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 || 3 | 4 |   ...   | 8 |

«Министерство образования и науки РФ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ) Институт компьютерных технологий ...»

-- [ Страница 2 ] --

Если результаты вычислений интегралов невозможно представить в аналитической форме (например, если время преодоления механизма защи ты соответствует -распределению), то используются методы численного интегрирования. В частности, может быть использована квадратурная фор мула Симпсона.

j PПрСЗ В этом случае значения функций ) и S( ) вычисляются при ( ближенно с заданной точностью.

Для решения задачи (9) - (11) может быть использован метод проекций градиента с дроблением шага. Компоненты градиента вычисляются при ближенно с использованием вместо соответствующих конечных разностей частных производных. Ниже приводится алгоритм решения задачи (9) – (11), блок-схема которого представлена на рис. 1.

Схема алгоритма:

1.Задать начальное значение,…,, начальную величину шага и коэффициент дробления шага. Положить счетчик чис ла итераций r=0.

2. Вычислить координаты по формуле и проекцию ) на допустимое множество D (S-градиент функ ции S).

3. Вычислить величину – значение функции S() в точке.

4. Если выполнено условие дробления шага, то перейти к следующему пункту. Иначе – перейти к п.6.

5. Положить := и перейти к пункту 2.

6. Проверить условие окончания поиска. Если условие окончания вы полнено, то полагаем. Иначе – полагаем r=r+1 и переходим к п.2.

В качестве критерия окончания поиска может использоваться одно из следующих условий.

|| ||=, | =, ||(, где заданные константы, определяющие точность решения за дачи.

В методике расчета вероятности скрытых умышленных и вирусных ис кажений информации в качестве исходных данных используются: модель подсистемы защиты;

модель функции смены параметров, модель наруши телей, модели компьютерных вирусов, функции распределения времени преодоления преград. Результатом применения методики является расчет оптимальных значений периодичности смены параметров механизмов за щиты, на основе чего принимается решение о корректировке параметров системы защиты.

Начало Начало 1. Задать начальное значение 1. Задать начальное значение, шаг h и коэффициент, шаг h и коэффициент дробления шага дробления шага 2. Вычислить r+1 и её проекцию 2. Вычислить r+1 и её проекцию на допустимую область на допустимую область 5. Положить 5. Положить 3. Вычислить величину S(r+1) 3. Вычислить величину S(r+1) hrr :=hrr h :=h ДА 4. Проверить условие 4. Проверить условие дробления шага дробления шага r=r+ r=r+1 НЕТ НЕТ 6.Проверить условие 6.Проверить условие окончания поиска окончания поиска ДА Конец Конец Рис. 1. Алгоритм расчета оптимальных значений периодичности смены параметров механизмов защиты Литература 1. Беркетов Г.А., Микрюков А.А., Аль-Каиби Иман Габар Абдул Хасен.

–Математическая модель оптимизации системы обеспечения безопасности информации в АИС. –Сб. трудов Vмеждународной научно-практической конференции «Информационные и коммуникационные технологии в обра зовании, науке и производстве»— М. Протвино, 2011, С. 76-77.

ЗАДАЧА ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО СОСТАВА ПОДСИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ В АИС И МЕТОД ЕЕ РЕШЕНИЯ Беркетов Г. А., к.т.н., профессор Романова Е. В., МЭСИ Рассмотрим математическую модель задачи, позволяющую оптимизи ровать затраты на построение подсистемы защиты с учетом оценки рисков информационной безопасности при различных типах информационных угроз.

При постановке задачи используются следующие исходные данные:

М = {1,2,…,m} – множество возможных угроз несанкционированного доступа (искажения информации);

N = {1,2,…,n} – множество способов (средств) перекрытия каналов не санкционированного доступа (умышленного или вирусного искажения ин формации), которые могут быть включены в СЗ;

R = {1,2,….,L} – множество защищаемых объектов (информационных ресурсов);

– трехмерная матрица вероятностей нейтрализации угроз ме P= ханизмами защиты, где – вероятность предотвращения i-ой угрозы k ым механизмом при защите j-го ресурса;

С= – вектор стоимостей средств защиты, где ck – приведенные за траты, связанные с разработкой и поддержанием k-ого механизма защиты;

матрица требуемых вероятностей нейтрализации угроз.

Введем в рассмотрение набор булевых переменных Х=, где хk = 1, если j-е средство защиты информации включается в CЗ, хk = 0 - в противном случае.

Тогда математическая модель задачи выбора оптимального состава ме ханизмов системы защиты может быть представлена в следующем виде:

{0,1}, k= (3) где (X,P) - вероятность неискажения информации в j-ом информа ционном объекте (ресурсе) в результате реализации i-ой угрозы при вы бранном составе механизмов защиты X;

Nj(X) – множество индексов средств защиты для предотвращения не санкционированного доступа к j-му информационному ресурсу при задан ном X;

– средний ущерб при реализации i-ой угрозы относительно j-го объ екта.

Представленная задача относится к классу задач дискретного програм мирования с булевыми переменными.

Для решения задачи использован метод вектора спада, который в опре деленном смысле является аналогом метода градиентов и применяется для решения задач дискретной оптимизации.

На множестве бивалентных векторов X=(x1, x2, … xk), где xi, вводится метрическое пространство М с метрикой Хэмминга (X, ), определяемой числом компонент векторов X и, для которых. За мкнутая окрестность радиуса точки X определяется равенством (X0)={X| (X,X0). (4) * Точка X называется точкой минимума функции F(x) относительно окрестности радиуса, если для всех точек выполняется нера * венство F(x ) F(x) и \{ } 0.

Поскольку расстояние Хэмминга является целочисленной величиной, в качестве радиуса используются целые положительные числа.

Вектором спада функции F(X) относительно окрестности радиуса яв ляется определенная на Xn вектор-функция вида (Х)={, (5) где: k = (X, Xk)=F(Xk)-F(X);

k=, k k {X | X =( } = (X).

Значениями компонент вектора спада являются некоторые действитель ные числа.

Для вектора спада выполняются следующие свойства:

1) Точка Х является точкой локального минимума функции F тогда и только тогда, когда i 0 при всех i= ;

2) Если Х не является точкой локального минимума функции F относи тельно (X), то с помощью вектора спада можно определить точку (X) такую, что F(.

Множество решений задачи, удовлетворяющих ограничениям (2), обо значим через D.

Алгоритм решения поставленной задачи представлен на рис.4.

Шаги алгоритма включают:

Шаг 1. Случайным образом выбрать некоторое начальное приближение X и задать максимальную величину радиуса.

Шаг 2. Задать некоторую последовательность радиусов {, удовлетворяющую соотношениям 0 … =.

Шаг 3. Положить h=0.

Шаг 4. На каждом (h+1)- шаге алгоритма выполнить следующие дей ствия.

4.1. Положить k=1.

4.2. Рассмотреть окрестность и определить множество ( = (.

4.3. По значениям компонент вектора спада определить, явля ( ется ли ( минимумом функции F относительно G. Если да, то при kt, заменив k на k+1, перейти к п. 4.2, а при k=t перейти к п.5. В противном случае перейти к п. 4.4.

По значениям компонент вектора спада найти в G точку (решение), для которой F( )f( ). Заменить n на h+1 и перейти к п.4.

Шаг 5. Конец алгоритма.

При нахождении глобального экстремума задачи в качестве максималь ного радиуса приходится использовать достаточно большое целое число, что для задач большой размерности может привести к неприемлемому объ ему вычислений. В таком случае можно ограничиться приближенным ре шением, либо организовать повторные вычисления по алгоритму с различ ными начальными приближениями X0 при небольшом.

Проведенный вычислительный эксперимент подтвердил работоспособ ность разработанного алгоритма. Получение искомого решения обеспечи вается за сравнительно небольшое число шагов и не требует больших вре менных затрат и вычислительных ресурсов.

Начало 1. Выбор начального X0,, 1. Выбор начального X задание = max задание = max 2. Задание последовательности 2. Задание последовательности радиусов { 1,, 2,, … tt} радиусов { 1 2 … } 3. h:= 3. h:= 4.1. k:= 4.1. k:= h:= h+ h:= h+ 4.2.Задание множества 4.2.Задание множества Gkk= Uk (Xk)D G = Uk (Xk)D 4.4. Нахождение следующего 4.4. Нахождение следующего 4.3.

4.3.

приближения Xh-1,, для приближения Xh-1 для k:=k+ k:=k+1 min F(X h ): k ( X h ) min F(X h ): k ( X h ) 0 НЕТ которого F(X h+1)f(X h) которого F(X h+1)f(X h) ДА ДА kt?

kt?

НЕТ h X – полученное h X – полученное решение решение Конец Конец Рис. 1. Алгоритм решения задачи построения рационального набора механизмов защиты Литература 1. Беркетов Г.А., Микрюков А.А., Аль-Каиби Иман Габар Абдол Хасен, Математическая модель оптимизации системы обеспечения безопасности информации в АИС, Сборник трудов V международной научнопрактиче ской конференции «Информационные и коммуникационные технологии в образовании, науке и производстве», Протвино, РОЛЬ ОФИСА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА СТРОИТЕЛЬНОМ ПРЕДПРИЯТИИ Богоносцев А.Л., аспирант ННГАСУ (Нижегородский Государственный Архитектурно Строительный Университет) кафедры информационных систем в экономике, научный руководитель: зав.каф., к.т.н.,доцент Папкова М.Д.

