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 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 15 |

«3 ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ М.П. Федоров – ректор СПбГПУ, член-корреспондент РАН (председатель) Ю.С. Васильев – президент СПбГПУ, академик ...»

-- [ Страница 3 ] --

Лаборатория пневмопривода предназначена для освоения студентами основ по строения пневматических систем и изучения принципов работы элементов пневмоав томатики. Лаборатория оснащена учебными стендами компании ФЕСТО (рис. 1) на рабочих мест. В основную комплектацию стендов входят управляющие пневматиче ские устройства (распределители, логические элементы, дроссели и т.д.), исполнитель ные устройства (цилиндры с одно- и двухсторонним управлением), блоки подготовки воздуха и др. Все пневматические устройства, входящие в комплект стендов, оборудо ваны креплениями на профильную плиту для быстрой сборки пневмосхем. Также в комплектацию стендов входят элементы электропневмоавтоматики: распределители с электроуправлением и устройства релейно-контактной логики. Наличие специализиро ванных модулей ввода-вывода аналоговых и дискретных сигналов EasyPort в совокуп ности с датчиками расхода и давления позволяет проводить испытания основных эле ментов пневмоавтоматики, строить их характеристики и моделировать различные тех нологические процессы с помощью персонального компьютера. Для построения слож ных автоматизированных систем используются промышленные программируемые кон троллеры (PLC) фирмы ФЕСТО FEC Compact и дополнительные модули ввода-вывода.

Рис. 1. Стенд пневмопривода Лаборатория гидропривода для регулярных занятий студентов оборудована учебными стендами компании ФЕСТО (рис. 2) на 4 рабочих места. Стенды укомплек тованы элементами управляющей дискретной и пропорциональной гидроаппаратуры, исполнительными элементами (гидроцилиндрами и гидродвигателями), а также набо ром датчиков. Все гидравлические устройства оборудованы быстроразьемными штуце рами, которые обеспечивают безопасность при работе с высоким давлением гидравли ки, предотвращают утечки масла из системы и позволяющими быстро собирать гидрав лические схемы. Так же в комплектацию стендов входят элементы электрогидроавто матики: распределители с электроуправлением и устройства релейно-контактной логи ки. Для лаборатории Основной упор в данной лаборатории делается на работу с про порциональной гидроаппаратурой и построение многокоординатных систем с управле нием от промышленных контроллеров. В работах используются контроллеры ФЕСТО FEC Compact. Студентам предоставляется возможность собирать макеты промышлен ных установок и разрабатывать программы управления для контроллеров.

Рис. 2. Стенд гидропривода В лаборатории электропривода представлено 12 электромеханических стендов на базе шаговых двигателей (рис.

3) и синхронных двигателей (рис. 4) переменного то ка компании ФЕСТО. Данная лаборатория предназначена для освоения студентами ос нов управления системами электропривода, а также изучения свойств различных дви гателей. В состав каждого электромеханического стенда входит шаговый или синхрон ный двигатель, преобразователь движения с ременной передачей, который преобразует вращение вала в линейное перемещение каретки, а также силовой и управляющий кон троллеры. Каждый преобразователь движения оборудован концевыми выключателями для контроля перемещения каретки. Система управления каждым видом двигателя имеет возможность программирования последовательности перемещений каретки, а также направления вращения, скорости и ускорения двигателя. С помощью сопутст вующего программного обеспечения студенты имеют возможность получать различ ные параметры работы двигателей и строить различные их характеристики.

Рис. 3. Электромеханический стенд на базе шагового двигателя Рис. 4. Электромеханический стенд на базе синхронного двигателя Помимо стандартных учебных стендов БГТУ-ФЕСТО располагает специализи рованным оборудованием, с помощью которого студенты более углубленно изучают принципы функционирования автоматизированных систем, их проектирование и управление. На базе данного оборудования студентами выполняются исследователь ские, курсовые и дипломные работы.

• Двухкоординатный манипулятор-позиционер (рис. 5) на основе пневма тических приводов и пропорциональной пневматики фирмы ФЕСТО.

Система управления позиционера построена на базе ПЛК SPC-200, кото рый программируется с помощью пакета WinPISA.

Рис. 5. Двухкоординатный манипулятор-позиционер • Стенд для динамических испытаний (рис. 6), основной частью которого является пневматический цилиндр с сервоуправлением. Процессом испы тания управляет контроллер на базе микроконтроллера фирмы Microchip.

Рис. 6. Стенд для динамических испытаний • Стенд, имитирующий процессы пищевого производства (рис. 7). Стенд оснащен различными исполнительными элементами (насосы, клапаны с электромагнитным управлением и др.) и датчиками (ультразвуковой, рас хода, температурный и др.), а также контроллером фирмы BECK. На этом стенде студенты могут разрабатывать системы человеко-машинного ин терфейса в среде InTouch 9.0.

Рис. 7. Стенд, имитирующий процессы пищевого производства Кроме того, для проведения научно-исследовательских работ студентами стар ших курсов проекта были созданы лабораторные стенды:

• Двухкоординатный гидравлический манипулятор с сервоуправлением исполнительных гидроцилиндров. Манипулятор обеспечивает высокую точность позиционирования и способен рисовать на плоской поверхности запрограммированные геометрические объекты. Кроме этого, управление им может производиться вручную, посредством ПЛК, компьютерного модуля ввода-вывода или с помощью генератора низких частот.

• Стенд для моделирования систем на базе пропорциональной пневматики (рис. 8). Основой системы управления является контроллер на базе сиг нального контроллера фирмы Silicon Laboratiries с возможностью управ ления по протоколу CAN. Обработка полученных данных и построение характеристик компонентов осуществляется с помощью модуля ввода вывода EasyPort.

Рис. 8. Стенд для моделирования систем на базе пропорциональной пневматики В настоящее время студенты старших курсов изучают устройство и принципы управления промышленными сварочными роботами-манипуляторами с 6-ю степенями свободы. Основным направлением дальнейшей работы с роботами будет являться раз работка нового программного обеспечения и аппаратной части для управления осевы ми электродвигателями манипулятора в отдельности и манипулятора в целом.

С 2006 года БГТУ-ФЕСТО участвует в Международном проекте дистанционно го обучения «Синергия» в области мехатроники. В данном проекте принимают участие 4 вуза: Балтийский государственный технический университет «Военмех»

им. Д.Ф. Устинова (БГТУ), Московский энергетический институт (МЭИ), Севастополь ский национальный технический университет (СевНТУ) и Омский государственный технический университет (ОмГТУ). В данный момент ведутся работы по включению в проект «Синергия» Карагандинского государственного технического университета (КарГТУ). Во всех этих центрах имеются свои лаборатории мехатроники, где в качест ве стендов используются модульные производственные станции фирмы ФЕСТО (MPS), которые реализуют различные технологические процессы и состоят из реальных про мышленных компонентов (рис. 9). MPS служат для того, чтобы познакомить студентов с примерами мехатронных систем, показать, как на их базе можно автоматизировать производственные процессы, и научить управлять такими системами.

Рис. 9. Модульные производственные станции Обучающиеся, при поддержке преподавателей, готовят программы управления разного назначения и непосредственно контролируют работу станций. В 2007 году со вместными усилиями, с участием компании ФЕСТО, была создана система взаимного дистанционного доступа студентов каждого центра через Интернет к оборудованию всех остальных университетов, участвующих в проекте (рис. 10). Работа с удаленным оборудованием ведется из компьютерного класса лаборатории. Этот класс оснащен персональными компьютерами с установленным программным обеспечением Sitmens STEP7 для программирования ПЛК Siemens Simatic S7-300, под управлением которого работают модульные производственные станции. В процессе работы студенты состав ляют управляющие программы и пересылают их на учебные стенды других учебных центров. По обратным каналам к ним поступает телевизионная информация о работе стендов и сигналы датчиков стендов, по этим сигналам можно проводить детальный анализ процесса управления.

Рис. 10. Структура проекта «Синергия»

На данный момент в рамках проекта «Синергия» запущено внедрение новой системы проведения дистанционных лекций. С еще помощью возможно осуществлять Интернет-соединение с другими учебными центрами в режиме он-лайн конференций.

При этом преподаватель может читать лекции по своему предмету студентам любого из 4 вузов-участников проекта. Студенты, в свою очередь, в реальном времени видят самого преподавателя, электронную версию лекции и собственноручно написанный им текст и рисунки. Основным преимуществом такого подхода к проведению занятий яв ляется то, что студенты имеют возможность прослушать лучшие по данному предмету лекции преподавателей из разных университетов, не теряя при этом визуальной связи с этим преподавателем и имея возможность задавать ему вопросы в он-лайн режиме.

Дистанционно прочитанная лекция сохраняется и архивируется, благодаря чему каж дый студент при необходимости может прослушать ее повторно. Следует отметить, что данная система не требует высокоскоростного интернет-соединения, благодаря чему ее внедрение в заинтересованных в сотрудничестве учебных заведениях не вызывает трудностей. В качестве дополнительного применения, дистанционная система может быть использована для проведения он-лайн конференций, семинаров и совещаний.

В настоящее время в рамках образовательного проекта в соответствии с реали зацией Болонского соглашения ведется методическая работа по подготовке к переходу на кредитно-модульный принцип организации учебного процесса.

Одним из важнейших направлений развития проекта является активизация на учно-технического творчества студентов, привлечение их к реальным инженерным и исследовательским проектам в рамках студенческого конструкторского бюро и научно го общества, а также повышение эффективности подготовки молодых научных кадров.

ВИДЕОФИЛЬМЫ КАК ВИД ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ Кошелев О.С., Мамаев В.М.

