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 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 25 |

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

-- [ Страница 20 ] --

4. Шишлянникова, А. М. Место и роль самостоятельной работы при изучении общего курса физики / А. М. Шишлянникова, Ю. Р. Гильманов // Актуальные вопросы преподавания физико-технических дисци плин : межвуз. сб. науч. тр. – Пенза : ПГПУ, 2004. – С. 170–173.

5. Переверзев, В. Ю. Технология разработки тестовых заданий : справ. руководство / В. Ю. Перевер зев. – М. : Издательское объединение «Е – Медиа», 2005.

ФОРМИРОВАНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ СВЯЗЕЙ ПРЕДМЕТОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ В ЗАОЧНОМ ВУЗЕ З. И. Баусова, О. В. Прокофьев, И. Ю. Денисова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Специфика построения связей между дисциплинами в заочном учебном заведении высшего профес сионального образования состоит в значительном преобладании времени внеаудиторных занятий, самосто ятельной подготовки над временем аудиторных занятий. Блок дисциплин математической экономики осо бенно чувствителен к сохранению последовательности, логической целостности и преемственности знаний, умений и навыков. Связь между предметами зачастую нарушается с этапа школьной подготовки, а затем разрыв может увеличиваться из-за организации времени и места работы студента. Широкий круг проблем возникает по различным причинам, начиная от пренебрежения некоторых родителей в отношении «непре стижных» точных дисциплин до непропорционального развития рынка труда, ожидающего молодежь рабо чих профессий, причем далеко не всегда связанных с инновационным производством.

Задачи изучения дисциплин математической экономики в институте состоят в реализации требова ний, установленных в Государственном стандарте высшего профессионального образования к подготовке бакалавров по направлениям «Экономика» и «Менеджмент», пришедших на смену студентам специалитета.

Последовательность изложения дисциплин описана ниже, на примере студентов, обучающихся по направ лению 521600 «Экономика» (бакалавр) [1].

Студенты 1 курса изучают «Математический анализ и линейную алгебру», для изучения которых до статочно знаний математических дисциплин в объеме средней общеобразовательной школы Рассматрива ются такие вопросы, как арифметические вычисления, проценты и пропорции, преобразование алгебраиче ских и тригонометрических выражений, решение алгебраических уравнений и неравенств, основные эле ментарные функции и их графики, понятие о плоских и пространственных фигурах и их элементах.

На 2 курсе студенты изучают математическую статистику, основанную на изучении школьных пред метов и математического анализа. Помимо этого, они изучают прикладную статистику, используя основные понятия макроэкономики и микроэкономики, элементы теории вероятности и матстатистики, навыки рабо ты с табличным процессором, полученные в ходе изучения информатики.

Студенты 3 курса изучают дисциплину «Экономико-математические методы и прикладные модели» – прикладную математическую дисциплину, успешное овладение которой требует предварительного изуче ния таких дисциплин, как «Математический анализ и линейная алгебра», «Теория вероятностей и матема тическая статистика», «Экономическая теория», «Информатика», «Статистика». Далее, на 3 курсе студенты изучают эконометрику, базовыми для которой являются дисциплины экономического цикла, такие как «Макроэкономика», «Микроэкономика», «Статистика». При изучении дисциплины «Эконометрика» реко мендуется использовать примеры из предшествующих курсов, проводить заимствования и аналогии с ранее изученным материалом. В процессе преподавания дисциплины применяются также материалы из матема тического анализа и линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики.

На 4 курсе студенты изучают финансовую математику. Применяются знания и практические навыки, накопленные в предыдущие годы в ходе изучения дисциплин «Математика», «Экономико-математические методы и прикладные модели», «Статистика», «Эконометрика», «Информационные системы в экономике».

Многообразие междисциплинарных связей и малое количество часов аудиторной нагрузки услож няют формирование целостного представления учащихся о решении экономических задач.

Используемыми подходами к налаживанию связей между предметами являются:

осуществление свободного доступа учащихся в интернет-репозиторий с методической литерату рой за весь цикл обучения;

организация взаимного посещения занятий преподавателями связанных дисциплин;

использование в выпускных квалификационных работах разделов, посвященных математическо му моделированию, прогнозированию, информационным технологиям;

активное вовлечение учащихся в научно-исследовательскую работу. Для блока дисциплин мате матической экономики ежегодно проводится студенческая конференция «Применение статистико математических методов в решении экономических задач», их труды публикуются в сборнике Всероссий ской научно-практической конференции «Управление реформированием социально-экономического разви тия предприятий, отраслей, регионов».

*** 1. Сайт Всероссийского заочного финансово-экономического института. – URL: http://www.vzfei.ru.

К ВОПРОСУ О ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ СХЕМОТЕХНИЧЕСКИМ И КОНСТРУКТОРСКИМ ПРОЕКТИРОВАНИЕМ Г. Г. Беликов, Э. В. Лапшин, И. И. Кочегаров Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В компоновке внутриблочного пространства таких аппаратов, как радиоизмерительный прибор, маг нитофон, усилитель аудиосистемы, проигрыватель CD-дисков и др. просматривается определенная законо мерность: внутри корпуса имеются блок питания, транспорт (в проигрывателе CD-дисков), общая печатная плата для установки большинства мелких деталей. Там же может находиться еще ряд крупногабаритных деталей, таких как конденсаторы сглаживающего фильтра с большой емкостью (до 50–100 тысяч мкФ).

На передней панели аппарата располагаются органы управления, коммутации и индикации. Наибо лее сложно устроены такие панели в измерительных приборах типа осциллографа, для управления которым может потребоваться до 100 различных переключателей, тумблеров и кнопок.

Задняя панель многих аппаратов выполняет функцию группового теплоотвода, на котором может быть установлено (с соблюдением соответствующих правил изоляции) значительное число тепловыделяю щих элементов. Чаще всего – это мощные выпрямительные диоды, транзисторы средней и большой мощно сти для блока питания.

В случае усилителя мощности (УМ) с большой выходной мощностью необходимы теплоотводы с большой поверхностью и малым тепловым сопротивлением Rтс. В относительно легких случаях такие теп лоотводы могут размещаться внутри корпуса в непосредственной близости от печатной платы (для мини мизации длины соединительных проводников). При больших уровнях выходной мощности функцию теп лоотводов могут выполнять оребренные боковые стенки специальной конструкции;

в самых напряженных случаях для увеличения охлаждающей поверхности Sохл приходиться использовать ребристую верхнюю крышку. Все эти варианты конструкции корпуса хорошо коррелируют с широкой гаммой современных ме тодов изготовления элементов корпусов из различных легких сплавов и разнообразных методов их декора тивной отделки (эпоха, когда вся аппаратура специального назначения должна быть цвета хаки, кончилась).

Во всей современной радиоэлектронной аппаратуре широко используются цифровые элементы, даже если главная функция аппарата не является цифровой. В таком случае цифровая часть выполняет вспомога тельные операции по контролю, управлению и индикации, включая управление многофункциональными многоцветными ЖК-дисплеями.

В аппаратах вида проигрывателей CD-дисков доминирует цифровая часть, что объясняется специфи кой способа записи информации на компакт-диски. Главная часть электронной начинки – высокоточные, многоразрядные и быстрые ЦАП и АЦП и элементы «обвязки» этого ядра. По требованиям сегодняшнего дня эти устройства должны обеспечивать отношение сигнал/шум (С/Ш) не хуже 105–110 дБ, а в лучших образцах этот параметр доведен до уровня 120–122 дБ и дальнейшая борьба продолжается за каждые 0,5дБ (престиж!).

Указанные числа интересны тем, что для получения С/Ш = 120 дБ нужно иметь разрешающую спо собность в 1 мкВ (на уровне сигнала 1 В). Для получения искажений менее 1 мкВ требуется почти идеаль ная реализация всех узлов и составных частей.

При объединении множества ЭРЭ в сложное устройство достигается полезная цель – получение за данного отношения С/Ш;

но кроме этого, возникает множество различных источников, создающих разно образные искажения – от едва заметных до очень ощутимых. Единого способа борьбы со всеми нежела тельными явлениями (помехами) не существует, поэтому остается два пути:

а) путь параметрического улучшения всех элементов (повышение точности, повышение быстродей ствия);

б) путь системного подхода к компоновке и сборке аппарата таким образом, чтобы была возмож ность минимизировать итоговую величину суммарной помехи (неустранимые помехи типа тепловых шу мов сюда не входят).

