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 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ (МЭСИ) IV Российская ...»

-- [ Страница 6 ] --

В некоторых исследовательских проектах начали предприниматься принципиально новые шаги в области архитектур систем баз данных. Имеются два разных направления: расширение диапазона применимости универсальных систем баз данных (например, включение в систему средств поддержки потоков данных, текстового поиска, XML, интеграции информации) и ради кальное повышение производительности путем разработки специализированных систем баз дан ных для конкретных прикладных областей (например, для работы с потоками данных, анализа данных и XML). У обоих направлений имеются свои достоинства, и очевидная общность конеч ных целей подсказывает, что работы в этих направлениях можно выполнять с взаимной пользой:

специализированные методы (например, новые форматы хранения/сжатия данных) можно повтор но использовать в более универсальных системах, а использование архитектурных компонентов универсальных систем (например, расширяемая инфраструктура оптимизации запросов) может позволить быстрее создавать прототипы новых специализированных систем.

Мне кажется, что эта часть раздела написана под явным влиянием Майкла Стоунбрейкера, который в последние годы активно продвигает идею специализированных систем управления данными, каждая из которых обеспечивает пиковую производительность достаточно узкого, но критически важного класса приложений (см. переводы и пересказы статей, упомянутые в моей заметке «Универсальность и специализация: время разбивать камни?», http://citforum.ru/database/articles/time_to_break_stones/, а также пересказ статьи «СУБД с хранением данных по столбцами и по строкам: насколько они отличаются в действительности?», http://citforum.ru/database/articles/column_vs_row_store/).

К числу наиболее важных исследовательских тем в этой области относятся:

разработка систем для кластеров многоядерных процессоров, в которых имеется 1.

ограниченный и неоднородный доступ к памяти вне кристалла;

использование удаленной основной и флэш-памяти в качестве среды персистентного 2.

хранения данных в дополнение к памяти на магнитных дисках;

разработка унифицированного подхода к постоянно выполняемой адаптации и 3.

самонастройке оптимизации запросов и физических структур хранения данных;

сжатие и шифрование данных на уровне хранения, интегрированное со структурой 4.

хранения и оптимизацией запросов;

разработка систем, опирающихся на не реляционные модели данных, вместо того, 5.

чтобы «впихивать» эти данные в таблицы;

нахождение компромиссов между согласованностью и доступностью для 6.

достижения лучшей производительности и масштабности уровня тысяч машин;

разработка СУБД, учитывающих потребление энергии, которые ограничивают 7.

энергопотребление без ущерба для масштабируемости.

114 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Этот список производит двойственное впечатление. Темы «a», «b», «c», «d» и «g» вполне актуальны, хотя находятся на совершенно разных стадиях разработки (темы «c», «d» и «g» иссле дуются уже давно, и имеются соответствующие опытные реализации, в то время как темы «a» и «b», насколько мне известно, пока проработаны очень слабо). В теме «e» мне не нравятся «не ре ляционные» модели данных. Можно подумать, что имеется масса моделей на выбор. Здесь авто рам нужно было бы быть более четкими. Тема же «f» чрезвычайно абстрактна и похожа, скорее, на декларацию о намерениях.

Этот список тем не является исчерпывающим. Один из участников встречи, представляю щий индустрию, заметил, что наступившее время особенно благоприятно для академических ис следователей: ландшафт настолько изменился, что доступ к промышленному унаследованному коду обеспечивает мало преимуществ, и крупномасштабную кластерную аппаратуру теперь мож но арендовать «в облаке» за умеренную плату. Кроме того, промышленные игроки и инвесторы активно ищут смелые идеи. Эта благоприятная возможность для академических исследователей возглавить разработку систем является основным изменением исследовательской среды.

Это замечание очень важно для России. Похоже, что действительно сейчас можно про рваться в мировое сообщество, если суметь сгенерировать хорошие идеи.

Декларативное программирование для новых платформ Ключевой проблемой использования компьютеров является продуктивность программи стов. Это признается в течение многих лет, но наиболее известное высказывание в контексте баз данных содержится в Тьюринговской лекции Джима Грея, опубликованной десять лет тому назад.

Сегодня актуальность этой проблемы возрастает буквально экспоненциально, поскольку програм мисты нацеливаются на все более сложные среды, включая многоядерные микропроцессоры, рас пределенные службы и платформы «облачных вычислений» (cloud computing). Неквалифициро ванным программистам требуется возможность легко писать надежные программы, масштабируе мые при возрастании числа процессоров как в слабосвязанных, так и в сильносвязанных архитек турах.

Хотя разработка новых парадигм программирования не является проблемой баз данных как таковых, декларативное программирование и оптимизация на основе оценок обеспечивают обна деживающий угол атаки. Имеются существенные основания, чтобы полагать, что подходы, ориен тированные на обработку данных, в краткосрочной перспективе могут сильно воздействовать на программирование в целом.

Одним из примеров потенциала этих подходов является наблюдаемая в последнее время популярность Map-Reduce (http://labs.google.com/papers/mapreduce-osdi04.pdf). В подходе Map Reduce привлекает его простота;

он основывается на языковых методах и методах распараллели вания по данным, известных в течение десятилетий. Для исследователей баз данных значимость подхода Map-Reduce состоит в том, что он демонстрирует преимущества программирования с распараллеливанием по данным новым классам разработчиков. Это создает сообществу баз дан ных благоприятные возможности расширить свое влияние путем разработки более мощных и эф фективных языков, а также механизмов поддержки времени выполнения, которые помогут этим разработчикам решать более сложные проблемы.

Подход Map-Reduce чрезвычайно популярен, особенно среди молодежи. По-моему, здесь очень важно не переоценивать этот подход и относиться к нему, как к первому шагу на пути уп рощения параллельной обработки данных.

Другим примером может служить то, что в последнее время разрабатываются новые декла ративные языки, часто основывающиеся на Datalog, для разных проблемно-ориентированных сис тем в различных областях: сетевых и распределенных систем, компьютерных игр, машинного обучения и робототехники, компиляторов, протоколов безопасности и извлечения информации.

Во многих из этих сценариев использование декларативного языка позволяет на порядки величин сократить объем кода, одновременно обеспечивая его распределенное или параллельное исполне ние. Как не странно, группы, выполняющие эти работы, очень мало скоординированы – движение за возрождение декларативных языков в этих новых контекстах возникло стихийным образом.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Насчет возрождения Datalog у меня сейчас нет информации. Известна тяга молодежи к функциональному программированию, а увлечения логическим программированием, по крайней мере, в России пока я не наблюдаю.

Третий пример происходит из области программирования корпоративных приложений. В недавно появившихся языковых расширениях, таких как Ruby on Rails (http://www.rubyonrails.ru/) и LINQ (http://msdn.microsoft.com/en-us/netframework/aa904594.aspx), поддерживается логика за просов в паттернах конструирования программ. Но в этих пакетах пока серьезно не решается про блема программирования с использованием нескольких машин. Для корпоративных приложений ключевым решением распределенной разработки является разделение логики приложения и дан ных между несколькими «звеньями» («tier»): Web-клиентами, Web-серверами, серверами прило жений и серверной СУБД. Особо ценной здесь является независимость данных, позволяющая соз давать программы без предварительного принятия долговременных решений о физическом раз мещении программ и данных в разных звеньях. Такие решения могли бы приниматься в автомати ческих процессах оптимизации и перемещения данных и программ для достижения должной эф фективности и корректности. Одним из существующих языков является XQuery (http://www.citforum.ru/internet/articles/xqlzxml.shtml), который может способствовать этому виду декларативного программирования, в частности, потому, что XML часто используется в протоко лах, охватывающих несколько звеньев.

Замечание относительно автоматического распределения программ и данных между раз ными уровнями многозвенной архитектуры мне кажется очень важным. Безусловно, этим нужно заниматься, хотя пока не очень понятно, как.

Непривычно видеть колоссальную энергию, которая окружает разработку новых методов программирования, ориентированных на данные, но вместе с новыми возможностями приходят и новые проблемы. Перед исследователями встают вопросы разработки языков, эффективных ком пиляторов и систем поддержки времени выполнения, а также методов автоматической оптимиза ции кода при его горизонтальном разделении между параллельными процессами и вертикальном разделении между звеньями. Кажется естественным, что методы организации параллельных и распределенных баз данных (разделенные потоки данных, оценочная оптимизация запросов) сле дует расширить применительно к новым средам. Однако для достижения успеха эти языки долж ны обладать должной выразительностью, превышающей возможности простых подходов Map Reduce и Select-Project-Join-Aggregate. Здесь требуется работа по «синтезу» для подбора полезных методов на основе литературы по базам данных, языкам логического программирования и опти мизации, а также по расширению этих методов для новых программных сред.

