авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 25 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МЕЖГОСУДАРСТВЕННАЯ АССОЦИАЦИЯ РАЗРАБОТЧИКОВ И ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ УЧЕБНОЙ ТЕХНИКИ МОСКОВСКИЙ ...»

-- [ Страница 12 ] --

2. Васильева, Н. Д. Стабилизация электропроводности пленок оксида цинка при термообработке на воздухе / Н. Д. Васильева, В. Н. Корнетов, В. А. Ханин, Д. В. Юров // Шумовые и деградационные процес сы в полупроводниковых приборах : материалы докл. Междунар. науч.-техн. семин. – М., 2003. – С. 194–198.

3. Савельев, И. В. Курс общей физики. Молекулярная физика и термодинамика / И. В. Савельев. – М. : Астрель АСТ, 2005. – 208 с.

АУТЕНТИФИКАЦИЯ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ЭЛЛИПТИЧЕСКОЙ КРИВОЙ Г. В. Бобрышева, Б. А. Савельев, Д. Д. Михайличенко Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В связи с бурным развитием компьютерных технологий и повсеместном использовании сети Интер нет актуальным вопросом на сегодняшний день является обеспечение конфиденциальности и целостности передаваемых данных. Особенно остро данная проблема встает при передаче финансовой информации, секретных и персональных данных.

Решение данной проблемы достигается за счет использования средств криптографической защиты передаваемой по сети информации, в том числе и электронной цифровой подписи (ЭЦП), процессы реали зации которой изучаются студентами многих специальностей. В связи с этим целью данной работы являет ся разработка приложения, позволяющего облегчить усвоение алгоритмов формирования и проверки ЭЦП.

ЭЦП – это вставленный в передаваемое сообщение фрагмент зашифрованной информации.

ЭЦП предназначена для аутентификации лица, подписавшего электронное сообщение, и позволяет однозначно идентифицировать автора сообщения, избежать модификации передаваемого подписанного сообщения за счет контроля целостности данных и защитить его от подделки. Результатом проверки ЭЦП является заключение о ее достоверности [1].

В настоящее время для формирования и проверки электронной подписи используют различные алго ритмы, отличающиеся сложностью реализации. Один из таких алгоритмов с использованием операций группы точек эллиптической кривой, определенной над конечным полем принят в качестве стандарта (ГОСТ Р 34.10 – 2001) [2].

Целесообразность использования алгоритма, реализуемого по ГОСТ 34.10–2001, обосновывается высокой криптографической стойкостью, которая основывается на сложности решения задачи дискретного логарифми рования в группе точек эллиптической кривой, а также защите от коллизий используемой хеш-функции.

При атаке на ЭЦП используется дискретное логарифмирование на эллиптической кривой, которое заклю чается в вычислении единственной точки x, в которой Y = xG, где G – точка на эллиптической кривой порядка r (количество точек на кривой), а Y другая точка на этой же кривой, т.е. Y есть x-я степень G. При длине ключа 256 бит сложность вычисления точки Y оценивается числом порядка 1038 операций сложения точек кривой.

Стойкость используемой хеш-функции определяется вероятностью коллизии, которая по ГОСТ 34.10– равна 2255. При этом вычислительно трудным является решение следующих криптоаналитических задач [3]:

1) по заданному y = h(x) определить x (односторонняя функция h);

2) для заданного x найти другое x, такое, что h(x) = h(x ) (свободная от коллизий функция h).

Приведенные показатели сложности решения криптоаналитических задач позволяют сделать вывод о криптографической стойкости алгоритма формирования и проверки электронной подписи по ГОСТ 34.10– 2001 и соответственно достаточном уровне защиты информации, передаваемой по вычислительным сетям, в том числе и сети Интернет, на ближайшие годы. Внедрение цифровой подписи на базе настоящего стан дарта повышает, по сравнению с другими действующими схемами цифровой подписи, уровень защищенно сти передаваемых сообщений от модификации и коллизий [2]. Поэтому изучение реализации данного алго ритма студентами технических направлений является актуальной задачей.

С целью углубленного изучения алгоритма формирования и проверки электронной подписи по ГОСТ 34.10–2001 разработано приложение, позволяющее пошагово проанализировать основные параметры дан ной схемы.

В частности, приложение визуально позволяете проследить процессы вычисления хеш-кода сообще ния М, точки эллиптической кривой C = kP, ключей подписи и проверки, значений чисел r и s и соответ ствующим им двоичных векторов, представляющих собой цифровую подпись.

Так как ЭЦП представляет собой конкатенацию двух векторов r и s, то вывод о достоверности цифровой подписи делается при выполнении условия S = s и R = r, где S и R – числа, вычисляемые в процессе ее проверки.

Приложение разработано в инструментальной среде разработки приложений Borland C++ Builder 6. и обладает удобным графическим интерфейсом, позволяющим просмотреть значения вычисляемых пара метров на каждом шаге ее работы.

Приложение в полном объеме отвечает требованиям реализации алгоритма по ГОСТ 34.10 – 2001 и используется в учебном процессе студентами при изучении дисциплин «Методы и средства защиты ин формации» и «Информационная безопасность».

*** 1. Мамаев, М. Технология защиты информации в Интернете. Специальный справочник / М. Мамаев, С. Петренко. – СПб. : Питер, 2002.

2. ГОСТ Р 34.10–2001. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Про цессы формирования и проверки электронной цифровой подписи. – М. : Госстандарт России, 2001.

3. Иванов, М. А. Криптографические методы защиты информации в компьютерных системах и се тях / М. А. Иванов. – М. : КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001.

НАУЧНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ И ФОРМЫ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ КАФЕДРЫ ЭиБЖ ПГУ С УЧАСТИЕМ СТУДЕНТОВ М. Я. Кордон, Н. Н. Вершинин, Г. И. Фомичева Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Участие студентов в научно-исследовательской работе кафедры является одним из значимых показа телей уровня подготовки инженера-эколога высокой квалификации. Реализовать свой потенциал в решении тех или иных научных исследований каждый студент имеет возможность при выборе одного из научных направлений, разрабатываемых на кафедре. К ним относятся:

1. Утилизация метаносодержащих газов при термическом окислении кислородом воздуха. Эта науч но-исследовательская работа выполняется по госбюджетной тематике. В течении нескольких лет в этой работе участвуют студенты старших курсов, в частности студент Нефедов К.Б. принимал участие в разра ботке оборудования и исследовании процессов очистки кубовых остатков от формальдегида. По результа там исследования получен патент, а Нефедов К.Б. включен в число авторов.

2. Совершенствование методов очистки промышленных стоков при использовании природных сор бентов и гидродинамической и механической вихревой кавитации. Эта работа выполняется в форме иници ативной внутрикафедральной НИР. В направлении принимает участие значительная часть студентов.

3. Совершенствование методов и способов очистки газовых выбросов промпредприятий на основе достижений современной науки и техники и научных разработок ученых кафедры.

4. Разработка активных методов и способов утилизации твердых отходов промышленных произ водств.

Перечисленные направления научных исследований представляют основу формирования и совер шенствования высокой профессиональной подготовки инженера-эколога.

Интерес студентов резко возрастает, если материал содержит существенные проблемы экологическо го характера, которые им придется встречать и решать в повседневной деятельности. В этом случае позна вательная активность обусловлена личной заинтересованностью в исследовании этой проблемы.

На первом уровне подготовки (2-3 курс) рекомендуется разработка рефератов, основанных на анали зе материалов, изложенных в технической и научно-технической литературе по данной тематике (учебники, монографии и др.).

На втором этапе подготовки (4 курс) рекомендуется более глубокое изучение интересующей пробле мы, результаты поиска решения которой оформляются в виде доклада или тезисов доклада и представляют ся на обсуждении на заседание секции ежегодной научно-практической конференции студентов.

При более глубоком изучении проблемы, поиск осуществляется с использованием публикаций в те кущих изданиях (научные журналы и другие издания).

На третьем этапе подготовки (5 курс) происходит процесс окончательного формирования направле ний исследования.

На пятом курсе на кафедре читается дисциплина «Новые технологии и оборудование для защиты окружающей среды». Преподаватель читает лекции по основным научным направлениям, включающим вопросы активации жидких и твердых сред, методам и способам вихревой кавитации, которые могут быть реализованы при очистке сточных вод, способам получения наноразмерных частиц сорбционных веществ, например минералов, применяемых при очистке промышленных стоков и др. В лекциях рассматривается существующее оборудование, используемое для решения подобных задач.

Практические занятия проводятся в форме семинаров, на которых обсуждаются конкретные научные проблемы. Значительная часть студентов к этому времени уже определилась в выборе темы научных иссле дований, другая часть использует результаты поиска в научной литературе перспективных методов и спо собов повышения экологической эффективности при реализации процессов очистки промышленных сто ков, утилизации твердых отходов, очистки от загрязнений газовых выбросов.

