хранения и кодирования информации;

-возможностями среды MATLAB для моделирования этапов сжатия информации и основных приемов обработки изображений (фильтрации,

сегментации, восстановления и анализа изображений (распознавание объектов на изображении));

Использовать возможности системы MATLAB для решения задач, возникающих в профессиональной педагогической деятельности, архиваторы и кодеки для сжатия и воспроизведения сигналов различных типов, сервисы Google для организации процесса обучения.

Содержание дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» состоит из следующих разделов: основы работы в среде MATLAB, алгоритмы сжатия текстовой информации, алгоритмы и технологии сжатия изображений. Приведем структуру содержания разработанной дисциплины (рис.1).

Рис.1.Структура содержания дисциплины «Алгоритмы сжатия информации»

В шестом параграфе описываются методы, средства обучения.

Учебно-познавательная деятельность студентов на этапе введения нового материала осуществляется с использованием репродуктивных методов обучения: предъявление нового материала, рассказ о принципах работы алгоритма, решение заданий под руководством преподавателя на кодирование/декодирование информации по алгоритму сжатия, определение показателей производительности сжатия, программной реализации этапов алгоритма.

На этапе закрепления изученного материала активизируется исследовательская деятельность студентов в процессе моделирования этапов сжатия информации. Студенты разрабатывают в системе МАТЬ А В программу, позволяющую исследовать этапы работы алгоритма сжатия, зависимость степени потерь при сжатии информации от входных параметров алгоритма. Выполнив эксперименты,

задавая различные значения параметров сжатия и применяя алгоритм к исходной информации, студенты анализируют полученные данные и составляют отчет, в котором описывают выбранный этап алгоритма сжатия, разработанный графический интерфейс пользователя и сравнительную таблицу, в которой зафиксированы значения входных параметров, коэффициента сжатия и времени кодирования/декодирования.

С целью активизации методической деятельности магистрантам предлагается решить задания кейса «Развитие представлений об алгоритмах сжатия информации». В процессе решения заданий кейса магистранты разрабатывают урок для школьников или обзорное занятие для студентов по сжатию и обработке изображений. Студентам рекомендуется осуществить апробацию разработанных учебно-методических материалов со школьниками.

На семинарских занятиях магистранты представляют результаты обучения, выступают с докладами о самостоятельно проведенном исследовании или разработке и участвуют в дискуссии.

Для организации методической поддержки самостоятельной работы магистрантов разработаны учебно-методические материалы и сайт «Алгоритмы сжатия информации» https://sites.google.com/site/szatieinformacii/.

В третьей главе «Организация и проведение педагогического эксперимента» приводятся результаты экспериментальной работы.

В седьмом и восьмом параграфах описаны этапы и результаты проведенного педагогического эксперимента. Педагогический эксперимент проводился с 2007 по 2012 годы с целью апробации разработанной методики обучения магистрантов алгоритмам сжатия информации.

Всего в педагогическом эксперименте приняли участие 150 студентов факультета математики и факультета информационных технологий РГПУ имени А.И.Герцена (всего 10 учебных групп).

Для выявления индивидуальных особенностей восприятия и обработки информации и определения когнитивного стиля (экстравертивный и интровертивный стили) студентов на этапе входного контроля проводилась диагностика Майерс-Бриггс (разработали Изабель Майерс-Бриггс и Кэтрин Бриггс) с целью определения набора индивидуальных заданий для студентов с учетом полученных данных. В диагностике приняло участие 62 студента факультета математики и 35 студентов факультета информационных технологий РГПУ имени А.И.Герцена. Обработка результатов диагностики позволила установить, что интровертивный стиль обучения у 60% студентов факультета математики и у 49% студентов факультета информационных технологий, принимавших участие в диагностике.

Известно (Змеев С.И.), что для студентов экстравертивного стиля нужны источники учебной информации с большим количеством иллюстративного материала (схемы кодеров, блок-схемы алгоритмов). При организации обучения целесообразно использовать групповые практические задания, коллективные дискуссии. Обучение студентов интровертивного стиля более продуктивно, если

используются индивидуальные печатные материалы, тексты лабораторных работ, индивидуальные творческие задания. В этом случае целесообразно использовать методы обучения, предусматривающие возможность индивидуально осмысливать учебный материал, необходимо предоставлять возможность и время для обдумывания и рефлексии. Обучение студентов было организовано с учетом когнитивного стиля и интересов в области информационных технологий.

