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 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 15 |

«Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» ГОУ ВПО «Уральский ...»

-- [ Страница 4 ] --

Секция Для повышения отдачи руководителей и специалистов необходимо помочь им «успевать больше за меньшее время», сократить длительность стандартных бизнес-процессов. В качестве «ускорителей», безусловно, могут выступать совре менные информационные технологии. Их эффективное применение позволяет увеличить качество и эффективность выполняемых работ научно исследовательских разработок вузе. Возникают вопросы: «с чего начать процесс информатизации в вузе?», «В чем заключается сущность процесса информатиза ции управления (подразделения)?».

Можно ли считать наличие ПК, объеденных в локальную сеть и наличие оргтехники во всех подразделениях вуза информатизацией? Наверное, можно смело предположить, что это не совсем так. Информатизация [3] (англ.

Informatization) – политика и процессы, направленные на построение и развитие телекоммуникационной инфраструктуры, объединяющей территориально распре деленные информационные ресурсы. Процесс информатизации является следст вием развития информационных технологий и трансформации технологического, продукто-ориентированного способа производства в постиндустриальный. В ос нове информатизации заложены кибернетические методы и средства управления, а также инструментарий информационных и коммуникационных технологий.

Автором выделены основные этапы, необходимые для проведения инфор матизации в научном подразделении вуза:

1. Объединение в телекоммуникационную сеть все вычислительные ресурсы подразделений, участвующих в выполнении научных проектов, грантов и т.п. (рис. 1).

2. Обследование информационных потоков и процессов для разработки опти мальной логической структуры.

3. Построение логической структуры информационных ресурсов подразделе ния (например, Active Directory).

4. Разработка и адаптация существующих методик управления проектами для управления научными проектами в вузе.

5. Разработка информационной системы для автоматизации процессов в науч но-исследовательских управлениях.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Руководитель НИУ Бухгалтер НИУ Сотрудники НИУ Исполнители НИОКР и др Корпоративная сеть Проректор по Руководитель научной работе технопарка Помощник проректор Сотрудники по научной работе технопарка Рис. 1. Объединение подразделений в единую сеть Рис. 2. Применение NAS-сервера Цель информатизации - трансформация движущих сил общества, которое должно быть перенацелено на производство услуг, формирование производства информационного, а не материального продукта. В ходе информатизации реша ются задачи изменения подходов к производству, модернизируется уклад жизни, система ценностей. Особую ценность обретает свободное время, воспроизводятся и потребляются интеллект, знания, что приводит к увеличению доли умственного труда.

В связи с необходимостью централизации хранения документов, отчетов, различных электронных документов для совместного использования сотрудника Секция ми НИУ и резервирования данных, автором предлагается использовать в теле коммуникационной сети научного управления НИУ сетевого накопителя – NAS сервера. На рисунке 2 показаны основные возможности данного сервера.

В настоящее время автором проводится исследования по вопросу примене ния (внедрения) проектно-ориентированого подхода в процессе сопровождения научных проектов в научно-исследовательском управлении ИрГТУ. Результатами данного исследования являются:

Описание существующих бизнес-процессов выполнения научных исследо ваний.

Формализация и унификация бизнес-процессов.

Построение информационной модели бизнес-процессов управлении науч ной деятельностью.

Построение архитектуры информационной системы на основе модели для поддержки и управления научными проектами в вузе.

Создание информационной системы, способной облегчить труд исполните лей, руководителей научными проектами, в настоящее время является актуаль ным вопросом для НИУ ИрГТУ. Исследования, выполняемые в ИрГТУ, имеют широкий спектр использования от модификации и изобретения новых дорожных покрытий до таких инновационных областей науки, как нанотехнологии. Объем выполняемых НИОКР в ИрГТУ за последние 5 лет увеличились более чем в 5 раз [2].

И в современном интенсивном темпе развития и поддержки науки со сторо ны государства необходимость применения новых средств и методов управления и сопровождения проводимых исследований становиться уже не чем-то экзотиче ским, а необходимыми мерами, чтобы оставаться, а возможно и где-то опередить в развитии, мировой уровень поддержки и сопровождения выполняемых научных исследований в различных университетах и научных организациях.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Говорков А.С. Проблемы управления проектами // Материалы VI Всерос сийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и моло дых ученых «Технологии Microsoft в теории и практике программирова ния». – Томск: ТПУ, 2009. – с. 54- 2. Говорков А.С. Особенности научного проекта в вузе // Материалы 3-й Все российской конференции «Винеровские чтения» [электронный ресурс]. – Иркутск, :ГОУ ВПО ИрГТУ, 2009.

3. http://ru.wikipedia.org/ НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Грегер С.Э.

Greger S.

РАЗРАБОТКА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ДЛЯ УЧЕБНОГО ПОРТАЛА НА БАЗЕ CMS PLONE DEVELOPMENT OF ADDITIONAL COMPONENTS TO PROVIDE INFORMATION SUPPORT TO THE EDUCATIONAL PROCESS FOR THE EDUCATIONAL PORTAL BASED ON THE CMS PLONE segreger@gmail.com Нижнетагильский технологический институт г. Нижний Тагил Представлена объектная модель и функциональное описание комплекта средств разработки (SDK) для обеспечения возможностей электронного обуче ния в составе портала на основе CMS Plone. Представленные компоненты пред назначены для создания электронных учебных курсов, формирование учебных групп, а также экспорта-импорта содержимого портала. Совместное использо вание представленных и стандартных компонентов Plone позволяет решать различные проблемы в области электронного обучения.

Submitted by the object model and functional description of the SDK to provide e learning in the portal based on the CMS Plone. The components are designed for creat ing e-learning courses, the formation of study groups, and export-import of portal con tent. It appears that the joint use of components and the presented standard components Plone allows to solve various problems in the field of e-learning.

Plone – система управления содержимым сайта (CMS), позволяющая стро ить на ее основе сайты самых различных типов – от простых сайтов-визиток до корпоративных порталов. Plone является свободно распространяемой системой (Open Source) и имеет лицензию GPL.

Одной из отличительных особенностей Plone является возможность адми нистрирования системы и редактирования ее содержимого удаленно, через веб интерфейс. Обычный пользователь может управлять содержимым сайта и, час тично, его отображением без специальных навыков программирования. Plone яв ляется свободно распространяемой системой (Open Source) и имеет лицензию GPL.

Расширение возможностей Zope и Plone производится через подключение дополнительных модулей – так называемых продуктов. Одним из следствий под ключение продукта обычно является появление возможности включать в состав сайта содержимого нового типа – контент-типа, приобретающего все возможно сти, предоставляемые CMS – управление безопасностью, метаданными, интер фейсом и т.д.

Создание отдельной системы электронного обучения на базе Plone или включение определенных компонентов e-learning в состав портала на базе Plone дает ряд преимуществ по сравнению со специализированными (интегральными) LMS. Прежде всего это использование для решений задач электронного обучения Секция возможностей всех продуктов, включенных в состав портала. В настоящее время созданы и разрабатываются или модифицируются сотни модулей расширения, предназначенных для решения самых разнообразных задач как общего, так и спе циализированного характера, в том числе и в области образования, и использую щие самые новые интернет-технологии.

К сожалению существующие образовательные компоненты Plone построены с учетом принципов организации процесса обучения специфичных для европей ского и американского образования. Кроме этого многие из них предназначены для использования с версией Plone 2.5 и не совместимы с актуальной в настоящее время версией Plone 3.XX. Указанные обстоятельства явились причиной разра ботки комплекта программных компонентов для поддержки E-learning - E-learning SDK.

Комплект состоит из трех пакетов, каждый из которых предназначен для решения специфических задач. На рисунке представлена общая UML-диаграмма классов SDK.

Рисунок. Диаграмма классов Пакет LearnPackage включает контент-типы, предназначенные для созда ние структуры учебных курсов, хранения электронных учебных объектов и орга низации различных стратегий обучения. Пакет включаетв себя:

Контент-тип Standard (Стандарт) хранит набор метаданных, регламенти руемых требованиями Государственного стандарта по определенной специально сти – продолжительность обучения, входные и выходные компетенции, список дисциплин специальности. Отслеживает соответствие набора учебных дисциплин, представленных в портале списку дисциплин стандарта, предоставляет пользова НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе тельский интерфейс управления, формирует отчеты по устанавливаемым шабло нам.

Контент-тип Discipline (Учебная дисциплина) предназначен для хранения информации об учебной дисциплине, ее характеристиках, определяемых государ ственным стандартом. Является контейнером для объектов типа «Учебный курс».

Предоставляет пользовательский интерфейс управления, формирует отчеты по устанавливаемым шаблонам.

