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 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |

«Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы ПРАВОВЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ...»

-- [ Страница 7 ] --

Математические методы анализа, принятия решения, проверки гипотез и формулирования выводов в медицине и биологии достаточно широко известны и некоторые применяются до сих пор (4, 5, 7, 8, 12 и др.). Среди них анализ Вальда [3], матричные алгоритмы, основанные на анализе присутствия или отсутствия признаков [2], методы правдоподобия (анализ частот встречаемости признаков при двух или более заболеваниях) [21], алго ритмы, основанные на логике фазового интервала (состояние выражается в виде совокупности точек в про странстве признаков) [1, 2], вероятностные методы [28]. Несмотря на разнообразие традиционных методов, наличие четких алгоритмов принятия решений является общим признаком объединяющим их [5]. Эти системы рассчитаны на типичные ситуации и, как правило, не предполагают их существенных изменений в процессе эксплуатации, хотя модификация системы под конкретного пользователя вполне возможна. Это оправдано, так как обеспечивает сопоставимость данных и позволяет в последующем осуществлять обмен информацией. В современных условиях этого недостаточно. При решении сложных реальных задач число логических правил, системы взаимосвязей между ними значительно увеличивается, при этом вычислительный процесс не всегда удается выразить логическими правилами.

Особенности медико-биологической и психологической информации, заключающиеся именно в трудности их алгоритмизации, накладывают ограничения на использование традиционных экспертных систем. Решения в медицинских и биологических задачах зависят от огромного количества неодинаковых по значимости факто ров [10, 13]. В настоящее время появилось принципиально новое поколение решающих алгоритмов, являю щихся неявными и обладающих способностью к самонастройке [25], которая может осуществляться на мини мальном количестве данных [19]. Наиболее интенсивно из этой группы развиваются нейросетевые методы [6, 14, 26]. В начале 80-х годов сформировалась целая наука - нейроинформатика [27]. Наиболее успешно нейросе тевые технологии применяются при решении неявных задач медицины и биологии [15, 18, 20]. Нейросети об ладают большей скоростью, точностью, гибкостью и информативностью при решении медико-биологических задач [24]. Рост числа публикаций о нейронных сетях в биологии и медицине можно проследить не только по Всемирной Медицинской базе данных Med Line, но и по другим WEB сайтам, что свидетельствует о росте распространения нейросетевых технологий в этой области. Появились сведения о том, что нейропрограммы могут работать с медицинскими данными, относящимися к субъективным категориям, например, в психиатрии [22]. Оценка субъективных данных дает возможность распознавания психических симптомов [16] и диагности ки и изучения некоторых психиатрических симптомокомплексов - деменции [23] и аутизма [17]. Однако рабо ты о применении нейросетевых технологий к медико-социальной и психологической информациии встречают ся не столь часто. Как метод психологии компьютерное моделирование пока еще является скорее эксперимен том, чем средством развития разных отраслей психологической науки [9].

Преимуществом нейросетевых экспертных систем перед традиционными является, в первую очередь, именно применение их при решении трудноалгоритмируемых задач. Нейросети принимают решения на основе опыта, приобретаемого ими самостоятельно, при этом создателю экспертной системы не требуется устанавливать взаимосвязи между входными данными и необходимым решением, затрачивая время на статистическую обра ботку, подбор математического аппарата, создание и проверку математических моделей. Решение, принимае мое нейросетью, не является категоричным, а выдается вместе со степенью уверенности в нем, что оставляет пользователю возможность критически оценивать ее ответ. Нейросеть позволяет моделировать ситуацию при нятия решения. Нейросети дают ответ очень быстро (доли секунды), что позволяет использовать их в различ ных динамических системах, требующих незамедлительного принятия решения. Возможности нейросетей (коррекция классификационной модели, минимизация обучающих параметров и др.) позволяют упрощать про цесс создания экспертных систем, определять направления научного поиска. При наличии в блоке трудноалго ритмируемых задач элементов четких правил, возможно комбинировать в одной экспертной системе несколько нейросетей или даже обычные математические методы и строить из них иерархические блоки, одни из которых Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ используют для своих действий результаты работы других. Применение неявных алгоритмов не противоречит и не отменяет использование формальных методов, а может дополняться ими при необходимости [11].

С помощью программного комплекса AcceStat-2000 "NeuroMaster" нами разработаны и апробированы на прак тике нейросетевые экспертные системы прогнозирования успешности учебной деятельности у курсантов и слушателей образовательных учреждений МВД России, путем обучении полносвязных сигмоидных нейронных сетей предикторов - на основе наборов примеров с известными ответами и обучающими параметрами, норми рованными на диапазон [-1...1].

Необходимость применения нейросетевых технологий была вызвана тем, что с помощью созданной нами ком пьютерной программы и базы данных "Профессионально-психологическое обследование и сопровождение обучаемых и специалистов" удалось решить, в числе прочих, задачи распределения обследуемых на группы профессиональной пригодности. Был разработан алгоритм, определен набор условий (входных параметров), на основании которого был получен четкий, точный и недвусмысленный ответ для каждого человека. Причем было доказано, что определяемые по этому алгоритму группы профессиональной пригодности несут прогно стическую значимость. Однако прогнозирование успешности учебной деятельности по медико-социальным и психологическим данным относится к классу задач, в которых не представляется возможным учесть все реаль но имеющиеся условия, от которых зависит ответ, а можно лишь выделить приблизительный набор наиболее важных условий. Так как часть условий при этом не учитывается, ответ может носить неточный, приблизи тельный характер, а алгоритм нахождения ответа не может быть выписан точно. Применить нейросетевые тех нологии к решению задачи прогнозирования успешности обучения позволило наличие универсального типа архитектуры и единого универсального алгоритма обучения, предложенного Д.Д.Россиевым [11], и созданной нами компьютерной программы и базы данных с примерами, на основании которых производилось обучение нейронных сетей. Это дало возможность подойти к созданию экспертных систем прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности.

Создание самообучающейся нейросистемы включало в себя несколько этапов [11], часть из которых совпадало с этапами создания традиционных систем:

1. Постановка задачи. В качестве задачи нами было определено создание экспертных систем прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности. Ее тип – предикция.

2. Сбор обучающих данных. Для обучения нейронной сети нами была создана обучающая выборка (задачник), состоящая из примеров. С помощью перекрестных запросов были получены таблицы для каждого года набора.

Каждый пример представлял собой задачу одного и того же типа с индивидуальным набором условий (входных параметров) и заранее известным ответом. В качестве входных параметров использовались данные профессио нально-психологического обследования одного обучаемого, заранее известным ответом - итоги сдачи сессий по семестрам (средний балл). Несколько примеров с разными ответами (данные на обучаемых конкретного года набора) образовали задачник. Задачник располагался в базе данных, каждая запись которой является примером.

3. Создание и обучение нейросети. Обучение нейросети в большинстве стандартных случаев представляет со бой автоматический процесс, который только после его окончания требует участия специалиста для оценки результатов.

4. Создание интерфейса. Как и для традиционных экспертных систем -разработка средств взаимодействия сис темы с пользователем (формы ввода данных, вывода ответа и т.п.). Ввод данных производился из сводной базы данных, которая была создана с помощью перекрестных запросов.

5. Отладка и тестирование. Этап включает в основном отладку работы программы, т.к. тестирование часто проводится в процессе обучения сетей. Этот этап автоматизирован разработчиком и также не потребовал вме шательства предметного специалиста.

6. Доучивание. Нами для решения задачи прогнозирования успешности учебной деятельности были применены основные положения теории и методологии создания нейросетевых медицинских экспертных систем, сформу лированные Д.Д. Россиевым, в следующем виде:

1. При создании нейросетевых экспертных систем сложные задачи разделяются на подзадачи двух типов:

классификации (выбор варианта из известного набора) и предикции (вычисление вектора действительных чи сел в пространстве с заданной размерностью d, где d 1. Для прогнозирования успешности учебной и профес сиональной деятельности использовались нейросети предикторы.

2. Каждая элементарная подзадача решается путем предварительного обучения N нейросетей-экспертов соот ветствующего типа;

в случае N1 окончательное решение задачи определяется путем голосования экспертов, проводимого по явному алгоритму или отдельной нейросетью-супервизором.

3. Для решения элементарных подзадач используются полносвязные сигмоидные нейронные сети, имеющие для каждого нейрона единую функцию вида Y = X / (C+X ), где C - положительная константа (характеристика нейрона), одинаковая для всех нейронов. Все нейронные сети обучаются по единому алгоритму двойственного функционирования.

4. Обучение нейросетей проводится на избыточном наборе входных параметров. После полного обучения мо жет проводиться минимизация входных параметров и/или контрастирование нейросети. Минимизация пара метров проводится после вычисления значимости входных параметров.

