автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Алгоритмы автоматизированного контроля успеваемости и формирования информационно-образовательной среды в интеллектуальной системе поддержки принятия решений военного вуза

На правах рукописи

УДК 378.1:681.3

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ И ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВОЕННОГО ВУЗА

Специальность 05.13.10 — управление в социальных и экономических

системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж 2004

Работа выполнена в Воронежском военном институте радиоэлектроники

Научный руководитель: кандидат технических наук, профессор

Фадин Аркадий Георгиевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Защита диссертации состоится «21» апреля 2004 г. в 1200 часов на заседании диссертационного совета К 212.033.01 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу:

394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, ауд. 20, корп. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан « 19» марта 2004 г.

Бабкин Виктор Филиппович

кандидат технических наук Образцов Андрей Васильевич

Ведущая организация: Воронежская государственная

лесотехническая

академия

Ученый секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Реформирование Вооруженных сил РФ и введение в деятельность военных вузов Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования обуславливает возрастание требований к качеству управления учебной, методической, научной и воспитательной работ. Одной из важных составляющих такого управления является система контроля успеваемости курсантов. В существующей системе контроля - успеваемости, из-за наличия большого количества факторов существенно влияющих на успеваемость обучаемых, практически невозможно осуществить прогнозирующую и диагностическую функции, т.к. это потребует существенного расширения управленческого состава военного вуза. Для устранения вышеуказанных недостатков необходима система, обеспечивающая интеллектуальную, информационную и вычислительную поддержки процесса принятия управленческих решений должностными лицами военного вуза при управлении успеваемостью курсантов. Поэтому задача разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР), которая представляет автоматизированную систему управления контролем успеваемости курсантов (АСКУ), функционирующую в информационно - образовательной среде (ИОСВВ), для должностных лиц военного вуза, несомненно, является актуальной.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по плану научно - исследовательской работы "Качество -ВУЗ", направленной на повышение качества подготовки военных специалистов и выполнявшуюся по плану Управления образования МО РФ.

Цель работы. Цель диссертационной работы заключается в исследовании и экспериментальной проверке эффективности АСКУ военного вуза, функционирующей в ИОСВВ и обеспечивающей снижение временных затрат должностных лиц при управлении учебно-воспитательным процессом за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений на заданном уровне успеваемости курсантов. В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи:

разработать модель и алгоритм функционирования автоматизированной системы контроля успеваемости (АСКУ) военного вуза, обеспечивающую интеллектуальную поддержку принятия» решений должностными лицами при контроле успеваемости курсантов;

разработать модель прогнозирования успеваемости курсантов с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость;

разработать модели для оценки параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей на основе анализа факторов, существенно влияющих на успеваемость курсантов военного вуза;

определить механизм анализа учебных чш^ций^ил^анж^двария и формирования комплекса корректирующих

1ых щя'уации. ил-ранжиревани

I -УзЁрйГ^

разработать комплекс моделей и алгоритмов для синтеза структуры информационно-образовательной среды военного вуза (ИОСВВ), обеспечивающих, вычислительную и информационную поддержки при корректировке учебно — воспитательного процесса;

разработать структуру базы данных (БД) АСКУ;

дать оценку эффективности АСКУ военного вуза при выполнении должностными лицами контроля текущей и итоговой- успеваемости курсантов.

Методы исследования, использованные в диссертационной работе, основаны на положениях теории вероятности, теории массового обслуживания. теории принятия решений, использованием диагностики невербальной креативности и расплывчатых категорий, а так же применением методов таксономии.

Достоверность научных результатов. Научные положения правильность выводов и рекомендаций, степень их адекватности подтверждаются непротиворечивыми результатами расчета аппаратных затрат, необходимых для развертывания-информационно-образовательной среды военного вуза, совпадением отдельных теоретических результатов работы с результатами, полученными другими авторами, их апробацией на Всероссийских и региональных научных конференциях..

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной.

Разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза по каждой изучаемой в учебном семестре теме занятий, позволяющая в отличие от известных подходов рассчитывать оценки обучаемых с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на успешность обучения.

Для учета особенностей учебного процесса и междисциплинарных связей в военном вузе разработаны ранее отсутствующие модели для оценок параметров трудности и важности изучаемой темы.

Предложена модель расчета топологической структуры ИОСВВ, позволяющая в отличие от известных подходов строить сети смешанных архитектур.

Практическая ценность результатов работы заключается в том, что они позволяют использовать разработанные в работе алгоритмы и модели АСКУ и ИОСВВ для организации учебно - воспитательного процесса в высшем военно-учебном заведении на основе стандарта 180-9000.

Внедрение. Результаты проведенного исследования были использованы при организации учебного процесса Военного института радиоэлектроники, а также при выполнении- научно-исследовательских работ, направленных на совершенствование подготовки специалистов в военных вузах. Фактический целевой эффект от внедрения АСКУ в Военном институте радиоэлектроники за счет снижения времени затрачиваемого должностными лицами на анализ и корректировку учебно-воспитательного

процесса при контроле текущей успеваемости составил 79 процентов, а при контроле итоговой успеваемости - 52 процента.

На защиту выносятся;

Модель и алгоритм функционирования АСКУ военного вуза при контроле текущей и итоговой успеваемостей курсантов;

Модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза;

Модели для определения оценок параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей;

Структурно - логические модели и алгоритм проектирования ИОСВВ с выбором прикладного программного обеспечения.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Пятой и Шестой межвузовских научно-технических конференциях «Сигналы и способы их обработки в условиях помех» (Воронеж, 1998, 2000 г.г.); Седьмой научно-практической конференции «Военная электроника: опыт применения, проблемы подготовки специалистов» (Воронеж, 2003 г.); Межвузовской научно-технической конференции «Системы управления и информационные технологии» (Воронеж, 1998г.); Межвузовской научно-практической конференции «Контроль, оценка и управление качеством обучения в условиях модернизации высшего образования» (Воронеж, 2003г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, общим объемом 37 печатных листов.

Автором сформулирована и решена задача расчета топологической структуры сетей передачи данных [1,2,4], разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза [5,9] с программными модулями «Прогноз», «Электронный журнал» и «Психолог» [6,7,8], разработана модель контроля текущей успеваемости с СППР [3], предложен многоуровневый алгоритм выполнения процедур контроля успеваемости обучаемых [10].

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 192 стр. текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы. Список используемой литературы включает 79 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проанализирована существующая система контроля успеваемости военного вуза основным недостатками, которой являются несвоевременность и несистематичность получения информации об уровне успеваемости курсантов должностными лицами (ЛПР), проводящими корректировку учебно-воспитательного процесса. В первом параграфе обоснованы требования к функциям и принципам проведения контроля успеваемости на основе АСКУ, которая должна обеспечить

интеллектуальную поддержку принятия решений направленных на повышение успеваемости и реализовать выполнение таких специфических функций контроля, как прогнозирование успеваемости, выявление психологических особенностей курсантов влияющих на обучаемость, при соблюдении принципов достоверности, гласности и полноты.