Для усиления воздействия на практику в предлагаемых методах требуется также обращать внимание на более тонкие аспекты, пленяющие сердца и умы программистов, такие как привлека тельный синтаксис, типизация и модульность, средства разработки и простота взаимодействий с другими компонентами компьютерной экосистемы (сети, файлы, пользовательские интерфейсы, Web-сервисы, другие языки и т.д.).

Для выполнения этой программы требуется, чтобы исследования баз данных вышли за пре делы своих традиционных границ и были объединены с исследованиями в других областях при менения компьютеров. Возникает уникальная возможность фундаментального «реформирования»

понятия управления данными: от службы хранения данных к широко применимой парадигме про граммирования.

Для решения этой проблемы требуется, прежде всего, достичь полного взаимопонимания между сообществами баз данных и языков программирования. До сих пор это не удавалось.

Взаимосвязь структурированных и неструктурированных данных В возрастающем числе сценариев управления данными участвуют как структурированные, так и неструктурированные данные. На предприятиях имеются крупные коллекции структуриро ванных данных, связанные с неструктурированными данными, такими как репозитории докумен тов и сообщений электронной почты. Во Всемирной Паутине наблюдаются расширяющиеся объ емы структурированных данных, происходящих, прежде всего, из трех источников:

116 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ миллионы баз данных, скрытых за формами (Глубокий Web, Deep Web, (1) http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_web);

сотни миллионов высококачественных элементов данных в HTML-таблицах на Web (2) страницах и возрастающее число мэшапов (mashup, http://en.wikipedia.org/wiki/Mashup_(web_application_hybrid)), обеспечивающих динамические представления структурированных данных;

данные, обеспечиваемые сервисами Web 2.0, такими как фото- и видео-сайты, (3) сервисы совместного аннотирования и онлайновые репозитории структурированных данных.

Значительной долговременной целью сообщества баз данных является переход от управле ния традиционными базами данных, обладающих правильно определенными схемами структури рованных бизнес-данных, к намного более сложной задаче управления обширными коллекциями структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, распределенных по многих репозиториям предприятий и Web. Иногда это называют проблемой управления простран ствами данных.

Про пространства данных см. перевод статьи «От баз данных к пространствам данных:

новая абстракция управления информацией», http://www.citforum.ru/database/articles/from_db_to_ds/ и мой обзор «Предвестники новых манифестов управления данными», http://www.citforum.ru/database/articles/premanifest/.

В области Web сообщество баз данных вносит свой вклад в двух направлениях. Во-первых, разрабатывается технология, позволяющая за счет сравнительно небольших усилий генерировать проблемно-ориентированные («вертикальные») поисковые машины. Во-вторых, разрабатываются проблемно-независимые технологии просмотра (crawling) содержимого Web через формы (т.е. ав томатической подачи через формы правильно построенных запросов) и индексирования получае мых HTML-страниц в поисковых машинах. На корпоративном уровне вкладом сообщества явля ется развитие средств поиска и обнаружения взаимосвязей между структурированными и неструк турированными данными.

Первой проблемой, с которой пришлось столкнуться, является извлечение структуры и смысла из неструктурированных и полуструктурированных данных. Технология извлечения ин формации может теперь способствовать извлечению структурированных сущностей и взаимосвя зей из неструктурированного текста, даже в неконтролируемом контексте Web. Предположитель но, к пространству данных будут применяться сотни экстракторов. Следовательно, требуются ме тоды применения большого числа независимо разработанных экстракторов и управления полу чаемыми от них результатами. Также требуются алгоритмы, которые могли бы анализировать корректность результатов экстракции и комбинировать данные об обоснованности этих результа тов некоторым хорошо обоснованным способом. В этих усилиях сообщество баз данных не оди ноко;

для достижения успеха следует укреплять связи с сообществами информационного поиска (Information Retrieval, http://www.sigir.org/) и машинного обучения (Machine Learning, http://www.machinelearning.org/).

Интересно, что в настоящее время работы в этом направлении ведутся одновременно и почти независимо в нескольких сообществах, в том числе, в сообществах баз данных, информаци онного поиска, машинного обучения и Semantic Web.

Существенным аспектом семантики данных является их контекст. У контекста может иметься несколько форм, таких как текст и гиперссылки, окружающие таблицу на Web-странице, имя каталога, в котором хранятся данные, и сопутствующие аннотации и обсуждения, взаимосвязи с физически или логически близкими элементами данных. В таких приложениях контекст помога ет интерпретировать смысл данных, поскольку данные часто являются менее точными, чем в тра диционных приложениях баз данных, так как они извлекаются из неструктурированного текста, данные исключительно разнородны или чувствительны к условиям, при которых они были зафик сированы. Для управления данными в контексте требуется более совершенная технология баз данных. В частности, требуются методы обнаружения первоисточников данных для повышения качества данных за счет раскрытия неявных взаимосвязей, определения значимости контекста ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ объекта при определении его семантики и для поддержки информации о происхождении данных на разных шагах их хранения и обработки.

Здесь просто нужны другие СУБД, с иными архитектурой и функциональными возможно стями. Непонятно, на какой модели данных они должны основываться.

Вторая проблема состоит в разработке методов эффективной обработки запросов к резуль тирующему морю разнородных данных и обеспечения понимания результатов этих запросов.

Конкретной проблемой является обеспечение ответов на запросы по ключевым словам над боль шими коллекциями разнородных источников данных. Требуется анализировать запросы для из влечения их предполагаемой семантики и направлять данный запрос к уместным источникам дан ных в коллекции. Конечно, запросы по ключевым словам являются всего лишь точкой входа в ис следование данных, и требуются методы, которые привели бы пользователя к наиболее уместному механизму запросов. В отличие от предыдущих работ в области интеграции информации, пробле ма здесь состоит в том, что не предполагаются наличие семантического отображения источников данных и известность прикладной области запроса и источников данных. Требуется разработка алгоритмов, обеспечивающих наилучшие сервисы над слабо интегрированными данными. Систе ма должна обеспечивать некоторые осмысленные ответы на запросы без потребности в какой либо взаимной интеграции данных и улучшать со временем качество этих ответов в манере «жиз ни по средствам» («pay-as-you-go») по мере обнаружения и уточнения семантических взаимосвя зей. Существенной проблемой также является разработка индексных структур, поддерживающих выполнение запросов к гибридным данным. В более общей постановке, нужно разработать новые понятия корректности и согласованности, чтобы обеспечить системы показателей и предоставить возможность пользователям и разработчикам систем принимать устраивающие их компромиссы между стоимостью и качеством результирующих данных. Также требуется разработать соответст вующие системные концепции, позволяющие увязать эти функциональные возможности.

Многие частные задачи из этого направления решены или решаются. Но в целом проблема очень велика и сложна.

Кроме управления существующими коллекциями данных, у сообщества данных имеется возможность привнести новшества и в создание коллекций данных. Возникновение Web 2.0 созда ет потенциал для новых сценариев управления данными, в которых пользователи присоединяются к временному сообществу для создания данных, совместной работы с ними, их курирования и об суждения в режиме онлайн. Поскольку такие сообщества будут редко заранее договариваться о каких-то схемах, эти схемы придется выводить из данных, и они будут крайне изменчивыми;

од нако они все равно будут использоваться для направления пользователей по пути к общему согла сию. В этом контексте в системы придется внедрять визуализацию, поскольку визуализация спо собствует исследованию и анализу данных. Наиболее важно то, что эти системы должно быть ис ключительно легко использовать. Вероятно, для этого потребуется пойти на компромисс относи тельно некоторых типичных функциональных возможностей баз данных и обеспечить большее количество полуавтоматических «подсказок», извлекаемых из данных. Здесь важной возможно стью является цикл обратной связи – чем больше данных будет создаваться с использованием та ких инструментальных средств, тем легче будет становиться извлечение информации и поддержка запросов. В этой области начали появляться коммерческие и академические прототипы, но имеет ся достаточно места для дополнительных инноваций и разработок.