Нижегородский государственный технический университет Интенсификация учебного процесса в вузе предусматривает решение вопроса о том, как при наименьшей затрате времени, увеличив объем информации на каждом за нятии, улучшить подготовку специалиста. Идея интенсификации сегодня рассматрива ется как стратегия и тактика развития высшей школы.

Пути и средства интенсификации различны: компьютеризация процесса обуче ния, использование мнемосхем, функциональных схем, мнемознаков, видеофильмов, выполняющих опорную функцию мышления. Использование этих средств вызывает у студентов внутреннюю активность (напряженность мыслительных действий), способ ствует развитию таких мыслительных операций как анализ, синтез, сравнение, обобще ние. Кроме того, это средство организации эффективной самостоятельной работы и итогового контроля.

Совершенствование системы образования предполагает внедрение в учебный процесс современных технических средств обучения. Немалая роль в этом принадле жит видеофильмам. Использование их в процессе преподавания особенно целесообраз но в технических учебных заведениях, где объектом исследования являются сложные производственные процессы.

Учебные видеофильмы дают возможность студентам видеть явления недоступ ные для непосредственного наблюдения. Например, ход предварительной кузнечной операции биллетировки, с помощью которой производится обработка граней слитка и устранение его конусности (рис. 1).

На кафедре «Машиностроительные технологические комплексы» Нижегород ского государственного технического университета имеются видеофрагменты и тема тические фильмы.

Цель тематических фильмов и видеофрагментов - отразить основные этапы ка ких либо технологических операций, зафиксировать сложные процессы. Использование видеофильмов на занятиях помогает организовать внимание студентов, повысить их интерес к предмету. Характерная для видеофильма комплексность и динамичность изображения позволяет наглядно и всесторонне показать то или иное явление. Эмоцио нальное воздействие фильма способствует лучшему усвоению и запоминанию учебно го материала. При использовании на занятиях демонстрации учебных видеофильмов резко снижается количество неточных и неправильных ответов на вопросы, задаваемые студентами по изучаемому материалу.

Особое место занимает показ видеофильмов во время лекций. Органическое включение видеофранментов в лекцию требует большой предварительной научно методической работы лектора, с учетом того, что фильмы не должны подавлять лек цию, место и удельный вес видео материала в каждом отдельном случае должно тща тельно продумываться. Иллюстрация ряда аспектов лекции с помощью фильма позво ляет представить более наглядно и, главное, в динамике не только основные моменты, но и некоторые детали, менее существенные, однако необходимые для студента, что не всегда возможно при использовании слайдов и таблиц.

Рис. 1. Кадр из видеофильма, показывающий этап обработки слитка на прессе Что касается самостоятельной внеаудиторной работы студентов, то просмотр учебных видеофильмов полезен тем, что студенты могут самостоятельно просматри вать фильмы по трудно усвояемым разделам программы, а также по интересующим их темам, не включенным в официальную программу того или иного цикла дисциплин.

Применение в процессе обучения видеофильмов столкнулось с проблемой поис ка подходящего материала по «своей» дисциплине из-за отсутствия доступной инфор мации, а, скорее всего, по причине отсутствия интересующего нас видео.

Выход из создавшейся ситуации пока просматривается один – создание таких учебных видеофильмов своими силами.

Что нужно для создания учебных видеофильмов ?

В первую очередь - желание, настойчивость и время, а также компьютер, мик рофон, программа для видеомонтажа (на наш взгляд - Adobe Premiere или Pinnacle Stu dio). При необходимости - программа Adobe Photoshop для создания титров и заставок, а так же программное обеспечение CAD/CAE/CAM, включающее такие программы, используемые по предмету обучения, как Компас 3D, AutoCAD, T-Flex, Solid Works, Ansys и Deform 3D (Рис.2).

Рис. 2. Кадры из учебного видеофильма. Анализ трехмерного поведения металла при различных процессах ковки и штамповки При использовании натурных видеосъемок и последующего монтажа отснятого материала на компьютере лучше использовать цифровые видеокамеры. Желательно подключение компьютера к Интернету, там можно найти необходимые рекомендации по освоению программ для видеомонтажа и многое другое, что с пользой можно ис пользовать при освоении технологии и создании учебного видео.

Важные этапы создания видеофильма – написание сценария фильма, запись ви деофрагментов, монтаж, озвучивание, запись на информационный носитель.

Написание сценария предполагает знание материала и доступную для усвоения форму подачи знаний.

Этап озвучивания фильма – здесь имеет значение: качество записи звука, каче ство текста, дикция, тембр голоса.

Требования к учебному фильму :

1) четкое и продуманное дозирование информации, чтобы не допустить пере груженности фильма;

2) отсутствие многотемности;

3) простое композиционное построение кадра с четким выделением главного;

4) дикторский текст должен быть предельно лаконичным, выразительным, дос тупным, не подменяющим изображение;

5) дикторский текст должен иметь паузы, для того чтобы не мешать восприятию зрительного ряда и дать преподавателю возможность вставить свои дополнения и пояс нения;

6) занимательность фильма, использование разнообразных способов и приемов съемки;

7) показ изучаемого объекта или явления в нескольких возможных вариантах;

8) создание проблемной ситуации;

9) включение в текст изложения вопросов, заданий, если необходимо, инструк ций;

10) короткие по времени или с четким разделением сюжеты или фрагменты внутри более продолжительной ленты.

Перед использованием любого видеоматериала преподавателю необходимо внимательно определить: в какой мере его устраивают содержание и характер подачи материала;

какие акценты делают авторы фильма и совпадают ли они с тем, что хотел бы донести при изучении данного материала сам преподаватель;

насколько удачен и целесообразен дикторский текст;

каковы дидактические возможности фильма в сравне нии с другими имеющимися средствами наглядности на кафедре.

Если преподаватель решает, что фильм будет показан полностью, то надо про думать вопросы и задания до просмотра фильма, чтобы организовать его восприятие в нужном направлении. Если принимается решение о пофрагментарном просмотре, не обходимо определить границы каждого фрагмента и распланировать работу до и после просмотра. Длительность фрагментов не должна превышать 4-6 мин, общее количество фрагментов на одном занятии - не более 3. Продолжительность фильма на одном заня тии не более 10-15 мин. Прерывать показ фильма следует лишь в крайних случаях, ко гда изображенное на экране не будет воспринято учащимися без комментария препода вателя.

Независимо от дидактической цели использования фильма на занятии, перед его демонстрацией преподаватель произносит непродолжительное вступительное слово, в котором стремится установить связь между материалом фильма и изучаемой темой, обратить внимание на определенные моменты фильма, не раскрывая их содержания;

пояснить наиболее трудные или неполно раскрытые в фильме места. Во время демон страции надо воздерживаться от его комментария;

он целесообразен только в случае использования фильма без дикторского текста. Но и этот комментарий должен быть предельно лаконичным, четким, чтобы не отвлекать студентов от фильма, не мешать восприятию экранного изображения.

Таким образом, сопровождающая фильм речь преподавателя нужна только в тех случаях, когда надо:

- пояснить непонятные места фильма;

- обратить внимание на главные моменты, которые необходимо твердо запом нить;

- подчеркнуть существенные детали изображения, которые без указания препо давателя останутся незамеченными;

- теснее увязать отдельные кадры фильма, углубляя их содержание;

- связать иллюстративную сторону со всем содержанием занятия.

Иногда целесообразно задать вопросы к фильму по мере его демонстрации. Но при этом надо учитывать, чтобы кратко сформулированный вопрос уложился в кадры, к которым он относится. Лучше все-таки задать вопросы по фильму до его демонстра ции. Вопросов должно быть немного - два-три. Постановка вопросов способствует бо лее глубокому восприятию, длительному сохранению кадров в памяти, более полному их воспроизведению после просмотра.

Если фильм используется как источник знания и содержит новые для студентов сведения, то для его качественного запоминания необходимо воспроизвести те изучен ные ранее понятия и закономерности, которые служат теоретической базой для воспри ятия экранного материала.

После демонстрации учебного видеофильма студенты некоторое время находят ся под впечатлением просмотренных кадров и не могут сразу переключиться на другой вид деятельности. Этот фактор следует учитывать при организации последующей рабо ты над экранным материалом.

Важно учесть еще и то, что одного только просмотра фильма для усвоения обу чаемыми заложенной в нем учебной информации недостаточно. Качество усвоения учащимися экранного материала определяется также правильной работой после про смотра фильма.

После просмотра фильма следует выяснить у студентов, что им было непонятно, связать новый экранный материал с ранее изученным, привести его в определенную систему, сделать выводы, обобщения, направить мысль студентов на подтверждение теоретических положений занятия, на усвоение формулировок, правил, закономерно стей.

Наряду с достоинствами видео, оно имеет и недостатки.

Наиболее характерными являются: пассивность обучаемого, линейная последо вательность получения доступа к информации, неадекватность количества информации уровню подготовленности обучаемого. Исходя из этого, а также того, что процесс обу чения должен быть дифференцирован применительно к потребностям обучаемых раз личных специальностей, наиболее привлекательным и перспективным направлением развития образовательных видеотехнологий является создание интерактивных обу чающих видеофильмов.

Интерактивный видеофильм - это фильм, в котором обучаемый на определенных этапах просмотра может выбирать продолжение сюжета.

Литература:

1. Дубровская А.П., Плюснина И.В. Использование интерактивных видеофиль мов в процессе обучения. Вольский филиал Военной академии тыла и транспорта.

Вольск, 2007.

2. Андреев А.Н. Некоторые аспекты создания учебных видеофильмов на персо нальном компьютере. ФГОУ СПО «Куртамышский сельскохозяйственный техникум».

Куртамыш, 2003.