Во втором параграфе рассмотрены описательные модели процессов текущего и итогового контролен успеваемости курсантов военного вуза с определением назначения, динамики, форм и способов проведения. Определены механизмы оценки результатов контроля и полномочия для ЛПР военного вуза по корректировке учебно-воспитательногр процесса.

В третьем параграфе проанализированы задачи, объекты и способы контроля успеваемости как многофункциональной системы. Основными задачами контроля успеваемости являются: повышение успеваемости курсантов, корректировка учебно-воспитательного процесса, обеспечение мотивации обучения. Определены объекты управления (командование и профессорско-преподавательский состав) системы контроля успеваемости и объекты контроля (начальники курсов, курсанты). Предложена модель управления контролем успеваемости в рамках распределенной системы для выявления курсантов, успеваемость которых отличается от прогнозируемой, ранжирование возможных причин такой ситуации и выбор органов управления для проведения рекомендуемого комплекса минимальных корректирующих воздействий на объекты контроля. Определены способы управления контролем успеваемости: организационно-распорядительные, социально-психологические, информационные, каждый из которых включает методы поощрения и наказания.

В четвертом параграфе рассмотрены критерии эффективности АСКУ и схема исследований. В соответствии с ISO 9000:2000 критериями эффективности АСКУ являются: снижение временных издержек военного вуза (WB) для ЛПР при анализе текущей и итоговой успеваемостей; снижение транзакционных издержек военного вуза (W-™) для ЛПР при организации взаимодействия; обеспеченность эксплуатации АСКУ инженерным персоналом характеризует отношение имеющегося штата

инженерного персонала к потребному; потери времени эксплуатации АСКУ, вызванные техническими причинами (^Гпар) характеризует степень эксплуатации АСКУ.

Во второй главе рассматривается задача разработки моделей компонентов АСКУ для должностных лиц военного вуза на базе ИОСВВ. В первом параграфе описывается модель прогнозирования успеваемости курсантов. Прогноз получения i-м курсантом по к -ой TeMej-ой дисциплины с учетом становых характеристик профпригодности (К,- • адаптивность; Кнлу нервно-психическая устойчивость; Кыш - военно-профессиональная мотивация) при имеющихся данных: об успеваемости курсантов обучавшихся за предыдущие пять лет и динамике изучения j-ой дисциплины в текущем семестре проводится в три этапа. На первом этапе с использованием алгоритма таксономии класса <FOREL> определим

каждому 1-му курсанту статистическую выборку из совокупности обучаемых имеющих схожий набор оценок по дисциплинам, изучаемым ранее, при этом по к-ой теме ой дисциплины таксон имеют оценку. Для каждого таксона введем координаты центра С] (оценки по.|'- 1-ой дисциплине и К* К„пу, Кщш), сумма расстояний р (С], Я/) между центром N, точками Я/ (и/ — количество соответствующих курсантов за предыдущие пять лет) этого таксона.

(1)

где i = \+N, а сумма таких внутренних расстояний для всех таксонов

Из полученной совокупности гу, подсчитываем количество курсантов получивших по } - \ теме дисциплине } оценки 5;4;3;2 соответственно (и};иу,71з;лг). Имея эти данные, вычислим частоты получения оценок «5», «4», «3», «2» по}Л теме для 1-го слушателя. Эти частоты соответственно равны » и, • п. " "

п, п,

"I "I

и являются случайными величинами закону с параметрами:

(2)

Рг =—>Рг =—.

распределенными по нормальному

Тогда вероятность получения дисциплины j определим по формуле:

(3)

(4)

оценки Х1, курсантом по теме I

А. = ф'( =Ф(

1=2,3,4,5 V СГ ) \ 5р3 +4/>< +Зр3 +2р2 )

(5)

(-2,3

Таким образом, прогнозирование успеваемости заключается в определении для данного курсанта оценки имеющей наибольшую вероятность придоверг ___ой вероятности ^90%.

Во втором параграфе рассмотрена модель формирования оценок «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей» основанная на методе экспертной оценки с использованием расплывчатых категорий (нечетных множеств). Для группы экспертов определяем исходные данные: отобранные темы ^ой дисциплины трудность изучения которой нужно

определить - для Кщ и отобранные темы 1-ой дисциплины смежных кафедр изучение которой базируется на успешности изучения ^ой, квалификационные требования к изучаемым дисциплинам (уровень знаний, навыков, умений), опыт преподавания дисциплин в военном вузе, информация об организации изучения дисциплин в других вузах. Экспертам трудно дать количественные оценки указанных параметров поэтому при

ответах на постановление в анкетах вопросы достаточно оперировать показателями: очень трудно; достаточно трудно; трудно; недостаточно

ктр)',

трудно; почти легко; легко (для ^л» у, очень важно; достаточно важно;

важно; не очень важно; неважно (для ^щс)» являющиеся лингвистическими переменными расплывчатых категорий. Тогда оценки, полученные, по результатам экспертного опроса для каждого из рассматриваемых коэффициентов можно представить в виде двух нечетких множеств А -характеризует трудность изучаемой темы и В - междисциплинарные связи.

Нечеткие множества представляют собой совокупности пар вида

лс,^(х)для А и У,ц{у)- для В, где * е X, у е У; х-»[0,1]; >-->[0,1] -

функции принадлежности нечеткого множества. Каждый элемент х и у представим функцией принадлежности /*(х)и /¿00 . Оценки, полученные от всех экспертов на определенный вопрос, усредняются. Совокупная функция принадлежности для описания к™ описывается:

МЛХ)Л[Р{Х,) + АМ(Х)],

(6)

где ^(х,) - ответ на>ый вопрос; ~ М(х)тах

Совокупная функция принадлежности нечеткого множества для описания

^ИДС (при ответе на]]-ый вопрос).

п 1.М

Совокупность полученных усредненных значений принадлежности представляют нечеткие множества вида.

м*)=кЛоо} и//*,(*)=к'1 м)

Затем вычисляются выпуклые комбинации нечетких множеств А1 и В1 с функцией принадлежности вида:

1 .Д/-.Л— 1 ..-в,

(9)

(7)

функций

(8)

Мл(х) = * (*) И МХв(у) = Лм*1 00, где ХЖ

Выбор коэффициентов осуществляется в зависимости от важности вопросов в выделенных группах по результатам экспертного опроса.

Полученные параметры нормируются и используются при анализе учебной ситуации и принятии управленческих решений корректировки учебно-воспитательного процесса.

В третьем параграфе рассмотрена модель психологических особенностей курсантов влияющих на обучаемость - способность быстро и легко приобретать новые знания и навыки, а также качественно усваивать учебный материал. Определение уровня обучаемости курсантов в военном вузе производится с помощью тестирования при определении профпригодности по стандартизованным показателям:

где

Юкурсанта ~ /О^а»» ) ,

показатель адаптивности курсанта;

Л,

- показатель нервно-психологической устойчивости;

впи •

показатель военно-профессиональной мотивации

Перевод полученных оценок в стандартизованные и построение стеновых шкал для каждого показателя обучаемости производится по формуле:

(11)

X - сырая эталонная оценка;

среднее арифметическое показателя; среднее квадратическое отклонение показателя По результатам обследования курсанты распределяются в одну из четырех групп профпригодности. Курсанты, попавшие в I группу профпригодности, по параметрам успешности обучения являются лучшими в группах и не требуют применения корректирующих учебно-воспитательных воздействий при возникающих учебных ситуациях. Курсанты, попавшие во 2 группу профпригодности, требуют минимальных корректирующих воздействий. Курсанты, попавшие в 3 группу профпригодности, требуют применения полного комплекса учебно-воспитательных воздействий, а курсанты 4 группы - нуждаются исключительно в индивидуальной работе со стороны профессорско — преподавательского состава и периодическом наблюдении у психолога.