Тел. 89082318205 e-mail: Exander84@mail.ru В посткризисный период в мире бизнеса большое значение прибрело эффективное управление компанией. Одним из наиболее эффективных способов управления является проектное управление компанией. Однако, простое проектное управления эффективно лишь при малом количестве текущих проектов. При росте числа и сложности проектов, реализуемых в компании, падает эффективность их исполнения. Для решения этих про блем в компаниях, как правило, создается проектный офис. Он играет роль некой среды, планирующей, контролирующей и поддерживающей все про екты. В строительном комплексе проектное управление является домини рующим, т.к. процесс строительства полностью подходит под определение проекта. Даже малые строительные фирмы часто работают на нескольких объектах (проектах). И методы проектного офиса окажутся им полезными.

А деятельность крупных и средних строительных организации полностью зависит от проектного офиса.

Рассмотрим основные функции проектного офиса. Функции разделены на две подгруппы. На общие и на поддерживающие, дополнительные функции. Общие функции имеют более специфичное исполнение примени тельно к каждой конкретной отрасли, поэтому для этих функции изложим их детальное описание применительно к строительному комплексу Функции общего контроля над проектной деятельностью предприятия:

Мониторинг состояния проектов и подготовка отчетности по стан дартным формам.

Главный результат – различные строительные отчеты (отчет о работе машин, о выполненных работах, о потраченных материалах, о приходе ма териалов, о трудозатратах и др.) Стандартизация проектной документации: разработка и развитие методологии и стандартизации проектного управления компании;

утвер ждение и распространение руководящих документов по управлению проек тами в организации, стандартизация отчетности по проектам;

Методология и стандартизация в строительстве, строительные бизнес процессы и стандарты, строительные документы (отчеты, графики, планы и прочее) Организация человеческих ресурсов: обучение и консультации ме неджеров проектов компании;

административное управление персоналом работающем на проектах;

Выбор и/или разработка программ обучения по строительству и смеж ным наукам;

Внедрение и администрирование информационной системы управ ления проектами, ведение баз данных, управление знаниями, проектный документооборот;

Создание и поддержка баз данных необходимых, для осуществления строительной деятельности (стандарты, ресурсы, материалы, нормативы трудозатрат и длительностей, поставщики и субподрядчики и др.) Учет и распределение ресурсов между проектами;

Распределение материалов, машин, оборудования, трудозатрат и прочее.

Планирование проектов;

планирование, организация и контроль вы полнения, и контроль качества работ по открытым проектам;

Составление различных строительных документов (смета, сводный сметный расчет, локальные сметы, расчеты стоимости, расценки на мате риалы и конструкции, график поставки материалов и конструкций, график производства работ, график работы людских ресурсов, механизмов и ма шин) Отслеживание и согласование межфункциональных, межпроектных связей;

Функциональное портфельное управление;

Стратегическое управление проектами - оценка совместимости це лей и задач проектов с корпоративной стратегией;

Поддерживающие и дополнительные:

Управление программами и портфелями проектов;

Ведение реестра проектов и проектных инициатив, архива проектов.

Экспертиза и аудит ведения критичных и кризисных проектов;

Управление отдельными проектами;

выполнение процедур, связан ных с инициацией, планированием, выполнением и закрытием проектов;

выработка предложений по решению острых проблем конкретного проекта;

Таким образом, внедрение проектного офиса, вследствие исполнения описанных выше функций приводит к некоторым преимуществам:

Увеличение числа активных проектов Оптимизация использования ресурсов и времени Снижение рисков и затрат на координацию проектной деятельности Это в свою очередь приводит к повышению эффективности проектной деятельности и увеличению прибыли компании.

Литература 1. Кендалл И., Роллинз К. Современные методы управления портфеля ми проектов и офис управления проектами: максимизация ROI: пер. с англ.- М.: ЗАО «ПМСОФТ», 2004. — 576с 2. Майк Ньюэлл Проектный офис // Директор ИС, № 1. — Открытые системы, 2002.

3. http://pmonline.ru 4. http://www.stopway.ru/ 5. http://ru.wikipedia.org ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПРОВАЙДЕРОВ И ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСОВ Автор: Бойченко Александр Викторович Ученая степень: к.т.н.

Организация: МЭСИ Телефон: 8 (916) 624-26- E-mail: ABoichenko@mesi.ru Автор: Павлова Екатерина Владимировна Организация: МЭСИ Телефон: 8 (916) 128-72- E-mail: Pavlova87@inbox.ru Облачные вычисления продолжают набирать популярность. Сегодня все больше компаний решаются использовать облачные сервисы. Одной из причин этого является возможность быстро реагировать на изменения ИТ потребностей бизнеса. Например, сегодня компания может испытывать потребность в использовании одних технических мощностей, приложений и т.д., а завтра эти потребности могут измениться. Так как компания потребитель облачных сервисов не владеет используемыми единицами ИТ инфраструктуры, при изменении потребностей бизнеса, заказчику ненужно делать значительных финансовых вложений и нести большие временные затраты, чтобы соответствующим образом поменять свою ИТ инфраструктуру. Он может начать покупать другие ИТ-услуги у другого или того же самого провайдера. И для этого ему необходимо просто пере заключить Соглашение об уровне сервиса (Service Level Agreement, сокр.

SLA).

В качестве облачной ИТ-услуги может выступать практически все, что угодно: приложение, платформа, инфраструктура. При этом данные серви сы могут быть предоставлены разными облачными провайдерами. И если заказчику нужно, чтобы эти сервисы взаимодействовали между собой, воз никает потребность в их интеграции и настройке совместной работы. Та ким образом, становится необходимой роль облачного провайдера интегратора, который сможет подобрать нужные заказчику сервисы от раз ных поставщиков, наладить их взаимодействие, собрать их в единую си стему, контролировать ее работу и гарантировать по ней согласованный уровень сервиса.

Отдельно стоит отметить о возможности предоставления информацион ных систем по модели SaaS (Software as a service, сокр. SaaS), имеющих сервисно-ориентированную архитектуру (Service Oriented Architecture, сокр. SOA). На данный момент SOA считается одним из самых перспек тивных способов построения информационных систем, который основан на создании слабо связанных компонент (сервисов), выполняющих опреде ленные повторяющиеся бизнес-функции, являющиеся логически обособ ленными и имеющие открытые программные интерфейсы для взаимодей ствия. В этом случае, как услуга может предоставляться не целое приложе ние, а отдельная его часть в виде одного или нескольких сервисов, выпол няющих определенные бизнес-функции, необходимые заказчику.

Более наглядно описанные выше взаимосвязи между потребителями и провайдерами облачных сервисов можно представить на схеме, приведен ной ниже на рисунке 1.

Как видно на рис. 1, имеется некоторое множество облачных провайде ров, каждый из которых предоставляет свой Каталог услуг, включающий определенное множество сервисов. Предположим, что потребителю необ ходим ряд облачных ИТ-услуг от разных провайдеров, работающих сов местно. Тогда задачей провайдера интегратора является анализ требований, предъявляемых заказчиком, поиск и валидация ИТ-услуг, предоставляемых разными поставщиками облачных сервисов. После того, как подходящие облачные сервисы найдены (облачный сервис 1.m и облачный сервис N.1), провайдер-интегратор налаживает их совместную работу и предоставляет их заказчику в качестве единой системы взаимосвязанных сервисов. Для этого провайдер-интегратор заключает Внешний договор (Underpinning Contract, сокр. UC) с облачными провайдерами этих сервисов (UC с про вайдером 1 на предоставление облачного сервиса 1.m и UC с провайдером N на предоставление облачного сервиса N.1). С конечным потребителем провайдер-интегратор заключает Соглашение об уровне сервиса (SLA) на предоставление ИТ-услуги, которая включает в себя единую систему, со стоящую из сервисов 1.m и N.1.

Провайдер облачных сервисов N Провайдер облачных сервисов Облачный Облачный Облачный Облачный Облачный Облачный......

сервис N.2 сервис N.p сервис 1.1 сервис 1.2 сервис 1.m сервис N....

Провайдер-интегратор облачных сервисов UC UC Облачный Облачный сервис 1.m сервис N. SLA Заказчик облачных сервисов Рис. 1. Схема взаимодействия потребителей и провайдеров облачных сервисов Стоит выделить, что при такой схеме взаимодействия у провайдера интегратора появляется пакет Внешних договоров (UC) с различными об лачными провайдерами и пакет Соглашений об уровне сервиса (SLA) с различными потребителями. Так как выполнение SLA в значительной сте пени зависит от выполнения условий UC, возникает закономерная необхо димость интегрированного управления пакетом Внешних договоров и па кетом Соглашений об уровне сервиса, и это становится ключевым момен том. В библиотеке ITIL v3 (Information Technology Infrastructure Library, сокр. ITIL) выделен процесс Управления поставщиками, важность которого значительно возрастает в облачной среде. Цель этого процесса – гаранти ровать, что услуги, предоставляемые внешними провайдерами, соответ ствуют ожиданиям конечного потребителя. Применительно к данной опи сываемой схеме выполнение основных задач процесса управления постав щиками ложится на провайдера-интегратора облачных сервисов. Эти зада чи включают в себя:

Подбор ИТ-услуг, имеющих ценность для потребителя;

Предоставление гарантий относительно того, что заключенные Внешние договора (UC) соответствуют бизнес-целям заказчика, их сервис ным требованиям (Service Level Requirements, сокр. SLR) и заключенным SLA;

Контроль эффективной работы предоставляемых ИТ-услуг, а также управление взаимоотношениями с поставщиками;

Ведение базы данных SCD (Supplier and Contract Database, сокр.