3. Мамаев В.М. Некоторые рекомендации по совершенствованию педагогиче ского мастерства. Каспийское ВМКУ. Баку, 1990.

ОЦЕНИВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ ОБУЧАЮЩИХСЯ В СЕТЕВОЙ СРЕДЕ УНИВЕРСИТЕТА Шехонин А.А., Тарлыков В.А.

Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Современные перспективы развития высшего образования связаны с поиском путей наиболее эффективного формирования компетенций в процессе обучения и их оценивания. Ключевую роль в этих процессах играют три базовые составляющие обра зовательного процесса: самостоятельная работа студента, информационные технологии и система оценивания результатов обучения.

Одним из путей усиления роли самостоятельной работы и оценивания результа тов ее эффективности является использование блочно-модульной структуры изучения цикла дисциплин и применение балльно-рейтинговой системы оценивания результатов учебных достижений. Технологической основой современного образовательного про цесса являются информационные технологии. Они позволяют эффективно работать в условиях массового обучения, обрабатывать большие массивы данных, предоставляя информацию о результатах обучения каждого студента по всем видам учебных заня тий. Таким образом, для выполнения условия - достижение гарантированного результа та обучения, мы приходим к модели обучения - “обучение как технологический про цесс”, где вся последовательность процессов заранее прописывается и регламентирует ся.

Процессы накопление информации и демонстрирование знаний, как и все про цессы, имеют временной отсчет. Время, в процессе обучения, не просто временной фактор, но время, как количественная величина, может быть использовано для косвен ной оценки сформированной компетенции.

Связующим звеном между учебным процессом, протекающим во времени и дос тигаемыми результатами обучения за заданный интервал времени (результатами обу чения и компетенциями) является мотивация. Таким образом, умение студента само стоятельно планировать свое рабочее время и в заданный момент времени демонстри ровать уровень овладения изучаемым материалом, показывает уровень развития его социально-личностных компетенций при освоении конкретных дисциплин, практиче ских заданий, курсовых проектов УИРС и т.д. Все эти факторы позволяют говорить о возможности оценивания компетенций, базируясь на оценивании знаний, умений и на выков, фиксируя временной интервал их достижения и используя информационные технологии.

СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ МАТЕМАТИКИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Голоскоков Д.П.

Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций В настоящее время широкое развитие получили так называемые системы ком пьютерной математики (СКМ) (иногда их называют системами компьютерной алгебры или системами символьных (аналитических) вычислений). Системы компьютерной ма тематики объединяют в себе современный интерфейс пользователя, решатели (или, как иногда говорят, солверы) математических задач и мощные графические средства. Как отмечает в одной из своих многочисленных книг профессор В.П. Дьяконов, такие сис темы стали называть интегрированными СКМ или универсальными СКМ.

Можно констатировать, что в последние десять – пятнадцать лет возникло и бурно развивается новое фундаментальное научное направление — компьютерная ма тематика.

Среди современных программных средств, ориентированных на решение задач математического характера, как в числовом, так и в символьном (алгебраическом) виде можно выделить группу наиболее развитых и поддерживаемых наиболее популярными платформами пакетов: MathCAD, Reduce, Mathematica, Maple, Macsyma, Derive и Axiom. По-видимому, среди всех перечисленных средств компьютерной алгебры несо мненными лидерами являются пакеты Maple и Mathematica.

Пакет Maple поддерживает как числовые, так и символьные вычисления, позво ляет достаточно эффективно решать задачи из многих разделов современной математи ки и математических задач из других областей. Математические конструкции выводят ся на экран в стандартной математической нотации. Пакет позволяет легко комбиниро вать текст, графику и вычисления. А развитые средства анимации предоставляют хо рошую возможность симулировать широкий класс различных процессов. Для визуали зации математических моделей пакет располагает мощными 2 - х и 3 - х мерными гра фическими средствами. Широта математических приложений обеспечивается более чем 3000 функций различного уровня, скоростью и точностью вычислений. Развитый встроенный язык позволяет программировать задачи или их фрагменты, для которых стандартные средства пакета недостаточно эффективны или отсутствуют. Пакет функ ционирует на многих моделях ПК (IBM-совместимых, Macintosh и других типах ЭВМ).

Наряду с автономным характером использования весьма эффективным в ряде случаев оказывается использование его в сочетании с таким пакетом как MatLab.

Между тем следует отметить, что пакет Maple, представляющий собой на сего дня достаточно развитую систему компьютерной алгебры, вместе с тем, испытывает определенные затруднения при численных решениях сложных вычислительных задач.

Так, например, успешно решая сложные физико-технические задачи, пакет, в то же время, для ряда из них требует очень существенных временных издержек даже на весь ма мощных персональных компьютерах. Тогда как их Fortran-аналоги решают эти же задачи значительно быстрее. В этой связи перед применением пакета Maple для чис ленных вычислений требуется проведение соответствующего исследования на предмет целесообразности такого решения.

Компьютерная математика становится мощным и полезным инструментом для инженеров. Однако многие приложения требуют значительных численных расчетов в сочетании с аналитическими (символьными) преобразованиями. Пакет Maple с каждой следующей версией все лучше отвечает данным требованиям. При этом, пакет Maple получает все большее распространение не только как средство решения сугубо матема тических задач, но и в такой важной области, как пересмотр подходов к преподаванию в высшей школе математических и математически ориентированных дисциплин, опре деляя во многих случаях методику и методологию, как освоения предметов, так и ис пользования персонального компьютера для решения различных математических задач.

Появление развитых систем компьютерной математики требует значительной переориентации учебного процесса. Преподавание многих учебных курсов может стать значительно эффективнее, если активно использовать возможности автоматического проведения трудоемких математических выкладок.

Персональные компьютеры образуют хорошую основу для объединения сим вольных, численных и графических методов в рамках системы компьютерной матема тики.

При использовании систем компьютерной математики в обучении можно выде лить несколько направлений, например:

1. применение СКМ при изучении общих математических курсов;

2. использование СКМ при подготовке студентов, специализирующихся по ин форматике.

3. использование СКМ при изучении общеинженерных дисциплин, таких, как теоретическая механика, сопротивление материалов, строительная механика, теория упругости, теоретические основы электротехники и др.

4. использование СКМ при изучении экономических дисциплин, например, мо дели и методы финансово-экономических расчетов и т.п.

В случае первого направления важно рассматривать использование СКМ с уче том определенных предпосылок, позволяющих выработать внутреннюю готовность преподавателя ответить на следующие вопросы:

• могут ли компьютеры помочь студентам понимать математику?

• могут ли механизмы вычисления, предоставляемые СКМ, затушевывать математическое понимание предмета?

• будет ли использование СКМ ослаблять способность студента вычислять вручную?

• улучшает ли применение СКМ обучению математике?

Во втором случае, СКМ рассматривается как система программирования, с раз витым входным языком, организация которой предполагает использование сложных структур данных и реализацию современных алгебраических алгоритмов. Разработка современных СКМ во многом стимулировала и стимулирует появление новых алгеб раических результатов.

Что касается третьего и четвертого направлений, то здесь, несомненно, системы компьютерной математики позволяют существенно повысить эффективность изучения общеинженерных и экономических дисциплин, оставляя за компьютером рутинные вычисления и сосредотачивая внимание на существе рассматриваемых вопросов.

Диалектический процесс внедрения вычислительной техники в преподавание в высшей школе за истекшие четверть века прошел несколько этапов. Мне вспоминается дискуссия в 80-е годы прошлого столетия по поводу внедрения вычислительной техни ки в преподавание в высшей школе. Я тогда работал на кафедре сопротивления мате риалов и строительной механики, и как раз в то время появились первые отечественные персональные компьютеры ДВК. Суть дискуссии заключалась в ответе на следующий вопрос: можно ли ставить задачу так, чтобы составление компьютерной программы было неотъемлемой частью ее решения, или же студент должен только воспользоваться готовой программой, написанной, как правило, преподавателем, ведущим предмет? То гда у нас на кафедре победила вторая точка зрения.

В настоящее время завершился этап, ориентированный на использование «гото вых» программ, предназначенных для решения конкретных задач. Такие программы требуют от студента лишь ввода исходных данных, после чего, нажав на ту или иную клавишу, он получает решение в виде таблиц и графиков. При этом алгоритм вычисле ний — используемые формулы и последовательность их применения, заданные разра ботчиком программы, — обычно остается вне поля зрения пользователя.

Стремительный прогресс в области программных средств позволил перейти к новому этапу, на котором при решении задач разумной сложности обучаемый стано вится непосредственным исполнителем компьютерных вычислений. Овладение осно вами работы в той или иной системе компьютерной математики позволяет студенту резко сократить затраты времени на такой рутинный элемент учебной работы, как по строение графиков по результатам вычислений и экспериментов при выполнении рас четных заданий и отчетов по лабораторным работам. И преподавателям, и студентам необходимо осознать, что время вычерчивания графиков карандашом на миллиметров ке безвозвратно ушло.

У нас на факультете информационных технологий СПГУВК использование СКМ поддерживается изучением базовых возможностей Maple в общем, вводном курсе «Введение в математические пакеты» для студентов-математиков первого курса. На последующих курсах пакет Maple широко используется в таких дисциплинах, как чис ленные методы, теория вероятности, дифференциальные уравнения, уравнения матема тической физики и т.п. И как заключительный аккорд, на пятом курсе, изучается дис циплина «Решение прикладных задач в математических пакетах».

Это позволяет упрочить использование СКМ как естественную среду жизни ма тематика или инженера, предоставляющую ему возможности проведения аналитиче ских, численных и графических вычислений. Такой подход поддерживается заметным числом преподавателей факультета, как в основных, так и в специальных курсах.

