авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


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

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

-- [ Страница 7 ] --

Данная задача относится к классу сложных комбинаторных задач и яв ляется NP-полной. В статье рассмотрены способы построения ГА для ре шения данной задачи. Приведенная задача является схожей с классической транспортной задачей. Однако необходимо отметить, что в приведенной постановке задачи сложно выделить вклад отдельного маршрута в финаль ную стоимость сети, поскольку несколько маршрутов могут проходить по одному соединению, и тогда стоимость каждого отдельного маршрута бу дет зависеть от выбора остальных маршрутов. ГА использовались для ре шения задачи коммивояжера (ЗК), которая является схожей с данной зада чей. В ЗК также необходимо построить маршрут, то есть последователь ность обхода городов. Применение ГА для решения ЗК рассмотрено в [1-3].

Одним из подходов к кодированию, который можно было бы применить по аналогии с ЗК, заключается в том, чтобы построить многохромосомную модель генотипа, в которой каждая хромосома содержит последователь ность номеров вершин графа. Существенным недостатком такого подхо да является то, что в рассматриваемой задаче каждый маршрут может со держать не все вершины графа. Поэтому был применен следующий био инспирированный алгоритм кодирования. В каждом гене содержится номер вершины, номер маршрута, а также ссылка на другой ген. Например, если необходимо закодировать 2 маршрута один из которых содержит 5 вершин, а второй 7, то потребуется 12 генов. Считывание генотипа происходит не в порядке расположения генов, а по цепочке. Расположение генов вообще никак не влияет на процесс сборки фенотипа. Наличие подобной связи между генами в природе следует из результатов экспериментов, получен ных в работе [4]. Эксперименты показали, что некоторые гены, относящие ся к классу гомеозисных, содержат информацию о том, какие гены будут использованы для сборки фенотипа далее в ходе развития клетки. В ходе данных экспериментов изменения в гомеозисных генах мухи дрозофилы привели к тому, что целые участки фенотипа располагались иначе (напри мер, лапки вместо усиков или дополнительная пара крыльев вместо жуж жалец).

При таком подходе к кодированию возникает проблема с реализацией классического оператора кроссинговера. Ввиду беспорядочного располо жения генов в генотипе после классического одноточечного или двухто чечного кроссинговера может получиться набор генов, из которых нельзя собрать корректную особь, поскольку могут образоваться «битые» ссылки.

Если тот ген, на который ссылается текущий ген, отсутствует в генотипе (например, после кроссинговера попал в другую особь), то процесс сборки закончится неудачей. В связи с этим был применен еще один механизм, в котором также просматривается аналогия с природными механизмами по строения генотипа. После сборки фенотипа те гены, которые были исполь зованы для построения фенотипа, с некоторой вероятностью добавляются в генотип. Таким образом, примененная кодировка является избыточной.

В разработанном ГА также применен механизм случайного удаления генов, чтобы предотвратить разрастание генотипа. Наличие явления копи рования генов в генотипе человека рассмотрено в работе [5]. Так последо вательность нуклеотидов, называемая LINE-i, содержит от 1000 до «букв» и при этом встречается в геноме человека около 100 тыс. раз, зани мая своими копиями порядка 14,6% генома.

Добавление копий генов в генотип после их использования приводит к тому, что эффективные гены, будут иметь большое количество копий в геноме, а те гены, которые не нашли применения во время процессов сбор ки фенотипа, будут постепенно удаляться из генотипа, как бесполезный генетический материал. При этом копии гена могут содержать отличную от оригинала ссылку. За счет такого подхода достигается большая «плот ность» схем, аналогом которых в рассматриваемом способе кодирования являются цепочки генов. Трансляция некоторой цепочки генов при исполь зовании такого подхода приводит к тому, что соответствующие маршруты достраиваются определенными участками пути. В отличие от классическо го подхода генотип содержит не один конкретный вариант фенотипа, а большое количество «строительного материала», который может быть ис пользован при сборке фенотипа.

Таким образом, разработанный ГА обладает большей эффективностью по сравнению с классическими ГА, использующимися для решения рас сматриваемого класса задач. Проведенные вычислительные эксперименты подтвердили его эффективность. Для тестовой задачи по построению маршрутов на 12 узлах решение было получено за время около 10 минут в отличие от классического ГА, с помощью которого задача была решена за несколько часов.

Литература 1. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, 2006, ISBN 0-20-115767- 2. Whitley D., Starkweather T., Shaner D. The Traveling Salesman and Se quence Scheduling: Quality Solutions using Genetic Edge Recombination // Da vis L.D. (Ed.) Handbook of Genetic Algorithms. New York: Van Nostrand Reinhold. 1991. P. 350- 3. Radcliffe N.J., Surry P.D. Formae and the variance of fitness. // Whitley D., Vose M. (Eds.) Foundations of Genetic Algorithms 3. San Mateo, CA: Mor gan Kaufmann. 1995. P. 51- 4. Nsslein-Volhard C., Wieschaus E. Mutations affecting segment number and polarity in Drosophila. Nature, volume 287. University of Chicago Press.

1980. P. 795-801. ISBN: 5. Ридли.М, «Геном: автобиография вида в 23 главах» / М.Ридли;

[пер.

с англ. и ред. к.б.н. О.Н. Ревы]. –М.:Эксмо, 2010. – 432с., ISBN:

978-5-699-34865- СИСТЕМА НЕПРЕРЫВНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В SMART-ЭКОНОМИКЕ НА ОСНОВЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА Тельнов Ю.Ф., д.э.н., профессор, проректор по научной работе и УМО МЭСИ, YTeinov@mesi.ru Максимова В.Ф. к.э.н., профессор, заведующая кафедрой ЭТиИ МЭСИ, VMaaksimova@mesi.ru В настоящее время происходит смена парадигм в системе высшего об разования. Университеты призваны отвечать на вызовы современности, усиливающихся глобализационных процессов, становления экономики знаний. Высокое качество педагогической, исследовательской и инноваци онной деятельности в университетах способствует экономическому, соци альному и культурному развитию стран. Требование интеллектуализации экономической деятельности на основе управления знаниями или создания SMART-экономики вызывает необходимость развития у обучающихся компетенций, связанных с овладением навыков непрерывного обновления знаний и самостоятельного обучения, способности извлекать знания из разнородных, не всегда полных источников знаний, умением решать ре альные профессиональные задачи.

Реализация концепций студентоцентрированного образования, трудо устраиваемости, обучения в течение всей жизни способствует сохранению инновационного и креативного потенциала в экономике знаний на нацио нальном уровне, региональном и глобальном уровне. Концепция трудо устраиваемости предусматривает формирование компетенций, знаний, навыков и личностных характеристик, позволяющих обеспечить выпускни кам вузов карьерные перспективы. Она связана не только с первым получе нием работы, но и имеет непосредственное отношение к обучению в тече ние всей жизни, поскольку позволяет сохранять и развивать способности на протяжении всей трудоспособной жизни человека.

В данных концепциях заложены основополагающие принципы Болон ских реформ в системе высшего образования. Ключевым инструментом реализации целей Болонского процесса является компетентностный под ход.

Компетентностный подход к образованию в отличие от традиционного квалификационного подхода отражает требования не только к содержанию образования (что должен знать, уметь и какими навыками владеть выпуск ник вуза в профессиональной области), но и к поведенческой составляю щей (способностям применять знания, умения и навыки для решения задач профессиональной деятельности). Так, в настоящее время широкое распро странение получила трактовка компетенции как стремления и готовности применять знания, умения и личностные качества для успешной деятельно сти в определенной области.

Переход российских вузов на двухуровневую систему высшего профес сионального образования обусловливает необходимость разработки обра зовательных программ, которые должны соответствовать наборам профес сиональных компетенций по видам деятельности или профилям подготов ки. Именно профилизация обеспечивает востребованность бакалавров и магистров на рынке труда. В этой связи возрастает значение анализа про фессиональных и общекультурных компетенций, необходимых для успешной работы выпускников вузов на практике.

В соответствии с компетентностным подходом обучающиеся должны приобрести и продемонстрировать компетентность, а также общие и пред метно - специализированные компетенции.

В TUNING-проекте понятие компетенции включает знание и понимание (теоретическое знание академической области, способность знать и пони мать), знание как действовать (практическое и оперативное применение знаний к конкретным ситуациям), знание как быть (ценности как неотъем лемая часть способа восприятия и жизни с другими в социальном контек сте).

Компетентность представляет собой субъектную характеристику, сово купность свойств личности, позволяющую осуществлять деятельность, направленную на анализ научных достижений, выявление противоречий, постановку и преодоление проблем.

Применение компетентностного подхода в профессиональном образо вании означает формирование разнообразных образовательных программ для различных категорий обучающихся по различным видам и формам обучения. Требование гибкости и динамичности таких образовательных программ обусловливает необходимость инструментальной поддержки автоматизации процессов методического обеспечения, включающего фор мирование учебных планов, оперативного создания учебно-методических комплексов, средств тестирования и оценки формируемых компетенций, в основу которой могут быть положены технологии электронного обучения.