Облачные службы данных Экономические факторы приводят к появлению инфраструктур, обеспечивающих про граммные и вычислительные средства в виде служб, обычно называемых облачными (cloud) сер висами, или облачным компьютингом. Облачные сервисы могут обеспечить эффективность про вайдерам приложений за счет как ограничения начальных капитальных вложений, так и сокраще ния со временем стоимости владения. Сегодня имеется набор разнообразных облачных сервисов, включая прикладные сервисы (salesforce.com, http://www.salesforce.com/), сервисы хранения (Ama zon S3, http://aws.amazon.com/s3), вычислительные сервисы (Google App Engine, http://code.google.com/appengine/, Amazon EC2, http://aws.amazon.com/ec2) и сервисы данных (Amazon SimpleDB, http://www.amazon.com/SimpleDB-AWS-Service 118 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Pricing/b?ie=UTF8&node=342335011, Microsoft SQL Server Data Services, http://www.microsoft.com/sql/dataservices/default.mspx, Google’s Datastore, http://www.groovie.org/2008/04/13/google-datastore-and-the-shift-from-a-rdbms).

Эти сервисы демонстрируют многообразие преобразований архитектур управления данны ми, а на горизонте видно еще больше новых архитектур. Участники встречи предвидят, что мно гие будущие приложения, ориентированные на обработку данных, будут опираться на облачные сервисы данных.

Общей проблемой провайдеров облачных сервисов является потребность в компромиссе между функциональными возможностями и эксплуатационными расходами. В сегодняшних на чальных сервисах данных обеспечиваются API, намного более ограниченные, чем в традиционных системах баз данных, с минималистским языком запросов и ограниченными гарантиями согласо ванности. Это затрудняет программирование приложений, но позволяет провайдерам облачных сервисов создавать более предсказуемые службы, в которых обеспечиваются соглашения об уров не обслуживания, трудно достижимые для полнофункциональных сервисов данных на основе языка SQL. Потребуется дополнительная работа и накопление опыта в нескольких направлениях для исследования непрерывного спектра подходов между ранними облачными сервисами данных и более развитыми с функциональной точки зрения, но, возможно, менее предсказуемыми альтер нативами.

В облачных средах особенно важным качеством является управляемость. По сравнению с традиционными системами, достижение высокого уровня управляемости в облачных средах ос ложняется тремя факторами: ограниченным человеческим вмешательством, сильно изменчивыми рабочими нагрузками и разнообразием совместно используемых инфраструктур. В подавляющем большинстве случаев будут отсутствовать администраторы баз данных или систем, которые могли бы помочь разработчикам при создании приложений, основанных на облачных сервисах;

админи стрирование платформ должно будет в основном производиться в автоматическом режиме. Сис темы всегда трудно настраивать при наличии смешанных рабочих нагрузок, которые в данном контексте, по-видимому, будут неизбежно возникать. Со временем может значительно изменяться рабочая нагрузка даже у одного и того же потребителя: эластичное обеспечение облачных услуг делает эти сервисы экономически целесообразными для пользователей, которым в короткие про межутки работы может потребоваться значительно больше ресурсов, чем обычно. При этом воз можности настройки сервисов сильно зависит от способа «виртуализации» совместно используе мой инфраструктуры. Например, в Amazon EC2 для обеспечения программного интерфейса ис пользуются виртуальные машины аппаратного уровня. На другом конце спектра в salesforce.com реализуется хостинг с несколькими арендаторами одного ресурса («multi-tenant» hosting), когда с использованием одной СУБД поддерживается много независимых схем баз данных. Возможны и многие другие решения по виртуализации. В каждом из этих решений обеспечивается свой подход к контролю поддерживаемых рабочих нагрузок и используемых платформ. При наличии этих ва риантов потребуется пересмотреть традиционные роли и распределение ответственности для мно гоуровневого управления ресурсами.

Потребность в управляемости делает более срочной разработку технологий самоуправле ния баз данных, которые исследовались в последнее десятилетие. Для обеспечения жизнеспособ ности этих систем потребуются адаптивные онлайновые методы, хотя наличие новых архитектур и API (включая гибкость, позволяющую отойти от традиционной семантики SQL и транзакций, когда это разумно) могут приводить к использованию подходов, подрывающих адаптивность.

Отдельной проблемой является абсолютный масштаб облачного компьютинга. Сегодняш ние SQL-ориентированные системы баз данных просто не могут масштабироваться на тысячи уз лов при размещении в облачном контексте. В области хранения данных непонятно, следует ли об ходить эти ограничения с применением новых методов реализации транзакционности, или с ис пользованием новой семантики хранения данных, или того и другого. В литературе по тематике баз данных изложено много предложений по решению этой проблемы. В существующих облач ных сервисах начинают применяться некоторые простые прагматические подходы, но для синтеза идей, описанных в литературе, в современных условиях облачного компьютинга требуется допол ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ нительная работа. При обработке и оптимизации запросов будет нереально производить исчерпы вающий поиск в пространстве планов с учетом тысяч обрабатывающих узлов, так что потребуют ся какие-то ограничения, налагаемые на пространство планов или на поиск. Наконец, неясно, как будут писаться программы для облачной среды (это уже отмечалось в подразделе 2.2). Дополни тельные исследования требуются для обеспечения понимания реальной масштабируемости облач ного компьютинга (как ограничений по производительности, так и требований приложений). Та кое понимание должно помочь разработчикам осуществлять навигацию в возникающем простран стве проектных решений.

При совместном использовании физических ресурсов в облачной инфраструктуре требует ся обеспечение безопасности и конфиденциальности данных, которые не могут гарантироваться за счет наличия физического разграничения машин или сетей. Следовательно, облачные сервисы обеспечивают плодородную почву для усилий по объединению и ускорению исследований, вы полняемых сообществом баз данных в этих областях. Залогом успеха здесь будет ориентация на конкретные сценарии использования облачных сервисов, основанные на практических экономиче ских стимулах для сервис-провайдеров и потребителей.

Участники встречи ожидают, что, по мере расширения популярности облачных сервисов данных, будет появляться новые сценарии использования со своими собственными проблемами.

Например, можно предвидеть появление специализированных служб с заранее загруженными крупными наборами данных, например, курсами акций, историей метеорологических условий, ре зультатами просмотра Web и т.д. Все более привлекательной будет становиться возможность со вместного использования интересных данных из приватных и публичных источников, и это будет стимулировать скорейшее решение проблем, перечисленных в подразделе 2.3. Это также указыва ет на неизбежность сервисов, охватывающих несколько облачных сред. Этот аспект уже распро странен в научных гридах данных, в которых обычно имеются крупные совместно используемые серверы данных в нескольких узлах, даже если весь грид посвящается одной дисциплине. В це лом, это также перекликается с разрастанием источников данных на большинстве предприятий.

Появление федеративных облачных архитектур будет только усиливать описанные выше пробле мы.

Уровень погружения сообщества баз данных в «облачную» среду кажется мне чрезвычайно низким. Весь этот подпункт производит впечатление «застолбления участка», на котором, вполне вероятно, могут находиться золотые жилы. Совершенно очевидно, что в этой области нужно рабо тать.

Мобильные приложения и виртуальные миры Имеется новый класс приложений, примерами которых являются мобильные службы и виртуальные миры, характеризуемый потребностью в управлении крупными объемами разнооб разных данных, создаваемых пользователями, их интеллектуальном синтезе и обеспечении служб реального времени. Сообщество управления данными начинает понимать проблемы, стоящие пе ред этими приложениями, но здесь требуется намного больше исследований. Соответственно, об суждение этих тем на встрече носило более умозрительный характер, чем тем, которым посвяща лись предыдущие подразделы, но участники встречи сочли их заслуживающими внимания в своем отчете.

В области мобильных приложений интересны две важные тенденции. Во-первых, платфор мы, на которых можно основывать мобильные приложения (т.е. аппаратура, программное обеспе чение и сеть), достигают такого уровня зрелости, что привлекают большое число различных поль зователей, и они могут повсеместно поддерживать очень мощные взаимодействия «на ходу». Во вторых, появление мобильного поиска и мобильных социальных сетей говорит о возникновении нового набора увлекательных мобильных приложений. Эти приложения будут доставлять свое временную информацию (и рекламу) мобильным пользователям в зависимости от их местополо жения, личных предпочтений, общественного положения и внешних факторов (например, пого ды), а также, вообще говоря, контекст, в котором эти приложения функционируют. Для обеспече ния этих сервисов, чтобы определить местоположение и намерения пользователя, требуется син тезировать его входные данные и поведение из нескольких источников.

120 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Виртуальные мира, подобные Second Life, быстро набирают популярность, и во многих от ношениях в них отражаются основные черты мобильных приложений. Хотя виртуальные миры начинались с интерактивной симуляции в расчете на несколько пользователей, в них все больше устраняются отличия от реального мира, возникает потенциал для использования смеси, в боль шей степени обогащенной данными. Для обозначения пространства, существующего и для вирту ального, и для физического миров, иногда используется термин копространство (cospace). В ко пространстве местоположения и события физического мира фиксируются большим числом датчи ков и мобильных устройств и материализуются в виртуальном мире. Соответственно, некоторые действия или события виртуального мира могут оказывать воздействия на физический мир (на пример, шоппинг или раскрутка товара). В число приложений копространства входят развитая поддержка социальных сетей, массовые игры с несколькими участниками, военная подготовка, самообучение с применением компьютеров и обмен знаниями.

