автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процесса подготовки персонала промышленных предприятий с применением модели профессионального сообщества с грид-архитектурой

На правах рукописи

МЕРКУЛОВ АЛЕКСАНДР МИХАЙЛОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО СООБЩЕСТВА С ГРИД-АРХИТЕКТУРОЙ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 ЯНВ 2013

Москва-2013

005048749

005048749

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)».

Научный руководитель:

Исмоилов Мухамаджон Идибоевич,

кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные

системы управления» МАДИ

Официальные оппоненты:

Суворов Дмитрий Наумович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматизация производственных процессов» МАДИ Строганов Дмитрий Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры СОИУ МГТУ им. Н.Э. Баумана

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет печати имени Ивана Федорова», г. Москва.

Защита состоится 13 февраля 2013 г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д.64, ауд. 42.

Телефон для справок: (499) 155-93-24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Текст автореферата размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии: www.vak.edu.gov.ru

Автореферат разослан 11 января 2013 года. Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте: uchsovet@madi.ru

Ученый секретарь ¡11ш"/'г

диссертационного совета, ^ Михайлова Н.В.

кандидат технических наук, доцент /

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Современные темпы развития технологий и науки невозможно поддерживать, не проводя системных изменений в практическую реализацию этих достижений. Рыночная экономика стимулирует производителей продукции интенсивно выводить новые продукты на рынок, предлагать инновационные решения. Только в таких условиях предприятия могут оставаться конкурентоспособными.

Высокие темпы внедрения новых производственных методов и подходов вынуждают ускорять процессы подготовки и переподготовки кадров. При этом требования к качеству получаемых знаний и умений постоянно растут. Чем более сложные системы внедряются на предприятии, тем более комплексными знаниями и умениями должен обладать персонал, который будет работать с этими системами. Недостаточно только теоретических материалов, необходимо понимание процессов. Работа с моделями и отработка различных штатных и нештатных ситуаций, а также оперативная справочная поддержка персонала на рабочем месте необходимые составляющие качественной подготовки персонала.

Посещение учебного центра дорого обходится предприятиям: именно на них ложится бремя оплаты времени, потраченного сотрудником на переподготовку. Сокращение непроизводственных затрат с повышением качества подготовки становится одной из приоритетных задач современных промышленных предприятий.

В условиях активного внедрения инноваций важной задачей становится оперативная подготовка, распространение и модернизация обучающего контента. Традиционная ориентация учебных материалов на единого автора в таких условиях сильно замедляет процесс модернизации обучающей информации, усложнят распространение, уменьшает возможности для адаптаций.

Результаты исследований научных работ, касающихся проблем автоматизации процесса подготовки и переподготовки кадров промышленных предприятий, а также средств и методов, обеспечивающих методологическую, информационную и техническую инфраструктуру, определили направление собственных исследований. Следует отметить работы в следующих научных направлениях:

изучение методов распределенных вычислений, а также вычислений на базе грид-архитектуры (Демичев А.П., Ильин В.А., Крюков А.П., Хританков A.C., Воеводин В.В.);

методы построения грид-систем на базе мобильных технологий (Захаров A.B., Митихин В Г., Серов В.В.);

методы обучения в сетевом сообществе (Е. Д. Патаракин);

теоретические основы системы оценки качества знаний (Ивлева И.А., Беспалько В.П., Симонов В.П., Лобанов Ю.И.);

концепция информатизации образования, науки и техники (Строганов В.Ю., Строганов Д.В., Гершунский Б.С., Баринов К.А., Софронова Н.В., Рожин П.С.).

Подготовка и переподготовка персонала на промышленных предприятиях в условиях интенсификации внедрения новых производственных технологий, повышенных требований к уровню знаний и умений и сокращения временных возможностей для организации этого процесса обуславливает использование технологий автоматизированной подготовки и переподготовки персонала. Широко используемые в настоящее время системы дистанционного обучения сохраняют привязку обучаемого к персональному компьютеру, а также к автору обучающего контента и не в состоянии обеспечить предприятия мощной вычислительной средой, которая может использоваться для построения сложных обучающих моделей и применяться в процессе подготовки или переподготовки персонала.

Анализ применяемых в настоящее время методов и технологий дистанционного обучения и исследований по этой теме показали, что вопросы автоматизированного процесса подготовкой персонала с применением модели профессионального сообщества с грид-архитектурой не нашли системного рассмотрения. Данные положения определяют актуальность исследования.

Объект исследования — процессы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

Предметом исследования являются методы, модели и задачи управления подготовкой и переподготовкой персонала промышленных предприятий в системе дистанционного обучения.

Цель работы — повышение эффективности подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий за счет разработки виртуальной модели профессионального сообщества и компьютерной обучающей среды, созданной на основе грид -архитектуры, адаптированной под мобильные устройства.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

• системный анализ методов и технологий дистанционного обучения, применяемых для организации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий;

• разработка требований и принципов построения виртуальной модели профессионального сообщества с грид-архитектурой для реализации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий;

• разработка формализованного описания базовой грид-службы и ресурсных единиц, как составных частей грид-инфраструктуры;

• формализация метода коллаборативной фильтрации обучающего контента в виртуальной модели профессионального сообщества;

• разработка базы данных учебных курсов;

• программная реализация и экспериментальная проверка в реальном процессе переподготовки персонала промышленных предприятий предлагаемых и разрабатываемых положений.

Научная новизна

Научную новизну исследований составляет методы и модели автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий, отличающиеся повышением уровня и качества подготовки персонала посредством:

• специализированной программной среды основанной на виртуальной модели профессионального сообщества и грид-архитектуры;

• алгоритма создания учебного контента, отличающегося предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и социальной модерации вносимых изменений;

• методики оперативной справочной поддержки персонала на рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества.

На защиту выносятся:

• логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества, построенная на основе концепции грид-архитектуры информационно-вычислительных систем;

• алгоритм использования, редактирования и создания учебного контента членами профессионального сообщества, отличающийся предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и социальной модерации вносимых изменений;

• концептуальная модель базы данных подсистемы формирования учебных курсов;

• методика оперативной справочной поддержки персонала на рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества.

Теоретическая и методологическая основа исследования

Теоретический анализ отечественной и зарубежной литературы и Интернет-ресурсов по исследуемой проблеме. Исследование практических результатов по управлению процессами подготовки и переподготовки персонала отечественных и зарубежных

промышленных предприятий. Анализ методов распределенных вычислений, а также анализ современных коммуникационных технологий с целью поиска и построения эффективного метода коммуникаций с персоналом и обеспечения ресурсных мощностей для реализации системы. Методы экспертного оценивания, теории систем и случайных процессов.

Практическая ценность и реализация работы

Результаты диссертационной работы имеют теоретическую и практическую значимость для промышленных предприятий различных специализаций и индустрий. Результаты исследований в области автоматизации и управления процессами подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий могут быть использованы для дальнейших исследований в этом направлении, а также для управления процессами подготовки кадров на современных предприятиях. Результаты диссертационной работы доведены до практического использования. Осуществлена программная реализация и апробация специализированной программной среды основанной на виртуальной модели профессионального сообщества и грид-архитектуры. Методы, модели и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического использования в ГУ МВД РФ по г. Москве, ООО «СпецТрансСервис». Результаты, полученные в процессе эксплуатации и внедрения, подтверждают эффективность предложенных моделей, методов и алгоритмов.

Результаты научных исследований докладывались и обсуждались на:

• 67-70 научно-методической и научно-исследовательской конференции МАДИ;

• 7-й международной конференции «Information and telecommunication technologies in intelligent systems», 2010 г.;

• международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», г. Екатеринбург, 2012 г.;

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Публикации

Основные результаты работы были опубликованы в 9 печатных изданиях, 4 из которых относятся к рецензируемым научным изданиям из перечня ВАК.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы. Сформулированы цели, задачи исследования, описываются основные положения работы. Приводится краткая характеристика содержания глав диссертационной работы.