Сейчас я хочу продемонстрировать несколько примеров решения задач в систе ме Maple из области математической физики, как наиболее близкой для меня.

Задача 1. Частица брошена вертикально вверх со скоростью v0. На нее действу ет сила тяжести mg и сила сопротивления 2kmv. Найти расстояние частицы от точки бросания в момент времени t.

Решение. Направим ось Ox по вертикали вверх. Начало отсчета на оси x возьмем на поверхности Земли в начальном положении частицы. Начальные условия подъема частицы вверх имеют вид:

dx x t = 0 = 0, = v0.

dt t = К телу приложены силы: вес тела P = mg (сила направлена вертикально вниз) и сила сопротивления движению R = 2kmv (сила направлена вертикально вниз).

Уравнение движения частицы имеет вид (в проекции на ось x):

d 2x = P+R.

m dt Задаем в системе Maple уравнение движения и начальные условия eq:=m*diff(x(t),t$2)+m*g+2*k*m*diff(x(t),t)=0;

d d eq := m 2 x( t ) + m g + 2 k m x( t ) = dt dt ic1:=x(0)=0,D(x)(0)=v[0];

ic1 := x( 0 ) = 0, D( x )( 0 ) = v Решение ОДУ с помощью преобразования Лапласа «вручную»

Подключаем необходимые команды из пакета интегральных преобразований with(inttrans,laplace,invlaplace);

[ laplace, invlaplace ] Применяем преобразование Лапласа к заданному уравнению с учетом началь ных условий e1:=subs(ic1,laplace(eq,t,p));

g e1 := v0 + m + m p 2 laplace( x( t ), t, p ) + 2 k m p laplace( x( t ), t, p ) = p Решаем преобразованное уравнение относительно трансформанты solve(e1,laplace(x(t),t,p));

v0 p + g p2 ( p + 2 k ) Применяем обратное преобразование Лапласа X:=invlaplace(%,p,t);

( 2 k t ) 1 g t v0 1 g ( 2 v0 k + g ) e X := + 2 k 4 k x:=unapply(X,t);

( 2 k t ) 1 g t v0 1 g ( 2 v0 k + g ) e x := t + 2 k 4 k Выполняем проверку:

simplify(eq);

simplify(ic1);

0= 0= Решение ОДУ с помощью команды dsolve x:='x':sol:=dsolve({eq,ic1},{x(t)});

( 2 k t ) ( 2 v0 k + g ) g t 1 2 v0 k + g 1e sol := x( t ) = + 4 2k k2 k assign(sol):

x:=unapply(x(t),t):'x(t)'=x(t);

( 2 k t ) ( 2 v0 k + g ) g t 1 2 v0 k + g 1e x( t ) = + 4 2k k2 k Выполняем проверку:

simplify(eq);

simplify(ic1);

0= 0= Задача 2. Решить смешанную задачу для уравнения гиперболического типа 2u 2u =, 0 x l, t 0, t 2 x u u t = 0 = 0, = 0, u x = 0 = 0, u x = l = t.

t t = Решение. Задаем уравнение и дополнительные условия pde:=diff(u(x,t),t$2)=diff(u(x,t),x$2);

2 pde := 2 u( x, t ) = 2 u( x, t ) t x ic:=u(x,0)=0,D[2](u)(x,0)=0;

ic := u( x, 0 ) = 0, D2( u )( x, 0 ) = bc:=u(0,t)=0,u(l,t)=t;

bc := u( 0, t ) = 0, u( l, t ) = t Ищем решение в виде u:=(x,t)-x/l*t+w(x,t);

xt u := ( x, t ) + w( x, t ) l Задача для w pde1:=pde;

ic1:=ic[1],ic[2];

bc1:=bc[1],bc[2];

2 pde1 := 2 w( x, t ) = 2 w( x, t ) t x x ic1 := w( x, 0 ) = 0, + D2( w )( x, 0 ) = l bc1 := w( 0, t ) = 0, t + w( l, t ) = t Разделение переменных sol:=pdsolve(pde1,HINT=X(x)*T(t));

d d sol := ( w( x, t ) = X( x ) T( t ) ) &where { 2 T( t ) = _c1 T( t ), 2 X( x ) = _c1 X( x ) } dt dx ode_T:=op(1,op(1,op(2,sol)));

ode_X:=op(2,op(1,op(2,sol)));

d ode_T := 2 T( t ) = _c1 T( t ) dt d X( x ) = _c1 X( x ) ode_X := dx Задача Штурма-Лиувилля ode_X:=subs(_c[1]=-lambda,ode_X);

sol_1:=dsolve(ode_X,X(x));

d ode_X := 2 X( x ) = X( x ) dx sol_1 := X( x ) = _C1 sin( x ) + _C2 cos( x ) e1:=simplify(subs(x=0,rhs(sol_1)))=0;

e2:=subs(x=l,rhs(sol_1))=0;

e1 := _C2 = e2 := _C1 sin( l ) + _C2 cos( l ) = assign(e1):e2/_C1;

sin( l ) = _EnvAllSolutions:=true: solve(%%,lambda);

2 _Z1~ l Собственные значения и собственные функции:

lambda:=n-n^2*Pi^2/l^2;

X:=(x,n)-sin(n*Pi*x/l);

n 2 := n l nx X := ( x, n ) sin l Второе уравнение ode_T:=subs(_c[1]=-lambda(n),ode_T);

sol_2:=dsolve(ode_T,T(t));

d2 n 2 2 T( t ) ode_T := 2 T( t ) = l dt nt nt sol_2 := T( t ) = _C1 sin l + _C3 cos l Сразу же удовлетворим первому начальному условию simplify(subs(t=0,rhs(sol_2)))=0;

_C3 = Итак, образуем ряд W:=(x,t)-Sum(A(n)*sin(n*Pi*t/l)*X(x,n),n=1..infinity):

'w'=W(x,t);

nt nx A( n ) sin w= sin l l n= Коэффициенты разложения найдем, используя второе начальное условие eq:=ic1[2];

x + D2( w )( x, 0 ) = eq := l то есть -op(1,lhs(eq))=simplify(subs(t=0,diff(W(x,t),t)));

nx A( n ) n sin l x = l n=1 l Откуда находим An:=-2/l/n/Pi*Int(x*sin(n*Pi*x/l),x=0..l);

l 2 x sin n x dx An := l ln assume(n,posint):An:=simplify(value(An));

2 l ( -1 ) n~ An := n~ 2 A:=unapply(An,n);

2 l ( -1 ) n~ A := n~ n~ 2 Окончательно получаем 'w(x,t)'=W(x,t);

'u(x,t)'=u(x,t);

2 l ( -1 ) n~ sin n~ t sin n~ x l l w( x, t ) = n~ n~ = 1 xt u( x, t ) = + w( x, t ) l Задача 3. Найти стационарное распределение температуры в полубесконечном теле ( x 0, y 0 ), если одна грань излучает тепло по закону Ньютона (температура среды принимается равной нулю), а другая грань поддерживается при постоянной тем пературе.

x x 0, y Tcp = T0 y Решение. Математическая формулировка задачи:

2u 2u + = 0, x 0, y 0, x 2 y u u t = 0 = T0, hu = 0.

x x = Для решения задачи применяем синус-преобразование Фурье по переменной y.

Задаем уравнение и дополнительные условия deq:=linalg[laplacian](u(x,y),[x,y])=0;

2 deq := 2 u( x, y ) + 2 u( x, y ) = x y feq:=inttrans[fouriersin](lhs(deq),y,s)=0;

feq := s ( 2 u( x, 0 ) + s fouriersin( u( x, y ), y, s ) ) 2 fouriersin( u( x, y ), y, s ) = x feq:=subs(fouriersin(u(x,y),y,s)=U(x),u(x,0)=T[0],feq);

s ( 2 T0 + s U( x ) ) d feq := 2 U( x ) = dx dsolve(feq,U(x));

2 T ( s x ) (s x) U( x ) = e _C2 + e _C1 + s В силу ограниченности функции на бесконечности полагаем _C2 = 0 (s 0, x 0) assign(%):subs(_C2=0,U(x));

2 T ( s x ) _C1 + e s U:=unapply(%,x);

2 T ( s x ) U := x e _C1 + s Находим вторую константу из условия по переменной x :

eq:=D(U)(0)-h*U(0)=0;

2 T eq := s _C1 h _C1 + = s _C1:=solve(eq,_C1);

h 2 T _C1 := s (s + h) Итак, синус-трансформанта Фурье найдена:

U(x);

( s x ) e h 2 T0 2 T + s (s + h) s Находим теперь обратное преобразование:

assume(x0):

inttrans[fouriersin](%,s,y);

( s x~ ) e h 2 T0 fouriersin, s, y + T s (s + h) convert(%,Int);

2 h T0 e ( s x~ ) sin( s y ) ds + T s (s + h) Итак, решение задачи дается интегралом:

u:=unapply(%,x,y);

( s x~ ) 2 h T0 sin( s y ) e u := ( x~, y ) s ( s + h ) ds + T Проверка: проверяем уравнение deq;

2 h T0 s e ( s x~ ) sin( s y ) 2 h T0 sin( s y ) ( s x~ ) se ds ds = (s + h) (s + h) 0 expand(deq);

0= проверяем граничные условия simplify(u(x,0));

T assume(y0):D[1](u)(0,y)-h*u(0,y);

2hT 2hT sin( s y~ ) sin( s y~ ) 0 h +T ds ds s (s + h) (s + h) 0 simplify(value(%));

h T undefined { 0h ПРОБЛЕМЫ САМОРЕГУЛИРОВАНИЯ В ВЫСШЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ ОБРАЗОВАНИИ Белоцерковский А.В Российский государственный гидрометеорологический университет Происходящие в настоящее время кардинальные перемены в такой большой, сложной и богатой традициями системе, коей является ВПО России, требуют для со хранения ее устойчивости: или, а) жесткого программного централизованного управле ния с соответствующим ресурсным обеспечением на всех уровнях;

или, б) регулируемой самоорганизации. Очевидно, что в современных условиях первый ва риант невозможен, причем как с точки зрения объекта, так и с точки зрения субъекта управления. Да и эффективность программного управления в условиях априорной не определенности, как известно, невысока. Остается второй вариант. Международный опыт указывает на три ключевых механизма, обеспечивающих устойчивость профес сиональных сообществ в условиях интенсивной структурной перестройки. Это меха низмы ассоциирования, саморегулирования (стандартизации) и быстрого распростра нение успешного опыта.