Контент-тип LearnCurse (Учебный курс) обеспечивает вариативность учебных курсов, определяемую наличием различных целевых групп обучающих ся, информационным содержанием курсов, их продолжительностью и временем проведения обучения по данному курсу. Фиксирует набор входных и выходных компетентностей слушателей курса. предоставляет пользовательский интерфейс управления, формирует отчет о тематическом составе курса и времени представ ления по устанавливаемым шаблонам.

Контент-тип Tema (Учебная тема) предназначен для построения иерархи ческой структуры учебного курса, хранения информации о целях предъявленной темы, о наборах входных и выходных компетенций, продолжительности темы в составе курса. Является контейнером для учебных объектов.

Контент-тип LearnObject (Учебный объект). Является хранилищем для учебного контента или ссылкой на внешний ресурс. Ссылка может быть как внут ренней – на контент, размещенный в портале, так и внещней – на контент в фай ловой системе сервера, в локальной сети вуза или в интернете. Такая возможность позволяет выделить весь учебный контент в отдельные репозитарии, предоставив его для совместного использования в различных курсах.

Пакет StructurePackage включает контент-типы, обеспечивающие построе ние организационной структуры вуза, факультета, курса и т.п. отражающей орга низацию учебных групп, структуру внеучебной деятельности – секции, объедине ния и т.п., а также состав кафедр. Позволяет проводить мониторинг учебной дея тельности и распределение учебной нагрузки между преподавателями.

Контент-типы LearnGroup (Учебная група) и Community (Объединение) предназначены для образования организационной структуры. Контент-тип LearnGroup хранит ссылки на учебные курсы, определенные для учебной груп пы, формируетотчет о выполнении учебных заданий студентами, входящими в состав группы.

Контент-типы Teacher (Преподаватель) и Student (Студент) предназначены для хранения различных данных о персоналиях, как общих данных, определяемых свойствами контент-типа Person, так и специальных. Являются контейнерами дру гих контент-типов. Так для типа Студент это могут быть файлы отчетов о выпол ненных заданиях и т.п. По сути являются персональными микросайтами в составе портала. Структура сайта подразделяется на фиксированную часть, определяемую единообразно администратором портала через объект типа LearnManager (Учеб ный администратор) и на часть, состав которой определяет владелец микросайта.

Пакет Import_Export включает в свой состав контент-тип WebList, позво ляющий создавать различные справочники в составе портала.

Секция Контент-тип CSVFile служит для фвключения в состав портала файлов в формате csv, предназначенных в частности, для автоматического создания масси вов объектов различных контент-типов.

Контент-тип ScormTransport в настоящее время не реализован, предпола гается что в его функции будет входитить импорт-экспорт учебных курсов в стан дарте SCORM.

Контент-тип ListManager предназначен для выполнения различных опера ций импорта-экспорта массивов экземпляров различных контент-тпов.

Все представленные контент-типы разработаны с учетом дальнейшего раз вития проекта. Предполагается включение в проект возможностей построения се мантических порталов, использующих как внешние по отношению к порталу он тологии, представленные в формате OWL, так и внутренние онтологии, представ ленные в специальном внутреннем формате. Для решения этой задачи все разра ботанные контент-типы имеют методы, обеспечивающие создание онтологии портала в формате OWL для связи с внешними системами, в частности с различ ными машинами логического вывода. Кроме этого частично разработан пакет объектно-ориентированного преобразователя онтологий формата OWL в объект ную структуру портала.

Представляется, что совместное использование представленных компонен тов и стандартных компонентов Plone позволяет решать разнообразные задачи в сфере электронного обучения. В настоящее время проводятся исследования по разработке методики такого применения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Сервер приложений «Zope». Учебное пособие для вузов Грегер С.Э.

М.:Горячая линия - Телеком, 2009.-256 с.:ил.

2. Администрирование и интерфейс пользователя CMS Plone (монография) Грегер С.Э. Федер. Агентство по образованию, ГОУ ВПО "УГТУ-УПИ им.первого Президента России Б.Н.Ельцина". Нижнетагил. технол. ин-т (фил.). -Нижний Тагил: НТИ(ф) УГТУ-УПИ, 2009. - 140с.

3. Разработка веб-порталов с использованием CMS PLONE: Методическое пособие. Мбого И.А. – СПбГУ, 2007.–43с.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Гузаиров М.Б., Сметанина О.Н., Гаянова М.М., Козырева В. А.

Guzairov M.B., Smetanina O.N., Gajanova M.M., Kozyreva V.A.

СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ УНИВЕРСИТЕТСКИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ В ПРОЦЕССЕ ИНТЕРНАЦИОНАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ COMPARATIVE ANALYSIS OF ACADEMIC CURRICULUMS IN PROCESS OF EDUCATIONAL INTERNATIONALIZATION viktoriya.kozyreva@gmail.com ГОУ ВПО "Уфимский Государственный Авиационный Технический Университет" г. Уфа Рассматривается необходимость формирования информационной систе мы для сопоставительного анализа образовательных программ университетов разных стран. Описывается последовательность действий для проведения со поставительного анализа образовательных программ.

Сomparative analysis of academic curriculums of different counties requires development of information system. This paper contains algorithm for comparative analysis of educational programs.

Введение Интернационализация образования представляет собой процесс расширения сферы деятельности университетов за пределы своей национальной образова тельной системы, развитие международных образовательных и научных связей, приведение деятельности вуза в соответствие международным нормам, что содей ствует формированию благоприятных условий для обеспечения высокого качест ва образования, для развития университетской науки [1].

К основным формам интернационализации университетской среды относят ся:

индивидуальная мобильность, т.е. мобильность студентов и профессорско преподавательского состава в образовательных целях;

мобильность образовательных программ и институциональная мобильность, т.е. формирование новых общепризнанных международных образователь ных стандартов/парадигм;

интеграция в метапрограммы международного сотрудничества:

институциональное партнерство - создание стратегических образователь ных альянсов и консорциумов [2].

Для признания зарубежными университетами образовательных программ российских учебных заведений и для привлечения зарубежных студентов на обу чение в Россию необходимо разрабатывать конкурентоспособные образователь ные программы и правильно представлять их на рынке. Поэтому представляет ин терес сопоставительный анализ образовательных программ с соответствующими программами зарубежных университетов.

Секция 1. Задача сопоставления образовательных программ Предварительное согласование содержания программы обучения между родным университетом студента и принимающим университетом возможно на основе анализа образовательных программ вузов. При решении задачи сравнения двух учебных планов возникает необходимость сопоставления как общего списка дисциплин, наименования отдельных дисциплин, а также количественных (на грузка дисциплины) и качественных (содержание дисциплины) параметров. Зада ча сопоставления образовательных программ и содержания дисциплин не являет ся формализуемой, поэтому возникает вопрос о возможности разработки инфор мационной системы для сопоставительного анализа университетских образова тельных программ с применением технологий экспертных систем [3].

2. Разработка информационного обеспечения и алгоритм сравнения образо вательных планов Информационное обеспечение разрабатываемой системы должно содержать анализируемые учебные планы: наименования дисциплин, нагрузку, ключевые слова и области знаний, соответствующие дисциплинам. Должно быть определе но деление дисциплин на области и блоки. Сложности при формировании базы знаний и последующем сравнении заключаются в том, что названия дисциплин одинакового содержания могут отличаться и, наоборот, дисциплины с одним на званием могут частично не совпадать по материалу. Нескольким предметам одно го плана может соответствовать один другого плана. Для примера рассмотрим фрагмент базы знаний, соответствующий области знаний «Математика» и опи санный в Таблице 1. Дисциплине «Математический анализ» российского плана соостветствует 2 предмета американского плана: «Calculus» и «Ordinary Differential Equations».

В результате анализа известных моделей представления знаний в базу зна ний экспертной системы и особенностей процесса сопоставления учебных планов установлено, что наиболее подходящим для рассмотренной задачи является се мантическая сеть и продукционные модели [3].

Процедура сравнения образовательных планов состоит из следующих эта пов:

Выявление дисциплин близких по смыслу.

Из базы данных последовательно выбираются дисциплины анализируемых образовательных программ. При этом одна из образовательных программ выбира ется в качестве базовой, вторая является сравниваемой Проверка базы фактов и тезауруса с целью выявления дисциплин, совпа дающих по наименованию или связанных по смыслу посредствам ключевых слов.

Сравнение осуществляется при помощи правил-продукций и семантической сети.

Результатом является два списка:

дисциплины, сходные по наименованию или смысловому содержанию;

дисциплины, для которых не найдено соответствия с помощью правил про дукции или семантической сети.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Интерактивное сопоставление дисциплин.