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы 5. При обучении и тестировании все входные параметры, а также ответы нейросетей-предикторов выражаются в числовом виде и нормируются на диапазон [-1...1] независимо от типа данных (дискретные, непрерывные;

относящиеся к объективной или субъективной категориям), что обеспечивает универсальное представление информации во время обработки ее нейросетью.

6. Устанавливается фиксированный, единый для всех используемых нейросетей набор стартовых параметров:

общее число нейронов;

число нейронов, на которое подается каждый входной сигнал (плотность);

характери стика нейронов;

уровень надежности (для нейросетей-классификаторов) или отклонения (для нейросетей предикторов), число тактов функционирования.

7. Цель обучения нейросети на каждой подзадаче - получение полностью обученной сети с максимально воз можным параметром характеристики и количеством синаптических связей, приближающимся к минимальному.

8. Критерием обученности нейросети является результат теста примеров, не входящих в обучающую выборку.

9. Экспертные системы, созданные на базе нейронных сетей, постоянно доучиваются в процессе работы.

Применение этих основных положения теории и методологии создания нейросетевых медицинских экспертных систем и программного инструментария AcceStat-2000 "NeuroMastrer" (Д.Д. Россиев) при разработке эксперт ных систем, работающих с медико-социальной и психологической информацией из созданной нами с помощью авторской компьютерной программы базы данных "Профессионально-психологическое обследование и сопро вождение обучаемых и специалистов" (зарегистрированы в Российском агентстве по патентам и товарным знакам в Реестре программ для ЭВМ под № 2001610126, в Реестре баз данных под № 2001620011, Роспатент, Москва, 2001 г, авторы Н.А. Горбач, М.В. Гуляева) позволило решить важную народохозяйственную задачу в области кадровой политики, а именно прогнозирование успешности учебной деятельности. Задачи прогнози рования успешности учебной деятельности является легко решаемой с помощью нейронных сетей на основе набора из 46 параметров, отражающих профессиональную направленность, особенности мышления, адаптаци онные способности, уровень ответственности и индивидуально типологические характеристики, что подтвер ждается их быстрым обучением при небольшом числе синаптических связей, достаточном для накопления опыта. Причем обучающие параметры могут быть минимизированы. При прогнозировании успешности обуче ния нейросеть выделяет наиболее значимые параметры, что является основой для разработки мероприятий по социопсихологическому сопровождению как на индивидуальном уровне, так и на уровне коллективов. Ней ронные сети позволяют решать не только прикладные, но и задачи научных исследований, позволяющим ста вить содержательные вопросы исследователю. Логика построения созданной прикладной экспертной системы для прогнозирования успешности учебной деятельности обучаемых позволяет использовать ее для прогнозиро вания успешности профессиональной деятельности. Тестирование созданной экспертной системы показало достаточно высокую прогностическую способность на примерах, не входящих в обучающую выборку.

Литертатура.

1. Быховский М.Л. Метод фазового интервала в проблеме диагностики // Экспериментальная хирургия и анестезиология.- 1962.- N.2.- С.16-19.

2. Быховский М.Л., Вишневский А.А., Харнас С.Ш. Вопросы построения диагностического процесса при помощи математических машин // Экспериментальная хирургия и анестезиология.- 1961.- N.4.- С.3-15.

3. Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматгиз, 1960.- 76 с.

4. Венецкий И.Г., Кильдишев Г.С. Основы математической статистики.- М.:Госстатиздат, 1963.- 308 с.

5. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. - Л.: Ме дицина, 1978.- 296 с.

6. Кирсанов Э.Ю. Оценка производительности нейрокомпьютеров // Нейрокомпьютер.- 1992.- №.2. С.37-42.

7. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине/ Пер. с англ. И.М. Быховской. М.:Мир, 1971.- 282 с.

8. Мерков А.М., Поляков Л.Е. Санитарная статистика: Пособие для врачей. - М.: Медицина, 1974.- с.

9. Мирошников С.А. Компьютерное моделирование психофизиологической проблемы // Биология и психология: новый синтез: Материалы межвузовской конференции 3 февраля 1999 г. - Санкт-Петербург, 1999. С. 46-49.

10. Постнова Т.Б. Информационно-диагностические системы в медицине. М.: Наука, 1972.- 233 с.

11. Россиев Д.А. Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методоло гия, инструментарий, внедрение: Автореф. дисс. … д-ра мед. наук/ Красноярск: Гос. мед. академия, 1996.- 51 с.

12. Сепетлиев Д. Статистические методы в научных медицинских исследованиях/ Под ред. А.М. Мер кова.- М.: Медицина, 1968.- 419 с.

13. Фурно Г., Дас Д., Спренгер Г. и др. Микрокомпьютерные медицинские системы: проектирование и применение. Пер. с англ., М.: Мир, 1983.- 541 с.

14. Barreto J.M., De-Azevedo F.M. Connectionist expert systems as medical decision aid // Artif. Intell. Med. 1993.- V.5, N.6.- P.515-523.

15. Becraft W.R. Diagnostic applications of artificial neural networks // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- V.2.- P.2807-2810.

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ 16. Berrios G.E., Chen E.Y. Recognising psychiatric symptoms. Relevance to the diagnostic process // Br. J.

Psychiatry.- 1993.- V.163.- P.308-314.

17. Cohen J.D., Servan-Schreiber D. A theory of dopamine function and its role in cognitive deficits in schizophrenia // Schizophr. Bull.- 1993.- V.19, N.1.- P.85-104.

18. Hart A., Wyatt J. Evaluating black-boxes as medical decision aids: issues arising from a study of neural networks // Med. Inf. Lond.- 1990.- V.15, N.3.- P.229-236.

19. Harvey R.M. Nursing diagnosis by computers: an application of neural networks // Nurs. Diagn.- 1993. V.4, N.1.- P.26-34.

20. Kane G. Neural network analysis is now commonplace in the medical literature // J. Electrocardiol.- 1993. V.26, N.3.- P.239-240.

21. Lipkin M. The likelihood concept in differential diagnosis // Perspect. Biol. Med.- 1964.- N.7.- P.485-497.

22. Modai I., Stoler M., Inbar-Saban N. et al. Clinical decisions for psychiatric inpatients and their evaluation by a trained neural network // Methods Inf. Med.- 1993.- V.32, N.5.- P.396-399.

23. Mulsant B.H. A neural network as an approach to clinical diagnosis // MD Comput.- 1990.- V.7, N 1. P.25-36.

24. Neopolitan R.E., Computing the confidence in a medical decision obtained from an influence diagram // Artif. Intell. Med.- 1993.- V.5, N.4.- P. 341-363.

25. Parks R.W., Long D.L., Levine D.S. et al. Parallel distributed processing and neural networks: origins, methodology and cognitive functions // Int. J. Neurosci.- 1991.- V.60, N.3-4.- P.195-214.

26. Shufflebarger C.M. What is neural network? // Ann. Emerg. Med.- 1992.- V.21, N.12.- P.1461-1462.

27. Stefanuk V.L. Expert systems and its applications // The lectures of Union's workshop on the main prob lems of artificial intillegence and intellectual systems. Part 2, Minsk, 1990.- P.36-55.

28. Todd B.S., Stamper R., Macpherson P. A probabilistic rule-based expert system // Int. J. Biomed. Comput. 1993.- V.33, N.2.- P.129-148.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ВВЕДЕНИЯ ПРОГРАММЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «СУДЕБНЫЙ ЭКСПЕРТ КОМПЬЮТЕРНО ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ»

К.э.н., доцент А.Б.Нехорошев, к.т.н., доцент К.В.Гурьянов (Саратовский юридический институт МВД России) Последние годы XX века и начало XXI века неизменно показывают, что процессы развития компьютерной науки и техники настолько стремительны, что следственная и экспертная практика все чаще сталкивается с новыми, ранее не исследовавшимися объектами. Причем «…криминальные структуры в полной мере приняли на вооружение современные информационные технологии для совершения «высокотехнологичных» преступ лений…», постепенно освобождаясь от устаревших и часто изменяя уже сложившиеся методы и способы со вершения «традиционных» преступлений [2, стр. 8-9].

На первые места латентной преступности начинают постепенно выходить не только «computer crime» – компь ютерные преступления, связанные с использованием компьютеров, но и более совершенные с точки зрения подготовки, организации и исполнения – «HI-tech» – высокотехнологичные преступления – с использованием систем мобильной связи, безналичных денежных расчетов, локальных и глобальных компьютерных сетей.

«…Уровень латентности компьютерных преступлений составляет около 90%, а из оставшихся 10% выявлен ных компьютерных преступлений раскрывается только 1%…» [2, стр. 24].

Статистика роста «IT crime» тревожна:

… В России за 1993-94 гг. было отмечено более 300 попыток проникновения с различными целями в компью терные сети Центрального банка Российской Федерации… В 1995 году выявлено 185 хищений, совершенных с использованием электронных средств доступа, ущерб по которым составил 250 млрд. рублей… В 1995 году зарегистрировано более 500 фактов незаконного использования кредитных карт. По ним возбуждено 42 уго ловных дела, что в 3,8 раза больше, чем в 1994 году. Материальный ущерб от этого вида преступлений соста вил 7 млн. долларов США…[2, стр.14].

