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 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |

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

-- [ Страница 8 ] --

2. Мариничева М. Советы консультанта: Управление знаниями в России и IT. Получено с http://www.kmclub.ru/public/read/?np= 3. Prusak, L., Davenport, P. Know what you know. An Interview at CIO Magazine, February, 15, 1998. Получено с http://www.kmnetwork.com/davenport/cio/know.htm ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ИННОВАЦИОННО-КРЕАТИВНАЯ КОНЦЕПЦИЯ ПОДГОТОВКИ ПРОФЕССИОНАЛЬ НЫХ УЧАСТНИКОВ ФИНАНСОВОГО РЫНКА В СИСТЕМЕ БИЗНЕС-ОБРАЗОВАНИЯ Печерская Эвелина Павловна, д.п.н., профессор кафедры Экономической информатики ГОУ ВПО «Самарского государственного экономического университета», декан Факультета систем управления, 8(846) 224-09-12 dpbo@sseu.ru Кочеткова Наталья Викторовна, аспирантка кафедры Экономической информатики ГОУ ВПО «Самарского государственного экономического университета», 8(846) 224-09-12 dpbo@sseu.ru Развитие рыночных отношений и расширение сферы функционирования финансового рын ка кардинальным образом изменило смысл и содержание деятельности профессиональных участ ников финансового рынка в системе бизнес-образования. В том числе для предотвращения разра зившегося кризиса на финансовых рынках необходима совместная работа и законодательной, и исполнительной власти, и профессиональных участников финансового рынка. Однако важно от метить то, что профессиональные участники должны обладать необходимой компетенцией для то го, чтобы успешно противостоять тем непростым процессам, которые происходят на финансовом рынке. Их подготовка становится делом, имеющим стратегическое значение для страны. В России возрастает спрос на специалистов, обладающих знаниями в области финансовых рынков и финан совых инструментов. В настоящее время формируется отрасль финансовых услуг, которой тре буются специалисты высокой квалификации, обладающие профессиональными компетенциями для работы на финансовом рынке. Вузы, открывающие подготовку специалистов в области фи нансового рынка, принимают на себя дополнительную социальную ответственность за ближайшие и отдаленные последствия тех перемен, которые напрямую будут зависеть от компетентности профессиональных участников финансового рынка.

По данным Федеральной службы по финансовым рынкам, всего в Самарской области дей ствует 27 региональных компаний — профессиональных участников финансового рынка. Лицен зиями ФСФР обладают 13 из 22 региональных банков. Среди профессиональных участников ли дирующие позиции занимают региональные компании, которые вышли на рынок первыми и име ют влиятельных учредителей.

Самая крупная инвестиционная компания Самары — «Газинвест», основанная в 1995 г. фи нансово-промышленной группой «Волгопромгаз». Суммарный биржевой оборот компании в г. превысил 213 млрд руб., из которых 212 млрд — оборот по брокерским сделкам. Сегодня «Га зинвест» показывает неплохие темпы роста, несмотря на то, что индексы фондового рынка не рас тут: в «мертвом» июле 2008 г. оборот составил около 28 млрд, что на 57% больше, чем в среднем за месяц в прошлом году.

После «Газинвеста» следующий по масштабам игрок — коммерческий банк «Солидар ность». Его объем операций на рынке ценных бумаг, по данным «Национального рейтингового агентства», только в марте 2008 г. составил 16,5 млрд руб. За «Солидарностью» вплотную идут Первый Объединенный Банк с оборотом на рынке ценных бумаг в том же месяце в 14,7 млрд, а также Газбанк с оборотом за соответствующий период в 13,8 млрд.

Замыкают группу лидеров две крупные самарские инвесткомпании: «Восток-Инвест» (обо рот в 2007 г. — около 36 млрд руб.) и «Перспектива Плюс» (доступны только данные об обороте в III кв. 2007 г., он составляет более 3,3 млрд руб.). «Восток-Инвест» был образован в 2000 г. и в первые годы работы специализировался на скупке акций недооцененных предприятий у населе ния. Впоследствии компания эволюционировала в полноценного брокера с развитой филиальной сетью. Брокерское обслуживание приносит этой компании до 60% дохода, примерно по 20% при ходится на доверительное управление и дилерские операции (управление собственными средства ми). Компания «Перспектива Плюс» была открыта в 1995 г., ее основным учредителем выступил Сбербанк, основное направление деятельности «Перспективы Плюс» — доверительное управле ние активами узкого круга VIP-клиентов. Константин Дранч. Профучастники фондового рынка. Деловой квартал, № (64) 18 августа 2008.

156 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Деятельность профессиональных участников финансового рынка требует применения сложной компьютерной техники, обеспечивающей процесс ценообразования и распространения информации. В современных условиях необходима специальная подготовка профессионалов рын ка ценных бумаг, включающая инновационно-креативную концепцию.

Цель инновационно-креативной концепции подготовки профессиональных участников фи нансового рынка в системе бизнес-образования состоит в развитии программ по рынку ценных бумаг на основе постоянного поиска и внедрения в процесс обучения инновационных и креатив ных методов и технологий, позволяющих сформировать у слушателей профессиональные компе тенции, открытость к новым идеям и готовность постоянно адаптироваться к изменяющейся внешней среде. Сама сфера профессиональной деятельности (сфера финансового рынка) востре бует выпускника вуза, осведомленного в области корпоративной культуры отрасли.

Инновационность и креативность – важнейшие составляющие современного процесса обу чения, направленного на достижение целей усвоения знаний и формирования необходимых ком петенций.

Подготовка профессиональных участников финансового рынка включает стандарты нового поколения ориентированные на компетентность, построенные с акцентом на достижение резуль тата. Результат, отражающий не столько сегодняшние, сколько прогнозируемые потребности ме няющегося бизнеса и общества.

Программы по рынку ценных бумаг призваны обеспечить серьезную теоретическую и про фессиональную подготовку профессиональных участников финансового рынка, владеющих широ ким арсеналом методов математического и экономического анализа, имеющих навыки их приме нения при анализе финансовых рынков и компаний, умеющих принимать качественные финансо вые и инвестиционные решения, проводить оценку финансовых активов и компаний в целом, спо собных находить эффективные решения по инвестированию на российском и зарубежных фондо вых рынках.

Методом реализации инновационности концепции подготовки профессиональных участни ков финансового рынка в Самарском государственном экономическом университете является под готовка собственных и привлечение новых преподавателей, включая практиков. Ядром кадрового персонала программ по рынку ценных бумаг является профессорско-преподавательский состав кафедр «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет и экономический анализ», «Налогообложение и аудит», «Высшая математика и ЭММ» и т.д.

К проведению занятий по программе привлекаются специалисты-практики из ведущих финансовых и инвестиционных компаний. Формирование такого состава преподавателей обеспе чивает органическое сочетание теоретических и прикладных дисциплин, способствующее получе нию системных знаний.

К преподавателю системы бизнес-образования предъявляются особые требования. Он должен иметь не только глубокие теоретические знания, знать практику российского и зарубежно го бизнеса, владеть современными технологиями управления бизнесом, но иметь и собственный серьезный опыт применения этих технологий на практике. Он должен быть готовым ответить на любой вопрос слушателя-практика, дать практическую консультацию.

По сути, он должен уметь изложить слушателям суть новых подходов, технологий, прие мов, решений, которые они смогут применять на практике для реализации собственного бизнеса.

А это в свою очередь требует высокого преподавательского мастерства. Если говорить о необхо димых качествах преподавателя, то следует упомянуть не только практические навыки, но и нали чие некой харизмы, лидерских черт, характера, ведь перед ним – владельцы, руководители бизне са и высококвалифицированные специалисты, аудитория амбициозная, искушенная и даже слегка капризная. Надо стать для них авторитетом, держать их внимание, уметь совладать с ними, а это непросто, для этого нужен и опыт работы со столь специфичной аудиторией, своего рода талант.

Преподаватель, работающий в системе бизнес-образования, должен быть знаком с психо логическими различиями и личностными особенностями слушателей, принципами организации обучения, формами и методами проведении учебного процесса с учтом специфики образования взрослых.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Кроме того развитие программ по рынку ценных бумаг развивается «вширь», то есть муль типлицируется опыт создания программ в регионы с предложением лучших преподавателей для чтения наиболее популярных и узко специализированных курсов.