Дисциплины, определенные на предыдущем этапе во второй список, после довательно обрабатываются экспертом следующим образом:

a) Сопоставление дисциплин по их наименованиям. В этом случае дисциплина ав томатически соотносится к блокам дисциплин;

б) Сопоставление ключевых слов, описывающих дисциплину, к дисциплинам из базового учебного плана. В этом случае дисциплина также оказывается связанной по наименованию;

в) Сопоставление наименований дисциплин к блокам. Такой вариант имеет смысл, когда эксперт не знает, к какой дисциплине провести соотношение, но знает, к какому примерно блоку она может относиться;

г) Если эксперт не может соотнести дисциплину ни к блоку, ни к другой дисцип лине, то такая дисциплина выделяется в отдельный блок дисциплин, для которых не было найдено соответствия. В этом случае система в результатах выдает пред положение о том, что существуют дисциплины, которые возможно могут быть куда-либо отнесены. Результатом этого этапа являются два списка:

Сопоставленные экспертом дисциплины;

Дисциплины, которым не было найдено соответствия.

Сравнение нагрузок схожих дисциплин.

По спискам схожих дисциплин проводится сравнение их учебных нагрузок с учетом предположения, что нагрузка дисциплины делится поровну на количест во связей.

Формирование отчета Представление полученных данных в виде графиков и диаграмм, словесное описание результатов.

УГАТУ Stanford University Наименование Нагрузка Нагрузка Наименование дисциплины (часы) (часы) дисциплины Calculus Ordinary Математический Differential анализ Equations 150 Mathematical Вычислительная Foundations of математика Computing 150 Теория вероятно стей, математиче ская статистика и случайные про Introduction to цессы Probability for CS 150 Секция УГАТУ Stanford University Наименование Нагрузка Нагрузка Наименование дисциплины (часы) (часы) дисциплины Алгебра и геомет рия Дискретная мате матика Математическая Logic and логика и теория Automated алгоритмов Reasoning 150 Optimization and Методы оптими Algorithmic зации paradigms 150 Теория принятия решений Таблица 1. Фрагмент таблицы фактов для области знаний «Математика»

4. Пример применения предлагаемого подхода Для проверки работы предлагаемого подхода были рассмотрены учебный план по направлению подготовки бакалавров 230100 «Информатика и вычисли тельная техника» Уфимского государственного авиационного технического уни верситета и учебный план университета Stanford (США) по бакалаврской подго товке информатиков. Для сравнения был выбран университет Stanford, т.к. он яв ляется первым в области Информатика по академическому рейтингу университе тов мира ARWU [4].

Нагрузка для дисциплин в плане университета Stanford определяется в юни тах, в российских планах – в академических часах. 1 юнит соответствует 3 часам нагрузки в неделю в течение целого семестра. Каждый семестр состоит из 10 не дель, т.о. 1 юнит соответствует 30 академическим часам [5].

5. Полученные результаты Результаты сравнения распределения нагрузки между основными блоками дисциплин: общие математические и естественнонаучные дисциплины (ЕН), об щепрофессиональные дисциплины (ОПД), общие гуманитарные и социально экономические дисциплины, специальные (ГиСЭД + СД) – показаны на рисунках 1, 2.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе УГАТУ, Россия Университет Stanford, СШ А ГиСЭ ГиС ЕН Ди ЭД и 32% СД СД ОПД 40% 42% 41% ОПД ЕН 28% 17% Рис. 1. Соотношение нагрузки для блоков Рис. 2. Соотношение нагрузки для блоков дисциплин в образовательной программе дисциплин в образовательной программе университета УГАТУ, Россия университета Stanford, США Заключение В обоих университетах на изучение специальных, общих гуманитарных и социально-экономических дисциплин выделяется примерно одинаковое количе ство времени. На изучение естественнонаучных дисциплин в российских универ ситетах выделяется практически в 2 раза больше времени. Нагрузка для обще профессиональных предметов в университете Stanford примерно в 1,5 раза боль ше.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Козлова Т.В. Некоторые противоречия процесса интернационализации ев разийских университетов. Журнал «Университетское управление: Практика и анализ», 2004г., №2.

2. Торкунов А.В., доклад, Международная научно-практическая конференция "Роль интернационализации университетов и их вклад в социальный про гресс развивающихся стран", 2009 г.

3. Семантические сети и продукционные модели для анализа университетских образовательных программ в информационной системе / Н.И. Юсупова, М.М. Гаянова, Вестник УГАТУ. Уфа, 2006. Т.7, №2 (15). С. 120 – 126.

4. Академический рейтинг университетов мира (ARWU), официальный сайт:

http://www.arwu.org/ 5. Официальный сайт университета Stanford: www.stanford.edu Секция Зотов А.М., Ендальцев А.А., Решетников Д.Г.

Zotov A.M., Endalzev A.A., Reshetnikov D.G.

ДОКУМЕНТООБОРОТ ПО КОНТИНГЕНТУ СТУДЕНТОВ КАК ЧАСТЬ ЕДИНОЙ ТЕЛЕИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ВУЗА DOCUMENT MANAGEMENT AS A PART OF UNIVERSITY INFORMATION SYSTEM azot@psu.ru ГОУ ВПО Пермский Государственный Университет г. Пермь Рассматривается подход к автоматизации документооборота по контин генту студентов в вузе как неотъемлемая часть единой информационной систе мы. В отличие от автономных систем документооборота такой подход повы шает качество подготовки и исполнения приказов, обеспечивает движение сту дентов в информационной системе от зачисления до выпуска.

Студент – один из центральных объектов управления в системе бизнес процессов Вуза. Моделирование, построение и реализация эффективных процес сов по обеспечению образовательного цикла студента является необходимым ус ловием успешного функционирования Вуза. Большинство процессов по управле нию контингентом студентов в вузе связаны с подготовкой, изданием и исполне нием приказов. В реализации процессов по работе с приказами задействованы практически все участники образовательного процесса. Поэтому неслучайно стремление руководства Вуза оптимизировать работу с документами. Для реше ния этой задачи используются информационные системы, системы принятия ре шений, системы электронного документооборота [1,2].

В Пермском Государственном Университете система электронного доку ментооборота по контингенту студентов развивается в рамках единой телеинфор мационной системы (ЕТИС) [3]. На момент создания подсистемы документообо рота по контингенту студентов информационная система Вуза включала в себя функционал по управлению образовательными стандартами, образовательными программами, учебными планами, личными данными студентов. Создаваемая подсистема должна была не только формально автоматизировать прохождение документов. Она должна была повысить их качество (как подготовки, так и ис полнения) и стать единственным механизмом, обеспечивающим движение сту дентов в информационной системе вуза.

На этапе построения моделей бизнес-процессов был произведен анализ су ществующей практики производства приказов по контингенту студентов. В ре зультате чего получен конечный набор приказов, характерный для всех факульте тов. Для этого набора приказов при участии учебно-методического управления были созданы регламенты.

Построенная модель документооборота включает как строго детерминиро ванные типы приказов, так и слабо поддающиеся типизации – нетрафаретные ти пы. Вариации каждого из трафаретных типов приказов четко ограничены и опи саны регламентами. Тогда как нетрафаретные типы приказов на уровне модели НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе лишь разбиты на классы: нетрафаретные общие приказы, нетрафаретные приказы приемной комиссии, нетрафаретные приказы по стипендиям и выплатам. Практи ка показала, что нетрафаретных пунктов приказов в делопроизводстве порядка 6% от общего количества пунктов приказов. Так что дополнительные издержки, свя занные с их обслуживанием, не стали решающими в оценке эффективности ис пользования построенной модели электронного документооборота.

Ключевым моментом в предложенном подходе является построение и управление системой регламентов для типов приказов по контингенту студентов в рамках единой телеинформационной системы. Одна из задач при реализации мо дели – перенести процессы управления регламентами из области реализации про граммных интерфейсов в область компетенции экспертов отделов учебно методического управления, планово-экономического отдела.

Перечислим основные виды регламентов, используемые для описания про цессов жизненного цикла приказа по контингенту студентов:

набор систем анализа, систем принятия решений;

списки документов-оснований;

текстовая формулировка пункта приказа;

правила трансформации личных записей студентов, включенных в приказ, после вступления приказа в силу;

набор входящих параметров для правил трансформации и их использование в тексте приказа;

маршрут прохождения приказа – порядок сбора подписей и виз.

Набор систем анализа, систем принятия решений.

Объектом, на который направлено действие приказа, является студент либо группа студентов. Это справедливо как для трафаретных, так и для нетрафарет ных типов приказов. Механизм включения студентов в приказ не зависит от типа пункта приказа. Данный механизм использует элементы системы принятия реше ний. Системы анализа и контроля поставляются для подсистемы “приказы по контингенту студентов” другими подсистемами единой телекоммуникационной системы. Например, подсистемами управления договорными отношениями, под системой контроля освоения основной образовательной программы, контроля вы полнения графика учебного процесса и др.