Существующие технологии электронного обучения, как правило, нацелены на отдельные компоненты образовательного процесса и не имеют ком плексный характер применения.

В связи с этим предлагается система непрерывного профессионально ориентированного обучения в электронной информационно образовательной среде на организационном, технологическом и обучаю щем уровнях реализации.

На организационном уровне предлагается создание интегрированного пространства знаний, объединяющего профессиональное сообщество пре подавателей ассоциированных высших учебных заведений, научных орга низаций и предприятий сферы бизнеса, представляющих интересы работо дателей.

На технологическом уровне участникам интегрированного пространства знаний предоставляется в рамках социальной сети инструментарий разра ботки учебно-методического обеспечения;

поиска, сбора, накопления, си стематизации знаний с учетом требуемых моделей компетенций. В каче стве технологической платформы реализации модели предлагается исполь зовать инструментарий web 2.0 в среде Share Point Portal.

На обучающем уровне предполагается применение современных тех нологий электронной педагогики и андрагогики. Учебный процесс строит ся на основе итерационного анализа и оценки компетенций и формирова ния индивидуальных траекторий обучения.

Разработка методологии создания интеллектуальных систем формиро вания компетенций позволит эффективно решать задачи организации не прерывного образования специалистов на протяжении длительной профес сиональной деятельности, что обеспечит повышение качества и адекватно сти соответствия учебных планов, учебно-методических материалов, прак тических заданий и тренингов обучения в соответствии с актуальными по требностями инновационного развития предприятий и организаций.

МОНИТОРИНГ САМАРСКОГО РЫНКА ТРУДА IT СПЕЦИАЛИСТОВ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ Тихомирова Е.И., д.э.н., доцент, ГОУ ВПО «Самарский государственный экономический университет»,(846)2243692, (846)2240953, ei-t@yandex.ru В государственных программных документах социально экономического развития российского общества подчеркивается значи мость перехода от ресурсоориентированной экономики к инновационной, в рамках которой важнейшим ресурсом становятся знания, обеспечивающие конкурентные преимущества экономическим субъектам на всех уровнях мировой иерархии. Эффективность процессов построения новой информа ционной экономики во многом обусловливается наличием высококвалифи цировнной рабочей силы, обладающей необходимыми навыками и знания ми в сфере применения IT-технологий в рамках любой предметной обла сти.

На первом этапе исследовалась взаимообусловленность интенсивности процессов становления информационной экономики в регионах Россий ской Федерации и уровней их экономического развития, что было под тверждено соответствующей статистически значимой корреляционной взаимосвязью. В качестве информационной базы исследования рассматри валось 65 показателей информационно-инновационного развития по субъектам Российской Федерации. Расчет коэффициента корреляции осу ществлялся с учетом значений, соответствующих гг.

Москва и Санкт Петербург и без их учета. Графическая интерпретация дана на рис. 1. Под черкнем, что доля статистически значимых корреляций для показателей уровней экономического развития и развития информационной экономики российских регионов составила 65,1 % от всего объема исследуемых взаи мосвязей. Выдвинутая гипотеза о возможном искажении результатов ис следования при рассмотрении всей совокупности субъектов Федерации с учетом обеих столиц частично подтвердилась. На рис.1 показаны измене ния значений коэффициента корреляции среднедушевого ВРП регионов РФ с показателями информационной экономики. Исключение значений пока зателей Москвы и Санкт-Петербурга привело к некоторому снижению си лы статистической взаимосвязи. Так, в наибольшей степени это относится к следующим показателям: число ПК на 100 занятых в органах местного самоуправления (ОМС), штук (изменение коэффициента корреляции соста вило – 0,104);

число ПК, имеющих выход в интернет, на 100 занятых в ОМС, штук (- 0,123);

число ПК на 100 занятых, штук (-0,152);

число ПК, в составе ЛВС на 100 занятых, штук (-0,151);

число ПК, имеющих доступ к интернету, на 100 занятых, штук (-0,160);

доля предприятий, использую щих интернет для размещения заказов на продукцию (услуги), % (-0,101).

1, 0, 0, 0, 0, 0, X X X Y Y Y Y Y X X X Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y -0, -0, -0,6 С учетом значений показателей Москвы и Санкт-Петербурга Без учета значений показателей Москвы и Санкт-Петербурга Рис. 1. Изменение значений коэффициента корреляции среднедушевого ВРП регионов РФ с показателями информационной экономики, 2010 г.

Взаимосвязь же среднедушевого ВРП с такими показателями, как число исследований на 10000 человек населения, человек;

доля ОМС, имеющих доступ к интернету со скоростью 256 Кбит/сек. и выше, %;

доля предприя тий, имеющих доступ к интернету, %;

доля организаций, имеющих специ альные программные средства для управления продажами и закупками то варов (работ, услуг), %;

доля предприятий, использующих интернет для получения заказов на продукцию (услуги), %;

доля музеев, имеющих до ступ к интернету, % и некоторые другие стали статистически незначимы.

Здесь проявились особенности более интенсивного инновационного разви тия Столиц. Большинство значений их показателей инновационно информационной экономики превосходят среднероссийский уровень в 2- раза, а для показателей доля ЛПУ, имеющих веб-сайт;

число исследований на 10000 человек населения и численность выпускников по направлениям подготовки (специальностям) в сфере ИКТ на 10000 населения это соотно шение составляет 4,3;

10,9 и 3,8 единиц соответственно. Таким образом, можно утверждать, что экономическое благополучие территорий взаимо связано с процессами становления информационной экономики, с внедре нием высокотехнологичных ее секторов. Подчеркнем, что кроме собствен но внедрения ИКТ как физического потенциала инновационного развития, необходимо «вырастить» поколение профессионалов, свободно владеющих IT-технологиями и способными применять свои знания в различных секто рах экономики. В среднем по регионам России, без учета Столиц, в год выпускается по направлениям подготовки в сфере ИКТ 5 специалистов на 10000 населения. Минимум здесь наблюдается у Республики Калмыкия (1, выпускник на 10000 населения), в Республике Ингушетия и Чукотском ав тономном округе таких специалистов вообще не обучают, а максимум – у г.

Москва – 20,4 IT-специалиста на 10000 населения.

Лидирующие позиции по численности выпускников по направлениям подготовки (специальностям) в сфере ИКТ занимают гг. Москва (20,4 вы пускника на 10000 населения), Санкт-Петербург (18,9 выпускников на 10000 населения), Томская область (18,3 выпускника на 10000 населения), Воронежская область (13,2 выпускника на 10000 населения). Самарскому же региону в общероссийском зачете принадлежит 5 место (12 выпускни ков на 10000 населения). Таким образом, можно сделать вывод об относи тельно интенсивных процессах формирования кадрового IT-потенциала на этой территории. Однако ситуация на рынке труда IT-специалистов доста точна острая. С одной стороны, не все выпускники могут найти себе работу по специальности, а с другой, - работодатели не всегда удовлетворены ка чеством подготовки выпускников вузов и вынуждены тратить значитель ные средства на их переподготовку.

По мнению экспертов, потребность в высококвалифицированных спе циалистах на рынке труда в Самарском регионе постепенно возрастает.

Так, в 2010 г. служба занятости предлагала около 1400 вакансий в сфере ИКТ, примерно 600 из них предназначались для рабочих среднего уровня квалификации (операторов, наладчиков и т.д.), более 300 вакансий – для операторов ПК и специалистов высшего уровня квалификации (програм мистов, инженеров, специалистов по защите информации и др.). Однако численность претендентов превышала количество вакансий. Наибольшее несоответствие спроса и предложения наблюдалось в группах специали стов среднего уровня квалификации и служащих, занятых подготовкой ин формации, оформлением документации, учетом и обслуживанием, в кото рых на 1 вакансию претендовали 4,5 безработных, наименьшее – в группе квалифицированных рабочих крупных и мелких промышленных предприя тий – 1,3. Такой дисбаланс на рынке IT-труда обусловлен, по нашему мне нию, во-первых, тем, что специализация и уровень подготовки часто не соответствуют ожиданиям работодателей, а во-вторых, высокопрофессио нальные специалисты предъявляют высокие требования к уровню оплаты труда и условиям работы. В конечном итоге, они вынуждены искать работу в других регионах, например, в Москве.

Тревожными можно рассматривать и тенденции снижения «профессио нального» интереса к IT-технологиям у самарских школьников. Так, по сравнению с 2009 г. количество школьников, выбравших информатику в рамках ЕГЭ, сократилось в два раза и составило 1,7% от общего их числа.

В то же время количество бюджетных месть по IT-специальностям ежегод но увеличивается в среднем на 8,5%, растет за последний период и доля иногородних студентов (в среднем на 30%). В целом, с учетом студентов, обучающихся на коммерческой основе, в 2011 г. на IT- направления было принято абитуриентов на 12,5 % больше, чем в 2010 г.