В процессе 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 ФИТ 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, владение программным инструментарием среды MATLAB; стремление упростить процедуру получения результата, необдуманное использование информации из Интернета.

Обработка результатов апробации разработанной методики обучения алгоритмам сжатия информации позволила выделить категории студентов по уровню сформированности информационно-технологической компетентности (был использован подход, предложенный в работе Колесник Н.П.): низкий, средний и высокий уровни.

Анализ результатов апробации разработанной методики показал, что изучение магистрантами алгоритмов сжатия информации способствует формированию компетенций, проявляющихся при решении трех из пяти групп профессиональных задач: строить образовательный процесс, создавать образовательную среду и использовать ее возможности, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование. Приведем характеристику каждого уровня сформированности информационно-технологической компетентности у студентов, изучивших дисциплину «Алгоритмы сжатия информации».

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. У таких студентов возникали трудности при изучении принципов работы в среде MATLAB, разработки персональных сайтов с помощью сервисов Google, структурировании информации, собранной в результате выполнения заданий. Это отражалось на качестве представленных результатов: отчетов, сайтов и презентаций. Студенты слабо подготовлены к разработке учебно-методических материалов и средств методической поддержки школьников, не умеют анализировать собственную деятельность, определять сферу профессиональных интересов.

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. Кроме того, студенты используют в процессе выполнения заданий информационные ресурсы из Интернета, готовят доклады и презентации, но качество докладов и выступлений не очень высокое. У студентов этой группы возникают трудности с поиском, представлением и структурированием информации, у них может снижаться мотивация к изучению материалов дисциплины. Студенты этой категории готовы строить и развивать информационную образовательную среду учебного заведения, проектировать и осуществлять профессиональное самообразование. Однако у них могут возникнуть затруднения с построением образовательного процесса, в том числе с разработкой учебно-методических материалов.

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. Студенты самостоятельно изучают теоретический материал, используя дополнительные источники информации, у них имеется большой опыт использования средств информационных технологий. Они выполняют все задания, в том числе и дополнительные, готовят интересные доклады, регулярно консультируются и постоянно обновляют свои сайты. Свои выступления сопровождают хорошо структурированной презентацией, а полученные результаты оформляют в виде подробного отчета. Студенты этой категории в полной мере готовы к решению выделенных групп профессиональных задач.

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 этапе; количество студентов, достигших среднего уровня повысилось с 45% на поисковом и констатирующем этапах до 54% на формирующем этапе; количество студентов с высоким уровнем повысилось с 29% на поисковом и констатирующем этапах до 44% на формирующем этапе.

Анализ информации, полученной системой Google Analytics по использованию разработанных средств методической поддержки дисциплины «Алгоритмы сжатия информации» Интернет-аудиторией, свидетельствует о высокой заинтересованности и необходимости разработки дополнительных учебно-методических материалов по развивающимся направлениям.

В заключении диссертации подводятся итоги исследования, формулируются общие выводы и определяются перспективы дальнейших исследований, связанных с возможностями обучения алгоритмам сжатия информации.

Основные выводы и перспективы исследования

Проведенное исследование позволило обосновать целесообразность внедрения в образовательный процесс дисциплин, знакомящих будущих специалистов в области образования со стандартизированными и перспективными алгоритмами сжатия информации. Необходимость использования учителями для решения профессиональных задач средств информационных технологий, использующих эти алгоритмы, требует формирования представлений у студентов магистратуры об алгоритмах сжатия информации и областях их применения.

На основании анализа материалов научных исследований и учебно-методических материалов по теме исследования бала разработана методика обучения магистрантов по направлению «Педагогическое образование» алгоритмам сжатия информации: осуществлен отбор содержания обучения алгоритмам сжатия информации, методов обучения, разработаны учебно-методические материалы и средства методической поддержки организации самостоятельной работы студентов.

Анализ результатов педагогического эксперимента показал, что изучение алгоритмов сжатия информации магистрантами по направлению «Педагогическое образование» способствует углублению подготовки магистров по направлению «Педагогическое образование» в области алгоритмов сжатия информации, реализованных в современных средствах информационных технологий и развитию информационно-технологической компетентности студентов.

Перспективные направления исследования:

-в дальнейшем внедрении разработанной методики в образовательный процесс учреждений высшего профессионального образования, осуществляющих подготовку педагогов и разработчиков программного обеспечения; 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 MATLAB 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.