… В 1997 году было зарегистрировано 7 преступлений в сфере компьютерной информации…, в 1998 году было зарегистрировано 66 преступлений в сфере компьютерной информации…, за 1999 год было зарегистрировано 294 преступления в сфере компьютерной информации…, общее количество преступлений, совершенных в сфере высоких технологий за 2000 год составило 1463… Таким образом, ежегодный прирост данного вида преступлений, начиная с 1997 г., составляет 300% [2, стр. 23 – 24].

… Входящая в Министерство торговли США Служба деловой информации для государств – членов СНГ (Business Information Service for the Newly Independent States – BISNIS) распространила в ноябре 2001 г. преду преждение для всех американских компаний, что они могут стать жертвами махинаций со стороны ряда фирм, действующих на территории Белоруссии. Однако и в других государствах СНГ мошенники нередко использу ют поддельные кредитные карты, так за прошедшее с февраля 1999 года время, служба BISNIS зафиксировала такие случаи в Казахстане и Узбекистане [3, стр. 10].

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы … По данным компании EMI Music Publishing музыкальная отрасль сейчас несет большие убытки за счет того, что некоторые сайты в Internet распространяют мелодии без соблюдения авторских прав… По оценкам специа листов, бум закачивания необычных мелодий на собственный мобильный телефон среди российских пользова телей еще впереди. Даже в более «мобилизованных» странах пик прибыльности рассылок мелодий через Ин тернет ожидается к концу 2002 года. По самым скромным подсчетам, нынешний рынок мобильных мелодий, оцениваемый в 4 млн. долларов годовой прибыли, вырастет как минимум в пять-шесть раз [4, стр. 5].

В настоящий момент в стадии активного становления находится судебная компьютерно-техническая эксперти за, связанная с исследованием аппаратных (hardware) и программных (software) средств, используемых в сфере высоких технологий. Как следствие, актуальным становится вопрос теоретического и организационно методического характера: подготовки специалистов по специальности Судебная экспертиза в данной сфере.

«… Необходимо разработать стандарт дополнительного профессионального образования, где четко дифферен цировать переподготовку (подготовку) экспертов с целью получения допусков на право производства тех или иных видов экспертиз…» [5, стр. 118].

Предметом исследования является разработка предложений по подготовке дополнительной профессиональной образовательной программы по присвоению дополнительной квалификации «судебный эксперт в области ком пьютерно-технической экспертизы», что не противоречит ст. 13 Федерального Закона России «О государствен ной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации»: …должность эксперта может занимать граж данин Российской Федерации, имеющий высшее профессиональное образование и прошедший последующую подготовку по конкретной экспертной специальности [1, ст. 13].

В соответствии с требованиями Положения о порядке и условиях профессиональной переподготовки специали стов, утвержденного приказом Министерства образования России от 06.09.2000 г. № 2571, [6, стр. 11 – 14] це лями любой дополнительной профессиональной образовательной программы для получения дополнительной квалификации являются: углубленное изучение специальных дисциплин и формирование дополнительных навыков и умений обучающегося по профилю основной образовательной программы. Программа дополнитель ного профессионального образования «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы» должна включать в себя знание теории судебной экспертизы;

научных основ вида экспертизы, по которому предпола гается присвоение дополнительной квалификации;

общего статуса, функций и задач экспертного подразделе ния;

процессуального положения специалиста, получающего дополнительную квалификацию и т.п.

При подготовке программы немаловажное значение имеют такие параметры, как сфера профессиональной деятельности специалиста в области судебной экспертизы;

умения и навыки, приобретаемые обучаемым;

права и обязанности сторон;

период времени, отводимый на обучение.

На наш взгляд, основными организационными учебно-методическими проблемами введения программы до полнительного профессионального образования «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы»

являются:

1. Дефиниция первоначального базового профессионального образования лица, желающего получить дополни тельную квалификацию в области данного конкретного вида экспертизы.

2. Определение сферы профессиональной деятельности специалиста, получившего дополнительное профессио нальное образование и документ государственного образца, дающий право на реализацию дополнительной квалификации.

Учитывая вышесказанное и принимая во внимание положения, изложенные в [2], предлагаются для обсужде ния следующие тезисы:

1 – Необходимость разработки положений дополнительной профессиональной образовательной программы для получения дополнительной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы».

2 – Вариант проекта требований к минимуму содержания и уровню требований к специалистам для получения дополнительной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы», (ограниченный объем издания не позволяет привести предлагаемый материал в полном объеме).

ПРОЕКТ Требования к минимуму содержания и уровню требований к специалистам для получения дополнительной квалификации«Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы».

1. Общая характеристика дополнительной профессиональной образовательной программы для получения до полнительной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы».

1.1. Дополнительная квалификация «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы» присуждается лицам, имеющим высшее образование по направлениям и специальностям из ниже перечисленных: Прикладная математика и информатика, 075100 Криптография, 07520 Компьютерная безопасность, Организация и технология защиты информации, 351400 Прикладная информатика (по областям) (список спе циальностей требует обсуждения и, возможно, подготовки нескольких вариантов дополнительных профессио нальных образовательных программ, например, включения таких специальностей, как 071900Информационные системы в технике и технологиях, 072300 лазерная техника и технологии и т.п.).

1.2. Целью данной дополнительной профессиональной образовательной программы является:

– подготовка лиц, обладающих специальными знаниями в области компьютерных технологий, привлекаемых к производству следственных действий;

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ – углубленное изучение специализированных программных средств экспертной практики компьютерно технической экспертизы и их применение в судебной экспертизе;

– формирование навыков и умений для следующих видов деятельности: а) обнаружение, фиксация и изъятие криминалистически значимой компьютерной информации;

б) профессиональная работа в сетях различного уровня, в том числе по направлению компьютерно-технической экспертизы.

1.3. Сферами профессиональной деятельности судебного эксперта компьютерно-технической экспертизы могут быть экспертно-криминалистические подразделения органов внутренних дел, судебно-экспертных учреждений Министерства юстиции России и вне государственные судебно-экспертные учреждения.

2. Требования к дополнительной профессиональной образовательной программе для получения дополнитель ной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы».

2.1. Дополнительная профессиональная программа для получения дополнительной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы» включает в себя:

а) требования к минимуму содержания и уровню требований к специалистам для получения дополнительной квалификации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы»;

б) примерный учебный план;

в) примерные программы по учебным дисциплинам и практикам. Нормативный срок реализации программы – не менее 1000 часов трудоемкости [6, стр. 13].

2.2. Дополнительная профессиональная образовательная программа для получения дополнительной квалифи кации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы» предусматривает следующие компоненты:

а) цикл ОПД – общепрофессиональные дисциплины;

б) цикл СД – специальные дисциплины;

в) цикл ФД – факультативные дисциплины;

г) ПП – практика или стажировка;

д) ИГА – итоговая государственная аттестация (сдача междисциплинарного государственного экзамена или защита выпускной квалификационной работы).

3. Обязательный минимум содержания образовательной программы для получения дополнительной квалифи кации «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы».

4. Условия реализации программы.

4.1. Права и обязанности учебного заведения дополнительного профессионального образования, реализующего ДПО «Судебный эксперт компьютерно-технической экспертизы» для получения дополнительной квалифика ции.

4.2. Требования к кадрам, ведущим учебный процесс.

Профессорско-преподавательский состав должен отвечать современным требованиям: наличие авторских учебных курсов, монографий, переподготовка в специализированных учебных заведениях, стажировка в веду щих экспертно-криминалистических подразделениях и следственных аппаратах органов внутренних дел, опыт решения реальных задач следственной практики. Чтение прикладных курсов предполагает привлечение спе циалистов из профессиональных организаций, занимающихся внедрением информационных технологий и практических работников Министерства внутренних дел и других министерств и ведомств.

4.3. Материально-техническое обеспечение.

Материально-техническое обеспечение учебного процесса определяется требованиями используемых про граммных средств информационных технологий, как правило, выше стандартно используемых: сетевые ком пьютерные классы с выходом в Internet, оснащенные мультимедийными компьютерами и графическими мони торами, цветные принтеры, сканеры, средства оперативной полиграфии.

Обязательна подготовка учебно-методических пособий, раздаточных материалов, заданий для выполнения практических работ, выдаваемых каждому слушателю. Программные средства должны быть лицензированны ми, иметь документацию и соответствовать последним версиям их представления. Учебное заведение должно иметь в библиотечном и фонде учебную, научную, методическую и справочную литературу в области совре менных компьютерных технологий.