В четвертом параграфе рассматривается модель анализа и выбора управленческих решений корректировки учебно- воспитательного процесса.

Целью предполагаемого решения является устранения расхождений между прогнозируемой успеваемостью курсантов и реальной (текущей и итоговой), степень согласованности которых определяется на основе критерия Пирсона:

1-1

(12)

где 'г- количество значений оценок («5», «4», «3», и «2») попавших в ьый подинтервал; Р(-вероятность получения оценки («5», «4», «3», «2»); 1 -количество (изучаемых тем); К- общее количество значений полученных оценок (ЛГ = m^+ т3+ /Я2), Тогда мера расхождения для сравниваемых оценок (для оценки 5) определяется:

Функция распределения оценок имеет нормальный закон распределения ( доверительная вероятность не ниже 90%) поэтому, определив число степеней свободы г как число разрядов к = 4 минус число накопленных связей J = 2 (f = k — J = 4 — 2 = 2) получим значение

0,211с использованием таблицы. Вычислив разницу между Л^иобтачкой

и ^сравшкш, получим в е ^"^и. Т^пи^н '^♦^г» о данные текущей и

прогнозируемой успеваемостей не совпадают, требуется анализ причин подобной ситуации и принятие корректирующих управленческих решений.

При анализе возможных причин низкой успеваемости зададим матрицу, строки которой соответствуют объектам управления (курсант,

командир, преподаватель) 0(t а столбцы - факторам, существенно влияющим на успеваемость курсанта Пересечение строк и столбцов -

соответствующий весовой коэффициент, обуславливающий ответственность Л, за Ь]г (<r„). Просуммировав каждую строку матрицы, определим с

наибольшим » при этом, если разность сумм < ОД, то эти объекты

управления - нуждаются в корректировке совместно. При формировании комплекса корректирующих воздействий и конкретного(ых) исполнителями) может формироваться до трех матриц (курсант, командир, преподаватель) в

которых задается соответствие между органами управления (ч) и способами.

управления (альтернативами) которые для каждого объекта управления

будут свои, при учете следующих факторов: для курсантов 3-ей группы» профпригодности, выбирается три органа управления (для всех матриц). Дня курсантов имеющих 2-ую группу профпригодности выбирается два органа управления (для всех матриц), а курсанты, имеющие 1-ую группу профпригодности, в корректировке не нуждаются. Курсанты, получившие черепно-мозговые травмы, переболевшие тяжелыми заболеваниями, получают индивидуальный план работы по всем дисциплинам. Выбор органа

управления набором корректирующих решений производится на

основе критерия Сэвиджа в следующей последовательности. Вычисляется максимальный дополнительный выигрыш Yy = OiaXify — который

достигается, если для М, вместо Ot выбрать . Затем каждый элемент

матрицы решения вычитается из наибольшего результата max u

соответствующего столбца. Разности Ytf образуют матрицу остатков

= maxyv = max(maxutf - utJ) (14)

Эта матрица пополняется столбцом наименьших разностей Выбираются те варианты, в строках которых стоит наименьшее для этого

и

столбца значение. При необходимости двух органов управления выбирают ближайший, трех-ближайший по второму.

В пятом параграфе рассмотрены структурно - логические модели синтеза аппаратного и информационного обеспечения ИОСВВ. При построении ИОСВВ выполняется три основных требования: масштабируемость, производительность, управляемость, однако в рамках одной математической задачи невозможно решить весь комплекс проблем проектирования. Поэтому используются процедуры декомпозиции, когда на основе расчета топологической структуры и архитектуры ИОССВ, определяется оборудование и программное обеспечение.

Представим ИОСВВ в виде взвешенного графа G =< M,R > имеющего п- вершин (количество узлов а в компьютерной сети) с матрицей

весов W=(ü>jj)t OJjjSR . Требуется построить такой остовный подграф G

(расстояние, М)

графа G, чтобы: каждый узел а был связан с соседними не менее двумя альтернативными маршрутами ^j'^;C((?)=min{C(G)}» т.е. сумма весов,

входящих в минимальна при следующих ограничениях:

используемые технологии: Ethernet-100Base-TX (длина кабеля не более 100 м);при длине ребра свыше 100 м - использовать высокоскоростные модемы

(протокол X. 25, Frame Relay), стоимостные ограничения ZZZ проектная.

Алгоритм расчета топологической структуры ИОСВВ (рис. 1.) и аппаратного обеспечения проводится по следующей схеме.

Задав матрицы: информационных потоков ^ = стоимости каналов

между каждой парой узлов сети количество каналов связи в

каждом соединении (r,s) — Y = и величины потоков в каждом

соединении так чтобы

р «

При ограничениях: задержка сообщения (пакета) в любом виртуальном соединении (i,j)Tt не должна превышать величину Г5; матрица F должна удовлетворять матрице Л; величина потока в каждом соединении должна превышать пропускную способность данного соединения в

каждой вершине, в которую направлен некоторый поток, должно быть выбрано единственное направление, по которому он выйдет из вершины. Рассмотрим решение этой задачи: для всех пар имеющих прямой

маршрут распределить потоки по этим маршрутам. Полученные потоки по этим линиям связи обозначим через F0 -.затем рассчитывается min

количество каналов связи так, чтобы пары не имеющие не

прямого маршрута, располагаются в порядке убывания потоков ; для

очередной пары {},]) б (2 выбирается кратчайший маршрут с наименьшей нагрузкой ; выбирается число каналов для на каждой пары (/«./) так, чтобы

Синтез программного обеспечения ИОСВВ для обеспечения СППР задач АСКУ проводится на основе клиент - серверной модели.

Функциональные связи между компонентами программного обеспечения АСКУ можно представить в виде схемы:

Web = браузер о Windows 2000 оРНР оМу SQL

В состав прикладного программного обеспечения ИОСВВ для решения задач АСКУ входят модули: авторизации, аутентификации клиентов и администрирования АСКУ, прогнозирования успеваемости, электронный

журнал, оценки психологических особенностей курсантов, сравнения прогнозируемой и текущей успеваемости, анализа возможных причин расхождения текущей и прогнозируемой успеваемости, формирования учебно-воспитательных корректирующих воздействий.

В третьей главе рассмотрены методологические основы разработки АСКУ военного вуза, как СППР руководителей разных уровней для повышения успеваемости курсантов, построенная на базе ИОСВВ.