В первой главе производится системный анализ проблем подготовки и переподготовки персонала на промышленных предприятиях, активно внедряющих новые технологические процессы.

Переподготовка персонала одна из самых ресурсо - и финансоемких процессов на предприятии. Очевидно, что когда специалист или группа специалистов выходят из производственного процесса, то это существенным образом влияет на производительность труда на предприятии в целом.

Проблемы финансирования стоят также остро. Очные курсы, которые, могут проходить в отдалении от места проживания и работы в купе с оплатой проживания, транспортных расходов, расходов на питание, стоят предприятию больших финансовых затрат. А если к этому прибавить затраты, связанные с падением производительности из отсутствия работников, то сумма, которое предприятие затрачивает на переподготовку может быть увеличена в разы.

Зачастую, подготовка и переподготовка специалистов, не смотря на ее необходимость, не может быть осуществлена в полном объеме. Это происходит в тех случаях, когда технологии или процессы, которыми нужно обучить, настолько новы, что пока учебные центры сами не прошли подготовку для преподавания. В ряде случаев специалисты из-за той же новизны технологий или процессов не имеют возможности протестировать свои теоретические знания на моделях или тренажерах и получают лишь теоретический, а значит не полный объем знаний.

Развивая идеи дистанционного обучения, предлагается использование модели профессионального сообщества с грид-архитектурой, что позволит добиться следующих результатов:

• упреждающая, ускоренная подготовка и переподготовка персонала;

• минимизация временного интервала между появлением нового технологического процесса или новой технологией производства и обучением;

• минимизация финансовых затрат на подготовку и переподготовку персонала;

• обучение без отрыва от производства в удобном для обучаемого месте и в удобное время;

• получение сложных, комплексных знаний;

• применение знаний на моделях и тренажерах, независимо от их физического расположения;

• создание профессионального сообщества и сокращение времени модернизации обучающего контента.

Технологии дистанционного обучения могут быть разделены на несколько видов. Каждый вид обусловлен способом передачи и

получения инструкций и материалов по обучению от преподавателя к специалисту, проходящему подготовку (рис. 1). В свою очередь, в этом процессе немалую роль играют те средства и носители информации, которые используются.

Рис. 1. Эволюция технологий процесса подготовки и переподготовки персонала

Далее в диссертационной работе проводится анализ информационно-коммуникационных технологий, применяемых при подготовке и переподготовке персонала промышленных предприятий, а также исследуются возможности развития системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий на основе модели профессионального сообщества.

Во второй главе разработано формализованное описание базовой грид-службы. Определены возможности применения грид-архитекгуры на промышленных предприятиях.

Традиционная архитектура процесса подготовки специалиста жестко привязана к единому центру-носителю обучающего контента. Это позволяет упростить архитектуру, но лишает возможности оперативного реагирования на изменения, гибкости доступа, возможности коллективной работы и распространения результатов работ. Грид-службы обеспечивают доступ к множеству источников информации, и эту информацию, можно использовать совместно.

Любая грид-система содержит следующие основные компоненты (рис. 2):

• ресурсные единицы;

• пользовательская подсистема;

• базовая грид-служба.

Рис. 2. Основные компоненты грид-системы

Ресурсные единицы по своему предназначению могут быть либо вычислительными, либо ресурсами-хранилищами.

Вычислительные ресурсы предоставляют свое процессорное время для решения вычислительных задач. Такие ресурсы могут быть представлены различными устройствами. Ресурсы-хранилища делают возможным хранение и передачу данных. Для процесса подготовки или переподготовки специалистов на предприятии это дает возможность получать исчерпывающую информацию по теме подготовки. Позволяет быстро реагировать на изменения внешней среды за счет возможностей коллективной работы над данными.

Пользовательская подсистема - обеспечивает доступ пользователя к грид-службе с использованием пользовательского интерфейса. Пользователь может управлять процессом работы грид-службы: устанавливать задачи, осуществлять контроль над их решением, получать результаты работ.

Базовая грид-служба является промежуточным и связующим звеном между ресурсными единицами и пользовательскими подсистемами. Ее основная задача синхронизация и управления всеми службами.

Базовая грид-служба формализовано представляется в следующем виде:

в = {МЬ, /,ь,оь, зь,нь, /у, (1)

где Мь - система мониторинга грид-службы;

Ц- система управления загрузкой;

- система управления данными;

- система управления безопасностью службы;

- система отчетов;

Аь - система управления ресурсами. Производит учет вычислительных ресурсов, объем использования памяти, процессорное время и т.п.

Настольные ПК являются одним из самых простых ресурсных единиц для использовании их в качестве провайдеров вычислительных услуг для вычислительного грида. Вычислительные ресурсы ПК на предприятиях используются не полностью (рис. 3), что открывает широкие возможности для включения ПК в грид-систему.

,, зарузкй игс-м

з: >. о.

а ж. & сг о о. 'X ц 1і

и о. о щра ИЯж

Рабочий день

Рис. 3. Средний уровень загрузки ЦП настольного ПК на предприятии в течение дня.

В общем виде ресурсную единицу грид-службы в виде группы настольных ПК можно описать:

N

я= I Л> (2)

где К - ресурсная единица грид-службы; Р, - ресурсы настольного ПК; N - количество доступных настольных ПК. Свободные ресурсы настольного ПК представлены в следующем виде:

Р: = {\ЛА, Т;, М|, О:}, (3)

где Р, - свободные ресурсы настольного ПК; УЧ - текущая уровень загрузки ЦП; Т; - Время простоя ЦП;

М, - максимальное значение загрузки ЦП доступное для грид-задачи;

Состояние вычисления текущей грид-задачи; О,- признак наличия в очереди грид-задач.

Производительность вычислений в грид-сети рассчитывается по формуле:

Р У '

где Тр - время вычисления на «р» вычислительных ресурсах;

N - массив данных;

рМ - расчетные величины;

V удельное время выполнения коммуникационной операции;

1С- удельное время выполнения вычислительной операции.

В третьей главе разработаны методики применения модели профессионального сообщества на базе грид-архитектуры для реализации процесса подготовки и переподготовки персонала.

Профессиональное сообщество строится на базе общности интересов, целей и задач, а также социальных человеческих потребностях определенной группы лиц. В разрезе подготовки или переподготовки персонала промышленных предприятий профессиональное сообщество строится из индивидуумов различного уровня подготовки. При таком подходе полноценными членами сообщества становятся как высококомпетентные специалисты в своей области, так и обучаемые, которым необходима подготовка по соответствующему направлению. Гетерогенная социальная группа всегда открыта для приема новых членов, однако в ней существует внутренняя иерархия, которая отражает вклад каждого в развитие профессионального сообщества его роль, ряд правил, четкие цели и задачи. Происходит формирование социальной

узкоспециализированной среды, целью которой является:

• создание условий легкого обмена информацией между членами сообщества, обмен знаниями и опытом, что приводит к боле глубокому пониманию материала;

• построение профессиональных коммуникационных связей и шефство;

• обмен идеями и информацией, модернизацией существующего контента и создание нового;

• повышение мотивации при подготовке и переподготовке;

• расширение типов и форматов обучающего контента;

Условия необходимые для образования профессионального

сообщества:

• дробление профессионального сообщества на небольшие группы, по принципу интереса к узкой предметной области;

• организация и поощрение междисциплинарных связей;

• организация коммуникации с экспертами, практиками;

• построение системы позволяющей использовать различные типа контента и сохранять результаты деятельности;

• разработка методологии оценки эффективности подготовки;

• возможность коллективного удаленного использования устройств для моделирования, имитирования событий, построения опытов и экспериментов;

• общая платформа взаимодействия членов сообщества. Исходя из описанных выше условий, требований и целей

разработана функционально-логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества на базе грид-архитектуры (рис. 4).