Для получения желаемого результата на пути системного подхода требуется:

– разделение общих проводов цифровой и аналоговой частей устройства (с их последующим объеди нением в безопасной точке на выводах блока питания);

– подключение соответствующих выводов всех резисторов, конденсаторов, диодов и транзисторов к общему проводу в единственно правильной последовательности;

– важное значение имеет порядок и точки подключения к общему проводу деталей цепей обратной связи. При нарушении этих правил отрицательная обратная связь может обеспечить условия образования нежелательной положительной обратной связи;

– в ряде устройств целесообразно применять экранирование сигнальных проводов (для предотвра щения нежелательных электростатических связей между ними). Связи через паразитные емкости устраня ются радикально, но в случае неправильного соединения экранирующих оплеток с общим проводом появ ляются новые (дополнительные) шумовые токи, сводящие на нет достигнутые результаты;

– дополнительный выигрыш в вопросах борьбы с шумами и помехами можно обеспечить при макси мальном отказе от несимметричных схем и переходе к каскадам с симметричными входами и выходами;

– не менее важна борьба с магнитными наводками, когда на выходе, например, магнитофона появля ется помеха с частотой 50 Гц. Чаще всего причиной является «плохой» силовой трансформатор с недопу стимо большим током холостого хода и, следовательно, имеющий большое поле рассеяния. Это поле, взаи модействуя с головкой воспроизведения, и создает недопустимую помеху. Главный способ борьбы – улуч шить качество трансформатора. Дальнейший способ понижения помехи – магнитное экранирование транс форматора.

Отмеченные группы способов уменьшения шумовых составляющих требуют специального и углуб ленного изучения в процессе подготовки инженеров-конструкторов радиоэлектронной аппаратуры. Рас смотрение этих (и многих других, аналогичных по важности) вопросов возможно только после обеспечения прочной и осмысленной подготовки по теории цепей, по полупроводниковым приборам и по схемотехнике.

Сегодня эти части разодраны и не связаны, поэтому (в том числе) эффект от такого их изучения не соответ ствует стратегическому направлению страны в сторону модернизации.

Следует уделять внимание и такому немаловажному показателю, как надежность аппарату ры (который может быть представлен в виде вероятности безотказной работы, наработки на отказ либо ряда других показателей, в зависимости от заказчика и его технического задания) Причем показатели надежности – вероятностные величины, и не говорят о том, когда реально про изойдет отказ аппаратуры. Наиболее целесообразно уже на этапе схемотехнического проектирования предусмотреть дополнительные цепи, отслеживающие состояние устройства (температура элементов, по требляемый ток, количество включений-выключений и т.д.). На основе этих данных и статистических пока зателей можно заранее предвидеть отказ и предпринять необходимые меры (проинформировать пользова теля, включить более щадящий режим работы, задействовать резервные цепи…). Такой подход применяет ся, например, в накопителях на жестких магнитных дисках (технология S.M.A.R.T) и показывает достаточ но хорошие результаты (в среднем, 70 % предсказаний о предстоящих сбоях оказываются верными).

Следовательно, добавление таких цепей в современные устройства позволит повысить их потреби тельские характеристики и заранее оценивать остаточный ресурс изделия.

ПОРТРЕТ БУДУЩЕГО СПЕЦИАЛИСТА ПО СВЯЗЯМ С ОБЩЕСТВЕННОСТЬЮ Т. И. Борисова, В. А. Феоктистов Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Входя в столь сложную и быстро развивающуюся профессиональную область, как связи с обще ственностью, студент может выбрать множество путей своей карьеры.

Традиционно было принято считать, что специалисты по связям с общественностью должны обладать опытом журналисткой работы. Однако в настоящее время ситуация изменилась. Область связей с общественностью стала гораздо шире и вышла далеко за рамки простой работы со СМИ. Большая часть работы по созданию текстов в настоящее время делается для контролируемых средств информации, таких как корпоративные издания, web-сайты, кампа нии директ-мейл, «внутренние» информационные бюллетени. По данным социологического опроса, прове денного журналом «PR Reporter», можно сделать вывод, что в настоящее время в области связей с обще ственностью доля специалистов, имеющих опыт работы в газете, сравнялась с долей работников, не имею щих подобного опыта [7, c. 128].

Некоторые авторы считают, что любые попытки определить, каким должен быть «идеальный» спе циалист по связям с общественностью, являются бессмысленным времяпрепровождением, поскольку дан ная сфера человеческой деятельности настолько многообразна, что в ней найдется место самым разным типам личности. Одни специалисты по связям с общественностью лично работают с клиентами и широкой общественностью, другие же заняты в основном кабинетной работой. Многие специалисты совмещают в своей практической деятельности и то и другое.

Существует несколько личностных качеств, которые необходимы для любого успешно действующе го профессионала (независимо от его конкретной специализации), например, аналитические способности, творческие способности и т.д. [3, c. 438].

Готовя себя к карьере специалиста по связям с общественностью, студент должен получить базовое образование в области экономики. Будучи принятым на работу в качестве профессионала, ему придется иметь дело с финансовыми аспектами деятельности своих работодателей или клиентов. Деятельность спе циалистов по связям с общественностью становится все более связанной с распределением и интерпретаци ей финансовой информации. Для того чтобы грамотно работать с этим материалом, специалист по связям с общественностью, прежде всего, должен его понимать. К примеру, такая специализация, как отношения с инвесторами, требует знания финансов. Бизнес может существовать только до тех пор, пока он приносит прибыль. Задачей специалистов по связям с общественностью, работающих в области бизнеса, как раз и является помощь в деле процветания компании.

В исследованиях по «паблик рилейшнз» постоянно подчеркивается, что это очень сложная работа, поэто му в этой сфере успешно трудятся лишь те, кто обладает определенными личностно-профессиональными каче ствами, например как, целеустремленность, умение хорошо излагать свои мысли и т.д. [2, c. 220].

Некоторые специалисты в области «паблик рилейшнз» считают, что эффективность деятельности PR-специалистов зависит от следующих типов факторов: практикуемой модели «паблик рилейшнз», то есть способа регулирования взаимоотношений организации с общественностью (пресс-агентства/паблисити;

общественной информации;

двусторонней асимметричной и симмет ричной);

выполняемой роли в организации («исполнитель», «менеджер», «менеджер-коммуникатор», «экс перт»);

использования в своей работе методов различных наук;

отношения к своей профессии [6, c. 296].

Можно сделать вывод, что профессиональный портрет будущего PR-специалиста должен выглядеть следующим образом:

Во-первых, мы должны понимать необходимость проведения базисных для «паблик рилейшнз»

научных исследований, хорошо владеть методами научных исследований;

Во-вторых, играть одну из ведущих менеджерских ролей в организации, то есть реально влиять или управлять процессами взаимодействий организации с общественностью;

В-третьих, являться «пограничной персоной», имеющей многочисленные контакты как внутри орга низации, так и вне ее, управлять внутренними и внешними информационными потоками;

В-четвертых, нужно самостоятельно принимать решения, стремится к признанию со стороны своих коллег, постоянно повышать свою профессиональную квалификацию.

Таким образом, данный портрет отражает статусные и функциональные аспекты деятельности буду щего PR-специалиста, в нем нет речи о системе профессиональной компетенции, необходимых умениях, навыках, личностно-профессиональных качествах, нормах регуляции поведения и деятельности, мотиваци онной направленности, эталонов профессионализма. Поэтому он может являться лишь приблизительным, общим ориентиром.

Хотя сегодня профессия специалиста по связям с общественностью уже не выглядит такой загадоч ной, спрос в российских развивающихся компаниях на PR-специалистов высок.

*** 1. Богданов, Е. Н. Психологические основы «Паблик рилейшнз» / Е. Н. Богданов, В. Г. Зазыкин. – СПб., 2009.

2. Буари, Ф. А. Связи с общественностью в экономике / Ф. А. Буари, К. А. Гусев. – М., 2010.

3. Кондратьев, Э. В. Связи с общественностью : учеб. пособие / Э. В. Кондратьев, Р. Н. Абрамов. – М., 2008.

4. Паблик рилейшнз или стратегия доверия. – М., 2011.

5. Тимофеев, М. И. Связи с общественностью (паблик рилейшнз) / М. И. Тимофеев. – М., 2009.

6. Чумиков, А. М. Связи с общественностью / А. М. Чумиков. – М., 2010.

7. Милан, М. Д. Реклама и PR / М. Д. Милан. – М., 2010.

МЕЖПРЕДМЕТНЫЕ СВЯЗИ ПРИ ИЗУЧЕНИИ МАТЕМАТИКИ СТУДЕНТАМИ ТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ ВУЗОВ Н. В. Мойко, И. М. Мойко Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В настоящее время в связи с увеличением объема информации, который нужно усвоить в период ву зовского обучения, а также с необходимостью подготовки студентов к самообразованию, важное значение приобретает изучение роли межпредметных связей.

Математика для технических специальностей университета является основой всего естественнонауч ного знания, и система математического образования должна быть направлена на использование математи ческих знаний при изучении циклов общетехнических и специальных дисциплин.

Межпредметные связи математики с другими дисциплинами вуза являются средством реализации профильного подхода к обучению. Они позволяют мотивировать обучение математике и на этой основе сформировать прочные базовые знания, достаточные для профессиональной деятельности студентов.