В обеих этих областях от пользователей исходят большие объемы данных, которые синте зируются и используются для воздействия на виртуальный и/или реальный миры. Эти приложения выдвигают новые проблемы, такие как потребность в обработке разнородных потоков данных для материализации событий реального мира, потребность в сохранении баланса между конфиденци альностью и коллективной выгодой от совместного использования персональной информации ре ального времени, потребность в более интеллектуальной обработке для посылки информации о событиях, происходящих в копространстве, кому-либо в физическом мире. Для программирования виртуальных действующих лиц в играх и виртуальных миров требуется крупномасштабное парал лельное программирование, и в качестве решения для этой среды предлагается использовать дек ларативные методы (как это обсуждалось в подразделе 2.2). Для этих приложений также требуется разработка эффективных систем (как говорилось в подразделе 2.1), включая соответствующие ме тоды хранения и выборки данных, процессоры обработки данных, параллельные и распределен ные архитектуры, а также программные методы, учитывающие потребление энергии, для управ ления событиями и коммуникациями между огромным числом одновременно присутствующих пользователей.

Эта область для меня очень туманна, как, впрочем, и для участников Кларемонтской встре чи.

ОРГАНИЗАЦИОННО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ МОНИТОРИНГА (ТЕСТИРОВА НИЯ) ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ В ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СРЕДЕ КАФЕДРЫ Куликов Г.Г., д.т.н., профессор, Никин А.Д., к.т.н., доцент, Старцев Г.В., к.т.н., доцент, Шилина М.А., Уфимский государственный авиационный технический университет, тел.

8(347)2737823, факс 8(347)2737823, e-mail: shilina_ugatu@mail.ru Введение На сегодняшний день система Российского образования претерпевает значительные изме нения. Особое внимание уделяется качеству подготовки специалистов. В рамках этого вопроса важным является создание обучающей информационной среды, в которой можно будет формиро вать процессы обучения и эффективно управлять ими на основе непрерывного мониторинга зна ний.

Ядром мониторинга знаний студентов является тестирование. Тест имеет ряд преимуществ перед традиционными формами контроля знаний, такими, как устный опрос, письменный экзамен и другие. Во-первых, это многомерность контроля, позволяющая комплексно оценивать знания студентов. Во-вторых, объективность оценки. Одним из важнейших преимуществ является быст рота, возможность количественной оценки знаний и учет индивидуальных особенностей изучае мых дисциплин. Анализ результатов тестирования позволяет выявить слабые стороны подготовки студентов, а также проблемы, которые должны решаться в рамках очных консультаций и других видов занятий. Кроме того, тесты удобно использовать для самоконтроля. Обучающий режим тес ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ тирования позволяет закрепить полученные ранее знания, выработать определенные навыки, са мостоятельно провести контроль знаний, повысить качество учебных достижений.

Организация компьютерного тестирования с использованием веб-технологий Компьютерная форма тестирования в отличие от бумажного варианта позволяет автомати зировать процесс контроля знаний студентов, за счет чего повышается объективность оценки зна ний, в частности, за счет использования гибкой системы штрафов и поощрений, сокращаются за траты времени преподавателя по проверке и анализу результатов за счет отсутствия бумажной ра боты. При этом особенно эффективным является использование сетевых технологий организации тестирования. Немаловажным является тот факт, что эта форма не требует использования допол нительного программного обеспечения и практически не имеет ограничений по числу рабочих мест.

Любая система компьютерного тестирования предусматривает:

1) создание и хранение базы тестовых заданий;

2) компоновку тестов;

3) регистрацию сту дентов;

4) проведение тестирования;

5) обработку ответов и подсчет баллов;

6) сбор и анализ ста тистической информации;

7) передачу информации по каналам связи;

8) обеспечение защиты ин формации [3].

Следует отметить, что создание системы компьютерного тестирования требует значитель ных временных затрат не только со стороны преподавателя, но и со стороны администратора сис темы в связи с необходимостью создания базы вопросов, настройкой системы, организацией сис темы прав доступа и безопасности. Однако дальнейшее использование подобной системы доказы вает ее эффективность благодаря сокращению времени на проверку, а также расширению воз можностей анализа полученных результатов за счет использования инструментов автоматической генерации различных отчетов с проведением статистического анализа данных. Кроме того, систе ма тестирования может быть создана на базе готовых систем дистанционного обучения (например, СДО Moodle [4], которая является системой с открытым кодом на языке PHP), которые могут вы ступать в качестве среды разработки, поскольку содержат стандартные компоненты, необходимые для создания и администрирования систем тестирования.

На уровне кафедры система тестирования должна стать частью единого информационно технологического пространства кафедры, читающей соответствующие дисциплины. Т.е. система тестирования может быть интегрирована в веб-портал кафедры. Организация тестирования сту дентов на веб-портале позволит не только централизованно хранить информацию о студентах, их успеваемости, но также вести портфолио каждого студента, вести базу данных преподавателей и читаемых ими дисциплин, интегрировать все материалы по преподаваемым дисциплинам, распи сание занятий, нормативную документацию, доску объявлений, а также вести многомерный ана лиз данных [5].

Тестирование студентов на веб-портале кафедры – это совместный труд преподавателя и администратора портала. Со стороны преподавателя необходима проработка теоретической базы, анализ учебного курса, составления вопросов для тестирования и выдача рекомендаций по составу и структуре теста. Задачей администратора является автоматическая генерация тестов, настройка системы аутентификации, техническая поддержка пользователей, поддержание системы в работо способном состоянии. Особенно важно обеспечить надежный уровень защиты системы. Процесс организации тестирования на веб-портале кафедры формализовано можно представить в виде функциональной модели в нотации IDEF0 (рис.1).

Также важно то, что портал является не только информационной средой для проведения тестирования, но и своего рода информационно-справочной системой для студентов и преподава телей, являясь хранилищем информации, связанной с учебным процессом [2].

Итак, создание системы тестирования на сегодняшний день является актуальным, особенно в условиях перехода к компетентностному подходу к обучению, ориентированному на результат [1]. Однако следует отметить, что тесты как форма контроля знаний студентов имеют следующие ограничения: невозможность проверки ряда характеристик, как например, умение иллюстрировать свои ответы примерами, способность мыслить образно, логически выражать свои мысли и т.п. По 122 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ этому необходимо комплексное использование системы тестирования с другими формами контро ля знаний.

USED AT: AUTHOR: 1 DATE: 26.11.2008 WORKING READER DATE CONTEXT:

PROJECT: testing REV: 28.11.2008 DRAFT RECOMMENDED NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 PUBLICATION A- Справочная система веб-портала Рабочая программа дисциплины Учебный курс Провести Тематика анализ Правила вопросов учебных внутреннего База материалов рас порядка вопросов Сформировать 1 универс итета базу вопросов Сгенерировать Тест Система тест аутентификации Спис ок Настроить систему студентов Оценки аутентификации студентов Провести тестирование Веб-портал Преподаватель Администратор Студенты веб-портала Организовать процесс тестирования студентов NODE: TITLE: NUMBER:

на Веб-портале кафедры A Рисунок 1 – Фрагмент функциональной модели организации тестирования студентов на веб портале кафедры Представленная организационно-функциональная модель мониторинга (тестирования) бы ла реализована с помощью программных продуктов AllFusion Process Modeler (BPWin 4.1), Moodle, PHP-портала кафедры АСУ УГАТУ, инструментов MS Office и др. Сценарий организаци онно-функциональной модели приведен на веб-портале кафедры автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного университета [2].

Заключение Использование веб-портальных технологий при разработке системы компьютерного тести рования на уровне кафедры имеет следующие преимущества: 1) повышение контроллируемости знаний студентов;

2) использование широких возможностей анализа не только результатов тести рования, а также успеваемости студентов в разрезе дисциплин и периодов обучения;

3) возмож ность интеграции системы тестирования с существующим веб-порталом кафедры, который содер жит также информацию о преподавателях, расписании занятий и нагрузке.