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях автора:

1. Мокрый В. Ю. Учебный модуль "Сжатие мультимедиа информации" как инструмент развития профессиональной компетентности будущих учителей информатики. [Текст]/В.Ю.Мокрый// Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. - Июль 2010, ART 1435. - СПб., 2010 г. - URL: http://www.emissia.org/offline/2010/1435.htm . - Гос.рег. 0421000031. ISSN 1997-8588. - 0.4 пл.;

2. Мокрый В. Ю. Последовательность обучения алгоритмам сжатия графической информации на примере алгоритма JPEG[TeKCT]/B.IO.MoKpbm

//Вестник Волжского университета имени В.Н.Татищева. Научно-тематический журнал. Серия «Информатика». Выпуск восемнадцатый, 2011 - с.135-138 - 0.3 п.л., ISSN 2076-7919;

3. Мокрый В. Ю. Обучение магистров по направлению «Педагогическое образование» (профиль «Информатика») алгоритмам сжатия графической информации [Текст]/В.Ю.Мокрый // Вестник Волжского университета имени В.Н.Татищева. Научный журнал. №2 (19), 2012 (май) - с.167-175 - 0.8 п.л., ISSN 2076-7919;

4. Мокрый В. Ю. Формирование компетенций магистрантов по направлению «Педагогическое образование» (профиль информатика) средствами модуля «методы, алгоритмы и технологии сжатия информации» [Текст]/В.Ю.Мокрый // Вестник Томского государственного педагогического университета (Tomsk State Pedagogical University Bulletin). 2012 (июль). Выпуск 7 (122). С. 196-200 - 0.5 пл., ISSN 1609-624Х;

5. Мокрый В. Ю. Исторический анализ проблемы применения алгоритмов сжатия информации для компактного представления информации [Текст]/В.Ю.Мокрый // «Электронное обучение и управление знаниями в системе профессиональной подготовки»: сборник научных статей конференции. СПб.: «Астер-Пресс», 2009-с.22-29 - 0.4 п.л., ISBN 978-5-904276-03-4.;

6. Мокрый В. Ю. Использование системы MATLAB в процессе обучения алгоритмам сжатия мультимедиа информации магистров по направлению «Информационные технологии в инновационном образовании» [Текст]/В.Ю.Мокрый //«Региональная информатика»: труды конференции/ СПОИСУ. - СПб, 2010 - с. 251 - 0.12 п.л., ISBN 978-5-904031-99-2.;

7. Мокрый В. Ю. Опыт использования межпредметных связей теории сжатия информации и теории цвета при подготовке магистров физико-математического образования [Текст]/В.Ю.Мокрый// всероссийская научно-практическая конференция «Информационные технологии в общем образовании» («ИТО-Саратов-2010»): сборник трудов участников конференции, в 2 ч. - Саратов: Изд-во ГАОУ ДПО «СариПкиПРО», с.40-43 - 0.17 п.л., ISBN 978-5-9980-0113-0;

8. Мокрый В. Ю. Технология обучения магистров алгоритмам сжатия мультимедиа информации [Текст]/В.Ю.Мокрый//«Новые образовательные стратегии в современном информационном пространстве»: сборник научных статей. - СПб.: Изд-во «Лема», 2011 - с. 183-187 - 0.23 п.л., ISBN 978-5-98709-293-4;

9. Мокрый В. Ю. Развитие научно-исследовательских компетенций в рамках образовательной программы подготовки магистров «Информационные технологии в инновационном образовании» [Текст]/В.Ю.Мокрый// «Педагогическое образование в переходный период: результаты исследований 2010 года, 2 марта 2011 года»: сборник статей по материалам внутривузовской научной конференции. - СПб.: Изд-во «Лема», 2011 - с.299-305 - 0.3 п.л., ISBN 978-5-98709-315-3;

10. Мокрый В. Ю. Использование информационных технологий для обучения будущих педагогов алгоритмам сжатия мультимедиа информации [Текст]/В.Ю.Мокрый//«Информационные технологии для новой школы»: материалы

конференции. - СПб, ГОУ ДПО ЦПКС «Региональный центр оценки качества образования и информационных технологий», 2011 - с. 93-96 - 0.2 п.л., ISBN 978-591454-054-3;