На занятии в форме семинара реализуются элементы анализа и обобщения, которые играют важную роль в решении сложных проблем при разработке и исследовании химико-технологических процессов.

Важным элементом таких занятий является взаимообогащение проблемными направлениями в дан ной области знаний, что способствует формированию и совершенствованию профессиональных знаний и навыков, в том числе умения применять новые знания всех участников семинара.

Для выполнения экспериментальных работ на кафедре разработан универсальный гидравлический стенд, позволяющий проводить исследования процессов активации жидких сред в условиях вихревой кави тации при умеренных входных давлениях;

дезинтегратор, работающий в двух режимах, обеспечивающих измельчение твердых веществ до наноразмерных фракций, а также обработку жидких сред с целью химиче ской активации, получение суспензий и устойчивых эмульсий, что может быть использовано в различных технологических процессах, в том числе при решении экологических проблем.

С участием студентов разработано технологическое оборудование, в частности, вихревые эжекторы, вихревые трубы для температурного разделения газовых сред и нагревания жидкостей;

вихревые кавитаци онные преобразователи для активации жидкостей и твердых веществ.

Положительную роль в эффективности работы играет сотрудничество с кафедрой химии по вопро сам проведения химического анализа при исследовании жидких сред.

Дальнейшее совершенствование лабораторной экспериментальной базы, оснащение современными измерительными приборами, позволит увеличить количество студенческих научных работ и их качество.

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА С ИМИТАЦИОННЫМИ МОДЕЛЯМИ А. В. Печерский Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Экспертная система с имитационными моделями позволяет экспертам антитеррористической комис сии (АТК) региона аккумулировать знания о состоянии защищенности уязвимых объектов региона по от ношению к террористическим угрозам, данные о взаимодействиях условных нарушителей с элементами физической защиты объектов и формализовать опыт проверок уязвимых объектов в виде нормативных до кументов, инструкций и рекомендаций (рис. 1). Участие экспертов АТК в проведении экспертизы объектов, обеспечивает непрерывное пополнение баз данных и их использование при верификации моделей и оценке показателей антитеррористической защищенности (АТЗ) объектов.

Рис. 1 Общий алгоритм функционирования экспертной системы АТК В процессе функционирования системы формируется совокупность информационных баз экспертной базы данных (DB) о параметрах антитеррористической защищенности;

базы знаний (KB) о методах реше ния задач по анализу и обеспечению защиты;

– базы моделей (MB) уязвимых объектов и моделей потенци альных нарушителей их безопасности [1–3].

Среди проблем, связанных с созданием интегрированной базы данных (ИБД), первостепенное значение получает обработка поступающей информации. Для решения этих задач разработаны и применяются практи ческие способы анализа защищенности объектов на основе теории множеств и использующие байесовский подход [4], когда оценка достоверности суждения эксперта рабочей группы АТК в отношении защищенности уязвимого объекта формально может быть выражена некоторым числом истинности высказывания.

На основе байесовского подхода оценивается достоверность фрагментов ИБД, как гипотез, а фраг менты, с которыми данный фрагмент связан, свидетельства относительно его. Фрагментом считается неко торая совокупность данных или высказываний экспертов рабочей группы, имеющих значение для оценки защищенности объектов. Достоверность (P) фрагмента ависит от достоверности суждения l-го эксперта АТК и методики получения информации. Каждый вновь поступающий фрагмент ( N - новый фрагмент Эl Эl знаний) есть пара: N,P, где – значение фрагмента;

P – достоверность фрагмента, = tm tm Эl –источник информации (l – эксперт), а – время проведения экспертизы безопасности объекта.

tm Фрагменты-свидетельства экспертов разделены на три группы: прямые свидетельства (DC);

косвен ные свидетельства: условные (inDC) и связанные (СС).

Прямые свидетельства – фрагменты, получены путем прямого измерения параметров, отражающих защищенность объекта. Для совокупности уязвимых объектов определенного кластера они составляют вы борку, на основании которой могут быть рассчитаны оценки значения фрагмента-гипотезы, и регистриру ют, в основном, статистические связи между фрагментами.

Условные свидетельства – фрагменты типа: «если А и/или В, то С с достоверностью Р». С их помо щью регистрируются качественные экспертные оценки, логические связи между фрагментами и априорные знания о фрагменте-гипотезе (условия применения того или иного метода, условные функции распределе ния и т.п.).

Связанные свидетельства регистрируют функциональные или системные связи между фрагментом гипотезой и другими фрагментами.

Каждый новый фрагмент знаний – N, будучи включенным в ИБД, взаимодействует с уже содер жащимися в ней фрагментами и гипотезами, изменяя как их значения, так и достоверности. Эта реакция достаточно сложна и вызывает модификацию значений и достоверностей всех старых фрагментов ИБД, так или иначе связанных с вновь поступившими свидетельствами. Для описания процесса модификации введе но понятие системного значения и системной достоверности фрагмента ИБД, определяемых с учетом всех свидетельств, уже накопленных в ИБД. В рамках формального алгоритма модификации фрагмента, а также методов обработки свидетельств экспертов (рис. 2) фрагменты представлены в виде фрагментов данных, Эl которые включают в свой состав: – значение фрагмента при поступлении информации в ИБД, где tm Эl – источник данных (l – эксперт), а – время проведения экспертизы безопасности объекта;

TDC – кор tm теж прямых свидетельств для данного фрагмента;

TinDC– кортеж условных свидетельств;

TCC – кортеж связанных свидетельств;

TDC, P TDC – значение и достоверность фрагмента с учетом всех прямых свиде тельств;

, P TinD – значение и достоверность фрагмента с учетом всех условных свидетельств;

, TinD TCC – значение и достоверность фрагмента с учетом всех связанных свидетельств;

, PS – значение и TCC P S достоверность фрагмента – системные. В блоке M1 формируются параметры выборки прямых свидетельств и на их основе – точечные или интервальные оценки значений и достоверностей параметров распределения значения k-го фрагмента. Эти оценки присваиваются соответствующим элементам данного фрагмента и поступают на вход блока M 2. В блоке M 2 вычисляются условное значение и условная достоверность k-го фрагмента с учетом состояния условий и ограничений блока M 2 в данный момент. Полученные параметры присваиваются соответствующим элементам фрагмента и одновременно подаются на вход блока M3. До обработки выборки можно пропустить через блок M 2 каждое прямое свидетельство. В блоке M3 рассмат риваются как значение и достоверность поступившего нового свидетельства экспертов АТК и для каждого связанного свидетельства (модели параметров уязвимости объекта, содержащей этот фрагмент) уточняется вектор состояния, а результат снова подается на вход M 2.

Рис. 2 Блок-схема алгоритма вычисления системной достоверности фрагмента ИБД Опыт применения такого подхода при профилактике террористических проявлений в регионе свиде тельствует о разрастании числа фрагментов, вовлекаемых в алгоритм, до числа содержащихся в интегриро ванной базе данных, включая все модели безопасности уязвимых объектов. На практике эта проблема была решена самостоятельно экспертами при проведении плановых проверочных мероприятий на уязвимых объ ектах критической инфраструктуры региона путем ограничения числа связей между фрагментами, и выде лением только самых существенных. При таком ограничении рассматривались три варианта системной до стоверности: по наиболее достоверным свидетельствам, по наиболее ценным свидетельствам;

по последним свидетельствам.

Таким образом, для каждой конкретной задачи оценки уязвимости объектов инфраструктуры регио на выделяются наиболее существенные связи между анализируемыми параметрами системы безопасности объектов и фрагменты знаний, образующие совокупность параметров, отражающих безопасность объекта.

Это позволяет повысить эффективность проведения проверочных мероприятий за счет обоснованного ограничения числа параметров, что также достигается применением специальной методики обработки сви детельств экспертов рабочей группы. Так, прямые и условные свидетельства экспертов представляются моделью в трехмерном пространстве с осями «фрагмент-источник информации-время» (рис. 3). Эту модель знаний можно рассматривать как многоэтапную, во временных интервалах ( 1, 2, … m ) экспертизу без опасности объекта и применить к ней методы обработки экспертных оценок, рассматривая источники ин формации как свидетельства любого из Эl экспертов рабочей группы АТК.

Рис. 3. Трехмерное представление свидетельств экспертов рабочей группы АТК:

Эn Эn Эl фрагмент знаний, время, источник, – значения фрагментов, tm tm tm Различные сечения трехмерной модели позволяют анализировать разные свойства сгруппированной таким образом информации: зависимости значений свидетельств от источников информации Э l на некото рый момент времени m ;

зависимости значений новых фрагментов, от времени по сведениям из дного ис точника (ретроспективный анализ динамики защищенности/ уязвимости объектов инфраструктуры);

зави симости одного из значений, от времени по сведениям разных экспертов (ретроспективный анализ динами ки защищенности/ уязвимости объектов).