В первом параграфе представлены методики контроля текущей и итоговой успеваемостей. При организации контроля текущей успеваемости слушателей выделяют этапы. Обеспеченность процесса контроля

необходимыми методическими материалами ): коэффициенттрудности изучаемой темы Кщ, коэффициент междисциплинарных связей Кщс показатели профпригодности слушателей прогнозируемого

успеваемость слушателей по темам дисциплин изучаемых в текущем семестре ((*).. Определение динамики контроля текущей успеваемости (2|2)подготовки электронных журналов учебных групп внесение в

контрольных точек текущей успеваемости ((I)', утверждение графика отчетности анализ качества графика отчетности руководящим

документом ((*)• Контроль результатов текущей успеваемости (2'): внесение результатов текущего контроля в электронные журналы ($) и анализ полученных результатов текущей успеваемости Корректировка

учебно-воспитательного процесса ): обработка данных по нужным результатам успеваемости организация работы должностных лиц по

корректировке успеваемости ((I), выдача должностным лицам комплекса рекомендуемых учебно-воспитательных корректирующих воздействий проверка результативности принимаемых мер

Теперь рассмотрим процедуры итогового контроля. Обеспечение итогового контроля необходимыми методическими материалами

включает те же методики, что и текущий контроль, за исключением прогнозирование итоговой успеваемости по дисциплине, которая проводится на основе данных сессий за предыдущие пять лет. Определение динамики

итогового контроля (2; учебным отделом, совместно с кафедрами готовится «электронная ведомость» сбора данных, как самих оценок, так и факторов от которых зависит успеваемость (количество времени на

подготовку, обеспеченность литературой и т.д.)

при этом данные по

прогнозируемой успеваемости преподавателю не предоставляются. Анализ итоговой успеваемости курсантов с выработкой рекомендаций

(А):

обработка результатов электронных ведомостей (з^учебным отделом;

обсуждение результатов обучения по дисциплинам на ПМК кафедр (^7),

факультетах (^7), курсах (1^) С*!3)» выработка учебным отделом указаний

по устранению недостатков (з^*) > обсуждение результатов успеваемости на

ученом совете вуза с определением конкретного комплекса долгосрочных

учебных и методических мероприятий по повышению успеваемости (з^).

Организация ликвидации задолженностей формируется график

ликвидации задолженностей преподавателями кафедр, учебным -

отделом и учебными частями факультетов; разрабатываются индивидуальные планы работы курса ™ ™ контроль за их исполнением со стороны начальников курсов контроль за устранением

задолженностей итоговой успеваемости со стороны учебного отдела.

Во втором параграфе рассматривается имитационная модель АСКУ военного вуза в виде 2-х фазной р-схемы (Л* =2) с обратной связью по 10,11 и 12 каналам, алгоритм функционирования которой представлен на рис. 2.

Источником потока заявок в модели является учебный отдел, т.к. данные в ходе контроля текущей успеваемости и факторов, обуславливающих ее показатели, обрабатываются в группе анализа успеваемости. В качестве накопителей Н,^ и каналов Кц выступают органы

управления (и). Обслуженные заявки обозначим а потерянные Л^у В

качестве эндогенных переменных выступает вероятность Р - потери заявок. Под экзогенными переменными обозначим: - время появления очередной заявки из источника; - время окончания обслуживания каналом Кц очередной заявки; вспомогательные переменные: И - состояния Д и

Кпараметры - емкость / -го Н,', - число каналов в к-ой фазе. Тогда обобщенное уравнение модели представим в виде

а интенсивность потока заявок:

где И- число событий за 7}.

Причем Л^О+Ищупшегей X "дисциплин) т.е. теоретически число событий варьируется от нуля до состояния, когда все курсанты получат низкие показатели по всем дисциплинам (однако вероятность такого события ничтожно мала).

Для имитации процесса функционирования (} - схемы организуем массив состояний, выделив в нем подмассив К — для запоминания текущих

знаний соответствующих каналов К^^ и времени окончания

обслуживания очередной заявки _/ = 1, , подмассив Я для записи

текущего значения соответствующих накопителей 7/,, 1=7, 2', подмассив и, в который записывается время поступления очередной заявки из источника

...........-1 . ; .1 ' 'V-; ' Ч - ■ 7:: Ч

Рис. 2 . Алгоритм функционирования АСКУ военного вуза

В четвертом параграфе рассмотрена концепция формирования базы данных (БД) АСКУ. За основу принята реляционная модель БД на основе принципов нормализации, составлены виды связей между

сущностями « один - к - одному» и « один - ко - многим». Разработан алгоритм построения БД АСКУ и произведен расчет на основе реляционной алгебры ее основных параметров: атрибутов сущности, первичных ключей, доменов, кортежей доменов. Рассмотрена модель организации сервера БД АСКУ, в которой бизнес-логика разделена между клиентом и сервером. На сервере бизнес-логика реализована в виде хранимых процедур - специальных

программных модулей, которые хранятся в БД и управляются непосредственно СУБД. Клиентские приложения обращаются к серверу с командой запуска хранимой процедуры, а сервер выполняет эту процедуру и регистрирует все изменения в БД. Сервер возвращает клиенту данные, релевантные его запросу, которые требуются клиенту либо для вывода на экран, либо для выполнения части бизнес-логики, которая расположена на клиенте. Трафик обмена информацией между клиентом и сервером резко уменьшается, что является существенным достоинством представленной модели. Для реализации БД АСКУ использован структурированный язык запросов на основе

В четвертом параграфе даются методические рекомендации для построения ИОСВВ. На основе углубленного анализа существующих технологий построения компьютерных сетей и их технических характеристик, для развертывания ИОСВВ рекомендованы следующие решения: ЛВС структурных подразделений строить на основе технологии Fast Ethernet (Ethernet) использую витую пару 4,5 категорий (UTP-4,5), обеспечивая скорость обмена данными (10/100 Мбит/с); в качестве магистральных линий между сегментами сети использовать витую пару 5 категории (при расстоянии менее 100м), а при расстоянии от 100м до 5000м специальные высокоскоростные модемы, или оборудование IOLAPLN (технология IOLA PLN позволяет обеспечить от 6 до 24 магистральных канала); сетевые адаптеры, установленные в ПЭВМ должны обеспечивать скорость передачи данных 10/100 Мбит/с в дуплексном режиме. Предложена типовая структура ИОСВВ для выполнения задач АСКУ, на основе топологии звезда, логические домены ИОСВВ - учебная компьютерная сеть и компьютерная сеть управления, реализуемые при помощи коммутаторов 3-его и 4-го уровней. Определен состав общего программного обеспечения ИОСВВ на основе сертифицированных программных продуктов, в том числе для обеспечения информационной безопасности, предложен состав типовой серверной ИОСВВ и методические рекомендации для развертывания ИОСВВ.

В четвертой главе рассматриваются вопросы практической реализации АСКУ и ИОСВВ на примере Воронежского военного института радиоэлектроники. В первом параграфе, на основе решения задач синтеза СКС и расчета характеристик компьютерной сети, синтезирована ИОСВВ, образующая информационную и вычислительную поддержки принятия решений корректировки учебно-воспитательного процесса должностными лицами военного вуза на основе следующих исходных данных: матрицы

весов маршрутов охватывающих все возможные соединения

между структурными подразделениями военного вуза при прокладке СКС; местоположение сервера военного вуза; данных об имеющемся компьютерном оборудовании; ограничения на стоимость оборудования СКС таблицы используемых технологий для реализации СКС. Архитектура ИОСВВ ВИРЭ реализована по топологии «звезда». Общее

количество взаимосвязей между сегментами равно 36, а количество СВТ равно 250, из них в учебных аудиториях расположено 150. Таким образом, обеспеченность курсантов бюджетными компьютерами составляет 0,25 (при норме 1:10).