Опрос 30 крупнейших компаний о прогнозировании их потребностей в IT-специалистах, позволяет сделать вывод, что в ближайшие три года будет необходимо до 1500 специалистов ежегодно. Наиболее востребованы будут инженеры-программисты, системотехники, инженеры электросвязи, инже неры по автоматизированным системам управления и некоторые другие специалисты. Планируемая оплата их труда предполагается в диапазоне от 10 до 40 тыс. рублей, что в несколько раз ниже, чем в Москве, а тем более в странах с развитой рыночной экономикой.

В качестве определенного стимула для сбалансированности рынка IT труда Самарского региона рассматривается реализация проекта технопарка «Жигулевская долина», приоритетным направлением функционирования которого предполагается процесс внедрения современных информацион ных технологий в авиационно-космический и нефтехимический сегмент экономики, а также в автомобилестроение и двигателестроение. Проект этот заинтересовал таких крупнейших самарских работодателей, как ОАО «АвтоВАЗ», СНТК имени Кузнецова, ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс», ОАО «Авиаагрегат» и других. Важнейшим моментом в организации этого инно вационного проекта является предоставление резидентам технопарка льгот бюджетов всех уровней и помощь в коммерциализации их разработок. В результате формирование научно-инновационного кластера ожидается по вышение уровня подготовки IT-специалистов, рост спроса на рынке труда и, в конечном итоге, рост конкурентоспособности региона в целом.

ФОРМИРОВАНИЕ У ОБУЧАЮЩИХСЯ НАВЫКОВ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ Трембач Василий Михайлович, ктн, доцент, МЭСИ, тел.(499) 199 84 07, E-mail: trembach@yandex.ru В современном мире экономический рост страны определяется инно вационностью ее бизнеса. В рейтинге 100 ведущих компаний, от Thom son Reuters [2], больше всего значатся компании таких стран, как США, Япония, Франция, Швеция, Германия, Нидерланды, Южная Корея, а Россия здесь не просматривается. Выходом в такой ситуации является возрождение научного потенциала страны и не для зарубежья, а для развития отечественной экономики. Данная задача является сложной и ее решение зависит от множества факторов, которые зависят, начиная от руководства страны и завершая воспитанием в семье.

Особое место в решении этой задачи занимает сфера образования.

Современное образование серьезно отличается от образования середины 20-го века, когда наша страна была лидером во многих областях научно технического прогресса. В тот момент стояла задача «дать обучаемому как можно больше знаний для его дальнейшей деятельности». В насто ящее время такой подход потерял актуальность, т.к. знания быстро устаревают и классическая цепочка: школа – ВУЗ – курсы повышения квалификации не работает с прежней эффективностью. В настоящее время ставится задача – научить учиться.

Задача научить обучаемого самостоятельно учиться – является слож ной, содержащей множество этапов, основными из которых являются:

Определение уровня, с которого будет вестись обучение в из бранной предметной области;

Представление избранной предметной области в виде множества учебных тем, вопросов (учебных объектов);

Формирование плана обучения;

Отработка учебных тем, вопросов (учебных объектов);

Контроль успешности отработки учебной темы, вопроса (учебно го объекта);

Итоговый контроль изучения избранной предметной области.

Использование данного подхода, как основы для изучения техноло гии «учиться» и не только под руководством наставников, а преимущ е ственно самостоятельно, имеет ряд недостатков:

Представление изучаемой предметной области на учебные темы, вопросы, (учебные объекты) является сложной задачей, требующей, как знание изучаемой предметной области, так и дополнительных знаний.

Без таких знаний очень трудно корректно сформировать множество учебных тем, вопросов, объектов. Учебных тем, вопросов, объектов мо жет быть недостаточно для полного изучения избранной предметной области или могут быть лишние, не относящиеся к данной области;

В области контроля, самоконтроля, тестирования можно получить необъективные оценки, как в силу плохих критериев (вопросов), оце ночных шкал, так и из-за неполноты (неадекватности) задач ((действий) тестирования.

При итоговых испытаниях могут быть все рассмотренные недостат ки. В итоге можно получить недоученного и(или) переоцененного спе циалиста. Для исключения подобных ситуаций необходимы исследова ния по таким вопросам, как формирование и наполнение избранной для изучения предметной области, формирование множества учебных тем, вопросов, (учебных объектов) адекватно отражающих избранную пред метную область, формирование метаданных об учебных объектах, поз воляющих строить индивидуальные программы обучения, создание э ф фективной системы выявления текущих знаний (компетенций), разра ботка систем контроля изучения учебных тем, учебных объектов и др.

По многим вопросам ведутся исследования, но единой картины, свя зывающей требования завтрашнего дня с процессами обучения сегодня – нет. В статье рассматривается решение названных проблем, которое может служить переходным к высокоэффективным технологиям обуче ния 21-го века. Предлагаемое решение выглядит следующим образом.

Выявляются (прогнозируются) задачи, которые нужно будет решать завтра. Для решения этих задач требуются определенные операции, со ответствующие некоторым практическим и теоретическим знаниям. Под эти практические и теоретические знания и ведется обучение, целью которого является формирование инновационных решений.

Компания Thomson Reuters составила список из 100 самых иннова ционных компаний 2011 года. Президент подразделения IP Solution компании Thomson Reuters, Дэвид Браун (David Brown), сказал [5]:

«Рейтинг Thomson Reuters 2011 Top 100 Global Innovator включает те компании, которые добились самых выдающихся успехов в создании, патентовании и коммерциализации новых технологий, оказав влияние на развитие технологий будущего. Мы восхищаемся этими компаниями и их лидерами из-за их приверженности духу инноваций и стремления защищать интеллектуальные активы». В соответствии с этим рейтингом компании представлены в таких областях: электроника и полупровод ники – 14%, химическая промышленность – 13%, компьютерная техни ка – 11%, …, программное обеспечение - 4%.

Из приведенных материалов, результатов исследований других орга низаций не трудно увидеть повышенное внимание к системам управле ния на основе интеллектуальных технологий. Можно предположить, что одной из востребованных задач будет создание систем целенаправлен ного поведения, как основы будущих систем и приборов.

Обучение с целью научиться создавать системы целенаправленного поведения предполагается проводить в процессе создания демо-версии виртуального объекта, осуществляющего целенаправленное поведение в виртуальной среде [1,2,3]. Процесс обучения в этом случае должен включать следующие шаги:

1. Выбор демо-примера виртуального объекта с целенаправленным поведением в виртуальной среде:

2. Выявление признаков готовности демо-примера:

3. Формирование требований к виртуальной среде;

4. Выбор инструментария (технологии) для создания виртуальной среды;

5. Формирование требований к виртуальному объекту;

6. Выбор инструментария (технологии) для создания виртуального объекта;

7. Анализ демо-примера и декомпозиция его целенаправленных дей ствий на более простые;

8. Определение практических и теоретических знаний для каждого простого действия;

9. Изучение необходимых знаний;

10. Реализация простого действия.

11. Проверка выполнения простого действия.

12. Если действие выполняется неверно, то вернуться к п.8 (Возмож но привлечение эксперта, наставника) 13. Сборка всего демо-примера.

14. Тестирование всего демо-примера.

15. Если пример работает правильно, то обучение прошло успешно Особенностью данного подхода является то, что обучаемому интуи тивно понятны задачи, цели обучения, требуемые учебные объекты, те мы, вопросы (области изучения) и результаты, как промежуточные, так итоговые, т.е. что будет происходить в виртуальной среде после каждо го действия и как будет вести себя виртуальный объект в целом.

На рис.1 показан пример виртуальной среды «города» в которой вир туальный объект «турист» ищет достопримечательность. Разработка данного демо-примера требует изучения дополнительных знаний. Для студента это не представляет большого труда, т.к. есть преподаватель для консультаций, но потребность в новых знаниях он чувствует сам.

Рис.1. Пример демо-версии примера для объекта с целенаправленным поведением Важной особенностью является то, что обучаемый имеет объектив ную обратную связь. Это позволяет ему увидеть свои пробелы в знани ях, понимать почему эти пробелы появились, как лучше строить сам процесс получения знаний в той или иной предметной области. Знания получаемые от преподавателей должны, в итоге, обеспечить навигацию по морям знаний нашей цивилизации.

Литература 1. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс;

Пер. с англ. Осипов А.И. - М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.

2. Трембач В.М. Применение интеллектуальных технологий к фор мированию компетенций обучающихся //Искусственный интеллект и принятие решений. - 2008.- №2. С. 34-54.

3. Трембач В.М. Решение задач управления в организационно технических системах с использованием эволюционирующих знаний:

М.: МЭСИ, 2010. - стр. 236.

4. http://thomsonreuters.com/content/news_ideas/articles/science/ 5. http://www.brother.ru/g3.cfm/s_page/99060/s_name/newsdetail1/news ID/ ОСОБЕННОСТИ ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ» ДЛЯ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ»

Ульянова Н.Д., к.э.н., доцент, Брянская государственная сельскохозяйственная академия, 8(48341)24721, ulyanova@bgsha.com Для студентов любой специальности ВУЗа целесообразно изучение дисциплины «Введение в специальность». Она является одной из ключевых в процессе подготовки специалистов высшей квалификации и помогает студентам адаптироваться к обучению в ВУЗе, ознакомиться с основными задачами, которые необходимо решить студенту в процессе учебы, сфор мировать у будущих специалистов представление об их будущей специаль ности.

