Подготовка к огэ по информатике 2018 с нуля самостоятельно видеоуроки: как сдать ОГЭ по информатике - Управленческое образование

Содержание

Как проходит видео подготовка к ЕГЭ по обществознанию

Настоящая Политика конфиденциальности определяет, каким образом Центр подготовки к ЕГЭ и ОГЭ Годограф собирает, использует, хранит и раскрывает информацию, полученную от пользователей на веб-сайте godege.ru («Сайт»). Данная политика конфиденциальности относится и к Сайту, всем поддоменам Сайта и всем продуктам и услугам, предлагаемым Центр подготовки к ЕГЭ и ОГЭ Годограф .

Эта страница содержит сведения о том, какую информацию мы или третьи лица могут получать, когда Вы пользуетесь нашим Сайтом. Мы надеемся, что эти сведения помогут Вам принимать осознанные решения в отношении предоставляемой нам информации о себе.

Настоящая Политика конфиденциальности распространяется непосредственно на этот Сайт и на информацию, получаемую с его помощью. Она не распространяется ни на какие другие сайты и не применима к веб-сайтам третьих лиц, которые могут содержать упоминание о нашем Сайте и с которых могут делаться ссылки на Сайт, а так же ссылки с этого Сайта на другие сайты сети Интернет.

Получаемая информация

Когда Вы посещаете Сайт, мы определяем IP адрес, имя домена с которого Вы к нам пришли (например, «yandex.ru») и страну регистрации данного ip , а так же фиксируем все переходы посетителей с одной страницы Сайта на другую.

Сведения, которые мы получаем на Сайте, могут быть использованы для того, чтобы облегчить пользование Сайтом. Сайт собирает только общую информацию, которую Ваш браузер предоставляет добровольно при посещении Сайта.

Сайт применяет стандартную технологию «cookies» («куки») для настройки стилей отображения Сайта под параметры экрана монитора. «Куки» представляет собой данные с веб-сайта, который сохраняет на жестком диске Вашего же компьютера. В «cookies» содержится информация, которая может быть необходимой для настройки Сайта, — для сохранения Ваших установок вариантов просмотра и сбора статистической информации по Сайту, т.е. какие страницы Вы посетили, что было загружено, имя домена интернет-провайдера и страна посетителя, а также адреса сторонних веб-сайтов, с которых совершен переход на Сайт и далее.

Также данную технологию использует установленные на Сайте счетчики компании Yandex/Rambler/Google и т.п.

Технология «Cookies» не содержит никаких личных сведений относительно Вас. Чтобы просматривать материал без «cookies», Вы можете настроить свой браузер таким образом, чтобы она не принимала «cookies», либо уведомляла Вас об их посылке (настройки браузеров различны, поэтому советуем Вам получить справку в разделе «Помощь» и выяснить как изменить установки браузера по «cookies»).

Кроме того, Сайт использует стандартные возможности (журналы) веб-сервера для подсчета количества посетителей и оценки технических возможностей хост-сервера, рейтинги и счетчики посещаемости от сторонних организаций (yandex.ru, top100.rambler.ru, top.mail.ru и др.). Мы используем эту информацию для того, чтобы определить сколько человек посещает Сайт и расположить страницы наиболее удобным для пользователей способом, обеспечить соответствие Сайта с используемыми Вами браузерам, и сделать содержание Сайта максимально полезным для посетителей. Мы записываем сведения по перемещениям на Сайте, но не об отдельных посетителях Сайта, так что никакая конкретная информация относительно Вас лично не будет сохраняться или использоваться Администрацией Сайта без Вашего согласия.

Также мы можем собирать личную идентификационную информацию от пользователей, когда пользователь посещает наш Сайт, регистрируется на Сайте, оформляет заказ, заполняет формы и в связи с другой активностью на Сайте. Пользователя могут попросить при необходимости указывать имя, электронный адрес, номер телефона, данные кредитной карты. Пользователи могут, однако, посещать наш Сайт анонимно. Мы собираем личную идентификационную информацию пользователей, только если они добровольно предоставляют нам такую информацию. Пользователи всегда могут отказаться в предоставлении личной идентификационной информации, за исключением случаев, когда это может помешать пользоваться отдельными функциями Сайта.

Как мы используем собранную информацию

Центр подготовки к ЕГЭ и ОГЭ Годограф может собирать и использовать личную информацию пользователей для следующих целей:
— Для улучшения обслуживания клиентов. Предоставляемая вами информация помогает нам реагировать на запросы клиентов более эффективно;
— Чтобы персонализировать пользовательский опыт. Мы можем использовать информацию для определения кто из посетителей Сайта наиболее заинтересован в услугах и ресурсах предоставляемых на нашем Сайте;
— Для улучшения нашего Сайта. Мы можем использовать обратную связь, которую Вы предоставляете, чтобы улучшить наши продукты и услуги;
— Для обработки платежей. Мы можем использовать информацию о пользователях при оформлении заказа для оформления платежей и только для этого. Мы не делимся этой информацией с третьими лицами, за исключением тех случаев, когда необходимо для предоставления услуг;

— Чтобы отправлять пользователям информацию, которую они согласились получать на темы, которые, как мы думаем, будут представлять для них интерес;
— Чтобы отправить периодические сообщения электронной почты, которые могут включать новости компании, обновления, информацию о продуктах и услугах и т.д. Если пользователь хотел бы отказаться от получения последующих писем, мы включаем подробное описание инструкции по тому, как отписаться в нижней части каждой электронной почты или пользователь может связаться с нами через наш Сайт.

Как мы защищаем вашу информацию

Мы принимаем соответствующие меры безопасности по сбору, хранению и обработке собранных данных для защиты их от несанкционированного доступа, изменения, раскрытия или уничтожения Вашей личной информации (имя пользователя, пароль, информация транзакции и данные, хранящиеся на нашем Сайте).

Общий доступ к личной информации

Мы не продаем, не обмениваем или не даем в аренду личную информацию пользователей. Мы можем предоставлять общие агрегированные демографические данные, не связанные с личной информацией, нашими партнерами и рекламодателями для целей, описанных выше. Мы можем использовать сторонних поставщиков услуг, чтобы помочь нам управлять нашим бизнесом и Сайтом или управлять деятельностью от нашего имени, например, проведение рассылки или статистические и иные исследования. Мы можем делиться этой информацией с этими третьими лицами для ограниченных целей при условии, что Вы дали нам соответствующие разрешения.

Изменения в политике конфиденциальности

Центр подготовки к ЕГЭ и ОГЭ Годограф имеет право по своему усмотрению обновлять данную политику конфиденциальности в любое время. В этом случае мы опубликуем уведомление на главной странице нашего Сайта и сообщим Вам об этом по электронной почте. Мы рекомендуем пользователям регулярно проверять эту страницу для того, чтобы быть в курсе любых изменений о том, как мы защищаем личную информацию, которую мы собираем. Используя Сайт, Вы соглашаетесь с принятием на себя ответственности за периодическое ознакомление с Политикой конфиденциальности и изменениями в ней.

Ваше согласие с этими условиями

Используя этот Сайт, Вы выражаете свое согласие с этой политикой. Если Вы не согласны с этой политикой, пожалуйста, не используйте наш Сайт. Ваше дальнейшее использование Сайта после внесения изменений в настоящую политику будет рассматриваться как Ваше согласие с этими изменениями.

Отказ от ответственности

Помните, политика конфиденциальности при посещении сторонних Сайтов третьих лиц, не подпадает под действия данного документа. Администрация Сайта не несет ответственности за действия других веб-сайтов.

Как с нами связаться

Если у Вас есть какие-либо вопросы по политике конфиденциальности, использованию Сайта, или иным вопросам, связанным с Сайтом, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу: Центр подготовки к ЕГЭ и ОГЭ Годограф

godege.ru переулок Васнецова 9 строение 2, 5 этаж г. Москва
+7 (495) 970-99-66
[email protected]

110 отличных сайтов и пособий, которые спасут выпускников перед ЕГЭ

Недавно мы рассказывали про приложения и сервисы для подготовки к ЕГЭ и ОГЭ. Но в интернете есть ещё очень (ОЧЕНЬ) много ресурсов с качественными и интересными материалами, которые помогут выпускникам как следует подготовиться и всё сдать. Собрали полезные видеолекции, пособия, тесты и даже сериалы по всем предметам, которые можно сдавать на ЕГЭ.

Полезная рассылка «Мела» два раза в неделю: во вторник и пятницу

Сайты с полезной информацией для подготовки ЕГЭ — это всегда хорошо. Но какой бы предмет вы ни выбрали, сначала нужно зайти на сайт ФИПИ в раздел «Демоверсии, спецификации, кодификаторы» и скачать документы по нужному предмету. Именно ФИПИ занимается разработкой заданий для ЕГЭ, поэтому пропускать этот шаг нельзя.

Математика

1. Сайт Александра Ларина — один из лучших сайтов для подготовки к ЕГЭ по математике (на дизайн не смотрите). Тут регулярно публикуют материалы для экзамена, в том числе для профильного уровня, есть генератор вариантов ЕГЭ, а на форуме отвечают на вопросы.

2. YouTube-канал «GetAClass — Просто математика» — очень красивые видеоуроки по математике.

3. Интерактивный учебник по математике — 23 лекции по математике от онлайн-школы «Фоксфорд».

4. Математика | Подготовка к ЕГЭ 2018 — ещё один плейлист вебинаров от «Фоксфорда» с разбором заданий.

5. Материалы для ЕГЭ — 62 хороших пособия для подготовки. Всё можно скачать.

6. Курсы от МФТИ — 11 видео, в которых преподаватели МФТИ разбирают задания ЕГЭ.

7. К уроку математики — 656 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, контрольные работы, поурочные планы, справочники, сборники задач.

8. YouTube-канал Валерия Волкова — на канале репетитора больше 2000 видеоуроков по всем разделам школьной и высшей математики.

9. Photomath (Android, iOS) — пожалуй, лучший калькулятор с камерой и возможностью распознавания рукописного текста. Выдаёт не только готовый ответ, но и подробное пошаговое решение.

10. Мои достижения — бесплатный онлайн-сервис, где можно тренироваться выполнять задания на конкретные темы, например, решать тригонометрические или иррациональные уравнения, а также ознакомиться и решить варианты ЕГЭ предыдущих годов.

Русский язык

10. Материалы для ЕГЭ — 56 пособий для подготовки к ЕГЭ по русскому.

11. К уроку русского языка — 490 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, диктанты, словари, контрольные работы, поурочные планы, диагностические тесты, материалы для подготовки к ВПР.

12. Культура письменной речи — сайт с полезными материалами по разным разделам русского языка, есть справочники и рубрика про ЕГЭ.

13. Грамота.ру — словари, проверка слов, справочное бюро, очень полезный раздел «интерактивные диктанты».

14. Интерактивный учебник по русскому языку — 35 лекций от преподавателей МГУ, МФТИ и Вышки.

Физика

15. Курсы от МФТИ — 12 видео с разбором заданий от преподавателей МФТИ.

16. YouTube-канал «Подготовка к ЕГЭ по физике» — выпускник МГУ и кандидат физико-математических наук рассказывает о теории и разбирает задачи. В открытом доступе не всё, но и то, что есть, может сильно помочь.

17. YouTube-канал Skill up — есть плейлисты с лекциями по физике и разбором задач.

18. Физика | Подготовка к ЕГЭ 2018 — плейлист из 19 вебинаров онлайн-школы «Фоксфорд».

19. Вебинары по физике с Дмитрием Теслой — преподаватель разбирает задания, рассказывает о сложностях экзамена и делится советами.

20. Interneturok.ru — интерактивные видеоуроки по физике и тесты. Большая часть видео платная, но есть уроки в свободном доступе.

21. Материалы для ЕГЭ — 22 пособия для подготовки к ЕГЭ по физике.

22. Интерактивный учебник по физике — 58 лекций от «Фоксфорда», которые читают преподаватели МГУ, МФТИ и ВШЭ.

23. Khan Academy (на русском) — лекции по физике от Академии Хана. Между прочим, проект создали выпускники MIT и Гарварда.

24. Khan Academy (на английском) — то же самое, только на английском. Здесь лекций гораздо больше.

25. Fundamentals of Physics (на английском) — лекции от Йельского университета. Можно смотреть, слушать, читать и скачивать.

Химия

26. Материалы для ЕГЭ — 10 пособий для подготовки, самое новое.

27. К уроку химии — 204 полезных материала: учебники, сборники задач, рабочие тетради, таблицы, сборники с формулами.

28. Репетитор по химии — пособие под редакцией А. С. Егорова, 768 страниц. Подробно и доступно объясняются основы общей, неорганической и органической химии.

29. YouTube-канал «Химия — Просто» — ребята делают классные видео с опытами и объясняют их.

30. Химия | Подготовка к ЕГЭ 2018 — вновь плейлист «Фоксфорда», вновь разбор заданий.

31. YouTube-канал Андрея Степенина — выпускник химфака МГУ и репетитор с 12-летним опытом разбирает демоварианты ЕГЭ и читает лекции по школьной программе.

32. Интерактивный учебник по химии — 35 лекций от преподавателей МГУ, МФТИ, ВШЭ.

33. «Химия» (Android, iOS) — решает химические уравнения реакций. Есть таблица Менделеева и таблица растворимости веществ.

34. «Химия — весь школьный курс» (Android) — материалы по всем разделам школьного курса.

35. «Инструментальный ящик» (Android) — таблица Менделеева, инструменты подсчёта для изготовления раствора, таблица растворимости и многое другое.

36. MEL Chemistry (Android, iOS) — молекулы в 3D (очень красиво!).

Информатика и ИКТ

37. YouTube-канал «Информатик БУ» — на канале проводят стримы, где разбирают задания, которые присылают подписчики (задания из ЕГЭ тоже)

38. Дистанционная подготовка по информатике — над сайтом работает команда из преподавателей сильнейших школ и вузов, призёров и победителей олимпиад по информатике. Много материалов по языкам и практике программирования.

39. Сайт Константина Полякова — много материалов по теории и практике программирования. В задачах ЕГЭ предлагают несколько способов решения, а потом анализируют достоинства и недостатки каждого.

40. Информатика | Подготовка к ЕГЭ 2018 — 70 видеоразборов заданий ЕГЭ.

41. Информатика с Джобсом — цикл лекций от преподавателя онлайн-школы «Вебинариум».

42. Timus Online Judge — крупнейший архив задач по программированию.

43. Школа программиста — ещё один архив задач.

44. Материалы для ЕГЭ — 10 пособий для подготовки к ЕГЭ по информатике.

45. Интерактивный учебник по информатике — 206 лекций по информатике от «Фоксфорда». Занятия ведут преподаватели из МГУ, МФТИ, ВШЭ.

Биология

46. Материалы для ЕГЭ — 11 пособий для подготовки к биологии, можно скачать.

47. К уроку биологии — 203 учебных материала: учебники для 5-11 классов, рабочие тетради, таблицы, методички, самостоятельные и контрольные вопросы, материалы по ВПР.

48. Ззуброминимум — 70 классных конспектов по биологии.

49. Анатомический атлас — красивый 3D-атлас, чтобы изучить строение разных частей тела (на английском).

50. Интерактивный учебник по биологии — 25 лекций по биологии от онлайн-школы «Фоксфорд» и преподавателей из МГУ, МФТИ, ВШЭ.

51. Interneturok.ru — интерактивные уроки по биологии с видео и тестами.

52. Youtube-канал Vert Dider — плейлист с лекциями по биологии, в том числе переведённый курс лекций Роберта Сапольски «Биология поведения человека», который он прочитал не где-нибудь, а в Стэнфорде.

53. «Биология — весь школьный курс» (Android) — справочник по биологии по всем школьным темам.

54. Биология | Подготовка к ЕГЭ 2018 — 29 видео от «Фоксфорда» с разбором заданий ЕГЭ по биологии.

История

55. Александр Орлов «История России» — классический учебник по истории.

56. К уроку истории — 300 учебных материалов: учебники, атласы, рабочие тетради, тесты, таблицы, поурочные планы, проверочные работы.

57. Материалы по ЕГЭ — 23 пособия для подготовки к ЕГЭ по истории.

58. Картографический тренинг Сергея Маркина — пособие для тренировки заданий с картами.

59. Виктор Кириллов «История России в таблицах и схемах» — наглядное пособие, помогает систематизировать знания по истории.

60. Arzamas — много интересных курсов по истории России. Например, «Блокада Ленинграда», «Революция 1917 года», «Кто такие декабристы».

61. Интерактивный учебник по истории — 20 лекций по истории от онлайн-школы «Фоксфорд». Лекции читают преподаватели из МГУ, МФТИ, ВШЭ.

География

62. Материалы для ЕГЭ — 7 пособий для ЕГЭ по географии.

63. К уроку географии — 75 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, атласы, контурные карты, поурочные планы, материалы для подготовки к ВПР.

64. Библиотека географа — группа «ВКонтакте», в которой пользователи делятся полезными книгами по географии. Туда загружено больше 2000 книг!

65. Основы программирования для географов — YouTube-канал о ГИС-программировании.

66. Плейлист «География» на канале онлайн-школы «Вебинариум» — 15 видео с разбором заданий ЕГЭ и записями вебинаров.

67. Карты мира — какая география без карт: здесь в одном месте собраны карты Генштаба (весь мир), карты армии США (весь мир), водные карты.

68. Географические термины (Android) — в приложении собраны основные географические термины с подробными объяснениями и картинками.

69. География Мира — Викторина (iOS) — приложение, в котором можно учить географию в игровой форме. В викторине есть вопросы о населении, религии, столицах и языках разных стран.

Обществознание

70. Материалы для ЕГЭ — 24 лучших пособия для ЕГЭ по обществознанию.

71. К уроку обществознания — 67 учебных материалов: учебники, рабочие тетради, поурочные планы, тесты. Всё можно скачать.

72. Интерактивный учебник по обществознанию — 42 лекции от онлайн-школы «Фоксфорд». Занятия ведут преподаватели из МГУ, МФТИ, ВШЭ.

73. Справочник Петра Баранова — отличное пособие для подготовки к ЕГЭ, структура книги соответствует кодификатору, на основе которого составляют варианты ЕГЭ.

74. Обществознание в схемах и таблицах Ренаты Лебедевой — основные темы курса по обществознанию и всё наглядно.

75. Экономика для школьников — сайт, на котором можно найти книги, задачи и видеолекции по экономике.

Литература

76. Урок в формате А4 — очень полезный сайт с материалами о русских писателях, произведениях и персонажах.

77. Материалы для ЕГЭ — 12 отличных пособий для подготовки к ЕГЭ.

78. К уроку литературы — 290 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, рабочие тетради, тесты, поурочные планы и монографии.

79. Русская литература ХIX–XX века (комплект из 2 книг) — один из лучших учебников по русской литературе. Книги подготовлены на филологическом факультете МГУ.

80. 5litra.ru — тесты, теория, анализ произведений.

81. Аудиокниги для школьников — по произведениям русских классиков для учеников 5-11 классов.

82. Arzamas — курсы о разных писателях и направлениях (лучше смотреть курсы только на те темы, которые есть в кодификаторе).

83. Лекции по литературе на канале «Культура» — 68 лекций по русской литературе.

84. Interneturok.ru — интерактивные уроки по литературе с видео и тестами.

Английский язык

85. Материалы для ЕГЭ — 18 пособий, которые помогут подготовиться к ЕГЭ по английскому.

86. «Красный» и «Синий» Мерфи — безусловно лучшие учебники по грамматике английского языка.

87. Useful English — подробный справочник по грамматике.

88. lang-8.com — полезный сайт для тренировки письменной части экзамена. Можно писать посты на изучаемом языке, а носители языка будут исправлять ваши ошибки (если они есть, конечно).

89. 6 Minute English — пожалуй, лучший подкаст для изучающих английский. За качество отвечает Би-би-си.

90. Duolingo — здесь можно в интерактивной форме отработать базовую грамматику языка (есть курсы и по другим языкам).

91. Английский с Марусей — инстаграм, в котором выкладываются короткие видео из известных фильмов, сериалов и мультфильмов с пояснениями популярных фраз и выражений английского языка.

92. Советы по изучению английского языка — плейлист на канале девушки, которая живет в Америке и знает четыре языка.

93. YouTube-канал Pro English — на канале есть плейлист с разбором всех заданий ЕГЭ.

94. English Grammar Test (Android) — 60 тестов на знание грамматики английского языка.

Немецкий язык

95. YouTube-канал Александра Беккера — преподаватель делится советами по изучению языка и рассказывает о жизни в Германии. На канале есть плейлист, в котором Александр разбирает задания из ЕГЭ.

96. Youtube-канал Easy German — популярный канал о немецком языке и культуре Германии.

97. Hammer’s German Grammar and Usage — отличный справочник по грамматике немецкого языка (правда, на английском языке).

98. К уроку немецкого — 90 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, аудиокниги, рабочие тетради, контрольные задания. На этой же странице есть семь пособий по ЕГЭ.

99. Полиглот. Выучим немецкий за 16 часов — видеоуроки от Дмитрия Петрова (будете учиться вместе с Николаем Расторгуевым).

Французский язык

100. К уроку французского — 95 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, самоучители, разговорники, словари, рабочие тетради, контрольные задания, пособия для подготовки к ЕГЭ.

101. Полиглот. Выучим французский за 16 часов — видеоуроки от Дмитрия Петрова (будете учить французский вместе с Верой Полозковой).

