Vilniaus universiteto Šiaulių akademija
Programos aprašymas
Bendras apibūdinimas:
Studijų programos tikslas (-ai):
Programos tikslas – parengti matematikos magistrus, turinčius aktualių mokslinių tyrimų rezultatais grindžiamų matematikos žinių, gebančius jas integruoti ir atsakingai taikyti naujose situacijose, vykdant pasirinktos srities mokslinius tyrimus ir/ar aukštos kvalifikacijos analitiko, modeliavimo ir duomenų analizės specialisto darbe; turinčius savarankiško kūrybinio darbo, mokymosi visą gyvenimą, kritiško veiklos vertinimo bei efektyvaus komunikavimo įgūdžių.
Studijų rezultatai:
Bendrosios kompetencijos:
Išanalizavęs ir susintetinęs mokslinę bei dalykinę literatūrą, įvertinęs tyrimo lauką, studentas gebės savarankiškai identifikuoti ir pagrįsti problematiką bei mokslinių tyrimų poreikį, pasirinkti tinkamą tyrimų metodologiją; gebės raštu ir žodžiu gimtąja ir užsienio kalbomis aiškiai bei argumentuotai perteikti dalykinę informaciją ir apibendrintus tyrimo rezultatus specialistams ir plačiajai visuomenei. Studentas gebės dirbti individualiai ir vadovauti komandai, objektyviai ir visapusiškai vertinti savo bei komandos veiklos rezultatus, imtis atsakomybės už veiklos kokybę; suvoks mokymosi visą gyvenimą svarbą, savarankiškai pasirinks tobulinimosi kryptį, generuos naujas profesinės veiklos idėjas, gebės įvertinti pažangą.
Dalykinės kompetencijos:
Studentas gebės analizuoti daugialypę informaciją, ją abstrahuoti, nustatyti funkcinius ryšius tarp įvairių matematinių dydžių, matematine kalba aprašyti nagrinėjamus procesus. Gebės rengti fizikinės ir socialinės aplinkos determinuotus, stochastinius, diferencialinių lygčių matematinius modelius, nusakyti šių procesų vyksmą bei jų charakteristikas; mąstydamas logiškai ir analitiškai, gebės parinkti ir įvertinti alternatyvius modelio sprendimo būdus, spręsti adekvatumo ir optimalumo problemas. Gebės inicijuoti ir savarankiškai atlikti mokslinius tyrimus, apdoroti tyrimų duomenis, analizuoti, sintetinti, vertinti ir interpretuoti tokių tyrimų rezultatus, formuluoti ir argumentuotai pagrįsti išvadas, pateikti inovatyvias rekomendacijas ir prognozes. Gebės naudotis specializuota programine įranga sprendžiant duomenų analizės, optimizavimo bei matematinių modelių realizavimo uždavinius.
Numatomi studijų rezultatai:
Matematikos magistras demonstruoja žinias ir praktinius įgūdžius spręsdamas nestandartinius uždavinius naujoje (netipiškoje) aplinkoje, atlikdamas mokslinius tyrimus ar analitiko, modeliavimo ir duomenų analizės specialisto profesinę veiklą, diegdamas inovacijas. Jis išmano mokslinių tyrimų metodologiją, geba integruoti žinias ir valdyti sudėtingas situacijas, aiškiai, argumentuotai perteikti išvadas, yra pajėgus dirbti tiek individualiai, tiek komandoje, imtis atsakomybės už savo ir pavaldžių darbuotojų veiklos kokybę, jos vertinimą ir tobulinimą.
Mokymo ir mokymosi veiklos:
Studijų metodų pasirinkimą lemia studentų plėtojamos kompetencijos, dalyko rezultatai bei į studentus orientuotos studijos. Studijuojant dalykus įgyjamos kompetencijos nuosekliai bus plėtojamos ir gilinamos, įvaldant aukštesnio lygmens gebėjimus. Studijų pradžioje studijuojamuose dalykuose bus naudojami studijų metodai: paskaitos, interaktyvios paskaitos, pratybos, laboratoriniai darbai ir pan. Vėlesniuose semestruose naudojami aktyvinantys, studento savarankišką darbą akcentuojantys, grindžiami moksliniais tyrimais, problemų sprendimu studijų metodai (diskusija, mokslinio straipsnio analizė, atvejo analizė, projektas, prezentacijų rengimas, darbas grupėmis, individualios konsultacijos ir pan.).