Студенты Брянской государственной сельскохозяйственной академии специальности «Прикладная информатика (в экономике)» изучают данную дисциплину на 1 курсе в форме факультатива (80 часов). В течение семест ра учащиеся должны освоить базовые специализированные понятия спе циальности «Прикладная информатика», изучить структуру учебной про граммы, понять место каждой из изучаемых дисциплин в общей схеме обу чения, получить основы для изучения всех последующих курсов.

На первом занятии первокурсники знакомятся со сведениями об акаде мии, в которой им предстоит учиться: историческая справка, архитектур ный ансамбль студенческого городка (местоположение учебных корпусов, общежитий и др.), администрация академии (ректорат, деканаты и др.), факультеты, спортивная жизнь, художественная самодеятельность, конфе ренции, конкурсы и олимпиады, производственная практика (с информа цией о стажировке за границей) и пр. Особое внимание уделяется инфор мации об экономическом факультете, к которому относится данная специ альность, и Центре Информационных Технологий, где проходит большая доля занятий у прикладников.

Далее студенты получают сведения о целях и задачах дисциплины, о понятиях «информация» и «информатика», им предоставляется интерпре тация базового понятия «Прикладная информатика» с точки зрения полно ценного современного направления, получившего развитие в связи с все общей компьютеризацией. Отдельным вопросом рассматриваются возмож ные предметные области для прикладной информатики. На занятиях осве щается специфика специальности «Прикладная информатика в экономике»:

правовая база (приказ Министерства РФ), квалификация, срок и формы обучения и пр. Студенты знакомятся с особенностями организации специ альности в Брянской ГСХА – история, материально-техническое обеспече ние, проведение практик (учебной, производственной, преддипломной), итоговая государственная аттестация, информация возможных реальных работодателях и трудоустройстве выпускников.

Студенты знакомятся особенностями квалификационной характеристи ки выпускника: задачи профессиональной деятельности выпускника, ква лификационные требования, узнают, что Информатик-экономист должен знать и уметь, какими навыками и компетенциями владеть. Перед студен тами раскрываются перспективы будущей специальности, приводятся кон кретные объекты профессиональной экономической деятельности, возмож ности будущей карьеры в первую очередь в профессиях экономической направленности с конкретными примерами работы выпускников Брянской ГСХА.

Отдельной темой освещается работа кафедры информационных систем и технологий экономического факультета, которая является выпускающей по данной специальности: состав кафедры, история образования, ее основ ные направления учебной, методической и научной работы, конкретные мероприятия, в которых участвуют студенты специальности (научные кон ференции, конкурсы, олимпиады различных уровней), схема взаимосвязи ведения дисциплин по специальности «Прикладная информатика (в эконо мике)» в разрезе 5 курсов, хоздоговорная работа, проведение курсов до полнительного обучения («Пользователь ПК», «Пользователь 1С: Бухгал терия» и др.).

С целью подготовки студентов к самостоятельной работе по индивиду альным темам по любой дисциплине выдаются основные требования по созданию и оформлению рефератов, докладов, сообщений с получением практических навыков в текстовом процессоре (создание шаблонов ти тульного листа, создание структурированного документа с оглавлением, оформление литературы и пр.) На последних занятиях учащиеся выступают с докладами, связанными с информацией о будущей специальности. Кроме этого, студенты привлека ются к рекламной деятельности: создание рекламного четверостишия, раз работка проспекта и др.

Каждая лекционная тема курса сопровождается презентацией. Практи куются выступления студентов старших курсов специальности «Приклад ная информатика (в экономике)» с информацией о достоинствах и преиму ществах выбранной специальности.

Дисциплина «Введение в специальность», на наш взгляд, должна подго товить студентов к осознанию своей будущей работы и настроить морально на необходимость активно изучать предлагаемые материалы по специаль ным дисциплинам.

ПРИЕМЫ РАСКРЫТИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА Федоров Игорь Григорьевич, Центр компетенции процессного управления, МЭСИ, IFedorov@mesi.ru Введение В практике реинжиниринга бытует мнение, что можно выявить бизнес процесс методом снизу-вверх. Кажется, достаточно пройти вдоль процесса и записать, что делают участники. Однако полученные таким способом модели имеют множество недостатков. Во-первых, они перегружены дета лями и трудно понятны. Бытует мнение, что сложность есть свойство ис полняемых моделей BPMN, избавиться от которого очень трудно. Но это неверно, запутанность есть следствие отсутствия методики моделирования, а не свойство нотации.

Во-вторых, большинство моделей процесса вряд ли можно назвать пол ными, поскольку они, наверняка, описывают отдельные наиболее очевид ные маршруты, по которым исполняется наибольшее число процессов, за бывая, что в реальности сценарий более сложный. Для ситуации, когда пы таются создать ИТ систему, используя не полное описание процесса, пред ложен специальный термин «мостить коровьи тропы» (1).

Возникает вопрос: существуют ли методики, позволяющие: во-первых, найти и зафиксировать все варианты исполнения, а во-вторых, сделать диа граммы процессов понятными и читабельными.

Состояние проблемы Что бы выявить пропущенные детали модели процесса, созданной ме тодом снизу-вверх, аналитики используют процедуру валидации. Валида ция есть проверка соответствия модели пользовательским требованиям (2).

В отличие от верификации, которая проверяет соответствие модели требо ваниям нотации и м.б. выполнена автоматически средством моделирования бизнес-процессов, валидация не м.б. алгоритмизирована и проводится пу тем тестового прогона исполняемой модели. Выявленные отличия вносятся в модель процесса, после чего процедура итеративно повторяется. Такой метод поиска пропущенных деталей модели более эффективен, по сравне нию с проверкой способом «читатель-писатель», он дает более объектив ный результат, тем не менее, не гарантирует полноты выявления пропу щенных сценариев исполнения.

Что бы сделать схему процесса читаемой и понятной, предлагается со здавать иерархическую модель, где верхний уровень дает самое общее представление о ходе исполнения процесса, показывает его взаимодействие с другими процессами, а так же внешние сущности, образующих окруже ние процесса. Все детали исполнения процесса должны быть «спрятаны»

на нижних уровнях (3). Идея абсолютно правильная, однако остается непо нятно, как научиться строить правильные многоуровневые модели бизнес процесса. Дело в том, что аналитику трудно понять, по какому принципу надо группировать операции в подпроцессы, которые выносятся на верх ний уровень диаграммы. Т.о. в проектирование многоуровневых иерархи ческих схем есть много субъективного, что делает их создание ремеслом, тогда как разработчику нужна технология.

Сторонники вариантов использования разработали метод выявления процессов, суть которого можно, вкратце свети к следующим действиям:

выявить основной маршрут, затем добавить все отклонения от основного маршрута (4). Цель абсолютно правильная, однако остается не ясен метод выявления основного и дополнительных сценариев. Во-первых, не вполне корректно определение основного маршрута, как наиболее короткого пути достижения цели процесса. Как будет показано ниже, основной маршрут далеко не всегда самый короткий путь. Кроме того, рекомендация выде лить основной сценарий, определить типичный ход событий, линейную последовательность шагов, наиболее быстро приводящую главное дей ствующее лицо к цели, хотя и является правильной, но остается мало по лезной, авторы не объясняют, как добиться цели. Процедура остается субъ ективной, зависит от опыта и квалификации аналитика.

Методология SADT Давайте обратимся к методология SADT, которая определяет основные правила моделирования, стратегии декомпозиции системы (5):

1. Функциональная декомпозиция, базируется на анализе функций си стемы, а основанием разбиения служит общность выполняемых функций.

2. Декомпозиция в соответствии с известными стабильными подсисте мами.

3. Декомпозиция, основанная на отслеживании цикла "от рождения до смерти" (называемого "жизненным циклом") для ключевых входов систе мы.

4. Декомпозиция по физическому процессу.

Процесс это работа, т.о. нас будет интересовать декомпозиция работы – описание операций и действий, составляющих бизнес-процесс.

Реализация первой стратегии приводит к получению функциональной модели (6), которая не привязана к конкретной организационной структуре предприятия. Это перечень всех тех действий, которые необходимо выпол нить, что бы добиться запланированного результата. Иначе его называют структурная декомпозиция работ (WBS).

Реализация второй стратегии приводит к созданию функциональной иерархии, привязанной к существующей организационной структуре. Как результат модель окажется неприменима к организации с иной структурой.

Вместе с тем, она помогает понять распределение работ между подразделе ниями, например, какие работы выполняет бухгалтерия, а какие экономи ческий отдел.

Третья стратегия дает результат, который часто называют вертикальным процессом. Она очень часто применяется при построении референтных моделей, например, модель SCOR. Однако, как отмечают многие авторы (6), реальные процессы исполняются не так, как развивается жизненный цикл.