Межпредметные связи, с точки зрения дидактики, выполняют образовательную, воспитательную и развивающую функции. Образовательная функция проявляется в формировании системы знаний о мире.

Воспитательная функция вырабатывает отношение человека к действительности, которое формируется в процессе выявления и изучения взаимосвязей предметов. Кроме того, это средство реализации одного из основных принципов дидактики – единства и взаимосвязи теории и практики в обучении.

Методический аспект проблемы заключается в том, что межпредметные связи выступают условиями и средствами совершенствования методики обучения отдельным дисциплинам, позволяют демонстрировать студентам объективно существующие связи между различными науками, которые выражают единство ма териального мира;

демонстрировать значение изучаемой науки для других наук;

активизировать мысли тельную деятельность студентов. Появляется возможность осуществлять отбор знаний.

Согласованность учебных планов является необходимым объективным условием межпредметного обучения. Рациональный отбор понятий изучаемых дисциплин, исключение элементов знания, не несущих системообразующей нагрузки, позволяет оптимизировать взаимосвязанное обучение.

Рассмотрим реализацию межпредметных связей некоторых курсов, изучаемых студентами специаль ности «Прикладная математика». Так, в первом семестре, при изучении курсов «Алгоритмические языки и программирование» и «Линейная алгебра и аналитическая геометрия» рассматриваются такие объекты, как «векторы, матрицы, определители, СЛАУ». При изучении курсов математического анализа и ТФКП (3 се местр) практически одновременно предлагается для изучения тема «Ряды». Это и позволяет проводить ин тегрированные занятия по указанным разделам. При рассмотрении связей курсов общей физики и аналити ческой геометрии рассматриваются линейные операции над векторами. Изучая курсы общей физики и ма тематического анализа, можно предложить следующие темы: использование элементов дифференциального исчисления (вычисление производной для нахождения скорости, ускорения, кривизны, и т.д.), применение теории интегрирования при изложении теоретического материала и решении задач, рассмотрение элемен тов теории поля (вычисление дивергенции, ротора и т.д.).

Использование межпредметных связей при обучении математике в вузе выполняет следующие функции:

– способствует решению учебных задач по закреплению базовых математических знаний, умений и навыков в процессе их постоянного применения в обучении разным предметам, являясь важным фактором совершенствования процесса обучения на всех его уровнях;

– позволяет закрепить профессионально значимые знания, умения и навыки и создать положитель ный эмоциональный фон обучения математике;

– повышает заинтересованность в изучении как математики, так и профессиональных дисциплин;

– помогает развивать мышление;

– способствует развитию профессионально значимых качеств личности и тем самым вносит вклад в формирование профессиональной направленности;

– осуществляет интеграцию учебных дисциплин, показывая, как одни и те же законы применяются в различных научных отраслях;

– выстраивает единую научную картину мира и тем самым вносит вклад в формирование научного мировоззрения.

*** 1. Гусинский, Э. Н. Построение теории образования на основе междисциплинарного системного под хода / Э. Н. Гусинский. – М., 1994. – 254 с.

2. Еремкин, А. И. Система межпредметных связей в высшей школе / А. И. Еремкин. – Харьков, 1984. – 152 с 3. Данко, П. Е. Высшая математика в упражнениях и задачах : учеб. пособие для вузов : в 2 ч. / П. Е. Данко [и др.]. – М. : Оникс, 2007.

ПРОБЛЕМА МЕТОДИЧЕСКОЙ И ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ИНСТРУКТОРОВ АВТОШКОЛЫ О. Н. Логинов, Е. Н. Буклин, О. А. Логинова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Увеличение количества автомобилей в нашей стране, повышение количества дорожно-транспортных происшествий привело к очевидной необходимости улучшения подготовки будущих водителей. Очевиден и тот факт, что качество этой подготовки зависит, прежде всего, от мастерства инструкторов в автошколах.

Сможет ли инструктор объяснить, показать, убедить курсанта поступать в ситуациях на дороге согласно правилам, а не повелению импульса? Априори, инструктор в автошколе имеет большой опыт управления автомобилем и может называться профессионалом. Проблема заключается в том, как поделиться своими профессиональными знаниями по управлению автомобилем, и как, учитывая индивидуальность курсанта, уберечь его от совершения ошибки. Таким образом, очевидна необходимость методической и психолого педагогической подготовки инструктора.

Большинство инструкторов обладают достаточными знаниями по устройству и эксплуатации авто мобиля, отлично знают правила дорожного движения, однако не всегда могут выбрать правильный и эф фективный методический подход к процессу обучения. Дело в том, что в отличие от стандартизированного группового обучения, инструктору приходится использовать индивидуальную форму обучения, которая предполагает учет личностноориентированных (психических и психофизиологических) особенностей кур санта.

В связи с этим, можно выделить наиболее часто встречающиеся недостатки в преподавании инструкто ров: невысокая методическая компетентность (отсутствие методики, использование одних и тех же фраз – «яко рей», применение однообразных заданий);

психолого-педагогическая неготовность (эмоциональная холод ность или даже недоброжелательное отношение к курсантам, равнодушие к индивидуальным особенностям психики курсанта, его темпераменту, способностям, гендерным отличиям).

Поэтому, для повышения качества водительской подготовки необходимо ввести в практику автош колы курсы повышения методической и психолого-педагогической квалификации инструкторов, а так же аттестацию профессиональных навыков инструкторов по вождению, и уделить особое внимание методиче ским и психолого – педагогическим навыкам. Кроме того было бы полезно закрепить постоянного инструк тора за несколькими курсантами, увеличив одновременно часы на практическую и психологическую подго товку курсантов. Возможен вариант проведения по окончанию учебы анонимного анкетирования среди курсантов, для оценки качества методической деятельности инструктора.

Хороший инструктор по вождению должен быть не только профессионалом в вождении автомобиля, но и проявлять себя как отличный педагог-психолог, умеющий найти подход к каждому курсанту с учетом его индивидуальных особенностей, способностей, первоначальных навыков вождения и мотивации.

Важными качествами характера инструктора являются вежливость и корректность. Вежливость авто инструктора в любой ситуации станет лишним подтверждением его уверенности в собственных силах и наличии необходимых знаний, что в свою очередь добавит уверенности и курсантам. Корректность даст возможность держать нужную дистанцию. Если у авто-инструктора процесс обучения проходит без жалоб и упреков, то ему можно смело ставить самую высокую оценку.

И, наконец, необходимо сказать о педагогических качествах и таланте инструктора. Несомненно важно донести информацию до курсанта в полном объеме и с полной ответственностью – от того как он ее осознал, будет зависеть жизнь как самого будущего водителя, так и его пассажиров, а так же других участ ников дорожного движения.

МЕТОДИКА ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ»

Н. Н. Надеева, М. А. Катышева, Т. Ю. Кочеткова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия С 2011 года все вузы в нашей стране перешли на двухуровневую систему образования. В связи с этим на кафедре «Информационное обеспечение управления и производства» были разработаны рабочие программы по новым дисциплинам по направлению «Документоведение и архивоведение». Одной из таких дисциплин является «Автоматизация подготовки текстовых документов» (далее АПТД).

Необходимость преподавания дисциплины обосновано тем, что в настоящее время уверенное владе ние персональным компьютером, умение применять на практике информационные технологии при разра ботке различного рода управленческих документов становятся одним из существенных требований, предъ являемых к современному документоведу.

Основная цель изучения дисциплины «АПТД» – обеспечение достаточного и необходимого уровня теоретических знаний в изучении методов и средств автоматизации подготовки текстовых документов, навыков их применения в решении практических задач делопроизводства.

Дисциплина относится к вариативной части цикла профессиональных дисциплин по выбору студен та, преподается во втором семестре. В ходе ее изучения студенты усваивают знания по применению средств автоматизации подготовки текстовых документов в программе MS Word. На основе приобретенных знаний у них формируются: умения работать с различными шаблонами и электронными формами документов;

способность автоматизировать работу с документами при помощи макрокоманд и встроенных средств ав томатизации текстового процессора MS Word.

Изучению дисциплины «АПТД» предшествует дисциплина «Информатика», преподаваемая бакалав рам в первом семестре, в которой они знакомятся с основными текстовыми форматами представления дан ных;

правилами работы с программами подготовки текстовых документов;

базовыми операциями по набо ру, редактированию и форматированию текстов в текстовом процессоре MS Word. Полученные знания яв ляются базовыми для изучения дисциплины «АПТД» и находят дальнейшее развитие в ходе ее изучения.

В аудиторную нагрузку дисциплины «АПТД» входят лекционные и лабораторные занятия, а также различные формы контроля. Самостоятельная работа студентов подразумевает работу над рефератом, вы полнение практических заданий;

индивидуальную работу в компьютерном классе. Она направлена на за крепление и углубление знаний, полученных в ходе аудиторных занятий.