В качестве примера можно взглянуть на работу Всемирной службы погоды (ВСП) Всемирной метеорологической организации (ВМО). С одной стороны, там мож но увидеть опыт длительного сохранения работоспособности и эффективности в быст ро меняющихся внешних условиях, с другой стороны, провести некоторую параллель с российским ВПО.

Характерная особенность ВСП ВМО состоит в важности, взаимосвязанности и взаимозависимости каждого структурного элемента системы от всех остальных и всех от каждого. Точность прогнозов погоды, скажем, в центральной России, напрямую за висит от качества, полноты и своевременности метеорологических наблюдений в Се верной Америке, Европе и Африке. И наоборот. Точно также, например, ложась на операционный стол, или садясь в самолет, хотелось бы быть уверенным в гарантиро ванном уровне качества подготовки хирургов, инженеров и пилотов, независимо от места получения ими профессионального образования и региона, в котором находилась бы больница, аэропорт или компания-производитель самолетов.

В мировой метеорологии (как и в российском ВПО) возникла необходимость единого пространства, в котором от появления, внедрения и широкого распространения новых технологий выигрывают, в конечном счете, все. При этом, также как в россий ском образовательном пространстве, условия и ресурсы (материальные, людские) в разных регионах заметно различаются, и нет практической возможности осуществлять централизованное программное управление.

Какой же выход был найден международным метеорологическим сообществом?

Он достаточно очевиден. Те самые три ключевых элемента: 1) ассоциирование, т.е.

объединение основных участников, национальных метеорологических служб, с образо ванием ВМО, 2) саморегулирование, т.е. разработка и принятие единых для всех участ ников стандартов профессиональной деятельности, взаимодействия и ответственности, 3) активный обмен успешным опытом путем создания Centers of excellence, «центров превосходства», центров передового опыта, представляющих собой объединения экс пертов и наиболее продвинутых организаций, разрабатывающих, внедряющих, распро страняющих, анализирующих и корректирующих новый опыт или технологии. Центры передового опыта выступают аттракторами при сложных перестройках в граничных условиях, переходах на новые технологические основы и т.п.

Аналогичным и до сих пор столь же успешным решением в российском образо вательном пространстве являлось создание системы государственно-общественных учебно-методических объединений (УМО) и научно-методических советов (НМС). В наличии тоже имеются некоторые из механизмов «успешности»: ассоциативное объе динение всех вузов в УМО и отдельных УМО (Координационный совет УМО и НМС), есть элементы стандартизации (введение единых государственных образовательных стандартов), имеются “de facto” центры передового опыта для разработки, внедрения, изучения и распространения нового образовательного опыта и технологий (отдельные УМО, Исследовательский центр повышения качества подготовки специалистов, и др.).

Может ли система УМО, в течение 20 лет служившая одновременно связующим звеном, опорной конструкцией и интегратором инноваций в российском ВПО, высту пить в качестве аттрактора в процессе самоорганизации на сегодняшнем этапе серьез ных перемен? С одной стороны, конечно же, да! Если не УМО, то кто же? Самый не давний тест на жизнеспособность системы, конкурсная закупка федеральных государ ственных образовательных стандартов ВПО нового поколения, показал, что никому, кроме УМО, сегодня задача разработки стандартов не под силу. Имеющийся эксперт ный потенциал и сетевое взаимодействие наиболее развиты и эффективны именно в системе УМО. С другой стороны, есть определенные проблемы, которые носят систем ный характер и для своего разрешения требуют системных же изменений.

Одно из системных противоречий касается стандартизации. Мировой опыт, да и здравый смысл подсказывает, что любые профессиональные стандарты и, в частности, образовательные, никто лучше признанных профессионалов в данной области разрабо тать не может. Например, стандарты ВМО для метеорологических служб пишутся, ап робируются и принимаются самим метеорологическим сообществом и не требуют ут верждения правительствами или государственными органами каких-либо стран. На та ких же принципах работает и неправительственная Международная организация по стандартизации (ISO). В то же время, российская практика такова, что стандарты, как правило, являются государственными, их часто пишут одни, выполняют другие, а про веряют выполнение - третьи. Понятно, что получение высокой утверждающей подписи на образовательный стандарт, разработанный объединением экспертов в данной обра зовательной и профессиональной области, не делает этот документ умнее или глубже.

Подпись может лишь удостоверять соблюдение процедур контроля качества докумен та, организованных государством. Устанавливая такие процедуры, государство забо тится о безопасности и экономическом благополучии общества в целом, о разумном и эффективном использовании бюджетных средств, выделяемых на образование, о рабо тодателях и студентах. Если стандарт хорош, то работодатели получают современные кадры, способные успешно решать сегодняшние и завтрашние практические задачи.

Студенты получают образование, которое делает их трудоустраиваемыми в избранной области и счастливыми в реализации себя как личности и члена общества. Нужны ли такие процедуры контроля качества? Бесспорно, нужны и, наверное, они должны стать более жесткими, использующими критерии с большей мощностью отбраковки. Могут ли такие процедуры разрабатываться и устанавливаться самим экспертным сообщест вом? Да, безусловно, причем кто лучше разработчика стандарта может оценить степень соответствия ему конкретной образовательной программы? Вот только тогда и всю полноту ответственности за качество, или его недостаток, перед обществом в целом, работодателем или студентом должно нести профессиональное сообщество. В нынеш нем формате это практически невозможно. Здесь пропущен один из упомянутых выше элементов, а именно, элемент полноценного саморегулирования.

Другое системное противоречие состоит в отсутствии процедуры аккредитации и аттестации как индивидуальных УМО, так и их экспертного и руководящего ядра.

Это приводит к тому, что некоторые из УМО перестают выполнять функции центров передового опыта в своей образовательной области, превращаясь просто в еще одну обременительную бюрократическую надстройку для вузов-членов. Это не просто вина отдельных нерадивых руководителей или базовых вузов. Это недостаток системы, в принципе допускающей подобную ситуацию. Здесь также можно увидеть результат от сутствия механизма полноценного саморегулирования.

Возможное структурное разрешение этих проблем напрашивается само собой.

Чтобы УМО стали бесспорными и востребованными всеми заинтересованными сторо нами центрами превосходства в новых граничных условиях ВПО, необходимо: а) резко повысить права и расширить область регулирования (правоустановления и примене ния) системы УМО, и одновременно б) резко повысить ответственность системы УМО за свою область регулирования. Недавно утвержденный закон о Саморегулируемых ор ганизациях (ФЗ № 315 от 1 декабря 2007 г.) дает правовые рамки для такой модифика ции. Саморегулируемая организация (СРО), в соответствии с законом, занимается раз работкой и установлением стандартов и правил профессиональной деятельности, а также осуществляет контроль за соблюдением требований указанных стандартов и пра вил. Практически это форма профессионального общественного регулирования, кото рая выводит определенный круг вопросов из-под контроля государства и перекладыва ет его на профессиональное сообщество. Саморегулирование, в отличие от других форм деятельности профессиональных объединений, имеет три отличительных призна ка: 1) наличие правил и стандартов профессиональной деятельности и практики отно шений с потребителями, включая санкции за их нарушение;

2) механизмы внесудебно го разрешения споров между членами такого объединения и потребителями;

3) механизмы возмещения ущерба, причиненного клиентам. Риски, связанные с воз можностями нанесения ущерба потребителям, страхуются в форме обязательного стра хования такой ответственности путем создания компенсационного фонда.

Ассоциация УМО и НМС могла бы стать саморегулируемой организацией, если бы в дополнение к уже существующим (или в их развитие) были добавлены следующие функции:

• установление требований к механизмам ответственности отдельных УМО-членов ассоциации • аккредитация УМО-членов ассоциации • разработка и корректировка образовательных стандартов и нормативной документации по их реализации • сертификация качества по разработанным стандартам • нормирование и контроль деятельности своих членов в пределах своей компетенции • защита интересов своих членов в спорах с органами власти и потребите лями • гарантия гражданской ответственности своих членов в установленных размерах • профессиональная общественная экспертиза законопроектов, проектов нормативных актов, образовательных программ.

Придание таких функций УМО сняло бы с государства бремя разработки обра зовательных стандартов и сертификации образовательных программ, вопросы открытия новых или ликвидации невостребованных профилей и направлений, возложив все это непосредственно на тех, кто этими вопросами профессионально занимается каждый день, т.е. на объединение экспертов, введя гражданскую ответственность этого объеди нения за результаты своей деятельности.

Государство бы в таких условиях занималось бы только формированием гра ничных условий в интересах общества в целом. Именно на таких основах построены близкие «родственники» системы УМО, академические общественные профессиональ ные сообщества в странах с наиболее успешными образовательными системами Еще одно системное противоречие находится на вузовском уровне и состоит в том, что в нашей стране диплом о высшем образовании а) является государственным, б) обеспечивает допуск к профессии. Именно эти обстоятельства порождают в ответ на массовый спрос на диплом о высшем образовании возникновение большого количества негосударственных вузов и филиалов, некоторая часть из которых по сути, просто в рассрочку продает дипломы (и, тем самым, допуск к профессии) государственного об разца. И никакими самыми жесткими мерами это явление не победить (также, как су хой закон не мог победить употребление алкоголя), пока не сделаны две простые вещи.