102. Толковый словарь (французско-французский)

103. Самоучитель по фонетике — 30 уроков с подробным описанием, как нужно произносить французские звуки.

104. YouTube-канал «Реальный французский» — канал ведёт лингвист, несколько лет работавший в подразделении «Радио России», которое вещает во Франции.

Испанский язык

105. YouTube-канал Ichebnik.ru — автор учебников по испанскому языку Георгий Нуждин снимает видеоуроки по произношению.

106. Полиглот. Выучим испанский за 16 часов — видеоуроки от полиглота Дмитрия Петрова.

107. Подкасты на испанском языке — делятся на уровни от новичка до продвинутого слушателя.

108. Сериал Extr@ — комедийный обучающий сериал на испанском о жизни четырех друзей.

109. К уроку испанского — 40 учебных материалов: учебники для 5-11 классов, самоучители, разговорники, словари, рабочие тетради, пособия.

Информатика огэ подготовка с нуля. О нас

В презентации рассмотрены 4 задачи типа 20.1 на умение написать короткий алгоритм в среде формального исполнителя «Робот».

Ко всем задачам есть подробное решение. Материал будет полезен как для учителей информатики при подготовке учащихся к ОГЭ по информатике, так и для выпускников 9-х классов для самостоятельной подготовки к экзамену.

Презентация содержит тренировочный вариант экзаменационной работы, который может быть использован обучающимися при самостоятельной подготовке к ОГЭ по информатике.

Ко всем вопросам даны по четыре варианта ответа, из которых только один верный. В случае неправильного ответа ученик может ознакомиться с решением и перейти к следующему вопросу.

Целевая аудитория: для 9 класса

Данную презентацию по информатике можно использовать в качестве подготовки к основному государственному экзамену (ОГЭ) по информатике и ИКТ в 9 классе.

Целевая аудитория: для 9 класса

Данный материал поможет ученикам 9 класса подготовиться к заданию 10 ОГЭ по информатике.

В презентации даны 7 заданий с ответами и пояснениями, переход к которым осуществляется по гиперссылке.

Целевая аудитория: для 9 класса

Вашему вниманию предлагается презентация на тему «Базы данных (фильтры)», в которой подробно разобраны задачи открытого банка заданий ФИПИ на эту тему, а также приведены аналогичные задачи из демоверсий предыдущих лет. Особенность этой темы — необходимо знать тему «Базы данных», а также логические операции, их приоритет. Презентация может быть использована при повторении тем «Базы данных» и «Логика» на уроках, при подготовке выпускников 9-ых классов к ОГЭ, а также на предэкзаменационной консультации.

Целевая аудитория: для 9 класса

Вашему вниманию предлагается презентация на тему «Алгоритмы, программирование. Решение задач ОГЭ», в которой подробно разобраны задачи демоверсии прошлых лет на эту тему, а также приведены аналогичные задачи из открытого банка заданий ФИПИ.

К задачам даны ответы. Презентация может быть использована при повторении темы «Алгоритмы, программирование», при подготовке выпускников к ОГЭ, а также на предэкзаменационной консультации.

Целевая аудитория: для 9 класса

В данной разработке рассматриваются задания 20.1 основного государственного экзамена по информатике с помощью алгоритмического языка в среде Кумир с использованием исполнителя Робот. Имеется справочная информация об исполнителе Робот. К заданиям приводятся решения на алгоритмическом языке.

Целевая аудитория: для 9 класса

В данной разработке рассматриваются задания на нахождение количества, суммы чисел последовательности, удовлетворяющих некоторым условиям, поиск наименьшего, наибольшего из чисел последовательности, в зависимости от некоторых условий. К задачам приводятся блок-схемы и программы решений. Имеются задания для самостоятельного решения.

Целевая аудитория: для 9 класса

Описание курса: Рад представить Вам уникальный курс-интенсив для подготовки к ОГЭ по информатике . В каждом уроке представлены базовые знания по каждому заданию из ОГЭ.

Основной изюминкой курса является то, что все методики, нюнсы объяснены понятным, человеческим языком. В видеоуроках сознательно не употребляется запутанные, сухие термины. Такие слова как конъюнкция, дизъюнкция, таблица инстинности больше не будут Вас кошмарить по ночам.

Именно образный, сознательный подход взят за основу данного курса. Теперь и двоечник, и отличник одинаково хорошо будут ориентироваться в ОГЭ по информатике .

Курс является настоящей находкой и для учителей информатики . Две педагогические новинки! (Супертехника , Метод пальцев ). Указанные методики невозможно найти ни в одном пособии.

После каждого урока даётся возможность закрепить пройденный материал на практике с помощью уникальной системы онлайн тестирования . Данная система представляет собой удобный личный кабинет, где Вы сами выбираете, какое задание Вам тренировать. Видна статистика о верно и неверно решённых задачах. Если задача решена правильно, то она загорается зелёным цветом, если неправильно, то красным цветом. Это позволяет учащемуся контролировать, какие задания уже в идеальном состоянии, а какие необходимо подтянуть. Учитель может давать самостоятельную или контрольную, используя личный кабинет учащегося, и веб-сайт самостоятельно проверит все задания и выведит в виде диаграммы количество верно и неверно решённых заданий.

Психология экзамена , опасные ловушки , полезные советы , современные методики — всё это без утайки, максимально честно, изложено в видеокурсе по подготовке к ОГЭ по информатике 2018!

Скоро вторая часть!

Первая часть

№ Задания	Описание	Ссылка на видео
1	Умение оценивать количественные параметры информационных объектов. Вводится понятие единиц измерения информации. Приведена таблица перевода различных единиц информации между собой. Разобрано качественно и подробно 2 примера. Даны ценные советы.
2	Умение определять значение логического выражения. Педагогическая новинка: Супертехника. Посмотрите урок и попробуйте порешать задачи с помощью интуитивно понятной методики: «Супертехника»! В уроке показывается, как решать задания и классическим способом.
3	Умение анализировать формальные описания реальных объектов и процессов. Рассмотрено 3 задание ОГЭ по информатике . Даны надёжные и практичные методы решения.
4	Знание о файловой системе организации данных. Видеоурок с разбором четвёртой задачи ОГЭ по информатике . Знания внутри Вас! В уроке показано как раскрыть знания, которые у Вас уже есть!
5	Умение представлять формульную зависимость в графическом виде. В уроке разложено всё по полочкам. Наслаждатесь!
6	Умение исполнить алгоритм для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд. В данном видео разбирается решение 6 задания ОГЭ по информатике . В простой и наглядной форме показывается как легко и быстро справится с этим громоздким заданием.
7	Умение кодировать и декодировать информацию. Рассмотренны основные моменты решения 7ого задания ОГЭ по информатике . Берём балл.
8	Умение исполнить линейный алгоритм, записанный на алгоритмическом языке. Одно из самых лёгких заданий. Решать необходимо обязательно!
9	Умение исполнить простейший циклический алгоритм, записанный на алгоритмическом языке. Педагогическая новинка: Метод пальцев! Данный метод позволяет экономить силы и время на экзамене! Плюс, он хорошо запоминается!
10	Умение исполнить циклический алгоритм обработки массива чисел, записанный на алгоритмическом языке. Данный видеоурок особо интересует учащихся. Цветные схемы, подобрый разбор каждой строчки кода программы не оставят Вас равнодушными. Разберитесь с этим заданиеми и покажите это видео друзьям!
11	Умение анализировать информацию, представленную в виде схем. В видео рассказывается, как решать 11 задание ОГЭ по информатике современным, эффективным методом.
12	Умение осуществлять поиск в готовой базе данных по сформулированному условию. Разобрано три примера. Видео подходит для самых не подготовленных зрителей. Показано всё на пальцах!
13	Знание о дискретной форме представления числовой, текстовой, графической и звуковой информации. В данном видео раскрывается суть составления чисел в различных системах счисления. Даны надёжные методы для перевода чисел из десятичной системы в двоичную и наоборот. А также, из данного видеоурока Вы узнаете, почему мы работаем именно в десятичной системе

Дмитрий Кожеуров:

ПОМОГАЛИ ВИДЕОУРОКИ

Я готовился к ОГЭ по информатике без репетиторов, но ходил на факультативы в школе. Кроме того, очень помогали видеоуроки на YouTube.

Подписывайся на «ПУ» в телеграме . Только самое важное.

Я очень нервничал, конечно, во время сдачи экзамена. Когда мы начали работать за компьютером, чтобы выполнять задания в Excel (а я с ними плохо дружил), я запаниковал. Но при решении тестовых задач, все было спокойно.

Дмитрий Лосев:

НАДО РЕШАТЬ ЗАДАЧИ В ПАСКАЛЕ

Я не готовился к экзамену по информатике, только строил переводы чисел из двоичной системы в десятичную, и наоборот.

Для того, чтобы сдать на положительную оценку, необходимо решать задачи в Паскале – это важно. На самом деле экзамен довольно простой, если ты хоть как-то понимаешь информатику.

Дмитрий Воронин:

НЕ ОПУСКАЙТЕ РУКИ

Я готовился к ОГЭ по информатике ежедневно, решал по несколько вариантов на сайте СдамОГЭ (отличный сайт, кстати, там можно готовиться не только к информатике, но и к другим предметам). Кроме того, я приобрел сборники заданий Сергея Крылова и Татьяны Чуркиной.

Информатика был первым экзаменом среди остальных, поэтому я не понимал, чего ожидать. Где-то даже боялся, но самое главное – был уверен в себе. Когда войдете в аудиторию, надо перебороть свой страх неизвестности.

Очень важно не опускать руки, когда что-то не получается, если не понимаете, как решать какие-то задания. Не надо бояться подходить к своим товарищам и просить, чтобы они что-то объясняли.

Александр Жуков:

ЭТО ОДИН ИЗ САМЫХ ЛЕГКИХ ЭКЗАМЕНОВ

Основной государственный экзамен по информатике – один из самых легких экзаменов. Для того, чтобы хорошо его написать, особых усилий прикладывать не нужно, но и сильно расслабляться не стоит. В моей школе учителя серьезно заботятся о подготовке к экзамену, поэтому в основном я изучал материал на уроках или спецкурсах.

Кроме этого, я проводил много времени на сайте sdamgia.ru Там представлено множество вариантов заданий формата ОГЭ и существует возможность отточить свои навыки, решая пробные варианты. Хотелось бы отметить, что при сдаче экзамена по информатике более важна логика, чем знания. На самом экзамене я испытывал море эмоций, особенно в тот момент, когда учеников запускали в кабинет: страх, любопытство, паника.

Перед тем, как сесть за работу, стоит отбросить все эмоции и чувства на второй план и сконцентрироваться на заданиях экзамена. Самое главное – внимательно читать задания, нужно перечитывать их по несколько раз, чтобы не упустить мельчайших деталей.

В данном разделе вашему вниманию представлена информация по экзамену в 9 классе «Информатика» в формате ОГЭ. Доступны демонстрационные варианты, справочники с теорией, спецификации к экзамену и тренировочные тесты. С информацией и о формате экзамена Вы можете ознакомиться ниже.

Информация об экзамене

Экзамен по информатике состоит из двух частей и 20 заданий.

Первая часть содержит 18 заданий базового и повышенного уровней сложности

6 заданий с выбором и записью ответа в виде одной цифры
12 заданий , подразумевающих самостоятельное формулирование и запись экзаменуемым ответа в виде последовательности символов

Вторая часть содержит 2 задания высокого уровня сложности.

Задания второй части подразумевают практическую работу учащихся за компьютером с использованием специального программного обеспечения. Результатом исполнения каждого задания является отдельный файл. Задание 20 дается в двух вариантах: 20.1 и 20.2; экзаменуемый должен выбрать один из вариантов задания.

Среди заданий 1– 6 представлены задания из всех тематических блоков, кроме заданий по теме «Организация информационной среды, поиск информации»; среди заданий 7–18 – задания по всем темам, кроме темы «Проектирование и моделирование».

Задания части 2 направлены на проверку практических навыков по работе с информацией в текстовой и табличной формах, а также на умение реализовать сложный алгоритм. При этом задание 20 дается в двух вариантах: задание 20.1 предусматривает разработку алгоритма для формального исполнителя, задание 20.2 заключается в разработке и записи алгоритма на языке программирования. Экзаменуемый самостоятельно выбирает один из двух вариантов задания в зависимости от того, изучал ли он какой-либо язык программирования.

Распределение заданий по частям экзаменационной работы

Система подготовки к ОГЭ по информатике

На сегодняшний день, одним из актуальных вопросов в обучении школьников является подготовка и сдача экзаменов по завершению 9-го класса. Результаты экзамена используются при комплектовании профильных 10 классов, а также при приеме в учреждения системы среднего профессионального образования. В настоящий момент главным результатом учительского труда принято считать успешность выпускников на ОГЭ. Задачей учителя и обучающихся является выделение существенных факторов, концентрация внимания на них в процессе подготовки и сдачи экзаменов ОГЭ (ГИА). Очевидным также является и то, что подготовку необходимо начинать заблаговременно, осуществлять её системно, индивидуально с каждым обучающимся, не исключая работу в группах, в парах и т.д.

Перед учителем информатики стоит сложная задача. С одной стороны, учащимся надо дать такие знания, чтобы они смогли успешно подготовиться к выбранной профессиональной деятельности, продолжать образование в течение всей жизни, жить и трудиться в условиях информационного общества. С другой стороны, нужно подготовить учащихся к ОГЭ, главной целью введения которого является получение объективной оценки качества подготовки выпускников основной школы.

Итак, с чего начинать?..

Первое, что предстоит сделать, познакомиться с имеющимися методическими пособиями, рекомендованными ФИПИ для подготовки к экзамену. Систематизировать материал разных лет по разделам экзаменационной работы и рассмотреть возможные способы объяснения ученикам основных методов решения заданий.

Основу экзамена составляют следующие темы

Информация и информационные процессы

Информационные технологии

Алгоритмы и исполнители

Основы логики

Анализируя кодификатор на предмет соответствия с учебными пособиями и примерными программами по информатике, можно сделать следующие выводы:

— в программе под руководством И.Г. Семакина полностью отсутствует тема «Основы логики». Не затрагиваются разделы «Числовые параметры информационных объектов и процессов: объем памяти, необходимый для хранения информации, скорость обработки информации», «Оперирование информационными объектами с использованием знаний о возможностях информационных и коммуникационных технологий (выбор адекватного программного средства для обработки различной информации)».

— в программе под редакцией Н.Д. Угриновича отсутствуют темы: «Работа с массивами», «Вспомогательные алгоритмы: функции и процедуры», «Основы логики», «Возможности информационных и коммуникационных технологий (выбор адекватного программного средства для обработки различной информации)», «Технологии программирования».

В данных примерных программах полностью отсутствуют такие темы как: «Преобразование логических выражений»,«Построение таблиц истинности и логических схем». Частично используется тема: « Технологии программирования».

Используя эти примерные программы, успешно подготовить учащихся к ГИА не представляется возможным, так как кодификатор не соответствует в полном объеме примерным программам. По данным программам подготовить учащихся к сдаче ГИА по информатике возможно, но при условии изучения недостающих тем в дополнительной форме (факультативы, элективные курсы, кружки).

На сегодняшний день нет ни одного учебника по информатике, по которому можно подготовиться к ОГЭ, не прибегая к использованию других учебников и пособий. Учителям приходится использовать комбинацию допущенных и рекомендованных учебников в сочетании с теми, в которых та или иная тема изложена методически более привлекательно. Можно говорить о необходимости компилировать содержание разных пособий для успешной подготовки к ОГЭ.

Только системная работа в течение всего курса информатики позволяет повысить продуктивность и качество подготовки к ОГЭ.

Работу по подготовке к экзамену в формате ОГЭ можно разбить на две части.

Первая состоит в том, что начиная с 5-го класса, в планы уроков вносятся изменения, ориентированные на подготовку к ОГЭ. После прохождения какой-то темы, которая объединяет в себе несколько уроков, я провожу контроль знаний. Контроль состоит из заданий, подобных заданиям ОГЭ. Тестирование можно проводить в бумажном или электронном виде, тексты тестов и задания составляю, используя многочисленную литературу с готовыми тестами по основным разделам информатики. Стараюсь выбирать задания из имеющихся на сегодняшний день в базе данных контрольно-измерительных материалов (КИМ) для проведения ОГЭ по информатике, из всевозможных демонстрационных вариантов ОГЭ, а также из сборников для подготовки к ОГЭ, допущенных Министерством образования и науки. Моя задача при подготовке к урокам — выбрать из имеющегося материала задания, соответствующие теме урока.

Планы уроков, начиная с 8-го класса, должны заканчиваться пунктом «Примеры заданий из ОГЭ» . Желательно при закреплении материала на уроке давать контрольные вопросы и задания в стандартном формате, соответствующем ОГЭ.

Например, в конце 8 класса можно провести итоговое тестирование в форме ОГЭ по следующим темам:

Количественные параметры информационных объектов.

Файловая система организации данных.

Кодирование и декодирование информации.

Скорость передачи информации.

Осуществление поиска информации в Интернете.

Широкое использование систем тестового контроля не только позволяет подготовить учащихся к формату письменных экзаменов, проводимых в виде тестов, но является несомненным подспорьем на уроках информатики. Такие тесты могут носить не только контролирующие, но обучающие и закрепляющие функции, служить для осуществления как текущего или промежуточного, так и тематического или итогового контроля знаний.

Вторая часть предполагает разработку программы дополнительных занятий, по подготовке выпускников непосредственно к сдаче экзамена.

В сентябре в 9 классе провожу диагностический тест за курс 8-9 классов, который позволяет выявить проблемы в разных областях. На основании чего мною разрабатываются программы дополнительных занятий.

Провожу индивидуальные и групповые консультации после уроков, в строго определённое время. Они охватывают как сильных учащихся, с которыми разбираем задания повышенной сложности, так и слабоуспевающих учащихся, с которыми отрабатываем базовые знания умения и навыки. Каждое задание из демоверсии ОГЭ анализируется, дается необходимая теоретическая база для решения того или иного задания, а также предлагаются тестовые варианты из ОГЭ, чтобы закрепить тему. В ходе подготовки к ОГЭ ученики под моим руководством повторяют основы информатики. Тестируя учеников, указываю, на какие разделы основ теории по информатике следует обратить дополнительное внимание. Где взять материал для изучения. Рекомендую материал для самостоятельной работы, комментирую наиболее сложные задания, показываю разные способы решения задачи. В практической работе показываю, как оптимально решить тесты по ОГЭ, какие ловушки возможны, какие типовые ошибки допускают ученики.

С целью контроля прохождения всех заданий, а также наглядной картины «готовности» ученика к ОГЭ следует проводить мониторинг каждого сдающего экзамен ученика. (такой мониторинг провожу на каникулах после 3 четвери). Таким образом, можно получить достоверную картину успехов каждого ученика, а ученик, свою очередь, узнает уровень своей подготовленности. С учащимися, у которых выявились затруднения и уровень сформированности компетенций средний или ниже среднего, проводятся дополнительные занятия, консультации.(4 четверть на отработку)

Итак, основной метод моей подготовки учащихся к ОГЭ – решение типовых и тренировочных заданий, сгруппированных по разделам, составляющим основу экзамена, с выявлением имеющихся пробелов в знаниях. Опыт свидетельствует о том, что такая организация деятельности позволяет выпускникам регулировать темп своей работы, снижает уровень тревожности перед экзаменом, вселяет веру в свои силы, позволяет адаптироваться в условиях аттестации.

как сдать ОГЭ по информатике

Целевая аудитория: для 9 класса

Данный материал поможет ученикам 9 класса подготовиться к заданию 10 ОГЭ по информатике.

В презентации даны 7 заданий с ответами и пояснениями, переход к которым осуществляется по гиперссылке.

Целевая аудитория: для 9 класса

Разделы статьи:

Процесс Государственной итоговой аттестации предусматривает применение стандартизированных тестов для контроля качества подготовки учащихся и в целом всего учебного процесса в средней школе.

Для успешной сдачи ОГЭ по информатике 2018 года подготовку нужно начинать с начала учебного года, учитывая принимаемые новшества.

Структура ОГЭ 2018 года по информатике

Предлагаемый комплекс испытаний подразделяется на 2 групповых категории:

Часть 1 экзаменационной работы содержит 18 заданий — 11 базового уровня сложности и 7 повышенного уровня сложности. Первые шесть задач с одним верным ответом из четырех вариантов (это задания категории А) и двенадцать заданий, где ответом может быть как слово, так и число или целая цифровая последовательность (это задания категории В).
Часть 2 содержит 2 задания высокого уровня сложности — выпускнику предлагается два тестовых испытания. Но для каждого нужен самый подробный и развернутый ответ. Скорее всего, понадобится и достаточно сложное решение. В номерах заданий 19 и 20 потребуется написать программу по двум предлагаемым заданиям (это задания категории С).

После выполнения заданий части 1 экзаменуемый сдает бланк для записи ответов и переходит к выполнению заданий части 2.
Продолжительность экзамена составляет 150 минут. Разработчики тестов советуют задания категорий A и B выполнить за 75 минут, высвободив оставшееся время для написания задания по программированию (категория C).

Практическая часть

Предварительно учащийся выбирает программно-техническое обеспечение и соответствующий язык для выполнения второй части ОГЭ. В соответствие с указанными параметрами ему предоставляется рабочее место, оборудованное компьютером. Для выполнения задания 19 необходима программа для работы с электронными таблицами. Для выполнения задания 20.1 рекомендуется использование учебной среды исполнителя «Робот», второй вариант задания (20.2) предусматривает запись алгоритма на изучаемом языке программирования.

Варианты допускаемых языков для написания программы:

Алгоритмический язык
Бэйсик
Паскаль
C++
Python

Прекрасная возможность отработать экзаменационный процесс, изучить возможные типы заданий, да и повторить учебную программу -демоверсия ОГЭ по информатике 2018 года .

Дополнительная информация о ОГЭ 2018 года

При выполнении первой и второй категории заданий не допускается использование технических приспособлений: калькуляторов, компьютерной техники, мобильных телефонов. Под запретом и справочники, книги по информатике.

Приступая к 2 практической части (категории C), ученик получает в распоряжение персональный компьютер.

Что касается показателей успешности, то для оценки «удовлетворительно» достаточно набрать 5 баллов. Максимальное же количество при верном решении всех 20 вопросов ОГЭ составляет 22 балла. Шкала пересчета баллов ОГЭ 2018 в оценки — Информатика .

Как подготовиться к ОГЭ 2018 года по информатике

Существует несколько проверенных практикой способов.

Статьи сайта:

рганизации информационной среды>

Статьи Интернета:

ОГЭ — вопрос 19 Рекомендации по выполнению задания (

Книжные методички пособия можно посмотреть на ОГЭ 2018 — информатика .

Существует возможность подобрать немало полезных методичек, чтобы была успешно реализована подготовка к ОГЭ по информатике 2018 года. Список лидеров включает:

ФИПИ

Аббревиатура учебного заведения расшифровывается как «федеральный институт педагогических измерений». На своем сайте (fipi.ru ) представляет самую свежую подборку дополнительных задач, экзаменационных демоверсий и онлайн-тестов по информатике. Все задания разработаны специалистами ФИПИ с учетом последних достижений информационных технологий и научной мысли в этой сфере. Является дочерним предприятием Рособрнауки и призван заниматься не только образовательной, но и научной деятельностью. На сайте организации создано много разделов по различным темам.

Онлайн тесты

Предлагаемые онлайн тесты образовательных сайтов рунета способствуют углублению имеющихся знаний и практической отработки порядка прохождения ОГЭ. Формат тестов максимально приближен к формату ОГЭ 2018 по информатике. Некоторые тесты можно скачать на собственный компьютер, другие доступны только с сайта.

Видеоканалы YouTube

Психологические секреты успешной подготовки к экзамену

Сдаем экзамен

«Удача всегда улыбается тем, кто много потрудился», — гласит английская пословица. Хочется добавить: «и тем, кто умеет показать результаты своего труда». На экзамене ты делаешь именно это — демонстрируешь то, что усвоил. Так делай это спокойно и уверенно. Постарайся изменить свое представление об экзамене — это не пытка, не казнь, а просто проверка твоих знаний, тем более, ты же все (ну или почти все) знаешь.

В день экзамена

1. Предэкзаменационный стресс часто сопровождается отсутствием аппетита. Но даже если тебе «кусок не лезет в горло», нужно обязательно хоть немного поесть. Иначе в состоянии стресса может произойти резкое снижение уровня сахара в крови и возникнуть сопутствующие ему симптомы — дрожь, потливость, слабость, головокружение, головная боль, тошнота… Так недолго и в обморок упасть.

2. Не стоит отправляться на экзамен и с переполненным желудком. Завтрак должен быть легким, содержащим блюда, богатые белком и углеводами. Утром перед экзаменом лучше всего съесть йогурт, а также творог, яичницу, молочную кашу или мюсли, бутерброд с сыром или с медом и выпить чай с лимоном и сахаром. Не стоит «взбадривать» себя крепким кофе. Если нервы у тебя на пределе, но ты осознаешь, что организм нуждается в пище, съешь 1 ч.л. меда, 2 грецких ореха, 3 штуки кураги и выпей стакан биокефира. Поддержать твои силы помогут также 1-2 банана, горсть изюма и фруктовый молочный коктейль.

3. Исключительно эффективным средством избавления от предэкзаменационного стресса является музыка. Собираясь на экзамен, включи записи бравурного марша, чардаша или энергичного гитарного фламенко, и ты убедишься, что твой страх и внутреннюю дрожь как рукой снимет. Если ты любишь классическую музыку, тебе помогут прелюдии и фуги для органа Баха, Пятая симфония Чайковского, все оркестровые произведения Александра Скрябина. Музыка Баха, кстати, весьма эффективна, если предстоит напряженная интеллектуальная работа. На боевой лад настраивают также композиции Брайана Адамса, Тины Тернер, Бон Джови и Риккардо Фольи.

4. А вот чего ни в коем случае делать не следует, так это принимать успокоительные средства. Результат может оказаться плачевным. Вялость и заторможенность не позволят сосредоточиться!
Перед выходом из дома нанеси на виски или запястья несколько капель эфирного масла лаванды, базилика или мяты, обладающего успокаивающими свойствами. Можно также капнуть это масло на носовой платок и затем, во время экзамена, периодически вдыхать его аромат.

Приемы борьбы со страхом

1 . Запрети себе бояться! Многим хорошо известно паническое состояние перед экзаменами: «Ничего не знаю! Ничего не помню!». Постарайся направить свои мысли в другое русло: «Я долго и целеустремленно работал, я сделал все от меня зависящее, из всего материала я все равно что-то знаю и достаточно хорошо».

2. Выполняй дыхательные упражнения. Это самый быстрый, простой и наиболее эффективный способ преодоления ощущения стресса и паники. Закрой глаза и дыши медленно и глубоко. Выдох должен быть в 2-3 раза продолжительнее, чем вдох. Вдыхая, представь себе, что втягиваешь носом свой любимый аромат. Выдыхай через слегка сомкнутые губы так, словно хочешь задуть пламя свечи или подуть на ложку с горячим супом. Через 3-5 минут после начала дыхательных упражнений можно добавить к ним формулы самовнушения: «Я расслабляюсь и успокаиваюсь» , синхронизируя их с ритмом своего дыхания. При этом слова «я » и «и » следует произносить на вдохе , а слова «расслабляюсь » и «успокаиваюсь » — на выдохе .
Можно также проговорить про себя:

«Я спокоен и уверен в себе»

«Моя память работает хорошо. Я все помню»

«Я могу доказать, что много работал и все выучил»

Аутотренинг — эффективная техника: мозг прекрасно подчиняется подобными командами.

3. Научись никогда не думать о провале на экзамене . Наоборот, надо мысленно рисовать себе картину уверенного, четкого ответа, полной победы. Мы получаем то, о чем усиленно думаем, в буквальном смысле программируя себя на конечный результат. И чтобы результат этот нас удовлетворял, думать надо о хорошем, настраивая себя на успех: «У меня все получится, в нужный момент я все вспомню».

4. Не заражайся чужим волнением. Как правило, перед дверью аудитории, в которой проходит экзамен, толпятся трясущиеся от страха учащиеся, обсуждающие, насколько строг и придирчив тот или иной экзаменатор и время от времени приговаривающие: «Ой, я сегодня точно провалюсь! У меня все вылетело из головы! Меня уже всю трясет!». Не кучкуйся вместе с ними, чтобы не «заразиться» их страхом.Переживай свое волнение в одиночку , отойди в сторону, поброди по коридору, посмотри в окно.

5. Сбрасывай напряжение. Избавиться от мучительного дискомфорта помогут простейшие движения. Сделай несколько круговых движений головой, разомни руки, пожми плечами. Если есть возможность, побоксируй, нанося удары по пустому месту и представляя, что бьешь свой страх.

В стрессовой ситуации полезно позевать. Сладко зевнув три-пять раз, ты не только уменьшишь волнение, но и активизируешь работу головного мозга. Чтобы вызвать зевательный рефлекс, нужно средними пальцами рук помассировать мышцы между ухом и щекой.

6. Займись самомассажем. Легкий массаж затылочной области головы отвлекает от навязчивого страха, а также помогает существенно повысить сообразительность. Снять эмоциональное напряжение помогает массаж кончиков мизинцев, а также выполнение йоги для пальцев, так называемых мудр. Этим словом обозначается соединение пальцев рук в определенной комбинации.
Так, мудра Земли помогает при стрессах, ухудшении психофизического состояния, повышает самооценку и уверенность в себе. Для ее выполнения безымянный и большой пальцы обеих рук плотно прижми друг к другу подушечками, остальные пальцы выпрями и слегка расставь. Такой жест полезно делать как можно чаще и держать пальцы в таком положении как можно дольше.
При сильном стрессе положи левую руку на стол ладонью вниз. Правой рукой в течение 3-5 минут круговыми движениями по часовой стрелке массируй точку пересечения условных линий большого и указательного пальцев, при этом большой палец максимально отставь от указательного. Затем поменяй руку, но теперь уже совершай движения против часовой стрелки.

Источник статьи «Сдаем экзамен»: http://moeobrazovanie.ru/programma_antistress.html

___________________________

Уважаемые, читатели, если вы нашли содержательный, интересный материал по данной теме поделитесь ссылкой, буду признательна.

Приветствуем вас на нашем сайте!

Имею честь представлять замечательный коллектив

Государственного бюджетного общеобразовательного учреждения средней школы № 208 Красносельского района Санкт-Петербурга.

Мотивом для создания сайта сталo огромное количество информации об ЕГЭ и ОГЭ, как в средствах печати, так и в Интернете.

Цель данного сайта помочь школьникам, учителям информатики, родителям разобраться в вопросах что же такое ОГЭ и ЕГЭ по информатике.

КАК ПОДГОТОВИТЬСЯ К ОГЭ ПО ИНФОРМАТИКЕ

ОГЭ – Основной Государственный Экзамен по информатике и ИКТ является экзаменом по выбору в 9 классе. Это означает, что учащийся может самостоятельно принять решение о том, нужно ли ему сдавать данную дисциплину или нет. Если вы планируете связать свою дальнейшую жизнь с направлением информационных технологий или еще пока не определились с выбором профессии и хотите продолжить обучение на старшей ступени школы в классе информационно — технологического профиля, а может просто интересуетесь возможностями современных компьютеров и программированием, то стоит выбрать информатику и ИКТ для аттестации 9 классе.

Итак, экзамен выбран, и хоть он и не носит характер обязательного, как математика или русский язык, подготовка к нему должна быть не менее интенсивной.

Экзамен по информатике и ИКТ в 9 классе не относится к категории сложных, однако здесь вам понадобится некоторое количество специфичных знаний, которые вы не получите в обычной жизни: таких как навыки программирования или работа с формулами алгебры логики. Звучит угрожающе, не правда ли? Однако пугаться не стоит, все задания решаемы и легко поддаются пониманию.

Стоит сразу огорчить тех, кто на экзамене по информатике ожидает увидеть такие задания как: создать презентацию в Power Point, отредактировать текст в Word, нарисовать картинку в Paint – всего этого в ОГЭ по информатике 2018 вы не встретите. Многие ребята выбирают информатику в полной уверенности, что их ждут именно такие задачи и очень удивляются, когда видят реальные КИМ ОГЭ по ИКТ. Это связано с тем, что в школах часто используются несколько устаревшие программы обучения информатике, где каждый год ученики проходят такие темы, как: «устройство компьютера», «периферийное оборудование», «что такое сеть Интернет» и т.п.

Все эти темы, конечно, необходимы учащимся, но стоит помнить, что информатика — очень динамично развивающаяся наука, а современные дети зачастую знают об устройстве компьютера больше, чем взрослые. Поэтому давно пришла пора уделить этим темам в школьном курсе меньше времени, а на первый план поставить задачи формирования навыков алгоритмического мышления и программирования.

В прогрессивных школах и профильных классах эти идеи уже воплощаются в реальность, поэтому дети, обучающиеся в такой среде, знают информатику и ИКТ на порядок лучше ребят из общеобразовательных школ. Но этот фактор абсолютно не является причиной отказываться от сдачи ОГЭ по информатике 2018 в 9 классе. Существует масса способов подготовки к экзамену, среди которых обязательно найдется тот, который придется вам по душе. Итак, перечислим некоторые из них.

Конечно, ученик, который выбрал для сдачи ОГЭ по информатике и ИКТ, с компьютером и Интернетом на «ты», поэтому многие знают о специальных образовательных сайтах и порталах. В первую очередь хотелось бы сказать об открытом банке заданий Федерального Института Педагогических Измерений (ФИПИ), где есть всевозможные задания по информатике и ИКТ, которые могут войти в КИМ ОГЭ. Но это уже скорее для тех, кто хоть немного готов к экзамену и хочет больше практиковаться. Для тех, кто еще совсем не представляет, как подступиться к ОГЭ, есть другие варианты подготовки.

Например, видео-уроки по разбору заданий. Минус только в том, что нельзя задать вопросы преподавателю и, как правило, на таких уроках не дают набор заданий для тренировки, только объясняют алгоритм решения на небольшом количестве примеров, чаще всего — на одном. Поэтому для отработки полученных навыков, необходимо самостоятельно искать аналогичные задачи.

Также существует огромное количество сайтов, где можно найти образцы решенных заданий по каждому номеру экзаменационного КИМа. Как правило, на этих же сайтах можно найти огромное количество заданий для тренировки, а также генераторы вариантов ОГЭ по информатике. Это дает возможность прорешать большой объем заданий и быть готовым к экзамену.

МАТЕРИАЛЫ ОГЭ ПО ИНФОРМАТИКЕ

Огромное количество книг, методичек и просто сборников заданий можно найти на полках книжных магазинов. Как правило, в таких сборниках есть не только примеры заданий, но и ответы с решениями — отличный способ тренировки и самопроверки. Если уже есть хоть какая-то база знаний, то остается только купить подобный сборник и отрабатывать темы. Если же знаний пока нет никаких, тогда надо искать дополнительные возможности для подготовки к ОГЭ по информатике 2018.

СЛОЖНО ЛИ СДАВАТЬ ОГЭ ПО ИНФОРМАТИКЕ

Конечно же, лучший способ подготовиться к экзамену – это живое общение и постоянные консультации с преподавателями. Обязательно (даже в первую очередь) стоит сообщить своему школьному учителю, что вы выбрали для сдачи именно его предмет. В школе организуются дополнительные занятия, и каждый желающий ученик может посещать их абсолютно бесплатно.

Итак, подготовка к ОГЭ в 9 классе по информатике, конечно же, необходима, какими бы хорошими ни были ваши знания по предмету в школе. Задания экзамена могут отличаться от школьной программы. Поэтому будьте готовы ко всему и сделайте это вовремя.

Сайт находится состоянии разработки, развития, свои предложения и замечания высылайте через форму

с уважением администратор сайта Коняхин Анатолий Васильевич — учитель информатики

Дмитрий Кожеуров:

ПОМОГАЛИ ВИДЕОУРОКИ

Подписывайся на «ПУ» в телеграме . Только самое важное.

Дмитрий Лосев:

НАДО РЕШАТЬ ЗАДАЧИ В ПАСКАЛЕ

Дмитрий Воронин:

НЕ ОПУСКАЙТЕ РУКИ

Александр Жуков:

ЭТО ОДИН ИЗ САМЫХ ЛЕГКИХ ЭКЗАМЕНОВ

1 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет минимальное число, делящееся нацело на 7.Программа получает на вход количество чисел в последовательности, а затем сами числа. В последовательности всегда есть число, делящееся нацело на 7. Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна ввести одно число- минимальное число, делящееся нацело на 7.
Пример работы программы:
Входные данные: 3,11,14,77
Выходные данные: 14
2 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет максимальное четное число. Программа получает на вход количество чисел в последовательности, а затем сами числа. В последовательности всегда есть четное число. Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна ввести одно число- максимальное четное число.
Пример работы программы:
Входные числа:3,10,99,42
Выходные числа:42
3 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет минимальное число, кратное 16. Программа получает на вход количество чисел в последовательности, а затем сами числа. В последовательности всегда есть число, кратное 16. Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна ввести одно число- минимальное число -минимальное число, кратное 16.
Пример работы программы:
Входные числа:3,64,48,80
Выходные числа:48
4 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет максимальное число, оканчивающееся на 1.
Программа получает на вход количество чисел в последовательности, а затем сами числа. В последовательности всегда есть число, оканчивающееся на 1. Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна ввести одно число- максимальное число, оканчивающееся на 1.
Пример работы программы:
Входные числа:3,11,21,31
Выходные числа:31
5 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет количество всех чисел, кратных 6 и оканчивающихся на 0.
Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести одно число: количество всех чисел последовательности, кратных 6 и оканчивающихся на 0.
Пример работы программы:
Входные числа:20,6,120,100,150,0
Выходные числа:2

6 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет количество всех чисел, кратных 7 и оканчивающихся на 5. Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести одно число: количество всех чисел последовательности, кратных 7 и оканчивающихся на 5.
Пример работы программы:

Выходные числа:2
7 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет сумму всех чисел, кратных 7 и оканчивающихся на 5. Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести одно число: сумму всех чисел последовательности, кратных 7 и оканчивающихся на 5.
Пример работы программы:
Входные числа:35,49,55,105,155,0
Выходные числа:140
8 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет сумму всех чисел, кратных 3 и оканчивающихся на 6. Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести одно число: сумму всех чисел последовательности, кратных 3 и оканчивающихся на 6.
Пример работы программы:
Входные числа:36,56,33,126,3,0
Выходные числа:162
9 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет сумму и количество всех четных чисел, кратных 5. Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести два числа: сумму последовательности и количество четных чисел, кратных 5.
Пример работы программы:
Входные числа:4,60,15,0
Выходные числа:79,1
10 вариант
Напишите программу, которая в последовательности натуральных чисел определяет их количество и сумму четных чисел.
Программа получает на вход натуральные числа, количество введенных чисел неизвестно, последовательность чисел оканчивается числом 0 (0- признак окончания ввода, не входит в последовательность). Количество чисел не превышает 1000. Введённые числа не превышают 30 000. Программа должна вывести два числа: длину последовательности и сумму честных чисел.
Пример работы программы:
Входные числа:4,60,15,0 Выходные числа:3,64

тестов по информатике с объяснением. Правильная подготовка к ЕГЭ по информатике с нуля

ЕГЭ по информатике 11 класс

Целью Единого государственного экзамена по информатике является оценка общего образования по информатике для выпускников 11 (12) классов общеобразовательных учреждений и абитуриентов с целью отбора для поступления в учреждения высшего профессионального образования.

Структура должностей

Варианты экзамена состоят из 27 заданий разной сложности (базовый, продвинутый, высокий), разделенных на две части.

Часть 1 состоит из 23 вопросов с кратким ответом. Из них 12 задач относятся к базовому уровню знаний, 10 — к продвинутому и одно — к высокому. Ответ на задания первой части записывается в виде последовательности цифр и букв в двух местах: в поле ответа в тексте КИМ и в соответствующей строке формы ответа №1.

Часть 2 — это четыре задачи для детального решения (один вопрос повышенного уровня и три вопроса высокого). Решения 24-27 заданий полностью фиксируются на бланке ответов №2. При необходимости оформляется дополнительная памятка.

Дополнительная информация

Экзамен по информатике в 2016 году — один из самых продолжительных. Длится почти 4 часа (235 минут). На экзамене по информатике и ИКТ категорически запрещено использовать дополнительные материалы и оборудование.КИМ сконструированы таким образом, что нет необходимости использовать калькуляторы. Выпускник должен будет ответить на вопросы и смоделировать программу; нет сложных вычислительных задач, связанных с использованием техники.

Проходные баллы для экзамена по информатике и ИКТ

Проходной уровень закреплен в районе 8 начальных баллов. Для этого достаточно правильно решить восемь задач из первой части. По шкале передачи баллов определено, что это соответствует 40 второстепенным баллам.

В настоящее время растет интерес к точным наукам в целом и к информатике в частности. И многие университеты предоставляют услуги по обучению специалистов, связанных с этим предметом. Поэтому средний балл, с которым действительно можно поступить в вуз, определяется на уровне 70-80. Причем конкуренция прослеживается даже на платных местах.

Подготовка к экзамену по информатике

Успех выпускника, его будущее, его профессия зависят от успешной сдачи экзаменов в 11 классе.Поэтому подготовке к этому этапу стоит уделить большое внимание. Подготовка к экзамену по информатике в 2016 году должна начинаться с изучения соответствующей литературы, в которую входят школьные учебники и дополнительные пособия. После знакомства с теорией необходимо овладеть навыками решения задач, адаптироваться к формулировкам и требованиям экзамена.

В этом поможет Сборник заданий по информатике ЕГЭ 2016 под руководством Е.М.Зориной и М.В. Зорин. В выпуск входят задания разного типа по всем темам экзамена (+ ответы на них) и методические рекомендации.

Также можно использовать сборники типовых заданий от других авторов.

Например: Информатика. Тематические тесты ЕГЭ по информатике. Крылов С.С., Ушаков Д.М. или информатика. Наиболее полная публикация типовых вариантов работы. Ушаков Д.М., Якушкин А.П. Эти сборники были опубликованы в 2014 году, но структура экзамена по информатике существенно не изменилась, что позволяет использовать эти источники.

Онлайн-обучение

Для тщательной подготовки к экзамену Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки создала сайт с открытым банком заданий.Этот ресурс содержит информацию, относящуюся к экзамену: нормативные правовые акты, демонстрации, инструкции, спецификации, кодификаторы. Открытый банк ФИПИ (fipi.ru) позволяет найти свои «слабые места» и проработать их, опираясь как на теорию, так и на практику. Дополнительно на сайте организована переговорная, чтобы так или иначе задавать вопросы по экзамену.

Цель демонстрационной версии — дать участникам экзамена возможность ознакомиться со структурой будущего экзамена, количеством и формулировкой заданий, здесь даны ответы на них и дан анализ критериев оценивания.

Для оценки качества подготовки студентов к предстоящим экзаменам организованы онлайн-тесты и пробные экзамены. Онлайн-тест — это проведение экзамена в режиме реального времени в Интернете. После прохождения вы сможете увидеть свои результаты, а также разобрать правильные ответы. Онлайн-тестирование также можно использовать как метод самоконтроля после изучения определенной темы.

Что важно знать перед выбором экзамена по информатике

1.Экзамен имеет профильный уровень. Это значит, что если в вашей школе в 10-11 классах информатика проходит один-два раза в неделю, то этого количества часов будет явно недостаточно для подготовки.

Что хорошо — можете приготовить сами. В Интернете много ресурсов для самообучения с разобранными задачами, пояснениями и примерами. В качестве примера приведу сайт замечательного петербургского ученого и педагога Константина Юрьевича Полякова (этот сайт известен всем в наших узких кругах).

2. Экзамен содержит множество подводных камней и «фишек»; если вы знаете о них заранее, некоторые задачи будут щелкать как орехи. Если у вас на лбу семь пролетов, и вы не потратили много времени на подготовку, надеясь на удачу и собственный высокий IQ, вы очень рискуете споткнуться при выполнении некоторых задач. Потратьте больше времени, чем вам нужно, и рискуете не выполнить всю сумму, которая была изначально запланирована.

3. Экзамен включает множество задач по программированию. Единственный способ научиться решать эти проблемы — научиться программировать.Просто решить типовые задачи программирования не получится. Важно научиться решать проблемы самостоятельно, чтобы понять, как работают программы, изучить основные блоки и научиться быстро определять, что «делает» конкретная программа.

4. Если вы настойчиво хотите заниматься информатикой, но не умеете программировать, программируйте на алгоритмическом языке Idol. Он намного проще других языков и позволяет сосредоточиться на решении проблемы, а не на том, где правильно поставить точку с запятой.Ссылка и обучающие материалы по ее изучению также есть на сайте Полякова.

5. Если ты плохо знаешь математику, ты не сдашь и информатику. Это две взаимосвязанные темы. Если ты дружишь с математикой, да и с информатикой тоже, все получится.

6. Не пытайтесь готовиться к ЕГЭ по учебникам. Не будет работать. Только онлайн-ресурсы, видеоуроки на YuoTube и хороший учитель в школе.

ЕГЭ 2016, 10 опций, С.Крылов, Т. Чуркина (открытое)

Подготовка к экзаменам

Теория задач

Задание A1 (doc, 205 Кб)
Задание A2 (doc, 887 Kb)
Задание A3 (doc, 602 Kb)
Задание A4 (doc, 196 Kb)
Задание A5 (doc, 155 Kb)
Задача A6 (doc, 1283 Kb)
Задание A7 (doc, 369 Kb)
Task A8 (doc, 104 Kb)
Task A9 (doc, 260 Kb)
Task A10 (doc, 167 Kb)
Assignment A11 (doc, 148 Кб)
Задача A12 (doc, 247 Кб)
Задача A13 (doc, 1305 Кб)
Задача B1 (doc, 233 Кб)
Задача B2 (doc, 144 Кб)
Задача B3 (doc, 2160 Кб)
Задача B4 (doc, 94 Кб)
Задача B5 (doc, 114 Кб)
Задача B6 (doc, 111 Кб)
Задача B7 (doc, 509 Кб)
Задача B8 (doc, 360 Кб)
Задача B9 (doc, 502 Кб)
Задача B10 (doc, 245 Кб)
Задача B11 (doc, 444 Кб)
Задача B12
Задача B13 (doc, 359 Кб)
Задача B14 (doc, 169 Кб)
Задание B15 (doc, 1963 Кб)
Задача C1 (doc, 1413 Кб)
Задача C2 (doc, 276 Кб)
Задача C3 (doc, 1652 Кб)
Задача C4 (doc, 341 Кб)

Решения задач

Задание A1 (pdf, 398 Кб)
Задание A2 (pdf, 433 Кб)
Задание A3 (pdf, 412 Кб)

Лада Есакова

Когда ученик 11 класса начинает готовиться к экзамену по информатике — как правило, он готовится с нуля.Это одно из отличий экзамена по информатике от экзаменов по другим предметам.

По математике знания старшеклассника определенно не равны нулю. По русски тем более.

А с информатикой дело обстоит намного сложнее. То, что изучается в школе на уроках, не имеет ничего общего с программой подготовки к экзамену по информатике.

Что такое экзамен по информатике?

Контрольный экзамен по информатике состоит из 27 заданий, относящихся к разным темам.Это системы счисления, это булева алгебра, алгоритмы, это программирование, моделирование, элементы теории графов.

Экзамен по информатике охватывает очень широкий спектр информации. Конечно, на экзамене потребуются только основы, но это основы важных и современных тем.

Подготовка к экзамену по информатике с нуля подразумевает, что ни одна из этих тем не изучалась в школе. Обычно это так!

Например, такая тема, как булева алгебра или алгебра логики, включена в экзамен по информатике.Но его не изучают в школах, даже в специализированных. Она не изучает ни школьную информатику, ни курс математики. Школьник о ней не знает!

И поэтому почти никто из учеников не решает знаменитую задачу системы логических уравнений. Это задание на экзамене по информатике идет под номером 23. Скажем больше — учителя часто рекомендуют старшеклассникам вообще не пытаться решить эту задачу и даже не смотреть на нее, чтобы не тратить время зря.

Значит ли это, что задача 23 экзамена по информатике вообще не решена? Конечно, нет! Ежегодно наши студенты регулярно ее решают. В ходе подготовки к экзамену по информатике из многих тем мы берем только то, что требуется на экзамене. И мы уделяем этим задачам максимум внимания.

Почему школа не готовится к экзамену по информатике?

Это связано с тем, что информатика не является обязательным предметом. Министерство образования не дает никаких стандартов и программ.Поэтому учителя на уроках информатики дают студентам совершенно другой материал — кто что может. Более того — в некоторых школах вообще нет уроков информатики.

Что обычно делают старшеклассники на уроках информатики? Они играют в стрелялки?

К счастью, в школе на уроках информатики, тем не менее, ученики занимаются не ерундой, а вполне полезными вещами. Например, выучите Word и Escel. В жизни это пригодится, но, к сожалению, сдавать экзамен совершенно бесполезно.

Более того, ребята изучают Word на серьезном уровне, а некоторые даже сдают экзамены по компьютерному набору и получают верстку верстки. Некоторые школы изучают 3D-моделирование. Так много школ преподают веб-дизайн. Это замечательная тема, пригодится в будущем, но к экзамену она не относится! И приходя на наши курсы, студент действительно с нуля готовится к экзамену по информатике.

Аналогичная ситуация и с учениками старших классов специализированных лицеев. В сильных специализированных лицеях честно преподают уроки программирования в информатике.Ребята оттуда вышли с хорошими программистами. Но ведь в ЕГЭ по информатике только 5 задач так или иначе связаны с программированием, и из них ровно одна задача в ЕГЭ версии посвящена написанию программы! Результат — максимум 6 заданий на ЕГЭ по информатике.

Сколько времени нужно на подготовку к экзамену по информатике с нуля?

Есть хорошие новости! Вы можете подготовиться к экзамену по информатике с нуля за один год.Это непросто, но возможно, и наши студенты доказывают это каждый год. Курс подготовки к ЕГЭ по информатике не очень большой. Можно проходить курсы 1 раз в неделю по 2 часа. Конечно, нужно активно делать уроки.

Но есть одна поправка. Если ученик никогда не занимался программированием до 11 класса, то полностью освоить программирование за год вряд ли возможно. Таким образом, задача №27 варианта ЕГЭ по информатике останется нерешенной. Она самая сложная.

Особенно сложно подготовиться к экзамену по информатике с нуля тем студентам, которые никогда раньше не были знакомы с программированием и не знают, что это такое. Это направление достаточно специфическое, поэтому обучению программированию нужно уделять много времени и решать огромное количество задач.

На наших курсах мы обязательно разберем все типовые задачи программирования. И ни разу на экзамене задание по программированию не оказалось для наших учеников сюрпризом — их всех разобрали на курсах.И только задание 27 остается за бортом для тех, кто вообще не занимался программированием до 11 класса.

Когда студенты и родители приходят к нам на курсы информатики, они иногда удивляются, что не видят компьютеры в классе. Они думают, что раз они приехали готовиться к экзамену по информатике, значит, на столах должны быть компьютеры. Но их там нет! Насколько необходимы ноутбуки и компьютеры при подготовке к экзамену по информатике?

Это особенность экзамена по информатике.На экзамене не будет компьютера! И да, надо будет решать задачи ручкой на листе бумаги, ведь именно в таком формате проводится экзамен по информатике. Это настоящая проблема для тех, кто его арендует.

Даже старшеклассники профильных лицеев, умеющие программировать, могут оказаться беспомощными на экзамене по информатике. Они, конечно, программируют на компьютере, то есть в особой среде. Но что происходит, когда нет компьютера? И не только школьники — даже профессиональные программисты с большим трудом могут написать программу на бумаге.Поэтому мы сразу готовимся к такому сложному формату. Мы сознательно не используем компьютеры и ноутбуки при подготовке к экзамену по информатике — по правилу «Трудно научиться, легко бороться».

Вот уже несколько лет ходят слухи, что экзамен по информатике будет переведен в компьютерную форму. Обещали сделать это в 2017 году, но не сделали. Будут ли они делать в 2018 году? Пока не знаем. Если ввести такой формат экзамена, будет намного проще подготовиться к экзамену по информатике с нуля.

Итак, год активной подготовки к ЕГЭ по информатике с нуля, и ваш результат — 26 из 27 возможных заданий. А если вы хоть немного знакомы с программированием, то это все 27 из 27. Желаем вам добиться такого результата на экзамене!

И снова рекомендую теоретический материал и свою книгу для подготовки «Информатика. Курс подготовки авторов к экзамену» , где дана практика решения задач.

Расскажи друзьям!

Для эффективного обучения информатике для каждого задания дается краткий теоретический материал.Было отобрано более 10 обучающих заданий с анализом и ответами, разработанных на основе демо-версии прошлых лет.

В ЕГЭ 2019 по информатике и ИКТ изменений нет.

Направления, по которым будет проводиться проверка знаний:

Программирование;
Алгоритмизация
Средства ИКТ;
Информационная деятельность;
Информационные процессы.

Необходимые действия для подготовки :

Повтор теоретического курса;
Решение тесты по информатике онлайн ;
Знание языков программирования;
Вытяните математику и математическую логику;
Использовать более широкий круг литературы — школьной программы недостаточно для успешной сдачи экзамена.

Структура экзамена

Продолжительность экзамена составляет 3 часа 55 минут (255 минут), полтора часа из которых рекомендуется посвятить выполнению заданий первой части KIM.

Задачи по тикетам разбиты на блоки:

Часть 1 — 23 задания с коротким ответом.
Часть 2 — 4 задания с развернутым ответом.

Из предложенных 23 заданий первой части экзаменационной работы 12 относятся к базовому уровню проверки знаний, 10 — к высокому уровню сложности, 1 — к высокому уровню сложности. Три задания второй части высокого уровня сложности, одно высокого уровня.

При принятии решения обязательна запись развернутого ответа (произвольная форма).
В некоторых задачах текст условия подан сразу на пяти языках программирования — для удобства студентов.

Баллы за задания по информатике

1 балл — за задания 1-23
2 балла — 25.
Балл Z — 24, 26.
4 балла — 27.
Итого: 35 баллов.

Для поступления в технический вуз среднего уровня необходимо набрать не менее 62 баллов. Для поступления в столичный университет количество баллов должно соответствовать 85-95.

Для успешного написания экзаменационной работы необходимо четких знаний теории и постоянной практики решения задач.

Ваша формула успеха

Труд + работа над ошибками + внимательно прочитайте вопрос от начала до конца, чтобы не допустить ошибок = максимальный балл на экзамене по информатике.

С современным миром технологий и реалиями программирования разработка ЕГЭ имеет мало общего.Есть несколько основных моментов, но даже если вы немного разбираетесь в задачах, это не значит, что со временем вы станете хорошим разработчиком. Но есть много сфер, где нужны айтишники. Вы совсем не проиграете, если хотите иметь стабильный заработок выше среднего. В IT вы это получите. При условии, конечно, наличия соответствующих способностей. И развиваться и расти здесь можно сколько угодно, ведь рынок настолько огромен, что вы даже не представляете! Более того, это не ограничивается только нашим государством.Работайте в любой компании из любой точки мира! Все это очень вдохновляет, поэтому пусть подготовка к экзамену по информатике станет первым второстепенным шагом, за которым последуют годы саморазвития и совершенствования в этой области.

Конструкция

Часть 1 содержит 23 упражнения с кратким ответом. В этой части собраны задания с кратким ответом, подразумевающие самостоятельную формулировку последовательности символов. Задания проверяют материал всех тематических блоков. 12 задач относятся к базовому уровню, 10 задач — к повышенному уровню сложности, 1 задача — к высокому уровню сложности.

Часть 2 содержит 4 задания, первое из которых имеет высокий уровень сложности, остальные 3 задания — высокого уровня сложности. В задачи этой части входит запись развернутого ответа в произвольной форме.

На экзаменационную работу отводится 3 часа 55 минут (235 минут). Рекомендуется выделить 1,5 часа (90 минут) на выполнение задач Части 1. Остальное время рекомендуется посвятить задачам Части 2.

Записки по оценке миссии

Выполнение каждого задания части 1 оценивается в 1 балл.Задание части 1 считается выполненным, если экзаменатор дал ответ, соответствующий правильному коду ответа. Выполнение заданий Части 2 оценивается от 0 до 4 баллов. Ответы на задания части 2 проверяются и оцениваются экспертами. Максимальное количество баллов, которое можно получить за выполнение заданий Части 2 — 12.

Государственная итоговая аттестация по информатике 2019 года для выпускников 9-х классов общеобразовательных учреждений проводится с целью оценки уровня общего образования выпускников по данной дисциплине.Основные элементы контента, проверяемые при тестировании из раздела информатики:

Возможность оценивать количественные параметры информационных объектов.
Возможность определения значения логического выражения.
Способность анализировать формальные описания реальных объектов и процессов.
Знание файловой системы организации данных.
Возможность представления формулы зависимости в графическом виде.
Возможность выполнять алгоритм для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд.
Возможность кодировать и декодировать информацию.
Способность выполнять линейный алгоритм, написанный на алгоритмическом языке.
Способность выполнять простейший циклический алгоритм, написанный на алгоритмическом языке.
Способность выполнять циклический алгоритм обработки массива чисел, записанных на алгоритмическом языке.
Умение анализировать информацию, представленную в виде диаграмм.
Возможность поиска в готовой базе данных по сформулированному условию.
Знание дискретной формы представления числовой, текстовой, графической и звуковой информации.
Умение написать простой линейный алгоритм для формального исполнителя.
Возможность определения скорости передачи информации.
Способность выполнять алгоритм, написанный на естественном языке, обрабатывая цепочки символов или списки.
Умение пользоваться информационными и коммуникационными технологиями.
Возможность поиска информации в Интернете.
Возможность обрабатывать большие объемы данных с помощью электронной таблицы или базы данных.
Умение написать короткий алгоритм в среде формального исполнителя или на языке программирования.

В этом разделе вы найдете онлайн-тесты, которые помогут вам подготовиться к сдаче OGE (GIA) по информатике. Желаем успехов!

Стандартный тест НГЭ (GIA-9) формата 2019 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых не предусмотрены варианты ответов составителями реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ), мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, что вы будете встреча в конце учебного года.

Стандартный тест НГЭ (GIA-9) формата 2019 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере. В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи.Однако для задач, в которых не предусмотрены варианты ответов составителями реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ), мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, что вы будете встреча в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2018 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых не предусмотрены варианты ответов составителями реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ), мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, что вы будете встреча в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2018 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере. В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи.Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь. в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2018 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь. в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2018 по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере. В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи.Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь. в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2017 года по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь на конец учебного года.

Стандартный тест НГЭ (GIA-9) формата 2016 года по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере. В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи.Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь на конец учебного года.

Стандартный тест НГЭ (GIA-9) формата 2016 года по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь на конец учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2015 года по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере. В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи.Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь на конец учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (GIA-9) формата 2015 года по информатике и ИКТ состоит из двух частей. Первая часть содержит 18 задач с кратким ответом, вторая часть содержит 2 задачи, которые необходимо выполнить на компьютере.В связи с этим в этом тесте представлена только первая часть (первые 18 заданий). Согласно действующей структуре экзамена, из этих 18 заданий варианты ответов предлагаются только в первых 6 заданиях. Однако для удобства прохождения тестов администрация сайта решила предложить варианты ответов для каждой задачи. Однако для задач, в которых варианты ответов составителей реальных контрольно-измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, мы решили значительно увеличить количество этих вариантов ответов, чтобы приблизить наш тест к тому, с чем вы столкнетесь на конец учебного года.

В задании 1-18 выберите только один правильный ответ.

В задании 1-8 выберите только один правильный ответ.

Оге проверяет биологию в новой форме.

Past Simple — простое прошедшее время
Past simple (простое прошедшее время) — одно из наиболее распространенных времен в английском языке.Через Past simple мы можем передать события, которые имели место в прошлом, а в некоторых случаях события в настоящем. Таким образом, на любом уровне владения английским языком вы узнаете что-то новое о Past simple .
Как образуется Past Simple
Утверждение
Чтобы сформировать Past simple , мы добавляем окончание к глаголу — ed , если глагол правильный ( работа — работа , выучить — узнал , спросил — спросил ).Если глагол неправильный, то ищем форму для Past simple во втором столбце таблицы неправильных глаголов. Скорее всего, сначала вам будет сложно сразу определить, какой глагол перед вами. Вы найдете неправильный глагол в таблице. Если его там нет, это правильно. Отрицание
В отрицательном предложении в Past simple появляется вспомогательный глагол did (вторая форма неправильного глагола do ) и частица , а не … В английском предложении только один глагол может быть в прошедшем времени, поэтому, как только он появляется did , главный глагол принимает форму инфинитива без частицы от до ( go , look , чувствую ). В просторечии объединяет и , а не , чтобы образовать сокращенную форму. не :

Он не сказал .
Мы не обсуждали .

Вопрос
Чтобы задать вопрос в Past simple , мы помещаем сначала did , за которым следует подлежащее, а затем главный глагол. Глагол должен быть в Прошедший простой
Как вы уже знаете, в быть — это неправильный глагол, поэтому необходимо помнить форму прошедшего времени. Но в прошедшем времени у него не одна форма, как у всех других глаголов, а две: было (для существительных и местоимений в единственном числе) и было (для существительных и местоимений множественного числа). В отрицании было ( было ) объединено с , а не , и образует сокращенную форму:

Я не был на работе .
Они были недовольны .

Eating Past Simple
Обратим внимание на то, что основные функции Past simple и Present Simple совпадают. Нам нужно только перенести действие из настоящего в прошлое.

Прошлое простое показывает факт в прошлом или отдельное действие, которое закончилось в прошлом.

Здесь часто используются слова, обозначающие продолжительность действия: вчера (вчера), две недели назад (две недели назад), на днях (на днях), давным-давно ( длинный), в прошлом месяце (в прошлом месяце), в 2010 (в 2010 году), в понедельник (в понедельник), во время отпуска, (в праздничные дни) и т. д.Эти слова обязательно должны указывать на завершенный период времени.
Я видел его вчера … — Я видел его вчера . (разовое действие в прошлом, уже закончилось вчера)
Титаник затонул в 1912 году … — Титаник затонул в 1912 году … (факт)
Он отправился в Италию в прошлом месяце … — Он отправился в Италию в прошлом месяце … (одно действие в прошлом)
В этой функции нельзя использовать допустимые слова.
Она сказала ему тихим голосом. — Она тихая говорила с ним . (единичная акция в прошлом)
Айвазовский нарисовал «Девятую волну». — Айвазовский написал картину «Девятая волна». (факт)

Также Прошлое простое используется для описания состояния в прошлом.

Они были друзьями много лет назад. — Их были друзьями много лет назад. (теперь они не друзья)
В том музее было прекрасной коллекции картин.- В том музее было огромной коллекции картин. (сейчас в музее нет огромной коллекции)

Мы используем Past simple , чтобы говорить о старых привычках и повторяющихся действиях. Эти действия неоднократно происходили в прошлом, но теперь они больше не выполняются. Такие предложения могут содержать наречия часто (часто), иногда (иногда), всегда (всегда) и т. Д.

У нас прошли вечерних курса , два года назад … — У нас ходили на вечерние курсы 2 года назад … (сейчас на вечерние курсы не ходим)
Он всегда покупал газет по воскресеньям. — Это всегда покупало газет по воскресеньям. (сейчас он этого не делает)

- Мы также можем использовать выражение used, чтобы построить, когда говорим о старых привычках.
Мы используем Past simple , когда рассказываем историю или перечисляем несколько событий, которые произошли одно за другим в прошлом.

Она пришла в , села за стол, а начала писать. — Она ввела , сел за столом и начало пиши.
Он зашел в кафе , он заказал чашку чая и кусок торта. — Он зашел в кафе , заказал чашку чая и кусок торта.
Где еще можно найти Past Simple?

Мы используем Past simple , чтобы рассказать подробности некоторых новостей или событий, которые произошли в нашей жизни.Мы сообщаем новости вовремя. Present perfect … Мы можем использовать другие прошедшие времена, чтобы дать подробную информацию, но Past simple используется в этих случаях чаще, чем другие.

Я повредил ногу. Я упал с лестницы, когда ремонтировал крышу. Мой телефон неожиданно зазвонил на . — Я поранил ногу. Я упал с лестницы, когда ремонтировал крышу, потому что вдруг позвонил по телефону .
У меня есть эта работа. было трудным и утомительным собеседованием, но оказалось , что я был идеальным кандидатом.- Я получил эту работу. it Это было трудных, изнурительных собеседований, но оказалось , что я идеальный кандидат.

Прошедшее простое время используется в подчиненном времени после союзов после (после), до (до), , когда (когда), до (еще нет) сразу после (как только) . В таком предложении Past simple показывает завершенное действие в прошлом.

Как только она закончила вуз, она нашла подходящую работу.- как только она закончила вуз, нашла подходящую работу.
Он был поражен , когда I сообщил ему эту новость. — Он был поражен , когда I сообщил ему новости.

ЕГЭ, ОГЭ 2019 скачать бесплатно (ссылки)

02.02.2019

Определения:
Единый государственный экзамен (ЕГЭ) — централизованно проводимый в России экзамен в средних учебных заведениях — школах, лицеях и гимназиях, форма ГИА по образовательным программам среднего общего образования… Служит одновременно выпускным экзаменом в школе и вступительным экзаменом в вузы. При проведении экзамена по всей России используются однотипные задания и единые методики оценки качества работы. После сдачи экзамена всем участникам выдаются справки о результатах ЕГЭ (в повседневной жизни их часто называют сертификатами), в которых указаны полученные баллы по предметам. С 2009 года ЕГЭ является единственной формой выпускных экзаменов в школе и основной формой вступительных экзаменов в вузы, при этом существует возможность повторной сдачи экзамена в последующие годы….

Базовый государственный экзамен (ОГЭ) — это обязательный экзамен по окончании 9 класса средней школы в России, аналог экзамена для 11 класса. Служит для контроля знаний, полученных учащимися за 9 лет, а также для поступления в учреждения среднего профессионального образования (колледжи и техникумы). Это одна из трех форм GIA.

ГИА — Государственная итоговая аттестация — форма государственного контроля (аттестации) освоения выпускниками 9 (10) и 11 (12) классов основных общеобразовательных программ основного общего и среднего общего образования в соответствии с требования федерального государственного образовательного стандарта среднего общего образования.
Государственная итоговая аттестация выпускников 9 (10) классов осуществляется в форме единого государственного экзамена, а также в форме государственного итогового экзамена.
Государственная итоговая аттестация выпускников 9 (10) классов проводится в форме главного государственного экзамена (ОГЭ) с использованием контрольно-измерительных материалов, которые представляют собой комплексы заданий стандартизированной формы; для лиц выбранных категорий — в форме письменных и устных экзаменов с использованием текстов, тем, заданий, билетов (государственный итоговый экзамен), выполнение которых дает возможность установить уровень усвоения ФГОС основного общего образования.

Скачать:

ЕГЭ

Представлены документы, определяющие состав и содержание контрольно-измерительных материалов ЕГЭ:
— кодификаторы элементов содержания и требований к уровню подготовки выпускников общеобразовательных учреждений для единого государственного экзамена;
— технические условия на контрольно-измерительные материалы для единой государственной экспертизы;
— демонстрационные варианты контрольных измерительных материалов ЕГЭ.

Скачать ЕГЭ 2019 (Демо, спецификации, кодификаторы):
ФИЗИКА (2,2 МБ)
ХИМИЯ (2 МБ)
АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК (29,4 МБ)
НЕМЕЦКИЙ ЯЗЫК (27,7 МБ)
ИСПАНСКИЙ ЯЗЫК (33,1 МБ)
ФРАНЦУЗСКИЙ ЯЗЫК (30,1 Мб)
КИТАЙСКИЙ ЯЗЫК (4,2 Мб)
Информация об изменениях в KIM USE 2019 (271,1 Кб)
БИОЛОГИЯ (2,9 Мб)
ГЕОГРАФИЯ (5,8 Мб)
ИНФОРМАТИКА и ИКТ (1,7 Мб)
ИСТОРИЯ (4.8 Мб)
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ (1.6 Мб)
МАТЕМАТИКА (3,4 Мб)
ОБЩЕСТВО (2,3 Мб)
РУССКИЙ ЯЗЫК (1,9 Мб)

Скачать ЕГЭ 2018 (Демо, спецификации, кодификаторы):

Изображение

Если вы не можете разархивировать файлы, вы можно скачать бесплатный инструмент для распаковки zip, например.

ОГЭ
Представлены документы, определяющие содержание контрольно-измерительных материалов главного государственного экзамена (ОГЭ):
— кодификаторы элементов содержания и требований к уровню подготовки обучающихся, освоивших основные общеобразовательные программы основного образования. общее образование;
— спецификации контрольно-измерительных материалов к основному государственному экзамену по общеобразовательным предметам обучающихся, освоивших основные общеобразовательные программы основного общего образования;
— демонстрационные варианты контрольно-измерительных материалов к основному государственному экзамену по общеобразовательным предметам обучающихся, освоивших основные общеобразовательные программы основного общего образования.

Скачать ОГЭ 2019 (Демо, спецификации, кодификаторы)

И первый серьезный экзамен для школьников, которые до этого момента ни разу не сдавали свои предметы посторонним учителям. Причем результаты ОГЭ — это не только баллы, которые влияют на аттестат, но и перспектива продолжения обучения в профильном классе, престижном профильном колледже или лицее.

Период сдачи ОГЭ волнует не только девятиклассников и их родственников, но и учителей.По результатам всероссийской аттестации будут сделаны выводы о профессиональной пригодности педагогического коллектива, адекватности программ по всем предметам и уровню успеваемости в школе. Среди отборных дисциплин для сдачи ОГЭ необходимо отдельно отметить экзамен по биологии.

Этот предмет выбирают многие школьники, потому что биология — это дисциплина, необходимая будущим врачам, психологам или биологам. Конечно, этот экзамен нельзя назвать простым — обычная зубрежка девятикласснику не принесет высоких оценок.Однако времени еще достаточно, чтобы проработать материал за последние годы, разобраться в структуре темы и познакомиться со всеми особенностями билетов 2018 года!

Демонстрационный вариант ОГЭ-2018

ОГЭ дат в биологии

Рособрнадзор уже огласил график сдачи предметов, включенных в список ОГЭ в 2018 году. Девятиклассники будут сдавать биологию в следующие даты:

Ранняя доставка этого предмета намечена на 23 апреля.Дата резервирования в предварительном периоде была установлена 3 мая 2018 г .;
— основная дата, отведенная для ОГЭ по биологии — 31 мая. 18 июня 2018 г. назначено резервным днем для основной ОГЭ;
10 сентября стало дополнительным днём по биологии, а 18 сентября 2018 закреплено как резервное.

Профильная комиссия проинформировала школьников, что в биологических билетах изменений по сравнению с прошлым годом не будет. Структура КИМ уже хорошо продумана — он проверит, насколько успешно старшеклассники усвоили знания, представленные в основном курсе биологии.

Билеты по биологии охватят все темы школьного курса, начиная с 5 класса

Блок 1 — биология как наука. Содержит задания о роли этой науки в познании естественнонаучных процессов, об использовании биологии в практической деятельности человека, а также о методах изучения живых объектов;
Блок 2 — признаки живых организмов. Эта часть билета посвящена: структуре, функциям и разнообразию клеток, тканей, органов и их систем; признаки, характеризующие живые организмы; законы, диктующие наследственность и изменчивость; способы размножения, роста и размножения живых организмов;
Блок 3 — разнообразие и эволюция животного мира. Этот блок проверит, достаточно ли вы знаете о царствах животных, растений, грибов и бактерий, оцените навыки классификации представителей флоры и фауны, а также поднимите вопросы эволюции и биоразнообразия;
Блок 4 — человек и его здоровье. Эта часть посвящена происхождению человека, его биосоциальной природе, особенностям нервной деятельности и поведения, строению органов и их систем человека, функционированию иммунной системы и органов чувств, а также правилам санитарии, гигиены. и здоровый образ жизни;
Блок 5 — взаимосвязь организмов и окружающей среды. Этот блок проверит, насколько хорошо учащиеся осведомлены об экологических проблемах, экосистемах искусственного и естественного происхождения, различных типах взаимодействий и формировании пищевых связей.

Структурно тикет представлен 32 задачами, разделенными на две части:

часть первая — 28 задач, на которые нужно дать краткий ответ. Это может быть одно число, несколько правильных ответов, выбранных из набора, слово, вставленное на место пробела, или правильные последовательности размещения объектов классификации.Правильно решенные задания из первой части могут дать студенту 35 начальных баллов, то есть 76% от всех баллов, включенных в билет;
часть вторая — 4 задания, над которыми нужно подумать, чтобы дать развернутый и аргументированный ответ. Здесь студенты столкнутся с анализом статистической информации и решением практических задач. Во второй части можно заработать 11 первичных баллов, что соответствует 24% от всех баллов CMM.

Начальные баллы, которые можно заработать за правильное решение всех задач, оцениваются в 46.

Регламент и правила поведения к экзамену

Девятиклассники могут работать с выданными KIM в течение 180 минут. Можно будет принести в экзаменационную комнату свою линейку и воспользоваться простейшим калькулятором — все остальные предметы и материалы входят в категорию запрещенных на НГЭ.

Чтобы решить 32 задачи за 180 минут, нужно хорошо подготовиться!

И не забывайте о дисциплинарных аспектах и правилах поведения! Согласно официальному уведомлению Рособрнадзора, во время НГЭ разговоры, повороты и передвижение по аудитории без разрешения наблюдателей строго запрещены.Эти действия, а также попытка использования шпаргалок приведут только к одному результату — отмене работы ученика и его снятию с занятия.

Преобразование оценок на экзаменах в оценки

Пересчет первичных баллов в оценки осуществляется по следующему принципу:

от 0 до 12 баллов — неудовлетворительный уровень знаний и оценка «два»;
от 13 до 25 баллов — оценка «тройка»;
от 26 до 36 баллов — оценка на уровне «четверка»;
от 37 до 46 баллов — отличные знания и оценка «пятерка».

По результатам экзамена руководство школы и преподавательский состав специализированных колледжей могут принять решение о зачислении учащегося в специализированный класс или учебное заведение. Минимальный балл, который должен набрать такой студент — 33.

Как подготовиться к ОГЭ по биологии в 2018?

Довольно часто при подготовке к ОГЭ родители решают, что лучший выход — это посещение курсов или занятий с репетитором. Тем не менее практика показывает, что ребенок, в целом разбирающийся в предмете и обладающий настойчивостью, вполне способен получить высокие баллы за экзамен, подготовившись к нему самостоятельно.Главное — найти соответствующие учебные пособия, справочники, а также биологические энциклопедии и словари, содержащие информацию из школьного курса биологии и дополнительную информацию.

Многие студенты хвалят видеоуроки. Кроме того, важно систематически прорабатывать материалы школьного курса. Начните с самых простых тем, сначала рассмотрев 5-й класс. Лучшим ориентиром является школьная программа, которая постепенно продвигает ученика от простого к сложному.Постарайтесь не только прочитать, но и записать, чтобы подготовить для себя понятное резюме. Также стоит заранее набить руку с помощью онлайн-тестов, которые легко найти в Интернете.

Начните с учебников и билетов пораньше, лучше всего в сентябре

. Важным аспектом является математические навыки учащегося, потому что очень часто учащиеся теряют баллы за простые математические операции, такие как вычисление процентов. Не забывайте внимательно следовать инструкциям во время экзамена.Если в задании вас просят написать 2 аргумента в пользу высказанного мнения, то не стоит приводить 3 или 4, чтобы поразить комиссию своими знаниями. В любом случае лишние аргументы не будут оценены по достоинству, и вы потратите время на их написание.

ОГЭ по биологии не входит в список обязательных, но студенты выбирают его довольно часто. По мнению специалистов, большинство предметов сдают экзамен по этому предмету достаточно успешно, поэтому за предметом закрепилась слава относительно легкого.Также ряд выпускников 9-х классов планируют поступить в медицинские вузы. Биология тоже выбирается при поступлении в 10 класс с определенным уклоном. На этапе 9 класса пройденного материала немного, он вполне доступен для понимания и усвоения.

В 2018 году минимальный порог составлял 13 баллов — иными словами, для сдачи экзамена на минимальную оценку требуется 13 заданий. Максимум — 32 балла на «отлично».
Структура экзамена по биологии аналогична другим экзаменам:

Первая часть предназначена для проверки уровня знания фактических данных, законов, терминов.Это обычные тестовые задания, где нужно найти правильный ответ из предложенных, установить соответствия, последовательность — ответы отображаются в форме ответа.
Вторая часть состоит из нескольких задач, требующих развернутого ответа. Необходимо решить задачу и подробно описать ход умозаключений.

По уровню сложности все задания разделены на три уровня сложности, что позволяет качественно оценить подготовку ученика и соответствие его знаний нормам и стандартам программы: базовый, продвинутый и высокий.

Первый шаг — определиться с целью, которую необходимо достичь. Исходя из поставленной цели, вы можете составить подробный план тренировок. Без плана процесс повторения и изучения информации будет фрагментарным, бессистемным, а результат не будет наивысшим. Ознакомление с ним позволит вам составить план, согласно которому будет проводиться подготовка. Очень важно организовать себя так, чтобы не отклоняться от плана, регулярно заниматься. Лучше всего совместить самостоятельную работу, внимательность на уроках и консультации с преподавателем или репетитором.
Решу ОГЭ по биологии — это дополнительная возможность оценить уровень знаний, закрепить теорию, привыкнуть к работе с контрольными заданиями разного типа и уровня сложности.
Можете ли вы подготовиться с нуля?
Да. Это требует времени, самодисциплины и умения проконсультироваться с профессионалом. В этом случае рекомендуется нанять репетитора и регулярно выполнять онлайн-задания.
Рекомендуется начинать обучение в начале 9 класса, чтобы повторить материал прошлых лет:

Общая биология;
Анатомия;
Ботаника;
Экология;
Зоология.

Учитывая особенности ваших знаний, выделите время на повторение всех перечисленных курсов.
Преимущества подготовки через онлайн-тестирование: возможность оценивать и закреплять знания, экономия времени, возможность сразу подсчитывать баллы за правильные ответы, пользоваться ресурсом можно в любое время, независимо от того, где вы находитесь.

% PDF-1.4 % 5673 0 объект > эндобдж xref 5673 78 0000000016 00000 н. 0000005807 00000 н. 0000006021 00000 н. 0000006058 00000 н. 0000006776 00000 н. 0000006814 00000 н. 0000006945 00000 н. 0000007076 00000 н. 0000007300 00000 н. 0000011184 00000 п. 0000011235 00000 п. 0000011350 00000 п. 0000011465 00000 п. 0000011897 00000 п. 0000020636 00000 п. 0000029327 00000 п. 0000038124 00000 п. 0000038243 00000 п. 0000047048 00000 п. 0000047425 00000 п. 0000050905 00000 п. 0000057019 00000 п. 0000057132 00000 п. 0000062779 00000 п. 0000067711 00000 п. 0000070783 00000 п. 0000071150 00000 п. 0000071208 00000 п. 0000071322 00000 п. 0000071449 00000 п. 0000089289 00000 п. 0000089522 00000 п. 0000098882 00000 п. 0000098923 00000 п. 0000099001 00000 н. 0000099097 00000 н. 0000099285 00000 п. 0000099694 00000 п. 0000099772 00000 н. 0000099878 00000 н. 0000100075 00000 н. 0000100483 00000 н. 0000100561 00000 п. 0000100649 00000 н. 0000100818 00000 н. 0000101212 00000 н. 0000101290 00000 н. 0000101374 00000 н. 0000101535 00000 н. 0000101922 00000 н. 0000102000 00000 н. 0000102078 00000 н. 0000102179 00000 п. 0000102355 00000 п. 0000102751 00000 п. 0000103073 00000 н. 0000103151 00000 п. 0000103229 00000 н. 0000103330 00000 н. 0000103506 00000 н. 0000103907 00000 н. 0000104230 00000 н. 0000104308 00000 н. 0000104386 00000 п. 0000104498 00000 н. 0000104710 00000 н. 0000105122 00000 н. 0000105446 00000 п. 0000105524 00000 н. 0000105642 00000 п. 0000105847 00000 н. 0000106266 00000 н. 0000109395 00000 н. 0000110091 00000 н. 0000110162 00000 п. 0000110245 00000 н. 0000005536 00000 н. 0000001856 00000 н. трейлер ] / Назад 19 / XRefStm 5536 >> startxref 0 %% EOF 5750 0 объект > поток hWyTS ׺

Справочник преподавателей | MUSC Health Чарльстон SC

НАЗВАНИЕ: Brotherton, Sandra S

ОБЩЕЕ ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ eRA (учетные данные, e.г., логин агентства):

НАЗВАНИЕ ДОЛЖНОСТИ: профессор

ОБРАЗОВАНИЕ / ПОДГОТОВКА (Начните со степени бакалавра или другого начального профессионального образования, такого как медсестринское дело, включая постдокторантуру и обучение в ординатуре, если применимо. Добавьте / удалите строки по мере необходимости.)

УЧРЕЖДЕНИЕ И МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ	СТЕПЕНЬ (если есть)	Дата завершения ММ / ГГГГ	НАПРАВЛЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина	Б.С.		Физиотерапия
Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина	M.H.S.		Науки о здоровье
Университет Южной Каролины, Колумбия, SC	кандидат		Физические упражнения

А.Личное заявление

Я стал лицензированным физиотерапевтом после окончания программы физиотерапии в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл. Я также получил степень магистра медицинских наук в MUSC и сертификат аспирантуры по геронтологии и докторскую степень по физическим упражнениям в Университете Южной Каролины. Я являюсь профессором программы доктора физиотерапии в MUSC, где в настоящее время обучаю студентов докторов физиотерапии в следующих областях: клиническая оценка и вмешательства, физиотерапия для пожилых людей, кожная физиотерапия, оказание медицинской помощи и управление практикой, и исследования.У меня есть несколько публикаций, связанных с использованием клинических показателей и упражнений для пожилых людей и людей с хроническими заболеваниями, и я участвовал в нескольких грантах, в том числе 3 грантах HRSA, которые были посвящены межпрофессиональным вмешательствам на уровне сообщества для этих групп населения.

B. Должности и почести

1978-1980	Штатный физиотерапевт, больница общего профиля Гринвилля, больничная система Гринвилля Гринвилл, SC
1980–1982	Асс.Директор по физиотерапии, больница общего профиля Гринвилля, больничная система Гринвилля, Гринвилл, Южная Каролина
1982	Директор отделения физиотерапии, больница общего профиля Гринвилля, больничная система Гринвилля Гринвилл, SC
1982–1983	Руководитель клинической практики, Мемориальная больница Гринвилля, Госпитальная система Гринвилля Гринвилл, SC
1983–1989	Директор отделения физической реабилитации, Региональная система здравоохранения Трайдент, Чарльстон, Южная Каролина
1990–1999	Академический координатор клинического образования, Департамент реабилитационных наук, Колледж медицинских профессий, Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина
1990–1993	Инструктор кафедры реабилитационных наук, Колледж медицинских профессий Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина
1991–1998	Физиотерапевт по контракту, University Medical Associates, Charleston, SC
1993-2005	Доцент кафедры реабилитационных наук, Колледж медицинских профессий, Медицинский университет Южной Каролины, Чарлстон, Южная Каролина
2005-2012 2012-настоящее время	Доцент, Отделение физиотерапии, Колледж медицинских профессий, Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина Профессор, Отделение физиотерапии, Колледж медицинских профессий, Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина

Награды

1978	Маргарет Л.Ученый Мура, Программа физиотерапии, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина
1991	Почетный выпускник, Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина
2003	Номинация на выдающуюся премию за диссертацию, Университет Южной Каролины, Колумбия, SC
2003	Назначен на соискание докторской степени 2003 г., Университет Южной Каролины, Колумбия, SC
2005	Ученый года в области развития, Колледж медицинских профессий, Медицинский университет Южной Каролины, Чарльстон, Южная Каролина
2008	Премия за лучшую работу, Krause JS, Brotherton SS, Morrisette D, Newman S, Karakostas T.Опосредует ли болевое вмешательство связь между независимостью при ходьбе и симптомами депрессии после травмы спинного мозга? Rehabil Psych . 2007: 52 (2): 162-169. Национальная ассоциация реабилитационных исследовательских и учебных центров, Вашингтон, округ Колумбия.

C. Вклад в науку: рецензируемые публикации

Wager KA, Trickey BA, Mitcham M, Brotherton SS .Междисциплинарный подход к оценке потребностей в здравоохранении и санитарном просвещении пожилых людей в Южной Каролине. J Здоровье союзников . 1998; 27: 202-207.

Саладин Л.К., Моррисетт, округ Колумбия, Brotherton SS . Оформление направления на физиотерапию. JAAPA. 1999; 12 (2): 18-40.

Brotherton SS , Williams HG, Gossard JL, Hussey JR, McClenaghan BA, Eleazer P. Полезны ли клинические показатели, используемые при оценке постурального контроля, для выявления различий между группами, которые различаются по возрасту и состоянию болезни? J Geriatr Phys Ther. 2005; 28 (1): 14-19.

Krause JS, Morriestte D, Brotherton SS , Karakostas T. Влияние боли при амбулаторной травме спинного мозга. Темы Травма спинного мозга Rehabil. 2007; 12 (3): 91-96.

Brotherton, SS , Krause JD, Nietert PJ. Падает у лиц с неполной травмой спинного мозга. Спинной мозг. 2007; 45: 37-40.

Brotherton SS , Krause JS, Nietert PJ.Пилотное исследование факторов, связанных с падениями у лиц с неполным повреждением спинного мозга. J Средство для спинного мозга . 2007; 30: 81-88.

Krause JS, Brotherton S , Morrisette D, Newman S, & Karakostas T. Опосредует ли вмешательство боли отношения

самостоятельности в передвижении с депрессивными симптомами после травмы спинного мозга? Rehabil Psychol . 2007; 52 (2): 162-169.

Krause JS, Carter RE, Brotherton S .Связь режима передвижения и независимости в движении с отдаленными результатами после травмы спинного мозга. J Spinal Cord Med : 2009: 32: 6-17.

Ling C, Brotherton SS , Smith S. Обзор литературы по походке и ожирению класса III. JEP онлайн . Август 2009; 12 (5): 51-61.

Уильямс Х.Г., Ульман Дж., Госсард Дж., Хасси Дж. Р., Браттон С.С., Ладитка Дж. Н., Корман К. Оценка функционального статуса долгосрочного карм сообщества: предварительные наблюдения. Услуги по уходу на дому Ежеквартально . 2010; 28; 4: 151-171.

Kelechi TJ, Green A, Dumas B, Brotherton SS . Онлайн-коучинг по программе физической активности нижних конечностей для людей, находящихся дома с венозными язвами в анамнезе. Home Health Nurs. 2010; 28: 597-605.

Ling C, Kelechi TJ, Mueller M, Brotherton SS , Smith S. Походка и функция при ожирении III класса. J Ожирение. 2012 ; 257468. DOI: 10.1155 / 2012/257468.

Brotherton SS , Saunders LL, Krause JS, Morrisette DC. Связь между зависимостью от устройств и людей для ходьбы и способностью ходить на большие расстояния среди людей с травмой спинного мозга. J Spinal Cord Med. 2012; 35: 156-161.

Saunders LL, Krause JS, DiPiro ND, Kraft S, Brotherton S .Передвижение и вторичные осложнения, связанные с устройствами после травмы спинного мозга. J Spinal Cord Med. 2013; 36: 652-659.

Saunders, LL, DiPiro N, Krause JS, Brotherton S , Kraft S. Риск травм, связанных с падением, среди амбулаторных участников с травмой спинного мозга. Темы Травма спинного мозга Rehabil . Впервые опубликовано 2 ноября 2013 г. Doi 10.1310 / sci1904-259.

Saunders L, DiPiro N, Krause J, Brotherton S и Kraft S.Боль и усталость как медиаторы взаимосвязи между использованием средств передвижения и депрессивной симптоматикой у амбулаторных лиц с ТСМ. Спинной мозг . 2014; 52 (4): 316-21. Впервые опубликовано 14 января 2013 г. Doi: 10.1038 / sc.2013.164.

Hong I, Simpson A, Simpson K, Brotherton, S и Velovo C. Сравнение уровней инвалидности для взрослых, проживающих в сообществах, в США и Республике Корея с использованием модели Раша. J Прибл. 2018; 19 (2): 114-128.

D. Дополнительная информация: поддержка исследований и / или академическая успеваемость

Текущие исследования

Active Against Pain (AAP): медсестра провела гибридную терапию телемедицины / мобильного здравоохранения на месте для решения проблемы боли и усталости у малообеспеченных пожилых людей

Источник финансирования: P20 NINR, грант

Утверждено и профинансировано: 1 января 2018 г. — 31 декабря 2018 г .; 50 000 долл. США

Роль в проекте: консультант

Завершенные исследования

2000-2004

AGELink: Продвижение гериатрического образования через общественные связи

Бюро медицинских профессий, ресурсов здравоохранения и управления службами

Роль в проекте: эксперт по гериатрии

2002-2005

Связи с сообществом: партнеры по обучению и обслуживанию

Бюро медицинских профессий, ресурсов здравоохранения и управления службами

Роль в проекте: наставник факультета

2003-2005

Южная Каролина Исследовательский фонд SCI

Частота, тяжесть и факторы риска падений и связанных с падением травм, полученных лицами с неполной травмой спинного мозга (ТСМ)

Роль: PI

2005-2006

Бюро медицинских профессий, ресурсов здравоохранения и управления службами

Общественные связи II

Роль: Наставник факультета

2010 — 2013

Национальный институт исследований инвалидности и реабилитации, Департамент образования

Грант на полевые исследования

Передвижение и вторичные осложнения: пациенты с хронической травмой спинного мозга.

Роль соисследователя

Финансировано 1 июля 2016 г. — 30 июня 2017 г.

Институт клинических и трансляционных исследований Южной Каролины

Использование телемедицины и трекеров физической активности для повышения физической активности пожилых людей с низким доходом

Роль — соучредитель

Финансировано 1 июля 2016 г. — 30 июня 2017 г.

MUSC Колледж медицинских профессий, Департамент медицинских профессий, Программа посевных грантов Intercollege

Пилотное исследование по изучению использования телемедицины и межпрофессионального сотрудничества для реализации программы предотвращения падений.

Роль — соучредитель

Финансировано 1 августа 2016 г. — 31 июля 2017 г.

Пилотная программа развития клинической подготовки межпрофессиональных команд MUSC

Развитие нового межпрофессионального коллективного ухода за пациентами для студентов MUSC в независимых учреждениях для престарелых с низким доходом

Роль: наставник факультета

Утверждено и профинансировано с 1 января 2017 г. по 31 декабря 2017 г.

Фонд герцога

Увеличение старения на месте за счет увеличения физической активности

Роль: соисследователь

Обнаружение вредоносных программ в самоуправляемых транспортных средствах с использованием алгоритмов машинного обучения

Недавняя тенденция к подключению транспортных средств к неопределенным устройствам, транспортным средствам и инфраструктуре увеличивает вероятность внешних угроз кибербезопасности транспортных средств.Таким образом, обнаружение вторжений является ключевой функцией сетевой безопасности в транспортных средствах с открытым подключением, таких как беспилотные автомобили и подключенные автомобили. В частности, когда транспортное средство подключается к внешнему устройству через смартфон внутри транспортного средства или когда транспортное средство связывается с внешней инфраструктурой, требуется технология безопасности для защиты программной сети внутри транспортного средства. Существующие технологии с этой функцией включают автомобильные шлюзы и системы обнаружения вторжений. Однако сложно заблокировать вредоносный код на основе поведения приложения.В этом исследовании мы предлагаем метод анализа данных на основе машинного обучения для точного обнаружения аномального поведения, вызванного вредоносными программами, в крупномасштабном сетевом трафике в режиме реального времени. Во-первых, мы определяем архитектуру обнаружения, которая требуется модулю обнаружения вторжений для обнаружения и блокировки вредоносных программ, пытающихся повлиять на автомобиль через смартфон. Затем мы предлагаем эффективный алгоритм для обнаружения вредоносного поведения в сетевой среде и проводим эксперименты для проверки точности и стоимости алгоритма путем сравнения с другими алгоритмами.

1. Введение

По мере того, как автомобили становятся более интеллектуальными, растут и транспортные системы [1]. Новые бизнес-требования на автомобильном рынке и достижения в области автомобильных коммуникационных технологий увеличивают возможности подключения автомобилей. Эта большая возможность подключения предвещает повышенную вероятность будущих автомобильных кибератак [2]. Следовательно, необходимо подготовить контрмеры для различных векторов атак для борьбы с угрозами кибербезопасности транспортных средств.

Например, в 2015 году Миллер и Валасек [3] удаленно взломали путешествующий Jeep Cherokee для управления аудиосистемой, дворниками, рулевым управлением и торможением, обнаружив, что неподготовленная система кибербезопасности может угрожать безопасности водителя.Кроме того, в 2016 и 2017 годах Keen Security Lab [4] взломала автомобиль Tesla, чтобы продемонстрировать угрозы безопасности и потенциальные атаки, связанные с подключенными автомобилями. Обычно подключенные автомобили представляют собой закрытую среду, которая принимает команды дистанционного управления только по разрешенному каналу связи, например, на сервере, созданном производителем, или в специализированных приложениях, опубликованных производителем. В закрытой среде неавторизованные команды заблокированы. Однако недавние беспилотные автомобили обмениваются сигналами управления и внутренними данными не только с контроллерами внутри транспортного средства, но также с различными неуказанными транспортными средствами, инфраструктурами и интеллектуальными устройствами за пределами транспортного средства в режиме реального времени.Таким образом, защита автомобильной сети должна быть приоритетной в открытых средах.

Безопасность беспилотного транспортного средства напрямую связана с безопасностью пассажиров; следовательно, необходимо всесторонне рассмотреть различные векторы атак на транспортные средства на основе целостности, доступности и конфиденциальности их кибербезопасности [5]. При обновлении программного обеспечения подключенного автомобиля важно проверить целостность программного обеспечения. Злоумышленники могут использовать вредоносные приложения для незаконного кражи привилегий или получения доступа, переупаковки программного обеспечения, установленного в транспортном средстве, путем внедрения вредоносного кода и побуждения к установке злонамеренно измененных приложений.Это вредоносное программное обеспечение выглядит так же, как и авторизованное программное обеспечение, но вредоносный код, содержащийся в модифицированных приложениях, может собирать данные пользователя для кражи информации об учетной записи, активации аномальных портов службы или сохранения авторизации для доступа злоумышленника позже. Такое вредоносное программное обеспечение может даже использоваться в качестве среды для дополнительных удаленных атак посредством связи с сервером управления и контроля. Таким образом, важно защитить программное обеспечение транспортного средства, когда либо транспортное средство подключено к внешнему устройству, например смартфону, через интерфейс внутри транспортного средства, либо открыт канал связи между транспортным средством и окружающей инфраструктурой.Предыдущие исследования установили автомобильные шлюзы, которые разрешают только авторизованную связь с транспортными средствами, и внедрили системы обнаружения вторжений транспортных средств (IDS) для обнаружения аномального поведения в сети контроллеров (CAN) [6]. Однако шлюзу или IDS сложно заранее заблокировать эти действия, поскольку большинство вредоносных программ и рекламного ПО основаны на поведении. Для обнаружения неизвестных угроз жизненно важно внедрить технологию, которая может обнаруживать ненормальное поведение и анализировать аномальные индикаторы с помощью технологии анализа данных.

В этом исследовании мы рассматриваем различные угрозы безопасности беспилотных транспортных средств, создаваемые вредоносными программами в операционной системе (ОС) Android, и обсуждаем метод обнаружения таких вредоносных программ. Во встроенной среде, такой как автомобиль, и время отклика, и точность обнаружения являются ключевыми факторами, поскольку ресурсы ограничены и требуются ответы в реальном времени. Поэтому мы предлагаем модель обнаружения на основе машинного обучения, которая может сократить время анализа и повысить точность обнаружения. Конкретные результаты этого исследования заключаются в следующем: (i) Мы представляем метод обнаружения рекламного ПО и вредоносных программ в среде беспилотных транспортных средств.(ii) Мы определяем архитектуру модуля обнаружения вторжений, необходимую для обнаружения вредоносных программ и предотвращения их воздействия на автомобиль через смартфон. (iii) Мы экспериментально сравниваем точность обнаружения и стоимость различных алгоритмов и представляем наиболее эффективный алгоритм.

Сначала мы описываем технологию безопасности, защищающую внутренние и внешние сети связи беспилотных транспортных средств. Затем мы предлагаем архитектуру для модуля обнаружения вторжений, который обнаруживает вредоносное поведение в автомобильной сети на основе машинного обучения.Затем мы представляем эффективный метод обнаружения вторжений и сравниваем его с существующими алгоритмами в экспериментах. Наконец, мы представляем выводы и будущую работу.

2. Предварительные мероприятия

2.1. Связь между транспортными средствами

В парадигме связи между транспортными средствами и всеми устройствами связь с конкретным устройством называется связью между транспортными средствами (V2D) [7]. Смартфоны на базе Android — это типичные устройства, которые обмениваются данными с автомобилем. Службы, которые идентифицируют рабочую информацию автомобиля или диагностируют неисправности автомобиля с помощью смартфона, классифицируются как выполняющие V2D-связь.Первоначально для выполнения этих функций транспортные средства были напрямую подключены к внешнему устройству вне транспортного средства через разъем универсальной последовательной шины или Bluetooth, и использовались данные на устройстве. Поскольку прямое проводное соединение от транспортного средства к устройству происходило только в том случае, если целевой автомобиль был физически занят, хакер не мог напрямую удаленно управлять несколькими транспортными средствами, даже если они были успешно украдены. С тех пор производители транспортных средств установили блоки управления телематикой (TCU) или блоки управления связью (CCU) в транспортных средствах и внедрили интерфейсы для дистанционного управления транспортными средствами, которые включают в себя функции связи.Кроме того, эта услуга не ограничивается производителем оригинального оборудования. Глобальные телекоммуникационные компании или производители устройств Интернета вещей также могут установить коммуникационные модули Long-Term Evolution на бортовой диагностический терминал II для сбора и управления различными данными внутри транспортного средства. Когда транспортное средство подключено к серверу или смартфону через такой коммуникационный модуль, информация от транспортного средства может передаваться извне. Точно так же можно также управлять транспортным средством, подавая команды на транспортное средство извне.Подключение к смартфону или внешнему коммуникационному устройству используется не только для удобных сервисов, таких как воспроизведение музыки и навигация, но и для важных функций обновления программного обеспечения автомобиля. Если соединение неавторизовано или заражено вредоносными кодами, это может представлять серьезную угрозу безопасности сети транспортного средства. Следовательно, технология безопасности для защиты программного обеспечения автомобиля и сети имеет важное значение для связи V2D.

2.2. Хакерские атаки на базе Android

Вредоносный код — это широко используемый метод атаки на уровне приложений, который принимает различные формы [8].Сообщалось о различных угрозах безопасности, таких как утечка частной информации, повышение привилегий приложений и атака типа «отказ в обслуживании» (DoS). Самая распространенная атака в ОС Android — это использование приложения, содержащего вредоносный код, импортируемый при загрузке определенной веб-страницы или электронной почты. Большая часть вредоносного кода вводится в устройство без ведома пользователя во время атаки. Когда приложение, содержащее вредоносный код, выполняется в ОС Android, код собирает информацию об устройстве и пользователе и отправляет ее на удаленный сервер.Он также настраивает бэкдор, активируя порт службы, чтобы злоумышленник мог повторно войти в устройство и повысить привилегии доступных учетных записей. Впоследствии вредоносный код может получить полный доступ к зараженному устройству, укоренив его. В частности, когда зараженная ОС Android подключается к внутренней части беспилотного транспортного средства, вредоносный код может проникнуть непосредственно в транспортное средство, чтобы получить контроль над встроенной ОС или средой прикладного программного обеспечения. По этой причине нам необходимо обнаруживать вредоносный код от беспилотного автомобиля.

2.3. Набор данных

В последнее время для обнаружения вредоносного кода стали использоваться алгоритмы машинного обучения. В этом исследовании предлагается модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения с использованием набора данных Android Adware и General Malware (AW&GM) [9], который был разработан Канадским институтом кибербезопасности (CIC) в 2017 году. Этот общедоступный набор данных включает песочницы Android, Android рекламное ПО, вредоносное ПО и обычный трафик приложений. Он состоит из трафика от 1900 приложений, загруженных из Google Play (официальный рынок приложений Android), и используется для классификации нормального и вредоносного кода на основе сетевого трафика.Этот набор данных подразделяется на следующие три класса (см. Таблицу 1).


Класс	Семейство вредоносных программ	Количество приложений

Рекламное ПО	Airpush, dowgin, kemoge, mobidash, shuanet	250	Общее вредоносное ПО	AVpass, fakeAV, fakeflash / fakeplayer, GGtracker, Pentenho	150
Benign	Google Play Market (самые популярные бесплатные и самые популярные новые, 2015-2016)	1,500

2.4. Связанные работы по защите транспортных сетей связи

Kwon et al . [10] предложил способ реконфигурирования электронных блоков управления (ЭБУ) в транспортном средстве и деактивации атакующих пакетов для защиты от сетевого вторжения. В предлагаемой архитектуре IDS вводится для обнаружения кибератак в сети внутри транспортного средства, а модуль управления, называемый менеджером по смягчению последствий, применяется для уменьшения ущерба от обнаруженных атак. Затем они предложили архитектуру для доставки команд для перенастройки ЭБУ, деактивации пакетов, перенастройки головных устройств, удаления пакетов в шлюзах в каждом домене или переключения доменов в безопасный режим.Однако структура и алгоритмы для методологии были только предложены, но не разработаны, и оценки производительности конкретной формы или архитектуры были недостаточными. Следовательно, следует подготовить испытательный стенд и среду моделирования для проверки соответствия архитектуры на основе практических данных, таких как точность обнаружения, время обнаружения и использование ресурсов.

Хан и др. . [11] предложил метод обнаружения аномального вторжения для автомобильных сетей, основанный на анализе выживаемости.Метод основан на алгоритме обнаружения аномалий, который обнаруживает подозрительный образец в пределах обычной информации о образце. Этот метод направлен на обнаружение трех типичных сценариев атак — атак лавинной рассылки, нечетких атак и атак со сбоями, — которые пытаются манипулировать и контролировать с помощью вредоносных пакетов. Авторы отметили, что предлагаемый метод позволяет обнаруживать неизвестные атаки; однако они не описали, как обнаруживать сценарии, кроме трех упомянутых.

Чжан и др. . [12] представила облачную среду защиты транспортных средств от вредоносных программ для защиты транспортных средств от атак вредоносных программ.Такая услуга может помочь защитить системы транспортных средств с ограниченными ресурсами от вредоносных программ путем обнаружения новых вредоносных программ и обновления встроенных средств защиты от вредоносных программ. Хотя этот метод представляет собой облачную службу обнаружения вредоносных программ, автомобильные устройства также должны выполнять встроенные функции защиты от угроз. Предпосылка этой услуги заключается в том, что один шлюз должен иметь возможность управлять всеми внешними коммуникационными интерфейсами в автомобиле. Если транспортное средство не может получить доступ к облаку безопасности, оно должно найти другой способ проверки вредоносного ПО, однако авторы явно не предложили никаких альтернатив.

3. Модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения

3.1. Обнаружение вредоносного ПО в автомобильных сетях

Исследовательская группа ИК17 Сектора стандартизации электросвязи, одного из международных союзов электросвязи, разрабатывающего стандарты электросвязи, создала подразделение по расследованию безопасности интеллектуальной транспортной системы (ИТС) с целью стандартизации ИТС [13]. В частности, X.itssec-4, который охватывает методологии IDS для бортовых систем, определяет структуру и методы системы.Существующие механизмы для обнаружения несанкционированного доступа к CAN, внедрения вредоносного управляющего сообщения и DoS-атаки включают автомобильные шлюзы и автомобильные IDS [14]. Атаки с использованием рекламного ПО и вредоносного ПО имеют различные сценарии взаимодействия с пользователем, которые могут проникнуть в автомобиль через смартфон (см. Таблицу 2).


Категория	Сценарий взаимодействия с пользователем

Конфиденциальность	Утечка информации (записи поездки / местоположения, видео / изображения с камеры, список контактов, история звонков / SMS )
Целостность	Установка приложения с преднамеренными манипуляциями (внедрение вредоносного кода, замаскированного под измененное приложение)
Доступность	Непрерывное потребление ресурсов (крупномасштабная передача трафика) и завершение работы системы (намеренно приводящее к различным исключительным случаям) )

Подключенные или беспилотные автомобили подключаются к внешним или общедоступным сетям вне автомобиля через различные интерфейсы.Блоки TCU или CCU оснащены модемом и внешними интерфейсами связи для получения сигналов глобальной системы позиционирования и доступа к мобильным сетям. Информационно-развлекательные системы в автомобиле, обеспечивающие развлекательный и информационный контент, позволяют использовать различные приложения с помощью встроенной ОС, такой как ОС QNX или ОС Android. Если дизайн безопасности не рассматривается в проводных или беспроводных сетях, эти интерфейсы могут быть использованы как путь для вредоносных программ или вредоносных команд для входа в сеть транспортного средства (см. Рисунок 1).В частности, встроенной средой ОС можно управлять с помощью вредоносных программ или вредоносных команд, когда эти вредоносные процессы обходят логику безопасности на уровне ОС или получают полномочия root в результате самостоятельного повышения прав. Поэтому, чтобы предотвратить получение вредоносными командами контроля над встроенной ОС, в этом документе предлагается архитектура шлюза CAN, которая включает модуль обнаружения вторжений и обнаруживает вредоносное поведение при подключении устройств на базе ОС Android к автомобилю.

В этом исследовании модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения установлен в IDS транспортного средства, который может обнаруживать вторжение в CAN или любые отклонения, так что головное устройство или ECU могут быть защищены от вредоносного кода.Такие методы обнаружения реализованы в виде программных вычислительных модулей для отслеживания внедрения вредоносных программ или поведения вредоносного кода в автомобиле. Программное обеспечение может быть установлено как компонент модуля обнаружения вторжений в автомобиль или как антивирусный агент в головном устройстве.
Предлагаемое программное обеспечение для обнаружения состоит из модулей ввода, анализа, оценки и уведомления. Трафик, вводимый через CAN, обрабатывается через модуль ввода и вводится в модуль анализа, который оснащен алгоритмом машинного обучения (см. Рисунок 2).Модуль анализа оценивает вторжение или ненормальное поведение на основе изученной модели и предоставляет информацию о вторжении пользователю или центру управления в режиме реального времени. Этот модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения может повысить точность модели за счет многократного обучения, проверки и оценки шаблонов сообщений. Кроме того, правила обнаружения злонамеренного поведения могут быть обновлены для автомобильного шлюза и каждого контроллера для точного обнаружения вредоносного кода.

3.2. Предварительная обработка данных для анализа вредоносного кода
Характеристики 79 функций, включенных в набор данных CIC AW&GM, анализируются с помощью среды Waikato Environment for Knowledge Analysis [15]. Выбор функций необходим для уменьшения размерности данных. Во-первых, применяется десятикратная перекрестная проверка с использованием метода выбора признаков на основе корреляции (CFS) и метода выигрыша информации на основе энтропии (IG). Создание проверенного набора данных для эффективной экспериментальной среды важно в машинном обучении.В этой статье мы предлагаем улучшенный метод выбора признаков (IFS), который сочетает в себе более высокие значения, полученные из методов корреляции и IG.
Предлагаемый алгоритм обучения использует выбранные функции сетевого трафика для обнаружения вредоносных программ. В отличие от существующих методов выбора признаков, IFS находит как жадные признаки, так и самую высокую корреляцию. Есть две широкие категории, которые можно использовать для измерения корреляции между двумя случайными величинами, одна из которых основана на классической линейной корреляции (т.е., CFS), а другой — на основе теории информации (т. е. метод IG). Сначала для метода CFS определяется пара переменных и выводится коэффициент линейной корреляции [16]. Кроме того, метод IG решает, насколько важен данный атрибут векторов признаков [17]. Эти два вектора объединяются, чтобы определить окончательные характеристики из набора данных, которые сильно коррелированы и имеют сильное влияние между классами (см. Алгоритм 1).
Ввод: — универсальный набор со всеми функциями.
Выход: — это подмножество с выбранным элементом методом IFS.
1: Инициализировать.
2: Получите все по коэффициенту линейной корреляции.
3: Сортировка значений для.
4: Выберите наборы для вершины с высоким значением, для соответствующей переменной и.
5: Получить комбинацию, где и.
6: Определите, где максимум балл F1 с.
7: Получить все за получить информацию .
8: Get связано с переменной высокого ранга.
9: Выберите наборы для вершины с высоким значением, соответствующей переменной и.
10: Получить элементы, где и.
11: Определите, где максимум балл F1 с .
12: Объединить.
На этапе CFS мы выводим коэффициент линейной корреляции,. В этой статье мы определяем проверенные признаки x _i с высоким значением. Количество элементов в наборе с элементами составляет. Эти элементы выбираются соответствующей переменной из CFS. Окончательный результат C _j ^∗ состоит из набора элементов, рассчитывающих наивысший балл F1 (характеристики CFS см. В таблице 3). На этапе IG мы выводим рейтинг IG.Метод IG находит первые 20% признаков согласно статистическому распределению из 79 признаков. Он обнаружил, что статистический результат насыщен примерно. Финал состоит из набора с элементами, рассчитывающими наивысший балл F1 (характеристики IG см. В Таблице 3). Окончательный выбор функций осуществляется путем нахождения объединения наборов функций методов CFS и IG. В этой статье каждый метод выбрал пять функций; всего девять функций используются в качестве входных (одна функция была включена в оба набора функций).В нашей модели было использовано 631955 элементов с этими характеристиками.
Категория Избранные функции ¹ из IFS Оценка F1
CFS (5) min_flowpktl , min_flowpktl , max_idle , bVarianceDataBytes , Init_Win_bytes_forward 0,796
IG (5) avgPacketSize , max_fpktl , max_fpktl_ 806
¹ Признак min_flowpktl означает минимальную длину потока; max_flowpktl означает максимальную длину потока; max_idle означает максимальное время простоя потока перед тем, как стать активным; bVarianceDataBytes означает отклонение общего количества байтов, используемых в обратном направлении; avgPacketSize означает средний размер пакета; max_fpktl означает максимальный размер пакета в прямом направлении; max_flowiat означает максимальное время между прибытиями пакета; fPktsPerSecond означает количество пересылаемых пакетов в секунду; Init_Win_bytes_forward означает общее количество байтов, отправленных в начальном окне в прямом направлении, соответственно.Особенно последний пункт включен в результаты как CFS, так и IG.
Автомобильные приложения могут быть заражены вредоносным ПО Android через беспроводные или проводные каналы связи, как показано на рисунке 1. В нескольких исследованиях, предполагающих архитектуру IDS, сообщается, что вредоносные программы могут быть обнаружены в сетевом трафике устройств [18, 19]. В этом документе выбраны девять функций, использующих метод IFS, и показано, что вредоносные программы могут быть обнаружены из сетевого трафика с помощью модуля IDS на основе машинного обучения.
Поскольку исходные данные имеют уникальные характеристики и распределения, изучение этих данных может быть медленным или привести к ошибкам моделирования. В случае сетевого трафика важно выполнить масштабирование, поскольку каждая функция имеет однозначно определенный диапазон данных и единицу измерения. Масштабирование — это задача предварительной обработки данных, которая помогает предотвратить переполнение и переполнение при обучении на экспериментальных данных. Он выполняется на основе девяти выбранных функций. Результаты оценки F1 после применения MinMaxScaler и StandardScaler описаны в таблице 4.MinMaxScaler масштабирует все функции точно между нулем и единицей. StandardScaler, напротив, не ограничивает минимальные и максимальные значения, но гарантирует, что все функции имеют среднее значение, равное нулю, и дисперсию, равную единице. Таким образом, все элементы имеют одинаковый размер. Сравнение их результатов оценки F1 двух методов масштабирования показывает, что MinMaxScaler более выгоден из-за характера сетевого трафика, который включает широкий диапазон данных. Поэтому в этом исследовании метод MinMaxScaler применяется к каждому алгоритму.
Категория Оценка F1
MinMaxScaler 0,813
StandardScaler 0,810
Далее мы проанализировали алгоритмы, обнаруживающие рекламное и вредоносное ПО, типичные для ОС Android. В этом исследовании эти методы обнаружения атак сравниваются путем применения шести алгоритмов машинного обучения к набору данных.Кроме того, мы проанализировали результаты использования общего алгоритма машинного обучения, предполагая, что вычислительная мощность, используемая во встроенном в транспортное средство программном обеспечении, может анализировать данные о дорожном движении, используя общую спецификацию, а не высокопроизводительную систему. Набор данных, используемый в этом исследовании, состоит из трех классов: безопасное ПО, рекламное ПО и обычное вредоносное ПО. Между этими классами наблюдается сильный дисбаланс (см. Таблицу 5).
Категория Количество Соотношение (%)
Доброкачественное 471,597 74.6
Рекламное ПО 155613 24,6
Общее вредоносное ПО 4745 0,8
Когда результаты моделирования данных оцениваются с общей точностью, результат оценки может предположить, что его производительность хороша, даже если это не так. Например, общая точность может быть высокой, если безвредная категория, имеющая высокую важность в наборе данных, точно предсказана, даже если обычное вредоносное ПО, имеющее низкую важность, точно не предсказано.Таким образом, для оценки точности прогноза используется оценка F1, в которой используется среднее гармоническое значение на основе отзыва и точности.
Таким образом, предлагаемый модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения обнаруживает вредоносное ПО Android для беспилотного автомобиля и маркирует его тип (например, рекламное ПО или обычное вредоносное ПО). Процедура, основанная на обнаружении отклонения сетевого трафика в ОС Android, разделена на три этапа, как показано на рисунке 3. Первый этап посвящен предварительной обработке данных.Выбор объектов выполняется для выбора наиболее подходящих объектов из всех объектов измерения в наборе данных. Второй этап — моделирование. Используя десятикратную перекрестную проверку, на этом этапе обучается модель машинного обучения с использованием 75% набора данных и предлагаются наиболее подходящие гиперпараметры для модели переподготовки. Кроме того, на этом этапе для тестирования и оценки предлагаемого модуля обнаружения вторжений используется 25% набора данных. Таким образом, модель машинного обучения, настроенная с помощью гиперпараметров, создается с использованием набора обучающих данных, а набор данных тестирования применяется для оценки модели.На третьем этапе модуль обнаружения вторжений может обнаруживать злонамеренные действия в режиме реального времени, когда реальные данные поступают в беспилотный автомобиль. В частности, предлагаемый модуль обнаружения вторжений должен быть включен в автомобильный шлюз, показанный на рисунке 2.

4. Результаты моделирования
Шесть алгоритмов машинного обучения — случайный лес (RF), дерево решений (DT), k -Алгоритмы классификатора ближайших соседей (KC), классификатора повышения градиента (GB), классификатора дополнительного дерева (ET) и классификатора мешков (BC) используются для анализа данных, и их результаты сравниваются с результатами предлагаемого алгоритма.Кроме того, мы также представляем гиперпараметры для каждого алгоритма для сравнительной проверки машинного обучения, используемого для реализации модуля обнаружения вредоносных программ в шлюзе для беспилотных транспортных средств. При анализе данных с использованием алгоритма машинного обучения важно настроить гиперпараметры для оптимизации результатов, производительности и затрат. Действительно, в зависимости от конфигурации гиперпараметров могут возникнуть значительные различия в производительности и точности результатов анализа. Мы представляем гиперпараметры, используемые в каждом эксперименте, с оценкой F1 и затраченным временем для каждого алгоритма.Эти гиперпараметры были получены путем многократного изменения различных экспериментальных условий для каждого алгоритма.
Девять входных характеристик определяются в процессе выбора характеристик, а выходные данные определяются с использованием двух сценариев классификации для анализа экспериментальных результатов. В первом сценарии (см. Рисунок 4 (a)) безобидный код, рекламное ПО и обычное вредоносное ПО точно обнаруживаются, тогда как второй сценарий (см. Рисунок 4 (b)) представляет собой сценарий бинарной классификации, при котором обнаруживаются только безобидный код и рекламное ПО. потому что общее вредоносное ПО составляет только 0.8% набора данных. Имеет смысл сравнить результаты бинарной классификации, поскольку ее влияние можно предсказать с помощью первого сценария.
В этот документ включено обнаружение вредоносных программ с помощью машинного обучения для разработки модуля IDS, включенного в беспилотные автомобили. Оценка F1, используемая в машинном обучении, вычисляет значения точности, полноты и точности для всех случаев, чтобы оценить производительность модели. Этот общий метод, который в среднем занимал около 3,570 с для проверки набора данных, не подходит для обнаружения в реальном времени.Мы применили более быстрый метод оценки F1, потому что вредоносные программы должны обнаруживаться в режиме реального времени на автономных транспортных средствах. Чтобы сгенерировать класс, который вычисляет и быстро возвращает матрицу путаницы, мы предложили новую функцию оценки. С помощью этой функции мы получили оценку F1 непосредственно во время обучения модели. Функция сохраняла значение вычисленной матрицы неточностей и могла повторно использоваться, когда для оценки производительности вызывалась оценка F1. В этом случае истекшее среднее время было 0.049 с, что приемлемо для обнаружения в реальном времени. Таким образом, прогнозирование аномального поведения может определить в пределах 0,049 с, когда в беспилотном транспортном средстве произошло новое движение (см. Таблицу 6).
Для алгоритма RF наивысшая оценка F1 получается, когда случайное состояние равно 42, количество оценок составляет 85, максимальная глубина равна 24, а максимальное количество функций равно 4.Хотя точность предсказания RF обычно выше при использовании двоичной классификации, в этом случае она выше в сценарии 1. В целом, RF-алгоритм имел самую высокую точность предсказания среди протестированных алгоритмов машинного обучения. Для алгоритма DT наивысшая оценка F1 наблюдалась, когда случайное состояние равно 42, а минимальная выборка листьев — 2. Для KC наивысшая оценка F1 наблюдалась при следующих условиях: однородные веса и 7 оценок. И для DT, и для KC точность может снизиться в наборах данных с большим дисбалансом данных.Более того, хотя алгоритм KC демонстрирует более высокую точность прогнозирования в сценариях двоичной классификации, время его обучения более чем в два раза превышает время обучения в сценарии 1. Для GB наивысшая оценка F1 наблюдается, когда случайное состояние равно 42, количество оценок равно 50, максимальная глубина — 15, а максимальное количество функций — 5. Его точность предсказания обычно высока, но время обучения — самое длинное из всех алгоритмов — 2,556,517 мс; для сравнения, время обучения второго самого длинного алгоритма, KC, составляет 60 967 мс, а время обучения самого короткого, ET, составляет всего 976 мс.Следовательно, хотя GB подходит для двоичной классификации, затраты времени на обучение слишком велики для общей классификации. Для ET наивысший балл F1 наблюдался, когда случайное состояние равно 42, разделитель является случайным и количество оценок равно 100. Этот алгоритм показывает самое короткое время обучения в обоих сценариях. Хотя двоичная классификация имеет высокую точность прогнозирования и самое короткое время обучения (95 мс), что делает ее очень эффективной, ее точность прогнозирования значительно снижается в сценарии 1.Для BC наивысшая оценка F1 наблюдается, когда случайное состояние равно 42, а количество оценок равно 10. Подобно ET, BC эффективен из-за своей высокой точности прогнозирования в сценарии двоичной классификации, но он значительно снижает точность прогнозирования при сценарий 1.
Таким образом, общая точность предсказания алгоритма составила 90% или больше с двоичной классификацией для всех алгоритмов, кроме GB. Следовательно, в этом случае можно выбрать алгоритм с коротким временем обучения.Для обнаружения вредоносного или рекламного ПО во встроенной программной среде, такой как автомобиль, очень важны высокая точность и быстрое время отклика. Следовательно, алгоритм ET с его временем обучения 95 мс и точностью предсказания 90,6% в сценариях двоичной классификации будет подходящим. Однако, учитывая, что метод обнаружения атак в ОС Android представляет собой сценарий классификации 1, алгоритм RF, который имеет наивысшую точность прогнозирования и время обучения 19 401 мс, будет наиболее подходящим.
Мы используем кривую рабочей характеристики приемника (ROC) для оценки экспериментальных результатов каждого алгоритма. Кривая ROC, широко используемый инструмент для бинарной классификации, отображает чувствительность метода в зависимости от его специфичности. Площадь под кривой ROC (AUC), которая представляет интеграл поверхности под кривой, является показателем эффективности обнаружения каждого классификатора. Когда кривая приближается к графику y = x , классификатор является чисто случайным, а AUC близка к 0.5; аналогично, эффективность обнаружения лучше, когда кривая в верхней левой области находится далеко от линии случайного классификатора. AUC идеального классификатора составляет 1.
Мы сравнили производительность четырех алгоритмов: RF, DT, KC и GB (см. Рисунок 5). В алгоритме RF, показанном на рисунке 5 (a), AUC макро-среднего, полученного путем вычисления измерения каждого класса, составляет 0,97, а среднее микро-значение для интегрированных классов составляет 0,99. Для несбалансированного вредоносного ПО (класс 2) AUC составил 0,93, что относительно хорошо по сравнению с другими классификаторами.На рисунках 5 (b) и 5 (c) DC и KC показывают аналогичные результаты обнаружения. Однако при обнаружении вредоносного ПО класса 2 DC оказывается немного лучше, чем KC. Более того, на рисунке 5 (d) результаты обнаружения микросреднего и макросреднего значений GB составляют 0,97 и 0,84 соответственно. Однако результат обнаружения класса 2 низкий (0,58) из-за редкости класса 2 в наборе данных. То есть GB может хорошо работать для двоичной классификации, но не подходит для мультиклассовой классификации. В заключение, кривая ROC и AUC каждого классификатора показывают, что алгоритм RF лучше обнаруживает вредоносные программы, чем другие алгоритмы.
5. Заключение
Растущая возможность подключения транспортных средств также увеличила угрозы безопасности. Вредоносный код может проникать во внутреннюю сеть автомобиля, когда устройство, зараженное вредоносным кодом, подключается к транспортному средству через внешний канал связи. Высокая точность и скорость являются ключевыми факторами для обнаружения злонамеренного поведения во встроенной среде транспортных средств, где ответы должны обрабатываться в режиме реального времени. Таким образом, в этом исследовании были проанализированы угрозы безопасности от рекламного ПО и вредоносного ПО в ОС Android в беспилотном автомобиле.Сетевой трафик был проанализирован для выявления вредоносного поведения в сети в модуле. Кроме того, был предложен модуль обнаружения вторжений на основе машинного обучения для обнаружения вредоносных программ. Наконец, мы предложили алгоритм машинного обучения, который может обнаруживать вредоносные программы Android для автомобилей с высокой точностью и за короткое время. Мы сравнили точность обнаружения и скорость алгоритма с предложенными оптимальными гиперпараметрами шести алгоритмов машинного обучения. Кроме того, мы также обнаружили, что можем значительно сократить затраченное время, используя новую модель функции оценки для обнаружения в реальном времени.В ходе моделирования мы продемонстрировали, что наш алгоритм является очень точным (92,9%) и быстрым (0,049 с), что делает его пригодным для обнаружения вредоносных программ в режиме реального времени в среде беспилотных транспортных средств.
Доступность данных
Набор данных CIC AW&GM можно найти на официальной веб-странице института https://www.unb.ca/cic/datasets/android-adware.html.
Конфликт интересов
Сынхён Пак и Джин Ён Чой заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Эта работа была поддержана грантом Института продвижения информационных и коммуникационных технологий (IITP), финансируемым правительством Кореи (MSIT) [No. 2018-0-00532, Разработка безопасного микроядра высокой надежности (≥EAL6)].
Факторы оценки Базовая модель Модель функции оценки
Истекшее время (секунды) 3,570 0,049
Точность 0.929 0,929
Точность 0,849 0,849
Отзыв 0,761 0,761
Оценка F1 0,796 0,803
Лаборатория функциональных неорганических материалов — EPFL
Компания

Июль 2021 г. Текущие исследовательские интересы профессора Квин с использованием «продвинутых губок» — MOF — освещены на веб-сайте EPFL News .Не пропустите!

Июнь 2021 г. Поздравляем Аниту Джастин и коллег с последней опубликованной работой в Inorganic Chemistry ! Эта работа представляет новый подход PSM к ковалентной прививке аминов в MOF для захвата CO ₂ и была выбрана в качестве избранной статьи на обложке.

Июнь 2021 г. Доктор.Пэнкунь Чжао присоединяется к LFIM! Добро пожаловать в лабораторию!

Июнь 2021 г. исследователей EPFL заставляют технологии работать на глобальном Юге. LFIM примет участие в программе Tech5Dev в сотрудничестве с неправительственной организацией Solidar Med. Оставайтесь с нами для получения дополнительной информации!

Июнь 2021 г. Профессор Венди Куин внесла свой вклад в научную записку Женевского центра науки и дипломатии (GESDA), посвященную декарбонизации глобальной экономики и общества.

Май 2021 г. Retreeva в процессе! Стартап EPFL, возглавляемый доктором Ольгой Трухиной и профессором Венди Куин, использует инновационные материалы для извлечения незначительных количеств золота из водной воды. Скоро будут новые новости!

Апрель 2021 г. LFIM в сотрудничестве с EssentialTech и Solidar Med получила грант Tech5Dev на разработку холодильных боксов без электричества для хранения вакцин и продуктов питания в сельских районах Мозамбика.Поздравляем всех награжденных проектов!

Апрель 2021 г. Проф. Куин — приглашенный спикер на веб-семинаре Dalton Transactions: New Talent Europe.

март 2021 г. Доктор Юдун Сюэ присоединяется к LFIM. Добро пожаловать!

март 2021 г. Проф.Queen появляется в подкасте EPFL «Вы уверены?» , чтобы обсудить ее уверенность или ее отсутствие. Что могут сделать исследования, чтобы справиться с неопределенностью. Не пропустите!

март 2021 г.
Проф. Куин и Мохамад Хмаде (Американский университет Бейрута) организовали симпозиум под названием «Ретикулярная химия для устойчивых и чистых энергетических приложений» на весеннем собрании NanoGe 2021.На симпозиуме выступили девять пионеров в этой области, в том числе проф. Стефан Каскель (TU Dresden), Seth Cohen (UCSD), Mircea Dinca (MIT), Mohamed Eddaoudi (Kaust), Qiaowei Li (Fudan University), Rahul Banerjee (IISER Kolkata), Bettina Lotsch (Ludwig- Maximilians-Universit) Кэтрин Мирика (Дартмутский колледж) и Омар Фарха (Северо-Западный университет).

Февраль 2021 г. Профессор Куин проводит семинар в Гарварде на кафедре химии и химической биологии.

Февраль 2021 г.
LFIM — одна из шести групп EPFL, которые будут сотрудничать с африканскими университетами благодаря инициативе EPFL — EXAF (Excellence in Africa) . Наша группа будет работать с Самиром эль-Ханкари из Политехнического университета Мохаммеда VI с целью улучшения улавливания и утилизации CO2 с использованием MOF.

Февраль 2021 г. Проф.Венди Куин выступает с докладами в Калифорнийском университете Сан-Диего (UCSD) и в Университете Южной Дакоты (США).

Январь 2021 г.
Поздравляем доктора Мехрдада Асгари и сотрудников с последней работой, опубликованной в журнале « Chemical Engineering Journal»! Эта работа в сотрудничестве с профессором Марко Маццотти основана на исследовании Cu-TDPAT для очистки h3 и улавливания CO2 из синтез-газа.

Январь 2021 г. Поздравляем доктора Бхавану Такур с ее новой должностью в Roche Diagnostics , занимающейся разработкой биосенсоров для пунктов оказания медицинской помощи.

Январь 2021 г. Поздравляем доктора Бхавана Тхакура и сотрудников с только что принятой статьей в Advanced Materials Technologies! Работа основана на изучении пероксидазоподобного поведения Fe MOF и композитов MOF / полимер.

Январь 2021 г. Поздравляем нашего бывшего постдока доктора Шуляна Яна с принятием в качестве адъюнкт-профессора в Сямэньский университет. Всего наилучшего!

Декабрь 2020 Проф. Венди Куин дала интервью на The Galactic Chloe Show в рождественском выпуске! Отличный разговор с последними новостями об исследовательских интересах лаборатории и биографии Венди.Не пропустите!

Ноябрь 2020
Открыть позицию в LFIM!
Мы нанимаем сотрудника с докторской степенью, чтобы сосредоточиться на разработке систем доставки наночастиц . Посетите страницу вакансий для получения дополнительной информации.

Ноябрь 2020 Поздравления доктору.Ольга Трухина с победой в номинации «Иногрант» за новое предпринимательское начинание!

Ноябрь 2020 Проф. Куин выступает с докладами в Университете Клемсона и Техасском университете в Остине (США).

Октябрь 2020 Поздравляем Викрама Карве с присуждением стипендии JSPS за исследовательскую поездку с проф.Такаши Уэмура из Токийского университета!

Октябрь 2020
Поздравляем магистранта Александра Хюбера с успешной защитой дипломной работы!

Сентябрь 2020 Профессор Венди Куин принимает участие в серии интервью EPFL Energy Center ! Проверьте это!

Сентябрь 2020 Тиль Шертенлейб присоединился к LFIM в качестве доктора философии! Willkommen!

Сентябрь 2020 Поздравления доктору.Shuliang Yang и его коллеги за последнюю принятую работу о электрокатализаторах на основе MOF / полимера, содержащих одноатомные частицы Ni. Этот отчет теперь онлайн в Chemical Science .

Август 2020 Поздравляем магистрантов Виласини Махеша и Тилля Шертенлейба с успешной защитой диссертаций. Отличная работа!
Август 2020
Проф.Венди Куин включена в рейтинг 2020 Talent 12 of C&EN Magazine , в котором освещается «дюжина молодых восходящих звезд, которые используют химические ноу-хау, чтобы изменить мир». Новость была также освещена на веб-сайте EPFL .

Август 2020 Поздравляем доктора Сун Гао с получением награды декана за выдающуюся докторскую диссертацию в Университете Нового Южного Уэльса!

Август 2020 Джоселин Рот присоединяется к LFIM в качестве доктора философии.Бьенвеню!

август 2020

Работа профессора Венди Куин и Лаборатории функциональных неорганических материалов освещена в статье в швейцарской газете Sonntags Blick .

июль 2020 Поздравления доктору.Шулянг Ян в своей недавней работе сосредоточился на формировании шариков MOF с использованием простой стратегии полимеризации. Эта работа была только что опубликована в Интернете в журнале Американского химического общества .
Июль 2020 Поздравляем доктора Шуляна Яна и LFIM с новым обзором, опубликованным в Coordination Chemistry Reviews . Рукопись сосредоточена на улучшении производительности MOF за счет введения полимерных гостей.

Июль 2020 К группе присоединяется доктор Сун Гао. Добро пожаловать!
Май 2020
Недавно принятая работа по использованию гранул MOF для улавливания и восстановления токсичного Cr (VI) до Cr (III) была освещена в Chemistry World .
Май 2020 Поздравляем Мехрдада Асгари с победой в гранте SNSF Early Postdoc Mobility. Всего наилучшего во время вашего постдока в Кембриджском университете!
Май 2020 Поздравляем Илью Кочетыгова с получением награды за путешествия 2020 года от Швейцарского химического общества и Швейцарской академии наук.
Май 2020
Работа по удалению тяжелых и драгоценных металлов, проводимая в LFIM, освещена на веб-сайте EPFL. Наш последний принятый документ представлен в этом видео!
Апрель 2020
Поздравляем Бардию Вализаде за его работу по извлечению хрома из сточных вод с использованием композитных шариков [защищено электронной почтой].Работа, только что принятая в журнал Journal of Materials Chemistry A , является совместным проектом LFIM и группы профессора Беренда Смита.
Апрель 2020
Поздравляем Арона Хукаба с его недавней публикацией в Energy Technology . Эта работа сосредоточена на секвестрации свинца из перовскитных солнечных элементов с использованием композитов MOF-полимер и является совместным проектом LFIM и группы проф.Назируддин.
Апрель 2020
Поздравляем Мехрдада Асгари с его последней публикацией в Nano Research, посвященной раскрытию механизма большого отрицательного теплового расширения в Cu-TDPAT.
Январь 2020 «Могут ли отходы при добыче золота снизить его огромную стоимость?» Журнал AEON освещает потенциал материалов, разработанных LFIM для городской горнодобывающей промышленности.
Январь 2020
Сотрудничество между LFIM и группой профессора Франсуа Марешаля по преобразованию CO ₂ в бензовозы отражено в La Tél é .
Январь 2020 Поздравляем Мехрдада Асгари с его только что принятой статьей в Chemistry of Materials , совместном проекте LFIM и группы проф.Микеле Чериотти. Работа сосредоточена на изучении того, как замещение лиганда влияет на адсорбцию CO ₂ и N ₂ в содалите MOF.
Январь 2020
EPFL Valais Исследование улавливания и преобразования CO ₂ в топливо представлено на сайте Le Nouvelliste .
ноябрь 2019 Мехрдад Асгари успешно защитил кандидатскую диссертацию.Поздравляем доктора Асгари!
ноябрь 2019 Дэниел Т. Сан успешно защитил кандидатскую диссертацию. Поздравляем доктор Сунь!
ноябрь 2019 Поздравляем Ольгу Трухину с победой в гранте SNSF Spark!
ноябрь 2019 Поздравляем проф.Ли Пэна за то, что он присоединился к Сямыньскому университету (Китай) в качестве доцента.恭喜彭丽!
ноябрь 2019 Профессор Квин выступает с докладом на мероприятии выпускников 50-го возвращения домой.
ноябрь 2019

Профессор Квин представлена в «100 женщинах» на YouTube: межрегиональная коммуникационная кампания по продвижению 100 женщин и их исключительной карьеры.
октябрь 2019
Поздравляем Викрама Карве с его первой рукописью, только что принятой в Green Chemistry , о преобразовании биомассы с использованием композита MOF-полимер-NP. Это был совместный проект LFIM и группы профессора Джереми Лютербахера.
октябрь 2019 Поздравления доктору.Ольге Трухиной за приз плакат EuroMOF19!
октябрь 2019
Профессор Квин выступает с приглашенным докладом на веб-саммите в Лиссабоне.
октябрь 2019 Профессор Квин выступает с приглашенным докладом на выставке EuroMOF19 в Париже (Франция).
октябрь 2019 LFIM получает финансирование проекта SNSF!
октябрь 2019 Профессор Куин выступает с приглашенным докладом на Симфосе в Марокко.
сентябрь 2019 Профессор Квин проводит беседу с Государственным секретариатом по образованию, исследованиям и инновациям (SEFRI) в Учебном центре Rolex.
сентябрь 2019 Профессор Квин выступает с докладом на EPFL Research Day & Festivités 5 и EPFL Valais Wallis.
Сентябрь 2019 Профессор Квин выступает с докладом на семинаре по энергетическим материалам в ESRF (Гренобль, Франция).
августа 2019 Поздравляем Дэниела Т. Сана и профессора Куин с победой в конкурсе Tech5Impact Playgrant!
августа 2019 Поздравляем Дэниела Т. Сана с победой в гранте SNSF / Innosuisse Bridge Proof of Concept!
августа 2019
Профессор Квин выступает с докладом на Европейской конференции по кристаллографии в Вене, Австрия.
Июль 2019 Дэниел Т. Сан и профессор Куин публикуют статью о первой реакции в ACS Central Science .
июль 2019 Поздравляем Ли Пэна и Шуляна Янга с новой статьей, только что принятой в журнал Американского химического общества. Это будет избранная статья на обложке. Отличная работа!
июнь 2019 Профессор Куин выступает с докладом в Комиссии по окружающей среде, управлению территорией и энергией.
июнь 2019 Профессор Квин беседует с правлением ETH.
Май 2019 Профессор Квин читает меловую беседу с группой по коммуникациям EPFL.
Май 2019 Поздравляем Илью Кочетыгова с победой в туристической награде Швейцарского общества кристаллографии в 2019 году.
Май 2019 Поздравляем Даниэля Сана с победой в швейцарской премии доктора философии по нанотехнологиям 2019 года.
Май 2019 Поздравляем Мехрдада Асгари с получением награды за путешествия 2019 года от Швейцарского химического общества и Швейцарской академии наук.
Апрель 2019 Доктор Хорди Эспин Марти присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
Апрель 2019
Профессор Квин представляет исследовательскую тему на выставке Showcase 2030 от Tech5Impact.
Апрель 2019
Проф.Королева выступает с приглашенным докладом по экологической инженерии на EPFL
Апрель 2019 Проф. Куин выступает с приглашенным докладом на Национальном собрании Американского химического общества в Орландо, Флорида. LFIM поздравляет профессора Джеффри Р. Лонга из Беркли с получением Премии Ф. Альберта Коттона в области синтетической неорганической химии.
март 2019 Поздравления доктору.Shuliang Yang и Dr. Li Peng за их работу по стабилизации MOF посредством постсинтетической полимеризации, только что принятой в Chemical Science ! Эта работа будет размещена на обложке журнала!
Февраль 2019
Проф. Куин — приглашенный редактор European Journal of Inorganic Chemistry специального выпуска, посвященного рассеянию нейтронов в координационной химии.См. Ее профиль редактора.
Февраль 2019 Поздравляем Аниту Джастин со сдачей кандидатского экзамена. Она имеет докторскую степень!
Январь 2019 Science Valais публикует портрет исследователей с портретом профессора Королевы.
декабрь 2018
Профессор Квин выступает с приглашенным докладом на MOF-2018 и на отраслевом форуме и ведет сессию на отраслевом форуме.
декабрь 2018
Дэниел Сан выступает с докладом на MOF-2018 в Новой Зеландии. Отличная работа, Даниил!
декабрь 2018 Поздравляем Мехрдада Асгари за его статью, принятую в European Journal of Inorganic Chemistry , посвященную in-situ дифракционным исследованиям адсорбции H ₂ в MOF Cu-BTTri содалитового типа.
ноябрь 2018
Prof. Queen — в эфире RTS Radio.
ноябрь 2018 Поздравляем Ольгу Трухину с победой в гранте Tech5Impact!
ноябрь 2018
Наша работа по золоту недавно была размещена в РТС.Поздравляю Даниил!
ноябрь 2018
Ознакомьтесь с нашей работой по добыче золота, опубликованной в C&E News. Поздравляю Даниил!
ноябрь 2018 LFIM выигрывает грант на инновации Merck 350 на семинаре Deep Dive for Life Reimined / Life Science в Берлингтоне, Массачусетс (США).
ноябрь 2018
Поздравляем Дэниела Сана с его работой по извлечению золота из сложных водных смесей, которая только что была включена в журнал Американского химического общества. г. Эта статья была выбрана из портфолио ACS по выбору редактора ACS. Таким образом, это будет открытый доступ.
сентябрь 2018
Поздравляем Даниэля Сана с получением награды за путешествия 2018 года от Швейцарского химического общества и Швейцарской академии наук.
сентябрь 2018 Проф. Куин читает пленарную лекцию на ежегодном собрании Швейцарского общества кристаллографии.
Август 2018
Поздравляем Викрама Карве со сдачей кандидатского экзамена. Он имеет докторскую степень!
Август 2018
Поздравления доктору.Ли Пэн в своей статье, описывающей новый метод создания композитов MOF / полимер, опубликованной в Chem. Коммуна .
Август 2018
Профессор Квин является соорганизатором симпозиума по материалам от 0 до 3-D с пористостью на 31-м заседании Европейской ассоциации кристаллографии в Овьедо, Испания.
Август 2018
Профессор Квин выступает с презентацией на Днях энергетических инноваций Швейцарии и США 2018.
Август 2018 Поздравляем доктора Шуляна Янга за его обзор использования MOF и материалов на его основе в термически обусловленных органических превращениях, опубликованный в Chem. Евро. J.
Август 2018
Поздравляем доктора Шуляна Яна за его статью о металлоорганических каркасах, полученных из Co ₃ S ₄ полых нанобоксов, опубликованную в ChemSusChem .
июнь 2018 Проф. Куин делает презентацию перед парламентом Швейцарии.
июнь 2018 Проф. Куин проводит приглашенный семинар на Собрании молодых преподавателей в Берне.
Май 2018 Поздравления доктору.Шулян Ян за его статью о пористых углеродных сферах, опубликованную в ACS Applied Materials and Interfaces .
Май 2018 Проф. Куин выступает с приглашенным докладом в EMPA на семинаре по усовершенствованным сорбционным материалам.
Май 2018 Поздравляем Илию и Сафака с публикацией о селективной адсорбции CO ₂ новым имидазолиниевым MOF, опубликованной в Dalton Transactions .
Май 2018 Илья выступает с докладом на конференции docMOF в Райтенхаслахе, Германия. Поздравляю!
Май 2018 Работа Даниэля по очистке воды размещена в RTS!
Апрель 2018 Поздравляем Мехрдада Асгари и Суди Джавахери с публикацией их рукописи в журнале Chemical Science .В следующем месяце это будет титульная статья.
март 2018 Профессор Куин проводит приглашенный семинар в Институте Пола Шеррера (PSI).
март 2018 Поздравляем доктора Сафака Булута за его рукопись, посвященную синтезу новых строительных блоков диамина, которая будет опубликована в Journal of Organic Chemistry .
март 2018 Мехрдад Асгари выступает с докладом в зимней школе: «Проблемы и возможности исследований в области энергетики 2018» в Кран-Монтана. Отличная работа, Мердад!
Февраль 2018
Поздравляем Дэниела Сан с разработкой новых материалов, демонстрирующих очень быстрое и селективное извлечение тяжелых металлов из воды.Эта работа размещена на обложке ACS Central Science .
Эта работа занимала 3-е место на Reddit, имеет хорошие альтметрические оценки и дважды была представлена в Le Nouvelliste! См. Пресс-релиз здесь.
Февраль 2018 Профессор Квин преподает краткий курс химии MOF в Университете Инсубрия в Италии.
Февраль 2018 Поздравляем Илью со сдачей кандидатского экзамена. Он имеет докторскую степень!
январь 2018 Поздравляем доктора Шуляна Яна, чья работа будет представлена на обложке журнала Chemistry: A European Journal.
январь 2018 Профессор Квин выступает с приглашенным докладом в HES-SO.
январь 2018 Анита Джастин присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
ноябрь 2017 Профессор Королева представлена в журнале Valais: Une femme Engagée.
сентябрь 2017 Мехрдад Асгари делает устную презентацию на ежегодном собрании Швейцарского общества кристаллографии: Женева, Швейцария.
сентябрь 2017
Дэниел Сан получил приз за лучший постер на конференции «Композиты из металла и ковалентные органические каркасы: фундаментальный дизайн и применение»: Гранада, Испания.
сентябрь 2017 Проф.Королева выступает с основной лекцией на конференции «Композиты из металла и ковалентные органические каркасы: фундаментальный дизайн и применение»: Гранада, Испания.
сентябрь 2017 Проф. Куин выступает с докладом на TEDx под названием «Сокращение углерода для спасения жизней», Мартиньи, Швейцария.
сентябрь 2017
LFIM представлен в Le Nouvelliste за их работу по улавливанию углерода.
Август 2017 Профессор Куин выступает с докладом на Национальной конференции Американского химического общества: Вашингтон, округ Колумбия.
Август 2017 Викрам Карве присоединяется к LFIM.Бьенвеню!
Апрель 2017 Доктор Шулян Ян присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
Февраль 2017
Поздравляем д-ра Ольгу Трухину с приемом стипендиатов EPFL, софинансируемым Мари Склодовской-Кюри.
Январь 2017 Илья Кочетыгов и др.Ольга Трухина присоединяется к ЛФИМ. Бьенвеню!
декабрь 2016 С Рождеством Христовым от LFIM!
декабрь 2016 Поздравляем Мехрдада со сдачей экзамена на кандидатуру.Он имеет докторскую степень!
декабрь 2016
LFIM представлен в RTS за работу, направленную на улавливание углерода!
октябрь 2016 Поздравляем Даниэля со сдачей экзамена на кандидатуру. Он имеет докторскую степень!
июль 2016 Проф.Королева выступает с приглашенным докладом на Дне химии Кентского университета.
июль 2016 EPFL представлен в Le Nouvelliste! С Днем независимости!
июнь 2016 Проф.Королева выступает с приглашенным докладом в Циндао, Китай, на встрече ЕМС по металлоорганическим каркасам
Май 2016 Совместная работа над нанокристаллическими гибридами MOF завершена! Поздравляю Даниэля!
Май 2016 Работа в LFIM представлена на канале 9. Отличная работа, Пьер!
Апрель 2016
Опубликована наша статья о композитах MOF / Polymer в качестве барьеров для водяного пара.Поздравляем Юнис и Даниэля!
март 2016 Проф. Куин выступает с приглашенным докладом в Эдинбургском университете.
март 2016 Совместная работа с LBNL на обложке EES! Поздравляю, Даниэль.
Январь 2016

Январь 2016 Энергетический грант доценту SNSF начинается!
ноябрь 2015 Статья Дэниела Сана принята в Energy Environ.Sci. Поздравляю!
октябрь 2015 Мехрдад Асгари присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
октябрь 2015 Ученые из EPFL-Valais стали звездами благодаря исследованиям, отмеченным в Un Bol d’Oxygéne
сентябрь 2015 Мохаммад Андалиби присоединяется к LFIM.Бьенвеню!
сентябрь 2015 Даниэль Сан присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
сентябрь 2015 Доктор Пьер Дапсенс присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
август 2015 Доктор Ли Пэн присоединяется к LFIM.Бьенвеню!
июль 2015 Доктор Сафак Булут присоединяется к LFIM. Бьенвеню!
июнь 2015 LFIM уже в стадии реализации!
Разнообразное использование, процесс обобщения и специальная координация
% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 11 0 объект /Заголовок /Тема / Автор /Режиссер / Ключевые слова / CreationDate (D: 20210812010518-00’00 ‘) / ModDate (D: 20210305145047 + 01’00 ‘) / PTEX.Fullbanner (это pdfTeX, версия 3.14159265-2.6-1.40.20 \ (TeX Live 2019 \) kpathsea версия 6.3.1) / В ловушке / Ложь >> эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > транслировать application / pdf
Игнасио Авеллино, Шейда Нозари, Жоффрой Канлорбе и Ивонн Янсен
Обобщение хирургического видео: разнообразные применения, процесс обобщения и специальная координация
сводка видео
Обобщение видео
механизмы координации
эндоскопическое видео
Малоинвазивная хирургия
2021-02-24T11: 16: 58ZLaTeX с acmart 2020/02/08 v1.69 Набор статей для Association for Computing Machinery and hyperref 2019/11/10 v7.00c Гипертекстовые ссылки для LaTeX2021-03-05T14: 50: 47 + 01: 002021-03-05T14: 50: 47 + 01: 00обзор видео, видео обобщение, механизмы координации, эндоскопическое видео, минимально инвазивная хирургия af0d-e34b-8d1d-256f8b9aa656 конечный поток эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > эндобдж 22 0 объект > эндобдж 23 0 объект > эндобдж 24 0 объект > эндобдж 25 0 объект > эндобдж 26 0 объект > эндобдж 27 0 объект > эндобдж 28 0 объект > эндобдж 29 0 объект > эндобдж 30 0 объект > эндобдж 31 0 объект > эндобдж 32 0 объект > эндобдж 33 0 объект > эндобдж 34 0 объект > эндобдж 35 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC / ImageB / ImageI] >> эндобдж 36 0 объект > транслировать x ڝ XɎ6 + ֐0 | F0 ~ ja, = 3E, UQN) bs.