На лабораторных занятиях выполняется разбор конкретных ситуаций, отражающих подготовку раз личных видов текстовых документов. Так как дисциплина напрямую связана с информационными техноло гиями и требует наглядности представления материала, то все лабораторные работы проводятся в компью терных классах.

Всего студенты в течение семестра выполняют 9 лабораторных работ, для которых подготовлены и изданы методические указания. На каждую работу отводится от 4 до 6 аудиторных часов в зависимости от ее сложности. За каждое выполненное задание студент может получить от 3–4 баллов (минимально) до 6–7 баллов (максимально). Количество полученных студентом баллов зависит от сложности задания, результатов его выполнения, а также от знания теоретического материала, который является основой для выполнения данной лабораторной работы.

Важным методическим требованием обучения является реализация принципа «от простого к слож ному». Именно этим требованием авторы методических указаний к лабораторным работам руководствова лись при определении очередности следования работ: от создания простого текстового документа к форми рованию многостраничного, сложно структурированного документа, с использованием средств автоматиза ции программы MS Word.

Все работы созданы в единой логике представления материала. Сначала рассматриваются основные понятия темы, даются определения, затем изучаются основные средства программы, с помощью которых необходимо выполнить задания. Знание теоретических сведений проверяется с помощью ответов на кон трольные вопросы и в ходе беседы с преподавателем по теме.

После изучения теории студенты должны решить практическую задачу, приближенную к их буду щей профессиональной деятельности. Результаты работы обсуждаются и анализируются совместно с пре подавателем по мере выполнения задания. В качестве заданий для выполнения лабораторных работ исполь зуются реальные документы, что позволяет студентам уже с первого курса научиться правильно их оформ лять. После выполнения практической части работы студентам предлагается выполнить индивидуальное дополнительное задание по этой же теме. Таким образом, организуется деловая игра, в ходе которой сту дент выступает в роли сотрудника службы ДОУ или отдела кадров, создающего разные виды управленче ских документов. В конце занятия проводится разбор ситуации, анализ грамотности оформления докумен та. В ходе обсуждения работы с преподавателем вносятся необходимые изменения, дополнения.

Подобные формы и методы работы являются эффективным средством формирования следующих компетенций будущих документоведов: ОК-10 (владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управ ления информацией);

ПК-37 (владеть навыками использования компьютерной техники и информационных технологий).

Таким образом, приведенная выше методика изучения дисциплины «АПТД» позволит бакалаврам кафедры ИнОУП приобрести навыки владения технологией создания текстовых документов, методами совместной работы пользователей с документом в компьютерных сетях;

способностью применения средств автоматизации программы MS Word при подготовке документов в своей профессиональной деятельности.

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ МНОГОМЕРНОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И АППРОКСИМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ Э. Ю. Петрова, М. А. Голобокова, Г. Ф. Убиенных Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Радиальные базисные функции (РБФ) широко используются для многомерной интерполяции и ап проксимации функций. Это объясняется их хорошими аппроксимирующими свойствами и простотой реа лизации [1–3]. В то же время в широко распространенных системах компьютерной математики, в частности в системе MATLAB [4], отсутствуют стандартные средства для решения этих задач с помощью РБФ. Целью настоящей работы является разработка Matlab – функций для решения задач интерполяции и аппроксима ции на основе использования РБФ и экспериментальная оценка точности аппроксимации с помощью этих функций.

Задача многомерной аппроксимации на основе РБФ может быть описана следующим образом. Зада ны множество точек (узлов) x1,, xN и множество скалярных значений функции в этих точках fi f xi в d – мерном пространстве. РБФ – интерполянт задается выражением N Fx x xj, (1) j j где – евклидово расстояние между двумя точками;

r – РБФ, r – радиус;

x j – центр РБФ;

x xj N – число узлов интерполяции. РБФ могут иметь параметр формы c, в этом случае они представляются в виде r, c. Коэффициенты разложения j находятся путем решения системы линейных алгебраических уравнений f A, (2) fN N где интерполяционная матрица A удовлетворяет aij. Для положительно определенных эта xi xj матрица гарантированно является невырожденной [1].

Наиболее широко используемыми РБФ являются: r 2 c2 (мультиквадрик), r r c r (инверсный мультиквадрик), (сплайн-поверхность), (функция Коши), r 2 log r r r 1 r c2r (гауссиан).

r e В процессе работы были созданы следующие Matlab – функции:

1) coeff = create_rbf (x, y, ‘RBFFunction’, value1, ‘RBFConstant’, value2, ‘RBFSmooth’, value3), ко торая возвращает вектор коэффициентов разложения, N, x – матрица координат узлов интерпо 1, ляции размером dim N ( dim – размерность задачи), y – вектор значений функции в узлах интерполяции, value1 – тип РБФ (‘multiquadric’ | ‘gaussian’ | ‘thinplate’ | ‘cubic’ | ‘linear’) – по умолчанию ‘multiquadric’, value2 – параметр формы c (положительное скалярное значение) – задается только для мультиквадрика и гауссиана, value3 – коэффициент сглаживания (используется при аппроксимации и представляет собой по ложительное скалярное значение, по умолчанию принимается равным 0). Обязательными являются только два первых аргумента.

2) yi = interp_rbf (xi, coeff), которая возвращает результаты интерполяции (аппроксимации) в виде вектора значений функции в узлах интерполяции xi размером 1 N, xi – матрица координат узлов интерпо ляции размером dim M ( dim – размерность задачи), coeff – вектор коэффициентов разложения, вычисленный с помощью функции create_rbf.

,, 1 N Эксперименты, проведенные в среде MATLAB 7.10 на различных тестовых функциях, показали, что РБФ обеспечивают намного лучшее приближение аппроксимируемых функций, чем стандартные функции MATLAB interp1, interp2, interp3, interp4, interp5, interp6, intern, interpft, griddata, ppval, spline. При чем, в некоторых случаях абсолютная погрешность аппроксимации с помощью РБФ была на порядок меньше, чем при использовании стандартных функций MATLAB.

Дальнейшая работа в этом направлении видится в расширении видов используемых РБФ (в частно сти, в использовании функций Маттерна и РБФ с компактным носителем), а также в усложнении решаемых задач аппроксимации.

*** 1. Buhmann, M. D. Radial Basis Function: Theory and Implementations / M. D. Buhmann. – Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, 2003. – 264 p.

2. Wu, Z. M. Hermite-Birkhoff interpolation of scattered data by radial basis functions / Z. M. Wu // Ap prox. Theory Appl. – 1992. – № 8 (2). – Р. 1–10.

3. De Marchi, S. On optimal center locations for radial basis function interpolation: computational aspects / S. De Marchi // Splines and Radial Functions. – 2003. – Vol. 61. – Р. 343–358.

4. Ануфриев, И. Е. MATLAB 7 / И. Е. Ануфриев, А. Б. Смирнов, Е. Н. Смирнова. – СПб. : БХВ – Пе тербург, 2005. – 1104 с.

РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТА ПО РЕКЛАМЕ И СВЯЗЯМ С ОБЩЕСТВЕННОСТЬЮ Н. В. Розенберг Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В современном мире система образования должна формировать такие новые качества выпускника, как инициативность, инновационность, мобильность, гибкость, динамизм и т.д. Кроме того, специфика профессиональной деятельности специалиста по рекламе и связям с общественностью сама по себе предпо лагает наличие подобных компетенций. Формирование такой социально и профессионально активной лич ности требует от преподавателей высшей школы применения совершенно новых методов, приемов и форм работы. Появляется понятие компетентный специалист.

Для понимания роли информационных технологий в образовании необходимо уточнить это понятие.

По мнению И. Г. Захаровой, под информационными технологиями, в одних случаях, подразумевают опре деленное научное направление, в других же – конкретный способ работы с информацией: это и совокуп ность знаний о способах и средствах работы с информационными ресурсами, и способ и средства отбора, обработки и передачи информации для получения новых сведений об изучаемом объекте [1, с. 22].

Формирование информационной компетентности предполагает освоение информационно-коммуни кативных технологий;

развитие коммуникативных способностей;

умение ориентироваться в информацион ном пространстве, анализировать информацию.

Сегодня назрела необходимость изменения методов и технологий обучения, повышения роли тех, которые формируют практические навыки анализа информации, самообучения, стимулируют самостоя тельную работу учащихся, формируют опыт ответственного выбора и ответственной деятельности. Форми рование информационной компетентности будущих специалистов является важной составляющей их профес сионализма. Современная система образования должна учитывать основные свойства и закономерности рас пространения информации и формировать умение учиться добывать информацию, извлекать знания и пр. От сюда вытекает следующая проблема – формирование информационной культуры современного студента.

Термин «информационная культура» сегодня широко используется в современном образовательном процессе. Данное понятие многозначное, существует целый ряд его определений в различных источниках.