Рис. 4. Функционально-логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества на базе грид-архитектуры

Модель профессионального сообщества подразумевает гибкость к процессам создания, использования и редактирования контента, в том числе и обучающего. Задачи ускоренной актуализации информации, повышение доступности контента и децентрализация авторства решаются посредством возможностей коллаборации и социальной модерации контента (рис. 5).

Алгоритм описывает два случая: член профессионального сообщества не смог найти информацию в системе на заданную тему и член профессионального сообщества полагает, что найденная им информация не полна. В первом случае, пользователь имеет

возможность создать ветку обсуждения с просьбой к другим членам профессионального сообщества представить информацию на эту тему. В данной ветке специалисты из соответствующей предметной области имеют возможность предложить свой вариант и интерпретацию запрашиваемого контента. Таким образом, происходит коллаборация процесса создания обучающего контента членами профессионального сообщества. Социальная модерация определяет достоверность и качество полученного таким способом контента. Класс пользователей сообщества со статусом, позволяющим им фиксировать информацию из веток обсуждений, имеет возможность придавать статус базового контента самым полным и развернутым ответам других пользователей, а также объединять и дополнять их. Таким образом, сообщество находит решение на заданный вопрос, формирует и пополняет обучающие материалы.

Коллаборация процесса

создания обучающею контента членами проф. сообщества

• Социальна обучающего членами проф. сообщества

Рис. 5. Схема алгоритма использования, редактирования и создания учебного контента членами профессионального сообщества

Аналогичные возможности предоставляет система пользователям в случае, если те полагают, что обучающий материал не полон и требует дополнения.

В качестве дополнительного метода самостоятельной навигации по обучающим материалам используется система коллаборативной фильтрации обучающего контента. Используя ее методы, обучаемым предлагаются дополнительные обучающие материалы, которые ранее пользовались популярностью у других пользователей, изучающих данную тему. Данный метод позволяет расширить информационное пространство, которое может быть использовано обучаемым, помогает сформировать собственную траекторию обучения, а также повышает уровень вовлеченности пользователя в процесс взаимодействия с обучающим контентом.

Обучаемые и обучающий контент представляются векторами характеристик:

иеи = (с",....,с"х), где, с" е С„ , ¡=1... N. N=10,1 I)- множество обучаемых, О - множество обучаемого контента.

(6)

иеО = (с°,....,с°,), где, с;еС„, ] = 1..М, М = | Со |

Множество свойств сг соответствует обучаемым. Множество с0 соответствует множеству обучающего контента.

Расстояние от обучаемого до обучающего контента:

аио = (и е и,о е О) = ¡п!"{</„(х,у): у е /(о)} (7)

&и(а,Ь)--

О.еслиЗ, = 1..А/ : = XV, = О О= 1 ..М: и»? = ь

м

+ остальных случаях

(8)

Шкала весов определяется: ж = ,...., иг,.), где =0,У1> >0м 6 й

Графом связей будет следующий граф

ё = (У = {и,0},Е) (9)

Функция = '

1.1 у.1

Определяет соответствие между графом связей и средним расстоянием между обучаемым и обучающим контентом.

Несмотря на гетерогенность профессионального сообщества, на его прозрачность и открытость на промышленном предприятии может

существовать две схемы включения персонала в профессиональное сообщество (рис. 6):

• работник предприятия имеет возможность самостоятельно войти в профессиональное сообщество и стать его членом;

• работника предприятия направляют на переподготовку и делают его членом профессионального сообщества сотрудники отдела управления персоналом.

Рис. 6. Схема бизнес-процесса подготовки и переподготовки персонала на промышленных предприятиях в среде профессионального сообщества

Отдел управления персоналом на предприятии определяет, кого из сотрудников и когда необходимо включить в профессиональное сообщество для переподготовки. Оценка текущих знаний в виде периодического контроля знаний позволяет определять персонал для переподготовки, оценивать актуальность текущих знаний у сотрудников, а также определять направления переподготовки (рис. 6). После проведения оценки в случае необходимости ОУП производит регистрацию нового сотрудника в профессиональном сообществе, заполняя данные о сотруднике в систему. Система в свою очередь определяет, какие обучающие программы для данного специалиста на данный момент содержатся. ОУП определяет наиболее релевантные и фиксирует их для первоочередного изучения. Обучаемый получает ссылки на соответствующие материалы и может приступить к их изучению. Важно отметить, что обучаемый имеет возможность создать свою собственную траекторию обучения или воспользоваться подсказами системы, которая,

используя коллаборативную фильтрацию, будет рекомендовать дополнительные обучающие материалы. Задача ОУП сориентировать обучаемого и дать ему верную точку отсчета исходя из целей и задач переподготовки. Обучаемый не ограничен также и в устройствах доступа к контенту профессионального сообщества, это может быть как настольный ПК, так и смартфон.

Мобильные устройства, в частности смартфоны находящиеся в грид и, являющиеся членами профессионального сообщества, поддерживают совместное обучение. При изучении неизвестного оборудования у может потребоваться определенная информация для справки. Соответствующая информация загружается через мобильное устройство, а модель работы оборудования обсчитывается в гриде на свободных ресурсных единицах и также загружается в виде готовой модели (рис. 7). В дополнение к этому, при перемещении от места к месту, обучаемый может получать информацию о специализации цехов, текущей их загруженности в режиме реального времени. Успешность организации подготовки персонала при мобильном обучении зависит от надежности беспроводной инфраструктуры и уровня удобства новой технологии для персонала.

Рис. 7. Схема оперативной справочной поддержки персонала

Мобильные устройства являются терминалами для получения справочной, сопроводительной информации о различных объектах на предприятии. С использованием механизмов распознавания ОЯ-кода реальный объект и мобильное устройство пользователя связываются в единое информационно пространство. Размещая ОЯ-коды рядом или на оборудовании, или на иных объектах, можно обеспечить оперативное получение справочной информации или моделей по данному объекту. Сканируя этот код, с использованием своего мобильного устройства и стандартной программы распознавания (Ж-кодов, персонал может получать текстовую информацию, модель работы оборудования, ссылку на соответствующий интернет-адрес, где будет более полно раскрыта информация об объекте. В любой момент времени эта информация доступна без обращения к книгам, справочникам учебным центрам, что ускоряет процесс ее получения. Таким образом, методика оперативной справочной поддержки персонала с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества имеет вид (рис. 8):

■ 1

........I

* |

1

......................х................

Рис. 8. Методика оперативной справочной поддержки персонала с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества

В четвертой главе диссертации разработана специализированная программная среда, основанная на виртуальной модели профессионального сообщества и грид-архитектуре. Проведен анализ программного обеспечения (ПО) для вычислений в гриде, а также методов построения мобильных приложений.

Для полноценного функционирования грид-системы необходимо соответствующее программное обеспечение. Основным компонентом в грид-системе является базовая грид-служба, которая также называется промежуточным программным обеспечением. Задача этого ПО состоит в координации работы распределенных ресурсов в гриде и создание единой виртуальной среды. Наиболее яркими представителями этого ПО являются Globus Toolkit, UNICORE и gLite Основные возможности промежуточного программного обеспечения в грид-системе представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Анализ основных функциональных возможностей промежуточного программного обеспечения_

Параметр Globus gLite UNICORE6

Поддержка разных платформ Да Да Да

Установка Нет Нет Нет

Простота в конфигурировании Нет Нет Нет

Создание пользователей Да Да Да

Контроль доступа к ресурсам Да Да Да

Подержка PKI(Public Key Infrastructure) Да Да Да

Запуск задач Стандартный протокол Собственный протокол Стандартный протокол

Управление данными GridFTP GridFTP Передача файлов

Для разработки программного обеспечения по организации процесса оперативной справочной поддержки персонала на промышленных предприятиях необходимо учитывать возможности мобильных устройств и поддерживаемых ими технологий. Мобильные устройства в текущем случае это мобильные телефоны с установленной операционной системой iOS или Android. По методу разработки и последующему использованию разделяет два основных типа приложений для мобильных устройств: нативные приложения и веб-приложения, результаты анализа данных типов приведены в таблице 2.