ИОСВВ, охватывает все органы управления (ü;) контролем успеваемости. Разделение учебной сети, управления и АСКУпроизводится логически, на уровне коммутатора (SW-3(4)) установленного в серверной, администратором ИОСВВ путем создания виртуальных сетей. Такой способ логического построения АСКУ позволяет ЛПР получать дополнительную информацию, необходимую при принятии решения корректировки учебно-воспитательного процесса за счет доступа к нормативным документам, содержащимся в электронной библиотеке военного вуза, а курсанты с любой • рабочей станции компьютерных аудиторий могут ознакомиться с ходом учебно-воспитательного процесса.

Во втором параграфе рассмотрен состав и взаимодействие прикладного программного (ППО) обеспечения АСКУ военного вуза (в аспекте функциональных задач СППР корректировки учебно-воспитательного процесса ВИРЭ), построенного с использованием языка программирования РНР, в котором интегрированы элементы языка HTML. Для входа в АСКУ пользователь вначале получает доступ к Web-сайту «ВИРЭ», щелкнув на значок рабочего стола «Портал ВИРЭ». Доступ к ресурсам АСКУ осуществляется через кнопку «Программы обучения» главной страницы. Пользователь, попадает на Web-страницу АСКУ с доступом к комплексу ППО, содержащее:учет психологических особенностей курсантов, которые рассчитываются по формулам (10,11); определение параметров ктру^ос,,, и кмдп по формулам (6,7,8,9); систему прогноз успеваемости курсантов в которой для расчета оценок применяются формулы (1,2,3,4,5); систему анализа результатов успеваемости курсантов по критерию хг и формирования управляющих воздействий на основе ранжирования учебных ситуаций с предложением минимально возможного комплекса для конкретного ЛПР Uj корректирующих воздействий а< по критерию (14) и контроля качества работы U[ по формуле (13); электронный журнал, формируемый по интерфейсу, разработанному для БД АСКУ; аутентификации пользователей при обращении к АСКУ, реализованная на базе SQL-7.0. Указанный комплекс ППО работает в соответствии с алгоритмом функционирования АСКУ (рис.2).

В третьем параграфе проводится оценка эффективности от внедрения АСКУ в учебный процесс по критериям В результате

расчетов, (рис.3.) получены результаты, позволяющие сделать следующие выводы: снижение временных издержек военного вуза при контроле текущей успеваемости составило 80%, а итоговой - 50%; снижение транзакционных издержек военного вуза при контроле текущей успеваемости составило 80%, а итоговой - 50%;наиболее приемлемым для военного вуза (при численности не более 1500 курсантов) считается обеспеченностью не более 300 единиц

ПЭВМ при полном штате сотрудников, обеспечивающих эксплуатацию АСКУ.

В четвертом параграфе дана оценка экономической целесообразности

1

0,1 0,6 0,4 ' 0,2

Количество средств вычислительной техники в военном вузе Рис. 3. Эффективность от внедрения АСКУ

АСКУ. Сравнивая соотношение «эффект/затраты» на основе критерия целевой эффективности затрат на развитие АСКУ военного вуза, можно сделать следующие выводы: нельзя экономить на структурированных кабельных системах (СКС), иначе, придется каждый год вкладывать в АСКУ минимум 1200 у.е.; затраты на развертывание АСКУ к концу 3-го года уменьшаются, а затраты на эксплуатацию составляют лишь 10% от затрат на создание и внедрение АСКУ; экономически целесообразным является приобретение «мощных» серверов - главного и вторичных и средних клиентских станций; при увеличении масштаба ИОСВВ свыше 300 компьютеров стоимость эксплуатации становится соизмерима со стоимостью разработки и внедрения, т.к. необходимо увеличивать штат ИТП и тратить большие средства по затратам.

В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫ

В ходе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. На основе анализа направлений проектирования АСКУ разработаны ее имитационная модель и алгоритм функционирования.

2. В результате систематизации подходов к решению поставленной задачи, при реализации прогнозирующей функции контроля разработана

\\ \У„ й 0.6

----------

Ч ;

50 100 150 200 250 300 350 400

модель прогнозирования успеваемости курсантов в текущем учебном семестре с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость.

3. Синтезированы модели для определения параметров оценок: трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей. Показано, что мнения экспертов разных кафедр относительно трудности изучаемой темы и ее важности для дальнейшего успешного изучения смежных дисциплин различаются. Поэтому оценка трудности изучаемой темы учитывается при анализе причин низкой успеваемости, а междисциплинарные связи - при планировании управленческих решений.

4. Разработаны алгоритм и модель для расчета и построения информационно-образовательной среды военного вуза смешанной архитектуры.

5. Разработан механизм анализа, оценки и ранжирования учебных ситуаций для корректировки учебно-воспитательного процесса должностными лицами военного вуза.

6. Научные положения и выводы, полученные в диссертационной работе, были практически реализованы в виде аппаратных и программных продуктов и внедрены в учебный процесс Воронежского военного института радиоэлектроники.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Белоусов В.Е. Руководство к практическим занятиям на АСУ «Манёвр»: Учеб. пособие / В.Е. Белоусов, B.C. Ефимов / Воронеж. воен. инт радиоэлектроники. -Воронеж, 1998. -С. 1-86. (Лично автором выполнено 23 с).

2. Белоусов В.Е., Скрыль СВ. Автоматизация проектирования сетей передачи данных // Системы управления и информационные технологии: автоматизированные системы управления : Сб. научн. тр. / Воронеж, гос. тех. ун-т. -Воронеж, 1998. - С. 144-147. (Лично автором выполнено 2 с).

3. Белоусов В.Е., Фадин А.Г. Математическая модель контроля текущей успеваемости в военном вузе // Сб. тр. воен. ин-та радиоэлектроники. Вып. 5. 5-я межвузовская научно-техническая конференция. -Воронеж, 1998. -С. 202-203. (Лично автором выполнено 1с).

4. Белоусов В.Е., Фадин А.Г. Автоматизированный тренажер для формирования навыков информационно-технического сопряжения в распределенных системах // Тр. воен. ин-та. радиоэлектроники. Вып. 6. Тез. докл.-Воронеж, 2000. -С. 216-217. (Лично автором выполнено 1 с).

5. Белоусов В.Е., Коровин В.М., Фадин А.Г.Прогноз успеваемости курсантов в управлении учебно-воспитательной работой военного вуза // Научно-методический сборник № 50. Проблемы организации и ведения учебно-воспитательного процесса. М.:Воениздат, 2001. - С. 30-32. (Лично автором выполнено 2 с).

6. Патент № 2003611137 Российской Федерации. Программа расчета прогнозируемой успеваемости слушателей военного вуза (Прогноз): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / Белоусов

B.Е., Ревко Н.Н. (RU).-2003.-1с.

7. Патент № 2003611141 Российской Федерации. Программа мониторинга учебной деятельности (электронный журнал): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / Белоусов В.Е., Ильина В.Н. (RU). -2003. -1с.