Самая простая формулировка может выглядеть следующим образом: информационная культура личности – это умение человека ориентироваться в мире информации, находить нужную информацию и творчески ее перерабатывать.

Под информационной культурой личности понимается совокупность информационного мировоззре ния и системы знаний и умений, обеспечивающих целенаправленную самостоятельную деятельность по оптимальному удовлетворению индивидуальных информационных потребностей с использованием как традиционных, так и новых информационных технологий, но формирование информационной культуры базируется на традиционной и академической, включая в себя функциональную и информационную и тесно взаимосвязана с культурной грамотностью не только студента, но, в первую очередь, преподавателя. По этому, говоря об информационных технологиях, стоит сказать, что, что являясь наиболее эффективными средствами передачи информации, знаний, культуры, они все же остаются вспомогательными средствами обучения и применение данных технологий в образовательном процессе напрямую зависит от профессио нальной подготовки педагога. Без качественного роста педагогического профессионализма внедрение и использование информационных технологий в образовательный процесс не будет успешным. Современный преподаватель должен уметь квалифицированно выбирать и применять именно те технологии, которые в полной мере соответствуют содержанию и целям изучения конкретной дисциплины.

В заключении необходимо отметить, что использование в учебном процессе электронных средств ведет к пересмотру методов и форм обучения в вузе, к анализу и новому понимаю дидактического процес са, установлению новых принципов обучения, но новые технологии должны плавно и тактично внедряться в учебный процесс, не разрушая сложившейся образовательной системы.

*** 1. Захарова, И. Г. Информационные технологии в образовании : учеб. пособие для студентов высш.

пед. учеб. заведений / И. Г. Захарова. – М. : Academia, 2003.

МОДЕЛИРОВАНИЕ АКТИВНЫХ ПРАВИЛ В НОТАЦИИ UML А. А. Скоробогатько, С. В. Шибанов Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Введение и постановка задачи. База данных является активной, если ее система управления может выполнять дополнительные действия, не указанные в запросе пользователя. Эти действия задаются в форме активных правил, которые хранятся в активной базе данных вместе с обычными данными.

Существует два типа активных правил: ECA-правила (Event-Condition-Action) и SECA-правила (State-Event-Condition-Action). ECA-правила используют стандартную для активных баз данных модель Событие–Условие–Действие. Правила этого типа содержат три части: событие, по которому активируется правило, проверяемое условие и выполняемое действие.

SECA-правила, кроме события, условия и действия, учитывают также состояние объекта. Проверка условия и выполнение действия происходят только в том случае, если объект находится в разрешенном состоя нии. После выполнения действия объект переводится в новое состояние, определенное в SECA-правиле.

Для хранения в активной базе данных правил обоих типов была предложена интегрированная модель ак тивных правил.

В процессе проектирования активной базы данных возникает задача моделирования и представления активных правил в некоторой, удобной для пользователя, форме. Активные правила могут быть представ лены различными способами: в виде текста, в табличной форме, на каком-либо формальном языке и т.п.

Удобным средством представления проектных решений являются графические нотации, которые со четают в себе наглядность, информативность и достаточную степень формализации. Можно выделить такие нотации, как Business Process Modeling Notation (BPMN), ARIS, IDEF0, UML (Unified Modeling Language).

Унифицированный язык моделирования UML – это графическая нотация, предназначенная для объ ектного моделирования, которая используется для проектирования, визуализации, и документирования программных систем.

Нотация UML изначально не рассчитана на моделирование и представление активных правил, но со держит в себе механизм расширения, позволяющий дополнять ее новыми элементами, не нарушая при этом правил самой нотации. Этот механизм называется стереотипы. Стереотипы в UML позволяют помечать определенные элементы нотации, придавая им дополнительное значение. Например, компонент может быть помечен стереотипом «executable» (исполняемый код) или шаблоном «library» (библиотека). Предлагается использовать стереотипы как средство расширения нотации UML для моделирования и представления ак тивных ECA- и SECA-правил.

Моделирование компонентов активных правил средствами UML. Для моделирования ECA правила необходимо моделировать его составные части – событие, условие и действие.

В активной системе модель событий является частью модели предметной области и модели данных, поэтому для моделирования событий предлагается использовать диаграмму классов. Событие представля ется классом со стереотипом «event» (событие). Название класса совпадает с названием события. В области атрибутов класса отображаются параметры события и их типы (рис. 1).

Рис. 1. Представление события в нотации UML Набор параметров события может варьироваться в зависимости от стадии разработки и степени дета лизации диаграммы. На ранних стадиях разработки на диаграмме могут быть отображены только парамет ры, имеющие значение в предметной области, в то время как на более поздних стадиях могут добавиться дополнительные, связанные с реализацией параметры.

События, как правило, возникают в результате выполнения некоторых действий объектами системы.

Таким образом, возникает отношение зависимости между классом объектов, инициирующим событие, и событием, которое представляется в виде стереотипа «trigger» (запуск) (рис. 2).

Рис. 2. Представление отношения запуска в нотации UML Действие представляется классом со стереотипом «action» (действие) (рис. 3). Действие может воз действовать на объекты тех или иных классов, что представляется в виде отношения зависимости между действием и классом (рис. 4).

Рис. 3. Представление действия в нотации UML Рис. 4. Представление отношения зависимости между действием и классом в нотации UML И события, и действия представляются в виде классов. При этом различается их отношения на диа грамме – событие запускается одним или несколькими классами, а действие, напротив, выполняет операции над одним или несколькими классами.

Для представления условий в нотации UML предлагается использовать язык OCL (Object Constraint Language), как средство уточнения параметров и моделирования ограничений. При этом все выражения OCL должны быть определены в контексте события, т.е. относиться только к параметрам события и дан ным, полученным на основе этих параметров.

Рис. 5. Представление ECA-правила в нотации UML Рис. 6. Представление SECA-правила в нотации UML Моделирование ECA-правил и SECA-правил. ECA-правила в нотации UML представляются как отношения между событием и действием, а условия – выражениями на языке OCL. Общий вид ECA правила в нотации UML изображен на рис. 5. Для описания SECA-правил помимо событий, условий и дей ствий необходимо представить исходные и конечные состояния объектов, что можно сделать на диаграмме состояний (рис. 6). Таким образом, для представления SECA-правила нет необходимости вводить дополни тельные стереотипы, т.к. события и действия SECA-правила описываются на диаграмме классов, а сами правила изображаются как переходы диаграммы состояний.

ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ В. Д. Слета, Б. Д. Шашков Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Применение новых информационных технологий в образовательном процессе базируется на исполь зовании вычислительной техники в качестве материального носителя информации, что, в свою очередь, предъявляет новые требования к форме представления знаний. Учитывая возрастающее использование ин формационных технологий и сети Интернет в процессе обучения, вопрос применения семантических тех нологий в средствах электронного обучения является на данный момент весьма актуальным и привлекает внимание ряда международных исследовательских проектов. Недостатки и ограничения технологий Интер нет первого поколения привели к разработке Консорциумом W3C концепции «семантической паутины»

(Semantic Web). Она базируется на следующих основных компонентах: активном использовании метадан ных, метаязыке XML (eXtensible Markup Language – расширяемый язык разметки), онтологическом подхо де, позволяющем описывать термины и отношения между ними, модели RDF (Resource Description Framework), устанавливающей способ представления значений, определенных в онтологии.

Онтология (в информатике) – это всеобъемлющая и детальная формализация некоторой области зна ний с помощью концептуальной схемы. Обычно, такая схема состоит из иерархической структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Онтологии предназначены для описания предметной области в терминах отношений между сущ ностями и их ограничениями (constraints), которые необходимы компьютерам для восприятия семантики с целью анализа, сравнения, сопоставления данных, а также вывода новых знаний на основе уже имеющихся.

Онтология – это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помо щью концептуальной схемы.

Одним из приоритетных направлений использования онтологий является их применение для различ ных классов информационных обучающих систем. Онтологии в состоянии сыграть критически важную роль в организации и обработке учебных объектов, их совместном использовании и обмене данными между приложениями. На данном этапе наиболее популярным является применение принципов семантической паутины в процессе создания электронного учебного курса. Данный процесс состоит из двух частей: созда ние онтологии курса, содержащей некоторые термины, понятийные структуры и визуализация содержимо го онтологии, т.е. получение содержимого онтологии в некотором виде и формате.

В рамках учебных процессов применение онтологий позволит специфицировать основные компо ненты учебных дисциплин – лекции, практики, лабораторные работы, используемые учебные материалы.

Также онтологический подход обеспечит возможность организации эффективного распределенного досту па к учебным ресурсам. Путем создания единой базы знаний, которая будет сочетать в себе множество учебных дисциплин и будет фактически распределенной по сети Интернет, что позволит сделать ее незави симой от интерпретации конкретного учебного процесса. Другая немаловажная особенность – это возмож ность строить тестирующие программные системы, которые будут генерировать контрольные задания ис ходя из семантики описанных онтологий конкретных учебных курсов. Очевидно, что такие системы по строения контроля знаний намного превосходят существующие на данный момент тесты, ориентированные на выборку одного из нескольких вариантов ответов.