Использование результатов анализа для построения списка студентов может быть опциональным, а может быть необходимым. Например, для формирования списка студентов на академическую стипендию необходимо выбрать студентов, которые сдали сессию на «четыре» и «пять», при этом уложившись в сроки сес сии. Только такие студенты – студенты, отобранные на основе анализа успевае мости – могут быть объектом для приказа “Назначить академическую стипен дию”. Набор систем контроля для данного типа приказа и опциональность ис пользования результата их анализа при формировании списка студентов опреде ляется экспертами при создании регламента. Сами системы контроля и принятия решений реализуются в виде программных интерфейсов.

Шаблон пункта приказа.

Секция На уровне модели шаблон приказа можно рассматривать как текстовую формулировку приказа. Текст шаблона может содержать тэги макроподстановки.

Используемые в шаблонах тэги делятся на две категории:

Информационные – используются только на этапе формирования текста приказа и служат для отображения на печатной форме тех или иных при знаков контингента студентов включенных в приказ;

Диалоговые – используются для формирования запроса дополнительной информации от пользователя, необходимой для последующего формирова ния текста приказа и его корректной обработки.

Создание и сопровождение набора необходимых для построения шаблонов тэгов производится посредством реализации программных интерфейсов и регист рации их в системе. На данный момент этот набор достаточно устойчив и попол няется крайне редко.

Шаблон приказа разрабатывается группой экспертов, в состав которой мо гут входить как представители учебно-методического управления, так и предста вители договорного отдела, планово-экономического отела, юридического отдела.

Методисты деканатов в своей работе используют диалоги мастера создания при казов. Диалоги мастера и ввод необходимых для создания проекта приказа дан ных строятся на основе метаданных шаблона. Метаданные шаблона – это тэги и их описание в понятной пользователю терминологии.

Для уменьшения количества ошибок, допускаемых на этапе создания про екта приказа, для каждого типа пункта приказа может быть задана одна или не сколько процедур проверки корректности составления приказа. Процедуры про верки последовательно выполняются перед передачей приказа методистами дека ната в общий отдел.

Действие приказов по контингенту студентов направлено на изменение со стояния личного дела студента (группы студентов). Правила трансформации лич ного дела студента реализуются в виде программных интерфейсов. Одно правило трансформации может использоваться нескольким типами приказов. Назначение конкретного правила трансформации и связь тэгов макроподстановки с его пара метрами производит эксперт на этапе формирования регламентов.

Маршрут прохождения приказа определяет список должностных лиц, уча ствующих в процессе согласования и подписания приказа. Для каждой позиции списка указывается, обладает ли сотрудник правом визы для данного типа прика за, либо его резолюция является утверждающей подписью.

В Пермском государственном университете для идентификации участника согласования в системе используются средства электронной защиты CryptoCard – система идентификации с использованием интеллектуальных генераторов клю чей.

Приказы по контингенту студентов являются подсистемой документального обеспечения деятельности Вуза. Разработанные механизмы подписания и визиро вания студенческих приказов практически без изменений могут быть использова ны и в других областях документооборота Вуза. Существенным образом могут меняться потоки данных, инструменты принятия решения. Сам механизм по НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе строения маршрутов сбора подписей и визирования приказа достаточно универ сален.

Основные результаты от внедрения предложенной модели Четкая регламентация возможных вариаций определенного типа приказа на уровне шаблонов приказов позволили минимизировать количество ошибочных или юридически неверно оформленных решений и, как следствие, уменьшить за траты на преодоление последствий ошибочно принятых решений. Разовые затра ты компетентных сотрудников в период создания шаблонов и регламентов много кратно окупаются при массовом использовании выверенных решений сотрудни ками деканатов.

В Пермском государственном университете административно исключена возможность создания приказа по контингенту студентов вне подсистемы элек тронного документооборота [4] Единой Телеинформационной Системы. Исполь зование шаблонов приказов как системы регламентов позволяет снизить влияние человеческого фактора, повысить управляемость вуза.

Использование Единой Телеинформационной Системы позволяет сущест венно уменьшить время издания приказа.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Тихонов А.Н., Столяров Д.Ю. Использование информационных систем ав томатизации деятельности в российских вузах. VI Международный кон гресс “Интеграция информационных систем в образовании и научных ис следованиях высшей школы” (ИТО-Псков-2009) 2. Naumen University - система управления учебным процессом http://www.naumen.ru 3. Маланин В.В., Макарихин И.Ю., Макаров С.О., Решетников Д.Г., Хеннер Е.К. Единое телеинформационное пространство Пермского государственно го университета // Доклады Международной конференции «Реформы управления в высшем образовании: тенденции, проблемы и опыт».- Ростов на-Дону.- 4. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2005613279 Система электронного документооборота “Приказы по студен там” Зотов А.М., Решетников Д.Г., Железнов А.Н., Гайдуков Д.В.

Zotov A.M., Reshetnikov D.G., Zheleznov A.N., Gaidukov D.V.

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ "РАСЧЕТ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ ВУЗА" ENTITY-RELATIONSHIP MODEL OF “CALCULATION OF TEACHING LOAD” azheleznov@psu.ru ГОУ ВПО Пермский Государственный Университет г. Пермь Построение информационной модели для предметной области расчета учебной нагрузки вуза.

Секция Введение Расчет учебной нагрузки в вузе – одна из важнейших задач планирования и организации учебного процесса. На ее основе формируются учебные поручения, составляется расписание учебных занятий, определяется загруженность кафедр, осуществляется перераспределение ресурсов. Полнота информации и прозрач ность процесса являются целью информатизации данной области учебной дея тельности вуза.

В подготовке первичных данных, на основе которых осуществляется расчет учебной нагрузке, участвуют многие подразделения вуза:

Деканаты факультетов планируют структуру учебных групп, составляют учебные планы.

Учебно-методическое управление предоставляет нормы времени, опреде ляющие правила расчета нагрузки и закрепляет за кафедрами перечень чи таемых дисциплин.

Текущая структура учебных групп является основой для расчета учебной нагрузки на следующий учебный год. Перед расчетом она корректируется с уче том множества факторов: норм приема на следующий учебный год, переводов и другого движения студентов, появление новых или закрытие старых специально стей и т.д. Вновь полученная с учетом всех корректировок структура групп назы вается плановая структурой групп. Для каждой плановой группы на осенний и осенний семестр указываются учебные планы, а так же количество мест по бюд жету и договору. Расчет нагрузки возможен, только когда все факультеты осуще ствят ввод плановой структуры на следующий учебный год. Без полной картины плановой структуры групп невозможно получить оценку нагрузки, приходящуюся на кафедру, по той причине, что кафедра может преподавать дисциплины студен там нескольких факультетов.

Нормы времени для расчета утверждаются руководством вуза для каждого учебного года. Они определяют правила, по которым часы учебной работы сту дента, определенные в учебном плане, преобразуются в учебную нагрузку (фа культетов, кафедр, конкретных преподавателей). Нормы времени могут учиты вать различные нюансы обучения студентов, например, быть различными для студентов, обучающихся на бюджетной и договорной основе.

Уже из структуры первичных данных видно, что процедура подготовки и расчета учебной нагрузки является достаточно трудоемкой. Поэтому это один из тех процессов в вузе, необходимость автоматизации которой не вызывает сомне ния. Важным шагом в решении этой задачи является построение качественной модели данных (информационной модели).

Информационная модель Модель данных (Рис. 1) строилась в терминах “сущность-связь” (ER модель) с использованием инструментария Oracle Designer в соответствии с мето дикой, предлагаемой Oracle: выявлялись сущности, связи, проводилась детализа ция, уровень декомпозиции устанавливался с учетом полученных при анализе ко личественных оценок (для каждой выявленной сущности)[1]. Чтобы не загромож НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе дать диаграмму, на ней представлена взаимосвязь сущностей без детализации ат рибутов, поскольку этого достаточно для обозначения концепции модели данных.

Базовыми сущности для этой модели являются: Планируемая группа, Учебная ра бота, Норма времени, Учебный план, Семестр, Семестровый раздел, Элемент кур са, Программа дисциплины, Дисциплина.

