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 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |

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

-- [ Страница 6 ] --

Многие преподаватели сталкиваются с тем фактом, например, что даже самая лаконичная и максимально информативная презентация, восприни мается иногда, как «весёлые картинки», где всё готово, и ничего не нужно записывать, а только смотреть и слушать. Мы печатаем, а не пишем, и это быстро и удобно, мы показываем слайды из фотографий, а не чертим или рисуем. Мы экономим время. Повышаем свою эффективность. Но эффек тивность, почему-то, страдает, и, факт, – очень многие студенты и школь ники старших классов не знают ответов на такие элементарные вопросы, как «Когда началась Великая Отечественная Война?», «В какой части стра ны находится ваш город?», «what’s your name?», «8x9=?» и т.д. Не говоря уже о профильных предметах в ВУЗах. Существует точка зрения, что чем меньше обучающиеся пишут, чертят, ищут в традиционных бумажных справочниках, т.е., делают своими руками, тем меньше информации усваи вается и переходит в долгосрочную память. Учитывая свой педагогический опыт, могу с этим согласиться. При подготовке за компьютером материалы, которыми пользуются обучающиеся, как правило, берутся из Интернета.

Нет необходимости тщательно готовиться к занятиям, пропуская сведения через себя, анализируя и усваивая полученные знания, можно просто ско пировать части нескольких текстов и соединить их воедино. Кроме того, при письме от руки развиваются определённые отделы мозга, которые не задействуется при наборе текста на клавиатуре. Получается, что когда мы позволяем ученикам и студентам печатать большинство работ, проектов и заданий, мы в прямом смысле слова лишаем их возможности развивать мозг.

Известно, что человек забывает 90% того, что слышит, 50% того, что видит, и только 10% того, в чем участвует сам. Записывая, мы и видим, и делаем, то есть лучше запоминаем. В управленческой культуре нормально и уместно делать записи во время деловой встречи. Состоявшиеся профес сионалы никогда не упустят возможность сделать план, записать пришед шую в голову мысль или идею. Эту же культуру стоит внедрять и в среде обучающихся. Делать записи (речь идёт не о записи под диктовку лекции, а например, об оформлении тезисов к интерактивной презентации) – это по казатель высокой деловой культуры, способ научиться выделять и оформ лять содержательную идею, а главное – запоминать ее с высокой степенью точности.

«Что будет, если теперь интеллект человека, его руки, письмо, а также книги и искусство, будут храниться не «в человеке», а рядом, и единствен ное интеллектуальное и «психомоторное» усилие будет сводиться к кнопке «поиск» в Интернете? Думается, что при таком существовании параллельно с «глобальными виртуальными справочниками», человек постепенно поте ряет и свою любознательность, а сам станет по-настоящему беспомощным»

[1]. Именно беспомощным. Приходилось ли вам слышать от обучающихся, или сталкиваться самим со следующими проблемами «Интернет отключи ли», «компьютер завис», «картридж кончился», «он-лайн тестирование «повисло» на середине», «файл не открывается», «презентация не работа ет» и пр. Пока всё функционирует в обычном режиме, мы даже не задумы ваемся, насколько сильно зависимы от техники и доступа к Глобальной Сети. Но стоит оборудованию дать сбой, и мы уже не можем выступить с докладом, не знаем, как подготовить материал и найти необходимую ин формацию.

Подводя итоги, считаю важным отметить, что, несмотря на то, что ис пользование различных информационных технологий является необходи мостью, и их применение повышает мотивацию и интерес к предмету и различным областям научного знания у обучающихся, позволяет освоить новые способы работы с информацией и в будущем увеличивает шансы на перспективное трудоустройство, к этому процессу следует подходить крайне избирательно и осторожно. Не допуская подмены понятий образо вания и развлечения, обязательно обучать целевую аудиторию анализу и необходимым умениям в работе с презентациями, электронными програм мами, вебинарами и прочими активно используемыми современными тех нологиями.

ОПТИМИЗАЦИЯ И РЕГУЛИРОВАНИЕ НАЙМА СОТРУДНИКОВ, РАБОТАЮЩИХ ВАХТОВЫМ МЕТОДОМ Ратнер Д.А. Лазарева С.С.

Принцип работы вахтовым методом известен с древних времен. Еще при строительстве пирамид в Египте рабочих собирали по всей стране, ор ганизовывая для них специальные поселки, неподалеку от места возведе ния пирамиды, в которых те жили, пока не будет закончена работа.

Сейчас вахтовый метод применяется во многих областях, но в случае работ в удаленных труднодоступных или малонаселенных районах альтер нативы вахтовому методу практически нет. Кроме того, если в случае стро ительства дорог или прокладки железнодорожных трасс (например, БАМ) можно набирать почти любых желающих, которые после краткого обуче ния на месте смогут начать работать, то для многих работ (например, осво ение нового месторождения) могут требоваться специалисты высокой ква лификации, которых не так просто найти.

В России есть множество добывающих компаний, работа которых свя зана с обслуживанием месторождений и транспортных систем, а, следова тельно, с вахтовым методом работы. Обычно каждый отдельный объект (например, месторождение) обслуживает дочернее подразделение главной компании, имеющее определенную долю автономности в принятии реше ний, в частности по найму персонала. Следовательно, вахтовики нанима ются децентрализовано, без оглядки друг на друга, что в конечном итоге может оказаться неоптимальным.

Неправильное планирование вахтовых работ, без учета потребностей всех подразделений, может привести к тому, что возникнет дефицит специ алистов, а это повлечет за собой срыв сроков, штрафы и многомиллиард ные убытки.

Рассмотрим более общую модель планирования найма сотрудников, ра ботающих вахтовым методом. Будем предполагать, что в качестве исход ных данных имеется:

1) Оценка потребностей подразделений компании в персонале (воз можно, в динамике) 2) Информация о предложении трудовых ресурсов в регионах работы компании 3) Информация по учебно-образовательным программам в регионах работы компании 4) Информация по вариантам доставки персонала до объектов компа нии В исходные данные введена информация по учебно-образовательным программам, так как учет переподготовки и повышения квалификации кад ров добавляет модели дополнительную гибкость. То есть, при долгосроч ном планировании найма вахтовых работников, появляется возможность выбирать между доставкой специалистов издалека и подготовкой кадров в ближайших к месту работы поселениях.

Параметры модели:

Баланс притока и оттока персонала в компании:

где:

– общее количество работников специализации на временном слое ;

– количество работников специализации, доступных для найма на рынке труда на временном слое ;

– число работников специализации, у которых на временном слое заканчивается время действия договора (то есть отток работников);

– число работников, поступивших на курсы повышения квали фикации для достижения специальности на временном слое ;

– время обучения на курсах повышения квалификации до специ альности.

Минимизация дефицита персонала в компании:

где:

– количество работников специализации, нанимаемых в поселе нии, для работы на объекте производства на временном слое ;

– потребность в работниках специализации на объекте производ ства на временном слое ;

– дефицит работников специализации на объекте производства на временном слое.

Ограничение на численность нанимаемого персонала Ограничение на мощности образовательных проектов где:

– максимально возможное количество единовременно обучающих ся по специальности Целевая функция задачи представляет собой совокупные затраты, свя занные с обеспечением объектов компании персоналом:

Где:

– транспортные затраты на доставку персонала из пункта на объ ект производства – затраты на обучение работника до специализации – затраты, связанные с дефицитом в работниках специализации на объекте производства Обобщенная модель, безусловно, должна уточняться, применительно к конкретным компаниям и областям деятельности, но использование такого подхода позволит:

Эффективно использовать высвобождающиеся трудовые ресурсы;

Заблаговременно определять дефицит трудовых ресурсов и источни ки его покрытия;

Планировать участие персонала в образовательных проектах с целью повышения квалификации персонала и преодоления дефицита;

Эффективно организовать работу персонала с использованием вах тового метода.

Мы живем в эпоху бурного развития информационных технологий, пускай они еще не достигли полного совершенства, но уже сейчас, приме нительно к ним слово «невозможно» уступает место слову «сложно», а вскоре и этому слову предстоит утратить свое значение.

Только повсеместное внедрение информационных систем, общих баз отчетов, общих порталов, на которых всегда можно будет соотнести свои планы с планами других подразделений, способны объединить разрознен ные фрагменты в одну компанию, нацеленную на максимальную эффек тивность.

Не требуется проводить особо сложных расчетов и строить вычисли тельные центры с сотнями мощных серверов, задача, описанная в этой ста тье, получается линейной, как и большинство других задач высокоуровне вого планирования, поэтому проблем с ее решение не должно возникать.

Процесс информатизации в России идет с некоторым запозданием, по сравнению с западными компаниями, но постоянно усиливающаяся конку ренция не позволит игнорировать очевидные тенденции. Поэтому пред ставленная модель, как и многие другие, появившиеся раньше или позже, должна занять свое место в информационных системах нового времени, которые выведут эффективность российских компаний на мировой уро вень, а может быть, даже предоставят возможность занять лидирующие позиции.