В последние годы количество выполняемых компьютерно-технических экспертиз исчисляется сотнями, и их количество будет расти с каждым годом. Вполне обосновано предположить, что заказы следственных аппара тов органов внутренних дел, судов и прокуратуры России на проведение подобных экспертиз смогут выпол нять лишь будущие специалисты с высшим профессиональным образованием по естественнонаучным специ альностям (010000 - по областям) и полученной дополнительной квалификацией «судебный эксперт компью терно-технической экспертизы».

Литература.

1. Федеральный закон Российской Федерации от 31 мая 2001 г. № 73-ФЗ «О государственной судебно экспертной деятельности в Российской Федерации». Принят Государственной Думой 05.04.01. Одобрен Сове том Федерации 16.05.01.

2. Россинская Е.Р., Усов А.И. Судебная компьютерно-техническая экспертиза. – М.: Право и закон, 2001. – 416 с.

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы 3. Новек Д. Белоруссия вышла в лидеры по числу мошенничеств с кредитными картами. // Известия, 05.12.2001., № 225 (26063), стр. 10.

4. Выхухолева Е. Фальшь хуже воровства. // Известия, 07.12.2001., № 225 (26063), стр. 5.

5. Мишаков И.Е. К вопросу подготовки экспертов-криминалистов в системе повышения квалифика ции и переподготовки сотрудников органов внутренних дел. // Проблемы повышения эффективности учебно воспитательного процесса в условиях реализации государственных образовательных стандартов второго поко ления: Материалы научно-методической конференции. Ч. 1. – Саратов: СЮИ МВД России, 2001., стр.117 – 122.

6. Нормативное обеспечение дополнительных профессиональных образовательных программ для по лучения дополнительных квалификаций. – М.: МАДИ (ТУ), 2000. – 95 с.

НЕКОТОРЫЕ ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ СОТРУДНИКОВ ВУЗОВ МВД РОССИИ К.т.н. А.Н.Прокопенко, А.А.Кривоухов (БелЮИ МВД России) Информационный потенциал общества определяется не только уровнем развития информационной техносферы и используемых в данном обществе современных информационных технологий. Многое зависит также и от уровня развития его информационной культуры. Ведь, как свидетельствует исторический опыт развития науч но-технического прогресса, любые технические новшества и идеи становятся в социальном плане эффектив ными лишь в тех случаях, когда они органически включаются в культурную среду общества, становятся неотъ емлемой частью его общей культуры. Информационная культура – это знания и навыки эффективного пользо вания информацией. Она предполагает разностороннее умение поиска нужной информации и ее использования, от работы с библиотечным каталогом, компьютерной грамотности до просмотра информации в сети Интернет.

Основными факторами развития информационной культуры современного общества являются следующие:

система образования, определяющая общий уровень интеллектуального развития людей, их материальных и духовных потребностей;

информационная инфраструктура общества, определяющая возможности людей получать, передавать и ис пользовать необходимую им информацию, а также оперативно осуществлять те или иные информационные коммуникации;

демократизация общества, которая определяет правовые гарантии людей по доступу к необходимой им инфор мации, развитие средств массового информирования населения, а также возможности граждан использовать альтернативные, в том числе - зарубежные источники информации;

развитие экономики страны, от которой зависят материальные возможности людей получения необходимого образования, а также приобретения и использования современных средств информационной техники (телеви зоров, персональных компьютеров, радиотелефонов и т.п.).

Таким образом, информационная культура общества непосредственно зависит от важнейших характеристик развития самого общества и поэтому может служить интегральным показателем уровня этого развития. Необ ходимо отметить, что уровень информационной культуры общества не только может служить интегральным показателем его развития, но также является и важнейшим движущим фактором этого развития. Ведь на со временном этапе развития цивилизации осуществляется шестая информационная революция, происходит пере ход к новому технологическому укладу, основанному на широкомасштабном использовании информации и научных знаний практически во всех сферах человеческой деятельности.

В этих условиях качество важнейшего ресурса развития цивилизации, а именно человеческого ресурса, знаний, опыта и профессиональных навыков людей, становится определяющим. Именно поэтому вопросы развития информационной культуры общества, как необходимого условия его устойчивого и безопасного развития в принципиально новой высокоавтоматизированной и чрезвычайно насыщенной информационной среде, должны находиться в центре внимания не только государственной политики всех стран мирового сообщества, но также и многих международных организаций. Примерами таких организаций являются ЮНЕСКО, ЮНИДО, ЮНЕП.

Вопросы развития информационной культуры общества в последние годы все чаще находят свое отражение в докладах, программных документах и рекомендациях ЮНЕСКО, посвященных перспективам направления развития образования для XXI-го века. Так, например, в докладе Международной комиссии по образованию для XXI-го века "Образование: скрытое сокровище" подчеркивается, что в условиях все большей глобализации общества и развития всеобщей коммуникации достижение целей социальной гармонизации и демократизации общества лежит на пути перехода к обществу информации и обществу образования. В этом докладе содержит ся рекомендация о создании под эгидой ЮНЕСКО «Обсерватории новых технологий», которая должна "сле дить за их эволюцией и их возможным воздействием не только на системы образования, но и на современные общества". В последние годы ЮНЕСКО распространило целый ряд документов, которые ориентируют страны мирового сообщества на все большую информационную ориентацию системы образования. Эта система долж на давать человеку не только знания о быстро возрастающих возможностях современной информационной инфраструктуры общества, но также и умения эффективно пользоваться этими возможностями в своей жизни и Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ профессиональной деятельности. Поэтому девиз: "От компьютерной грамотности - к информационной культу ре общества" должен стать для системы образования доминирующим на ближайшие десятилетия XXI-го века.

В соответствии с общемировыми тенденциями в нашей стране происходит развитие данного направления. Так, при Международной Академии Информатизации (МАИ) существует Отделение информационной культуры.

Под эгидой этой организации с 1993 г. проводятся международные научные конференции по проблемам ин формационной культуры. Проблемы изучения информационного поведения личности освещаются в материа лах Международной школы социологии науки и техники. В ряде университетов культуры (например, в Крас нодарском) созданы кафедры информационной культуры. Существует также ряд учебных программ для сред них и высших учебных заведений по курсу "Основы информационной культуры".

В тоже время в системе МВД России данному вопросу уделяется значительно меньше внимания. Практически вопросы воспитания информационной культуры сотрудника правоохранительных органов сводится к приви тию компьютерной грамотности.

В тоже время, в связи со становлением информационного общества, высшее юридическое образование ставит перед собой задачи формирования высокообразованных личностей, ощущающих потребность вести профес сиональный поиск на протяжении всей профессиональной жизни, способных адаптироваться к новым специа лизациям и профессиям, проявлять творческое отношение к своей деятельности. Решение этих задач возможно при осуществлении нового подхода к организации процесса обучения. Сегодня ученые педагоги и психологи говорят о необходимости применения индивидуальных технологий обучения, воспитании информационной культуры у обучаемых.

Одним из важных аспектов информационно-правовой культуры является компьютерная грамотность обучае мых, которая включает в себя не только основные навыки использования персонального компьютера, но также знание специализированных программ, требующихся юристу в профессиональной деятельности. Для повыше ния эффективности учебного процесса, на наш взгляд, целесообразным является создание новых и применение существующих специальных электронных учебников и методических пособий для проведения занятий (также и для самостоятельной работы при подготовке к занятиям). Однако традиционные формы и методы обучения должны применяться повсеместно и только лишь дополняться, а не подменяться компьютерными технология ми. Подобный подход требует постоянной практической работы с компьютером на протяжении всего курса обучения. Что в свою очередь должно привести к применению новых информационных технологий при изуче нии всех предлагаемых учебной программой дисциплин. Кроме того, применение элементов компьютерного обучения, обеспечит индивидуализацию процесса обучения, что важно для формирования самостоятельности обучаемых, качество, которое, в свою очередь, обусловливает развитие творческого мышления.

По мнению психологов и педагогов, развитию творческого мышления, которое является условием успешного формирования информационно-правовой культуры, также способствует интерес, проявляемый к своему виду деятельности. Компьютерные программы, составленные с учетом новейших открытий и разработок в различ ных областях человеческой деятельности, сопровождаемые иллюстрациями, звуковыми эффектами, содержа щие элементы игры, способны заинтересовать любого студента.

При создании компьютерных программ специалисты имеют возможность оказывать влияние на формирование нравственных качеств студентов, например, включение в компьютерные программы по криминалистике ин формации, посвященной расследованию всемирно известных уголовных дел и роли нравственных качеств со трудников, проявленных при этом. Такого рода истории могут заставить задуматься будущих стражей порядка нашего общества о возможных результатах своей профессиональной деятельности.

В связи с этим необходимо отметить, что информационную культуру личности следует изучать и формировать в контексте умений и навыков самостоятельного наращивания профессиональных и любых других знаний, востребованных повседневной жизнью.