В рамках программ по рынку ценных бумаг используется инновационная технология обме на практическими знаниями и навыками ведущих специалистов-практиков в области рынка ценных бумаг. Этот вид учебных аудиторных занятий, которые проводят специалисты, достигшие на практике высоких профессиональных результатов. Практики для мастеров-классов отбираются крайне тщательно, поэтому их занятия отличаются особой психологической атмосферой, способ ствующей росту мотивации слушателей в области совершенствования своих профессиональных компетенций.

В процессе обучения на программах по рынку ценных бумаг слушатели получают теорети ческие знания в области финансов, а также у них формируются практические навыки работы на финансовом рынке, т.е. профессиональные компетенции.

Опыт практической деятельности и проведенное научное исследование в контексте иссле дуемой проблемы подготовки профессиональных участников финансового рынка позволили вы делить составляющие профессиональной компетентности (кластеры компетенций), характерные для специалистов названного профиля (рисунок 1).

Рисунок 1. Обобщенная модель компетенций профессиональных участников финансового рынка Обобщенная модель профессиональных участников финансового рынка – это интегральная модель, содержащая набор компетенций с уровнями и индикаторами поведения. Родственные компетенции объединены в кластеры, их пять: работа с людьми, работа с информацией, развитие бизнеса, развитие компании, достижение результата. Каждая компетенция описана, начиная с ос новных блоков-индикаторов поведения. Поведенческие индикаторы - это стандарты поведения, которые наблюдаются в действиях человека, обладающего конкретной компетенцией. Предметом наблюдения избирается проявление высокой компетенции. Проявления слабой, неэффективной «отрицательной» компетенции, тоже могут стать предметом наблюдения и изучения, но такой подход используется редко. Когда модель компетенций охватывает широкий спектр работ с раз 158 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ личной категоричностью требований, поведенческие индикаторы в рамках каждой компетенции можно свести в отдельные перечни или разделить по «уровням». Это позволяет целый ряд элемен тов разных компетенций сводить под один заголовок, что удобно и необходимо, когда модель компетенций должна охватывать широкий диапазон видов деятельности, работ и функциональных ролей.

Для анализа уровня компетенций специалистов финансового рынка была разработана про граммно-техническая система в соответствии с базовыми принципами проектирования информа ционно-образовательной среды вуза, таких как:

• соответствие системы требованиям государственных образовательных стандартов и общим психолого-педагогическим, ме¬тодическим и технологическим критериям учебно методических и информационных ресурсов;

• использование типовых (стандартных) средств интерфей¬са и системы управления информационными ресурсами, обеспечивающими взаимодействие с региональной образова тель¬ной средой [1].

Данная система является сетевой системой тестирования с единой точкой входа, построен ная на основе технологий Интернет. Программное обеспечение системы создано на языках PHP и JavaScript, в качестве СУБД используется MySQL, операционная система – Linux c веб-сервером Apache. Информационная система «Аттестация ФСФР» имеет 4 панели функций: «Тесты», «Поль зователи», «Экзамен», «Автомат» (рисунок 2).

Рисунок 2. «Аттестация ФСФР»

Раздел «Тесты» программного продукта позволяет пользователю производить следующие операции формирования банка тестовых заданий: редактирование тестов и генерация полных бан ков тестовых заданий в текстовом варианте. Данный раздел предназначен для наполнения банка экзаменационных вопросов, предоставляемых Федеральной службой по финансовым рынкам в со ответствии с утвержденными программами квалификационных экзаменов.

Рассмотрим возможности системы по наполнению тестовых заданий.

Тестовое задание может иметь один из 5-ти следующих видов:

• альтернатива, или одиночный выбор, представляет собой тестовое задание, в кото ром тестируемый должен выбрать один из предложенных вариантов;

• множество, или множественный выбор, представляет собой тестовое задание, в ко тором тестируемый должен выбрать несколько вариантов из предложенного перечня;

• соответствие, т.е. задание на установление соответствия, предполагает необходи мость определения тестируемым истинных пар из двух приведенных множеств вариантов;

• упорядочение, т.е. задание на установление правильной последовательности, требует от тестируемого определения порядка следования предложенных дистракторов;

• дополнение, т.е. задание в открытой форме, в котором тестируемый сам должен вне сти ответ с клавиатуры.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Параллельно с наполнением тестовых заданий в систему заносится информация о тести руемых, согласно анкете-заявлению соискателя квалификационного аттестата, и каждому тести руемому присваивается уникальный идентификатор и генерируется пароль. Для наполнения банка сведений об аттестуемых слушателях используется раздел главного меню «Пользователи».

В разделе «Экзамен» пользователь может сгенерировать параметры, необходимые для про ведения экзамена, используя следующие операции: формирование перечня экзаменов, назначение слушателей, генерация необходимых документов (бланк проверяющего, бланк испытуемого, тест для проверяющего, тест для испытуемого).

Для формирования перечня экзаменов пользователь в редакторе «Список экзаменов» мо жет вносить, добавлять, изменять, удалять данные о проводимом экзамене (номер экзамена, вид теста, название экзамена, дата начала и окончания экзамена) в банке информации о проводимой аттестационной процедуре.

Важной задачей, реализуемой модулем формирования тестовых заданий, является генера ция, или составление индивидуального теста для соискателей квалификационных аттестатов ФСФР.

В системе каждое тестовое задание имеет свой весовой коэффициент, принимающий значе ние 1 или 2, который используется при подсчете общего количества баллов, набранных тестируе мым при прохождении теста, а также при формировании теста для каждого тестируемого в от дельности.

Каждый банк тестовых заданий может содержать несколько вложенных предметных облас тей в зависимости от серии квалификационного экзамена, по которым сгруппированы тестовые задания.

Редактор «Автомат» предназначен для автоматической проверки экзаменационных тестов для соискателей квалификационных аттестатов ФСФР.

Разработанное программно – техническое обеспечение системы позволяет автоматически формировать индивидуальные тесты из созданной базы данных экзаменационных вопросов, пре доставляемых ФСФР. При этом количество тестовых заданий, которые составляют один тест, оп ределяется двумя способами: бальным, при котором тестовые задания набираются до 100 баллов случайным образом, или принудительным - указанием количества возможных тестовых заданий.

Необходимо отметить, что при формировании теста из банка тестовых заданий собственно тесто вые задания выбираются случайным образом, варианты ответов, внутри каждого тестового зада ния, также перемешиваются случайным образом.Результатом сформированности компетенций профессиональных участников финансового рынка является сдача соискателями базового квали фикационного экзамена и специализированных экзаменов по 6-ти направлениям: брокерская, ди лерская и деятельность по управлению ценными бумагами;

организация торговли на рынке цен ных бумаг (деятельность фондовой биржи) и клиринговая деятельность;

ведение реестра владель цев ценных бумаг;

депозитарная деятельность;

управление инвестиционными фондами, паевыми инвестиционными фондами и негосударственными пенсионными фондами;

деятельность специа лизированных депозитариев инвестиционных фондов, паевых инвестиционных фондов и негосу дарственных пенсионных фондов на получение квалификационного аттестата.

Результатом сформированности компетенций профессиональных участников финансового рынка является сдача соискателями базового квалификационного экзамена и специализированных экзаменов по 6-ти направлениям: брокерская, дилерская и деятельность по управлению ценными бумагами;

организация торговли на рынке ценных бумаг (деятельность фондовой биржи) и кли ринговая деятельность;

ведение реестра владельцев ценных бумаг;

депозитарная деятельность;

управление инвестиционными фондами, паевыми инвестиционными фондами и негосударствен ными пенсионными фондами;

деятельность специализированных депозитариев инвестиционных фондов, паевых инвестиционных фондов и негосударственных пенсионных фондов на получение квалификационного аттестата.

По результатам опроса руководителей инвестиционных компаний, проведенного в ходе ис следования, более 70 % считают, что поступившие на работу в компанию слушатели, прошедшие обучение по базовому и специализированному курсам, быстрее включаются в работу, обладают 160 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ глубокими знаниями в данной отрасли и профессиональными компетенциями. Вероятность сдачи квалификационных экзаменов высока после прохождения обучения по рынку ценных бумаг в ре зультате получения теоретических знаний в области финансов, так и практических навыков рабо ты на финансовом рынке. В последние годы в нашей стране число профессионалов рынка ценных бумаг значительно возросло и только их взаимодействие может обеспечить стабилизацию рынка и повысить ликвид ность ценных бумаг.