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, КАК ОБЪЕКТА ИНВЕСТИЦИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА MAUT Рогозин Олег Викторович, доцент, к.т.н., кафедра “Программное обеспечение ЭВМ и информационные технологии” Московского Государственного Университета им. Н.Э. Баумана, e-mail : orogozin@mail.ru Разнообразие решаемых в образовательном процессе задач и инноваци онная составляющая современных экономических процессов диктует но вые требования ко всем компонентам качественного обучения. В связи с этим возникает необходимость подбора ПО не только с учетом формаль ных показателей его качества, но и в соответствии с предпочтениями кон кретного пользователя. По характеру принимаемого решения задача отно сится к задаче распределения альтернатив по классам решений: из множе ства альтернатив (программных продуктов) выделяется группа предпочти тельных для пользователя.

Представим задачу выбора эффективного ПО в образовании как задачу поддержки принятия решения (ППР Decision Making DM) в инвестицион ном процессе с инновационной составляющей. Определим инвестицион ный процесс как долгосрочное вложение экономических ресурсов с целью создания и получения выгоды в будущем. Основной аспект реальных инве стиций состоит в преобразовании инвестиционных средств в производи тельные активы и в создании новой ликвидности при использовании этих активов [1]. Особенностью рассматриваемой проблемы является то, что инвестиции производятся в инновационные объекты, что делает задачу трудноформализуемой. Под инновационными объектами будем понимать единицы ПО в области образования. Выбор производится на основе как количественных (объем занимаемой оперативной памяти, время отклика и т.д.), так и качественных (надежность, эффективность) характеристик ПО, причем преобладают качественные характеристики. Таким образом, задача является слабо структурированной.

Под эффективностью принятого решения будем понимать отношение результата к затратам, необходимым для достижения этого результата. Для оценки эффективности выбора альтернативных решений на основе каче ственных оценок необходимо основываться на определенном подходе: во первых использовать стандарты, чтобы обеспечить объективность сравне ния программных средств, во-вторых, опираться на комплексный систем ный подход, чтобы гарантировать полноту и объективность результатов, в третьих, обеспечить учет пользовательских предпочтений.

Качественные показатели ПО как инвестиционного обьекта.

В комплексную оценку ПО, в соответствии с стандартом ISO 9126-1 как инвестиционного объекта, будем включать следующие качественные ха рактеристики[1]:

Функциональность. В первую очередь продукт должен обеспечивать реализацию необходимых функций, корректность их выполнения. Набор функций будет различным в таких группах ПО как программы моделиро вания, оптимизации, машинной графики, управления объектами и т.п., по этому для каждой группы программ после предварительного проведения классификации ПО нужно устанавливать свои способы оценки функцио нальности.

Защищенность и целостность. В коммерческих организациях большое значение имеют конфиденциальность, блокировка неавторизованного до ступа к функциями данным, предотвращение потери информации. Целост ность очень важна для Интернет-приложений.

Надежность. Показатель надежности наиболее важен для систем, вы полняющих ответственные функции. Чем серьезнее могут быть послед ствия сбоя в применяемой системе, тем выше требования к ее надежности.

Эффективность. Эффективность приобретает наибольшее значение в системах с большим количеством пользователей, обрабатывающих боль шие объемы данных или производящих сложные расчеты. Эффективность также определяет минимальную конфигурацию необходимого оборудова ния.

Сопровождаемость. Сопровождаемость имеет значение при необходи мости регулярных обновлений программного продукта (например, для ан тивирусов).

Переносимость и способность к взаимодействию. Переносимость за висит от уже используемых в организации программ, необходимости взаи модействия их с новой системой, а также от операционной системы и нали чия сети.

Изучаемость и простота использования. Программы со сложным ин терфейсом и значительной трудоемкостью освоения операций пользования программой отвлекают обучаемого от основного предмета изучения, при водят к нерациональным затратам времени.

Анализ применения методов принятия решения в задаче подбора ПО.

Метод многокритериальной функции полезности.

Метод MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) имеет следующие особен ности:

1. Строится функция полезности, имеющая аксиоматическое (чисто математическое) обоснование;

2. Некоторые условия, определяющие форму этой функции, подверга ются проверке в диалоге с ЛПР;

3. Обычно используется для решения задач с заданными альтернатива ми, а полученные результаты используются для оценки заданных альтерна тив.

Основные этапы подхода MAUT 1. Разработать перечень критериев.

2. Построить функции полезности по каждому из критериев. (В прак тических задачах в случае линейной функции полезности бывает достаточ но таблицы значений функции для имеющихся значений критерия.) 3. Задать веса критериев.

4. Построить зависимость между оценками альтернатив по критериям и общим качеством альтернативы (многокритериальная функция полезно сти).

5. Оценить все имеющиеся альтернативы и выбрать наилучшую.

Аксиоматическое обоснование В методе MAUT выдвигаются некоторые условия (аксиомы), которым должна удовлетворять функция полезности ЛПР. В MAUT эти условия можно разделить на две группы.

Первая группа — аксиомы общего характера.

1. Аксиома, утверждающая, что может быть установлено отношение между полезностями любых альтернатив: либо одна из них превосходит другую, либо они равны.

2. Аксиома транзитивности: из превосходства полезности альтернативы А над полезностью альтернативы В и превосходства полезности В над по лезностью С следует превосходство полезности альтернативы А над полез ностью альтернативы С.

3. Для соотношений между полезностями альтернатив А, В, С, имею щими вид U A U B U C, (1.1) можно найти такие числа, меньше 1 и больше 0, что:

U A 1 U C U B, (1.2) U A 1 U B U B, (1.3) где U - многокритериальная функция полезности альтернативы;

Аксиома 3 основана на предположении, что функция полезности непре рывна, и что можно использовать любые малые части полезности альтерна тив. Вторая группа условий специфична для MAUT. Они называются акси омами (условиями) независимости, позволяющими утверждать, что неко торые взаимоотношения между оценками альтернатив по критериям не зависят от значений по другим критериям.

1. Независимость по разности.

Предпочтения между двумя альтернативами, отличающимися лишь оценками по порядковой шкале одного критерия C1, не зависят от одинако вых (фиксированных) оценок по другим критериям С2,...,CN.

2. Независимость по полезности.

Критерий C1 называется независимым по полезности от критериев С2,..., CN, если порядок предпочтений альтернатив, в которых меняются лишь уровни критерия С1, не зависит от фиксированных значений по другим кри териям.

3. Независимость по предпочтению.

Независимость по предпочтению является одним из наиболее важных и часто используемых условий. Два критерия C1 и С2 независимы по предпо чтению от других критериев С3,...,СN, если предпочтения между альтерна тивами, различающимися лишь оценками по С1, С2, не зависят от фиксиро ванных значений по другим критериям.

В тех примерах, где три и более критериев зависят от остальных, также проявляется и нарушение условия независимости по предпочтению. В свя зи с этим особое внимание уделяется проверке условия независимости по предпочтению. Если аксиомы первой группы и некоторые из условий неза висимости выполнены, то из этого следует строгий вывод о существовании многокритериальной функции полезности в определенном виде. По теоре ме Р. Кини, если условия независимости по полезности и независимости по предпочтению выполнены, то функция полезности является аддитивной:

N U x wiU i x i 1, (1.4) N w i при, либо мультипликативной:

i N 1 kU x 1 kwiU i x i 1, (1.5) N wi при i 1, где U, Ui — функции полезности, изменяющиеся от 0 до 1;

wi — коэффициенты важности (веса) критериев, причем 0 wi 1;

коэффициент k-1;

Таким образом, многокритериальную функцию полезности можно определить, если известны значения коэффициентов wi, k, а также одно критериальные функции полезности U(x).

Рассмотрим применение метода на примере задачи выбора программно го обеспечения. Имеются три пакета ПО для управления обработкой доку ментов и потоками работ: Docs Open 3.0., Keyfile 3.1., Livelink Intranet 7.0.

Были выбраны следующие критерии для их оценки:

Функциональная пригодность Защищенность Документация и поддержка Цена Экспертные оценки по критериям для каждой альтернативы приведены в табл.1.

Обобщенная оценка альтернатив по всем критериям:

A1 6 0,5 10 0,2 7,5 0,15 7 0,15 7, A2 7 0,5 8 0,2 7,5 0,15 8 0,15 7, A3 8 0,5 6 0,2 6 0,15 6 0,15 7, Таким образом, наиболее предпочтительна вторая альтернатива (Keyfile 3.1.).

Таблица 1.

Критерий Вес Docs Open Keyfile Livelink (оценки по шкале от 0 до (от 0 до 1) 3.0. 3.1. Intranet 10) 7.0.

Функциональная пригод 6 7 8 0, ность Защищенность 10 8 6 0, Документация и поддержка 7,5 7,5 6 0, Цена 7 8 6 0, Хотя построение общей функции полезности требует достаточно много времени и усилий ЛПР, полученный результат позволяет оценить любые (в том числе и вновь появляющиеся) альтернативы.

Достоинства С помощью метода MAUT можно определить полезность каждой из альтернатив. Многокритериальная теория полезности позволяет получить значения в интервальной шкале.

Недостатки В методе MAUT ЛПР должен изначально задать точные количествен ные измерения всех основных параметров, что является достаточно слож ным. Подход MAUT не дает возможности провести исследования пробле мы привычным для человека методом «проб и ошибок». Это приводит к тому, что различные заданные параметры (например, веса критериев) при водят к различным результатам.

Выводы 1. Предложенный метод выбора ПО основывается на комплексной оценке качественных характеристик. Реализованный подход к оценке ка чества ПО позволяет строить гибкую систему оценок в зависимости от це лей и приоритетов пользователей в каждом конкретном случае.

2. Разработанное приложение позволяет сравнивать оценки, получен ные различными методами.

3. Алгоритм нечеткого вывода обеспечивает гибкость системы приня тия решения за счет возможности корректировки критериев оценки и пра вил вывода.

4.. Web-приложение дает возможность не только обеспечить доступ к системе большого количества пользователей, но и позволяет организовать взаимодействие экспертов, обладающих необходимыми знаниями, и поль зователей, нуждающихся в этих знаниях. Система является динамичной и позволяет добавлять и удалять оцениваемые программные продукты, рас ширяя список выбора для пользователей.

5. Разработанный подход к оценке является универсальным и может быть применен не только для оценки ПО, но и в любой предметной обла сти. Для использования системы в другой предметной области необходимо только изменить списки альтернатив, критериев оценки и добавить необхо димые правила вывода Литература 1. R.E. Bellman, L.A.Zadeh Decision making in a fuzzy environment. Man agement Science, 17, 141-164, 2. Алексеев А.Н., Волков Н.И., Кочевский А.Н. Элементы нечёткой ло гики при программном контроле знаний. Открытое образование. Научно практический журнал по информационным технологиям в образовании №4, 3. Смирнова Г.Н., Сорокин А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование эко номических информационных систем. Учебник. — М., 2001.

4. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в эко номике. — М., 2001.

5. Тихомиров В.П., Кондратьев В.К., Филинов Е.Н., Бойченко А.В. От крытые информационные системы дистанционного обучения - основа от крытого образования. Открытое образование. Научно-практический жур нал по информационным технологиям в образовании. № 3, ОРГАНИЗАЦИЯ КОЛЛЕКТИВНОЙ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА (ПРОФИЛЬ ЭКОНОМИКА) Ряхинова Ирина Викторовна к.п.н., доцент кафедры Информационных систем в экономике Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета, rririna@yandex.ru, (831) 437-07- Основная цель инновационного образования в том, чтобы «создавать будущее". Поэтому такое образование ориентировано не столько на пере дачу знаний, которые с течением времени устаревают, сколько на получе ние базовых компетенций, которые в дальнейшем дают возможность само стоятельного приобретения знаний. Данный подход больше ориентирован на практику по сравнению с обычным.

Реализация компетентностного подхода предусматривает широкое ис пользование в учебном процессе различных активных и интерактивных форм проведения занятий, таких как, компьютерные симуляции, деловые и ролевые игры, разбор конкретных ситуаций, психологические тренинги, проведение форумов и выполнение групповых семестровых заданий и кур совых работ в интернет-среде, электронное тестирование знаний, умений и навыков. Предполагается, что удельный вес занятий, проводимых в интер активных формах, составляет не менее 20 процентов и определяется глав ной целью основной образовательной программы, особенностью контин гента обучающихся и содержанием конкретных дисциплин.

Необходимость данного требования диктуется и тем, что деятельность специалиста - выпускника вуза носит сугубо коллективный характер: спе циалист всегда работает в каком-то коллективе, где решение общей задачи распределено между членами этого коллектива. Поэтому желательно, что бы студент уже в процессе обучения в вузе приобрел умения и навыки ра боты в коллективе, умения координировать и подчинять свою работу рабо те товарищей, решающих с ним общую задачу.

В качестве базовой примем классификацию методов активного обуче ния для высших учебных заведений, предложенную А.М. Смолкиным. Он различает имитационные методы активного обучения, т.е. формы проведе ния занятий, в которых учебно-познавательная деятельность построена на имитации профессиональной деятельности. Все остальные относятся к неимитационным, например, способы активизации познавательной дея тельности на лекционных занятиях. Имитационные методы делятся на иг ровые и неигровые. К игровым относятся проведение деловых игр, игрово го проектирования и т. п., а к неигровым – анализ конкретных ситуаций, решение ситуационных задач.

Мы предлагаем организовать коллективную учебную деятельность сту дентов направления прикладная информатика (профиль экономика) на практических и семинарских занятиях следующим образом. Объединить дидактические основы метода проектов и коллективных методов принятия управленческих решений для создания студентами совместных проектов по таким дисциплинам как сетевая экономика, информационный менеджмент и другим, которые изучаются на старших курсах. Именно на старших кур сах потому, что для эффективной совместной работы над проектом участ ники объединяются в группы по 6-8 человек. Для этого студентам необхо димо хорошо знать друг друга: и деловые и коммуникативные качества однокурсников для распределения соответствующих ролей. Вторая причи на в том, что в процессе обучения в вузе интерес студента к учебным заня тиям в традиционных, классических формах попросту теряется. Поэтому, рассматривая такую форму коллективной организации учебной деятельно сти наших студентов, как органическую часть всей их учебной работы, считаем, что она эффективно формирует положительное отношение сту дентов к учебной работе и соответственно влияет на качество их професси ональной подготовки. При этом меняется и характер взаимоотношений между студентами созданной группы, содержанием их общения становятся общественно-значимые общие цели обучения, улучшается социометриче ский статус студентов в группе и эта группа постепенно складывается как подлинный коллектив. Все это способствует положительному сдвигу в профессиональной ориентации студентов, в их отношении к будущей дея тельности.

Применение тех или иных форм и методов обучения не является само целью и для преподавателя имеет практический смысл в той мере, в какой помогает ему осуществлять целенаправленный выбор соответствующего метода обучения или их сочетание для решения конкретных дидактических задач. Поэтому мы рассматриваем данную форму работы с позиций компе тентностного подхода. Такая форма организации учебного процесса будет способствовать формированию следующих компетенций выпускника по направлению подготовки 230700 Прикладная информатика с квалификаци ей (степенью) «бакалавр»:

способен логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь, владеть навыками ведения дискуссии и полемики (ОК 2);

способен работать в коллективе, нести ответственность за поддер жание партнерских, доверительных отношений (ОК-3);

способен находить организационно-управленческие решения и готов нести за них ответственность (ОК-4);

способен самостоятельно приобретать и использовать в практиче ской деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК 5);

способен осознавать социальную значимость своей будущей про фессии, обладать высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-6);

способен свободно пользоваться русским языком и одним из ино странных языков на уровне, необходимом для выполнения профессиональ ных задач (ОК-9);

способен ставить и решать прикладные задачи с использованием со временных информационно-коммуникационных технологий (ПК-4);

способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем (ПК-5);

способен документировать процессы создания информационных си стем на всех стадиях жизненного цикла (ПК-6);

способен принимать участие в создании и управлении ИС на всех этапах жизненного цикла (ПК-11);

способен принимать участие в реализации профессиональных ком муникаций в рамках проектных групп, презентовать результаты проектов и обучать пользователей ИС (ПК-14);

способен проводить оценку экономических затрат на проекты по информатизации и автоматизации решения прикладных задач (ПК-15) ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ВУЗА Самерханова Э.К., д.п.н., Нижегородский государственный педагогический университет, г. Н.Новгород. E-mail: matinform@yandex.ru Одной из актуальных проблем современного общества является переход на инновационный путь развития. Инновационные процессы в науке, про мышленности, бизнесе в свою очередь обусловливают необходимость ка чественных изменений в профессиональной деятельности современных специалистов.

Социально-экономические и политические преобразования в нашей стране изменяют рынок труда и повышают требования к профессиональ ным компетенциям специалистов. Так в «Концепции долгосрочного соци ально-экономического развития Российской Федерации на период до года» поставлены задачи обеспечения соответствия системы образования перспективным тенденциям экономического развития и общественным потребностям, повышения её профессиональной и практической ориента ции, модернизации содержания, методологий и структуры профессиональ ного образования в соответствии с современными требованиями. Тем са мым эффективность инновационного развития страны в значительной мере определяется подготовкой специалистов, способных разрабатывать, внед рять инновационные проекты и руководить инновационными процессами.

Главным звеном в подготовке таких специалистов выступает система высшего профессионального образования, которая с одной стороны, явля ется фактором и условием инновационного развития социально экономической системы и общества в целом, а с другой стороны- сама ста новится объектом для инновационных внедрений как одна из важнейших сфер общества.

Теоретические исследования в области инноватики и инновационных процессов в образовании рассматривались в работах З.А. Абасова, В.Т. Во лова, Л.Е. Елизарова, В.И. Загвязинского, В.С Лазарева, И.Г. Шендрика, A Ellis, J Fouts и др. Они показывают, что инновационные процессы в образо вательное сфере обусловлены общей тенденцией общественного развития.

Эти исследования открывают возможность изучения инновационных про цессов с точки зрения различных классификаций, подходов и моделей, а также дальнейшего применения их на практике.

Педагогические инновации получают воплощение на всех уровнях об разования в виде нового содержания, новых методов, форм организации учебного процесса, технических средств обучения, новых подходов к соци альным услугам в области образования.

Особую значимость в современном инновационном обществе приобре тает информатизация образования. Сегодня обучение в вузах осуществля ется в основном по традиционным методикам, в результате из высших учебных заведений страны зачастую выходят специалисты, не владеющие современными технологиями и неспособные с их помощью повысить эф фективность выполнения свих профессиональных функций. Недостаточно специалистов, способных использовать информационные технологии для организации современного производства. На лицо противоречия:

- между системой образовательного процесса, основанной на традици онных технологиях обучения, и инновационной системой, основанной на информационно- коммуникационных технологиях обучения;

- между постоянно растущими и изменяющимися требованиями к уров ню высшего профессионального образования, выдвигаемыми неумолимо изменяющимися реалиями экономики и снижающимся уровнем подготовки специалистов.

В связи с этим одной из приоритетных государственных программ Рос сийской Федерации на ближайшие годы является программа «Информаци онное общество (2011-2020 годы)», мероприятия которой направлены на обеспечение универсального, повсеместного, справедливого и приемлемого в ценовом отношении доступа к инфраструктуре информационных техно логий и услугам на базе информационных технологий.

В условиях формирующегося информационного общества, когда проис ходит лавинообразный рост объема знаний, накопленных человечеством, повышается интенсивность обновления сведений, необходимых для ис пользования в различных сферах человеческой деятельности, возникает объективная необходимость развития и совершенствования механизмов трансляции знаний, обеспечивающих возможность непрерывного обучения большого количества людей в течение всей жизни в соответствии с потреб ностями личности и общества. Новые информационные технологии, дали толчок бурному развитию методов дистанционного обучения и формиро ванию концепции открытого образования.

Развитие информационного общества обуславливает многомерность информационного образовательного пространства обучения студентов высших учебных заведений. Инновационные подходы к организации и проведению учебных занятий основаны на использовании информацион ных и коммуникационных технологий, которые предполагают перестройку содержания и организационно-методических форм обучения, разработку современных средств информационно-технологической поддержке и раз вития учебного процесса, включая средства работы с цифровыми учебны ми материалами и организацию занятий в режиме онлайн.

Организационно-методическая база и информационно-технологическая поддержка компьютерного и сетевого обучения позволяют реализовать информационное и социальное объединение студентов и преподавателей в целях осуществления свободного доступа к информационным ресурсам и проведению учебных занятий в сетевом режиме.

Проблема поиска научно-методических подходов и принципов отбора содержания информационных ресурсов для обучения студентов вуза при обретает особую актуальность в связи с углубляющимися процессами ин форматизации образовательного пространства.

Интернет даёт возможность студентам в процессе обучения обращаться к различным информационным ресурсам: актуальная деловая информация, новости, разнообразные статистические данные и финансовые отчёты фирм, онлайн карты, изображения, видео и звуковые файлы, обучающие программы.

Интернет как глобальная сеть позволяет создать единое информацион но-образовательное пространство для всех категорий пользователей.

По данным Фонда «Общественное Мнение», осенью 2010 года доля Ин тернет-пользователей среди взрослого населения России составляла 40%.

При сохранении текущих тенденций в развитии и распространении Интер нета к концу 2014 число пользователей в России увеличится до 56%, или примерно 63 млн. человек. К такому выводу пришли аналитики проекта «Мир Интернета» Фонда «Общественное Мнение» [1].

Характерным для сегодняшнего этапа развития сети Интернет является не только постоянное стремительное увеличение числа пользователей, но значительное расширение возможностей, связанное с активным использо ванием пользователями сервисов Веб 2.0.

Веб 2.0 – это участие большего количества людей в создании и под держке различных веб-ресурсов, то есть коллективный подход. Характер ной особенностью развития сервисов Веб 2.0 является постоянное сниже ние требований к уровню специальных знаний, необходимых для участия в совместном наполнении сети Интернет контентом.

Однако, несмотря на то, что стремительное развитие мультимедиа и ин тернет вызывает большой интерес у педагогов к компьютерному обучению, анализ имеющегося опыта показал необходимость разработки новых под ходов к использованию потенциала информационных технологий. Педаго гические инновации направлены на совершенствование обучения с целью развития личности студентов, повышению уровня креативности их мышле ния, способности разрабатывать стратегию поиска решения как учебных, так и практических задач, прогнозировать результаты реализации принятых решений, моделировать изучаемые объекты, явления, процессы, то есть к подготовке обучающихся к жизни в инновационном обществе.

Таким образом, настоящий этап информатизации образования в услови ях инновационного развития вуза связан с преодолением увеличивающего ся разрыва между содержанием образования, инфраструктурой образова тельной сферы, потребностями новой экономики и общества в целом.

Литература 1. Опросы «Интернет в России». Основные результаты [Электронный ресурс] / Сайт: Фонд «Общественное мнение» — Режим доступа:

http://www.fom.ru/.

2. Матвеева Т.А. Формирование профессиональной компетентности студента вуза в условиях информатизации образования.- Екатерин бург,2007.- 344с.

3. Тихомирова Н.В. Управление современным университетом, инте грированным в информационное пространство: концепция, инструменты, методы.- М., 2009.-263с.

ЗАДАЧА ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОДЕЛИ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ Сарибекян Андрей Александрович, аспирант Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ), e-mail: andrey.saribekyan@gmail.com Одним из важнейших компонентов любой системы управления бизнес процессами (далее – СУБП) является модель данных процесса. Под этим термином понимается совокупность информационных объектов и связей между ними. Информационный объект – это понятие, пришедшее из объ ектно-ориентированного программирования – сущность, содержащая ко нечный набор атрибутов. По сути, информационный объект – это модель реального объекта, представленная в виде информации – набора атрибутов простых либо сложных типов. Считается, что атрибут имеет сложный тип данных, если он ссылается на другой информационный объект.

В области проектирования и разработки систем управления бизнес процессами существует этап разработки модели данных, покрывающей часть предметной области, с которой должен взаимодействовать бизнес процесс, т. е. отображающей те данные, которые связаны с объектами управления процесса. Под объектом управления бизнес-процесса в рамках данной статьи понимается информационный объект, требуемое состояние которого (т. е. значения его атрибутов) является выходом процесса. Состо яние информационного объекта определяется значениями его атрибутов. И если целью выполнения экземпляра процесса является, например, выпол нение заявки, то можно говорить, что информационный объект заявка – есть объект управления, а объект заявка со значением атрибута «состоя ние» как «выполнено» - продукт процесса, признак его успешного завер шения.

Важность данного этапа для разрабатываемой СУБП не вызывает со мнений, поскольку качество модели данных, которая будет заложена в ито говую систему, определяет способность всего продукта выполнять свои задачи, т. е., фактически, успешность всего проекта. Следовательно, необ ходимо иметь точное представление об алгоритме действий, которые необ ходимо предпринять для успешного создания модели данных процесса. В данной работе предлагается подход, применяемый в реальных условиях для создания СУБП.

Поскольку на сегодняшний день существует недостаточное количество описанных методов проектирования модели данных с учетом специфики СУБП, у разработчиков могут возникать определенные проблемы и трудно сти, поэтому целью данной статьи является описание метода, применяемо го в реальной работе.

Затруднения, которые могут возникать при отсутствии у разработчиков опыта проектирования модели данных для СУБП, могут привести, напри мер, к тому, что полученный результат (модель) сможет успешно исполь зоваться только авторами, т. к. она создана по не определенным заранее правилам.

Актуальность темы, рассматриваемой в данной статье, обусловлена недостаточностью описанных методов проектирования и разработки моде ли данных с учетом специфики СУБП.

Процесс построения модели данных для СУБП можно разделить на не сколько этапов:

1. Сбор данных по бизнес-процессу.

2. Подготовка списков реквизитов по каждому документу.

3. Подготовка первоначального списка объектов.

4. Создание единого набора уникальных атрибутов.

5. Корректировка и расширение списка объектов (несколько итераций).

Поскольку первым этапом при построении модели данных является сбор информации по предметной области процесса в целом, весь этап начинается со сбора документов, с которыми работают участники бизнес процесса (данный этап является частью предпроектной стадии канониче ского проектирования корпоративных информационных систем [1]). Соби раются официальные документы, внутренние, такие как служебные запис ки. Причем, как показывает практика, внедрение системы управления биз нес-процессами может привести к упразднению бумажных версий доку ментов, юридическая сила которых не является обязательной, например служебные записки, а в перспективе, в случае внедрения электронной под писи – от любых бумажных форм документов.

Здесь интерес представляет именно то, какие данные обрабатываются в процессе, поэтому наиболее полный сбор и анализ документов – очень важный шаг в данной работе.

Следующим этапом является подготовка списка реквизитов по каждому формализованному документу, и проведение анализа неформализованных (например, служебная записка в свободной форме) с целью поиска данных, представляющих интерес с точки зрения бизнес-процесса.

В качестве примера результата такой работы можно привести набор реквизитов, выбранных из документа "Служебная записка об отчислении студента": дата отчисления;

форма обучения;

институт;

специаль ность;

направление;

курс;

группа;

фио студента;

гражданство студента;

номер приказа о зачислении.

Параллельно с подготовкой списка реквизитов проводится работа над созданием первоначального списка информационных объектов по каждому документу. В первоначальный список попадают объекты, в явном виде при сутствующие в названиях атрибутов. Во время подготовки наборов рекви зитов по каждому документу встречаются такие, которые уже в своем названии содержат описываемый ими объект. Например, реквизит «марка автомобиля» содержит атрибут «марка», описывающий объект «автомо биль».

Далее осуществляется подготовка единого списка атрибутов по всем документам с удалением повторяющихся. Затем производится поиск оди наковых по значению реквизитов, но имеющих разные названия в докумен тах (например, "учебная дисциплина" и "предмет"), и приведение их к еди ному наименованию. В результате этой операции ожидается сжатие списка реквизитов, т. к. повторяющиеся будут удалены.

Следующим этапом является работа по корректировке и расширению списка объектов, которая проводится в несколько итераций. Каждая итера ция состоит из нескольких шагов, первым из которых является анализ по лученного на предыдущих этапах списка объектов и атрибутов с целью выявления наборов атрибутов, имеющих между собой логическую (смыс ловую) связь и принадлежащих к одному объекту. Например, в списке из приведенного в начале данной работы примера имеются атрибуты: курс, группа, ФИО, гражданство, форма обучения. Эти атрибуты логически свя заны и могут принадлежать к объекту Студент. Следовательно, можно выделить новый объект с названием Студент, т. к. данный набор атрибу тов может понадобиться в других объектах будущей модели. Выделение дополнительного информационного объекта в данном случае позволяет «разгрузить» (т. е. уменьшить количество атрибутов) те объекты, которые содержат набор атрибутов, который был определен как самостоятельный объект Студент. Вместо этого набора они будут содержать лишь один ат рибут сложного типа Студент.

Вторым шагом итерации станет анализ полученных объектов и атрибутов на предмет выявления наборов атрибутов внутри созданных на предыдущем шаге объектов, которые также встречаются в других объектах. Затем из выявленных наборов атрибутов создаются сложные типы данных (дополни тельные объекты), что позволяет осуществить дополнительное сжатие, уменьшая избыточность модели. Например, объект «Студент» из предыду щего примера содержит атрибуты «ФИО», «Гражданство» и еще ряд атри бутов, указываемых обычно в паспорте физического лица. Вероятно, что в модели данный набор атрибутов также встречается не только у объекта Сту дент. Если это подтверждается, создается объект с названием ПаспортФиз Лица. А в объекте Студент вместо удаленных создать атрибут Паспорт ти па ПаспортФизЛица. Таким образом, доступ к фамилии студента будет вы глядеть так: Студент.Паспорт.ФИО.

Итераций, включающих два описанных шага, может быть несколько. Ре комендуется проводить их до тех пор, пока повторные поиски повторяющих ся наборов атрибутов не перестанут давать результата [2].

Описанный алгоритм действий при разработке модели данных процесса включает адаптацию известных методов проектирования иерархических и объектных моделей данных и является рекомендуемым при создании рефе рентных моделей данных предметной области процесса.

Преимущество данного подхода заключается в том, что его использова ние приводит к получению модели, которая является интуитивно понятной разработчикам, не участвовавшим в ее создании. Эксперту предметной обла сти будет достаточно просто найти нужный атрибут, т. к. он понимает вло женность объектов и знает где искать интересующий атрибут (реквизит).

Если проект СУБП реализуется группой специалистов, то модель данных, разработанная по предлагаемой схеме, может быть передана разработчикам модели процесса (бизнес-аналитик) и экранных форм (проектировщик ин терфейса пользователя) для дальнейшей работы по созданию СУБП [3].

Таким образом, внедрение предлагаемого метода может дать определен ный эффект, поскольку устранение затруднений при передаче модели другим участниками проектной группы может уменьшить затраты временных ресур сов на разработку модели и всего проекта.

Литература 1. Проектирование экономических информационных систем: Учебник.

Г.Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов;

Под ред. Ю.Ф. Тельнова. – М.: Финансы и статистика, 2002. -512 с.: илл.

2. Отчет о научно-исследовательской работе "Проектирование системы управления бизнес-процессами электронного ВУЗа (СУБП ЭВ)". УДК 374.02. № гос. регистрации 01201067614. Инв. № ВГ-6НИП-2010. Москва 2011.

3. Белозеров Антон. "Финансовая газета", 31 июля 2008, №31 (867).

"Роль модели данных в процессе создания хранилища данных".

http://www.prj-exp.ru/dwh/role_of_model_in_dwh.php РОЛЬ РАБОТОДАТЕЛЕЙ В РЕАЛИЗАЦИИ ООП ВПО ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА»

Сатунина А.Е., к.э.н., доцент, с.н.с. Российский государственный гуманитарный университет, (495)388-43-55, aesat@mail.ru Переход системы высшего образования в России на основе внедрения нового Федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС) 3-го поколения предполагает тесную связь образовательного про цесса в вузах с организациями потенциальными работодателями выпускни ков.

Представляется действительно необходимым такое реальное взаимо действие между вузами и организациями-работодателями для реализации компетентностного подхода, являющегося образовательной идеологией современного ФГОС. Эта необходимость обуславливается уже тем, что именно в организациях, потенциальных работодателях, реализуются обще культурные и профессиональные компетенции, которые должны формиро ваться в течение образовательного процесса в вузе. В то же время предпо лагается, что в некоторой степени в этом случае будет сниматься неопреде ленность в трудоустройстве выпускников.

При всех потенциальных преимуществах реализации тесного взаимо действия вузов и работодателей в осуществлении образовательного про цесса на практике этот процесс сопровождается рядом проблем.

Прежде всего, это проблемы, вызванные с отсутствием в стране про фессиональных стандартов, в которых бы были бы ясно изложены требова ния к компетенциям работников соответствующих профессий. Поэтому работодатели и ответственные руководители ООП вынуждены приходить к двухсторонним соглашениям о требуемых профессиональных компетен циях выпускников в каждом конкретном случае. Таким образом, трудно говорить о том, насколько утвержденные компетенции носят общий харак тер на все времена.

Следовательно, система профессиональных компетенций должна носить динамический характер и пересматриваться с определенной периодично стью. Для этого необходимо разработать периодический процесс транс формации, изменений и редактирования профессиональных компетенций с участием работодателей под эгидой учебно-методических объединений (УМО). Кроме того, с целью разрешения указанной проблемы представля ется уместным введение специальных курсов профориентации, учитываю щих меняющийся трудовой рынок, его потребности, возможности и пер спективы развития.

Компетентностный подход к реализации основных образовательных программ, предписываемый ФГОС 3-го поколения, в полной мере может быть реально реализован только в случае активного вовлечения работода телей на всех стадиях реализации основной образовательной программы (ООП), а не только на стадии формирования профессиональных компетен ций. На стадии теоретического обучения работодатели могут быть привле чены к чтению лекций и проведению самостоятельных работ: отдельные курсы профориентации, курсы по выбору, факультативы;

на стадиях прак тического обучения: руководство практиками, курсовыми и выпускными работами. Это, безусловно, обосновано, особенно при внедрении компе тентностного подхода, так как когда речь идет именно о профессиональных компетенциях, то теоретически и практически нельзя обойтись без про фессионалов, реально осуществляющих свою деятельность на предприяти ях и организациях. Использование знаний и опыта профессионалов воз можно и перспективно, но сразу встают другие проблемы, связанные с решением вопросов: насколько это возможно и как это практически реали зовать.


То есть речь идет о формах и условиях участия профессионалов в образовательном процессе. С появлением новых Интернет технологий формы участия работодателей могут быть разнообразными и далеко необя зательно «лицом к лицу», вот об условия участия для современных вузов весьма проблематичны, так как труд работодателей при реализации образо вательного процесса должен быть оплачен так же, как и труд преподавате лей. Кроме того, следует учитывать, что в случае активного привлечения работодателей неизбежно вызовет такие изменения в организации учебного процесса, как: корректировка учебных планов и программ практик, введе ние двухсторонних стажировках, внедрение новых образовательных техно логий, требуемых при привлечении работодателей к образовательному процессу в вузах.

В изучении, обобщении опыта вузов при разрешении этих проблем, а также в разработке на этой основе нормативно-методических материалов призваны сыграть учебно-методические объединения вузов по отдельным направлениям подготовки, с учетом их особенностей.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИНФОРМАТИЗАЦИИ КАФЕДР УНИВЕРСИТЕТА Сергеева Е.А., Оренбургский государственный университет, тел. 8(3532) 912195, alekseevaea@mail.osu.ru В Оренбургском государственном университете разработана, внедрена и функционально развивается информационно-аналитическая система (ИАС ОГУ), относящаяся к классу интегрированных автоматизированных информационных систем управления высшим учебным заведением. ИАС ОГУ представляет собой автоматизированную информационную систему корпоративного типа, которая отражает организационную структуру, раз личные виды деятельности и процессы крупного университетского ком плекса.

В состав ИАС ОГУ входит 15 функциональных подсистем, объединяю щих более 110 задач, взаимодействующих на основе единой базы данных, управление которой обеспечивает СУБД Oracle 10gR2. Все компоненты информационного и прикладного программного обеспечения ИАС ОГУ являются собственными разработками университета [1].

К настоящему времени в Оренбургском государственном университете накоплены значительные объемы данных, на основе которых можно ре шать самые разнообразные аналитические и управленческие задачи.

В идеале работа аналитиков и руководителей различных уровней долж на быть организована так, чтобы они могли:

- иметь доступ ко всей интересующей их информации;

- пользоваться удобными и простыми средствами представления и рабо ты с этой информацией [2].

Именно на достижение этих целей и направлены информационные тех нологии, объединяющиеся под общим названием хранилища данных и биз нес-анализа.

В основе концепции хранилищ данных лежит важная идея интеграции ранее разъединенных детализированных данных, содержащихся в истори ческих архивах, накапливаемых в традиционных системах транзакционной обработки, поступающих из внешних источников, в единую базу данных, их предварительное согласование и, возможно, агрегация.

Концептуальную модель хранилища данных на основе ИАС ОГУ можно представить в виде схемы на рисунке 1.

Аналитик Оперативные функциональные подсистемы ИАС ОГУ Данные Данные Запросы Хранилище Результаты данных Данные анализа Данные, Подсистема Данные метаданные анализа Структура БД ИАС ОГУ данных Использо ELT- Определение вание приложе- Размещение ние Данные Внешние источники Метаданные Метаданные Репозиторий метаданных Рис. 1 – Концептуальная модель хранилища данных на основе ИАС ОГУ Данные из различных источников, используя ETL-приложение (про граммное обеспечение, позволяющее извлекать, трансформировать и за гружать данные), помещаются в хранилище данных, а описания этих дан ных в репозиторий метаданных. Аналитик, используя различные инстру менты (средства визуализации, построения отчетов, статистической обра ботки и т.д.) и содержимое репозитория, анализирует данные в хранилище.

Результатом его деятельности является информация в виде готовых отче тов, найденных скрытых закономерностей, каких-либо прогнозов. Так как средства работы конечного пользователя с хранилищем данных могут быть самыми разнообразными, то теоретически их выбор не должен влиять на его структуру и функции его поддержания в актуальном состоянии[3,4].

В рамках ИАС ОГУ разрабытывается программная система «Рейтинго вая оценка уровня информатизации кафедр университета». На рисунке представлена схема информационных потоков, обрабатываемых данной программной системой.

Планово экономический отдел 1,2, 1 Личная карточка 1,2 Проректор по сотрудника информатизации и Управление кадров безопасности 2 Штатное расписание 3,4, Организационно 1.. Приказы по кадровая структура Деканаты Научная сотрудникам ОГУ факультетов и библиотека 1, 2, 1, АКИ Рейтинговая оценка 12 3, уровня,, информатизации, кафедр университета. Личная карточка 12, 1.

Электронные 3, 12,1 студента ресурсы научной 3,14 библиотеки Сетки учебных часов Учет и анализ БД ИАС ОГУ 6 состояния средств 10 вычислительной и орг 10 техники университета Направления, специальности, Фонд алгоритмов и специализации 11 программ ЦИТ Расчет приведенного Фонд рабочих 10 10 контингента студентов программ и тесто кафедры вых заданий УСИТО Учебно методическое управление Рис. 2 – Схема информационных потоков:

1 - личные данные сотрудников;

2 - кадровые приказы;

3 - данные штатного расписания (должности, ставки);

4 - сведения о структуре вуза;

5 - электронные учебные ресурсы преподавателей кафедры;

6 - сведения о средствах вычислительной техники вуза;

7 - сведения о разработанных программных средствах и зарегистриро ванных в университетском фонде алгоритмов и программ;

8 - сведения о разработанных фондах тестовых заданий и рабочих про грамм учебных дисциплин;

9 - данные о приведенном контингенте студентов кафедры;

10 - данные о направлениях, специальностях, специализациях;

11 - данные о сетках учебных часов;

12 - личные данные студентов;

13 - контингент студентов;

14 - приказы по перемещению студентов;

15 - рейтинговая оценка уровня информатизации кафедр университета.

Программная система «Рейтинговая оценка уровня информатизации кафедр университета» разделяется на следующие комплексные задачи:

1 Расчет оценки оснащенности кафедр компьютерной техникой (оцен ка оснащенности компьютерной техникой кафедры при выполнении учеб но-методической, научной и организационной деятельности;

оценка осна щенности компьютерной техникой кафедры при выполнении учебной дея тельности;

обобщенный показатель оценки оснащенности кафедры компь ютерной техникой).

2 Расчет оценки доступа кафедры к электронным образовательным ре сурсам (оценка доступа кафедры к электронным информационным ресур сам при выполнении учебно-методической, научной и организационной деятельности;

оценка доступа кафедры к электронным информационным ресурсам при выполнении учебной деятельности;

обобщенный показатель оценки доступа кафедры к электронным информационным ресурсам).

3 Расчет показателя обеспеченности кафедры средствами информати зации.

4 Расчеты оценки показателя результативности кафедры в реализации компьютерной поддержки дисциплин.

5 Итоговый расчет рейтинговой оценки уровня информатизации ка федр университета (просмотр рассчитанных ранее данных, перевод полу ченных данных в 100-балльную систему, редактирование исходных данных (добавление заданного количества техники, перерасчет и сравнение осна щенности кафедры средствами информатизации существующего состояния и при новых условиях).

Таким образом, программная система позволит объективно оценить уровень информатизации кафедр университета. Использование технологии хранилищ данных необходимо из-за значительных объемов данных, накоп ленных в Оренбургском государственном университете.

Литература 1. Интегрированная автоматизированная информационная система управления высшим учебным заведением: Электрон. дан. – Оренбург: ОГУ, 2011. – Режим доступа: http://www.osu.ru/doc/966, свободный.

2. Хранилища данных и аналитические системы. Технологии и ин струментальные средства корпорации Oracle. –Oracle Corporation, 2008 – с.17.

3. Иевенко, М. Аналитические приложения в вузах / М. Иевенко // От крытые системы. СУБД, 2005. - № 12. - С. 24-30.

4. Федоров, А., Елманова, Н. Введение в OLAP : – Электрон. дан. – Ре жим доступа: http://www.eduhmao.ru/info/1/3611/22369, свободный.

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АУДИТЕ ОПЛАТЫ ТРУДА Ступина А.А., доктор технический наук, доцент, Сибирский федеральный университет, (391) saa55@rambler.ru Зеленко Ю.П., магистрант, ФГБОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, 8-923-289-96-68, yuka-z@mail.ru В условиях рыночной конкуренции каждое предприятие стремится по высить свою производительность, более эффективно выполнять работы и услуги. Чаще всего для этого привлекают различные средства автоматиза ции. Сфера аудита не является исключением. Современные информацион ные технологии могут использоваться на всех стадиях аудита: во время планирования проверки, проведения аудиторских процедур и их докумен тального оформления, вплоть до составления аудиторского заключения.

Большинство организаций для ведения расчетов по оплате труда ис пользуют специальные программные обеспечения такие как: 1С: Зарплата и управление персоналом, АиТ:\Зарплата. Также возможно ведение бухгал терского учета заработной платы в основной программе, применяемой на предприятии, например, 1С, SAP, Oracle и т.д. Многие организации ведут регистры по оплате труда в Microsoft Excel или Word или других про граммных приложениях.

Применение клиентами аудиторов автоматизированных информацион ных систем бухгалтерского учета позволяет автоматизировать и проведе ние аудиторской проверки.

Расчеты по оплате труда, складывающиеся между предприятием и его сотрудниками, составляют важнейшую часть трудовых отношений. Оплата труда оказывает влияние на социальное и экономическое развитие страны.


За счет налоговых поступлений с заработной платы пополняется государ ственный бюджет, а страховые взносы идут на формирование внебюджет ных фондов. При этом сам процесс отражения расчетов по оплате труда является очень трудоемким, в нем неизбежно появление ошибок.

Целью аудита расчетов по оплате труда является установление досто верности данных по учету операций с персоналом проверяемого экономи ческого субъекта и его бухгалтерской отчетности, а также проверка соблю дения трудового законодательства, применяемого в отношениях между работником и работодателем. При аудите заработной платы проверяется правильность начисления различных видов оплат и удержаний, правиль ность ведения учета расчетов, как по физическим лицам, так и в целом по организации, а также правильность начисления налогов и страховых взно сов с фонда оплаты труда и выплат социального характера.

Процедуры аудита могут проводиться как ручным способом, так и ав томатизированным. Причем автоматизированная проверка может прово диться с использованием специального программного обеспечения, напри мер: AuditXP, ЭкспрессАудит, IT Аудит и пр., либо с использованием более простых прикладных программ табличных редакторов таких как: Microsoft Excel, Multiplan, Quattro Pro, SuperCalc и др.

В результате того, что разные предприятия используют разные решения для ведения бухгалтерского учета расчетов оплаты труда, использование специального программного продукта для проведения аудита будет напря мую зависеть от типа программы аудируемого лица. Программный про дукт, применяемый для аудиторской проверки, может не поддерживать программу для бухгалтерского учета, так как очень часто такая программа настраивается под особенности конкретного предприятия, и коды полей, прописанные на этапе программирования, могут отличаться в одной и той же программе в разных организациях. Тем не менее, данные из программ практически всегда возможно выгрузить в виде таблиц, поэтому большин ство аудиторских компаний применяют обычные табличные редакторы.

Так, например, обработка и анализ данных может проводиться в Microsoft Excel с помощью предусмотренных в приложении функций.

После выгрузки данных в Microsoft Excel первое с чем сталкивается аудитор, это то, что выгружаемые данные занимают диапазон, который не умещается в размеры экрана. Количество работников на предприятиях мо жет быть довольно большим, а так как начисление заработной платы про ходит ежемесячно, это приводит к увеличению объема данных по оплате труда. С помощью определенных комбинаций клавиш можно за считанные секунды перемещаться от начала таблицы к концу, выделять ее диапазон, применять фильтры. Работа со сводными таблицами позволяет за несколь ко секунд собрать большую таблицу в разрезе той аналитики, которая необходима для дальнейшей проверки или отчета, в удобную для работы форму.

Сортировка и фильтрация часто используются в обработке информации.

Например, чтобы не просматривать каждое число в отдельности, можно отфильтровать значения сумм, превышающих установленный уровень су щественности, а затем провести сортировку от более значимых к менее значимым. Также при работе в Excel часто полезны функции VLookup, If, Index, Sum, Right/Left, &, Text to Columns и др.

Тем не менее, при проведении проверки с помощью табличных редак торов все равно требуется определенная ручная работа, однако трудозатра ты в данном случае значительно меньше, чем при абсолютно ручной про верке, более того, так как расчеты проводятся компьютером, это позволяет устранить в определенной мере возникновение ошибок вследствие челове ческого фактора. Так при расчете индексированной заработной платы при определении среднего дневного заработка важно правильно рассчитать коэффициент изменения оклада. Обработка информации в денежном фор мате данных позволяет избежать ошибок в округлении, например, при про верке правильности начисления налога на доходы физических лиц, когда сумма рассчитанного налога за месяц округляется до рубля.

В наибольшей степени удобно проводить в Microsoft Excel аналитиче ские процедуры, под которыми понимается анализ и оценка полученной аудитором информации, исследование важнейших финансовых и экономи ческих показателей проверяемого экономического субъекта с целью выяв ления необычных или неверно отраженных в бухгалтерском учете фактов хозяйственной деятельности, а также выяснение причин ошибок и искаже ний.

При проведении аналитических процедур в рамках проверки расчетов оплаты труда сравниваются данные бухгалтерского учета с данными, кото рые прогнозирует аудитор на основании документов, предоставленных от делом кадров: справка о среднесписочной численности персонала, справка о средней заработной плате сотрудников, справка о неиспользованных от пусках в разрезе каждого сотрудника, штатное расписание, приказы о пре мировании и бонусах и т.д.

По данным документов из отдела кадров или отдела по работе с персо налом строятся прогнозные модели для определения величины фонда опла ты труда, состоящего из самой заработной платы и премий, производится расчет страховых взносов с учетом ставок действующего законодательства.

В рамках аудита оплаты труда также проверяется исчисление налога на доходы физических лиц и резерв по неиспользованным отпускам. Полу ченные данные сравниваются с бухгалтерским учетом, и если разницы не превышают уровень существенности, то на основании произведенных ана литических процедур можно судить о том, что расчеты по оплате труда не содержат существенных нарушений.

Наряду с подобными расчетами могут строиться графики, где помесяч но отражается динамика изменения размеров выплат и удержаний. Перио ды резкого увеличения или сокращения начисленной заработной платы анализируются дополнительно на предмет выплаты премий в данном меся це за итоги работы в предшествующие периоды.

Исходя из разбивки сотрудников на менеджмент и производственный персонал, проверяется правильность отнесения расходов на себестоимость произведенной продукции (товаров, услуг) и управленческих расходов.

Автоматизация аудита позволяет решить такие задачи как: в информа ционном обслуживании - ускорение процессов получения и обработки ин формации из баз данных клиента, документальная обработка информации, полученной аудиторами в ходе проверки;

в методическом обслуживании разработка аналитических электронных таблиц, ускорение применения аудиторских процедур;

в решении других задач - использование возможно стей редактирования текстов и электронных таблиц, создание баз данных и т.п.

Таким образом, проведение аудита расчетов по оплате труда с помощью современных информационных технологий снижает рутинную ручную ра боту, повышает производительность труда за счет устранения дублирова ния информации и предотвращения возникновения ошибок в расчетах, а также при переносе информации из данных бухгалтерского учета. Такой способ проверки является наиболее типичным и удобным для аудиторов в связи с распространением среди аудиторских компаний технологии элек тронного аудита, когда аудируемое лицо предоставляет данные бухгалтер ского учета не только на бумажных носителях, но и в электронном форма те. При таком способе проверки на первый план выходит умение работы с информацией в используемом табличном редакторе и правильная обработ ка данных.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ И ПРОИЗВОДСТВЕ Ступина А.А., д-р техн. наук, профессор каф. ЭИТМ СФУ, тел. +73912063761, e-mail:saa55@rambler.ru Мельдер М.И., магистрант СибГАУ, тел. +79831549239, e-mail: marie1206@yandex.ru В последние годы в развитии информационных технологий (ИТ) про изошли существенные технологические, экономические и политические изменения. Сближение телекоммуникаций, ИТ и средств массовой инфор мации обеспечивает появление новых технологических конфигураций, спо собствующих модернизации современной экономики России, росту соци ального капитала, распространению социальных сетей и др. Все это фор мирует новую интеллектуальную среду, усиливающую роль человеческого фактора – главного вектора новой, инновационной экономики. Развитие созидательно-творческих сил, трудового потенциала, совершенствование таких секторов экономики, как наука, образование, производство, создают инфраструктуру инновационной экономики, повышают качество интеллек туальной среды. Становится все шире и разнообразнее применение инфор мационных систем в бизнесе и государственном управлении, улучшается обеспеченность населения компьютерной техникой, растет число пользова телей Интернета, распространяются сетевые технологии.

Для превращения ИТ-отрасли в один из ключевых факторов развития инновационной экономики и повышения эффективности системы науки, а также современной производственной структуры особую роль играет со гласование методов управления наукой и ИТ. Сейчас Россия располагает примерно 8,9% общего числа ученых мира (не только в технических, но и в гуманитарных отраслях знаний). По этому показателю Россия занимает четвертое место в мире, уступая США (22,8% научных сотрудников), Ки таю (14,7%) и Японии (11,7%).

Проанализировав базу научных публикаций, эксперты установили, что доля России составляет всего 2,6% общего объема исследований, проин дексированных компанией ThomsonReuters за последние пять лет. Для сравнения: на Индию приходится 2,9% публикаций, на Китай – 8,4%. При этом внимание российских исследователей в основном сфокусировано на физике и химии и в незначительной степени на сельском хозяйстве и ин форматике. Эти сравнения свидетельствуют о том, что в России нет меха низма преобразования идей, высоких технологий, инноваций в рыночный продукт, т.е. отсутствуют эффективные центры инновационного развития, которые в состоянии осуществить трансферт технологий. На сегодняшний день в России по сути дела нет менеджеров, которые способны заниматься инновационной деятельностью как в составе вузов и НИИ, так и на произ водстве.

В условиях сырьевой направленности экономического развития России возник целый ряд своевременных инициатив в инновационной сфере. Это и программа строительства технопарков, и программа создания особых эко номических зон, и ситуация с реализацией ФЦП «Электронная Россия», и организация мощных венчурных институтов – Российской венчурной кор порации – и программа налогового стимулирования инновационных ком паний, и многое другое (в том числе создание госкорпорации «Роснано»).

Однако результат этих инициатив пока фактически нулевой.

В настоящее время в стране необходимо создавать современные науч ные школы, выстраивать интеллектуальные, образовательные, научные кластеры. С этой точки зрения положительное значение могут иметь быст рореализуемые схемы, например очаговая модернизация. Хотя и с больши ми издержками, но данная схема позволяет реализовывать инновационную формулу развития. Подобные варианты были, например, предприняты в послевоенный период возникли закрытые города Арзамас-16, Красноярск 26, Челябинск-70. Они были узкоиндустриальными, теснейшим образом связанными с военно-промышленным комплексом, тем не менее, представ ляли собой действенные научно-практические трансформационные меха низмы. В 1960-1980-е годы произошла эволюция подобных структур в се мейство академгородков.

Планировалось, что в 2005-2006 гг. на организацию технопарков будет затрачено государством около 20 млрд. руб. и почти в 8 раз больше – част ным инвесторам. Однако из запланированных правительством 10-ти техно парков реально начал работать только один – в Казани. Большинство дру гих проектов застряли на стадии составления проектно-сметной докумен тации. Существующий российский научный сектор не способен обеспечить исследовательскую поддержку деятельности технопарков. Не решена про блема передачи знаний от научных центров инновационным компаниям.

Наконец, так и не получили развития инструменты венчурного финансиро вания, притом что сложности с получением доступных кредитов и других оборотных средств представляет серьезную проблему даже для инноваций в сверхкрупных корпорациях.

В этой связи в 2008 г. разработана новая Федеральная целевая програм ма «Научный и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.», предусматривающая ежегодное финансирование более 2, тыс. исследовательских проектов и резкое увеличение ассигнаций на науку и образование.

Амбициозной является задача создания многофункционального научно индустриального комплекса Сколково (российского аналога Кремниевой долины в США) как эффективно действующей системы, а не только мате риальной базы с особым правовым режимом. Он должен включать в себя университеты, предприятия и бизнес-инкубаторы, образуя целостную си стему получения, передачи и коммерциализации инновационных техноло гий. Конечная его цель – производство высокотехнологичных товаров и услуг с высокой добавленной стоимостью, востребованных на глобальных рынках.

Помимо строительства иннограда, нельзя не учитывать потенциала уже работающих научных центров. Например, конгломерат институтов суще ствует в Москве и Подмосковье, Новосибирске, Томске, Иркутску, Красно ярске, Санкт-Петербурге, Обнинске, Дубне, Пущине, Троицке. Они вполне бы могли взять на себя решение множества задач по развитию новых со временных технологий. В частности, в Новосибирске в 1990-е годы в обла сти вычислительной техники, вычислительной математики, софта была образована мощная группа исследователей, разрабатывающих программное обеспечение (ПО). Этот конгломерат работает до сих пор, создавая ПО по многим направлениям. В Новосибирске также есть высокого уровня Ин ститут физики полупроводников, который занимается кремниевыми техно логиями, сопутствующими технологиями, связанные с созданием микро схем, поэтому использование этих разработок крайне актуально. Принята также программа совместной деятельности фундаментальной науки и про ведение прикладных исследований.

Сегодня в России ИТ играют довольно заметную роль в развитии эко номики. Разрабатывается инновационная система в сфере телекоммуника ций и информационных технологий, в которой предусматривается поощре ние научно-исследовательской деятельности и коммерциализации разрабо ток. Реализация проектов предусматривает использование передового кон курентноспособного отечественного оборудования, современных космиче ских и телекоммуникационных технологий, модернизация интеллектуаль ных ресурсов и совершенствования научно-образовательного процесса.

Для России крайне необходима интеграция отечественной науки, обра зования и производства в международные инновационные структуры в об ласти ИТ и массовых телекоммуникаций, занимающие лидирующее поло жение в мире и исследованиях, разработках, производстве и распростране нии новых технологий. Именно информационные технологии могут повли ять на развитие экономики, а для этого у России есть громадный образова тельный потенциал, большое количество специалистов и ученых.За по следние пятнадцать лет в свободную экономическую систему мира вошли несколько крупнейших регионов, включая Россию, Индию и Китай. При этом конкуренция в мире значительно выросла. Именно она в дальнейшем будет диктовать развитие и преобразования в мировой экономике в бли жайшие 10-20 лет. ИТ-технологии занимают значительное место в эконо мической инфраструктуре государств. В частности, они очень важны для обеспечения конкурентоспособности, причём не только на уровне госу дарств, но и на уровне отдельных компаний. Постоянное развитие техноло гий, бесспорно, влияет на увеличение продуктивности работы компаний и сохранение ими своей конкурентоспособности.Кроме того, вполне есте ственно, что население понимает, что без ИТ-технологий в настоящее вре мя не обойтись Таким образом, развивающаяся отрасль ИТ является необходимым условием экономического подъема.

Литература 1. Ананьин В. В поисках эффективности ИТ. Часть //IntelligentEnterprise. 2009. № 7 (201).

2. Антохонова И. В. Об использовании информационных технологий и извлияние на развитие экономики России // Вопросы статистики. 2010. № 5. С. 61- 3. Инновационная экономика России: инвестиции и инновации. М: Ин ститут экономики, 2006.

4. Петухова С. П. Информационные технологии – основа модерниза ции интеллектуального ресурса России // Проблемы прогнозирования.

2011. № 4. С. 42-54.

5. Рогов С. Россия должна быть сверхдержавой // НИАС «Молодые ученые», Администрация Президента, БИОИНСПИРИРОВАННЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ Татаренко А.С., аспирант каф. АСОИиУ, МЭСИ, tatarenko_84@mail.ru Современные корпоративные информационные системы опираются в своей работе на активное использование сетевых ресурсов. Использование приложений с клиент-серверной архитектурой, удаленных файловых хра нилищ, различных коммуникационных приложений подразумевает посто янную передачу информации по сети. На начальном этапе планирования информационно-вычислительной сети (ИВС) возникает задача выбора ее топологии. Необходимо определить тип и расположение устройств и со единений таким образом, чтобы выполнялись требования по передаче дан ных между заданными терминалами, которые необходимо объединить в сеть. При этом необходимо минимизировать стоимость выбираемого обо рудования.

Рассмотрим следующую задачу. Пусть есть набор узлов, между кото рыми необходимо передавать информацию. К этим узлам подключены терминалы, а соответствующие требования по передаче данных между данными терминалами путем простых вычислений можно перевести в тре бования по передаче данных между узлами. Необходимо соединить данные узлы в сеть. При этом также заданы точки возможного расположения до полнительных узлов. Обозначим граф, вершинами которого являются точки расположения заданных узлов, а также возможных дополнительных узлов. Примем такое ограничение, что для каждой пары узлов, между кото рыми существует требование по передаче информации, будет существовать один фиксированный маршрут передачи информации. Тогда решение зада чи построения топологии сети разбивается на два уровня – логический и физический. На логическом уровне решение представляет собой набор маршрутов передачи данных. Каждый маршрут представляет собой простую цепь на графе. Его начало и конец образованы парой узлов, между которыми необходимо проложить маршрут передачи данных. Коли чество маршрутов (обозначим его ) равно количеству пар узлов, для кото рых заданы требования по объему передаваемого трафика. На физическом уровне решение заключается в выборе типов и расположений устройств маршрутизации (располагающихся в узлах) и соединений выбранных уз лов.

Таким образом, ставится задача минимизации функции стоимости сети:

(1) В формуле (1) первое слагаемое содержит стоимость всех соединений, которые необходимо проложить для того, чтобы обеспечить передачу ин формации по выбранным маршрутам, а второе слагаемое – стоимость всех узловых устройств, входящих в структуру сети. – количество всех воз можных ребер на графе, а – количество вершин графа. Стоимость прокладки соединения, соответствующего ребру графа, а также стои мость установки устройства маршрутизации в узле зависят от того, какие маршруты проходят через данное ребро/узел. Необходимо выбирать наименьший по стоимости тип устройства/соединения, который способен поддерживать передачу суммарного количества трафика от всех маршру тов, проходящих через него. Направление трафика не имеет значения. При этом зависимость стоимости тип устройства/соединения от суммарного количества трафика, передачу которого необходимо обеспечивать через данное устройство/соединение, не линейна. Действительно, при замене медного кабеля оптическим пропускная способность может возрастать в 1000 раз, а стоимость, например, в 10. Для решения задачи необходимо найти такой набор маршрутов, при котором стоимость сети была бы минимальна.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 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.