При выборе методов обработки связанных свидетельств, необходимо исходить из закономерностей, связывающие параметры системы безопасности объектов и построенных на их основе моделей исследуе мых систем и внешних сред. Примером таких свидетельств является экспертная оценка устойчивости ин формационных систем по отношению к помехам по сетям электропитания, что позволяет оценить защи щенность информационных объектов критической инфраструктуры к возможному воздействию киберпо мех террористического вида [5].

Для оценки достоверности поступающей от экспертов информации в интегрированную базу данных рекомендовано применение метода нелинейной фильтрации по критерию минимума среднего квадратиче ского отклонения.

*** 1. Малюк, А. А. Информационная безопасность, концептуальные и методические основы защиты информации : учеб. пособие для вузов / А. А. Малюк. – М. : Горячая линия-Телеком, 2004. – 280 с.

2. Печерский, А. В. Функции мониторинга фактической антитеррористической защищенности кри тически важных объектов региона / А. В. Печерский // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2008. – Специальный выпуск № 2. – С. 41–52.

3. Печерский, А. В. Мониторинг антитеррористической защищенности объектов критической ин фраструктуры региона : монография / А. В. Печерский В. Н. Нозиков. – Пенза : Изд-во Пенз гос. ун-та, 2009. – 172 с.

4. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных ре шений / Л. Заде. – М. : Мир, 1976. – 168 с.

5. Печерский, А. В. Применение методологии электромагнитной совместимости информационных систем при обеспечении антитеррористической защиты объектов / А. В. Печерский // Университетское об разование – 2009 : сб. ст. XIII Междунар. науч.-метод. конф. – Пенза : АНОО «ПДЗ», 2009, – С. 439–444.

УПРАВЛЕНИЕ ПЛАНИРОВАНИЕМ В УНИВЕРСИТЕТЕ НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССНОГО ПОДХОДА Т. И. Мурашкина, Е. А. Бадеева Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Механизм планирования процессов системы менеджмента качества (СМК) и видов деятельности госу дарственного университета (ГУ) в наиболее общем случае включает методы принятия управленческих реше ний относительно СМК на этапе планирования. Управление планированием СМК осуществляет представи тель высшего руководства по качеству. Входом процедуры планирования являются проблемы развития СМК.

Результаты процедуры планирования: цели, подцели, задачи, программы, планы являются основой принятия представителем высшего руководства управленческого решения на этапе планирования (рис. 1).

Оценка управленческого решения для устранения проблемы Анализ, Представитель Обеспечение, высшего оценка контроль, руководства по оказание качеству помощи Управленческое Проблемы Процессы Результаты Цели решение СМК на этапе планирования Задачи, Подцели программы, планы Рис. 1. Диаграмма процесса управления по целям СМК ГУ Главные объекты процесса планирования – процессы СМК. Главная функция представителя высшего руководства по качеству – устранять путем разработки решений и воплощения их на практике постоянно возникающие внешние и внутренние проблемы СМК. Целепологание – первичная фаза управления, выра ботки и принятия управленческих решений, заключающаяся в постановке генеральной цели и совокупности целей (дерева целей) в соответствии с сущностью и характером решаемых проблем, назначением (миссией) системы, стратегическими установками.

На основе возникающих проблем формулируется основная цель, в ходе анализа подходов к достиже нию поставленной цели она расчленяется на подцели. Подцели «привязывают» к исполнителям, объектам приложения усилий и, таким образом, трансформируют в совокупность задач, для решения которых со ставляются соответствующие программы и планы.

Управленческие решения, принимаемые представителем высшего руководства по качеству, должны отвечать, в первую очередь, целевой направленности. При этом любое решение связано с определенным риском (например, риск выпуска выпускников с уровнем знаний и навыков, не удовлетворяющим требовани ям потребителей). На основе оценивания риска на этапе планирования предпринимаются действия, направ ленные либо на избежание негативных ситуаций, либо на минимизацию последствий таких ситуаций.

Далее управленческое решение на этапе планирования превращается в программы развития, в систе му частных целей, планов, задач и критериев их выполнения. Затем начинается процесс практической реа лизации принятого и доведенного до исполнителей решения. Когда решение уже выполнено, руководитель проекта оценивает полезность, результативность и фактическую эффективность запланированных меро приятий, реализующих управленческое решение.

Результатом оценки фактической эффективности запланированных мероприятий могут быть следу ющие выводы: проблема устранена полностью и ее разрешение не вызвало каких-либо видимых отрица тельных последствий;

проблема устранена частично, но также не наблюдается отрицательных последствий;

проблема устранена частично и при ее разрешении возникли некоторые новые затруднения;

проблема не устранена, а реализация решения по ее устранению вызвала возникновение новых значительных проблем.

Следовательно, планирование качества в университете – это скоординированная деятельность по ру ководству и управлению внутривузовской СМК, устанавливающая цели, требования и элементы системы качества, с учетом ожиданий потребителей, определяющая процессы жизненного цикла образовательных и других услуг в рамках бюджетной и внебюджетной деятельности университета на основании соответ ствующих ресурсов. Системный подход к менеджменту качества требует от университета создания меха низма непрерывного планирования и доведения планов до ответственных исполнителей. Планирование качества в университете и его структурных подразделениях должно охватывать:

1) планирование стратегии, миссии, политики, целей качества услуг в рамках бюджетной и внебюд жетной деятельности и оценку характеристик качества;

2) планирование управленческих мероприятий по реализации процессов СМК на учебный год с уче том запланированных политики и целей в области качества университета и его структурных подразделений;

3) разработку планов качества всех уровней университета с учетом необходимых трудовых, матери альных и финансовых ресурсов и выработку положений по улучшению качества на основе систематическо го анализа результативности и эффективности процессов.

ПРОБЛЕМЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В ВУЗЕ Е. А. Бадеева Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Российские вузы в последние годы, оказавшись в условиях реальной рыночной экономики с отсут ствием существенной государственной финансовой поддержки, вступили в конкурентную борьбу за потре бителя образовательных и прочих услуг, встав перед проблемой существенной перестройки организацион ных устоев университетского менеджмента. Сложившаяся ситуация нацелила руководство вузов на изуче ние практических уроков современного менеджмента и необходимости ориентации своей деятельности на методы стратегического управления. Важнейшей частью концепции внутривузовского стратегического управления, ее инструментом является стратегическое планирование, помогающее высшему руководству принимать комплекс решений и осуществлять действия по разработке стратегий, обеспечивающих дости жение поставленных целей. Помимо социально-экономической ситуации, оказавшей влияние на пересмотр концептуальных основ управления университетским менеджментом, оказали существенное влияние и из менения, происходящие в мировом образовательном пространстве, а также многочисленные рекомендации, исходящие из Минобрнауки РФ и, в первую очередь, в части ориентации на концепцию всеобщего управ ления качеством. В соответствии с требованиями, различными рекомендациями Минобрнауки РФ, стандар тами серии 9000 и с учетом особенностей современного стратегического планирования университет должен разрабатывать и применять стратегию постоянного улучшения качества, которая определяет его видение, миссию, ценности, задачи, цели в области качества и количественные показатели поставленных целей для оценки их достижения и результативности. Стратегическое планирование внутривузовской системы ме неджмента качества (СМК) рекомендуется осуществлять по направлениям основных видов деятельности университета.

Реализация системы стратегического планирования сталкивается с рядом трудностей, причинами ко торых являются: 1) отсутствие четко разработанной методологии стратегического планирования СМК, а так же отсутствие или игнорирование: а) планирования качества как такового или управления данным процес сом;

б) формирования и/или актуализации стратегии и целей в области качества;

в) применения процессно го подхода при планировании видов деятельности организации в рамках СМК;

г) критериев оценки степени достижения запланированных целей и мероприятий по их достижению;

2) нехватка квалифицированных кадров в области управления планированием качества;

3) непонимание персоналом необходимости плани рования в рамках СМК;

4) отсутствие плановой документации СМК в области качества;

5) отсутствие оценки рисков плановой деятельности в области качества. Состояние системы стратегического планирова ния видов деятельности внутривузовской СМК во многом определяется и результатами реализации страте гии в области качества. В обзоре, проведенном Renaissance Worldwide и журналом CFO Magazine относи тельно 200 крупнейших западных компаний, определяются следующие барьеры в реализации стратегии:

видение и стратегия не обеспечивают руководства к действию. Менее 40 % менеджеров среднего звена и 5 % сотрудников более низкого уровня четко понимают видение и действуют на основе стратегии. Зада чи, достижения и инициативы сотрудников не связаны со стратегией. Только 50 % высших руководителей, 20 % управляющих среднего уровня и 10 % сотрудников низшего уровня осуществляют свои действия и используют системы поощрения, ориентированные на исполнение стратегии [1]. Если ставить задачу мо дернизации и инновационного развития России и сферы образования, формирования конкурентоспособных специалистов с современным востребованным высшим образованием, ориентированных на решение про блем интенсивного развития важнейших направлений экономики, науки и общественной жизни страны, необходимо уметь не только разрабатывать, но и реализовывать стратегии. Причины нереализуемости стра тегий заключены в ее формальной разработке. Недостаточно только представление стратегии и целей, по ставленные в соответствии с ней, базирующейся на ключевых показателях деятельности вуза. Необходимо обеспечивать дальнейшее планирование, т.е. разработку целей в области качества по каждому процессу СМК вуза, обеспечивающих непосредственную реализацию стратегии университета. Необходимо указы вать мероприятия, которые должны быть выполнены, чтобы достичь ключевые показатели эффективности каждого процесса СМК вуза, указывать ответственных за достижение показателей целей в области качества, за мероприятия по их реализации и за сами процессы. Это перекликается и с системой сбалансированных пока зателей разработанной Р. Капланом и Д. Нортоном. Связь стратегии и операционной деятельности – гарантия конкурентного преимущества.