SCD), которая представляет собой некое подобие CRM-системы.

Помимо этого на провайдера-интегратора ложатся такие обязанности, как проведение переговоров с поставщиками облачных сервисов, заключе ние и расторжение договоров (UC), оценка и анализ рисков, а также вали дация ИТ-услуг. Стоит отметить, что верификация облачных ИТ-услуг по данной схеме находится в зоне ответственности поставщика облачных сер висов.

Отдельно стоит отметить и то, что свой пакет SLA возникает и у конеч ного потребителя, поскольку он может использовать как ИТ-услуги от раз ных провайдеров-интеграторов, так и ИТ-услуги напрямую от провайдеров облачных сервисов.

Также отдельного внимания требует Каталог услуг провайдера интегратора облачных сервисов. В качестве ИТ-услуг он предоставляет совместную работу различных облачных сервисов от других провайдеров.

Тогда в качестве одной ИТ-услуги может выступать система, представля ющая собой одну комбинацию облачных сервисов, а в качестве другой ИТ услуги может выступать система, представляющая собой другую комбина цию облачных сервисов. Разумеется, при этом для каждой ИТ-услуги за казчикам должны быть предложены различные уровни сервиса.

На основе описанной схемы взаимодействия провайдеров и потребите лей облачных сервисов можно сделать следующие выводы:

Так как при эффективной автоматизации бизнеса вряд ли будут ИТ услуги, работающие абсолютно автономно друг от друга, необходима орга низация их взаимодействия. Поэтому в облачной среде для организации совместной работы различных облачных сервисов необходима роль про вайдера-интегратора.

С учетом особенностей облачной среды и рисков, возникающих при использовании облачных сервисов, возрастает значимость процесса управ ления поставщиками и необходимость наличия эффективной системы ин тегрированного управления пакетом Внешних договоров (UC) и Соглаше ний об уровне сервиса (SLA).

ИЗМЕНЕНИЕ ЦВЕТОВОГО БАЛАНСА РАСТРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ Вайтекунас Ю.Ю., ст.преподаватель, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, 8-960-761-9417, ies_vel@mail.ru Касикова Т.И., ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск Обработка цифрового изображения – важнейшая составляющая дистан ционного зондирования, назначение которой состоит в том, чтобы сделать цифровое изображение пригодным для большинства областей применения.

В процессе обработки используют численные методы, основанные только на анализе яркостных и спектральных характеристик, проявляющихся на изображении в виде вариаций тона и цвета. Для анализа изображения стро ят гистограмму. Она является основой для многочисленных методов про странственной обработки. Ее видоизменение может быть успешно исполь зовано для улучшения изображений[2].

Не мало важную роль в улучшении изображения играет контраст. При ходится обрабатывать спутниковое тепловое изображение водоемов или суши, внося коррекцию с учетом свойств датчиков и ослабления ИК излучения в атмосфере. Результатом является неискаженное поле темпера тур, и в этом смысле преобразованное изображение наиболее качественное.

Изменяя контраст теплового изображения, можно облегчить обнаружение объектов с повышенной температурой[3].

На данный момент существует очень много программных и техниче ских средств по обработке изображения – от самых простых или пользова тельских, до больших узкоспециализированных. Однако написание соб ственной программы позволяет реализовать какие-либо специфические функции, применить новый фильтр.

Принцип работы программы заключается в следующем, после запуска пользователь открывает растровое изображение, при помощи компонентов trackBar изменяет интенсивность красного, зеленого и синего цвета. Далее отражается статистика об изображении, содержащаяся в гистограмме ярко сти.

На первом этапе возникает вопрос о быстром и прямом доступе к пик селям. Чтобы решить данный вопрос, было выбрано два алгоритма для сравнения скорости их работы. Все реализации алгоритмов оперируют с 24-битным RGB изображением, которое обрабатывается по всей площади с размером 1280*1024 точек.

Алгоритм 1. Объект изображения используется Bitmap (.Net Framework). Обработка ведется через методы этого класса SetPixel и GetPixel.

Алгоритм 2. Объект изображения используется Bitmap (.Net Framework). Обработка ведется через методы LockBits, UnlockBits и указа тели.

Первый алгоритм оказался очень медленным, время работы которого составило 2891 мс. Второй алгоритм обработал изображение быстрее за мс. Проделав данные операции, можно сделать вывод от том, что методы SetPixel и GetPixel, предоставленные классом Bitmap для получения и уста новки цвета определенной точки растра, использовать лучше при крайней необходимости для больших изображений. Более быстрым будет получе ние доступа сразу к некоторой прямоугольной области растра. Для этого необходимо использовать метод Bitmap::LockBits. Вызов LockBits приво дит к копированию указанной области во временной буфер. Изменение растровых данных отразится на содержимом Bitmap только после обратно го вызова UnlockBits с тем же указателем lockedBitmapData в качестве па раметра[1].

Редактирование цветового баланса осуществляется по следующим фор мулам:

1. Для преобладания красного цвета уменьшаются значения зеленого и синего:

Green=(G*shift)/100;

Blue=(B*shift)/100;

2. Для преобладания зеленого цвета уменьшаются значения красного и синего:

Red=(R*shift)/100;

Blue=(B*shift)/100;

3. Для преобладания синего цвета уменьшаются значения красного и зеленого:

Red=(R*shift)/100;

Green=(G*shift)/100;

Red, Green, Blue – новые значения пикселя. R, G, B – старые значения пикселя. Shift – значение устанавливаемое пользователем при помощи компонента trackBar в диапозоне [1;

100].

Гистограммой цифрового изображения, число возможных уровней яр кости которого равно L, лежащих в диапозоне [0,G], называется дискретная функция h(rk) = nk, где rk – это k-ый уровень яркости из интервала [0,G], а nk – число пикселов изображения, уровень яркости которых равен rk[2]. Ал горитм построения гистограммы простой: создаем пустой массив целых чисел на 256 элементов, просматриваем попиксельно изображение, у каж дого пикселя берём информацию о нужном цветовом канале, увеличиваем на единицу значение в массиве под индексом величины цветового канала.

Данная программа в процессе дальнейшей разработки будет расширять ся. В ней будут добавлены пространственные методы улутшения изобра жения применительно для данных дистанционного зондирования.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЫНКА АКЦИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Вайтекунене Е.Л., ст.преподаватель, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, 8-960-761-9417, ies_vel@mail.ru Полковникова О.С., магистрант, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск В России происходит плавный переход к рыночной экономике и быст рыми темпами создается рынок ценных бумаг. На этом рынке обращение акций и облигаций российских предприятий позволяет привлечь дополни тельные средства для их развития, укрепляя экономику. Кроме того, даже простые люди, решающие вопрос вложения денег, также могут рассматри вать покупку акций и облигаций для того, чтобы часть сбережений при умножалась вместе с ростом ценных бумаг успешно развивающихся пред приятий. Правда, существует и риск, что акции предприятия были переоце нены на рынке и впоследствии упадут в цене, либо само предприятие будет плохо развиваться, что приведет к тому же результату с уровнем цен на его акции. Эти риски должна уменьшить полнота информации о состоянии дел на предприятии.

Анализ работы фондовой биржи неотделим от анализа рынка ценных бумаг, который является в свою очередь частью рынка капитала.

Рынок ценных бумаг в России сравнительно молод, чем в других стра нах и, следовательно, обороты в России на порядок ниже, чем за рубежом.

Но в последние годы за счет проникновения интернета и других информа ционных технологий в России значительно вырос рынок ценных бумаг.

Увеличилась скорость принятия решений за счет определенных информа ционных технологий, увеличилась скорость «игры» на бирже на понижени ях и повышениях ставок за счет хорошей скорости передачи данных. Все это способствует тому, что рынок ценных бумаг меняет свою направлен ность в сторону спекуляции, становится ближе к уровню зарубежных стран. [3] Прогнозирование и планирование в современной экономике имеет осо бое значение, так как должно не только обеспечивать достижение постав ленных целей и решение конкретных задач в сложившейся экономической ситуации, но и ориентировать развитие экономики по таким основным направлениям, как социально-результативное, ресурсосберегающее, науко емкое и экологозащитное.

Обладая умением верно спрогнозировать определенную ситуацию и спланировать необходимые действия, можно управлять развитием как от расли, так и экономики в целом.[1] Роль прогнозирования неизменно возрастает в связи с ускорением научно-технического прогресса, усложнением задач определения котиро вок, усилением неопределенности, вызванной переходом к рынку. В управ лении производством прогнозирование является первоосновой, так как вся кое управленческое решение имеет прогнозную или плановую направлен ность. Прогноз вскрывает неопределенности в системе, обосновывает фак торы, при которых достигаются поставленные цели.