Помимо причисленных основных типов приложений для мобильных устройств существует еще одни достаточно

распространенный вариант построения приложения. Это сгенерированные нативные приложения, построенные на базе HTML 5 и JavaScript. Используя фреймворки для разработки подобных приложений, можно совместить преимущества веб-приложений и нативных приложений. В частности можно решить проблемы кроссплатформенности, расширяется возможности доступа к устройствам телефона. Среди основных фреймворков следует выделить наиболее популярные, такие как Rhodes, Phone Gap, Appcelerator Titanium.

Таблица 2 .

Анализ основных типов приложений для мобильных устройств

Параметр Нативное приложение Веб-приложение

Возможности распространения Существует несколько представителей ОС, которые занимают основную долю рынка Android и ¡OS. Для каждой из этих ОС необходимо написание своей версии приложения. Также необходимо понимать, что в других ОС приложение работать не будет Практически универсально по отношению к ОС. Но т.к веб-приложения выполняются в браузерах, внешний вид и функциональность необходимо проверять в каждом конкретном случае.

Интерфейс Позволяет реализовывать сложные интерфейсы и обеспечивает богатый набор возможностей Обычно возможности по реализации интерфейса менее богатые по сравнению с нативными приложениями.

Аппартаные возможности Доступны все аппаратные функции устройства. Обеспечивается минимально возможное использование аккумулятора и высокая производительность Доступ к аппаратным ресурсам ограничен. Нет возможности ДОС-тупа к камере и акселерометру. Возможные в ближайшие несколько лет такая возможность появится

Поддержка Необходимо обновлять каждое приложение под соответствующую ОС отдельно. Мгновенное обновление для всех версий

Производительность Могут использовать аппаратные ускорения и максимально возможно оптимизированы под ОС Работают медленнее нативных и связан это в первую очередь с низкой производительностью JavaScript

Финансовые затраты Необходимость готовить несколько версий одного и того же приложении для различных ОС требует работы либо одного универсального программиста, либо группы лиц. Оба варианта существенно удорожают разработку. Специалистов немного, что также повышает стоимость работ. Разработчики веб-приложений более распространены и т.к нет необходимости разрабатывать несколько версий под разные ОС делает процесс работы сильно дешевле нежели в случае нативных приложений.

Произведено проектирование системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий и разработаны концептуальные и физические схемы данных для отдельных модулей и для системы в целом (рис. 9).

Рис. 9. Физическая схема базы данных подсистемы формирования учебных курсов

Подсистема модуля тестирования (рис. 10) позволяет проводить тестовый контроль результатов обучения. Она может использоваться как для первоначального процесса определения компетентностей, так и уже при самом процессе переподготовки для проверки уровня знаний и умений либо для самоконтроля. Сущность lesson описывает все возможности отображения теста, содержит инициализирующие

значения для корректного воспроизведения материала. Для каждого теста фиксируется время прохождения, результаты, попытки прохождения. Так, сущность 1еззоп_аиетр15 описывает число попыток прохождения теста, фиксируя результаты для каждой такой попытки. Сущность 1ез50п_ап8\л/ег5 хранит информацию об ответах на тестовые вопросы. 1е550п_("пд1"1_5С0ге5 аккумулирует информацию о лучших результатах среди всех полученных при тестировании.

ifiSSfitt^jWlQC-ß

PK.F К1 Iii LONG

H lessonid LONG

prevpageid LONG

nextpageid LONG

qtype SHORT

qoption SHORT

layout SHORT

display SHORT

timecreat&d LONG

tiroemodified LONG

litt« TEXT(255)

contents LONGTEXT

tessor._te«er

PK.FK1 Jiití. CHAR{10)

lessonid LONG

userid LONG

starttime LONG

lessontime LONG

i<äss<w_an«wefs

PK ЧІ LONG

I2 lessonid LONG

It pageid LONG

jumpto LONG

grade SHORT

score LONG

Hags SHORT

timecreated LONG

timemodilied LONG

answer LONGTEXT

response LONGTEXT

leSSori

COURSE41 LONG

practice SHORT

modattempts SHORT

usepassword LONG

password TEXT(32)

conditions LONGTEXT

grade SHORT

custom LONG

ongoing LONG

usemax grade SHORT LONG

maxattempts LONG

review SHORT

nexlpagcdnfault LONG

minquestions SHORT

max pages LONG

timed LONG

maxtime LONG

rota he LONG

media height LONG

medinwidth LONG

med lactose SHORT

slideshow LONG

width LONG

height LONG

bgcOiO-- TEXT*?)

dispiayieft LONG

displayleftif LONG

progressbar SHORT

highscores LONG

maxhighscores LONG

tesson. awrcpte

PK, FK2 M LONG

12 lessonid LONG

ІЗ рад eíd LONG

FK1,I1 userid LONG

answeiid LONG

retry LONG

correct LONG

useranswer LONGTEXT

timeseen LONG

ГК1 ijid CHAROOJ

lessor graces

PK !íi LONG

и lessonid LONG

FK1.I2 userid LONG

grade SINGLE

tat« LONG

completed LONG

r Kl Ш CHARf 13}

lessor-...bfancb

ІЙ LONG

lessonid LONG

userid LONG

pagekl LONG

retry LONG

flag SHORT

timeseen LONG

uiti CHAR(tO

scores

PK із LONG

iessonid LONG

FK1 userid LONG

gradeid LONG

nickname TEXT(5)

F Kl UÍtí CHARilO)

Рис. 10. Концептуальная модель подсистемы модуля тестирования

Методы, подходы, алгоритмы и технологии по автоматизации процесса подготовки персонала были апробированы и внедрены в ООО «СпецТрансСервис» для переподготовки операторов автомобильных кранов в 2009-2011г. (рис. 11).

Настройки

Новостной форум Щ Вопрос-ответ

Общий глоссарий Щ Инструкция

Стрелы автомобильных кранов Транспортировка кранов

Вопросы и задания

Опишите производство работ и управление краном

Устойчивость кранов

Общие сведения о подъемно-транспортном оборудовании

Практическая работа 1

Составьте 3 вопроса по теме Транспортировка кранов

Я

і

Рис. 11. Главная страница учебного курса, адаптированная для воспроизведения на мобильном устройстве

Экспериментальная проверка показала, что работа персонала, который проходил подготовку или переподготовку с использованием автоматизированный системы, стала более эффективной и производительной.

У экспериментальной группы сократилось число поломок автомобильных кранов за счет своевременной диагностики оператором систем и знаний им условий эксплуатации. Обеспечивая правильный уход за техникой, удалось сократить общее количество обращений в сервисный центр (рис. 12), однако общий тренд обращений все равно растет год от года из-за износа техники. Также, обладая знаниями симптомов серьезных неисправностей, операторы

щртщтпт

23

автомобильного крана стали быстрее обращаться на сервисный центр и не доводить проблему до серьезной поломки.

5

4.8 4.6 4,4 4,2

Контрольная группа Экспериментальная группа

2003 2010 2011

Рис. 12. Диаграмма зависимости среднеквартального количества обращений в сервисный центр

При освоении новой модели автомобильного крана с использованием автоматизированной системы было выявлено, что экспериментальная группа допускает меньше ошибок при работе нежели контрольная группа (рис. 13). Количество поврежденных грузов и экспериментальной группы ниже за счет освоения техники эксплуатации автомобильного крана, знания поведения техники в различных условиях эксплуатации и также правил техники безопасности.