Таким образом, выявлена необходимость совершенствования системы стратегического планирования внутривузовской СМК. Процесс стратегического планирования должен реализовываться высшим руковод ством на стратегическом уровне управления университета и поддерживаться всеми сотрудниками вуза.

Стратегию университета в области качества можно охарактеризовать как установленную на длительный период совокупность норм, ориентиров, способов и правил деятельности, обеспечивающих рост и высокую конкурентную способность вуза, укрепляющих позиции на рынке образовательных и прочих услуг.

*** 1. Коробков, А. Balanced Scorecard – показатели эффективности вместо финансовых коэффициентов / А. Коробко // Портал KPI & Balanced Scorecard. – URL: http://balanced-scorecard.ru/article/bsc-fin-coeff ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНОГО ХАРАКТЕРА РАБОТЫ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ МЕТРОЛОГИИ И СТАНДАРТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ПРЕОБЛАДАЮЩИХ КАЧЕСТВ ЛИЧНОСТИ А. Н. Бычкова, В. А. Баранов, Д. В. Бублей, М. С. Еремина, К. С. Финасеева, А. И. Зырянова, Д. В. Хвостова, Ю. С. Мусатова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В организациях с высоким уровнем управления персоналом кандидатов на вакантные должности подвергают тестированию, чтобы иметь информацию не только об их профессиональных, но и о личност ных качествах. Одним из таких тестов является тест Шмишека-Мюллера. По ответам испытуемого на 90 вопросов формируются рейтинговые оценки определяющих качеств личности. Качества, получившие наиболее высокие оценки, выступают теми стержнями личности, на которых выстроен характер конкретно го человека, и определяют особенности социального поведения и внутренних психических процессов (чувств и мотивов) индивидуума.

В процессе тестирования определяется степень выраженности следующих 11 качеств личности:

1. Гипертимность – постоянная высокая активность, жажда деятельности, оптимизм, высокая ско рость переключения с одного дела на другое, остроумие и изобретательность. Однако крайняя степень вы раженности этого качества может стать причиной излишнего беспокойства, суетливости, недисциплиниро ванности, раздражительности.

2. Застревание – болезненная обидчивость, подозрительность, долгое влияние пережитого эмоцио нального впечатления. Тем не менее, «застревающие» могут быть вполне успешны в достижении значимой цели.

3. Эмотивность – чувствительность и глубокие реакции в области тонких эмоций. Эмотивные инди виды чувствительны, впечатлительны, отзывчивы. И печальные, и радостные эмоциональные переживания их глубоки и адекватны.

4. Педантичность – аккуратность, тщательное выполнение правил, предписаний, устойчивая после довательность в деятельности. При крайней степени выраженности характерна неспособность принять ре шение, сомнения в правильности каждого шага.

5. Тревожность – неуверенность в себе, недооценка своих способностей, боязнь ответственности.

6. Циклотимность – выраженность периодических колебаний настроения.

7. Демонстративность – активность, эгоцентризм, стремление постоянно быть в центре внимания.

8. Возбудимость – склонность к повышенной импульсивной реактивности. Находясь под влиянием текущего эмоционального аффекта, человек не способен контролировать свое поведение по отношению к другим людям.

9. Дистимность противоположна «гипертимности». Людям с сильно выраженной дистимностью свойственна пониженная активность, пессимизм, чувство одиночества.

10. Экзальтированность – повышенная склонность к аффекту. При крайней степени выраженности характерна эмоциональная неустойчивость, легкий и быстрый восторг от радостных событий и отчаяние от печальных.

11. Интроверсия – доминирующая ориентация на свой внутренний мир.

На кафедре «Метрология и системы качества» Пензенского государственного университета членами студенческого научного кружка «Ангстрем» исследована возможность использования данного теста для определения способности молодого специалиста работать наиболее эффективно в качестве руководителя или исполнителя в зависимости от его личностных качеств.

На первом этапе исследований методом экспертной оценки были определены рейтинговые оценки ка честв личности руководителя подразделения и квалифицированного исполнителя в области метрологии и в области стандартизации. В качестве экспертов выступил профессорско-преподавательский состав кафедры.

Затем было проведено самотестирование студентов в группах 08-ПЦ1 (специальность – «Метроло гия», 15 чел.) и 08-ПС1 (специальность – «Стандартизация и сертификации», 19 чел). Сравнение результа тов самотестирования с экспертными оценками качеств личности проводилось методом ранговой корреля ции. Для каждой выборки рангов рассчитывались коэффициенты ранговой корреляции Кэндалла с обоими экспертными распределениями. Отнесение студента к одной из двух групп («руководитель» или «исполни тель») осуществлялось по большему значению коэффициента Кэндалла.

В результате тестирования в группе 08-ПЦ1 было определено, что выполнять функции руководителя способны 8 чел., исполнителя – 7 чел., а в группе 08-ПС1 – 13 и 6 чел., соответственно.

По мнению студентов, участие в данном тестировании позволит не только снизить риск ошибки при выборе места и характера работы после окончания обучения, но и подготовит их к процедуре устройства на работу. Студенты, прошедшие тестирование, смогут четко охарактеризовать себя как потенциального ра ботника в своих резюме.

Результаты проделанной работы будут использованы при изучении студентами кафедры «Метроло гия и системы качества» темы «Ранговая корреляция» дисциплины «Программные статистические ком плексы».

ВОЗМОЖНОСТИ СНИЖЕНИЯ РИСКА НЕДОСТИЖЕНИЯ ОДНОГО ИЗ АККРЕДИТАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ А. Н. Бычкова, В. А. Баранов, Д. В. Бублей Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В теории рисков риск определяется как возможность получения потерь, вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов человеческой деятельности;

вероятность принятия неверных или непринятия нужных управленческих решений;

вероятность получения незапланированных результатов при осуществлении той или иной деятельности [1]. Применительно к аккредитации бюджетного образователь ного учреждения риск, в частности, будет заключаться в недостижении одного из аккредитационных пока зателей.

В приказе Министерства образования и науки Российской Федерации (Минобрнауки России) от 2 сентября 2011 г. № 2257 «О внесении изменений в приказ Министерства образования и науки Россий ской Федерации от 8 ноября 2010 г. № 1116 «О целевых показателях эффективности работы бюджетных образовательных учреждений, находящихся в ведении Министерства образования и науки» одним из кри териев эффективности показателя «Научный потенциал» является количество статей, изданных в научной периодике, индексируемой иностранными и российскими организациями (Web of Science, Scopus, Россий ский индекс цитирования), в российских рецензируемых журналах, к общей штатной численности ППС вуза, приведенной к полной ставке.

В связи с принятием группы международных стандартов по выражению неопределенности измере ния в качестве оценки точности измерения (ISO 525-86;

ISO 3534-1:93;

ISO Guide 35:99;

JCGM 100:2008;

JCGM 101:2008, JCGM 104:2009 и др.) с 2011 г. индексируемые зарубежные научные журналы не прини мают к публикации статьи, в которых точность измерений оценивается через погрешность. Это требование ставит перед отечественными научными работниками в отраслях, связанных с измерениями, серьезную проблему при подаче статей в ведущие зарубежные журналы.

Оценка неопределенности измерения в РФ установлена следующими нормативными документами:

ГОСТ Р ИСО 16063-21-2009;

ГОСТ ИСО/МЭК 17025-2009;

РМГ 43-2001;

РМГ 91-2009;

МИ 3281-2010;

МИ 1317-2004, МИ 2552-99;

Р 50.2:038-2004;

Р 50.2:058-2007. Так же существуют нормативные документы оценки неопределенности по отдельным отраслям: ГОСТ Р 54502-2011 «Микробиология пищевых продук тов и кормов для животных. Руководство по оценке неопределенности измерений при количественных определениях», ГОСТ Р ИСО 13752-2005 «Качество воздуха. Оценка неопределенности метода измерений в условиях применения с использованием референтного метода»;

ГОСТ Р 51318.16.4.2-2006 «Совместимость технических средств электромагнитная. Неопределенность измерений в области электромагнитной совме стимости» и т.д.