Из перечисленных стратегий только последняя рассматривает последо вательность действий, направленную на получение конкретного результата, отвечает на вопрос «Как выполняется работа?» и обеспечивает получение процессной модели. Эту стратегию так же называют «горизонтальной» де композицией.

Интересно, что сами авторы SADT отмечают: «результатом декомпози ции по процессу может стать слишком детальное описание системы, кото рое не будет в полной мере учитывать ограничения, диктуемые функциями друг на друга. При этом может оказаться скрытой последовательность управления». Поэтому они рекомендуют эту стратегию, только «если це лью модели является описание физического процесса как такового или только в крайнем случае, когда не понятно, как действовать» (5).

Методика выявления процесса Аналитики, которые сразу бросаются рисовать схему процесса в BPMN, выполняют декомпозицию по процессу, которая, как мы только что выяс нили, приводит к излишне запутанным схемам. В поиске методов, позво ляющих выявить крупные фрагменты, которые оформляются в виде под процессов, многие экспериментируют с другими нотациями, например, неплохие результаты дает моделирование в IDEF0. Результат странный, поскольку IDEF0 не является средством моделирования процессов. Но, как показал наш анализ, дело не в нотации, а в стратегии декомпозиции. Дого воримся для простоты далее рассматривать изолированный процесс, кото рый не взаимодействует с внешними сущностями, это позволит в рамках данной работы не рассматривать вопросы процессной хореографии.

Цели и задачи процесса Давайте определим основную цель процесса (4). Например, целью про цесса кредитование является выдача кредита, а урегулирования убытков страхования – возмещение ущерба, понесенного в результате страхового события. Далее следует выявить задачи, которые необходимо решить, что бы добиться поставленной цели. Т.о. мы построим верхний уровень функ циональной декомпозиции процесса. Аналитик может пока не задумывать ся о реальном порядке операций, используемом в данной конкретной орга низации, не должен стремиться к глубокой степени детализации.

Рассмотрим примеры. Процесс предоставления услуги связи для клиен тов телекоммуникационной компании подразумевает решение следующих задач: принять заказ, проверить реализуемость услуги, согласовать с заказ чиком коммерческие условия, провести технические мероприятия по предоставлению услуги, организовать сдачу услуги клиенту, выставить счет. Процесс банковского кредитования включает задачи: собрать полный пакет документов заемщика, проверить сведения о личности участников сделки, проверить кредитоспособность заемщика, оценить обеспечение кредита, принять решение, оформить кредитные документы.

Основной информационный объект Найдем основной информационный объект процесса. В производствен ных процессах основным объектом является продукт, но в бизнес процессах продукт, часто, возникает не в ходе, а в результате исполнения процесса. Например, процесс кредитования предполагает выработку реше ния по кредиту, а сам кредит будет выдан в конце процесса.

С каждым процессом связан один или несколько информационных объ ектов. Основным информационным объектом (объектом слежения) будем называть такой, который:

Является ключевым для данного бизнес-процесса;

Связывает вход и выход процесса;

Может содержать (ссылаться на) другие Информационные объекты;

Когда мы говорим, что объект является ключевым для бизнеса, мы име ем в виду, что он фиксирует результат исполнения операции, отдельного этапа или всего процесса целиком и, тем самым, связывает входы и выхо ды. Вспомогательными будем называть остальные информационные объек ты, которые фиксируют изменения данных, но не результат выполнения операций. Основной информационный объект играет роль листа согласова ния, бегунка, он изменяет свой статус по мере исполнения процесса. Ино гда, такой информационный объект уже существует в организации, но ча ще его приходится создавать. Может показаться, что в кредитном процессе основным объектом является заявка, это не всегда так. Дело в том, что за явка, скорее всего, не включает переменную «статус», которая фиксирует прохождение всех стадий обработки. Основной информационный объект шире, чем заявка, содержит больше параметров, в т.ч. показатели исполне ния процесса, которых в заявке изначально может не быть.

Основной сценарий исполнения Переходить от функциональной декомпозиции к процессной нужно по следовательно. Вначале следует определить основной сценарий исполне ния (Happy path). Основным будем называть такой сценарий достижения запланированного результата, в ходе которого все операции, составляющие процесс, завершаются результативно и с приемлемым качеством, никаких отклонений в исполнении процесса не наблюдается.

Декомпозиция по этапам жизненного цикла После того, как мы нашли основной информационный объект, определи его свойства, можно выполнить декомпозицию процесса по этапам жиз ненного цикла основного объекта. Это позволит расставить работы, выяв ленные на этапе функциональной декомпозиции, в требуемом порядке.

Анализ показателей продукта Каждый этап связан с решением определенной задачи и завершается принятием решения, важного для выполнения всего бизнес-процесса в це лом. Результат выполнения этапа фиксируется в основном информацион ном объекте. Результат есть показатель продукта процесса. Надо рассмот реть два варианта завершения этапа для случаев, кода:

1. Ожидаемый результат достигнут, 2. Результат не достигнут – брак.

Запланированный результат достигнут Если результат достигнут, то процесс продолжает исполнение. Самый простой случай, когда вариант продолжения только один. Однако бывают ситуации, когда продолжений несколько. Например, в процессе урегулиро вания убытков страхования, после принятия решения о способе возмеще ния ущерба, возможны два варианта продолжения: ремонт транспортного средства, после чего оплата производится на счет сервисного предприятия или выплата страхователю без ремонта. Во втором случае, процесс «пере скакивает» через ремонт, сразу уходит на выплату. Возникает вопрос, ка кой из вариантов исполнения должен войти в основной сценарий: короткий сценарий или длинный? Конечно, следует выбрать длинный сценарий. Ос новной сценарий включает только безусловные переходы, поэтому переход на следующий по порядку этап есть главный сценарий, а обгоняющий пе реход в обход очередного этапа должен рассматриваться как дополнитель ный.

В результате декомпозиции процесса по этапам жизненного цикла ос новного объекта управления мы получим основной сценарий исполнения верхнего уровня. Мы можем оформить каждый этап как подпроцесс в но тации BPMN, тогда основной сценарий будет изображаться цепочкой под процессов, связанных безусловными переходами.

Метод нахождения альтернативных сценариев Мы построили основной сценарий исполнения процесса, можно пере ходить к поиску альтернативных вариантов.

Альтернативные сценарии на основе ускоряющих переходов вперед Мы ранее определили, что после успешного завершения этапа обработ ки на схеме процесса может появиться ускоряющий переход вперед, позво ляющий обойти один или несколько этапов. Зафиксируем его на схеме.

Альтернативные сценарии в случае брака Если результат этапа не достигнут, возможны два варианта продолже ния:

1. Мелкий брак, который можно устранить путем повторной обработки - замедляющий переход назад;

2. Крупный брак, отказ от дальнейшей обработки, окончание работ по данному экземпляру процесса, переход на конец исполнения процесса.

В общем виде схему процесса, построенную путем анализа показателей процесса можно изобразить на рис. 1.

Анализ показателей продукта процесса Ускоряющий переход впе ред Ко нец Следую Этап N-1 Резуль Поря- Этап Этап щий Д зуль- док N M тат испол а Нет достиг- нения (брак) стиг Повтор- Отказ нут?

Харак тер ная брака обра ботка Рисунок 1: Раскрытие основного сценария исполнения путем анализа показателей продукта процесса Альтернативный сценарий на основе анализа показателей исполнения Теперь, следует проанализировать показатели исполнения процесса.

Дело в том, что аналитики редко рассматривают показатели исполнения, как следствие, бизнес-логика не включает действия, предпринимаемые в случае выхода показателей исполнения за пределы допустимого коридора значений. Легко представить ситуацию, когда время или себестоимость исполнения ограничены, при превышении порогового значения предусмот рены управляющие воздействия, которые следует заложить в схему про цесса.

Контроль показателей исполнения м.б. синхронным и асинхронным.

Синхронный контроль осуществляется в определённых, заранее известных точках процесса, причем, только пока соответствующая активность нахо дится в состоянии исполнения. Асинхронные изменения производятся в любой момент времени, независимо от того, какая операция сейчас испол няется.

Рассмотрим пример. Событие таймер, прикрепленное к границе соот ветствующего этапа, ограничивает время исполнения и определяет реак цию на превышение времени обработки. Это синхронного измерение. К сожалению, ограничить время исполнения отдельных этапов недостаточно, каждый может исполняться в установленное время, а весь процесс с запоз данием, вследствие возвратов назад для повторной обработки. Необходимо ограничить время всего процесса, независимо от того, на каком этапе про исходит обработка. В этом случае следует использовать асинхронные из мерения, для этого используется механизм обработки исключительных си туаций.

Рисунок 2: Синхронное и асинхронные измерения показателей процесса Альтернативный сценарий – бизнес исключения Мы привыкли считать, что если клиент инициировал заказ, то изменить или отменить его он уже не вправе. Но в реальности клиент может поме нять свои планы. Спрашивается, должны ли мы довести текущий экземпляр процесса до конца или можно прервать его исполнение и не нести ненуж ные затраты? Аналитик должен задать себе вопрос, с какими просьбами может обратиться клиент? Для каждой просьбы нужно описать отдельный сценарий.