г

Ш-Я :

Контрольна* группа | Экспериментальная групп;»

Рис. 13. Диаграмма зависимости среднеквартального показателя поврежденных грузов в процессе работы

Следствием внедрения стало общее повышение производительности труда операторов, что привело к уменьшению сроков работы техники на объекте (рис. 14).

Контрольная группа Экспериментальная группа

2009 2010 2011

Рис 14. Диаграмма зависимости среднеквартального процента задержки сроков проведения работ

В заключении формулируются основные выводы и результаты, полученные в работе.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ технологий и методов дистанционного обучения применяемых для организации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий. Анализ существующих возможностей предприятий для распределенных вычислений на базе грид-архитектуры выявил большой потенциал данной формы решения ресурсоемких вычислительных задач.

2.Разработано формализованное описание основных структурных компонентов грид-системы: базовой грид-службы, ресурсных единиц в виде группы настольных ПК предприятия.

3. Разработана функционально-логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества.

4. Предложены методы и технологии повышения мобильности процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий, позволяющие реализовать гибкую и географически независимую систему подготовки персонала, а также оперативную справочную поддержку на рабочих местах, за счет применения распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и построения модели виртуального сообщества.

5. Разработан алгоритм использования, редактирования и создания учебного контента членами профессионального сообщества, отличающийся предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и методом социальной модерации вносимых изменений.

6. Разработана база данных для подсистемы формирования учебных курсов с учетом функциональных возможностей виртуального сообщества и грид - архитектуры.

7. Разработанная обучающая среда, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «СпецТрансСервис», ЦТО ГУ МВД РФ по г. Москве. Внедрение результатов работы позволило сократить срок подготовки и переподготовки персонала, повысить уровень усвоения материала, в частности при самостоятельной подготовке.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

I. Публикации в изданиях, включенных в перечень ВАК РФ

1. Меркулов, A.M. Принцип разработки учебных материалов для автоматизированных систем подготовки персонала нефтехимических предприятий / A.B. Остроух, A.M. Меркулов, Ю.П. Бакатин, П.А. Петриков // В мире научных открытий. Красноярск: издательство «Научно-инновационный центр» № 2.6, 2012. - С. 184193

2. Меркулов, A.M. Обучение при помощи мобильных устройств с применением грид-технологий / A.M. Меркулов, М.И. Исмоилов, Ю.П. Бакатин, П.А. Петриков // В мире научных открытий. Красноярск: издательство «Научно-инновационный центр» № 2.6, 2012.-С. 194-204

3. Меркулов, A.M. Эффективность и живучесть программных средств облачных нанопроцессорных систем / М.Б. Петров, Д.А. Пшеничный, A.M. Меркулов, П.А. Петриков // Качество. Инновации. Образование. М.: Фонд «Европейский центр по качеству» №2, 2012. -С. 82-84.

4. Меркулов, A.M. Проектирование беспроводной компьютерной сети с заданным качеством обслуживания / A.B. Андронов, H.A. Косилов, A.M. Меркулов, П.А. Петриков // Качество. Инновации. Образование. М.: Фонд «Европейский центр по качеству» №2, 2012.-С. 76-78.

II. Публикации в других изданиях

5. Меркулов, A.M. Теоретические перспективы проектирования электронной среды обучения / A.M. Меркулов, П.А. Петриков // Тезисы докладов 5-й Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» «НИТО-2012». Екатеринбург: РГППУ, 2012. - С. 34-35.

6. Меркулов, A.M. Обучение при помощи мобильных устройств с применением грид-технологий / A.M. Меркулов, П.А. Петриков // Тезисы докладов 5-й Международной научно-практической

конференции «Новые информационные технологии в образовании» «НИТО-2012». Екатеринбург: РГППУ, 2012. - С. 45-46.

7. Меркулов, A.M. Обучение при помощи мобильных устройств - новая парадигма электронного обучения / A.M. Меркулов // Молодой ученый №3 Т. 1. Чита: ООО «Издательство Молодой ученый», 2012. С. 70-75.

8. Меркулов, A.M. Подготовка персонала предприятия на основе виртуальной модели профессионального сообщества и грид-технологи / A.M. Меркулов, М.И. Исмоилов, А.В. Остроух // LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. С. 1-120

9. Меркулов, A.M. Refactoring databases as the main stage of actualization of structure under a demanded function / A.M. Меркулов, А.В. Будихин, Д.А. Пшеничиный// Тезисы докладов 7-й международной конференции «Information and telecommunication technologies in intelligent systems», Lugano, 2010. C. 97-100.

Подписано в печать: 04.01.2013 Тираж 100 экз. Заказ №910 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский пр-т д.74 (495)790-74-77 www.reglet.ru

Введение.

1. Анализ проблем подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий в условиях активного внедрения инноваций в производственный процесс.

1.1. Проблемы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий в инновационной среде.

1.2. Анализ информационно-коммуникационных технологий, применяемых при подготовке и переподготовке персонала промышленных предприятий.

1.2.1. Технологии обучения с использованием сети Интернет.

1.2.2. Мобильные технологии.

1.2.3. Грид-технологии.

1.3. Виды программных продуктов применяемых при технологии дистанционного обучения.

1.3.1. Стандарты и спецификации, применяемые при разработке электронных образовательных ресурсов.

1.3.2. Анализ характеристик программных продуктов, применяемых при технологии дистанционного обучения.

1.4. Роль электронных образовательных ресурсов в системе подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

1.5. Развитие системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий на основе модели профессионального сообщества.

Выводы по первой главе.

2. Использование концепции грид-архитектуры в процессе подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

2.1. Использование грид-архитектуры для организации процесса подготовки или переподготовки персонала промышленных предприятий.

2.2. формализованноЕ описания базовой грид-службы.

2.3. формализованное описание ресурсной единицы грид-службы.

2.4. Формализация процесса создания теоретического раздела учебного модуля.

Выводы по второй главе.

3. Разработка методики организации профессионального сообщества на базе грид-архитектуры в процессе подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

3.1. Формирование концепции профессионального сообщества.

3.2. Метод включения персонала в профессиональное сообщество.

3.3. Использование мобильных устройств для проведения подготовки персонала с использованием грид-архитектуры.

Выводы по третьей главе.

4. Разработка программного комплекса для системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий на основе открытых программных кодов игрид систем.

4.1. Анализ программного обеспечения для вычислений в гриде.

4.1.1. Globus Toolkit.

4.1.2. UNICORE.

4.1.3. gLite.

4.2. Анализ методов построения мобильных приложений.

4.3. Разработка концептуальной схемы данных для системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

4.3.1. Подсистема формирования учебных курсов.

4.3.2.Подсистема инициализации.

4.3.3. Подсистема тестирования.

4.3.4. Модель подсистемы отчетов.

4.3.5. Структура базы данных.

4.4. Разработка учебно-методического наполнения в виде электронных образовательных ресурсов для процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

4.4.1 Разработка ЭОР лекционного типа.

4.4.2 Разработка ЭОР практического типа.

4.4.3. Разработка ЭОР коммуникационного типа.

4.5. Экспериментальная проверка эффективности системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

Выводы по четвертой главе.

Современные темпы развития технологий и науки невозможно поддерживать и эффективно внедрять их разработки, не проводя системных изменений в практическую реализацию этих достижений. Современная рыночная экономика стимулирует производителей продукции интенсивно выводить новые продукты на рынок, предлагать инновационные решения. Только в таких условиях предприятия могут стать конкурентоспособными. Такие жесткие условия определяют процесс работы предприятия от организации труда и менеджмента до сбыта продукции и маркетинга.