Литература:

1. Андреев А.В., Андреева С.В., Доценко И.Б. Электронные технологии в образовательном процессе [Электронный ресурс]/Центр довузовской подготовки ТИИ ЮФУ – режим доступа:

http://www.cdp.tsure.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=450&Itemid= 2. Веб-портал кафедры автоматизированных систем управления Уфимского государствен ного авиационного технического университета: [Электронный ресурс] – режим доступа:

http://asu.ugatu.ac.ru 3. Конопко Е.А., Компьютерное тестирование как средство педагогической диагностики качества учебных достижений[Электронный ресурс]/ Международная Интернет-конференция "Информационные технологии в науке и образовании", Всероссийский семинар "Применение Moodle в сетевом обучении" – режим доступа: http://www.infoco.ru/mod/data/view.php?d=4&rid= ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ 4. Система дистанционного обучения MOODLE: [Электронный ресурс] – режим доступа:

http://www.moodle.org 5. Startsev G.V., Suvorova V.A., Shilina M.A. Implementing OLAP in all-round analysis of pri mary performance of the university chair business-processes. Bashkir-Saxon Forum. Proceedings of the second Round-Tables Discussion/ Information Technologies and Mathematical Methods of investigation in Economics, Ufa, Russia, September 7, 2007.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ СПРОСА НА РЫНКЕ ГРУЗОВИКОВ.

Куликова С. В., Московский государственный университет экономики, статистики и информац тики В настоящее время для любой компании, занятой в автомобильном бизнесе, одной из наи более важных информационных потребностей является информация о структуре спроса. Владея этой информацией, можно прогнозировать тенденции спроса на автомобили. Однако не каждая компания, продающая автомобили, готова платить специальному агентству за проведение таких исследований. Сегодня у них есть возможность проведения аналитических исследований собст венными силами, а доступность современных информационных ресурсов позволяет значительно снизить денежные и временные затраты на них. В данной статье приведены результаты ис следования структуры спроса на основе деловой информации Интернет, что позволило составить прогноз и разработать предложения по совершенствованию управления дилера грузовых автомо билей.

Исследование структуры спроса показало следующее. После распада Советского Союза отечественные автозаводы, за редким исключением, оказались не готовы предложить рынку авто мобили нужной номенклатуры и требуемого качества. В результате спрос все чаще удовлетворя ется за счет импорта. Практически полностью захватив пустующий сегмент магистральных тяга чей для международных перевозок, зарубежные производители в последнее время активизирова лись и в других сегментах рынка. А российские производители начинают терять позиции даже в тех сегментах, где они были традиционно прочны.

Структура спроса на грузовые автомобили различных типов формируется характером гру зов и условиями их перевозки. Продуктовая сегментация рынка грузовых автомобилей определя ется их типом (бортовой, фургон, самосвал, тягач и т.п.) и грузоподъемностью. По грузоподъем ности автомобили принято делить на малотоннажные (до 5 тонн), среднетоннажные (до 8 тонн) и тяжелые. В особую группу выделяются тяжелые магистральные тягачи (свыше 16 тонн).

Сегодня, когда большие товарные запасы, за редким исключением, считаются нонсенсом, существенно возросла потребность в транспортировке небольших грузовых партий. В результате доля малотоннажных грузовых автомобилей, составлявшая в начале 1990-х годов всего 25%, уве личилась более чем в два раза - до 60%, а доля среднетоннажных грузовиков, наоборот, сократи лась с 70 до 10% [1].

При перевозке строительных грузов требуются в основном среднетоннажные и тяжелые грузовики и самосвалы, составляющие до 20% парка. В междугородных и международных пере возках - тяжелые грузовики и тягачи (свыше 10% парка). При этом для международных автопере возок российским компаниям приходится использовать исключительно автомобили иностранного производства, отвечающие требованиям ЕС.

Изменение грузовой базы отражается на структуре спроса транспортников. Бум на рынке легковых иномарок потребовал дополнительного парка магистральных тягачей и специализиро ванных прицепов-автовозов. Увеличение объемов дорожного строительства оказало значимое воз действие и на рост рынка самосвалов.

По данным Росстата, объем грузовых автоперевозок в последнее время растет на 5-8% в год. В международных автоперевозках и перевозке строительных грузов динамика роста еще зна чительнее и составляет 10-15% в год. Естественно, в этих условиях спрос на грузовики тоже рас тет. Тенденции этого роста зависят от поведения покупателей-перевозчиков.

124 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Условно игроков рынка грузовых автоперевозок можно разделить на три группы:

Частные перевозчики, доля которых на рынке грузовых автомобильных перевозок со 1.

ставляет до 60%, владеют одной-двумя машинами и выполняют разовые заказы. В основном они покупают новые автомобили малого и среднего тоннажа для внутригородских перевозок или по держанные тяжелые грузовики и тягачи для междугородных рейсов.

Мелкие транспортные компании, которые за счет минимизации собственного парка 2.

снижают риски сезонных колебаний спроса и издержки, связанные с содержанием большого парка автомобилей.

Крупные компании-перевозчики, специализирующиеся на предоставлении транс 3.

портных услуг, а также транспортные подразделения торговых и производственных компаний [1].

Индивидуальные перевозчики и мелкие компании не имеют перспектив в получении больших долгосрочных заказов, по мере развития рынка их доля будет сокращаться за счет роста более крупных транспортных компаний. Поэтому возможно увеличение спроса на автомобили со стороны крупных перевозчиков.

Необходимо отметить, что за последние 10 лет все отечественные автозаводы расширили и обновили модельный ряд выпускаемых грузовиков. Но большинство моделей отечественных гру зовых автомобилей не избавились от своих старых недостатков. Новинки получаются «сырыми», ненадежными. И хотя в настоящее время в автопарке грузовых машин доминируют отечественные марки (87% парка), в отдельных сегментах иностранные машины вышли на лидирующие позиции.

Специалисты отмечают, что автомобили иностранного производства выгодно отличаются от оте чественных экономичностью, комфортом и надежностью. Именно эти качества обеспечили успех и лидерам сегмента большегрузных тягачей, где доля иномарок особенно велика.

На продажи отечественных автомобилей негативно влияет проблема низкого качества об служивания. Раньше система обслуживания опиралась на ремонтные службы АТП, которые сего дня деградировали или трансформировались в другой бизнес, а российские автозаводы никак не могут создать современные дилерские сети.

В 2008 году на российский рынок начали активно выходить мало- и среднетоннажные гру зовики из Кореи, Индии и Китая. [1]. 2007 году в сегменте тяжелых грузовиков иномарки (с уче том ввезенных подержанных автомобилей) заняли 28,2% российского рынка. Лидерами по прода жам новых автомобилей в последнее время являются Volvo и Scania. Эти компании реализуют в своих странах не более 20% выпускаемых автомобилей и считают продажи на зарубежных рынках приоритетной задачей. Поэтому они вкладывают значительные средства в развитие рынка, созда ние сервиса, предлагают привлекательные условия продаж и лизинга.

Для транспортных компаний вопросы экономичности и надежности автомобилей становят ся важнее низкой цены или простоты ремонта, что свидетельствует об изменении потребительских предпочтений покупателей на рынке грузовых автомобилей. Идет процесс перехода на более эф фективный подвижной состав, в основном иностранного производства. В 2008 году заметна ус тойчивая тенденция к расширению и обновлению подвижного состава во всех сегментах рынка и переходу на грузовые автомобили иностранного производства [1].

На сегодняшний день «расстановка сил» не изменилась, и отечественный автопром не предлагает перевозчикам конкурентоспособные автомобили. Все знают о техническом уровне им портных грузовиков - эргономика, надежность, кондиционер, система ABS и иные системы безо пасности, спальник с автономным отопителем, видеосистема, холодильник. И это не тюнинговые грузовики, что выпускает для КамАЗа, например, фирма РИАТ, а серийные. Нельзя сказать, что тюнинговый российский грузовик лучше, чем, например, семилетний Freightliner, Volvo, IVECO или MAN в повседневной эксплуатации [2]. Анализ структуры спроса показал, что отечественные автозаводы не смогут обеспечить потребителей подвижным составом требуемого качества.

В методологически правильной постановке прогнозирование спроса - это искусство оценки будущего спроса при предположении об определенном поведении покупателей в заданных усло виях. Для прогнозирования спроса и объема продаж, как правило, используются статистические методы: метод экспоненциального сглаживания, модифицированный метод парной регрессии, ди намическая модель множественной регрессии, метод ведущих индикаторов [4]. Во Франции суще ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ствует практика выявления перспективного спроса на грузовики с использованием модифициро ванного метода парной регрессии [3]. Метод позволяет прогнозировать спрос на грузовики разно го тоннажа по стране, но для российского автодилера применение статистических методов пока не представляется возможным. К тому же дилеру грузовых автомобилей важнее знать изменения и тенденции структуры спроса для того, чтобы корректировать свою стратегию на рынке. Аналити ческие исследования структуры спроса более экономичны для таких компаний и легко реализуют ся при наличии каталога информационных ресурсов и методики исследования.