Несмотря на бурное развитие, многие аспекты теории и практики про гнозирования пока еще недостаточно ясны и определены: до сих пор отсут ствует единая, принятая всеми классификация прогнозов, нет четкой гра ницы между прогнозом и планом и т.п. Многие понятия и определения, относящиеся к прогнозированию, еще находятся в стадии формирования.

За последний год брокерское обслуживание стало одной из основных доходных услуг инвестиционных компаний. Именно брокеридж позволяет компании зарабатывать как на росте, так и на падении рынка. Неважно:

теряет клиент свои инвестиции или преумножает — он платит комиссию брокеру за доступ к рынку, обслуживание, кредит. В нынешних условиях брокерская компания окупится за год, уверены участники рынка.

До настоящего времени разработано небольшое число методов прогно зирования, однако, не существует универсального метода, который мог бы с одинаковым успехом применяться для различных значений акций. Глав ным образом, это вызвано тем, что любой объект прогнозирования, будь то конкретный вид акции либо несколько видов, обладает уникальным харак тером изменения и сложными зависимостями между значением и различ ными факторами. В связи с этим возникает задача выбора метода прогно зирования значений, с наибольшей долей вероятности на верный исход.

На практике нередко возникают ситуации, когда нет информации о том, какие именно факторы влияют на значение котировок. Кроме того, возни кает проблема получения достоверных данных о влияющих факторах, т.к. в основном необходимо осуществлять прогноз значений факторов на кон кретный период времени. В этой ситуации возможным вариантом является использование статистических методов прогнозирования, в которых опре деление прогнозных значений осуществляется на основе прошлых и теку щих значений этой же переменной.

В основном инвесторы пользуются техническим анализом и своей ин туицией. Но так как на российском рынке очень много инвесторов, кото рые, в основном, пожилые люди, купившие акции в девяностые годы, им кажется очень сложным примерный подсчет роста или спада цен. Они про дают акции, как только узнают, что это можно сделать, и теряют при этом сравнительно большие суммы. Хотя чаще всего нужно было подождать всего пару дней, а бывает и пару часов, для получения большего дохода.

Прогнозирование курса акций на длительный период времени разреши мо с помощью методики прогнозирования основанной на корреляции.

Прогнозирование с помощью корреляции используется давно, но именно в этой предметной области не применялось ни разу. Экспериментальным способом доказано, что с помощью данной методики можно спрогнозиро вать значение котировок на длительный срок с небольшой долей ошиб ки.[2] С различных сайтов (в конкретном случае - http://www.finam.ru/) соби раются значения (цены) по 100 ликвидным акциям. Эти данные экспорти руются в блокнот. Таким образом, создаем 100 файлов, где будут указаны значения.

Затем, с помощью настроек Microsoft Excel, переносим и группируем данные.

Получаем четыре таблицы:

1. Значения на открытие (т.е. сколько было в начале часа).

2. Значения на закрытие (последнее значение в часе).

3. Максимальное значение за час.

4. Минимальное значение за час.

Полученные таблицы обрабатываются в необходимый формат, который требуется для программы IBM SPSS Statistics 19.[4] Затем, по каждой таблице выполняются следующие операции:

подсчет корреляции по методу Пирсона каждого значения с каждым;

подсчет корреляции по методу Кендалла;

подсчет корреляции по методу Спирмана.

После проведенных операций получаем 12 таблиц, которые экспортиру ем в Microsoft Excel.

Значение корреляционной связи можно классифицировать назначению по направлению и значение по силе.

Все, кто когда-либо торговал на рынке ценных бумаг, знают, что коти ровки очень динамичны. Экономическая конъюнктура, настроение рынка и цены меняются каждый день. В связи с этим при анализе корреляций нуж но помнить о том, что со временем они могут измениться. Сильные корре ляции сегодня в следующем месяце могут ослабнуть. Если используется этот метод, то нужно постоянно отслеживать взаимозависимость котиро вок.

Возникает вопрос, почему используя метод корреляции для прогнози рования курса котировок нельзя ограничиться только корреляцией Пирсо на, не используя корреляции Спирмана и Кендала. Теоретически было бы правильно ограничиться только линейной корреляцией, но эксперимен тальным способом было выявлено, что при использовании средней ариф метической значений корреляции всех трех методов корреляции доля ошибки в прогнозе значительно меньше, чем при использовании одного метода – корреляции Пирсона.

После обработки программа генерирует файл вывода, содержащий кор реляционную матрицу, аналогичную ранговой корреляции, где будут поме чены корреляции высокой значимости – однопроцентный уровень, и зна чимые корреляции на пятипроцентном уровне.

После обработки программой IBM SPSS Statistics полученные данные экспортируем в Microsoft Excel для дальнейшей обработки.

Затем, считаем среднее арифметическое по всем 12 таблицам, по каж дой паре, по корреляциям. С помощью, функций Microsoft Excel создаем новую таблицу, в которой оставляем значения больше 0,6 по модулю.

Далее, с помощью формул создаем таблицу, где указывается количество пар акций, имеющих определенную корреляцию. На основании этих таблиц можно построить графики, по которым будет видно, что чем больше значе ние корреляции, тем меньше пар акций.

После всех операций по корреляциям получаем таблицу, где указано количество пар акций сильно коррелирующих между собой. С помощью полученных данных и функций Excel, можно найти пары с наибольшей корреляцией, либо с любой интересующей.

На основании полученных данных, можно сделать другую таблицу, где будут указаны пары акций, которые имеют наибольшее значение корреля ции.

После внедрения информационной системы прогнозирования рынка ак ций на основе анализа статистических данных ожидаются следующие ре зультаты:

1. Сокращение времени консультирования специалистом клиентов.

Внедрение системы позволило отказаться от подробной консультации специалистом каждого клиента, что занимало 65% его времени при работе с одним клиентом.

До внедрения системы каждый специалист тратил на консультацию клиента около 45 минут, причем, во многих случаях приходилось повто рять некоторую информацию по нескольку раз. После внедрения на кон сультацию стало уходить около 15 минут, т.е. в 3 раза меньше. Ранее всю информацию о рынке ценных бумаг и предлагаемых услугах и возможно стях клиенту рассказывали и на все вопросы клиента также отвечали в уст ной форме. После внедрения клиенту выдается информация в виде специ ального пакета документов, а также необходимая электронная информация, после ознакомления с которой клиент может задать вопросы как в устной форме, так и с помощью телефонного звонка и электронной почты. За счет сокращения времени специалист может за время, которое он раньше тратил на одного клиента, консультировать троих клиентов.

2. Получение дополнительного дохода за счет увеличения числа клиен тов.

За счет освобождения времени у специалиста на консультацию, увели чилось число клиентов, которые решили открыть себе брокерский счет и начать работать на бирже. За счет этого увеличилась доля комиссии при «игре» на бирже, а также комиссия за открытия счета депо.

3. Снижение вероятности риска потерь дохода от продажи акций по низкой цене.

За счет системы прогнозирования уменьшилась доля клиентов, которые продают акции по цене, которая есть в тот момент, когда они совершают звонок в центр приема заявок на покупку/продажу ценных бумаг. После внедрения системы, большинство клиентов пытаются разобраться с ин формацией, которую им предоставили, и многие из них делают правильный прогноз, который им уже показывает, когда и по какой цене стоит продать имеющиеся у них акции.

На основании всего выше сказанного видно, что поставленная задача времени решена Данная методика прогнозирование курса акций на длительный период с помощью методики прогнозирования основанной на корреляции, позволит не только прогнозировать значение акций и анализировать полученные в ходе работы данные, но и даст возможность получения дополнительного дохода.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА ООО «ГЕШТАЛЬТ»

Вайтекунене Е.Л., ст.преподаватель, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, 8-960-761-9417, ies_vel@mail.ru Рассудов А.Н., магистрант, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск Основным направлением деятельности ООО «Гештальт» является со здание сайтов. С недавних пор основной акцент работ сместился в сторо ну информационно-маркетинговой поддержки созданных проектов.

Так как вся деятельности компании состоит из проектов, следующих один за другим, проектный менеджмент заслуживает особого внимания, ведь грамотная его реализация — это главный вклад в успешное выполне ние работ. При этом наличие четкого плана выполнения работ по проекту влияет на общее время выполнения всех работ по нему.

Управление проектами — область деятельности, в ходе которой опреде ляются и достигаются четкие цели при балансировании между объемом работ, ресурсами (такими как время, деньги, труд, материалы, энергия, пространство и др.), временем, качеством и рисками в рамках некоторых проектов. Ключевым фактором успеха проектного управления является наличие четкого заранее определенного плана, минимизации рисков и от клонений от него, эффективного управления изменениями.[1] В целях решения проблем, связанных с конфликтами целей, приорите тов, сроков, назначений, ресурсов и отчетности в условиях комплексных работ (проектов) создается корпоративная система управления проектами, включающая в себя организационные изменения в компании (офис управ ления проектами), методологическую базу и информационную систему управления проектами. [2] Основным является модуль управления задачами. Он позволяет:

ставить задачи;

принимать задачи на исполнение;

выставлять промежуточные результаты выполнения;

сдавать/принимать выполненные по заданию работы.