11. Мокрый В. Ю. Исторический обзор развития методов сжатия графической информации [Текст]/В.Ю.Мокрый// «Современные педагогические исследования: взгляд в историю»: материалы форума аспирантов и молодых исследователей Северо-Запада, участников 5-ой научной олимпиады по педагогическим наукам «Научное творчество»/ Сост. И.В.Гладкая. - СПб, Изд-во «Лема», 2011 - с.164-166 -0.1 п.л., ISBN 978-5-98709-6;

12. Мокрый В. Ю. Разработка и апробация материалов для изучения фрактальных алгоритмов сжатия изображений [Текст]/В.Ю.Мокрый// Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы: материалы VI всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Красноярск, 18-21 мая 2011 года/ Н.И.Пак (отв.ред): ред.кол.; КГПУ имени В.П.Астафьева. - Красноярск, 2011 - с.35-38-0.2 п.л., ББК74;

13. Мокрый В. Ю. Организация дистанционной поддержки обучения алгоритмам сжатия мультимедиа информации магистрами направления «Педагогическое образование» (профиль «Информатика») [Текст]/В.Ю.Мокрый// «Информационные технологии в образовании»: материалы всероссийской научно-практической конференции - Саратов: Издательский центр «Наука», 2011, - с.294-297- 0.2 п.л., ISBN 978-5-9999-1073-8;

14. Мокрый В. Ю. Использование сайта для организации обучения алгоритмам сжатия мультимедиа информации [Текст]/В.Ю.Мокрый//«Новые образовательные стратегии в современном информационном пространстве»: сборник научных статей. - СПб.: Изд-во «Лема», 2012 (февраль) - с. 185-188, 0.2 п.л. ISBN 978-5-98709-425-5;

15. Мокрый В. Ю. Развитие компетенций магистров в области методической деятельности в процессе изучения алгоритмов сжатия мультимедиа информации [Текст]/В.Ю.Мокрый// «Информационные технологии для новой школы»: материалы конференции. - СПб, ГОУ ДПО ЦПКС «Региональный центр оценки качества образования и информационных технологий», 2012 (март) - с. 192-194 (том 1)-0.1 п.л„ ISBN 978-91454-055-2;

16. Мокрый В. Ю. Разработка модуля «алгоритмы сжатия мультимедиа информации»: отбор содержания и способы оценивания результатов обучения [Текст]/В.Ю.Мокрый// Уровневая подготовка педагогических кадров в условиях ФГОС ВПО: результаты исследований 2011 года: сборник статей по материалам внутривузовской научной конференции, СПб, изд-во «Лема», 2012 (март) - с.224-230 - 0.3 п.л., ISBN 978-5-987709-482-2;

17. Мокрый В. Ю. Опыт использования метода проектов при обучении магистрантов факультета математики алгоритмам сжатия мультимедиа информации [Текст]/В.Ю.Мокрый//Образование в России: время и судьбы: //материалы Интернет-конференции /Ред. сов. Т.Б.Алексеева, И.В.Гладкая, И.Э.Кондакова, Н.М.Федорова - СПб, Изд-во ЛЕМА, 2012 (апрель) - с. 111-114 - 0.2 п.л., ISBN 9785-98709-474-7

Подписано в печать 09.11.2012г. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,4. Тираж 115 экз. Заказ № 2877.

Отпечатано в ООО «Издательство "JIEMA"» 199004, Россия, Санкт-Петербург, В.О., Средний пр., д. 24 тел.: 323-30-50, тел./факс: 323-67-74 e-mail: izd_lema@mail.ru http ://www. lemaprint.ru

Содержание диссертации автор научной статьи: кандидата педагогических наук, Мокрый, Валерий Юрьевич, 2012 год

ВВЕДЕНИЕ.

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.

Введение диссертации по педагогике, на тему "Методика обучения студентов алгоритмам сжатия информации при подготовке в магистратуре по направлению "Педагогическое образование""

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).

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).

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).

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;

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.

- 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.

Определение цели и гипотезы позволило сформулировать основные задачи исследования:

4. осуществить экспериментальную проверку разработанной методики.

Для решения задач исследования применялись следующие методы.

2. моделирование содержания обучения алгоритмам сжатия информации в условиях реализации ФГОС ВПО;

Методологическую базу исследования составляют:

-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:

Исследование проводилось с 2007 по 2012 годы и включало три этапа: поисковый, констатирующий и формирующий.

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 защиту выносятся следующие полоэюения:

- 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;

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.