С точки зрения управления персоналом на промышленных предприятиях высокие темпы внедрении новых производственных методов и подходов вынуждают ускорять процессы подготовки и переподготовки кадров. Но скорость подготовки при этом не должна быть тем фактором, который снижает уровень качества этого процесса. Ведь чем более сложные системы внедряются на предприятии, тем более комплексными знаниями и умениями должен обладать персонал, который будет работать с этими системами. Недостойно только теоретических материалов, нужно понимание процесса, работа с моделями, отработка различных штатных и нештатных ситуаций, необходима оперативная справочная поддержка прямо на рабочем месте. Сталкиваясь с такими вызовами, становится очевидно, что традиционными методами подготовками и переподготовки персонала крайне трудно добиться таких глубоких знаний и умений. Посещения учебного центра дорого обойдутся предприятиям: именно на плечи предприятий ложится бремя оплаты времени потраченного сотрудником на переподготовку. В это время сотрудники полностью или практически полностью выключаются из производственного процесса и соответственно они не могут приносить доход. Другой не мене важно проблемой становится подготовка, распространение и модернизация обучающего контента. Те же самые предпосылки'требуют ускорения этих процессов, повышения качества материала, доступности широчайшим категориям лиц. Традиционная ориентация на единого автора контента в таких условиях сильно замедляет процесс его модернизации, усложнят распространение, не дает возможностей для адаптаций.

Предметом исследования являются методы, модели и задачи управления подготовкой и переподготовкой персонала промышленных предприятий в системе корпоративного дистанционного обучения.

Объектом исследования являются процессы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

Цель работы — повышение эффективности подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий путем разработки обучающей среды, адаптированной под мобильные устройства, в виде автоматизированной системы дистанционного обучения с поддержкой профессионального сообщества и применением грид-архитектуры.

Задачи работы:

• Анализ методов и технологий дистанционного обучения применяемых для организации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

• Разработка требований и принципов построения виртуальной модели профессионального сообщества с грид-архитектурой для реализации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий;

• Разработка формализованного описания базовой грид-службы и ресурсных единиц, как составных частей грид-инфраструкту ры;

• Разработка базы данных учебных курсов;

• формализация метода коллаборативной фильтрации обучающего контента в виртуальной модели профессионального сообщества;

• Программная реализация и экспериментальная проверка в реальном процессе переподготовки персонала промышленных предприятий предлагаемых и разрабатываемых положений.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследования:

1. Анализ отечественной и зарубежной литературы и интернет-ресурсов, практических результатов по управлению процессами подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий;

2. Анализ методов распределенных вычислений, а также анализ современных коммуникационных технологий с целью поиска и построения эффективного метода коммуникаций с персоналом и обеспечения ресурсных мощностей для реализации системы;

3. Методы экспертного оценивания, теории систем и случайных процессов.

Научную новизну исследований составляет методы и модели автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий, направленные на повышение уровня и качества подготовки персонала посредством:

• специализированной программной среды основанной на виртуальной модели профессионального сообщества и грид-архитектуры;

• алгоритма создания учебного контента, отличающейся предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и социальной модерации вносимых изменений

• методики оперативной справочной поддержки персонала на рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества;

Практическая значимость. Научные результаты, доведены до практического использования в системе переподготовки, повышения квалификации и аттестации кадров для промышленных предприятий.

При организации процесса переподготовки сотрудников ООО «СпецТрансСервис» применение предложенных методов и средства автоматизации процесса подготовки персонала соответствующее программное обеспечение позволило сократить временные затраты на переподготовку кадров. Качество выполняемых работ, скорость их проведения и количество часов работы без обращения в сервисный центр также повысилось.

Положения, выносимые на защиту:

• Логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества, построенная на основе концепции грид-архитектуры информационно-вычислительных систем;

• Алгоритм использования, редактирования и создания учебного контента членами профессионального сообщества, отличающейся предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и социальной модерации вносимых изменений;

• Концептуальная модель базы данных подсистемы формирования учебных курсов;

• Методика оперативной справочной поддержки персонала на рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и модели виртуального сообщества;

Апробация работы

Теоретические и практические результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались:

• 67-70 научно-методической и научно-исследовательской конференции МАДИ;

• 7-й международной конференции «Information and telecommunication technologies in intelligent systems», 2010 год;

• международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», г. Екатеринбург, 2012 год.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, отражающих основные результаты исследования. В том числе 4 в журналах ВАК.

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено актами Центра транспортного обеспечения ГУ МВД РФ по г. Москве и ООО «СпецТрансСервис».

Краткое содержание глав

В первой главе производится анализ существующих систем дистанционной подготовки. Определяются основные проблемы процесса подготовки и переподготовки кадров, с которыми сталкиваются современные предприятия, активно внедряющие инновации. На основе анализа процессов подготовки персонала построена эволюционная схема этого процесса от обучения в центре профессиональной подготовки до построения профессионального сообщества. Дан обзор возможностей применения мобильных устройств для доступа к профессиональному сообществу. Определены требования и возможности применения электронных образовательных ресурсов для построения высокоэффективной системы дистанционного обучения.

Во второй главе определяются возможности и преимущества применения грид-архитектуры в процессе подготовки и переподготовки персонала на промышленных предприятиях. Описаны компоненты грид и разработано формализованное описание базовой грид-службы. Выявлены широкие возможности использования персональных компьютеров и мобильных устройств на предприятии для реализации вычислительных грид системы. Произведено математическое моделирование процедур тестового контроля.

В третьей главе разрабатывается методика применения профессионального сообщества на базе грид-архитектуры для процесса подготовки и переподготовки персонала. Определяются принципы построения, формирования и существования профессионального сообщества. Описывается алгоритм создания нового и модернизации существующего контента членами профессионального сообщества. Разработан метод внедрения персонала в профессиональное сообщество и описан процесс взаимодействия с отделом по управлению персоналом. Разработана схема бизнес-процесса подготовки и переподготовки персонала на промышленных предприятиях в среде профессионального сообщества. Предложено использование мобильных устройств в грид-среде для получения обучающих материалов независимо от доступности учебного центра и разработан метод их использования в качестве терминала для оперативной справочной поддержки на предприятии и отображения сложных моделей, обсчитанных в грид-среде.

В четвертой главе проводится анализ программного обеспечения для вычислений в гриде. Производится анализ методов построения мобильных приложений. Выявлены три основных подхода к разработке мобильных предложений, дается их сравнительная оценка. Разработана модель базы данных для реализации системы дистанционного обучения. Разрабатываются электронные образовательные ресурсы на примере подготовки операторов автомобильных кранов.

Общий объем диссертационной работы - 134 страницы, она состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 105 источника.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Данное диссертационное исследование позволило сформулировать следующие результаты:

1. Проведен анализ технологий и методов дистанционного обучения применяемых для организации процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий. Анализ существующих возможностей предприятий для распределенных вычислений на базе грид-архитектуры выявил большой потенциал данной формы решения ресурсоемких вычислительных задач;

2. Разработано формализованное описание основных структурных компонентов грид-системы: базовой грид-службы, ресурсных единиц в виде группы настольных ПК предприятия;

3. Разработана функционально-логическая структура виртуальной модели профессионального сообщества;

4. Предложены методы и технологии повышения мобильности процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий, позволяющие реализовать гибкую и географически независимую систему подготовки персонала, а также оперативную справочную поддержку на рабочих местах, за счет применения распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и построения модели виртуального сообщества.;

5. Разработан алгоритм использования, редактирования и создания учебного контента членами профессионального сообщества, отличающийся предложенными методами коллаборации процесса создания контента членами профессионального сообщества и методом социальной модерации вносимых изменений;

6. Разработана база данных для подсистемы формирования учебных курсов с учетом функциональных возможностей виртуального сообщества и грид - архитектуры;

7. Разработанная обучающая среда, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «СпецТрансСервис», Центре транспортного обеспечения ГУ МВД РФ по г. Москве. Внедрение результатов работы позволило повысить уровень и качество усвоения материала, благодаря удобству и мобильности организации процесса обучения.