В ходе анализа предметной области и выявления основных проблем, было решено разработать систему управления проектами со следующими модулями:

пользователи системы;

роли;

трекеры;

задачи;

отслеживание изменения статуса задач;

связи между задачами;

учет затраченного на проект времени;

привязка репозитариев;

получение уведомлений.

Подсистемы управления проектами формируются в зависимости от структуры предметных областей и управляемых элементов проекта, отно сительно самостоятельных в рамках проекта.

Управленческие функции включают основные, базовые виды деятель ности, которые должны осуществлять управляющие работники на всех уровнях и во всех предметных областях по проекту. Функции управления проектом осуществляются на всех этапах и фазах управления проектом и включают: планирование, контроль проекта, анализ, принятие решений, составление и сопровождение бюджета проекта, организацию осуществле ния, мониторинг, оценку, отчетность, экспертизу, проверку и приемку, бух галтерский учет, администрирование. [3] Предметные области и управляемые элементы в рамках проекта в самом общем виде включают: сроки, трудовые ресурсы, стоимость и издержки, доходы, закупки и поставки ресурсов и услуг, ресурсы (уже закупленные), изменения по проекту, риски проекта, информацию и коммуникации, каче ство и пр.[4] Эти подсистемы присутствуют практически в любом проекте.

Данный продукт был построен на базе самостоятельно разработанной CMS (Content Management System – Система управления содержимым).

Было решено не разграничивать типы пользователей на администратора и простых пользователей, т.к. система не имеет четко выраженных админи страторских функций. Каждый из пользователей может создать свой соб ственный проект, пригласить в его проектную группу других пользовате лей, поставить им задачи, наблюдать за ходом выполнения задач, строить графики и отчеты по выполненным задачам. Помимо этого система предо ставляет пользователям обмениваться личными сообщениями и заметками к задачам, что позволяет решить вопросы, возникающие в процессе выпол нения тех или иных работ.

Все вышеперечисленные действия осуществляются лишь при наличии у пользователя необходимых разрешающих прав, редактирование которых доступно в модуле управления проектной группой.

Внедрение данной информационной системы позволило:

увеличить информированность участников проекта о ходе работ, во влеченность каждого работника в процесс;

спланировать ход работ;

прогнозировать возможные затруднения и лучше контролировать каждый этап исполнения;

увеличить скорость обработки заказов, что, следовательно, влечет за собой достижение экономической эффективности работы предприятия, а то есть выполнение большего числа проектов, при наименьшем количестве потраченного времени.

Итогом работы стало внедрение разработанной системы в ООО «Гештальт».

АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОИСКА ВЕБ-СЕРВИСОВ Васильев Дмитрий Азадович, МЭСИ, аспирант кафедры АСОИиУ Руководитель: Бойченко Александр Викторович, МЭСИ, к.т.н., доцент Веб-сервис (Web service) представляет собой программную систему, ко торая определяется строкой URI(Uniform Resource Identifier - унифициро ванный (единообразный) идентификатор ресурса) и интерфейсами, опреде ленными на языке XML(eXtensible Markup Language — расширяемый язык разметки). Описание этой программной системы может быть найдено дру гими программными системами, которые могут взаимодействовать с ней согласно описанию, посредством ХМL сообщений, передаваемых с помо щью Интернет-протоколов. Растущее число доступных веб-сервисов, как внутри организаций, так и в сети, делает проблему поиска нужного сервиса все более и более важной. Много разных решений этой проблемы было предложено за последние годы (UDDI(Universal Description Discovery & Integration, 2003 г.), ebXML (Electronic Business using eXtensible Markup Language, 2005 г.), METEOR-S(Managing End-To-End OpeRations: for web Services, 2005 г.), PYRAMID-S(2009 г.)), каждое со своими особенностями.

Тем не менее, эффективность этих систем ограничена несколькими причи нами:

Большая часть этих решений построена на синтаксической осно ве(syntactic-based). Синтаксическая информация описывает интерфейсы сервиса, как и кем этот сервис был размещен, включая имена, типы и тек стовое описание. Это дает описание о правилах и условиях для того кто будет использовать сервис. Однако, использование только такой информа ции для размещения сервиса приводит к плохим результатам, нахождения сервиса.

Многие из данных решений не масштабируются, а значит не могут поддерживать большое количество сервисов, поставщиков и потребителей.

Это происходит из-за того что они в основном применяют централизован ный реестр. В случае с UDDI, вопрос с масштабированием решается с по мощью реплицирования реестра, что влечет за собой высокие стоимостные издержки, а также неактуальность некоторых данных из-за того что обнов ления происходят периодически.

Большинство решений несовместимы между собой, из-за чего поль зователи должны тратить много времени на обучение и на сам по иск\публикацию сервисов.

Публикацию и поиск веб-сервисов можно намного упростить, если пользователь будет вводить данные для размещения или поисковый запрос только один раз, т.е. если бы эти процессы происходили универсально в различных механизмах публикации и поиска.

Наиболее распространенным методом для описания веб-сервисов явля ется комбинация стандартов UDDI и WSDL. На сегодняшний момент стан дартом WSDL не описывают семантический аспект веб сервисов. С другой стороны в стандарте UDDI предусмотрены атрибуты сервисов для обозна чения услуг с использованием различных стандартов и таксономий. Дан ный метод не решает несколько проблем:

1. Некоторые важные элементы описания сервисов отсутству ют(например, качество) 2. Описание сервисов разделено между двумя описаниями, что подра зумевает просмотр двух различных мест для получения информации о ха рактеристиках сервиса.

Для решения проблемы семантического описания веб-сервисов было разработано несколько расширений языка WSDL(например, PS-WSDL, SAWSDL), с помощью которых провайдер может описать семантику веб сервиса.

Семантические веб-сервисы — законченные элементы программной ло гики с однозначно описанной семантикой, доступные через Интернет и пригодные для автоматизированного поиска, композиции и выполнения с учетом их семантики.

Стандарт WSDL допускает наличие в этих описаниях произвольного дополнительного XML-содержимого, которое должно игнорироваться про граммами, не предполагающими обработки этого содержимого — таким образом, метаданные не приходится выносить из WSDL-файлов.

Еще одним способом семантического описания сервисов является OWL-S, описывающей базовую терминологию предметной области. OWL S состоит из четырех онтологий — базовой онтологии, онтологии сервиса, онтологии модели сервиса, онтологии процесса.

С одной стороны мы имеем достаточно обширную базу различных стандартов и спецификаций, с другой стороны с их помощью не решаются одни из главных проблем – унифицированная публикация и поиск.

Следующим шагом развития технологии веб-сервисов должна стать мо дель системы позволяющая провайдерам размещать информацию о серви сах в зависимости от их семантики, а также дающая возможность пользова телям эффективно находить необходимые сервисы для своих информаци онных систем.

Литература 1. Ф. Андон, В. Дерецкий. Роль семантики в интеграции приложений на основе веб-сервисов 2. http://ru.wikipedia.org/wiki/Семантические_веб-сервисы 3. T. Pilioura, A. Tsalgatidou. // Unified Publication and Discovery of Se mantic Web Services. // National and Kapodistrian University of Athens СОЗДАНИЕ СЕТЕВОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНО ОРИЕНТИРОВАННОГО КУРСА ОБУЧЕНИЯ АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ ДЛЯ СПЕЦИАЛЬНОСТИ СПО «МЕНЕДЖМЕНТ» КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ УЧЕБНОЙ МОТИВАЦИИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ЦЕННОСТИ ВЫПУСКНИКА Н.В. Васильченко, аспирант лаборатории дидактики иностранных языков ИСМО РАО РФ, старший преподаватель-методист Международной системы школ иностранного языка «Денис Скул».

vasilchenko_nina@mail.ru mobile 8 903 55 12 Наша работа посвящена проблемам среднего профессионального обра зования, а именно преподаванию иностранного языка в системе СПО. И хотя известно, что в течение последних лет государство проявляет устой чивый интерес к проблемам начального и среднего профессионального образования, не секрет, что престиж рабочих профессий в России до сих пор крайне низок. Это вызвано рядом причин.

Во-первых, система начального и среднего профессионального образо вания была выстроена ещё в советское время исключительно по отраслево му принципу как часть планового снабжения народного хозяйства трудо выми ресурсами. Так, по современному единому тарифному справочнику профессий, который был создан в 50–60-е годы, в России более 7 тысяч рабочих профессий (для сравнения в развитых странах их 600-800). Многие составляющие образовательного процесса так не претерпели изменений:

морально устаревшее содержание обучения, низкий уровень материально технической базы и методов подготовки, не отвечающие ни современным условиям, ни жестким требованиям российской экономики и рынка труда.

Все увеличивающийся разрыв между требуемым и существующим уровня ми среднего профессионального образования породил неоправданно по вышенный спрос на выпускников ВУЗов.