В этом случае в понятие "информационная культура" войдут следующие составляющие:

• культура поиска новой информации при понимании индивидом того, что устранение информационно го дефицита всегда связано со значительными психологическими трудностями, а часто и ломкой сте реотипов (современный поиск предполагает умение проанализировать свои ИП, использование фор мальных и неформальных каналов получения информации, освоение возможностей новых информационных технологий и т.д.);

• осознание того факта, что любое профессиональное чтение есть средство получения знаний (в проти вовес его рассмотрению только в качестве способа устранения информационного дефицита, возникше го при решении текущих задач);

• умение перерабатывать большие массивы информации с использованием как информационных (ком пьютерных) технологий, так и интеллектуальных нормализованных методик (контекстного, классифи кационного и кластерного анализа текстов);

• умение создавать собственные базы данных и использовать существующие для решения следственных и оперативно-розыскных задач;

• понимание важности межличностного профессионального общения для совершенствования правоох ранительной деятельности;

• умение использовать телекоммуникационные каналы связи для решения служебных задач;

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы • умение четко и наглядно излагать результаты собственной деятельности с использованием современ ных информационных технологий;

• знание законодательной базы, регламентирующей использование интеллектуальной собственности;

• стремление к повышению уровня коммуникационной компетентности.

Информационная культура сотрудников правоохранительных органов, с одной стороны, отражает их познавательную активность, умение ориентироваться в информационном пространстве. С другой стороны, сотрудникам, обладающим высокой информационной культурой, доступны гораздо большие совокупные ин формационные ресурсы. Это позволяет выполнять им свои служебные обязанности быстрее, качественнее и с меньшими затратами сил и средств. Представляется, что в самое ближайшее время перспективы и качество работы каждого конкретного сотрудника будет непосредственно зависеть от того, насколько он способен свое временно находить, получать, адекватно воспринимать и продуктивно использовать необходимую информа цию в своей профессиональной деятельности.

Общий уровень информационной культуры, кроме того, ощутимо влияет на успешность жизнедея тельности любой личности и расширяет свободу действий человека и принятия им решений. В настоящее вре мя умение находить и использовать информацию влияют на социальный статус в не меньшей степени, чем полученное образование, экономическое и социальное положение семьи и другие социальные факторы. Можно предвидеть время, когда условием вхождения в интеллектуальную элиту станет уровень информационной культуры личности.

В связи с этим необходимо внести некоторые изменения в подготовку сотрудников органов внутрен них дел. Необходимо более широко применять как во время занятий, так и при внеаудиторной подготовке но вые информационные технологии. Позитивные изменения, происходящие в последнее время, говорят о том, что денная проблема решается. Так введены новые учебные курсы: «Правовая статистика» и «Компьютерные технологии в ОРД». Обучаемых знакомят с правилами работы с библиотечными каталогами и базами данных.

В тоже время недостаточное внимание уделяется применению компьютерных технологий при прове дении занятий по профилирующим дисциплинам. Не полностью используются возможности нового оборудо вания при проведении лекций. Далеко не все преподаватели применяют компьютерную технику на практиче ских занятиях. Данные недоработки вызваны, в основном, двумя причинами:

Во-первых, недостаточной учебно-материальной базой учебных заведений МВД России. Имеющихся компьютеров не хватает для того, чтобы обеспечить возможность проведения занятий по дисциплинам, не от носящихся непосредственно к компьютерным технологиям. Так, например, в Белгородском ЮИ в компьютер ных классах проводят занятия только по «Криминалистике», «Психологии и педагогике», «ОБНОН» и «Адми нистративному праву». Преподаватели, читающие другие курсы, не используют компьютерные классы.

Во-вторых, профессорско-преподавательский состав нередко сам плохо знаком с возможностями но вых информационных технологий и не видит необходимости в их применении. Соответственно, не возникает предложений по внедрению в учебный процесс новых форм проведения занятий.

Положительным примером в данном направлении развития и модернизации учебного процесса могут служить вузы, проводящие обучение по дистанционной технологии. К таким относится, например, Современ ный гуманитарный университет. Для самостоятельной работы студентов университетом были созданы обу чающие и обучающе-контролирующие программы, практически по всем преподаваемым дисциплинам. В ре зультате студент имеет возможность в свободное время прийти в компьютерный класс и самостоятельно, в удобном ему режиме скорости, пройти обучающую программу по любой дисциплине. Подобный пример за служивает внимательного изучения и внедрения в системе вузов МВД России. Это позволит значительно улучшить подготовку обучаемых по профилирующим дисциплинам и, одновременно, совершенствовать навы ки курсантов в использовании компьютерной техники.

Кроме того, крайне недостаточно используются возможности всемирной компьютерной сети Интер нет. Это связано опять же с двумя проблемами. Первая и главная из них – финансовая. Поскольку за работу в Интернет надо платить, то не все вузы идут на предоставление свободного доступа своим сотрудникам к сети.

Кроме того, если данный доступ организован и профессорско-преподавательский состав им пользуется, кур санты, в основной своей массе не могут работать в сети Интернет. Второй проблемой является обучение как преподавателей, так и курсантов правилам работы в сети и принципам ее функционирования. Одновременно, необходимо разъяснять возможности и важность такой работы. Соответствующие организации в системе обра зования уже занимаются обучением преподавателей других вузов, студентов старших курсов и учителей школ правилам работы в Интернет. Однако в системе МВД России данное направление отсутствует. Эта проблема прежде всего организационная и методическая. Для ее решения необходимо организовать централизованное обучение преподавателей информатики, которые, в свою очередь проведут обучение сотрудников на местах. В данную работу можно включить не только сотрудников вузов, но и практических органов.

Более активное использование возможностей всемирной сети позволит преподавателям, курсантам и сотрудникам практических органов расширить свой кругозор и интенсифицировать процесс получения новой информации. За использованием Интернет в учебном процессе будущее в образовании и вузы МВД России должны активнее включиться в этот процесс.

Литература:

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ 1. Колин К.К. Информатизация общества и социальная информатика.// Сборник трудов ИТО-2000, часть II, М., с. 82.

2. Скворцов Л.В. Россия: проблема духовности и информационная культура // Культорология. Дай джест. 2000 – 2 (14) – М.: ИНИОН РАН, 2000, с.236.

3. Филатов О.К. Основные направления информатизации современных технологий обучения //Информатика и образование. - М., 1999, №2.

ПРИЧИНЫ, СДЕРЖИВАЮЩИЕ ПРОЦЕСС ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ, И СПОСОБЫ ИХ УСТРАНЕНИЯ Ю.В.Ледков, Д.Ю.Солоненко (ГУВД г.Москвы) Любое поступательное развитие науки и техники приводит к появлению в разговорниках (языковых и орфо графических словарях) различных стран мира новых понятий и определений, однозначно определяющих про исшедшие изменения в научно-техническом развитии. Кроме этого, развитие научно-технического прогресса требует повышения имеющегося уровня знаний у пользователей, которым в дальнейшем приходится исполь зовать полученные научно-технические результаты. Таким образом - использование в своей повседневной дея тельности достижений научно-технического прогресса должно ориентироваться на подготовленного пользова теля.

Стремительное развитие в последние годы информационных технологий привело к использованию в повсе дневном обращении соответствующих понятий и определений. В наш лексикон вошли такие понятия как ин форматизация, интерфейс, локальные сети, базы данных, алгоритмы действий, классификатор, сервер баз дан ных или файл-сервер, Internet-технологии и др. Другое дело – известно ли широкому кругу людей действи тельный смысл и назначение указанных понятий и выражений.

Все перечисленные понятия составляют основные определения такой науки как Информатика (Computer Science), которая изучает законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ, и основными направлениями которой являются:

• теоретические основы вычислительной техники;

• теория информации;


• вычислительный эксперимент;

• программирование;

• искусственный эксперимент;

• информационные технологии.

Никто не станет оспаривать тезис, что в настоящее время необходимо привить большинству людей знания в области информатики. Существующие в настоящее время различные курсы по повышению знаний в области информатики зачастую сводятся к преподаванию только основ работы с определенным программным пакетом (текстовым редактором) или обучению первоначальным навыкам программирования.

В большинстве случаев, получив такие знания в области информатики, люди начинают считать себя достаточ но квалифицированными специалистами, способными создавать автоматизированные и информационные сис темы различного назначения. Хотя такие «конструктора систем» не могут дать четкого представления о разли чии автоматизированных и информационных систем. На самом деле между этими видами систем имеется су щественное различие, а именно:

Информационная система – организационно-упорядоченная совокупность людей, информационных массивов, технологий и средств обработки информации, имеющая своей целью сбор, обработку, накопление, хранение, актуализацию, поиск и выдачу информации.

Автоматизированная информационная система – информационная система, реализованная на базе информаци онных технологий с использованием средств вычислительной техники, информатики, связи.