Креативность подготовки заключается прежде всего в поиске нестандартных решений для повышения привлекательности программ по рынку ценных бумаг и увеличения числа потенци альных клиентов. Тот факт, что среди корпоративных клиентов Самарского государственного экономического университета присутствуют практически все успешные компании не только Са марского региона, но и многих других, свидетельствует о признании высокого качества образова тельных услуг вуза в области теории и практики организации рынка ценных бумаг.

Литература:

Дранч, К. Профучастники фондового рынка /К. Дранч // Деловой квартал, № (64) 1.

августа 2008.

Мау, В.А. Тенденции развития бизнес-образования /В.А. Мау //Бизнес-образование, 2.

№2 (25), Об утверждении Положения о специалистах финансового рынка: приказ Федер.

3.

службы по финанс. рынкам от 20 апр. 2005 г. № 05-17/пз-н: в ред. приказов ФСФР РФ от 23 мая 2006 г. № 06-51/пз-н, от 8 авг. 2006 г. № 06-88/пз-н. – Режим доступа: http: //www.fcsm.ru.

Отчет о НИР 3-08 «Научное исследование и разработка системы тренинга и анали 4.

за уровня компетенций обучающихся и аккредитующихся в СГЭУ специалистов федеральной службы по финансовым рынкам». Самара, 2008. – 300 с.

Равен Дж. Компетентность в современном обществе: выявление, развитие и реали 5.

зация / Дж. Равен. – М.: Когито-Центр, МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК СРЕДСТВО ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ ИННО ВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ Погонышева Дина Алексеевна, к.э.н., доцент Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского Телефон (4832)66-65-38 Факс (4832) 66-63-53 E-mail bryanskgu@mail.ru Сегодня отмечаются определенные положительные тенденции воспроизводства интеллек туального и культурного потенциала страны, однако его результаты характеризуются недостаточ ным уровнем готовности выпускников к профессиональной деятельности, их низкой конкуренто способностью, профессиональной мобильностью, что оказывает негативное воздействие на фор мирующийся рынок труда. Участие России в Болонском процессе обусловливает изменение субъ ект-объектных отношений в образовательном пространстве. Современный студент является ак тивным лицом, обладающим правом выбора собственной образовательной траектории. В докладе международной комиссии по образованию для XXI века «Образование: сокрытое сокровище» Жак Делор сформулировал четыре основных положения современного образования применительно к молодому поколению: научиться познавать, научиться делать, научиться жить, научиться жить вместе.

В ответ на вызовы, стоящие перед мировым сообществом, современная профессиональная педагогика предложила компетентностную образовательную парадигму. В соответствии с нею це лью профессиональной подготовки индивида является его личностное и профессиональное разви Отчет о НИР 3-08 «Научное исследование и разработка системы тренинга и анализа уровня компетенций обучаю щихся и аккредитующихся в СГЭУ специалистов федеральной службы по финансовым рынкам». Самара, 2008. – с.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ тие. Результат развития личности – сформированность ключевых компетенций: социальной, ком муникативной, когнитивной, специальной, информационной, что обеспечивает универсальность профессиональной деятельности в различных социальных и профессиональных сообществах.

Реализация государственного образовательного стандарта специальности «Прикладная ин форматика» предусматривает обогащение профессиональной подготовки специалистов в сфере IT технологий математическим моделированием социально-экономических процессов. Моделирова ние, являясь важнейшим методом познания окружающей действительности, представляет собой необходимый этап целенаправленной творческой профессиональной деятельности личности, вхо дит в состав более общего процесса познания, предполагающего не только взаимодействие чело века с природой, но и обмен деятельностью между различными сферами духовного и материаль ного производства. Принципиальная возможность моделировать деятельность хозяйствующих субъектов равносильна возможности познания этих субъектов.

Реализация в образовательном процессе вуза моделирования как инновационного вида дея тельности, обладающего признаком универсальности, обусловливает изучение студентами курса «Методы и модели в экономике». Педагогически оправдано решение задач линейного, нелинейно го, целочисленного, параметрического, динамического, стохастического программирования, сете вого планирования и управления, теории массового обслуживания, управления запасами, ремонта и замены оборудования, составления расписаний (календарного планирования), выбора маршрута или сетевых задач, теории игр и принятия решений, многокритериальных задач. Особое место в профессиональной подготовке IT-специалистов принадлежит имитационному моделированию экономических процессов.

В настоящее время одним из развивающихся сегментов экономики является рынок инве стиционных проектов. Проявление риска как неотъемлемой части экономического процесса пред ставляет собой объективный экономический закон, обусловленный ограниченностью материаль ных, трудовых, финансовых, информационных и других ресурсов. Количественную оценку уровня риска и затрат на информационное обеспечение управлением риска, т.е. отдельных рисков и риска портфеля, как правило, осуществляют на основе математических методов. Программные средства, предназначенные для автоматизации разработки и оценки бизнес-планов инвестиционных проек тов достаточно широко представлены на отечественном рынке: Альт-Инвест, Project Expert и др.

Считаем целесообразным при изучении дисциплин учебного плана, выполнении студен тами творческих работ (проектов) построение математических моделей экономических процес сов, решение задач в различных программных средах. Уверены, что реализация моделирования в образовательной среде вуза обеспечит решение стратегической задачи профессионального образо вания – подготовку функционально грамотных, профессионально компетентных, конкурентоспо собных и мобильных IT-специалистов, обладающих ключевыми компетенциями, умеющих моде лировать процессы и результаты своей профессиональной деятельности.

Литература:

1.Экономико-математические методы и прикладные модели/ В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.;

Под ред. В.В. Федосеева.-М.: ЮНИТИ, 1999.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОЛЛЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ В УЧЕБ НОМ ПРОЦЕССЕ Поддубнова С.А. Алтайский государственный университет (алтгу) С точки зрения организации учебного процесса основными моментами Болонской конвен ции являются:

двухступенчатое высшее образование;

система кредитов, или зачетных единиц;

вариативность образовательной траектории;

сопоставимость качества образования посредством введения взаимно признаваемых методологий его проверки.

162 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ На основе имеющихся успешных исследований в области организации учебной деятельно сти обучающихся мы осуществляем на занятиях следующий подход: не преподаватель учит сту дента, а студент изучает дисциплину.

На это нацеливает и письмо Минобразования от 27.11.02 «Об активизации самостоятельной работы студентов». Уменьшение аудиторной нагрузки должно осуществляться путем самостоя тельного изучения ряда тем с использованием соответствующих методических, в том числе и ком пьютерных разработок.

Современные условия развития рыночных отношений в России диктуют новые требования к подготовке специалистов в вузах. Особенно это касается выпускников экономических специаль ностей.

Своеобразие современной ситуации в отечественном бизнесе состоит в том, что главной за дачей становится не освоение пройденных передовыми странами этапов, а возможность продви гаться, минуя определенные ступени развития. Очевидно, решающей способностью системы управления при этом должна стать готовность к изменениям, а важнейшим активом любой компа нии в ХХI веке – работники умственного труда.

Постоянные изменения внешней среды требуют не стандартных, а новационных, творче ских решений, которые позволяют российским компаниям значительно повысить эффективность своей деятельности.

В мировой практике накоплен достаточно обширный опыт эффективного решения проблем и задач организации. Законодателем в этом вопросе является Япония. Именно на японских пред приятиях впервые стали создаваться специальные группы, использующие технологии и методы коллективного решения проблем - это и:

–всемирно известные кружки качества;

–команды по улучшению деятельности;

–межфункциональные команды.

С 80-х годов в США и странах Европы компании начали активно внедрять командные ме тоды работы. С учетом менталитета этих стран групповая работа воплотилась в несколько иные, модифицированные формы. Например, в фирме «Хьюллет-Паккард» с успехом применяются по исковые конференции для выработки стратегических задач и разрешения проблем организации.

Четко налаженная групповая работа позволяет:

–найти инновационные, творческие решения проблем и задач, как подразделений, так и ор ганизации в целом;

–структурировать и оптимизировать свободный обмен мнениями;

–принять решение, которое устраивало бы всех;

–соединить продуктивность коллективных решений и экономию времени на обсуждение проблемы;

–объединить цели руководства и энтузиазм исполнителей;

–использовать в полной мере интеллектуальный потенциал персонала;

–организовать полноценную реализацию принятого решения.

