Перспективы использования свободного программного обеспечения Gretl для обучения студентов

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Народное образование. Педагогика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВОБОДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ GRETL ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ
© Крылов К. А. *
Институт информационных наук и технологий безопасности Российского государственного гуманитарного университета,
г. Москва
Рассматриваются возможности использования пакета прикладных программ Gretl в научной работе и для обучения студентов вузов.
Ключевые слова: свободное программное обеспечение, пакеты прикладных программ, Gretl, анализ данных, прикладная статистика, эконометрика, линейная алгебра, вычислительная математика.
Федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования поколения 3+ по направлениям подготовки 01. 03. 04 Прикладная математика и 09. 03. 03 Прикладная информатика (уровень бакалавриата), утвержденные Министерством образования и науки Российской Федерации в 2015 году, предусматривают высокие требования в части обеспеченности вузов прикладными программными средствами для поддержки учебного процесса.
В настоящий момент на рынке прикладного программного обеспечения, специализированного для использования в среде точных наук, существует целая линейка продуктов, как узкоспециализированных, так и предназначенных для решения широкого спектра прикладных задач. В первую очередь можно назвать проприетарные системы компьютерной математики Maple, MATLAB, MathCad [1], свободно распространяемый математический пакет Sage [2], вычислительную среду и язык программирования R [3−4], криптографическое программное обеспечение GnuPGP и CrypTool [5−6], пакет прикладных программ для анализа данных и эконометрики Gretl [7]. Необходимо отметить, что часто определяющим критерием при выборе нужного программного продукта становится его цена, а хорошо зарекомендовавшие себя пакеты программ, как правило, стоят дорого, не говоря уже о различных расширениях к ним, которые бывают необходимы при решении тех или иных задач [1]. В такой ситуации имеет смысл обратить внимание
* Студент 4-го курса бакалавриата по направлению подготовки 01. 03. 04 Прикладная математика кафедры Фундаментальной и прикладной математики Института информационных наук и технологий безопасности РГГУ. Научный руководитель: Синицын В. Ю., доцент кафедры Фундаментальной и прикладной математики Института информационных наук и технологий безопасности РГГУ, кандидат физико-математических наук, доцент.
на продукты распространяемые бесплатно. По функционалу и качеству производимых вычислений порой они не уступают своим более известным платным аналогам.
Первая пригодная для тиражирования версия Gretl (англ. GNU Regression, Econometrics and Time-series Library) увидела свет 15 ноября 2002 года и была написана на языке C [8−10]. Разработка принадлежит Эллайну Кот-триллу (Allin Cottrell) — профессору Университета Уэйк Форест (Wake Forest University) в соавторстве с итальянским профессором Риккардо Луччетти (Riccardo Lucchetti) из Политехнического Университета дель Марше (Universifa Politecnica delle Marche). Программа базируется на библиотеке ESL (англ. Econometrics Software Library), которая является открытым и свободно распространяемым программным обеспечением, разработанным Рэму Раманатаном (Ramu Ramanathan) — профессором Университета Сан Диего (San Diego University), который впоследствии сделал её исходный код открытым, каким он и попал в руки к Коттриллу. Изначально Gretl работал только на платформе Linux, в последующих обновлениях был расширен список платформ. Сегодня программа доступна также на Windows и Mac OS X, а также переведена на несколько языков, в том числе и на русский. Обновления появляются регулярно и текущая версия 1.9.4 для операционной системы Microsoft Windows датирована 26 января 2016 года [10].
Как и библиотека-родоначальник, Gretl имеет открытый исходный код, что позволяет пользователям модифицировать программу по своему усмотрению, если это необходимо. Сам код можно найти на официальном сайте Gretl [10]. Также программа имеет встроенный скриптовый язык hansl, содержащий большое количество функций для программирования и работы с матрицами. Вокруг данного продукта сформировалось не очень большое, но преданное сообщество, в частности, разработка новых версий ведётся на пожертвования от его членов, а на сайте Университета Оклахомы даже есть целый раздел, посвященный Gretl. А для языка hansl была создана отдельная открытая пополняемая база, хранящая пользовательские скрипты. Раз в два года проводятся конференции участников проекта Gretl. В 2015 году конференция проходила в Берлине 12 и 13 июня. Это была уже четвертая по счету конференция, до этого они проводились в Оклахома-Сити (2013), То-руне (2011) и Бильбао (2009).