Однако в отечественной научной периодике точность измерений в подавляющем большинстве слу чаев оценивается по погрешности их результатов. Даже высококвалифицированные специалисты не владе ют методикой оценивания неопределенности измерений, поскольку ранее в этом не было необходимости.

Большое количество международных и отечественных нормативных документов по оцениванию неопреде ленности, отсутствие переводов ряда стандартов, разночтения в терминологии и обозначениях существенно повышают риск недостижения важного аккредитационного показателя.

С целью оказания авторам научных статей помощи в оценке неопределенности измерений, проводи мых в рамках их научных исследований, предлагается провести разработку методических указаний по оце ниванию неопределенности измерений. Данные методические указания будут содержать общие сведения о выражении неопределенности измерений, перечни международных и отечественных нормативных доку ментов, регламентирующих процедуру оценивания неопределенности с указанием области применения.

В указаниях также предполагается привести таблицу соответствия отечественных стандартов международ ным с целью облегчения для авторов процедуры указания в библиографии статьи исходных международ ных документов, давая при этом возможность работать при подготовке статьи с соответствующими отече ственными документами.

Еще одной эффективной мерой снижения указанного риска представляется изучение вопросов оцен ки неопределенности измерений при повышении квалификации сотрудников университета, связанных в своей научной работе с измерениями.

*** 1. Щеглов, П. Е. Качество высшего образования. Риски при подготовке специалистов / П. Е. Щеглов, Н. Ш. Никишина // Университетское управление. – 2003. – № 1 (24). – С. 46–59.

ПОВЫШЕНИЕ УРОВНЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ЗАЩИТЕ ИНФОРМАЦИИ ПУТЕМ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ К НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИМ РАБОТАМ КАФЕДРЫ С. Л. Зефиров, А. П. Иванов, Е. Д. Кашаев Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Пожалуй, одним из наиболее ценных товаров на сегодняшний день является информация. В услови ях жесткой конкурентной борьбы современные компании вынуждены уделять повышенное внимание ее сохранности. В связи с этим трудно переоценить значимость специалистов по информационной безопасно сти. Они принимают непосредственное участие в создании системы защиты информации, ее аудите и мони торинге. Специалисты по информационной безопасности анализируют информационные риски, разрабаты вают и внедряют мероприятия по их предотвращению. В их компетенцию также входит администрирова ние и сопровождение технических средств защиты информации. Специалисты по безопасности обучают и консультируют сотрудников по вопросам обеспечения информационной защиты, разрабатывают норматив но-техническую документацию.

Таким образом, современный рынок труда в области информационных технологий предполагает привлечение в организации, связанные с обеспечением информационной безопасности, широко эрудиро ванных высококвалифицированных специалистов по защите информации, подготовленных в ВУЗе.

Достичь высокого уровня образования специалистов по защите информации возможно, используя все варианты повышения качества образования.

Первая, и очень важная составляющая – организация и грамотное руководство производственными практиками и целевой подготовкой студентов. Специфика решения задач защиты информации состоит в том, что без практических навыков сложно ориентироваться в технических, научных и технологических проблемах обеспечения информационной безопасности. Студенты, обучающиеся на кафедре «Информаци онная безопасность систем и технологий» по специальностям 090105 – «Комплексное обеспечение инфор мационной безопасности автоматизированных систем» и 090106 – «Информационная безопасность теле коммуникационных систем» начинают свою научно-исследовательскую деятельность на базовых предпри ятиях кафедры в рамках целевой подготовки. Студенты с третьего по пятый курс набирают практический опыт и необходимый материал для реализации его в курсовом и дипломном проектировании. Студенты знакомятся с прогрессивными технологиями и техническими средствами, информация о которых не всегда доступна даже преподавателям высшей школы. Одновременно будущие специалисты по защите информа ции видят те проблемы и научно-технические задачи, которые стоят перед разработчиками систем защиты информации.

Вторая составляющая повышения качества подготовки специалистов – это привлечение студентов к выполнению научно-исследовательских и хоздоговорных работ.

На кафедре «Информационная безопасность систем и технологий» Пензенского государственного университета более 5 лет назад было создано и по сей день успешно работает студенческое конструктор ское бюро «Информационная безопасность систем и технологий», в состав которого входят 5 студенческих кружков.

Под руководством преподавателей кафедры студентами проводятся экспериментальные научно исследовательские работы, направленные на решение теоретических и прикладных задач построения си стем защиты информации, а также выполнятся прикладные и проектные работы по техническим заданиям базовых предприятий.

Что дает такой вид деятельности кафедры? Это расширение кругозора студента в связи с необходи мостью знакомства с новейшими достижениями науки и техники, повышение творческого потенциала, овладение современными программными средствами, умение моделировать основные системы защиты ин формации с целью поиска оптимального решения поставленных задач. Работа в СКБ для студента дает воз можность получить дополнительное образование, выходящее за рамки основных рабочих программ.

Результатом такой деятельности является выпуск наиболее востребованных производством специа листов, а также практически готовых к поступлению в аспирантуру выпускников, готовых продолжить свою трудовую деятельность в роли исследователя и преподавателя на кафедре. Это наиболее актуальный вопрос для выпускающих кафедр, так как на сегодняшний день достаточно проблематично воспитать и подготовить грамотного молодого преподавателя и заинтересовать его в построении своей карьеры на этом поприще.

Следующим важным стимулом развития науки на кафедре является система рейтинговой оценки де ятельности сотрудников и подразделений, введенная в Пензенском государственном университете несколь ко лет назад. Основными показателями в рейтинге кафедр являются количество студентов, привлеченных к научным исследованиям, качество их работы и оценка работы руководителя по количеству публикаций, наград на семинарах, симпозиумах, конференциях, олимпиадах, выставках, конкурсах. Весомым является показатель, отражающий количество аспирантов на кафедре, количество защит диссертаций в установлен ный срок и конечно, количество молодых людей с ученой степенью, преподающих на кафедре.

Итак, главным мотивом развития научных исследований на кафедре является стремление повысить качество подготовки специалистов и обеспечить кафедру молодыми перспективными преподавателями.

КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД К ПОВЫШЕНИЮ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ А. Ю. Питерова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В связи с проводимой реформой высшего образования, связанной с введением уровневой системы профессиональной подготовки студентов, внедрением компетентностно-ориентированных ФГОС ВПО и современных технологий обучения, актуальными становятся новые требования к педагогической компе тентности вузовских преподавателей. Здесь в числе первоочередных выступает вопрос широкомасштабной подготовки профессорско-преподавательского состава в системе повышения квалификации (ПК), позволя ющей обеспечить инновационное преобразование высшей школы.

Все проблемы, связанные с повышением квалификации преподавателей, можно свести в несколько групп.

Во-первых, практически не решен вопрос содержания их подготовки в системе ПК, отсутствуют научно обоснованные образовательные программы, в которых учитываются новые требования к компе тентности преподавателей.

Во-вторых, используются устаревшие дидактические технологии, которые обеспечивают в основном теоретическую подготовку и, по существу, не способствуют формированию актуальных педагогических компетенций слушателей.

В-третьих, слабо учитываются образовательные потребности преподавателей разных кафедр, разного должностного уровня, возраста и педагогического стажа, что снижает эффективность их обучения в систе ме ПК.

В-четвертых, не решен вопрос непрерывности и преемственности повышения квалификации препо давателей на каждом новом уровне обучения. Наконец, серьезной проблемой остается проблема результа тивности ПК [2].

Главным принципом обучения в системе ПК должна быть гарантия того, что приобретенные слуша телями знания и умения позволят повысить эффективность и качество педагогической работы с учетом ос новных направлений реформирования высшей школы.

Учитывая перечисленные выше проблемы, можно отметить, что особую актуальность приобретает задача моделирования образовательного процесса в системе ПК преподавателей, в котором нашли бы свое отражение перспективные подходы и инновационные технологии. В качестве него может выступать компе тентностный подход, который в наибольшей степени соответствует потребностям общества в подготовке специалистов, способных мобильно использовать знания, умения, способности для решения профессио нальных задач. Компетентностный подход к повышению квалификации профессорско-преподавательского состава вуза позволяет определить цели в виде профессиональных компетенций, необходимых для успеш ного осуществления педагогической деятельности, и на этой основе обосновать содержание и разработать технологию обучения слушателей.

Компетентностный подход в образовании заставляет по-новому трактовать понятие педагогической компетентности преподавателя – это интегративное качество его личности, образованное комплексом соот ветствующих компетенций, представляющих собой профессионально значимые характеристики, которые обеспечивают эффективность педагогической деятельности [3]. Интегративный характер компетентности проявляется в том, что компетенции преподавателя обеспечены педагогическими знаниями, умениями, ценностными ориентациями, мотивационной готовностью их использовать для решения профессиональных задач. Все эти компоненты, неразрывно связаны между собой, и только в целостном единстве обеспечивают высокие результаты деятельности.