Необходимо заметить, что японские предприятия уже в течение нескольких десятилетий, практикующие технологии групповой работы на различных уровнях организации, демонстрируют всему мировому сообществу эффективность такого подхода. Групповая работа осуществляется множеством различных методов, поэтому участники группы должны всеми ими владеть. Для это го многими из данных методов японцы овладевают, начиная со школы, на всех этапах получения образования. С середины 90-х годов овладение навыками решения проблем в группе включено в требования образовательного стандарта и преподается на старших курсах колледжей.

Кроме овладения навыками групповой работы применение данных технологий в учебном процессе решает проблему выработки навыков реальной деятельности будущих выпускников, применения активных форм обучения.

Итоговый контроль (зачет, экзамен) необходимо сделать состоящим из двух частей:

–устного или письменного ответа на теоретический вопрос, который дается индивидуально;

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ –решения практической задачи, которая предлагается группе или подгруппам студентов. За решение этой задачи группе (подгруппе) ставится общая оценка, или оценивается индивидуальная работа.

Современное развитие общества нуждается в человеке, способном адекватно реагировать на происходящие изменения, имеющем опыт работы в коллективе, в команде, проявляя при этом субъектность и анализируя разные точки зрения на решаемые проблемы. Этим обусловлена необ ходимость изменений в организации различных форм совместной учебной деятельности студен тов.

Особую роль в учебном процессе играет его организация, при которой студенты могут ос ваивать уже сегодня навыки совместной работы, умения сотрудничать, налаживать отношения с другими и, благодаря этому, познавать себя, формируя адекватную самооценку. Сегодня стано вится очевидной потребность у самих студентов в общении на уровне «субъект-субъект». Однако на практике совместная работа студент используется крайне редко, что оставляет учебный процесс неизменным и не способствует развитию познавательной мотивации студента, их активности.

Условиями организации групповой учебной работы:

формирование положительной познавательной мотивации, развитие субъектной ак 1) тивности школьников может быть осуществлено посредством выполнения учащимися функций учебной деятельности: логической, исполнительской, управленческой в организации учебной групповой деятельностью;

обеспечение целесообразности организации коллективных форм учебной деятельно 2) сти предполагающей взаимодействие субъектов учебной деятельности для определения цели и пу тей е достижения, совместное определение способов достижения цели, способность школьников вступать во взаимодействие с другими субъектами учебного процесса для определения обстоя тельств, в которых эта деятельность будет осуществляться.

Осуществление первого условия должно привести к осмыслению учащимися форм образо вательного процесса, адекватных содержанию;

а также к оптимальному функционированию обра зовательного процесса, а второе условие должно привести к переходу учащегося от репродуктив ного обучения к самообразованию и от оценки знаний со стороны преподавателя к адекватной са мооценке.

В курсе «Разработка и стандартизация программных средств и информационных техноло гий» студентам предлагается лабораторная работа, целью выполнения которой является закрепление теоретических знаний и практических навыков в умении разрабатывать и оценивать программные средства, подготовить по требованиям стандартных нормативных документов программную докумен тацию.

Результатом выполнения лабораторной работы должно быть готовое и оцененное программ ное средство.

Лабораторная работа состоит из двух частей.

Первая часть предполагает разработку программного средства для решения практической за дачи. Проводится анализ требований к ПС в результате чего формируется техническое задание (ТЗ) на разрабатываемое ПИ. В ТЗ по пунктам определяются:

- назначение и область применения ПИ;

- основание для разработки;

- требования заказчика к ПИ: выполняемые функции с указанием исходных данных и ре зультатов выполнения каждой из них, вид пользовательского управляющего и справочного интер фейса, квалификационные требования, спецификации по безопасности (включая те, которые ка саются методов защиты от ошибок персонала, несанкционированного доступа, сохранности), ин формации, требования к операционному и программному окружению, к техническим средствам, к средствам разработки, сопровождения и адаптации ПИ к условиям конкретного объекта, требо вания к программной документации с указанием набора входящих в ПИ документов и вида их представления. Данный перечень может изменяться в зависимости от требований конкретной раз работки.

164 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ - требования по передаче программной продукции заказчику, ее оценки и установке на мес те эксплуатации (условия не должны выходить за возможности учебных аудиторий);

- календарный план разработки с указанием сроков завершения этапов и работы в целом.

Определяется предварительная цена ПИ или сумма договора на разработку в зависимости от вида создаваемого ПИ. Приводится ее обоснование.

Разработанное ПС должно отвечать следующим параметрам: ориентировано на пользователя, практически не знакомого с персональной техникой;

должно иметь эффективный пользовательский интерфейс и средства защиты от несанкционированного доступа. Разработанное ПС должно быть протестировано.

Подготовленные методические материалы содержат рекомендации по тестированию, по оцен ке программного средства В соответствии с полученным заданием, разработчик (коллектив разработчиков) проекта проводит технологическую подготовку разработки и ее планирование.

В первую очередь следует обратить внимание на выбор с кратким обоснованием:

средства программирования (языка программирования);

инструментальных средств, повышающих степень автоматизации и производи тельности труда разработчика в процессе формирования программ, их корректировки, отладки и документирования (текстовые редакторы, трансляторы, эталонные образцы и ПИ прототипы и т.д.);

средств управления процессом разработки (сетевые графики, ленточные диаграммы и т.д.).

Далее необходимо определить состав работ по реализации проекта, последовательность их выполнения, сроки, исполнителей и требуемые для них ресурсы, обеспечивающие выполнение ра бот. По каждой работе определяется форма представления результата и возможные методы его контроля.

Результаты технологической подготовки могут представляться в виде набора детального календарного плана работ с указанием в нем всех упомянутых характеристик и индивидуальных планов-заданий по исполнителям.

Итоги выполнения работ п.2.4 документируются в соответствии с ТЗ.

2.5. Осуществляется программная реализация и тестирование ПИ. При подготовке про граммного комплекса рекомендуется максимально использовать автоматизированные средства программирования и отладки (генераторы программ, отладчики и т.д.), включая и использование в качестве типовых заимствованные архивные (из предыдущих курсов) разработки, соответствую щие требованиям ТЗ.

Необходимо иметь в виду, что программы в своей работе должны быть ориентированы на конечного пользователя, не связанного необходимостью знать структуру программного комплек са, внутреннее представление данных и средство программирования, которое использовалось при разработке ПИ.

2.6. Осуществляется подготовка программной документации, в которой следует выделить два раздела, ориентированных на специалистов двух категорий:

а) персонал разработки и сопровождения программного изделия. В этом разделе в первую очередь приводится описание структуры программного комплекса;

краткое описание назначения каждого модуля - текст программы модуля с комментариями о назначении отдельных его логиче ских частей и используемых в нем данных (если программа получена с применением инструмен тария и не доступна разработчику, то описывается процесс ее получения);

состав информацион ной базы с описанием реквизитного состава файлов и таблиц, где приводятся наименование рек визита, его обозначение, тип и значность (если файлы индексированы, то указываются связанные с ними индексные наборы);

сведения о приемах начальной загрузки базы данных и запуска про граммного комплекса и т.д. Здесь же даются сведения о начальной установке ППП, рекомендации по адаптации ППП к условиям конкретного объекта с помощью внесения изменений в программ ные тексты, либо с применением собственного языка пакета, генераторов и иных встроенных ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ средств. Особенно следует обратить внимание на обеспечение возможности варьирования форм входной и выходной информации, состава и размерностей полей базы данных.

б) конечного пользователя ППП. В этом разделе создаются материалы документов типа "Описание применения", "Руководство пользователя" и др. В первую очередь в них приводятся описания функций, реализуемых ППП и инструкции о том, каким образом пользователь может обратиться к нему для их реализации, даются комментарии к сообщениям, получаемым пользова телем в процессе работы с пакетом, приводятся примеры форм входной и выходной информации, получаемой пользователем в ходе технологического процесса ее обработки. При этом следует об ратить особое внимание на то, что документация пользователя должна быть в большей степени ориентирована на инструктивное описание процедуры решения его функциональных задач, а не на описание интерфейса ППП (пунктов меню, клавиш, отдельных экранных изображений и т.д.).

2.7. Представляются материалы по управлению процессом разработки, связанным с обес печением фактического выполнения календарного плана, полученного в результате выполнения п.2.2. Указываются фактические затраты ресурсов и причины их отклонения от предполагаемых.

Формулируются предложения по корректировке цены поставки ПИ в зависимости от результатов разработки.