Основным преимуществом онтологического инжиниринга в системах дистанционного обучения яв ляется целостный подход к автоматизации процесса обучения. При этом достигаются: системность – онто логия представляет целостный взгляд на предметную область;

единообразие – материал, представленный в единой форме гораздо лучше воспринимается и воспроизводится;

научность – построение онтологии поз воляет восстановить недостающие логические связи во всей их полноте.

Важность онтологического инжиниринга в системах дистанционного обучения обусловлена также тем, что знание, которое не описано, не тиражировано и не возрастает, быстро становится устаревшим и бесполезным. Напротив, знание, которое распространяется, приобретается и обменивается, генерирует но вое знание.

Простое использование инструментария RDF для создания метаданных учебных материалов не спо собствует автоматизации процесса дистанционного обучения. В 2002 году утвержден международный стандарт IEEE 1484.12.1 «Метаданные учебных материалов» (Standard for Learning Object Metadata).

На данный момент, успешной реализацией единой информационно-образовательной среды (ИОС) на осно ве стандарта IEEE 1484.12.1 являются: Maricopa Learning Exchange в США, Learning Federation в Австралии, Alexandria, CanCore, CLOE в Канаде, Advanced Distributed Learning (ADL) в Европе и др.

Таким образом, в результате проведенного анализа, были выделены возможности использования се мантической сети и онтологий в области электронного обучения для создания и более гибкого использова ния учебных ресурсов при формировании учебных программ, учитывающих персональные характеристики пользователей. Применение подобных принципов при проектировании систем дистанционного обучения могут обеспечить более высокую степень взаимодействие систем, более быстрый и точный поиск нужных материалов, их повторное использование.

ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ КАК СРЕДСТВО ОПТИМИЗАЦИИ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ Ю. А. Тимофеев, Ю. Ю. Фионова, А. Ю. Протасова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Для оптимизации процесса принятия решений целесообразно использовать широко известный метод линейного программирования, в котором целевая функция является линейной, а ограничения задаются ли нейными неравенствами [1]. Результаты наблюдения за объектом управления необходимо формировать в виде статистической таблицы, каждая строка или столбец которой характеризуют состояние объекта, то есть значение параметра оптимизации и соответствующие этому значению факторы. Для процесса оптими зации важно установить все влияющие факторы. С этой целью можно предварительно провести дисперси онный или корреляционный анализ объекта управления. В качестве объекта наблюдения можно выбрать производительность труда, то есть трудоемкость выполненных работ или рейтинги сотрудников, успевае мость студентов и т.д. При этом необходимо определить зависимые и независимые переменные. В качестве зависимой переменной выступает целевая функция, или параметр оптимизации, а независимыми перемен ными выступают различные признаки, оказывающие влияние на выходной параметр оптимизации. Если признаки качественные, то их необходимо перевести в цифровой формат посредством их кодирования.

Целью такого анализа является определение направления и степени влияния признаков, то есть получение уравнения множественной регрессии в виде полинома первой степени, то есть уравнения прямой линии в многофакторном пространстве, которое является линейной моделью объекта управления. Для аппрокси мации результатов наблюдения линейной моделью целесообразно использовать метод наименьших квадра тов. В табличном процессоре Microsoft Excel встроенная функция ЛИНЕЙН возвращает массив значений коэффициентов линейного уравнения:

Y = m1 x1+ m2 x2 +…+ mn xn, где Y – параметр оптимизации, xi – влияющие факторы, mi – факторные коэффициенты, n – количество вли яющих факторов. Коэффициенты модели характеризуют силу и направление влияния каждого фактора на параметр оптимизации. Знак коэффициента характеризует прямую связь, если он положительный, и обрат ную связь, если коэффициент отрицательный. Модуль коэффициента характеризует силу влияния фактора.

Адекватность полученной модели определяется с помощью критерия Фишера, реальное значение которого функция ЛИНЕЙН возвращает в виде дополнительной регрессионной статистики. Если реальный критерий больше табличного значения, то модель адекватна. Таким образом, получаем линейную функцию Y, при этом факторы xi имеют область определения и ограничения. Оптимизировать такую функцию необходимо методом линейного программирования в среде Microsoft Excel, используя меню «Сервис» и окно «Поиск решения» [2]. Для установления конкретных параметров решения задач оптимизации необходимо нажать кнопку «Параметры» и заполнить поля окна «Параметры поиска решения». Параметр «Максимальное время» служит для назначения времени решения задачи. В поле можно ввести время, не превышающее 32767 секунд.

Параметр «Предельное число итераций» служит для управления временем решения задачи путем ограничения числа промежуточных вычислений. В поле можно ввести количество итераций, не превыша ющее 32767.

Параметр «Относительная погрешность» служит для задания точности. Поле должно содержать число из интервала от 0 до 1, чем меньше количество десятичных знаков во введенном числе, тем ниже точность. Параметр «Допустимое отклонение» служит для задания допуска на отклонение от оптимально го решения в целочисленных задачах. При указании большего допуска поиск решения заканчивается быст рее. Параметр «Сходимость» применяется только при решении нелинейных задач. Установка флажка «Ли нейная модель» обеспечивает ускорение поиска решения линейной задачи за счет применения симплекс метода.

Запуск задачи на решение производится из окна «Поиск решения» путем нажатия кнопки «Выпол нить». В результате вычисляются оптимальные сочетания уровней факторов, при которых целевая функция приобретает экстремальные значения.

*** 1. Орлов, А. И. Теория принятия решений : учеб. пособие / А. И. Орлов. – М. : Март, 2004.

2. Блаттнер, П. Использование Microsoft office Excel 2003. Специальное издание / Патрик Блаттнер. – М. : Вильямс, 2004.

ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ОРГАНИЗАЦИОННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ Г. М. Тростянский, Ю. Ю. Фионова, Л. М. Персицкова, Л. В. Забродина Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Методы организационного проектирования представляют собой разработку формализованных мате матических, графических, иных отображений распределения полномочий и ответственности в субъекте управления, что является базой для построения, анализа и оценки различных вариантов организационных структур по взаимосвязи их переменных.

Графические модели организационных систем широко применяются в управленческой практике и представляют собой сетевые, ленточные и иные графические отображения распределения функций, полно мочий, ответственности, организационных связей. Они дают возможность анализировать их направлен ность, характер, причины возникновения, оценивать различные варианты группировки взаимосвязанных видов деятельности в однородные подразделения.

В общем случае разработка графических моделей осуществляется с использованием следующих принципов:

1. Принцип лаконичности – графическая модель должна содержать лишь те элементы, которые необ ходимы для сообщения существенных деталей.

2. Принцип обобщения и унификации – не следует дробить информацию. Символы в графической модели должны обозначать одни и те же явления и объекты.

3. Принцип акцента на основных смысловых элементах – акцентная информация с помощью цвета, формы, размера.

4. Автономность – части графического изображения, передающие относительно самостоятельные со общения, необходимо четко ограничивать от другой части.

5. Структурность – каждая автономная часть графического изображения должна иметь четкую отли чающуюся от другой автономной части форму.

6. Принцип стадийности – в зависимости от последовательных разделов изложения информации, со став сообщения должен выбираться таким образом, чтобы избежать лишней дублирующей информации.

7. Использование привычных ассоциаций и стереотипов.

Графические методы организационного планирования отличаются от других методов наглядностью и легкостью восприятия выразительностью, доступностью, способствующие анализу явлений, их обобще нию и изучению.

Практическое значение графического метода состоит в том, что освещаемые теоретические положе ния проектирования организационных структур можно применить в повседневной работе специалиста, за нимающегося делопроизводством. С помощью графического метода можно решать задачи процессов моде лирования, наглядно просматриваются взаимосвязи между различными факторами, выполняется контроль за нормами времени выполнения той или иной работы или действия.

Принципы, на которых держится графический метод, просты для понимания. Во первых: любая ра бота может быть оценена по времени, необходимом для ее выполнения. Во вторых: пространство, которым представляется на схеме время, должно соответствовать тому объему работ, который должен быть произве ден в это время.

Использование этих двух принципов позволяет понять всю систему;

при этом становится возможным графическое представление любого рода работ, общим мерилом которых является время.

По форме передачи идеи графики могут иметь разнообразный вид: точечные, столбиковые, прямые, ломаные и кривые линии, круговые диаграммы и др. Графики, применяемые в организационном проекти ровании, отличаются усложненной и комбинированной формой.

Процесс составления графика включает три этапа:

1. Определение композиции графика (вид графика), т.е. графической формы, которая будет в наибольшей степени отвечать содержанию объекта.