Все это позволяет разработать структурно-функциональную модель компетентности, на основании которой возможно моделировать процесс подготовки преподавателей в системе ПК. Структурные компо ненты педагогической компетентности включают когнитивный (систему педагогических знаний), операци онально-деятельностный (систему педагогических умений и навыков), аксиологический (систему педагоги ческих ценностей), мотивационный (мотивационную готовность использовать накопленный опыт для ре шения профессиональных задач) компоненты [1]. Функциональные компоненты педагогической компе тентности проявляются непосредственно в деятельности преподавателя и представлены комплексом соот ветствующих компетенций. Для определения перечня этих компетенций необходимо использовать деятель ностный подход, который поможет выделить основные виды и соответствующие им функции деятельности преподавателя.


Анализ профессиональной деятельности может осуществляться в разных ракурсах: с точки зрения ее содержания, процесса, уровня освоения, характера решаемых преподавателем задач и т.д. Однако для опре деления функций и связанных с ними компетенций преподавателя важно изучить прежде всего содержание и процесс профессиональной деятельности, представленный последовательностью ряда этапов.

На основе анализа содержания профессиональной деятельности преподавателя (структурно функциональный подход) выделяют два ее основных вида: 1) научную (научно-исследовательскую, научно техническую);

2) педагогическую деятельность, которая в соответствии с направленностью действий пре подавателя (работа с людьми, с информацией, с техникой) подразделяется на учебно-воспитательную, спе циально-предметную, методическую, информационно-технологическую.

Таким образом, выделение основных видов профессиональной деятельности позволяет более четко определить тематические направления подготовки преподавателей в системе ПК.

*** 1. Жураковский, В. Подготовка преподавателей высшей школы – стратегическая задача / В. Жура ковский, З. Сазонова // Высшее образование в России. – 2004. – № 4. – С. 38–44.

2. Сигов, А. Новые задачи повышения квалификации профессорско-преподавательского состава вуза / А. Сигов, В. Куренков, И. Мосичева, В. Шестак // Высшее образование в России. – 2006. – № 8. – С. 3–8.

3. Шестак, Н. В. Компетентностный подход в дополнительном профессиональном образовании / Н. В. Шестак, В. П. Шестак // Высшее образование в России. – 2009. – № 3. – С. 46–52.

ХАРАКТЕР РАЗВИТИЯ СИСТЕМ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА УНИВЕРСИТЕТОВ Г. В. Суровицкая Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Важнейшей особенностью современного этапа развития высшего образования является усиление ро ли университетов на рынке инноваций.

Проведенные автором исследования позволили выявить наличие инновационной проблемной ситуа цией, связанной с противоречием целей инновационной деятельности университетов и состоянием их си стем менеджмента качества (СМК). Так по данным справочно-аналитической информационной системы «Вузы России» Министерства образования и науки РФ значения критерия «Производство и апробация зна ний и технологий» для университетов Приволжского федерального округа (ПФО) заметно ниже лучшего результаты по стране (рис. 1).

Недостаточная эффективность СМК университетов как инструментов реализации инновационных стратегий обусловливает необходимость исследования характера их развития как открытых систем с целью формирования новых механизмов менеджмента качества.

В рамках неравновесной термодинамики доказано, что открытые системы эволюционируют (развива ются) к состоянию с наименьшей из возможных в данных условиях скоростью производства энтропии :

, где – эффективность СМК.

Интегрируя, получим =, (1) где – эффективность СМК в начальный момент времени.

Лучший результат по стране Казанский (Приволжский) ФУ 80 Саратовский ГУ Нижегородский ГУ Пермский ГНИУ Мордовский ГУ Башкирский ГУ 0 Чувашский ГУ 2005 2006 2007 2008 2009 Рис. 1. Динамика значений критерия «Производство и апробация знаний и технологий» для университетов Приволжского федерального округа (рынок образовательных услуг России) Таким образом, если ретроспективный анализ показывает экспоненциальный характер роста эффек тивности СМК, то имеет место период плавного развития. В противном случае СМК переживает период становления (как это имеет место для ряда Федеральных университетов) или приближается к точке бифур кации (как это имеет место для ряда Национальных исследовательских университетов). Именно в точках бифуркации происходит переход на новую траекторию развития, что может привести к снятию выявленной инновационной проблемной ситуации.

В качестве примера выявим характер развития СМК университетов ПФО.

Эффективность СМК конкретного университета в конкретном году определена как среднее значение соответствующих ему значений критериев «Интеллектуальный потенциал», «Материальная и информаци онная база», «Социально-культурная база», «Подготовка кадров», «Производство и апробация знаний и технологий» справочно-аналитической информационной системы «Вузы России».

Уравнения вида (1) получены на основе построения экспоненциальных трендов эффективности. Для оценки достоверности использован критерий детерминации, статистическая значимость которого дока зана с использованием F-теста на качество оценивания. В группе «Университеты» ПФО (так это показано в таблице) на основе ретроспективного анализа доказано наличие периода плавного развития СМК универси тетов (в рамках рынка университетского образования ПФО). Исключение составляют Казанский (Приволж ский) федеральный университет, Нижегородский государственный университет, Башкирский государ ственный университет, Удмуртский государственный университет, Ульяновский государственный универ ситет.

Таблица Уравнения экспонент Университет Вид уравнения (1) Критерий детерминации Национальные исследовательские университеты Э = 57e0,041t Мордовский государственный университет 0, Э = 60e0,024t Саратовский государственный университет 0, Пермский государственный национальный 0,020t Э = 75e 0, исследовательский университет Университеты, не имеющие особого статуса Э = 33e0,074t Марийский государственный университет 0, Э = 42e0,056t Оренбургский государственный университет 0, Э = 45e0,052t Тольяттинский государственный университет 0, Э = 49e0,043t Пензенский государственный университет 0, Э = 50e0,040t Чувашский государственный университет 0, Э = 48e0,039t Самарский государственный университет 0, Э = 48e0,026t Вятский государственный университет 0, Как видно из таблицы, начальные значения эффективности СМК (по состоянию на 2005 г. – год начала реализации национального проекта «Образование») у статусных университетов заметно выше, чем у остальных. В то же время скорости производства энтропии у Пермского государственного национального исследовательского университета и Саратовского государственного университета самые низкие. Это может свидетельствовать от недостаточных темпах развития.

Таким образом, предложенный подход к идентификации характера развития СМК университетов позволяет констатировать наличие в настоящем времени разнонаправленных тенденций их развития как открытых систем. Причем десять из пятнадцати университетов ПФО демонстрируют наличие периода плавного эволюционного развития СМК.

ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ В ВУЗЕ Е. А. Темногрудова, П. П. Макарычев Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Рассмотрим решение одной из наиболее сложных задач – сегментации преподавателей по различным показателям.

Среди ключевых показателей деятельности преподавателей встречаются такие, которые обладают выраженными воздействием [1]. Например, показатели научно-исследовательского отдела по гуманитар ным факультетам выше, чем по техническим, так как вопросы, рассматриваемые в рамках научных работ на этих факультетах относятся к категории общих знаний. Учет подобных факторов необходим для повыше ния эффективности деятельности преподавателей, а также прогнозирования значений итоговых показате лей. Для некоторых показателей эти зависимости известны и могут быть легко учтены. Но для других коле бания могут оказаться не столь значительными и очевидными. Однако нельзя учесть влияние каждого пока зателя. Необходимо выделять некоторые группы – сегменты показателей и уже для них определять влия ние. Выделять сегменты преподавателей можно по нескольким группам признаков: по показателям научной деятельности, внеаудиторной и т.д., После сегментирования можно узнать, какие именно сегменты являют ся наиболее активными, какие испытывают наибольшее влияние, а также выделить характерные для них признаки. Для этого удобно применить кластерный анализ. В Deductor Acacdemic 5.2 есть мастер обработки для проведения кластеризации методом карт Кохонена. Карты Кохонена являются одной из разновидностей самообучающихся нейронных сетей, поэтому для получения качественных результатов с их использовани ем решающее значение имеет качество исходных данных. Нас интересует разбиение на группы преподава телей со схожим влиянием показателей. Речь в данном случае идет не о полном совпадении пропорций, а о наличии схожих тенденций в объемах влияние на показатели одной группы. Каждая подобная группа будет представляться кластером сети Кохонена, и определиться с их количеством можно будет на более поздних этапах после предварительного исследования данных.

Сеть Кохонена обучалась с установленными по умолчанию параметрами. Исходя из поставленной задачи группирования преподавателей, итоговое число кластеров разумно выбирать в диапазоне 4–7.

По окончании обучения число кластеров было установлено равным 5. По итогам проведенной кластериза ции могут быть сформированы отчеты с информацией о принадлежности преподавателей к той или иной выделенной группе показателей.

Рис. Видно достаточно четкое разделение на 5 сегментов. Воспользуемся теперь деревом решений для получения правил отнесения преподавателей к этим сегментам. Входными для дерева решений будут те же характеристики, а выходным – номер кластера. Результат представлен на рис. 2.