Рис. 1. Модель данных предметной области “Расчет учебной нагрузки вуза” Суть предложенной модели данных в том, что присутствие в семестровом разделе (сущность семестровый раздел программы) учебного плана (сущность Учебный план), задействованного в плановой структуре групп (сущность Плано вая группа), часов по аудиторным (лекциям, практикам, лабораторным) видам ра бот и отчетности по этому разделу (сущность Время для вида работы) влечет за собой выполнение учебной работы сотрудниками кафедр (сущность Учебная ра бота), объем которой рассчитывается с помощью норм времени (сущность Норма времени для расчета). Норма времени однозначно определяет количество часов для каждого набора типа нормы времени, типа недели, типа ГОСа, типа группы, формы обучения, типа работы, типа программы дисциплины. Учебная работа соз дается на основе нормы времени для элемента курса, принадлежащего учебному плану. Плановой группе может быть поставлен в соответствие учебный план с указанием количества студентов, обучающихся по нему. Учебная работа произво дится для группы или для нескольких групп, в планах которых есть соответст вующий элемент курса. Учебная работа для группы определяет объем учебной нагрузки вуза.

Секция Заключение Данная информационная модель успешно применена при создании Единой Телеинформационной системы Пермского государственного университета [2,3]. В результате руководство вуза получает целостную картину отношений между фа культетами и кафедрами по приему-передаче учебной нагрузки. Кроме того, ис ключаются ошибки, возникающие в результате самостоятельного расчета нагруз ки кафедрами. Для иллюстрации возможностей автоматизированной системы расчета учебной нагрузки приведем следующий пример. Необходимо оценить возможность сокращения ставок ППС. В качестве вероятных путей решения зада чи оцениваем 3 варианта: изменение во всех программах дисциплин соотношения аудиторной и внеаудиторной нагрузки в соотношении 40% и 60%, фиксирования для каждой учебной подгруппы только одного учебного плана, и смешанный ва риант. Блок планирования учебной нагрузки позволяет произвести все расчеты в течение 1 дня и получить результаты с прогнозами изменения объема учебной на грузки в разрезе каждой кафедры, факультета.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Peter Koletzke, Dr. Paul Dorsey. Oracle Designer Handbook.

2. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2005613280 «Система расчета учебной нагрузки высшего учебного заведе ния».

3. Свидетельство об официальной регистрации базы данных № «Расчет учебной работы».

Карташевский И.В., Карякин Д.В., Косенко С.Г., Сподобаев М.Ю..

Kartashevsky I., Karyakin D., Kosenko S., Spodobaev M.

ТЕХНОЛОГИИ ВНЕДРЕНИЯ VOIP СЕРВИСОВ И СИСТЕМ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ IMPLEMENTATION OF VOIP SERVICES AND SYSTEMS IN EDUCATIONAL ESTABLISHMENTS ivk@psati.ru Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государ г. Самара Рассматривается модернизация существующей АТС на основе технологий IP-телефонии с использованием программного обеспечения Asterisk IP-PBX, под ключение к телефонной сети общего пользования (ТфОП) и организация город ской нумерации через мультисервисную IP-сеть (NGN) оператора местной те лефонной связи.

We consider the modernization of existing PBX based on the VoIP technology us ing Asterisk IP-PBX software. Also paying attention to connection establishment and numeration of local telephone link providers multiservice IP-network (NGN) НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Общий уровень развития телекоммуникационных технологий позволяет на более высоком уровне реализовывать интеграцию основных информационных систем и сервисов на основе концепции сетей нового поколения NGN. Возникает необходимость решить одну из важных задач – переход от устаревших моделей аналоговых телефонных систем к модели сети NGN. В связи с этим было принято решение о разработке проекта модернизации АТС в учебных корпусах ПГУТИ на основе современных цифровых технологий. Особенностью университета является наличие двух основных учебных корпусов, объединенных между собой собствен ной магистральной сетью TCP/IP на скорости 1 Гбит/с. Также университет имеет филиалы в других городах. Все перечисленные факторы повлияли на выбор тех нологии IP-телефонии в качестве основы для построения телефонной связи.

IP-телефония (Voice over IP) – система связи, обеспечивающая передачу го лоса по сети передачи данных (СПД) на основе TCP/IP. Объединение услуг теле фонии и СПД позволяется избавиться от необходимости создания или аренды раздельных сетей для передачи данных и телефонной связи.

Гибкая маршрутизация телефонных вызовов в IP-телефонии позволяет про вести анализ пользовательских потребностей и оптимизировать затраты на теле фонную связь, выбрать нескольких операторов телефонной связи, использовать существующие Интернет-каналы.

Наличие точек присутствия сети университета на узлах связи магистраль ных провайдеров значительно сокращает затраты на подключение оборудования АТС к оператору местной телефонной связи, где реализуется подключение IP телефонии к сети ТфОП (Рис. 1).

Обеспечение телефонной связи внутри подразделений учебных корпусов №1 и №2, колледжа связи, домов студентов осуществляется без дополнительных затрат.

Система IP-телефонии позволяет реализовать маршрутизацию междугород них и международных вызовов через оператора местной телефонной связи и с оп ределенными точками соединения через сеть Интернет. Это позволяет организо вать телефонную связь по существующим Интернет-каналам с филиалами уни верситета в других городах без затрат на междугороднюю телефонную связь.

Ядром IP-АТС является программное обеспечение от компании Digium – Asterisk, которое работает на операционной системе Linux. Asterisk, в комплексе с необходимым оборудованием, обладает всеми возможностями классической АТС, поддерживает множество VoIP протоколов и предоставляет функции голосовой почты, конференций, интерактивного голосового меню (IVR), центра обработки вызовов, запись CDR и прочие функции. Для создания собственной функцио нальности можно воспользоваться собственным языком Asterisk.

Asterisk распространяется по условиям двойной лицензии, благодаря кото рой одновременно с основным кодом, распространяемым по открытой лицензии GNU GPL, возможно создание закрытых модулей, содержащих лицензируемый код.

Секция Рисунок. Структурная схема IP-телефонии В учебных корпусах №1 и №2 функционирует аналоговая сеть абонентских линий, обслуживаемая в данное время существующей аналоговой АТС. Подклю чение аналоговых телефонных аппаратов через абонентские линии к сети IP телефонии осуществляется через голосовые шлюзы с портами FXS. Проект под держивает гибкую масштабируемость за счет увеличения числа оборудования го лосовых шлюзов и IP-телефонов.

Таким образом, проект реализует концепцию построения современных се тей NGN и интегрирует услуги телефонной связи в общую инфраструктуру ин формационной среды университета.

Колоколов А.С., Коренюгин Д.В., Сысков А.М.

Kolokolov A.M., Korenyugin D.V., Syskov A.M.

МОДУЛЬ СИНТЕЗА СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОЯ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ В КОНТЕКСТЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВЕРИФИКАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСТОРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ THE MODULE OF SYNTHESIS OF A SEMANTIC LAYER OF WAREHOUSE OF THE DATA IN A CONTEXT OF THE DECISION OF A PROBLEM OF VERIFICATION OF INDICATORS WITH USE OF THE HISTORICAL INFORMATION akolokolov@gmail.com ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н г. Екатеринбург Проект направлен на решение задач автоматизации учреждений высшего профессионального образования. На сегодняшний день задача автоматизации оперативных процессов на базе корпоративных информационных систем являет ся достаточно изученной, однако актуальной является задача создания системы поддержки принятия решений (СППР), которая позволила бы:

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе 1. Осуществлять централизованный сбор и хранение данных, их аналитиче скую обработку;

2. Формировать показатели эффективности, производить их мониторинг;

3. Автоматизировать процесс сбора и формирования консолидированной от четности, обеспечивать оперативный доступ к этой информации специали стов и руководителей различного уровня.

The project aims to automate the tasks of higher education institutions. At present time the task of automating business processes based on enterprise information systems is sufficiently investigated, but the actual task is creating a decision support system (DSS), which would allow:

1. To provide centralized gathering and storage of data, its analytical processing;

2. To form the performance indicators and to make their monitoring;

3. To automate the process of gathering and forming a consolidated reporting, to provide quick access to this information specialists and managers at various le vels.

Проект направлен на решение задачи автоматизации учреждений высшего профессионального образования, в рамках которой стоит проблема создания сис темы поддержки принятия решений (СППР). Подобные системы получили рас пространение в сферах, связанных с обработкой больших массивов данных – фи нансы, маркетинг, розничная торговля, а также в крупных промышленных пред приятиях. Использование этой технологии для образовательных учреждений ста ло актуальным вследствие увеличения доли внебюджетной составляющей в дохо дах вуза, необходимости принятия управленческих решений на основе все возрас тающего количества информации, которая должна предоставляться в сжатые сро ки.

В общем виде СППР должна решать следующие задачи:

1. Осуществлять централизованный сбор и хранение данных, их аналитиче скую обработку 2. Формировать показатели эффективности, производить их мониторинг 3. Автоматизировать процесс сбора и формирования консолидированной от четности, обеспечивать оперативный доступ к этой информации специали стов и руководителей различного уровня.