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.

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.

Заключение диссертации научная статья по теме "Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)"

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&аЬ; стремление 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».

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 050100 «Педагогическое образование»), осуществляющих подготовку педагогов и разработчиков программного обеспечения (направление подготовки 230400 «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.

Список литературы диссертации автор научной работы: кандидата педагогических наук, Мокрый, Валерий Юрьевич, Санкт-Петербург

1. Айчифер 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. Александров 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. Анисимова Н.С. Когнитивная составляющая мультимедийных технологий. Межвузовский сборник: Проблемы машиноведения и машиностроения. Санкт Петербург: СЗГЗТУ, вып.26, 2002, 0,3 п.л.

5. Анисимова Н.С. Методика построения управляющих сред мультимеийных обучающих комплексов. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А.И.Герцена, 2002, 6 п.л.

6. Анисимова Н.С., Софронова Т.В. Моделирование в Macromedia flash professional 8. Лабораторный практикум. Учебное пособие, Архангельск, 2009, 148 с.

7. Анисимова Н.С. Мультимедиа-технологии в образовании: понятия, методы, средства. Монография, Санкт-Петербург, Издательство РГПУ имени А.И.Герцена, 2002, 6 п.л.

8. Анисимова 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. Астафьева. Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения//Успехи физических наук, ноябрь (обзоры актуальных проблем), 1996, том 166, №11.

10. Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения. Методическое пособие. Москва, 2006. 54 с.

11. Балашов К.Ю. Сжатие информации: анализ методов и подходов// Препринт / Институт технической кибернетики HAH Беларуси; № 6 Минск, 2000.-42 с.

12. Баранова 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. Беспалько В.П. Природосообразная педагогика. Москва. Народное образование, 2008. 512 с.

14. Блаттер.К. Вейвлет-анализ. Основы теории. Москва, 2004. 280 с.

15. Болотов В.А., Ефремова Н.Ф. Системы оценки качества образования: учебное пособие. -М.: Университетская книга; Логос,2007 192 с.

16. Бороненко Т.А., Рыжова Н.И. Методика обучения информатике. Специальная методика. Учебное пособие для студентов. СПб.: РГПУ имени А.И.Герцена, 1999. - 134 с.

17. Босова JI.JI. Информатика и ИКТ.5-7 классы: методическое пособие/Л.Л.Босова, А.Ю.Босова. М.:БИНОМ, Лаборатория знаний, 2009. -464 с.

18. Бубличенко A.B. Алгоритмы фрактального сжатия изображений: сравнительный анализ, модификация: квалификационная работа магистра по специальности 8.080407 «Компьютерный эколого-экономический мониторинг». - Донецк, 2008. - 197 с.

19. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие//Издательский отдел факультета ВМиК МГУ, 1999 г. 76 с.

20. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия информации. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 384 с.

21. Вербицкий A.A. Личностный и компетентностный подходы в образовании: проблемы в интеграции/Вербицкий A.A., Ларионова. О.Г. -М.:Логос, 2009.-336 с.

22. Вернер. 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. Глушков В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М.:Наука, 1986. 488 с.

25. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2005. 1072 с.

26. Гонсалес Р., Вудс.Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006. 616 с.

27. Гриценко C.B. Информационная культура личности в постинтустриальном обществе: автореф. диссертации . кандидата педедагогических наук: 13.00.02/ Гриценко Светлана Владимировна. Пермь, 2005.-21 с.

28. Гурьев 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. Демин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование//Успехи физических наук. Май 2001. Том 171, №5.

30. Добеши 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. Дьяконов В.П. МАТЬАВ. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.:Питер, 2002. — 608 с.

33. Ермолаев 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. Залманзон 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. Зимняя 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. Змеев С.И. Технология обучения взрослых: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. — М.: Издательский центр «Академия», 2002. — 128 с.

38. Ильина 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. Карпенко 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. Колесник 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. Красильников 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. Красильников H.H. Цифровая обработка 2D- и ЗБ-изображений: учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 стр.

52. Кроновер 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. Кудряшов Б.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. Лидовский В.В. Теория информации: Учебное пособие. М.: Компания Спутник+, 2004. - 111 с.

57. Макарова Н.В. Информатика и ИКТ. Учебник 8-9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.

58. Макарова Н.В. Информатика и ИКТ. Практикум 8-9 класс (базовый уровень). СПб.: Питер, 2008.