Первое – диплом должен стать только вузовским, чтобы этот конкретный вуз нес пол ную ответственность за него. Второе, допуск к профессии должна осуществлять само регулируемая организация профессионалов в данной области со своими профессио нальными стандартами и оценочными средствами соответствия стандарту. И тогда жизнь все быстро расставит по местам: кому будут нужны «квартирные дипломы», ес ли они сами по себе не дают никакого права заниматься профессиональной деятельно стью? Ненужное отомрет, а качество высшего профессионального образования в кон кретном вузе может измеряться, в том числе, и результатами сдачи экзаменов его вы пускниками на соответствие профессиональному стандарту.

СУПЕРКОМПЬЮТИНГ КАК ВАЖНЕЙШЕЕ НАПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОРЫВА Болдырев Ю.Я., Замотин К.Ю., Петухов Е.П., Уланов А.И., Шиндер Ю.К.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Суперкомпьютинг - это совокупность технологий разработки суперкомпьюте ров, создания всего спектра программного обеспечения к ним и совокупность тех ма тематических технологий, которые лежат в основе так называемых методов параллель ных вычислений.

Здесь мы не преследуем цели рассмотрения суперкомпьютинга как некоторого универсального инструментария в целом, как и не будем подробно касаться ни одного из трех названных направлений его составляющих. Мы, кратко, остановимся на той уникальной роли, которую суперкомпьютерные технологии играют в экономиках наи более развитых стран, обеспечивая им все более возрастающий технологический отрыв от стран остального мира. Это возрастающее преимущество реализуется во всем, - от разработки новейших машин и приборов, до создания глобальных оборонных систем и решения социально значимых задач здравоохранения, образования и культуры.

С тем, чтобы понять существо суперкомпьютерных технологий необходимо об ратиться к основе современных подходов в исследовании природы, человеческого со общества и всего того, что человеком создается, то есть всех итогов нашего труда. Нач нем с того, что подавляющее большинство методов современных наук и инженерных технологий опирается на много тысячелетние подходы (методы) математики, физики, механики и других наук. Формулы, описывающие многие явления и законы, были из вестны человечеству в разных формах с незапамятных времен, но только в начале XX века вся совокупность математических подходов стала оформляться в некоторую стройную систему, которая, примерно, к середине прошлого века обрела современную форму концепции математического моделирования. И, безусловно, решающее место в формировании этой концепции принадлежит вычислительным машинам, которые, на чиная с пятидесятых годов прошлого века, кардинально изменили характер большинст ва направлений творческой и технической деятельности человечества. В свою очередь, появление ЭВМ инициировало мощный толчок в развитии новых вычислительных ме тодов - ядра современного математического моделирования.

Таким образом, инженеры и ученые получили уникальный набор инструментов вычислительные технологии и вычислительные системы, на которых эти технологии могут быть реализованы. Всю вторую половину XX века и уже почти десять лет XXI века продолжается невероятно бурный рост мощности вычислительных машин, в которых некоторое время тому назад выделилась отдельная ветвь их развития - ветвь суперЭВМ. В Советском Союзе к ним относили машину БЭСМ - 6 и «старшие» маши ны так называемой «единой серии»: ЕС -1060 … ЕС- 1066. Сегодня доминирующим направлением развития суперЭВМ (суперкомпьютеров) является направление, связан ное с их многопроцессорными архитектурами. При этом наиболее широко распростра ненным направлением здесь является так называемая кластерная архитектура супер компьютеров. Сравнительно недорогие кластеры с числом процессоров до нескольких сотен получили сейчас достаточно широкое распространение.

Но, пожалуй, не меньшую, а возможно и большую значимость сегодня приобре ли технологии прикладного программирования. В течение последних десятилетий в мире сложилось чрезвычайно интересное и перспективное направление предметно ори ентированных программных систем. В основе его возникновения лежат уже сравни тельно давно развиваемые технологии пакетов прикладных программ. Достаточно дол го такие программные системы (комплексы программ) развивались в рамках однопро цессорных версий. Однако, в последнее десятилетие комплексы, ориентированные на вычислительно ресурсоемкие направления, такие как, например, программное обеспе чение для вычислительной гидроаэродинамики и ряда других отраслей наук активно развиваются в своих многопроцессорных версиях.

Почему суперкомпьютерные технологии являются важнейшим технологическим звеном в современной индустрии и научных исследованиях. Что быть предметными приведем одну весьма характерную таблицу. Обратимся к таблице, в которой пред ставлены данные о том, какими суперкомпьютерами были оснащены ряд ведущих ав томобильных компаний мира на середину 2005 года.

Таблица Компьютеры ведущих автомобильных компаний в 2005 г.

Компания Позиция в ТОР 500 Пиковая Процессоры производительность и их число 154, 249 3584 GFlops Opteron 2.0 GHz Daimler Chrysler 185, 336, 490 2252 GFlops Opteron 2.2 GHz, Ford 345 1792 GFlops Xeon 2.8 GHz, General Motors 360, 370, 412 1792 GFlops Hewlett-Packard Su BMW AG perDome, 875 MHz, Прежде чем комментировать таблицу, сделаем некоторые пояснения к ней. Во первых, 1 GFlops - это 1000 миллионов операций в секунду, тогда как 1 TFlops = 1000 GFlops, то есть 1000 миллиардов операций в секунду. Во-вторых, TOP 500 – это список 500 наиболее мощных суперкомпьютеров мира. Таким образом, мы видим, что уровень использования суперЭВМ, приведенными в таблице компаниями весьма зна чителен, поскольку ряд из них имели на тот период по нескольку суперкомпьютеров.

Возникает естественный вопрос, - какие же направления деятельности компаний обес печиваются столь мощными вычислительными ресурсами? Оказывается, что наиболь шие ресурсы суперкомпьютерных центров затрачиваются на поддержку инженерной деятельности в части расчетов и проектирования, а также на крупномасштабное моде лирование изделий, то есть - как их отдельных узлов и агрегатов машин, так и автомо биля в целом. В последнем случае, весьма характерным примером являются так назы ваемые «краш - тесты» (crash tests), в рамках которых разбивают не реальные, весьма дорогостоящие изделия, а выполняют расчёт для их математических (виртуальных) прототипов. Заметим, что подобные виртуальные «краш - тесты» сегодня используются не только в автомобильной промышленности, но и в вагоностроении, судостроении и в ряде других отраслей транспортного машиностроения.

Почему «краш-тесты» нельзя выполнить на традиционном компьютере или на рабочей станции? Ответ достаточно очевиден – адекватное описание математической модели автомобиля, при его столкновении с препятствием, - крайне трудная, требую щая тонкой «настройки» не только в части адекватного моделирования самого изделия - автомобиля математическая задача. Описание процесса столкновения требует также включения в модель многих, весьма сложных нелинейных быстропротекающих про цессов динамики твердого и деформируемого тела, записанных для многих миллионов конечных элементов. Но, как адекватное описание конструкции, предполагающее учет множества деталей, которые могут быть существенными в тех или иных процессах, так и описание самой динамики этих процессов, естественно требует точного описания ма тематической модели, приводящее к многим и многим миллионам расчетных узлов для конечно-элементной модели. Последнее обстоятельство приводит к необходимости ис пользовать мощные вычислительные ресурсы, то есть, в конечном итоге, к необходи мости применять суперкомпьютеры.

Рассмотрение таблицы дает основание для еще одного комментария. Действи тельно, из приведённой таблицы видно, что четыре крупных мировых автопромышлен ных компании в 2005 г. использовали вычислительные мощности с суммарной пиковой производительностью в 22,6 TFlops. В то же время, все вычислительные системы Рос сии и СНГ из списка Top50 (50 наиболее мощных суперкомпьютеров России и СНГ) имели на середину того же 2005 года мощность всего лишь 18 TFlops. Таким образом, мы имеем сильное отставание Российской промышленности от промышленно развитых стран в использовании суперЭВМ. Более того, такое отставание имеет тенденцию к увеличению. Действительно, в таком крупном научно-промышленном центре как Санкт – Петербург, только завод «ЛМЗ» (ОАО «Силовые машины» в Санкт - Петербур ге) использовал и продолжает использовать суперкомпьютерные технологии. По наше му мнению, с 2005 года нет видимых изменений в городской промышленной и научно технической сферах. Низкий уровень использования суперкомпьютерных технологий отечественной промышленностью прямо влияет на уровень и качество её разработок. В частности, отсюда и отставание в сроках производства и в качестве продукции: лидеры мировой авто индустрии создают новую машину за 16-18 месяцев, тогда как лучшие Российские заводы – за 7,5 лет!

Что касается состояния дел с суперкомпьютерными технологиями в Санкт – Пе тербурге, то здесь отрадное исключение составляет лишь высшая школа Санкт - Петер бурга, где в двух ведущих вузах города - в Политехническом университете и в СПбГУ в 2007-2208 годах были введены в строй мощные вычислительные кластеры в рамках ра бот по национальному проекту «Образование».


Итак, мировой опыт последних десятилетий показывает, что компьютерные тех нологии являются ключевыми во всем спектре высоких технологий. Суперкомпьютер ные технологии обеспечивают решение таких классов задач, сама физико математическая постановка которых была немыслима еще десять лет тому назад. От ставание в развитии суперкомпьютерных технологий, не говоря об их утрате, означает для России риск быть отброшенной в разряд отсталых стран.