Литература www.expert.ru – сайт еженедельного журнала «Эксперт».

1.

www.zr.ru – сайт автомобильного журнала «За рулем».


2.

Арман Дайан и др. Маркетинг. М.: Экономика, 1993.

3.

Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. 2-е 4.

изд-е. М.: Финпресс 2000. – 416 с.

ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ Кунафин А. Ф., к.т.н., доцент, ФГОУ ВПО Башкирский государственный аграрный университет (БГАУ), тел. (347) 228-26-66, факс (347) 228-68-11, е-mail: Kun_AF@mail.ru От современного высшего учебного заведения требуется освоение новых подходов к обу чению, обеспечивающих развитие коммуникативных, творческих и профессиональных компетен ций обучающихся, а также потребностей в самообразовании на основе потенциальной многовари антности содержания и организации информационной поддержки образовательного процесса.

Одним из перспективных направлений в этой области является разработка электронных учебно-методических комплексов (УМК) преподаваемых дисциплин. Основной целью использо вания УМК является повышение эффективности изучения дисциплины студентами (особенно за очной формы обучения), методическое обеспечение и активизация их самостоятельной работы.

Нами разработаны и в течении ряда лет успешно используются в учебном процессе элек тронные УМК по нескольким дисциплинам, совмещающие в себе функции автоматизированных обучающих, тренировочных и контролирующих систем, моделирующих и демонстрационных программ, систем мониторинга, реализуют разноуровневую модель учебной деятельности, осно ванную на авторской концепции изучения дисциплин. Все УМК зарегистрированы в отраслевом фонде алгоритмов и программ.

В УМК студенту предоставляется весь материал, необходимый для изучения дисциплины в течение семестра, самостоятельного выполнения заданий, получения допуска к экзамену и сдачи контрольных тестов. УМК содержат рабочие программы дисциплин, полнотекстовые электронные курсы лекций, методические указания, справочные и контрольные материалы.

Электронные учебно-методические комплексы полностью приспособлены для организации дистанционного образования. Студенты-заочники могут пользоваться УМК и получать консуль тации преподавателей через Internet не приезжая в учебное заведение.

Разработанные учебно-методические комплексы размещены на сайте Башкирского госу дарственного аграрного университета в системе дистанционного обучения (СДО) «Прометей»

(http://sdo.bsau.ru) и широко используются в учебном процессе.

Использование УМК возможно как в сетевом варианте, так и автономно на отдельном пер сональном компьютере. Поэтому УМК могут быть переданы заинтересованным лицам по запросу в виде самораспаковывающегося дистрибутивного пакета на любом электронном носителе или по электронной почте.

В настоящее время несколько разработанных нами УМК приобретены и используются в условиях Дальневосточного государственного аграрного университета.

Другим направлением применения современных информационных технологий является разработка программных средств, предназначенных для облегчения профессиональной деятельно сти самих преподавателей.

126 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Рядовому преподавателю часто приходится заниматься и рутинной работой: готовить ин дивидуальные задания, тесты, билеты, проверять выполненные задания и т.п. Например, при изу чении дисциплины «Основы теории надежности и диагностика» студентами специальности 190601 Автомобили и автомобильное хозяйство в качестве СРС предусмотрено выполнение рас четно-графической работы (РГР). РГР состоит из двух разделов: расчет остаточного ресурса и ос новных параметров реального сопряжения и определение показателей надежности по результатам испытаний автомобиля. Для каждого студента выдается индивидуальное задание.

При этом одним из трудоемких процессов для преподавателя является формирование инди видуальных заданий. Также много времени затрачивается на проверку РГР, выполненных студен тами, так как они содержат многочисленные математические расчеты и графические изображения.

С целью повышения эффективности работы преподавателя при организации СРС нами раз работана и несколько лет используется в учебном процессе программная система «РГР Генератор».

Программная система разработана в среде Microsoft Office 2003.и содержит 3 модуля, предназначенных для автоматизированной генерации и распечатки индивидуальных заданий для студентов по вариантам, а также для проверки правильности расчетов при проверке выполненных студентами РГР.

Модуль генерации индивидуальных заданий выполнен в MS Excel и позволяет на основе большой базы исходных данных по реальным сопряжениям автомобиля конкретной марки сгене рировать и сохранить желаемое количество вариантов заданий. При этом данные для каждого ва рианта формируются индивидуально с использованием генератора случайных чисел по заданному преподавателем закону распределения.

Модуль распечатки вариантов выполнен в Microsoft Word при помощи стандартной про цедуры слияния документов. В качестве источника данных используется лист «РГР_вариант» из модуля генерации индивидуальных заданий.

Модуль проверки РГР выполнен в MS Excel и позволяет в удобной форме выводить на экран расчетные показатели и графики по любому выбранному варианту, что намного повышает эффективность работы преподавателя при проверке выполненных студентами заданий.

Программная система «РГР-Генератор» зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ. Использование программной системы позволяет намного повысить эффективность ра боты преподавателя, высвобождая дополнительное время для творческой деятельности.

Аналогичные программные средства используются также при проведении практических за нятий, курсовом проектировании и т.п. по другим дисциплинам.

ПАРАЛЛЕЛИЗМ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ Куприянов Б.В. к.т.н., ин-т Проблем управления РАН, тел.: (495) 334-89-70, e-mail: kupria novb@mail.ru Что такое бизнес процесс известно. Что такое параллельный бизнес процесс – это бизнес процесс, рассмотренный во времени, в котором отдельные операции (активности, функции и т.п.) могут выполняться одновременно во времени. Если мы рассмотрим нетривиальный производст венный процесс, в котором участвует два и более человека, этот процесс наверняка будет парал лельным, потому, что каждый человек выполняет какую-то работу и делает это одновременно с другими. С этой точки зрения практически все бизнес-процессы являются параллельными.

Естественное практическое желание отождествлять уровень параллелизма в бизнес процессе с уровнем производительности. Именно об этом мы думаем, когда стремимся запустить одновременно два и более процесса. Современные гигантские предприятия, на которых выполня ются тысячи операций невозможно оценить по степени параллелизма и связанной с ней произво дительностью без соответствующих моделей и алгоритмов оценки. Введению в эту проблему и посвящена данная работа.

Определение бизнес процесса ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Понятие бизнес-процесса является первичным понятием, т.е. оно не выражается строго че рез другие понятия, а определяется интуитивно на основе примеров и их обобщений. Бизнес про цесс осуществляет преобразование (изменение) бизнес-объектов. Бизнес-объектом мы будем на зывать объекты, которые участвуют в процессе производства. Это могут быть:

некоторое сырье – металл, дерево, краски и т.п.

комплектующие – полуфабрикаты, заготовки и т.п.

информация – нормативные и справочные данные, график работы, сообщения, при казы.

энергетические и финансовые ресурсы – электроэнергия, топливо, деньги.

Далее под процессом будем подразумевать бизнес-процесс, а под объектом – бизнес объект.

Процесс как преобразование объекта связан с некоторыми способами преобразова ния. Преобразовывать объект может человек, станок, робот, компьютер и т.п. Назовем логическую единицу преобразования - операцией. Операция осуществляет преобразование объекта по некото рому, заранее определенному фиксированному плану-программе, осуществляемому в отведенном для этого интервале времени. Рабочий или робот предприятия, выполняя некоторую операцию в технологическом процессе, не может осуществлять некие произвольные действия, он должен ра ботать строго по технологическому плану. Если мы рассматриваем такой бизнес процесс, в кото ром набор некоторых операций выполняется один или два раза, то такие процессы неинтересны не только с точки зрения параллельности, но и с точки зрения сущности процесса. Любое предпри ятие, созданное для некоторого производства должно выполнять некоторые функции многократно изо дня в день, производя некоторую продукцию. Более того перед предприятием ставится задача производить как можно больше продукции за ограниченное время и следовательно многократно повторять некоторый набор операций, определяющих данное производство. Именно такие бизнес процессы мы и будем рассматривать.

Рассмотрим пример сборочного процесса. На рис.1. объекты обработки и Объект 1 Объект Исх. деталь Полуфабрикат Рабочий Объект Готовый продукт Рабочий Объект Полуфабрикат Объект 3 Рабочий 2-я исх. деталь Операция 1 Операция 2 Операция продолжительностью 15 мин 15 мин 35мин продолжительностью 10мин продолжительностью 20мин 45 мин Время Объединенный бизнес процесс продолжительностью 45мин Рис. 1. Представление бизнес процесса во времени.