РАЗВИТИЕ КУРСА "ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ" НА ОСНО ВЕ МЕЖДУНАРОДНЫХ СТАНДАРТОВ И ПОСЛЕДНИХ ДОСТИЖЕНИЙ В ЭТОЙ ОБЛАСТИ Позин Б.А., доктор технических наук, технический директор ЗАО «ЕС-лизинг»

Современный развития информационных технологий характеризуется изменением орга низационной и технической инфраструктур жизненного цикла информационных систем и разви тием разных моделей оснащения организаций информационными технологиями. Это требует со вершенствования курсов по проектированию информационных систем с тем, чтобы молодые спе циалисты, пришедшие в организации, заказывающие и потребляющие информационные техноло гии, а также в организации, разрабатывающие и автоматизирующие процессы деятельности ком паний, автоматизирующие их и эксплуатирующие информационные системы, могли ориентиро ваться на рынке и работать в практическом плане.

К числу наиболее важных направлений обучения целесообразно отнести изучение основ ных положений базовых международных стандартов в области информационных технологий, ко торые всесторонне отражают международный опыт в этой области.

В последние два десятилетия в концепции стандартизации ИСО произошли важнейшие и существенные изменения. Они в целом могут быть охарактеризованы следующим образом.

Концепция ИСО основана на модели Total Quality Management, которая лежит в основе стандартов ИСО 9001-2001 и развивается в профильных стандартах, которые будут описаны ниже.

Прежде всего речь идет о переходе к модели процессов жизненного цикла систем (ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288), программных средств (ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207) и услуг (ГОСТ Р ИСО/МЭК 20000) и связанных с этими стандартами оценок качества (ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504). Изучение этих групп стандартов позволяет создать целостную картину развития индустрии создания и по требления информационных технологий, вплоть до деталей построения процессов организации, информационной службы и методов разработки, ввода в действие, эксплуатации и сопровождения информационных систем, их программного и информационного обеспечения, ИТ – инфраструкту ры предприятия.

Конкретизация отдельных методов при таком подходе ложится на четкую методологиче скую основу, ее легко увязать с конкретными процессами, стадиями и этапами жизненного цикла информационных систем.

Специальным разделом обучения должны стать государственные стандарты группы 34, по скольку в настоящее время на рынке наблюдается значительный дефицит специалистов, правиль но понимающих структуру процессов заказа, поставки, документирования, эксплуатации и ввода 166 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ в действие, сопровождения и развития информационных систем. Вместе с тем эти процессы дос таточно четко отражены в ГОСТ группы 34, с некоторыми поправками, вызванными усовершенст вованием моделей пользователей информационных систем и ПО. Было бы крайне полезным в рамках семинарских занятий научить студентов разрабатывать технические задания, определять состав и комплектность документации на информационные системы, их программное и информа ционное обеспечение, пользуясь при этом стандартами групп 34 и 19.

Важным направление в современной деятельности ИСО является включение в состав ком плекса стандартов по информационным технологиям и модели проектного управления. Это позво ляет на базе соглашений PMBoK и их развития в современной системе стандартизации построить обучение студентов основам управления проектами, показать им необходимость и целесообраз ность применения методологии управления проектами как на небольших проектах, так и при по строении управления программами работ и проектами в масштабах организации.

Современный уровень развития информационных технологий позволяет решать проблемы информатизации предприятий на основе применения готовых, так называемых типовых решений (например, 1С, SAP R3, Oracle Applications и др.). Важно описать особенности таких решений, не обходимость оценки технико-экономической целесообразности использования таких решений в конкретных условиях деятельности предприятий.

Эти реалии современного рынка информационных технологий требуют, как видим, значи тельной модернизации учебных курсов по дисциплине "Проектирование информационных сис тем".

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СЕТИ ВУЗА Д.В. Растягаев, к.ф.-м.н., доцент, Российский новый университет e-mail: rdv@rosnou.ru, тел.

(495)727- Введение Деятельность современного вуза носит многопрофильный характер и повышение эффек тивности управления учебными и иными процессами требует активного применения информаци онных технологий. Интеграция информационных ресурсов вуза выполняется на основе корпора тивной информационной среды вуза. Такая интеграция ресурсов в рамках единой информацион ной системы направлена на обеспечение образовательных, научных и управленческих процессов в вузе, а также реализацию универсальных способов доступа к информации. Важным элементом построения корпоративной информационной системы становятся создание надежной и эффектив ной инфраструктуры, внедрение унифицированных способов доступа к корпоративным данным, улучшение управляемости всего комплекса информационных ресурсов, а также обеспечение соот ветствия ИТ-инфраструктуры стратегическим целям вуза [1, 2].

Для построения корпоративной информационной системы вуза необходима телекоммуни кационная составляющая. Современные информационные системы используют телекоммуника ционные сети и технологии обмена данными для построения распределенной среды обработки, хранения и представления информации.

Структура информационной сети распределенного университета Телекоммуникационные системы, составляющие основу распределенной информационной системы, имеют сложную распределенную инфраструктуру. Такая структура носит иерархический характер, каждый уровень иерархии которой позволяет детализировать определенный набор ха рактерных особенностей элементов. Общая информационная сеть может быть представлена в виде совокупности отдельных сегментов вычислительной сети головного офисы, удаленных офисов, филиалов университета. Интеграция вычислительных сетей головного офиса, филиалов и терри ториальных подразделений вузов основано на использовании принципов масштабирования, вклю ченных в современные информационные технологии [3].

Характеристики каналов связи и потребности пользователей таких информационных сетей, а также каналов, объединяющих данные сети, различны. Локальные вычислительные сети офисов ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ и филиалов должны обеспечить высокопроизводительное соединение отдельных компонентов корпоративной информационной системы и обмен данными между приложениями и пользовате лями в рамках таких вычислительных сетей. Современные технологии позволяют построить ло кальные вычислительные сети с пропускной способностью до 1000 Мбит/с и выше. Для объеди нения отдельных вычислительных сетей в общую структуру используются технологии создания высокопроизводительных каналов. Для образовательного учреждения экономичность решения может носить принципиальный характер, во многом определяя выбор. Снижение стоимости под ключения и обеспечения пропускной способности позволяет в настоящее время построить межсе тевые каналы на скоростях до десятков Мбит/с, используя как выделенные каналы, так и среду Интернет.

Для организации взаимодействия конечного пользователя (в качестве такого пользователя выступает студент, преподаватель или сотрудник университета) программный интерфейс системы организуется на основе использования стандартных сервисов Интернет (различные веб-сервисы, почтовые службы, службы обмена сообщениями) в рамках единого информационного портала. В этой ситуации для обеспечения доступа к информационным ресурсам системы необходима орга низация подключения к сети Интернет. Расширение количества сервисов и требования информа ционной безопасности требует обеспечение доступа к локальной вычислительной сети предпри ятия на основе использования технологий виртуальных частных сетей (VPN подключение).

Организация объединенной сети вуза на примере Российского нового университета При построении распределенной сети требуется создания центров поддержки инфраструк туры различного уровня и их объединение в общую иерархию на уровне университета. Корневые центры таких инфраструктурных служб размещаются в вычислительной сети головного офиса ву за. Подчиненные центры размещаются в нижележащих сетях, обеспечивая отказоустойчивость системы и снижение нагрузки на центральные сервисы. Для небольших территориально удален ных сетей используются специальные агенты ретрансляции, обеспечивающие подключение к ре гиональным и центральному серверам сетевых служб. Развертывание подсистем управления безо пасными подключениями, выполнение аутентификации строится на базе Active Directory или иной службы каталогов.

Если рассмотреть уровень отдельной территориальной вычислительной сети, то ее структу ризация выполняется, как правило, по функциональному принципу. В сети выделяются сегменты:

сети управления учебным процессом, сети административного управления вузом, финансового управления, компьютерные классы, лаборатории, студенческие сети. Выделение отдельных сег ментов связано как с требованиями производительности отдельных информационных подсистем и доступа к ресурсам корпоративной информационной системы, так и требованиями информацион ной безопасности. Сетевые технологии позволяют выполнить сегментацию вычислительных сетей подразделений различными способами: путем создания отдельных кабельных систем для каждого подразделения, на основе использования технологии организации виртуальных локальных сетей, на основе применения различных сегментов ip-адресации узлов или организация безопасных со единений на основе технологии IPSec. Сегментация сети призвана обеспечить безопасное объеди нение информационных ресурсов и доступ отдельных пользователей к данным ресурсам.