Стратегической целью политики России в области науки и технологий является получение основной части прироста валового внутреннего продукта за счет новых на учных знаний, воплощенных в высоких технологиях и передовой организации произ водства. Достижение такой цели невозможно без широкого внедрения суперкомпью терных технологий, развитие которых должно являться одним из приоритетных страте гических направлений.

СОСТОЯНИЕ ДЕЛ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ КОРПОРАТИВНОГО ЦЕНТРА КАЧЕСТВА СПБГПУ Черненькая Л.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В соответствии с Концепцией модернизации российского образования на период до 2010 года особое внимание уделяется проблеме качества образования, в частности, проблеме внедрения вузовских систем менеджмента качества (СМК). Работы по созда нию СМК вуза являются обязательными в соответствии с требованиями по аккредита ции вузов, а также в связи с вхождением России в Болонский процесс.

Инициативно работы по управлению качеством проводятся в СПбГПУ с 1995 года. В 1999 году СПбГПУ стал лауреатом премии Правительства Санкт-Петербурга по качеству. Корпоративный центр качества (КЦК) создан в 2004 году при ректорате СПбГПУ с целью формирования СМК университета.

Основные задачи КЦК:

1. Разработка методических материалов и нормативных документов по СМК СПбГПУ.

2. Мониторинг параметров СМК, анализ результатов и разработка предложений по корректирующим действиям.

3. Обучение персонала по качеству.

4. Публикация методических материалов по СМК СПбГПУ.

В ходе решения первой задачи было определено, что СМК СПбГПУ базируется на принципах менеджмента качества в соответствии с требованиями стандартов ИСО 9000:2000. Были разработаны методические материалы по анализу мирового и российского опыта построения СМК, принципам построения СМК, оценке качества в вузе, адаптации требований стандартов ИСО 9000 к вузам и др.

В КЦК ведется формирование законодательной и нормативной базы по управлению качеством, включающей нормативные и распорядительные документы Министерства образования и науки РФ, международные стандарты и др.

Наряду с этим в КЦК разрабатывается нормативная база СМК СПбГПУ, кото рая объединяет документы всех уровней, предусмотренных требованиями стандартов ИСО 9000:2000. Определен перечень обязательных стандартов организации для СПбГПУ, разработаны основные корпоративные стандарты СМК СПбГПУ, Политика в области качества, Руководство по качеству, Положение о СМК СПбГПУ и другие до кументы.

В соответствии с Приказом Министерства образования и науки Российской Фе дерации от 22 августа 2008 года № 242 предстоит большая работа по подготовке мето дического сопровождения для контроля в соответствии с обязательным администра тивным регламентом.

В рамках реализации Инновационной образовательной программы СПбГПУ «Развитие политехнической системы подготовки кадров в инновационной среде науки и высокотехнологичных производств Северо-Западного региона России»

осуществлялась разработка учебно-методических комплексов (УМК) в соответствии с тематикой инновационных образовательных проектов (ИОП) с учетом требований Федерального государственного стандарта третьего поколения, компетентностного подхода и кредитно-модульной системы обучения.

Были разработаны типовые Технические задания для УМК основных образова тельных программ, включая ТЗ на разработку магистерских программ и УМК про грамм дополнительного профессионального образования. Регулярно проводились со вещания, организована работа на форуме инновационной образовательной программы СПбГПУ https://innovation.spbstu.ru/forum в разделе «Разработка программного и мето дического обеспечения», объединяющем 3 подраздела: оперативная информация ( тем), документы (21 тема), методические материалы (13 тем).

За два года разработано 52 УМК подготовки бакалавров, 33 УМК подготовки магистров, 26 УМК программ повышения квалификации, а также хранилище электрон ных версий УМК. Опубликовано более 150 учебных пособий.

В рамках реализации второй задачи ежегодно проводится работа по сбору дан ных и подготовке отчетов по СПбГПУ для включения информации в Центральный банк данных государственной аккредитации. Сведения представляются по 27 частям Аккредитационного модуля, включающим общие сведения о вузе, сведения о дейст вующих нормативных документах, информацию по реализации основных образова тельных программ, данные о профессорско-преподавательском составе, об укомплек тованности штатов и численности обучающихся, об обеспеченности обучающихся учебной и учебно-методической литературой, сведения о работе аспирантуры, эффек тивности деятельности советов по защите диссертаций, данные по научно исследовательским работам, монографиям, учебникам и учебным пособиям, информа цию о международной деятельности вуза и др.

В 2007 году также проведена работа по формированию модуля комплексной оценки деятельности СПбГПУ. Сведения представляются по 44 частям, включая справочные данные, сведения о выполнении лицензионных требований и нормативов, о содержании уровне и качестве подготовки, информацию по показателям государствен ной аккредитации. Оба модуля содержат обязательные для заполнения разделы по СМК вуза.

На постоянной основе осуществляется мониторинг выполнения показателей го саккредитации СПбГПУ, факультетами, институтами и основными образовательными программами (ООП). В связи с изменениями перечня показателей государственной ак кредитации и их критериальных значений была разработана новая программа, вошед шая составной частью в уже разработанную систему мониторинга. Примеры монито ринга выполнения показателей государственной аккредитации СПбГПУ и отдельными факультетами университета приведены ниже на рисунках 1 – 2.

Анализ выполнения показателей государственной аккредитации факультетами и институтами СПбГПУ приведен в табл. 1.

Таблица Показатели деятельности факуль Факультеты и институты СПбГПУ тетов и институтов СПбГПУ Полностью выполняют критерии го- ЭлМФ;

ЭнМФ;

ФМФ;

ФЭМ;

ФТК;

РФФ;

сударственной аккредитации МВШУ Частично не выпол- ММФ (VIII);

ФТИМ (VII);

ФКБ (VII);

1 критерий няют критерии госу- ИМОП (VII);

ФИ (VII) дарственной аккреди- ИСФ (VII, VIII);

ФТФ (I, VIII);

2 критерия тации ГФ (VII, VIII);

ФМедФ (I, IV) 3 и более ЦНИИ РТК (I, III,VII);

ФУИТ (III, VII, VIII, критериев IX,);

ЮФ (I, III, IV, VIII);

ФИЯ (II, III, IV, V) Санкт-Петербургский государственный университет Рис. 1. Диаграмма показателей СПбГПУ Радиофизический факультет Рис. 2. Диаграмма показателей радиофизического факультета за период 2005 – 2007 г.г. подготовлено к аккредитации 17 новых ООП.

Также ежегодно проводится работа по сбору и представлению отчета для оп ределения рейтинга СПбГПУ. Сбор данных осуществляется по двум глобальным критериям: потенциал вуза и его активность. В потенциал входит интеллектуальная со ставляющая (квалификация и перспективность профессорско-преподавательского со става и его связь с академической наукой), материально-техническое обеспечение (биб лиотеки, компьютеры, инструменты, учебники и лаборатории) и социально культурный аспект (общежития, столовые, санатории-профилактории и спортивные сооружения).

При формировании модуля данных выявляются и анализируются «слабые сто роны», вырабатываются рекомендации по корректирующим действиям, что позволяет университету сохранять высокое место в рейтинге. В табл. 2 приведены выборочные данные за 5 лет по результатам рейтингов Министерства образования и науки РФ в группе технических и технологических вузов (всего участвует 172 вуза).

Таблица Результаты рейтингов Министерства образования и науки РФ в группе технических и технологических вузов за период с 2002 по 2006 гг.

Наименование 2006 2005 2004 2003 МГТУ им. Н.Э.Баумана (Москва) 1 1 1 1 Московский государственный горный 6-8 2-6 2-4 3 5- университет Московский государственный техно- 2-5 2-6 6 6 5- логический университет «Станкин»

Российский государственный универ- 2-5 2-6 5 4-5 ситет нефти и газа (Москва) С.-Петербургский государственный 2-5 2-6 2-4 2 – горный институт С.-Петербургский государственный 2-5 2-6 2-4 4-5 политехнический университет Московский энергетический институт 9-14 7 7 10-11 5- Московский государственный инсти- 6-8 8-9 8-9 8 14- тут электронной техники Томский политехнический универси- 9-14 8-9 8-9 7 тет Воронежский государственный техни- 9-14 10-14 10-13 12-15 8- ческий университет Московский государственный универ- 9-14 10-14 10-13 16-20 14- ситет путей сообщения С.-Петербургский государственный 6-8 10-14 10-13 16-20 21- университет путей сообщения Наименование 2006 2005 2004 2003 С.-Петербургский государственный 18-23 10-14 14-18 12-15 31- технологический институт Также проводится мониторинг рейтингов специальностей СПбГПУ среди вузов, ведущих подготовку по аналогичным специальностям.

Рейтинг специальностей 230201, 240306, 280202, 0, 0, Рейтинг 0, 0, 230201 240306 280202 Специальности Рис. 3. Рейтинг специальностей: 230201 – информационные системы и техноло гии, 240306 – химическая технология монокристаллов, материалов и изделий электрон ной техники, 280202 – инженерная защита окружающей среды, 280401 – мелиорация, рекультивация и охрана земель Итоги проведенного анализа представлены в табл. 3, характеризующей наме тившиеся тенденции изменения рейтингов специальностей за период 2003 – 2006 г.г.

Таблица Анализ изменения рейтинга специальностей Состояние рейтинга Кол-во специальностей (%) Стабильно высокий уровень Стабильно низкий уровень Выраженная тенденция подъё- ма Выраженная тенденция спада Нестабильность состояния Ниже представлены результаты мониторинга рейтингов направлений за период 2004 – 2006 г.г.