В основе решения этих задач лежит хранилище данных. В хранилище соби раются все данные, накопленные в информационных системах предприятия в форме, оптимизированной для аналитической обработки. Для осуществления этой обработки используется технология OLAP (On-Line Analytical Processing – анали тическая обработка в режиме реального времени). С ее помощью пользователь, оперируя лишь терминологией предметной области, может строить запросы, ко торые автоматически конвертируется в MDX запрос в XMLA-формате, затем об рабатываются в хранилище, а результат возвращается пользователю в виде вы борки таблицы либо другого визуального представления данных.В общем виде OLAP-системы состоят из источника данных, которым может являться форма Секция ввода или система оперативного учета (АСУ вуза), хранилища данных и клиент ского приложения, обеспечивающего доступ к данным в виде конструктора отче тов и преднастроенных отчетных форм. Список источников приведен в конце раздела.

На сегодняшний день имеется несколько разработок в этой области.

На федеральном уровне разработана система мониторинга и статистики в образовательной сфере, разработчик – компания IBS. Она представляет собой портальное решение на основе IBM Workplace Forms. Эта система обеспечивает процессы заполнения и утверждения отчетных данных, обработки собранных и расчета сводных данных, генерацию многомерных отчетов и их публикацию. В аналитических системах очень важным является процесс проверки данных, выяв ления ошибок на этапе ввода информации. В рассмотренной системе осуществля ется лишь первичная проверка корректности заполняемой формы, без увязки с другими данными. Это не позволяет эффективно пользоваться таким решением на уровне отдельного учебного заведения, так как для вуза очень важен процесс ве рификации данных в разрезе различных уровней агрегации.


На уровне региональных органов управления образованием компанией Ла нит ведется разработка информационной системы повышения эффективности принятия управленческих решений. Она представляет собой портал, основанный на Java-технологиях. Это решение по сравнению с предыдущим предоставляет более усовершенствованные инструменты для сбора показателей и формирования на их основе многомерных моделей: собираемые показатели описываются на ме тауровне в виде реляционной схемы, которая позволяет описать многомерную модель с ограниченным количеством измерений и неограниченным количеством атрибутов. После создания модели данных на метауровне происходит автомати ческая генерация OLAP-куба. Недостатком этого решения является то, что формы представляют собой независимые источники данных, которые могут противоре чить друг другу, и у пользователя нет возможности проверки согласованности по казателей в различных формах ввода данных. Форматный и логический контроль на этапе ввода отсутствует.

Примером создания СППР на уровне вуза может служить решение АИС Университет на платформе SAP R/3, внедренное в МГУ. Оно представляет собой комплексную ERP-систему, автоматизирующую все основные процессы. Главным отличием от рассмотренных систем является то, что показатели не вводятся опе ратором, а формируются непосредственно из самой системы. В этом случае реша ется проблема согласованности данных на различных уровнях, но такое решение ограничено в возможностях по формированию новых показателей, так как требует изменения не отдельных форм ввода данных, а функционала всей ERP-системы.

Внедрение модуля СППР на платформе SAP R/3 в других вузах оказалось невоз можным.

Таким образом, основными недостатками, не позволяющими перенести функционал рассмотренных систем на предметную область вуза, является с одной стороны отсутствие инструментов для проверки достоверности вводимых данных, что является необходимым условием стабильной работы системы, а с другой сто НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе роны – невозможность этих систем работать с различными источниками данных в автоматическом режиме.

Патентный поиск выявил полезные модели, созданные для задач поддержки принятия решений и оперативного анализа данных: система поддержки стратеги ческого управления предприятием, свидетельство № 48420 от 19.04.2005;

конвер гентная система поддержки решений, свидетельство № 80029 от 21.08.2008;

авто матизированная система сбора, обработки и хранения данных, свидетельство № 81351 от 26.08.2008;

система учета, планирования, контроля и анализа при совер шении действий с ресурсами, свидетельство № 37246 от 15.12.2003. Однако в описаниях этих полезных моделей не рассматривается процесс согласования дан ных и формального описания правил верификации. Подчеркнем также, что нали чие этих патентов не будет препятствовать использованию новых решений.

Таким образом, научно-техническая задача заключается в создании инстру мента, позволяющего аналитику самостоятельно описывать правила согласования данных, основываясь не на технических знаниях об архитектуре системы, а лишь на экспертных знаниях о предметной области.

Исследование состоит в разработке методов и алгоритмической реализации верификации входящей информации о показателях деятельности высшего учеб ного заведения на основе динамически формируемых многомерных моделей предметной области. Главным критерием в оценке согласованности информации на уровне многомерной модели является выполнение определяемых на формаль ном языке правил.

В качестве источника информации предполагается разработка универсаль ного конструктора форм, определяющего на метауровне состав и характеристики собираемых данных. На основании метаданных конструктора форм производится автоматическая генерация и управление многомерной моделью (используя OLAP технологию), способной в дальнейшем осуществлять хранение и обработку по ступающей через формы сбора информации.

Для многомерной модели описываются правила верификации входящих данных, так чтобы сохранялась ее целостность. Для этого необходим способ опи сания и выполнения правил на языке, который будет однозначно определять спо соб извлечения и обработки информации из многомерной модели (должна быть разработана схема отображения языка описания правил в язык запросов к много мерной модели, MDX).

Кроме того, для использования динамических многомерных моделей в при нятии управленческих решений необходима техническая возможность проведе ния анализа данных, формирования и публикации adhoc отчетов нужных пользо вателю форм. Для этого требуется разработка клиентского инструментария, кор ректно реализующего данные функциональные требования.

Результатом НИОКР будет являться программный комплекс, состоящий из трех функциональных блоков:

1. Конструктор форм, который позволяет описать собираемые показатели предметной области и правила верификации этих показателей.

Секция 2. Хранилище данных, которое содержит показатели в виде многомерных мо делей и осуществляет их аналитическую обработку.

3. Портал, через который будет осуществляться взаимодействие пользователя с системой.

Другими словами, результаты исследования позволят создать продукт, ко торый предназначен для интеграции с информационной системой вуза, и будет решать задачи автоматического формирования отчетности и оперативного анали за данных для поддержки принятия решений. Его главным техническим отличием по сравнению с существующими разработками будет являться наличие специаль ного инструмента, минимизирующего вероятность ошибок на этапе ввода дан ных. Функциональные и рыночные преимущества продукта описаны в разделе коммерциализуемости результатов.

Королв А.В.,Трофимов С.П.

Korolev A.V., Trofimov S.P.

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ РЕЙТИНГОВАЯ СИСТЕМА INFORMATIONAL AND ANALYTICAL RATING SYSTEM alexander.korolev7@gmail.com ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина»

г. Екатеринбург Разработана информационно-аналитическая рейтинговая система, адап тированная для расчета рейтинга кафедр. Анализируется влияние показателей и весовых параметров на значение рейтинговой функции. В систему включен мо дуль автоматизированного сбора информации о показателях кафедры от со трудников посредством электронной почты. Реализована система мониторинга активности респондентов.

Designed informational and analytical rating system that is adapted to calcula tion of departments ranking. The influence of indicators and weighting parameters on the value of rating functions is analyzed. The system includes a module of automated data collection of indicators from the department staff via e-mail. Implemented monitor ing system of respondents activity.

Рейтинг (англ. rating) – числовой или порядковый показатель, отображаю щий важность или значимость определенного объекта или явления. Для вуза, фа культета или кафедры рейтинг представляет собой систему выявления соответст вия уровня подразделения определенным общественным и государственным тре бованиям. Эти требования устанавливаются законодательством РФ, государст венными образовательными стандартами, нормативными документами и локаль ными актами органов управления.

Данная тема особенно актуальна при сравнении подразделений одного про филя. При объединении двух и более подобных структур преимущества следует распределять в соответствии с их рейтингом.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Как правило, применяемые алгоритмы расчета рейтинга являются многопа раметрическими. Выбор конкретных значений параметров осуществляется в зави симости от задач, которые ставятся перед рейтинговой системой (РС). В реализо ванной системе при расчете рейтинга используется более 80 параметров. Каждый из параметров по-своему влияет на результат. Рассмотренная формула рейтинга кафедр использовалась в УГТУ-УПИ.

Данная рейтинговая система позволяет:

определять рейтинг кафедры или иного другого структурного подразделе ния;

определять влияние какого-либо параметра на результирующую рейтинго вую функцию и визуализировать эту зависимость в виде 2-3- мерных гра фиков;

определять эластичность и частные производные рейтинговой функции при фиксированных показателях;

отслеживать изменение рейтинга по данным, хранящимся в базе;

редактировать данные, тем самым изменять значение рейтинга за какой либо определенный промежуток времени;

В ходе испытания РС было установлено, что рост некоторых параметров ведет к уменьшению значения рейтинговой функции. Такими параметрами явля ются:

общая численность штатного ППС, общая численность научных работников, общая численность совместителей, количество аспирантов дневной и заочной форм обучения на 01.09 отчетно го года В то же время при уменьшении этих показателей понижаются некоторые зависящие от них показатели рейтинга, что может привести к уменьшению рей тинга. В результате возникает задача оптимизации показателей подразделения в каждый момент времени.