Рис. Полученные сегменты можно легко интерпретировать [2]. Можно сделать вывод о том, что сегмент обладает наилучшими показателями, а сегмент 4 – наихудшими, остальные же сегменты показывают сред ние показатели, зато в них прослеживается зависимости итоговых показателей от входных данных. Так, значение рангов преподавателей сегмента 0 определено наибольшим образом высокими значениями пока зателя по научной деятельности. Преподаватели, ранги которых относятся к сегменту 2, имеют тенденцию к высоким значениям суммы показателей по учебно-методической деятельности. А на ранги сегмента оказывает влияние фактор высокого уровня показателей управления кадров, т.е. к этому сегменту отнесены ранги преподавателей с высокими званиями и важными должностными обязанностями в университете.


Таким образом, для того чтобы оценить эффективность управления деятельности преподавателей были рассмотрены показатели и механизмы взаимодействия между ними. Работа в этом направлении в дальнейшем позволит правильно организовать работу, ориентируясь на то, что приносит наибольшую эф фективность в работе с наименьшими затратами, применить организационно-ориентированную стратегию управления, где во главу угла ставится правильная организация деятельности кадров.

*** 1. Веригин, Ю. А. Качество деятельности преподавателя – основа качества подготовки специалиста / Ю. А. Веригин // Современные технологии обеспечения качества образования : материалы всерос. научно практ. конф. – Барнаул : Изд-во АлтГТУ, 2006.

2. Барсегян А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. Бар сегян, М. Куприянов, В. Степаненко, И. Холод. – 2-е изд. – Спб. : БХВ-Петербург, 2008.

К ВОПРОСУ О РАЗВИТИИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ В. А. Шевченко Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Компетентностный подход предполагает не усвоение студентом перечня знаний и умений, а овладе ние ими в комплексе. Таким образом, этот подход фиксирует и устанавливает подчиненность знаний уме ниям и способностям. Немаловажную роль при этом играет внедрение информационных систем (ИС) с це лью создания целостного информационного пространства для поддержки учебного процесса и формирова ния у студентов информационно-коммуникационной (ИК) компетентности.

ИК-компетентность можно рассматривать, как комплексное умение самостоятельно искать, отбирать нужную информацию, анализировать, организовывать, представлять, передавать ее;

моделировать и проек тировать объекты и процессы, реализовывать проекты, в том числе в сфере индивидуальной и групповой человеческой деятельности. На овладение этой компетенцией нацелено несколько дисциплин в подготовке бакалавров по направлению «Документоведение и архивоведение».

ИК-компетентность специалиста-документоведа формируется на основе следующих знаниевых и навыковых компетенций [1].

1. Знание основ аппаратного и программного обеспечения ПК;

2. Знание основных принципов работы с системами подготовки текстовых документов;

3. Владение правилами компьютерного набора текста и методами форматирования и редактирова ния текста;

4. Знание основных возможностей электронных таблиц по хранению и обработке информации и умение применять их на практике;

5. Владение навыками создания презентаций;

6. Знание общих принципов организации локальных и глобальных вычислительных сетей, основных видов сервиса Интернета;

7. Владение навыками работы с браузерами, электронной почтой и поисковыми системами Интер нета;

8. Знание назначения и основных функций баз данных при хранении информации;

9. Умение работать с существующей базой данных: ввод, редактирование и удаление информации;

10. Знание общих понятий об информационной безопасности.

При применении компетентностного подхода возникает вопрос: «Нужно ли для этого перестраивать коренным образом структуру курса обучения, ждать издания новых учебников и методических комплек тов?» Было бы просто прекрасно, если бы авторы учебников могли перестроиться и наполнить содержание учебного материала соответствующими заданиями. Но в рамках существующих рабочих программ также вполне реально вести обучение на основе компетентностного подхода. При этом скорректировать содержа ние учебного материала может и сам преподаватель, разработав задачи, содержащие:

большой объем текстовой информации, и информации, представленной в виде таблиц, диаграмм, графиков, рисунков, схем;

избыточную информацию или «лишние» данные;

большое число заданий разной тематики и разных форматов, требующих разных форм записи ответа;

задания на оптимизацию решений (использование кейс-технологий).

Этот перечень задач определяет набор компонентов ИС, поддерживающей учебный процесс (в первую очередь набор хранимых данных – рис. 1).

Рис. 1. Компоненты информационной системы Информация, производимая ИС, должна быть точной, свободной от ошибок и защищенной от не санкционированного доступа. Применяя на занятиях разработанные задачи из базы данных ИС, преподава тель может использовать и активные формы работы: организацию коллективных работ для подготовки пре зентаций, сайтов, публикаций;

использование деловых игр. Наличие и использование ИС повышает эффек тивность учебного процесса.

Какие условия необходимы для внедрения компонентов ИС? Во-первых, наличие специальных тех нических средств – ПЭВМ, оргтехники, мультимедийных устройств. Во-вторых, организацию компьютер ных аудиторий особенным образом: каждый студент должен иметь, с одной стороны, индивидуальное ра бочее место, а с другой – доступ к общим ресурсам и возможность пересылать ответы на задания препода вателя по электронным каналам связи. Это создает особые условия для развития ИК-компетентности. В третьих, компьютерные аудитории должны быть доступны для ведения активной самостоятельной работы студентов.

Таким образом, разработка и применение компонентов ИС делает главным участником образова тельного процесса именно студента, с его индивидуальными целями и задачами. Данный подход позволяет направить преподавательскую деятельность на вовлечение студента в активную, осознанную деятельность, в частности, на развитие ИК-компетентности.

*** 1. Фионова, Л. Р. Адаптивная система непрерывного образования в сфере ДОУ на основе компе тентностного подхода : моногр. / Л. Р. Фионова. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. – 172 с.

МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ПОНЯТИЯ КОМПЕТЕНТНОСТИ НА ПРИМЕРЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ГРАМОТНОСТИ ПЕДАГОГОВ И УЧАЩИХСЯ В КОНТЕКСТЕ ФГОС ВТОРОГО ПОКОЛЕНИЯ О. П. Богомолова Гимназия № 216 «Дидакт», г. Заречный Пензенской обл., Россия В соответствии с ФГОС второго поколения изменились требования к подготовке как учащихся так и педагогов. Базовая компетентность современного учителя заключается в умении организовать такую обра зовательную, развивающую среду, в которой становится возможным достижение образовательных резуль татов учащегося сформулированных как ключевые компетенции. Особое место в этом ряду занимает уме ние педагога формировать у учащихся такую компетентность как функциональная грамотность. Функцио нальная грамотность – способность человека вступать в отношения с внешней средой и максимально быст ро адаптироваться и функционировать в ней. В отличие от элементарной грамотности, функциональная грамотность есть атомарный уровень знаний, умений и навыков, обеспечивающий нормальное функциони рование личности в системе социальных отношений, который считается минимально необходимым для осуществления жизнедеятельности личности в конкретной культурной среде. Функциональная грамотность обнаруживает себя в конкретной статичной ситуации, так же как и функциональная безграмотность обна руживает себя при изменении ситуации, образа жизни или типа профессиональной деятельности. Она есть характеристика, которая приписывается человеку, прошедшему через определенный этап образования. Об разование при этом рассматривается как сфера деятельности, средство, обеспечивающее определенный уровень грамотности. Нами представлена модель формирования компетентности, в том числе и функцио нальной грамотности.

Ставя перед учениками цель, учитель создает условия для работы в группе. Важно заметить, что при командной работе должна происходить смена ролей, стимулирующая новообразования личности учащихся, которые могут быть приобретены только при интерактивном взаимодействии. Под интеракцией понимается непосредственная межличностная коммуникация, важнейшей особенностью которой признается способ ность человека «принимать роль другого», представлять себе, как его воспринимает партнер по общению (или группа). Поэтому при организации групповой работы необходимо учитывать и тот факт, что при обычной коммуникации новообразований в личности не происходит, а происходит только обмен информа цией. Характеристики ситуаций, которые должен организовывать любой учитель для создания в классе «развивающей среды»: мотивация учащихся на реализацию той или иной работы, деятельности. Самостоя тельная, мотивированная учебная работа учащегося, в процессе которой происходит формирование умений, понятий, представлений – поиск нужной информации, проектирование и реализация своей деятельности, осознанность цели работы и ответственность за результат;

осуществление учащимся самостоятельного вы бора темы, целей, уровня сложности задания, форм и способов работы и т.д.;

наличие групповой проектной работы учащихся (определение тем и проблем, распределение обязанностей, планирование, дискуссия, оценка и рефлексивное обсуждение результатов);

участие учащихся в различных формах дискуссии. Формирование понятий и организации на их основе своих действий. Система оценивания, которая позволяет и помогает учащемуся планировать свои будущие учебные результаты, самому оценивать уровень их достижения и со вершенствовать их. Через призму условий преломляется наш путь к цели и наши способы действия.