1. Автоматизация мониторинга состояния среды промышленных предприятий / Остроух A.B. и др. // «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика». Журнал. ООО издательство «Научтехлитиздат», 2007, №2. 11 с.

2. Адаптивные технологии переподготовки, повышения квалификации и аттестации работников предприятий с использованием системы "СОТА" / Строганов В. Ю. и др.. М., 2004. 22 е.: 6 ил. Рус. Деп. в ВИНИТИ 09.04.2004. № 592-В2004.

3. Алексеенко В. Б. Организация и управление промышленным предприятием. М.: Издательство Российского Университета дружбы народов, 2005. 96 с.

4. Андронов А. В., Косилов Н. А., Меркулов А. М., Петриков П. А., ПРОЕКТИРОВАНИЕ БЕСПРОВОДНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ С ЗАДАННЫМ КАЧЕСТВОМ ОБСЛУЖИВАНИЯ// Качество. Инновации. Образование., Фонд «Европейский центр по качеству», 2012, №3. С. 76-78

5. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. 616 с.

6. Демичев А.П., Ильин В.А., Крюков А.П. Введение в грид-технологии // Препринт НИИЯФ МГУ 2007 - 11/832, С. 17-35.

7. K.G. Jeffery, "Next Generation Grids for Environmental Science," Environmental Modelling & Software, vol. 22, no. 3, 2007, pp.281-287.

8. Батяев А. А. Идеальный персонал. Профессиональная подготовка, переподготовка, повышение квалификации. М.: Альфа-Пресс, 2007. 176 с.

9. Вениаминов Е. М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний, 2003. 184 с.

10. Волкова В. Н., Денисов А. А. Теория систем и системный анализ. М.: Юрайт, 2012. 688 с.

11. Гуревич К. Психология работы с персоналом в трудах отечественных специалистов // Профессиональная пригодность и принцип деления профессий. СПб.: Питер, 2001. С. 63-73.

12. A.J. Chakravarti, G. Baumgartner, and M. Lauria, "The Organic Grid: Self-Organizing Compu-tation on a Peer-to-Peer Network," IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans, vol. 35, no. 3, 2005, pp. 373-384.

13. Деражне Ю.П. Открытое обучение: Монография. M.: ВИПЦ профориентации, 2002. 87 с.

14. Дубейковский В. И. Эффективное моделирование с CA ERwin Process Modeler (BPwin; AllFusion Process Modeler). M.: Диалог-МИФИ, 2009. 384 с.

15. Дырин С. П. Российская модель управления персоналом в условиях промышленного предприятия. СПб.: Питер, 2006. 224 с.

16. Звезда JI.M. Компетентностный подход в управлении развитием кадрового потенциала муниципальной образовательной системы:: Дисс. канд. пед. наук. Тирасполь, 2004. 246 с.

17. Sajjad et al., "A Component-Based Architecture for an Autonomic Middleware Enabling Mo-bile Access to Grid Infrastructure," Proc. Embedded and Ubiquitous Computing Workshops (EUC 2005), LNCS 3823, Springer, 2005, pp. 1225-1234.

18. Иванов Д. А., Митрофанов К.Г., Соколова О.В. Компетентностный подход в образовании. Проблемы, понятия, инструментарий. Учебно-методическое пособие. Омск, 2003. 54 с.

19. Иванова Е. Психология работы с персоналом в трудах отечественных специалистов // Аналитическая профессиограмма как средство обеспечения профессиональной диагностики кадров. СПб.: Питер, 2001. С. 92-102.

20. А.К. Кирьянов и Ю.Ф. Рябов, "Введение в технологию Грид", Учебное пособие,ПИЯФ РАН, 2006. 22-29 с.

21. Каширин И. Ю., Крошилин А. В., Крошилина С. В. Автоматизированный анализ деятельности предприятия с использованием семантических сетей. М.: Горячая Линия — Телеком, 2011. 140 с.

22. Корсакова Т.А., Рябикин АЛ. Основы компьютерной графики. Учебное пособие. М.: Московский экономический институт. Современное образование, 2005. 96 с.

23. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Применение языка HTML для создания Web-документов. Учебное пособие. М.: Школа-вуз Современное образование, 2005. 83 с.

24. M.Ellert et al., "Advanced Resource Connector middleware for lightweight computational Grids". Future Generation Computer Systems 23 (2007) 219240.

25. Sajjad et al, "AutoMAGI—An Autonomic Middleware for Enabling Mobile Access to Grid Infrastructure," Proc. Joint Int'l Conf. Autonomic and Autonomous Systems and Int'l Conf. Network-ing and Services (ICAS-ICNS 2005), IEEE CS Press, 2005, pp. 73-79.

26. Кулагин Б. Психология работы с персоналом в трудах отечественных специалистов // Анализ профессиональной деятельности. СПб.: Питер, 2001. С. 103-119.

27. Лабзунов П. П. Управление затратами на промышленных предприятиях России. М.: Экономика, 2005. 224 с.

28. Лейбович А.Н. Белые пятна научного обеспечения развития образования. М., Образовательная политика, 2006, №4. С. 9-12.

29. Магура М. И., Курбатова М. Б. Оценка работы персонала. Подготовка и проведение аттестации. М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 2002. 176 с.

30. Маклаков С. В. BPwin и ERwin. CASE средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 2000. 256 с.

31. Меркулов А. М., Обучение при помощи мобильных устройств новая парадигма электронного обучения // Молодой ученый, 2012, №3, Т.1. С. 53-57.

32. Меркулов A.M., Петриков П.А., Исмаилов М.И., Остроух A.B., ОБУЧЕНИЕ ПРИ ПОМОЩИ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГРИД-ТЕХНОЛОГИЙ // В мире научных открытий, издательство «Научно-инновационный центр», 2012, №5. С. 194-204

33. Модульно-компетентностный подход и его реализация в средней профессиональном образовании. / Под общ. ред. д.п.н., профессора A.A. Скамницкого. М., 2006. 276 с.

34. Патаракин Е.Д., «Сетевые сообщества и обучение», М., ПЕР СЭ, 2006, 68 с.

35. Новиков A.M. Построение системы непрерывного профессионального образования. М., 2000.

36. Остроух А. В., Суркова Н. Е. Методы проектирования информационных систем. Учебное пособие. (Гриф УМО). М.: РосНОУ, 2004. 144 с.

37. Остроух А. В. Опыт разработки электронных образовательных ресурсов нового поколения для дистанционной технологии обучения. Красноярск: В мире научных открытий. НИЦ, №9 (21), 2011. С. 149-158

38. Остроух А. В., Суркова Н. Е. Электронные образовательные ресурсы в профессиональном образовании (Монография) ISBN 978-3-8433-2216-4. Saarbrucken, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing., 2011. 184 c.

39. Опыт разработки и использования электронных образовательных ресурсов нового поколения для дистанционной технологии обучения / Остроух. А. В. и др.. М., Научный вестник МГТУ ГА, №141, 2009. С. 179-187.

40. Остроух А. В., Толкаев Е.Ю. Опыт использования LMS MOODLE для создания системы дистанционного обучения. М.: Информационные технологии управления в автотранспортных системах: Сборник научных трудов факультета «Управление», МАДИ(ГТУ), 2008. С. 207212.

41. Переверзев М. П., Логвинов С. И., Логвинов С. С. Организация производства на промышленных предприятиях. М.: Инфра-М, 2010. 336 с.

42. Parkin М., Van den Burghe S., Corcho О. et al. The knowledge of the grid: A grid ontology //Proc. of the 6-th Cracow Grid Workshop. — 2006. — P. 111—118.

43. Петриков П. А., Подходы к разработке учебных материалов для дистанционного обучения // Молодой ученый, 2012, №2, Т.1. С. 59-62.