операции представлены в виде содержательных картинок, соединенных ориентированными дугами, однако, пользуясь системой обозначений эту диаграмму можно представить более абст рактно (см. Рис.2.). Прямоугольник определяет операцию, вытянутая окружность определяет ме ханизм реализации операции. Дуги определяют потоки материальных объектов. Такие дуги назо вем логистическими связями, а граф определяемый такими дугами – логистическим графом биз нес-процесса. Последовательность и продолжительность выполнения операций будем отображать в виде временных диаграмм, на которых по оси x будет отложено время, а по оси y – номер опера ции. Из этой диаграммы видны времена начал и окончаний операций процесса. Таким образом, бизнес-процесс можно представить в виде совокупности графа и временной диаграммы.


Очевидно, что рабочий 1 и рабочий 2 выполняют свои операции одновременно.

128 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Операция 1 d d Операция 3 d Рабочий Рабочий d Операция d Рабочий № операции Операция Операция Операция Время 15 20 Рис.2. Представление параллельных процессов.

Параллелизм можно рассматривать на двух уровнях:

абстрактном – механизмонезависимом ;

механизмозависимом.

В реальности набор механизмов предопределяет реализации процесса в том числе и его па раллелизм. Рассмотрим пример. Допустим процесс осуществляет сборку из 8-ми палочек следую щей конструкции Это может быть реализовано процессом из 7-ми операций (слева на право) см.Рис.3.

Рис.3. Процесс последовательной сборки фигуры Учитывая, что некоторые операции можно выполнять параллельно, сборку можно осущест вить как показано на Рис.4.

Рис.4. Процесс сборки за три временных интервала ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Если же мы предположим, что процесс реализуют 2 механизма №1, 1 механизм №2 и механизм №3, граф сборки будет выглядеть как на Рис.5.

Реализует Реализует Реализует механизм механизм механизм Рис.5. Процесс сборки на ограниченном числе механизмов Вертикальные линии отделяют интервалы одновременного выполнения операций.

Параллельные структуры При создании предприятий в них закладывают структурный параллелизм с целью достиже ния заданной производственной мощности. Например, обработку деталей и сборку изделия осу ществляет не один рабочий, а несколько (десятки и сотни). Для этого надо создать параллельную структуру, которую можно назвать однородной, см.Рис.6.

Рабочий Рабочий Рабочий Рабочий Рис.6. Однородная производственная структура.

На такой структуре можно реализовать множество однородных процессов.

Другой вид параллельной структуры – конвеер, см.Рис.7.

Рабочий Рабочий Рабочий Рабочий Строгает Пилит Сколачивает Красит Рис.7. Конвеерная структура сборки табуретки.

В этом случае после каждой единицы времени последняя операция выдает новый объект.

Обе эти параллельные структуры давно известны.

В заключении, следует подчеркнуть, что наличие параллельной структуры еще не означает наличие параллельного процесса. Параллельная структура является необходимым, но не доста точным условием реализации параллельного процесса.

130 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «МЕТОДОЛОГИЯ И ПРАКТИКА ИТ КОНСАЛТИНГА»

Лвочкина Г.А., к.т.н., доцент, ГУ-ВШЭ, Калянов Г.Н., д.т.н., профессор, ГУ-ВШЭ Сегмент ИТ-консалтинга занимает наибольшую долю на мировом рынке консалтинга (око ло 45%), по прогнозам аналитической компании Gartner к 2011 году он вырастет до $365,2 млрд.

Рост потребностей предприятий в услугах ИТ-консультантов определяет необходимость подго товки специалистов, владеющих комплексом современных методов, методик и инструментов ИТ консалтинга и способных эффективно использовать их в своей практической деятельности. Ка федра стратегического управления информационными системами факультета бизнес-информатики ГУ-ВШЭ за 4 года работы выпустила в рамках магистерской программы «Бизнес-информатика»

(по специализации «ИТ-консалтинг») [1] более 70 специалистов-магистров, успешно работающих в ведущих отечественных ИТ-компаниях.

Дисциплина «Методология и практика ИТ-консалтинга» является важной составной частью теоретической подготовки специалиста в области ИТ-консалтинга и обеспечивает возможность эффективной работы специалиста в ИТ-службах предприятий и государственных учреждений, а также в компаниях, предоставляющих консалтинговые услуги.

Преподавание дисциплины «Методология и практика ИТ-консалтинга» опирается на набор компетенций, которыми должен обладать ИТ-консультант:

владеть специфическими методами консалтинговой профессии;

обладать навыками установления отношений;

владеть комплексом методов, применяемых при работе в рабочей группе консалтин гового ИТ-проекта, уметь их подбирать под конкретную задачу, условия и ограничения ;

обладать знанием предметной области и отраслевой специфики;

владеть методиками управления ИТ-проектом, позволяющими жестко регламенти ровать фазы, этапы и шаги проведения работ, четко формулировать их результаты;

иметь личностные характеристики, соответствующие требованиям профессии кон сультанта.

С содержательной точки зрения дисциплину можно разделить на две части:

Методология (организация) ИТ-консалтинга: основные виды ИТ-консалтинга, про изводство и продажа продукта под названием «консультационная услуга в области информацион ных технологий»;

взаимодействие ИТ-консультанта и клиента;

профессиональный кодекс пове дения ИТ-консультанта, управление и финансирование консалтинговой деятельности;

маркетинг консалтинговых услуг;

оценка результатов и качества консалтинговых услуг.

Практика ИТ-консалтинга на примерах выполнения различных проектов.

Программа обучения предусматривает лекционные и практические занятия. Практические занятия проводятся по тем вопросам и задачам дисциплины, решение которых требует разбора конкретных типовых ситуаций. С этой целью ряд практических задач решается путем разбора специальных ситуационных примеров-кейсов, а также рассмотрения и анализа содержания реаль ных проектов.

Формами текущей работы на лекциях и практических занятиях являются доклады, обсуж дения, подготовленные домашние задания. Примерами заданий, выполняемых студентами, явля ются следующие:

1) Подготовить презентацию коммерческого предложения по созданию информационной системы (ИС) для условного предприятия.

2) Для выбранного бизнес-процесса построить его модели как есть и как должно быть (на основе выявленных недостатков и предложений по их устранению), сформировать требования по его автоматизации.

3) Для ситуационного кейса разработать цель, задачи, регистр ожидаемых результатов про екта создания ИС предприятия, предложить программное решение, разработать план проекта, ре естр потенциальных рисков и критические факторы успеха проекта.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ 4) Для ситуационного кейса определить требуемый функционал программного продукта, провести сравнительный анализ представленных на рынке типовых решений на основе матрицы покрытия.

В самостоятельную работу студента входит закрепление основного теоретического мате риала, освоение дополнительного материала по указанию преподавателя, а также подготовка к практическим занятиям.

Одним из видов самостоятельной учебной и исследовательской работы студентов является выполнение курсовой работы. Тематика курсовых работ составлена таким образом, чтобы в даль нейшем студент, развивая отдельные положения курсовой работы, смог воспользоваться подго товленным материалом для написания магистерской диссертации. Как показал практический опыт проведения защит курсовых работ, выбранные студентами темы можно сгруппировать по сле дующим направлениям:

Общие вопросы ИТ-консалтинга.

Организация сопровождения ИС предприятия.

Особенности проекта создания ИС предприятия.

Рекомендации по выбору программного решения для автоматизации бизнес процессов предприятия.

Курсовая работа представляет собой самостоятельное исследование по выбранной теме и состоит из следующих разделов:

1) Введение. Обосновывается актуальность темы, определяются е цель и задачи.

2) Глава 1. Теоретическая часть работы служит базой для аналитической и рекомендательной частей курсовой работы. На основе изучения литературных источников рассматривается сущность исследуемой проблемы. Глава содержит теоретические основы решения вопроса, методы и методики решения поставленных задач.

3) Глава 2. В аналитической части дается характеристика предметной области и приводится постановка задачи в рамках рассмотренной предметной области.

4) Глава 3. Рекомендательная часть включает выработку конкретных предложений и рекомендаций по решению поставленной задачи на исследуемом объекте. Глава может содержать (если в работе рассматриваются вопросы, связанные с созданием информационной системы предприятия на основе предлагаемого программного продукта):

разработку требований к программному продукту на основе формализованного опи сания бизнес-процессов;

рекомендации по выбору программного продукта, включая их обоснование, анализ соответствия функциональности предлагаемого решения выработанным требованиям;

рекомендации по выбору стратегии внедрения;

адаптированную методологию внедрения программного продукта;

рекомендации по проекту внедрения;

анализ проектных рисков и рекомендации по их минимизации;

критические факторы успеха проекта;

новые возможности/улучшения действующей практики решения, поставленной за дачи, реализованные в данном программном средстве.