Справедливости ради надо сказать, что есть и другие, пока ещё, еди ничные примеры, когда в подготовке кадров заинтересована серьёзная эко номическая структура. 3а последние 20 лет ведущие корпорации решили эту проблему через корпоративные институты, договора с крупными вуза ми и колледжами. Тем не менее, для остальной экономики подготовка осо бенно новых рабочих профессий, так называемых сквозных профессий, остаётся крайне острой (http://президент.рф/).

Во-вторых, произошедший в конце 80-х гг. прошлого века ценностный разворот, падение уровня общественной нравственности, полное исчезно вение из средств массовой информации «человека труда» и «трудовых по двигов» привели к превращению системы профобразования в систему пе ревоспитания трудных подростков;


снижению числа обучающихся;

вымы ванию молодых качественных преподавателей;

полупустым, обветшалым зданиям. Тем не менее, по данным экспертов, именно подготовка совре менных высококвалифицированных рабочих и специалистов среднего зве на во многом будет определять темпы экономического роста и качество жизни.

С другой стороны, просматривается устойчивая тенденция роста про фессиональных и личных требований работодателей именно к рабочим специальностям и специалистам среднего звена в сфере производства. И требования эти на сегодняшний день постоянно ужесточаются. Вот, например, как выглядит запрос на специалиста-электрика в одну иностран ную компанию. Работодатели хотели бы видеть специалиста со знанием иностранного оборудования, со знанием технического английского языка, с навыками делового общения и навыками самопрезентации. Проблема в том, что, по признанию самих представителей рекрутинговых агентств, специалистов, соответствующих таким запросам, просто не могут найти на рынке труда. Таким образом, очевидно, что существует острое противоре чие между потребностями рынка труда в высококвалифицированных про фессиональных кадрах и недостаточностью образовательной базы для их подготовки с одной стороны, и отсутствием заинтересованности в получе нии среднего профессионального образования молодыми людьми и их ро дителями с другой.

Как показала ярмарка вакансий для молодых специалистов, проходив шая в Москве в марте 2011 года, одно из основных требований, которое работодатели предъявляют к потенциальному работнику, это знание ино странного языка, чаще всего английского. При этом следует подчеркнуть, что потребность в филологических специальностях (лингвист;

переводчик) составляют лишь 5% от всех потребностей рынка. Подавляющее большин ство компаний и предприятий желали бы получить специалиста со знанием английского языка. На прошедшей в декабре 2010 года недели науки в МЭСИ, Н..Б. Назарова также отметила быстрый рост профессиональных сфер, где требуется владение иностранным языком на уровне не ниже В1.

Таким образом, модернизация содержания, методов и форм обучения иностранному языку в системе СПО может стать одним из инструментов повышения престижа профессий среднего звена в сфере производства, профессиональной компетентности и ценности его выпускников. Как этого добиться? Количество часов на изучение ИЯ ограничено ФГОС СПО. Оте чественных современных, отвечающих требованиям рынка, учебных посо бий для этой категории учащихся практически нет, а те, которые есть, как показал наш анализ, не в полной мере соответствуют методическим требо ваниям к учебной литературе по ИЯ и потребностям учащихся. Аутентич ные учебные пособия ESP (English for Special Purposes & Business English) широко представлены на рынке учебной продукции. Однако преподавате лям приходится принимать во внимание высокую стоимость зарубежных печатных пособий, резко ограничивающую круг потенциальных учащихся.

Также не стоит забывать, что УМК, о которых идет речь, в основном до ступны только жителям крупных городов, тогда как учащиеся малых насе ленных пунктов оказываются в менее выгодном положении. Принимая во внимание эти, а также другие методические соображения, мы предложили создать новый сетевой профессионально-ориентированный курс обучения английскому языку для менеджеров, который бы соответствовал междуна родным стандартам В1 ESP.

О преимуществах дистанционного обучения много сказано и написано, поэтому мы хотим обратить внимание лишь на некоторые преимущества этой формы обучения в контексте модернизации системы обучения ИЯ в СПО. Предлагаемый сетевой курс будет:

мобильным (т.е. с ним можно работать, используя различные виды технологических устройств: мобильные телефоны, Ipads, netbooks, smart phones etc.);

учитывая большую географическую протяженность Российской Фе дерации, он сможет обеспечить доступ к качественному образованию уча щимся из отделанных регионов страны и разных форм образовательных учреждений (СПО, ресурсные центры;

профильные классы);

экономически значительно более выгодным (неограниченное коли чество учащихся, небольшое количество тьютеров, ресурсосберегающие технологии;

отсутствие затрат на учебные пособия и своевременное внесе ние изменений в них в соответствии с конъюнктурой рынка);

использоваться в системе корпоративного обучения: в программах подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров. С одной стороны, это возможность повысить профессиональный уровень владения языком сотрудников, а с другой – сохранить и поддержать столь необхо димый в современной жизни баланс между рабочим и личным временем (непрерывное обучение);

предоставлять равные возможности обучения для лиц со специаль ными образовательными нуждами (ограниченными физическими возмож ностями).

Следует обратить внимание, что содержание обучения, задания и ин струкции к ним для данного сетевого курса отобраны, структурированы и организованы таким образом, что он является полным, готовым к исполь зованию инструментом, который не только объединяет многочисленные образовательные ресурсы Интернета и соответствует международным стандартам для учебных пособий, но и может быть адресован всем, кто хотел бы подготовиться к сдаче международного экзамена BEC Preliminary.

ВЕС (Business English Certificate) – это международный признанный экза мен для тех, кому английский язык необходим для работы и карьеры в об ласти коммерции и бизнеса.

Отдельно хочется остановиться на особенностях отбора содержания обучения, заданиях и инструкциях к ним, а также используемых в курсе методах и формах обучения. Одним из основных принципов отбора содер жания являлся принцип соответствия социальному заказу. Поэтому была предпринята попытка создания учебного пособия для российского потре бителя конкретной специальности, но с учетом международного опыта по строения содержания. В отличие от ЕSР пособий, которые предназначены для широкого использования, и, как следствие, крайне стандартизированы, наш курс отражает так необходимую для российских учащихся специфику отечественной экономики:

особенности российского рынка труда;

юридические особенности создания нового бизнеса в России;

анализ состояния российского рынка товаров и услуг;

конкретные примеры создания и работы российских компаний;

образцы аналитической и финансовой отчетности отечественных предприятий;

особенности и характерные черты российского бизнеса и т.д.

Также содержание курса не только отражает глобальные изменения (та кие как финансовый кризис основного экономического партнера РФ Евро союза или анализ корпоративной культуры компании Apple), но и ежеднев ные события, так как материалы Интернета претерпевают постоянные об новления.

Онлайн курс дает возможность использовать как традиционные зада ния, так и специфические, выполнение которых напрямую связано с ис пользованием ИКТ (Treasure Hunt, Subject Sampler, WebQuest). Такие зада ния носят ярко выраженный проблемный и творческий характер, способ ствуют повышению автономности и включенности учащегося в учебный процесс. Хочется отметить, что и выполнение традиционных заданий также обретает совершенно новую, привлекательную для современного учащего ся форму, стимулирующую работу мысли (wiki, ppt, blogging with peer-to peer assessment, forum discussions etc). Вместе с этим новые коммуникаци онные технологии позволяют использовать различные формы работы: в группе, работа в сотрудничестве, jigsaw. Все вышесказанное положительно влияет на уровень учебной мотивации, так как на нее отказывают влияние:

- стремление к новизне (прекращение поступления информации вызы вает сильные отрицательные эмоции);

- стремление к эффективному и «экономному» освоению мира и пове дению в нем (стремление к выбору наиболее продуктивных форм, которые приводят к наилучшим результатам);

- стремление к самодетерминации (быть хозяином себя и своего поведе ния – освоение программы по индивидуальному плану: скорость, время, способ, учет личных интересов, возможность самостоятельного планирова ния и выбора способа выполнения заданий и т.д.);

- стремление к самоактуализации (потребность человека осуществить то, что он может осуществить) ( А. Маслоу).

Таким образом, создание нового сетевого курса профессионально ориентированного обучения английскому языку отвечает основным поло жениям ведущих современных методологических подходов к изучению иностранного языка, а также целям и задачам подготовки современного компетентного специалиста среднего звена. Полностью обновленное, про фессионально сфокусированное содержание обучения, измененные формы и методы работы, когда учащийся сам является активным участником про цесса познания, а учитель (тьютор) лишь координирует его, усиливает учебную мотивацию и способствует росту общей и профессиональной компетентности и ценности выпускника СПО.

Литература 1. Стенографический отчёт о совместном заседании Государственного совета и Комиссии по модернизации и технологическому развитию эконо мики России 31 августа 2010 года, 13:30 Москва, Кремль http://президент.рф/выступления/ 2. От ПТУ до Сорбонны: как поднять престиж рабочих специальностей?

http://bussin.ru/publications/sorbona 3. Российский статистический ежегодник, М., 2010 г.

4. Чумакова Ю.О. Социальная значимость среднего профессионального образования в модернизирующемся российском обществе: диссертация кандидата философских наук: Ростов-на-Дону, 2010.

5. Чернышева Г.А. Модернизация среднего профессионального образо вания в контексте трансформации социально-профессиональной структуры российского общества: диссертация кандидата социологических наук Ро стов-на-Дону, 2011.