2. Составление графика – заполнение формы конкретными данными.


3. Вычерчивание графика.

К графическим методам относятся планировочный или диспетчерский график, ленточный график хронограмма, график Гантта и сетевой график.

Планировочный или диспетчерский график – это схематическое изображение производственного процесса, где для каждой операции отводится определенная строка, с помощью определенного расположе ния линий работы по отношению к оси времени, указывается время ее выполнения.

Ленточный график, или, как его иногда называют, хронограмма – последовательность отрезков, каж дый из которых соответствует определенному виду работ. Главными элементами таких диаграмм являются горизонтальные прямоугольники-ленты или полосы, имеющие одинаковую ширину и расположенные на одинаковом расстоянии друг от друга.

График Гантта дает графическое изображение и последовательность всех видов деятельности, ком понентов и зависимый переменных проекта или программы. Это специальный вид горизонтальной гисто граммы, которая очень распространена в области руководства проектами для представления фаз и задач в декомпозиции работ проекта.

Сетевой график определяет последовательность и временные границы работ, используемые ресурсы и стоимость. Для разработки сетевого графика используются данные, полученные в результате анализа наборов работ по проекту. Прямой и обратный анализ сетевого графика позволяют определить раннее и позднее время начала и окончания выполнения операций и наступления событий.

Все рассмотренные методы изучаются студентами в курсе «Организационное проектирование».

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В ПОИСКЕ ПО СЛОВАРЮ Е. Г. Трошкина Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Данное исследование выполняется в рамках подготовки магистерской диссертации «Система пре диктивного ввода» по программе подготовки магистров «Информационное и программное обеспечение информационных систем» направление «Информатика и вычислительная техника».

Целью работы является создание системы предиктивного ввода в операционной системе Windows на основе алгоритмов нечеткой логики.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать алгоритм, обеспечивающий высокую скорость поиска, полноту и точность выборки.

2. Разработать структуру хранения данных индексированного словаря.

3. Создать комплекс программных средств.

4. Провести тестирование системы для оценки ее работоспособности.

Система предиктивного ввода – это инструмент, который может облегчить работу пользователя: сту дента, преподавателя, любого, кто по роду деятельности связан с необходимостью набора большого объема текстовой информации.

Система предиктивного ввода позволяет завершать вводимые пользователем слова, если они были найдены в словаре, предлагать пользователю альтернативные слова, сформированные на основе предполо жений о допущенной ошибке. Система исправляет распространенные грамматические ошибки, что позво ляет повысить уровень грамотности и внимательности пользователей. Автоматически повышается скорость набора информации, что будет полезно для пользователей, не владеющих скоростным набором текста. В случае необходимости пользователь может загрузить в систему дополнительные специализированные сло вари, которые расширят функционал системы.

Основу системы представляет алгоритм нечеткой логики, от выбора которого зависит степень рабо тоспособности системы. Для словарного нечеткого поиска необходимо последовательно перебирать терми ны словаря и вычислять расстояние до поискового образца. Основные требования, предъявляемые к систе ме предиктивного ввода:

высокая скорость работы;

возможность нахождения слова с полным совпадением;

возможность нахождения слова с более чем одной ошибкой:

грамматическая ошибка с учетом частых созвучий;

грамматическая ошибка с учетом нажатия близко расположенных символов на клавиатуре;

грамматическая ошибка с учетом пропуска буквы;

возможность нахождения искомого слова в составе другого слова;

возможность редактирования словаря.

Существует большое количество алгоритмов нечеткой логики, на основе которых возможно реализо вать предиктивный ввод. Выделяют основные:

расстояние Левенштейна;

расстояние Дамерау-Левенштейна;

алгоритм расширения выборки;

алгоритм n-грамм;

хеширование по сигнатуре;

деревья Берхрарда – Келлера (БK – деревья).

Скорость работы алгоритмов напрямую зависит от размера коллекции словаря и от ее предваритель ной индексации. Индексация позволяет проводить предварительная обработку содержимого словаря в со ответствии с заданным алгоритмом, что позволит уменьшить время поиска. Индексная структура может быть размещена как в оперативной памяти, так и на жестком диске.

В [1, 2] приведены результаты тестирования вышеперечисленных алгоритмов на различных наборах слов. Как показали эксперименты, наибольшую эффективность имеют алгоритмы n-грамм и хеширование по сигнатуре. Это достигается за счет высокой эффективности при отборе индекса.

В качестве основного в магистерской работе используется алгоритм хеширование по сигнатуре.

В процессе исследований производится поиск оптимального значения хеш-функции, которое позволит до стичь наилучшей производительности.

*** 1. Бойцов, Л. М. Классификация и экспериментальное исследование современных алгоритмов нечет кого словарного поиска // RCDL. Всероссийская научная конференция – Электронные библиотеки: Пер спективные методы и технологии, электронные коллекции. – URL: http://rcdl.ru/doc/2004/paper27.pdf. – Загл.

с экрана.

2. Нечеткий поиск в тексте и словаре // Хабрхабр. – URL:http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/114997/. – Загл. с экрана.

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ДОУ В ОРГАНЕ ВЛАСТИ Г. Ю. Фарманова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Для того чтобы привести систему документационного обеспечения управления (ДОУ) в состояние, соответствующее современным нормативным требованиям, и подготовить к внедрению автоматизирован ной системы (АС ДОУ), необходимо провести ее анализ.

Целью анализа состояния системы ДОУ в любом органе власти является:

классификация и оптимизация состава применяемых в деятельности органа власти форм доку ментов, упорядочение в целом ДОУ органом власти, оптимизация документооборота, повышение эффективности использования информационных технологий (ИТ), что особенно ак туально в плане реализации проекта «Электронное правительство».

До начала внедрения ИТ в сферу ДОУ анализ и предпринятые корректирующие действия по итогам анализа состояния ДОУ позволят «навести порядок» в «ручном» делопроизводстве органа власти.

Основным нормативно-методическим документом, который определяет и устанавливает единую си стему организации, порядок ведения делопроизводства в органе власти, является Инструкция по делопро изводству. Она должна быть утверждена руководителем органа власти. Для ее анализа можно предложить «Вопросник»:

Дата утверждения Инструкции по делопроизводству?

Какова степень соответствия требованиям к содержанию?

Какова степень соответствия требованиям к оформлению?

Выполняются ли требования Инструкции служащими органа власти?

Каков порядок использования Инструкции по делопроизводству? Доступна ли она отдельным служащим?

Достаточно ли подробно рассмотрен порядок регистрации входящих документов в Инструкции по делопроизводству?

Как описан порядок передачи входящего документа исполнителю?

Определены ли места хранения документов по видам?

Анализ состояния ДОУ в целом и организации документооборота, в частности, предлагается прово дить в несколько этапов:

1. Построение структурной схемы органа власти и определение место службы ДОУ, ее подчинен ность, состав должностных лиц в службе ДОУ;

2. Построение схемы информационных потоков (в привязке к организационной структуре) для определения состава исходной и выходной информации, получаемой в виде документов при решении задач управления, и оформляемой в виде документов;

3. Анализ порядка документирования на соответствие современным нормативным требованиям и методическим рекомендациям, цель – провести документный аудит и выявить отклонения от Правил дело производства в федеральных органах исполнительной власти, утвержденных Постановлением Правитель ства РФ от 15.06.2009 N 477, и Методических указаний по разработке инструкций по делопроизводству в федеральных органах исполнительной власти, утвержденных приказом Минкультуры от 23.12.2009 № 76.

4. Описание и анализ процедуры регистрации документов с целью определения, какая система реги страции используется в организации, какие приняты регистрационные формы, как формируются регистра ционные номера, имеется ли утвержденный перечень регистрируемых и нерегистрируемых документов?

5. Описание и анализ процедуры контроля за исполнением документов для определения, как подхо дят к контролю (формальная фиксация факта исполнения/срыва или выявление реальных причин);

6. Анализ организации документооборота, т.е. анализ правил, в соответствии с которыми происхо дит движение документов в органе власти, с целью выявления документопотоков и описания наиболее ста бильных маршрутов движения документов;

8. Описание и анализ процедуры формирования дел в органе власти, целью должно являться полу чение ответов на следующие вопросы:

как формируются заголовки дел;

сразу ли исполненные документы подшиваются в дела;

нет ли в одном деле документов разных видов и разных сроков хранения;

не подшиваются ли в дела незаверенные копии, дубликаты, проекты документов;

как подшиваются документы с разными сроками хранения;

соблюдается ли хронологический порядок при формировании документов дел;

нумеруются ли листы дела;

составляются ли описи дел;

проводится ли экспертиза ценности документов;

как организовано уничтожение документов.

9. Анализ перечня локальных нормативных актов органа власти, регламентирующих порядок доку ментирования, с целью проверки их наличия и доработки (при необходимости).