Зависимость рейтинга от других показателей является как правило линей ной и возрастающей.

При определении рейтинговой функции показатели разбиты на следующие группы:

интеллектуальная среда, подготовка кадров, научно-исследовательская деятельность, издательская деятельность, материальная база, охрана труда.


Для каждой из вышеперечисленных групп заданы весовые коэффициенты, которые определяют вес группы в рейтинговой функции. При динамическом за дании этих весовых коэффициентов возможна максимизация рейтингов кафедр.

Секция Можно подобрать весовые коэффициенты, которые оптимально учитывают структуру и степень влияния той или иной группы на рейтинговую функцию, что позволяет наиболее точно произвести ранжирование результатов по исходным данным. Таким образом, можно управлять влиянием той или иной группы на зна чение рейтинга.

Данный анализ позволяет определить параметры, которые стоит увеличи вать для роста значения рейтинга, а также экстремальные значения параметров, при которых рейтинг достигает своего максимума в данный момент. Анализ по зволяет прогнозировать поведение рейтинговой функции и дает представление о поведении этой функции в ближайший период времени, то есть дает возможность составить прогноз значений рейтинга различных кафедр на какой-либо период.

При численном анализе используется иерархия классов, основанная на формальных грамматиках символьных вектор-функций. В результате удается из бежать вычислительных погрешностей.

В данной работе предлагается своя система сбора информации от сотрудни ков. Она представляет собой электронный опросный лист (ЭОЛ) в формате MS Ecsel, периодически рассылаемый сотрудникам по электронной почте. Опросный лист содержит разделы, соответствующие показателям РС. Ранее внесенные дан ные сохраняются, выделяются цветом и доступны для просмотра пользователями в качестве напоминаний о прежних результатах. Обработка листа производится вручную администратором, и информация заносится в базу данных.

Рассылка опросных листов требует, чтобы респонденты регулярно просмат ривали свои почтовые ящики.

Разработана система проверки актуальности респондентов по электронной почте. В рамках вуза – это проверка актуальности почтовых ящиков студентов и преподавателей. Система с установленной периодичностью рассылает служебные письма, требующие лишь ответа с подтверждением их получения. Ответы обраба тываются на почтовом сервере. В результате можно отслеживать пользователей, которые не читают почту, а так же быть уверенным, что отправленная почта будет прочитана.

Если какой-то из пользователей не отвечает на письма за установленное время, то владельцу данного списка рассылки (например, старосте) уходит уве домление с соответствующей информацией. То же происходит и на вышестоящих уровнях, если, например староста, также не читает почту.

Рейтинговая система может быть адаптирована для других областей дея тельности. Например, при расчете рейтинга спортсменов или игроков одной ко манды используется принцип системы Эло, в котором учитываются только по следние результаты. Разработанная система предоставляет оперативный монито ринг уровня спортсмена, а также позволяет указать, какие показатели следует улучшать в первую очередь.

В работе использованы результаты дипломных проектов Коробова М.Ю., Раскевич Н.О., Михайлова С.А., выполненных под руководством доц.Трофимова С.П.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Кузьмичев В.С., Ланский А.М., Пашков Д.Е., Еленев Д.В., Чернов А.А., Фи лимонов П.А.

Kuzmichev V.S., Lansky A.M., Pashkov D.E., Elenev D.V., Chernov A.A., Filimo nov P.A.

СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ И КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ УНИВЕРСИТЕТА CREATION OF INFORMATION-ANALYTICAL SYSTEM OF MONITORING OF DEPARTMENT ACTIVITIES AND QUANTITATIVE EVALUATION OF THE UNIVERSITY ACTIVITIES RESULTS p_fil63@mail.ru Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева г. Самара Начата практическая реализация и поэтапное внедрение информационно аналитической системы мониторинга деятельности подразделений и количест венной оценки качества результатов работы университета с использованием интегрированной автоматизированной информационной системы управления ву зом.

There is begun implementing and stage-by-stage introducing information analytical system of monitoring of department activities and quantitative evaluation of the university activities results using an integrated automatic information system of managing a higher education institution.

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академи ка С.П. Королева (СГАУ) – ведущий вуз федерального значения, интеллектуаль ный центр аэрокосмического кластера, университет, формирующий единую ин фокоммуникационную среду образования, науки и инноваций, занимающий ли дирующую позицию в развитии экономики, основанной на знаниях. Это подтвер ждается победой программы развития СГАУ на 2009-2018 годы в конкурсном от боре и присвоением вузу категории «Национальный исследовательский универси тет».

Одними из задач программы являются:

создание и развитие высокоразвитой информационно-аналитической систе мы мониторинга деятельности подразделений и количественной оценки ка чества результатов работы университета;

развитие интегрированной системы менеджмента исследовательского уни верситета на основе высокоразвитой информационно-аналитической систе мы мониторинга, содержащей базы данных образовательной, научно исследовательской, инновационной деятельности с целью принятия свое временных, эффективных управленческих решений;

разработка и внедрение системы оперативного планирования и контроля исполнения мероприятий на основе результатов мониторинга внешней и Секция внутренней среды с использованием высокоразвитых интегрированных аналитических информационных систем и сбалансированной системы пока зателей качества.

Начиная с 2003 года, в СГАУ реализуется проект создания и развития ин тегрированной автоматизированной информационной системы (ИАИС) управле ния университетом на базе СУБД Oracle 9i. Ее основное назначение – автоматиза ция системы управления вузом и создание единой интегрированной базы данных.

На сегодняшний день система включает в себя более 75 клиентских рабочих мест в административных и учебных подразделениях университета. Внедрение ИАИС позволило существенно улучшить управленческий учет в вузе, упорядочить внут реннюю структуру, минимизировать количество документов. Информация, хра нящаяся в централизованной базе данных системы, является основой для анализа всех видов деятельности университета.

Другим важным аспектом развития университета стало внедрение в 2007 2008 годах системы менеджмента качества (СМК), соответствующей требованиям международного стандарта ISO 9001:2000 (ISO 9001:2008). В настоящее время создана и используется в повседневной работе всех подразделений и служб уни верситета основополагающая нормативная база, определяющая организационную структуру СМК, систему ее документации, распределение ответственности и пол номочий персонала, основные рабочие процессы. Разработаны руководство по ка честву, документированные процедуры, а также оригинальная методика монито ринга и количественной оценки качества результатов деятельности университета.

В СГАУ эффективно функционирует система, в рамках которой руководителями и уполномоченными по качеству подразделений проводится мониторинг резуль тативности процессов СМК, анкетирование работников, студентов и выпускников с целью количественной оценки их удовлетворенности условиями работы и каче ством обучения.

Перечисленные заделы послужили основой создания концепции информа ционно-аналитической системы мониторинга деятельности подразделений и ко личественной оценки качества результатов работы университета (ИАСМиО) с ис пользованием ИАИС управления вузом. Разработка системы направлена на реше ние следующих основных задач:

повышение эффективности мониторинга образовательного и научно исследовательского процессов на основе систематического измерения их показателей;

совершенствование системы поддержки и сопровождения управленческих решений на основе мониторинга показателей эффективности и результатив ности деятельности университета на базе ИАИС;

обеспечение информационной поддержки системы менеджмента качества;

совершенствование системы оплаты труда на основе мониторинга показате лей качества;

повышение достоверности внутренних и внешних отчетных данных.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Согласно разработанному техническому заданию на систему, в нее входят следующие автоматизированные рабочие места (АРМы): «Ректор», «Проректор», «Деканат», «Кафедра», «Учебный отдел», «Управление образовательных про грамм», «Отдел обеспечения работы приемной комиссии и профориентации», «Отдел сопровождения платных образовательных услуг», «Финансово экономический отдел НИЧ», «Отдел интеллектуальной собственности», «Отдел информационного обеспечения научно-образовательной и инновационной дея тельности», «Отдел обеспечения деятельности советов университета», «Отдел ас пирантуры и докторантуры», «Управление подготовки научных кадров», «Бухгал терия» (Материальный отдел), «Центр содействия трудоустройству выпускни ков», «Отдел госбюджетных НИР», «Управление имущественных отношений» и «Отдел управления качеством образования лаборатории АСУ-вуз».

Все АРМы ИАСМиО взаимосвязаны и представляют собой выделенные функционально модули, использующие общие табличные пространства, что по зволяет использовать информацию из смежных подсистем и исключать двойной ввод информации. Права доступа к вводу или редактированию данных распреде лены между АРМами соответственно их функциям.