Кроме того, аналитик должен предусмотреть реакцию на внешние со бытия, которые изменяют запланированное течение процесса и позволяют провести исполнение по не стандартному сценарию. Для этого нужно за дать себе вопросы: «Какие внешние асинхронные события могут произой ти?», «Как они повлияют на ход исполнения процесса?» Практика показы вает, такие события всегда есть, схема процесса должна включать соответ ствующие бизнес-исключения.


Альтернативный сценарий – ручное управление В бизнесе часто случается, что процесс должен быть исполнен в обход всех правил, например, по указанию вышестоящего начальства. Для этого следует предусмотреть две возможности: во-первых, перехват управления от исполнителя, а во-вторых, полностью ручной режим исполнения.

В первом случае необходимо предусмотреть иерархию перехватов ис полнения. Например, перехватить работу сотрудника может только его непосредственный руководитель. Далее руководитель может:

Вернуть задание исполнителю Переназначить его другому исполнителю Выполнить задание самому Эскалировать задание выше, в т.ч. на владельца процесса.

Во втором случае следует предусмотреть сценарий, кода владелец про цесса может вручную провести процесс из начала в конец, в обход всех этапов обработки. С одной стороны, такой сценарий очень полезен, по скольку позволяет «в ручную» исполнить процесс, который по каким-то причинам не должен исполняться по правилам. С другой стороны, он очень опасен, поскольку открывает путь в обход стандартных проверок. Защитой может служить: система аудита, которая фиксирует все экземпляры и при нятые по ним решения.

Углубление степени детализации модели процесса После того, как мы выявили основной сценарий верхнего уровня и до полнили его альтернативными сценариями, можно переходить к декомпо зиции отдельных этапов, которые мы изобразили на схеме верхнего уровня в форме подпроцессов. Подпроцесс состоит из операций, которые, в свою очередь, включают элементарные действия. Следует обратить внимание, что каждый уровень модели имеет определенную степень детализации.

Моделирование уровня операций На данном этапе нам предстоит выявить действительный порядок ис полнения операций, образующих подпроцесс, при этом, возникает опасное желание сразу начать моделирование снизу вверх. В этот момент аналитик должен вспомнить о цели подпроцесса (она нам известна из модели верх него уровня) и построить список задач, которые надо решить, что бы до биться поставленной цели. Только после этого можно начать располагать операции в нужной последовательности. Следует помнить, отдельные опе рации могут решать сразу несколько задач, которые относятся к разным элементам функциональной декомпозиции работ. Изменяя порядок опера ций можно нарушить естественный прядок решения задач. Например, в банковском кредитном процессе присутствует операция проверки заемщи ка по базам данных банка, которая решает следующие задачи:

Отменяет повторный ввод информации о заявителе.

Предоставляет информацию о заявителе и его платежеспособности.

Открытые вклады могут стать обеспечением предоставляемого кре дита.

Операция проверки проводится в самом начале процесса, задолго до то го, как банк начнет анализировать обеспечение по кредиту. Функциональ ная декомпозиция помогает удостовериться, что все запланированные про верки выполнены, дублирования функций нет.

Моделирование презентационной логики Операции, в свою очередь, могут включать сложную последователь ность элементарных действий, образующих презентационную логику про цесса, причем последняя может моделироваться с помощью диаграмм BPMN. Можно рекомендовать повторить процедуру декомпозиции, опи санную выше.

Если на начальном этапе от аналитика требовалась функциональная де композиция только верхнего уровня, то при моделировании уровня опера ций и действий следует уточнить и углубить уровень детализации.

Многоуровневая модель процесса В результате применения предлагаемой методики получается четырех уровневая модель процесса, где каждый уровень характеризуется своей степенью детализации. На верхнем уровне располагается контекстная диа грамма, которая описывает процесс как "черный ящик", указывает началь ное и конечное события, показывает взаимодействие процесса с внешними сущностями, в т.ч. описывает процессную хореографию. Этот уровень должен включать указание главной цели всего процесса. Второй уровень диаграммы представляет собой результат декомпозиции процесса по эта пам жизненного цикла и включает все выявленные альтернативные пере ходы, в том числе реакцию на бизнес исключения. Третий уровень включа ет детализацию этапов исполнения процесса до уровня операций. Можно предположить, что некоторые схемы будут содержать обращения к другим подпроцессам, детализируемым на отдельных листах, однако это не изме нит уровня детализации. Четвертый уровень есть детализация элементар ных действий, образующих презентационную логику процесса.

Модель процесса включает функциональную декомпозицию, которая играет роль справочной модели процесса. Дело в том, что две организации, исполняющие одинаковый процесс должны выполнить одинаковый набор операций, хотя последовательность исполнения в каждой из них может быть уникальной. Функциональная декомпозиция есть мощный элемент анализа бизнес-процесса, она помогает избежать дублирования операций и не пропустить какую-либо важную функцию.

Практический опыт выявления процесса Практический опыт применения методики выявления процесса показы вает его высокую эффективность. Дело в том, что аналитик в состоянии самостоятельно выявить основной сценарий. Он может не знать точного порядка следования операций, но он должен точно знать состав работ, ко торые необходимо выполнить. Практика показывает, когда эксперт пред метной области видит самостоятельную работу аналитика, он начинает более продуманно отвечать на поставленные вопросы.

Аналитик может самостоятельно выявить все точки альтернативных ветвлений процесса, не прибегая к помощи эксперта предметной области.

Аналитик не всегда может сам точно определить то место на диаграмме, куда нужно направить альтернативный переход, в этом случае, следует свериться с мнением эксперта. Это очень важно, так как позволяет избе жать опасности, если эксперт забудет рассказать о каком-либо сценарии.

Если возникает ситуация, когда надо добавить активность в диаграмму потоков работ, надо сперва найти место данной работе на функциональной декомпозиции, это позволит избежать пропуска работ и дублирования функций.

Таким образом, предлагаемая методика позволяет избавиться от зави симости от желания и способности эксперта предметной области раскрыть детали процесса и от субъективизма, связанного с квалификацией и опытом аналитика.

Выводы Предлагаемая методика предполагает последовательное применение трех способов декомпозиций:

1. Декомпозиция по функциям, которая помогает проверить полноту и достаточность работ, выполняемых в процессе, избежать дублирования функций.

2. Декомпозиция по этапам жизненного цикла помогает вывить основ ной сценарий исполнения.

3. Декомпозиция по процессу выполняется только на нижнем уровне, при раскрытии работ на уровне операций и элементарных действий.

Для построения альтернативных сценариев исполнения предлагается использовать следующие методы:

• Анализ результата завершения операций процесса, • Анализ показателей исполнений операций процесса, • Анализ бизнес исключений, • Анализ способов ручного исполнения процесса.

Предлагаемая методика построения модели процесса реализует метод моделирования сверху вниз, благодаря этому модель получается структу рированной и удобной для понимания. Представителям бизнеса могут по казаться интересными первый и в второй уровни, их не интересуют мелкие детали, но привлекает логика процесса. Для технологов и экспертов, напро тив, будут интересны детализация уровней операций и действий.

Из анализа стало ясно, что успех применения нотации IDEF0 для моде лирования верхнего уровня связан с выбором стратегии декомпозиции, а не нотации. Именно декомпозиция по этапам жизненного цикла помогает вы явить основной сценарий. Теперь нет необходимости прибегать к модели рованию в разных нотациях, аналогичного результата можно добиться, ис пользуя нотацию BPMN на всех уровнях моделирования бизнес-процесса.

Литература 1. Ayres, P. Pave the cowpath - good and bad. Improving It. [Online] Au gust 20, 2009. [Cited: 09 10, 2011.] http://blog.consected.com/2009/08/pave cowpath-good-and-bad.html.

2. van der Aalst, Wil M.P. Process Mining, Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2011.

3. Silver, Bruce. BPMN Method and Syle. s.l. : Cody-Cassidy Press, 2009.

4. Cockburn, A. Writing Effective Use Cases. s.l. : Addison-Wesley, 2000.

5. Марка Д., МакГоуэн Д. Методология системного анализа и проек тирования SADT.

6. Owen, J. Business Function Modelling eBook. John Owen's Integrated Modelling Method. [Online] http://integrated-modeling-method.com/imm-bpm business-process-modeling-store/business-function-modeling-ebook/.

7. Верников, Г. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес процессов. 7 тонн менеджмента. [В Интернете] 28 Сентябр 2009 r.

http://vernikov.ru/biznes-processy/reinzhiniring/item/262-prakticheskoe rukovodstvo-po-reinjiniringu-bp.html.

8. Silver, B. Don't Pave the Cowpaths. [Online] ОБЛАЧНЫЕ ПЛАТФОРМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ ДЛЯ МАЛОГО БИЗНЕСА Фунтусов Григорий Андреевич Аспирант МЭСИ, кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления, greg@funtusov.com Малый бизнес дает половину ВВП в США и трудоустраивают более по ловины работающего населения, в то время как в России доля малых пред приятий ничтожно мала. В то же время сильный пласт малого предприни мательства — залог стабильности в условиях рыночной экономики.