Собирая основные сведения о документах, сопровождающих работу органа власти, важно не поте рять ни один документ и ни одну характеристику этого документа.

Анализ позволит выявить служащих, наиболее «загруженных» документами;

исключить лишнее со гласование или визирование документов;

сократить количество возвратных движений документов к одному и тому же служащему, но в разное время;

исключить хранение лишних копий документов.

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ДИСТАНЦИОННОМ ОБРАЗОВАНИИ Р. Н. Федюнин Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Развитие и распространение интернета открывает новые перспективы дистанционного образования.

Среди технологических средств дистанционного образования на передний план выступают компью терные технологии обучения.

Организацию российских программных систем дистанционного образования рассмотрим на примере платформы «ДОСТУПНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» кафедры «Вычислительная техника». Данный продукт был создан на основе опыта в разработке учебных программ, накопленного на кафедре «Вычислительная техни ка» ПензГУ.

Основным преимуществом данной программной системы перед многими другими является акцент на индивидуальное обучение студента. В этой программной платформе выделены функции преподавателя, обеспечена возможность индивидуального подхода к каждому студенту, создано виртуальное пространство для индивидуальной и групповой работы с реализацией любых вариантов общения (студент – студент, сту дент – преподаватель).

Преподаватель может создавать собственное информационное поле (содержание обучения). В каче стве инструмента при создании учебных курсов можно воспользоваться самыми разнообразными приложе ниями и средствами. Большим достоинством программной системы является поддержка стандарта SCORM.

Разработанная программная платформа дистанционного образования «ДОСТУПНОЕ ОБРАЗОВА НИЕ» пригодна для создания учебных курсов по различным дисциплинам. Обучающие курсы предназначе ны для использования в локальных сетях, а также – при наличии удаленного доступа – для обучения, тести рования, контроля и управления учебным процессом. Возможно оперативное отслеживание успеваемости каждого слушателя, установление индивидуальных уровней сложности обучения, тестирование, прием за четов и экзаменов как в локальной сети, так и через Internet.

Блок-схема системы изображена на рисунке 1.

Система содержит:

1. Средство приема идентификации, предназначенное для приема идентификации и пароля от поль зователя через сеть.

2. Средство аутентификации, предназначенное для аутентификации пользователя на основе как идентификации, так и пароля, с использованием базы данных аутентификации.

3. Средство обеспечения обучения, предназначенное для оказания услуг обучения с использовани ем, по меньшей мере, одного учебного материала для пользователя через сеть, при этом учебный материал включает множество элементов.

4. Средство выбора элемента учебного материала, предназначенное для выбора элемента учебного материала в соответствии с динамическим, индивидуальным учебным процессом.

5. Средство передачи выбранного элемента учебного материала, предназначенное для передачи вы бранного элемента учебного материала пользователю через сеть.

6. Средство оптимизации выбора тестового вопроса из заданной заранее базы данных вопросов, свя занных с указанным учебным материалом на основе результата оценки предварительно заданных вопросов, с использованием заданных критериев выбора.

7. Средство оценки истинности ответа пользователя на тестовый вопрос.

8. Средство передачи результата оценки за весь пройденный учебный материал к пользователю.

СУБД БИЗНЕС ЛОГИКА СВЯЗЕЙ ВОПРОСОВ И УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА СУБД УЧЕБНОГО ВОПРОСОВ МАТЕРИАЛА БЛОК БЛОК ОПТИМИЗАЦИИ БЛОК ЛОГИКИ ОЦЕНКИ ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОСТИ ВЫБРАННОГО ВЫБОРА ТЕСТОВОГО РЕШЕНИЯ УЧЕБНОГО ВОПРОСА МАТЕРИАЛА БЛОК КОНТРОЛЯ ВЫБРАННОГО РЕШЕНИЯ ЛОКАЛЬНАЯ СЕТЬ ТЕРМИНАЛ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ Рис. 1. Общая организация разрабатываемой системы дистанционного образования Данная система, задавая пользователю тестовые вопросы, выбирает их на основе достоверности предварительно заданных вопросов, из заданной заранее базы данных вопросов, связанных с указанным учебным материалом.

*** 1. Андреев, А. А. Введение в дистанционное обучение : учеб.-метод. пособие / А. А. Андреев. – М. :

ВУ, 2007.

2. Ахаян, А. А. Виртуальный педагогический вуз. Теория становления / А. А. Ахаян. – СПб. : Кори фей, 2010. – 170 с.

ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИЗНЕС-ПРАВИЛ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ А. И. Фишбейн, С. В. Шибанов Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Постоянно меняются не только данные, с которыми работают информационные системы, но и пра вила, по которым следует обрабатывать данные. Соответственно, при проектировании и создании инфор мационных систем следует учитывать необходимость последующих изменений бизнес-логики приложения.

Бизнес-логика – это совокупность правил, принципов, зависимостей поведения объектов предметной обла сти. Иначе можно сказать, что бизнес-логика представляет собой реализацию бизнес-правил. В свою оче редь, бизнес-правила – это определяющие или ограничивающие утверждения, фиксирующие определенные закономерности в данных и операциях. Можно сказать, что бизнес-правила – это утверждения, что и при выполнении каких именно условий должна делать информационная система. К бизнес-правилам относятся, например, автоматизированная отправка сообщений электронной почты студентам при изменении времени проведения консультации, отказ в допуске к экзамену при наличии несданных зачетов, и так далее.

Реализация бизнес-логики составляет достаточно большую часть от общего размера системы.

И именно эта часть системы должна постоянно изменяться, чтобы актуально отображать предметную об ласть. При эксплуатации информационной системы часто возникает необходимость модифицировать дей ствующие бизнес-правила, добавить новые или удалить уже существующие. В таком случае внесение изме нений в бизнес-логику должно быть максимально легким, доступным для пользователей системы, не требуя знаний в сфере информационных технологий и программирования.

С учетом этих требований, уровень реализации бизнес-логики в информационной системе в общем случае может состоять из следующих компонентов:

1) репозиторий правил бизнес-логики, обеспечивающий хранение всех используемых в системе бизнес-правил;

2) менеджер управления правилами, предоставляющий пользователям интерфейс для создания и изменения описаний бизнес-логики. Также может предоставляться возможность группировки, тестирова ния, анализа и оптимизации правил;

3) сервер исполнения бизнес-правил, обеспечивающий выбор соответствующих правил из репози тория, проверку значения условий, и, в случае выполнения условий – осуществление указанных в правиле действий.

Необходимо, чтобы, при описании логики, пользователь мог использовать любые понятия и действия предметной области, отраженные в системе. Для этого приложению нужна детальная концептуальная схема предметной области – онтология. Таким образом, для создания правил бизнес-логики могут использоваться все термины, описанные в онтологии, а сервер исполнения правил с помощью метаданных может узнать, на какие именно данные ссылается конкретное правило. Также онтология, благодаря описанию иерархий клас сов и объектов предметной области, позволяет создавать правила достаточно общего вида (к примеру, указывая «все экземпляры класса X», вместо перечисления или создания отдельных правил). В общем случае, описание связей между классами позволяет использовать правила, основанные на отношениях между объектами предмет ной области, таких, как, «X является экземпляром класса Y», «X является куратором Y», и так далее. Помимо этого, наличие описания иерархий объектов и прочих связей между ними предоставляет дополнительные воз можности для проведения анализа и оптимизации бизнес-правил. Таким образом, использование онтологий для создания правил позволяет описывать бизнес-логику практически на языке предметной области, давая пользова телям возможность самостоятельно вносить изменения по мере необходимости.

ЗАЦИКЛИВАНИЕ ПРАВИЛ В АКТИВНЫХ БАЗАХ ДАННЫХ С. В. Шибанов, А. Б. Зудов Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Традиционные базы данных (БД) пассивны в том смысле, что их состояние может измениться только в результате влияния извне [1]. Активные базы данных (АБД) расширяют функциональность традиционных БД механизмами автоматического отслеживания и реагирования на события, возникающие внутри или за пределами базы данных [2].

Механизмом, реализующим такую возможность, являются активные правила. Они описывают как сами события, так и реакцию на эти события.

Обычно в качестве модели описания правил используется парадигма ECA, согласно которой правило состоит из трех частей: события (Event), условия (Condition) и действия (Action). В зависимости от того, с каким объектом связано событие, оно может обладать различными параметрами. Совокупность значений этих параметров называют контекстом события.

Активные правила могут взаимодействовать друг с другом. Такое взаимодействие возникает, когда выполнение одного правила инициирует выполнение других правил. С одной стороны, это позволяет опре делять различные ситуации в БД и ее окружении, а также оперативно реагировать на них, решая даже са мые сложные задачи предметной области. Однако это же взаимодействие правил может привести к некото рым проблемам, характерным именно для АБД.



Pages:     | 1 |   ...   | 18 | 19 || 21 | 22 |   ...   | 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.