В настоящее время реализованы ядро системы и модуль администрирова ния, позволяющие выполнять операции ведения журнала пользователей, архиви рования и резервного копирования базы данных, ее текущего обслуживания, сбо ра и анализа статистики и т.д. Для обеспечения конфиденциальности передавае мой по сети информации разработан механизм создания и поддержания сертифи катов безопасности для работы с протоколом передачи данных Secure Socket Layer (SSL).

Также создан модуль синхронизации данных о структуре, работниках уни верситета, их образованиях, ученых и почетных степенях и званиях, наградах, прохождениях стажировок и повышений квалификации, а также о штатных рас писаниях и штатных книгах в ИАСМиО с данными модуля «Кадры и штатное расписание» ИАИС управления университетом.

На сегодняшний день реализовано типовое автоматизированное рабочее ме сто «Кафедра» ИАСМиО, разработана необходимая нормативная база, ведутся работы по развертыванию системы на всех кафедрах СГАУ. Это дает возмож ность осуществить мониторинг деятельности кафедр за 2009 год, а затем поддер живать систему их подекадной отчетности, что позволит в оперативном режиме отслеживать показатели оценки эффективности реализации программы развития национального исследовательского университета. Функции контроля и анализа достоверности данных предусмотрены в разрабатываемом АРМ «Отдел управле ния качеством образования лаборатории АСУ-вуз»

Создание других АРМ ИАСМиО ведется в соответствии с утвержденным порядком их внедрения на основе их инфологического описания в единой унифи цированной форме с последующим проектированием и практической реализацией программной части системы.

Секция Лапина О.В.

Lapina O.V.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ЗАМЕСТИТЕЛЯ ДИРЕКТОРА ПО УЧЕБНО МЕТОДИЧЕСКОЙ РАБОТЕ INFORMATIVE SYSTEM OF EDUCATION- METHODICAL DEPUTY DIRECTOR lapina_ov@mail.ru ГОУ СПО "Пермский авиационный техникум им. А.Д.Швецова" г. Пермь Качество подготовки специалистов в образовательных учреждениях и, особенно, эффективность использования научно-педагогического потенциала за висят в определенной степени от уровня организации учебного процесса, обеспе чение которого можно улучшить с помощью информационной системы, авто матизирующей работу заместителя директора по учебно-методической работе.

The quality of specialists’ preparing in educational institutions and especially the effectiveness of science-pedagogical potential usage depend on level of teaching process organization, provision of which can be improved with the help of informative system, synchronized the activity of education- methodical deputy director.

Уровень и объемы имеющейся информации заместителя директора по учеб но-методической работе настолько велики, что уже не возможны ее обработка, анализ и понимание без современных аппаратно-программных средств. Поэтому становится крайне необходимым создание автоматизированной системы для его работы на основе современных компьютерных технологий и телекоммуникаций как единого комплекса для получения полной информации об имеющихся ресур сах и возможностях, которыми он владеет и может использовать в своей деятель ности. Набор функциональных компонент информационной системы заместителя директора должен содержать эффективный и быстродействующий интерфейс, средства автоматизированного ввода данных, адаптированную для решения соот ветствующих задач систему управления базами данных, широкий набор средств анализа, а также средств генерации документов, визуализации и вывода отчтов по работе всего педагогического коллектива в целом.

При выборе программных продуктов необходимым условием является обеспечение устойчивых связей с системой, в которой содержится кадровая ин формация. С учетом фактора постоянной модернизации аппаратных средств ин формационных систем и модификации программных средств, необходимым усло вием функционирования систем является обеспечение сохранности и переноси мости данных в новые программно-аппаратные среды. Для решения всех этих за дач в Пермском авиационном техникуме была создана информационная система заместителя директора по учебно-методической работе, разработанная с помощью СУБД MS Access.

В данной системе содержатся сведения о наличии обязательной документа ции преподавателя (типовые программы, КТП, рабочие программы, вопросы к эк заменам, экзаменационные билеты, методические указания по выполнению прак тических, лабораторных, самостоятельных работ) и даты е представления. Эти НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе данные непосредственно заполняются во время получения и утверждения доку ментов заместителем директора.

В течение каждого учебного года в информационную систему заносится и дополнительная информация о преподавателях по мере е появления. Она вклю чает в себя участие педагогов в различных мероприятиях, конкурсах, конферен циях регионального, Российского, международного уровней;

а также публикации в журналах, газетах и статьи в сборниках.

Помимо вышесказанного, средствами создаваемой системы осуществляется ввод информации по курсам повышения квалификации, ведтся учт своевремен ности прохождения курсов преподавателями, а также сроков аттестации и квали фикационного уровня педагогов.

В результате действия в созданной информационной системе формируются отчты по основной деятельности. В них отслеживается деятельность педагогиче ского коллектива в целом и каждого преподавателя в частности. Система также генерирует отчты по запросам заместителя директора. К ним относятся отчты: о последней дате аттестации преподавателя;

о кабинете, которым заведует педагог;

об участии в мероприятиях;

об изданиях, в которых можно найти статьи педаго гов;

о курсы повышения квалификации, которые проходили преподаватели обра зовательного учреждения: В итоге система формирует полную отчетность о рабо те педагогического коллектива образовательного учреждения. Это необходимо для оптимизации деятельности заместителя директора по методической работе и высвобождения времени для творческого подхода к организации работы педаго гического коллектива и студентов образовательного учреждения.

Для того чтобы обеспечить поступление кадровой информации была уста новлена связь информационной системы с базой данных отдела кадров. При этом происходит передача заполненной информации из базы с личными данными пре подавателей в систему, с которой работает заместитель директора по учебно методической работе. Помимо кадровой информации в созданной системе была организована связь с системой «Спрут» для получения сведений о всех препода ваемых в техникуме дисциплинах.

Данная система обеспечивает целостность, сохранность и неприкосновен ность данных, она проста и удобна для использования, обеспечивает эффектив ный поиск, структурирование информации, ее адаптацию к особенностям педаго гического процесса.

На сегодняшний день качество информации определяет качество управле ния. Информационная компетентность заместителя директора включает квалифи цированную работу с различными информационными ресурсами, использование их для эффективного решения профессионально-значимых задач.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Эрганова Н.Е., Введение в технологии профессионального обучения. Прак тико-ориентированная монография. – Екатеринбург: РГППУ,2009.152 с.

ISBN 5-7691 – 1931 – 8.

Секция 2. Годин В.В., Корнеев И.К., «Информационное обеспечение управленческой деятельности» Учебник. – М.:Мастерство;

Высшая школа,2001.-240 с ISBN 5-294-00042- 3. Единый квалификационный справочник должностей работников образова ния.

Лившиц А.Л.

МЕТРИКИ СЛОЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ slivshits@yandex.ru ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина»

г. Екатеринбург Работу современного вуза невозможно представить без использования раз нообразных информационных систем. Однако использование большого количест ва разных информационных систем разработанных в разное время и на разных платформах создает существенные сложности в их поддержке и интеграции меж ду собой. По этому все чаще происходит переход от «ласкутной» автоматизации к внедрению единых систем управления вузом.

Так как единые системы управления вузом, это очень большие и сложные система, то важными параметрами, влияющими на успех их разработки и внедре ния, являются качество и надежность, трудоемкость разработки и внедрения.

В отличие от большинства отраслей материального производства, в вопро сах проектов создания программного обеспечения недопустимы простые подхо ды, основанные на умножении трудоемкости на среднюю производительность труда. Это вызвано, прежде всего, тем, что экономические показатели проекта не линейно зависят от объема работ, а при вычислении трудоемкости допускается большая погрешность.

Поэтому для решения этой задачи используются комплексные и достаточно сложные методики, которые требуют высокой ответственности в применении и определенного времени на адаптацию.

Современные комплексные системы оценки характеристик проектов созда ния программного обеспечения могут быть использованы для решения следую щих задач:

предварительная, постоянная и итоговая оценка экономических параметров проекта: трудоемкость, длительность, стоимость;

оценка рисков по проекту: риск нарушения сроков и невыполнения проекта, риск увеличения трудоемкости на этапах отладки и сопровождения проекта и пр.;

принятие оперативных управленческих решений – на основе отслеживания определенных метрик проекта можно своевременно предупредить возник новение нежелательных ситуаций и устранить последствия непродуманных проектных решений.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Одним из ключевых способов повышения качества программного обеспече ния, снижения трудозатрат и рисков является анализ сложности разрабатываемого программного обеспечения при помощи разнообразных метрик.

В современных условиях большинство программных проектов создается на основе объектно-ориентированного подхода, в связи с чем существует значитель ное количество метрик, позволяющих получить оценку сложности объектно ориентированных проектов.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 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.