59. Макарова 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. Макарова 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. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Перевод с французского. -М.Мир, 1983. Т. 1. 312 с.

62. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов: перевод с английского -М.:Мир, 2005.-671 с.

63. Мамонтова М.Ю. О качестве математической подготовки учащихся (по материалам массовых сравнительных исследований) / М. Ю. Мамонтова -Екатеринбург: ГОУ ДПО ИРО, 2010. 38 с.

64. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. Москва: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.

65. Мартынов H.H., Иванов. А.П. MATLAB 5.x. Вычисления, визуализация, программирование М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2000. - 336 с.

66. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 1. Сжатие по Хаффмену. //Монитор, № 7-8, 1993 с. 14-20.

67. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 2. Арифметическое кодирование// Монитор, №1, 1994 с.20-23.

68. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 4. Алгоритм LZW// Монитор, №3,1994 с.8-11.

69. Мастрюков 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/1988/886/886094.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. Мироновский JI.A., Петрова К.Ю. Введение в MATLAB. Учебное пособие. СПбГУАП. СПб., 2005 122 с.

75. Морозов А.Д. Введение в теорию фракталов. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002 -160 с.

76. Мылова 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. Новиков 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 010300 Фундаментальная информатика и информационные технологии электронный ресурс. Режим доступа: http://www.unn.ru/pages/e-library/methodmaterial/files/110.pdf.

80. Оппенгейм 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. Панов 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. Подласый 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. Полат 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. Прэтт 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. Ракитина. 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. Ричардсон Ян. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 стандарты нового поколения: Техносфера, 2005. - 368 с.

94. Роберт 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. Русаков 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&fîd=8811.

97. Сайт о сжатии данных электронный ресурс. Режим доступа: http://www.compression.ru/.

98. Самойлик 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. Самойлик E.H. Фундаментализация предметной подготовки будущих учителей информатики Электронный ресурс., 2006. Режим доступа: http://vuz.exponenta.ru/PDF/FOTO/kaz/Articles/Samoilik.pdf.

100. Секованов B.C., Скрябин B.C. Использование информационных и коммуникационных технологий в процессе обучения фрактальной геометрии Информатизация образования 2008, с.391-395.

101. Секованов 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. Секованов B.C. Элементы теории фрактальных множеств: Учебное пособие /ГОУВПО Костромской государственный университет. Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2005. -135 с.

103. Семакин 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. Сергеев 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. Сергеенко B.C., Баринов В.В. Сжатие данных, речи, звука и изображений в телекоммуникационных системах (ТКС): Учебное пособие. -М.: ИП «РадиоСофт», 2009. 360 с.

106. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов.-СПб.:Питер, 2002.-608 с.

107. Смоленцев H.K. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2008 - 448 с.

108. Стефанова 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. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука. Москва: техносфера, 2006.-386 с.

110. Талызина Н.Ф. Деятельностная теория обучения как основа подготовки специалистов//Вестник Московского университета. Серия 20: педагогическое образование/Изд-во МГУ, 2009, с.17-30.

111. Талызина 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. Толлингерова Д., Голоушкова Д., Канторкова Г. Психология проектирования умственного развития детей. М.-Прага, 1994. 48 с.

114. Тришина 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. Угринович 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. Угринович Н.Д. Информатика: Учебник для 7 класса/Н.Д.Угринович. -4-е изд. -М.:Бином. Лаборатория знаний, 2006. -173 с.

118. Угринович 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. Угринович 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. Уэстлид 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. Федер Е. Фракталы: Перевод с английского М.Мир, 1991. - 254 с.

124. Фомин 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. Хоменко. И.А. Внедрение инновационных программ подготовки магистров//Вестник герценовского университета, № 10(60), 30 октября 2008 года, с. 19-21.

127. Хусаинов 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. Хусаинов Н.Ш. Руководство к набору лабораторных работ «Кодирование изображений с использованием пакета MATLAB» по дисциплине «Теория кодирования информации».- ТаганропТТИ ЮФУ,2008. 60с.

129. Хуторской 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. Хуторской 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. Чекалева 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. Чобану М.К. Многомерные многоскоростные системы обработки сигналов. Москва: Техносфера, 2009. — 480 с.

134. Швецкий М.В., Снеткова С.Е. Элементы теории кодирования информации, Санкт-Петербург, 1998.

135. Швецкий 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. Якиманская 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.