8. Патент № 2003611148 Российской Федерации. Программа оценки психологических особенностей слушателей (Психолог): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / Белоусов В.Е., Ревко Н.Н. (Яи).-2003.-1с.

9. Белоусов В.Е., Коровин В.М., Фадин А.Г. Регрессионная модель, прогнозирования успеваемости слушателей военного вуза // Контроль, оценка и управление качеством обучения в условиях модернизации высшего образования : Сб. научн. тр. / Воронеж, гос. арх.-строит. ун-т.-Воронеж, 2003. -С. 86-89. (Лично автором выполнено 2 с).

10. Белоусов В.Е. Автоматизированная система контроля успеваемости военного ВУЗа // Вестник воен. ин-та радиоэлектроники. — Воронеж, 2003. —

C. 157-161.

Подписано в печать 15.03.2004. Формат 60x84 1/16. Уч. - изд. л. 1,0 Усл.-печ. 1,1 л. Бумага для множительных аппаратов. Тираж 100 экз. Заказ № Юб

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 394006, Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

р 15 5 3 7

Введение.

Глава 1. Общие методические положения.

1.1. Постановка задачи обоснования требований к АСКУ.

1.2. Описательная модель контроля успеваемости.

1.2.1. Стартовый и текущий контроль.

1.2.2. Итоговый контроль.

1.3. Задачи, объекты и способы контроля успеваемости.

1.3.1. Задачи и объекты контроля успеваемости.

1.3.2. Описание процесса управления контролем успеваемости.

1.3.3. Способы управления контролем успеваемости.

1.4. Критерии эффективности АСКУ и общая схема исследований

1.4.1. Критерии эффективности.

1.4.2. Схема исследований.

Глава 2. Разработка математической модели АСКУ.

2.1. Прогнозирование успеваемости курсантов.

2.2. Формирование типовых моделей «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей».

2.3. Математическая модель психологических особенностей курсантов влияющих на обучаемость.

2.4. Модель анализа и выбора управленческих решений корректировки учебно-воспитательного процесса.

2.5. Структурно-логические модели программного и информационного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза

2.5.1. Концепция синтеза архитектуры информационно-образовательной среды военного вуза.

2.5.2. Расчет характеристик информационно-образовательной среды военного вуза.

2.5.3. Модель выбора прикладного программного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза.

Глава 3. Методологические основы разработки АСКУ.

3.1. Методические рекомендации по организации- контроля успеваемости в военном вузе.

3.1.1. Методики контроля текущей успеваемости.

3.1.2. Методики контроля итоговой успеваемости.

3.2. Имитационная модель функционирования АСКУ военного вуза.

3.3. База данных АСКУ.

3.4. Методические рекомендации построения информационно-образовательной среды военного вуза.

Глава 4. Практическая реализация АСКУ военного вуза.

4.1. Состав и структура АСКУ на основе ИОСВВ.

4.2. Программное обеспечение АСКУ.

4.3. Оценка эффективности.

4.4 Оценка экономической целесообразности.

Актуальность темы. Реформирование системы военного образования и введение в деятельность военных вузов Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования обуславливает возрастание требований к качеству управления учебной, методической, научной и воспитательной работ. Одной из важных составляющих такого управления является система контроля успеваемости курсантов. Основной целью контроля успеваемости является получение информации, необходимой для управления процессом обучения, совершенствования методики преподавания и организации самостоятельной работы курсантов. Несвоевременность и несистематичность получения такой информации должностными лицами военного вуза без реализации прогнозирующих и диагностических функций, а также учета индивидуальных особенностей обучаемых может привести к принятию решений по корректировке учебно-воспитательного процесса, которые не позволят повысить успеваемость курсантов. Поэтому задача разработки системы поддержки принятия решений (СППР) при контроле успеваемости курсантов должностными лицами военного вуза, несомненно, является актуальной. Решение указанной задачи в рамках существующей системы контроля успеваемости осложнено наличием большого количества факторов существенно влияющих на успеваемость обучаемых, для всестороннего учета которых требуется существенное расширение управленческого состава военного вуза. Исходя из вышеизложенного, изыскание нового научного решения задачи повышения обоснованности и эффективности решений, принимаемых в процессе контроля успеваемости обучаемых в военном вузе и обеспечивающих ее рост при существующем управленческом персонале, является актуальным в научном и практическом плане.

Цель работы Цель диссертационной работы заключается в исследовании и экспериментальной проверке эффективности системы контроля успеваемости военного вуза, обеспечивающей снижение временных затрат должностных лиц выполняющих корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при заданном уровне успеваемости курсантов. В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи: разработать модель и алгоритм функционирования автоматизированной системы контроля успеваемости (АСКУ) военного вуза, обеспечивающую интеллектуальную поддержку принятия решений должностными лицами при контроле успеваемости курсантов; разработать модель прогнозирования успеваемости курсантов с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость. разработать модели для оценки параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей на основе анализа факторов, существенно влияющих на успеваемость курсантов военного вуза; определить механизм анализа учебных ситуаций, их ранжирования и формирования комплекса корректирующих управляющих воздействий; разработать комплекс моделей для синтеза структуры информационно-образовательной среды военного вуза (ИОСВВ), обеспечивающих вычислительную и информационную поддержки при корректировке учебно — воспитательного процесса; разработать структуру базы данных (БД) АСКУ.

Методы исследования, использованные в диссертационной работе основаны на положениях теории вероятности, теории массового обслуживания, теории принятия решений, использованием диагностики невербальной креативности и расплывчатых категорий, а так же применением методов таксономии.

Достоверность научных результатов. Научные положения правильность выводов и рекомендаций, степень их адекватности подтверждаются непротиворечивыми результатами расчета аппаратных затрат, необходимых для развертывания информационно-образовательной среды военного вуза, совпадением отдельных теоретических результатов работы с результатами, полученными другими авторами, их апробацией на Всероссийских и региональных научных конференциях.

Научная новизна состоит в следующем:

Разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза по каждой изучаемой в учебном семестре теме занятий, позволяющая в отличие от известных подходов рассчитывать оценки обучаемых с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на успешность обучения.

Для учета особенностей учебного процесса и междисциплинарных связей в военном вузе разработаны ранее отсутствующие модели для оценок параметров трудности и важности изучаемой темы.

Предложена модель расчета топологической структуры ИОСВВ, позволяющая в отличие от известных подходов строить сети смешанных архитектур.

Практическая ценность результатов работы состоит в разработке на основе механизмов обеспечения принятия управленческих решений в условиях распределенной системы новой модели управления учебным процессом, в которой при заданном количестве должностных лиц обеспечивается повышение успеваемости курсантов за счет воздействий, формируемых АСКУ с учетом объема и содержания решаемых задач. Полученные в работе аналитические выражения для расчета аппаратурных затрат при развертывании АСКУ позволяют осуществлять выбор рациональных схематических решений, обеспечивающих уменьшение нагрузки при анализе результатов учебного процесса должностными лицами от 54% до 80% в зависимости от вида контроля успеваемости.