Studijų rezultatų vertinimo būdai:
Studentų pasiekimų vertinimo kriterijai yra adekvatūs numatytiems rezultatams pasiekti ir siejami su visos studijų programos rezultatais. Studentų įgytų žinių ir gebėjimų įvertinimui bus naudojamas kaupiamais (išskyrus Mokslo tiriamąjį darbą ir Magistro baigiamąjį darbą) vertinimas su skirtingoms atsiskaitymo formoms taikomais svertiniais koeficientais. Atsiskaitymams bus naudojami egzaminai, atvejų analizė, pristatymas, ataskaitos, savęs ir kolegų įvertinimas nuotolinėje aplinkoje, kolokviumai, laboratorinių darbų gynimas, kontroliniai darbai, individualūs namų darbai, referatai bei kiti metodai. Kiekvienas dėstytojas, sudarydamas dalyko slenkstinį lygmenį ir vertinimo kriterijus, atsižvelgs į iškeltus dalyko tikslus ir matematiko kvalifikacijai būtinas žinias, gebėjimus ir kompetencijas. Galutinė visų dalykų atsiskaitymo forma bus egzaminas. Pagrindiniuose matematikos dalykuose bus siekiama tipinio studijų pasiekimų lygmens, t. y. sieksime, kad studentai žinotų svarbiausias matematikos teorijas ir principus, gebėtų taikyti žinias spręsdamas standartines ir nestandartines savo studijų krypties ar su ja susijusios profesinės veiklos problemas, galėtų savarankiškai rinkti, vertinti ir interpretuoti savo studijų krypties duomenis, reikalingus sprendimams priimti, turėtų mokymosi gebėjimų, būtinų tolesnėms studijoms ir savarankiškam mokymuisi.
Sandara:
Studijų dalykai (moduliai), praktika:
Matematikos krypties dalykų apimtis programoje yra 95 kreditai. Įgijęs nuodugnių analizinės skaičių teorijos, funkcijų, grupių teorijos, diferencialinių lygčių teorijos žinių, studentas gebės kūrybiškai jas taikyti sprendžiant praktinius uždavinius bei vykdant mokslinius tyrimus. Įvaldęs daugiamatės statistinės analizės, optimizavimo, grafų teorijos šiuolaikinius metodus, gebės juos taikyti modeliuojant realius procesus bei analizuojant rezultatus; įgijęs gilesnių matematinio modeliavimo žinių, gebės jomis pasinaudoti tolimesnėse tarpkryptinių dalykų studijose ar darbinėje veikloje diegiant naujoves. Specializacijos dalykų apimtis – 25 kreditai. Išklausęs patikimumo analizės, optimizavimo metodų ekonomikoje, didžiųjų duomenų gavybos ir analizės bei verslo analitikos priemonių studijų dalykus, studentas gebės naudotis specializuota programine įranga sprendžiant duomenų analizės bei optimizavimo uždavinius.
Specializacijos:
Didžiųjų duomenų analitika. Matematikos magistras įgyja papildomų kompetencijų ir įgūdžių, reikalingų didžiųjų duomenų analizės specialistui. Absolventas geba taikyti šiuolaikinius analizės ir prognozavimo metodus bei programines priemones didžiųjų verslo duomenų analizei, teikti matematikos metodais grįstas rekomendacijas įvairių verslo procesų valdymui, optimizavimui ar prognozavimui.
Studento pasirinkimai:
Galima gilinti žinias pasirenkant specializaciją.
Studijų programos skiriamieji bruožai:
Studijų programa orientuota ne tik į klasikinių (skaičių teorijos, diferencialinių lygčių, daugiamatės statistinės analizės), bet ir integruotų matematikos, didžiųjų duomenų analizės bei verslo analitikos žinių įsisavinimą, jų taikymą verslo procesų optimizavimui ir prognozavimui. Teoriniai ir praktiniai studijų dalykai išlaiko pusiausvyrą: pirmame semestre studijuojami bazines žinias ir gebėjimus plečiantys ir gilinantys, trečiame – tik specializacijos dalykai. Yra galimybė dalį studijų dalykų studijuoti nuotoliniu būdu.
Profesinės veiklos ir tolesnių studijų galimybės:
Profesinės veiklos galimybės:
Įgytas kvalifikacinis laipsnis suteikia teisę dirbti dėstytoju, mokslo darbuotoju universitetuose ar kolegijose, analitiku, didžiųjų duomenų analizės ir modeliavimo specialistu finansinėse institucijose, konsultavimo, logistikos ar prekybos kompanijose, verslo įmonėse, viešajame sektoriuje, mokslo centruose bei kitose srityse, kur reikalingas gilus matematinis pasirengimas ir informacinių technologijų išmanymas.
Tolesnių studijų galimybės:
Turi teisę stoti į trečiosios pakopos studijas.
Programos aprašymo santraukos parengimo ir atnaujinimo datos: 2022-04-28
Panašios programos kitose mokymo įstaigose