Имеется также возможность напрямую связаться с разработчиками, высказать свои пожелания, поделится наблюдениями и рассказать об ошибках. Можно предлагать собственные коды, с единственным условием: код, который вы хотите предложить включить в gretl, вы должны быть готовы предоставить по лицензии GNU General Public License (GPL), то есть код будет открыто предоставлен в исходной форме. Несмотря на то, что Gretl написан на языке C, принимаются любые коды на языках с высокоуровневым мат-
ричным манипулированием (Matlab, R) и даже на языках C++ и Fortran. Для тех, кто испытывает сложности с программированием, предусмотрена возможность предлагать алгоритмические схемы, программы написанные на псевдоязыках и даже просто алгоритмы, описанные на естественном языке. Все присланные коды просматриваются и могут быть добавлены в Gretl через интерфейс или непосредственно переписаны на язык C.
Gretl изначально разрабатывался, в первую очередь, для решения задач эконометрики с использованием средств математической статистики. Однако, можно создавать собственные скрипты и добавлять в программу свои собственные алгоритмы, а сами разработчики регулярно пополняют инструментарий новыми методами.
По умолчанию, программа работает с базами данных в следующих форматах: собственные данные формата XML- CSV (с различными разделителями) — листы Excel, Gnumeric и Open Document- файлы. dta из Stata- файлы. sav из SPSS- рабочие файлы Eviews- данные JMulTi- собственные бинарные базы данных (поддержка данных смешанной частотности и разной длины), базы данных RATS 4 и PC-Give. При установке автоматически предоставляются примеры данных по макроэкономике США. Результаты вычислений выводятся в виде таблицы. Также, как и в случае со статистическими тестами, в процессе обучения или исследовательской деятельности можно разработать скрипты для обработки других типов данных, необходимые для конкретной задачи. Для работы с графикой в Gretl существует специальный графический интерфейс gnuplot, позволяющий тонко настраивать отображение графиков. Приятно также отметить, что Gretl может гармонично взаимодействовать и совместно использоваться с другими пакетами прикладного программного обеспечения, в том числе, и такими популярными, как R, Octave и Microsoft Excel.
Аудитория пользователей пакета прикладных программ Gretl — студенты и преподаватели, поскольку его можно эффективно использовать в обучении без дополнительных вложений, при этом обеспечивая себя качественным инструментарием методов математической статистики, линейной алгебры и вычислительной математики [11]. К сожалению, из обучающей литературы на русском языке сегодня можно найти только пособие [7], которое хоть и наглядно демонстрирует основные возможности пакета Gretl, всё же не столь актуально, поскольку выпущено в 2007 году. С того времени Gretl сильно шагнул вперед во многих аспектах [10], да и ориентирована эта книга исключительно на решение задач в области эконометрики, что скрывает от студента возможность применения в других предметных областях.
Имеется ряд дисциплин учебного плана бакалавриата и магистратуры по направлению подготовки «Прикладная математика», в рамках которых
для решения вычислительных задач целесообразно рекомендовать использование пакета прикладных программ Gretl. Перечислим некоторые из таких учебных дисциплин: «Теория вероятностей», «Математическая статистика и теория случайных процессов», «Прикладная статистика», «Статистические пакеты прикладных программ», «Программные средства научных исследований», «Численные методы», «Финансовая математика», «Имитационное моделирование случайных процессов», «Методы принятия решений», «Анализ данных в социотехнических системах». Кроме того свободное программное обеспечение Gretl может служить хорошей основой компьютерных лабораторных практикумов для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная информатика» и «Информационная безопасность», подобных тем, которые были разработаны в Институте информационных наук и технологий безопасности РГГУ с использованием вычислительной среды R [12−16]. Обучение студентов целесообразно организовать с применением смешанных моделей учебного процесса [17−20]. Для доставки контента и контроля знаний студентов можно создать дистанционный курс под управлением CMS Moodle.