Внедрение. Результаты проведенного исследования были использованы при организации учебного процесса Военного института радиоэлектроники, а также при выполнении научно-исследовательских работ, направленных на совершенствование подготовки специалистов в военных вузах. Фактический целевой эффект от внедрения АСКУ в Военном институте радиоэлектроники за счет снижения времени затрачиваемого должностными лицами на анализ и корректировку учебно-воспитательного процесса при контроле текущей успеваемости составил 79%,а при контроле итоговой успеваемости-52%.

На защиту выносятся;

Модель и алгоритм функционирования АСКУ военного вуза при контроле текущей и итоговой успеваемостей курсантов;

Модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза;

Модели определения оценок параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей;

Структурно - логические модели проектирования ИОСВВ и выбора прикладного программного обеспечения.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Пятой и Шестой межвузовских научно-технических конференциях «Сигналы и способы их обработки в условиях помех» (Воронеж, 1998, 2000 г.г.); Седьмой научно-практической конференции «Военная электроника: опыт применения, проблемы подготовки специалистов» (Воронеж, 2003 г.); Межвузовской научно-технической конференции «Системы управления и информационные технологии» (Воронеж, 1998г.); Межвузовской научно-практической конференции «Контроль, оценка и управление качеством обучения в условиях модернизации высшего образования» (Воронеж, 2003г.).

Публикации По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, общим объемом 37 печатных листов.

Автором сформулирована и решена задача расчета топологической структуры сетей передачи данных [7,8,10], разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза [11,13] с программными модулями «Прогноз», «Электронный журнал» и «Психолог» [60,61,62] разработана модель контроля текущей успеваемости с СППР [9], предложен многоуровневый алгоритм выполнения процедур контроля успеваемости обучаемых [12].

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 192 стр. текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы. Список используемой литературы включает 79 наименований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе выполненного диссертационного исследования разработаны механизмы, обеспечивающие принятие управленческих решений в условиях распределенной системы, синтезирована новая модель управления учебным процессом, в которой при заданном количестве органов управления и уровне успеваемости курсантов обеспечивается снижение временных издержек должностных лиц за счет интеллектуальной поддержки со стороны АСКУ. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. На основе анализа направлений проектирования АСКУ разработаны ее имитационная модель и алгоритм функционирования.

2. В результате систематизации подходов к решению поставленной задачи, при реализации прогнозирующей функции контроля разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов в текущем учебном семестре с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость.

3. Синтезированы модели для определения параметров оценок: трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей. Показано, что мнения экспертов разных кафедр относительно трудности изучаемой темы и ее важности для дальнейшего успешного изучения смежных дисциплин различаются. Поэтому оценка трудности изучаемой темы учитывается при анализе причин низкой успеваемости, а междисциплинарные связи — при планировании управленческих решений.

4. С учетом результатов анализа методов и алгоритмов построения компьютерных сетей реализована модель для расчета и построения информационно-образовательной среды военного вуза смешанной архитектуры.

5. Разработан механизм анализа, оценки и ранжирования учебных ситуаций для корректировки учебно-воспитательного процесса. При этом должностные лица военного вуза имеют возможность перераспределять свое рабочее время: при решениях задач текущего контроля на 80%, при решении задач итогового контроля на 54% за счет обеспечения информационной, вычислительной и интеллектуальной поддержек принятия решений.

Решенные в диссертации научные и практические задачи имеют большое значение для организации учебно-воспитательного процесса в военных вузах в соответствии с требованиями стандарта 180-9000 и выполнения требований программы "Информатизации системы военного образования". Использование разработанных моделей и методик в Военном институте радиоэлектроники позволило осуществлять выбор рациональных схематических решений, обеспечивающих уменьшение нагрузки при анализе результатов учебного процесса должностными лицами от 54% до 80% в зависимости от вида контроля успеваемости.

159

1. Алексеев В.В. Применение метода имитационного моделирования в исследовании РЭС / В.В. Алексеев, П.А. Бирюков, A.C. Вороной// Материалы Всеармейской НМК «Проблемы внедрения новых ИТ в жизнедеятельность военного Вуза.» , Тамбов: ВАИИ, 1999. - С. 25-28.

2. Алексеев В.В. Методика создания компьютерных обучающих систем для эксплуатационной подготовки специалистов //. Научно-методический сборник №49.- М.: Воениздат- 2000. — С. 3-9.

3. Баркалов С.А. Управление проектами в строительстве: Лабораторный практикум / С.А. Баркалов.// — Воронеж, гос. арх. — строит, унт. Воронеж, 2000. 303 с.

4. Баркалов С.А. Информационные технологии в управлении и организации: Учеб. пособие / С.А Баркалов. II— Воронеж, гос. арх. — строит, ун-т. — Воронеж, 2002. — 233 с.

5. Белоногов Г.Г. Автоматизация процессов накопление, поиска и обобщения информации / Г.Г. Белоногов.//—М.: Наука, 1979.- 168с.

6. Белоусов В.Е. Руководство к практическим занятиям на АСУ Маневр: Учеб. Пособие / В.Е. Белоусов, B.C. Ефимов.// — Воронеж: ВИРЭ, 1998. 86с.

7. Белоусов В.Е. Автоматизация проектирования сетей передачи данных / В.Е. Белоусов, C.B. Скрыль. // Системы управления и информационные технологии: автоматизированные системы управления: Сб. науч. тр.-Воронеж: ВГТУ. 1998.-С. 144-145.

8. Белоусов В.Е. Математическая модель контроля текущей успеваемости в военном вузе / В.Е. Белоусов, А.Г. Фадин. // Труды института. Вып. 5. 5-я межвузовская научно-техническая конференция. Сборник статей. Воронеж: ВИРЭ. 1998. - С. 202.

9. Белоусов В.Е. Автоматизированная система контроля успеваемости военного вуза. / В.Е. Белоусов. // Вестник ВИРЭ. — Воронеж: ВИРЭ.-2003.-С. 157-161.

10. Блэк Ю. Сети ЭВМ. Протоколы, стандарты, интерфейсы/ Ю. Блэк.//- М.: Мир, 1990. 506 с.

11. Брахман Т.Р. Многокритериальное^ и выбор альтернатив в технике/ Т.Р. Брахман // М.: Радио и связь, 1984.-231 с.

12. Бусленко Н.П. Моделирование сложенных систем / Н.П. Бусленко. // М.: Наука, 1978. - 451с.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов. — 9-е изд., стер / Е.С. Вентцель. //- М.: Издательский центр «Академия», 2003. -576 с.

14. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей/ В.М. Вишневский. // Москва: Техносфера, 2003. — 512 с.

15. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н. Воробьев, В.Б. Уткин. //- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 317 с.

16. Воронов А.А. Введение в диалектику сложных управляемых систем/ А.А. Воронов. // М.: Наука, 1985. - 352 с.

17. Герасименко В.А. Защита информации в автоматизированных системах обработки информации / В.А. Герасименко. // М.: Энергоатомиздат, 1994. - 568 с.

18. Глушков В.М. Системы оптимизации /В,М. Глушков. // Кибернетика -№5.-1980.- С. 89-90.

19. Губарев В.В. Вероятностные модели: Справочник. В 2-х ч./В.В. Губарев.//- Новосибирск: изд. НЭТИ, 1992. -234с.