5) Заключение. Обобщаются результаты курсовой работы, полученные во всех главах.

6) Список литературы должен содержать нормативные документы, литературные источни ки и материалы организаций, использованные в работе.

7) Приложения включают дополнительный материал, необходимый для подтверждения рассматриваемых положений.

В результате выполнения курсовой работы студент приобретает и закрепляет теоретиче ские знания по наиболее ключевым и проблемным вопросам дисциплины Чтобы обеспечить эффективность выполнения курсовой работы, необходимо объективно оценить полученные студентом результаты. Оценка выполненной курсовой работы проводится в виде публичной защиты. В процессе защиты студент кратко излагает суть курсовой работы в виде доклада-презентации и отвечает на поставленные вопросы. Публичность защиты позволяет сту 132 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ денту приобрести навыки и умения по подготовке докладов и выступлений, имеет большое значе ние не только для самого студента, но и для других студентов, присутствующих на защите.

В ходе обучения дисциплине «Методология и практика ИТ-консалтинга» используется комплекс современных подходов к образованию, комбинирующих лекции, деловые игры, мастер классы, разбор кейсов и реальных проектов. Особенностью преподавания дисциплины является:

ориентация на потребителя ИТ–услуг;

рассмотрение актуальных отраслевых проблем и границ применимости ИТ– технологий;

обучение навыкам анализа проблем, возникающих на предприятиях в области ИТ;

применение полученных студентом знаний к выработке рекомендаций по устране нию проблем предприятия.

Предлагаемый подход способствует формированию у студентов понимания проблем и за дач, решаемых средствами информационных технологий в области экономики и менеджмента, обеспечивает приобретение необходимых компетенций ИТ-консультанта.

Литература:

1. Васильев Р.Б., Калянов Г.Н., Лвочкина Г.А. Магистерская программа Стратегическое управление информационными системами // Труды 2-й Российской научно-методической конфе ренции Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению Прикладная информа тика на основе инновационных технологий и E-learning. М.: 2006, с.57-59.

ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ УМЕНИЙ У БУДУЩИХ СПЕЦИАЛИСТОВ СИ БИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Лихачева Т.П., доцент, Васильева З.А., д.э.н., профессор, Разработка новых научных подходов и принципов, концепций и теорий обучения, отве чающих потребностям практики, составляет в ближайшем будущем область наиболее перспектив ных использований. Одним из актуальных образовательных технологий представляется подход к обучению, основывающийся на моделировании ситуаций, в основе которых лежит процесс фор мирования инновационных умений в аспекте управления. Под инновационными умениями буду щих специалистов мы понимаем овладение способами и приемами инновационной деятельности, позволяющими проникнуть в суть решения проблемы и сформировать профессиональные компе тенции, направленные на моделирование и продуктивное решение управленческих задач.

Общими принципами формирования инновационных умений у будущих специалистов, на наш взгляд, должны стать следующие:

- принцип формирования будущего специалиста как самостоятельной и творческой лично сти, способной управлять своим самообучением;

- принцип перехода из созерцательной и исполнительской позиции в позицию активного субъекта обучения, способного работать как самостоятельно, так и в команде;

- принцип формирования современного специалиста в аспекте овладения новыми информа ционными технологиями, развивающими логику мышления, навыки моделирования ситуаций и принятия управленческих решений;

- принцип опоры на стимулирование инновационных процессов обучения в виде рейтинго вых оценок и др.

Стимулирование инновационных образовательных процессов побуждает будущих специа листов к созданию, освоению или развитию компетенций с помощью системы внешних стимулов, в качестве которых могут выступать также моральные и экономические факторы.

Необходимость стимулирования инновационных процессов вызывается потребностью не прерывного развития компетенций будущих специалистов. Однако существует целый ряд органи зационных, методических и психологических трудностей, которые противодействуют развитию инновационных способностей. В первую очередь, это разная базовая подготовка студентов, осо бенно в части знаний по информатике. Если бюджетные студенты тестируются дополнительно по ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ информатике, если поступают на прикладную информатику, то студенты, поступающие на плат ной основе, проходят этот этап условно. И если не прилагают усилий в дальнейшем за счет само образования к достижению соответствующего уровня знаний в этой области, теряют в уровне ин новационности в дальнейшем, когда формируются профессиональные компетенции.

Во-вторых, у этой же категории студентов, как правило, возникают проблемы в постановке задач и психологические трудности в командной работе, когда им делегируются простые испол нительские функции, и они фактически не участвуют в постановке целей и принятии управленче ских решений, что сказывается в дальнейшем, когда они выполняют чисто индивидуальные учеб ные работы в виде курсовых и дипломных работ.

В целом, не все студенты способны оценить новизну и значимость приобретаемых ими компетенций, в которых велика и их собственная инновационная роль, поэтому здесь необходима помощь преподавательского корпуса в выявлении и оценке новшеств. В этой связи важным стано вится формирование таких инновационных умений как: владение приемами и средствами педаго гической техники в изменяющихся условиях, постановка управленческой или исследовательской задачи и применение соответствующих методик, анализ опыта других специалистов с целью обобщения и переноса эффективных форм, методов и приемов в практику своей работы, четкая ориентация в методических и педагогических концепциях на альтернативное обучение, освоение новых подходов к оценке качества образования, методик тестирования, технологий вариативного обучения.

Важным является также овладение средствами новых информационных технологий (ПЭВМ, средства технологии мультимедиа и система «виртуальная реальность»;

системы машин ной графики и искусственного интеллекта;

средства коммуникации) и их инструментарием. В Си бирском федеральном университете планируется переход к новым образовательным технологиям по системе «виртуальная реальность», которые представлены в виде учебно-научных лабораторий.

Инновационная форма обучения способствует формированию реальных инновационных управ ленческих решений в технологиях и экономике предприятий разной отраслевой направленности, организации команды «специалистов» разных функциональных блоков управления предприятием, работающих как единое целое ради общей цели.

Инновационность в принятии решений в таком подходе воспринимается студентами как собственная инициатива и поэтому развивается быстрее. Вместе с тем, организация инновацион ного учебного процесса закреплена в инновационно-образовательных программах, стиле управле ния преподавателя, поддержке инновационных инициатив студентов. Координирующая роль пре подавателя в формировании инновационных умений сводится к:

- формированию мотивов участия студентов через осознание ими собственных проблем;

процесс осуществляется осознанно, мотив является устойчивым;

- преодолению у студентов отрицательных стереотипов в отношении к новшествам и фор мированию проблемного сознания;

поддержка духа состязательности, стимулирующего развитие через дискуссионные формы работы с опорой на современные средства передачи образовательной информации;

- оценке труда студентов, поощрении их морально и материально;

- оценке эффективности деятельности преподавателя через оценку качества приобретае мых компетенций и способность к исследовательской и проектной работе.

Таким образом, новые образовательные технологии способствуют адаптации молодых спе циалистов к работе в изменяющихся условиях, вносят инновационность в процесс выработки управленческих решений, стимулируют использование современных информационных техноло гий и их инструментов для ускорения принятия оптимальных решений.

134 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МОДЕРНИЗАЦИЯ ВЕБ-САЙТА ООО «СПЕЦСЕРВИС ПРОМ» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ "1C-БИТРИКС: УПРАВЛЕНИЕ САЙТОМ".

Лосев К.С., ст. 5 курса Волгоградского государственного университета, 8(8442)62-11-85, +79176499334, lossev-ks@yandex.ru На современном этапе экономического развития уникальное и функциональное представи тельство фирмы в сети Интернет обеспечивает эффективное продвижение услуг предприятия. В начальный период развития Web-дизайна многие предприятия и организации стремились к созда нию своих представительств в сети Интернет только для того, чтобы продемонстрировать наличие веб-сайта фирмы. Поначалу порталы представлялись довольно простой коллекцией статической информации, поэтому существует всеобщая недооценка сложности и стоимости задач, которые предстоит решать в процессе эксплуатации. Портал обязан соответствовать предприятию на всем протяжении жизненного цикла, быть синхронным ему. Бизнес-система находится в состоянии по стоянного развития, поэтому корпоративный портал никогда не может быть закончен как некото рый продукт и окончательно сдан в эксплуатацию, а живет и развивается вместе с предприятием.

Представительство фирмы в сети Интернет — это web-страница или web-сайт, содержащие информацию об основных направлениях деятельности фирмы, рекламу ее продукции и услуг, ин формацию о текущих ценах и другие данные, предназначенные для потенциальных клиентов.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |
 





 
© 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.