В результате мы приобретаем разные новообразования, которые формируются у всех участников со циального взаимодействия. Каковы критерии сформированности функциональной грамотности? Это про дуктивные отношения с окружающими людьми, адаптация к изменяющимся условиям, успешное функцио нирование личности в системе социальных отношений. Как же узнать, появились ли новообразования?

Насколько успешно было то или иное взаимодействие? Если учащийся готов работать в любой команде, а не только в той, к которой он привык, если он может перенести опыт взаимодействия с другими людьми на похожие ситуации (другой школьный предмет), то можно говорить о сформированности таких компонен тов учебной деятельности, как учебно-познавательный интерес, целеполагание, моделирование, контроль, оценка. Умение учащегося осуществлять перенос способа действия работы в команде, взаимодействия с другими людьми, а так же решение не только учебных, но и житейских задач, в другие жизненные ситуации является главным критерием сформированности любой компетенции, в том числе и функциональной гра мотности. Это является важным аспектом и при выборе профессии и дальнейшей профессиональной дея тельности выпускников школ и вузов.

*** 1. Иванов, Д. А. Ключевые компетенции и профессиональный портрет современного учителя / Д. А. Иванов. – М. : УЦ «Перспектива», 2011. – 56 с.

2. Хуторской, А. В. Компетентность как дидактическое понятие: содержание, структура и модели конструирования / А. В. Хуторской, Л. Н. Хуторская. – URL: http://www.khutorskoy.ru/books/2008/A. V.

Khutorskoy_L. N. Khutorskaya_Compet.pdf 3. Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования / М-во обра зования и науки Российской Федерации. – М. : Просвещение, 2011. – 48 с. – (Стандарты второго поколения).

ВЛИЯНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ НА ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ Н. Ф. Добрынина, А. К. Руденко Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В настоящее время весь мир переживает кризис своих образовательных систем и пытается их пере смотреть. Термин «кризис образования» означает, что мир поменялся так, что система, которая готовит для него руки, волевые импульсы и мозги, перестала служить его новым потребностям. Классическое западное образование пережило свой первый кризис, когда производство стало массовым и потребность в образо ванных людях – рабочих, инженерах и мастерах – выросла скачкообразно. Государство больше не могло предоставлять их подготовку случаю и неторопливо готовить специалистов. Массовое западное образова ние ответило на экономический вызов системой профилей, образовательными стандартами и введением тестов, позволяющим быстро, почти автоматически проверять качество обучения. Сегодняшний кризис западного образования связан не с ростом потребности в специалистах, а со скоростью технологического развития современной цивилизации. Еще двадцать лет назад было естественно получать профессиональное образование один раз на всю жизнь, а потом постепенно доучиваться, повышать свою квалификацию. Од нако после того, как произошла информационная революция, важным качеством, востребованном в гото вом специалисте, стала его обучаемость. Возникла концепция «непрерывной учебы на протяжении всей жизни».

Вызов, вставший перед российским образованием, состоит из двух частей. Во-первых, чтобы занять свое место в группе технологических лидеров, стране предстоит чисто количественно насытить отрасли специалистами нужных уровней. Во- вторых, нужно придумать как сегодня готовить своих студентов к решению тех задач, которые будут поставлены только завтра.

Первым этапом образовательной реформы в России была информатизация. Позднее была принята Федеральная целевая программа развития образования (ФЦПРО) [1]. Эта программа была методологиче ской. В новых условиях образование нуждалось в методических ресурсах и их надо было создавать.

Вторая часть реформы рассчитана на период с 2011 по 2015 год. Она уже сейчас отличается от предыдущей программы степенью детализации. Программа ставит задачу не только выпускать учебники по данному предмету, но и изменить условия, в которых будет происходить обучение по данному предмету.

Разрабатываются универсальные технологии для повышения качества образования.

Окружающий нас мир меняется так быстро, что учебные программы не успевают за этими изменени ями. Традиционная структура преподавания учебных дисциплин уже не может соответствовать целям обра зования. Следовательно, у студента нужно развивать навыки проектирования своего образования.

Для этого необходимо формирование мотивации обучаемых. Областью непосредственного изучения образовательного процесса авторов статьи является обучение математике в ВУЗе, поэтому необходимо формировать у обучаемых мотивацию к познавательной деятельности. Сам вопрос о роли мотивации явля ется для теории личности одним из наиболее важных [2]. Понятие мотивации используется для объяснения того, что движет поведением, деятельностью человека и определяется как процесс, метод, средство побуж дения, в основе которых лежат некоторые мотивы. В иерархической модели мотивации А.Маслоу [3] мож но выделить четыре последовательных уровня потребностей, имеющих непосредственное отношение к раз вивающей познавательной деятельности.

1. Потребности безопасности. Выражаются в стремлении к стабильности, защищенности, организо ванности. Обучаемые предпочитают четкую структуру и регламентированность учебного процесса, насто роженно относятся к нововведениям.

2. Потребности принадлежности, социальной общности. Доминирующей целью является групповая принадлежность, проявляющаяся в мотивах общения и сотрудничества.

3. Потребности самоуважения (чувство собственной значимости, уважение других студентов и пре подавателей).

4. Потребности самоактуализации ( стремление к раскрытию своих способностей, реализации по тенциала личности).

Однако, формирование потребностей не происходит строго по уровням. Каждому человеку свой ственны сразу несколько потребностей, выраженных в разной степени. Поэтому в основе внутренних по требностей лежит формирование у студента мотивации к изучению определенного предмета ( в нашем слу чае – математики). Преподаватель должен уметь определять и формировать мотивы познавательной дея тельности. Для определения и изучения структуры мотивов используются общие методы педагогических исследований: беседа, анкетирование, наблюдение и другие. Формирование мотивации осуществляется на основе полученных данных об индивидуальных особенностях обучаемого, исходном уровне мотивации, изучении структуры превалирующих мотивов. На рис. 1 показан алгоритм, которым может руководство ваться преподаватель при формировании мотивации студентов к применению изучения математики.

Определить внутренние потребности студентов на основе изучения структуры мотивов Определить разделы математики, обеспечивающие подкрепление потребностей Определить способы применения математики, обеспечивающие развитие обучаемых Сформировать мотивацию студентов, обучаемых математике, исходя из их внутренних потребностей Рис. 1. Принцип мотивации обучаемых математике В первую очередь собираются сведения о тех мотивах, которыми руководствуются обучаемые, при нимая или отвергая использование предлагаемых преподавателем технологий. Анализ структуры, изучение личностных качеств обучаемых позволяет определить какие внутренние потребности лежат в основе опре деленного мотива. Самое главное – сформировать мотивацию к изучению дисциплины (в данном случае – математике), показав студенту, что решение задач образовательного процесса позволяет в той или иной степени удовлетворить его внутренние потребности.

Решение подобной задачи относится к области педагогического творчества и универсальных спосо бов решения данной проблемы не существует. Преподаватель должен руководствоваться своими теорети ческими знаниями, практическим опытом и интуицией.

Реализация новой программы обучения осуществляется с помощью компитентностного подхода, определяющего цели образования, отбор его содержания и оценки результата образования. Компетенции проявляются не только при решении узкопрофессиональных задач;

им должны обладать специалисты неза висимо от профессиональной деятельности. От компетентности, как совокупности компетенций, сегодня зависит успех специалиста в решении теоретических и прикладных задач, его месте в профессиональной среде.

Для успешной подготовки студентов университета по прикладной математике, начиная с первого курса, авторы статьи используют практику контекстных задач [4]. Отличие контектстных задач от стан дартных математических задач заключается в избытке или недостатке условий, в неопределенности неко торых данных, в том, что задача имеет несколько способов решения и другие особенности.

Контектстные задачи подразделяются на предметные, межпредметные и практические. В предмет ных задачах используется материал из различных разделов математики. Для решения межпредметных задач необходима информация из других предметных областей. Решение практических задач требует обращения к повседневному опыту студентов.

Авторы статьи подбирают темы курсовых и дипломных работ в соответствии с опытом, достигнутым студентами в процессе обучения. Так студенты У. Н. Домашевская и А. И. Шляпошникова В дипломных работах №Численное решение уравнения Шредингера и его приложения» и «Численное решение уравнения теплопроводности с разрывными коэффициентами» решали задачи, в которых необходима информация из физики. Неопределенность в условиях заставила студентов творчески подойти к решению задач, использо вать информационную технологию Internet. Работы были опубликованы в сборнике статей 5 Международ ной научно-технической конференции молодых специалистов, аспирантов и студентов [5]. В процессе обу чения студентки показывали средние знания по математике. Но интерес к поставленным перед ними зада чам способствовал развитию мотивации, повышению компетентности. В итоге, дипломные работы были успешно защищены, что способствовало повышению качества образования.

*** 1. Программа ФЦПРО 2011-2015. – URL: http://www.fcpro.ru 2. Хьел, Л. Теория личности / Л. Хьел, Д. Зиглер. – СПб., 1999. – С. 487.



Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 25 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.