Рейтинг направлений 220100, 220200, 230100, 2700100, 0, 0, Рейтинг 0, 0, 220100 220200 230100 270100 Направления Рис. 4. Рейтинг направлений: 220100 – системный анализ и управление, 220200 – автоматизация и управление, 230100 – информатика и вычислительная техника, 270100 – строительство, 280200 – защита окружающей среды Итоги проведенного анализа представлены в табл. 4, характеризующей наме тившиеся тенденции изменения рейтингов направлений за период 2004 - 2006 гг.

Таблица Анализ изменения рейтингов направлений ГОУ «СПбГПУ»

Состояние рейтинга Кол-во направлений (%) Стабильно высокий уровень Стабильно низкий уровень Выраженная тенденция подъёма Выраженная тенденция спада Нестабильность состояния Вся информация фиксируется в базе данных по рейтингу, сформированной в КЦК СПбГПУ. Информация может быть использована не только для определения рей тинга того или иного подразделения или направления подготовки, но и для предостав ления оперативной информации ректорату, руководству факультетов и кафедр. База данных ежегодно пополняется текущими сведениями, что позволяет прослеживать ди намику показателей по факультетам, кафедрам и специальностям подготовки.

Наряду с предоставлением данных по вузу в целом, в СПбГПУ проводится оценка внутреннего рейтинга факультетов по разработанной в Корпоративном цен тре качества методике, основанной на установленных Министерством образования и науки Российской Федерации критериях. При определении рейтинга учитывается 41 параметр, в том числе качество профессорско-преподавательского состава, количе ство студентов и аспирантов разных форм обучения, наличие студентов из других стран, объем научных исследований, издательская деятельность, обеспеченность сту дентов общежитиями, профилакториями и т.д.

Перечень локальных критериев для расчета рейтинга факультета/института представлен на рис. 5.

Рис. 5. Перечень локальных критериев для расчета рейтинга факультетов В табл. 5 представлены результаты внутреннего рейтинга факультетов и инсти тутов СПбГПУ за период 2006 – 2008 г.г.

Таблица Результаты внутреннего рейтинга за период 2006-2008 гг.

Место № Наименование 2006 2007 1 Инженерно-строительный факультет 5 6 2 Электромеханический факультет 3 5 3 Энергомашиностроительный факультет 4 14 4 Механико-машиностроительный факультет 6 7 5 Физико-механический факультет 1 1 6 Факультет технологии и исследования материалов 12 4 7 Факультет экономики и менеджмента 2 2 8 Факультет технической кибернетики 8 8 9 Радиофизический факультет 11 11 10 Физико-технический факультет 14 16 11 Гуманитарный факультет 13 12 12 Факультет комплексной безопасности 17 17 Место № Наименование 2006 2007 13 Институт международных образовательных программ 15 9 14 Международная высшая школа управления 10 3 15 Факультет при ЦНИИ РТК 20 20 16 Факультет медицинской физики и биоинженерии 18 10 17 Факультет инноватики 7 15 18 Факультет управления и информационных технологий 19 19 19 Юридический факультет 9 18 20 Факультет иностранных языков 16 13 На рис. 6 - 9 представлены гистограммы рейтингов отдельных факультетов и ин ститутов ГОУ «СПбГПУ» по годам. Гистограммы наглядно показывают наметившиеся тенденции в изменении рейтингов отдельных факультетов и институтов ГОУ «СПбГПУ».

Большие скачки величин рейтингов отдельных факультетов и институтов ГОУ «СПбГПУ» свидетельствуют о некорректности предоставленных исходных данных для расчёта внутреннего рейтинга. Ответственным по факультетам за сбор и предоставле ние исходных данных для рейтинга советуем обратить на это особое внимание.

В случае возникновения необходимости углубленного изучения показателей внутреннего рейтинга отдельного факультета, анализа наметившихся тенденций спада или подъема рейтинга, выявления причин наметившихся изменений в рейтинге факуль тета следует обращаться в Корпоративный центр качества ГОУ «СПбГПУ».

Рейтинг факультетов ИСФ, ЭлМФ, ЭнМФ, ММФ, ФМФ 1 0, 6 4 5 6 0, Рейтинг 0,2 0, ИСФ ЭлМФ ЭнМФ ММФ ФМФ Факультет Рис. 6. Рейтинг факультетов ИСФ, ЭлМФ, ЭнМФ, ММФ, ФМФ Рейтинг факультетов ФТИМ, ФЭМ, ФТК, РФФ, ФТФ 0,4 4 8 0, 11 Рейтинг 0,2 0, ФТИМ ФЭМ ФТК РФФ ФТФ Факультет Рис. 7. Рейтинг факультетов ФТИМ, ФЭМ, ФТК, РФФ, ФТФ Рейтинг факультетов ГФ, ФКБ (ИВТОБ), ИМОП, МВШУ, ЦНИИ РТК 0, 0,3 12 Рейтинг 0, 17 17 20 0, ГФ ФКБ ИМОП МВШУ ЦНИИ РТК (ИВТОБ) Факультет Рис. 8. Рейтинг факультетов ГФ, ФКБ (ИВТОБ), ИМОП, МВШУ, ЦНИИ РТК Рейтинг факультетов ФМедФ, ФИ (ИИ), ФУИТ, ЮФ, ФИЯ 0, 0,3 10 15 Рейтинг 0, 18 19 19 0,1 ФМедФ ФИ (ИИ) ФУИТ ЮФ ФИЯ Факультет Рис. 9. Рейтинг факультетов ФМедФ, ФИ (ИИ), ФУИТ, ЮФ, ФИЯ Дополнительно к рейтингу в Корпоративном центре качества была разработана методика категорирования факультетов и институтов ГОУ «СПбГПУ». Категорирова ние производится по 15 абсолютным и 11 относительным (нормированным) показате лям, всего по 26 показателям.

Каждому факультету, институту ГОУ «СПбГПУ» устанавливается одна из трех категорий: A, B и C.

Категория A устанавливается факультету или институту, если не менее 16-ти его показателей равны или выше соответствующих критериальных значений.

Для определения категорий B и C вводится индекс соответствия критериальным значениям J:

xi p J= i =1 i, где xi – показатель категорирования для факультета или института;

pi – критериальное значение.

Категория B устанавливается факультету или институту, если индекс J 0,5, но удовлетворено менее 16 критериальных значений.

Категория C устанавливается факультету или институту, если индекс J 0,5 и удовлетворено менее 16 критериальных значений.

При ранжировании факультетов и институтов, отнесенных к одной категории, в первую очередь учитывается количество критериальных значений, которым удовлетво ряет данное подразделение, и во вторую очередь – значение индекса соответствия кри териальным значениям J.

Результаты категорирования факультетов приведены в табл. 6.

Таблица Результаты категорирования факультетов за период 2006- Категория № Факультет 2006 2007 1 Инженерно-строительный факультет B B B 2 Электромеханический факультет B B B 3 Энергомашиностроительный факультет B B B 4 Механико-машиностроительный факультет B B B 5 Физико-механический факультет A A B 6 Факультет технологии и исследования материалов B B B 7 Факультет экономики и менеджмента B B B 8 Факультет технической кибернетики B B B 9 Радиофизический факультет B B B 10 Физико-технический факультет B B B 11 Гуманитарный факультет B B B 12 Факультет комплексной безопасности B B B 13 Институт международных образовательных B B B программ 14 Международная высшая школа управления B B C 15 Факультет при ЦНИИ РТК C C C 16 Факультет медицинской физики и биоинженерии B B B 17 Факультет инноватики B B B 18 Факультет управления и информационных C C C технологий 19 Юридический факультет B C C 20 Факультет иностранных языков - B B Результативность деятельности 15 факультетов из 20 в течение 2006-2007 гг., в соответствии с установленными критериями определения категории, неизменно отве чает категории В. Значительные изменения результатов деятельности, выражающиеся в переходе из одной категорию в другую, отмечены на следующих факультетах:

• физико-механическом, переход по результатом деятельности в 2007 году из категории А в категорию В;

• международной высшей школе управления, переход по результатом дея тельности в 2007 году из категории В в категорию С;

• юридическом факультете, переход по результатом деятельности в 2006 году из категории В в категорию С. Категория С установлена также и по результатам деятельности 2007 года.

Также в рамках выполнения второй задачи КЦК организована работа по оценке соответствия содержания и качества подготовки обучающихся требованиям госу дарственного образовательного стандарта высшего профессионального образова ния (ГОС ВПО) с использованием информационно-коммуникационных технологий.

Федеральный интеренет-экзамен в сфере профессионального образования (ФЭПО) проводится по инициативе Национального аккредитационного агентства в сфере образования на регулярной, добровольной основе. Интернет-экзамен позволяет эффективно использовать результаты тестирования для самообследования и других задач менеджмента качества. Регулярное участие вуза в Интернет-экзамене способствует созданию системы гарантии качества подготовки специалистов на основе независимой внешней оценки.

Педагогический анализ результатов Интернет-экзамена в сфере профессиональ ного образования позволяет решить задачу отработки системы анализа результатов с целью ее использования на различных уровнях организации педагогического процесса в образовательном учреждении (ректорат – деканат – кафедра – преподаватель – сту дент) на основе разнообразных методов интеграции и представления результатов. Сте пень соответствия содержания и качества подготовки студентов требованиям ГОС ус танавливается согласно модели освоения совокупности дидактических единиц. Подго товка студента считается соответствующей требованиям стандарта, если он освоил все дидактические единицы (ДЕ) дисциплины. Для основной образовательной программы (ООП) показателем освоения дисциплины является доля студентов, освоивших все ДЕ дисциплины.

СПбГПУ принимал участие в 6 сессиях интернет-экзаменов (4 плановых и 2 контрольных сессии). Обобщенные данные представлены в табл. 7.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 15 |
 





 
© 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.