Интернет снизил цену выхода на рынок практически до нуля и позволил существенно сократить издержки при работе. Интернет-магазин просто открыть, все больше людей ими пользуются постоянно. Сейчас начать про дажи через интернет может любое предприятие. Рынок молодой, находится в фазе бурного роста. Этот рост позволяет зарабатывать, несмотря на мно гие недостатки в бизнес-процессах.


Но бурный рост не бесконечен, на рынок приходят крупные игроки, с большими бюджетами. Они могут позволить себе создавать системы элек тронной коммерции высокого качества, с применением техник, увеличива ющих продажи, и автоматизирующие бизнес-процессы на предприятии.

Крупнейший российский интернет-магазин Озон.ру в 2011 году имеет в своей базе около 5 млн зарегистрированных пользователей, более 1.5 млн товаров и оборот, превышающий 4 млрд рублей.

Ассортимент интернет-магазинов стремительно растет;

также растет ба за покупателей, многие из которых не являются опытными пользователями компьютеров. Возрастает и конкуренция, что влечет за собой удорожание рекламных каналов и, как следствие, более высокую цену привлечения клиента.

По этим причинам, важную роль в развитии электронной коммерции играет персонализация предложений, с учетом интересов каждого конкрет ного пользователя. Если интернет-магазин знает о том, что интересно по купателю, он может лучше представить товар, сделав акцент на искомые характеристики или предложить альтернативные или сопутствующие това ры, в зависимости от потребностей пользователя.

Это ведет к увеличению уровня удовлетворенности покупателя от рабо ты с магазином, увеличением средней суммы покупки и числа повторных продаж. Постоянные персонализированные предложения, составленные с учетом реальных интересов покупателей, могут привести к лояльным кли ентам, возвращающимся снова и снова, потому, то это удобно.

В повторных продажах кроется главный резерв прибыли для интернет магазинов. В совокупности, персонализация интернет-магазинов может привести к значительному увеличению суммарной прибыли с каждого по купателя за жизненный цикл малого предприятия.

Крупные интернет-магазины имеют данные о миллионах людей, они могут отслеживать их активность, и, с помощью различных техник, преду гадывать, что заинтересует этих покупателей в дальнейшем. Технологии систем рекоммендаций активно развиваются, однажды подобный поиск станет стандартом де-факто, и малые предприятия, не имея достаточно об ширной базы клиентов для составления рекоммендаций, окажутся в проиг рыше.

Параллельно с каждым годом растут требования к техническим и про дающим свойствам системы интернет-магазина.

В настоящий момент, наиболее распространены два подхода при созда нии небольшого интернет-магазина: использование готовой платформы (платной или бесплатной) с последующей доработкой с учетом потребно стей предприятия и разработка своего решения.

Готовые платформы, особенно популярные, действительно часто об новляются. Но, даже если не касаться уровня продающих элементов боль шинства платформ, существует большая трудность с обновлениями уже действующих магазинов: они зачастую доработаны неизвестным образом и содержат данные с определенной структурой. Засчет этого, обновление выливается в затяжной процесс, предугадать длительность и стоимость которого трудно, и владельцы бизнеса, желая избежать неприятностей, в итоге просто его не обновляют.

У разрабатываемых с нуля платформ есть некоторые преимущества: они позволяют реализовать тот функционал, которые требуется для обеспече ния желаемых бизнес-процессов, возможно выделяясь на уровне конкурен тов.

Однако, существуют и обратные стороны: создания с нуля более-менее функциональной системы влечет за собой существенные для малого бизне са начальные издержки по деньгам и времени. Одним из главных преиму ществ небольших магазинов перед крупными игроками, является скорость и гибкость работы, возможность быстро опробовать новые товарные кате гории и узкие ниши. В том случае, когда для этого требуется затратить не менее 100 тыс. руб. и месяца работы, о быстром и спонтанном запуске про дуктов говорить не приходится.

Другой проблемой является то же обновление: вся стоимость доработки ложится на плечи владельца малого предприятия, он зависит от нанятой комманды. В случае использования редких технологий или специалистов невысокой квалификации, в случае смены разработчиков, велика вероят ность того, что трудно будет найти людей, способных доработать суще ствующий интернет-магазин, и необходимо будет оставлять все как есть или начинать с нуля.

Существует еще один вариант: платформы-агрегаторы, объединяющие множество продавцов на одной площадке, например проект Wikimart. Но в таких местах теряется индивидуальность продавца, начинается конкурен ция только по цене, которая в большинстве случаев ведет в никуда.

Обречен ли малый бизнес в интернете на выживание только в нишах, изначально совсем не интересных крупным магазинам?

Думаю, существует вариант, лишенный описанных недостатков: облач ные платформы электронной коммерции, действующие по модели “Про граммное обеспечение как сервис”.

Они представляют собой единую платформу электронной коммерции, распределенную для множества пользователей — владельцев интернет ма газинов. Основной каркас интернет-магазина находится в вычислительном облаке и постоянно дорабатывается. Каждый пользователь системы, в свою очередь, может настраивать свой магазин так, как ему хочется, выставлять свой дизайн страниц, добавлять свои доменные имена, полностью управ лять своим каталогом и базой пользователей и заказов, к которым никто, кроме него, не имеет доступа. Все технические вопросы, включая размеще ние на серверах решается системой. Создать новый магазин занимает пару минут. В свою очередь, владельцы интернет-магазинов платят ежемесяч ную абонентскую плату.

Так как система многопользовательская, издержки на исследования, разработку и развитие распределяются между всеми пользователями, кото рых могут быть сотни и тысячи, в итоге достигая возможностей крупней ших игроков рынка.

Можно условно выделить два уровня подобных систем. На первом уровне находятся системы, которые используют только экономию на мас штабах, позволяя использовать одну систему множеству пользователей.

Такие системы сейчас активно развиваются, при правильном подходе они позволят запускать качественные интернет-магазины за несколько нажатий кнопкой мыши, и держаться по качеству на уровне лидеров рынка, остава ясь при этом недорогими в эксплуатации.

Но для того, чтобы успешно конкурировать с лидерами рынка, этого не хватит, достаточно вспомнить о системах рекоммендаций и персонализа ции интернет-магазина для каждого клиента.

Вторым уровнем облачных платформ можно назвать те, которые обра щают свою многопользовательноть в преимущество.

К примеру, платформа может собирать данные об активности посетите лей, обезличивать ее и использовать на разных сайтах. Таким образом, если в платформе действует достаточно большое число магазинов, то становится вероятной ситуация, в которой новый посетитель магазина опознается си стемой, которая понимает, что его интересует.

У Озон.ру 5 миллионов зарегистрированных пользователей, что являет ся огромной цифрой. Один небольшой магазин никогда не наберет такую базу информации для составления рекоммендаций, однако “длинный хвост” из нескольких тысяч небольших магазинов — вполне может.

Конечно, эти возможности должны включаться только по желанию вла дельца интернет-магазина. Но, если в начале действия системы, им может быть не очень выгодно предоставлять данные о пользователях “конкурен там”, то с развитием сети, они и сами будут получать ценную информацию, в итоге пользователи будут находить “свои” магазины, оставаться им ло яльны, и приносить прибыль, что в итоге приведет к выигрышу всем уча стинкам системы обмена подобной информацией.

Без единой платформы, обрабатывающей все эти запросы, реализация подобного обмена информацией и ее использования невозможно. К тому же, в целях информационной безопасности, лучше, чтобы пользователи лишь могли пользоваться результатами статистических вычислений и мо делей для работы систем рекоммендаций, но не самими исходными данны ми.

Другой пример возможности использования многопользовательности платформы: упрощенное создание партнеских отношений.

Самое дорогое часто – найти клиента, но если знать, что ему интересно – то он может принести много прибыли. Когда ассортимент магазина ис числяется миллионами товаров, можно долго продавать этому клиенту лишь свои товары. Но если ассортимент небольшой, и владелец магазина не хочет его существенно расширять, возможная прибыль с этого клиента пропадает конкурентам.

С другой стороны, существует множество магазинов, предлагающих нужные товары, которые с радостью обретут клиента за небольшую комис сию. И партнерство в этом случае – прекрасный выход. Первый интернет магазин, который нашел клиента, получает некоторый процент с продажи, которую совершил его партнер, а партнер, в свою очередь, получает клиен та за небольшую плату.

Существующая проблема с подобными партнерскими программами — необходимость искать партнеров, договариваться с ними, и, главное, инте грировать все это в интернет-магазины этих партнеров. Учитывая, что они, скорее всего, построены на разных платформах, это становится нерента бельным и слишком сложным.

Но если магазины объединены на уровне платформы, добавление парт нерских магазинов может быть организовано легко.

Таким образом, в настоящее время существуют все предпосылки для со здания качественно новых систем электронной коммерции, которые позво лят активно развиваться малому предпринимательству по всей России. И хотя в гибкости они могут отставать от полностью индивидуальных разра боток, механизмы открытого рынка должны привести их к лидерству.