Таким образом, напрашивается вывод - необходимо установить определенные требования к срокам и методи ке преподавания (на всех уровнях образования – начальные и средние образовательные учреждения, ВУЗ, раз личные курсы повышения квалификации и т.д.) курса информатики (преподавание всех направлений) с выда чей, при необходимости, после окончания обучения соответствующего документа (диплома, лицензии или сертификата) и присвоением квалификации (постановщик задач, проектировщик баз данных, программист и др.).

С появлением вычислительной техники с высокими эксплуатационными характеристиками и современных средств передачи данных в интересах различных ведомств и организаций стали создаваться автоматизи рованные и информационные системы.

На создание таких систем в основном выделяются достаточно большие финансовые средства.

Однако после завершения самой разработки систем, в большинстве случаев либо процесс непосредственного их внедрения затягивается на длительный промежуток времени, либо эксплуатация самой системы происходит не достаточно эффективно.

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы Кажется парадоксальным, что созданная на основании нормативных документов, согласованных с непосредст венным пользователем, система, которая прошла необходимые проверки, не может быть введена в эксплуа тацию. Но в этом ничего удивительного нет, так как существуют следующие причины, приведшие к описанным выше ситуациям, а именно:

• причины технического характера;

• причины человеческого фактора.

Причины технического характера проявляются на этапе непосредственной подготовки созданной системы к проведению эксплуатации. К ним можно отнести следующие:

• разработанные программные средства системы, обеспечивающие работу оператора (пользователя) за АРМ, не в полном объеме соответствуют существующей технологии сбора, обработки информации, цирку лирующей в организации, являющейся объектом автоматизации;

• используемые в системе технические средства не всегда могут обеспечить выполнение заданных в нормативных документах по разработке системы требований, в том числе вероятностно-временных.

Но может возникнуть резонный вопрос, а какова предпосылка возникновения указанных недостатков, если в утвержденном техническом задании на разработку системы были заданы необходимые требования.

Ответить на поставленный вопрос достаточно легко – при заключении договора на проведении работ по соз данию системы в календарном плане в большинстве случаев отсутствуют мероприятия по эскизному и техни ческому проектированию системы. Указанные этапы достаточно трудоемкие, требуют соответствующего опы та и багажа знаний со стороны разработчика систем и могут быть достаточно продолжительными по времени.

В соответствии с требованиями существующих стандартов (ГОСТ) по созданию автоматизированных систем этапы эскизного и технического проектирования должны выполняться сразу после утверждения технического задания на создание самой системы. Учитывая сжатые сроки создания самой системы, в большинстве случаев заказчиком работ принимается решение о не проведении данных видов работ. И после утверждения тех нического задания исполнитель (разработчик) начинает разработку самой системы.

Кому-то может показаться нецелесообразность проведения эскизного и технического проектирования автома тизированной системы. Данное утверждение ошибочно, потому, что именно на этапе проектирования системы определяются: функции системы, их описание и алгоритмы решения;

концепция создания и структура базы данных, технология ее ведения;

функции и параметры основных программно-технических средств;

функ ционально-алгоритмическая структура системы;

принципы классификации и кодирования информации;

требо вания к программному обеспечению и используемым языкам программирования и т.д.

Анализируя технические причины сдерживания ввода созданной системы в эксплуатацию, напрашивается один единственный вывод – для того, чтобы затраченные разработчиком силы при создании автоматизиро ванной или информационной системы не были потрачены в пустую, а сама система успешно функционировала, необходимо в календарном плане работ по созданию системы предусматривать обязательное проведение этапа эскизного или технического проектирования.

Теперь, когда в ходе качественного обучения курсу информатики подготовлены достаточно квалифицирован ные категории разработчиков автоматизированных и информационных систем (постановщик задач, про ектировщик баз данных, программист и т.д.), а также в ходе создания системы обеспечено эскизное и техниче ское проектирование, может показаться, что созданная система не должна иметь препятствий при ее вводе в эксплуатацию. Но возникает последний, и достаточно важный блок причин, влияющих на качестве проведения эксплуатации созданной системы, а именно причины человеческого фактора.

Любая автоматизированная или информационная система создается в интересах конкретного пользователя (оператора), а не для разработчика. Именно пользователю на протяжении долгих лет эксплуатации системы предстоит общаться с созданными программными средствами.

Поэтому эффективность использования в практической деятельности автоматизированных систем во многом зависит и от психологии, и имеющего уровня знаний, и навыков работы с современными информационными технологиями и средствами передачи данных конкретного пользователя.

Условно, пользователей любой автоматизированной или информационной системы можно разделить на:

• операторов, осуществляющих ввод информации в базы данных системы, а также ее дальнейшую обработку (формирование запросов и получение необходимых отчетных документов);

• технический персонал, обеспечивающий проведение мероприятий по поддержанию функциониро вания программно-технических средств системы.

Так, например, если предназначенные для ввода в базы данных созданной системы первичные документы за полняются небрежно, информация указывается неполно, если она несвоевременно вводится и корректируется, то полученный пользователем запрос также будет недостоверным. Кроме того, если за функционированием программно-технических средств системы не обеспечивается должного контроля, а поиск и устранение воз никших в ходе их функционирования неисправностей и сбойных ситуаций занимает достаточно долгий проме жуток времени, то может наступить тот критический момент, когда возникает негативное отношение к создан ной системе, а также нежелание пользователя использовать созданную систему в своей деятельности.

Может возникнуть вопрос – а как такое может быть, если на этапе ввода созданной системы в эксплуатацию пользователю предоставляется необходимый комплект эксплуатационной документации.

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ Ответ достаточно прост – в большинстве случаев при подготовке системы к вводу в эксплуатацию разработчи ком, как правило, осуществляется обучение работе только операторов, непосредственно занятых работой по вводу и обработке информации, а о техническом персонале почему-то забывается (даже не придается особого значения необходимости иметь службу эксплуатации системы), хотя от квалификации обслуживающего персо нала во многом зависит эффективность функционирования созданной системы.

Невозможность осуществить качественное обучение технического персонала обуславливается в большинстве случаев тем, что у большинства разработчиков систем отсутствуют соответствующие лицензии на право обу чения работе пользователей с используемыми в системе программно-техническими средствами.

Это приводит к тому, что непосредственным сопровождением эксплуатации программно-технических средств системы занимаются представители разработчика.

Появление причин человеческого фактора обусловлено тем, что разработчиком системы в календарном плане работ по созданию системы не учитываются требования существующих ГОСТ в части обязательного про ведения комплекса мероприятий по вводу системы в эксплуатацию. На данном этапе должны выполняться мероприятия по выработке:

• конкретных предложений о создании необходимых для функционирования самой системы подраз делений и служб, а также сроках и порядке комплектования штатов и обучению персонала;

• требований к численности персонала (пользователей) системы;

• требований к квалификации персонала, порядку его подготовки и контроля знаний и навыков рабо ты с системой;

• предложений по требуемому режиму работы персонала системы.

Таким образом, можно сделать вывод – необходимо проведение мероприятий по вводу системы в эксплуата цию.


Из приведенных описаний причин, влияющих на процесс внедрения информационных ресурсов различного назначения и качество проведения их эксплуатации, может показаться невозможным или трудоемким процесс их устранения. На самом деле это совсем не так, и способы устранения этих причин достаточно простые, а именно – необходимо в стоимость работ по созданию автоматизированной или информационной системы включать работы по эскизному и техническому проектированию самой системы, а также мероприятия по под готовке системы к эксплуатации с обязательным обучением пользователей. При этом сроки разработки самой системы не должны увеличиваться по сравнению с первоначально установленными.

ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ОПИСАНИЯ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ А.С.Давыдов (Академия управления МВД России) Проблемы управления всегда находятся в центре внимания общества, государства и отдельных социальных коллективов, так как эффективность решения стоящих перед ними задач обусловливается состоянием их управляемости. Данное положение справедливо и для сферы охраны правопорядка. При этом следует подчерк нуть, что правопорядок поддерживается всей системой отношений, складывающихся в обществе и государстве, а не только правоохранительными и судебными органами. Органы внутренних дел являются лишь частью сис темы поддержания и охраны правопорядка, поэтому они должны не только взаимодействовать с иными власт ными структурами, но и реализовывать общую политику, выступая слаженным элементом единого государст венного управления. Вот почему руководитель органа внутренних дел должен быть не просто профессионалом, специалистом своего дела, но и общественным и государственным деятелем, реализующим политику государ ства (во всех ее разновидностях).

Именно такой аспект деятельности руководителя органа внутренних дел любого уровня (МВД России, МВД, УВД субъекта Федерации или органа местного самоуправления) определяет его место в системе исполни тельной власти. Он должен быть способен адекватно воспринимать важные проблемы страны в целом, региона либо отдельной местности, например безопасности (и не только экономической или экологической), и прини мать участие в их решении.

Результатом работы руководителя ОВД или лица, принимающего решение (ЛПР), является управленческое решение. Решение – это выбор одной из альтернатив (вариантов решения), которые имеются для решения ка кой-то проблемы.