6. Солнышкина С.В. Развитие мотивации как условие повышения обу чаемости в системе среднего профессионального образования:


диссертация кандидата психологических наук, Ставрополь, 2003.

7. Маслоу А. Мотивация и личность. – СПб.: Евразия, - 1999, 479 с.

8. Сценарий воздействия экономического кризиса на систему образова ния в России: Доклад ГУ ВШЭ, М., 9. П.В. Сысоев, М.Н. Евстигнеев. Язык и культура, 2008, № ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА С ПОМОЩЬЮ IT-ТЕХНОЛОГИИ ВЕБМАТЕМАТИКА Воробьев Евгений Михайлович, д.ф-м.н, профессор,гл.н.с. каф. ВМ, emv@miem.edu.ru Введение Система ВебМатематика [1] является вебинтерфейсом для интегриро ванной системы символьных, графических и численных расчетов, называе мой Математика [2]. В учебном процессе Математика обычно используется в компьютерных классах, будучи инсталлированной на каждом компьюте ре класса или на сервере вузовской сети. Методика применения системы Математика для обучения дисциплинам Математический анализ и Линей ная алгебра излагается, в частности, в учебном пособии [3].

ВебМатематика обеспечивает проведение математических вычислений на удаленном сервере по данным, введенным пользователем в поля HTML форм на своем браузере и переданным на сервер через Интернет. Обучение математическим дисциплинам с помощью ВебМатематики предполагает разработку специальных электронных учебных пособий. Они содержат учебный материал и программы проведения символьных, графических или численных расчетов, написанные на языке программирования Математика.

Пособия в виде jsp- и графических файлов размещаются на Ява-сервере.

Последний генерирует учебные пособия в форме HTML-документов и от правляет их пользователям по их запросу.

Следует отметить, что с помощью ВебМатематики нельзя получить непосредственный доступ к вычислительной машине Математики. Это означает, что можно выполнять только те команды, которые содержатся в теле HTML-форм и данные для которых пользователь впечатывает в поля ввода этих форм. Таким образом, на каждой вебстранице пользователю доступен лишь относительно небольшой набор команд. Это существенно ограничивает гибкость использования Математики и требует создания но вой методики преподавания.

В МЭСИ на кафедре Высшей математики научные и методические ра боты по применению систем Математика и ВебМатематика для преподава ния дисциплин высшая математика, дифференциальные уравнения и дру гих были начаты в 2001 году. Результаты исследований и методика приме нения этих систем нашли свое отражение в публикациях [4] – [7]. Техно логия создания интерактивных электронных учебных пособий для ВебМа тематики содержится в публикации [8]. В настоящее время ВебМатемати ка, размещенная по адресу http://webmath.mesi.ru, активно используется студентами МЭСИ при изучении дисциплины Высшая математика.

В работе обсуждается методика применения разработанных автором ин терактивных учебных пособий по дисциплине Линейная алгебра.

Описание и методика применения учебных пособий На сервере webmath.mesi.ru размещены разработанные автором следу ющие электронные учебные пособия по линейной алгебре. Приведем их названия: Ступенчатые формы матриц, Обратная матрица, Системы линей ных уравнений, Линейные пространства, Линейные операторы, Жорданов базис линейного оператора, Евклидовы пространства, Квадратичные фор мы.

Содержание учебных пособий Ступенчатые формы матриц, Обратная матрица, Системы линейных уравнений, Жорданов базис линейного опера тора ясно из их названия. В частности, пособие Системы линейных уравне ний посвящено методу Гаусса-Жордана решения систем линейных алгеб раических уравнений.

Пособие Линейные пространства посвящено решению задач на иссле дование линейной независимости векторов и вычислению матрицы перехо да от одного базиса к другому. В пособии Линейные операторы рассматри ваются два типа задач. Первый – на вычисление матриц линейных операто ров и их преобразованиям при переходе к новому базису. Второй – на вы числение собственных значений и собственных векторов линейного опера тора в общем линейном пространстве.

В пособии Евклидовы пространства также две темы. Первая - задачи на применение алгоритма Грама-Шмидта построения ортогонального базиса.

Рассмотрена методика построения систем ортогональных многочленов Ла герра, Чебышева, Лагранжа, Эрмита. Вторая – построения ортогонального базиса, состоящего из собственных векторов самосопряженного оператора.

На рисунке (Рис.1) показана главная страница первого в нашем списке учебного пособия.

Рис. 1. Главная страница учебного пособия Ступенчатые формы матриц Вид главной страницы типичен для всех учебных пособий. Каждое из них содержит теоретический материал в краткой форме, а также задачи, образцы их решений и средства автоматизации расчетов.

Методика применения учебных пособий Методика решения задач заключается в том, что пользователь выбирает в разделе Задачи одну из задач или задачу из другого задачника по линей ной алгебре. Затем он знакомится с образцом решения задач с помощью ВебМатематики. В образце в полях ввода заранее выполненных и более не исполняемых (неактивных) HTML-форм содержатся данные разбираемой в образце задачи. В нем невозможно изменять данные в полях ввода.

В разделе Средства автоматизации расчетов имеются исполняемые (ак тивные) HTML-формы с незаполненными полями ввода. При первом обра щении к форме в эти пустые поля пользователь вводит данные решаемой им задачи. Затем нажимает кнопку Calculate формы и отправляет данные для вычислений по разработанной автором учебного пособия программе на сервер. Результаты вычислений вклеиваются в отправляемую пользователю новую вебстраницу.

Рассмотрим пример. Пусть требуется применением элементарных пре образований привести матрицу к верхней ступенчатой форме. С помощью HTML-формы Ввод матрицы (Рис.2) матрица, введенная построчно, отправляется на сервер. После вы числения она будет храниться либо на сервере, либо с помощью механизма Cookies на компьютере пользователя.

Рис. 2. HTML-форма Ввод матрицы В соответствии с алгоритмом приведения матриц к верхней ступенчатой форме, следует с помощью линейных комбинаций строк обнулить матрич ные элементы первого столбца, расположенные в третьей и четвертой строках. Первый шаг – вычислить соответствующую линейную комбина цию первой и третьей строк такую, что первый элемент комбинации равен нулю, и поместить ее на место третьей строки. Это вычисление выполняет ся с помощью HTML-формы Линейная комбинация строк (Рис.3.) Первый шаг алгоритма выполнен. Дальнейшие шаги осуществляются аналогично.

Рис. 3. HTML-форма Линейная комбинация строк с результатом вычисления Уже на этом простом примере ясен методический замысел пособий: ав томатизировать рутинные арифметические вычисления с целью дать воз можным студентам сконцентрировать свое внимание на сути метода.

Эта автоматизация имеет место в каждом учебном пособии. Скажем, при вычислении собственных значений линейных операторов автоматизи руется вычисление характеристического полинома и нахождение его кор ней, а также получение, но не решение систем линейных уравнений для собственных и присоединенных векторов.

В задачах на ортогональные полиномы автоматизируется вычисление интегралов, которые представляют скалярные произведения многочленов.

В задачах на приведение квадратичных форм к канонической форме мето дом Лагранжа автоматизируется выделение полного квадрата и вычисление формы после замены переменных.

Рис. 4. HTML-форма с результатами промежуточных вычислений Кроме автоматизации вычислений, методика обеспечивает визуализа цию результатов как окончательных, так и промежуточных. Последние часто играют важную роль в уяснении обучающимся сути того или иного математического метода. Например, при вычислении матрицы обратной к квадратной матрице А важную роль играет произведение Т матриц после довательно выполняемых элементарных преобразований. После того, как матрица приведена к единичной, это произведение – матрица Т равна об ратной к А матрице. ВебМатематика делает наглядным результаты каждого шага применения элементарных преобразований. На Рис.4 показана HTML форма, называемая Линейная комбинация строк, с результатами промежу точного вычисления. На рисунке представлены преобразованная матрица А, матрица Т и произведение матрицы Т на исходную матрицу А0.

Заключение Представленные в работе интерактивные учебные пособия по Линейной алгебре завершают второй этап создания полноценного специализирован ного сайта по обучению студентов МЭСИ математическим дисциплинам.

Первый этап, поддержанный грантом МЭСИ, заключался в создании учеб ного пособия по дисциплине Высшая математика. На очереди разработка пособий по дифференциальным уравнениям как обыкновенным, так и в частных производных.

Кроме чисто математических дисциплин, ВебМатематика представляет ся перспективным учебным инструментом для преподавания любых дис циплин с существенным математическим компонентом, в том числе дисци плин экономического профиля.

Литература 1. Webmathematica 3. A User Guide. Electronic Edition. -Wolfram Media, 2009.

2. Воробьев Е.М. Введение в систему символьных, графических и чис ленных расчетов «Математика». – М.: Диалог-МИФИ, 2005. - 365 с.

3. Воробьев Е.М. Компьютерный практикум по математике. Математи ческий анализ. Линейная алгебра.- М.: Книжный дом-Университет, 2009. – 603 с.

4. Воробьев Е.М., Никишкин В.А. Программная система WebMathematica: интерактивные вычисления по Интернету. -Тезисы до кладов Российской научно-методической конф. «Совершенствование под готовки IT-специалистов», МЭСИ – М., 2005.