Одной из основных задач, возникающих при построении объединенной сети - обеспечить объединение отдельных сегментов в общую информационную сеть, обеспечивая единое информа ционное пространство вуза. Такое объединение строится на основе использования общего иерар хического именования ресурсов сети и согласования адресного пространства отдельных сегментов и соединений. В Российском новом университете для объединения отдельных территориальных вычислительных сетей используется технология виртуальных частных сетей – VPN (Virtual Priva cy Network). Виртуальная частная сеть может быть построена самим клиентом. Оператор связи предоставляет только традиционные услуги общедоступной сети по объединению узлов клиен та, а специалисты вуза самостоятельно конфигурируют средства VPN и обеспечивают сетевые со единения на их основе.


Использование технологии VPN позволяет изолировать сетевой трафик между отдельными узлами и компонентами информационного пространства предприятия от иного сетевого трафика и 168 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ использовать независимую адресацию внутри построенного информационного пространства. Сте пень безопасности VPN варьируется в широких пределах, в зависимости от применяемых средств защиты: шифрование трафика, аутентификация пользователей и устройств, изоляция адресных пространств, использования виртуальных каналов и двухточечных туннелей, затрудняющих под ключение к ним несанкционированных пользователей.

Для обеспечения интеграции объединенной сети требует в первую очередь настройки гра ничных маршрутизаторов, для обеспечения передачи сетевых пакетов из одной в сети в другую, даже если данные сегменты напрямую не подключены к общему шлюзу [3]. Маршрутизатор включает конфигурацию сети и имеет возможность обмена данными с соседними устройствами.

Граничный шлюз принимает и пересылает пакеты данных, ориентируясь на выделенные про граммные адреса. Точка удаленного подключения играет роль граничного шлюза для обмена дан ными между локальной вычислительной сетью университета (или его филиала) и особой двухто чечной сети для подключения клиента. Такие подключения организуются для обеспечения досту па к сервисам информационной системы и ресурсам локальной сети, например при организации сеансов видеоконференцсвязи между территориальными офисами университета.

Статическая маршрутизация предполагает индивидуальную настройку каждого из маршру тизаторов, входящих в объединенную сеть. Создание крупной распределенной сети Российского нового университета потребовало автоматизации процедур конфигурирования межсетевых шлю зов и использование протоколов динамической маршрутизации. Их использование упростило процессы конфигурирования объединенных сетей, обеспечило централизованное управление. В результате появилась возможность создать единое информационное пространство на основе ip сетей, обеспечивающее функционирование корпоративных информационных систем, обмен дан ными между отдельными сегментами сети, обеспечить защищенные подключения на основе VPN соединений. Создание такого единого адресного пространства позволяет обеспечить решение дру гих задач функционирования сетевой инфраструктуры вуза – динамического распределения адре сов с помощью серверов DHCP, создание единого пространства именования узлов средствами DNS, создание общей структуры управления ресурсами и субъектами объединенной сети Micro soft на основе Active Directory.

Литература:

В.В.Крюков, К.И.Шахгельдян. Развитие информационной инфраструктуры вуза для 1.

решения задач управления. / Университетское управление. 2004. № 4(32). С. 67-77.

Д.В. Растягаев. Распределенные информационные системы как инструмент управле 2.

ния вузом. // В сб. Цивилизация знаний: инновационный переход к обществу высоких технологий.

Труды IX Международной конференции. Москва, 25-26 апреля 2008 г. – М.: РосНОУ. Ч. 1. С. 450 456.

Д.В. Растягаев. Построение территориально распределенной сети вуза на основе 3.

протоколов маршрутизации. // В сб. Цивилизация знаний: инновационный переход к обществу вы соких технологий. Труды IX Международной конференции. Москва, 25-26 апреля 2008 г. – М.:

РосНОУ. Ч. 1. С. 457-463.

РЕИНЖИНИРИНГ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Вдовцов Андрей Александрович, Военная финансово-экономическая академия, соискатель, 8-905 63-807- Все информационные системы изменяются в течение своего жизненного цикла, причем за траты на их модернизацию в часто в несколько раз превышают стоимость затрат на этапе их соз дания. Однако, большинство известных методов разработки программного обеспечения ориенти руются на создание новых систем и уделяют недостаточное внимание вопросам их реинжинирин га [1].

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Поэтому необходимо решить задачу реструктуризации базы данных в увязке проблемой реинжиниринга системы информационного обеспечения кредитной деятельности коммерческого банка (СИОКД), т.к. вследствие изменения состава и объемов кредитных операций, а также струк туры подлежащих автоматизации кредитных бизнес-процессов часто возникает необходимость изменить структуру базы данных, требования к интерфейсу системы, логику обработки данных.

Необходимость реструктуризации базы данных возникает при: изменении требований пользователей к СИОКД;

развитии СИОКД;

изменении ограничений конкретной СУБД и требова ний к обработке данных;

разрешении противоречий в базе данных. Часто возникает потребность реструктуризировать базу данных, чтобы ее общее информационное наполнение не менялось, а изменилось лишь логическое расположение данных. При этом не ставится задача достичь логиче ской независимости данных при любой возможной реструктуризации. Вопрос заключается в том, являются ли новая и старая базы данных информационно-эквивалентными. Если нет, то логиче ская независимость данных будет недостижима. Изменениям могут подвергаться следующие ас пекты структур хранения данных в БД: представление числовых данных;

представление символь ных данных;

единицы измерения для числовых данных;

способ кодирования данных;

овеществле ние данных;

создание экземпляра логического поля из соответствующего экземпляра хранимого поля и его передача приложению;

определение виртуального логического поля путем вычислений, которые выполняются над набором из нескольких экземпляров хранимых полей;

структура хра нимых записей;

структура хранимых таблиц и файлов и др.

Процесс реструктуризации данных может привести к необходимости миграции ретроспек тивных данных, изменения интерфейса и части алгоритмов обработки данных. Следовательно, ре структуризация логической схемы базы данных и реорганизация ее физической схемы обеспечи вают возможность поддержки в СИОКД новых типов кредитных бизнес-процессов, но заставляет вносить изменения в средства настройки и перенастройки системы.

Степень адаптивности процесса реструктуризации базы данных повышается, если измене ние ее концептуальной модели не сопровождается изменением ее логической и физической моде лей.

Для описания связи между моделью предметной области, концептуальной и логической структурами базы данных и процедурами обработки данных в СИОКД необходимо использовать:

формальное описание кредитных бизнес-процессов, описания множеств объектов данных D и процедур обработки данных P [2]. При последовательной реализации объектного подхода к про граммированию объектов и процессов СИОКД P представляет собой множество методов, приме нимых для множества классов объектов. Следовательно, концептуальную структуру базы данных СИОКД можно представить в виде графа G(D, R), где D {d i } - множество объектов данных, i 1...n, R - множество взаимосвязей между ними, которые формализуются в виде матрицы связно сти B {bij }, i, j 1,..., n, bij 0, когда d i и d j, не взаимосвязаны, bij 1, если d i и d j связаны с типом от ношения «один к одному 1:1», bij 2, если связаны с типом отношения «один ко многим 1 : N » и bij 3, если d i и d j связаны с типом отношения «многие к одному N : 1 », bij 3, если d i и d j связаны с типом отношения «многие ко многим N : N ». Алгоритм формирования спецификации информа ционных требований к реализации кредитного бизнес-процесса включает следующие шаги:

а) Создается перечень объектов и атрибутов объектов данных СИОКД D {d ij }, i 1...n, j 1...mi, множество допустимых состояний кредитного бизнес-процесса X, управле ний U и бизнес-функций { f ( x, u)}, определяющих граф кредитного бизнес-процесса так, чтобы в графе присутствовало ориентированное ребро e kl, если существует управляющее воздействие г k, при котором xi f ( xk, u k ) ;

перечень процедур обработки данных { p j }.

б) Используя матрицу смежности Z, строки которой соответствуют состояниям про цесса X, а столбцы - объектам данных D, устанавливается взаимосвязь кредитных состояний биз нес-процесса и объектов данных, а также их атрибутов.

170 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ в) Базируясь на матрице смежности M, строки которой соответствуют элементам организа ционной структуры H, а столбцы - управлениям U, определяется взаимосвязь между элементами организационной структуры и управляющими воздействиями на кредитный процесс.

г) Взаимосвязь множества кредитных бизнес-функций f, описываемых операторами перехода, и допустимых процедур обработки данных P устанавливается на основании матрицы смежности Q, строки которой соответствуют операторам перехода f k (кредитным бизнес функциям), а столбцы - процедурам обработки данных p P.