Процесс выработки решений достаточно схематично можно представить в виде последовательного ряда эле ментарных процедур, а именно:

• Определения целей;

• Выявления условий и альтернативных способов достижения определенных целей;

• Собственно решения, т.е. выбора альтернативы, являющейся наилучшей;

• Анализа этой альтернативы, т.е. предвидение результата выбранных действий и сопоставления его с целями;

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы • Оценки выбранной альтернативы, которая сводится к ее одобрению или неодобрению. Одобрение альтернативы проявляется в утверждении решения и обуславливает его выдачу исполнителям в качестве управляющего воздействия;

• Согласования, выполняемого в случае неодобрения выбранной альтернативы и состоящего в пере смотре условий и альтернативных способов достижения целей или пересмотре самих целей.

В процессе своей деятельности, лицу, принимающего решения, часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда сложность познаваемого явления, процесса или объекта становится непреодолимым препятствием для его исследования. Дальнейшее его изучение требует упрощения. Упрощение идет по линии выявления немно гих, но наиболее существенных характеристик исследуемого объекта или явления. Выявленные характеристики отображаются в некоторой представляемой или материально реализуемой системе – модели, которая способна замещать объект или явление исследования так, что ее изучение дает нам новую информацию.

Метод исследования, интересующих нас объектов, в котором используется некий вспомогательный объект – модель, называется моделированием. Поэтому, содержание понятия «моделирование» составляет и построение модели, изучение их свойств с последующим совершенствованием.

Процесс моделирования можно представить состоящим из четырех этапов:

На первом этапе проводится анализ реального объекта, определяются его свойства и характеристики, цели функционирования;

На втором этапе конкретизируется проблема и задачи, которые необходимо решить с помощью моделирова ния, уточняется, для каких целей строится модель;

Третий этап заключается непосредственно в построение модели;

На четвертом этапе проводится исследование модели экспериментальным или теоретическим способом. По их результатам делаются выводы о свойствах объекта, его характеристиках, устойчивости к внешним воздействи ям.

В зависимости от решаемых задач, характера изучаемых объектов, модели можно классифицировать по ис пользуемым средствам: материальные и абстрактные.

Материальные модели представляют собой образ объекта, реализованный с помощью технических устройств, приборов, воспроизводящий его основные характеристики.

Абстрактные модели являются образом изучаемого объекта, построенным с помощью рисунков, логических схем, графиков, математических формул и т.п. Важным видом абстрактного моделирования является матема тическое моделирование, реализующее процесс познания реальных объектов средствами математики (матема тические соотношения, формулы, системы уравнений и т.п.).

В реальных условиях функционирования правоохранительных органов ЛПР приходиться действовать в усло виях, когда собрана не вся исходная (неполнота информации) или собрана не вся необходимая (недостаточ ность информации), для некоторых элементов определены не точные описания (неопределенность). Важно, что наличие данных видов неопределенности связано с тем, что процесс сбора исходной информации временно приостановлен, либо с нехваткой ресурсов, выделенных для сбора информации. Поэтому, при построение мо делей принятия решений воспользуемся теорией нечетких множеств.

Рассмотрим ситуацию принятия решений, в которых состояния системы известны неточно и, кроме того, не точно определены полезности альтернатив в различных ее состояниях. Под полезностью понимается степень удовлетворения (материального, морального и т.д.), получаемого ЛПР от совершения каких-либо действий.

Имеется множество альтернатив A = {a1, a 2, K a m }, выбор одной из которых зависит от состояний среды:

X = {x1, x 2, K x n }. Известно, что если система находилась в состоянии хj и выбрана альтернатива аi, то ее полезность будет uij. Для различных альтернатив и возможных состояний имеем матрицу mn:

u11 K u1n U= K u m1 K u mn При известном состоянии системы xjX лучшей является альтернатива, имеющая наибольшую полезность:

u 0 = max u ij i =1, m Однако, если состояние системы или полезности альтернатив известны нечетко, то оптимальная альтернатива может быть представлена только в виде нечеткого множества:

~ ~ A0 = U µ ~ (a i ) / a i, где µ ~ (a i ) - степень принадлежности ai нечеткому множеству A0.

A A i Пусть состояние системы описывается нечетким множеством:

~ X = U µ ~ (x ) / x, x X.

k k k X k В этом случае полезность альтернативы не может быть определена точно. Однако, воспользовавшись инфор мацией о состоянии системы, ее можно выразить в виде Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ ~ U i = U µ i U i (u k ) / u k, ~ k u k = u ik, µ U (u k ) = µ X ( x k ) где ~ ~ i Отметим, что здесь и далее, если некоторый элемент области определения в ходе вычислений появляются k раз с различными значениями принадлежности: µ1, µ2, … µk, то степень его принадлежности µ=µ1 + µ2 +… + µk, где µ1 + µ2 =µ1+ µ2 -µ1µ2.

Выбор оптимальной альтернативы основан на рассмотрении максимальной полезности альтернативы и степени принадлежности ему различных значений полезности. При этом используется понятие максимизирующего множества.

Максимизирующим множеством функции f на множестве Y называется нечеткое множество M(f), такое, что степень принадлежности ему некоторого y характеризует близость f(y) к sup f. Аналогично максимизирующим множеством M(Y) множества Y называется нечеткое подмножество, степень принадлежности к которому для yY выражает в некотором смысле близость y к sup Y.

Рассмотрим множество Y, содержащее все возможные значения полезности для данного нечеткого состояния:

m Y = U S (U i ) i = Затем определим максимизирующее множество для альтернативы аiA:

~ U im = U µU ( u k ) / u k, ~ im k µ U im (u k ) = (u k : u max ) n ;

u max = sup Y ;

где n – целое число, выбираемое в зависимости от задачи.

где ~ ~ ~ ~ Далее определяется множество U i 0 на основе пересечения нечетких множеств U im, U i :

µ U i 0 ( u k ) = min ( µ U im ( u k ), µ U i ( u k )).

~ ~ ~ Множество, представляющее оптимальную альтернативу, находится следующим образом:

µ ~ ( a i ) = max µ ~ (u k ). Очевидно, лучшей будет альтернатива а0, имеющая наибольшее значение при U i A0 k ~ надлежности множеству A0 : µ ~ ( a 0 ) = max µ Ao (a i ).

~ A 0 i Пусть теперь полезность Uij, связанная с альтернативой аi при состоянии хj является нечеткой:

~ U ij = U µU ij (u k ) / u k.

ki Тогда матрица полезностей имеет вид:

~ U 11 K U 1n U= K ~ ~ U m1 K U mn Если известно состояние системы хjX, определение оптимальной альтернативы аналогично рассмотренному ранее. Из информации о нечетком состоянии находится нечеткая полезность альтернативы аiA, задаваемая ~ множеством U i, которое затем используется для определения степени принадлежности этой альтернативы ~ ~ A0. В рассматриваемом случае, если хj четкое, множество U i определяется следующим образом:

множеству ~ ~ U i = U ij.

Рассмотрим случай, когда заданы нечеткие полезности и состояние системы. Нечеткая полезность альтернати ~* U i, задается в виде вы аi при некотором нечетким состоянии системы, обозначаемая ~* ~ ~ U i = U µ U * (U k ) / U k, ~ i k ~ ~ ~ ~ где U = U ;

µ ~ * (U ) = µ ~ ( x ). Нечеткое множество U i * состоит, в свою очередь, из нечетких мно k ik k k X U i жеств. Оно может быть сведено к нечеткому множеству на четких значениях полезностей. Если элемент мно ~ жества U i * есть ~ ~ µU * (U k ) / U k = µU * ( µU ik (u1 ) / u1 ) /(µU ik (u1 ) / u1 ), ~ ~ ~ i i ~ то значение степени принадлежности четкого значения u1 множеству U i * определяется из принадлежности его ~ ~ U ik и принадлежности последнего U i * :

Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы µ U * ( u 1 ) = min ( µ X ( x k ), µ U ik ( u 1 )).

~ ~ ~ i ~* Данная процедура повторяется для всех k., после чего множество U i будет содержать полезности u1 и их сте ~ пени принадлежности, т.е. будет сведено к множеству U ir :

~ U ir = µ U * (u1 ) / u1.

~ ir ~ ~ ~ Затем для U i = U ir * повторяется уже описанная процедура нахождения нечеткого множества A0 лучшей альтернативы.

Пример использования метода, когда имеется нечеткое состояние системы и четкие полезности альтернатив.

Пусть имеется множество альтернатив A = {a1, a 2, a 3 } и система может находиться в одном из состояний X = {x1, x 2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10 }. Матрица полезностей имеет вид:

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x 8 6 3 3 4 1 6 8 9 3 2 8 9 2 8 5 4 4 7 3 2 4 6 5 8 6 3 Состояние системы задано:

~ {0, 4 }.

X= / x 3, 0, 9 / x 4, 0, 9 / x 5, 0, 5 / x 6, 0,1 / x Определим нечеткие полезности альтернатив при данном состоянии системы:

{ }, ~ U = µ ~ (u )/ u причем µ ~ ( u ) = µ ~ ( x ), x = u ;

i ik ik k k k ik Ui Ui X ~ U 1 = {0,4 / 3;

0,9 / 3;

0,9 / 4;

0,5 / 1;

0,1 / 6} = {( 0,4 + 0,9 0,4 0,9 ) / 3;

0,9 / 4;

0,5 / 1;

0,1 / 6} = {0,94 / 3;

0,9 / 4;

0,5 / 1;

0,1 / 6};

~ U 2 = {0,4 / 8 ;

0,9 / 9 ;

0,9 / 2 ;

0,5 / 8 ;

0,1 / 5} = {0,7 / 8 ;

0,9 / 9 ;

0,9 / 2 ;

0,1 / 5} ~ U 3 = {0, 4 / 2 ;

0,9 / 4 ;

0,9 / 6 ;

0,5 / 5;

0,1 / 8}.

Найдем множество Y:

Y = S (U 1 ) S (U 2 ) S (U 3 ) = {3, 4, 1, 6} {8, 9, 2, 5} {2, 4, 6, 5, 8} = = {, 2, 3, 4, 5, 6, 8} { }, ~ U im = µ U ( u k ) / u k Определим максимизирующие множества ~ im где n u µ U im (u k ) = k ;

u max = sup Y.

u ~ max В данном случае umax=8, а n выберем равным единице. Тогда 3 4 ~ U 1m = / 3;

/ 4;

/ 1;

/ 6 = {0,375 / 3;

0,5 / 4;

0,125 / 1;

0,75 / 6};

8 8 ~ U 2 m = { / 8;

1,125 / 9 ;

0, 25 / 2;

0, 625 / 5};

~ U 3 m = {0, 25 / 2;

0,5 / 4;

0,75 / 6;

0,625 / 5;

1 / 8}.

~ U i0 :

Найдем оптимизирующие множества µ U i 0 ( u k ) = min ( µ U im ( u k );

µ U i ( u k )) :

~ ~ ~ ~ U 10 = {min ( 0,375 ;

0,94 ) / 3;

min ( 0,5 ;

0,9 ) / 4 ;

min ( 0,125 ;

0,5 ) / 1;

min ( 0, 75 ;

0,1) / 6 } = {0,375 / 4 ;

0,5 / 4 ;

0,125 / 1;

0,1 / 6};

~ U 20 = {0, 7 / 8;

0,9 / 9 ;

0, 25 / 2;

0,1 / 5};

~ U 30 = {0, 25 / 2 ;

0, 5 / 4 ;

0, 75 / 6 ;

0, 5 / 5 ;

0,1 / 8 }.

~ Отсюда получим нечеткое множество, характеризующее оптимальную альтернативу A0 :

µ A ( a i ) = max µ U ( u k );

~ ~ i 0 k ( a 1 ) = max (0,375 ;

0,5 ;

0,125 ;

0,1 ) = 0,5 ;

µ ~ A Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы _ µ A ( a 2 ) = max (0,7 ;

0,9 ;

0,25 ;

0,1) = 0,9 ;

~ µ AO ( a 3 ) = max (0, 25 ;

0,5;

0,75 ;

0,5;

0,1) = 0,75.

~ ~ Тогда A = {0,5 / a ;

0,75 / a 3 }.

0,9 / a 2 ;

0 ~ Таким образом, лучшей является альтернатива а2,, имеющая наибольшее значение принадлежности A 0.

МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМА КОРРЕКЦИИ ДЕВИАНТНОГО ПОВЕДЕНИЯ СОВРЕМЕННОЙ МОЛОДЕЖИ Л.В.Каткова (Академия ФАПСИ) Изучение девиантного поведения молодежи как процесса общественной жизни позволяет сделать вывод, что для раскрытия причин такого поведения необходим анализ достаточно сложной совокупности различных соци альных факторов.

Девиантное поведение вообще, рассматриваемое как массовое явление, тесно связано с экономическими, соци альными, духовными, политическими процессами, происходящими в обществе. В некоторых случаях опреде ленные общественные процессы являются причинами девиантного поведения, в других случаях – его следстви ем. Причины девиантного поведения в молодежной среде многие авторы видят в состоянии современного об щества.

В последние годы, проблема молодежной преступности, как свидетельствуют социологические исследования, занимает второе место после обвального снижения уровня жизни. Сложность ситуации заключается в том, что в современных условиях не только затруднено удовлетворение, но и нарушена сама иерархия первых жизнен ных потребностей: физиологических, потребности в самосохранении, потребности в признании и престиже, потребности в самореализации. Возросло количество краж, разбоев с проникновением в жилище, хищений оружия и боеприпасов, угроз убийством с нанесением тяжких телесных повреждений. В общей массе выявлен ных преступников количество лиц, совершивших преступление в состоянии алкогольного опьянения увеличи лось и составляет 39% (1999 г.). Алкоголизация населения становится все более существенным фактором раз вития криминогенной ситуации в России. Если в год начала радикальных экономических реформ практически каждый пятый высказывал тревогу, что его ребенок вполне может стать наркоманом (18,3%), алкоголиком (19,3%) или преступником (20%), то спустя лишь два года эти цифры достигли соответственно 27,9;

29,4;

39,6%. В действительности для такого беспокойства есть самые серьезные основания. Уголовная статистика на протяжении длительного времени фиксирует все более интенсивный рост преступности несовершеннолетних и в целом молодежи. Преступность молодежи в России за последнее десятилетие росла в семь раз быстрее, чем изменялось общее число населения этой возрастной группы. Молодежь составляет 61,1% от общего числа пре ступников всех возрастных групп.

Пилотажное исследование 2000 года показало, что такая форма девиантного поведения как, например, нарко мания – проблема в основном молодежная, так как именно на этот возраст пришелся основной процент упот ребляющих наркотики: 17-18 лет (14,9%), 19-22 (19,8%), 25-26 лет (14,8%). Потребление же наркотических веществ, как показало проведенное исследование, в подавляющем большинстве случаев начинается в очень раннем возрасте (около 12 лет), когда ребенок еще далеко не сформировался ни физически, ни в каком-либо другом отношении, менее всего в социальном. Явно выделился самый опасный возрастной промежуток от до 20 лет, когда начинают в общей сложности 83, 2%.

Очень тесная зависимость установлена между особенностями преступности молодежи и числом распавшихся семей (Д.В. Ермаков). Вообще семейное неблагополучие следует рассматривать в качестве основного показате ля для объяснения преступности молодежи. Кроме того, как показало пилотажное исследование, например, отсутствие одного из родителей, как правило, ведет к эмоциональной неустойчивости, угнетению и зачастую к потреблению наркотических веществ. Однако, хватает и наркоманов, которые воспитывались в полных семьях, но там существовало отсутствие контактов с родителями и непонимание ими интересов и потребностей их детей. Каждый пятый наркоман говорил, что его отношения с родителями имели враждебно-конфликтный ха рактер.

Наиболее явным показателем неблагополучия в обществе и среди молодежи служит суицид. У подростков в 92% случаев самоубийства носят демонстративный, шантажный характер. Стойкие суицидные установки выяв лены у 5-8% подростков. Угрожающе высок уровень самоубийств в армии. Даже по официальным данным с учетом сокрытия многочисленных фактов самоубийств, смертность от них в армии составила в 1998 году 45,3% от всех погибших. Военные социологи, правоведы и психологи феномен суицида чаще всего связывают с представлением о психологическом кризисе личности, под которым понимается острое эмоциональное со стояние, вызванное какими-то особыми, личностно значимыми событиями. Такой психологический кризис может возникнуть внезапно (под влиянием сильного аффекта). Но чаще внутренняя душевная напряженность накапливается постепенно, сочетая в себе разнородные негативные эмоции. Методы коррекции суицидального поведения молодежи на сегодняшний момент до конца не определены.

Исследуя девиантное поведение молодежи посредством социальных методов, было выяснено, что фоном для девиантного поведения является растущее отчуждение в обществе и в частности отчуждение молодежи от сво Теоретические, организационные, учебно-методические и правовые проблемы его ближайшего окружения. Поэтому алкоголизация и наркотизм современного общества, в том числе молоде жи, приобрели особую остроту. С целью отвлечения от разочарований, неуверенности, вызванных различными социальными и психологическими факторами, молодые люди употребляют вещества, изменяющие психику (алкоголь, наркотики и сильнодействующие вещества), вызывающие желаемое состояние эйфории. Отсутствие массовых молодежных организаций, незанятость и социальная незащищенность молодежи имеют следствием прогрессирование различных видов девиаций, выполняющих в значительной степени компенсаторную функ цию (т.е. девиация как средство ухода от проблем реальной действительности).



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |
 





 
© 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.