5. Воробьев Е.М., Никишкин В.А. Интернет-технология обучения ма тематическим дисциплинам на основе системы «ВебМатематика». Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Информа ционные технологии в образовании и науке - 2007», МФЮА – М., 2007.

6. Воробьев Е.М., Никишкин В.А. Информационная технология препо давания математических дисциплин, основанная на системах Математика и ВебМатематика. Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. N 1-2, 2009, C.43-48.

7. Воробьев Е.М., Никишкин В.А. Методика и опыт обучения высшей математике с помощью системы ВебМатематика 3. Открытое образование, 2011, №5.

8. Воробьев Е.М., Никишкин В.А. Методика разработки интерактив ных учебных пособий по математическим дисциплинам для системы Веб Математика. Открытое образование, 2010, №3, стр. 23-31.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРИЕМНОЙ КОМИССИИ ВУЗА Глинков Р.Р., аспирант кафедры МОиАИС МЭСИ R.Glinkov@gmail.com;

8-985-360-42- Вступление Повышение качества образования является одной из ключевых страте гических задач государства. В ходе проведения образовательных реформ, осуществляется поэтапное обновление содержания высшего профессио нального образования, ведется поиск новаторских решений, внедряются новейшие технологии.

Поступление в высшее профессиональное учебное заведение является важным и одновременно сложным шагом, обуславливающим дальнейшее профессиональное развитие и совершенствование по выбранному направ лению подготовки. Ведь далеко не каждый способен оценить свои будущие творческие задатки и способности. В принятии решения о выборе формы и направления обучения для поступающего оказывает содействие приемная комиссия.

Высшее учебное заведение самостоятельно разрабатывает и утверждает ежегодные правила приема, которые не должны противоречить порядкам, утвержденным министерством образования. Непосредственную организа цию проведения приема исполняет приемная комиссия.

Цели и задачи приемной комиссии Основными задачами приемной комиссии являются:

формирование контингента студентов всех форм обучения соблюдение прав граждан в области образования гласность и открытость работы по организации приема абитуриентов объективность оценки вступительных испытаний проведение мероприятий по формированию профессионального ориентирования среди абитуриентов проведение иных мероприятий социальной направленности Результатом работы приемной комиссии является комплектация кон тингента студентов по формам и направлениям обучения в новом учебном году.

Таблица Ход приемной компании охватывает следующие этапы:

№ Этап Утверждение правил приема абитуриентов. Объявляется офи циальный список направлений подготовки, согласно лицензии ВУЗа, а также перечень вступительных испытаний по каждому № Этап из направлений Прием заявок на участие в ЕГЭ Проведение ЕГЭ для выпускников школ и абитуриентов Определение количественного состава мест по каждому из направлений Утверждение минимального количества баллов для подтвержде ния успешного прохождения испытаний по каждому из предме тов Прием документов у абитуриентов Проведение дополнительных экзаменов по ЕГЭ Проведение вступительных экзаменов Зачисление При наличии мест, оставшихся вакантными после зачисления по результатам конкурса, учредитель вуза в исключительных слу чаях может предоставить вузу право объявить дополнительный приём.

Проведение приемной кампании требует привлечения большого штата сотрудников, выделение обширного аудиторного фонда, а так же высокого профессионализма со стороны руководства. Наибольший пик нагрузки приходится на этапы приема документов и проведения вступительных ис пытаний. Одним из важнейших направлений работы является ежедневное формирование отчетов по конкурсной ситуации. При этом зачастую про цесс приема документов у абитуриентов во многих вузах остается крайне сложным и рутинным, что приводит к образованию больших очередей, увеличению трудоемкости в части обработки документов и ошибкам.

Решением указанных проблем является комплексная автоматизация процессов, которая позволит существенно повысить качество и контроль работы приемной комиссии После устранения основных проблем, связанных с рутинностью процес сов сбора сведений необходимо предоставить руководству в распоряжение инструментарий, позволяющий принимать эффективные управленческие решения.

Полученные из системы обработанные данные будут применимы для проведения анализа, станет возможным выявить ключевые факторы набо ра, составить "портрет" абитуриента и ответить на основные вопросы:

Какие направления подготовки следует развивать?

Какой уровень подготовки абитуриентов?

В каких регионах необходимо развивать филиальную структуру?

И многие другие.

Затем на основе собранных данных станет возможным создание мо дельных массивов, отражающих возможные внешние изменения системы, которые сделают возможным прогнозирование набора абитуриентов в по следующие годы.

Методы автоматизации В России ведется планомерное внедрение информационных систем в образовании, в программу каждого учебного заведения обязательно вклю чен пункт о внедрении либо развитии автоматизированных систем управ ления. При этом некоторые из ВУЗов находятся лишь в самом начале пути, другие же обладают довольно развитой информационной инфраструкту рой, штатом разработчиков и проводят активное внедрение мощных ин формационно-аналитических систем. Так на сегодняшний день системами обработки и учета численности и состава абитуриентов и учащихся облада ет 50% ВУЗов (рис.1) Рис. 1. Внедрение ИС На рынке программного обеспечения представлено множество различ ных информационных систем, предназначенных для автоматизации про цессов в учебных заведениях. Эффективность внедрения того или иного решения зависит от многих факторов - от широты охвата и интегрирован ности на их основе функций управления, от способности оперативно под готавливать управленческие решения и адаптироваться к изменениям внешней среды и информационных потребностей.

На первом этапе при обследовании процессов и задач автоматизации принимается решение о покупке готового программного обеспечения, либо о самостоятельной разработке при наличии штата разработчиков. Ключе выми, на мой взгляд, являются следующие критерии:

Функциональные требования (специфика образовательной среды, стратегические приоритеты, территориальное распределение филиалов ВУЗа) Ценовые требования (стоимость программного обеспечения, стои мость поддержки, стоимость изменений продукта) Общие требования (интегрируемость, масштабируемость).

В зависимости от задач автоматизации важными положительными ас пектами разработки внутри организации является профессионализм разра ботчиков, тщательный анализ и знание процессов, а так же снижение вре менных издержек на проработку отдельных аспектов, свойственных кон кретной организации.

Анализ данных Помимо автоматизации основных рутинных процессов, полученные данные о приеме могут быть применены в качестве основы для научных изысканий. Совокупный объем данных, полученный из реальных фактов и возможных альтернативных стратегий позволяет экспериментально иссле довать поведение аналитических моделей (нейронных сетей, деревьев ре шений и пр. ) при различных внешних воздействиях.

При этом можно выделить два основных возможных подхода в приме нении описанных выше аналитических инструментов:

Специалист использует систему как средство извлечения данных и самостоятельно принимает решения.

К полученным данным применяются различные механизмы предоб работки, чистки и коррекции для применения в дальнейшем разнообразных методов статистического анализа – кластеризацию, классификацию, ре грессию и пр. В этом случае данные являются уже не сырьем, а тщательно подготовленными моделями.

Правильным подходом к построению моделей набораявляется их поша говое улучшение. Начав с первой, грубой модели, необходимо улучшать ее по мере накопления обновленных массивов данных и применения модели на практике. Основная задача построения прогнозов выходит за рамки ме ханизмов систем отчетности, поэтому и не стоит ждать в этом направлении положительных результатов при применении OLAP. Для решения задач более глубокого анализа применяется совершенно другой набор техноло гий, объединенных под названием Knowledge Discovery in Databases.

Knowledge Discovery in Databases (KDD) – это процесс преобразования данных в знания. KDD включает в себя вопросы подготовки данных, выбо ра информативных признаков, очистки данных, применения методов Data Mining (DM), постобработки данных, интерпретации полученных результа тов. Data Mining – это процесс обнаружения в "сырых" данных ранее неиз вестных, нетривиальных, практически полезных и доступных для интер претации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Привлекательность этого подхода заключается в том, что вне зависимо сти от предметной области применимы одни и те же операции:

1. Извлечение данных 2. Очистка. Данные для анализа не должны содержать противоречия и ошибки.

3. Трансформация. Различные методы анализа требуют данных, подго товленных в специальном виде.

4. Анализ.

5. Интерпретация полученных результатов.

Это процесс повторяется итеративно.

Интерпретация же результатов компьютерной обработки возлагается тем не менее на человека. Различные методы могут привести к различным результатам. Полностью исключить участие человека невозможно, так как тот или иной результат не имеет никакого значения, пока не будет приме нен к конкретной предметной области.

Литература 1. Закон Российской Федерации «Об образовании»

2. Федеральный закон «О высшем и послевузовском профессиональ ном образовании».

3. Типовое положение об образовательном учреждении высшего про фессиональное образования.

4. Д.Ю. Столяров «Использование автоматизированных систем управ ления в деятельности учреждений высшего профессионального образова ния в Российской Федерации(аналитический обзор)», 5. Тельнов Ю.Ф., Смирнова Г.Н., Сорокин А.А. «Проектирвоание эко номических информационных систем», Москва, МЭСИ, 6. Арустамов Алексей. Анализ бизнес информации - основные принци пы http://www.basegroup.ru/library/methodology/analysisbusinessdata ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ:



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 8 |
 





 
© 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.