д) Путем анализа матриц смежности и ориентированного графа кредитного бизнес процесса проверяется непротиворечивость и согласованность описания. Элементы матриц Z, M, Q равны 1 при наличии связей и 0 при их отсутствии [3].

На основании концептуальной схемы данных G(D, R), можно спроектировать реляционную логическую схему базы данных СИОКД G( D, L), где L - множество взаимосвязей между объектами множества D, содержащих только отношения типа «один к одному 1 : 1 », «один ко многим 1 : N ».

При преобразовании G(D, R) G(D, L) должны учитываться также возможные ограничения на физи ческую реализацию объектов данных и отношений между ними, эффективность реализации ос новных операций над базой данных средствами конкретной СУБД [4].


Материал подготовлен при поддержке РГНФ, проект № 09-02-00016а Литература:

1. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и инфор мационные технологии. - М: Финансы и статистика, 1997, 335 с.

2. Вдовцов А.А., Гарин А.В. Оценка эффективности совершенствования информационного обеспечения коммерческого банка. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.:

«ОПиПМ», 2008, том 15, выпуск 4, С. 658- 3. Батьковский М.А, Вдовцов А.А.Модель управления банковскими бизнес-процессами.

Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ», 2008, том 15, выпуск 4, С.

656- 4. Вдовцов А.А. Взаимосвязь электронных технологий и рисков в банках. Материалы Меж дународной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Молодежь и эконо мик»./ Том III, – Ярославль, ЯВФЭИ, 2004, 224 с.

ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Садуев Н.Б., к. ф-м. н., доцент, Тэлина С. В., Балбарова Д. Г., Бурятская государственная сель скохозяйственная академия им. В.Р. Филиппова, тел. 8-3012-442462, факс 8-3012-442133, e-mail:

saduev@mail.ru Тенденция создания информационного общества – одна из макротенденций развития мира.

Это означает, что использование информационных технологий (ИТ) является одним из сущест венных направлений развития современного общества. При этом образование не может оставаться изолированным от формирующегося информационного общества, что требуют корректировки со держательных, методических, технологических аспектов образования, пересмотра прежних цен ностных приоритетов, целевых установок и педагогических средств.

Современные подходы к высшему образованию предусматривают необходимость учиты вать требования мировой образовательной системы, значительно поднять общекультурный и на учно-исследовательский уровень специалиста. В этой связи обращение к проблеме научного со провождения высшего образования вполне закономерно. Процесс компьютеризации создает пред посылки для широкого внедрения ИТ в научной деятельности. Использование ИТ и ресурсов пре допределяет новые подходы к научным исследованиям.

Своевременность, обоснованность и правильность решения при проектировании и эксплуа тации сложных систем и объектов требует обширной информации о возможном влиянии различ ных внешних факторов. Получить эту информацию можно с помощью как традиционных методов ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ проведения лабораторных экспериментов, так и современных технологий – математического мо делирования и вычислительного эксперимента. Как правило, вычислительный эксперимент, тре бует гораздо меньших затрат. Очевидно также, что без использования современных информаци онных и телекоммуникационных технологий невозможно успешное решение задач мониторинга окружающей среды, снижения ущерба от природных и техногенных катастроф.

Решение проблем локального и глобального объединения информационных и вычисли тельных ресурсов для повышения эффективности решения вычислительных задач в научных ис следованиях сегодня является актуальной задачей в современных условиях. На сегодня экстенсив ное развитие — простое увеличение мощности процессоров, емкости накопителей, пропускной способности каналов — уже практически исчерпало свои ресурсы, и необходим качественный, концептуальный скачок в вычислениях.

Более или менее общим мнением в отрасли является взгляд на ИТ как на сервис, который должен использоваться по мере надобности, браться как бы ниоткуда в нужных объемах и качест ве и при этом не доставлять хлопот в части обслуживания. Не случайно в последнее время полу чили распространение термины utility computing, computing on-demand и другие, отражающие коммунальную сущность «мощностей по требованию». Разработки в этом направлении ведутся в академических учреждениях и компаниях, обладающих достаточным влиянием и возможностями установления отраслевых стандартов. На одном из передних краев находится IBM, наиболее за метными инициативами которой являются «вычисления по требованию» (on-demand computing) и «автономные вычисления» (autonomic computing).

Задача on-demand computing — реализовать упомянутые выше идеи распределения ресур сов по потребности. Технология autonomic computing должна повысить надежность и управляе мость вычислительных систем, снизив при этом сложность их эксплуатации. Чтобы реализовать все на практике, нужны новые технологии, которые мало разработать — нужно еще внедрить на рынок. И одна из первых по важности разработок такого рода — технология Grid. Основа Grid — виртуализация ресурсов — идея сама по себе не новая. Новой является концепция разделения и совместного использования логических и физических устройств в сети. Grid Computing можно обозначить как технологию распределенных вычислений в Интернете.

В качестве примера можно привести Большой (англ. Large Hadron Collider, LHC) — ускоритель заряженных частиц на встречных пучках, предназначенный для раз гона протонов и тяжлых ионов (ионов свинца), построенный в научно-исследовательском центре Европейского совета ядерных исследований. Объем генерируемых данных в нем достигнет пяти петабайт в год. Эта информация будет распределяться по сотне компьютеров во всем мире. Иссле дователи, которым она нужна, смогут получить ее в уже обработанном виде с этой сотни компью теров: таким образом, здесь присутствует не только виртуализация хранилищ данных, но и вир туализация обработки данных.

Сегодня Grid широко применяется в научной сфере — в качестве примеров можно привес ти не только вышеупомянутый ускоритель, но и UK Science Grid, национальный маммографиче ский проект в Великобритании. Также можно привести примеры использования в различных сфе рах деятельности общества.

Основные направления использования в научных исследованиях информационно вычислительных систем включают:

системы и технологии работы с данными. Для принятия решения по технологии ре зервирования, архивирования, надежного хранения данных, необходимо точно сформулировать цели и задачи новой системы. При этом основной вопрос, на который нужно получить ответ, зву чит примерно так: помогут ли новые системы снизить затраты на хранение и восстановление ин формации. Сразу ответить на этот вопрос достаточно сложно, поэтому обычно его конкретизиру ют, анализируя объем данных, регламент процедур копирования, порядок доступа к данным, ис пользуемые операционные системы и программное обеспечение. Процесс анализа может содер жать несколько итераций, в результате которых можно подготовить два-три технико коммерческих предложения для определяющего выбора.

системы и технологии организации вычислений. В настоящее время существует 172 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ множество научно-технических задач в различных прикладных областях (космологии, гидрологии окружающей среды, молекулярной биологии и т.д.) эффективное решение которых в реальных по становках невозможно без использования высокопроизводительных вычислительных систем. Воз растающие объемы вычислений, большие объемы данных, быстрый рост Интернет и приложений электронного бизнеса требуют от производителей вычислительной техники и компаний систем ных интеграторов решений, которые могли бы обеспечить как высочайшую надежность данных и работающих приложений, так и масштабируемую вычислительную мощность.

системы и технологии визуализации. При проведении научных исследований часто возникает необходимость решать задачи, связанные с получением изображений, их обработкой и анализом. В качестве примера подобных приложений можно привести системы контроля качества, системы сбора и обработки видеоданных о какой-либо части исследуемого физического или хи мического процесса и т. д. С появлением новых приложений и вычислительных средств особенно важной стала задача эффективного использования, гибкого поиска и манипулирования визуальной информацией в моделировании и интерпретации данных, обработке изображений, разработке но вых систем.

интернет-разработки, инновационные проекты. Объединение усилий научных и коммерческих организаций по актуальным вопросам применения ИТ в решении фундаментальных и прикладных научных задач.

Влияние современных тенденций развития информационно-вычислительных систем и се тей на науку неоспоримо. Для ученых стало возможным получить поддержку от ведущих научных организаций, ведущих высокотехнологичных компаний обменяться научным опытом и достиже ниями поучаствовать в организованных обсуждениях научных вопросов неограниченно взаимо действовать с коллегами без географических и ведомственных барьеров подобрать инструменты и оборудование для научных исследований, получить поддержку в вопросах продвижения и продаж своих разработок и созданного научными коллективами программного обеспечения.

Путь «из науки в бизнес» является типичным для многих новых технологий и разработок — достаточно вспомнить хотя бы сам Интернет. Академическая среда оказывается более гибкой и восприимчивой, особенно к тому, что позволяет экономить средства.