20. Дидрих В.Е. Моделирование информационных систем организационного управления / В.Е. Дидрих. // — М: ИПРЖР, 2002.-128с.

21. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев. // — М.: Высш. шк., 1989. 320 с.

22. Дружинин В.И. Психология общих способностей /В.И. Дружинин. // СПб.: Питер Ком, 1999.-368 с.

23. Душков Б.А. Некоторые психологические проблемы системного подхода при анализе деятельности человека / Б.А.Душков. // Психол. ш., т. 4, №4,- 1983.-С.23-32.

24. Еремин И.И. Противоречие модели оптимального планирования / И.И.Еремин. //- М.: Наука, 1988. 160с.

25. Жанатаутов С.У. Методы прогностических переменных. Машинные методы обнаружения закономерностей. / С.У. Жанатаутов.// -Новосибирск, Вып. 88: Вычислительные системы. -1981.- С. 151-155.

26. Загоруйко Н.Г. Самообучающийся генетический алгоритм прогнозирования (GAP) /Н.Г. Загоруйко. //- Искусственный интеллект и экспертные системы. Новосибирск, Вып. 160. Вычислительные системы.-1997.- С. 3-17.

27. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний/ Н.Г. Загоруйко. //-Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. — 270 с.

28. Зайцев В. С. Системный анализ операторской деятельности / В.С.Зайцев // М.: Радио и связь, 1990. - 120 с.

29. Иваненко Г.И. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления / Г.И.Иваненко. //- Киев: Техника, 1969.-342с.

30. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация /Т.С. Карпова. //-СПб.: Питер, 2002. -304 с.

31. Коваленко В.Е. Задачи анализа, планирование и оптимизации в АСУ ВУЗ / В.Е. Коваленко. // Обзор, информ. Сер. Упр. экономика и прогнозирование развития высшей и средней специальной школы. — вып. 2.1980. - С.34-37.

32. Комков Н.И. Модели управления научными исследованиями и разработками /Н.И. Комков. // М.:Наука,1978. - 343с.

33. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. М.: МОПО РФ, 1998. - 231с.

34. Концепция информатизации системы военного образования Министерства обороны Российской Федерации. М.: МОПО РФ, 2000.- 197с.

35. Коровин В.М. Учебная и методическая работа в высшем военно-учебном заведении / В.М. Коровин. // Воронеж: ВИРЭ, 2000. - 275 с.

36. Котов В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. // М.: Наука, 1984. - 160 с.

37. Крымский Н.К. Структура объектов управления / Н.К. Крымский. //- Математические методы теории систем. Фрунзе. — Вып.1. - 1979. - С. 44-51.

38. Кульгин М.В. Технологии корпоративных сетей экспедиция /М.В. Кульгин.//-СПб: Издательство «Питер», 2000.-704 с.

39. Курбаков К.И. Информационный ресурс и национальная система баз данных и баз знаний высшей школы России / К.И. Курбаков. II — М.: АЕН РФ М.А.И., 1994. - 24 с.

40. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С. Лбов.//-Новосибирск:Наука, 1981. 376с.

41. Леман Э. Проверка статистических гипотез /Э. Леман. ii-М.:Наука,1979. 86с.

42. Лотоцкий В.А. Модели и методы краткосрочного прогнозирования /В. А. Лотоцкий. // М.: Наука, 1991. - 34с.

43. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // М.: Статистика, 1979. — 121с.

44. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. // М.: Наука, 1982. - 212с.

45. Маликов А. Принятие решений и информация / А.Маликов. // -М.: Наука, 1983.-184 с.

46. Маликов А. Модели и методы проектирования информационного обеспечения АСУ / А.Маликов. // М.: Статистика, 1978.- 78с.

47. Маликов А. Основы построения АСУ: Учебник для вузов / А. Маликов. // М.: Высшая школа, 1981.- 21 Зс.

48. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // М: Наука, 1987.-86с.

49. Мюллер С. Модернизация и ремонт ПК. Десятое юбилейное издание /С. Мюллер.//- М.: СПб.: Издательский дом «Вильяме», 1999.- 992 с.

50. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта / В.В. Мякишев, В.В Тарасов.// Техническая кибернетика, №1.- 1991.- С. 164-176.

51. Наумова Н.Ф. О системном подходе к исследованию целенаправленного поведения человека / Н.Ф. Наумова. // В сб.: Методология системного анализа. — М.: ВНИИСИ, - 1978, - С. 23-33.

52. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, 1997. - С. 188-125.

53. Патент № 2003611137 Российской Федерации. Программа расчета прогнозируемой успеваемости слушателей военного вуза (Прогноз): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ /В.Е. Белоусов, Н.Н. Ревко.// (1Ш).- 2003. - 1 с.

54. Патент № 2003611141 Российской Федерации. Программа мониторинга учебной деятельности (электронный журнал): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / В.Е. Белоусов, В.Н. Ильина.//- (Яи).-2003.-1 с.

55. Патент № 2003611148 Российской Федерации. Программа оценки психологических особенностей слушателей (Психолог): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / В.Е. Белоусов, Н.Н. Ревко.//- (1Ш).-2003.-1 с.

56. Парфенов В.И. Защита информации. Словарь / В.И. Парфенов. //- Воронеж: НП РЦИБ «Факел», 2003. 295 с.

57. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. //- М.: Наука, 1988 38 с.

58. Приказ министра обороны Российской Федерации 2003 г. № 80. «Об утверждении Руководства по организации работы высшего военно-учебного заведения Министерства обороны Российской Федерации».

59. Профессиональный психологический отбор кандидатов в военно-учебные заведения Министерства обороны Российской Федерации // Под ред. А.Н. Глушко. Москва: МО РФ Главное военно-медицинское управление, 1994.-296 с.

60. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

61. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

62. Розен В.В. Цель оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982.-168 с.

63. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометрического обеспечения. Методы обработки экспертных систем //— Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. 1985.-35с.

64. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// 3-е изд., перераб. И доп. — М.: Высш. шк.,2001. — 343 с.

65. Судоплатов C.B. Элементы дискретной математики: Учебник / C.B. Судоплатов. // М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. -280 с.

66. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // — СПб.:Питер. 2002. 848 с.

67. Тихонов В. И.Статистическая радиотехника / В.И. Тихонов. // — М.: Советское радио, 1966. 678 с.

68. Фадин А.Г. Имитационное моделирование систем массового обслуживания. Учебное пособие / А.Г. Фадин. // Воронеж, ВИРЭ, 1996. — 286 с.

69. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: Учебник 4-е изд., перераб. и доп / P.A. Фатхутдинов.// М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

70. Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития /А.Р. Фусфельд. // В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. - М.: Прогресс, - 1977. - С. 6879.

71. Хабаров B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно вычислительных систем / В.С Хабаров, C.B. Шарков. //Проблемы машиностроения и автоматизации. — №4. - 1999. - С. 14 -20.

72. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. ii — М.: Энергоатомиздат, 1983. 184 с.

73. Шубкин И.П. Моделирование механизма принятия решений / И.П. Шубкин. // М.: Наука, 1996. - 143 с.