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В.Е. Цветков аспирант кафедры Математического обеспечения и администрирования информационных систем Научный руководитель – кэн доц Комлева Н. В.

Введение В современном обществе объем знаний непрерывно увеличивается.

Темпы этого роста носят экспоненциальный характер, и по данным ЮНЕ СКО к 2010-му году объем знаний удваивался каждые 72 часа[1].

При такой скорости роста объемов данных их актуальность становится на первое место и становится понятно, что традиционные печатные источ ники информации, не могут отвечать требованиям актуальности. Всвязи с этим, увеличивается роль электронных источников информации. Такое положение дел порождает новые требования к процессу образования. Для подготовки компетентных специалистов необходимо обеспечивать их акту альной информации. В этих условиях ценность электронного образования (e-learning) значительно возрастает, так как оно существенно упрощает по лучение актуальной информации. Так же стоит отметить возросшей по требности в системах обучения, которые отвечают потребностям каждого конкретного обучаемого, способны выстраивать индивидуальные траекто рии обучения. Эти требования порождают новый подход к обучению – умное обучение «Smart Education».

Организация электронного образования требует специального про граммного обеспечения - системы дистанционного обучения (СДО). На сегодня существует несколько трактовок понятия «Система дистанцион ного обучения» или СДО, каждая из которых в равной степени имеет пра во на жизнь. Подобное обилие вариантов связано в первую очередь с труд ностями перевода англоязычных терминов и поиска семантических анало гов в русском языке в конце девяностых. Второй причиной является бурное развитие технологии дистанционного обучения и практики ее применения уже в наши дни, что повлекло за собой появление нового содержания для этих слов. Каждая интерпретация термина Система дистанционного обуче ния отражает свой контекст применения. Попробуем рассмотреть все вари анты трактовки, которые встречаются в современных текстах (книгах, бук летах, статьях, дискуссиях) о дистанционном обучении.

В первом случае термин СДО (Система дистанционного обучения) пол ностью отождествляется с терминами LMS(Learning management system – система управления обучением) и LCMS (Learning Content Management Systems - Система управления учебным контентом). В этом случае речь идет о программном комплексе, который позволяет планировать, обеспечи вать, управлять и учитывать взаимодействие обучаемого, учебного контен та и преподавателя. Это, пожалуй, самая ранняя интерпретация, свойствен ная тому периоду, кода e-learning только начинал входить в практику обу чения в СНГ. В дань традициям и сегодня достаточно часто можно столк нуться с тем, что некоторые LMS представлены на рынке как Системы ди станционного обучения. Но эта трактовка существенно сужает представле ние о содержание СДО.

Второй вариант. Наиболее расширенная интерпретация подразумевает под словами «Система дистанционного обучения» комплексное образова ние, включающее в себя три ключевых компонента: Технологии, Процессы, Люди.

1. Обзор СДО Moodle Moodle модульная объектно-ориентированная динамическая учебная среда — свободная система управления обучением (LMS), распространяю щаяся по лицензии GNU GPL. Система реализует философию «педагоги ки социального конструкционизма» и ориентирована, прежде всего, на ор ганизацию взаимодействия между преподавателем и учениками, хотя под ходит и для организации традиционных дистанционных курсов, а также поддержки очного обучения.

Moodle переведена на десятки языков, в том числе и русский и исполь зуется почти в 50 тысячах организаций из более чем 200 стран мира. В РФ зарегистрировано более 600 инсталляций. Количество пользователей Moodle в некоторых инсталляциях достигает 500 тысяч человек.

Лидером и идеологом системы является Martin Dougiamas из Австра лии. Проект является открытым и в нем участвует и множество других раз работчиков. Русификацию Moodle осуществляет команда добровольцев из России и Беларуси. Moodle написана на PHP с использованием SQL-базы данных (MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и др. БД — использует ся ADOdb XML). Moodle может работать с объектами SCO и отвечает стандарту SCORM.

Благодаря развитой модульной архитектуре, возможности Moodle могут легко расширяться сторонними разработчиками[3].

СДО Прометей Отечественная СДО, разработанная с учетом особенностей образования в России. Распостраняется на коммерческой основе. Состоит из модулей Учебный портал, Подсистема управления группами, Подсистема тестирования, Подсистема библиотеки и ряда других. Хотя раработчики заявляют о возможности самостоятельных доработок системы, к исходному коду окрытый доступ отсутствует[4]. Система внедрена в ряде ВУЗов, как в России, так и на территории СНГ, такие как Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, Российская таможенная академия, Российская академия правосудия, Киевский национальный торгово-экономический университет, Алматинская академия экономики и статистики, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, так же её используют учебные центры, например, Cisco Systems Training Center.

Sakai Sakai является свободно распространяемой системой c открытым ис ходным кодом (open source). В отличие от классического open source, инициируемого отдельными программистами, Sakai — это результат сов местных усилий целого ряда крупнейших вузов. Среди участников проекта по созданию и развитию системы Стенфордский университет, Универси тет Калифорния (Беркли), Мичиганский университет, Университет Ин дианы и другие. Она очень активно развивается, учитывая потребности вузов-участников, к ней присоединилось большое количество университе тов за пределами США, в Европе, Азии и Америке. Постоянно идет актив ная работа по развитию функциональности. Sakai используют ВУЗы по всему миру: Оксфордский университет, Кэмбриджский университет, Гон конгский университет науки и технологии, университет Тринити, Сток гольмский университет всего боле 350 университетов по всему миру. про дукт написан на языке программирования Java, используются известные промышленные библиотеки (такие как Hibernate, Spring, Velocity), что га рантирует высокую гибкость и масштабируемость[5].

2. Краткий обзор средств разработки веб-курсов Средства создания курсов (authoring tools) существуют обычно отдельно от LMS, и выбор их очень широк: от свободных (бесплатных) до платных и довольно сложных. ВУЗу с самого начала нужно определиться, кто будет разрабатывать курсы – сами преподаватели (для этого предназначены легкие и простые инструменты) или специально подготовленная команда по тем материалам, которые предоставят преподаватели. Качественные SCROM-курсы – это, скорее, работа для flash и web-программистов, работающих в конакте с преподавателями.

Simple SCORM Packager Программный продукт, предназначенный для упаковки уже готовых учебных материалов в формат SCORM. Позволяет создавать SCORM сов местимые курсы из уже готовых материалов в пошаговом режиме. Сам продукт не обладает инструментарием для добавления интерактивных эле ментов и мультимедия. [7] eXe –learning xhtml editor Бесплатно распространяемое программное средство для создания мате риалов электронных курсов. Позволяет создавать учебные материалы, со стоящие из текстовых материалов, Java-апплетов, импортировать материа лы внешних веб-сайтов. Дает возможнось вставлять тестовые задания раз ного типа, включая вопросы с открытым ответом, для проверки преподава телем.

Позволяет упаковывать учебные материалы согласно стандарту SCORM 1.2, стандарт SCORM 2004 на данный момент не поддерживается.

Программа обладает довольно простым интерфейсом и не требователь на к аппаратным ресурсам компьютера, имеет вариант, не требующий установки, который может загружатся с FLASH-носителя.

Материалы,разрабатываемые с помощью eXe, основываются на техно логиях html и Java-script. Данные технологии де-факто являются стандарт ными для интернет-браузеров и потому материалы, созданные с помощью eXe, удовлетворяют требованиям переносимости[6].

Articulate Набор программных продуктов для создания учебных материалов осно ванных на технологии Flash. В состав входят продукты, предназначенные для конвертации презентаций MS Power Point во Flash, создания интерак тивных Flash-слайдов, создания тестовых заданий, монтажа видео.

Каждый из продуктов действует как отдельное приложение, хотя они и глубоко связаны между собой, позволяя комбинировать материалы создан ные в различных продуктах. Средство для конвертации презентаций встра ивается непосредственно в ленту MS PowerPoint, что облегчает базовые действия по конвертации. Но в целом схема из разрозненных приложений выглядит слегка запутанной.

Для публикации разработанных материалов пддерживаются стандарты AICC и SCORM.

Системные требования Adobe Captivate Как средство создания и публикации материалов был выбран про граммный продукт Adobe Captivate. Этот выбор был сделан потому, что Captivate дает широкий спектр возможностей. Создание учебных материа лов на основе презентаций, созданных в Microsoft PowerPoint, захват изоб ражения с монитора, создание тестовых заданий, с воможностью перехода в зависимости от ответа на вопрос.

В обучающие материалы могут быть встроены интерактивные элемен ты, такие как поля для ввода текстовых данных и опросы с возможностью выбора правильного варианта ответа. Компактные размеры и высокое раз решение файлов Captivate 5, позволяют широко использовать их для при обретения навыков работы с приложением, предоставления справочной информации и демонстрации возможностей новых продуктов.

Фокусирование внимания пользователей на определенных областям экрана, содержащих учебный контент, возможно с использованием техно логии увеличения требуемых фрагментов и размытия остальных[7].



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 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.