Вышеуказанные направления использования информационно-вычислительных сетей в ака демической и вузовской среде в той или иной мере реализуются.

Имеются определенные трудности в реализации второго направления в вузе. Оно связано с вопросами не только методического и организационного характера использования информацион но-вычислительных систем, особенностями его проектирования в вузе, но и затратами на дорого стоящее аппаратное обеспечение.

Неразвитость информационной инфраструктуры влияет на использование научных разра боток на практике:

недостаточная информированность специалистов о новейших разработках и продук циях низкие темпы коммерциализации научной продукции.

Решение проблем развития информационно-вычислительных технологий в научных иссле дованиях позволит наращивать инновационный потенциал экономики страны в современных ус ловиях.

Литература:

Попов М. Технология Grid — путь из клетки. http://www.ibusiness.ru/ 1.

Ильин В.П. Высокие информационно-вычислительные технологии. Вестник РАН, т.

2.

66, № 6, 1996. С. 552 – 557.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ Сенько В.В. - к.т.н., доцент, Дудина И.П. - к.п.н., доцент, Еферов М. Н., Авдеев В. Ю. – студенты 5 курса Тольяттинский государственный университет, тел. 8 (8482) 539181, I.Dudina@tltsu.ru, V.Senko@tltsu.ru В настоящее время одним из приоритетных направлений исследований в области искусст венного интеллекта является технология экспертных систем. Исследования в этой области скон центрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (ими тировать, воспроизводить) те области человеческой деятельности, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. Эта технология уже успешно применяется в не которых областях науки, техники и жизни общества.

Экспертная система моделирует механизм мышления человека применительно к решению задач определенной проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от сис тем математического моделирования. Экспертная система формирует определенные заключения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания должны быть выделены в отдельный компонент системы – базу знаний, и храниться отдельно от собственно программного кода, формирующего выводы и заключения. При решении проблем экспертного анализа основны ми являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Такие методы не требуют исчерпывающей, строго структурированной входной информации, и полученный результат является верным лишь с определенной степенью уверенности.

Авторами была разработана интеллектуальная экспертная система подбора квалифициро ванных кадров для предприятий и фирм, специализирующихся в области IT-технологий.

Актуальность работы заключается в необходимости повышения эффективности и получе нии результатов более высокого качества при проведении экспертного анализа и принятия реше ний в области отбора кандидатов на вакантные должности IT-специалистов различных профилей.

Традиционно используемые автоматизированные кадровые информационные системы не обеспе чивают должного уровня качества при принятии решения.

Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, при нимающего решение. В экспертной системе управления (например, подбора) персонала должны быть реализованы следующие функции: автоматизированный сбор и обработка данных;

построе ние профессионального портрета соискателя работы;

экспертный анализ профессиональных и личностных компетенций кандидата на должность;

выдача рекомендаций для конкретного соиска теля работы;

отбор среди большого количества кандидатов. Реализация этих функций позволит значительно уменьшить временные затраты работодателя на подбор высококвалифицированного персонала.

Целью данного проекта является разработка и внедрение интеллектуальной экспертной системы для определения соответствующей квалификации кандидата на вакантную должность и отбора IT-специалистов в реальных условиях конкретной корпорации.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

Проанализировать научную, научно-методическую и специальную литературу для 1.

выявления требований к разработке и внедрению экспертных систем и систем принятия решения.

Изучить принципы работы существующих автоматизированных кадровых информа 2.

ционных систем.

Спроектировать структуру хранения информации о кандидатах, правилах и критери 3.

ях оценки их личностных и профессиональных компетенций, а также результатах экспертного анализа.

Разработать подсистему управления процессом приема персонала на работу, осуще 4.

ствляющую поиск наиболее подходящего кандидата.

Разработать подсистему сбора и хранения персональных данных кандидатов на 5.

174 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДГОТОВКИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ДЛЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ должность, уже работавших с данной системой.

Разработать подсистему экспертной оценки кандидатов на должность.

6.

Провести тестирование экспертной системы в условиях реального предприятия.

7.

В качестве инструментальной среды проектирования и реализации интеллектуальной экс пертной системы подбора персонала была выбрана система логического программирования Visua lProlog 7.1.

База знаний экспертной системы выполнена в виде набора фраз Хорна, в которых головной литерал соответствует заключению, а прочие литералы соответствуют условиям. Встроенный в Prolog режим управления реализует стратегию обратного логического вывода. Рекурсивные структуры данных – графы и деревья – представляются с помощью фраз языка Prolog, которые со держат составные термы.

В ходе работы над проектом были разработаны основные модули информационной систе мы, которая хранит сведения о кандидатах, способах оценки их личностных и профессиональных компетенций и результатах обработки информации. Так же был разработан экспертный модуль по отбору кандидатов и заложены функциональные возможности пополнения базы знаний эксперт ной системы пользователем.

Кроме перечисленных выше основных функций разработчики данной экспертной системы разрабатывают добавление новых возможностей:

шифрование базы данных в целях ограничения несанкционированного доступа к ней;

расширение модуля оценки психологического портрета человека;

построение универсальных интерфейсов управления отделами, вакансиями, пользо вателями;

создание специализированной оболочки с пользовательским и интерфейсом для формирования базы знаний экспертного модуля (вопросов анкеты, тестов, критериев их оценива ния);

мониторинг процессов управления кадрами после принятия сотрудников на работу (управление информацией о сотрудниках, отслеживание карьерного роста);

хранение данных на удаленном сервере в стандарте XML;

возможности автоматического обновления системы и обновления системы по заказу работодателя;

возможность дистанционного управления базой данных экспертного модуля путем установки обновлений.

Авторами выполнены разработка, тестирование и отладка интеллектуальной экспертной системы по подбору персонала в реальных условиях работы ООО «Студия Инновационного Ди зайна» г. Тольятти.

Практическая значимость разработки заключается в возможности ее использования в каче стве универсальной оболочки интеллектуальной экспертной системы управления персоналом кор порации, гибко расширяемой и трансформируемой в соответствии с е профилем и с учетом е по требностей и развития.

Литература:

Братко И. «Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG», Издательст 1.

во «Вильямс», 2004.- 640 с.

Адаменко А. «Логическое программирование и Visual Prolog», Издательство «BHV», 2.

2003.-992 с.

Исследовано в России [Электронный ресурс]: Форумы по программированию.

3.

Режим доступа:

http://www.progz.ru/forum/index.php?showforum= Исследовано в России [Электронный ресурс]: Форумы по программированию.

4.

Режим доступа: http://forum.vingrad.ru/forum/prolog-forum.html Джарратано Д, Райли Г. «Экспертные системы: принципы разработки и программи 5.

рование», 4-е издание. Издательство «Вильямс», 2006.- 1152с.

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ IV РОССИЙСКАЯ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ РАСПОЗНАВАНИЕ И ОБРАЗОВАНИЕ А.И. Смирнов, к.ф.-м.н., проректор, В.Д. Мазуров, д.ф.-м.н, профессор, УИЭУиП Уральский ин ститут экономики, управления и права, +7(343)2627920, sm@urep.ru Распознавание образов – средство формирования и обнаружения воздействия одних факто ров на друге, в том числе - закономерностей воздействия образовательных примов на качество обучения. Действительно, один из примов распознавания – обучение на примерах, на прецеден тах, так что программирование решения задачи заменяется на обучение на материале различных методов е исследования.

Зависимость выбора образования и его качества от социальных и иных обстоятельств обычно плохо формализуемая зависимость, и она может быть промоделирована с помощью распо знавания образов.

При попытке подбора модели фиксированного класса для описания материала наблюдений над образовательным процессом может возникнуть противоречие, если упомянутый класс моде лей слишком узок. Это противоречие выразится в том, что задача идентификации модели, имею щая вид системы соотношений, связывающих параметры модели, не будет иметь обычного реше ния. В этом случае можно либо расширять класс используемых моделей, включая в него более сложные, либо использовать «коллективы» моделей. В данной работе реализуется второй путь, причм используются конструкции максимальных совместных и минимальных несовместных под систем, а также понятие p-комитета.

Напомним определения этих понятий [I] для случая системы соотношений вида (1) x Dj ( j J ), где D j - некоторые заданные множества (например, D j может представлять собой множе ство всех решений какого-либо неравенства).

Определение 1. Максимальной совместной подсистемой системы (1) называется такая со вместная подсистема x Dj ( j S ), где S J, что для любого i J \ S система x Dj ( j S {i}) несовместна.



Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 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.