Список литературы:
1. Алексеев Е. Р. Решение задач вычислительной математики в пакетах Mathcad 12, MATLAB 7, Maple 9. — М.: Н Т Пресс, 2006. — 496 с.
2. Синицын В. Ю. Система SAGE и её использование для обучения по математическим дисциплинам // Материалы IV Международной конференции «Инфо-Стратегия 2012: Общество. Государство. Образование». — Самара, 2012. — C. 165−167.
3. Синицын В. Ю. Вычислительная среда R и её использование для обучения методам статистического анализа данных // Материалы Х Х Международной конференции «Информационные технологии в образовании». Ч. IV — М.: МИФИ, 2010. — C. 43−44.
4. Синицын В. Ю. Вычислительная среда R как платформа для моделирования и обучения школьников и студентов // Материалы V Международной конференции «Инфо-Стратегия 2013: Общество. Государство. Образование». — Самара, 2013. — C. 355−358.
5. Петеляк В. Е. Использование свободного программного обеспечения в учебном процессе вуза / В. Е. Петеляк // Новые информационные технологии в образовании: материалы VIII Международной научно-практической конференции. — Екатеринбург, 2015. — С. 123−125.
6. Петеляк В. Е. Использование криптографического свободного программного обеспечения в учебном процессе / В. Е. Петеляк // Применение инновационных технологий в образовании: материалы XXIV Международной конференции. — Троицк, 2013. — С. 462−463.
7. Куфель Т. Эконометрика: решение задач с применением пакета программ Gretl. — М.: Горячая линия-Телеком, 2007. — 188 с.
8. Baiocchi G, Distaso W. GRETL: Econometric software for the GNU generation // Journal of Applied Econometrics. — 2003. — Volume 18, N°. 1. — P. 105−110.
9. Rosenblad A. Gretl 1.7.3 // Journal of Statistical Software. — March 2008. -Volume 25, Software Review 1. — P. 1−14.
10. Официальный сайт GRETL [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http: //gretl. sourceforge. net/ru. html.
11. Mixon Jr J. W., Smith R. J. Teaching undergraduate econometrics with GRETL // Journal of Applied Econometrics. — 2006. — Vol. 21, №. 7. — P. 1103−1107.
12. Синицын В. Ю., Шашкин Л. О. Компьютерные лабораторные практикумы по математическим дисциплинам на базе пакета MathCAD // Компьютерные технологии в высшем образовании: Тезисы докладов Всероссийской научно-методической конференции 14−18 марта 1994 г. — СПб., 1994. -С. 13−14.
13. Синицын В. Ю. Практикум по прикладной статистике в вычислительной среде R // Материалы XXIII Международной конференции «Применение новых технологий в образовании». — Троицк, 2012. — C. 177−178.
14. Синицын В. Ю. Практикум по теории вероятностей и математической статистике в вычислительной среде R // Проблемы и перспективы развития образования в России. — 2013. — № 24. — С. 42−46.
15. Синицын В. Ю. Практикум по численным методам в вычислительной среде R // Обучение и воспитание: методики и практика. — 2014. — № 17. -С. 72−76.
16. Синицын В. Ю. Практикум по математическому анализу в вычислительной среде R // Психология и педагогика: методика и проблемы практического применения. — 2015. — № 42. — С. 114−118.
17. Graham C.R. Blended Learning Systems: Definition, Current Trends, and Future Directions [Электронный ресурс]. — 2005. — Режим доступа: www. pub-licationshare. com/graham_intro. pdf.
18. Кашпарова В. С., Синицын В. Ю. Смешанное обучение для повышения качества образования // Вестник Учебно-методического объединения по образованию в области природообустройства и водопользования: журнал. -М.: МГУП, 2013. — № 5. — С. 169−174.
19. Кашпарова В. С., Синицын В. Ю. О практике использования смешанного обучения // Обучение и воспитание: методики и практика. — 2013. -№ 10. — С. 89−92.
20. Кашпарова В. С., Синицын В. Ю. Современные сервисы сети Интернет для обучения // Сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции «Информатизация и глобализация социально-экономических процессов». — М., 2007. — С. 301−303.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой