Информационные технологии в обеспечении нового...

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ – «ИНФОРМИКА»

ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР

ПРОБЛЕМ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ НИТУ «МИСИС»

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ

ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ

КАФЕДРА ЮНЕСКО «ОБЩЕСТВО ЗНАНИЙ И НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» РОССИЙСКОГО НОВОГО УНИВЕРСИТЕТА

ДИРЕКЦИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ПРОГРАММ КОМПАНИИ IBM EAST EUROPE / ASIA

СОЮЗ ОПЕРАТОРОВ ИНТЕРНЕТ

Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием

«àçîéêåÄñàéççõÖ íÖïçéãéÉàà Ç éÅÖëèÖóÖçàà çéÇéÉé äÄóÖëíÇÄ ÇõëòÖÉé éÅêÄáéÇÄçàü»

— 14–15 ÄèêÖãü 2010 É., åéëäÇÄ, çàíì «åàëàë» —

ëÅéêçàä çÄìóçõï ëíÄíÖâ

КНИГА 3

Москва — 2010

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СПЛАВОВ» НИТУ «МИСИС»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

УДК 378 ББК 32.81

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ. Сборник научных статей. Книга 3 / Труды Всероссийской науч-но-практической конференции с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования (14–15 апреля 2010 г., Москва, НИТУ «МИСиС»)». – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. – 264 с.

ISBN 978-5-7563-0414-5

Настоящий сборник научных статей выходит в серии трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования» (14–15 апреля 2010 г., г. Москва).

Целью конференции является обсуждение широкого спектра вопросов, связанных с достижениями в области разработки и применения перспективных информационных и телекоммуникационных технологий для обеспечения нового качества высшего обра-зования в условиях современных реформ высшей школы и повышения требований к уровню подготовки выпускников вузов.

Сборник состоит из трех книг. Книга 3-я включает научные статьи участников конференции по тематическому

направлению: «Информационные технологии и телекоммуникации, обеспечивающие автоматизированную поддержку функционирования и развития высших учебных заведений».

Сборник научных статей адресован руководителям и профессорско-преподаватель-скому составу высших учебных заведений, занимающихся проблемами информатиза-ции высшего образования в условиях современных реформ и совершенствования каче-ства образования.

Тексты статей представлены в авторской редакции.

ISBN 978-5-7563-0414-5 УДК 378 ББК 32/81

© Авторы, 2010 © Исследовательский центр

проблем качества подготовки специалистов, 2010

3

Содержание

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННУЮ ПОДДЕРЖКУ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

Бершадский А.М, Бурукина И.П. (г. Пенза) ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РАБОТЫ КАФЕДРЫ ВУЗА ............................................................ 9 Тарлыков В.А., Храмов В.Ю., Шехонин А.А. (г. Санкт-Петербург) ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ УЧЕБНО-ЛАБОРАТОРНОЙ БАЗЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ............................................................ 14 Рогожина М.Н., Жуков Д.О. (г. Москва) ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ ........................................... 19 Столбов В.Ю., Шарыбин И.Д. (г. Пермь) АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА БАЗ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ И ПРОЦЕДУРЫ ТЕСТИРОВАНИЯ В ВУЗЕ............................................................................................. 25 Самигулина Г.А. (г. Алматы) РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННЫХ ИММУННЫХ СИСТЕМ ................ 31 Подгорнова Н.Н., Пепеляева Н.А. (г. Тюмень) ВОЗМОЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ .............................................................................. 37 Борисенко А.В., Еремеев Л.Г., Кузнецов А.В. (г. Брянск) СОЗДАНИЕ ПОЛНОТЕКСТОВЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ БИБЛИОТЕК ........................................................ 40 Бурякова О.С. (г. Шахты) ЭЛЕКТРОННЫЙ ДОКУМЕНТООБОРОТ КАК ВИД ИНФОРМАЦИОННОГО РЕСУРСА ....................... 48 Гуров В.В., Гуров Д.В. (г. Москва) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА ................................................................................. 53 Лесько С.А. (г. Москва) РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДИНАМИЧЕСКОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ ЗАЯВОК НА ПРИМЕРЕ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ ..................................... 59 Рубальский Г.Б., Рубальская О.Н. (г. Москва) ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЙ .............................................................................................................. 71 Лисицына Л.С., Пирская А.С. (г. Санкт-Петербург) АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТРАЕКТОРИЯМИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДУЛЬНЫХ КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ВУЗА ............................................................................................... 75

4

Смольникова И.А. (г. Москва) ЭЛЕКТРОННАЯ ПОДДЕРЖКА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.................................... 87 Бугрин В.П., Мовчан А.В. (г. Москва) КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ...................................................... 92 Данилов А.Н., Василенко С.В., Столбов В.Ю., Широких А.В. (г. Пермь) УПРАВЛЕНИЕ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ В ВУЗЕ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ТЕКУЩИХ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ................................................ 96 Шафоростова Е.Н., Лазарева Т.И. (г. Москва) РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ НА БАЗЕ АЛГОРИТМОВ ТАКСОНОМИИ ....................................................................... 104 Баканов В.М. (г. Москва) АППАРАТНОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА КАФЕДРЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА................................................................................................... 109 Донецков А.М. (г. Москва) АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЯ КАК ЭЛЕМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ................................................................................................................... 114 Мальшаков Г.В. (г. Москва) ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ В ВУЗЕ НА ОСНОВЕ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ ................................................................. 118 Герчес Н.И. (г. Тобольск) РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНЦИИ БУДУЩЕГО ИНЖЕНЕРА ..................................................... 124 Мигунова Т.Л., Сугробов В.А. (г. Арзамас) ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «ПРОМЕТЕЙ» КАК СРЕДСТВОКОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ И ЭЛЕМЕНТ КОМПЛЕКСНОЙ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ .................................................................................................................. 128 Ратманова И.Д. (г. Иваново) ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ .............. 133 Редько И.Н. (г. Нижний Новгород) МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ПРАКТИЧЕСКОГО МОДУЛЯ В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ......................................................................................................... 136 Алексеев С.И., Сорока Р.И. (г. Москва) СРЕДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANYLOGIC – ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ..................................................................... 138 Солдатенко И.С. (г. Тверь) АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРИЕМА АБИТУРИЕНТОВ НА ОСНОВЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ ........................................ 144 Нечаева Е.А. (г. Иваново) ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ВЫСШЕГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ ПОСРЕДСТВОМ ГРАМОТНОГО СОЗДАНИЯ И ПОДДЕРЖАНИЯ ВЕБ-САЙТА. ВЕБ-САЙТ КАК ОСНОВНОЕ PR-МЕРОПРИЯТИЕ, ПРОВОДИМОЕ В СФЕРЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ................................... 148

5

Аккуратов Е.Г. (г. Ярославль) ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПО ОБЩЕЙ ГИГИЕНЕ В МЕДИЦИНСКОМ ВУЗЕ ................................................................................. 154 Кошев А.Н, Кузина В.В. (г. Пенза) ИНФОРМАТИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА НА ПРИМЕРЕ ПЕНЗЕНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА АРХИТЕКТУРЫ И СТРОИТЕЛЬСТВА ............................................................................................................................... 156 Смирнов М.Ю. (г. Москва) ОБ ОДНОМ АЛГОРИТМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ .............................................................. 162 Шаманская Е.В. (г. Старый Оскол) ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЦЕССЕ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ СПЕЦИАЛИСТА ............................................................................ 168 Сахабетдинов М.А. (г. Уфа) ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ............................................................................................................ 174 Смольникова И.А. (г. Москва) ЭЛЕКТРОННЫЕ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ДЛЯ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ, МЕНЕДЖЕРОВ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ................................................................................................................................ 180 Птицына Л.К., Шикунов Д.А. (г. Санкт-Петербург) МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ИНФРАСТРУКТУР НА БАЗЕ ЛОКАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА УПРАВЛЕНИЯ ...................................................................... 184 Осипова О.П. (г. Челябинск) ОРГАНИЗАЦИОННО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛИ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСТАНЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УСЛОВИЯХ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ .......................................................... 188 Федосеев С.В., Микрюков А.А. (г. Москва) ЗАДАЧИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДХОДОВ.................... 194 Налимов С.П., Чмут В.И. (г. Санкт-Петербург) НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС.......................................................................................................................... 197 Козлова Т.В. (г. Москва) ПРОБЛЕМА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ .................................................................................................... 201 Костюкова Т.П., Филосова Е.И. (г. Уфа) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ КАК СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ ............................................................................................ 206 Борисенко Н.Н. (г. Брянск) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕССЕ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ УМЕНИЙ БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ-УПРАВЛЕНЦЕВ ....................................................................................... 212

6

Шарикова Т.В., Кушнир И.Б. (г. Шахты) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ....................................................................................................................... 217 Ельникова С.И. (г. Москва) ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛЫ КАК СРЕДСТВО ИНТЕРАКТИВНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ФИЛОЛОГОВ-РУСИСТОВ ...................................................................................................................... 220 Конопленко Е.И. (г. Москва) СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ: АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ...................................................................................................................... 229 Махиненко Е.Н. (г. Москва) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ ЛЮДЕЙ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗДОРОВЬЯ .................................................................... 231 Мякотина М.В., Щевелева Г.М. (г. Старый Оскол) ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ОПЕРАТИВНОСТИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ............ 234 Раев Ю.В., Свиридов А.А. (г. Краснотурьинск) ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА ................................................................................................................................... 237 Лебедева Л.Н. (г. Запорожье) ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО ВУЗА В КОНТЕКСТЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ ............................................................................................................... 239 Борисова О.А., Козлова О.В., Борисов А.В. (г. Иваново) ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТЕКСТИЛЬНОМ КОЛОРИРОВАНИИ.................................................................................................. 243 Жданова С.А., Плицына О.В. (г. Тольятти) ОЦЕНКА КОМПЕТЕНТНОСТИ СОЦИАЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ .................................................................................................... 249 Киселев А.А., Петрова И.Ю., Стефанова Г.П. (г. Астрахань) ЕДИНОЕ РЕГИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ПРОСТРАНСТВО «ШКОЛА-ВУЗ» ДЛЯ ВНЕКЛАССНОЙ ТВОРЧЕСКОЙ РАБОТЫ .................................................................................... 253 СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ..................................................................................................................... 258

7

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ

АВТОМАТИЗИРОВАННУЮ ПОДДЕРЖКУ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

9

Бершадский А.М., Бурукина И.П. (г. Пенза)

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РАБОТЫ КАФЕДРЫ ВУЗА

Кафедра современного Вуза – это самостоятельная единица, отвечающая как

за качество учебного процесса и научно-исследовательскую работу, так и осуще-ствляющая административный контроль над деятельностью сотрудников. В связи с этим количество документов, пришедших на кафедру и вновь созданных, в по-следнее время резко увеличивается.

На кафедре хранятся: – положение о кафедре; – должностные инструкции сотрудников; – приказы, распоряжения, нормативные, правовые акты по направлениям

деятельности кафедры; – стандарты, инструкции и другие нормативные документы по системе

менеджмента качества университета; – протоколы заседаний кафедры за учебный год; – план работы кафедры на учебный год; – планы повышения квалификации профессорско-преподавательского состава – индивидуальные планы и отчеты о работе преподавателей – рабочие учебные планы и графики учебного процесса; – рабочие программы учебных дисциплин; – материалы, устанавливающие содержание и порядок проведения промежу-

точных и итоговых аттестаций; – годовые отчеты кафедры; – сведения о выполнении учебной нагрузки преподавателями кафедры; – отчеты студентов о производственной практике, научно-исследовательской

работе, курсовые проекты; – выпускные квалификационные работы студентов, отзывы и рецензии на них. Сбор, анализ и обработка такого объема информации требует значительных

трудовых и временных затрат. Кроме этого, в связи с внедрением систем рейтин-говой оценки знаний студентов и рейтинговой оценки деятельности преподавате-лей, количество отчетных документах увеличивается.

В настоящее время кафедры испытывают острую необходимость в системе, позволяющей точно и своевременно принимать и передавать информацию, с чет-кой организацией информационно-справочной службы для оперативного поиска и печати необходимой информации. Обладая этими возможностями, система позво-

10

лит максимально упростить выполнение функций, связанных с большими объе-мами информации на бумажных и отдельных электронных носителях, сократить сроки и повысить качество подготовки необходимой выходной информации.

На рынке информационных продуктов предложено некоторое количество информационных систем, применяемых для управления учебным процессом. Анализ данной продукции показал, что в основном системы предназначены для автоматизации таких сфер деятельности, как управление воспитательным процес-сом, учет профессорско-преподавательского персонала и технического оборудо-вания. Использование таких систем требует больших ресурсов, что в рамках ка-федры не имеет смысла [1].

Система «Документооборот кафедры» (рис. 1) создана для нужд кафедры и предлагает сбор, хранение и передачу больших объемов информации, реализацию различных способов ее обработки, доставки, получения и использования.

Рис. 1

Система позволяет кроме документов, указанных выше, формировать сле-

дующие отчеты: - Учебники, учебные пособия (с грифом, без грифа). - Электронные издания учебного назначения. - Монографии (изданные зарубежными, центральными или другими изда-

тельствами). - Методическая документация. - Публикация статей (в зарубежных журналах (на иностранном языке), тру-

дах зарубежных конференций (на иностранном языке, журналах из перечня ВАК, межвузовских, отраслевых и других сборниках трудов, трудах российских конфе-ренций, СНГ, других центральных журналах).

- Тезисы докладов конференций (изданные в России или за рубежом).

11

- Участие в выставках (статус выставки: международная, всероссийская, ре-гиональная; награды: медаль, диплом, грамота, другое).

- Организация и проведение научно-технических конференций (председа-тель, член, ответственный секретарь).

- Оппонирование диссертаций (докторской, кандидатской). - Подготовка отзыва на автореферат. - Подготовка рецензии на статью в журнале или монографию. - Награды за студенческие научные работы, привлечено студентов к НИР,

участие студентов в конференциях, публикации студентов, участие студентов в выставках, участие студентов в конкурсах НИР, грантов.

Основная отличительная особенность системы заключается в возможности формирования отчетной документации за различные временные интервалы: за от-четный период 5 лет (для лицензирования и аттестации специальностей), за ка-лендарный год (для рейтинговой оценки деятельности сотрудников кафедры), за учебный год (для отчета кафедры).

Система создана по открытой технологии, которая позволяет без больших дора-боток реализовать новые возможности на базе имеющихся разработанных моделей.

В настоящее время разрабатываются модули для выполнения следующих функций:

1. Нагрузка преподавателей; 2. Учебно-методическая работа

- Наименование работы - Сроки выполнения - Отметка о выполнении (флажок)

3. Издание научных и учебно-методических работ - Наименование работы - Вид работы (печатный, электронный) - Объем в печатных листах - Издательство - Отметка об издании ВАК - Сроки выполнения (осенний/весенний семестр) - Отметка о выполнении (флажок)

4. Совершенствование учебно-методической базы - Наименование работ - Сроки выполнения - Отметка о выполнении (флажок)

5. Организационно-методическая работа - Наименование работ - Сроки выполнения - Отметка о выполнении (флажок)

6. Организация научно-практической работы студентов - Наименование работ

12

- Сроки выполнения - Отметка о выполнении (флажок)

7. Воспитательная работа - Наименование работ - Сроки выполнения - Кураторство (курс, группа, староста) - Отметка о выполнении (флажок)

8. Научно-исследовательская работа - Наименование работ - Вид работы (госбюджетная, хозрасчетная, в рамках кандидатской

диссертации) - Сроки выполнения - Отметка о выполнении (флажок)

9. Повышение квалификации - Форма (очная, заочная, дистанционная, с отрывом от производства, без

отрыва от производства) - Место - Время (осенний/весенний семестр) - Наименование программы - Отметка о выполнении (флажок)

10. Решение кафедры (заполняется в конце учебного года) - Другие виды работ - Отчет о работе - Решение кафедры (заполняется зав. кафедрой) - Протокол заседания кафедры (№, дата)

Планируется, что система позволит вести мониторинг деятельности кафедры: анализ сдачи сессии студентами и студенческими группами по различным пред-метам (рис. 2), сравнение с ранее полученными оценками, учет сдачи сессии в

Рис. 2

13

срок, определение абсолютной и относительной успеваемости и т.д. Сведения о каждой сессии поступают в многомерную базу данных [2].

В результате рассмотрения схемы сбора информации для разнообразных от-четов, а также учитываемых показателей, содержащихся в отчётных документах, было отмечено их разделение по временным признакам. Это позволяет сохранить всю собираемую информацию в многомерную базу данных, имеющую три изме-рения: время, участники, параметры. Для эффективного управления системой и для повышения ее прозрачности за основу разработки выбрана современная OLAP технология [3].

Особенностью предложенной системы является: 1. Использование компонент, которые могут рассматриваться как в комплексе,

так и самостоятельно, что позволяет формировать различные выходные документы. 2. Система открытая, что позволяет интегрировать ее с другими системами,

применяемыми для документооборота как на других кафедрах, так и в ВУЗе в целом. 3. Благодаря применению технологии OLAP, имеется возможность быстрого

и качественного поиска необходимой информации и ее анализа. 4. Предусмотрена возможность длительного хранения информации, что по-

зволяет использовать сведения за 5–7 прошедших лет при составлении отчета ка-федры для аттестации ВУЗа.

Литература

1. Зорин И.А., Долбнева Ж.А. Система комплексной автоматизации университета СКАУ [Электронный ресурс] / И.А. Зорин, Ж.А. Долбнева / Московский государственный горный университет, Россия. – Режим доступа: http://nit.miem.edu.ru/

2. Интернет портал для программистов Realcoding.net [Электронный ресурс]. Новости. – Режим доступа: http://www.realcoding.net/news/rubric/oracle, http://www.realcoding.net/news/rubric/sql_server.

3. Бершадский А.М., Бурукина И.П. Информационная среда кафедрального документо-оборота. Информационная среда вуза XXI века: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции. Петрозаводск, 2008.

14

Тарлыков В.А., Храмов В.Ю., Шехонин А. А. (г. Санкт-Петербург)

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ УЧЕБНО-ЛАБОРАТОРНОЙ БАЗЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Концепция обеспечения качества высшего профессионального образования

(ВПО) включает целый ряд составных частей, которые нужно рассматривать с точки зрения всех видов занятий, содержания и технологий учебного процесса, направленных на формирование компетенций выпускника.

Технологической базой данной концепции являются информационные техно-логии, базирующиеся на информационно-образовательной среде вуза: электрон-ные учебники, обучающие и аттестующие тесты, виртуальные лаборатории, элек-тронные библиотеки и т. п. Современное программное обеспечение - инструмент, многократно увеличивающий интеллектуальные возможности пользователя. Про-ведение аудиторных занятий и выполнение самостоятельной работы студентом не мыслится без использования информационных технологий.

Технологии формирования информационно-образовательных сред позволяют не только накапливать в базе данных и обновлять электронные учебные ресурсы, но и развивать новые педагогические технологии, обеспечивать новое дидактиче-ское качество учебного процесса, его реструктуризацию. Эффективное использо-вание электронных сред позволяет существенно сократить число лекционных и практических занятий путем перевода их в самостоятельную работу студента; ус-воение знаний становится индивидуальным, контроль теоретических знаний - бо-лее гибким и объективным.

В отличие от традиционной схемы выполнения лабораторной работы, про-цесс проведения эксперимента с использованием качественной виртуальной лабо-ратории становится нелинейным, адаптивным и, как следствие, более эффектив-ным. Набор компьютерных лабораторных работ, безусловно, не может заменить привычные формы проведения занятий, но специфика организации материала в электронном варианте лабораторной работы, ее структурированность и много-слойность позволяет обучаемому самому выбирать «траекторию» обучения.

Многоуровневый принцип формирования лабораторной базы кафедры

Лаборатория – специально оборудованное помещение для проведения науч-ных, производственно-контрольных или учебных экспериментов. Функциональ-ное назначение учебной лаборатории состоит в:

– наглядном демонстрировании изучаемых явлений и процессов;

15

– ознакомлении с современными методами исследования; – овладении современными способами обработки измерительной информации; – закреплении полученных теоретических знаний. Проведение лабораторных работ организационно может быть выполнено тремя

основными способами: фронтальным; последовательным и комбинированным. Методически фронтальный способ проведения лабораторных работ является

наиболее предпочтительным. Он позволяет планомерно и одновременно для всех обучающихся, в соответствии с реализуемым процессом представления знаний, закреплять полученные теоретические знания, что является наиболее естествен-ным. Но его реализация подразумевает наличие значительного количества одина-ковых лабораторных работ для всех подгрупп обучающихся, что делает данный способ проведения занятий наиболее дорогостоящим. Его реализация наиболее экономически эффективна при использовании компьютерных лабораторных ра-бот и модульном принципе организации проведения лабораторных работ.

В обоих этих случаях обычно используется многоуровневый принцип по-строения лабораторной базы в учебном процессе. Уровень сложности лаборатор-ной базы зависит от уровня сложности дисциплин цикла.

Рассмотрим развитие лабораторной базы исходя из следующих предпосылок: многоуровневый принцип построения лабораторной базы, использование модуль-ного принципа построения лабораторной работы, фронтальный метод проведения.

Предлагаемые уровни оборудования, необходимые для построения современной лабораторной базы

Для построения современной лабораторной базы вуза технического профиля необходимо наличие современного оборудования нескольких уровней.

Первый уровень. Лабораторную базу этого уровня предпочтительно строить по модульному принципу «физического конструктора», позволяющего студенту самостоятельно собрать необходимую для изучения экспериментальную схему и провести на ней исследование физических законов и явлений. При построении лабораторной базы данного уровня наиболее целесообразно использовать вирту-альные возможности компьютерной лаборатории для базовых дисциплин циклов ЕН, ОПД и СД.

Так, например, данный принцип построения лабораторной базы использован при создании базовой серии компьютерных лабораторных работ по кафедре ла-зерной техники и биомедицинской оптики (ЛТБМО):

– Исследование импульсных режимов работы твердотельных лазеров; – Исследование осветителя квантрона твердотельного лазера; – Исследование устойчивого резонатора. Аналогичный принцип построения реальной лабораторной работы использо-

ван при создании портативной оптической лаборатории для школ и колледжей “Оптик”, также разработанный специалистами кафедры ЛТБМО.

Основными элементами лабораторной базы данного уровня являются:

16

– простейшие стандартные элементы экспериментальной установки, вклю-чая источники питания, усилители, интерфейсы для передачи сигнала в компью-тер и т. п.;

– элементы и устройства, обеспечивающие изучение физических законов и явлений (светоделители, фильтры, дифракционные решетки, оптические волокна и т. д.), включающие специфические датчики электрических, механических, оп-тических и других видов сигнала;

– конструктивно несущие блоки для пространственного расположения и по-зиционирования элементов экспериментальной установки, собираемой студентом.

Модульный принцип широко использован и при построении компьютерных лабораторных работ. Типичным примером может служить компьютерная лабора-торная работа «Дифракция лазерного излучения на апертурах простой формы». Обучаемый имеет возможность «собрать» на экране монитора апертуру любой формы, используя набор базовых фигур: прямоугольников, треугольников, ок-ружностей, эллипсов и секторов. Кроме того, он имеет возможность задавать не-зависимо фазу поля в пределах каждого объекта и осуществлять сложение ампли-туд или интенсивностей дифрагированных полей.

Второй уровень. В комплект оборудования этого уровня входят наборы ти-повых узлов, адаптированных к условиям учебного процесса, т. е. позволяющие наглядно изучать особенности их конструкторско-технологических решений.

Практическая лаборатория второго уровня, позволяющая наглядно изучать основные физические процессы лазерной техники, и мощного когерентного излу-чения реализована на кафедре ЛТБМО на базе модульной учебной лаборатории (МУЛ). В состав комплекса МУЛ входят: оптический стол, гелий-неоновый лазер, импульсный неодимовый лазер с усилителем, генератор второй гармоники, пере-страиваемый лазер на красителе, комплект оптических элементов, комплект ме-ханических и юстировочных узлов, аппаратура контроля параметров лазерного излучения.

Третий уровень. Оборудование этого уровня обеспечивает изучение типо-вых промышленно выпускаемых современных образцов техники (рынок техники), принципов их функционирования, устройства и конструкции, методики их на-стройки и эксплуатации.

Четвертый уровень. К установкам исследовательского и промышленного можно отнести: специализированные технологические установки; высокоточные измерительные комплексы. Работы третьего и четвертого уровня на кафедре ЛТБМО реализуются в рамках НИР студентов на базе кафедры, Лазерного центра, Института лазерной физики и ОАО ЛОМО и компьютерных лабораторных работ, разработанных сотрудниками института Лазерной физики и НИУ ИТМО.

Компьютерные лабораторные работы

Компьютерные лабораторные работы начали активно продвигаться в учеб-ный процесс в последнее десятилетие двадцатого века. Они отражают одну из

17

основных тенденций развития современного высшего образования - увеличе-ние роли самостоятельной работы и сокращение доли аудиторных часов. Их использование, вероятно, наиболее целесообразно начинать на первом курсе вуза с целью адаптации бывших школьников к получению следующего уровня образования.

Основными достоинствами выполнения компьютерных лабораторных работ являются:

– фронтальный способ проведения; – высокая степень наглядности; – большая вариабельность заданий; – использование мультимедиа технологии; – отсутствие необходимости иметь специальное помещение; – снижение опасности, связанной с проведением работ при наличии высоко-

го напряжения, наличием химически агрессивных жидкостей, мощного оптиче-ского излучения и т. п.;

– низкая стоимость эксплуатации; – возможность индивидуального выполнения лабораторной работы; – самостоятельное планирование времени проведения лабораторной работы. Основными задачами, которые решает «виртуальная лаборатория» могут яв-

ляться: предварительное знакомство с физикой процессов при исследовании дан-ного явления или моделирование работы реального устройства.

Выполнение «виртуальной лаборатории», моделирующей работу обучающе-гося с лабораторной установкой, позволяет:

– исключить дорогостоящее лабораторное оборудование; – выполнять лабораторный практикум фронтальным методом. – подготовить студента к выполнению реальной лабораторной работы. Использование фронтального метода проведения при выполнении компью-

терных лабораторных работ очень важно с точки зрения осуществления последо-вательности усвоения знаний, которые получают студенты. Что позволяет ис-пользовать результаты выполнения лабораторных работ при периодической атте-стации. Выполнение лабораторной работы заканчивается представлением отчета, который может быть проверен автоматически.

Критериальная оценка уровня лабораторного практикума

Для эффективного проведения лабораторного практикума по циклу дисцип-лин он должен удовлетворять ряду критериев, в качестве которых мы предлагаем использовать следующие:

– обеспеченность учебных дисциплин лабораторной базой; – степень фронтальности выполнения лабораторных работ; – обеспеченность лабораторного практикума компьютеризированными ра-

бочими местами; – обеспеченность учебной дисциплины лабораторной базой.

18

В соответствии с этим сформулируем требования к содержанию лаборатор-ных работ по циклам дисциплин:

1. лабораторный практикум всех циклов дисциплин должен иметь компью-терные средства оперативного контроля качества подготовки студентов к выпол-нению лабораторной работы и качества выполнения самих работ;

2. все лабораторные практикумы должны иметь в наличии определенный процент компьютерных лабораторных работ, что обеспечивает фронтальный ме-тод проведения занятий;

3. процент компьютерных лабораторных работ должен определяться исходя из степени сложности цикла (задач, решаемых циклом);

4. используемое оборудование при построении лабораторных работ каждого цикла должно выбираться исходя из его разделения на четыре уровня сложности и срока выпуска.

19

Рогожина М.Н., Жуков Д.О. (г. Москва)

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

При использовании автоматизированных обучающих систем процесс обуче-ния может подчиняться схеме, в которой учащийся проходит курс обучения по выбранной дисциплине, при необходимости общаясь с преподавателем и изучая полученные из банка данных учебные материалы. Сам курс обучения при этом составляется системой из материалов, содержащихся в банке данных.

После изучения курса лекций, выполнения компьютерного тренинга и лабо-раторных работ проводится итоговое тестирование.

Результаты работы обучаемого фиксируются в системе контроля за учебным процессом, где происходит оценка его знаний. Данные из системы контроля за обучением поступают к преподавателю, который дает окончательную оценку зна-ниям. После этого преподаватель отправляет результаты обратно в систему кон-троля за учебным процессом, которая принимает решение об изменении статуса учащегося (повторить процесс обучения или перейти к следующему курсу лек-ций). Схема такого процесса обучения представлена на рис. 1.

Учащийся Преподаватель

Система управленияпроцессом обучения

Интерактивное общение междуучащимся и преподавателем

Банкданных

Система защиты

Результаты обучения

Учебные материалы иконтрольные задания


Рис. 1. Схема процесса обучения Система управления процессом обучения выполняет функции распределения

учебного материала между учащимися, контроль заданий, производит промежуточ-

20

ную оценку знаний, предоставляет отчеты и выполняет административные функции. Система управления процессом обучения администрируется преподавателями.

Функции преподавателя заключаются в контроле процесса обучения, кон-сультировании учащихся по проблемным вопросам, организации и проведении дискуссий по изучаемым вопросам, организации семинаров и конференций.

Возможная реализация автоматизированной обучающей системы

В качестве примера реализации автоматизированной информационно-обучаю-щей системы, созданной на основе изложенных выше подходов была разработана автоматизированная обучающая система по курсу «Оптика и атомная физика».

Данная разработка включает в себя 10 теоретических блоков-лекций, закан-чивающихся списком основных формул и примерами решения задач. Компьютер-ный обучающая система содержит более 250 статических и 150 анимированных рисунков и иллюстраций (в формате *.gif), а в начале каждой лекции можно про-смотреть тематический видеоролик, отражающий сущность излагаемой темы. К каждой теме прилагается база контрольных вопросов и задач. Для большей на-глядности разработка содержит 10 – лабораторных работ, позволяющих подробно изучить некоторые физические явления.

Система имеет удобную навигацию, включающую внутреннюю поисковую систему и систему ссылок и меню. Причем поиск может осуществляться как по списку слов и определений, предварительно внесенному в базу данных, так и по произвольным словам и словосочетаниям. Результаты поиска выводятся в виде абзаца, в котором он был найден с указанием номера лекции. Если эта лекция доступна пользователю, то кнопка перехода к лекции становится активной.

При разработке структуры взаимодействия системы было принято решение отойти от общепринятых стандартов построения внутресетевой архитектуры: в большинстве существующих сетевых систем принято размещать всю основную информационную базу на сервере, а клиент после установки соединения только получает необходимую ее часть по мере надобности. Такой подход обусловлен тем, что клиент-серверные системы ориентированы, в основном, на мощные сер-вера и высокоскоростные сети.

Учитывая ограниченные возможности большинства серверов в ВУЗах, был выработан следующий подход: на сервере хранится только база данных по работе студентов, а все учебные курсы находятся на локальных машинах. При выборе предмета пользователем происходит распаковка в локальный каталог. Клиент – программа отсылает на сервер сообщение с информацией о студенте и предмете. Сервер обрабатывает запрос и отсылает результат клиенту. Клиент начинает ра-боту, и по ходу выполнения отсылает сообщения с результатами на сервер. Сер-вер протоколирует результаты и заносит их в базу данных. Так как система ис-пользует свой формат данных.

Плюсом подобного подхода, без сомнения, является минимизация сетевого трафика до 3–4 Mb и значительное снижение системных требований, выдвигае-

21

мых к серверу. Еще один важный аспект размещения файлов учебных курсов на клиенте – возможность работать в локальном режиме.

Методика использования автоматизированной обучающей системы Для проведения экспериментов было отобрано 12 групп студентов дневной

формы обучения на трех факультетах Московского государственного университе-та приборостроения и информатики. Выбор экспериментальных групп осуществ-лялся исходя из того, что на предыдущих сессиях в группах был примерно одина-ковый средний балл. Всего в экспериментах по влиянию автоматизированного компьютерного обучения на результаты, показанные студентами на экзаменах по физике в группах, использующих и не использующих автоматизированные систе-мы приняло участие более 800 человек студентов. (Таблица 1).

Таблица 1

Студенты, проходившие компьютерное обучение

Студенты, не проходившие компьютерное обучение

госбюджетная форма обучения

контрактная форма обучения

госбюджетная форма обучения

контрактная форма обу-

чения средний балл на эк-замене 1y =3,89 y 2

=3,23 y3=3,48 y4

=3,02

% студентов, допу-щенных к экзамену в сессию

96% 34,4% 90,6% 32,1%

% студентов, сдав-ших экзамен в сес-сию

95% 66,7% 86,4% 68,7%

% отличных оценок rx =26,9% mx=21,0%

rx =16,7% mx=12,3%

rx =13,8% mx=15,5%

rx =12,5% mx=10,5%

% хороших оценок rx =38,5% mx=29,9%

rx =25,0% mx=25,4%

rx =34,5% mx=28,5%

rx =12,5% mx=22,3%

% удовлетв. оценок rx =30,8% mx=23,6%

rx =25,0% mx=29,6%

rx =37,9% mx=28,8%

rx =43,8% mx=28,4%

% неудовлет. оценок

rx =3,8% mx=11,2%

rx =33,3% mx=19,5%

rx =13,8% mx=16,8%

rx =31,2% mx=21,8%

Величина ku 11,22 12,05 4,86 17,10 Необработанные первичные результаты показывают, что использование ав-

томатизированного обучающего комплекса «Оптика и атомная физика» увеличи-вает средний балл на экзамене по сравнению с контрольными группами примерно на 0,4 балла для «бюджетных» студентов и 0,2 балла для «контрактных». Автома-тизированное обучение увеличивает средний балл на экзаменах и практически не сказывается на числе допущенных к экзамену студентов и сдавших его в сессию. Это объясняется тем, что допуск к экзамену осуществлялся по формальным кри-териям (выполненные лабораторные работы, выполненная домашняя работа).

22

Обработка и обсуждение полученных результатов Для того чтобы оценить реальную эффективность автоматизированных сис-

тем, необходимо ответить на вопрос: являются ли значимыми различия в средних баллах по группам (естественно, нужно сравнивать бюджетных студентов с бюд-жетными, а контрактных с контрактными)? Для этого необходимо было прове-рить две гипотезы. Первая: Подчиняются ли полученные результаты для экзаме-национных баллов нормальному закону распределения? Вторая: Являются ли средние значения нормально распределенных баллов существенно различными?

Проверка гипотезы о том, что полученные данные подчиняются нормально-му закону распределения, т.е. функция распределения имеет вид

2

2

( )1( ) 22 k

k kk

k

xf x e

μσπσ

−−

= .

Для определения )( kf x нужен параметр μ (математическое ожидание) и σ (дисперсия баллов). В качестве математического ожидания возьмем среднее зна-

чение баллов k kxμ = и 2

2 1( )

1

n

k kk

k

x x

nσ =−∑

=−

. Для проверки гипотезы воспользуемся

критерием согласия для распределения Пирсона 2χ (при числе степеней свободы 1 3nν = − = , n-число типов оценок (отлично, хорошо, удовлетворительно, не-

удовлетворительно)) и вычислим величину 2( )x x

kx

mrum−= ∑ , где xr – наблюдае-

мый % данных оценок, а xm – % оценок вычисленный по формуле: ) 100%(x kf xm = ⋅ . После этого необходимо выяснить, не является ли величина ku

столь большой, что исходная гипотеза является малоправдоподобной. 4

22 2 2 21 1

2 11

( ) (5 3.89) (4 3.89) (3 3.89) (2 3.89)1.869

1 3

n

ix x

nσ

=

=−∑ + + +− − − −= = =

−

42

2 2 2 22 22 12

( ) (5 3.23) (4 3.23) (3 3.23) (2 3.23)1.764

1 3

n

ix x

nσ

=

=−∑ + + +− − − −= = =

−

42

2 2 2 23 32 13

( ) (5 3.48) (4 3.48) (3 3.48) (2 3.48)1.667

1 3

n

ix x

nσ

=

=−∑ + + +− − − −= = =

−

42

2 2 2 24 42 14

( ) (5 3.02) (4 3.02) (3 3.02) (2 3.02)1.974

1 3

n

ix x

nσ

=

=−∑ + + +− − − −= = =

−.

Без подробных вычислений результаты расчета величин xm и ku представле-ны в табл. 1. Используя таблицы распределения 2χ [1], находим (при числе сте-пеней свободы равном 3 и соответствующих величинах ku ), что вероятности

23

( )kp u малы и гипотеза о нормальном законе распределения баллов является ма-ловероятной.

Полученные результаты могут быть объяснены тем, что арифметические опера-ции с оценками типа: «неудовлетворительно – удовлетворительно – хорошо – отлич-но» являются не совсем корректными и имеют размытые качественные экспертные значения, которые были даны различными преподавателями в различных группах.

Проверка гипотезы о различии средних баллов. Не останавливаясь больше на вопросе о том, подчиняются ли полученные баллы нормальному закону распреде-ления, выясним, насколько случайным является различие между средними балла-ми для студентов «бюджетников», проходивших и не проходивших компьютер-ное обучение, и для студентов «контрактников».

Воспользуемся критерием Стьюдента t и получим для студентов бюджетной формы обучения следующий результат

1 31 2 2

x xtS Sn n

−=

+

2 22 2 2 21 3, 31,

2 1 1

2 2 2 2

( ) ( ) (5 3.89) (4 3.89) (3 3.89) (2 3.89)2 6

(5 3.48) (4 3.48) (3 3.48) (2 3.48)1.768

6

n n

iii i

x x x xS

n n= =

− −+∑ ∑ + + +− − − −= = ++ −

+ + +− − − −+ =

1 31 2 2

1

0.41 0.441.768 1.768

4 4

x xtS Sn n

−= = =

++

Используя таблицы распределения Стьюдента t [1] при числе степеней сво-боды равном ν=n+n-2=6 и t1=0,44 находим, что уровень значимости составляет около 65%, т.е. различие между средними баллами для бюджетных студентов, проходивших компьютерное обучение и не проходивших его, можно считать с некоторой натяжкой значимым. Таким образом, использование АИОС приводит к увеличению среднего балла бюджетных студентов на 0,4 балла.

Аналогичным образом рассчитаем t для студентов контрактной формы обу-чения:

2 22, 2 4, 4

2 1 1

2 2 2 2

2 2 2 2

( ) ( )

2(5 3.21) (4 3.21) (3 3.21) (2 3.21)

6(5 3.06) (4 3.06) (3 3.06) (2 3.06)

1.8696

nn

i ii i

x x x xS

n n= =

− −+∑ ∑= =

+ −+ + +− − − −= +

+ + +− − − −+ =

24

2 42 2 2

0.21 0.22.1.869 1.869

4 4

x xtS Sn n

−= = =

++

В данном случае при числе степеней свободы ν равном ν=n+n-2=6 и t2=0,22 находим, что уровень значимости составляет около 85%, т.е. различие между средними баллами для контрактных студентов, проходивших компьютерное обу-чение и не проходивших его, можно считать значимыми.

Выводы

Неоднозначность полученных результатов обусловлена тем, что мы имеем дело с очень сложным объектом (знанием), природа которого остается до конца невыясненной. Результаты, представленные в табл. 1, позволяют предположить, что использование автоматизированных обучающих систем для «бюджетных» студентов может увеличивать (примерно в 2 раза) количество отличных оценок и уменьшать (примерно в 2 раза) число двоек (их количество и так невелико). У «контрактных» студентов доля отличных и неудовлетворительных оценок остает-ся примерно одинаковой, но увеличивается (примерно в 2 раза) доля оценок «хо-рошо» за счет оценок «удовлетворительно».


1. Худсон Д. Статистика для физиков. Пер. с английского. — М.: Мир, 1970. — 296 с.

25

Столбов В.Ю., Шарыбин И.Д. (г. Пермь)

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА БАЗ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ И ПРОЦЕДУРЫ

ТЕСТИРОВАНИЯ В ВУЗЕ

Вхождение Российской Федерации в Болонский процесс требует от отечест-венного высшего образования комплексного решения задачи повышения качества образовательной деятельности. Масштабность и сложность проблемы определяет необходимость использования принципиально новых технологий организации, управления и контроля результатов образовательной деятельности.

Модель качества, принятая в ПГТУ и реализуемая Центром управления каче-ством образования (ЦУКО ПГТУ), подразумевает, что качество результатов обра-зовательной деятельности университета определяется следующими факторами:

– качеством субъектов получения образования (абитуриентов, студентов, слушателей и аспирантов);

– качеством подготовки предоставляемых образовательных услуг и его ре-сурсного обеспечения (материально-технического, методического, кадрового, фи-нансового и т.д);

– качеством процессов, связанных с предоставлением образовательных услуг (качеством технологий обучения);

– качеством контроля процессов предоставления образовательных услуг и их результатов.

Главной целью образовательной деятельности вуза является преобразование малокомпетентных абитуриентов и студентов в высококомпетентных выпускни-ков. Однако эта цель не может быть достигнута без наличия квалифицированных преподавателей и качественных образовательных технологий. Структурная схема системы управления качеством учебного процесса при компетентностном подхо-де к образованию приведена на рис. 1.

Объектом управления является качество основных элементов учебного про-цесса – студентов, преподавателей, а также используемых образовательных тех-нологий. В соответствии с компетентностным подходом, на котором базируются образовательные стандарты третьего поколения, интегральным показателем каче-ства этих элементов является достигнутый в каждый момент времени уровень компетентности студентов. Этот уровень на протяжении срока обучения должен планомерно меняться от уровня входной компетентности абитуриентов до уровня итоговой компетентности выпускников вуза. Уровень компетентности прямо от-ражает текущее качество студентов и косвенно – качество преподавателей и ис-пользуемых ими образовательных технологий.

26

Рис. 1. Структура системы управления качеством учебного процесса Наряду с традиционными технологиями контроля, реализуемыми кафедрами,

факультетами и управлениями, ЦУКО ПГТУ в качестве основного средства цен-трализованного контроля качества процессов и результатов образовательной дея-тельности рассматривает систему компьютерного тестирования (автоматизиро-ванную систему контроля – АСК), специально разработанную и включенную в состав автоматизированной системы управления учебным процессом ПГТУ (АСУ УП ПГТУ).

Принятая модель управления качеством образования предполагает необхо-димость регулярной оценки уровня подготовки каждого студента, а также систе-матической оценки качества реализуемых образовательных программ и исполь-зуемых образовательных технологий. При этом предполагается, что уровень под-готовки студентов проверяется на соответствие всем требованиям, которые зало-жены в государственные и вузовские стандарты на реализацию основных образо-вательных программ (ООП). Это, в свою очередь, требует наличия показателей и критериев качества учебного процесса на основе результатов компьютерного тес-тирования студентов. Эти показатели должны позволять, с одной стороны, полу-чать комплексную оценку качества образования в вузе, а с другой стороны - опе-ративно проводить мероприятия, направленные на улучшение учебного процесса.

Традиционной составляющей технологии оценки качества подготовки сту-дентов по результатам компьютерного тестирования являются бумажные формы представления результатов контроля: рейтинг – лист; гистограмма плотности рас-пределения результатов, карта коэффициентов решаемости заданий по темам; карта коэффициентов освоения дидактических единиц дисциплины; график ос-воения дисциплины на основе выполнения совокупности дидактических единиц; диаграмма упорядочения результатов контроля освоения ГОС и т.п.. Эти формы представления результатов компьютерного тестирования позволяют определить уровень и качество усвоения программного материала по темам, группам обу-чающихся, уровню сложности, получить информацию о типичных ошибках и за-труднениях.

Управление эффективностью технологий обучения и контроля знаний явля-ется обоснованным, необходимым и полезным лишь в тех случаях, когда оно ба-зируются на достоверной информации об истинной картине обученности отдель-

27

ных студентов и студенческих коллективов. Адекватность рассмотренных выше отчетов АСК о достигнутых студентами результатах определяется качеством под-готовки и проведения процедуры тестирования. В свою очередь, уровень подго-товки определяется качеством баз (наборов) тестовых заданий для оценки уровня освоения отдельных дисциплин или их модулей, шкал оценивания и формул тес-тов, а качество процедуры тестирования определяется соответствием предъявляе-мых студентам тестов формулам тестов и методическим рекомендациям.

Для удовлетворения этих требований путем целенаправленного доведения качества тестов и процедуры тестирования до необходимого минимума, ЦУКО должен осуществлять процесс управления средствами контроля и измерений об-разовательных услуг, в качестве которых выступает рассмотренная выше АСК. Для этого специалистами ЦУКО разработана подсистема поддержки принятия управленческих решений (ППУР) по результатам компьютерного тестирования студентов, структурная схема которой приведена на рис.2.

Модуль проверки статистических гипотез отслеживает события, происходя-щие в системе (например, факт проведения тестирования студенческой группы по какой-либо учебной дисциплине), и проверяет, достаточен ли накопленный стати-стический материал для принятия управленческих решений по тому или иному студенту, студенческой группе, преподавателю дисциплины, автору базы тесто-вых заданий или конкретному тестовому заданию.

Модуль кластерного анализа относит участников учебного процесса или эле-менты контроля (студентов, преподавателей, тестовые задания) к тому или иному классу в соответствии с оценкой их качества. Студенты и студенческие группы могут быть отнесены, например, к классу добивающихся стабильно высоких или стабильно низких результатов тестирования, а тестовые задания – к классу легких или сложных.

Рис. 2. Подсистема поддержки принятия управленческих решений

28

Модуль корреляционного анализа служит для выявления взаимосвязей и взаимозависимостей элементов учебного процесса. Например, может быть уста-новлена корреляционная связь между низкими результатами тестирования сту-дентов разных групп по некоторым конкретным дисциплинам, притом, что по другим дисциплинам эти же студенты показали высокие результаты, и преподава-телем – автором тестовых заданий по тем дисциплинам, по которым указанные студенты показали низкие результаты тестирования.

Назначение модуля оценки качества тестов и процедуры тестирования оче-видно. С его помощью выявляются тестовые задания, не соответствующие задан-ному уровню сложности, надежности, эквивалентности, дифференцирующей спо-собности и валидности. Кроме того, с помощью этого модуля выявляются недос-татки процедуры формирования предъявляемых студентам тестов из вопросов, ранее включенных в базы тестовых заданий. В случае выявления некачественных заданий или дефектов процедуры должен сработать модуль формирования управ-ленческих решений и в адрес автора тестового задания или автора дефектной час-ти алгоритма тестирования должно уйти сообщение с диагностирующей инфор-мацией, позволяющей исправить ситуацию.

После того, как в результате воздействий на элементы учебного процесса каче-ство тестовых заданий и процедуры тестирования доведено до приемлемого уровня, в работу включается модуль оценки качества образовательных технологий. С его по-мощью должны быть установлены слабые или излишне требовательные преподава-тели, выявлены возможные конфликты участников процесса, нарушения структурно-логических связей в последовательности дисциплин учебных планов и т.д. На этом же этапе становится возможной оценка качества результатов тестирования.

И только после того, как появится уверенность в адекватности результатов тес-тирования действительному состоянию учебного процесса, становится возможной оценка уровня компетентности, достигнутой отдельными студентами и студенче-скими коллективами с помощью модуля оценки компетентности студентов.

Работа модуля формирования управленческих решений начинается сразу по-сле того, как модуль проверки статистических гипотез устанавливает достаточ-ность материала для принятия простых решений. Например, легко устанавлива-ются тестовые задания, правильно выполненные слишком большим (более 95 процентов) или, наоборот, слишком малым числом студентов при заданной дос-товерности результата, и так же легко принимается решение об удалении этих во-просов из базы тестовых заданий.

Данная подсистема позволяет оценивать качество баз тестовых заданий (БТЗ) по учебным дисциплинам и их модулям (их полноту, уровень сложности, надежно-сти, дифференцирующей способности и валидности), осуществлять контроль каче-ства формируемых АСК тестов и качество процедуры тестирования путем обработ-ки и анализа статистических данных результатов тестирования студентов. На рис. 3 приведен график оценки действительно уровня сложности тестовых вопросов, за-явленных автором как вопросы среднего уровня сложности. Очевидно, что три из

29

них, на которые правильно ответили от 80% до 100% студентов, в действительно-сти должны быть отнесены к вопросвм низкого уровня сложности, или изменены.

Рис. 3. График оценки уровня сложности БТЗ

Кроме этого, ППУР позволяет формировать карточки предупреждающих и

корректирующих воздействий на разработчиков БТЗ с указанием возможных не-соответствий требуемому качеству диагностических средств контроля знаний студентов и предложений по возможным действиям как со стороны разработчи-ков БТЗ, так и со стороны уполномоченных по качеству на кафедрах и факульте-тах университета. Пример карточки приведен на рис. 4.

Рис. 4. Карточка корректирующего действия по результатам контроля

уровня сложности тестового задания

30

Карточки предупреждающих и корректирующих воздействий формируются как в бумажной, так и в электронной форме и должны своевременно доводиться до заинтересованных лиц. Кроме того, в карточке предупреждающих и корректи-рующих воздействий предусмотрены поля для отметки участником процесса о выполнении рекомендаций, что позволяет организовать необходимые для качест-венного управления обратные связи. Информация из карточек также доступна ЦУКО ПГТУ для осуществления контролирующих функций и повышения эффек-тивности действия АСУ УП ПГТУ.

31

Самигулина Г.А. (г. Алматы)

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННЫХ ИММУННЫХ СИСТЕМ

Введение Современный уровень информационно-развитого общества ведет к необхо-

димости создания новейших технологий обработки информации для дальнейшего развития научно-технического прогресса в процессе обучения. Первоочередным источником информации стали ресурсы сети Internet. Наиболее перспективными на сегодняшний день являются методы электронного дистанционного образова-ния (e-learning).

В настоящее время весьма актуальным является поиск новых эффективных нетрадиционных методов обучения, а также инновационных подходов осуществ-ления контроля качества усвоенного учебного материала. Одно из главных требо-ваний к данным системам – способность анализировать огромные массивы дан-ных в режиме реального масштаба времени для эффективного управления про-цессом обучения. В связи с этим актуально применение биологического подхода Искусственных Иммунных Систем (ИИС), построенных на принципах обработки информации молекулами белков [1]. Процессы, происходящие при обработке ин-формации естественными системами и принципы их функционирования поража-ют своей эффективностью, экономичностью и быстродействием. Прежде всего, вызывает интерес способность данных систем решать многомерные задачи ог-ромной вычислительной сложности в реальном времени. Принципы действия ме-ханизмов репарации, то есть исправления ошибок в процессе функционирования иммунной системы позволяют строить принципиально новые алгоритмы распо-знавания образов на основе искусственных иммунных сетей.

Разработка высокоэффективных ИИС находится на начальном этапе, поэтому они недостаточно распространены, но имеют огромный потенциал развития. Прежде всего, это связано с тем, что до конца не известны все механизмы функ-ционирования естественных иммунных систем. В микробиологии, биохимии, биофизике в последнее время получены новые весомые результаты по данным вопросам, но тем не менее многое еще не исследовано. Еще одной из трудностей в создании ИИС является междисциплинарный характер исследований, когда ре-шение проблемы находится на стыке очень многих наук, что в свою очередь сильно тормозит развитие этой области.

32

2. Постановка задачи исследования Постановка задачи исследования формулируется следующим образом: необхо-

димо разработать интеллектуальную экспертную систему дистанционного образо-вания и комплексной оценки знаний студентов на основе биологического подхода ИИС с целью оперативного управления процессом обучения в реальном масштабе времени и получения качественного индивидуального образования в среде Internet.

Математическая основа подхода ИИС заключается в ведении понятия фор-мального пептида [1], как математической абстракции свободной энергии белко-вой молекулы от ее пространственной формы, описанной в алгебре кватернионов. В ИИС используется идея взаимодействия между белками иммунной системы че-ловека и чужеродными антигенами, то есть в возможности молекулярного узна-вания посредством определения минимальной энергии связи между формальными пептидами (белками).

Вышеперечисленные свойства иммунной системы человека были использо-ваны при построении ИИС дистанционного Internet-образования.

3. Разработка теоретических основ и алгоритма построения ИИС

дистанционного Internet-образования Известно, что эффективность обучения на основе систем дистанционного об-

разования зависит от многих факторов, таких как возраст обучающегося, память, наличие личной заинтересованности, базового образования, психологического портрета, различной способности к восприятию информации тем или иным путем и т.д. В связи с этим огромное значение имеет возможность оперативного дина-мического изменения учебной программы, методики и способов подачи учебного материала в зависимости от степени усвоения пройденного.

Необходимы механизмы быстрого анализа текущей ситуации в процессе по-лучения знаний каждым студентом. Контроль и оперативное управление процес-сом получения знаний в среде Internet требуют анализа большого числа информа-тивных признаков, характеризующих каждую личность. Это необходимо для уче-та индивидуальных особенностей обучающихся и оперативной корректировки предлагаемого учебного материала в зависимости от темпов обучения. Достаточ-но большой набор индивидуальных характеристик позволяет более точно отра-зить интеллектуальный потенциал каждого студента. С учетом этого потенциала строится программа обучения и т.д. Разработанная интеллектуальная технология обучения направлена на интенсификацию процесса, развитие логического мыш-ления и навыков творческой работы.

Входными характеристиками ИИС являются временные ряды, составленные из индивидуальных признаков каждого обучающегося, которые определяются тестированием по изучаемой дисциплине, психологами и т.д. Вся необходимая информация содержится в базах данных (БД) и базах знаний (БЗ). Для построения иммунной сети в качестве признаков берутся поля таблиц БД.

33

Задача выделения информативных признаков для построения оптимальной структуры иммунной сети решается на основе методов факторного анализа [2].

В зависимости от принадлежности обучаемого к определенному классу мож-но оценить его интеллектуальный потенциал и в соответствии с ним оперативно предоставить индивидуальную программу обучения. На выходе ИИС имеем ком-плексную оценку знаний, группировку студентов по классам и прогноз качества полученного образования. Классы определяются экспертами и соответствуют оп-ределенным знаниям, практическим навыкам, творческим способностям, логиче-скому мышлению и т.д. В результате оперативного анализа знаний огромного числа обучающихся можно быстро корректировать процесс обучения.

Число входных и выходных элементов ИИС определяется условиями рас-сматриваемой задачи, зависит от численности входных признаков и классов.

Несомненные достоинства подхода ИИС при решении задачи оценки знаний заключаются в возможности комплексного подхода к решению данной проблемы. Количество признаков, характеризующих каждого пользователя, может быть дос-таточно большим. Это позволяет осуществить индивидуальный подход к каждому конкретному обучаемому с целью лучшего усвоения пройденного материала, раз-витию творческих способностей.

По информативным признакам, характеризующим студентов, для опреде-ленного класса формируются матрицы эталонов. После сингулярного разложе-ния данных матриц получаем правые и левые сингулярные вектора эталонных матриц. Затем формируется множество матриц, рассматриваемых как образы. Решается задача распознавания образов на основе определения минимальной энергии связи между формальными пептидами. Известно, что нативная (функ-циональная) укладка белковой цепи соответствует минимуму энергии связи, по-этому минимальное значение энергии связи определяет класс, к которому при-надлежит данный образ.

Структура разработанной интеллектуальной технологии обработки информа-ции на основе иммунных сетей основана на модульном подходе. Каждый из эта-пов данной технологии представляет собой отдельный модуль.

Разработка интеллектуальной системы дистанционного образования на осно-ве ИИС подразумевает реализацию следующих подсистем [3]:

– «Информационная подсистема» осуществляет разработку методов и средств хранения информации, разработку баз данных, баз знаний. Включает по-исковые системы, электронные учебники по различным дисциплинам, электрон-ные библиотеки, справочки, каталоги и т.д.

– «Интеллектуальная подсистема» осуществляет обучение иммунной сети, обработку многомерных данных в режиме реального времени на основе ИИС. Применение алгоритма оценок энергий связи на основе свойств гомологичных пептидов позволяет уменьшить ошибки при прогнозировании интеллектуальной системы, что позволяет производить обучение студентов в соответствии с их ин-дивидуальными особенностями.

34

– «Обучающая подсистема» осуществляет разработку методов, средств и форм подачи обучающей информации адаптированной на конкретного пользова-теля с учетом его индивидуальных характеристик. Составляется график выполне-ния объема требуемых работ и сроки его реализации.

– «Контролирующая подсистема» предназначена для комплексной оценки знаний обучающегося с целью оперативной корректировки программы и процесса обучения.

Ниже приведен алгоритм дистанционного обучения в среде Internet на основе ИИС, который состоит из 14 шагов.

Алгоритм: Шаг 1. Тестирование студентов по изучаемым дисциплинам, по различным

методикам у психологов, специалистов и т.д. с целью получения индивидуальных признаков, характеризующих каждого пользователя.

Шаг 2. Создание баз данных на основе индивидуальных характеристик обу-чающихся.

Шаг 3. Создание с помощью экспертов баз знаний. Шаг 4. Нормирование и центрирование индивидуальных входных характери-

стик обучающихся. Шаг 5. Отбор информативных признаков студентов с помощью методов фак-

торного анализа на основе вращения собственного вектора. Шаг 6. Построение оптимальной структуры иммунной сети по весовым ко-

эффициентам информативных признаков. Шаг 7. Классификация студентов по уровням знаний, практическим навыкам,

творческим способностям, логическому мышлению на основе мнений экспертов. Шаг 8. По информативным признакам студентов формирование матриц эта-

лонов для каждого класса, сворачивание их в квадратные матрицы для улучшения специфичности узнавания, сингулярное разложение данных матриц и определе-ние правых и левых сингулярных векторов. Матрицы эталоны рассматриваются как антигены.

Шаг 9. Обучение ИИС по эталонам с учителем. Шаг 10. По информативным признакам студентов формирование матриц об-

разов, сворачивание их в квадратные матрицы для улучшения специфичности уз-навания. Матрицы образов рассматриваются как антитела.

Шаг 11. Определение минимальной энергии связи (энергии нативной струк-туры) между формальными пептидами – антигенами и антителами и решение за-дачи распознавания образов.

Шаг 12. Оценка энергетической погрешности ИИС на основе свойств гомо-логичных белков и расчет Z-факторов [4].

Шаг 13. Расчет коэффициентов риска прогнозирования [5]. Шаг 14. Комплексная оценка знаний, группировка студентов по классам,

прогноз качества получаемого образования каждым студентом и оперативное управление процессом обучения студентов в среде Internet [6, 7].

35

Достоинством данного алгоритма является оценка энергетических погрешно-стей на основе свойств гомологичных белков при решении задачи распознавания образов, позволяющая исключить ошибочное попадание пептидов не в свой класс, в случае если они имеют схожие характеристики. Нативная структура бел-ковой цепи, соответствующая минимуму энергии связи, является для каждого класса определенной и позволяет определить принадлежность гомологов к како-му-либо классу решений. Особенно это свойство ценно для образов, которые на-ходятся на границах классов. Данная способность ИИС существенно уменьшает погрешности энергетических оценок, повышает достоверность прогноза поведе-ния интеллектуальной системы.

Особенностями предложенной интеллектуальной технологии на основе им-мунносетевого моделирования являются:

– способность системы глубоко анализировать скрытые (латентные) взаимо-действия между признаками и основополагающие факторы, влияющие на них;

– распознавать пептиды, находящиеся на границе классов (имеющие схожие структуры);

– сокращение времени на обучение иммунной сети за счет построения опти-мальной структуры и редукции малоинформативных признаков, несущих сущест-венные погрешности;

– уменьшение погрешностей энергетических оценок, так называемых ошибок обобщения; повышение достоверности прогноза.

На разработанное программное обеспечение получены два авторских свиде-тельства о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственно-сти, зарегистрированные в Комитете по правам интеллектуальной собственности Министерства юстиции Республики Казахстан [8, 9].


1. Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications. Proceeding of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi. – Agent Systems, 1999.

2. Самигулина Г.А. Разработка интеллектуальных экспертных систем управления на ос-нове технологии искусственных иммунных систем. Монография. Алматы: ИПИУ МОН РК, 2008. – 137с.

3. Самигулина Г.А. Интеллектуальная экспертная система дистанционного обучения на основе искусственных иммунных систем // Информационные технологии моделирова-ния и управления. Воронеж, выпуск 9(43), 2007, с. 1019–1024.

4. Samigulina G.A., Chebeiko S.V. Technology of elimination errors the energy estimations of Artificial Immune Systems of the forecasting plague. Proceeding on the sixth international conference on Computational Intelligence and Natural Computation (CINC 2003), Cary, North Carolina, USA, 2003, p.p.1693–1696.

5. Самигулиной Г.А. Разработка дистанционной образовательной технологии на осно-ве искусственной иммунной систем // Открытое образование. – М., 2008. №6(71). –С. 52–58.

36

6. Самигулина Г.А. Дистанционная образовательная технология на основе подхода ис-кусственных иммунных систем // Труды международной научно-практической конфе-ренции «Информационные технологии в науке и образовании». – Всемирный техноло-гический университет ЮНЕСКО, 2009. – С. 165–168. http://www.agore.guru.ru/itno_moodle_09/

7. Самигулина Г.А. Разработка интеллектуальных экспертных систем управления на ос-нове подхода искусственных иммунных систем. Автореферат докторской диссерта-ции. – Алматы: ИПИУ МОН РК, 2009. – 50 с.

8. Самигулина Г.А. Предварительная обработка данных AIS (программа для ЭВМ). Сви-детельство о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственности № 286. – Астана, 2008.

9. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Оценка энергетических погрешностей искусственной иммунной системы по гомологам (программа для ЭВМ). Свидетельство о государствен-ной регистрации объекта интеллектуальной собственности № 396. – Астана, 2008.

37

Подгорнова Н.Н., Пепеляева Н.А. (г. Тюмень)

ВОЗМОЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННО- КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ

Сегодня персональные компьютеры стали неотъемлемой частью практически всех профессий, прочно вошли в наш быт, образование, культуру. Именно поэто-му знание об информации, информационных процессах, технологиях, умение и навыки применения средств и методов обработки и анализа информации в раз-личных видах деятельности и умение использовать современные информацион-ные технологии и компьютер в профессиональной деятельности становится ком-понентом общего образования человека в современном обществе, а компьютерная грамотность – второй грамотностью человека.

В век высоких компьютерных технологий информационные потоки в обще-стве увеличиваются с каждым днем, и этот процесс носит лавинообразный харак-тер. Развитие современного общества напрямую связано с ростом производства, потребления и накопления информации во всех областях человеческой деятельно-сти, прежде всего, в образовании.

Современному студенту в процессе обучения приходится сталкиваться с по-лучением, накоплением и обработкой большого объема информации. При этом преподаватель должен стать координатором информационного потока, и помощ-ником в получении знаний. Задача преподавателя и студента заключается в ак-тивном, целенаправленном и систематическом использовании в учебном процессе новых образовательных технологий, в том числе информационно-коммуника-ционных технологий (ИКТ).

Использование средств ИКТ (компьютеров и его периферийного оборудова-ния, современных средств связи, пакетов прикладных программ и др.) в организа-ции учебного процесса позволит повысить мотивацию обучения, эффективность процесса обучения, качество образования, а также способствовать активизации познавательной сферы студентов.

Применение преподавателем средств ИКТ в своей профессиональной дея-тельности дает ему возможность совершенствовать методики проведения занятий, своевременно отслеживать результаты обучения, планировать и систематизиро-вать свою работу, а также использовать, как средство самообразования. Совре-менный преподаватель должен не только обладать знаниями в области ИКТ, но и быть специалистом по их применению в своей профессиональной деятельности.

38

Основным средством ИКТ для информационной среды любой системы обра-зования является персональный компьютер, возможности которого определяются установленным на нем программным обеспечением (системным, прикладным и инструментальным).

В современных системах образования широкое распространение получили универсальные офисные прикладные программы и средства ИКТ: текстовые про-цессоры, электронные таблицы, программы подготовки презентаций, системы управления базами данных, органайзеры, графические пакеты и т.п.

С появлением локальных и глобальных компьютерных сетей появился доступ к неограниченным информационным ресурсам и возможность использовать службы Интернет как средства ИКТ. В сети доступны такие распространенные средства ИКТ как электронная почта, телеконференции, персональные сайты, рассылки, группы новостей, чат, ICQ.

С помощью сетевых средств ИКТ становится возможным широкий доступ к учебно-методической и научной информации, организация оперативной консуль-тационной помощи, моделирование научно-исследовательской деятельности, проведение виртуальных учебных занятий в реальном режиме времени.

Одним из перспективных средств ИКТ является персональный web-сайт пре-подавателя.

На страницах персонального сайта можно разместить информацию об авторе (включая сферу его научных интересов), учебно-методическую и другую инфор-мацию, имеющую отношение к подготовке и проведению учебного процесса (краткое описание курса, рабочая программа, лекции по курсу, методические ма-териалы для выполнения курсовых, контрольных работ, задачи, ситуации, тесты, списки литературы и др.); организовать педагогическое общение в он- и офлайно-вом режиме посредством форума и чата, создать автоматизированный контроль знаний обучающегося.

Использование электронной почты через сайт может облегчить преподавате-лю обратную связь со студентами: этот способ гораздо быстрее обычной почты, телефона или консультаций в назначенные часы. Студенты могут задать вопросы и прочесть сообщения в удобное для них время. У преподавателя всегда есть воз-можность ответить на заданные вопросы более обстоятельно и дать нужные ссыл-ки студентам. Иногда целесообразно оставить вопрос для обсуждения на форуме, организованном через сайт.

Персональный сайт обладает рядом преимуществ: оперативность, мобиль-ность, неограниченность по времени работы с сайтом, разнообразие и нелиней-ность получаемой информации, индивидуальность. Кроме того, если в вузе нет фирменного программного обеспечения Learning Management System (LMS), пер-сональный сайт преподавателя – это единственный способ размещения учебных материалов и оперативного информирования обучающихся о подготовке и ходе учебного процесса посредством сети Интернет.

При создании и использовании такого средства ИКТ, как сайт преподавателя возникает ряд препятствий. Во-первых, это определенная сложность технического

39

осуществления подобного проекта. Во-вторых, нежелание многих преподавателей активно использовать в своей работе новейшие Интернет-технологии. В-третьих, не у всех студентов есть непрерывный доступ к сети Интернет.

Тем не менее, персональный сайт преподавателя в Интернете – это доступ-ная, систематизированная, постоянно обновляемая информация, охватывающая учебную, учебно-методическую и научную деятельность преподавателя; а также технология, дающая возможность вести диалог преподавателя со студентами всех форм обучения. Поэтому изучение ресурсов современных телекоммуникацион-ных систем и их эффективное использование в образовательном процессе – зада-ча, которая стоит перед создателями сайта и его пользователями.

Применение информационно-коммуникационных технологий в обучении обеспечивает мотивацию студентов в получении качественного образования по избранной специальности, так как учитывает индивидуальные образовательные возможности, потребности, интересы студентов; предоставляет широкий выбор содержания, форм, методов, средств получения и обработки информации для осуществления учебно-исследовательской, проектной деятельности; раскрывает творческий потенциал обучающихся; способствует формированию информацион-но-коммуникативной компетентности студентов.

Информационно-коммуникационные технологии повышают активность ра-боты обучающегося, обеспечивают перевод из состояния пассивного потребителя информации в состояние творца и автора своей образовательной деятельности.

Использование ИКТ дает новые возможности для развития наиболее важных характеристик личности преподавателя и студента, таких как познавательная ак-тивность, информационная грамотность, способность к самореализации, активное стремление к самопознанию и самосовершенствованию.

Таким образом, активное и эффективное внедрение ИКТ в образование явля-ется важным фактором создания системы образования, отвечающей требованиям информационного общества, а их применение в образовательном процессе меняет характер взаимодействия между преподавателем и студентом, обеспечивая фор-мирование партнерских и доверительных отношений.

40

Борисенко А.В., Еремеев Л.Г., Кузнецов А.В. (г. Брянск)

СОЗДАНИЕ ПОЛНОТЕКСТОВЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ БИБЛИОТЕК

1. Необходимость электронных библиотек в системе образования Основными хранилищами информации во всем мире являются библиотеки. В

настоящее время, наряду с традиционными бумажными носителями информации, в библиотеках все активнее используются электронные. Доступ к электронным библиотечным материалам предоставляется через компьютерные сети, причем не только локальные, но и через Интернет.

Для определенности будем использовать термин «электронная коллекция» в качестве обозначения ресурса с полнотекстовыми электронными документами. Термин «электронная библиотека» будем использовать для обозначения элек-тронной базы данных полнотекстовых материалов, которая дополнена электрон-ным каталогом, описывающим эту базу данных, и созданным с использованием библиотечных технологий.

Кроме того, будем считать, что в электронной библиотеке, в отличие от элек-тронной коллекции, есть возможность автоматизированного поиска нужного до-кумента с применением электронного каталога, а не визуального ручного поиска, например, по алфавиту, как это сделано в большинстве электронных коллекций.

2. Обзор текущего состояния электронных полнотекстовых материалов В мире уже достаточно много полнотекстовых электронных коллекций и

библиотек, в том числе университетских. В качестве примера можно привести следующие полнотекстовые коллекции

электронных журналов. http://www.plos.org – Public Library of Science, PLoS. Открытая научная биб-

лиотека. Более того, авторы сами оплачивают публикацию своих материалов в этой

библиотеке. http://www.interscience.wiley.com – Wiley InterScience. Более 3 млн. статей из

1400 журналов. http://techlibrary.ru/Техническая библиотека. Более 5 тысяч книг в формате DjVU. Ресурсы этих и многих других электронных коллекций находятся в свобод-

ном доступе. Полнотекстовые электронные материалы хранятся не только в электронных

коллекциях, но и в электронных библиотеках. В качестве примера можно привес-

41

ти библиотеку Конгресса США, Российскую Государственную библиотеку и др. В электронных библиотеках, в отличие от электронных коллекций, организован ав-томатизированный поиск с использованием электронного каталога.

Большая часть мировых электронных библиотек использует для создания электронных каталогов международный формат MARC и предоставляет доступ к ним по единому стандарту, описанному протоколом Z39.50 и разработанному в библиотеке Конгресса США. Поэтому, что особенно важно, доступ ко всем этим библиотекам может быть осуществлен единым способом, т.е. с использованием одного и того же алгоритма поиска по каталогу и, следовательно посредством од-ного и того же программного продукта.

3. Предметная область технологии электронных библиотек Большинство задач, решаемых традиционными библиотеками, остается акту-

альными и для электронных библиотек. Перечислим эти задачи: хранение биб-лиотечного фонда, комплектование, выдача материалов, каталогизация, поиск.

Если в электронных коллекциях первые три задачи тем или иным способом решаются, то последние две: каталогизация и поиск либо не решаются вовсе, либо только частично, и – что особенно затрудняет их использование – это отсутствие единой методики поиска необходимых читателям материалов.

В большинстве традиционных библиотек в настоящее время используются автоматизированные библиотечно-информационные системы (АБИС). В них профессионально решаются задачи каталогизации, но доступ к ресурсам обычно ограничивается локальной сетью библиотеки или учреждения.

Рассмотрим перечисленные выше задачи. Хранение книг. В электронной библиотеке эта задача может решаться разме-

щением электронных версий документов в базе данных полнотекстовых ресурсов с доступом, например, через WEB-сервер. Эта задача успешно решается практи-чески везде как необходимое условие существования электронной библиотеки. Для обеспечения дополнительной надежности в рамках решения этой задачи можно предусмотреть дублирование электронных документов на нескольких фи-зических носителях (как вариант, создание зеркал электронной библиотеки).

Комплектование. Эта задача предполагает, с одной стороны, пополнение биб-лиотечного фонда новыми материалами, а с другой – удаление из фонда устаревших материалов. В фонде библиотеки должно быть все необходимое для пользователя библиотеки (в зависимости от тематики), но без излишней избыточности. В боль-шинстве «электронных библиотек» (на самом деле электронных коллекций) данная задача решается по принципу «соберу все что найду». Поэтому электронная коллек-ция часто напоминает слабо структурированный набор книг, в котором трудно ори-ентироваться и где много устаревшей (например, технической) литературы.

Книговыдача. В электронных библиотеках и электронных коллекциях про-цесс книговыдачи кардинально отличается от этой процедуры в традиционных библиотеках. «Посетителю» библиотеки надо только найти на соответствующем

42

сервере нужный ему документ (файл) и либо прочесть его, либо загрузить к себе на компьютер. Из этого, в частности, следует, что успешное решение этой задачи для электронных коллекций и электронных библиотек во многом зависит от средств поиска.

Каталогизация. Задача предусматривает создание электронного каталога. Данный каталог должен обладать несколькими уровнями детализации и структу-ры для обеспечения простого и быстрого поиска книг по самым различным харак-теристикам. Правила ведения каталога библиотек для бумажных и электронных библиотек отличаются незначительно, поэтому можно использовать большую часть наработок специалистов в этой области – профессиональных каталогизаторов.

Большинство существующих сейчас описаний электронных коллекций пре-доставляют лишь незначительную часть возможностей профессионального биб-лиотечного каталога. Библиотечные стандарты (формат MARC) также мало где используются, поэтому в каждой электронной коллекции документы классифици-руются по-разному. И, следовательно, в каждой электронной коллекции прихо-дится использовать, строго говоря, свой алгоритм поиска.

Поиск. Надежды читателей, что они могут найти нужный им документ через поисковые машины общего назначения (например Яндех, Google) во многих слу-чаях не оправдываются, поскольку читатель в абсолютном большинстве случаев получает на свой поисковый запрос список из нескольких сотен или тысяч ссы-лок, найти в которых нужный документ – это отдельная поисковая задача. Причем следует отметить, что эта задача далеко не всегда выполнима.

В качестве примера приведем задачу поиска известной книги К. И. Абрамова «История библиотечного дела в России». На стандартный поисковый запрос «Аб-рамов История библиотечного дела в России» Яндекс выдает 46 тысяч ссылок, Google – 351 тысячу ссылок. Попробуйте среди них отыскать ссылку на саму кни-гу! А на такой же точно поисковый запрос в каталоге РГБ «Полнотекстовые книги OREL» получаем единственную ссылку на эту книгу, точнее, на ее электронный вариант. Этот пример показывает, насколько важно, чтобы был реализован авто-матизированный поиск по электронному библиотечному каталогу. Пока в элек-тронной коллекции немного материалов (сотни или несколько тысяч), поиск без использования библиотечного каталога еще возможен. Но при большем количест-ве материалов без использования библиотечного каталога поиск становится труд-новыполнимой задачей, а иногда и неразрешимой.

4. Организационные проблемы создания ПЭБ В России пока очень мало полнотекстовых электронных библиотек с откры-

тым доступом. Одна из существующих – это президентская библиотека в Санкт-Петербурге, которая предназначена в основном для исторических документов; она является ресурсом, созданным для размещения материалов, наиболее полно представляющих историю российского государства самых разных эпох, включая современный период.

43

Существующие в российском Интернете электронные коллекции мало струк-турированы, недостаточно описаны и разрознены. Для улучшения ситуации необ-ходим качественно другой подход, основанный на библиотечных технологиях. Работа над созданием таких библиотек в нашей стране начиналась, но в настоя-щее время практически везде приостановлена. Одним из основных фактором, ко-торый мешает развитию электронных библиотек со свободным доступом является несовершенство законодательства об авторских правах, которое часто противоре-чит здравому смыслу.

С учетом того, что сейчас в нашей стране практически все электронные биб-лиотеки закрыли свободный доступ к своим материалам, размещать в такой биб-лиотеке свои работы автору, желающему предоставить свободный доступ к своим трудам, вообще нет смысла.

5. Технологические проблемы создания ПЭБ В отличие от традиционного издания (на бумажных носителях) своих трудов

в случае электронного издания автору не нужно обращаться в издательство. По-нятие «тираж» тоже теряет смысл. Более того, следует заметить, что практически всю работу по первичной оцифровке материалов авторы выполняют сами на сво-их компьютерах. Однако далеко не все авторы владеют знаниями и технологиями, необходимыми для публикации своих материалов на сетевых электронных ресур-сах. Следовательно, им приходиться обращаться к специалистам – программи-стам. А для того, чтобы разместить материалы в электронной библиотеке, создан-ной по библиотечным стандартам (а не в электронной коллекции), также необхо-димо участие других профессионалов – каталогизаторов. Т. е. здесь также суще-ствуют свои трудности.

Из этого следует, что электронную библиотеку создать существенно труднее, чем электронную коллекцию. Для ее создания требуется решить вопросы катало-гизации и автоматизированного поиска с использованием каталога.

В сложившихся условиях мы предлагаем комплекс для решения вышеопи-санных трудностей: для авторов возможности публиковать свои труды для сво-бодного доступа, а для читателей возможности унифицированного автоматизиро-ванного поиска и доступа к полнотекстовым ресурсам множества электронных библиотек.

6. Предлагаемые проектные решения Использование протокола Z39.50 В качестве фундаментальной коммуникационной основы поисковой машины

для электронной библиотеки было принято решение использовать специализиро-ванный протокол Z39.50. В первую очередь это обусловлено унификацией и стан-дартизацией форматов и функций, обеспечивающих поисковый процесс, что оз-начает единообразную с точки зрения пользовательского интерфейса реализацию поисковых клиентских и серверных приложений. Эффективный набор поисковых

44

и представительных атрибутов Bib-1, разработанный специально для поиска в электронных библиотечных каталогах позволяет создавать на его основе мощные поисковые приложения, относительно несложные в освоении пользователями.

Эту технологию уже используют тысячи библиотек во всем мире. Она нашла свое применение и в России: РГБ, РНБ, ГПНТБ, библиотеки Академии наук, ряд региональных и вузовских библиотек.

Использование клиентских и серверных Z39.50-компонентов Проектное решение предусматривает в качестве клиентского компонента

библиотечный браузер LibNavigator или любой другое аналогичное Z39.50-клиентское приложение. LibNavigator позволяет строить достаточно сложные по-исковые запросы по одному или нескольким различным поисковым атрибутам и одновременно обращаться к одному или нескольким электронным каталогам, т.е производить поиск сразу по нескольким электронным библиотекам. Кроме того, библиотечный браузер LibNavigator имеет богатый встроенный список ресурсов (электронных каталогов), в которых можно производить поиск. Этот список мож-но пополнять как автоматически, так и вручную.

В качестве серверного компонента предусматривается использование спе-циализированного Z39.50 сервера «Zebra», сопряженного с базами данных элек-тронных каталогов. «Zebra» – полнофункциональный обработчик поисковых за-просов постоянно находящийся в памяти сервера электронных каталогов.

Использование клиентских и серверных HTTP-компонентов Для непосредственного доступа к полнотекстовым документам в качестве

клиентского компонента предусматривается использование любого распростра-ненного HTTP-браузера, например Internet Explorer, Firefox, Opera и т.п., способ-ного принять по протоколу HTTP файлы документов и обработать их самостоя-тельно или передать для обработки соответствующему приложению в зависимо-сти от типа или формата документа.

В качестве серверного компонента для предоставления полнотекстовых до-кументов предусматривается использование распространенного кроссплатфор-менного и производительного web-сервера Apache.

Использование MARC-формата Проектные решения предполагают использование международного коммута-

тивного формата MARC для организации представления библиографических дан-ных в электронных каталогах. Формат MARC позволяет организовать библиогра-фическую информацию в стандартную описательную структуру с любой степе-нью полноты и детализации наиболее удобную для операций автоматизированно-го поиска в фондах электронных библиотек и представления результатов

Использование элементов автоматизированной каталогизации Авторам или создателям наряду с размещением документа в электронной

библиотеке предоставляется возможность вводить в базу данных описательную информацию в простой, почти произвольной форме (метаданные, которые ис-пользуются для формирования карточки электронного каталога). Эта информа-

45

ция, вместе с автоматически формируемыми элементами описания программно преобразуется в электронные библиографические описания в MARC-формате и размещается в электронных каталогах при публикации электронного документа. Такой подход к формированию электронных каталогов не исключает использова-ния профессиональной каталогизации или использования внешних источников библиографической информации.

Варианты хранения полнотекстовых ресурсов и каталогов Для хранения полнотекстовых ресурсов может использоваться несколько ва-

риантов хранения. Текстовые документы относительно небольшого объема мож-но хранить непосредственно в базах данных, откуда они выбираются механизма-ми СУБД. Более крупные документы, особенно мультимедийных или комбиниро-ванных форматов можно хранить непосредственно в файловой системе сервера.

7. Конкретная реализация проектных решений На основе вышеописанных проектных решений создана функционирующая

система создания полнотекстовых электронных библиотек (ССПЭБ). Выбиралось недорогое решение. Поэтому, кроме основной цели – создания электронных биб-лиотек, при разработке учитывался и такой немаловажный фактор как стоимость компонентов. В результате реализованная система содержит как специально раз-работанные, так и бесплатно распространяемые компоненты.

Состав компонентов системы представлен в таблице.

Компонент Назначение Описание

АРМ «Админи-стра-тор»

Управление учетными данными, каталогами и публикацией полно-

текстовых материалов

ПО, разработанное на основе проектных решений, реализован-

ное как web-интерфейс

АРМ «Автор» Создание и корректировка полно-текстовых материалов

ПО, разработанное на основе проектных решений, реализован-

ное как web-интерфейс

СУБД PostgreSQL

Хранение и доступ к служебным данным, метаданным и полнотек-

стовым ресурсам Бесплатно распространяемое ПО

Web-сервер Apache

Доступ к служебным данным и полнотекстовым ресурсам Бесплатно распространяемое ПО

Z39.50-сервер «Zebra» Поиск в электронных каталогах Бесплатно распространяемое ПО

СУБД «Zebra» Хранение и доступ к электронным каталогам Бесплатно распространяемое ПО

Схема взаимодействия компонентов ССПЭБ приведена на рисунке. АРМ «Автор» предназначен для создания полнотекстовых электронных ма-

териалов. С помощью данного программного продукта автор может самостоя-тельно осуществить создание и электронную публикацию своих материалов, не затрачивая времени и средств на поиски и привлечение к этой работе специали-стов другого профиля – программистов и библиотекарей.

46

От автора требуются минимальные навыки работы с текстовым редактором:

умение пользоваться наиболее простыми средствами операционной системы: най-ти необходимую папку, выделить фрагмент текста, скопировать и вставить нуж-ную информацию и т.п. Этими навыками на сегодняшний день владеет большин-ство пользователей компьютера.

По сути, автор (или группа авторов) может самостоятельно создать собствен-ную электронную библиотеку, которая размещается на библиотечном сервере.

Проблема авторских прав решается в ССПЭБ следующим образом. Материа-лы в библиотеке размещаются самими авторами, т.е. авторы сами принимают ре-шение о свободном доступе к их работам. Следовательно, автор, как правооблада-тель интеллектуальной собственности (если это его право не ограничено какими-либо соглашениями), самостоятельно решает вопрос о предоставлении неограни-ченного доступа к материалам, которые он размещает.

Одним из факторов, тормозящих создание полнотекстовых электронных биб-лиотек, является необходимость создания для каждого документа его описания – карточки электронного каталога. До сих пор эта работа проводилась вручную специально подготовленными библиотечными работниками – каталогизаторами. Использование АРМа «Автор» позволяет автоматизировать процесс создания карточки электронного каталога в соответствии с мировым стандартом для элек-тронных библиотек (MARC), т. е. не требует привлечения для этого библиотечно-го работника – каталогизатора.

47

АРМ «Администратор» предназначен для управления электронной библиоте-кой: управления учетными записями авторов, создания для авторов данных для авторизации (логин, пароль), управления каталогами электронной библиотеки, модерации помещаемых в электронную библиотеку документов.

Подсистема публикации и доставки полнотекстовых электронных докумен-тов предназначена для реализации поисковых запросов пользователей и доставки по сети Интернет электронных документов. Подсистема реализует выборку из баз данных всех (в общем случае разнотипных) составляющих документа (текст, гра-фику, мультимедиа и т.д.) и подготовку документа к доставке по сети.

Описание ССПЭБ доступно на сайте www.libnavigator.ru С помощью ССПЭБ в институте математики и информационных технологий

(ИМИТ) Омского госуниверситета была создана полнотекстовая электронная библиотека. В этой библиотеке представлены статьи, книги и учебно-методи-ческие пособия. Сейчас это одна из немногих электронных полнотекстовых биб-лиотек в России с открытым доступом.

Любой автор, который желает разместить свою работу в электронной биб-лиотеке с открытым доступом может обратиться в ИМИТ и ему будет предостав-лена возможность такого размещения. Естественно в ИМИТ производится пред-варительная модерация размещающихся материалов.

Любой читатель, используя Z-клиентское приложение, может получить дос-туп к материалам этой библиотеки наряду с доступом ко многим библиотекам мира, которые предоставляют доступ к своим каталогам по протоколу Z39.50. Адрес этой библиотеки включен в «дерево» ресурсов, которое входит в состав ди-стрибутива библиографического браузера LibNavigator. Дистрибутив доступен на сайте www.libnavigator.ru.

48

Бурякова О.С. (г. Шахты)

ЭЛЕКТРОННЫЙ ДОКУМЕНТООБОРОТ КАК ВИД ИНФОРМАЦИОННОГО РЕСУРСА

Информационный ресурс – отдельный документ и отдельные массивы доку-

ментов, документы и массивы документов в информационных системах (библио-теках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах) [1]. При этом ресурсами называют элементы как экономического, так и трудового на-правления, которые могут быть использованы для достижения определенных це-лей хозяйственного или социального развития [2].

Информация так же может представлять собой один из видов ресурсов, ис-пользуемых в общественной практике, наряду с материалами, оборудованием, энергией, денежными средствами.

Рассматривая определения информационных ресурсов в разных источниках, становится понятно, что в их состав может входить либо вся (совершенно любая) информация, либо какие-то ее части. При этом информация рассматривается как знание, участвующее в коммуникационном процессе.

Использование знания в сфере обращения по разным социальным каналам представляет собой фиксацию этого знания на каких-либо видах носителей – до-кументирование. После этого знания могут передаваться между пользователями и процессами, распределенными в пространстве и во времени и могут рассматри-ваться как информационный ресурс.

Каждый новый класс информационных ресурсов появляется при создании нового типа носителя этой информации, который характеризуется набором свойств, связанных с воспроизведением, доступом, фиксацией, восприятием и процессами обработки зафиксированной на носителе информации, а также реали-зацией процессов передачи информации.

Таким образом, обобщая сказанное информационные ресурсы можно пред-ставить собранием всей накопленной информации об окружающей нас действи-тельности, которая зафиксирована на материальных носителях или в любой дру-гой форме, обеспечивающей передачу информации во времени и пространстве между различными потребителями для решения любых задач (научных, произ-водственных, управленческих и других) [3].

Документ представляет собой способ закрепления на материальном носителе (материале) информации, полученной в результате практической деятельности человека или группы людей в процессе развития науки. В нем может фиксиро-ваться информация о разных событиях, фактах или явлениях действительности и

49

мыслительной деятельности человека или группы людей. При этом основная цель документа – передача информации между пользователями.

Такой вид информационных ресурсов является наиболее известным и ис-пользуемым. В основном все исследования информационных систем проводятся с одной целью: формирования документальных информационных ресурсов и пре-доставление доступа пользователей к национальным, ведомственным и междуна-родным документальным ресурсам.

Возможность перевода информационных ресурсов на машинописные носите-ли позволяет существенно изменить весь процесс накопления, обмена и обработ-ки информации, а также доступ к этим ресурсам.

Документооборот университета, как и любого другого государственного уч-реждения, занимает достаточно много времени и сил. Документы представляют собой основные информационные ресурсы любой организации, при работе с ними необходимо руководствоваться четкой целью и конечным результатом. При этом документированная информация должна иметь реквизиты, по которым происходит её идентификация. Основная функция любого документа – обеспечение передачи информации в пространстве и во времени между различными пользователями.

Процесс документооборота никогда не бывает быстрым, он связан с долгим поиском нужного экземпляра, часто один и тот же документ приходится не раз исправлять и модернизировать, после чего наступает стадия решения вопросов отправки или получения. Что касается анализа научной, научно-методической ра-боты, то здесь для всех научных работников стадии документооборота примерно похожи. Любая научная работа представляет собой самостоятельное или выпол-ненное в соавторстве исследование, в результате которого описывается авторское умозаключение практической деятельности. Кроме того, в таких документах кон-центрируется информация о фактах, событиях и явлениях объективной действи-тельности. Стандартно в этой работе ставится задача, для решения которой пред-лагается какое-либо решение.

Показателем любого научного сотрудника является количество и качество его научных работ, в число которых входят: статья, монография, патент, диссер-тация, материалы научной конференции. Такой же важной характеристикой науч-ного работника университета только по работе кафедры являются практикумы, представляющие собой набор упражнений, способствующих усвоению пройденно-го материала, учебно-наглядные пособия, учебно-методические разработки и др. Научно-исследовательская и методическая работа каждого преподавателя осуще-ствляется по профилю кафедры и преподаваемых в университете дисциплин.

Учет научных разработок любого сотрудника в основном ведется самостоя-тельно, путем фиксирования выходных данных после опубликования материала. В состав этих данных входит: название работы, количество соавторов (если рабо-та создавалась не самостоятельно), место издания, год издания, количество стра-ниц, дальнейшая структуризация зависит от вида научной работы. Часто возника-ет ситуация, когда необходимо организовать сбор выходных данных за некоторый

50

промежуток времени, при этом фиксируется работа нескольких сотрудников ка-федры. Создать такой список быстро и, не упустив важные для каждого работника показатели, довольно сложно. Таким образом, организовав автоматизированный учет всех видов научных работ по каждому сотруднику любого научного учреж-дения, заметно упростится решение поставленной задачи.

Основными целями внедрения автоматизированной системы учета научных и научно-методических работ являются:

− сокращение временных издержек по созданию и обработке документов; − повышение эффективности деятельности каждого конкретного научного

работника и в целом научных подразделений и служб организации; − создание условий для удовлетворения потребностей каждого отдельно взя-

того человека или целой кафедры на получение персональных научных результа-тов определенного сотрудника научного учреждения;

− создание условий для перехода от рутинного бумажного документооборота к перспективной безбумажной (электронной) технологии.

Разрабатываемая информационная система состоит: − база данных, реализованная с помощью программного продукта SQL

Server, в которой хранится вся информация обо всех научных работах каждого со-трудника университета;

− интерфейсная часть представлена формой ввода и механизмом обмена данными, с помощью которых на конкретного сотрудника по запросу выдаются данные;

− результат будет представлен в виде отчета, с помощью которого можно увидеть весь список работ одного конкретного сотрудника, даже если имеются работы в соавторстве с другими людьми.

Создаваемая информационная система может частично освободить каждого научного работника от трудоемкого процесса восстановления в памяти полного списка научных работ данная система сможет.

Ситуация, когда сотруднику кафедры необходимо подать сведения о своей научной деятельности за определенный промежуток времени, знакома каждому, кто работает в университете и при этом занимается научными исследованиями. Оформление трудов осуществляется по стандарту Формы утвержденной Мини-стерством образования и науки РФ Приказ от 8.05.2007г. В ней необходимо ука-зать, чей будет представлен список научных трудов, ниже, в табличной форме, идет перечисление всего списка, с указанием необходимых атрибутов каждой на-учной единицы.

Процесс описания проектирования любой информационной системы, в том числе и данной, довольно долгий и требующий объемного теоретического описа-ния. Предоставленная на рассмотрение автоматизированная система учета науч-ной, научно-методической работы сотрудников образовательного учреждения ра-ботает по клиент-серверной архитектуре. Имеется клиент в лице сотрудника уни-верситета или сотрудника кафедры, в лице секретаря, который через пользова-

51

тельскую форму осуществляет запрос сведений по конкретной кафедре и научно-му сотруднику (Рис. 1).

Рис. 1. Пользовательское окно для ввода данных

После заполнения соответствующих полей формы запрос отправляется в ба-

зу, где информация анализируется и формируется отчет по указанному сотрудни-ку. При этом выходные данные по каждому наименованию научной работы по-мещаются в соответствующие поля таблицы Формы.

Важной особенностью, на которую следует обратить внимание, является то, что отчет формируется в формате doc. При этом имя, фамилия, отчество автора научных работ склоняется по падежам и выдается сразу в родительном падеже (рис. 2).

Рис. 2. Сформированная Форма

Описываемая информационная система по формированию и структуризации

документальных информационных ресурсов и обеспечению доступа пользовате-

52

лей к внутривузовским, межвузовским научным работам актуальна и востребова-на. Основным показателем развития и автоматизации процесса документооборота является перенос большей части работы на машиночитаемые носители, что прин-ципиально изменяет условия работы с документальными информационными ре-сурсами.

Таким образом, процесс учета научной, научно-методической деятельности и создание отчетности по этим видам работ становится автоматизированным, что создает благоприятные условия работы при накоплении, обмене, обработке ин-формации и доступе к ней.


1. Кедровский О.В. Информационная среда обитания // Информационные ресурсы Рос-сии. – 1995. – №3. – С. 2, 3.

2. Елепов Б.С., Чистяков В.М. Управление процессами использования информационных ресурсов. – Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1989. – 238 с.

3. Веревченко А.П., Горчаков В.В., Иванов И.В., Голодова О.В. Информационные ресур-сы для принятия решений: Учебное пособие. – М.: Академический Проект; Екатерин-бург: Деловая книга, 2002. – 560c.

4. Программирование на VBA 2002 [Текст] / В.Г. Кузьменко. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2003. – 880 с.

5. MS Visual Basic для пакета Microsoft Office [Текст] / А.В. Потапкин. – М.: «Эком», 2004. – 430 с.

53

Гуров В.В., Гуров Д.В. (г. Москва)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА

Переход к системе Национальных исследовательских университетов в соста-

ве высшей школы требует особого внимания к повышению качества образования. Этому призвано способствовать развитие электронных образовательных ресурсов и их широкое внедрение в учебный процесс.

Главной особенностью подготовки специалистов по техническим специаль-ностям является то, что наряду с получением определённой суммы знаний по то-му или иному курсу, студент должен приобрести соответствующие навыки в их использовании. Первая цель для студентов очной формы обучения достигается, в основном, с помощью лекций и требует относительно небольших затрат препода-вательского труда (здесь, конечно, речь не идет о трудоёмкости подготовки лек-ционного курса). Достижение второй цели обеспечивается практическими и лабо-раторными занятиями, которые требуют фактически индивидуальной работы с каждым студентом. Специфика проведения таких занятий во многом определяет-ся особенностями изучаемой дисциплины и местом этой дисциплины в учебном плане той или иной специальности.

Учесть эту специфику и обеспечить максимально возможную индивидуали-зацию работы со студентами позволяют компьютерные обучающие программы (КОП). Рассмотрим подходы к построению таких программ, которые были разра-ботаны на кафедре «Компьютерные системы и технологии» НИЯУ МИФИ по ря-ду дисциплин, входящих в состав как общеобразовательных курсов, так и курсов специализации.

Одной из базовых дисциплин, которую изучают все студенты технических вузов, является курс общей физики. Он включает в себя ёмкий лабораторный практикум, которому традиционно уделяется большое внимание. Выполнение ка-ждой работы состоит из нескольких этапов:

– допуск к работе, проводимый в виде собеседования преподавателя с каждым студентом для определения его теоретической подготовки по данному разделу курса,

– работа на лабораторной установке, получение экспериментальных данных, – домашняя обработка результатов эксперимента, составление заключения по

итогам работы, – защита студентом полученных результатов перед преподавателем. Таким образом, налицо существенная загрузка преподавательского состава

кафедры работой, связанной с контролем подготовленности студентов к работе и

54

проверкой правильности интерпретации полученных результатов. В то же время, студент при домашней подготовке в условиях отсутствия лабораторной установки не имеет возможности полностью продумать ход предстоящего эксперимента и оценить достоверность результатов, которые могут быть получены в процессе работы.

Разработанные КОП позволяют проводить изучение теоретического материа-ла в преломлении к решению практических проблем, приобретать навыки в ис-пользовании полученных знаний и объективно оценивать их уровень во время са-мостоятельного тренировочного выполнения работы, проводить автоматический контроль знаний преподавателем.

Компьютерные обучающие программы по данному курсу являются компью-терным аналогом работ, выполняемых в физической лаборатории. Данные програм-мы, использующие компьютерное моделирование физических процессов, позволя-ют максимально точно воссоздать реальные условия проведения эксперимента.

Структура каждой КОП аналогична структуре традиционной лабораторной работы. При работе с обучающей программой студент при необходимости может ознакомиться с соответствующим теоретическим материалом, затем должен про-вести необходимые измерения, используя модели приборов и измерительных ин-струментов, обработать полученные результаты, выбрав наиболее подходящий метод расчёта погрешностей, построить графики, отображающие полученные в ходе эксперимента зависимости. По окончании работы студент должен сравнить теоретические и экспериментальные результаты и в зависимости от полученных данных сделать заключение о том, насколько совпадают эти значения. Если эти значения различаются в пределах интервала погрешностей, то студент должен от-разить в заключении возможную причину таких расхождений.

Программы работают в двух режимах: «с оценкой» и «без оценки». В режиме работы «без оценки» студенту предоставляется возможность получения необхо-димой практики работы с обучающей программой, знакомства с установкой, ис-пользуемой в эксперименте, а также овладения навыками обработки результатов измерений. На этом этапе программа активно реагирует на каждое действие поль-зователя, показывая ему его ошибки, подсказывает в сложных ситуациях, указы-вая на грубые ошибки при снятии экспериментальных зависимостей и помогая правильно обрабатывать данные. При этом доступен файл справки с теоретиче-ским материалом.

В режиме работы «с оценкой» студент выполняет лабораторную работу уже без подсказок компьютера. Одним из преимуществ компьютерной реализации ла-бораторных работ является то, что исключен «подгон» результатов. Программа не позволяет вносить в таблицы данные, не соответствующие реально снимаемым с приборов величинам, и изменять их после выполнения экспериментальной части работы на этапе обработки результатов.

Для студентов, обучающихся по техническим специальностям, использова-ние компьютерных обучающих программ не заменяет физического эксперимента, а способствуют его лучшему проведению. Студенты получают в свои руки инст-

55

румент, позволяющий им лучше подготовиться к выполнению работы на лабора-торной установке, осознанно выполнять те или иные эксперименты, грамотно об-рабатывать полученные результаты. В то же время преподаватель может быстро и качественно проверить эту готовности студента и в связи с этим во время занятия больше времени уделять особенностям работы студента именно на физической установке.

Студенты с гуманитарным направлением обучения могут использовать такие программы для выполнения физического практикума без обращения к реальной лабораторной установке, что позволит существенно сократить нагрузку на физи-ческие лаборатории и на занятых в них преподавателей.

Курс «Методы и средства защиты компьютерной информации» относится к профильным для кафедры. Разработанный для него практикум включает в себя работы по двум основным направлениям:

– изучение алгоритмов шифрования информации и – демонстрационные занятия по возможным атакам на программные системы

и методам противодействия им. Основная структура каждого электронного урока из первого направления ос-

таётся неизменной: представление теоретического материала по изучаемой теме, возможность выполнения КОП в тренировочном режиме с максимально полной поддержкой со стороны системы и контрольное выполнение задания на оценку. Однако ввиду специфичности области обучения в уроки введены дополнительные опции, обеспечивающие выполнение урока в условиях реального учебного про-цесса. В основном они касаются возможностей обработки зашифрованной ин-формации за приемлемое для учебного процесса время.

Особое внимание уделено выработке у студентов навыков так называемого безопасного программирования, обеспечивающего проектирование максимально защищённых программ. Неосведомленность пользователей о наличии угрозы и неграмотное с этой точки зрения программирование являются основной причины создания программ, которые, имея в своем составе уязвимости, позволяют хаке-рам выполнять атаки на программные средства.

Во время занятий проводится изучение наиболее распространённых уязвимо-стей, таких как

– переполнение буфера (buffer overflows) – явление, возникающее, когда ком-пьютерная программа записывает данные за пределами выделенного в памяти буфера,

– состязание условий (race condition) – ошибка программирования многоза-дачной системы, заключающаяся в неатомарности операции проверки условия и выполнения действий в ответ на результат проверки,

– переполнение целого (integer overflow) – искажение результата выполнения арифметической операции или операции присваивания в результате разницы ме-жду размером и формой представления (со знаком или без знака) исходных и ре-зультирующей переменных.

56

Переполнение буфера является одной из самых распространенных уязвимо-стей, устранение которой играет большую роль в области обеспечения безопасно-сти программ. Использование этой уязвимости является наиболее распространён-ным способом взлома компьютерных систем, так как управляющие данные про-граммы часто находятся в областях памяти, расположенных рядом с буферами данных. В результате переполнения буфера компьютер может выполнить произ-вольный (и потенциально зловредный) код, который был передан ошибочной программе в качестве данных.

Переполнение буфера обычно возникает из-за некорректного использования таких языков программирования, как Си и Cи++, в которых не предусмотрена за-щита памяти. Потенциальными механизмами проникновения злоумышленников в программу являются искажения следующих системных объектов:

– адреса возврата из функции; – указателя функции; – таблиц переходов; – указателей данных; – значения системных регистров, помещаемых в стек при переключении кон-

текста. При работе с КОП студенту предлагается найти уязвимые места в предостав-

ленном ему программном коде и указать их с помощью программного интерфей-са. На следующем этапе студент должен устранить выявленные уязвимости. Вы-ставляемая оценка определяется количеством попыток, затраченных на поиск всех уязвимостей, и корректностью их устранения.

В настоящее время компьютерные обучающие программы подготовлены для целого ряда дисциплин: «Теория автоматов», «Организация ЭВМ и систем», «Микропроцессорные системы» и других общим объёмом около 50 электронных уроков.

Несмотря на широкий спектр имеющихся обучающих программ, в состав ко-торых входят блоки проверки полученных навыков, КОП не могут полностью по-крыть все вопросы изучаемого курса. Для оценки усвоения теоретического мате-риала была разработана специальная система компьютерного тестирования, ори-ентированная на использования средств удаленного доступа, в том числе, сети Internet. Система использует архитектуру клиент-сервер (тонкий клиент). Таким образом, вся информация концентрируется в одном месте. Это позволяет быстро вносить изменения в параметры контролирующей программы (градация выстав-ляемых оценок, количество вопросов в тесте, время тестирования и т.д.), а ис-пользование в качестве клиентской части обычного браузера освобождает пользо-вателя от необходимости устанавливать дополнительные программы на своём ло-кальном компьютере.

Представляемая система состоит из двух основных частей: интерактивной системы создания тестов и системы непосредственно тестирования и протоколи-рования результатов. Первый модуль служит для подготовки тестовых заданий и

57

ответов к ним, определяет структуру теста, обеспечивает ввод параметров для вы-ставления оценки, а также генерирует тест из отдельных тестовых заданий. Второй модуль обеспечивает авторизацию пользователей, выдаёт вопросы, и, получив на них ответы, выставляет оценку, ведёт базу данных результатов тестирования.

Организация системы тестирования имеет структуру, обеспечивающую сле-дующие особенности:

– позволяет выдавать студенту вопросы, в обязательном порядке охватываю-щие все контролируемые темы, что не гарантируется случайной выборкой тесто-вых заданий из линейного массива заданий,

– обеспечивает весьма малую вероятность полного повторения варианта теста, – структура теста обеспечивает его автоматическое расщепление, что повы-

шает надежность теста. Модуль подготовки тестовых заданий позволяет подготовить тестовые зада-

ния следующих типов: – текстовые вопросы – текстовые ответы; – вопросы и/или ответы, содержащие рисунок; – задания с вычисляемым ответом; – задания на упорядочивание, – задание на установление соответствия. Для разработанной системы тестирования была предложена оригинальная

методика оценки результатов. Основу теста составляют политомические тестовые задания с множеством вариантов правильных ответов. Баллы, начисляемые за во-прос, выставляются с учетом качества получаемых ответов. Для предотвращения возможных попыток простого «угадывания» или бездумных пометок всех ответов как правильных, баллы, набранные студентом за тест, вычисляются по следую-щей формуле:

)(1 ii

iN

i i

i

rsk

rlB

−−∑=

= , где N – количество заданий в тесте, si – общее количество вариантов ответа на i-е задание, ri – общее количество правильных ответов, li – количество отмеченных правильных ответов, ki – количество неправильных ответов, отмеченных как пра-вильные. При этом студент получает (+1) балл за полностью правильный ответ на задание и (–1) балл – за ответ, который полностью не верен (в случае, если все не-верные ответы отмечены как верные и не отмечен ни один верный ответ).

Предложенный способ оценки тестового задания улучшает качество теста: – обеспечивает увеличение дискриминативности политомических тестовых

заданий с множественными вариантами ответов; – повышает в среднем на 20% дифференцирующую способность теста в це-

лом при сохранении его валидности; – обеспечивает лучшие показатели распределения оценок за тестирование,

что позволяет более точно настраивать систему на градации выставления баллов

58

по общепринятой шкале, а также проще реализовывать схему адаптивного тести-рования.

Система прошла апробация при тестировании около 2500 студентов различ-ных факультетов и институтов МИФИ по различным дисциплинам и показала свою эффективность.

В настоящее время в рамках реализации Программы создания и развития На-

ционального исследовательского ядерного университета «МИФИ» проводятся ра-боты по развитию электронных образовательных ресурсов, включая разработки по рассмотренным направлениям.

59

Лесько С.А. (г. Москва)

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДИНАМИЧЕСКОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ ЗАЯВОК НА ПРИМЕРЕ

ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Введение Излишне говорить о том, насколько актуальной стала проблема построения

надежной, системы дистанционного обучения, отвечающей всем современным требованиям и стандартам. Почти каждый ВУЗ сегодня имеет аналоги подобных систем, но, как правило, не одна из них не находится в стадии готового продукта.

Одной из проблем, которая определяет подобное состояние дел является то, что коммерческие производители подобных продуктов очень часто не понимают реальной специфики учебного процесса в вузах и им приходится заниматься са-мостоятельной разработкой.

Вторая проблема – это пропасть между двумя группами конечных пользова-телей системы – студентами и преподавателями. Дело в том, что большинство преподавателей не владеют достаточными навыками в области разработки и экс-плуатации компьютерных систем, чтобы подготовить свой предмет для представ-ления в электронном виде. (Речь идет не о текстовом файле, а о специализирован-ном мультимедийном формате, способном содержать текст, графику, звук, анима-цию и т.п.) А студенты в свою очередь, в большинстве своем являются «продви-нутыми» пользователями, поэтому освоение системы дистанционного обучения происходит у них интуитивно. Вследствие этого, может получиться, что студенты опередят преподавательский состав в освоении системы, что может вызвать нега-тивную реакцию, как у тех, так и у других.

Разработчики системы должны дать в руки преподавателям такой инстру-мент, который позволил бы им полностью контролировать ее работу, не прибегая при этом к специальным областям знаний, таким как программирование, web-разработка, администрирование Интернет-серверов и т.д.

Главной задачей при создании дистанционной образовательной среды явля-ется разработка недорогой и эффективной в работе системы, построенной по мо-дульному принципу, с возможностью модернизации при возникновении новых задач, возможно, при совместной кооперации всех заинтересованных учебных за-ведений [1, 2].

Исходя из общих требований, можно сформулировать основные задачи, ко-торые нужно решить при создании системы дистанционного обучения:

60

• Необходимо разработать интегрированную web-систему управления учеб-ными материалами, обучением, самостоятельной работой студентов и проверкой знаний с целью формирования единой системы обеспечения качества образования.

• Необходимо создать единый репозиторий учебных материалов и банков тестовых заданий с целью формирования единой информационной базы.

• Необходимо разработать web-систему предоставления учащимся учебных материалов и текущего контроля их изучения для организации самостоятельной работы студентов.

• Созданная система должна позволять проведение педагогических экспери-ментов по апробации новых инновационных технологий.

Архитектура системы дистанционной поддержки

изучения физики и особенности обработки в ней данных При наполнении системы учебным материалом необходимо использовать

объектный принцип построения учебного курса. В соответствии с которым, учеб-ный материал разбивается на части – объекты. В результате, происходит переход от больших негибких фрагментов к многократно используемым отдельным учеб-ным объектам, доступным для поиска и включения в другие курсы, централизо-ванного редактирования и т.д.

В одном блоке может находиться вопрос с любым оформлением (картинки, таблицы и т.д.). При создании курса преподаватель может группировать элементы банка данных любой последовательности, составляя из них граф обучения.

Для эффективного контроля за процессом обучения система должна сохра-нять информацию о каждом шаге пользователя, о статусе учащихся, пройденных курсах обучения, степени усвоения материала и т.д.

Преподаватель выбирает (или добавляет необходимые) материалы для учеб-ного курса из репозитория и настраивает параметры работы (например, темы ла-бораторных работ, тестов и т.д.), затем сохраняет настройки.

Пользователь вводит свои данные, а система передает пользователю расписа-ние обучения и тестирования. Все это позволяет обеспечить централизованное управление и сбор статистики. Кроме того, необходимо, чтобы система позволяла:

• Создавать учебные курсы в визуальном конструкторе. • Проводить пошаговую модель процесса обучения. • Иметь возможность ограничения времени на изучение темы. • Позволять переход к следующей теме после сдачи теста. • Предоставлять полную статистику процесса обучения и отчеты. • Наглядно отображать результаты обучения. • Разрешить другим преподавателям использовать имеющиеся в системе

учебные материалы. • Использовать при разработке собственных курсов материалы, находящие-

ся в открытом доступе.

61

• Осуществлять контроль версий используемых документов. • Пользоваться отделенной копией документов, обновляющихся по желанию

преподавателя. Кроме того, нельзя забывать о таких аспектах как скорость работы, устойчи-

вость и безопасность, которыми порой пренебрегают в угоду дружественному ин-терфейсу или сокращению затрат.

Также необходимо отметить, что при разработке системы дистанционной поддержки обучения нужно учитывать специфику работы учебного сервера, на котором физически размещается данная система. Одним из важных аспектов, ко-торый необходимо иметь ввиду при моделировании и управлении процессами по-ступления и обработки заявок в такой системе является произвольный (стохасти-ческий) характер их появления и обслуживания. Времена между заявками во входном и выходном потоках могут быть распределены произвольным образом, не подчиняющимся какому либо определенному закону.

Следует отметить, что тип заявок, степень приоритетности и критичность их обслуживания являются различной и возникает проблема первоочередности вы-бора их обработки, которую можно назвать задачей самосогласованности. Кроме того, необходимо учесть, и это заранее неизвестно, что во время обработки вы-бранной заявки могут появиться новые с большей приоритетностью.

Возможность произвольного появления заявок различных типов и динамиче-ское изменение порядка их обработки определяет полихронный (множественный по типам и приоритетам заявок) характер процесса обслуживания.

При построении модели полихронной динамики стохастической обработки заявок мы можем задать по всему числу заявок или по их типам некоторый кри-тический порог (обозначим его L), определяемый исходя из оптимизации работы узла обработки заявок (компьютер, сервер и т.д.).

Отметим, что по имеющимся данным средняя загрузка серверов в сущест-вующих информационных системах составляет от 7 до 20 %, и это, наоборот, тре-буется не столько оптимизации загрузки, сколько ее её увеличения. Тем не менее, в определённые моменты времени могут возникать и довольно долго существо-вать пиковые нагрузки, которые требуют оптимизации, что например является важным в том числе и для операционных систем (ОС) реального времени.

В созданной системе процессы обработки данных рассматриваются, как Мар-ковские и полумарковские процессы, и если для каждого типа заявок задать свой порог Lj, то работа системы описывается следующей системой уравнений:

( ) ( ) ( ) ( )1

1112

1

12

1

21

211 ,)(,2

,x

txPx

txPt

txP∂

∂⋅−−

∂∂

⋅+

=∂

∂ λμλ

λμ

…

( ) ( ) ( ) ( )k

kkk

k

k

k

kkk

xtxP

xtxP

ttxP

∂∂

⋅−−∂

∂⋅

+=

∂∂ ,)(,

2,

2

222

λμλ

λμ

…

62

( ) ( ) ( ) ( )N

NNN

N

N

N

NNN

xtxP

xtxP

ttxP

∂∂

⋅−−∂

∂⋅

+=

∂∂ ,)(,

2,

2

222

λμλ

λμ

где xk – заявки некоторого определенного типа, μk – интенсивность входного пото-ка заявок xk типа, λ k интенсивность выходного потока заявок xk типа. N-дифференциальных уравнений (по общему числу заявок N) с граничными и на-чальным условиями вида:

( , ) 0j

j jx t x Lρ ==

0),( 0 ==jxj txρ

⎪⎩

⎪⎨⎧

≠

==−==

0

00 ,0

,1)()0,(

jj

jjjjj xx

xxxxtx δρ

При числе заявок Lx = , где L – некоторое критическое число заявок на обра-

ботке, мы считаем, что их обработка должна прекратиться. Сама вероятность об-наружить такое состояние будет отлична от 0, однако плотность вероятности, оп-ределяющая поток заявок в это состоянии необходимо положить равной 0 (мы стремимся избежать этого состояния). Второе граничное условие выбираем исхо-дя из того, что состояние 0=x определяет простой в обработке. Сама вероятность обнаружить такое состояние будет отлична от 0, однако плотность вероятности, определяющая поток заявок в состоянии 0=x необходимо положить равной 0 (мы также должны стремиться избежать это состояние). Решение этих дифферен-циальных уравнений может быть получено аналитически, что позволяет описать динамику обработки заявок и алгоритмы их обработки, учитывающие критич-ность и приоритетность заявок.

Процесс обучения может подчиняться классической схеме, при которой уча-щийся проходит курс обучения, при необходимости общаясь с преподавателем и изучая полученные из банка данных учебные материалы (см. рис. 1).

Учащийся Преподаватель

Система управленияпроцессом обучения

Интерактивное общение междуучащимся и преподавателем

Банкданных

Система защиты


Учебные материалы иконтрольные задания


Рис. 1. Общая архитектура системы дистанционной поддержки обучения

63

Описание функциональной структуры системы дистанционной поддержки изучения курса физики

В Московском государственном университете приборостроения и информа-тики на основании опыта предыдущих разработок [3] была создана система дис-танционной поддержки образования, отвечающая всем перечисленным требова-ниям и математическим моделям и предназначенная для самостоятельного изуче-ния физики и подготовки студентов к выполнению лабораторных работ в реаль-ном физическом практикуме (см. рис. 2) и доступная в сети Интернет по адресу: www.testor.ru.

Внутри проекта (см. рис. 2) представлены виртуальная лаборатория, библио-тека, содержащая методические пособия и электронные учебники, набор видео-демонстраций (47 видеороликов, демонстрирующие различные физические про-цессы и законы). При подготовке электронных учебников и лабораторных были использованы следующие учебники и учебные материалы [4–6].

Лабораторный практикум создан с использованием технологий HTML (HyperText Markup Language), Macromedia Flash, JavaScript и частично ASP.NET.

Для работы системы необходимо наличие на стороне клиента установленной ОС Windows 95 и выше с Internet Exporer 5.5 и позже, а также Macromedia Flash Player 7.0.

Рис. 2. Главное окно системы дистанционной поддержки изучения физики в техническом вузе

64

На стороне сервера необходимо наличие установленного Microsoft Internet Information Server, .NET Framework 1.1.4322 и позже и Microsoft SQL Server 2000.

В данный момент в рамках проекта созданы 9 лабораторных работ по четы-рем разделам физики: механике, электричеству и магнетизму, оптике и атомной физике, молекулярной физике и термодинамике. Для каждой лабораторной рабо-ты доступны краткие теоретические сведения, в том числе формулы, необходи-мые для ее выполнения, а также справка по работе с программой виртуальной ла-боратории.

Чтобы начать работу с виртуальной лабораторией, необходимо всего лишь зайти на сайт (http://testor.ru/auditorium/labs.aspx) и запустить любую из доступ-ных работ.

Лабораторные работы. В качестве одного из примеров лабораторных работ можно рассмотреть работу: «Определение момента инерции твёрдого тела ме-тодом крутильных колебаний. Экспериментальная проверка теоремы Штейнера», главное окно которой представлено на рис. 3.

Рис. 3. Главное окно лабораторной работы «Определение момента инерции твердого тела методом крутильных колебаний»

В этой лабораторной работе производится экспериментальное определение

моментов инерции различных тел с помощью трифиллярного подвеса и проверка теоремы Штейнера. В окне «Подсказки» описан порядок действий, который сле-дует соблюдать, выполняя лабораторную работу.

65

Если пользователю потребуется развернутая справка, он может активировать систему помощи нажатием кнопки «Помощь».

Работа выполняется в следующей последовательности: 1. Измерение периода крутильных колебаний трифиллярного подвеса. Поря-

док выполнения опытов приведен в окне «Подсказки». 2. Измерение момента инерции тела выбранной формы (доступны цилиндр,

конус и куб) и массы, находящегося в центре платформы. 3. Измерение момента инерции тела, смещенного относительно центра плат-

формы на выбранное расстояние. После выполнения всех опытов на экран выводятся экспериментальные ре-

зультаты (см. рис. 4), пользуясь которыми, обучающийся может проверить свои знания.

Рис. 4. Вид таблицы с экспериментальными результатами

В любое время в ходе выполнения работы пользователю доступны краткие теоретические сведения и помощь по выполнению работы.

Обучающийся может проводить любое количество опытов, все они будут распечатаны в отчете.

Разработанная система дистанционной поддержки обучения была размещена на базе портала www.testor.ru, в разделе «Дистанционное обучение», для создания учебных курсов по физике и концепциям современного естествознания, состоя-щих из лекционного материала, контрольных заданий, видеодемонстраций и электронных учебников.

Учебные курсы для дистанционного обучения. Студент, заходя в раздел «Дистанционное обучение :: Учебные курсы», может просмотреть, какие курсы доступны ему для обучения по физике и в течении какого времени они будут от-крыты (см. рис. 5), а так же изучить их содержимое (см. рис. 6). При этом, система предоставляет ему учебные материалы лабораторные работы, электронные учеб-ники, тесты и т.д. и проводит контроль деятельности студентов и сбор статистики.

66

Рис. 5. Расписание учебных курсов

Рис. 6. Страница учебного курса

Для создания учебного курса в системе имеется графический редактор, с по-мощью которого возможно создание и назначение учебных курсов группам сту-дентов.

Создание учебных материалов в графическом редакторе осуществляется сле-дующим образом. Преподаватель выбирает тему и предмет для изучения, тип элемента учебного курса (см. рис. 7). Затем загружает в систему через браузер со своего компьютера необходимые ему учебные ресурсы (см. рис. 8) или использу-ет уже имеющиеся в репозитарии материалы (см. рис. 9). После чего создает учеб-ный курс введя название курса (тематический раздел), выбирает раздел или дис-циплину и группу (для которой создается данный курс).

67

Рис. 7. Выбор темы и типа учебного элемента (лекция, лабораторная работа, тест и т.д.)

Рис. 8. Online загрузка через браузер преподавателем учебных материалов на учебный сервер

На рис. 9 показана страница раздела, в котором можно познакомиться с ча-

стью учебных материалов, доступных для использования авторизованными в сис-теме преподавателями. Для не авторизованных пользователей возможен только просмотр списка.

68

Рис. 9. Вид раздела с репозитарием учебных материалов, доступных для создания курса

Преподаватели могут свободно добавлять в систему в режиме online свои

собственные учебные материалы или использовать имеющиеся для создания учебных курсов. Чтобы избежать проблем, связанных с многопользовательским режимом, система обеспечивает механизм блокировки и ведения истории измене-ния ресурсов (для избегания искажения и утраты информации). Когда ресурс от-крыт для редактирования, он блокируется для других пользователей.

На рис. 10 показан графический вид страницы с готовым курсом.

Рис. 10. Страница с содержанием курса После прохождения обучения студентов администратор группы может про-

сматривать статистику обучения по группе студентов и по каждому студенту в

69

отдельности. В статистике отображается учебные материалы, которые изучил студент, и результаты ответов на контрольные вопросы (см. рис. 11). Статистика может быть распечатана на принтере или импортировать в Excel.

Рис. 11. Статистика прохождения учебного курса

На рис. 12 показан внешний вид тестирования знаний. После выполнения

теста студенту доступна статистика представленная на рис. 13, а преподаватель получает более детальную статистику представленную на рис. 14. Кроме того в системе возможно получение различных видов отчетов и их вывод на печать.

Рис. 12. Внешний вид страницы тестирования

70

Рис. 13. Результаты тестирования, доступные для просмотра студентом

Рис. 14. Результаты тестирования, доступные для просмотра преподавателю


1. Голубятников И.В. Основные принципы проектирования и применения мультимедий-ных обучающих систем. – М.: Машиностроение, 1999. – 318 с.

2. Барановская Т.П. Архитектура компьютерных сетей и систем. – М.: Финансы и стати-стика, 2003. – 256 с.

3. Беланов А.С., Еремин П.С., Жуков Д.О. и др. Электронный учебный комплекс по оп-тике и атомной физике для нефизических специальностей технических вузов // Физи-ческое образование в вузах. 2001. Т.7. №3. С. 92.

4. Савельев И.В. Курс общей физики. Т. 2, 3. – М.: Наука, 1989. – 462 c. 5. Трофимова Т.И. Сборник задач по курсу физики: Учеб. пособие для студентов втузов. –

М.: Высшая школа, 1991. – 303 с.:ил. 6. Иродов И.Е. Задачи по общей физике. М.: Наука, 1988. 416 с.

71

Рубальский Г.Б., Рубальская О.Н. (г. Москва)

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ

СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЙ

«Задача теории расписаний в общей её постановке остается весьма привлека-тельной, хотя достижение даже небольшого прогресса на пути к решению связа-но, как правило, с огромными трудностями. Несмотря на то, что задачами теории расписаний занимались многие весьма квалифицированные специалисты, до сих пор никому не удалось получить сколько-нибудь существенных общих результа-тов» – это цитата книги «Теория расписаний», опубликованной в 1975 г. Задача составления расписания занятий в вузе и сейчас привлекает внимание многих. Попытки найти оптимальное комбинаторное решение по-прежнему остаются без-успешными. И, тем не менее, эта неразрешимая с точки зрения математики зада-ча, каждодневно решается диспетчерами вуза.

Автоматизированная система РАСПАСС (расшифровывается как «РАСПиса-ние – Автоматизированная Система Составления») предназначена для облегчения нелегкого труда диспетчеров.

В основу её идеологии лежит игровой подход. При разработке системы стоя-ла задача сделать интерфейс в форме комбинаторной игры. Интерфейс РАСПАСС представляет собой реализацию многомерного Тетриса.

Всю совокупность требований к составлению расписания можно подразделить на требования, которые должны выполняться при любых условиях, назовем эти тре-бования общими, и требования, выполнение которых желательно, но не обязательно.

К общим требованиям относится – отсутствие «накладок» в расписании. Противоречивость требований заключается в том, что выполнение одного

требования может привести к нарушению выполнения другого требования. Осо-бенно часто такие случаи возникают при совпадении требований преподавателей. Например, два преподавателя, читающие лекции по различным дисциплинам од-ному и тому же потоку студентов, высказывают пожелания прочесть эти лекции в одно и то же время. Разрешение этих противоречий возлагается на диспетчера, который вынужден нарушить одно из требований.

Общие требования

1. Отсутствие «накладок»: – по преподавателям – в одно и то же время преподаватель может проводить

только одно занятие;

72

– по аудиториям – в одно и то же время в аудитории может проводить только одно занятие;

– по студентам – в одно и то же время студент может изучать только одну дисциплину.

2. Расписание должно быть составлено в строгом соответствии с учебными планами специальностей:

– по аудиторной нагрузке; – по срокам начала и окончания семестра и сессии.

Требования к организации обучения 1. Окна. Оптимальное расписание у студентов не должно содержать «окон».

Однако, в силу различных обстоятельств: жесткие требования со стороны препо-давателей, занятость аудиторного фонда, различная длительность занятий, и т.п. создают предпосылки для возникновения «окон». Допустимое количество «окон» определяется администрацией вуза.

2. Праздники. В праздничные дни занятия со студентами не проводятся, и в расписании это должно быть предусмотрено.

3. Переходы между аудиториями. Оптимальное расписание должно миними-зировать количество переходов между аудиториями.

В случае если в течение дня для проведения занятий со студентами требуют-ся аудитории одного типа, необходимо, чтобы эти занятия проводились в одной и той же аудитории.

4. Переходы между территориями. В случае если вуз имеет несколько зда-ний, то для перехода между аудиториями различных зданий может потребоваться: перемена, большая перемена или одна учебная пара.

5. Количество занятий в день. Администрация вуза определят максимальное количество учебных занятий в день. Как правило, это зависит от того, какая в вузе принята рабочая неделя – пятидневная или шестидневная.

Ограничения на допустимое количество занятий в день задается отдельно для каждой формы обучения.

6.·Смены. Для каждого потока студентов может быть определено время про-ведения занятий: первая половина дня, вторая, вечернее время.

7. Дни самостоятельных занятий. Для каждого потока студентов могут быть заданы дни самостоятельных занятий. В эти дни студенты должны готовить кур-совые работы, писать рефераты и заниматься в библиотеке. Как правило, дни са-мостоятельных занятий назначаются студентам старших курсов.

РАСПАСС позволяет: повысить качество и производительность работы диспетчеров; эффективно контролировать использование аудиторного фонда; полностью избежать накладок в расписании. РАСПАСС поддерживает: все формы обучения – дневную, вечернюю, заочную, второе высшее и т.п.;

73

наличие в вузе нескольких территорий, на которых ведется обучение; общие пожелания преподавателей к расписанию – минимизацию числа окон у

преподавателей и малое число рабочих дней недели при малой аудиторной нагрузке; индивидуальные пожелания преподавателей к расписанию; настройку календаря для учета нерабочих дней (общенациональные праздни-

ки и т.п.); задержку начала семинарских и практических занятий относительно начала

лекций по предмету; индивидуальные сроки начала и окончания семестра для студенческих групп; любые объединения студентов разных курсов, специальностей, групп и под-

групп для проведения общих занятий; выделение нескольких, возможно разнотипных, аудиторий для параллельного

проведения занятий (таких как курсы по выбору или иностранные языки); переменную длительность занятий (различное число пар) в одном цикле; проведение занятий в рамках одного цикла в разнотипных аудиториях (на-

пример, основную часть практических занятий в обычной аудитории, а несколько занятий – в компьютерном классе);

включение в расписание не только плановых занятий, но и зачетов, экзаме-нов, консультаций, а также любых внеплановых форм занятости студентов, пре-подавателей и аудиторий;

автоматический расчет аудиторной нагрузки по кафедрам и преподавателям за любой отрезок времени на основе составленного расписания;

возможность ведения занятий сразу двумя и более преподавателями. РАСПАСС может эксплуатироваться в однопользовательской версии – на

единственном компьютере, но допускается (и настоятельно рекомендуется для средних и больших ВУЗов) многопользовательский вариант, когда с расписанием могут одновременно работать несколько диспетчеров, чьи компьютеры объедине-ны в локальную сеть.

Система эксплуатируется в двух московских вузах (Российский государст-венный гуманитарный университет и Московский государственный университет печати) уже свыше 5 лет. До этого в течение примерно такого же времени экс-плуатировалась ныне устаревшая однопользовательская версия. За годы эксплуа-тации система постоянно совершенствовалась и обрела не только полнофункцио-нальность, но и устойчивость.

Главная особенность системы в том, что она универсальна, т.е. учитывает в максимальной степени все встречающиеся в вузовской практике обстоятельства, сопутствующие составлению расписаний.

Все решения по составлению расписания принимает сам диспетчер, но при этом ему предоставляется очень богатый сервис, делающий его работу эффектив-ной и безошибочной.

Информационно-поисковая система «Кто Где Будет» (КГБ) является допол-нением к автоматизированной системе составления расписаний. Система позволя-

74

ет широкому кругу пользователей, имеющих доступ к локальной сети вуза или к Интернету, получать самые свежие данные о занятости в учебном процессе сту-дентов, преподавателей и аудиторий. С помощью её каждый может узнать, когда и где можно застать нужного преподавателя, отыскать аудиторию для проведения внепланового занятия и т.п. С работой информационной системы «Кто Где Будет» можно ознакомиться на сайтах Российского государственного гуманитарного университета (http://www.rsuh.ru) и Московского государственного университета печати (http://mgup.ru).


1. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. – М.: Наука, 1975. 359 с. 2. Танаев В.С., Сотсков Ю.Н., Струсевич В.А. Теория расписаний. Многостадийные сис-

темы. – М.: Наука, 1989. – 328 с. 3. Рубальская О.Н. Автоматизированная система поддержки управления учебным про-

цессом // Тез.докл. В сб.: Труд и социальные отношения. Спецвыпуск-1. – М.: АТ и СО, 1999.

4. Рубальская О.Н. Новые информационные технологии в управлении учебным процес-сом // Тез.докл. В сб. Новые информационные технологии в муниципальном управле-нии. – М.: РГГУ, 1997.

5. Рубальская О.Н., Рубальский Г.Б. Аналитические обзоры по основным направлениям развития высшего образования: Автоматизированные системы составления расписа-ний / НИИВО. Вып.1. – М.: НИИВО, 2001.

75

Лисицына Л.С., Пирская А.С. (г. Санкт-Петербург)

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТРАЕКТОРИЯМИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДУЛЬНЫХ

КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ВУЗА

В статье представлены результаты исследования предметной области дис-

циплины «Управление данными», в ходе которых была построена модель ие-рархии результатов обучения (РО) и план-граф для управления образователь-ными траекториями. На этом примере показаны особенности разработки рабо-чей программы для модульной компетентностно-ориентированной дисципли-ны. Дисциплина «Управление данными» изучается студентами направления 230200 – «Информационные системы» (сфера техники и технологий) для фор-мирования у них способности (готовности) управлять данными в информаци-онных системах (ИС).

1. Планирование РО для дисциплины «Управление данными» Для разработки РО сформулируем исходную компетенцию как способность

студента управлять данными в ИС. Для дальнейшей детализации этой компе-тенции необходимо установить ее связь с инструментальными и общенаучными компетенциями, результаты сформированности которых непосредственно исполь-зует данная компетенция. Для этого проведем анализ компетентностной модели выпускника и результат, ожидаемый в конце его подготовки.

1.1. Установление связей между профессиональными и инструменталь-ными компетенциями и разработка перечня результатов обучения

Выпускнику по направлению подготовки 230200 – «Информационные сис-темы» присваивается квалификация инженера; он должен в соответствии с фун-даментальной и специальной подготовкой выполнять следующие виды профес-сиональной деятельности: проектно-конструкторская; технологическая; органи-зационно-управленческая; научно-исследовательская; эксплуатационная. Объек-тами профессиональной деятельности выпускника выступают, прежде всего, информационные системы (ИС) и сети, их математическое, информационное и программное обеспечение, способы и методы проектирования, отладки, произ-водства и эксплуатации программных средств ИС. Среди профессиональных компетенций, направленных на формирование готовности выпускника осущест-влять профессиональную деятельность, важное место занимает готовность

76

управлять данными в ИС. Эта компетенция относится к профессиональным и является основой для формирования профессиональных компетенций более вы-сокого уровня иерархии РО, например, компетенций для формирования готов-ности разрабатывать клиент-серверные приложения, web-приложения и мульти-медиа-приложения ИС.

В формулировке выбранной профессиональной компетенции объектом дея-тельности выступают данные, а деятельность, направленная на них, связана с созданием, хранением и обработкой с применением различных систем баз дан-ных, а так же создание различных пользовательских интерфейсов для работы с данными.

Таким образом, исходя из понимания процесса управления данными, можно предварительно сформулировать следующие три результата обучения (по видам деятельности): разрабатывать проект базы данных, создавать базы данных и при-менять технологии для управления данными.

При разработке проекта базы данных (БД) необходимо разработать концеп-туальную, логическую и физические модели БД, а также пользовательские интер-фейсы БД на их основе.

Процесс создания базы данных состоит из следующих основных этапов [1]: создание таблиц БД, создание функций и процедур БД, создание триггеров и по-следовательностей, а так же создание пользовательских интерфейсов БД с ис-пользованием различных виды запросов и отчетов из БД.

Перед началом формирования профессиональной компетенции «Управлять данными в ИС» у студентов должны быть сформированы результаты по приме-нению технологий баз данных для разработки БД, т.е. для разработки таблиц, функций и процедур, триггеров, последовательностей и пользовательских ин-терфейсов.

Для разработки БД сегодня используют различные средства и технологии, например: MS SQL, Oracle, MS Access и др.

В табл. 1 приведены сведения о связи между профессиональными, универ-сальными и общенаучными компетенциями выпускника.

В формулировках компетенций (табл. 1) хорошо прослеживается причинно-следственная связь между результатами профессиональных, универсальных инст-рументальных и общенаучных компетенций выпускников. Эта связь определяет макротраектории между результатами обучения выпускников предпрофильного и профильного этапов подготовки. Для более детальной разработки образователь-ных траекторий при изучении дисциплины «Управление данными» установим да-лее уровни сформированности результатов компетенций (табл. 1) и определим со-стояния образовательного процесса.

77

Таблица 1. Установление связей между профессиональными, универсальными и общенаучными компетенциями выпускника

Профессиональная компетенция

Инструментальная компетенция Общенаучная компетенция

Управлять данными в ИС посредством запросов

применять технологии MS SQL применять технологии Oracle применять технологии MS Access

Создавать концептуаль-ную модель БД

создавать структуры данных применять теорию графов

Создавать триггеры БД применять технологии MS SQL применять технологии Oracle

Создавать логическую модель БД

применять теорию графов применять реляционную ал-гебру

Создавать функции (процедуры) БД


Создавать физическую модель БД

создавать структуры данных использовать управляющие методы доступа к данным

Управлять данными в ИС посредством отчетов

применять технологии MS SQL применять технологии Oracle Применять технологии MS Access

Создавать таблицы БД применять технологии MS SQL применять технологии Oracle применять технологии MS Access

Создавать пользователь-ские интерфейсы БД


1.2. Перечень состояний образовательного процесса Для разработки состояний образовательного процесса при изучении дисцип-

лины «Управление данными» установим общие требования к результатам сфор-мированности компетенций (рис. 1).

Требования первых двух уровней дескриптора относятся к предпрофильному уровню подготовки, когда студент еще не владеет теорией разработки ИС, когда он знаком с различными видами БД, но не имеет системных знаний и умений по их разработке. Оба эти уровня направлены на формирование понимания возмож-ностей технологии и умения ее применять для разработки простейших БД (на-чальный уровень) и для разработки типовых БД, используемых в простейших ИС (базовый уровень). Требования на третьем уровне соответствуют формированию

78

результатов профессиональной компетенции по разработке реальных БД, исполь-зуемых на практике в сетевых ИС.

Рис. 1. Дескриптор уровней сформированности способности управлять данными в ИС

2. Разработка моделей РО дисциплины Анализ объектов и видов деятельности совокупного РО дисциплины «Управ-

лять данными в ИС» позволил сформулировать следующие универсальные инст-рументальные компетенции:

Способность разрабатывать проект БД. Способность создавать БД. Способность применять технологии БД. Таким образом, необходимо разработать три модели иерархии РО для каждо-

го неделимого РО, из которых состоит совокупный РО в предметной области дан-ной дисциплины. Ниже на рис. 2, 3 и 4 представлены модели иерархии РО дисци-плины «Управление данными», в которых для каждого РО предусмотрены два уровня формирования – начальный (Н) и базовый (Б). Корневая вершина каждого дерева моделирует совокупный РО дисциплины, а вершины пути, ведущего от корня дерева к отдельному листу – компетенции неделимого (элементарного) РО. Биективное отображение РО в образовательное пространство определило пере-чень состояний результативного образовательного процесса для изучения данной дисциплины.

На рис. 2 приведена модель иерархии результатов обучения, полученных при детализации совокупного результата обучения «Разрабатывать проект БД для управления данными в ИС».

79

Рис. 2. Модель иерархии результатов обучения для РО

«Разрабатывать проект БД для управления данными в ИС» На рис. 3 приведена модель иерархии результатов обучения, полученных при

детализации совокупного результата обучения «Создавать БД для управления данными в ИС».


«Создавать БД для управления данными в ИС» На рис. 4 приведена модель иерархии совокупного результата обучения

«Применять технологии БД для управления данными в ИС». С целью дальнейшей идентификации элементарных РО и установления их

взаимосвязей была проведена дальнейшая детализация компетенций и установле-ны требования (компетенции) к знаниям, умениям и навыкам, которые должны быть сформированы у обучаемого для достижения соответствующего элементар-ного РО.

80


«Применять технологии БД для управления данными в ИС» Для планирования целостного образовательного процесса и моделирования

различных образовательных траекторий необходимо установить причинно-следственные связи между состояниями образовательного процесса в виде план-графа [2]. При разработке план-графа необходимо учитывать его основное свой-ство – единственность стока для каждого гиперребра (рис. 5).

Рис. 5. Сток и истоки гиперребра План-граф для управления результативностью образовательного процесса

при изучении дисциплины «Информационные технологии» представлен на рис. 6.

81

Рис. 6. Модель РО образовательного процесса дисциплины «Управление данными»

Следует заметить, что при разработке план-графа (рис. 6.) возникла ситуация,

когда некоторые вершины истока дуг моделируют вариативные РО, являющиеся альтернативными для формирования РО истока. Это обстоятельство потребовало модифицировать план-граф и процедуру управления образовательными траекто-риями [2].

Рис. 7. Модель РО образовательного процесса с вариативными РО

82

3. Управление образовательными траекториями дисциплины Для вариативных модульных дисциплин можно построить различные образо-

вательные траектории, отличающиеся не только результатами, но и суммарной учебной нагрузкой, необходимой для их формирования. Поэтому необходимо ав-томатизировать процесс управления образовательными траекториями, позволяю-щими минимизировать содержание для целостного образовательного процесса в соответствии с требованиями к результату, ожидаемому при завершении дисцип-лины, и (или) к максимальной учебной нагрузке дисциплины.

Для автоматизации планирования и управления образовательными траекто-риями разработчику рабочей программы необходимо определить целевые состоя-ния образовательного процесса, достижение которых из исходных будет решаться как оптимизационная задача поиска кратчайших путей. Образовательная траекто-рия является моделью части или всей образовательной программы и представляет собой упорядоченный набор состояний целостного образовательного процесса, соответствующих, с одной стороны, планируемым элементарным РО, а с другой стороны, базовым образовательным модулям. Образовательная траектория долж-на обеспечивать целостный образовательный процесс формирования некоторого РО за отведенное время. Процесс планирования – итерационный, на каждом шаге итерации проводится примерка трудоемкости формирования ожидаемого РО к тому времени, которое отведено на его формирование.

При наличии в модели альтернативных вариативных РО требуется принятие решения о том, какая вершина истока из числа альтернативных должна быть включена в образовательную траекторию (рис. 8).

Рис. 8. Пример альтернативных РО в истоке дуги план-графа

В простейшем случае можно предлагать разработчику выбрать в интерактив-

ном режиме один из альтернативных вариантов РО и строить образовательную траекторию на основе его предпочтений. Но может возникнуть ситуация, когда разработчик не может определить своих предпочтений. В этом случае в процеду-ру разработки образовательной траектории следует включить этап исследования план-графа для автоматической выработки предпочтений с точки зрения желае-мых (целевых) состояний образовательного процесса.

83

4. Разработка образовательной программы 4.1. Определение целей и учебных задач При разработке проекта образовательной программы необходимо определить

цель и учебные задачи части или всей образовательной программы. Цель образо-вательной программы формулируется исходя из понимания совокупного РО, со-ответствующего корню модели иерархии РО, а учебные задачи – исходя из пони-мания РО, полученных при детализации компетенций до содержательного уровня.

Таким образом, дисциплина «Управление данными» для студентов направле-ния 2302000 – «Информационные системы» будет иметь следующие формули-ровки цели и задач [3].

Цель дисциплины: Формирование у студентов способности управлять дан-ными в информационных системах.

Учебные задачи дисциплины: Формирование способности разрабатывать проект базы данных (БД) для

управления данными в ИС. Формирование способности создавать БД для управления данными в ИС. Формирование способности применять технологии БД для управления дан-

ными в ИС. Формулировки компетенций (умений), полученных при детализации компе-

тенций элементарных РО, определят требования к отбору компетентностно-ориентированного содержания для реализации отдельных задач темы.

4.2. Определение модульной структуры В соответствии с учебными задачами дисциплины в ее структуре должны

быть соответствующие образовательные модули. В каждом модуле количество задач должно соответствовать количеству РО, идентифицируемых вариативными содержательными компетенциями. Далее приведен пример одного из образова-тельных модулей дисциплины.

Модуль №1. «Разработка проекта БД для управления данными в ИС» Цель модуля: Формирование способности разрабатывать проект БД для

управления данными в ИС. Учебные задачи модуля: Разработка концептуальной модели БД. Разработка логической модели БД. Разработка физической модели БД. Разработка сценариев работы. Разработка форм запросов. Разработка форм отчетов. 4.3. Требования к отбору компетентностно-ориентированного содержания В соответствии с учебными задачами модуля в его структуре должны быть

соответствующие темы. В каждой теме количество учебных задач должно соот-ветствовать количеству элементарных РО, идентифицируемых уровнями сформи-рованности их содержательных компетенций. Формулировки компетенций (уме-

84

ний), полученных при детализации компетенций элементарных РО, определяют требования к отбору компетентностно-ориентированного содержания для реали-зации отдельных задач темы.

4.4. Характеристики учебной нагрузки Практические навыки содержательных компетенций РО являются требовани-

ем к отбору компетентностно-ориентированного содержания для базовых образо-вательных модулей, из которых состоят образовательного модуля ОП. Отбор со-держания и установление рекомендуемых характеристик учебной нагрузки для его изучения производится по модели РО образовательного процесса (рис. 7). В табл. 2 приведены сведения о структуре модульной образовательной программы дисциплины «Управление данными» и характеристиках учебной нагрузки для практических аудиторных и самостоятельных занятий студентов.

Таблица 2. Характеристики учебной нагрузки дисциплины «Управление данными»

Характе-ристики учебной нагрузки,

ч.

№ п/п

Наименование образователь-ного модуля

№ и наименование темы

Н Б

Всего,ч.

1 2 3 4 5 6 Разработка концептуальной модели БД с при-менением объектно-ориентированного подхода 1 1 2

Разработка концептуальной модели БД типа «сущность-связь» 1 1 2

Разработка концептуальной модели БД с при-менением семантического подхода 1 1 2

Разработка логической иерархической модели БД. 1 - 1 Разработка логической сетевой модели БД. 1 - 1 Разработка логической реляционной модели БД. 1 2 3 Разработка физической модели БД. 1 - 1

1 Разработка проекта базы данных (БД)

Разработка сценариев работы. 1 2 3 Разработка форм запросов. 1 1 2 Разработка форм отчетов. 1 1 2

Итого в 1-ом модуле: 19 Создание таблиц БД с применением технологий MS SQL. 1 1 2

Создание таблиц БД с применением технологий Oracle. 1 1 2

Создание таблиц БД с применением технологий MS Access. 1 1 2

Создание функций (процедур) БД с применени-ем технологий MS SQL. 2 4 6

2

Создание БД

Создание функций (процедур) БД с применени-ем технологий Oracle. 2 4 6

85

Окончание табл. 2 1 2 3 4 5 6

Создание функций (процедур) БД с применени-ем технологий MS Access. 2 4 6

Создание триггеров БД с применением техно-логий MS SQL. 1 1 2

Создание триггеров БД с применением техно-логий Oracle. 1 1 2

Создание пользовательских интерфейсов БД с применением технологий MS SQL. 2 4 6

Создание пользовательских интерфейсов БД с применением технологий Oracle. 2 4 6

Создание пользовательских интерфейсов БД с применением технологий MS Access. 2 4 6

Итого во 2-ом модуле: 46 Применять технологии MS SQL для управления данными в ИС посредством запросов. 2 4 6

Применять технологии Oracle для управления данными в ИС посредством запросов. 2 4 6

Применять технологии MS Access для управле-ния данными в ИС посредством запросов. 2 4 6

Применять технологии MS SQL для управления данными в ИС посредством отчетов. 2 4 6

Применять технологии Oracle для управления данными в ИС посредством отчетов. 2 4 6

3 Применение технологии БД

Применять технологии MS SQL для управления данными в ИС посредством отчетов. 2 4 6

Итого в 3-ем модуле: 36 ВСЕГО в дисциплине: 101

2.5. Синтез минимального модульного плана На рис. 9 приведен пример одной их образовательных траекторий, получен-

ной для планирования практических занятий дисциплины «Управление данны-ми». Траектория получена по указаниям пользователя по отбору технологий БД и по отбору подходов к разработке концептуальной модели БД.

В табл. 4 приведен ММП по реализации образовательной траектории. Темы, выделенные полужирным шрифтом, соответствуют БОМ, в которых формируется ожидаемый РО. Остальные темы необходимы для обеспечения целостности обра-зовательного процесса.

86

Рис. 9. Пример образовательной траектории дисциплины

«Информационные технологии»

Таблица 4. Минимальный модульный план для реализации образовательной траектории

№ Наименование темы Рекомендуемая трудоемкость, ч.

1 Разработка концептуальной модели БД типа «сущность-связь» 2 2 Разработка логической иерархической модели БД 1 3 Разработка логической сетевой модели БД 1 4 Разработка логической реляционной модели БД 3 5 Разработка физической модели БД 1 6 Разработка сценариев работы 3 7 Разработка форм запросов 2 8 Разработка форм отчетов 2 9 Создание таблиц БД с применением технологий Oracle 2 10 Создание функций (процедур) БД с применением технологий Oracle 6

11 Применять технологии Oracle для управления данными в ИС по-средством запросов 6

ИТОГО: 29

Литература 1. Советов Б.Я. Базы данных: теория и практика: Учебник для вузов / Б.Я. Советов, В.В.

Цехановский, В.Д. Чертовской. М.: Высшая школа, 2005. 463 с. 2. Лисицына Л.С. Теория и практика компетентностного обучения и аттестаций на осно-

ве сетевых информационных систем. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. 147 с. 3. Лисицына Л.С. Методология проектирования модульных компетентностно-ориен-

тированных образовательных программ. Методическое пособие. СПб.: СПбГУ ИТМО. 2009. 50 с.

87

Смольникова И. А. (г. Москва)

ЭЛЕКТРОННАЯ ПОДДЕРЖКА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Взаимовлияние педагогики и информатики известно: 1) педагоги ставят задачи развития личности специалиста, на основе цело-

стного комплекса с взаимопроникновением, взаимодополняемостью и взаимоза-висимостью как межпредметных декларативных и процедурных знаний, так и способов их усвоенияпосредством интерактивности для достижения компетент-ности,

2) информатика предоставляет методы хранения как неструктурированных, так и структурированных и анализа сводных данных для выводов, а информаци-онные и коммуникационные технологии (ИКТ) – средства для их автоматиза-ции (создания, сканирования и распознавания, поиска, обработки, оформления, предъявления информации; групповой работы над проектом; архивации, защиты и т.п.),

3) эти сферы стимулируют развитие друг друга, а их интеграция посредст-вом информационной образовательной среды (ИОС) даёт синергетический эффект как для работы, так и для обучения: расширяет возможности предъявле-ния информации, усиливает мотивацию, погружает в процесс, расширяет наборы задач и инструментов, повышает уровень и самоконтроль результатов, проводит рефлексию достижений и открывает новые возможности развития субъект – субъ-ектного взаимодействия.

Для эффективного функционирования ИОС необходимы вспомогательные системы подготовки: студентов – к самостоятельной работе с ЭУМК1, преподава-теля – к работе с разнотипными модулями для персонализации профессионально-го обучения в ИОС2.

Для оптимизации учебно-методической деятельности разработана концепция гипертекстового электронного учебно-методического комплекса (ЭУМК) [1]3.

В открытом (гибком и мобильном) образовании возможно соблюдение взаи-мосвязанных принципов персонализации образовательных коммуникаций [4]:

1 Например, в рамках курсов «ИТ в самостоятельной работе» и «Основы курсового и ди-пломного проектирования».

2 Через методический семинар и систему повышения квалификации ВУЗа. 3 В соответствии с письмом ФАО России от 17.04.2006 № 02-55-77 ин/ак, содержащий ориен-

тационный, содержательный, аппаратно-программный, диагностический, рефлексивный блоки.

88

1) доступности для свободного пользования всех информационно-образо-вательных возможностей и ресурсов,

2) интерактивности в операциях, групповой работе,общении с преподавателем, 3) сензитивности для внесения изменений по потребностям, 4) адресности для обеспечения индивидуальных особенностей, возможно-

стей, уровня подготовки, профессиональной специализации, научных интересов, 5) избыточности для широкой ориентации и сбора необходимых данных, пра-

вил, и пр. для решения учебной задачи и реализации своего запроса, 6) разносторонности обучающих технологий: гипермедийных учебников, тес-

тов, виртуальных тренажеров и сред, научно-исследовательских изданий, библио-тек, поисковых систем, образовательных порталов и т.д.,

7) универсальности инструментов и форматов для интеграции в крупные проблемно-тематические циклы, объединяющие смежные курсы и дисциплины в образовательную систему вуза на основе межпредметных связей,

8) обновляемости для своевременной коррекции, дополнения как самой учебной информации, так и способов её подачи обучаемым, средств обработки и разработки.

Реализация принципов позволит приблизиться к построению ИОС вуза как пространства профессионального и культурного самопроектирования и само-строительства личности.

Кроме рационализации трудозатрат обучаемых следует стимулировать под-держание работоспособности серверов и компьютерных классов техниками, ак-туализацию баз результатов обучения и их анализа работниками деканатов, но главное, создание и развитие ЭУМК преподавателями. Для этого разработаны универсальные конструкторы обучающе-контролирующих презентаций [2] и сайтов [3], которые тиражируются преподавателями на методических семинарах и курсах повышения квалификации.

Автором-преподавателем разработаны и апробированы ЭУМК различного состава и наполнения для информационно-технологического профиля [1].

Подготовка специалистов-информатиков с использованием традиционных ЭУМК накладывает следующие ограничения: малое количество интеллектуаль-ных, высокая стоимость профессиональных клиент-серверных комплексов или ограниченность доступных моделирующих программ для активной самостоятель-ной деятельности; недостаточный уровень творческой деятельности по формиро-ванию нового контента, интегрированного в информационную среду с учётом возможностей постоянно развивающихся ИКТ.

Эти ограничения могут быть устранены следующими технологиями личностно-ориентированного обучения студентов на базе ИКТ:

1) созданием «электронного портфолио» – формированием на всем протяже-нии обучения индивидуального комплекта инструментальных и предметных ма-териалов для реальной профессиональной деятельности;

2) реализацией проектной исследовательской деятельности – выполнением в процессе обучения сквозного проекта: системы творческих заданий, курсовых и

89

дипломных работ, непосредственно связанных с решением спектра профессио-нальных информационных задач;

3) развитием критического мышления по этапам: вызов (продвинутая лек-ция), реализация смысла (семинар и лабораторная работа с мультимедийным комплексом, подключённым к сети), рефлексия посредством групповой работы (компьютерные тренинги, деловые, ролевые и ситуационные игры; в парах и ма-лых группах для совместного решения задач оценивания и корректировки работ);

4) интенсификацией самостоятельной работы посредством обучающе-контролирующих презентаций или сайтов как в локальном режиме, так и через сеть Интернет4; повышением уровня анализа с применением виртуальных (мате-матических или имитационных) моделей;

5) активизацией и оперативным управлением персональной учебной деятель-ностью путём мультимедийной интерактивной поддержки внеаудиторных меро-приятий и групповых образовательных коммуникаций через электронную почту, RSS-рассылки и социальные Web-сервисы: «ВикиВики», «Ютьюб», «блог», «Скайп» и др.

ЭУМК могут служить основой информатизации любой формы (очной, дис-танционной и смешанной) системы непрерывного образования [7].

Сотрудничество студентов и преподавателей в рамках компетентностного и деятельностного подходов в создании ЭОР для единой ИОС и эксперименталь-ное использование ЭУМК в инновациях учебного процесса доказало реальность и эффективность [1] авторской концепции обеспечения самостоятельной работы студентов и слушателей, особенно информационно-педагогического профиля [4].

Однако особенности профессиональной деятельности студентов информаци-онного профиля требуют более разнообразного и сложного ЭУМК, интегрирую-щего предмет, способ обучения и деятельности, а также управление ими посред-ством ИКТ.

Для однородности ПО можно заменить и инструмент разработки учебных ма-териалов на общефакультетское средство создания ЭУМК и среду обучения (LMS). При этом повысится защищённость и гипертекстовость, но уменьшится доступность и сотворчество. Для полной интеграции необходимо использование системы управления соответствующим типом образовательного учреждения (ОУ), например, 1С:Образование. Эффективное расходование средств на ком-плексную информатизацию факультета может быть достигнуто при сотрудниче-стве ВУЗа с разработчиком – «ежом», имеющим не только мощный инструмент, но и большую библиотеку курсов по направлению факультета, например, «1С» для экономистов и управленцев.

Перспективные направления в области теории педагогического проектиро-вания личностно-ориентированных ЭУМК таковы: разработка критериев уровне-вых компетентностей, приобретаемых пользователями ЭОР; поиск новых пара-

4 Студенты имеют ЭУМК по курсам автора на сервере локальной сети ВУЗа и дома, а часть курсов доступна в режиме дистанционного обучения.

90

метров адаптации к их индивидуальным особенностям; проектирование наукоем-кого содержания и связей элементов ЭУМК и ИОС, сочетающих академическую фундаментальность, технологичность, интеллектуализацию, открытость и инте-грацию в современной инфосреде и др. [6].

Жанры исполнения курса по возрастанию интерактивности: 1) видео → интерактивные демонстрации → индивидуальные задания для

сравнения в группе, 2) интерактивные обучающие сценарии → репетиторы, 3) тесты → интерактивные задачи с отслеживанием решения, 4) тренажеры → виртуальные конструкторы → интегрированные лаборатор-

ные работы (синтез объекта с заданными свойствами), 5) научно-исследовательский проект (анализ сложной системы). Особенности «hi-tech» педагогики: 1) развивающее обучение: исследование взаимодействия свойств элементов –

поведение системы на компьютерных моделях учебных объектов, постановка эксперимента и решение проблем,

2) поддержка интеллекта преподавателя мультимедийными, интерактивными, сетевыми, моделирующими ЭУМК,

3) измеримость и управляемость процесса обучения, интеллектуализация управления педагогическими процессами.

Рациональна сборочная технология в среде моделирования (по аддитивно-сти конструирования): коллекция базовых → системы предметных моделей → пе-дагогические фрагменты → интерактивные курсы → лингвистическая оболочка → мониторинг и управление обучением (например, в StratumComputer).

Автоматизация создания курса (по расширению функций): 1) конструктор преподавателя для разработки информационных фрагментов,

тестов и моделей, 2) мониторинг и управление образовательной траекторией, 3) валидатор знаний (автоформализатор моделей), 4) автогенератор задач и сценариев, 5) искусственный интеллект (ИИ). Цели ИИ в учебном процессе – не только обеспечивать обучающихся инте-

рактивными гипермедийными книгами, составляемыми по запросу из памяти вы-числительных систем, но и искать (подобно тому, как верифицируются программы) ошибки в решении задачи учащимся, объяснять и устранять их; предлагать идеи и технологии их воплощения с оформлением необходимой документации (как в сис-темах LSA (логистической поддержки изделий), IETM (создания интерактивных электронных технических руководств) и IETР (технических публикаций)).

Классификация интеллектуальных информационных систем [5]: 1) системы с интеллектуальным интерфейсом (коммуникативные способно-

сти): гипертекстовые → интеллектуальные БД → системы контекстной помощи → когнитивная графика → естественно-языковой интерфейс.

91

2) экспертные системы (решение сложных плохо формализуемых задач): классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие, мультиагентные.

3) самообучающиеся системы: индуктивные, нейросетевые, прецедентные, информационные хранилища.

4) адаптивные информационные системы: CASE-, компонентные технологии. Пока наибольшее продвижение лишь по п.1, а для значимых результатов по

другим направлениям нужны не только финансовая поддержка, но и коллективы разработчиков (предметные эксперты, инженеры по знаниям, дизайнеры, про-граммисты, методисты, психологи). Предлагаю объединить усилия для избега-ния дублирования при разработке учебно-методических материалов для более эффективного использования инструментальных программных продуктов.

Имею опыт в повышении квалификации по электронному обучению, пла-нированию педагогического эксперимента и статистической обработке результа-тов обучения посредством ИТ – см. [8–10].


1. Смольникова И.А. Электронные учебно-методические комплексы для будущих учите-лей информатики, менеджеров и повышения квалификации преподавателей // Сб. Все-рос. научно-практической конференции с междунар. участием «Информационные тех-нологии в обеспечении нового качества высшего образования». – МИСиС, 2010.

2. Смольникова И.А. Статистическая сложность теста и разработка интерактивной тес-тирующей презентации на основе шаблона и конструктора. – Информатика и образо-вание, 2008, 8, С. 44–46, http://www.infojournal.ru/journal_2008/2008_8.htm/.

3. Разработка обучающе-контролирующнго сайта на основе шаблона. – Информатика и образование, 2009, 2, С. 63–68, http://www.infojournal.ru/journal_2008/2008_2.htm/.

4. Смольникова И.А., Соколова И.В. Концепция электронного учебно-методического комплекса для обеспечения самостоятельной работы студентов информационного профиля // Современное социальное образование: опыт и проблемы модернизации. – РГСУ, VII Всероссийский соц.-пед. конгресс, 2008.

5. Смольникова И.А. Направления интеллектуализации технологий в образовании // Сб. 14-ой междунар. конференции-выставки «ИТО-04», ч.IV - М.: БИТ про, 2004, с. 214–216.

6. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Интеграция педагогических технологий на базе средств ИКТ // Учёные записки Института информатиза.ции образования РАО, 2007, 25, С. 52–57.

7. Смольникова И.А. Информационные технологии непрерывного образования. – Ин-формационные системы вузовского администрирования СГА, 2009. http://www.conf.muh.ru/090129/thesis_Smolnikova.htm.

8. Смольникова И.А. Планирование педагогического эксперимента и статистическая об-работка результатов посредством ИТ. Дистанционное образование: проблемы, пер-спективы развития – ФИРО, 2007. С. 143–159.

9. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Интеграция в подготовке, переподготовке и повы-шении квалификации учителей информатики на основе ИКТ // Учёные записки ИИО РАО, 2007, 25, С. 106–108.

10. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Опыт повышения квалификации преподавателей и сотрудников образовательных учреждений в области электронного обучения // 19-я Междунар. конференция-выставка «ИТО-09», ч. V – М.: БИТ про, 2009. С. 46–47.

92

Бугрин В.П., Мовчан А.В. (г. Москва)

КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Плюсы и минусы дистанционной формы обучения обсуждались много раз. E-Learning прочно занял свое место как в академической среде, так и в государст-венной и корпоративной сферах. Быстрые темпы роста рынка диктуют жесткие требования для развития и усовершенствования подходов к обучению. Новые технологии стремительно вытесняют старые формы дистанционного обучения.

Будущее e-Learning в информационно-коммуникационных технологиях, учи-тывающих большое количество нюансов, отвечающих индивидуальным интере-сам потребителя. До определенного момента дистанционное обучение ограничи-валось предоставлением контента и замкнутой формой индивидуального обуче-ния. Технологии на платформе Web 2.0 полностью изменяют подход к дистанци-онному обучению. В новой среде доступны все формы диалогового обучения: дистанционные практикумы, конференции, семинары и т.д.

Технологии мгновенного обмена сообщениями с преподавателем и со студен-тами позволяют организовать коллективное общение и коллективное творчество в процессе обучения, разработку и коллективное удаленное редактирование инте-рактивных курсов. При такой развитой системе главным связующим звеном яв-ляются сервисы: обучение, управление процессом, тестирование, получение ста-тистических данных, консалтинг, аутсорсинг, заказные разработки, техническое сопровождение.

Не существует таких компаний и крупных государственных организаций, ко-торые бы не проводили обучение своих сотрудников. Давайте задумаемся, для че-го они это делают? Бесспорно, ради того, чтобы повысить квалификацию сотруд-ников, повысить эффективность и качество работ и тем самым достичь постав-ленных стратегических целей. Встает вопрос: для чего в обучении использовать электронные курсы? Для каждой организации существует своя причина, но в ос-новном для сокращения издержек – временных, финансовых, кадровых и так далее.

Что получается в итоге? Организация создает курс, затем размещает его в системе дистанционного обучения, подключает пользователей к курсу, пользова-тели проходят обучение. Результат на выходе: обучение не приносит желаемого эффекта. Сотрудники усвоили минимальный объем материала, потратили время на обучение, заказчик потратил деньги на разработку курса, но учебные цели так и не достигнуты. Курс не был методически спроектирован.

93

Перед любым педагогическим дизайнером, проектирующим электронный курс, всегда стоит четыре основных вопроса, ответы на которые он должен знать и понимать:

1. Для чего организация проводит обучение? 2. Для чего сотрудник проходит обучение? 3. Как донести до сотрудника информацию, изложенную в курсе? 4. Как сотрудник воспринимает информацию, изложенную в курсе? При всех различиях в методиках, подходах и технологиях все решения элек-

тронного обучения так или иначе имеют своей целью обучение людей. Причем решение о внедрении тоже принимается людьми, люди выполняют установку и поддержку, люди отслеживают результаты и оценивают эффективность. Естест-венно, все вышеперечисленное верно практически для всех сфер жизни. Сколь бы ни было все это очевидным, зачастую именно человеческому фактору оказывает-ся недостаточное внимание. И если часто в e-Learning задается вопрос «как учить?», то в данной статье рассматривается вопрос «кто?». Целью материала яв-ляется формализация проблем, обусловленных человеческим фактором и возни-кающих при внедрении дистанционного обучения.

Поскольку речь идет о корпоративном обучении, влияние человеческого фак-тора необходимо оценивать исходя из должностной позиции. В электронном обу-чении можно выделить следующие роли:

• обучаемые; • тренеры и HR-менеджеры; • ИТ-специалисты; • руководство компании. Несмотря на то, что дистанционное обучение может оказывать огромное

влияние на успешность компании, оно, в отличие, например, от бухгалтерии, не является строго обязательным и жизненно важным. В одних организациях оно есть, в других нет. В российских компаниях инициатива внедрения дистанцион-ного обучения обычно принадлежит службе персонала, затем эта идея должна по-лучить одобрение руководства компании, после чего, определив, что и как будет приобретаться, проводится внедрение системы. Обычно это осуществляется си-лами или, по крайней мере, при участии ИТ-отдела.

Когда процесс внедрения системы дистанционного обучения (СДО) будет за-вершен, начинается обучение конечных пользователей – сотрудников компании. Всех сотрудников можно разделить на «потребителей» e-Learning (обучаемые) и «организаторов» (остальные должностные позиции из перечисленных выше).

Отрицательное отношение и сопротивление внедрению электронного обуче-ния может встречаться на всех уровнях, как среди «организаторов», так и среди «потребителей». На уровне «организаторов» можно выделить следующие причи-ны такого сопротивления:

непонятен смысл расходов (окупятся ли затраченные средства и каким обра-зом можно будет оценить успех обучения);

94

сопротивление интеграции традиционно непересекающихся областей – тех-ники и обучения; зачастую отделы обучения ссылаются на технические проблемы как на причину неудачи проекта, с другой стороны, ИТ-менеджеры нередко скеп-тически относятся как к самой идее электронного обучения, так и к используемым продуктам и решениям;

внедрение изменений в уже существующий производственный процесс, ко-торое требует определенных усилий.

Электронное обучение само по себе не приносит прибыли, и зачастую непо-нятно, как оно может повлиять на увеличение прибыли компании. В идеале обу-чение должно быть включено в долгосрочный план развития компании, а цели и задачи обучения должны быть сопоставлены с целями и задачами компании в долгосрочной перспективе.

Как правило, в большинстве организаций уже существует какая-то сложив-шаяся система обучения и повышения квалификации, и внедрение электронного обучения (которое обычно совмещается с очным, а не заменяет его) принесет ряд преимуществ, которые могут быть использованы в качестве аргументов для руко-водства:

повышение продуктивности обучения: • доступно всегда и везде, при этом информация доставляется моментально,

вне зависимости от местоположения сотрудника; • сокращение времени на изучение отдельно взятой темы (до 50%), в том

числе быстрая реакция на изменения. сокращение затрат: • сводит к минимуму (вплоть до полного исключения) расходы на внешних

тренеров и командировочные расходы уменьшает дополнительные расходы на со-трудников;

• большее количество средств расходуется именно на обучение, а не на ко-мандировочные расходы и прочее; так как сокращается продолжительность обу-чения, уменьшаются расходы на заработную плату, выплачиваемую сотрудникам во время обучения.

повышение профессионального уровня сотрудников: • помогает быстро получить знания и улучшить внутреннее взаимодействие

между сотрудниками; • при высокой текучести кадров помогает быстро обучить новых сотрудников. Существенность того или иного пункта в каждой конкретной ситуации зави-

сит от поставленных целей. Тем не менее, в любом случае количественные и ка-чественные преимущества должны быть включены в анализ возврата инвестиций. Наиболее очевидный и наглядный количественный показатель – это пункт «уменьшение расходов».

Как оценить успешность внедрения электронного обучения? Конечно, каж-дый случай индивидуален, но можно выделить некоторые основные критерии оценки. А именно:

95

• сколько человек (в процентах от общего количества сотрудников) прошли хотя бы один курс за начальный период обучения (год, полгода, месяц и т.д.);

• сколько человеко-часов было потрачено на обучение за этот период; • сколько часов (в процентах от общего количества) очных занятий замеще-

но электронным обучением; • степень удовлетворенности обучаемых содержанием курсов; • степень улучшения знаний сотрудников после обучения (основываясь на

оценке качества работы); • скорость перехода на новые технологии; • уменьшение ротации персонала; • в длительной перспективе – повышение качества взаимодействия внутри

компании и обслуживания клиентов. Какими бы ни были критерии в каждом конкретном случае, они должны быть

четко определены (используя к примеру модель оценки эффективности обучения Д. Киркпатрика). Кроме того, необходимо заранее установить качественные и ко-личественные меры успешности обучения в соответствии с этими критериями.


1. Kirkpatrick, Donald L. (1994),»Evaluating Training Programs: the Four Levels» San Francisco: Berrett-Koehler Publishers. * Kirkpatrick, D. L. (1987). Evaluation. In R. L. Craig (Ed.), Training and development handbook. (3rd ed.). New York: McGraw-Hill

2. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие, СГАУ. – Самара, 1995. – 140 с.

3. Краснова Г.А., Соловов А.В., Беляев М.И. Технологии создания электронных обу-чающих средств. – М.: МГИУ, 2001. – 223 с.

4. Соловов А.В., Меньшикова А.А., Пряничников Г.Ю. Педагогические инструменталь-ные средства системы КАДИС. – Самара: ЦНИТ СГАУ, http://cnit.ssau.ru/kadis/index.htm, 1998-2002. – 6 Мбайт.

5. Пиявский С.А., Соловов А.В., Пиявский Б.С. Автоматизированный учебный комплекс для поддержки исследовательской работы молодежи / Педагогический процесс как культурная деятельность: Тезисы Международной научно-практической конференции. – Самара: СИПКРО, 2002. – С. 105–111.

96

Данилов А.Н., Василенко С.В., Столбов В.Ю., Широких А.В.

(г. Пермь)

УПРАВЛЕНИЕ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ В ВУЗЕ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ТЕКУЩИХ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

Пермский государственный технический университет активно внедряет со-

временные информационные технологии в управление образовательным процес-сом на разных структурных уровнях.

В период 2007–2008 гг. при реализации инновационной образовательной про-граммы ПГТУ была создана автоматизированная система управления учебным процессом университета на основе контроля знаний студентов, в которой основ-ной подсистемой является автоматизированная система контроля и самоконтроля (АСК) качества текущих знаний и умений студентов.

Управление учебным процессом в ПГТУ осуществляется на основе АСК ка-чества текущих знаний студентов, включающей в себя разработанные базы тесто-вых заданий по модулям учебных дисциплин циклов ГСЭ, ЕН, ОПД, частично цикла СД и непосредственно компьютерную систему тестирования студентов. Тестовые задания разрабатываются по трём уровням сложности и позволяют формировать тесты различной сложности согласно задаваемой формулы (напри-мер, 10% от общего количества заданий составляют задания повышенной слож-ности, 30% – средней сложности и 60% – простые задания). Очевидно, что фор-мула теста должна изменяться в зависимости от целей тестирования.

В данной АСК предусмотрены различные шкалы оценивания результатов кон-троля знаний, учитывающие не только количество правильных ответов, но и слож-ность каждого тестового задания, а также штрафы за неправильные ответы [1].

Для внедрения системы компьютерного тестирования в учебный процесс в ПГТУ разработан Порядок проведения компьютерного тестирования студентов в Пермском государственном техническом университете [2], который включает:

1. Разработку планов-графиков мероприятий централизованного контроля те-кущих знаний студентов по всем образовательным программам вуза.

2. Составление расписания компьютерного тестирования (на основе планов-графиков).

3. Проведение тестирования согласно расписанию. 4. Доведение итогов тестирования заинтересованным сторонам. 5. Выработку управляющих воздействий на участников учебного процесса с

целью обеспечения гарантированного качества образования.

97

Основные требования к качеству образования, понятия и принципы управле-ния качеством образования сформулированы в Качестве образования в Пермском государственном техническом университете [3].

Общая схема управления учебным процессом на основе данных тестирования студентов приведена на рис. 1.

Рис. 1. Схема управления учебным процессом

Видно, что все учебные дисциплины разбиты на модули, после изучения ко-

торых и проводится контроль усвоения знаний студентами. В том случае, если контроль выявил отклонение от заданных показателей качества образования, вы-рабатываются корректирующие и предупреждающие действия для преподавате-лей, руководителей кафедр и факультетов. Для этой цели в АСК предусмотрен широкий спектр отчётных форм, отражающих качество освоения отдельных тем каждого модуля группами студентов, освоения модулей учебных дисциплин, ка-чество обучения студентов по различным циклам дисциплин, тренды успеваемо-сти студентов различных образовательных программ и т.п. Примеры отчётных форм приведены на рис. 2, 3, 4.

Из рисунков видно, что с помощью АСК можно отслеживать не только уро-вень тем каждого учебного модуля дисциплины, но и дисциплины в целом и даже блока дисциплин, входящих в различные циклы образовательной программы.

В том случае, если, например, коэффициент освоения какой-либо темы учеб-ного модуля для некоторой группы студентов окажется ниже требуемого, препо-давателю, ведущему данную дисциплину, поступит соответствующая карточка предупреждающих действий, пример которой приведён на рис. 5.

98

Рис. 2. Карта освоения тем модуля

100

Рис. 3. Карта освоения модуля учебной дисциплины

101

Рис. 4. Тренд успеваемости студентов по блоку дисциплин цикла ОПД

102

Рис. 5. Карточка корректирующего действия по результатам контроля уровня освоения тем учебного модуля

103

После получения подобной карточки преподаватель обязан разработать план корректирующих действий (например, провести дополнительные консультации по плохо освоенной теме) и довести результат руководителю учебного подразделения.

Такой подход в управлении учебным процессом обеспечивает гарантирован-ное качество образования на всех этапах обучения и позволяет вовремя корректи-ровать образовательные траектории студентов.


1. Формирование шкал оценивания знаний студентов при компьютерном тестировании: методические рекомендации для разработчиков базы тестовых задний по дисциплине / Сост. Ю.А. Барков, В.Ю. Столбов, А.И. Цаплин; под ред. проф. Н.Н. Матушкина. – Пермь: Изд-во Перм.гос.тех.ун-та, 2010. – 24 с.

2. Порядок проведения компьютерного тестирования студентов в Пермском государст-венном техническом университете / Сост. А.Н. Данилов, В.Ю. Столбов, А.И. Цаплин, А.В. Широких; под ред. проф. Н.Н. Матушкина. – Пермь: Изд-во Перм.гос.тех.ун-та, 2009. – 32 с.

3. Качество образования в Пермском государственном техническом университете: Мето-дические и нормативные материалы / Сост. М.Б. Гитман, А.Н. Данилов, Н.Н. Матуш-кин, В.Ю. Столбов. – Пермь: Изд-во Перм.гос.тех.ун-та, 2006. – 39 с.

104

Шафоростова Е.Н., Лазарева Т.И. (г. Москва)

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ НА БАЗЕ АЛГОРИТМОВ ТАКСОНОМИИ

В настоящее время создание и развитие информационного общества (ИО)

предполагает широкое применение информационно-коммуникационных техноло-гий (ИКТ) в образовании, что определяется рядом факторов. Во-первых, внедре-ние ИКТ в образование существенным образом ускоряет передачу знаний и нако-пленного технологического и социального опыта человечества не только от поко-ления к поколению, но и от одного человека другому. Во-вторых, современные ИКТ, повышая качество обучения и образования, позволяют человеку успешнее и быстрее адаптироваться к окружающей среде и происходящим социальным изме-нениям. В-третьих, активное и эффективное внедрение этих технологий в обра-зование является важным фактором создания системы образования, отвечающей требованиям ИО и процессу реформирования традиционной системы образования в свете требований современного индустриального общества.

С целью повышения качества обучения и образования в институте наряду с классической схемой оценки успеваемости студентов внедрен и рейтинговый контроль как промежуточная оценка успеваемости на шестой, двенадцатой и в конце шестнадцатой неделях обучения.

Информационный контроль процесса обучения студентов в вузе базируется, в основном, на рейтинговых и экзаменационных оценках, причем подсистема АСУ «Деканат» предназначена лишь для фиксации и анализа успеваемости. В резуль-тате вуз лишен инструментария, позволяющего персонифицировано прогнозиро-вать успеваемость студентов и, как следствие, корректировать их поведение.

Среди измеряемых и контролируемых характеристик, определяющих качест-во образовательных услуг, существенное положение занимают показатели качест-ва подготовки студентов и выпускников на основе их успеваемости. Одним из важнейших показателей является прогноз успеваемости студентов, который, кро-ме явной стимулирующей роли в деле улучшения прогнозных оценок, играет су-щественную роль в улучшении качества образовательного процесса в целом [1].

Опубликование прогнозных оценок перед контрольными мероприятиями преследует цель повышения уровня подготовленности студентов к этим меро-приятиям и увеличения объема внеаудиторной самостоятельной работы с учебной литературой. Таким образом, сравнивая результаты составленного прогноза с ре-альными данными, можно оценить влияние таких скрытых и редко изучаемых факторов, как:

105

- отсутствие критериев оценки знаний у экзаменатора; - появление у обучающихся вредных привычек; - изменение материального положения семьи обучающегося; - влияние места жительства на успеваемость; - изменение семейного положения обучающегося. Кроме того, при существенном различии ожидаемых и реальных оценок, сле-

дует обратить внимание на объем и содержание учебных планов преподаваемых дисциплин, а так же на методы преподавания, и, при необходимости, провести их коррекцию.

На сегодняшний день предложено много алгоритмов, позволяющих провести прогнозирование успеваемости. Их основу составляют как математические моде-ли, так и модели, использующие психологические особенности личности. Как правило, выбор модели определяется направленностью вуза. Так, военные учеб-ные заведения предпочитают профессионально-психологический отбор, и прогно-зирование успеваемости является одной из основных его составляющих.

Ключевые составляющие диагностического уравнения прогноза успеваемости: - уровень интеллектуального развития; - уровень направленности личности на задачу; - уровень сформированности мотивации на получения образования. Уравнение имеет следующий вид:

Бпу = И*[1 + (М–И)*0,13] * [1 + (Н–6)*0,06],

где Бпу – балл прогнозируемой успеваемости; И – оценка по тесту интеллекта Амтхауэра; М – оценка мотивации по результатам анкеты «Неоконченные пред-ложения», «Мотивация профессионального выбора» и заключения эксперта по мотивации; Н – оценка направленности на задачу по тесту Лоо; 1 – основа коэф-фициентов для расчетов; 0,13 и 0,06 – индексы отклонений значений мотивации и направленности.

Различия между прогнозируемыми и реальными оценками не достоверны, то есть разработанная модель прогноза успеваемости обладает высокой прогности-ческой способностью.

Значительное расхождение в прогнозе и реальных оценках привлекает вни-мание преподавателей, командиров, психологов и обучающимся оказывается не-обходимая помощь [2].

Технические вузы, в основном, используют математические модели, в основе которых лежит аппарат классического регрессионного анализа. Как правило, при-меняемые модели являются линейными регрессионными моделями, в которых в качестве входных и выходных данных используются привычные для всех оценки «2», «3», «4», «5». Соответственно, в этих моделях по некоторым правилам к оценкам «2», «3», «4», «5» применяются арифметические операции, как к обыч-ным числам, опуская тот факт, что оценки выставляются в порядковой шкале. Порядковая шкала применяется для разбиения объектов на классы эквивалентно-сти и для упорядочивания этих объектов по интенсивности проявления рассмат-

106

риваемого качественного признака. После упорядочивания классы эквивалентно-сти занимают определенные порядковые места (ранги). Допустимыми преобразо-ваниями порядковой (ранговой) шкалы являются все строго возрастающие преоб-разования [1].

Рассмотрим применение в порядковой шкале среднего арифметического как наиболее часто используемого. Предположим, что два абитуриента по одному вступительному экзамену получили соответственно оценки «4», «3», а по другому вступительному экзамену соответственно оценки «4», «5». Суммы баллов и сред-ние арифметические баллов по результатам двух экзаменов у них одинаковые и равны соответственно 8 и 4. Отсюда делается вывод, что они имеют равные шан-сы на зачисление. Поскольку при выставлении оценок на экзаменах мы имеем де-ло с порядковой шкалой, то применим строго возрастающее преобразование этой шкалы g: g(3) = 3, g(4) = 4, g(5) = 7. В соответствии с проведенным преобразова-нием (которое является допустимым) сумма баллов и среднее арифметическое баллов одного абитуриента остались прежними, а у второго абитуриента стали равняться соответственно 10 и 5. Таким образом, шансы на зачисление второго абитуриента больше, чем первого. Устойчивость результатов после преобразова-ния нарушается, что говорит о некорректности применения арифметической опе-рации сложения (и среднего арифметического). Аналогично можно показать не-корректность применения в порядковой шкале всех арифметических операций.

Таким образом, существенной особенностью порядковой шкалы является от-сутствие арифметических операций. При построении прогностических уравнений эта особенность опускается, а получаемые выводы переносятся на реальные объ-екты. Кроме этого, неудобство работы с привычными оценками «2», «3», «4», «5» в подобных моделях обусловлено их малой информативностью. Применение в некоторых учебных заведениях так называемых «сырых» баллов, или интерваль-ных оценок, является попыткой «размазать» привычные оценки с целью повыше-ния их информативности.

Поскольку налицо недостатки классического регрессионного анализа и, в ча-стности, широко применяемого метода наименьших квадратов, многие вузы ре-шают проблему прогнозирования методами нечеткого регрессионного анализа.

Важной частью любой регрессионной модели является этап нахождения су-щественных входных показателей, влияющих на выходной показатель, которые будут включены в регрессионную модель. Этот этап должен осуществляться до принятия решения о построении адекватной математической модели, которая мо-жет иметь вид регрессионного уравнения или уравнений, а может — вид матрицы отношений. Такой подход к построению любой математической модели (не обя-зательно регрессионной) позволяет идти не от модели к данным, а от данных к модели и в ходе исследования раскрывать внутренние закономерности изучаемой системы. Этап выявления существенных входных показателей, как правило, не рассматривается как заслуживающая отдельного внимания задача, а сводится к тестированию на значимость коэффициентов в априори выбранной модели или вычислению корреляционной матрицы.

107

По результатам входных и выходных данных строится нечеткая линейная регрессионная модель с целью прогнозирования успеваемости студентов.

Но наибольшее распространение и практическое применение получило исполь-зование таксономии при прогнозировании персональной успеваемости студентов.

Данная модель позволяет проводить оценку возможной успеваемости студен-тов не только в ходе итоговых аттестаций, но и по каждому изучаемому темати-ческому блоку с вероятностью не ниже 90%.

Сложность формирования данной модели состоит в том, что сами учебные оценки 5, 4, 3, 2 не являются случайными величинами, поэтому необходимо опре-делять вероятности получения этих оценок каждым студентом в определенном доверительном интервале с доверительной вероятностью не ниже заданной. В по-следующем результаты прогноза можно сравнивать с оценками, полученными в ходе итоговой аттестации, и проводить анализ возможных причин расхождения для предложения органам управления учебным процессом (преподавателям, заве-дующим кафедрам, деканам, ректорату) комплекса корректирующих воздействий для достижения главной цели – повышения качества учебного процесса. Процесс управления качеством обучения предлагается проводить на основе сравнения ре-зультатов прогноза и реальной (рис. 1)

Рис. 1. Схема процесса управления качеством студентов в течение семестра Таким образом, прогнозирование успеваемости заключается в определении

для данного студента оценки, имеющей наибольшую вероятность при довери-тельной вероятности > 90%. Учет при прогнозировании успеваемости студентов данных их довузовской подготовки повышает достоверность результатов и позво-ляет сделать вывод о том, что влияние каждого дополнительного учтенного факто-ра является статистически значительным, а стандартная ошибка уменьшается [1].

108

Доступность, простота и эффективность представленной модели позволяют активно использовать эту технологию в управленческой практике вузовского об-разования.

Данная модель уже используется в Воронежском государственном архитек-турно-строительном университете, Северо-Кавказском государственном техноло-гическом университете и других. Исходя из этого, вышеуказанная модель может найти применение и в других вузах.

Предлагаемая модель позволит упредить нежелательные отклонения в оценке параметров качества учебного процесса как многоаспектного понятия с позиций и обучаемых, и обучающих. Учебный процесс, как и любая производственная дея-тельность, требует вмешательства в координацию действий участников этого процесса: преподавателей, кафедр, деканатов, учебного управления – для опера-тивного выявления «некачественных характеристик» и произведения минимально необходимой коррекции методики преподавания, изменения содержания или по-следовательности изложения учебного материала и более объективной оценки ра-боты преподавателя, кафедры, деканата.

Поскольку Россия переходит на международные стандарты качества в сфере об-разования, то необходимо единое программное обеспечение, отвечающее за управ-ление СМК вуза, в том числе ПО, обеспечивающего прогнозирование успеваемости студентов. Сегодня каждый вуз решает подобную проблему самостоятельно, исполь-зуя только собственные средства и возможности, в зависимости от общего уровня ав-томатизации института и степени соблюдения стандартов в области качества.

Поэтому рассмотренная модель позволит разработать информационную под-систему контроля успеваемости студентов, дающую возможность прогнозировать их успеваемость на базе алгоритмов таксономии. Идея прогнозирования успевае-мости студента заключается в учете его результатов за пройденный этап обучения и в поиске студента-аналога, обучающегося на старшем курсе, либо закончившего обучение. Очевидно, что при таком подходе надежность прогноза возрастает с увеличением объема базы данных и срока обучения студента, для которого со-ставляется прогноз.

Поставленная цель требует решения следующих задач: 1. Создание базы данных студентов-аналогов. 2. Разработка математических моделей и алгоритмов поиска аналогов в базе

данных. 3. Программная реализация построенных алгоритмов. 4. Тестирование и контроль адекватности модели.

Литература 1. Баркалов, С.А. Управление качеством учебной работы в техническом университе-

те [Текст]: монография /С.А. Баркалов, В.Е. Белоусов, И.С Суровцев. Воронеж: Гос. арх.-строит. ун-т, 2005. – 237 с.

2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. – 270 с.

109

Баканов В. М. (г. Москва)

АППАРАТНОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

НА КАФЕДРЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА

Считается, что в ближайшие годы у специалиста по информационным техно-логиям будут возникать проблемы с поиском престижной работы, если он не бу-дет знаком с технологиями параллельных вычислений (ПВ). Параллельные вычис-ления (и методы параллельной обработки информации вообще) являются осново-полагающей частью суперкомпьютерных (HPC – Hight Perfomance Computing) технологий, роль которых в науке и технике возрастает и будет возрастать в обо-зримом будущем, в немалой степени определяя стратегический потенциал госу-дарства. В связи с этим для достижения качественного образования вес техноло-гий параллельных вычислений в программах современных ВУЗ’ов (имеются в ви-ду технические ВУЗ’ы, хотя некоторые аспекты ПВ могут представлять интерес и для гуманитарных специальностей) должен также возрастать.

28.VII.2009 г. Президент России Дмитрий Медведев провёл совещание с чле-нами Совета Безопасности по вопросам создания и применения суперкомпьюте-ров, где сформулировал пять основных задач для работы в этой сфере (для ВУЗ’ов представляет интерес последний, пятый, пункт):

1. Определение приоритетных направлений использования суперкомпьютер-ных и грид-технологий (использование множества серверов как единого целого) в области обеспечения национальной безопасности и социально-экономического развития страны.

2. Разработка мер повышения уровня отечественной электронной компонент-ной базы до потребностей производства суперкомпьютеров.

3. Формирование нормативно-правовой базы применения суперкомпьютеров. 4. Cоздание условий для построения грид-сетей, разработка специализиро-

ванного программного обеспечения. 5. Организация специальной системы подготовки специалистов в ведущих

ВУЗ’ах страны. Технологии ПВ включают как аппаратную (многопроцессорные вычисли-

тельные системы – МВС, их архитектура и особенности технической реализа-ции), так и программную (технологии как выявления параллельных ветвей в алго-ритмах, так и собственно разработки эффективных параллельных программ) ком-поненты. Наиболее часто применяемой для МВС в настоящее время является ар-хитектура MPP (Massively Parallel Processing), реализация MPP часто именуется

110

кластером (вычислительным кластером - ВК). Проблемой многих ВУЗ’ов явля-ется отсутствие аппаратной базы ПВ (она в основном сосредоточена в крупных административных, научных и промышленных центрах, хотя зачастую использу-ется крайне неэффективно). И если обучение общим методам выявления парал-лельных ветвей в алгоритмах еще может быть реализовано без наличия МВС, то приобретение навыков собственно параллельного программирования при отсут-ствие ‘железа’ вообще является нонсенсом (система удаленного доступа к МВС в данном случае недостаточно эффективна вследствие невозможности получения отклика МВС в гарантированное время). Определенную пользу при изучении тех-нологий ПВ может дать предложенная ННГУ система ‘Параллельная лаборато-рия’ (Паралаб), которая все же ориентирована в первую очередь на имитацию па-раллельности на обычных ЭВМ (хотя и имеет возможности запуска заданий на удаленной МВС).

Реальным выходом из положения является создание парка МВС ‘на местах’ (МВС уровня кафедры, факультета или ВУЗ’а), являющихся обычно инструмен-тальными системами (служащими целям создания и отладки параллельных про-грамм); ‘прогонка’ же готовых программ по-прежнему осуществляется на круп-ных МВС с применением удаленного доступа.

Данное сообщение как раз и является обобщением практического опыта раз-вития технологий ПВ уровня кафедры силами сотрудников при минимальном расходе денежных средств и в ограниченное время и может быть рекомендована к повторению большинством кафедр ВУЗ’ов России. От МВС кафедры ВУЗ’а нера-ционально требовать сверхвысокой производительности (не секрет, что многие МВС ВУЗ’ов федерального уровня обладают явно избыточной мощностью и большее время простаивают).

По мнению автора, для кафедры ВУЗ’а, не имеющей опыта создания и экс-плуатации оборудования для ПВ, целесообразно пройти нижеприведенные этапы освоения соответствующих технологий.

Первый этап. Объединение имеющегося парка ПЭВМ в единую МВС по из-вестным технологиям (особенно рекомендуется технология МВС-900, предло-женная А.О. Лацисом из ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, [1]; в комплект входит система управлением прохождения параллельных задача – СУППЗ). При этом дополнительные расходы фактически нулевые – в качестве межузловой сети ис-пользуется практически всегда имеющаяся 100/1’000 Mбод-сеть, отдельные вы-числительные узлы являются Linux-машинами*, работающими с помощью VMware (что позволяет использовать вычислительные мощности ПЭВМ во время Windows-сеансов). Следствие использования Xnux – ориентация при программи-

* Использование именно Linux-клонов в качестве операционной среды для вычислительных

кластеров является неслучайным – Windows-кластеры до настоящего времени остаются экзотикой (см. http://top500.gov) в силу известных причин (несмотря на активно продвигаемые MS Corp. ре-шения класса Windows Compute Cluster Server – WCCS), поэтому рационально обучать студентов навыкам работы именно с Linux-кластерами.

111

ровании на языках C/C++ и Fortran на компиляторы семейства gcc. С точки зрения пользователя объединенные таким образом ПЭВМ являются единой МВС с цен-трализованным управлением и системой удаленного доступа (пользователи полу-чают доступ к ресурсам МВС, работая по сети с любых терминалов по протоко-лам SSH, HTTP). Недостаток – огромная (до 300–400 мксек) латентность (инер-ционность) сети, ограничивающая класс решаемых задач алгоритмами со значи-тельным размером гранул параллелизации. Известны подобные системы, объеди-няющие сотни ПЭВМ и обладающие значимой вычислительной мощностью.

Из программного обеспечения (ПО) стандартным является использование коммуникационной библиотеки MPI (в версии MPICH или LAM), по желанию могут быть использовано ПО средне- и высокого уровня (рекомендуется техноло-гия создания параллельных программ DVM разработки ИПМ им. М.В.Келдыша РАН) и сверхвысокого (основанного на парадигме функционального программи-рования) уровня (напр., T-система разработки ИПС РАН, г.Переславль-Залесский и/или НОРМА разработки ИПМ им. М.В.Келдыша РАН). Для максимальной реа-лизации вычислительных возможностей аппаратуры полезно инсталлировать низ-коуровневую (аппаратнозависимую) библиотеку MKL (Mathematical Kernel Library) и проблемно-ориентированные библиотеки (Aztec, ScaLAPACK и т.п.).

Разработанные и протестированные в такой системе параллельные программы могут быть (практически без изменений) запущены на любых кластерах (включая суперкластеры НИВЦ МГУ, http://parallel.ru методом удаленного доступа).

После освоения специалистами вышеописанного оборудования и возможно-стей системного и прикладного ПО целесообразно перейти к созданию ‘железно-го’ (в противовес ранее описанного виртуального) ВК.

Второй этап развития приборной базы параллельных технологий обработки информации заключается в создании ‘железного’ ВК, причем для изучения соот-ветствующего курса достаточно относительно невысокой суммарной вычисли-тельной производительности – уровня 20÷50 Gflops; стоимость подобного ком-плекса сравнима со стоимостью компьютерного класса из 15÷25 ПЭВМ.

Начальным приближением может являться использование для реализации межпроцессорных связей сетевых технологий 100 Mbit Ethernet или Gigabit Ethernet, хотя латентность при этом вряд ли будет много лучше 30÷50 мксек. Пе-реход на (значительно более дорогие!) быстродействующие и низколатентные технологии (SСI, Myrinet, InfiniBand etc) возможно осуществить позднее.

В качестве вычислительных узлов (ВУ) для подобной системы используются готовые системные блоки (корпус + блок питания + системная плата + процессор/ы + оперативная память + жесткий диск + сетевой адаптер/ы). Использование двух-процессорных ВУ (или же двух- или четырех-ядерных процессоров на каждом ВУ) позволяет обеспечить более компактную компоновку и дает экономию на сетевой аппаратуре. При создании ‘железного’ ВК требуются более серьезные знания и на-выки в установке и наладке аппаратной части и системного и пользовательского ПО (хотя формально они практически полностью соответствуют описанным ранее).

112

Весомым (эмоциональным, что немаловажно) преимуществом для обучаемых в этом случае является возможность визуально, тактильно и даже на слух ощутить аппаратную часть МВС (как давно стало привычным для ПЭВМ). Часто именно эти (третьестепенные с точки зрения профессиональных разработчиков аппара-туры) внешние проявления глубинных процессов оказывают решающее влияние на выбор студентом собственного направления в исследованиях. Выполнение комплекса работ по сборке и настройке МВС оказывает положительное влияние на молодых сотрудников, реально повышая их самооценку и способствуя закреп-лению в системе ВУЗ’а. История разработки силами сотрудников кафедры ВК на-чального уровня описана на ресурсе http://pilger.mgupi.ru/hist_clu/clusters.htm.

Рассмотренная система позволяет организовать как формальный процесс обучения, так и разноуровневую научно-исследовательскую работу студентов. Появляется возможность эмпирически выявлять фундаментальные свойства МВС с распределенной памятью (MPP-архитектур) – напр., влияние на производитель-ность МВС латентности коммуникационной среды, на несколько порядков пре-вышающей время выполнения серии типовых инструкций процессоров на ВУ. Обычными задачами исследований являются определение параметров коммуни-кационной среды (скорость обмена данными, величина латентности и связанных величин) и параметров МВС как единой системы (величины вычислительной мощности при выполнении различных алгоритмов, особенно именно вариабель-ных алгоритмов распараллеливания). Фундаментальное свойство нелинейного повышения производительности при увеличении числа вычислительных узлов (закон Амдаля) для ВК является классической лабораторной работой. При необ-ходимости отлаженное ПО ‘прогоняется’ на более мощных МВС, доступ к кото-рым осуществляется через InterNet.

Намного более интересным может явиться дальнейшее развитие методов ПВ – например, аппаратное (фактически посредством особенностей архитектуры вы-числительной системы – ВС) распараллеливание на уровне машинных инструк-ций (не фон-Неймановские архитектуры). В классической архитектуре фон Ней-мана присутствует счетчик команд (СК), указывающий на конкретную исполняе-мую в данный момент. Однако именно СК является ‘слабым звеном’ архитекту-ры, фактически препятствующим распараллеливанию программы на уровне ма-шинных инструкций (вследствие явного указания СК в данный момент на одну-единственную инструкцию). В современных процессорах (Merced, Itanium, Эль-брус) применяют различные ухищрения (EPIC и WLIV-подходы, спекулятивные вычисления), позволяющие выполнять более одной инструкции одновременно.

Однако наличия СК совсем необязательно для проведения вычислений в со-ответствие с заданным алгоритмом. Достаточным условием возможности вы-полнения любой операции является все-навсего условие ‘готовности’ всех ее операндов (константно-заданных или вычисленных ранее), при этом условии опе-рация с помощью специального устройства (входного коммутатора) запускается на любом из множества имеющихся арифметических устройств; по получению

113

результата операции выходной коммутатор не только сохраняет результат в па-мяти, но и корректирует признаки ‘готовности’ соответствующих операндов у всех операций, их использующих. Т.о. вычислениями управляет (в явном виде) не программа, а сами данные; в результате появилось определение ‘потоковые вы-числители’ (DATA FLOW – вычислители). В СССР и РФ подобными системами занимался акад. В.С.Бурцев (http://burcom.ru).

Важнейшим преимуществом DATA FLOW-вычислителей является полно-стью автоматическое (с помощью аппаратуры) максимально возможное распа-раллеливание произвольного алгоритма на уровне машинных инструкций; для классических МВС это не так – программист обязан путем анализа конкретного алгоритма выявить внутренний (а он обычно является скрытым) параллелизм и соответственно разработать программу. Недостатком потоковых вычислителей является сложность технической реализации вследствие чрезвычайных по вели-чине потоков данных в процессоре; однако с появлением технологии создания однокристальных 64- и 100-ядерных (фирмы Intel, Tilera) чипов вычислители ар-хитектуры DATA FLOW становятся реальностью.

Созданная автором компьютерная модель упрощенного DATA FLOW – вы-числителя (http://pilger.mgupi.ru/dataflow /dataflow.htm) используется в процессе обучения по дисциплинам ‘Параллельное программирование’, ‘Организация ЭВМ и систем’. Студенты разрабатывают (обычно несложные – до 100 операторов) про-граммы для упомянутой машины, отлаживают и ‘прогоняют’ их, анализируют па-раметры процесса вычислений (необходимое число процессоров, их загруженность etc). Важными параметрами являются: максимальное значение потенциала распа-раллеливания (максимальное по ходу вычислений число одновременно выпол-няющихся операторов), функция интенсивности вычислений (зависимость числа одновременно выполняющихся операторов от времени выполнения программы), зависимость этих значений от алгоритма и размера исходных данных и др.

Аспиранты кафедры используют описанное оборудование и программное обеспечение при проведении экспериментов в соответствие с тематикой своих ис-следований. В научной работе созданное оборудование применяется при разра-ботке системы автоматизации создания параллельных приложений с помощью интерактивной среды языка НОРМА, планируется применение МВС в научной работе (использование в качества арифметического вычислителя повышенной мощности) для решения вычислительно-трудоемких задач численного анализа.


1. Лацис А.О. Как построить и использовать суперкомпьютер. –M.: Бестселлер. 2003, -240 c. 2. Гергель В.П. Программная система ‘Параллельная лаборатория’ (Паралаб). ННГУ

им.Н.И.Лобачевского, Факультет ВМиК. [Электронный ресурс] – режим доступа: http://www.itlab. unn.ru/?dir=458

3. Бурцев В.С. Новые принципы организации вычислительных процессов высокого парал-лелизма // Материалы Международной научно-технической конференции ‘Интеллекту-альные и многопроцессорные системы – 2003’. Том 1. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

114

Донецков А.М. (г. Москва)

АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЯ КАК ЭЛЕМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ

Расписание учебных занятий – это основа планирования учебного процесса.

Качество учебного процесса ВУЗа в значительной степени зависит от качества расписаний учебных занятий, а также от методической подготовки персонала, не-посредственно занимающегося их составлением. Методически обоснованное и тщательно продуманное расписание учебных занятий в значительной степени оп-ределяет ритмичность и нормальную организацию всего учебного процесса ВУЗа.

Расписание учебных занятий должно обеспечивать: • логическую последовательность изучения дисциплин в семестре и их

взаимосвязь; • соответствие количества часов по дисциплинам и видам учебных занятий

учебному и рабочему планам; • равномерное распределение учебной нагрузки студентов в течение учеб-

ной недели; • рациональную загрузку профессорско-преподавательского состава учеб-

ными занятиями; • оптимальное использование специализированных аудиторий. Исходными данными для составления расписаний учебных занятий являются: 1. Рабочие планы на каждую специальность. 2. Распределение лекционных потоков и групп для практических занятий ме-

жду преподавателями. 3. Данные об аудиторном фонде. 4. Пожелания преподавателей. Автоматизация процесса составления расписания учебных занятий позволит

решить проблему получения качественного расписания. Автором была разработа-на автоматизированная система проектирования расписания учебных занятий ВУЗа, получившая название «Расписание».

Перед началом работы с программой необходимо настроить ее под конкрет-ное учебное учреждение, определить название пар, время начала и окончания за-нятий. Кроме того, в учебном заведении может быть по разному организован учебный процесс (одна смена, несколько смен), поэтому в предлагаемой системе предусмотрена возможность для каждой такой смены иметь своё обозначение пар. Это позволяет получать общее расписание для всего ВУЗа с учетом принятых обозначений для каждой смены.

115

При составлении расписания необходимо учитывать различные организаци-онные мероприятия, проводимые в ВУЗе. Например, заседание кафедр, ученого совета, проведение конференций. Т.е. занятость определенных аудиторий или преподавателей. Для обеспечения выполнения этого требования вводится понятие «пустой поток». «Пустой поток» это поток, который не содержит студентов (идентификаторов). Перед началом составления определяются места в расписа-нии, где проводятся организационные мероприятия. В дальнейшем при составле-нии расписания, если происходит определение занятия с преподавателем, кото-рый должен в данный момент участвовать в заседании ученого совета, то система выдает соответствующее предупреждающее сообщение.

При составлении расписания есть занятия, которые не могут проводить одно-временно. Например, заведующий кафедрой хочет посещать дополнительно некото-рые занятия другого преподавателя. Поэтому необходимо обеспечить, чтобы занятия, проводимые заведующим кафедрой, не пересекались с занятиями преподавателя, за-нятия которого он хочет посетить. В этом случае для указанных занятий вводится дополнительно «ноль-преподаватель». «Ноль-преподаватель» в системе «Расписа-ние» считается преподаватель, фамилия которого начинается с символа «*».

Занятия в автоматизированной системе можно группировать по выпускаю-щим кафедрам, по предметным кафедрам, по преподавателям и по группам. Это позволяет значительно упростить ввод информации в систему и избежать значи-тельного числа ошибок. Программа «Расписание» учитывает особенности органи-зации учебного процесса ВУЗа. Это одновременное проведение некоторых заня-тий. Например, группа делится на подгруппы на занятия по «Информатике». Эти занятия, проводящиеся разными преподавателями и в разных аудиториях, должны проходить одновременно. Некоторые занятия должны проходить подряд (напри-мер, подряд две или более пар). Часть занятий должны занимать весь учебный день (например, занятия по военной подготовке). Для проверки правильности введенной информации в автоматизированной системе предусмотрена возмож-ность выдачи итоговой учебной нагрузки по преподавателю, кафедре и группе.

После ввода всей необходимой информации система переходит в режим ав-томатизированного составления расписания с учетом ограничений, накладывае-мых на него. Получать расписание учебных занятий в программе «Расписание можно по группам, преподавателям или аудиториям. Составлять расписание можно в ручном и автоматическом режиме. Для составления расписания в авто-матическом режиме пользователь определяет занятия, которые необходимо рас-ставить и пары, в которых данные занятия следует разместить. Далее система са-ма попытается определить указанные занятия.

В ручном режиме сам пользователь, используя средства программы, разме-щает занятия. В случае если занятие, по каким то причинам нельзя разместить в данном месте, то система выдает соответствующее предупреждающее сообщение с указанием причины отказа. В этом случае пользователь принимает одно из трех решений. Первое отказывается от намерения разместить здесь занятие. Второе удаляет занятия, «мешающие» данному, а на освободившееся место размещает

116

указанное занятие. Третье размещает указанное занятие, а «мешающие» занятие пытается размести в другом месте расписания.

При составлении расписания в автоматизированной системе предусмотрена дополнительная возможность оптимизации закрепления занятий по аудиториям с целью минимизации перехода учебных групп и преподавателей из аудитории в аудиторию. Эта функция дает наибольший эффект если как можно больше рас-ставленных занятий может проводиться в различных аудиториях. Обычно ВУЗ состоит из нескольких корпусов. Поэтому возникает проблема определение рас-писания так, чтобы минимизировать переходы учебных групп (преподавателей) из корпуса в корпус (из аудитории в аудиторию). Для обеспечения этого требова-ния в программе «Расписание» предусмотрена система штрафных баллов, припи-сываемых занятиям за возможные переходы. Занятие в системе «Расписание» есть совокупность следующих объектов: название дисциплины, тип занятия, поток, преподаватели, которые ведут занятие, количество часов в день, список аудито-рий, в которых может проходить данное занятие. Для уменьшения размерности данных вводится значение по умолчанию. Значение по умолчанию приписывается всем не указанным в системе переходам из аудитории в аудиторию, из корпуса в корпус. Если занятия проводятся в одной аудитории, то значение штрафного бал-ла равно 0. Кроме того, аудитории закреплены за определенными преподавателя-ми, кафедрами, учебными группами. Это учитывается путем уменьшения значе-ния начисляемых штрафных баллов. Например, в КФ МГТУ значение по умолча-нию переход из аудитории в аудиторию равен 10 баллам, а переход из корпуса в корпус 100 баллам. Территориально все корпуса КФ МГТУ имени Н.Э.Баумана расположены компактно кроме одного, поэтому значения переходов между ком-пактно расположенными зданиями значительно меньше, чем с удаленным корпу-сом. Также пришлось учитывать следующее, что важнее минимизировать перехо-ды студентов или преподавателей. Хотя ответ очевиден, но необходимо учиты-вать возраст преподавателей, для которых переход из корпуса в корпус более за-труднителен. Для выполнения этого требования вводится коэффициент веса пре-подавателя по отношению к весу студентов. Если этот вес равен 1 и ниже, то при-оритет отдается студентам. Если этот вес больше 1, то приоритет отдается препо-давателям. Легко видеть, что задача оптимизации распределения аудиторий заня-тиям есть хорошо известная задача оптимального назначения. Т.е. имеется взве-шенный двудольный граф G=<(X,Y),U,W>, где X – множество занятий, Y – мно-жество аудиторий, U – ребра, соединяющие занятия с аудиториями, в которых они могут проводиться, W – значения весов этих дуг. Для решения данной задачи был использован метод Канна-Мункерса [2] с небольшими изменениями. Пример оптимизации распределения аудиторий показан на рис. 1.

Процесс оптимизации распределения аудиторий является итерационным. На каждом шаге можно изменять варианты распределения аудиторий. Можно остав-лять старые аудитории. Можно исключать некоторые аудитории из рассмотрения, в этом случае система предложит другой вариант распределения аудиторий. В случае выбора команды «Назначения аудиторий» программа определит необхо-

117

димые замены и вычислит улучшаемое значение критерия качества расписания с точки зрения переходов студентов и преподавателей. Пример назначения аудито-рий занятиям показан на рис. 2.

Рис. 1. Пример оптимизации распределения аудиторий

Рис. 2. Пример назначения аудиторий занятиям Развитие системы предусматривает дальнейшее совершенствование сетевой

версии данной программы. Первичный ввод и контроль введенной информации будут осуществлять сотрудники предметных кафедр, а расстановку занятий дис-петчеры, что позволит существенно сократить сроки получения готового распи-сания и повысит его качество.

Система «Расписание» внедрена в КФ МГТУ имени Н.Э. Баумана и в КФ АБиК.


1. Донецков А.М. Автоматизация составления расписания учебных занятий в вузе // Ма-териалы Всероссийской научно-технической конференции «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в ВУЗе». –Т.2. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2008. – с. 98.

2. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 1984.

118

Мальшаков Г.В. (г. Москва)

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ В ВУЗЕ

НА ОСНОВЕ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ

Исторически автоматизация в вузе является «лоскутной», обычно начинается с бухгалтерии, отдела кадров, затем перемещается на какую либо кафедру, дека-нат и так далее распространяясь по всему вузу стихийно и фрагментально. При чём происходит она децентрализовано и параллельно.

Зачастую образовательное учреждение владеет значительным числом инфор-мационных систем и баз данных, созданных в разное время различными разра-ботчиками на разнородных технологических платформах. Уровень интеграции этих систем невысок, информация, хранящаяся по частям в различных системах, в них частично дублируется или, наоборот, бывает неполной. Для выполнения сво-их задач вузу уже недостаточно лишь получать какие-либо сведения из различных информационных систем – требуется обобщенное представление информации, позволяющее по одному запросу получать консолидированные данные из не-скольких источников и выполнять их комплексный анализ.

По этому встаёт вопрос либо о создании новой единой ERP-системы и выбра-сывании работающих информационных систем, функциональность которых вполне адекватна стратегическим и текущим задачам развития вуза, либо об ин-тегрировании существующих подсистем в единую систему, с некоторой их мо-дернизацией.

Использование концепции монолитных систем класса ERP (например, SAP R/3) для информатизации вуза требует больших материальных и временных затрат [1]. Исходя из этого более целесообразно при автоматизации вуза использовать кон-цепцию локальных подсистем автоматизации, объединённых в единую систему.

Исходя из специфики создания автоматизированных систем вуза было пред-ложено разбить создание АСУ ВУЗ на два этапа: на первом этапе выполнить раз-работку локальных подсистем автоматизации вуза и затем на втором этапе вы-полнить их объединение.

В качестве средства объединения было предложено использовать CALS-технологии. CALS-технологии [2] представляют из себя набор правил и регламен-тов, которые позволяют организовать единое информационное пространство: соз-дать единое информационное хранилище и на основе него связать различные под-системы в единую целостную систему по средствам открытого интерфейса досту-па стандарта STEP с минимальными затратами.

119

В соответствии с этим принципы автоматизации процессов управления вуза будут отличаться от общепринятых [3, 4, 5]:

Комплексность: Информационная система охватывает все основные подраз-деления вуза и направления деятельности.

Открытость и масштабируемость: Информационная система допускает развитие и расширение, способна к интеграции в свою среду новых, в том числе заимствованных задач и подсистем. Увеличение размеров системы, связанное с ростом количества пользователей, территориальным распределением рабочих мест не нарушает работоспособность и не снижает время реакции на действия пользователей.

Безопасность и надежность: Система защищена от несанкционированного использования и доступа к информации. Получить доступ к системе могут только зарегистрированные пользователи. Перечень возможных действий в системе оп-ределяется полномочиями конкретного пользователя. Надежность обеспечивается за счет использования для хранения и обработки данных средств, адекватных масштабу системы.

Из принципа комплексность вытекает, что для автоматизации конкретного подразделения вуза необходимо автоматизировать весь вуз целиком, с чем нельзя согласится при наличие множества локально работающих программ.

Наоборот при автоматизации локальной (небольшой) задачи появляется множество преимуществ: границы задачи более чётко определены; сложность решения задачи, за счет уменьшения масштаба уменьшается в разы; задачу авто-матизации вуза можно решать параллельно, разбив ее на решение узконаправлен-ных задач; уменьшаются риски не выполнения проекта; уменьшается общая стоимость конечного решения; за счет уменьшения сложности увеличивается на-дежность.

Причём при использовании CALS-технологий эти локальные подсистемы бу-дут гармонично сосуществовать, образуя единую систему.

По этому в место принципа комплексность необходимо добавить два прин-ципа локальность и поддержка CALS-технологий, которые можно интерпрети-ровать следующим образом:

локальность: Система должна состоять из независимых локальных подсис-тем, имеющих свои локальные задачи и цели функционирования;

поддержка CALS-технологий: Любая подсистема должна базироваться на стандартном единым электронном представлении данных и коллективном досту-пе к ним.

CALS-технологии обеспечивают совместную работу различных подсистем на основе единых стандартов, что даёт экономический эффект. По этому к вышепе-речисленным принципам необходимо добавить:

совместимость: Все компоненты системы должны работать совместно; стандартность: Система, ее разработка, эксплуатация должна максимально

опираться на существующие стандарты;

120

эффективность: Система должна давать экономический эффект. В итоге в основу разработки средств автоматизации процессов управления

вуза на основе CALS-технологий были положены принципы: локальность, под-держка CALS-технологий, открытость и масштабируемость, безопасность и на-дежность, совместимость, стандартность, эффективность.

Для выполнения программного проекта, автоматизации вуза на основе CALS-технологий разработаны модели жизненных циклов (ЖЦ): модель ЖЦ создания локальной подсистемы автоматизации и модель ЖЦ объединения подсистем ав-томатизации.

Модель ЖЦ создания подсистем автоматизации вуза (рис. 1) была разработа-на на основе инкрементной модели. В ходе создания из инкрементной модели был исключен этап интеграции, вследствие того, что он будет выполнятся в процессе объединения подсистем.

Рис. 1. Модель ЖЦ создания подсистемы автоматизации вуза

Модель ЖЦ объединения подсистем на основе CALS-технологий в единую

АСУ ВУЗ (рис. 2), разработана на основе каскадной модели. В этой модели с уче-том специфики процесса объединения подсистем определен особый перечень вы-полняемых работ: создание информационных моделей подсистем автоматизации, создание единой информационной модели АСУ ВУЗ, настройка PDM системы, реализация SDAI взаимодействия, тестирование и сопровождение.

Информационное моделирование в CALS-технологиях выполняется на языке EXPRESS [6].

Реализация SDAI взаимодействия происходит по средствам создания конверте-ров преобразования данных из подсистем автоматизации в STEP формат и обратно.

Основными этапами объединения подсистем автоматизации на основе CALS-технологий (рис. 3) является разработка единой EXPRESS-схемы, загрузка EXPRESS схемы в PDM-систему, разработка конвертеров подсистем автоматизации.

121

Рис. 2. Модель ЖЦ объединения подсистем автоматизации вуза

Рис. 3. Основные этапы объединения подсистем автоматизации на основе CALS-технологий

В случае отсутствия прикладного протокола применения STEP автоматизи-

руемой предметной области, перед объединением необходимо разработать еди-ную EXPRESS-схему (рис. 4). Эта модель должна в себя включать модели под-систем автоматизации. По этому в начале аналитиком создаются EXPRESS-схемы самих подсистем автоматизации, а затем уже производится их объединение в еди-ную EXPRESS-схему.

122

Рис. 4. Разработка единой EXPRESS-схемы Для того чтобы каждая подсистема автоматизации могла работать с единым

хранилищем данных, необходимо разработать для каждой из них конвертер дан-ных (процессор), взаимодействующий с PDM либо через SDAI, либо через об-менные файлы.

Этапы разработки конвертерного процессора для подсистемы автоматизации приведены на рис. 5.

Рис. 5. Разработка конвертерного процессора для подсистемы автоматизации

123

В ходе разработки конвертерного процессора необходимо создать алгоритм конвертирования одного формата данных в другой, записать его на языке про-граммирования, подключить к подсистеме автоматизации и протестировать.

Подводя итог, отметим, что основными принципами автоматизации процессов управления вуза являются: открытость и масштабируемость, безопасность и на-дежность, локальность, поддержка CALS-технологий, совместимость, стандарт-ность, эффективность.

Выполнение автоматизации процессов управления на основе CALS-технологий состоит из двух жизненных циклов: жизненного цикла создания ло-кальной подсистемы автоматизации и жизненного цикла объединения подсистем автоматизации.

Объединение подсистем автоматизации на основе CALS-технологий состоит из трёх этапов: разработки единой EXPRESS-схемы, загрузки EXPRESS-схемы в PDM-систему, разработки конвертеров подсистем автоматизации, функциональ-ные схемы которых были определены в работе.

В будущем полученные теоретические принципы и методы дадут возмож-ность автоматизировать процессы управления вуза на основе CALS-технологий, что несомненно положительно скажется на деятельность высших учебных заведе-ний России.


1. Страссман П. Конец ERP // ComputerWorld. 2003. Авг. 2. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий.

CALS-технологии. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 320 с.: ил. 3. Кузьмичев В.С., Матвеев С.Г. Концепция создания автоматизированной информацион-

ной системы управления самарским государственным аэрокосмическим университе-том. Самарский государственный аэрокосмический университет им. акад. С.П. Коро-лева г. Самара.

4. Концепции создания интегрированной автоматизированной информационной системы Минобразования России (http://www.informika.ru/text/inftech/iais/concept.doc).

5. Требования к отраслевой информационной системе сферы образования Российской Федерации” (http://www.informika.ru/text/inftech/iais/demands1.doc).

6. ГОСТ Р ИСО 10303-11-2000. «Представление данных об изделии и обмен этими дан-ными. Часть 11. Методы описания. Справочное руководство по языку EXPRESS».

124

Герчес Н.И. (г. Тобольск)

РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНЦИИ

БУДУЩЕГО ИНЖЕНЕРА Современное общество неразрывно связано с процессом информатизации,

происходит повсеместное внедрение информационных технологий в различные сферы жизнедеятельности человека. Одним из приоритетных направлений про-цесса информатизации современного общества является информатизация образо-вания, т.е. внедрение средств новых информационных технологий в систему обра-зования. Не секрет, что низкий уровень информационной компетенции будущих инженеров является одной из главных проблем высшей школы.

В современных условиях общество предъявляет повышенные требования к качеству подготовки специалистов различного профиля и уровня, которые долж-ны обладать необходимыми знаниями в своей профессиональной области и вла-деть умениями их комплексного применения, то есть быть профессионально-компетентными.

Одной из важнейших составляющих профессиональной компетентности, на наш взгляд, является информационная компетенция, которая предполагает умение работать с компьютерной техникой, использовать современные программные продукты, привлекать средства информационных технологий для выполнения ма-тематических расчетов, обработки данных экспериментов, поиска необходимой информации, осуществления деловой переписки и коммуникаций, а также подра-зумевает рациональную деятельность в области освоения и использования средств информационных технологий.

Между тем анализ действительной способности студентов использовать ком-пьютерную технику в процессе выполнения курсовых работ и проектов, выпускной квалификационной работы, а также самооценка студентами своей подготовки в об-ласти освоения средств информационных технологий показывают, что уровень ин-формационной компетенции не вполне соответствует требованиям ГОС ВПО.

В связи с этим развитие информационной компетенции, как одной из профес-сионально-значимых характеристик будущего специалиста, является важнейшей задачей высшего профессионального образования и обеспечивает свободное вла-дение средствами информационных технологий при разработке и управлении сложными техническими объектами.

Рынок труда, на который сегодня попадает выпускник технического вуза, от-личается повышенной конкуренцией участников, возросшими профессиональны-

125

ми требованиями к специалистам. К потребительским качествам современного инженера, в числе других, относят также:

• профессиональное использование информационно-коммуникационных технологий и современных технических средств;

• наработанную коммуникационную среду; • умение искать, анализировать и перерабатывать информацию, применяя

ИТ и получая новые знания. Информационная компетенция будущего инженера объединяет в себе целый

ряд специальных умений и навыков, способствующих повышению эффективно-сти процесса обучения, посредством умелого применения новых информацион-ных технологий и включает в себя освоение четырех типов опыта:

• опыта познавательной деятельности в области информатики и информаци-онных технологий, фиксированного в форме ее результатов – знаний;

• опыта осуществления известных способов информационной деятельности в своей будущей предметной области и смежных областях (опыта решения мо-дельных типовых задач использования информационных технологий в указанных сферах) – в форме умения действовать по образцу;

• опыта творческой деятельности в сфере профессионально-ориентирован-ных технологий – в форме умения принимать эффективные решения в проблем-ных ситуациях;

• опыта осуществления эмоционально-ценностных отношений, связанных с использованием информационных технологий в различных сферах, – в форме личностных ориентаций [1].

Все это позволяет говорить не об IT-обучении, а об IT-образовании. Информационная компетенция студента может проявиться в трех основных

сферах: • в повседневной жизни (как результат информационного поведения и взаи-

модействия, принятия решений в жизненных ситуациях и т.д.); • в образовательном процессе (как результат деятельности в типовых и мо-

дельных ситуациях, а также в связи с информатизацией образования); • в реальной производственной деятельности (в ходе производственной

практики студента, участия в научно-исследовательской работе, совмещения обу-чения и работы и т.д.) [166].

Анализ различных трактовок информационной компетенции позволяет выде-лить следующие ее сущностные характеристики [2]:

• интегративную природу знаний и умений; • универсальность (по характеру и степени применимости); • многофункциональность (то есть она должна позволять решать различные

проблемы в повседневной, профессиональной и социальной жизни); • многомерность (должна включать различные умственные процессы и ин-

теллектуальные умения);

126

• интеллектуальную насыщенность (то есть для овладения ею требуется зна-чительное интеллектуальное развитие: абстрактное мышление, саморефлексия, критическое мышление и др.);

• объемность (она должна представлять собой широкую компетенцию в об-разовании и обеспечивать связь с актуальными проблемами с точки зрения лич-ности);

• междисциплинарность и надпредметность (в условиях образования). Если рассматривать информационную компетенцию студентов технических

специальностей как одну из целей и как составляющую результата высшего про-фессионального образования, то она должна быть ориентирована на подготовку студентов как будущих специалистов, к полноценной жизнедеятельности в ин-формационном обществе. Следовательно, ее содержание должно формироваться в соответствии с социальным заказом общества, обусловленного потребностями рынка трудовых ресурсов, общества, семьи, личности и оно (содержание инфор-мационной компетенции будущих инженеров) может быть определено, с одной стороны, структурой деятельности специалиста, а с другой стороны, парадигмой информационного общества [1], что даст возможность учесть профессиональный и социальный контексты.

В настоящее время недостаточно говорить только об информационно-компьютерной подготовке инженеров, под которой обычно понимается изучение информационных технологий и обучение их грамотному использованию для ре-шения отдельных типовых задач, приближенных к будущей профессиональной деятельности обучающихся. Как полагают исследователи, в контексте компетент-ностного подхода целесообразнее вести речь об IT-образовании студентов инже-нерных специальностей [1].

Анализ литературы и наш опыт показывает, что информационная компетен-ция должна рассматриваться, как способность выпускника вуза активно исполь-зовать профессионально-ориентированные ИТ в будущей деятельности и смеж-ных областях. Она включает в себя систему знаний и умений в области информа-тики и информационных технологий, совокупность ценностных ориентаций и опыт деятельности по использованию профессионально-ориентированных ИТ.

Являясь составляющей профессиональной компетентности инженера, ин-формационная компетенция включает в себя мотивационно-ценностный, рефлек-сивно-оценочный и операциональный компонент. Содержательно информацион-ная компетенция раскрывается через ряд её компонентов:

• фактологически-аналитический характеризует знание и понимание основ-ных информационных процессов и закономерностей в области НИТ;

• предметно-специфический «мыслительный» предполагает умения и навы-ки мыслительной и «ручной» деятельности в сфере решения социально-профессиональных задач в НИТ;

• методологический предполагает комплексное, системное видение проблем и их решения в области компьютерных технологий;

127

• мировоззренческий предполагает сформированность у обучающихся опыта в области стратегических проектов в области компьютерных технологий, а также наряду с методологическим компонентом, умение совершенствовать свои знания и опыт в профессиональной области.

С позиций профессиональной подготовки представляется целесообразным говорить о двух основных этапах формирования информационной компетенции будущих специалистов в техническом университете:

• информационная компетенция как средство парапрофессиональной под-держки деятельности специалиста;

• информационная компетенция как компонент профессиональной деятель-ности специалиста.

Возможности формирования информационной компетенции специалистов определяются содержанием, предусмотренных учебным планом компьютерных дисциплин. Их объем и структура зависят от уровня и вида профессиональной подготовки (основная, дополнительная, общепрофессиональная или в рамках спе-циализации). Но все они направлены на формирование, развитие и совершенство-вание у студентов системного профессионального мышления, которое позволяет специалисту решать задачи профессиональной деятельности алгоритмически, подходить к анализу и решению стоящих проблем комплексно, системно. Форми-рование информационной компетенции должно осуществляться, в первую оче-редь, в результате информационно-компьютерной подготовки специалиста с при-менением информационных технологий.

Таким образом, результат формирования информационной компетенции свя-зан с целесообразным выбором и использованием информационных технологий и компьютерных средств, необходимых современному, конкурентоспособному тех-ническому специалисту, и формированием способностей их применения при ре-шении профессиональных задач.


1. Петухова Т.П. Современная парадигма информационного общества как основа страте-гии формирования информационной компетенции // Вестник Оренбургского государ-ственного университета. – 2005. – №1. – С. 116–123.

2. Петухова Т.П. Технология формирования содержания компьютерного практикума для студентов инженерных специальностей // Информационные и коммуникационные технологии как инструмент повышения качества профессионального образования. Сборник статей I Международной интернет-конференции. – Екатеринбург: Рос. гос. проф. пед. ун-т, 2005.

128

Мигунова Т.Л., Сугробов В.А. (г. Арзамас)

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «ПРОМЕТЕЙ» КАК СРЕДСТВО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ

СТУДЕНТОВ И ЭЛЕМЕНТ КОМПЛЕКСНОЙ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

В процессе формирования системы менеджмента качества знаний студентов

руководство ГОУ ВПО «Арзамасский государственный педагогический институт им. А.П. Гайдара» приняло решение о создании системы внутреннего аудита об-разовательного процесса. Для этого была приобретена система дистанционного обучения «Прометей», представляющая собой мощный программный комплекс. Этот комплекс может использоваться как для обучения (в том числе и дистанци-онного), так и для контроля и оценки качества знаний студентов. В СДО «Проме-тей» имеется возможность создавать электронные курсы, учебники, пособия, ме-тодические рекомендации, тестовые задания различного уровня трудности с уче-том особенностей преподавания конкретной дисциплины.

Выбор в пользу коммерческого программного продукта «Прометей» был сде-лан по следующим причинам:

1) институт сразу получил готовый продукт, техническую поддержку и право бесплатно скачивать с официального сайта обновления;

2) к моменту приобретения система дистанционного обучения «Прометей» уже хорошо зарекомендовала себя на российском рынке программного обеспечения.

Следующим этапом создания системы контроля знаний студентов стала раз-работка тестовых материалов с последующим заполнением ими базы данных «Прометей». На этом этапе возникло несколько серьезных проблем, поскольку большинство преподавателей вуза были не знакомы с теорией педагогических из-мерений и основами разработки тестов. С целью их обучения были проведены се-минары по рассмотрению научных основ педагогического тестирования, практи-ческие занятия для всех преподавателей вуза по составлению тестовых заданий.

Первоначальные варианты тестовых заданий, разработанные преподавателями вуза после обучения, во многом не соответствовали современным критериям каче-ства. В связи с этим была проведена большая работа по коррекции и доработке тес-тов. Каждый вариант тестовых заданий проходил многократную экспертизу качест-ва по форме и содержанию. Для этого были созданы специальные группы экспертов.

В процессе составления тестовых материалов в ряде случаев мы встречались и с наличием психологического барьера у преподавателей вуза, которые не хотели

129

изменять привычные для них традиционные методы оценивания знаний студен-тов. Как правило, это были педагоги пожилого возраста, считавшие, что совре-менные информационные и тестовые технологии не могут так же эффективно оценивать знания студентов, как традиционные формы контроля. В последующем эта проблема устранилась естественным путем, т. к. многие преподаватели увиде-ли преимущества новых (тестовых) технологий контроля.

На следующем этапе нашей работы была проведена апробация готовых тес-тов на выборке студентов. Ее результаты послужили материалом для очередной коррекции тестовых материалов. Указанные мероприятия улучшили качество тес-тов и повысили надежность результатов тестирования, что, в свою очередь, по-зволило провести объективную оценку знаний, умений и навыков студентов.

Тестовые материалы, прошедшие проверку и отвечающие требуемым показа-телям качества, заносились в базу СДО «Прометей». На этом этапе тесты тща-тельно проверялись на наличие технических ошибок и опечаток. Каждый недочет фиксировался и устранялся совместной работой технического персонала СДО «Прометей» и преподавателей, разрабатывавших тестовые материалы.

В настоящее время база данных программного комплекса «Прометей» уком-плектована тестами по 80% дисциплин, заложенных в Государственном образова-тельном стандарте 2 поколения по направлениям и специальностям образователь-ной деятельности вуза. Тесты по оставшимся дисциплинам дорабатываются в со-ответствии с выявленными замечаниями. Параллельно идет разработка тестов по дисциплинам, входящим в учебные планы новых специальностей и направлений, открываемых в нашем вузе.

Для организации процедуры тестирования каждый семестр составляется рас-писание по дисциплинам, заявленным на тестирование с помощью системы дис-танционного обучения «Прометей». Разработанные инструкции для участников компьютерного тестирования помогают студентам, впервые проходящим такое тестирование (как правило, первокурсникам), освоить работу с программным комплексом.

Компьютерное тестирование на базе СДО «Прометей» осуществляется в не-сколько этапов:

1) подготовительный. На этом этапе студенты распределяются по рабочим местам за компьютерами. Для каждого тестируемого выделяется профиль, заранее созданный в системе «Прометей» и позволяющий студенту работать в этом про-граммном комплексе. Вся информация по студенту хранится в этом профиле, дос-туп к которому ограничен и защищен паролем;

2) этап тестирования. Студенты работают над решением тестовых заданий, соблюдая порядок и дисциплину;

3) этап предварительных результатов. По окончании тестирования студент на мониторе компьютера видит свой результат, выраженный в тестовых баллах;

4) завершающий этап. Студенту выставляется оценка, которая фиксируется в отчете о тестировании. С целью коррекции знаний студентов преподавателем проводится анализ допущенных ошибок.

130

В программном комплексе «Прометей» в качестве основного критерия вы-ступает тестовый балл, набранный студентом в процессе тестирования. Поэтому преподавателями нашего вуза для оценки знаний студентов были разработаны со-ответствующие шкалы перевода тестового балла в отметку по пятибалльной шка-ле. При проведении зачетного тестирования также используется шкала вида «за-чтено/не зачтено».

Результаты проведенного тестирования показали, что студенты быстро ос-ваивают работу с системой дистанционного обучения «Прометей», легко пони-мают разработанные инструкции. В процессе тестирования студенты, как прави-ло, показывают хорошие и удовлетворительные знания практически по всем дисциплинам. Кроме этого, нами было замечено, что у многих студентов, про-шедших тестирование, поднимается самооценка и усиливается мотивация к по-лучению знаний, так как данная технология позволяет решить проблему субъек-тивного подхода со стороны педагогов к оценке знаний обучающихся. Посколь-ку варианты тестов практически равнозначны и по количеству заданий, и по уровню трудности, то студенты имеют возможность объективно сравнивать свои результаты с достижениями однокурсников. Еще одним важным моментом можно считать то, что большинство студентов положительно относились к ком-пьютерному тестированию и высказывали пожелания таким же образом прове-рить свои знания по другим дисциплинам, пока еще не вошедшим в тестирова-ние. Таким образом, можно констатировать, что компьютерное тестирование на базе программного комплекса «Прометей», изначально имевшее своей целью контроль знаний студентов, превратилось еще и в элемент комплексной под-держки учебной деятельности.

В течение двух последних лет количество заявок на тестирование от препода-вателей неуклонно растет. К сожалению, все заявки удовлетворить не удается, так как просто не хватает машинного времени. Таким образом, в вузе происходит по-степенный переход от традиционной системы оценки качества знаний студентов к широкому использованию в этой сфере информационных технологий и, в частно-сти, программного комплекса «Прометей».

Преподаватели так же, как и студенты, стали отдавать предпочтение данной форме контроля знаний по следующим причинам:

1) исчезает субъективный фактор межличностных отношений студента и преподавателя;

2) появляется возможность за короткое время протестировать большое коли-чество студентов;

3) оперативная обработка результатов (преподавателю нет необходимости тратить время на проверку);

4) результаты тестирования могут засчитываться в качестве зачета или экза-мена по соответствующей дисциплине. Решение об этом принимается преподава-телем и утверждается на заседании кафедры. Эта информация доводится до све-дения сотрудников деканатов факультетов и студентов.

131

Кроме студентов дневного отделения, периодически проводится компьютер-ное тестирование и студентов-заочников. В процессе этого тестирования нами было замечено, что даже студенты заочного отделения, имеющие слабую компь-ютерную подготовку, достаточно быстро и легко осваивают работу с программ-ным комплексом «Прометей».

С помощью СДО «Прометей» каждый семестр проводится компьютерное тестирование не только в центральном, но и в остальных корпусах института, на-ходящихся в другом районе города и соединенных глобальной сетью.

В программном комплексе «Прометей» имеется возможность проведения тестирования в трех режимах:

1) тренинг (в этом случае следующий вопрос предлагается студенту только после того, как он даст верный ответ на предыдущий). В этом режиме удобно реа-лизовывать обучающую функцию;

2) режим самопроверки (студент имеет возможность после окончания тести-рования сравнить свои варианты ответа с правильными и сделать необходимые выводы). Используется для реализации обучающей функции и некоторых видов контроля;

3) режим экзамена (студент после завершения тестирования видит только ре-зультат, выраженный в баллах). Используется для контроля (промежуточного, итогового) знаний студентов.

К основным достоинствам при контроле и оценке качества знаний студентов можно отнести следующие:

1) объективная оценка знаний студентов, тестируемых с помощью СДО «Прометей»;

2) положительная мотивация к получению знаний и повышению своего уров-ня у студентов, прошедших компьютерное тестирование;

3) вариативность теста для каждого студента (компьютер по заданным крите-риям случайным образом формирует тест из предложенного списка заданий);

4) отсутствие возможности для студентов пользоваться «шпаргалками» и другими средствами, влияющими на оценку качества знаний;

5) четкий учет и контроль времени, выделяемого для выполнения конкретного теста (у каждого тестируемого на экране монитора есть персональный таймер, по ко-торому студент имеет возможность отслеживать количество оставшегося времени);

6) пропуск задания, которое не поддается выполнению сразу, с последующим возвратом к нему при наличии времени;

7) возможность включать в тестовые задания графические объекты: рисунки, таблицы, графики, чертежи;

8) разнообразие типов заданий: задания открытого и закрытого типа, с выбо-ром одного правильного и нескольких правильных вариантов ответов, задания на упорядочение и соответствие;

9) возможность точно указать тестовый балл, который необходимо набрать студенту для успешного прохождения теста;

132

10) преподаватель может тестировать студентов по различным видам знаний: текущим, итоговым, остаточным;

11) возможность быстро обучать студентов работе с программным комплек-сом «Прометей»;

12) оперативное внесение исправлений и дополнений в тест преподавателем с учетом изменения учебных и рабочих программ и требований к качеству обра-зования.

Важной особенностью базы данных комплекса «Прометей» является то, что из нее нельзя удалить информацию, обладая правами пользователя этой системы. Это исключает возможность случайного или преднамеренного удаления инфор-мации и позволяет хранить все данные в течение необходимого срока.

Также необходимо отметить, что неоспоримым достоинством системы «Проме-тей» является быстрая (в течение нескольких минут) обработка результатов и воз-можность получения специализированных отчетов по тесту в различных вариантах:

1) подробный отчет по отдельному студенту с указанием его ответов на каж-дое задание;

2) отчет по тесту с указанием для каждого студента набранного балла и сред-него балла по тесту;

3) отчет, содержащий анализ сложности заданий теста с указанием количест-ва студентов, правильно (или неправильно) ответивших на тот или иной вопрос;

4) отчет по конкретной академической группе студентов. К недостаткам следует отнести: 1) достаточно большое время ввода тестовых материалов в базу данных сис-

темы «Прометей»; 2) получение результатов только в тестовых баллах и необходимость перево-

да в оценку по пятибалльной шкале. Результаты внедрения данной системы в учебный процесс и растущая попу-

лярность компьютерного тестирования свидетельствуют о том, что использование программного комплекса «Прометей» имеет большие преимущества перед тради-ционными методами оценивания, т.к. позволяет усилить мотивацию студентов к получению новых знаний, повысить объективность контроля, а следовательно, улучшить качество подготовки будущих специалистов.

Система оценки знаний студентов на базе СДО «Прометей» имеет большие перспективы в своем развитии. В настоящее время ведется подготовка к созда-нию электронных учебников, пособий, методических рекомендаций и других материалов с последующим размещением их в библиотеке данного программно-го комплекса.

133

Ратманова И. Д. (г. Иваново)

ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ

C 2007 года в Ивановском государственном университете начала развиваться

интегрированная информационно-аналитическая система управления (ИСУ ИГЭУ) на основе платформы 1С. ИСУ ИГЭУ включает четыре контура: «Управление фи-нансами», «Управление учебной и научной деятельностью», «Управление персона-лом» и «Управление ресурсным обеспечением» (рис. 1). ИСУ ИГЭУ ориентирована на совершенствование основных бизнес-процессов в университете. При этом на еди-ной информационной основе объединяются потоки, отражающие производственную и финансовую деятельность в целях повышения эффективности управления. Отраба-тываются регламенты информационных взаимодействий, упрощается формирование отчетности, обеспечивается возможность информационной поддержки принятия ре-шений посредством комплексной аналитической обработки накопленной информа-ции с подготовкой аналитических докладов руководству университета.

Управление персоналом

Штатное расписание

Кадровый учет

Заработная плата

Управление ресурсным обеспечением

Складской учет

Снабжение и закупки

Управление бюджетной и внебюджетной деятельностью

Управление образовательной деятельностью

Управление научной деятельностью

Управление прочей производственной деятельностью

Управление финансами

Сметный учет

Договорные отношения

Бухгалтерия

Налоговый учет

Рис. 1. Структура интегрированной информационно-аналитической системы

корпоративного управления университета ИСУ ИГЭУ

134

Сдана в эксплуатацию система управления финансами, охватывающая бух-галтерский и налоговый учет, учет договорных отношений и сметный учет. В качестве технологической платформы используется система «1С Бухгалтерский учет в бюджетных учреждениях 7.7». В основу системы управления финансами положена технология бюджетирования, включающая управления финансовыми потоками в разрезе видов деятельности университета с организацией планиро-вания централизованных общевузовских расходов. В целях обоснованных реше-ний по принятию новых бюджетных обязательств в системе поддерживается оперативное формирование остатков лимитов бюджетных и внебюджетных средств (с учетом поступивших предварительных заявок). Посредством исполь-зования OLAP-технологии организовано ведение аналитической витрины по по-казателям деятельности университета, включая финансовый баланс в разрезе видов деятельности, кодов бюджетной классификации доходов и расходов, ру-ководителей центров доходов университета, периодов времени. Витрина ориен-тирована на подготовку ежегодного доклада по итогам финансовой деятельно-сти университета.

В рамках системы управления финансами поддерживаются информационные взаимодействия (внутренний документооборот) между планово-финансовым управлением, бухгалтерией, управлением ресурсного обеспечения, ректоратом. При этом разработаны структуры бизнес-процессов (используются нотации UML и BPMN) в целях унификации регламентов информационных взаимодействий между соответствующими структурными подразделениями.

Началась разработка системы управления персоналом, охватывающая веде-ние штатной структуры университета, кадровый учет и расчет заработной платы. При этом организуются информационные взаимодействия между планово-финансовым управлением, управлением кадрами, бухгалтерией и ректоратом. Поддерживается единое информационной пространство по структуре организа-ции, штатной структуре, кадровому составу и системе оплаты в целях эффектив-ного управления кадровым составом организации. С 2009 года осуществлен пере-ход на новую программу расчета заработной платы на основе платформы 1С.

Активно ведется работа по развитию системы управления образовательной деятельностью, охватывающей следующие бизнес-процессы: «Управление прие-мом», «Ведение контингента студентов», «Организация учебного процесса», «Контроль успеваемости студентов», «Материальное обеспечение обучаемых», «Формирование отчетности». В качестве технологической платформы использу-ется «1С: Предприятие 8».

Создана система ведения контингента студентов, которая поддерживает ин-формационные взаимодействия посредством электронного документооборота следующих структурных подразделений университета: приемной комиссии, учеб-ного управления, студенческого отдела кадров, деканатов, военного стола, бух-галтерии, планово-финансового управления, библиотеки. Объектом автоматиза-ции является нормативно-правовая деятельность университета в отношении кон-

135

тингента студентов: личные дела, приказы и т.д. Унифицированы основные маке-ты приказов, связанные с управлением контингентом обучаемых.

Концептуальная модель данных контингента охватывает личные дела студен-тов, основные образовательные программы (ООП) и профили обучения, виды ООП, формы обучения, уровни подготовки, основы обучения, уровни и виды об-разования, программы освоения и др. Результатом внедрения системы является корпоративная база данных всего контингента обучаемых, поддерживаемая сту-денческим отделом кадров и обеспечивающая унифицированный доступ всех за-интересованных структурных подразделений: деканатов при подготовке проектов приказов по управлению контингентом, а также управлении учебным процессом; бухгалтерии для принятия решений по материальному обеспечению студентов и расчетам за платные образовательные услуги; планово-финансового управления в процессе бюджетирования и при подготовке статистической отчетности; библиоте-ки при принятии решений по обеспечению студентов учебной литературой и т.д.

В связи с предстоящим введением Федеральных государственных образова-тельных стандартов третьего поколения, осуществляется создание корпоративной базы данных основных образовательных программ вуза (ООП ВУЗ) с созданием сервиса их формирования на основе примерных ООП, предложенных соответст-вующими учебно-методическими советами вузов. Это послужит основой созда-ния централизованной системы контроля успеваемости с применением Интернет-технологии.

В стадии развития система управления научной деятельностью университета. Организуется мониторинг введения в гражданский оборот результатов интеллек-туальной деятельности. При этом поддерживается учет выполняемых научно-исследовательских работ, охраняемых результатов интеллектуальной деятельно-сти и коммерческих продуктов, созданных на их основе (лицензионных договоров и договоров об отчуждении исключительных прав). Предусмотрены информаци-онные взаимодействия системы с финансовым контуром ИСУ ИГЭУ. Система создается в рамках Федеральной целевой программы «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008–2010 годы».

В рамках системы управления ресурсным обеспечением на основе геоинфор-мационных технологий осуществляется учет объектов недвижимости и аудитор-ного фонда. В частности реестр аудиторного фонда послужит основой накопления оперативных данных о текущем состоянии помещений, их использовании, заня-тости, ремонтах, техническом оснащении. Атуальной задачей является информа-ционная поддержка работы группы распределения аудиторного фонда учебно-методического управления.

В заключении следует отметить, что организация единой информационной среды управления вузом позволяет системно взглянуть на его развитие, обосно-ванно и комплексно планировать программные мероприятия. Появляется возмож-ность выполнять периодическую оценку эффективности принимаемых решений и по результатам оценки вносить коррективы на следующие периоды.

136

Редько И.Н. (г. Нижний Новгород)

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ПРАКТИЧЕСКОГО МОДУЛЯ В СИСТЕМЕ

ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Интеграция современных информационных технологий в различные сферы жизни общества изменяет требования к подготовке специалистов. Работодатели сознательно или вынужденно приходят к необходимости использования про-граммных и аппаратных средств в деятельности предприятий и организаций. На одно из ведущих мест выдвигается владение навыками работы с вычислительной техникой уже на этапе высшего образования. Для успешной профессиональной, организаторской и управленческой деятельности требуются не только начальные навыки, но и знание профессиональных программ.

Задачей вузовского образования является формирование фундаментальных знаний специалиста и его методическая подготовка к будущему непрерывному развитию. Поэтому образование не может ориентироваться на глубокое изучение конкретных технологий, которые к тому же постоянно меняются. Обучение же направлено как раз на получение профессиональных навыков работы с опреде-ленным инструментом.

В этой связи особую роль приобретает умения будущих специалистов работать с современными информационными технологиями и экономическими информаци-онными системами. В практике управленческой деятельности широко применяются разработки таких ведущих фирм как 1С, Парус, Галактика, БЭCТ и другие.

Развитие и внедрение дистанционных форм обучения потребовало от препо-давателей разработки хорошо структурированных курсов обучения, в которых важная роль отводится набору практических упражнений.

В этой связи в рамках курса дистанционного обучения «Информационные системы в экономике» разработан комплекс лабораторных работ «Практическая работа с программой 1С:Бухгалтерия 7.7».

В комплексе рассмотрен сквозной пример повседневной деятельности ком-мерческой организации по основным направлениям хозяйственной деятельности. В результате выполнения практических заданий слушатели

• знакомятся с базовыми элементами структуры системы программ 1С:Пред-приятие;

• получают навыки практической работы с современным коммерческим про-граммным обеспечением;

137

Опыт применения предлагаемого подхода к организации занятий показал, что использование данного комплекса позволяет решить следующие практические за-дачи обучения:

– развить интерес к самостоятельному изучению программных продуктов и привить с этой целью конкретные навыки по использованию справочной системы последних;

– дать возможность обучаемым работать в индивидуальном режиме, а препо-давателю уделить дифференцированное внимание каждому студенту группы в за-висимости от его способностей и потребностей;

– эффективно готовиться к экзаменам и зачетам путем повторной отработки нужных тем.

Предлагаемых комплекс лабораторных работ является основой для разработ-ки полнофункционального курса дистанционного обучения по дисциплине «Ин-формационные системы в экономике».


1. Организация и развитие дистанционных форм обучения с использованием сетевых технологий. XIVIВсероссийская научно-методическая конференция Телематика 2005. Тезисы доклада.Санкт-Петербург, 2005.

2. Практическая работа с программой 1С:Бухгалтерия. Учебное пособие. Нижегородский филиал ИБП, 2009. 48 с.

138

Алексеев С.И., Сорока Р.И.

(г. Москва)

СРЕДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANYLOGIC – ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА


Имитационное моделирование является мощным инструментом исследования поведения реальных систем. Его важнейшей особенностью является непосредст-венное воспроизведение (имитация) в модели структуры и поведения моделируе-мого объекта. Это позволяет учесть все необходимые особенности моделируемой системы практически любого уровня сложности. В связи с появлением и широким использованием в образовательном процессе вузов объектно- ориентированных средств имитационного моделирования интерес к ним еще более возрос [1, 2], по-скольку появилась возможность большего понимания имитационных моделей не-специалистами в моделировании, т.е. руководителями, менеджерами и инженера-ми-производственниками. Таким образом, среду имитационного моделирования AnyLogic можно использовать как эффективное средство повышения качества высшего образования.

В современном имитационном моделировании сложился ряд подходов, кото-рые используются для исследования объектов различных типов и применяют су-щественно разный математический аппарат.

Подходы в имитационном моделировании. а) Моделирование систем с дискретными событиями. Здесь моделируются процессы, включающие цепочки связанных событий.

Такой подход применим для имитации процесса перевозок, рассматриваемого как последовательность технологических операций: подача транспорта, погрузка, диспетчеризация процесса и т.д. Существует множество пакетов, реализующих этот тип моделирования: GPSS (англ. General Purpose Simulation System) – общеце-левая система моделирования, используемая для имитационного моделирования различных систем, в основном систем массового обслуживания (этот пакет поя-вился более 40 лет назад), задав основы моделирования в виде блоков и транзак-тов [10, 7]. Транзакты отображают динамические объекты моделирования (заяв-ки), а блоки – объекты, обрабатывающие эти заявки; Pilgrim – разработка, функ-ционально перекрывающая возможности GPSS [1];

Actor Pilgrim – современная система имитационного моделирования эконо-мических процессов [3].

б) Непрерывные динамические системы.

139

Здесь используется моделирование систем управления, физических, механи-ческих систем, систем обработки сигналов и т.п. Основное применение – модели-рование состояний подвижных объектов. Наиболее известен пакет моделирования Simulink – компонента пакета Matlab. Пакет имеет библиотеку блоков, из которых можно методом «drug-and-drop» строить блочную структуру.

в) Системная динамика. Здесь предметом моделирования являются взаимосвязанные системы, харак-

теризующиеся сложными причинными параметрическими зависимостями на ос-нове прямых и обратных связей между выделенными в системе переменными. Математически эти системы описываются системами дифференциальных уравне-ний. В решениях этих уравнений учитываются начальные состояния перемен-ных(«stock» – запас) и динамика их изменения («flow» – течь). Основоположни-ком системной динамики является Джей Форрестер [9], который заложил методо-логические принципы этой дисциплины с использованием графического пред-ставления причинных зависимостей переменных в виде так называемых «stock and flow diagrams» (диаграмм запасов и их изменений), которые являются основой современных систем моделирования: VenSim, PowerSim, Stella, ModelMaker и др.

г) Агентное моделирование. Агент – это активный объект, обладающий собственным поведением и

имеющий возможность взаимодействия с другими агентами и со средой. Много-агентное моделирование позволяет определить свойства эмерджентности целого на основе изучения взаимодействия отдельных элементов целого, распределен-ных в среде. Наиболее известны системы агентного моделирования: Swarm, раз-работанный в Университете Санта Фе и RePast, разработанный в Чикагском Университете.

д) Сочетание разных подходов к моделированию. Многие разработчики пытаются создать универсальные гибридные продукты,

использующие различные отмеченные выше подходы к моделированию. Таковой является система моделирования AnyLogic (разработчик компании XJ-Tecnologies, Санкт-Петербург). AnyLogic – интегрированная объектно-ориентированная среда, в которой можно использовать любой из описанных выше подходов.

Классы активных объектов библиотеки AnyLogic Enterprise Library являются строительными блоками, с помощью которых формируются блок-схемы. Библио-течный класс сообщений Entity является базовым классом для заявок, ресурсов и транспортеров.

Объекты делятся по своей функциональности на шесть категорий: – поток заявок; – работа с содержимым заявки; – обработка заявок; – работа с ресурсами; – транспортировка; – транспортировка по сети.

140

Для реализации дискретно-событийного подхода используется библиотека Enterprise Library, которая предоставляет собой высокоуровневый интерфейс для создания моделей с помощью блок-схем. AnyLogic позволяет моделировать при помощи визуальных, гибких, расширяемых, повторно-используемых объектов, как стандартных, так и разработанных. Библиотека Enterprise Library содержит традиционные объекты: очереди, задержки, конвейеры, ресурсы, и т.п., так что модель быстро строится в стиле «перетащить и оставить» (drag-and-drop) и очень гибко параметризуется.

Реализация стандартных объектов Enterprise Library открыта для пользовате-ля, их функциональность может быть как угодно расширена, вплоть до создания собственных библиотек. Библиотечный класс сообщений Entity является базовым классом для заявок, ресурсов и транспортеров.

Блок-схемы (структурные диаграммы) имитационной модели являются фун-даментом решений, на основании которых средства AnyLogic формируют компь-ютерную модель.

Этапы разработки компьютерной модели

1) Выбор активного объекта (пакета). 2) Описание объекта. 3) Разработка блок-схемы объекта. 4) Разработка экранных форм с интерфейсными элементами, которыми зада-

ются параметры элементов блок-схем. 5) Тестирование и отладка модели. Здесь производится калибровка и коррек-

ция параметров элементов блок-схем для адекватного отражения моделируемых процессов.

Правила имитационного моделирования в среде AnyLogic

1) Каждая модель AnyLogic создается в рамках своего проекта. Проект явля-ется самым верхним элементом дерева элементов модели.

2) В проекте может быть один или несколько пакетов. Пакеты используются для структурирования проекта, они позволяют выделить независимые части про-екта, отвечающие за реализацию различных подсистем. Пакеты содержат классы активных объектов, сообщений, а также внешние файлы.

3) В проекте могут использоваться классы других проектов – библиотек. Библиотеки представляют собой наборы классов, описывающих какую при-

кладную область, или разработанных для какой-то задачи моделирования. Можно создать свои библиотеки классов или использовать уже существующие библиоте-ки, поставляемые вместе с AnyLogic.

4) AnyLogic поддерживает несколько типов экспериментов, предназначенных для решения разных задач моделирования. Эксперимент хранит набор настроек, с помощью которых можно конфигурировать работу модели.

141

Один эксперимент создается автоматически при создании проекта. Этот экс-перимент выбирается в качестве текущего, то есть того эксперимента, настройки которого будут использоваться при запуске модели. Это простой эксперимент, позволяющий визуализировать модель с помощью анимации и поддерживающий инструменты для отладки модели. Простой эксперимент используется в большин-стве случаев. Другие эксперименты AnyLogic (оптимизационный эксперимент и эксперимент для варьирования параметров) используются только тогда, когда важную роль играют значения параметров и нужно проанализировать, как они влияют на поведение модели или когда надо найти оптимальные значения пара-метров. Нестандартный эксперимент позволяет программно задавать сценарии экспериментов на языке Java.

5) Активные объекты являются основными строительными блоками модели AnyLogic. Активные объекты могут моделировать любые объекты реального ми-ра: машины, людей, станки, здания, аппаратное обеспечение и т.д. Активный объ-ект является экземпляром класса активного объекта. Классы активного объекта создаются пользователем или могут быть взяты из библиотек.

6) Каждый класс активных объектов имеет свою структурную диаграмму, с помощью которой задается интерфейс активного объекта, добавляются в объект вложенные объекты и задаются их взаимосвязи, добавляются в класс элементы, задающие поведение объекта, такие как таймеры и стейтчарты.

7) Модель AnyLogic представляет собой иерархическое дерево активных объ-ектов, вложенных друг в друга. Объект, являющийся корнем этого дерева, назы-вается корневым объектом модели. Корневой объект представляет самый верхний уровень абстракции модели. Выбор корневого объекта модели является инструк-цией для AnyLogic, означающая с какого объекта начать построение модели.

8) Активный объект может иметь параметры. Параметры обычно использу-ются для задания характеристик объекта. Можно задать различные значения па-раметров для разных объектов одного и того же класса, что требуется в тех случа-ях, когда объекты имеют одинаковое поведение, но у них отличаются некоторые характеристики. Значения параметров можно изменять во время работы модели.

9) Активный объект может содержать переменные. Переменные обычно ис-пользуются для моделирования изменяющихся характеристик объекта или хране-ния результатов работы модели.

10) Динамика агентов описывается с помощью диаграмм состояний (стейт-чартов). Если у активного объекта можно выделить несколько состояний, выпол-няющих различные действия при происхождении каких-то событий, или если у активного объекта есть несколько качественно различных поведений, последова-тельно сменяющих друг друга при происхождении определенных событий, то по-ведение такого объекта может быть описано в терминах диаграммы состояний и переходов – стейтчарта. Стейтчарт позволяет графически задать пространство со-стояний алгоритма поведения объекта, а также события, которые являются при-чинами срабатывания переходов из одних состояний в другие, и действия, проис-ходящие при смене состояний.

142

Преимущества AnyLogic как средства моделирования 1) Модель в AnyLogic наглядная и интерактивная: можно добавить диаграм-

мы и графику, чтобы оживить модель; добавить полосы прокрутки, кнопки, тек-стовые поля и т.д., чтобы управлять моделью во время выполнения. Набор под-держиваемых AnyLogic графических инструментов достаточно разнообразен.

2) Модель в AnyLogic является Java приложением, и может быть размещена в сети как апплет. Отличие AnyLogic от других существующих решений в том, что модель полностью самостоятельна и не нуждается в установке на веб-сервер спе-циального программного обеспечения. Модель будет работать на машине клиента в пределах апплета. Для доступа пользователя может быть открыта не вся модель, а лишь некоторые ее части.

3) AnyLogic – гибкий инструмент имитационного моделирования. AnyLogic предлагает обширный арсенал средств описания структуры, поведения и данных моделируемой системы. Объекты, интерфейсы и иерархия, блочные диаграммы, диаграммы состояний, таймеры, порты и передача сообщений, переменные и ал-гебро-дифференциальные уравнения, а также возможность добавить выражение, оператор, функцию или библиотеку на языке Java.

4) AnyLogic – система с открытой архитектурой. Модели, построенные в AnyLogic могут работать с любым офисным или корпоративным ПО, а также с пользовательскими модулями, написанными на различных языках. Модель может динамически читать и сохранять данные в электронных таблицах, базах данных, системах планирования корпоративных ресурсов и управления взаимоотноше-ниями с клиентами, а также быть встроена в производственный или контур управления.

5) AnyLogic – средство анализа результатов моделирования. AnyLogic позво-ляет строить как стохастические, так и детерминированные модели и проводить анализ результатов моделирования. Поддерживается более 35 стандартных веро-ятностных распределений, можно также задать свои распределения. В AnyLogic входят средства сбора и анализа статистики в работающей модели, а также её пре-зентации в любых формах и экспорта в другие приложения. С моделью могут быть проведены различные и в том числе эксперименты Монте-Карло, анализ чувствительности, анализ рисков, оптимизация, а также эксперименты по сцена-рию пользователя.

6) AnyLogic – средство оптимизации. В AnyLogic встроен оптимизатор, кото-рый, комбинируя эвристики, нейронные сети и математическую оптимизацию, позволяет находить значения дискретных и непрерывных параметров модели, со-ответствующие максимуму или минимуму целевой функции, в условиях неопре-делённости и при наличии ограничений. Оптимизатор настраивается и запускает-ся прямо из среды разработки модели.

7) AnyLogic – средство 2D и 3D анимации. В AnyLogic можно создавать ин-терактивные анимации произвольной сложности, связывая графические объекты (в том числе импортированные чертежи) во встроенном редакторе с объектами

143

модели. Как и модель, анимация имеет иерархическую структуру, которая может динамически изменяться. Возможно создание нескольких точек зрения или не-скольких уровней детальности в пределах одной анимации. Поддерживается как двумерная, так и трёхмерная анимация.


1. Баринов В.А., Болотова Л.С., Волкова В.Н. и др. Теория систем и системный анализ в управлении организациями. – М.: Финансы и статистика, 2006.

2. Борщев А. Применение Имитационного Моделирования в России. ИММОД 2007, ок-тябрь 2007. Санкт-Петербург.

3. Емельянов А.А. Симуляторы GPSS World и Actor Pilgrim: экономика и массовое об-служивание // Прикладная информатика. 2007. № 3(9).

4. Иванов Д.А., Соколов Б., Архипов А., Кэшель Й. Модель динамического структурно-функционального синтеза гибких цепей поставок на основе ключевых компетенций // European Journal of Operational Research. Январь 2009.

5. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006.

6. Применение Имитационного Моделирования в области логистики перевозок и органи-зации работы склада на примере сотрудничества компаний Gefco и XJ Technologies, Информационно-логистический портал Lexim.Ru, 24 сентября 2007.

7. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS = Schriber, T. J. Simulation using GPSS. New York, 1974, Wiley. – М.: Машиностроение, 1980.

8. http://szianylogic.ho.ua/index.php?option=com_content&view=article&id=4&Itemid=4 9. http://www.itpedia.ru/index.php/%D0%94%D0%B6%D0%B5%D0%B9_%D0%A4%D0%B

E%D1%80%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80 10. http://gpss.ru

144

Солдатенко И.С. (г. Тверь)

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРИЕМА АБИТУРИЕНТОВ НА ОСНОВЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ О С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ

Введение

В 2008 году в Тверском госуниверситете была утверждена новая редакция концепции информатизации, согласно которой одной из главных задач является создание единой интегрированной информационно-аналитической системы под-держки учебных, научных и административно-управленческих процессов в универ-ситете. Помимо этого, Тверской госуниверситет с начала 2008 года принимал уча-стие в международном темпусовском проекте ICT4UM (Information Communication Technologies for University Management). Цель проекта, в котором помимо Тверско-го ВУЗа также принимали участие СПбГУ ИТМО, Петрозаводский госуниверситет и Информика, заключалась в анализе передового опыта внедрения информацион-ных технологий в университетский менеджмент в Западных университетах, и ис-пользовании этого опыта в российских ВУЗах. Более подробную информацию о проекте можно прочитать на сайте проекта – http://ict4um.edu.ru.

Все это послужило причиной создания новой лаборатории –системного и прикладного программирования, целью которой является создание/внедрение и поддержка систем автоматизации в университете. Одной из самых первых работ лаборатории стала система для приемной комиссии.

1. Предпосылки создания автоматизированной системы приема в ТвГУ Автоматизированная система приема абитуриентов была создана в начале

2008 года и успешно внедрена к началу приемной кампании того года. Предпо-сылками создания системы явились три причины.

Первая заключалась в необходимости существенного упрощения документо-оборота приемной комиссии, а также упрощения процесса подачи документов для самих абитуриентов. После введения системы в работу абитуриентам более не приходится стоять в нескольких очередях для подачи документов на разные фа-культеты – подается единый комплект документов в университет. Приемной же комиссии более не нужно тратить время на составление рейтингов и различных отчетов – все это делается автоматически. Помимо этого теперь операторам не нужно тратить время на заполнение различных заявлений, справок, журналов и прочих документов от руки, внося личные данные одного и того же абитуриента

145

во всевозможные бумаги – все документы распечатываются уже с заполненными личными данными, которые вводятся в систему всего один раз.

Вторая причина – желание повысить прозрачность хода приема документов для абитуриентов и их родителей с помощью он-лайн трансляции рейтинг-листов в интернете на сайте университета. Теперь отпала необходимость приезжать в университет и звонить в приемную комиссию только для того, чтобы узнать кон-курсную ситуацию.

Третья причина – желание ввести приоритетную систему приема, когда аби-туриент в своем заявлении указывает произвольное количество специальностей, на которые он хочет подать документы, упорядочивая их в порядке убывания приоритета. При этом система гарантирует, что каждый абитуриент попадает на максимально возможно высокую в своем списке приоритетов специальность.

Все три задачи были выполнены, и система успешно работает уже третий год. В прошлом году система была доведена до “standalone” уровня. В первый год сис-тема работала с одной базой данных, в которой хранилась вся информация за 2008 год. Для того чтобы сохранить все данные за 2008 год и позволить в каждом новом году операторам работать с новой чистой базой данных, был создан адми-нистративный интерфейс, позволяющий автоматически создавать и инициализи-ровать справочными таблицами базу данных очередного учебного года, а также управлять всеми действующими рабочими базами. При регистрации в системе, оператор теперь может выбрать базу, с которой хочет работать: либо базу данных текущего года, либо прошлого, либо позапрошлого и т.д. Система имеет настраи-ваемое временное “окно”, позволяющее хранить в активном рабочем состоянии фиксированное количество баз данных (например, за 5 прошедших лет) и при создании очередной новой базы данных, самая старая база данных, выпадающая за границы этого “окна”, автоматически упаковывается и помещается в архив.

2. Архитектура системы

Автоматизированная система приема абитуриентов является самодостаточным модулем, архитектурно представляющим собой базу данных и набор интерфейсов для работы с ней. Система имеет четко ограниченные информационные потоки и ло-гику работы с данными, что позволяет сравнительно легко интегрировать ее в более общую систему управления вузом. Это является одной из принципиальных позиций стратегии информатизации ТвГУ – общая система управления вузом должна пред-ставлять собой набор самодостаточных модулей, взаимодействующих друг с другом согласно прописанным регламентам по строго очерченным информационным пото-кам с фиксированными точками входа и выхода информации. Однако при этом каж-дый модуль должен корректно работать и без всего остального окружения.

Система создана на базе программного обеспечения с открытым исходным кодом и, как следствие, сама имеет открытый исходный код. Выбранная модель – тонкий клиент, когда вся логика выполняется на сервере, а клиент является гра-фическим посредником между пользователем и системой.

146

Серверная часть системы представляет собой веб-сервис, работающий под управлением любого веб-сервера (в нашем случае – Apache). Серверные скрипты написаны на языке Parser3 (http://www.parser.ru), разработанном российской сту-дией и являющимся исключительно простым и удобным средством для написания веб-приложений любого уровня. В качестве СУБД используется MySQL, однако система не привязана к конкретной СУБД – единственное требование, это под-держка транзакций. Клиентской частью является любой веб-браузер, что, по на-шему мнению, является одним из достоинств системы: во-первых, это платфор-монезависимость клиента, так как веб-браузер есть практически в любой опера-ционной системе, во-вторых, это максимально простое развертывание системы на рабочих местах пользователей. Все, что нужно, – это работающий, подключенный к сети компьютер и принтер.

Внешне система представляет собой три интерфейса: интерфейс абитуриента, интерфейс оператора и интерфейс администратора системы, а также набор скрип-тов для построения рейтингов и резервного копирования баз данных.

Вся процедура подачи документов теперь состоит из двух шагов. На первом шаге абитуриент приходит в один из выделенных специально для этих целей ком-пьютерных классов, где он с помощью интерфейса абитуриента вводит всю необ-ходимую персональную информацию. При помощи библиотеки JQuery веб-формы наделены динамикой, делающей их более понятными и удобными для абитуриентов. Стоит отметить, что интерфейсы к системе были разработаны не программистами попутно в процессе разработки системы, а отдельно нарисованы для этого специалистом по графическим интерфейсам. После регистрации, систе-ма выдает абитуриенту персональный регистрационный номер, с которым он сра-зу же или в любой другой день (не позднее последнего дня приема документов) приходит к одному из операторов в одну из специально отведенных для этого комнат. По номеру или по фамилии, или по паспортным данным оператор нахо-дит его регистрационную карточку, проверяет ее, распечатывает весь необходи-мый комплект документов, расписывается и дает расписаться абитуриенту везде, где это необходимо, забирает документы и выдает расписку. На этом прием доку-ментов закончен. При этом в одном заявлении абитуриент указывает сразу все специальности, в конкурсе на которые он хочет принимать участие, выстраивая их в порядке убывания приоритета.

Интерфейс оператора также представляет собой отдельный веб-сервис, с по-мощью которого оператор может править созданные абитуриентом или самостоя-тельно создавать электронные личные дела, распечатывать все необходимые заяв-ления и справки, просматривать всевозможные отчеты. Вся работа оператора про-токолируется: фиксируется каждое действие, произведенное с каждым полем ка-ждой формы интерфейса, при этом сохраняется информация о том, кто, когда и откуда произвел соответствующие изменения. Благодаря этому существует по-тенциальная возможность воссоздания базы данных на любой момент времени в прошлом, хотя эта функциональность и не была реализована в системе, так как

147

для этих целей используются другие средства. По каждому личному делу можно просмотреть историю всех его изменений.

Интерфейс администратора позволяет управлять работой самой системы: на-страивать регламент выполнения скрипта для расчета рейтинг-листов, управлять процедурой резервного копирования баз данных, ежегодно создавать рабочую ба-зу данных очередного года и выполнять ряд других функций.

Резервное копирование – это процедура снятия слепка с рабочей базы данных (дампа базы данных), который затем упаковывается и сохраняется на жестком диске сервера в папке, именем которой является текущее число. Эта папка, в свою очередь, сохраняется в папке, именем которой является номер текущего месяца, а она, в свою очередь, в папке, именем которой является текущий год. Подобная древовидная структура архива упрощает работу с ним. Одна из примечательных функций административного интерфейса – это работа с резервным слотом. Ре-зервный слот – это одна из рабочих баз, которая существует в системе независимо от остальных и не может быть удалена. Оператор может зайти в эту базу данных точно так же, как и в любую другую. Более того, скрипт для подсчета рейтинг-листов можно также направить на обработку данных из этой базы данных. Осо-бенность этой базы заключается в том, что в нее с помощью административного интерфейса можно загрузить любую резервную копию из архива резервных копий на жестком диске сервера.

Всю работу по подсчету рейтинг-листов выполняет скрипт, запускаемый сис-темой через фиксированные (настраиваемые) промежутки времени. Скрипт рабо-тает в три этапа: на первом этапе происходит многокритериальная сортировка всех списков абитуриентов по всем специальностям с учетом всех льгот и особен-ностей правил приема в вузы. Затем по этим отсортированным спискам система раскладывает подлинники, которые были принесены в университет, согласно приоритетам абитуриентов. Для этого используется разработанный для этой сис-темы рекурсивный алгоритм, сходимость (алгоритм останавливается) и коррект-ность (каждый подлинник кладется на максимально возможную позицию в списке приоритетов абитуриента) которого были предварительно формально доказаны. На третьем этапе полученные списки копируются в базу данных официального веб-сайта университета.

Заключение

Благодаря внедрению автоматизированной системы приема абитуриентов в Тверском госуниверситете, существенно повысилась эффективность работы как приемной комиссии, так и всех служб, тем или иным образом связанных с про-цессом приема.

148

Нечаева Е.А. (г. Иваново)

ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ВЫСШЕГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ ПОСРЕДСТВОМ ГРАМОТНОГО СОЗДАНИЯ

И ПОДДЕРЖАНИЯ ВЕБ-САЙТА. ВЕБ-САЙТ КАК ОСНОВНОЕ PR-МЕРОПРИЯТИЕ,

ПРОВОДИМОЕ В СФЕРЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Существенной особенностью современных процессов глобализации является рост масштабов применения новых информационных технологий в жизни обще-ства. Особая роль в этом процессе принадлежит глобальной сети Интернет, кото-рая, являясь специфическим интерактивным средством массовой коммуникации, уже активно используется в различных сферах деятельности, в том числе и при осуществлении связей с общественностью. Базовой формой PR-деятельности в сети Интернет является создание и поддержание веб-сайта, своеобразного представи-тельства в сети. Связи с общественностью посредством Интернета могут способст-вовать значительной экономии средств, времени и оптимизировать процесс взаи-модействия и информационного обмена между компанией и ее аудиторией.

Благодаря развитию компьютерной техники и коммуникационных техноло-гий, веб-сайт превратился в один из самых популярных инструментов PR во всех сферах, в том числе и в сфере высшего образования. Рынок высшего образования – один из наиболее конкурентных потребительских рынков. Для завоевания лояль-ности потребителей образовательных услуг здесь недостаточно иметь высокока-чественный продукт или услугу. Надо иметь положительный имидж в глазах об-щественности. При создании благоприятного имиджа не стоит забывать о таких современных и в то же время очень продуктивных технологиях как Интернет-продвижение и создание веб-сайтов. Современный ВУЗ остро нуждается в рекла-ме – эффективной, профессиональной и неординарной. В этом смысле Интернет-реклама становится оптимальным решением: она работает круглосуточно, целе-направленно и, главное, результативно. Позиционирование ВУЗа на рынке обра-зовательных услуг, привлечение студентов, спонсоров, партнеров, обеспечение узнаваемости «марки» в России и в мире – вот основные цели, для достижения которых используется веб-сайт в сфере высшего образования.

Для обоснования нашей статьи определимся с терминами и обратимся к оп-ределению слова веб-сайт.

Веб-сайт (от англ. website: web – «паутина», «сеть» и site – «место», букв. «ме-сто в сети») – в компьютерной сети объединённая под одним адресом (доменным

149

именем или IP-адресом) совокупность документов частного лица или организации. Страницы сайтов – это файлы с текстом, размеченным на языке HTML.

Практика создания сайтов в сфере высшего образования за рубежом имеет сравнительно недолгую историю. Первооткрывателями в этой сфере стали амери-канцы. Опытом США в создании веб-сайтов в этой сфере тотчас же воспользова-лись другие страны мира. Изначально стандартный веб-сайт ВУЗа имел простей-шую структуру и предназначался, прежде всего, для привлечения потенциальных клиентов, т.е. студентов. Эти веб-сайты представляли собой совокупности стати-ческих документов.

По сравнению с традиционным рекламированием в СМИ использование веб-сайта в сфере высшего образования имело много плюсов. Веб-сайт, как один из видов интернет-коммуникации, обладал большинством преимуществ этой комму-никации.

– высокая доступность (информацию может получить любой в любое время и в любой точке земного шара);

– оперативность информации; – возможность совмещения восприятия информации с другими занятиями

(слушать музыку, радио и т.д.); – относительная дешевизна (не нужно из года в год тратить деньги на органи-

зацию и проведение мероприятий по привлечению клиентов, оплачивать реклам-ные объявления в СМИ);

– легкость восприятия информации; – возможность пользоваться не только в домашних условиях (ноутбук, мо-

бильный компьютер, наличие Интернета мобильном телефоне); – свобода выбора первоочередной информации; – удовлетворение потребности вернуться к воспринятой информации, чтобы

лучше ее понять; – широкие возможности пользоваться (в любое время суток, в любой день и т.д.); – наличие обратной связи (можно написать письмо по электронной почте и

получить ответы на свои вопросы); – наличие большого выбора источников информации различной жанровой

принадлежности; – экономия времени (не надо ходить в библиотеку, искать книгу, искать в

книге нужную информацию). Со временем помимо привлечения студентов, перед создателями веб-сайтов

встали новые задачи. Под «новыми задачами» подразумевалось, прежде всего, привлечение спонсоров, а также создание позитивного образа ВУЗа в глазах на-учных сообществ и общества в целом. С появлением вышеупомянутых задач воз-никла тенденция усложнения структуры веб-сайтов и способов их создания. Страницы большинства веб-сайтов стали динамичными и интерактивными. Для таких случаев специалисты используют термин веб-приложение – это готовый программный комплекс для решения задач веб-сайта. Страницы сайтов могут

150

быть простым статичным набором файлов или создаваться специальной компью-терной программой на сервере – так называемым движком сайта. На сайтах поя-вились специализированные разделы. Кроме того, на них все чаще стали разме-щаться интервью с известными учеными данного высшего учебного заведения, студентами, имеющими определенные достижения в той или иной сфере, отзывы о работе ВУЗа, а также сведения об участии ВУЗа в тех или иных проектах.

Последним нововведением стали виртуальные прогулки по элитным ВУЗам, которые можно совершать, посетив сайт. Американские университеты активно используют «виртуальные туры» для рекламы собственных возможностей и ре-сурсов (территория, здания, лаборатории и т.д.). Наибольшей популярностью пользуется так называемая пузырьковая технология, разработанная и выпущенная на рынок корпорацией «Internet Pictures». Новая технология позволяет создавать объемное изображение объекта, показывая его со всех сторон. Кроме создания объемного видеоряда, графическая программа позволяет снабжать полученное изображение звуковым сопровождением.

Мировая тенденция использования сайта в сфере высшего образования как инструмент PR не могла не затронуть и Россию. Рынок высшего образования от-личается высокой конкуренцией и задача его игроков – удержать позиции своих компаний. «Борьба» за студентов – вот факторы, определившие необходимость использования маркетинга и PR в сфере высшего образования. Если ВУЗы и в дальнейшем хотят оставаться ведущими на рынке высшего образования, удержи-вая за собой лидирующие позиции в России и СНГ, они должны как никто другой уметь собрать воедино и предложить своим клиентам уникальные профессио-нальные технологии продвижения, которые используются их коллегами за рубе-жом, не забывая о новейших российских разработках. Тогда и только тогда они будут успешно работать на рынке российских образовательных услуг, а возможно и не только российских.

Однако «переход» на использование веб-сайтов как инструмента PR произо-шел не сразу. Основной проблемой в данном случае по-прежнему оставалась не-хватка финансов: для создания любой даже самой примитивной рекламы необхо-димо затрачивать средства, на что в современных условиях руководство россий-ских компаний идет крайне неохотно .

Если мы говорим о сфере высшего образования, то в настоящее время многие или вообще игнорируют такой действенный инструмент связей с общественно-стью, как Интернет, или не полностью используют его широчайшие возможности при создании веб-сайтов.

Те немногие ВУЗы в России, которые используют веб-сайты для рекламы своих возможностей и ресурсов с целью привлечения клиентов и создания пози-тивного образа своего заведения, стремятся позиционировать себя как высшее учебное заведение, которое:

– предоставляет студентам возможность получить качественные образова-тельные услуги;

151

– обеспечивает студентов отличными условиями проживания в общежитиях; – имеет преподавателей, уделяющих внимание каждому студенту и пытаю-

щихся каждому помочь; – заботится об окружающей среде и обществе в целом; – готово к сотрудничеству с любыми общественными организациями и науч-

ными сообществами; – использует данные научного прогресса. Основными преимуществами веб-сайта по сравнению со статьями, объявле-

ниями, а также специальными мероприятиями являются следующие: – представление посетителю сайта подробной информации о деятельности

ВУЗа подробно; – постоянное обновление информации; – использование разных форм предоставление информации: в форме статьи,

фотографии, интервью, картинки, схемы, виртуального путешествия и т.д.; – наличие форума. Мнения, высказанные в Форуме, пользуются в основном

доверием его участников. Следовательно, форум можно использовать для созда-ния положительного образа ВУЗа.

Следует отметить, что приоритетным направлением использования веб-сайтов в России является привлечение студентов, что объясняет преобладание информации для них на сайтах. В целом структура сайтов российских компаний, работающих в сфере высшего образования, достаточно проста, оформление не-интересно, информация обновляется редко, так что в результате посещаемость таких сайтов оставляет желать лучшего. Вообще, если говорить о российских вузовских веб-сайтах, то все они настолько одинаковы. Сайты российских Ву-зов, как правило, являются открытыми, т.е. все сервисы полностью доступны для любых посетителей, или полуоткрытыми, т.е. для доступа необходимо заре-гистрироваться (обычно бесплатно). По природе содержимого они статические, т.е. всё содержимое заранее подготавливается, пользователю выдаются файлы в том виде, в котором они хранятся на сервере. По физическому расположению они или внешние сайты сети Интернет, или локальные сайты, т.е. доступны только в пределах локальной сети. По схеме представления информации, её объ-ёму и категории решаемых задач можно вузовские веб-сайты представляют со-бой либо сайт-визитку (содержит самые общие данные о владельце сайта: вид деятельности, история, прайс-лист, контактные данные, реквизиты, схема проез-да), либо представительский сайт (так иногда называют сайт-визитку с расширен-ной функциональностью: подробное описание услуг, портфолио, отзывы, форма обратной связи и т.д).

При оформлении дизайна сайта желательно использовать яркие цвета, фото-графии с жизнерадостными лицами преподавателей и студентов, интервью, кар-тинки, схемы, виртуального путешествия и т.д. Последним нововведением стало использование мультимедийной презентации. Мультимедийные презентация - это инструмент донесения до клиентов информации в наглядной и интерактивной

152

форме. В последнее время новым трендом становится разработка сайтов с пред-ставленными на них видеоматериалами и мультимедийными презентациями, дающими возможность подробного ознакомления с услугами ВУЗа.

Сегодня создание и разработка сайта необходима любому ВУЗу для пред-ставления своей сферы деятельности в сети. Интернет работает 24 часа в сутки, поэтому качественная разработка сайта становится не данью моде, а необходимо-стью. В течение этого времени с ВУЗом могут ознакомиться тысячи потенциаль-ных студентов, причем без Вашего непосредственного участия. Разработка сайта, дающего полное представление о ВУЗе – это создание своего рода интернет пред-ставительства, которое позволит ВУЗу расширить свои возможности, повысить узнаваемость в России и в мире.

Изготовление сайтов как работающих целостных информационных ресурсов и систем – составной процесс, вовлекающий труд различных специалистов. Этот вид деятельности называется веб-разработка. Владельцы будущего сайта, в нашем случае ВУЗ, могут разрабатывать сайты своими силами, но будет лучше, если они обратяться к специализированным разработчикам (фрилансерам, студиям, бюро, конторам и т.п.). Отношения между заказчиком и исполнителем регулируется с помощью договоров, технических заданий, специальных систем (различных сай-тов, выступающих посредником между заказчиком и фрилансерами), либо устной договорённостью. Заказанная работа может представлять собой как полный ком-плекс создания сайта, вплоть до придумывания рубрик и регистрации домена, так и расширение сайта, техническую оптимизацию и редизайн.

Если компания, работающая на рынке высшего образования решит создать свой собственный сайт, то ей можно порекомендовать при создании сайта брать за основу «идеальную модель сайта».

В соответствии с разработанной моделью «идеального сайта» были выделены 3 блока:

I. Блок технических характеристик. Он включает в себя 9 параметров оцени-вания: простоту формулировки адреса, быстроту загрузки сайта, наличие связок в тексте, наличие карты сайта, легкость в распознавании текста – цвет фона, размер и цвет шрифта, продуманность дизайна, отсутствие «пустых страниц», своевре-менность обновления информации, наличие англоязычной версии сайта. Что ка-сается цветов, то желательно выбрать респектабельную бело-синюю гамму, по-скольку она в сознании людей ассоциируется с отличным качеством, предостав-ляемых услуг.

II. Блок информация о учреждении. Он содержит информацию о руководстве, истории, приветствие ректора, координаты информационных рубрик. Он состоит из 15 параметров оценивания: краткая история учреждения, оказываемые услуги, план расположения, новости, структура, сотрудники, информация для студентов, информация для спонсоров, научные исследования, лаборатории, информация о научных конференциях, фотогалерея, партнеры, сайты других ВУЗов, сайт мини-стерства образования.

153

III. Блок интерактивных элементов. Он оценивается по 5 параметрам: госте-вая книга, странички вопросов и ответов, режим on-line, видеоэффекты, чат, анке-ты для посетителей.

Таким образом, российские ВУЗы, работающие на рынке образовательных услуг и использующие в своей работе новые, но в то же время очень эффективные технологии Интернет-продвижение и создание веб-сайтов имеют ряд преиму-ществ перед теми, кто их не использует. С помощью использования веб-сайта в сфере высшего образования можно привлекать студентов, спонсоров, партнеров; обеспечивать узнаваемость «марки» в России и в мире, позиционировать ВУЗ на рынке образовательных услуг.


1. Беляева Т.А. Интернет как инструмент PR-деятельности: социологический анализ (оценка эффективновсти сайтов ВУЗов г. Твери как средства связей с обществен-ностью). Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.nntu.sci-nnov.ru/RUS/NEWS/futuretechnology/s10p2_07.rtf

2. Кургалин С.Д. Электронные СМИ в информационно-коммуникационной среде. – СПб., 2004.

3. Электронный ресурс Википедия. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Website

154

Аккуратов Е.Г. (г. Ярославль)

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ПО ОБЩЕЙ ГИГИЕНЕ В МЕДИЦИНСКОМ ВУЗЕ

Подготовка медицинских кадров должна проводиться с учетом возрастающих требований государственного образовательного стандарта, что вынуждает пере-сматривать методы обучения и содержания и изыскивать такие формы подачи учебного материала, которые способствуют формированию у студентов навыков самостоятельного умственного труда, повышали бы качество обучения и выжи-ваемость знаний, т.к. в дальнейшем им предстоит решать вопросы не только ре-зультативного эффекта в организации лечебных мероприятий, но и вносящих вклад в профилактику, реабилитацию, формированию здорового образа жизни, ведущих к сохранению и укреплению здоровья населения.

Решению этих задач может помочь применение новых методов преподавания с использованием современных информационных компьютерных технологий, ко-торые позволяют сформировать набор учебно-методической литературы по об-щей гигиене, что способствует более качественной подготовке специалистов.

В течение последних лет в нашей академии было создано и применяется мультимедийное обеспечение лекций по гигиене и экологии человека для студен-тов 3 курса лечебного, педиатрического и фармацевтического факультетов в виде лекций-презентаций.

Для создания мультимедийного обеспечения лекций было использовано, на наш взгляд, универсальное и эффективное приложение MS Power Point, которое позволяет создать качественную презентацию с использованием графической ин-формации, видеофильмов, рисунков, фотографий, слайдов, расширять и добавлять новые компоненты и проводить их модификацию. Указанные возможности MS Power Point обладают большой информативностью и создают у студентов допол-нительные психологические структуры, что способствует лучшему усвоению ма-териала, выживаемости знаний.

При создании мультимедийного обеспечения лекций учитывались сложность материала, глубина и корректность изложения, подбор иллюстративного материа-ла, мотивация учебно-познавательной деятельности студентов, обеспечение един-ства образовательных, развивающих и воспитательных функций обучения.

В процессе использования цифрового обеспечения лекций обнаружился ряд недостатков, которых, на наш взгляд, необходимо избегать: при создании слайдов

155

не удалось сократить до необходимого минимума текстовую информацию и на некоторых слайдах ее было достаточно много, что требует от лектора особой чет-кости, знания текста лекции наизусть; часть лекционного материала сложно под-крепить схемой, таблицей или рисунком, подборка иллюстративного материала часто затруднена, возможно в силу специфики предмета; подача иллюстративного и текстового материала нуждается в строгой дозировке, перевес одного из состав-ляющих ухудшает его восприятие; необходимо создание проблемных слайдов для активизации внимания и мыслительной деятельности студентов, особенно для за-крепления материала лекции.

156

Кошев А.Н., Кузина В.В. (г. Пенза)

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УЗА НА ПРИМЕРЕ ПЕНЗЕНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА АРХИТЕКТУРЫ И СТРОИТЕЛЬСТВА

Внедрение информационных технологий (ИТ) во все виды деятельности со-

временного вуза происходит неизбежно и повсеместно. Даже если руководство вузом не уделяет процессу информатизации должного внимания, этот процесс бу-дет протекать как саморазвивающийся, за счет информатизации отдельных со-ставляющих в различных сферах деятельности в вузе, посредством инициативных разработок преподавателей и студентов. Информатизация в вузе – это одновре-менно и продукт и показатель прогресса в развитии информационных технологий в любой сфере деятельности человека, в том числе и в высшем профессиональном образовании.

Задача ученого совета университета, ректора, совета по информатизации, про-ректора по информатизации и компьютерным технологиям, ректората и информа-тизационных служб университета – определять важнейшие направления, создавать условия развития и поддерживать процессы информатизации, направлять их в нужное русло для достижения требуемого качества обучения студентов, аспиран-тов и докторантов, а также для повышения эффективности управления вузом.

Важнейшими направлениями информатизации современного университета, на наш взгляд, являются следующие:

1) Разработка и поддержка официального информационного портала универ-ситета и сайтов подразделений; обеспечение бесперебойного и эффективного функционирования электронной почты; отладка и поддержка работы университет-ского серверного и коммуникационного оборудования, баз данных и компьютерно-го парка университета. Перечисленные объекты являются необходимыми атрибу-тами современного вуза, без которых само его существование проблематично.

2) Информатизация учебного процесса, что включает в себя обеспечение учебного процесса необходимой компьютерной техникой; лицензионными про-граммными средствами, используемыми в процессе учебы и научной работы сту-дентов; техническими и программными средствами дистанционного открытого и заочного обучения, обучения в форме экстерната, обучения лиц с ограниченными возможностями; обеспечение методическими и техническими средствами тести-рования студентов, средствами для работы в сети Интернет.

3) Информатизация научной деятельности в университете, что требует ос-нащения научной работы высокопроизводительными персональными компьюте-

157

рами, компьютерными кластерами или суперкомпьютером, компьютерными сред-ствами для автоматизированного проведения экспериментов; лицензионным про-граммным обеспечением, включающим в себя офисные и графические програм-мы, математические и конструкторские программные среды; специальные ком-плексы программ для проведения расчетов; высокопроизводительным Интерне-том для посещения электронных библиотек, участия в Интернет-конференциях, а также электронной почтой для научных контактов с учеными научных центров России и Мира.

4) Информатизация управления университетом, что невозможно без высо-копроизводительной локальной сети; общеуниверситетских Баз данных, развитой системы автоматизированного управления (АСУ ВУЗ), включающей в себя под-системы управления учебным процессом, научными исследованиями, админист-ративного управления, управления библиотечными ресурсами и хозяйственной деятельностью в вузе.

5) Создание технических и методических условий для самостоятельного обучения студентов и аспирантов, которые включают в себя, прежде всего, под-ключение общежитий университета к локальной сети вуза и сети Интернет, орга-низация доступа к сетевым ресурсам университета в местах релаксации и досуга студентов.

Развитие и поддержка перечисленных направлений информатизации универ-ситета является необходимым условием сохранения и повышения рейтинга вуза, его инновационного продвижения, повышения эффективности образовательной, научной и административной деятельности.

Для достижения успехов в каждом из направлений информатизации в Пен-зенском государственном университете архитектуры и строительства создан Центр обеспечения информатизации включающий в себя три отдела, каждый из которых ответственен за определенное направление.

Отдел сетевых технологий и коммуникаций

Основными задачами отдела являются: ⎯ Организация и поддержка сетевых ресурсов университета, которая вклю-

чает в себя развитие локальной сети вуза на основе оптоволоконных каналов пе-редачи данных и создание беспроводной сети покрытия учебных корпусов вуза точками доступа в локальную сеть вуза и сеть Интернет. Стратегическая задача отдела в этом направлении – обеспечение всех обучающихся, преподавателей и сотрудников возможностью выхода в локальную сеть вуза из любой точки в кор-пусах и зданиях университета. В решении данной задачи в Пензенском государст-венном университете архитектуры и строительства имеются очевидные успе-хи: все корпуса университета подключены к компьютерной сети; организованы 2 независимых оптических канала доступа в сеть Интернет; создан университет-ский серверный центр, где находится всё корневое коммутационное оборудова-ние и серверы; закончен первый этап построения беспроводной сети доступа в

158

локальную сеть вуза и Интернет. В настоящее время зона покрытия охватыва-ет все лекционные аудитории, конференц-зал и др. Дальнейшее развитие ограни-чивается материальными ресурсами и фактором времени, имеющемся у специа-листов отдела.

⎯ Развитие и поддержка официального информационного портала универ-ситета. Эта работа состоит из двух основных направлений: во-первых, разработки и поддержки высокоскоростной программной оболочки сайта, удобной в исполь-зовании и высокохудожественной по дизайну и, во-вторых, постоянной работы по высокоинформативному и деловому наполнению оболочки сайта всей необходи-мой информацией о вузе, начиная от новостей и заканчивая основными админи-стративными документами университета. В настоящее время вуз перешел на но-вый сайт на основе прогрессивной, открытой программной среды Drupal, ведут-ся постоянные работы по полному информационному наполнению сайта и улуч-шению его дизайна.

⎯ Защита информации, размещенной в базах данных, списках, подсистемах АСУ и т.д. Эта работа ведется на основе приказов и распоряжений Минобрнауки и других ведомств, имеющих отношение к данному вопросу. В настоящее время все необходимые документы и мероприятия по защите информации в универси-тете проводятся в срок и качественно.

⎯ Создание и поддержка электронных почтовых ящиков для подразделений и сотрудников университета на основе Web-технологий с целью организации внутреннего и внешнего документооборота и E-mail. В настоящее время в уни-верситете работает электронная почта на основе открытой программной раз-работки SquirrelMail, используемая, в частности, и для внутреннего документо-оборота, доступная с любого компьютера, подключенного к сети Интернет.

Отдел разработки программного обеспечения Основными направлениями деятельности отдела являются: ⎯ Разработка и сопровождение программного обеспечения для управления

учебной, научной и административной деятельностью в вузе, а также поддержка модернизация и эксплуатация разработанных программ. Стратегической задачей отдела является разработка единой автоматизированной системы «АСУ ВУЗ», ос-нованной на web-технологиях с использованием языка программирования php и платформы для базы данных на mysql. К настоящему времени сотрудниками от-дела разработаны и введены в эксплуатацию программные продукты: АРМ Де-канат, АРМ Кафедра, Весовые коэффициенты, Монитор успеваемости студен-тов, Кадры, Абитуриент, Учебный отдел, Диспетчерская и др.

⎯ Создание системы для дистанционного обучения в университете, что включает в себя разработку и проведение мероприятий, направленных на кален-дарное и организационное планирование учебного процесса; формирование об-щеуниверситетского фонда учебных материалов в электронном виде по всем дис-циплинам, преподаваемым в университете; обеспечение проведения «электронной

159

сессии» дистанционного обучения через открытую систему управления дистан-ционного обучения Moodle и др. В настоящее время готова к эксплуатации сис-тема удаленного доступа для обучения студентов по специальности информаци-онные системы и технологии (ИСТ). В данный момент ведется тестирование системы для дальнейшего запуска в локальную сеть Университета. Систему дистанционного обучения можно открыть по локальной сети для использования студентами специальности ИСТ.

⎯ Разработка мультимедийных обучающих продуктов для учебных целей и внедрение в учебный процесс – это лекции, практические и лабораторные работы, пособия, методические указания, обучающе-контролирующие комплексы, а также презентации, электронные визитки, сайты. Большое внимание планируется уде-лять разработке так называемых виртуальных лабораторных работ с использова-нием компьютера. Стратегической задачей в данной сфере является создание за-конченных виртуальных комплексов для студентов и сотрудников вуза для обу-чения через систему удаленного доступа и электронную библиотеку университе-та. К настоящему времени в университете разработано около 1000 лекций, более 500 учебных и методических пособий, виртуальных лабораторных комплексов, презентаций, для сопровождения различных мероприятий и др. Около 30% всех видов контроля за знаниями студентов проводится в форме компьютерного тестирования в Центре тестирования вуза, оборудованном компьютерными ау-диториями, оснащенными в общей сложности более чем 150 рабочими станция-ми, центральным сервером, LSD, телевизионной техникой и техникой для видео-наблюдений.

Отдел информационно-технических средств обучения Основными направлениями работы отдела являются: ⎯ Обеспечение работоспособности аппаратной части, системного и приклад-

ного программного обеспечения компьютерных систем. Эта работа постоянно ведется инженерами отдела. Производится установка и переустановка про-граммного обеспечения на рабочих станциях пользователей, тестирование, про-филактика и настройка компьютерной техники.

⎯ Оснащение учебного, научного и административного процессов современ-ными информационно-вычислительными и телекоммуникационными средствами. Введены в эксплуатацию 11 лекционных аудиторий с компьютерной поддержкой, функционирует более 30 компьютерных классов, оснащенных современными ком-пьютерами, имеющими выход в локальную сеть вуза и сеть Интернет. Большая работа проводится по созданию системы предотвращения несанкционированно-го доступа внутрь корпуса системного блока компьютера и последующей подме-ны комплектующих. В рамках этой системы проведено полное опломбирование компьютерной техники университета.

⎯ Закупка программного обеспечения, распределение, установка и обеспе-чение работоспособности программных средств и ведомственных прикладных

160

программ. Контроль в сфере лицензионного использования программных продук-тов. Персональные компьютеры, используемые в учебном процессе, обеспечены операционной системой Windows по международной программе сотрудничества MSDN. Компьютеры, используемые в системе управления университет, обеспе-чены лицензионной OS Windows, офисным продуктом MS Office. Закуплено и вве-дено в эксплуатацию программное обеспечение CorelDRAW, КОМПАС-3D, Adobe PhotoShop, AutoCad, MathCad и др. для использования в учебном процессе.

⎯ Изучение и внедрение открытого программного обеспечения. Внедрение в учебный процесс терминальной и удаленной загрузки программных продуктов с центрального сервера. В настоящее время повсеместно в вузе производится вне-дрение бесплатных аналогов программного обеспечения на базе компьютерной техники университета. Организуются консультации для преподавателей и со-трудников университета по работе с открытым (бесплатным) программным обеспечением. В ряде компьютерных центров вуза осуществляется удаленная за-грузка программных средств с центральных серверов.

⎯ Настройка проекционного оборудования в специализированных мультиме-дийных аудиториях и по заявкам учебных и административных подразделений университета. В настоящее время инженерами отдела регулярно проводится компьютерное обеспечение семинаров, конференций, выставок и презентацион-ных мероприятий университета, сопровождение занятий в институтских спе-циализированных аудиториях.

Опыт решения кадровых вопросов

Стремительное развитие ИТ влечет за собой необходимость постоянного обучения и переобучения специалистов в данной области. Постоянное обновле-ние компьютерной техники, появление многоядерных процессоров, компьютер-ных кластеров, супер-ЭВМ, компьютерных систем для выполнения автоматизи-рованных экспериментальных исследований инициирует разработку новых опе-рационных систем, языков программирования, графических, конструкторских и расчетных систем, офисных приложений. Естественно, что для эксплуатации со-временной вычислительной техники необходима система подготовки ИТ-специалистов и программистов, обладающих необходимыми знаниями и умения-ми, а также ИТ-менеджеров для организации эффективного использования техни-ческих средств.

Задача подготовки ИТ-специалистов чрезвычайно сложна, так как ИТ-инженеры должны обучаться и переобучаться практически на всем протяжении своей профессиональной деятельности. Возникают проблемы не только дефицита времени, так как обучение необходимо вести параллельно с трудовой деятельно-стью, но и материальных средств, так как любые сертифицированные курсы под-готовки или переподготовки ИТ-специалиста достаточно дорогостоящие. Осо-бенно остро проблема профессиональных ИТ-кадров стоит в вузах России, по-скольку бюджетное финансирование подготовки и переподготовки кадров касает-

161

ся, как правило, только профессорско-преподавательского состава учебного заве-дения. Зачастую вузы откровенно «переманивают» друг у друга ИТ-специалистов высокого уровня. Нередко такие специалисты работают одновременно в несколь-ких вузах. Проблема усугубляется еще и тем, что университет, как правило, не располагает достаточными средствами, необходимыми для оплаты работы высо-коквалифицированных ИТ-инженеров.

В ПГУАС проблема ИТ-кадров решается следующим образом. В 2004 году в университете произведен первый выпуск специалистов по специальности «Информационные системы и технологии» (ИСТ). Это связано с тем, что руко-водство вузом уже в конце прошлого века столкнулось с кадровой проблемой в области решения задач информатизации и осознало, что для ее решения нет дру-гого выхода, как готовить кадры информатизационного профиля в собственном вузе. Для обеспечения качества образования в данном направлении были подго-товлены собственные преподаватели, а также приглашены специалисты из дру-гих вузов и предприятий города. Эти ключевые специалисты сами принимают участие в подготовке кадров для работы по своим направлениям посредством руководства курсовым и дипломным проектированием студентов специальности ИСТ и затем отбирают наиболее подходящих выпускников в структуру универ-ситетской службы информатизации. Принятые на работу выпускники достаточно быстро профессионально растут и участвуют в подготовке следующих поколений ИТ-инженеров.

К кадровому вопросу имеет отношение и ИТ-подготовка всех преподавателей и сотрудников университета. Для преподавателей это умение пользоваться персо-нальным компьютером, офисными приложениями (в том числе и из открытого программного обеспечения), редакторами для подготовки простейших мультиме-дийных курсов по читаемым дисциплинам и пр. С целью повышения компьютер-ной грамотности преподавателей и сотрудников в университете постоянно прово-дятся курсы, мастер классы, семинары и пр. как силами специалистов универси-тета, так и приглашенными сертифицированными преподавателями.

Интенсивное использование информационных технологий в современном ву-зе – залог успехов во всех областях его жизнедеятельности.

162

Смирнов М.Ю. (г. Москва)

ОБ ОДНОМ АЛГОРИТМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Исследования по использованию информационных технологий дистанцион-ного обучения в образовательном процессе по направлению «Мехатроника и ро-бототехника» на кафедре «Проблемы управления» Московского института радио-техники, электроники и автоматики (МИРЭА) ведутся с 2000г [2]. Участие в раз-личных программах, в том числе в межвузовской комплексной программе «Нау-коемкие технологии образования» способствовало практическому созданию сис-темы дистанционного обучения (СДО).

Важнейшей составляющей обучающих компьютерных технологий являются электронные средства обучения: аппаратные, программные и информационные компоненты. Использование новых компьютерных технологий позволяет созда-вать новые виды учебной информации и визуализировать ее во всем многообра-зии форм.

Разработанная нами концептуальная модель СДО [1] определила ее условно открытой частью образовательного пространства, ориентированной на примене-ние Интернет. Далеко не секрет, что современные темпы жизни диктуют жесткие временные рамки на получение новых знаний и навыков. Система проектирова-лась таким образом, чтобы обеспечить удаленный доступ практически ко всем компонентам через сеть Интернет и по возможности предоставить доступ к ним с помощью единого программного средства – Web браузера [4]. Данный подход по-зволит пользователям, затрачивая минимум сил и средств, получать доступ ко всему многообразию материалов, оборудованию и технологиям, используемым в учебном процессе. Одно из положений концепции развития СДО заключается в том, что реализуемая технология дистанционного обучения не будет являться альтернативой традиционной, обеспечивающей централизованную унифициро-ванную передачу знаний от преподавателя студенту, а дополнять последнюю. При этом во взаимодействии обе технологии успешней, чем по отдельности могут адаптироваться в изменяющихся системах образования к теоретическому обуче-нию, производственной практике, выполнению выпускной квалификационной ра-боты, текущему и итоговому контролю знаний, навыков и умений.

Одной из ключевых особенностей процесса обучения является наличие об-ратной связи с обучаемым. Особенно это становится важным при дистанцион-ном обучении. Ведь при традиционном, например очном или вечернем, обуче-нии преподаватель, ведущий занятия, видит реакцию аудитории, и зачастую не прибегая к средствам контроля, может оперативно вносить изменения в изложе-

163

ние материала. В дистанционном обучении практически единственным вариан-том обратной связи являются средства контроля. Однако зачастую этот контроль бывает в основном только итоговым, иногда промежуточным или самоконт-ролем.

В создаваемой системе дистанционного обучения предлагается несколько не-традиционных подходов, позволяющих реализовать адаптивное обучение. Преж-де всего, рассмотрим схему дистанционного обучения (рис. 1).

Входное тестирование

Промежуточное тестирование

Итоговое тестирование

Модуль тестирования

Модуль принятия решений

Предъявление материала для повторного изучения

Предъявление нового

материала для изучения

Окончание обучения

Статистические данные

ЭИОР выбранной предметной области

Сервисы (настройка интерфейса, помощь,

диалог и др .)

Использование результатов обучения

Ктр

Модуль оценки компетенций

Δк≥Δкдоп

Δк

Кт

Итоговый контроль?

Определение допустимого отклонения

Да

Да

Нет

Нет

Δкдоп

Требуемые компетенции

Модуль обучения

Рис. 1. Фрагмент алгоритма дистанционного обучения

Одним из ключевых моментов при проектировании системы дистанционно-

го обучения (СДО) была возможность кооперации различных вузов для концен-трации усилий и использования единой системы дистанционного обучения. По-этому при входе студента в систему автоматически, на основе ранее проведен-ной регистрации, выбирается ВУЗ, направление подготовки специалистов и со-ответствующий ему Электронный Информационный Образовательный Ресурс (ЭИОР). В пределах этого ресурса студент может выбрать учебную дисциплину, по которой будет проходить обучение. Учебные дисциплины состоят из видов занятий. Это могут быть лекционные занятия, практические, самостоятельные, курсовое проектирование, лабораторные работы и т.п. (рис. 2).

Виды занятий состоят из разделов, которые предстоит изучить студенту. Ка-ждый раздел представляет собой следующую структуру (рис. 3).

164

Пользователь

Институт 1 Институт 2 Институт N

Направление 1 Направление 2 Направление M

ЭИОР 1 ЭИОР 1 ЭИОР K

Уч. Дисц 1 Уч. Дисц 2 Уч. Дисц L

Вид занятий 1 Вид занятий 2 Вид занятий M

Раздел 1 Раздел 2 Раздел N

Пользователи СДО

Институты, представленные в СДО

Направления, по которым проводится

обучение

Ресурсы, по каждому из направлений

Учебные дисциплины в составе курса

Виды занятий по каждому ресурсу

Разделы изучаемой дисциплины

Дидактические единицы

Контролирующие вопросы по каждой ДЕВопрос 1 Вопрос 1 Вопрос 1

ДЕ 1 ДЕ 2 ДЕ О

Основной материалУровень 0

Дополнительный материалУровень 1


Рис. 2. Иерархия электронного информационного образовательного ресурса (ЭИОР)




Рис. 3. Структура раздела

Ключевой частью раздела является 0 уровень или основной материал. В этом материале содержатся основные понятия, определения, весь ключевой материал – минимум который необходимо изучить, чтобы сдать данную дисциплину. Допол-нительный материал 1-го уровня расширяет знания предмета и его изучение не-обходимо для получения хорошей оценки. И Дополнительный материал 2-го уровня предназначен для тех, кто желает получить отличную оценку. Следует за-метить, что данная структуризация является видимой только для преподавателей и вспомогательного персонала. Студент не должен даже знать о ее существова-нии, чтобы у него не возникало желания только сдать на «троечку». Ведь целью любого обучения является не «проползти» кое-как, а получить полные и глубокие знания.

165

Каждая из частей раздела (основная, дополнительная первого уровня и до-полнительная второго уровня) разбивается на дидактические единицы (рис. 4).

Дидактическая единица представляет собой минимальную, законченную по смыслу часть раздела. Подобная структура ЭИОР позволяет осуществлять при-вязку контролирующих вопросов к каждой дидактической единице и более точно оценивать степень знаний студентов. К каждой дидактической единице может быть привязано одно или более контрольное задание.

Алгоритм – это точное предписание решения задачи в виде: а) действия, которые надлежит выполнить и б) порядка, в котором эти действия должны быть выполнены. Т.е. алгоритм – набор правил, указывающих определенные действия в результате которых входные данные преобразуются в выходные.

На данный момент существует несколько различных описаний алгоритмов: 1) словесно – формульное, использует только слова, 2) графическое, описание с помощью блок-схем. 3) на алгоритмическом языке (алгоязыке)

Классификация алгоритмов. Если в качестве признака классификации использовать способ создания алгоритмов, то можем получить:• Вычислительные алгоритмы,• Имитирующие алгоритмы,• Эмпирические алгоритмы,• Эвристические алгоритмы,По структуре описываемых действий:• Линейные алгоритмы,• Циклические алгоритмы.

Что такое алгоритм?• Действия, которые надо выполнить• Порядок действия• И то и другое• Ни один из вариантов

Какие способы описания алгоритмов вы знаете?• Словесно-формульное• Графическое• На алгоритмическом языке• Устное

Какие алгоритмы относятся к классификации по структуре описываемых действий?• Вычислительные• Линейные• Эмпирические• Циклические

Текст, состоящий из дидактических единицНабор вопросов, соответствующих дидактическим

единицам

Рис. 4. Пример дидактических единиц и их связь с контрольными вопросами Данный подход к иерархии материала требует соблюдения автором курса оп-

ределенного подхода к изложению материала – организация его таким образом, чтобы была возможность разделения на дидактические единицы.

Вопросы, соответствующие каждому разделу разбиваются на 2 категории: 1. Обязательные вопросы. 2. Дополнительные вопросы.

166

Обязательные вопросы имеют более высокий весовой коэффициент, чем уточняющие и предназначены для контроля знаний по основным ключевым поня-тиям. В случае успешного ответа на данные вопросы студенту предъявляются до-полнительные вопросы, позволяющие выявить глубину усвоения материала. Дан-ный контроль производится по всем трем уровням представленного материала. За правильный и неправильный ответ на вопрос студент получает баллы, которые в итоге суммируются.

В результате после проведения контроля мы имеем следующую картину (рис. 5).




Результаты

ответов на

обязательные вопросы


ответов на



ответов на



ответов на

дополнительные вопросы


ответов на



ответов на


Баллы Баллы Баллы Баллы Баллы Баллы+ + + + + Сумма баллов за тестирование=

Рис. 5. Результат тестового контроля

Таким образом, на основе результатов ответов на вопросы, можно определить

первичные образовательные компетенции [3], используя модуль оценки компе-тенций. Далее, сравнивая текущие компетенции Кт c требуемыми Ктр , получаем отклонение ΔК. Следует отметить, что требуемые компетенции могут задаваться различными источниками это могут быть и ГОС, и требования института, и ка-федры, и т.п. Причем они оказывают влияние не только на процесс оценки зна-ний, но и на формирование учебных материалов и контрольных заданий. Откло-нение ΔК в модуле принятия решений сравнивается с допустимым отклонением ΔКдоп и в зависимости от результатов сравнения принимается решение о повтор-ном изучении материала, или о предъявлении нового материала, или об оконча-нии обучения.

В первом случае студенту предъявляется материал либо полностью (при пло-хом усвоении), либо только тот набор материала, который он недостаточно хорошо изучил. Во втором случае ему предлагается материал для дальнейшего изучения. Если это был конец курса или итоговое тестирование, то обучение оканчивается.

Помимо этого баллы, набранные в процессе тестирования, передаются в подсистему статистики для учета при выставлении итоговой оценки и создания общей картины о студенте, которая может использоваться модулем принятия решения.

167

Одними из наиболее трудных компонент системы, над которыми ведется ра-бота, являются «модуль определения компетенций» и блок определения допусти-мого отклонения ΔКдоп, в котором необходимо использование интеллектуальных технологий [5].

Описанные выше положения позволят существенно повысить качество обу-чения. Студент получит механизм, благодаря которому он сможет определить пробелы в своих знаниях и получить материалы для их устранения. Преподава-тель получит мощный инструмент контроля и обратной связи с обучаемыми. Поя-вится возможность практически в реальном времени отслеживать успеваемость студентов и усвоение ими предлагаемого материала. Упростится процедура вы-ставления итоговой оценки, предоставляя преподавателю возможность опираться на сформированные компетенции при ее выставлении. Также преподаватель смо-жет отслеживать, какая часть учебного материала и как усваивается, вносить из-менения в содержание и контрольные вопросы.

На данном этапе эти положении и идеи используются в очередной версии СДО.


1. Ионов Ю.Г., Смирнов М.Ю. Система управления электронным образовательным ре-сурсом // Управление и информационные технологии / 4-я Всероссийская научная конференция 10–12 октября 2006 г. Санкт-Петербург: Сб. докладов. – СПб., 2006, с. 221–226.

2. О системе дистанционного обучения по направлению «Мехатроника и робототехника» Смирнов М.Ю. Современные информационные технологии в управлении и образова-нии. Сборник научных трудов. М: ФГУП НИИ «Восход», МИРЭА, 2006.

3. Хуторской А.В. Ключевые компетенции и образовательные стандарты // Интернет-журнал «Эйдос». – 2002. – 23 апреля. http://www.eidos.ru/journal/2002/0423.htm. – В надзаг: Центр дистанционного образования «Эйдос».

4. Еремеев К.Г., Ионов Ю.Г., Смирнов М.Ю. Серверная структура системы дистанцион-ного обучения // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обра-ботки информации. Труды XV Международного научно-технического семинара. Сен-тябрь 2006 г. – М.: МИФИ, 2006. – с. 182.

5. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.

168

Шаманская Е.В. (г. Старый Оскол)

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЦЕССЕ ФОРМИРОВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ СПЕЦИАЛИСТА

Любая техническая система создается с заранее известной целью. Цель такой системы обычно является субъективной, поскольку она предлагается разработчи-ком, но эта цель должна исходить из объективных потребностей общества. Таким образом, можно считать, что цель формируется в процессе взаимодействия между явлениями окружающей нас действительности. При этом возникает ситуация, ко-торая заставляет строить новую систему. Необходим подход к информационной культуре как к системе.

Такой подход является обоснованным ввиду того, что информационная техно-логия обладает единой целью, а именно – необходимостью формирования инфор-мационного ресурса в обществе, имеет сопрягаемые взаимодействующие средства ее реализации, характеризуется тенденцией развития в связи с интенсивным обнов-лением средств вычислительной техники и техники связи. При этом могут созда-ваться новые недостающие средства, и в этом смысле ярким примером является информационная культура специалиста. Ситуация может стать проблемной, если она не разрешается имеющимися средствами.

Можно считать, что возникающая проблема порождает будущую систему. Практическое применение информационных технологий тесно связано с вопросами маркетинга и менеджмента информационных ресурсов, технологий и услуг, мето-дологией проектирования информационных систем, управления качеством и стан-дартизации информационных технологий. В настоящее время в целом сформи-ровалась культура применения информационных технологий. Однако необходима организация процесса как системы, для построения которой целесообразно приме-нить системный подход.

Единую модель всей сложной системы, какой является информационная культура специалиста, как правило, построить не удаётся – отсюда различные подходы или уровни ее описания (рис.1).

Применение методов системного анализа позволяет использовать методы, ко-торые стремятся охватить этапы: постановки задачи, разработки вариантов и этап оценки и количественного анализа вариантов: кибернетический подход (развитие основных идей классической теории автоматического управления и регулирова-ния и теории адаптивных систем); информационно-гносеологический подход (на

169

общности процессов отражения, познания в системах различной физической при-роды); системно-структурный подход; метод ситуационного моделирования; ме-тод имитационного динамического моделирования.

1

2

3

4

5

1, 2 – элементы системы; 3, 4 – компоненты системы;

5 – система с входящими в нее элементами и компонентами

Рис. 1. Классическая схема процесса моделирования

Системный подход в процессе формирования информационной культуры специалиста означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Процесс синтеза модели М на базе системного подхода предоставлен на рис. 2.

Рис.2. Синтез модели на базе системного подхода

Так как математических моделей сложной системы может быть сколь угодно

много, и все они определяются принятым уровнем абстрагированием, то рассмот-рение задачи анализа на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать от-веты на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие во-просы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо имитацион-ное моделирование, построенная таким образом модель затем может быть прове-рена в реальном эксперименте, которым может быть деловая игра.

170

Деловые (управленческие) игры представляют собой специфический способ имитационного моделирования поведения производственных систем или их от-дельного элемента путем проигрывания возможных управленческих решений и оценки ожидаемых результатов их реализации. Это наиболее трудоемкий для подготовки и осуществления метод управленческих решений, используемый, как правило, для решения сложных комплексных управленческих задач и проблем. Деловые игры могут применяться для решения широкого диапазона задач форми-рования информационной культуры – обучения специалистов, поиска оптималь-ных решений отдельных задач, проектирования предприятий или исследования их поведения в конкретных ситуациях.

Анализ хозяйственных ситуаций, известный в международной практике как метод «кейс-стади», получил особое распространение при изучении курсов ме-неджмента, ориентированных на изучение конкретных ситуаций и поиск коллек-тивных решений для их успешного развития. Как инструмент, он применим для формирования информационной культуры специалиста, поскольку кейс-проекты могут использоваться как для обучения практической деятельности, так и для обеспечения эффективного функционирования. Обучение с использованием ими-тационного моделирования представляет собой составную часть целостного про-цесса базовой подготовки профессионального специалиста, а также образователь-ного процесса переподготовки и повышения квалификации специалистов. В этом случае использование методов имитационного моделирования направлено на приобретение обучающимися устойчивых навыков и умений в подготовке и при-нятии управленческих решений с использованием математического аппарата и программного продукта. Как составная часть целостного образовательного про-цесса информационная культура реализуется на фоне фундаментальных курсов по теории автоматического управления, математического программирования и дру-гих дисциплин. Использование в практике деятельности предприятий имитацион-ного моделирования, как правило, обеспечивает их эффективное функционирова-ние и поддерживает конкурентоспособность предприятий.

Посредством имитационного моделирования решаются такие задачи, как оценка вариантов структуры системы; оценка эффективности алгоритмов управ-ления; ритмический и параметрический синтез больших систем. Состав имитаци-онной модели реализуется на ЭВМ в виде определенной совокупности блочных моделей и связей между ними в их взаимодействии в пространстве и времени при реализации определенного процесса.

Имитационная система есть средство проведения машинного эксперимента, причем эксперимент может ставиться многократно, заранее планироваться, могут определяться условия его проведения. Имитационная модель требует наиболее раз-ветвлённого математического, программного и информационного обеспечения.

Несмотря на неоднородность и явную неполноту проведенного рассмотрения, отсутствие достаточной четкости в различении моделей(например, моделей откры-той системы, цепи обратной связи) и математических аппаратов (например, аппарат

171

теорий множеств, графов, систем массового обслуживания, тео- рии игр), такое пе-речисление позволяет показать, что существует целый ряд подходов к моделирова-нию систем, и некоторые из них обладают мощными математическими методами.

На основе исследования процесса формирования информационной культуры студента были проанализированы характер взаимосвязи динамики освоения про-фессиональной деятельности и изменения личностных характеристик студента в выделенных в составе групп экспериментальных микро-групп, определена диа-лектика взаимосвязи внешних воздействий и внутренних условий в процессе дан-ной деятельности, экспериментально зафиксированы условия внедрения техноло-гии формирования информационной культуры студента.

На основе статистического материала, полученного в ходе эксперимента, бы-ли установлены связи между состоянием внутренних предпосылок и уровнями информационной культуры студентов. Для этого использовались два ряда вели-чин и просчитывались коэффициенты корреляции.

Расчетная формула имеет вид:

1 1 1

\ 2 2n n n

i i ir xi xi yi yi xi xi yi yiχγ

− − − −

= = =

⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞= − − − −⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎝ ⎠⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠

∑ ∑ ∑ .

Расчеты производились в программе Excel. Коэффициенты корреляции при изменении связи: а) между уровнями информационной культуры r1y=0,74; б)между состоянием и уровнями r2y =0,68123; в)между состоянием сущности информационной культуры и ее уровнями r3y=0,410766; г)между состоянием готовности и уровнями информационной культуры r4y=0,864838. Во всех случаях отмечается значимость коэффициентов корреляции, т. е. rxy>rmg. Исходя из этого, можно сделать вывод о том, что и в генеральной совокупности имеет место зна-чимая положительная корреляция между X и Y в каждом рассматриваемом слу-чае. Полученные результаты позволяют нам утверждать, что существует зависи-мость уровня информационной культуры от внутреннего состояния. Мониторинг наблюдений дает основание для полученного вывода. Изучение динамики ценно-стных предпочтений дало возможность проследить мотивацию деятельности в те-чение эксперимента.

Корреляционный анализ позволил выявить и математически представить структуру информационной культуры, как сложного явления, в виде корреляци-онного графа или матрицы. Средствами получения информации на данном этапе служили выполнение студентами задач и заданий, самостоятельных работ, рефе-ратов, результаты зачетов, курсовых работ, сдача междисциплинарного выпуск-ного экзамена, в сочетании с методами наблюдения, анкетирования, экспертных оценок, бесед. В качестве показателей развития целостности системы использова-лись: индекс когерентности системы (ИKC –J Cs), который отражает уровень ин-тегрированности системы и определяется, как общий вес корреляционных крите-риальных связей ее компонентов с учетом поправочного коэффициента, а также

172

средний вес компонента структуры ∑ ср., определяемый как отношение общего веса корреляционных связей к их числу. Таким образом, анализ компонентной структуризации дает возможность определить индивидуальные личностные показатели.

Цикл «исследование-реализация» для этого эксперимента может быть описан марковским случайным процессом с дискретным состоянием и непрерывным временем. При этом будут справедливы следующие допущения:

• состояния системы считаются дискретными, так как можно указать четкие границы начала и конца пребывания в каждом из этих состояний;

• совокупность состояний образует цепь (последовательность) с непрерыв-ным временем. Для каждого момента t вероятность любого дискретного состоя-ния системы зависит только от ее состояния Si в настоящем и не зависит от того, когда она в него пришла. Поэтому последовательность состояний системы отве-чает условию ординарности потока событий;

• система переходит из какого-либо состояния в другое в случайные мо-менты, указать которые невозможно, а вероятность перехода из одного состояния в другое за время ∆t равна λ i у .

Переходными состояниями цикла могут быть (рис. 1): S1 – подготовительный этап (программы, учебные планы); S2 – подготовка учебного процесса(подготовка аудиторий, учебных про-

грамм, ПК; S3 – освоение технологии имитационного моделирования (обучение персона-

ла, отладка технологии); S4 – реализация задач на уровне пилотного проекта; S5 – реализация задач; S1 S2 S3 S4 S5

Sn

Рис. 1 При этом из каждого состояния система может перейти в состояние сверты-

вания пограммы Sn (по тем же причинам – из-за смены стратегий, эффективных новых технологий).

Цикл «исследование-реализация» по схеме марковского процесса с дискрет-ными состояниями и непрерывным временем характеризуется вероятностью Рk(t) и средним временем tк пребывания системы в каждом из состояний. Вероятности Рk(t) описываются системой уравнений Колмогорова:

);(\ 112*

1 tPdtdP λ−=

);()(\ 212*

1122 tPtPdtdP λλ −=

173

);()(\ 334*


);()(\ 445*


);()(\ 55*

1455 tPtPdtdP Пλλ −=

);(\5

1tPdtdP ПП ι

ιιλ∑

=

=

где Пιιιιι λλλ += ++ 1,*

1, При этом в любой момент t справедливо нормирующее условие

( ) ( )tPtР ∏+

+∑5

1ιι = 1, а начальные условия при t = 0 Р1(0) = 1; Р2(0) = Рз(0) = Р4(0) =

= Р5 (0) = РП(0) = 0. Таким образом, получено математическое описание системы функциониро-

вания учебного заведения по освоению и реализации имитационного моделирова-ния в процессе формирования информационной культуры специалиста.

Прогнозирование событий основано на логике ретроспективного анализа, суть которого заключается в следующем. При прогнозировании событий непре-рывно измеряется тот или иной параметр системы. Если в системе произошло не-которое событие, и за некоторое время до наступления этого события данный па-раметр резко изменился (или происходило постепенное изменение значений па-раметра до некоторого критического), то такую аномалию связывают с этим со-бытием. Такие зависимости, подтвержденные многократно, то есть ставшие ус-тойчивыми, использовались для оценки и прогнозирования возможных будущих событий в системе.

Соответствующая информационная система обеспечивает идентификацию и регистрацию информации о происходящих событиях, о возникшей ситуации, ее хранение, непрерывное ведение и использование путем сбора, агрегирования, классификации, переработки и выдачи необходимой информации.

Таким образом, цикл «исследование-реализация» процесса формирования информационной культуры сводится к марковскому случайному процессу с дис-кретными состояниями и непрерывным временем при допущении, что реальный поток событий заменяется пуассоновским.


1. Шаманская Е.В. Создание условий для системного внедрения информационных техно-логий в сфере высшего образования. YIII Всероссийская НПК «Модернизация систе-мы профессионального образования на основе регулируемого эволюционирования». Москва-Челябинск, ЧИПиПКРО, 12.11.2009, с. 197–199.

174

Сахабетдинов М.А. (г. Уфа)

ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Подготовка современных специалистов предполагает глубокое овладение

студентами методами компьютерного моделирования явлений, процессов, пред-метов («объектов») в своей предметной области. Как известно, вычислительные эксперименты на моделях позволяют сократить затраты ресурсов, повысить каче-ство исследований (решения задач синтеза, анализа, управления, прогнозирова-ния, планирования и т.д.) объектов за счет их развернутого системного анализа с учетом всех внутренних и внешних связей. Однако этот подход предполагает предварительную разработку математических моделей объектов, которые, в большинстве случаев, строятся на основе статистической обработки наблюдений над предметом интересов.

В данном сообщении обсуждается один из простых подходов к предвари-тельному анализу данных наблюдений над объектом перед построением его ма-тематической модели. Автор сообщения использует приведенный анализ реаль-ной жизненной ситуации при преподавании курса эконометрики студентам УФ_ВЗФЭИ.

Как правило, одним из часто используемых методов для построения моделей является метод наименьших квадратов (МНК) – среднеквадратичное приближе-ние. Этот метод имеет теоретическое обоснование для обработки данных наблю-дений, а оценки по нему обладают необходимыми свойствами несмещенности, состоятельности и эффективности [1]. Однако МНК не является робастным по от-ношению к выпадающим (резко выделяющимся) точкам наблюдений.

В прикладном анализе выделяющиеся наблюдения – явление скорее типич-ное, нежели редкое. Иногда это связано с тем, что отдельные наблюдения дейст-вительно отличаются от остальных (например, Москва практически всегда выде-ляется при анализе показателей от остальных регионов РФ), а иногда может быть вызвано ошибкой при вводе данных в компьютер или сознательно искажены (на-пример, в налоговых декларациях).

Возникает естественный вопрос: не получится ли так, что малое число выде-ляющихся наблюдений будет задавать такую поверхность регрессии, которая бу-дет иметь мало общего с поверхностью, проходящей вблизи большинства точек. Примеры показывают, что выпадающие точки действительно заметно “притяги-вают” к себе поверхность регрессии и “оттягивают” ее от большинства “правиль-ных” точек, тем самым искажая истинную регрессионную зависимость.

175

Приведем простой пример: пусть по формуле y a bx= + (где a 100= , b 1= − ) сгенерированы значения iy для ,ix 2i 1 i 1...30= − = . Далее рассмотрим три случая: в первом исходные данные “испорчены” заменой 1y на 1y 20− ; во – втором 15y заменена на 15y 20− и в третьем 30y заменена на 30y 20− . Таким образом, выпа-дающая точка расположена в начале или в середине или в конце массива данных.

Для построения уравнения линейной зависимости y a bx= + по этим данным применим два подхода: метод минимизации суммы квадратов остатков (МНК); метод минимизации суммы модулей остатков (ММСМО). Результаты приведены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1. Параметры восстановленной линейной зависимости и их погрешности

Метод минимизации суммы квадратов остатков Случай

α δα,% α δα,% R2 δR2,% 1 98,69892 –1,30 –0,96774 –3,23 0,98974 –1,03 2 99,26659 –0,73 –0,99778 –0,22 0,95859 –4,14 3 101,26882 1,27 –1,06452 6,45 0,96685 –3,31

Таблица 2. Параметры восстановленной линейной зависимости и их погрешности

Метод минимизации суммы модулей остатков Случай

α δα,% α δα,%

1 100,00001 0,00001 –1,00000 6,45954E–05 2 100,00000 0,00000 –1,00000 2,29359E–06 3 100,00001 0,00001 –1,00000 5,94468E–05

Таблица 1 показывает на заметное искажение истинной зависимости y 100 x= − под влиянием всего лишь одной выпадающей точки. С другой сторо-ны, таблица 2 демонстрирует полное отсутствие влияния выпадающей точки на оцениваемые параметры a и b. Конечно, при увеличении доли выпадающих точек результаты будут ухудшаться. В любом случае, данный пример показывает роба-стность метода минимизации суммы модулей остатков по отношению к выпа-дающим точкам.

Из данного обсуждения вытекает следующий алгоритм построения модели объекта (уравнения регрессии):

1) методом минимизации суммы модулей остатков обнаружить и удалить из исходного массива данных выпадающие точки.

2) по оставшимся данным методом минимизации суммы квадратов остатков построить уравнение регрессии.

Работоспособность алгоритма проверим на реальных данных. В монографии [2] содержатся ценнейшие данные из налоговых деклараций торговых предприятий города Уфы. Именно на этих данных, уже разбитых на три кластера ([2]: табл. 4, 5, 6

176

Приложения 1) базируется дальнейшая отработка предлагаемого алгоритма. В на-шем случае ограничимся только данными первого кластера (95 точек).

Данные этого источника приведены в виде зависимости (таблично) 1 2 6( , ,..., )y f x x x= , где y – выручка; 1x – сумма основных средств предприятия;

2x – себестоимость реализованных товаров; 3x – среднесписочная численность работающих; 4x – сумма оборотных активов предприятия; 5x – среднегодовая стоимость облагаемого налогом имущества; 6x – коммерческие расходы.

Цель исследований в монографии [2] – это обнаружение недобросовестных налогоплательщиков на основе анализа данных налоговых деклараций всех пред-ставленных предприятий («хороших» и «плохих», поскольку еще неизвестно куда кого отнести). При этом неявно предполагается, что доля (вес) «плохих» неболь-шая. Действительно, модель выручки строится по всем данным и отклоняющиеся сильно (конечно, в меньшую сторону) от модели данные считаются подозритель-ными и такие предприятия являются кандидатами на выездную проверку. Если бы вес «плохих» налогоплательщиков был большим, они подтянули бы модель под себя и получалось бы, что «хорошие» налогоплательщики переплатили налог (что маловероятно).

Для аналитического отображения 1 2 6( , ,..., )y f x x x= в монографии [2] исполь-зованы искусственные нейросети – многослойные персептроны. Авторами под-черкивается, что при этом достигается приемлемая точность отображения данных каждого кластера своей нейросетью, в то время как точность описания всех дан-ных одной нейросетью недостаточна.

В нашем случае на первом этапе (обнаружения и устранения выпадающих точек) для описания данных взята линейная зависимость 0(x 1)=

6

0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 60

j jj

y a x a x a x a x a x a x a x a x=

= = + + + + + +∑ , (1)

где оценки коэффициентов ia найдены в результате решения задачи минимизации суммы модулей остатков

95 6

1 0mini j ji i

i jy a x по коэффициентам a

= =

− ⇒∑ ∑ . (2)

Решение задачи (2) с использованием надстройки «Поиск решения» MS Excel обнаружило 2 сильно выпадающие точки №№179 и 209 с отклонениями от урав-нения (1) +1141% и +1055% соответственно. Далее возможны два вывода: урав-нение (1) плохо описывает эти точки; точки – выпадающие. В нашем случае спра-ведлив второй вывод, т. к. ближайшие в пространстве аргументов точки 67 и 273 прекрасно описываются уравнением (1), но по значениям y отличаются весьма значительно ( 80,74179 =y , 96,1767 =y и 01,12209 =y , 53,2273 =y ).

177

После удаления этих (179 и 209) точек задача (2) решена повторно и в качестве выпадающих (?) замечены точки с отклонениями от уравнения (1) №№ 167 (+35%), 182 (+25%), 71 (+20%), 181 (+17%), 206. Эти точки можно считать выпадающим потому, что остальные точки отклоняются от уравнения (1) менее чем на 10%.

Удалив и эти 5 точек, двумя методами (методами наименьших квадратов и минимизации суммы модулей остатков) получены уравнения вида (1) для разного набора факторов x . Результаты приведены в таблице 3 (при этом из полного на-бора факторов постепенно исключались те факторы, коэффициенты при которых незначимы по t – критерию Стьюдента).

Таблица 3. Характеристики моделей регрессии, построенных по различным наборам факторов

Среднеквадратичное отклонение для метода наи-

меньших квадратов

Среднеквадратичное отклонение для метода ми-нимизации суммы модулей

остатков Набор

факторов в модели

Коэффициент детермина-ции 2R

Абсолютное Относитель-ное, % Абсолютное Относитель-

ное, % x0, x1, x2,

x3, x4, x5, x6 0,994 0,37 3,41 0,35 4,24

x0, x1, x2, x4, x5, x6

0,994 0,37 3,40 0,29 3,62

x0, x2, x4, x5, x6

0,994 0,37 3,47 0,29 3,63

x0, x2, x5, x6 0,994 0,37 3,50 0,29 3,69 x0, x2, x6 0,994 0,37 3,52 0,29 3,97

x0, x2 0,993 0,37 3,47 0,30 3,89 x2 0,998 0,38 4,06 0,30 4,04

Анализ таблицы 3 позволяет делать неожиданный вывод о том, что для опи-сания выручки торгового предприятия достаточно использовать лишь один фак-тор x2 – себестоимость реализованных товаров.

Окончательные уравнения регрессии имеют вид: 2y 1,163487x= – по методу наименьших квадратов.

2y 1,164664x= – по методу минимизации суммы модулей остатков. Модели, построенные по двум различным критериям, практически совпада-

ют. На рис. 1 представлены остатки (отклонения исходных значений y от рассчи-танных по модели) в зависимости от значений фактора x2. Рис. 2 представляет статистические характеристики остатков.

178

-0,15-0,10-0,050,000,050,100,150,200,25

0 5 10 15 20 25

Рис. 1. Зависимость остатков от фактора x2

Гистограмма

0

5

10

15

20

25

30

-0,10-0,07-0,03 0,00 0,03 0,07 0,10 0,14 0,17 Еще

Остатки

Частота

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

ЧастотаИнтегральный %

Рис. 2. Статистические характеристики остатков

179

Как видим, распределение остатков близко к нормальному, чего не было бы при сохранении аномальных наблюдений в обрабатываемом массиве.


1. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. – М.: Наука, 1958. – 336 с.

2. Букаев Г.И., Бублик Н.Д. и др. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых технологий. – М.: Наука, 2001. – 344 с.

180

Смольникова И.А. (г. Москва)

ЭЛЕКТРОННЫЕ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ДЛЯ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ, МЕНЕДЖЕРОВ

И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ

Автором-преподавателем разработана концепция гипертекстового элек-тронного учебно-методического комплекса (ЭУМК) [10]1. Его состав для дис-циплины направления или специальности:

учебно-методические материалы (программа, учебный план, перечень лите-ратуры и электронных источников по дисциплине) и контрольно-измерительные материалы (планы и задания для практики и аттестации, критерии оценки),

учебник и практикум с MS Word и Excel шаблонами и полным комплектом примеров,

ссылки на Интернет ресурсы: глоссарий основных понятий, теория, законода-тельные акты, периодика, материалы профессиональных сообществ и разработчи-ков нормативов, стандартов и ПО, конференций и др.,

более сотни обучающе-контролирующих презентаций [1–8] и/или сайтов [4] по модулям,

(демо)версии разноуровневого программного обеспечения для практики с со-ответствующими презентациями или флэш-анимациями для сравнения возможно-стей автоматизации и анализа тенденций развития (см. табл. 2).

Наполнение ЭУМК по предметам различно не только по содержанию, но и типам используемых информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Приведем примеры для будущих учителей информатики, преподавателей [3] и менеджеров [3]:

Избыточность ЭУМК позволяет подобрать содержание и методику обучения для любых специализаций и уровней подготовки, индивидуализировать траекто-рию освоения. Интенсификация усвоения материала завершается системным, оперативным и массовым (само)тестированием знаний для набора баллов и веде-ния рейтинга студентов [6]. Более объёмные дисциплины предполагают не только реферативную, но и проектную самостоятельную работу [10].

Для повышения теоретического уровня предлагается одну актуальную про-блему по согласованному с преподавателем разделу курса представить в виде доклада в сопровождении знакомого или изучаемого мультимедийного обучаю-

1 В соответствии с письмом ФАО России от 17.04.2006 № 02-55-77 ин/ак, содержащий ори-ентационный, содержательный, аппаратно-программный, диагностический, рефлексивный блоки.

181

ще-контролирующего приложения на основе авторского шаблона кроссворда, сайта или конструктора презентаций [10]. Приложения имеют типовую структу-ру: титул, перечень и содержание разделов, обозначения, контроль. Навигация: гипертекстовое оглавление, нумерация, внутренние и внешние ссылки. Дизайн: графика, эргономичные цвета, размеры, расположение и акценты, анимация по-следовательности предъявления. Интерактив: (анкета и) тест с подсказками для самообучения и контроля. В авторском инструментарии учтена различная объек-тивная сложность вопросов.

Таблица 1. Перечень авторских ЭУМК дисциплин для разных специальностей по информатике и ИКТ

№ Специальность Перечень электронных учебных курсов учитель ин-

форматики исследование операций [1], логика [2]; архитектура ЭВМ, теория алгоритмов, искусственный интеллект [3], теоретическая (школьная и вузовская) информатика, офисные техно-логии, компьютерные сети [4], мультимедиа технологии [4]

преподаватель педагогическая информатика, ИКТ в образовании [5], методика пре-подавания (на примере информатики), тестология [6], методология педагогического исследования

менеджер информационный менеджмент [9], документационное обеспечение управления, кадровое делопроизводство [7], информационные тех-нологии управления [8]

Таблица 2. Дополнения ЭУМК для разных дисциплин

№ Учебный курс Информационные и коммуникационные технологии 1 2 3 исследование опера-

ций оптимизационные, графовые моделеры (визуальные модели)

логика логический калькулятор, дедуктор, MS Excel архитектура ЭВМ эмуляторы учебных ЭВМ теория алгоритмов различные среды программирования с библиотекой алгорит-

мов (графика, сортировка, массивы, рекурсия) искусственный интел-

лект базы знаний на Прологе, коллекции ссылок на диалоговые программы, нейросети, роботы

теоретическая инфор-матика, методика пре-подавания шк. ин-форматики

моделеры систем счисления, «чёрные ящики», кодировщики, исполнители, шаблон кроссворда

компьютерные сети и Интернет

задания, технологии и примеры выполнения поисковых за-просов; шаблон обучающе-контролирующего сайта с элемен-тами Java и JavaScript

мультимедиа техноло-гии

задания, технологии и примеры выполнения графики, анима-ции и видео

педагогическая ин-форматика и ИКТ в образовании

критерии оценки ЭУМК, библиотека ЦОР и ЭУМ по разным предметам; конструктор обучающе-контролирующей презен-тации

182

Окончание табл. 2 1 2 3 методология педаго-

гического исследова-ния

модели статистической обработки результатов педагогиче-ских экспериментов

информационный ме-неджмент

нормативно-справочная информация в 1С:Предприятие и библиотека моделей поддержки управленческих решений в MX Excel

документационное обеспечение управле-ния, кадровое дело-производство

правовые ИПС «Гарант» и «Консультант+»; набор примеров документов полного цикла фирмы (от создания до закрытия и сдачи в архив); системы распознавания текста; 1С: Зарпла-та и кадры, демоверсии др. СЭД

1 информационные тех-нологии управления

интегрированная КИС фирмы «Цефей», клиент-серверный вариант MS Project с библиотекой проектов; демоверсии ПО для АСУ

Назовём созданное студентом приложение для простоты презентацией. Тогда

файлы (реферата и) презентации с тестом сдаются в папке «№краткоеНазваниеТе-мыФамилияИмя№гр», проектируются на большой экран и/или рассылаются по сети на компьютеры в компьютерном классе (для набора баллов учащимися). Ес-ли на групповом занятии остаётся время, то работа защищается. Критерии оцен-ки (* – углубление для информатиков):

полнота (дополнение к имеющемуся) и ценность материала качество материала (структура, анализ) реферата оформление (графика, анимация, гипертекст, макросы*) презентации выступление (чёткий доклад с презентацией) правильные ответы на вопросы слушателей, правильные ответы докладчика на вопросы теста других докладчиков. Практикум в виде оргдеятельностной игры по предметной деятельности на

базе (сетевого) профессионального ПО. Количество участников команды прямо пропорционально количеству учащихся в группе и обратно пропорционально продолжительности практики. Критерии оценки :

полнота и корректность содержания по роли, внутренняя и внешняя активность, творчество, оперативность, посещаемость и командное взаимодействие, правильность оформления и предъявления в электронном и бумажном виде. Выводы. Иллюстрированные и анимированные гипертексты уменьшили

время объяснения и усвоения, тесты повысили внимательность и результа-тивность. Тестовые презентации слушателей гарантируют осознание ими до-полнительного материала, используются для тестирования и тренировки защиты. Шаблоны облегчают рутинную работу по созданию, форматированию приложе-ний. Экономия времени и деление комплекта работ на разных учащихся в под-группе позволяет охватить весь спектр; командная игра с оперативной пересыл-кой информации по сети захватывает участников и мотивирует их взаимодейст-

183

вие и творчество. Универсальные ИКТ, доступные дома, на лекции, семинаре, на практике и на будущей работе, интегрируют способ обучения и будущей деятельности, управление ими (в виде электронного портфолио – индивидуаль-ного комплекта инструментальных и предметных материалов профессиональной деятельности). Совместное творчество и последующее использование разра-боток студентов повышает их заинтересованность и культуру, пополняет ЭУМК.

Методика апробирована на будущих учителях и управленцах (специалистах и магистрах), а также работниках образования разных специальностей и уровней. Разработанный автором инструментарий универсален и прост в применении.

Возможно дополнение открытых и мобильных ЭУМК полезными мате-риалами, а также их модернизация с целью использования для смежных катего-рий, уровней обучаемых (повышение квалификации, колледж, УПК и даже школьный факультатив), развития до спецкурса*. Перспективы развития элек-тронной поддержки учебно-методической деятельности предложены в [10].


1. Мартынов Ю.В., Смольникова И.А. Интерактивная электронная поддержка курса «Исследование операций» и методика её использования // Сб.18-й Международной конференции-выставки «ПНТ в образовании». – М.: Троицк, 2007. С. 189–191.

2. Мартынов Ю.В., Смольникова И.А. Электронная поддержка курса «Основы искусст-венного интеллекта» // Сб.18-й Международной конференции-выставки «ПНТ в обра-зовании». – М.: Троицк, 2007. С. 191–192.

3. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Электронная поддержка курса логики и достоинст-ва её использования // Сб.16-й Межд. конференции-выставки «ПНТвО». – М.: Троицк, 2005. С. 39–41.

4. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Электронная поддержка курса «Сети, Интернет и мультимедиа технологии» и методика ее использования» // Сб. 16-ой конф.-выставки «Информационные технологии в образовании-06», ч.II. – М.: БИТ про, 2006. С.182–183.

5. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Интерактивная электронная поддержка курсов пе-дагогической информатики и ИКТ в образовании // Сб. 16-ой конференции-выставки «ИТО-06». Ч. V. – М.: БИТ про, 2006. С. 118–120.

6. Мартынов Ю.В., Смольникова И.А. Электронная поддержка курса «Современные сред-ства оценивания результатов обучения» и методика её использования // Сб.17-й Между-народной конференции-выставки «ИТО-07». Ч. II. – М.: БИТ про, 2007. С. 154–155.

7. Смольникова И.А. Методика использования электронного учебно-методического ком-плекса по курсу «Документационное обеспечение управления» // Кадровик. 2009. №2.

8. Смольникова И.А. Подготовка менеджеров с использованием открытого электронного учебно-методического комплекса (на примере курса «Документационное обеспечение управления») // Новые информационные технологии в образовании. X междунар. кон-ференция. Финансовая академия при Правительстве РФ. 1С. 2010. Ч. 1. С. 330–334.

9. Смольникова И.А. Создание и использование моделей бизнес-процессов в обучении управленцев // Новые информационные технологии в образовании. IX междунар. кон-ференция. Финансовая академия при Правительстве РФ. 1С. 2009. Ч. 1. С. 280–283.

10. Смольникова И.А. Электронная поддержка учебно-методической деятельности // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием “Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего об-разования». МИСиС. 2010.

184

Птицына Л.К., Шикунов Д.А. (г. Санкт-Петербург)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ИНФРАСТРУКТУР НА БАЗЕ ЛОКАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА УПРАВЛЕНИЯ

При использовании информационных трасс и супертрасс в сложных корпора-

тивных сетях и необходимости обеспечения высокого качества электронного сер-виса крайне важны возможности своевременного получения информации о со-стоянии виртуальных каналов и управления сетью. Физические ресурсы инфор-мационных трасс и супертрасс разделяются виртуальными соединениями, дейст-вующими при коммутации пакетов, трансляции кадров, асинхронном режиме пе-реноса информации. Качество информационных трасс и супертрасс, а, следова-тельно, и результаты продуктивной деятельности в среде корпоративной инфра-структуры, находятся в непосредственной зависимости от целостности виртуаль-ных соединений, количество которых только в пределах одного тракта связи мо-жет оцениваться несколькими тысячами. Мониторинг состояния локального ин-терфейса является неотъемлемым компонентом среды управления, к качеству ко-торого предъявляются требования малых задержек в принятии решений относи-тельно состояний виртуальных соединений. Допустимый уровень задержек сни-жается по мере повышения скоростей доступа. Чем меньше становятся задержки, тем больше сокращаются потери в информационном обмене из-за нарушений в целостности виртуальных соединений.

Для мониторинга состояния виртуальных соединений применяется локаль-ный интерфейс управления. Параметры для процедур проверки целостности со-единений задаются согласно рекомендациям стандартов локального интерфейса управления. Однако известные стандарты не сопровождается математическим ап-паратом для выбора параметров интерфейса при гарантированном качестве обес-печения целостности связи. Необходимость развития элементов теоретических основ по разработке соответствующего математического обеспечения подтвер-ждается анализом известных подходов к организации локального интерфейса управления, опирающимся на обширный фактический материал.

В [1, 2, 3] выполняется анализ вводимых формализаций локального интер-фейса управления, включающий доопределение спецификаций известных стан-дартов в части альтернативной обработки результатов прохождения контрольных кадров. На основе расширения спецификаций строятся модели альтернативных

185

процедур обработки результатов прохождения контрольных кадров, описываются методы нахождения динамических характеристик обнаружения нарушений в це-лостности виртуальных соединений в зависимости от параметров локального ин-терфейса при различных состояниях окружающей среды, выводятся аналитиче-ские соотношения для определения динамических характеристик, проводится сравнительных анализ альтернативных процедур, выявляются пути повышения качества локального интерфейса управления и формулируются условия определе-ния приоритетов по выбору процедур.

Последующее развитие математического обеспечения информационной техно-логии повышения качества локального интерфейса управления заключается в раз-работке формализаций для определения качества мониторинга трактов связи по ре-зультатам оценки состояния виртуальных соединений.

Предлагаемая формализация ориентируется на определение системы динами-ческих характеристик: max1( )SP k N≤ – вероятность обнаружения нарушений в полном статусе связи за время, не превышающее заданное max1N ; max 2( )fP k N≥ – вероятность ложного обнаружения нарушений в полном статусе связи за время, превышающее установленное max 2N ; [ ]SMO k – среднее время запаздывания в об-наружении нарушений в полном статусе связи; [ ]fMO k – среднее время ложного обнаружения нарушений в полном статусе связи.

Определение указанных динамических характеристик осуществляется через итоговые плотности распределения вероятностей времени: ( )S Sf k – плотность распределения вероятностей времени запаздывания обнаружения нарушений в полном статусе связи; ( )f ff k – плотность распределения вероятностей времени ложного обнаружения нарушений в полном статусе связи.

При выводе аналитических соотношений для определения динамических характеристик используются приводимые обозначения: Sk – дискретное время запаздывания в обнаружении нарушений в полном статусе связи; fk – дискретное

время ложного обнаружения нарушений в полном статусе связи; max1 max 2,N N – ог-раничения для дискретного времени.

Исходной информацией для нахождения итоговых плотностей распределе-ния вероятностей являются плотности распределения вероятностей времен запаз-дывания в обнаружении нарушений целостности виртуальных соединений и плотности распределения вероятностей времен ложного обнаружения возможных изменений их состояния.

В результате аналитического моделирования, раскрытого в [2, 3], имеются в

распоряжении соотношения для Nz средних времен запаздывания в обнаруже-нии нарушений в целостности виртуальных соединений и для средних времен ложного обнаружения указанных событий в зависимости от конкретных схем принятия соответствующих решений, формируемых при альтернативной обра-

186

ботке результатов прохождения контрольных кадров. Для перехода к исходным плотностям распределения вероятностей воспользуемся гипотезой об экспонен-циальном распределении времен принятия решений. При таком допущении плот-ность распределения вероятностей времени запаздывания в обнаружении нару-шения целостности i-ого виртуального соединения определяется по формуле:

1 , 0,( )

0 , 0,

kisNze если kf k isis is Nz

если kis

−⎧⎪⎪⎪ >= ⎨⎪⎪ ≤⎪⎩

а плотность распределения вероятностей времени ложного обнаружения на-рушения целостности i-ого виртуального соединения находится согласно соотношению:

1 , 0,( )

0 , 0,

kifNLe если kf k ifif if NL

если kif

−⎧⎪⎪⎪ ⋅ >= ⎨⎪⎪ ≤⎪⎩

.

Nz и NL определяются по соответствующим формулам из [2, 3] для выбо-рочного накопления с детерминированным периодом обнуления, для выборочно-го накопления со случайным периодом обнуления и для скользящего накопления.

Итоговое решение о полном статусе связи может базироваться на схеме объ-единения частных решений согласно булевой функции «И».

При подобной логике согласно [4, 5, 6] выражение для ( )S Sf k по методу свертки определяется следующим видом:

2

1 3

1 ( 1)

1 1 2 2

2 2 1 1 3 3

1 1 ( 1) ( 1)

k k k kS S IS S

k k k k k kS S S S IS S

k k k kS S I S S

f (k ) f (k k ) ... f (k ) ...f (k )S S S S S S S IS IS

f (k k ) ... f (k ) f (k )...f (k )S S S S S S S IS IS

... f (k k ) ... f (k ) ...f (k );IS IS S S S I S I S

≤ ≤

< ≤ ≤

< <−

= = ⋅ +∑ ∑

+ = ⋅ ⋅ +∑ ∑ ∑

+ + = ⋅∑ ∑ − −

max min min min max max max max ,1 2 1 2k ( k , k ,..., k ),..., ( k , k ,..., k )S S S IS S S ISi i

=

где I – число виртуальных соединений.

Аналогичным образом находится плотность ( )f ff k :

187

2

1 3

1 ( 1)

1 1 2 2

2 2 1 1 3 3

1 1 ( 1) ( 1)

k k k kf f If f

k k k k k kf f f f If f

k k k kf f I f f

f (k ) f (k k ) ... f (k ) ...f (k )f f f f f f f If If

f (k k ) ... f (k ) f (k )...f (k )f f f f f f f If If

... f (k k ) ... f (k ) ...f (k );If If f f I f I f

≤ ≤

< ≤ ≤

< <−

= = ⋅ +∑ ∑

+ = ⋅ ⋅ +∑ ∑ ∑

+ + = ⋅∑ ∑ − −

max min min min max max max max .1 2 1 2k ( k , k ,..., k ),..., ( k , k ,..., k )f f f If f f Ifi i=

На основе представленных выше соотношений формализуется процесс получения других динамических характеристик:

max1

max1( ) ( ),S

S s sk N

P k N f k≤

≤ = ∑ [ ] ( ),S

S s s sk

MO k k f k= ⋅∑

max 2

max 2( ) ( ),f

f f fk N

P k N f k≥

≥ = ∑ [ ] ( ).f

f f f fk

MO k k f k= ⋅∑

Приведенное математическое обеспечение образует наукоемкое ядро повы-шения качества мониторинга трактов связи на базе локального интерфейса управ-ления.


1. Птицына Л.К. Информационная технология повышения качества функционирования локального интерфейса управления в телекоммуникационных сетях Frame Relay / Со-временные информационные технологии и ИТ-образование. Сборник докладов Пер-вой Международной научно-практической конференции «Современные информаци-онные технологии и ИТ-образование»: учебно-методическое пособие. Под ред. проф. В.А. Сухомлина / Отв. ред. Е. Н. Никулина. М.: МАКС Пресс, 2005. 892 с.

2. Птицына Л. К., Шикунов Д.А. Математическое обеспечение локального интерфейса управления технологии Frame Relay // Научно-технические ведомости СПбГПУ 3′ 2008. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2008. С. 271–278.

3. Птицына Л.К., Шикунов Д.А. Расширение функциональной спецификации математи-ческого обеспечения локального интерфейса управления технологии Frame Relay // Научно-технические ведомости СПбГПУ 4′ 2008. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2008. С. 139–146.

4. Птицына Л.К., Дорофеева Е.В. Программное обеспечение компьютерных сетей. Раз-работка программного обеспечения в базисе функций библиотеки MPI для оценки ди-намических характеристик параллельных программ: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во По-литехн. ун-та, 2006. 248 с.

5. Птицына Л.К., Шестаков С.М. Информационные сети. Интеллектуальные информаци-онные агенты: Учеб. пособие (гриф УМО). СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 210 с.

6. Птицына Л.К., Соколова Н.В. Параллельные вычислительные процессы в системах мониторинга и управления: Учеб. пособие (гриф УМО). СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 134 с.

188

Осипова О.П. (г. Челябинск)

ОРГАНИЗАЦИОННО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛИ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСТАНЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УСЛОВИЯХ

ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Для обеспечения эффективного функционирования разработанной педагоги-

ческой модели повышения квалификации с использованием дистанционных обра-зовательных технологий (далее ПКДОТ) в рамках дополнительного профессио-нально-педагогического образования (далее ДППО) необходимо создать соответ-ствующие организационно-педагогические условия.

Так как мы используем понятие «условие» в педагогических целях, то оста-новимся на следующей трактовке понятия «условия учебной деятельности – со-вокупность обстоятельств, в которых она осуществляется, и обстоятельств жиз-недеятельности её субъекта. Те и другие рассматриваются как факторы, способ-ствующие или препятствующие её успешности» [3].

Очевидно, что ПКДОТ в системе ДППО определяется множеством условий, часть из которых не относится к дополнительному профессиональному образова-нию. В своей статье мы определим только те условия, которые, по нашему мне-нию, оказывают влияние на объект, а значит, являются предметом нашего рас-смотрения. Подтверждение нашей точки зрения мы нашли у исследователей Н.Ю. Посталюк, М.А. Ушакова, Н.М. Яковлева и др. [9], которые считают, что рассмотрение педагогической конструкции не требует исследования всех, в том числе и случайных явлений, однако, необходимо уделять внимание и внутренним качествам объекта.

Согласимся с определением, данным А.Я. Найном [4], где автор под педагоги-ческими условиями понимает совокупность объективных возможностей, содержа-ния, форм, методов, педагогических приемов и материально-пространственной среды, направленных на решение поставленных в исследовании задач.

Таким образом, мы считаем, что организационно-педагогических условия в нашем случае – это тот комплекс необходимых и достаточных мер, которые соз-дают наиболее благоприятную обстановку для реализации модели ПКДОТ в уч-реждении ДППО.

189

Выстроенная модель ПКДОТ и её реализация в Челябинском институте пере-подготовки и повышения квалификации работников образования (далее ГОУ ДПО ЧИППКРО) позволяет утверждать о результативности приведённых ниже условий.

Для выявления комплекса организационно-педагогических условий, способ-ствующих организации ПКДОТ мы наметили следующие основные пути [6]:

− Организационный. Определение обновлённого социального заказа учре-ждениям ДППО, нашедшего отражение в Концепции модернизации российского образования на период до 2010 года и других нормативных документах. Выявле-ние запросов развития региональной образовательной системы, а также изучение перспективных потребностей в ДППО педагогических работников региона.

− Кадровый. Подготовленность профессорско-преподавательского состава учреждения ДППО к работе в специфических условиях использования ДОТ.

− Нормативно-правовой. Создание локальной нормативно- правовой базы образовательного учреждения в части внедрения ДОТ в образовательный процесс.

− Технический. Радикальное улучшение материально-технической базы уч-реждения ДППО, создание единого информационного образовательного про-странства.

− Программно-дидактический. Определение необходимого (лицензионно-го) программного обеспечения для организации процесса ПКДОТ.

− Информационная безопасность образовательного учреждения. Таким образом, исходя из вышесказанного, мы предполагаем, что организа-

ционно-педагогическими условиями ПКДОТ в ДППО являются: − Отбор содержания для повышения квалификации с использованием ДОТ. − Педагогическое содействие тьютору, как процесс оказания помощи по-

средством консультирования, партнёрства и наставничества в рамках ПКДОТ в ДППО.

− Целенаправленное создание и использование ИКТ-насыщенной образова-тельной среды в процессе ПКДОТ.

Рассмотрим наиболее подробно каждое из этих условий. Отбор содержания для ПКДОТ, который строится на основе личностно ориентированного и андра-гогического подходов и осуществляется в интерактивном режиме обучающихся в условиях ИКТ-насыщенной образовательной среды. Данное обстоятельство явля-ется довольно сложной педагогической задачей. Её решению, в определённой сте-пени, способствует опора на свой собственный опыт организации и проведения ПКДОТ, на опыт, накопленный в системе повышения квалификации работников образования, а также на современные научные исследования, посвящённые разра-ботке концептуальных основ ДППО (Т.И. Березина, Е.П. Белозерцев, Л.Н. Горбуно-ва, Ю.А. Конаржевский, Э.М. Никитин, С.Г. Молчанов, Г.Н. Сериков, Д.Ф. Ильясов, В.Д. Симоненко, Т.И. Шамова, А.М. Семибратов, И.Д. Чечель и др.) и организации дистанционного обучения (Е.С. Полат, С.А. Бешенков, М.Ю. Бухаркина, Ю.П. Гос-подарик, А.А. Журин, С.А. Калашникова, Н.В. Ладыженская, М.В. Моисеева, Н.В. Тихомирова, М.В. Воронов, М.Л. Кондакова и др.).

190

Анализируя научно-педагогическую литературу по данному вопросу, мы взя-ли за основу признаки отбора содержания повышения квалификации, разработан-ные Д.Ф. Ильясовым. К ним он относит: полезность, информативность и много-аспектность отражаемого социального опыта [1].

Методологическим основанием построения содержания модульной образова-тельной программы в системе дистанционного обучения является андрагогический подход. Практическая направленность содержания ПКДОТ определяется самой природой и спецификой обучения взрослых. «Знание, которое осваивается взрослым человеком, – отмечает Ю.М. Кулюткин, – оценивается им, прежде всего, как средст-во решения проблем и задач, возникающих в ходе практической деятельности» [2].

Таким образом, руководствуясь современными научными исследованиями, по-свящёнными разработке концептуальных основ дополнительного профессионально-го образования, исходя из существующих нормативно-правовых предпосылок, вы-явлены признаки содержания повышения квалификации в условиях дистанционного обучения и требования к его отбору, что является одним из педагогических условий организации и содержания ПКДОТ в рамках ДППО.

Выделение второго условия – педагогическое содействие тьютору, как про-цесс оказания помощи посредством консультирования, партнёрства и наставниче-ства в рамках ПКДОТ в ДППО в условиях ДППО – продиктовано необходимо-стью выявления и поддержания педагогически целесообразных инициатив у тью-тора в процессе организации ПКДОТ в системе ДППО.

При этом в качестве форм осуществления педагогического содействия тью-тору в организации и сопровождения ПКДОТ целесообразно рассматривать педа-гогическое консультирование, педагогическое наставничество и педагогическое партнерство. Уточним суть каждой из этих форм педагогического содействия.

Сущность педагогического консультирования состоит в том, чтобы разъ-яснять тьюторам различные вопросы, возникающие по ходу организации и сопро-вождения ПКДОТ. Педагогическое консультирование направлено на удовлетво-рение потребностей тьюторов в определенной информации, на оказание им по-мощи в решении различных ситуаций, возникающих в процессе организации и сопровождения ПКДОТ. Заметим при этом, что на основе полученной информа-ции о реализации модульного курса ПКДОТ можно проектировать содержание консультаций и адресно предлагать их конкретным тьюторам.

В качестве еще одной формы реализации педагогического содействия тьюто-рам в организации и сопровождении ПКДОТ целесообразно рассматривать педаго-гическое наставничество. Педагогическое наставничество в научной литературе понимается как аспект педагогического сопровождения какой-либо деятельности. Педагогическое наставничество в процессе организации и сопровождения ПКДОТ имеет свою специфику. Его специфика, прежде всего, определяется индивидуаль-ными особенностями самих тьюторов, их направленностью на взаимодействие с другими тьюторами и, вообще говоря, с наставниками (преподавателями, админи-страцией, руководителями соответствующих кафедр и специалистами). Исходя из

191

этого, наставник может рекомендовать тьюторам способы организации и сопрово-ждения повышения квалификации с использованием дистанционных образователь-ных технологий. Так, в ГОУ ДПО ЧИППКРО, в рамках педагогического наставни-чества каждый авторский модульный курс ПКДОТ, созданный тьютором, проходит экспертизу. Как правило, в экспертизе принимают участие проректор по учебной работе, проректор по информационному обеспечению, руководитель центра дис-танционного образования, руководители соответствующих кафедр, сам тьютор. В рамках данного процесса тьютору оказывается педагогическое наставничество в рамках его деятельности по созданию модульного курса ПКДОТ.

В содержательном плане взаимодействие партнеров направлено на поиск наиболее целесообразных форм и способов решения конкретных задач по органи-зации и сопровождению ПКДОТ. Появление перед тьюторами схожих задач по-буждает их вступать в партнерские отношения как друг с другом, так и со специа-листами центра дистанционного образования. Члены таких партнерских групп могут быть вовлечены в обсуждение тех противоречий, которые им мешают в ор-ганизации и сопровождения ПКДОТ. Их совместное решение может способство-вать разработке общего методического замысла в решении конкретных заданий и организации и сопровождения ПКДОТ в целом.

Таким образом, руководствуясь современными научными исследованиями, посвящёнными разработке концептуальных основ организации и сопровождения ПКДОТ, мы считаем, что педагогическое и организационное содействие профес-сорско-преподавательскому составу, как процесс оказания помощи посредством консультирования, партнёрства и наставничества в рамках организации ПКДОТ в условиях ДППО – продиктовано необходимостью выявления и поддержания пе-дагогически целесообразных инициатив у тьютора в процессе организации ПКДОТ в системе ДППО.

Следующим организационно-педагогическим условием организации и сопро-вождения ПКДОТ является целенаправленное создание и использование ИКТ-насыщенной образовательной среды в процессе ПКДОТ.

«Информационно-коммуникационная среда» – совокупность условий, обес-печивающих осуществление деятельности пользователя с информационным ре-сурсом (в том числе распределенным информационным ресурсом) с помощью ин-терактивных средств информационных и коммуникационных технологий и взаи-модействующих с ним как с субъектом информационного общения и личностью. Информационно-коммуникационная среда включает множество информационных объектов и связей между ними, средства и технологии сбора, накопления, переда-чи (транслирования), обработки, продуцирования и распространения информа-ции, собственно знания, средства воспроизведения аудиовизуальной информации, а также организационные и юридические структуры, поддерживающие информа-ционные процессы [7].

В рамках статьи рассмотрим более подробно понятия «информационная сре-да» и «ИКТ-насыщенная образовательная среда». Как считает И.М. Осмоловская

192

[5], они не тождественны друг другу. Информационная среда может быть исполь-зована человеком как средство образования, но может быть, и использована и в более широких целях – для ориентации в текущих политических и культурных событиях, для коммуникации с людьми, высказывания собственной точки зрения и т.д. В этом аспекте информационная среда шире по своему назначению ИКТ-насыщенной образовательной среды. Но наряду с этим в ИКТ-насыщенную обра-зовательную среду входят образовательные учреждения, деятельность специально подготовленных людей – педагогов, т.е. в этом аспекте она шире среды информа-ционной.

Среду, складывающуюся на основе средств информационно-коммуника-ционных технологий, будем далее называть как ИКТ-насыщенную образователь-ную среду.

Определим ИКТ-насыщенную образовательную среду как систему влияний и условий развития личности, содержащихся в социальном и пространственно-предметном окружении. Понятие «среда» обязательно включает в свое понятие личность, поскольку подразумевается среда развития и образования личности. Это область актуальной жизнедеятельности человека, его самоопределения и са-мореализации. ИКТ-насыщенная образовательная среда специально создается че-ловеком и, начиная действовать в данной среде, человек одновременно и приспо-сабливается к ней, и старается изменить ее «под себя». По мнению В.А. Сласте-нина «педагогическая среда организуется таким образом, чтобы способствовать формированию и развитию у педагога образа «Я». В рамках инновационного об-разования (в нашем случае ПКДОТ – примечание автора) создаются условия для развития личности учителя, осуществляется ее право на индивидуальный творче-ский вклад, на личностную инициативу, на свободу саморазвития» [8].

Из представленного выше мы можем сделать вывод, что ИКТ-насыщенная образовательная среда – системный объект, который состоит из взаимосвязанных программных и технических компонентов. Назначение этой среды – создание ус-ловий и предоставление ресурсов, которые обеспечивают: осуществление образо-вательного процесса; организацию деятельности и управление образовательным учреждением; взаимодействие всех участников образовательного процесса.

Появление в ГОУ ДПО ЧИППКРО ИКТ-насыщенной образовательной среды и экспериментирование с инновационными учебно-методическими материалами по-зволяет преподавателям переосмысливать методы своей работы, осваивать и опробо-вать новые педагогические техники. Формирование ИКТ-насыщенной образователь-ной среды создает условия для полноценного функционирования модели ПКДОТ.

Таким образом, активное формирование и использование ИКТ-насыщенной образовательной среды учреждениями ДППО, ее направленность на быстро изме-няющиеся предложения рынка соответствующих услуг обеспечивают эффектив-ность организации и сопровождения ПКДОТ.

Взаимосвязь всех перечисленных и описанных условий реализации модели организации и сопровождения ПКДОТ позволяет обеспечить конкурентоспособ-

193

ность образовательного учреждения ДППО в условиях информатизации общест-ва. Теоретико-практическое исследование позволило выявить и доказать совокуп-ность условий эффективного функционирования модели организации и сопрово-ждения ПКДОТ в учреждении ДППО. Новизна выделенных условий заключается в следующем: а) данные условия не использовались для определенного нами предмета исследования; б) данные условия не рассматривались в комплексе; в)особенности каждого предлагаемого условия представлены в характеристике и анализе.


1. Ильясов, Д.Ф. Единство объективных и субъективных факторов в управлении повы-шением квалификации руководителей образовательных учреждений [Текст]: дис. докт. пед. наук / Д.Ф. Ильясов. – Челябинск, 2005. – 390 с.

2. Кулюткин, Ю.Н. Психология обучения взрослых [Текст] / Ю.Н. Кулюткин. – М.: Про-свещение, 1985. – С. 128. С. 83.

3. Минжериков, В.А. Психолого-педагогический словарь для учителей и руководителей общеобразовательных учреждений [Текст] / В.А. Минжериков; под ред. П.И. Пидка-систого. – Ростов н/Д.: изд-во «Феникс», 1998. – С. 544. С. 451–452.

4. Найн, А.Я. Инновации в образовании [Текст] / А.Я. Найн. – Челябинск: ГУ ПТО адм. Челяб.обл.; Челяб. филиал ИПО МО РФ, 1995. – С. 288.

5. Осмоловская, И.М. Проблемы развития дидактики в информационном обществе [Текст] / И.М. Осмоловская // Инновации в образовании. 2009. №6. С.4–20. С. 15.

6. Осипова, О.П. Руководители осваивают дистанционные технологии обучения [Текст] / О.П. Осипова // Народное образование. 2009. №1. С. 116–122.

7. Роберт, И.В. О понятийном аппарате информатизации образования [Текст] / И.В. Ро-берт // Информатика и образование. 2003. № 1. С. 2–9.

8. Сластенин, В.А. Педагог как субъект инновационной деятельности [Текст] В.А. Сла-стенин // Соискатель-педагог. 2008. №4. С. 26–32. С. 26

9. Яковлева, Н.М. Теория и практика подготовки будущего учителя к творческому ре-шению воспитательных задач: дис. … докт. пед. наук / Н.М. Яковлева. – Челябинск, 1992. – С. 403.

194

Федосеев С.В., Микрюков А.А. (г. Москва)

ЗАДАЧИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДХОДОВ

Информационные технологии являются той сферой человеческой деятельно-

сти, достижения в которой являются определяющими для успешного развития всей экономической системы в целом. Они находятся в состоянии постоянного совершенствования и обновления, поэтому фундаментальные изменения проис-ходят в них каждые три-четыре года.

В настоящее время именно информационные технологии признаются самыми перспективными направлениями для инвестиций.

Так, по данным NVCA (National Venture Capital Association, США) 40,7% ин-вестиций направляется в США на новые проекты в программном обеспечении, интернете и средствах телекоммуникаций.

В целом, информационные технологии характеризуются очень широкими возможностями для инноваций и новыми перспективными бизнес-моделями.

Наиболее важными направлениями развития информационных технологий являются:

1. Оптимизация бизнес-процессов и автоматизация управления. Последние годы на программные продукты этого направления сохраняется огромный спрос. Однако, предполагается [1, 2], что рынок достаточно быстро насытится и спрос спадет, как это уже происходит в развитых странах.

2. Собственно разработка программного обеспечения, бизнес-приложений, интерфейсных сервисов, систем поиска и анализа изображений, систем семанти-ческого поиска, систем видеонаблюдения и т.д.

3. Совершенствование моделей продаж программного обеспечения. Это, прежде всего, развитие и распространение арендной модели Software as a Service (SaaS), которая предоставляет не программный продукт, а лишь доступ к его функциям через интернет. Эта модель позволяет, в отличие от приобретения классического программного продукта, легко прекращать пользование услугой или менять поставщика.

4. Адаптация информационных технологий к изменяющимся условиям функ-ционирования рынка. Так, сегодняшняя ситуация финансового кризиса привела к актуализации средств решения следующих проблем:

195

– управление финансовыми потоками с прозрачностью и четким контролем над ними;

– управление рисками; – оптимизация производственных планов; – управление затратами на персонал и взаимоотношениями с поставщиками; – IT-аудит, т.е. выявление потенциальных характеристик информационных

систем и возможностей их эффективного применения. Несомненно, перечисленные проблемы должны быть учтены при разработке

и внедрении новых программных средств. 5. Обеспечение согласованного взаимодействия программных продуктов,

разработанных различными производителями на различных платформах Таким образом, актуальными на сегодняшний день являются следующие во-

просы: 1. Разработку любого самого совершенного программного продукта необхо-

димо сопровождать маркетинговыми исследованиями, изучением финансового рынка, грамотными управленческими воздействиями. Причем технический, тех-нологический процесс и процесс внедрения, продвижения на рынке оказываются взаимосвязанными и взаимообусловленными.

2. Любой программный продукт должен разрабатываться с учетом требова-ний системной интеграции, унификации протоколов взаимодействия и межсис-темных интерфейсов.

Обозначенные вопросы не могут быть решены без соответствующего кадро-вого обеспечения.

Именно с этим обстоятельством связано открытие в Институте компьютерных технологий МЭСИ направления подготовки бакалавров 220600 – Инноватика. Ква-лификация по окончании обучения: бакалавр техники и технологии. Профиль под-готовки: управление инновациями в информационно-коммуникационной сфере.

В соответствии с требованиями Государственного образовательного стандар-та обеспечивается достаточная математическая подготовка и изучение дисциплин, связанных с инженерными и технологическими основами инновационной дея-тельности.

Большое внимание уделяется изучению учебных дисциплин, относящихся непосредственно к профессиональной деятельности бакалавра.

С одной стороны это дисциплины, связанные с теорией инноваций, марке-тингом, менеджментом, экономическим и финансовым обеспечением, управлени-ем качеством.

А с другой – дисциплины, связанные с информационными системами, про-граммированием, базами данных, метрологией и сертификацией программного обеспечения, информационными технологиями в инновационной деятельности.

Другим важным нововведением является открытие на кафедре «Автоматизи-рованных систем обработки информации и управления» Института компьютер-ных технологий МЭСИ специализации «Системная интеграция» для направления

196

подготовки 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

В настоящее время эта специализация является очень востребованной на рынке труда.

Очевидно, что чуткая и своевременная реакция на изменение требований рынка, особенно такого, как рынок программных продуктов и услуг, является ре-шающим условием успешного функционирования вуза и его выпускника по окончании обучения.


1. Баранчеев В.П. Управление инновациями. М.: Высшее образование, Юрайт-Издат, 2009. – 711 с.

2. Шатраков А.Ю. Инновационная деятельность высокотехнологичных предприятий. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2007. – 174 с.

197

Налимов С.П., Чмут В.И. (г. Санкт-Петербург)

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС

Внедрение информационных технологий в учебный процесс подразумевает

надежную аппаратную база, надежно функционирующую сеть и выход в ИНТЕРНЕТ.

Внутри Академии создана локальная сеть, объединяющая более 250 компью-теров, организован доступ в ИНТЕРНЕТ, существует почтовая служба – все под-разделения имеют почтовые адреса. В сеть объединены территориально удален-ные здания на ул. Попова 14, ул. Попова 4\6 и Аптекарский пр. 6\4 (рис. 1). При чтении лекций, проведении заседаний Ученого Совета и защиты диссертаций ис-пользуется мультимедийная техника. Таким образом, в академии имеются все предпосылки для внедрения информационных технологий в учебный процесс.

Рис. 1. Корпоративная сеть академии

198

Наличие корпоративной сети расширяет возможности общения между або-нентами в электронном виде, и позволяет внедрить безбумажную технологию до-кументооборота. Пользователям предоставляется два варианта документооборота: либо пересылкой документа по локальной сети, либо отправкой по почте.

1. Пересылка документов по сети: в каждом подразделении на компьютере, подключенном к сети, создана папка общего доступа «Box», через которую и осуществляется обмен корреспонденцией.

Для пересылки документа в пределах сети академии необходимо: • Открыть «Проводник», в строке адреса, набрать \\IP-адрес подразделе-

ния\вох и нажать ENTER (см. табл. 1). • Будет открыта папка Box, удаленного компьютера.

Таблица 1

Наименование подразделения Почта IP-адрес Библиотека [email protected] 192.168.3.1 Деканат фарм. факультета [email protected] 192.168.7.1 Заочный деканат [email protected] 192.168.56.1 Иностранный деканат [email protected] 192.168.10.1 Кафедра AT Л [email protected] 192.168.12.1

Например, для доступа к компьютеру кафедры АТЛ набираем:

\\192.168.12.1\Box и копируем документы в открытую папку Box удаленного ком-пьютера. Чтобы сделать доступными документы на Вашем компьютере, их нужно скопировать в папку C:\Box на Вашем компьютере.

2. Для обмена документами между подразделениями академии по второму варианту используется почтовая служба, развернутая в домене spcpa.ru. Все под-разделения академии имеют почтовые адреса.

Для примера в табл. 1 приведены почтовые адреса и IP-адреса компьютеров некоторых подразделений академии.

При вводе почтового адреса адресата в пределах академии можно обойтись вводом только почтового имени адресата без указания доменного имени (напри-мер, вместо [email protected] можно ввести atl).

Наличие почтовых адресов в корпоративной сети позволяет внедрить дистан-ционную форму обучения студентов Заочной формы обучения при выполнении контрольных работ.

Проверка работ осуществляется по следующей схеме: • Контрольные работы, выполненные в электронном виде, поступают на

соответствующий адрес заочного деканата и сервером автоматически рассылают-ся по кафедрам.

• Результат проверки работы преподавателем отсылается на электронный адрес студента, а копия, для регистрации, в заочный деканат

Внедрение этой схемы позволяет осуществлять связь преподавателя со сту-дентом в интерактивном виде.

199

Практическая реализация внедрения информационных технологий в учебный

процесс. Это в первую очередь система дистанционного обучения. В настоящее время

для дистанционного обучения на сайте Академии создан раздел “Дистанционное обучение “.

Сюда входят: 1. Электронные учебники и учебные пособия по кафедрам Высшей матема-

тики, Аналитической химии, Охране труда и Промышленной экологии, Анатомии и физиологии, заочному деканату и др.

2 Информация о методических материалах, используемых в дистанционном обучении по заочному факультету;

а) CD со всеми методическими материалами для студентов всех курсов и публикация их для широкого пользования на Сайте Академии.

б) Наряду с кейсовой (традиционной) технологией внедрен интерактивный метод обучения с использованием e-mail.

Проведена практическая реализация методологии дистанционного обучения для студентов 4 курса ФПТЛ по дисциплине «Моделирование и оптимизация производств лекарственных средств» на выпускающих кафедрах в 8-м семестре.

В цикл дистанционного обучения входят: • электронный учебник (методическое пособие) по вероятностному (стохас-

тическому) моделированию; • тестовый контроль усвоения теоретического курса; • проведение эксперимента на виртуальной лабораторной установке; • выполнение отчета в электронном виде (по шаблону); • отсылка результатов средствами e-mail; • проверка работы преподавателем и отсылка результатов с замечаниями и

оценкой на электронный адрес студента. Одной из целей практической реализации дистанционного обучения является

увеличение доли самостоятельной работы студентов при овладении учебным мате-

Эл. адрес студента- заочника

Эл. адрес деканата

Эл. адрес кафедры

контр. работа

200

риалом, получении ими практических навыков работы в INTERNET и работе с при-кладными программами офисного делопроизводства (электронная почта, текстовый редактор, электронная таблица, системой управления базами данных ACCESS, Power Point), с программамой MachCaD, с графическим редактором Компас-График и т.д.

Кроме того, во всех деканатах академии внедрена Автоматизированная сис-тема информационного обеспечения «ДЕКАНАТ».

Автоматизированная система информационного обеспечения (АСИО) пред-назначена для ввода, хранения и обработки информации об успеваемости студен-тов образовательного учреждения и позволяет повысить качество управления об-разовательным процессом за счет автоматизации процесса контроля успеваемо-сти, повышения оперативности получения необходимой информации.

Эффект использования АСИО заключается в повышении оперативности по-лучения различной учебной информации в удобной для анализа форме (в виде таблиц или отчетов), а также в упрощении процедуры подготовки стандартных форм и документов (зачетные и экзаменационные ведомости, академические справки, приложение к диплому).

АСИО реализована на базе MS Access. Достоинством данной АСИО является ее открытая архитектура, что подразумевает возможность динамического измене-ния ее параметров в соответствии с изменяющимися потребностями. Примером может служить возможность добавления дополнительных данных по студентам, возможность добавления новых отчетов.

Информационные связи АСИО «Деканат» показаны на рис. 2.

Учебный план

Список изучаемых дисциплин

Ведомости

Оценки студента

Описывает все изучаемые дисциплины с распределением их по семестрам

Формируется на основе учебного плана. Включает название дисциплины, кафедру, количество часов, семестр, вид отчетности, идет в диплом или нет.

Ведомости формируются на основе реального списка изучаемых дисциплин

Оценки, введенные в ведомость, сохраняются в БД

Рис. 2. Информационные связи АСИО

Дальнейшее развитие АСИО предполагает переход на использование рейтин-

говой системы учета и оценки успеваемости студентов и переход на болонскую систему зачетных кредитов.

201

Козлова Т.В. (г. Москва)

ПРОБЛЕМА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ

• Электронное обучение не существует отдельно и динамично вписывается в

систему традиционного образования для всех форм обучения. • Для повышения качества традиционного образования необходимо его до-

полнять электронными инструментами взаимодействия, которые зарекомендовали себя с положительной стороны.

• Для преподавателя важно проводить предварительную подготовку перед началом учебного семестра, где необходимо учитывать использование различных электронных инструментов взаимодействия со студентами и другими преподава-телями.

• Планирование учебного процесса у преподавателя должно быть связано с тем, что необходимо составить календарный план работы на весь учебный семестр, распределив весь материал и контрольные задания в соответствующем порядке.

• Самое важное при использовании электронных инструментов для препо-давателя – это составить четкий список критериев оценки знаний студентов при их выполнении, поскольку почти все они выполняются в отсутствии преподава-теля и это не дает ему возможность оценивать знания так, как это происходит в аудитории.

В традиционном обучении существует угроза отставания получения знаний сегодняшним студентом, поскольку те знания, которые он получает на 3 курсе и выше (по специализации), являются актуальными несколькими годами раньше. Тихомиров В.П. отмечает, что существует возможность того, что сегодня знания в ВУЗе не являются актуальными, а относятся к двенадцатилетней давности. Те знания, которые были открыты для общества 12 лет назад, преобразуются в ака-демические и сегодня уже не актуальны, более того, даже не несут в себе никакой полезности для студента. При этом современное общество имеет отличные воз-можности избежать этого разрыва в 12 лет и сократить его до 12 часов посредст-вом получения знаний через Интернет и электронные инструменты общения и обучения.

Электронное обучение, как и традиционное, в чистом виде не дает того ре-зультата, который получается в итоге обучения по смешанной модели. Смешан-ная модель обучения позволяет совмещать традиционное обучение, где занятия

202

проводятся в аудиторном виде (лекции, семинары лабораторные работы), при этом вынося часть практических мероприятий в электронный вид. Это позволяет преподавателю концентрировать внимание на более интересных и сложных темах курса, не уделяя такого же внимания основным теоретическим понятиям, которые студент усваивает, выполняя электронные тестирования или принимая участие в обсуждении в форуме или блоге.

Все электронные инструменты, которые сегодня зарекомендовали себя с по-ложительной стороны, должны правильно использоваться преподавателями в процессе обучения. Поэтому очень важно проводить переподготовку профессор-ско-преподавательского состава и постоянно проводить практические семинары для ознакомления с еще более новыми инструментами электронного обучения.

Главная цель преподавателя – это дать качественные знания студентам, по-мочь им применить эти знания на практике. Сегодня этого можно достичь при достижении следующих задач:

• Преподаватель должен уметь работать на компьютере. • Преподавателю необходимо знать, что такое Интернет. • Преподаватель должен активно использовать электронные инструменты. • Преподавателю нужно говорить со студентами на одном языке. В основном преподаватели уже умеют работать с программами MS Office,

при этом не очень активно выходят в Интернет для общения со студентами, кото-рые там проводят большую часть своей жизни. Чаще всего это связано не с тем, что у преподавателя нет времени для этого, а с тем, что он не совсем правильно понимает свою роль в этом и неправильно планирует свою работу.

Если в традиционном образовании преподаватель готовится к каждому ауди-торному занятию за несколько дней, то в смешанном – процесс подготовки зани-мает большее количество времени и должен проводиться до начала учебного про-цесса (учебного семестра). Этот процесс для преподавателя можно представить в виде трех циклов: ДО, ВО ВРЕМЯ и ПОСЛЕ. При этом большая часть работы преподавателем выполняется в первом цикле, когда идет процесс планирования.

Планирование учебного процесса у преподавателя должно быть связано с тем, что необходимо составить календарный план работы на весь учебный се-местр, распределив весь материал и контрольные задания в соответствующем по-рядке. Преподаватель должен заранее определить, какой материал будет обсуж-даться в аудиторном виде, а какой можно будет перенести в электронную форму. Примерами электронных мероприятий могут быть:

• форумы, • тесты, • блоги, • создание вики-страниц, • обмен файлами. Очень важно преподавателю понимать, какие из указанных электронных ин-

струментов лучше всего позволяют изучить тот или иной раздел учебного курса.

203

А также то, какие студенты должны уделять внимание на форумы, а какие – на тесты. Для начала необходимо рассмотреть особенности применения каждого электронного инструмента, а затем определить, какие из них подходят студентам различных форм обучения.

Для работы в форумах лучше всего использовать практические задания, где студенты смогут приводить примеры, обсуждать возможность практического ис-пользования лекционного материала. Форумы предназначены для дискуссии в электронном виде, где фразы каждого собеседника должны быть краткими и емки-ми. В учебном курсе может быть разное количество форумов, это зависит от типа дисциплины: если это гуманитарная или экономическая дисциплина, то студенты могут проводить в форумах больше времени для закрепления практических вопро-сов. В случае общеобразовательной дисциплины, типа высшей математики, форум может использоваться в меньшей мере для обсуждения теоретических вопросов.

Тестирования в электронном виде используются для закрепления материала, близкого к тесту лекций, поскольку студенты могут проходить их в домашних ус-ловиях. Здесь лучше всего использовать тест типа самопроверки, когда по его за-вершении студент может посмотреть подробный отчет и увидеть свои ошибки. Очень важно, чтобы в подобных тестах база вопросов была достаточно большой (от 100 вопросов) с небольшой выборкой вопросов в случайном порядке для каж-дого студента (например, по 20 вопросов). В конце изучения дисциплины препо-даватель может упростить себе работу тем, что проведет тестирование в компью-терном классе и сам проконтролирует его выполнение – данный тест может быть представлен с ограниченным количеством попыток (1 или 2) и с высоким проход-ным баллом (от 80% из 100%).

Блоги – это электронные инструменты нового поколения, которые сегодня используются в социальных сетях. В учебном процессе они могут использоваться для обсуждения актуальных вопросов со ссылками на первоисточник, при этом начать блог смогут не только преподаватели, но и студенты.

Вики-страницы используются для создания научных статей и совместных на-учных работ авторского коллектива. Преподаватель может запланировать подго-товку студентов к конференции, в рамках которой студент (или группа студентов) подготовит научный доклад. Для своевременного отслеживания работы студентов в процессе подготовки доклада используются вики-страницы.

Обмен файлами – это общедоступный инструмент электронного обучения, который может быть реализован как через почтовый ящик, так и через обмен файлами в определенной области в системе дистанционного обучения. Некоторые СДО позволяют настроить режим рецензирования электронных материалов и ав-томатическое оповещение автора о том, что его документ прошел проверку.

Самое важное при использовании вышеуказанных электронных инструмен-тов для преподавателя – это составить четкий список критериев оценки знаний студентов при их выполнении, поскольку почти все они выполняются в отсутст-вии преподавателя, и это не дает ему возможность оценивать знания так, как это

204

происходит в аудитории. Поэтому студенты должны быть уверены в том, что пре-доставляя электронное задание на проверку, они достигнут того результата, кото-рый ставит им преподаватель.

Критерии оценки знаний должны включать в себя следующие показатели: • Мин. и макс. балл за задание. • Точная информация за каждый балл. • Список источников для поиска информации при выполнении задания. • Описание требований к оформлению. • Сроки сдачи задания. • Описание мер в случае несвоевременной сдачи задания. Это обязательные параметры, но каждый преподаватель может разработать

дополнительные, которые для конкретного предмета могут быть более подходя-щими и отражающими суть передаваемых им знаний.

Грамотное сочетание аудиторных мероприятий с электронными позволит преподавателю провести второй цикл ВО ВРЕМЯ достаточно эффективно и по-лезно для студентов, чтобы в третьем цикле ПОСЛЕ можно было оценить знания студентов и провести анализ работы для дальнейшего преподавания дисциплины.

Если говорить про традиционные формы обучения, то к ним относятся: оч-ная, очно-заочная, заочная и форма обучения экстернат. У всех указанных форм есть общие требования к электронным инструментам – это качество знаний, по-лучаемых студентами в процессе обучения. И поэтому самыми распространенны-ми электронными инструментами являются электронные тестирования, автомати-чески предоставляющие результат выполнения теста, а также дающие возмож-ность самостоятельной проверки знаний для студентов без привлечения препода-вателя. Второй инструмент – это блоги, которые сегодня набирают обороты и все больше используются преподавателями в смешанном обучении. При этом количе-ство и качество применения данных инструментов различается не очень сильно, поскольку тесты в режиме самопроверки удобны всем студентам без исключения – кому же не хочется убедиться в том, что он отлично знает материал? Когда сту-дент может после изучения каждой темы пройти тест и увидеть свои ответы, это дает возможность для получения грамотных вопросов в блогах, где студенты мо-гут развивать те вопросы, на которые не смогли дать верный ответ не потому, что не знают, а потому, что не понимают вопроса или не согласны с точкой зрения преподавателя.

Для очной и очно-заочной форм есть схожие требования к электронным ме-роприятиям, поскольку для них обязательно есть аудиторные лекционные заня-тия, где студенты могут задавать вопросы по ходу получения материала и возник-новения вопросов. А преподаватель, получив эти вопросы, легко составляет план проведения форума, вынося на обсуждение именно те вопросы, которые возникли в конкретной группе.

Четвертый инструмент электронного общения для очной и очно-заочной форм – это создание вики-страниц. Это также связано с тем, что студенты имеют

205

возможность лично пообщаться с преподавателем и получить подробные реко-мендации о том, что именно необходимо рассмотреть в научной статье, и создать после этого в вики-странице полноценный материал. Здесь важен тот факт, что работа в вики-страницах должна иметь хороший старт, где студент и преподава-тель активно обсуждают цель, задачи и структуру научной работы, которая будет вынесена на вики-страницу. Дальнейшее обсуждение, правка и внесение измене-ний может проводиться в режиме онлайн – что очень важно для заочной формы обучения, студенты которой не могут себе позволить часто встречаться с препо-давателем.

При этом заочная форма обучения чаще проводит электронные задания, за-меняя ими форумы, поскольку в задания можно вынести большую работу, тре-бующую длительной подготовки, расчетов и оформления. Тогда как форумы ста-новятся для преподавателя обузой, поскольку он не знает (чаще всего), какие во-просы волнуют группу в определенный момент времени. И намного проще под-нимать тему в блоге, приводя мнение авторитетного профессионала в области предмета, а также давать задания для выполнения их в электронном виде с после-дующей проверкой в электронном и аудиторном виде, чем гадать и проигрывать в этом сражении, теряя качество даваемых знаний.

Форма обучения экстернат является уникальной потому, что студенты изна-чально относятся к категории людей, которые потенциально способны организо-вать свое личное время для получения знаний, поэтому они могут принимать уча-стие как в обсуждении в форуме, так и в обмене мнениями в блоге. Однако, для них довольно сложным оказывается ведение научной работы в вики-странице, по-скольку они не могут получить старт в виде очной консультации преподавателя (чаще всего). Они с удовольствием принимают участие во всех видах электронно-го получения знаний, при этом не участвуют в научной деятельности кафедры.

Необходимо отметить, что смешанная форма для всех видов традиционного обучения подразумевает очную проверку знаний, в результате которой студент получает «зачет» или оценку за экзамен. Именно на этапе проверки знаний – на итоговом контрольном мероприятии, преподаватель получает отдачу от своих усилий. И она может быть нулевой, если преподаватель не разработал полноцен-ную систему оценки знаний студентов по всем мероприятиям, которые проводи-лись в течение периода изучения дисциплины.

206

Костюкова Т.П., Филосова Е.И. (г. Уфа)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ КАК СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ

В настоящее время происходит становления новой системы образования, ко-торое сориентировано на вхождение в единое мировое образовательное и инфор-мационное пространство. Этот процесс сопровождается существенными измене-ниями в педагогической теории и практике учебно-воспитательного процесса. Информационные технологии являются основой для оптимизации процессов управления качеством образовательных услуг путем сквозной автоматизации всех составляющих этого процесса и индивидуализацией процесса обучения.

Прежде чем рассматривать важность информационных технологий для обес-печения качества образовательных услуг надо проанализировать основные тен-денции развития системы образования. Это поможет лучше понять роль новых технологий в практике обучения, обеспечивающих когнитивное, интеллектуаль-ное, творческое развития учащихся. Состояние и динамику высшего образования определяют общие для большинства стран мира тенденции развития, представ-ленные на рис. 1.

Рис. 1. Современные тенденции развития образования

207

Неоспоримо, что целевой функцией современного образования является формирование человеческого капитала. Под человеческим капиталом здесь пони-мается воплощенный в человеке запас способностей, знаний, навыков и мотива-ций. Это связано со специфической функцией системы высшего образования, за-ключающейся в формировании и совершенствовании активного элемента процес-са производства, в накоплении интеллектуального потенциала, который в значи-тельной мере определяет эффективность и конкурентоспособность национальной экономики. Высшее образование вооружает человека методологией выбора во все возрастающем потоке информации, развивает его креативные способности. Креа-тивизация образования становится ключевым словом педагогического процесса, существенным, глубинным понятием процесса обучения.

Индивидуализация образовательного процесса предполагает такой тип по-строения обучения, при котором происходит усиление самостоятельности не только обучения, но и развития познавательной сферы, обогащения ее глубинных структур с целью развития личности студента, его самобытности и уникальности. Личностно-ориентированные образовательные программы строятся за счет орга-низации рефлексии особого типа, в ходе которой действия студента в конкретной ситуации сопоставляются с его актуальными качествами: знаниями, представле-ниями, опытом, индивидуальностью, профессиональной компетентностью и до оформления проходят ряд стадий: образовательные потребности – образователь-ные задачи – индивидуальная образовательная программа.

Очевидной тенденцией в последние годы является резкий рост предлагаемых вузами дополнительных образовательных услуг, обеспечивающих непрерывность образования. Это оказалось процессом, который стимулирует и государство, нуж-дающееся в более квалифицированных кадрах, и негосударственный сектор, заин-тересованный в повышении квалификации своих работников. Вузы также заинте-ресованы в развитии системы предоставляемых дополнительных образовательных услуг. Процесс диверсификации образования и развитие его непрерывности при-водит к компьютеризации, интенсификации и многоуровневости.

Отдельно стоит отметить тенденцию повышения качества образования. Каче-ство, особенно в отношении к сфере образования и науки, является наиболее вер-ным индикатором движения вперед. Высокий уровень образования может выдви-нуть то или иное государство в число передовых, продвинуть на годы вперед и, напротив, его отсутствие может стать причиной кризиса и отбросить любую стра-ну на много веков назад. Так что можно сказать – качество образования является подлинным двигателем прогресса, центральным пунктом осуществляемых в этой сфере реформ.

В материалах Министерства образования России представлено следующее понятие «качество образования», которое рассматривается в двух аспектах:

1. Качество результата образовательного процесса: соответствие уровня зна-ний студентов и выпускников требованиям стандартов.

2. Характеристики системы обеспечения этого качества:

208

• содержания образования; • уровня подготовки абитуриентов; • преподавательских кадров; • информационно-методического обеспечения; • материально-технического обеспечения качества подготовки; • используемых образовательных технологий; • научной деятельности. Качество образования нужно рассматривать как качество результата оказания

образовательной услуги (рис. 2).

Рис. 2. Процесс предоставления образовательных услуг

Разработкой, обобщением и формулированием сущности понятия качества

занимается относительно новая область знаний – качествоведение. В ней под ка-чеством понимается не просто сущность, содержание, определенность объекта, проявляющаяся его свойствами, а совокупность свойств, оцениваемых по отно-шению к комплексу свойств других аналогичных объектов [1]. Качествоведение решает триединую задачу, состоящую из квалитологии – фундаментальной науки о природе и законах изменения качеств; квалиметрии – науки об измерении (оце-нивании) качества и учения об управлении (менеджменте) качеством услуг, пред-метов и процессов. С этой точки зрения качество обучения оценивается исходя из совокупности свойств различных элементов образовательной услуги, представ-ленных на рис. 3.

В процессе оказания качественной образовательной услуги, прежде всего, за-интересованы государство (общество), работодатели и сами обучающиеся. Дос-тичь необходимого уровня качества, удовлетворяющего требованиям всех заинте-ресованных сторон, можно с помощью созданной, внедренной и сертифициро-ванной третьей стороной системы менеджмента качества. Основополагающим ее принципом является ориентация на удовлетворение требований и ожиданий по-требителей продукта или услуги.

209

Рис. 3 Основные факторы формирования качества образования

Требования со стороны общества или государства в его лице определяются

тенденциями его развития. Развитие мирового сообщества в последние десятиле-тия ставит в центр системы образования приоритет широко образованной лично-сти, обладающей большим запасом фундаментальных знаний.

Работодатели в наибольшей мере являются потребителями образовательной деятельности. Именно в сфере реальной экономики в полной мере проявляется результат образовательной услуги, выраженный в знаниях и умениях обучаю-щихся.

В качестве требований со стороны обучаемых выделяется применение раз-нообразных образовательных технологий, решающих задачи удовлетворения потребностей в развитии способностей личности и в получении качественного, полноценного и конкурентоспособного образования по выбранной специаль-ности.

Общий принцип формирования качественных услуг представлен на рис. 4. На процесс подготовки специалистов оказывают влияние три взаимосвязанных рын-ка: рынок услуг преподавателей, рынок труда специалистов и рынок образова-тельного продукта.

Образовательные услуги обладают принципиальными отличиями от традици-онных рыночных товаров. Образовательная услуга вуза есть предлагаемый на оп-ределенных условиях вид образовательной деятельности, в процессе которой удовлетворяется потребность в получении студентом (потребителем) необходи-мых знаний, предусмотренных системой высшего профессионального образова-ния, и квалификации по выбранной специальности [2].

Качество образования (системы и процессы)

Цель образования

Потенциал образования

Организационно-правовое

обеспечение

Финансирование

Образовательные потребности

Государственное управление

Системы управления качеством образования

Образовательная программа

Информационно – методическое обеспечение

Материально – техническое обеспечение

Состав студентов

Профессорско – преподавательский

состав

Учебно – воспитательный

процесс

Технологии образования

КАЧЕСТВО РЕЗУЛЬТАТА ОБРАЗОВАНИЯ

(СПЕЦИАЛИСТА)

210

Рис. 4. Взаимосвязь рынков при подготовке специалистов

Необходимый студенту образовательный продукт он получает в течение

весьма продолжительного времени и частями в процессе изучения конкретных дисциплин. Только постепенно, приобретая отдельные части, «порции», в виде предметов учебного курса, образующих полный комплект, определяемый учеб-ными планами и программами, образовательными стандартами, обучающийся за-вершает акт в виде выполнения и защиты квалификационной работы. Соответст-венно, основной задачей современного образования является обеспечение качест-ва всей совокупности образовательных продуктов, получаемых студентами на протяжении всего времени обучения. С этим связано появление специализиро-ванных инструментов – обучающих сред, включающих системы поддержки при-нятия решений для проведения наиболее качественного обучения.

Сегодня электронные учебные ресурсы (ЭОР) становятся реальным элемен-том развития образования. Но как любая педагогическая технология, она все же подчиняется основным законам педагогики, хотя трансформирует их в соответст-вии с новыми условиями обучения и требует переосмысления в рамках образова-тельных учреждений [3].

В рамках приоритетного национального проекта развития образования в на-шей стране развернулась активная работа по созданию ЭОР нового поколения. В качестве основной технологической концепции ЭОР была предложена концепция электронных учебных модулей открытых мультимедиа-систем. Ресурсы создают-ся в виде модулей, которые хранятся в специальном хранилище и могут подкачи-ваться из сети на компьютер клиента по мере необходимости. В качестве клиент-

211

ского средства доступа к ресурсам может использоваться стандартный Интернет-браузер, а также, по необходимости, дополнительное специализированное про-граммное обеспечение, к которым относятся, например, менеджер курсов. Он по-зволяет проектировать из составных единиц некоторые индивидуальные траекто-рии сопровождения учебного процесса.

Гибкость обучения является одной из основных особенностей современного образования. В этой связи важной задачей представляется индивидуализация учебных планов и образовательных информационных ресурсов, адаптированных к возможностям обучаемого. Рекомендуется строить сценарий электронных кур-сов с учетом возможности планирования индивидуального графика обучения в соответствии с особенностями жизнедеятельности учащегося, ликвидации его от-ставания по отдельным предметам или темам. Электронный курс должен обла-дать средствами проведения самостоятельного индивидуального контроля, под-системами осуществления связи между отдельными модулями. Следует преду-сматривать возможность изменения дидактических материалов, введение различ-ных уровней сложности и выбора индивидуального темпа обучения, который учащиеся могли бы выбирать сами на любом этапе обучения.

Тем самым современная система образования повышает степень доступности обучения с сохранением его качества. На повестке сегодняшнего дня — создание эффективной инновационной системы образования, обеспечивающей использова-ние качественных интерактивных средств обучения, которые обладают целым ря-дом дидактических достоинств и позволяют качественно изменить методы, фор-мы и содержание обучения.


1. Федюкин В.К. О создании учебной дисциплины «Квалитология» // Качество. Иннова-ции. Образование. – 2004. – №3. – С. 15–17.

2. Астахова С.М. Регулирование взаимодействия рынка труда и рынка образовательных услуг в сфере подготовки специалистов с высшим образованием. // Электронное науч-ное издание «Труды МЭЛИ: электронный журнал» – Режим доступа [www.e-magazine.meli.ru/vipusk_5/47_5v_astahova.doc] – 20.02.2010.

3. Краснова Г.А. Технология создания электронных обучающих средств / Краснова Г.А., Беляев М.И., Соловов А.В. – М.: МГИУ, 2002. – 304 с.

212

Борисенко Н.Н. (г. Брянск)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕССЕ

ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ УМЕНИЙ БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ-УПРАВЛЕНЦЕВ

Общеизвестно, что система высшего образования является значимым этапом со-

циализации и получения профессиональной подготовки для множества выпускников школ. Студент вуза, получив высшую профессиональную квалификацию, включает-ся в экономическую деятельность общества, и поэтому, задачей системы образования является подготовка высококвалифицированного и всесторонне развитого специали-ста, способного к безболезненной адаптации в профессиональной среде.

Процессы информатизации современного общества, породившие новые тен-денции в развитии общества и отдельно взятой личности, нашли отражение в сис-теме современного вузовского образования, основными приоритетами развития которой становятся модернизация и повышение качества обучения. Возрастают требования к уровню профессиональной подготовки будущего специалиста и формированию таких личностных и профессиональных качеств, которые позволят находиться и продвигаться на рынке труда в постоянно изменяющихся социаль-но-экономических условиях.

Особую роль приобретает использование информационно-коммуникационных технологий в системе профессионального образования, целенаправленно подготав-ливающее специалиста к деятельности в определенной производственной сфере, наиболее четко выстраивая систему требований к будущей профессии и формируя ее образ применительно в реальным производственным процессам и ситуациям, требующим высокой профессиональной компетентности современного специали-ста. Несмотря на различия, обусловленные спецификой будущей деятельности спе-циалистов, существует целый ряд единых профессиональных целей и задач.

Особую роль в подготовке будущих специалистов экономико-управленче-ского профиля, деятельность которых ориентирована на систему как экономиче-ских, так и управленческих знаний, умений и навыков играют информационно-коммуникационные технологии. И если классическую систему знаний еще можно преподавать с помощью стандартных образовательных подходов, то формирова-ние и развитие управленческих умений, как практического, действенного багажа профессионально подготовленного специалиста экономико-управленческого профиля вне активных образовательных технологий, использования инновацион-

213

ных подходов, в том числе и информационно-коммуникационных технологий, представить уже невозможно.

Управленческие умения занимают важнейшее место в структуре профессио-нальной деятельности специалиста экономико-управленческого профиля, являясь инструментом, практическим средством воплощения идей, задач, планов специа-листа, регулируя во внешнем предметном мире взаимоотношения объектов и субъектов управления, помогая выстраивать целесообразные экономические от-ношения, позволяя реализовывать и развивать в процессе активной деятельности качества и свойства личности специалиста.

Важной основой эффективного формирования управленческих умений буду-щих специалистов, успешно реализуемой средствами информационно-коммуни-кационных образовательных технологий является моделирование профессиональ-ной управленческой деятельности в учебном процессе, которое дает будущим сту-дентам адекватное представление о целостной профессиональной деятельности специалиста управленческого профиля и позволяет студентам в процессе обучения за счет многократной имитации профессиональной деятельности в ходе решения учебно-производственных задач овладеть способами (действиями, операциями) профессиональной деятельности настолько полно, что это обеспечивает безболез-ненный переход к действительному выполнению своих профессиональных функ-ций, дальнейшей реализации и развития управленческих умений.

Кроме того, обучение информационно-коммуникационным технологиям по-зволяет будущим специалистам повысить информационную компетентность, ов-ладеть основными компьютерными технологиями, технологиями работы с ин-формацией (поиска, обработки, хранения, анализа), сетевыми и телекоммуника-ционными технологиями, которые, совершенствуют управленческие умения спе-циалиста, связанные с оперативной переработкой и использованием различных информационных потоков, характерных для деятельности в сфере экономики и управления; владением методами оценки эффективности информационно-управляющей системы; умением строить прогностические модели; модернизиро-вать информационное пространство управления объектом деятельности.

В целях реализации организационно-педагогической модели использования информационно-коммуникационных технологий для процесса формирования управленческих умений студентов необходим специализированный учебно-методический комплекс информационно-коммуникативных технологий, предпо-лагающий в общем виде:

а) создание технологической среды на основе инструментальных средств раз-работки и использования сетевых курсов для организации и ведения педагогиче-ского процесса формирования управленческих умений на базе средств информа-ционно-коммуникационных технологий в интегративном единстве с игровыми обучающими технологиями и технологией творческого проектирования;

б) организацию учебного процесса на основе электронного учебно-методи-ческого комплекса, включающего цели, содержание, дидактический процесс и ор-

214

ганизационные формы обучения и спроектированного с учетом потенциала ин-формационно-коммуникативных образовательных технологий как средств фор-мирования управленческих умений;

в) подготовку преподавателей и студентов с учетом психолого-педагоги-ческих особенностей использования информационных образовательных техноло-гий в учебном процессе при обязательном наличии уровня информационной ком-петентности субъектов образовательного процесса, связанного с общей готовно-стью к обучению в современной информационной среде, владением приемами интерактивного взаимодействия;

г) проектирование контролирующей системы, учитывающей психологиче-ские особенности и основные формы контроля результатов учебной деятельности студентов – будущих специалистов экономико-управленческого профиля, осо-бенности организации и реализации процесса обучения специалистов управлен-ческим умениям.

Определяя информационно-коммуникационные технологии эффективным средством формирования управленческих умений будущих экономистов необхо-димо определиться с методом, способствующим наиболее эффективному их при-менению. В качестве такого метода, призванного содействовать развитию творче-ских способностей обучающихся, формированию навыков саморазвития и само-образования, была выбрана методика моделирования управленческой деятельно-сти в совокупности с методом проектов.

Метод проектов является средством активизации мыслительной деятельности обучаемых, обеспечивает повышение практико-ориентированной мотивации, раз-витие самостоятельности и потребности личности в развитии и саморазвитии, а также способствует осуществлению непосредственной связи между приобретени-ем знаний и использовании их в решении профессиональных задач. Метод проек-тов универсален по отношению к подготовке специалиста, желающего и способ-ного в дальнейшем саморазвиваться в выбранной профессиональной среде, так как он, во-первых, стимулирует практическую профессиональную деятельность личности, позволяя формировать набор необходимых навыков, а также, во-вто-рых, позволяет с наименьшими затратами способом создать условия деятельно-сти, максимально приближенные к реальным.

Выполнение студентами учебных проектов в организованных творческих группах с использованием информационных технологий – важный компонент профессиональной подготовки будущего специалиста, в процессе которого про-исходит накопление теоретических и практических знаний, формируются управ-ленческий умения и мотивация к дальнейшему развитию в выбранной профес-сиональной стезе.

Задачами выполнения проекта являются: 1) изучение студентами некоторых теоретических аспектов выбранной буду-

щей профессии в рамках подготовки материала; 2) формирование знаний и умений, необходимых в дальнейшей деятельности

специалиста социально-экономической сферы;

215

3) моделирование будущей профессиональной деятельности и формирование управленческих навыков в процессе выполнения проектов в коллективе;

4) формирование навыков поиска и структурирования необходимой инфор-мации для получения полных сведений об изучаемой проблеме.

Также во время выполнения проектов студенты приобретают: − умения планировать собственную деятельность и деятельность творческой

группы; − умения организации процесса мотивации всех членов творческой группы; − умения контроля собственной деятельности; − знания и умения принятия решений, анализа и обработки информации; − знания некоторых дополнительных программных продуктов и поисковых

программ. В ходе выполнения учебного проекта происходит рост профессионально-

личностного осознания себя, как будущего участника экономико-управленческой деятельности а, следовательно, формирование и усиление мотивационных уста-новок на дальнейшее профессиональное развитие и саморазвитие.

Выполнение учебного проекта ориентировано, в основном, на внеаудиторную работу. Во время занятий педагог может корректировать некоторые моменты, объ-яснять технические моменты выполнения задания, помогать в представлении раз-работанного проекта в виде презентации, web-сайта и информационного буклета.

Во время подготовки проекта для сбора информации студенты получают возможность использования ресурсов Интернет. В настоящее время всемирная сеть Интернет хранит более миллиарда информационных объектов, таких как Web-документы, файловые архивы, архивы телеконференций и т.п. Очевидно, что эффективность использования информационного ресурса такой сложности требует от пользователя определенных знаний, умений и навыков в области организации и проведения поиска информации в Интернет. Студенты, подбирая материал по изу-чаемой проблеме, получают дополнительную информацию по информационным ресурсам сети, получают дополнительные навыки по работе в данной среде.

Применение предложенных методов и средств позволяет развивать у студентов как основные инструментальные (способность к анализу и синтезу, способность к организации и планированию, базовые общие и профессиональные знания, элемен-тарные компьютерные навыки управления информацией, способность принимать решения и решать существующие проблемы), так и межличностные компетенции, а именно: способность работать в команде, способность к критике и самокритике.


1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / М.И. Се-менов, И.Т. Трубилин, В.И. Лойко, Т.П. Барановская; Под общ. Ред. И.Т. Трубилина. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 416 с.:ил.

2. Анохина Г.М. Оценка эффективности технологии системы адаптивного обучения // Содержание образования и образовательные технологии в малочисленной школе:

216

опыт, проблемы, перспективы. Материалы научно-практической конференции. – Во-ронеж, 1999.

3. Анохина Г.М. Проблема личностно-ориентированного образования в науке и практике накануне третьего тысячелетия // Образование, 21 век. Материалы международной на-учно-практической конференции. – Воронеж, 1999.

4. Информатика: Учебник под ред.проф. Н.В.Макаровой. – М.: Финансы и статистика, 2002. 5. Рабочая книга участника студенческого Интернет-фестиваля/ Под редакцией Симо-

ненко В.Д. – Брянск: Издательство СЭИ БГУ, 2005. – 48 с. 6. Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании. – М.: Школа-

пресс, 1994. 7. Федеральная целевая программа «Электронная Россия (2002-2010г.г.), доступ WWW,

URL: http://www.internet-law.ru/intlaw/laws/e-rus.htm 8. Программа INTELl «обучение для будущего»: формирование мотивации профессио-

нального саморазвития, http://ito.edu.ru/2005/Moscow/II/5/II-5-5167.html 9. Актуальные вопросы обучения интернет-технологиям будущих педагогов

http://www.bryanskedu.net/seminar/2007/002/

217

Шарикова Т.В., Кушнир И.Б. (г. Шахты)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

По мере роста компаний, обострения конкуренции на рынке и усложнения

структуры финансовых потоков среди российских предприятий наблюдается посте-пенный переход от моделей управления предприятием, называемыми менеджментом здравого смысла к реинжинирингу финансового менеджмента. Первым шагом на этом пути для предприятия является постановка управленческого учета (логистика управления финансами). И здесь на помощь приходит программный продукт семей-ства 1С: «Финансовое планирование». Следует сказать, что на текущий момент про-граммный продукт «1С: Предриятие» является универсальной системой автоматиза-ции деятельности предприятия и поэтому используется для автоматизации самых разных участков экономической деятельности предприятия достаточно широко.

Проходя на предприятиях практику, студенты для написания своих отчетов за-частую используют отчетные данные, выданные программой «1С: Бухгалтерский учет», которые затем анализируют в своих курсовых работах и дипломных проектах.

Использование компоненты «Финансовое планирование» позволяет опреде-лить, каким целям будет служить система и оценить реалистичность их выполне-ния. Для этого определяются направления деятельности предприятия (проекты), операции по которым являются достаточно однородными по смыслу и составу, что позволяет обобщать и анализировать их совокупный вклад в исполнение сводного бюджета предприятия. Таким образом, при написании дипломной рабо-ты по определенному направлению деятельности предприятии (на которое можно отнести как часть расходов предприятия, так и доходов, которые они образуют) в технологическом разделе студенты могут использовать классификатор проектов конфигурации «Финансовое планирование». Разделение на проекты должно быть детализированным до такой степени, чтобы сделать возможным распределение по проектам большинства затрат предприятия.

Ввод, как планируемых, так и фактических данных в конфигурации «Финан-совое планирование» осуществляется с помощью документов. Как правило, за ос-нову для расчета берутся данные предыдущих периодов. Фактические данные можно либо вводить вручную, либо автоматически переносить из любой учетной системы «1С: Предприятия».

Перенос данных осуществляется с помощью текстового файла, подготовленно-го в специальном формате обмена данными, установленном для конфигураций «1С: Предприятие». Для получения данных из любых (необязательно типовых) конфигу-раций «1С: Предприятие», базирующихся на компонентах «Бухгалтерский учет» и

218

(или) «Оперативный учет», в состав продукта «Финансовое планирование» входит механизм, который позволяет организовать выгрузку данных, накопленных в виде бухгалтерских итогов и оборотов по любому плану счетов или остатков или движе-ний любых регистров оперативного учета. С помощью этого механизма можно на-страивать и осуществлять выгрузку необходимых фактических данных из конфигу-рации, куда он встроен, в текстовый файл, для последующей загрузки в конфигура-цию «Финансовое планирование». Таким образом, это средство можно использовать как конвертор данных из бухгалтерской отчетной системы в управленческую, для поступления отчетности в любых нестандартных группировках и аналитических разрезах, используемых в аналитических данных. Информация о фактических ре-зультатах деятельности может использоваться различными способами:

• провести многомерный сравнительный анализ данных; • анализировать прибыльность, ликвидность и платежеспособность по фак-

тическим данным; • провести статистический анализ данных; • использовать фактические данные для проведения так называемого «сколь-

зящего» планирования. По мере поступления фактической информации часть плановых данных заменяется на реальные, что позволяет более точно оценить ве-роятность достижения запланированных результатов и, при необходимости, скор-ректировать планы на оставшиеся периоды.

Поскольку на настоящий момент не существует четко определенных правил ведения управленческого учета (как, например, «Положения о ведении бухгалтер-ского учета») окончательное решение о способах реализации той или иной учет-ной задачи принимают ответственные лица каждого конкретного предприятия. Знания теоретических основ и умение применять их на практике с использовани-ем информационных технологий позволит выпускникам университета уже на старших курсах во время прохождения производственной и преддипломной прак-тик зарекомендовать себя как знающих специалистов. Использование фактиче-ских данных предприятия, на котором студенты проходят практику (выгружен-ных из любой учетной системы «1С: Предприятия») в программе «1С: Финансо-вое планирование» позволяет построить несколько различных планово-учетных вариантов, в которых описывается один и тот же период времени и применить их в своей выпускной работе для сравнения и анализа.

В рамках практики по информационным технологиям и на занятиях по спе-циальным дисциплинам студенты могут освоить основные функции системы про-грамм «1С:Предприятие» и научиться применять на практике базовые возможно-сти, предоставляемые программой «1С:Финансовое планирование». В процессе прохождения преддипломной при наличии накопленных фактических данных можно использовать отчет «Статистический анализ». Помимо вычисления раз-личных статистических показателей по данным бюджетов, он, с помощью реали-зованных в программе математических моделей и отталкиваясь от имеющихся ис-торических данных, позволяет делать прогнозы изменения показателей и статей оборотов на будущее. Такие прогнозы могут быть основой для составления пла-

219

нов и перспективного анализа тенденций развития предприятия. Это могут быть, например, прогнозы спроса, прогнозы цен поставщиков и т.д.

Кроме того, отчет «Статистический анализ» позволяет выявлять зависимости между статьями оборотов, которые могут быть использованы для формирования справочника связей статей оборотов. Используя специальные приемы, с его по-мощью можно изучать также зависимости между внешними факторами, так или иначе влияющими на деятельность предприятия, что позволяет строить более объективные планы и прогнозы развития.

Имея массивы данных за несколько лет можно более широко использовать отчеты группы «Сравнение данных» для сопоставления результатов работы пред-приятия в разные периоды. Например, строить сравнения результатов работы за одноименные месяцы или кварталы разных лет, что широко используется в прак-тике компаний всего мира.

Важным направлением совершенствования анализа может стать его детали-зация за счет раздельного исследования прибыльности и рентабельности отдель-ных товарных групп, что позволит усовершенствовать ассортиментную политику.

При желании, опираясь на использование служебных статей оборотов, такой анализ можно довести вплоть до натуральных показателей. Примеры применения служебных статей и их использования при анализе безубыточности можно найти в поставляемом с программой демонстрационном примере, документации, мето-дических материалах фирмы «1C».

Программа может применяться не только для совершенствования собствен-ного бизнеса, но и для «познания» бизнеса партнеров и конкурентов. Для этого, например, можно использовать отчет «Финансовый анализ». Ведь никто не меша-ет воспользоваться данными публичной отчетности для того, чтобы оценить на-сколько надежно положение партнера, клиента, поставщика и, исходя из этого, строить с ним отношения.

И, наконец, программу можно применять и как начального уровня инстру-мент инвестиционного анализа для оценки эффективности возможных альтерна-тив расширения бизнеса. Для оценки долгосрочных проектов здесь в полной мере может потребоваться анализ денежных потоков с учетом их дисконтирования. Примеры использования подобных механизмов также можно найти в документа-ции и методических материалах фирмы «1C».

Таким образом, программа «1С:Финансовое планирование» предоставляет широчайшие возможности для формирования аналитической информации, необ-ходимой для совершенствования управления и поддержки принятия решений.


1. Шуремов, Е.Л. Информационные технологии финансового планирования и экономи-ческого анализа – 2-е издание, Практическое пособие / Е.Л. Шуремов – М.: ООО «1С-Паблишинг», 2003. – 195 с.

2. 1С: Предприятие 7.7. Конфигурация «Финансовое планирование». Руководство по ве-дению учета. – М.: 1С, 2002. – 307 с.

220

Ельникова С.И. (г. Москва)

ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛЫ КАК СРЕДСТВО ИНТЕРАКТИВНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

ФИЛОЛОГОВ-РУСИСТОВ

Гуманизация образования, новые требования к личности преподавателя предполагают усиление внимания именно к различным характеристикам профес-сиональной культуры педагога. Анализ существующей практики преподавания русского языка как иностранного свидетельствует, что в профессиональной дея-тельности преподавателя-русиста имеется ряд противоречий. Проанализируем их.

Система образования призвана способствовать реализации основных задач социально-экономического и культурного развития общества, так как именно об-разовательное учреждение готовит человека к активной деятельности в разных сферах экономики, культуры, политической жизни общества. Поэтому роль вуза как базового звена системы высшего профессионального образования, его спо-собность гибко реагировать на запросы общества, сохраняя при этом накоплен-ный положительный опыт, имеют чрезвычайно важное значение. Вместе с тем система образования достаточно консервативна и не всегда социально-экономические изменения, научно-технический прогресс находят необходимый отклик в среде вузовских работников. Кардинальным образом изменилось содер-жание обучения, появилось достаточное количество новых средств обучения. Все это так, и вместе с тем, мы и сейчас придерживаемся парадигмы обучения, приня-той в XIX веке – преподаватель – учебник («система средств обучения») – уча-щийся. Это система ориентирована на преподавание, на центральную роль препо-давателя в этом процессе и учащегося как объект этой деятельности. Все заявле-ния о том, что учащийся должен стать субъектом учебного процесса пока не реа-лизуются на практике в должной мере.

Современное информационное общество ставит перед всеми типами учебных заведений задачу подготовки специалистов, способных:

– гибко адаптироваться к меняющимся жизненным ситуациям, самостоятель-но приобретая необходимые знания, умело применяя их на практике для решения возникающих проблем, чтобы на протяжении всей жизни иметь возможность най-ти в ней свое место;

– самостоятельно и критически мыслить, уметь увидеть возникающие в ре-альной действительности проблемы и искать пути рационального их решения, ис-пользуя современные технологии; четко осознавать, где и каким образом приоб-

221

ретаемые знания могут быть применены в социуме; быть способными генериро-вать новые идеи, творчески мыслить;

– грамотно работать с информацией (уметь собирать необходимые для реше-ния определенной проблемы факты, анализировать их, выдвигать гипотезы реше-ния проблем, делать необходимые обобщения, аргументированные выводы, со-поставления с аналогичными или альтернативными вариантами решения, приме-нять полученные выводы для выявления и решения новых проблем);

– быть коммуникабельными, контактными в различных социальных группах, уметь работать сообща в избранной профессиональной области, предотвращая или умело преодолевая любые конфликтные ситуации;

– самостоятельно работать над развитием собственной нравственности, ин-теллекта, культурного уровня.

Таким образом, выдвигаются определенные требования и к образовательным системам. Еще недавно решить эти задачи не представлялось возможным в силу отсутствия реальных условий для их выполнения при традиционном подходе к образованию, традиционных средствах обучения в большей степени ориентиро-ванных на аудиторно-урочную систему занятий. За последние 10–15 лет такие ус-ловия если не созданы полностью, то создаются в разных странах с разной степе-нью успешности.

Прежде всего для этого необходимы: возможность вовлечения каждого обу-чающегося в активный познавательный процесс, причем не процесс пассивного овладения знаниями, а активной познавательной деятельности, применения им на практике знаний, умений, компетенций, возможность работать совместно, в со-трудничестве при решении разнообразных проблем, проявляя при этом необхо-димые коммуникативные умения, возможность общения со своими коллегами из других регионов страны и других стран, возможность свободного доступа к необ-ходимой информации не только в информационных центрах своего образователь-ного учреждения, но и в научных, культурных, информационных центрах всего мира с целью формирования собственного независимого, но аргументированного мнения по той или иной проблеме, для ее всестороннего исследования.

Решение этих задач требует комплексных усилий не только вуза, но и всего общества. Процесс обучения современного человека не заканчивается в школе, профессионально-техническом училище, вузе. Он становится все более непре-рывным, поэтому уже в настоящее время возникла очевидная потребность как в очном обучении, так и в дистанционном, на основе современных коммуникаци-онных технологий.

Нужна новая парадигма образования: обучающийся – предметно-информа-ционная среда – преподаватель, – присущая всем видам образования, всем обра-зовательным системам.

Кроме того, гуманистический подход к образованию в качестве стратегиче-ского означает возможность для любого человека не просто получить образова-ние, но и предоставление ему права выбора формы такого образования.

222

Развитие образования как непрерывного усложняет содержательный и функ-циональные задачи системы повышения квалификации филологов-русистов, ори-ентируя ее на андрагогический подход к обучению, а также на применение новых педагогических технологий, что позволяет индивидуализировать, персонифици-ровать, сделать личностно-ориентированной систему обновления профессиональ-но-педагогической компетенции. Инновационная модель повышения квалифика-ции предполагает обновление содержания, средств, приемов, условий обучения, создание многоуровневой, разнопрофильной, вариативной организационно-содержательной структуры обогащения профессионально-педагогической коме-пенции, Интернет-портал для филолога-русиста повышает эффективность и дос-тупность системы повышения квалификации, придает повышению квалификации непрерывный, динамичный оперативный характер, способствует интерактивному взаимодействию специалистов данной области.

Представляется, что для достижения основного уровня компетенции препода-вателя языка в системе вузовской подготовки лучшие результаты будут достигать-ся при тесной междисциплинарной интеграции и координации курсов подготовки будущих преподавателей русского языка по информатике, компьютерной лингво-дидактике. В системе повышения квалификации максимально эффективной пред-ставляется организация многоуровневого непрерывного обучения преподавателей в области информационных технологий и компьютерной лингводидактики.

Одной из традиционных форм повышения квалификации являются курсы и семинары в системе дополнительного профессионального образования. В на-стоящее время достаточное число институтов и факультетов повышения квали-фикации преподавателей, лингвистических центров, центров Федерации Интер-нет-образования предлагают общие курсы компьютерной грамотности и семина-ры по использованию компьютерных технологий в преподавании языка. Вся ин-формация о курсах повышения квалификации, в том числе и в области компью-терной лингводидактики, размещается на соответствующих сайтах, и, как пока-зывает практика, именно этот способ получения информации в настоящее время является наиболее открытым и демократичным.

На веб-сайтах университетов, ресурсных и учебных центров также можно оз-накомиться с содержанием учебных курсов, семинаров, лекций и учебных посо-бий по различным аспектам компьютерной лингводидактики, разработанных как для системы вузовской подготовки, так и для системы повышения квалификации преподавателей в режимах стационарного и дистанционного обучения.

В специализированных журналах (многие из которых предоставляют на сво-их веб-сайтах информацию о содержании каждого номера, аннотации статей и статьи), так же как и на специально созданных сайтах исследовательских проек-тов, обсуждаются теоретические и прикладные проблемы использования компью-терных технологий в обучении языку.

Среди огромного количества публикаций, посвященных проблемам исполь-зования компьютерных технологий в обучении языку, для преподавателей-

223

практиков особый интерес представляют ресурсные пособия и материалы. В них предлагаются детальные методические описания заданий и планы уроков для учащихся разных возрастных групп с различным уровнем владения языком. Ре-сурсные пособия и материалы могут быть ориентированы как на использование программ различных типов, так и на какой-то один тип программ, например, мультимедийные средства обучения, поисковые системы Интернета или элек-тронную почту.

Яркими примерами подобных материалов для преподавателя могут служить ресурсные пособия издательства Oxford University Press «CALL» (Windeatt, Hardisty, 1989-1994) и «The Internet» (Windeatt, Hardisty, Eastment, 2000), послед-нее из которых поддерживается специальной страницей на веб-сайте издательст-ва. На ней обновляются ссылки к заданиям, описанным в книге, предлагаются ссылки на веб-ресурсы для преподавателей и электронная версия раздаточных ма-териалов пособия.

Материалы с заданиями и планами уроков на основе веб-ресурсов и другую полезную информацию можно найти на многих сайтах, в том числе на сайтах правительственных и профессиональных организаций, издательств учебной лите-ратуры и производителей программных продуктов, а также получать по элек-тронной рассылке в качестве приложений к учебным пособиям или самостоятель-ных электронных изданий.

К лидерам в сфере профессиональной поддержки преподавателей можно причислить Британский Совет и издательство «Macmillan», которые предлагают массу полезных ресурсов: систематизированные ссылки, веб-страницы с допол-нительными материалами к учебным пособиям и интерактивными заданиями, электронные журналы, электронную рассылку планов уроков к учебным пособи-ям и словарям и т.п. Один из электронных журналов для преподавателей – выпус-каемый издательством «Macmillan», посвящен использованию Интернет-технологий в обучении языку. На сайте издательства отдельно существует раздел «Методика».

У преподавателей, как и у других пользователей Интернета, есть возмож-ность обсуждать профессиональные проблемы. Средствами профессиональной коммуникация преподавателей в Интернете также служат специализированные дискуссионные группы, форумы, видеоконференции и т.п. Примерами могут слу-жить дискуссионные группы по проблемам прикладной лингвистики LINGUIST, APPLIX, дистанционного образования DEOS-L, использованию Интернета в обу-чении английскому языку NETTEACH-L; форум на сайте Федерации Интернет-образования и др. Подобное общение позволяет обсуждать широкий круг профес-сиональных проблеме, а также получать необходимую информацию по индивиду-альным запросам.

Все большая доступность информационных технологий, их активное внедре-ние в практику преподавания языка, изменения в системе обучения, переподго-товки, информационной и методической поддержки преподавателей дают осно-

224

вание утверждать, что в настоящее время, даже по сравнению с серединой 90-х годов прошлого века, существенно расширились возможности для повышения квалификации преподавателей языка в области компьютерной лингводидактики.

Среди информационных ресурсов в системе повышения квалификации препо-давателей русского языка как иностранного можно назвать следующие ресурсы:

1. Сайт МАПРЯЛ (www.mapryal.org), на котором представлена информация о деятельности Международной ассоциации преподавателей русского языка и лите-ратуры, его членах, основных событиях в жизни этой организации, конгрессах и конференциях. Здесь же можно ознакомиться с материалами официального орга-на МАПРЯЛ – «Вестника МАПРЯЛ»;

2. Сайт РОПРЯЛ (Российской ассоциации преподавателей русского языка и литературы) (www.ropryal.ru), где можно не только познакомиться с деятельно-стью организации, но и в интерактивном режиме проверить свои знания в области русского языка и культуры речи, принять участие в фестивале «Русское слово», узнать о текущих семинарах и конференциях по русскому языку. На Интернет-портале создана «Служба русского слова», где можно получить справку о произ-ношении, написании и происхождении русских слов, об особенностях их значе-ния и правилах употребления.

3. Сайт Государственного института русского языка им. А.С. Пушкина (www.pushkin.edu.ru), на котором можно найти не только информацию о деятель-ности института, учебные программы, конференции, но и специальный методиче-ский раздел, где обсуждаются актуальные вопросы методики преподавания, даны сведения о новинках научно-методической литературы.

На сайте Государственного института русского языка им.А.С. Пушкина пред-ставлен дистанционный курс повышения квалификации преподавателей русского языка как иностранного, состоящий из четырех разделов: описание русского язы-ка как иностранного, методика преподавания РКИ, страноведение России и рус-ская литература. Каждый из разделов содержит учебные программы, материалы, контрольные задания. Они основываются на основываются на учебных планах и программах, которые представляют возможные соотношения различных курсов в зависимости от целей, условий, задач, профессиональных интересов слушателей. Особое внимание уделяется описанию целей, задач, содержания обучения, форм организации занятий, форм контроля, способов организации самостоятельной ра-боты. Компьютерная система является набором программных средств, которые организуют диалог с пользователем, сбор, хранение и обработку по различным параметрам (данные о пользователе, сроки обучения, количество ошибок, запро-сов др.), средства передачи информации.

4. Портал Грамота.ru (www. gramota.ru) – это ведущий справочно–информационный портал, посвященный русскому языку и русской словесности. На портале публикуются статьи, посвященные культуре речи, реформе орфогра-фии, даются сведения из истории русских слов и выражений, публикуются статьи из журналов «Русская речь» и «В мире русского слова». В рамках портала рабо-

225

тают интерактивные словари, дающие возможность проверить правописание сло-ва, познакомиться с его значением: 11 словарей современного русского языка, из которых 9 объединены единой системой поиска.

На портале представлены и несколько интерактивных учебников: Л. А. Шкатова, Е. В. Харченко «Электронные лингвокультурологические курсы» , E. И. Литневская «Русский язык: краткий теоретический курс для школьников», «Электронное пособие по орфографии «Учебник ГРАМОТЫ», интерактивные диктанты.

5. Сервер www.learnrussian.com, www.masterrussian.com, на которых пред-ставлены другие типы дистанционных курсов по русскому языку. Эти сайты пре-доставляют информацию по различным разделам преподавания русского языка как иностранного, имеется звуковое сопровождение упражнений по фонетике и произношению.

Большинство ресурсов в сети Интернет посвящено изучению русского языка (как родного и как иностранного).

Среди Интернет-курсов по РКИ выделяются сайт www.uchim.ru , на котором интересные материалы для себя можен найти не только учащийся, но и препода-ватель.

Иностранцам, желающим изучать русский язык в режиме on-line можно по-рекомендовать сайты www.linguarus.com, www.learningrussian.com

Особый интерес и для изучающих русский язык и для преподавателей рус-ского языка как иностранного представляет собой курс «Русский язык и культура – дистанционно», ранее называвшийся «Новости из России» и разработанный в ЦМО МГУ под руководством А. Богомолова.

6. Порталы ФПКП РКИ РУДН www.langrus.ru, fortheacher07.ru. Рекомендации для преподавателя могут быть полезны при работе с любыми

Интернет-курсами, кроме того, преподавателю предоставляется возможность по-пробовать себя в качестве тьютора, сравнить традиционную методику работы в аудитории с работой преподавателя Интернет-курса.

Во все времена образовательный процесс был связан с проблемой поиска нужной информации и передачей ее обучаемому. Использование компьютерных коммуникаций открывает возможность быстрого поиска информации – доступной в любое время и в любом месте. Квалификация преподавателя в области компью-терной лингводидактики является одним из основополагающих факторов эффек-тивного использования компьютерных технологий в обучении языку и при полу-чении дополнительного образования посредством технологии дистанционного обучения. Представляется, что требования к преподавателю языка в области ис-пользования компьютерных технологий намного выше, чем требования к препо-давателям других предметных дисциплин, поскольку программное обеспечение обучения языку включает очень широкий диапазон программных средств и учеб-ных материалов, ориентированных на разные уровни, этапы, аспекты и профили обучения. Комплексное использование развивающих педагогических технологий

226

будет способствовать содержательному насыщению пространства коллективной мыследеятельности и послужит условием перехода от модели активизирующего обучения к модели открытого развивающего образования, а следовательно, и ус-ловием обеспечения качества образования.

Преобразование экономических отношений, происходящее в нашей стране, также заставило многих специалистов-филологов изменить структуру и нормы профессиональной деятельности. Усложнились функциональные задачи препода-вателя-филолога: на педагога была возложена определенная ответственность за качество обучения обучаемых.

В таких случаях системе повышения квалификации отводится интеграцион-ная и информационная роль. В настоящее время в повышении квалификации фи-лологов-русистов активно развиваются очная и вечерняя формы обучения, но ме-нее продуктивно используется заочное и дистанционное обучение.

Преподаватель постоянно должен помнить о том, что в процессе профессио-нальной деятельности изменяется не только личность учащегося, но и личность самого преподавателя, поэтому он (преподаватель) и должен рассматривать свою практическую деятельность как средство самосовершенствования, как систему упражнений по саморазвитию.

Повышение квалификации должно носить целостный и непрерывный харак-тер. Оно связано не только с коллективной или индивидуальной методической работой, но и с самообразованием преподавателей-филологов (русистов) в меж-курсовой период.

Как отмечается в научно-методической литературе: «Все больше и больше педагогов начинают осознавать, что без современных средств информационных технологий и Интернета, в частности, они не смогут быть хотя бы «на одну голо-ву впереди» своих учащихся, не говоря уже про уверенность в завтрашнем дне и удачную профессиональную карьеру. При этом преподаватели вузов гораздо ак-тивнее используют Интернет, чем учителя школ. По данным социологических ис-следований, еще в 2002 году всего около 5% учителей российских школ имели свои собственные адреса в Интернете, зато этим могут похвастаться уже почти 40% преподавателей вузов» (Е.С.Полат, 2004, с. 401).

Распространение системы дистанционного повышения квалификации в со-временных условиях позволит решить целый комплекс проблем: изменить сте-реотипные взгляды на профессиональное образование как на устоявшуюся и не-изменную систему, повысить эффективность и доступность системы повышения квалификации, придать повышению квалификации непрерывный характер, обес-печить оперативность в получении новой научно-профессиональной информации, повысить в целом качество высшего образования через повышение профессио-нальной компетенции профессорско-преподавательского состава.

Дистанционное повышение квалификации, как форма обновления образова-ния, требует создания психолого-педагогической базы, без которой невозможно прогнозировать успешность и качество такого обучения. Поэтому, наряду с уче-

227

том дидактических принципов организации дистанционного повышения квали-фикации, следует вести разработку психологических принципов, влияющих на эффективность дистанционного образования: определение психологических осо-бенностей восприятия, памяти, мышления, внимания; тщательное и детальное планирование учебных занятий в рамках дистанционного повышения квалифика-ции, их организация, четкая постановка задач и целей; разработка учебно-методических материалов, адаптированных к дистанционному образованию и к индивидуальным потребностям преподавателей-филологов; создание системы психологического сопровождения учебного процесса повышения квалификации, направленной на обеспечение комфортных психологических условий; самостоя-тельная деятельность обучаемого нуждается в эффективной обратной связи в от-ношении используемого материала; внутренняя обратная связь, обеспечивающая возможность самоконтроля и внешняя обратная связь при работе в группах, при контактах с преподавателем.

При создании данного дистанционного курса обязательно нужно учитывать специфику работы преподавателя русского языка как иностранного. Известно, что более половины преподавателей используют компьютер только как тексто-вый редактор, значительная часть пользуется также электронной почтой. Ресурсы Интернета используют менее 10 % преподавателей РКИ (данные Гос. ИРЯ им. А.С. Пушкина).

Дистанционное повышение квалификации может иметь разные формы. С коммуникативной точки зрения очень актуальны электронные журналы, при помощи которых можно организовать обмен свежей научно-педагогической и филологической информацией, «виртуальные библиотеки», которые могут дать возможность изучать новый материал, восстанавливать знания, заниматься само-образованием, формируя опережающую профессиональную компетенцию, тол-ковые словари по лингводидактике, языкознанию, литературоведению, психоло-гии, педагогике, которые могут постоянно пополняться терминами и понятиями из переводной и отечественной литературы (в статьях такого словаря полезно указывать источники, где можно подробнее познакомиться с интересующими ма-териалами); деловые и практические игры – они позволят начинающему препо-давателю сымитировать для себя реальную ситуацию урока, сборник задач (во-просов) и ответов – и много других возможностей для повышения квалификации преподавателей-филологов открывает дистанционное обучение.

Необходимо подчеркнуть, что дистанционная форма повышения квалифика-ции преподавателей русского языка как иностранного должна стать частью еди-ной системы повышения квалификации российских и зарубежных преподавате-лей РКИ. Дистанционный курс повышения квалификации преподавателей рус-ского языка как иностранного предполагает вариативность учебных программ, которые могут быть модифицированы в зависимости от условий обучения (в стране изучаемого языка, в России, повышение квалификации или переквалифи-кация преподавателей иностранных языков), сроков обучения. Учебные материа-

228

лы представляют собой лекции, методические разработки к урокам, материалы спецкурсов, задания, словарь методических терминов, образцы учебных текстов, которые будут использоваться на занятиях.

Все учебные материалы должны регулярно обновляться в Интернете. Все это позволит создать специальную виртуальную среду повышения квалификации преподавателей РКИ. Ее внедрение позволит преподавателям РКИ, которые ра-ботают как в России, так и за рубежом, регулярно знакомиться с новыми идеями в области методики преподавания и описания русского языка как иностранного.

В этих условиях формируется новая форма повышения квалификации, учи-тывающая современную ситуацию на рынке образовательных услуг и представ-ляющая собой не просто набор вариантов или отдельных курсов, а единую систе-му повышения квалификации преподавателей-русистов как российских, так и иностранных.

При формировании модели повышения квалификации специалиста осново-полагающей должна стать идея формирования и развития навыков творческого мышления и умений самостоятельно применять полученные знания для анализа и разрешения реальных проблем.

229

Конопленко Е.И. (г. Москва)

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ:

АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

Контроль и оценка качества обучения в сфере образования осуществляется с помощью процедур тестирования знаний обучаемых. Это проверка знаний, уме-ний, навыков.

Однако есть и другой подход к управлению качеством, основанный на кон-троле качественных показателей предоставления образовательных услуг.

Качество обучения на современном этапе выступает главным фактором, ха-рактеризующим учебное заведение. Показатели качества обучения могут быть показателями организации, процессов и средств обучения.

В сфере инженерного образования под качеством обучения понимается соот-ветствие знаний, навыков и умений выпускников вуза требованиям, предъявлен-ным заказчиком-предприятием. Престиж вузов зависит от того, куда после окон-чания вуза устраиваются выпускники.

Показателем качества обучения может являться следующий учебно-методический комплекс (УМК): квалификация преподавателей, технические средства обучения, технология обучения.

Можно выделить несколько уровней качества обучения. Первый уровень – традиционный уровень качества высшего образования на базе простого УМК (Учебная, рабочая программа, конспект лекций, учебник, методические указания).

Лекции читает профессор, доцент. Практические занятия проводит ассистент. В обучении используются простейшие технологические средства (доска, мел, приборы). Много времени уходит на трудоемкую фиксацию информации. Второй уровень выключает дистанционное программированное обучение студентов. Полный УМК обычно включает: рабочую программу, комплект базовых учебных пособий; методические рекомендации по подготовке программированных зада-ний; групповых семинаров (тьюториалов), аудио- и видеокассеты. Учебный курс подготавливается группой педагогов на основе лучший учебных пособий. В про-цессе обучения используются современные технические средства обучения (ком-пьютер, экран, дискеты, электронная почта). Дистанционное обучение дает воз-можность гарантировать высокий уровень качества обучения. Третий уровень ха-рактеризуется использованием в обучении новейших мультимедийных средств на основе новейших информационных технологий. Состав УМК соответствует вто-рому уровню, отличаясь тем, что полностью представлен на электронных носите-

230

лях. Авторский курс готовится ведущими преподавателями, реализация прово-дится в компьютерном классе. В процессе обучения применяются современные ТСО (компьютер, электронная почта, Интернет, CD-диски) и мультимедийная технология, позволяющая соединить «безбумажную технологию» и активные ме-тоды обучения, компьютер и преподавателя.

Рассматривая второй и третий уровни качества обучения, следует подчерк-нуть важность контроля и качества дистанционного обучения. Прежде всего, оп-ределим разницу между понятиями «качество дистанционного образования» и «качество дистанционного обучения».

Под дистанционным обучением понимается учебный процесс, при котором все учебные занятия или их часть осуществляется с использованием современных информационных и телекоммуникационных технологий при территориальной от-даленности преподавателя и студента.

Дистанционное образование – это образовательная система, обеспечивающая получение комплекса знаний, умений и навыков с помощью дистанционных тех-нологий обучения.

Согласно концепции информатизации образования качество образования ха-рактеризуется следующими группами показателей:

– показатели качества содержания образования; – показатели качества технологий обучения; – показатели качества результатов образования. Показатели качества могут быть сгруппированы по следующим аспектам и

свойствам обеспечения, организации и проведения учебного процесса: – учебные планы и программы; – комплект учебных материалов; – техническое обеспечение дистанционного образования; – методики и технологии проведения учебных занятий в системе ДО, вклю-

чая тестирование обучаемых (промежуточный и итоговый контроль, результаты анкетирования студентов);

– кадровое обеспечение; – организационное обеспечение. Большая работа по развитию дистанционного образования проводится в

МГУПП. Организован институт дистанционного обучения как самостоятельное подразделение университета, подготовлено значительное количество конспектов лекций и учебных пособий для дистанционного обучения, проводится текущий и рубежный контроль знаний с использованием современных информационных технологий. Разработана перспективная программа методического обеспечения дистанционного обучения в университете.

231

Махиненко Е.Н. (г. Москва)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ ЛЮДЕЙ

С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗДОРОВЬЯ

Существенные изменения во всех сферах социальной и духовной жизни об-щества своеобразно отражаются на состоянии современного образования, содер-жании, организации и результатах образовательных процессов в учебных заведе-ниях, облике и характере выполняемых ими социальных функций.

Современный молодой человек должен все чаще принимать самостоятельные решения, механизм которых совершенно иной, чем у предыдущих поколений. Для большинства выпускников средних школ характерным остается состояние беспо-мощности, растерянности и претенциозности.

Серьезную проблему для людей с ограниченными возможностями представ-ляет профессионализация после окончания школы. В связи с имеющимися хрони-ческими заболеваниями и инвалидностью выпускники таких школ не всегда мо-гут получить высшее или среднее специальное образование, трудоустроиться и в целом определиться с выбором профессии, поскольку сталкиваются с целым ря-дом ограничений. Получение знаний обычным путем для людей с ограниченными возможностями ограничено или невозможно. Расширить доступ людей с ограни-ченными возможностями, к образовательным программам и посильной трудовой деятельности возможно широко внедряя новые информационно-образовательные технологии. Для этого необходимо, чтобы у каждого человека с ОВЗ был индиви-дуальный ПК с необходимым инструментарием и установленным на нем лицен-зионным программным обеспечением, безлимитный высокоскоростной Интернет, Web-камера и другие необходимые инструменты для обучения.

Дистанционное обучение предоставляет большие возможности для людей с ограниченными возможностями. Благодаря достаточно развитым техническим возможностям современных компьютеров, а также программного обеспечения, позволяющим, к примеру, вводить информацию с голоса, в дистанционное обуче-ние могут быть вовлечены разные категории людей-инвалидов, и не только с про-блемами опорно-двигательного аппарата. Тем более что существуют специализи-рованные технические средства адаптации, позволяющие людям с различными ограничениями полноценно взаимодействовать с компьютером.

Для людей с ограниченными возможностями возможно получение среднего профессионального образования у нас в Колледже МЭСИ с дальнейшим трудо-

232

устройством по следующим специальностям: Банковское дело, Экономика и бух-галтерский учет, Право и организация социального обеспечения, Страховое дело.

Образовательный процесс в телекоммуникационной компьютерной образова-тельной среде для людей с ограниченными возможностями строится как система гибкого взаимодействия обучающегося с преподавателем и другими обучающи-мися посредством компьютера. Эта система преследует не только образователь-ные цели, но и помощь в социализации и личностном развитии.

Электронное обучение предоставляет возможность выстроить индивидуаль-ную траекторию продвижения для каждого студента с ограниченными возможно-стями за счет возможности выбора уровня и вида представления материала в за-висимости от особенностей (ограничений) и индивидуального развития, органи-зовать самостоятельное продвижение по темам курса успевающему студенту и возможность возврата к запущенному материалу отстающему студенту. Возмож-ная нерегулярность посещения учебных занятий в массовом учреждении, связан-ная с ограничением передвижения, заменяется обучением в удобное и подходя-щее для студента время. Гибкость структуры учебного процесса позволяет учесть потребности и возможности каждого студента, его интересы и индивидуальный темп продвижения по изучаемому материалу. Широко используемая методика индивидуальных траекторий связана с отсутствием жесткой регламентации пе-речня дисциплин в учебном плане. При этом фиксируется определенный мини-мум естественно-научных, экономических и гуманитарных знаний, и на этой ос-нове наращиваются те знания и умения, необходимость в которых испытывает конкретный студент.

Основное достоинство дистанционных технологий в обучении людей с огра-ниченными возможностями состоит в отсутствии строгой привязки к месту и времени проведения занятий, в индивидуализации обучения за счет адаптации уровня и формы учебного материала, исходя из индивидуальных особенностей каждого обучающегося. Также появляется возможность организовать щадящий режим обучения, сокращая количество часов учебной нагрузки, нормируя количе-ство времени, проводимого за компьютером, создавая возможность многократно возвращаться к изучаемому материалу при необходимости.

Дистанционные технологии в определенной степени разрешают основную проблему людей с ограниченными возможностями, которая заключается в недос-татке общения с другими людьми и, в особенности, со сверстниками. Несмотря на физическую удаленность субъектов обучения друг от друга, существует реальная возможность, с помощью технологий Web 2.0 широко используемых преподава-телями и студентами, взаимного общения людей в рамках курсовых и тематиче-ских совместных занятий как по вертикали (педагог – обучающийся), так и по го-ризонтали (между обучающимися, в режиме электронной почты, конференций, чата, виртуальных семинаров и т.п.).

У студентов с ограниченными возможностями здоровья нашего Колледжа, обучающихся дистанционно, расширяются возможности пользования электрон-

233

ными библиотеками, информационными фондами, каналами, открытыми Интер-нет-ресурсами и увеличиваются способы доступа к ним. Следовательно, расширя-ется информационно-познавательное поле студента, позволяющее поддерживать его мотивацию, интерес и интеллектуальное развитие. Педагог, работающий дис-танционно в нашем Колледже, не остается для студента только лишь носителем личного опыта, он становится персонифицированным воплощением общечелове-ческой культуры, богатство которой передается студенту в каждой конкретной или обучающей ситуации. Благодаря этому у студента и возникает возможность творческого овладения обобщенными формами человеческой культуры, что от-крывает источники саморазвития.

Развитие навыков самостоятельного обучения расширяет возможности сту-дента и обуславливает его профессиональные интересы.

При электронном обучении повышается эффективность (скорости, полноты и, главное, объективности) проверки деятельности обучаемых и контроля усвое-ния благодаря легко реализуемым в сетях различным формам проверки, что также благотворно влияет на мотивацию студентов для дальнейшего получения знаний. Первая выпускница «колясочница» 2009 г. Лоева Ольга получила диплом с отли-чием по специальности «Экономика и бухгалтерский учет», сейчас продолжает овладевать специальностью в МЭСИ.

Помимо этого, не менее важной целью является обеспечение студентов с ог-раниченными возможностями здоровья культурного развития, социализации, творческих способностей и навыков самостоятельной деятельности. Наши сту-денты принимают активное участие в студенческих научно-практических конфе-ренциях, конкурсах, пишут стихи и т.д.

Из 21 тысячи детей-инвалидов более четырех тысяч хотели бы получить среднее и высшее профессиональное образование, причем 250 человек готовы на-чать обучаться уже в ближайшее время.

Давайте дадим людям с ОВЗ такую возможность!


1. http://www.internet-school.ru/ShowInfo.ashx?id=TextPage:955720 2. http://resource.ippk.ru/mediawiki/index.php/ 3. http://minedu.karelia.ru/projects/project.php?id=10

234

Мякотина М.В., Щевелева Г.М. (г. Старый Оскол)

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ОПЕРАТИВНОСТИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ

Контроль и оценка знаний, умений, навыков обучаемых является одной из

составных частей современной системы управления качеством образовательных учреждений. Его необходимо рассматривать как одно из ведущих средств управ-ления учебно-воспитательным процессом. Оно должено направляться на объек-тивный и систематический анализ хода изучения и усвоения студентами учебного материала в соответствии с требованиями, изложенными в Государственных обра-зовательных стандартах, учебных планах, программах дисциплин, содействовать повышению уровня преподавания и улучшению организации учебных занятий.

Регулярная оценка качества обучения в виде массива результатов контроля является важным звеном обратной связи между преподавателями и студентами, позволяющим не только зафиксировать степень освоения какой-либо дисциплины конкретным студентом на текущий момент времени, но и определить адекват-ность технологии обучения программым требованиям, а также выявить тенденции развития образовательного процесса.

Результаты контроля учебной работы студентов следует использовать для корректировки организации и содержания процесса обучения, для поощрения ус-певающих студентов, развития их творческих способностей, самостоятельности и инициативы в овладении будущей профессией.

Главный принцип организации контроля качества учебного процесса, обу-словленный системным подходом к проблеме оценки знаний, умений, навыков – это комплексность применения различных видов контроля, распределенных по времени и по изучаемым дисциплинам.

В Старооскольском технологическом институте (филиале) Федерального госу-дарственного образовательного учреждения высшего профессионального образо-вания «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» (СТИ НИТУ МИСиС) организация учебного процесса и его контроль осуществ-ляются в рамках разработанной нами рейтинговой системы, которая обеспечивает управление учебным процессом и оценку качества обучения. Рейтинговая систе-ма, предполагает разделение процесса изучения каждой дисциплины во времени на содержательные этапы, контроль всех основных видов учебной работы по окончании каждого этапа и широкую гласность результатов.

Разработанная нами и внедренная в учебном процессе вуза рейтинговая сис-тема организации учебного процесса и непрерывного контроля знаний студентов позволяет:

235

• активизировать разработку и применение новых организационных форм и методик обучения, максимально мотивирующих активную творческую деятель-ность как студентов, так и преподавателей вуза;

• упорядочить и структурировать процедуру непрерывного контроля знаний; • оперативно получать, накапливать, представлять информацию о состоянии

дел у студента, группы, потока в целом за любой промежуток времени и на теку-щий момент;

• прогнозировать успеваемость студента на некоторые временные периоды; • регулировать учебный процесс в соответствии с программными целями и с

учетом его результатов на контролируемом этапе; • студентам рационально распределять свои временные, физические и умст-

венные ресурсы на конкретном этапе обучения, стимулировать активное приобре-тение ими знаний;

• на более раннем этапе обучения выявлять лидеров и отстающих среди сту-дентов с целью реализации индивидуального подхода в учебном процессе;

• создавать благоприятные условия для синтеза знаний, решения междисциплинарных проблем;

• определить статус студента, группы, потока в глазах самих студентов, пре-подавателей, руководителей вуза;

• поощрять студентов за отличную работу в семестре с возможностью авто-матически получать итоговую оценку без сдачи экзаменов или зачетов.

Функционирование автоматизированной информационной системы «Опера-тивный контроль успеваемости студентов» (АИС «ОКУС») предполагает учёт следующих организационно-методических принципов: определение преподавате-лем роли того или иного вида деятельности в изучаемом курсе и назначение весо-вых коэффициентов (максимальный рейтинг по дисциплине равен 100 единицам); определение контрольных точек, то есть сроков для сдачи учебного материала по каждому виду работ; определение преподавателем значимости каждой структур-ной единицы по конкретным видам работ; расчет преподавателем максимального балла, который может получить студент в каждой контрольной точке.

Текущий контроль знаний студентов включает следующие его виды: устный опрос на практических и семинарских занятиях; проверка выполнения письменных домашних заданий и расчетно-графических работ; защита лабораторных работ; проведение контрольных работ; тестирование (письменное или компьютерное).

Поскольку каждый семестр насчитывает 17 недель, а периодичность занятий составляет 2 недели, то корректировка текущей информации осуществляется 8 раз в семестр.

Ввод оперативных данных сводится к следующему: для каждого преподава-теля по конкретной дисциплине формируется список студентов группы, происхо-дит заполнение текущих результатов для рейтинга с нарастающим итогом по уже заданным контрольным точкам.

236

Просмотр информации возможен по следующим параметрам: фамилия сту-дента, фамилия преподавателя, курс, дисциплина. Предусмотрена так же демон-страция максимального и текущего рейтинга на данный период времени, вывод успеваемости всех студентов группы, что будет стимулировать личностный фак-тор в студенческой среде путём введения принципа состязательности в процесс обучения.

Основными требованиями при разработке и внедрении автоматизированной информационной системы являются информационная прозрачность представляе-мой информации, формирование удобных пользовательских интерфейсов, опера-тивный поиск необходимой информации, обеспечение надежности системы, за-щита от несанкционированного доступа к данным, повышение мобильности; дос-товерность и оперативность выходной информации.

В связи с тем, что файлы с текущим рейтингом размещаются в локальной сети института, то каждый студент, преподаватель, руководитель кафедры, деканата, института, а по необходимости и родители студентов (при отсутствии возможности получать необходимые сведения по электронной почте) могут просмотреть их, войдя в локальную сеть вуза. Такая возможность текущего контроля оказывает бла-гоприятное психологическое и воспитательное воздействие на всех студентов.

АИС «ОКУС» позволила обеспечить: быструю обратную связь, оперативно получить необходимую информацию, активизировать самостоятельную деятель-ность студентов, повысить эффективность усвоения ими знаний, увеличить эко-номическую эффективность обучения за счет уменьшения процента отчисления студентов.

Основными компьютерными окнами – «страницами» разработанной автома-тизированной информационной системы «Оперативный контроль успеваемости студентов» являются: 1) общая заставка, начало просмотра; 2) страницы, позво-ляющие осуществить выбор специальности по данному факультету для дальней-шего ознакомления с результатами рейтинга; 3) страницы, позволяющие выбрать конкретную интересующую группу, с целью знакомства с рейтинговыми баллами ее студентов; 4) список группы студентов с возможностью просмотра результатов рейтинга каждого из них; 5) страницы для конкретных студентов, на которых представлены сведения по всем дисциплинам, изучаемым в семестре, с видом итогового контроля, рейтинговой суммой баллов, полученной окончательной оценкой по пятибалльной системе.

237

Раев Ю.В., Свиридов А.А. (г. Краснотурьинск)

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА

В настоящее время сеть Интернет затрагивает многие сферы нашей жизни.

Практически у каждой организации есть свой сайт, на котором она может разме-щать какую либо информацию. Это обусловлено тем, что в настоящее время дей-ствительно стало реально использовать компьютеры, получать доступ к сети Ин-тернет. В настоящее время многие ВУЗы имеют свой Интернет-сайт, на котором любой желающий может получить нужную для себя информацию. Но использо-вать непосредственно в учебном процессе такой сайт практически невозможно, т.к он носит чисто информативный характер. Выходом может служит использова-ние «Социальных сетей», которые позволят преподавателю и студенту пообщать-ся «тет-а-тет» в режиме «онлайн».

В последнее время стало модно и популярно пользоваться «социальными се-тями». Трудно найти человека, который бы не слышал о них. Социальные сети представляют собой интерактивный многопользовательский веб-сайт, контент ко-торого наполняется самими участниками сети. Сайт представляет собой автома-тизированную социальную среду, позволяющую общаться группе пользователей, объединенных общим интересом. К ним относятся и тематические и отраслевые форумы, которые активно развиваются в последнее время, и т.п.

Использование «Социальных сетей» в образовательном процессе позволяет обеспечить совместную работу в интерактивном режиме, например, студента и преподавателя, аспиранта и руководителя; сбор и накопление данных по прово-димой работе, например, написание диплома; информацию об изучаемых процес-сах и явлениях; архивное хранение всей этой информации на сервере «Социаль-ной сети», с возможностью получения ее из любого места, где есть доступ в Ин-тернет.

На практике студент, преподаватель или кто-либо другой, создает свой акка-унт в социальной сети, в ней же создают аккаунты и другие преподаватели, сту-денты. Так как студентов и преподавателей могут быть тысячи, создаются тема-тические группы, которые разделяют их непосредственно по интересам, тематике и т.п. Вот конкретный пример: в социальной сети была создана некая группа, по-священная написанию дипломных работ в конкретной учебной группе. Всего в нее входило 6 студентов и их руководитель. В группе у них есть возможность по-лучать консультации преподавателя, обмениваться какой-либо учебной информа-цией и многое другое.

238

Можно выделить основные достоинства «социальных сетей»: это их бесплат-ность, т.е. нам не требуется дорогостоящее серверное оборудование, и, следова-тельно, не требуется его обслуживание, не требуется платить за разработку сайта; регистрация и пользование в большинстве из них абсолютно бесплатны, что позво-ляет экономить денежные средства; в большинстве случаев предоставляется неог-раниченное дисковое пространство для хранения различного контента, например аудио-видео-файлы, изображения и др.; надежная защита от хакерских атак, а, сле-довательно, надежность хранения данных, т.к. многие «социальные сети» вклады-вают немалые средства на поддержание своей защиты и многое другое.

В заключение хотелось бы отметить, что использование социальных сетей в образовательном процессе остается еще мало изученным практически. Но несо-мненно, что их использование может повысить качество образования, и в этом со-стоит перспективность изучения и использования социальных сетей в образова-тельном процессе ВУЗа.

239

Лебедева Л.Н. (г. Запорожье)

ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО ВУЗА В КОНТЕКСТЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ

Современная система образования в Украине переживает продолжительный

процесс реформирования. Социально-экономические преобразования в стране, высокие темпы технологических изменений, демографическая ситуация, жесткие требования рынка требуют адекватного ответа высшей школы.

Процесс реформирования высшего образования в Украине стал ответом не только на трансформационные преобразования локальной социально-экономи-ческой системы, в большей степени он определяется глобальными процессами. Отметим лишь некоторые из них.

• На наших глазах происходит смена образовательно-педагогических фор-маций – на смену формации просвещения приходит формация, которую некото-рые авторы определяют как формацию образовательного общества [1].

• В современной экономике знания стали одним из наиболее ценных акти-вов. Все больше внимания уделяется вопросам формирования и укрепления ин-теллектуального потенциала. Контекстуальное неформальное и непрерывное об-разование становится формой существования членов современного общества.

• Реальностью становится всеобщее высшее образование. На постсоветском пространстве об этом обычно пишут и говорят с отрицательным оттенком, приво-дя в качестве основного аргумента то, что именно общедоступность высшего об-разования сегодня приводит к снижению качества подготовки специалистов. Но именно доступность образования любого уровня, его непрерывность, является ос-новой возможности самореализации личности в экономике знаний.

• Переход к экономике знаний и высокая конкуренция на рынке труда, вы-сокие темпы развития технологий приводят к тому, что профессиональная мо-бильность становится атрибутом современного специалиста.

• Усиливается конкуренция – как между учебными заведениями, так и меж-ду системами образования различных стран.

Ответом на часть перечисленных вызовов времени стал Болонский процесс. 19 мая 2005 года на Конференции Министров образования стран Европы Украина подписала Болонскую декларацию [2], присоединившись к процессу создания Общеевропейского пространства высшего образования. Основное содержание Болонской декларации, принятой 19 июня 1999 года, заключается в том, что стра-ны-участницы обязались до 2010 года привести свои образовательные системы в соответствие определенному единому стандарту.

240

Главной целью преобразований систем образования, как правило, является улучшение качества образования. И именно эта цель преследовалась при рефор-мировании системы образования в США, когда в качестве одного из основных факторов успеха Советского Союза в области космонавтики эксперты признали превосходство советской системы образования.

В конце 20 века в Европе та же цель была поставлена реформаторами для преодоления тенденции оттока абитуриентов из Европы в США для получения образования более высокого качества. В основу преобразований была положена англо-саксонская модель. Можно спорить, о том, какая цель была первичной на начальном этапе преобразования системы высшего образования в Украине и ка-кие результаты получены, но эта тема выходит за рамки данной работы.

Качество высшего образования – основа создания европейского пространства высшего образования. Причем, оценка качества базируется не на продолжитель-ности или содержании обучения, а на тех знаниях, умениях и навыках, которыми овладели выпускники, – важен не процесс, а результат.

С учетом повышения требований к качеству подготовки специалистов и с од-новременным снижением уровня подготовки абитуриентов, более жесткими ста-новятся требования к организации процесса обучения. Можно утверждать, что та-кие проблемы, как пропуски занятий, неритмичность, неудовлетворительные оценки во многих случаях создаются не студентами, а теми процессами, которые им предложены для обучения.

В образовательной среде, хотя и медленнее чем в других отраслях, постепен-но внедряются современные бизнес-технологии. Начинает работать механизм об-ратной связи между потребителем и поставщиком товаров и услуг, требованиями рынка. Вузы пытаются адаптировать учебные программы к требованиям совре-менного рынка труда, формируя у студентов не просто набор знаний, а наборы компетенций, необходимые конкретным категориям специалистов.

Процесс постоянных изменений в сфере образования и новые требования к качеству процесса обучения активизируют деятельность вузов по разработке но-вых моделей деятельности и поддержке их средствами информационных техно-логий.

В последние годы применительно к задачам информатизации учебных заве-дений часто используется термин единое информационное пространство. Единым информационным пространством вуза будем называть совокупность информаци-онных ресурсов и технологических средств, обеспечивающих доступ к этим ре-сурсам всех участников образовательного процесса.

Основные цели формирования единого информационного пространства учебного заведения – это оптимизация информационного взаимодействия уча-стников образовательного процесса и создание среды, стимулирующей процесс активного усвоения знаний и приобретения навыков, способствующей росту ин-теллектуального потенциала, как отдельных участников процесса, так и вуза в целом.

241

Еще относительно недавно (впрочем, в ряде вузов такой подход наблюдается и по сей день) основной задачей внедрения информационных технологий в вузе являлась задача обеспечения процесса управления учебным заведением, сводив-шаяся к сбору и хранению учетных данных с последующим формированием на их основе разнообразных отчетов.

Подход, ориентированный на клиента, на первое место ставит использование современных технологий для формирования комфортной и эффективной образо-вательной среды. В этой среде информационные технологии одновременно явля-ются предметом изучения, средством обучения, средством обеспечения информа-ционного взаимодействия участников процесса и средством автоматизации реше-ния задач управления. Наличие такой среды способствует формированию навы-ков владения информационными технологиями на уровне информационной куль-туры, способности быстрого поиска необходимой информации и аналитической обработки полученных данных.

В Запорожском институте экономики и информационных технологий рас-смотренные выше подходы к формированию единого информационного про-странства успешно реализуются.

На первом этапе решалась задача разграничения доступа к ресурсам для раз-личных категорий участников процесса. Более десяти лет назад была разработана и внедрена Автоматизированная система контроля и ограничения доступа ЗИЭИТ. Это позволило, с одной стороны, ограничить доступ на территорию вуза и обеспечить возможность всестороннего анализа данных о времени пребывания на территории вуза студентов и персонала; а с другой стороны, такой подход по-зволил предоставить свободный доступ к всевозможным информационным и ап-паратным ресурсам и сервисам.

В библиотеке института доступ к фондам свободен – студент сам отбирает требуемую литературу, используя электронный каталог, сам может сделать запись о выдаче книги в базе данных, просканировав штрих-код книги и своего студен-ческого билета. Студенты имеют свободный доступ к принтерам и сканерам, ус-тановленным в библиотеке, в компьютерных классах для самостоятельной рабо-ты, центре подготовки и печати документов. Автоматизированная система в этом случае контролирует соответствие объемов выполненных работ и «виртуального счета» пользователя.

Такой подход, естественно, позволил оптимизировать процесс обслуживания, но, не менее важно то, что с первых дней обучения студент получает навыки ра-боты с библиотечной поисковой системой и оргтехникой повседневно, в процессе выполнения заданий по различным дисциплинам.

Одной из важных задач, решавшихся на первом этапе, являлась задача накоп-ления и систематизации электронных образовательных ресурсов на серверах учебной сети. Была сформирована и постоянно пополняется электронная библио-тека, созданы и поддерживаются в актуальном состоянии базы данных, содержа-щие данные статистической отчетности, используемые при выполнении научных исследований, курсовых и дипломных работ.

242

Преподавателями ряда дисциплин при проведении занятий и организации са-мостоятельной работы используются обучающие, моделирующие программы, программы-симуляторы.

Для работы в компьютерной сети вуза пользователь должен пройти авториза-цию. Выделены несколько категорий пользователей с разными правами доступа к электронным ресурсам. Разработаны инструменты, позволяющие выполнять мо-ниторинг и анализ активности пользователей.

Переход на модульно-рейтинговую систему оценивания, большой объем са-мостоятельной работы, предусмотренный современными учебными планами, предполагает более жесткие требования к ресурсному обеспечению отдельных дисциплин и более четкой организации процесса изучения дисциплины.

Для решения этой задачи выбрана программная система Moodle. Внедрение системы позволило предоставить в доступ студентам структурированный набор методических материалов по каждой дисциплине, наборы тестов для текущего контроля знаний, но главные, на наш взгляд, преимущества данной системы - это поддержка оперативного взаимодействия участников образовательного процесса, возможность мониторинга результатов текущего контроля.

Для администрации с внедрением данной значительно упрощается анализ ре-сурсного обеспечения дисциплин и результатов текущего контроля усвоения дис-циплины. Это позволяет реализовать один из основных принципов системного менеджмента качества – принятие решений на основе фактов.

Единое информационное пространство ЗИЭИТ постоянно изменяется, в на-стоящее время наиболее динамично развивается направление, связанное с вне-дрением беспроводных и мобильных сервисов.


1. Вашурина Е.В. Анализ мировых тенденций развития научно-образовательной дея-тельности: Аналитический обзор. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2006. 219 с.

2. Joint Declaration of the European Ministers of Education Convened in Bologna on the 19th of June 1999. http://www.europa.eu.int/comm/education/socrates/erasmus/bologna.pdf

243

Борисова О.А., Козлова О.В., Борисов А.В. (г. Иваново)

ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТЕКСТИЛЬНОМ КОЛОРИРОВАНИИ

Одной из самых важных сфер человеческой деятельности в современных ус-

ловиях является образование. Способность системы образования удовлетворять потребности общества в высококачественных образовательных услугах во многом определяет перспективы и эффективность экономического и культурного разви-тия страны. Повышение качества обучения предполагает формирование специа-листа широкого профиля. При этом большое значение, для подготовки квалифи-цированных кадров, имеет информационное обеспечение образовательного про-цесса, требующего сегодня инновационных подходов к обучению.

Применение новых информационных компьютерных технологий обучения – реальный, качественно новый подход к повышению уровня высшего образования.

В настоящее время современный уровень развития отделочного производства и технологий художественно-колористического оформления текстильных материа-лов связан с применением компьютерных технологий. Развитие креативного моде-лирования с применением специальных программ значительно облегчает процесс колорирования, расширяя и обогащая традиционные методы создания текстильных рисунков, позволяет реализовать творческий замысел художника-колориста. Все это способствует расширению ассортимента текстильных изделий, отвечающих мировому уровню. Компьютерная обработка рисунка для воспроизведения его на ткани включает такие операции как цветоделение рисунка, с помощью цифровых систем происходит лазерное гравирование ротационных шаблонов.

Внедрение инновационных методов обучения в преподавание предъявляет бо-лее высокие требования к организации учебного процесса, квалификации и качест-ву труда преподавателей, как по уровню знаний, так и по методической подготовке.

Повышение информационной насыщенности лекционных и практических курсов – неотъемлемая часть образовательного процесса. Применение компью-терных технологий – наиболее удачный способ активации восприятия информа-ции при изучении такой дисциплины, как «Текстильное колорирование». Иннова-ционный подход к решению задач измерения и воспроизведения заданного цвета, и оценки получаемых результатов в процессах колорирования текстиля, преду-сматривает использование специализированных колористических комплексов, включающих в себя компьютер, спектрофотометр и специальное программное средство для решения задач колориметрии (определение координат цвета, цвето-вых характеристик, формирование электронной БАЗЫ цветов и рисунков, расчет

244

составов смесей красителей в колорировании для воспроизведения заданного цве-та). Сегодня это является ярким примером взаимоотношения художественной культуры с научно-техническим прогрессом.

В частности специализированное программное обеспечение фирмы ORINTEX [1] включает в себя два крупных пакета программ SuperDye и SuperPrint, входящих в состав системы SuperColor Matching.

Желаемый цвет анализируется с помощью спектрофотометра и программ SuperDye или SuperPrint, на основании чего система рассчитывает все возможные комбинации красителей, позволяющие получить этот цвет (см. рис. 1). После ок-рашивания (печати) образцов полученные цветовые характеристики сравниваются с соответствующими показателями воспроизводимой эталонной окраски.

Рис. 1. Список наилучших рецептов Особенно при создании новых рисунков все больше практикуется использо-

вание программных продуктов, которые помогают отделочникам-колористам и создавать гармоничные, многоцветные текстильные композиции. Так, например, с помощью программного обеспечения Easy Coloring (EC) можно рисовать непо-средственно в раппорте, создавать мотивы в дизайне, переставлять и редактиро-вать их или изменять размер и цвет, управлять прозрачностью, чтобы адаптиро-вать наилучшим образом различные изменения в проекте (рис. 2).

Задача педагога – научить студентов работать со сложным колоритом, подбо-ром нужных цветов, анализом полученных цветовых сочетаний и т.д. Это невоз-можно без практических занятий, которые включают в себя задания, выполняе-мые с использованием компьютерных программ – Adobe Photoshop CS, Paint, Corel DRAW и др., на различные способы использования цвета и выявления его главных качеств при создании композиции текстильного рисунка. Являясь мно-гофункциональными базовыми редакторами в компьютерной графике, исполь-зуемые программы позволяют студентам свободно владеть приемами практиче-

245

ского колорирования [2–4], приобретать знания теоретического характера и навы-ки практического использования законов цвета и цветовых гармоний.

Рис. 2. Панели управления PSS

Кроме того, применение специализированных компьютерных программ спо-собствует развитию у студентов чувства гармонии цветовых сочетаний, воспиты-вает стремление к самостоятельному поиску и обработке информации о цвете в области текстильного дизайна.

Так, графический пакет Photoshop CS [2] позволяет наглядно продемонстри-ровать принципы образования цвета методами субтрактивного и аддитивного смешения, практически ознакомиться с основами трехмерного представления цвета в системах CMYK, CIELAB и RGB, получить представление о возможности построения различных композиций, цветовых гармоний, а также имитировать различные визуальные эффекты.

Способами смешения цветов в художественном оформлении тканей пользу-ются для достижения максимальных зрительных эффектов. Часто для выработки одной ткани применяется разная пряжа, благодаря чему достигаются определен-ные художественные эффекты. Такое образование цветных поверхностей на ткани – результат аддитивного смешения цветов. Графическая программа «Adobe Photoshop CS» позволяет продемонстрировать такое смешение цветов с помощью модели RGB (red-green-blue) (рис. 3).

Основная задача колориметрии – определение и описание цвета при помо-щи точных характеристик, позволяющих его воспроизвести. Существует много различных цветовых моделей. В колориметрии в настоящее время для измере-ния цвета используются такие цветовые модели – XYZ, MKO, CMC, RGB, CIEL a b, HSB.

Программа «Photoschop» позволяет ознакомиться с определением цвета в любой из четырех цветовых систем (например, CMYK, RGB, Lab) (рис. 4). Так, задавая числовые значения для каждой цветовой составляющей можно разложить рисунок по цветам (рис. 5).

246

Рис. 3. Аддитивное смешение цветов в «Adobe Photoshop CS»

. Рис. 4. CIEL-цветовая модель пакета в «Adobe Photoshop»

Рис. 5. Разложение текстильного рисунка по цветам пакета в «Adobe Photoshop» В художественно-колористическом оформлении текстильной композиции

большую роль играют качественные соотношения ее свойств – контраст, тожде-ство и нюанс. Изменение формы, характера линий, пропорциональных соотноше-

247

ний рисунка и фона, изменение светлотных и тональных характеристик создают бесконечные варианты раппортных орнаментальных композиций и разнообразие в их сочетаниях. Колористическое оформление текстильных материалов основы-вается на определенных законах построения композиции, цвета (колорита) с уче-том фактуры, назначения и вида ткани. Используя возможности графического ре-дактора «Adobe Photoshop» можно изменять цветовую трактовку рисунка на тка-ни (рис. 6), делая колорит блестящим (а) или приглушенным (б).

а) б)

Рис. 6. Блестящий и приглушенный колорит печатного рисунка

Еще более прогрессивным является создание камуфлированных рисунков, которые в последнее время получили большую популярность не только среди специальной военной, но и модной повседневной одежды. Работа с несколькими слоями в редакторе «Photoschop» позволяет дать представление о размере, форме и цвете пятен рисунка для обеспечения хорошей «разбивки» фигуры (рис. 7).

Рис. 7. Образцы расцветки в гамме «Камуфляж», полученные с использованием редактора «Photoschop»

248

Таким образом, применение информационных технологий в дизайне орнамен-тальных композиций открывает новые возможности в художественном оформле-нии тканей – ощущение пропорций, способности абстрагироваться в пользу цвета, умение достигать гармонии через контраст цвета, форм, фактур и т.д.


1. Коновалова, М.В., Сафонов, В.В. Специализированный спектрометрический комплекс // Текстильная промышленность. 2005. №3. С. 24–27.

2. Лещева (Борисова), О.А, Козлова, О.В. Построение цветовых композиций с помощью компьютерных графических программ: лаборат. практикум. – Иваново, 2008. – 79 с.

3. Козлова, О.В., Борисова, О.А. Photoschop для отделочников-колористов. – Иваново, 2009. – 32 с.

4. Мельников, Б.Н. Текстильное колорирование: учебн. пособие / Б.Н. Мельников, О.В. Коз-лова, В.Г. Ермилов. – Иваново, 2008. – 212 с.

249

Жданова С.А., Плицына О.В. (г. Тольятти)

ОЦЕНКА КОМПЕТЕНТНОСТИ СОЦИАЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ПОМОЩЬЮ

НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

В рамках программы покомпонентного формирования компетентности соци-ального взаимодействия, охватывающей весь период пребывания студента в педа-гогической системе вуза, заключение о сформированности компетентности может быть сделано на основе экспертной оценки [1, 2]. Однако процедуры оперативной экспертной оценки сформированности компетентности социального взаимодейст-вия разработаны недостаточно полно [1, 3].

Рассмотрев факторы, условия и психологические механизмы формирования личностных качеств, а также показатели их сформированности, авторы предпо-ложили, что для оперативной оценки сформированности у студентов компетент-ности социального взаимодействия целесообразно использовать результаты обобщающих занятий, например по безопасности жизнедеятельности.

Для проверки предположения было разработано обобщающее занятие «Обес-печение безопасности городских объектов» и построен ряд нечетких экспертных систем.

В процессе проектирования обобщающего занятия учтено следующее: - формы организации образовательного процесса должны создавать условия

для осуществления целостных актов деятельности (от осознания мотива до оцен-ки результата);

- действия, входящие в состав компетентности, должны специально форми-роваться средствами упражнений, тренингов или средствами самостоятельного построения действия;

- формирование мотивов, адекватных сфере социального взаимодействия, может происходить за счет как осознаваемых, так и неосознаваемых механизмов;

- формирование компонента компетентности «готовность» требует развития не только мотивации конкретной деятельности, но и неспецифической мотивации достижения успеха;

- формирование компонента компетентности «эмоционально-волевая регу-ляция» требует оценки действий студента со стороны как более опытных людей, так и равных по опыту и статусу.

Показатели сформированности компетентности социального взаимодействия, принятые во внимание, соответствуют студенческому уровню образовательной системы.

250

I. Показатели сформированности компетентности по компоненту «знания» 1. Знание основ организации труда и организации производства. 2. Понимание права людей на разные точки зрения по одному вопросу и пра-

ва каждого человека подойти к одному и тому же явлению с разных сторон, в за-висимости от контекста; понимание противоречий; способность обдумывания противоположных мыслей.

3. Понимание своих обязанностей и ответственности, которая возлагается на человека принятым решением.

4. Понимание того, что другой человек обладает уникальным внутренним миром и личностными особенностями.

II. Показатели сформированности компетентности по компоненту «умения, опыт»

1. Умение организации работы коллектива в условиях производства. 2. Умение согласования разрабатываемых проектов с другими подразделе-

ниями, с другими организациями. 3. Умение совместного участия с другими специалистами в разработке новых

методов деятельности. 4. Умение самостоятельно принимать решения. III. Показатели сформированности компетентности по компоненту «ценност-

но-смысловое отношение к содержанию компетентности» 1. Важность социальных отношений. 2. Значимость возможности отдавать другим. IV. Показатели сформированности компетентности по компоненту «эмоцио-

нально-волевая регуляция» 1. Постановка перед собой задач, настойчивость в поиске путей их решения. 2. Умение согласовывать мораль окружающей среды и свои нравственные

нормы. 3. Уверенность в своих силах и осознание собственной компетентности. 4. Различение представления о себе в настоящем и представления о том, ка-

ким хотелось бы быть, как фактор саморазвития. V. Показатели сформированности компетентности по компоненту «готов-

ность» 1. Потребность сформировать свое мнение по каждому вопросу. 2. Желание самостоятельно принимать решения; стремление взять на себя

ответственность за свои решения. 3. Стремление при принятии решений учитывать окружающую реальность и

свои возможности. 4. Желание адаптироваться к профессиональной и социальной микросреде

(распорядку, инструкциям, межличностным отношениям); желание наладить аде-кватное взаимодействие.

Нечеткие экспертные системы выполнены таким образом, что реализуется возможность оценки сформированности каждого из компонентов компетентности

251

социального взаимодействия и компетентности социального взаимодействия в целом.

Для этих систем принят ряд условий и введены оценочные шкалы. A. Степень сформированности компонентов I,II,IV,V низкая, если проявление какого-либо показателя отсутствует; средняя, если проявление показателей 1 или 2 или 3 нестабильное; высокая, если проявление показателя 4 выраженное. B. Степень сформированности компонента III низкая, если проявление какого-либо показателя отсутствует; средняя, если проявление показателя 1 нестабильное; высокая, если проявление показателя 2 выраженное. C. Уровень сформированности компетентности низкий, если степень сформированности какого-либо компонента низкая; средний, если степень сформированности компонентов I или II или III средняя; высокий, если степень сформированности компонентов IV или V высокая. D. Оценка проявления показателя компетентности: 0 баллов, если проявление показателя отсутствует; 5 баллов, если проявление показателя нестабильное; 10 баллов, если проявление показателяка выраженное. E. Оценка степени сформированности компонента компетентности: 30%, если степень сформированности компонента – низкая; 70%, если степень сформированности компонента – средняя; 90%, если степень сформированности компонента – высокая. F. Оценка уровня сформированности компетентности: 1, если уровень сформированности – низкий; 2, если уровень сформированности – средний; 3, если уровень сформированности – высокий. Нечеткие экспертные системы построены с помощью программных средств

Toolbox Fuzzy Logic [4]. Структура построенных систем: - система оценки уровня сформированности компетентности имеет пять

входов, один выход, три правила «если…то», по три значения для центров функ-ций принадлежности входов (gaussmf) и выхода (trimf);

- система оценки степени сформированности компонентов I, II, IV, V имеет четыре входа, один выход, три правила «если…то», по три значения для центров функций принадлежности входов и выхода;

- система оценки степени сформированности компонента III имеет два вхо-да, один выход, три правила «если…то», по три значения для центров функций принадлежности входов и выхода.

На экспериментальном обобщающем занятии «Обеспечение безопасности го-родских объектов» студенты работали над комплексом решений по безопасности объектов жилищно-коммунального хозяйства:

252

- проводили категорирование объектов; - определяли угрозы по каждой категории; - составляли для каждой угрозы перечень функций обеспечения безопасности; - выявляли ответственность организаций и лиц, участвующих в обеспечении

безопасности объектов. Данные наблюдений преподавателя и студентов за проявлением компетент-

ности социального взаимодействия были достаточны для использования в нечет-ких экспертных системах. Полученные результаты подтвердили корректность по-строенных систем.

Таким образом, предложенная оценка сформированности компетентности со-циального взаимодействия на обобщающих занятиях может быть использована как преподавателями для диагностики групп студентов в рамках программы по-компонентного формирования компетентности, так и студентами для самодиагно-стики.


1. Лаптева, М.Д. Социальное взаимодействие в подготовке и деятельности будущего спе-циалиста / М.Д. Лаптева. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2008. – 210 с.

2. Зимняя, И.А. Общая культура и социально-профессиональная компетентность человека / И.А. Зимняя // Высшее образование сегодня. – 2005. – №11. – С. 14–20.

3. Зимняя, И.А. Становление ключевых социальных компетентностей на разных уровнях об-разовательной системы (дескрипторная характеристика как база оценивания) / И.А. Зим-няя // Квалиметрия в образовании: методология, методика, практика: материалы XI симпозиума / отв. ред. И.А. Зимняя. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. – С. 10–19.

4. Хант, Б.Р. Matlab R2007 / Б.Р. Хант, Р.Л. Липсман, Д.М. Розенберг. – М.: Лучшие кни-ги, 2007. – 354 с.

253

Киселев А.А., Петрова И.Ю., Стефанова Г.П. (г. Астрахань)

ЕДИНОЕ РЕГИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ПРОСТРАНСТВО «ШКОЛА-ВУЗ»

ДЛЯ ВНЕКЛАССНОЙ ТВОРЧЕСКОЙ РАБОТЫ

На первой Педагогической ассамблее, которая прошла в Санкт-Петербурге, президент Российской Федерации Д. Медведев сформулировал основные направ-ления развития современной школы. При этом работа над совершенствованием российской школы коснется не только непосредственно учебного процесса. Осо-бое внимание будет уделено возрождению внеклассной работы. Переход на новые образовательные стандарты предусматривает внеаудиторную занятость учащихся – кружки, спортивные секции, различного рода творческие занятия.

Одной из приоритетных задач «новой школы» является развитие системы по-иска, поддержки и сопровождения талантливых детей через создание творческой среды в каждой общеобразовательной школе. Учащимся необходимо предоставить возможность обучения в заочных, очно-заочных и дистанционных школах, позво-ляющих им независимо от места проживания освоить программы профильной под-готовки, участвовать в олимпиадах и конкурсах, научно-исследовательской дея-тельности, в решении практически значимых прикладных проблем.

Новая парадигма школьного образования предусматривает создание нового об-разовательного пространства, которое обеспечит реализацию поставленных задач.

Астраханским государственным университетом (АГУ) разработан проект по созданию единой образовательной среды «школа-вуз», предполагающий подклю-чение образовательных учреждений по высокоскоростным каналам связи к вы-числительной сети АГУ. Проект был представлен Губернатору, министру образо-вания и науки Астраханской области и получил поддержку. Данный проект рас-считан на применение современных мультимедийных и телекоммуникационных средств передачи видео- и аудиоинформации в реальном масштабе времени. В на-стоящее время к сети подключены: Астраханский институт повышения квалифи-кации и переподготовки, три лицея, две гимназии, школа одаренных детей, фили-ал АГУ в г. Знаменске и другие образовательные учреждения города и области. Каждым образовательным учреждением приобретены комплекты оборудования видеоконференцсвязи Polycom VSX 7000e и Polycom V500.

Главная особенность создаваемой образовательной сети заключается в том, что она является распределенной по области локальной вычислительной сетью. Для доступа к ресурсам этой сети не нужен выход в интернет. Это значительно упрощает механизм доступа и сокращает телекоммуникационные затраты.

254

Проект предполагает достижение следующих основных целей: − создание информационно-методической среды системы «школа-вуз», хра-

нилища цифровых образовательных ресурсов и учебно-методических материалов нового поколения, которые будут доступны широкой аудитории учителей и уча-щихся;

− обеспечение оперативного доступа школьников, учителей, руководителей методических объединений, преподавателей учреждений дополнительного обра-зования к информационным ресурсам, связанным с содержанием, инновационны-ми формами, методами, технологиями обучения;

− разработка новых методов внеклассной творческой работы с учащимися; − создание условий для поэтапного перехода к новому уровню образования

на основе информационных технологий; − повышение квалификации и методической поддержки педагогов; − комплексное и систематическое применение информационных и коммуни-

кационных технологий в муниципальных системах образования; − создание и развитие в Астраханской области единой виртуальной образо-

вательной информационной среды, обеспечивающей интеграцию образователь-ных учреждений в единое образовательное пространство России.

Рассмотрим применение нового образовательного ресурса – видеоконферен-цсвязи – для организации и проведения внеклассной работы с учащимися.

Прежде всего, для осуществления передачи видеоинформации необходимо иметь «банк» учебно-методических материалов.

К ним относятся: 1) демонстрационные эксперименты по дисциплинам естественнонаучного

цикла (физике, химии, биологии и др.), которые нельзя продемонстрировать уча-щимся в школе из-за отсутствия необходимого оборудования;

2) наборы экспериментальных работ для школьников, позволяющих им само-стоятельно проводить экспериментальные исследования;

3) занимательные опыты, позволяющие знакомить учащихся с необычными проявлениями физических, химических, биологических явлений окружающего мира;

4) опыты и эффекты, позволяющие «заглянуть» в мир микрообъектов (расти-тельной клетки, поведения броуновской частицы, структуры наносред и др.) на основе передачи видеоинформации непосредственно с микроскопа;

5) комплекты модельных опытов по различным темам школьных курсов; 6) комплекты конструкторов, программируемых и управляемых с удаленного

расстояния роботов; 7) комплекты прикладных, практически значимых задач, побуждающих уча-

щихся самостоятельно разрабатывать методы их решения; 8) фундаментальные, исторические опыты (закон Кулона, опыт Штерна, ин-

терференция света от бипризмы Френеля, «кольца» Ньютона и многие другие); 9) сборники олимпиадных задач с методами их решения;

255

10) «трудные» задачи и задания единого государственного экзамена по раз-личным школьным предметам;

11) технические устройства, приборы, позволяющие познакомить учащихся с достижениями современной науки и техники;

12) курсы популярных лекций по наиболее значимым и актуальным темам науки и техники;

13) системы специальных упражнений-тренажеров для усвоения основных понятий изучаемых в школе предметов.

После подготовки выделенных дидактических средств (см. п. 1–13) составля-ется расписание занятий с применением видеоконференцсвязи, которое помеща-ется на сайт университета. Предварительно расписание согласовывается со всеми участниками проекта.

Методика проведения занятий с применением каждого дидактического сред-ства разрабатывается отдельно. Общим элементом любой методики является ор-ганизация преподавателем мотивационного этапа, в результате которого у уча-щихся появляется желание, потребность в изучении нового материала или овла-дении конкретными умениями. Проведение занятий может сопровождаться слай-дами, «механизм» протекания явлений или объяснение их может быть раскрыт средствами мультипликации.

Очень важным аспектом применения видеоконференцсвязи является возмож-ность обратной связи. Привлечение школьников к обсуждению той иной пробле-мы, а также решению различных задач, безусловно, способствует улучшению ка-чества получаемых знаний, развитию их творческих способностей.

Система «школа-вуз» позволяет выявить талантливых школьников, а также внедрить уникальную технологию организации внеклассной работы с учащимися из разных школ одновременно. В образовательной деятельности появляются принципиально новые возможности коммуникации, включающие обратные связи как основную компоненту управления. Наличие обратных связей значительно по-вышает эффективность использования коммуникационного средства взаимодей-ствия и возможности педагогов реагировать на события, происходящие в среде обучения.

С созданием нового поколения электронных образовательных ресурсов тес-но связана другая, ещё более сложная проблема – подготовленность преподава-телей к созданию нового поколения дидактических средств, внедрению новых технологий образовательной деятельности в перспективную среду обучения, проблема технической, методической и, самое главное, методологической под-готовленности преподавателей вуза, учителей школ к необходимым изменениям в профессиональной деятельности. Это требует поиска особых организационно-управленческих решений, создания определенных условий в вузе и школе для подготовки преподавателей к повышенным трудозатратам, освоению новых форм деятельности, овладению новыми методиками деятельности в перспективной об-разовательной среде.

256

В рамках нашего проекта проводились подготовительные методические се-минары с учителями школ и преподавателями университета по применению ви-деоконференцсвязи в изучении химии, биологии, физики.

В частности, были организованы методические семинары по применению ви-деоконференцсвязи для демонстрации опытов по различным предметам: химии, биологии, физики. Кроме того, было организовано общение преподавателей уни-верситета и учителей инновационных образовательных учреждений города по русскому языку и информатике.

Применение современных телекоммуникационных технологий в системе «школа-вуз» позволяет школьникам приобрести те знания, которые недоступны им в существующих условиях. Так, трансляция видеоизображения с электронного микроскопа дает возможность школьникам и учителям «увидеть» биологические процессы в реальном времени. Химические опыты с применением дорогостояще-го оборудования позволяют продемонстрировать школьникам современные при-боры по анализу состава веществ, а также увидеть различные химические экспе-рименты, проводимые ведущими учеными университета.

Для организации в школах факультативных занятий и кружков по робототех-нике была предложена и продемонстрирована методика проведения консультаций с ведущими преподавателями университета в режиме реального времени с воз-можностью удаленного программирования и управления робототехническим обо-рудованием, находящимся в лаборатории университета. При отсутствии подобно-го оборудования в школе ученики имеют возможность загрузить в память робота разработанную ими программу, запустить ее на исполнение и проконтролировать ее визуально средствами видеоконференцсвязи. При этом преподаватель, находя-щийся в лаборатории, консультирует учащихся, помогает им решать возникаю-щие задачи.

Реализация проекта предусматривает проведение таких форм занятий со школьниками разного возраста, как «виртуальная игровая комната», кружки, учебные лаборатории, научно-исследовательские лаборатории, конструкторские бюро и другие. Все это требует создания центра управления, координации и ме-тодической поддержки проекта «школа-вуз» (см. рис. 1).

Рис. 1. Формы занятий с применением видеоконференцсвязи

257

Осуществление проекта будет способствовать развитию Астраханской облас-ти в сфере повышения квалификации и методической поддержки педагогов, а также систематическому применению информационных и коммуникационных технологий в муниципальных системах образования. Реализация основных идей, целей и задач проекта позволит создать благополучные условия для формирова-ния и развития сетевого педагогического сообщества, проектирования деятельно-сти педагогов в сети. Наши ожидания связаны с повышением уровня информаци-онной подготовки педагогического состава, что в итоге повлияет на повышение уровня образования школьников.


1. Кастро К., Альфтан Т. Компьютеры во внешкольном образовании // Перспективы: во-просы образования. 1991. №2.

2. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации // Проблемы информатизации высшей школы. – М., 1998.

3. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения. – М., 1988.

4. Холодная М.А. Психология интеллекта: Парадоксы исследования. – СПб., 2002. 5. Хуторской А.В. Развитие одаренности школьников: Методика продуктивного обуче-

ния. – М., 2000.

258

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

АККУРАТОВ Евгений Геннадьевич

доцент Ярославской государственной медицинской ака-демии, доктор биологических наук

АЛЕКСЕЕВ Сергей Иванович

доцент Московского государственного университета эко-номики, статистики и информатики, кандидат техниче-ских наук

БАКАНОВ Валерий Михайлович

профессор Московского государственного университета приборостроения и информатики, доктор технических наук

БЕРШАДСКИЙ Александр Моисеевич

заведующий кафедрой Пензенского государственного университета, доктор технических наук, профессор

БОРИСЕНКО Александр Викторович

старший преподаватель Омского государственного уни-верситета им. Ф.М. Достоевского

БОРИСЕНКО Наталья Николаевна

старший преподаватель Брянского государственного уни-верситета им. академика И.Г. Петровского

БОРИСОВ Альберт Валерьевич

доцент Ивановского государственного химико-технологи-ческого университета, кандидат химических наук

БОРИСОВА Оксана Александровна

доцент Ивановского государственного химико-технологи-ческого университета, кандидат технических наук

БУГРИН Вячеслав Петрович

доцент Исследовательского центра проблем качества под-готовки специалистов НИТУ «МИСиС», кандидат техни-ческих наук

БУРУКИНА Ирина Петровна

доцент Пензенского государственного университета, кан-дидат технических наук

БУРЯКОВА Ольга Сергеевна

ассистент Южно-Российского государственного универ-ситета экономики и сервиса

ВАСИЛЕНКО Сергей Вадимович

начальник отдела Пермского государственного техниче-ского университета

ГЕРЧЕС Наталья Ивановна

доцент Тобольского индустриального института (филиал) Тюменского государственного педагогического универси-тета

ГУРОВ Валерий Валентинович

доцент Национального исследовательского ядерного уни-верситета «МИФИ», кандидат технических наук

259

ГУРОВ Дмитрий Валерьевич

аспирант Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

ДАНИЛОВ Александр Николаевич

начальник учебно-методического управления, доцент Пермского государственного технического университета, кандидат технических наук

ДОНЕЦКОВ Анатолий Михайлович

доцент Калужского филиала Московского государствен-ного технического университета им. Н.Э. Баумана, канди-дат технических наук

ЕЛЬНИКОВА Светлана Игоревна

заместитель декана, директор Международного центра тестирования Российского университета дружбы народов, кандидат педагогических наук

ЕРЕМЕЕВ Леонид Геннадьевич

заместитель директора Института математики и информа-ционных технологий Омского государственного универ-ситета им. Ф.М. Достоевского

ЖДАНОВА Светлана Алексеевна

заведующая кафедрой Поволжской академии государст-венной службы им. П.А. Столыпина, кандидат техниче-ских наук, доцент

ЖУКОВ Дмитрий Олегович

директор Центра новых информационных технологий Московского государственного университета приборо-строения и информатики, доктор технических наук, про-фессор

КИСЕЛЕВ Александр Александрович

начальник Управления телекоммуникаций и вычисли-тельной техники Астраханского государственного уни-верситета, кандидат технических наук

КОЗЛОВА Ольга Витальевна

доцент Ивановского государственного химико-технологи-ческого университета, кандидат технических наук

КОЗЛОВА Татьяна Валерьевна

начальник Отдела поддержки электронного обучения Мо-сковского государственного университета экономики, статистики и информатики

КОНОПЛЕНКО Екатерина Ивановна

доцент Московского государственного университета пищевых производств, кандидат технических наук

КОСТЮКОВА Татьяна Петровна

профессор Уфимского государственного авиационного технического университета, доктор технических наук

КОШЕВ Александр Николаевич

заведующий кафедрой Пензенского государственного университета архитектуры и строительства, доктор хими-ческих наук, профессор

КУЗИНА Валентина Владимировна

доцент Пензенского государственного университета архи-тектуры и строительства, руководитель сектора web-техно-логий и поддержки информационно-образовательного пор-тала университета Центра обеспечения информатизации

260

КУЗНЕЦОВ Александр Валерьевич

преподаватель Омского государственного университета им. Ф.М. Достоевского

КУШНИР Ирина Борисовна

доцент Южно-Российского государственного университе-та экономики и сервиса, кандидат экономических наук

ЛАЗАРЕВА Татьяна Ивановна

старший преподаватель Старооскольского технологиче-ского института (филиал) НИТУ «МИСиС»

ЛЕБЕДЕВА Людмила Николаевна

заведующая кафедрой Запорожского института экономи-ки и информационных технологий, кандидат физико-математических наук, доцент

ЛЕСЬКО Сергей Александрович

аспирант Московского государственного университета приборостроения и информатики

ЛИСИЦЫНА Любовь Сергеевна

заведующая кафедрой Санкт-Петербургского государст-венного университета информационных технологий, ме-ханики и оптики, доктор технических наук, доцент

МАЛЬШАКОВ Григорий Викторович

старший преподаватель Московского авиационного ин-ститут

МАХИНЕНКО Елена Николаевна

директор колледжа Московского государственного уни-верситета экономики, статистики и информатики

МИГУНОВА Татьяна Леонидовна

проректор по учебной работе Арзамасского государственно-го педагогического института им. А.П. Гайдара, доктор юридических наук, кандидат исторических наук, профессор

МИКРЮКОВ Андрей Александрович

заведующий кафедрой Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, кан-дидат технических наук, доцент

МОВЧАН Алексей Владимирович

заместитель начальника кафедры Всероссийского инсти-тута повышения квалификации работников МВД России

МЯКОТИНА Майя Вячеславовна

доцент Старооскольского технологического института (филиал) НИТУ «МИСиС», кандидат педагогических наук

НАЛИМОВ Сергей Петрович

заведующий кафедрой Санкт-Петербургской государст-венной химико-фармацевтической академии, доктор тех-нических наук, профессор

НЕЧАЕВА Елена Александровна

аспирант Ивановского государственного химико-техноло-гического университета

ОСИПОВА Ольга Петровна

проректор по информационному обеспечению Челябинско-го института переподготовки и повышения квалификации работников образования, кандидат педагогических наук

261

ПЕПЕЛЯЕВА Нина Анатольевна

доцент Тюменского государственного архитектурно-строительного университета, кандидат экономических наук

ПЕТРОВА Ирина Юрьевна

проректор по инновациям и информатизации Астрахан-ского государственного университета, доктор техниче-ских наук, профессор

ПИРСКАЯ Анна Сергеевна

ассистент Санкт-Петербургского государственного уни-верситета информационных технологий, механики и оп-тики

ПЛИЦЫНА Ольга Витальевна

заместитель директора по научной работе филиала Поволж-ской академии государственной службы им. П.А. Столыпи-на (г. Тольятти)

ПОДГОРНОВА Нина Николаевна

старший преподаватель Тюменского государственного архитектурно-строительного университета

ПТИЦЫНА Лариса Константиновна

профессор Санкт-Петербургского государственного поли-технического университета, доктор технических наук

РАЕВ Юрий Валерьевич

заместитель директора филиала Уральского государст-венного технического университета им. первого Прези-дента России Б.Н. Ельцина

РАТМАНОВА Ирина Дмитриевна

заместитель директора информационно-вычислительного центра Ивановского государственного энергетического университета, доктор технических наук, доцент

РЕДЬКО Ирина Николаевна

доцент Волго-Вятской академии государственной служ-бы, кандидат физико-математических наук

РОГОЖИНА Мария Николаевна

студентка Московского государственного университета приборостроения и информатики

РУБАЛЬСКАЯ Ольга Николаевна

доцент Российского государственного социального уни-верситета, кандидат технических наук

РУБАЛЬСКИЙ Григорий Борисович

профессор Российского государственного социального университета, доктор физико-математических наук

САМИГУЛИНА Галина Ахметовна

заведующая лабораторией «Интеллектуальные системы управления и сети» Института проблем информатики и управления МОН, доктор технических наук, доцент

САХАБЕТДИНОВ Минзакир Абдулович

профессор Уфимского филиала Всероссийского заочного финансово-экономического института, кандидат техниче-ских наук

СВИРИДОВ Александр Александрович

студент филиала Уральского государственного техниче-ского университета (г. Краснотурьинск)

262

СМИРНОВ Максим Юрьевич

ассистент Московского института радиотехники, электро-ники и автоматики

СМОЛЬНИКОВА Ирина Алексеевна

доцент Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук, доцент

СОЛДАТЕНКО Илья Сергеевич

начальник отдела информационных технологий Област-ного Центра новых информационных технологий Твер-ского государственного университета, кандидат физико-математических наук

СОРОКА Раиса Ивановна

доцент Московского государственного университета эко-номики, статистики и информатики

СТЕФАНОВА Галина Павловна

первый проректор Астраханского государственного уни-верситета, доктор педагогических наук, профессор

СТОЛБОВ Валерий Юрьевич

директор Центра контроля качества образования Перм-ского государственного технического университета, док-тор технических наук, профессор

СУГРОБОВ Вячеслав Александрович

заместитель начальника Центра информационных техно-логий Арзамазского государственного педагогического института им. А.П. Гайдара

ТАРЛЫКОВ Владимир Алексеевич

начальник отдела проектирования образовательных про-грамм Санкт-Петербургского государственного универси-тета информационных технологий, механики и оптики, доктор технических наук, профессор

ФЕДОСЕЕВ Сергей Витальевич

заведующий кафедрой Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, кан-дидат технических наук, доцент

ФИЛОСОВА Елена Ивановна

доцент Уфимского государственного авиационного тех-нического университета, кандидат технических наук

ХРАМОВ Валерий Юрьевич

заведующий кафедрой Санкт-Петербургского государст-венного университета информационных технологий, ме-ханики и оптики, доктор технических наук, профессор

ЧМУТ Василий Иванович

доцент Санкт-Петербургской государственной химико-фармацевтической академии, кандидат технических наук

ШАМАНСКАЯ Елена Владимировна


ШАРИКОВА Тамара Васильевна

старший преподаватель Южно-Российского государст-венного университета экономики и сервиса

263

ШАРЫБИН Игорь Дмитриевич

заместитель директора по информационно-аналитической работе Центра управления качеством образования Перм-ского государственного технического университета

ШАФОРОСТОВА Елена Николаевна


ШИКУНОВ Денис Александрович

аспирант Санкт-Петербургского государственного поли-технического университета

ШИРОКИХ Анатолий Васильевич

заместитель директора Центра контроля качества образо-вания Пермского государственного технического универ-ситета

ШЕХОНИН Александр Александрович

проректор по учебно-методической работе Санкт-Петер-бургского государственного университета информацион-ных технологий, механики и оптики, доктор технических наук, профессор

ЩЕВЕЛЕВА Галина Михайловна

преподаватель Старооскольского технологического ин-ститута (филиал) НИТУ «МИСиС»

Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием

«àçîéêåÄñàéççõÖ íÖïçéãéÉàà Ç éÅÖëèÖóÖçàà çéÇéÉé äÄóÖëíÇÄ ÇõëòÖÉé éÅêÄáéÇÄçàü»

— 14–15 ÄèêÖãü 2010 É., åéëäÇÄ, çàíì «åàëàë» —

ëÅéêçàä çÄìóçõï ëíÄíÖâ

КНИГА 3

Корректор Н.В. Егорова Компьютерная верстка С.Н. Яковлевой Ответственные за выпуск: А.Н. Скляренко,

Г.М. Дмитриенко, Н.М. Амбросимова

Подписано в печать 30.03.2010 Бумага «Снегурочка». Формат 60х84/16. Гарнитура Times New Roman.

Усл.печ.л. 15,34. Тираж … экз. Заказ № …

Издательство: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов,

105318, Москва, Измайловское шоссе, 4. тел. (499) 369-42-83, 369-42-84, fax: (499) 369-58-13

E-mail: [email protected]

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА


Информационные технологии в обеспечении нового...

Documents