44. Петров М.Б., Петриков П.А., Пшеничный Д.А., Меркулов А.М., Эффективность и живучесть программных средств облачных нанопроцессорных систем // Качество. Инновации. Образование., Фонд «Европейский центр по качеству», 2012, №2. С. 82-84.

45. Пирогов В. Ю. Информационные системы и базы данных. Организация и проектирование. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 528 с.

46. Почебут JI. Психология работы с персоналом в трудах отечественных специалистов // Оценка персонала организации. СПб.: Питер, 2001. С. 292-306.

47. Said М., Kojima I. S-MDS: Semantic Monitoring and Discovery System for the Grid // Journal of Grid Computing. — 2008. —Vol. 7, N 2. —P. 205— 224.

48. Путилин А. Б., Юрагов Е. А. Компонентное моделирование и программирование на языке UML. Практическое руководство по проектированию информационно-измерительных систем. М.: НТ Пресс, 2005. 664 с.

49. Пчелкина М. Информационные технологии в управлении предприятием // Внедрение информационной системы на предприятии с проектным типом производства. М.: Три квадрата, 2004. С. 46-49.

50. Патаракин Е.Д. ,, «Социальные взаимодействияи сетевое обучение 2.0»,// «Современные технологии в образовании и культуре», 2009, 68 с.

51. Строганов В.Ю., Алексахин С.В., Николаев А.Б. Развитие системы дистанционного обучения // Научно методический и информационно-аналитический журнал: «Человеческие ресурсы». Саратов, 2002. С. 1012.

52. Строганов В.Ю., Николаев А.Б., Саркисова И.О. Организация адаптивного тестового контроля // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., МАДИ(ГТУ), 2004. С. 12-19.

53. Строганов В.Ю. Формализованная модель учебного плана. // Научный вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана. №25, серия «Информатика». М.: МГТУ ГА, 2000. С.83-88.

54. Строганов В.Ю.,Николаев А.Б., Евстратова И.А., Иванова JI.B. Формализованное описание методической адаптивности с использованием аппарата цепей Маркова. Сб. науч. тр. М., МАДИ (ГТУ), 2003.

55. Трайнев В. А., Гуркин В. Ф., Трайнев О. В. Дистанционное обучение и его развитие. М.: Дашков и Ко, 2012. 296 с.

56. Фихман Ю. Н. Система менеджмента качества на промышленном предприятии (по стандарту ИСО 9001:2000). Пособие по разработке систем. М.: НТК «Трек», 2011. 216 с.

57. Формализованное описание методической адаптивности с использованием аппарата цепей Маркова / Строганов В. Ю. и др.. Сб. науч. тр. М., МАДИ (ГТУ), 2003.

58. Фрост Рэймонд, Дей Джон, Крейг Ван Слайк. Базы данных. Проектирование и разработка. М.: НТ Пресс, 2007. 592 с.

59. Фрумин И.Д. Компетентностный подход как естественный этап обновления содержания образования // Педагогика развития: ключевые компетенции и их становление: Материалы 9-й научно-практической конференции. Красноярск, 2003. С. 41-44.

60. Мельникова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. М.: Логос, 2002. 432 с.

61. Kim, S.H., Mims, С., & Holmes, К.P. (2006). An introduction to current trends and benefits of mobile wireless technology use in higher education. AACE Journal, J4(1), 87-100.

62. Эмблер Скотт В., Садаладж Прамодкумар Дж. Рефакторинг баз данных. Эволюционное проектирование. М.: Вильяме, 2007. 368 с.

63. Haider Kadhem Mushin—The Using of E-leaming Techniques to Improve the Medical Education □, 3 rd international conference on Information and Communication Technologies: From Theory to Applications, ICTTA, 2008.

64. Abdelmonim Awad Osman. Learning Management Systems (LMS). ISBN 978-3-8433-8373-8, 2011. 232 p.

65. Albert K.W. Yeung, G. Brent Hall. Spatial Database Systems: Design, Implementation and Project Management (GeoJournal Library). ISBN 1402053932, 2007. 564 p.

66. Ali Jafari. Course Management Systems for Learning: Beyond Accidental Pedagogy. ISBN 1591405122, 2005. 399 p.

67. Anastasia Kitsantas, Nada Dabbagh. Learning to learn with integrative learning technologies (ILT): a practical guide for academic success. IAP,2009. 178 p.

68. Baljeet Dhaliwal. Assemble To Order Learning Management System. ISBN 978-3-6390-1548-5, 2010. 224 p.

69. Blessing Adeoye. E-Learning Systems. ISBN 978-3-6391-7518-9, 2010. 164 P

70. Brian Petersen. Measuring e-Learning Program Effectiveness. ISBN 978-38383-6597-8, 2010. 256 p.

71. Burcu Kor. Evaluation and efficiency of e-learning systems. ISBN 978-38383-4886-5,2010. 128 p.

72. Cesar Olavo de Moura Filho. Designing e-learning applications. ISBN 9783-8383-0414-4, 2010. 252 p.

73. Colin Ritchie. Database Principles and Design. Florence, USA: Course Technology, Cengage Learning, ISBN 978-1-84480-540-2, 2008. 412 p.

74. D. R. Garrison, Terry Anderson, Randy Garrison. E-Learning in the 21st Century: A Framework for Research and Practice. ISBN 0415263468, 2011. 184 p.

75. Diemer Hugo. Industrial organization and management. ISBN 1149417005,9781149417003, 2011. 207 p.

76. Frederic P. Miller. Learning Management System. ISBN 978-6-1307-1177-1,2010. 68 p.

77. Grete Netteland. E-learning for Change in a Large Organization. ISBN 9783-6391-5416-0, 2010. 272 p.

78. Haitham El-Ghareeb. Evaluation of Service Oriented Architecture in e-Learning. ISBN 978-3-8383-5538-2, 2010. 176 p.

79. Howard Hills. Individual Preferences in E-Learning. ISBN 0566084562, 2003. 114 p.

80. Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). ISBN 0120884070, 2005. 560 p.

81. Jamal Douglas. Learning Management System "BLACKBOARD DESIGN". ISBN 978-3-6392-4116-7, 2010. 136 p.

82. Jonathan Moore, Michael Churchward. Moodle 1.9 Extension Development. ISBN 1847194249, 2010. 320 p.

83. Lambert M. Surhone. CA ERwin Data Modeler, 2010.

84. Lee Chao. Database Development and Management (Foundations of Database Design), ISBN 0849333180, 2006. 92 p.

85. Marta Lucia Zuluaga Cardona. Does System Dynamics Facilitate Learning in Resource Management? ISBN 978-3-6390-7247-1, 2010. 112 p.

86. Michael R. Simonson. Teaching and learning at a distance: foundations of distance education. Merrill/Prentice Hall, 2003. 302 p.

87. Nguyen Nhu. Ontology-based Elearning Management System. ISBN 978-38383-4885-8, 2010. 60 p.

88. Peter Rob, Carlos Coronel. Database Systems: Design, Implementation & Management. Florence, USA: Thomson Course Technology, ISBN 0-61921372-8, 2004. 824 p.

89. Recep Serdar Balki. Learning Management System. ISBN 978-3-8383-61680, 2010. 84 p.

90. Robert J. Muller. Database Design for Smarties: Using UML for Data Modeling. ISBN 1558605150, 2006. P. 46-48.

91. Samarathunga L. M. A. D., Fernando W. M. D. E., Petrikov P. A. The design of XML database in fourth-party logistic (4PL). Lugano, Switzerland: Information and telecommunication technologies in intelligent systems, 2010. P. 46-48.

92. Steven S. Skiena. The Algorithm Design Manual. ISBN 1848000693, 2008. ' 736 p.

93. Subramaniam Arunachalam. How to Make e-Learning System Accessible. ISBN 978-3-8433-8894-8, 2011. 92 p.

94. William Rice. Moodle E-leaming Course Development. USA: Packt Publishing, ISBN 1904811299, 2006. 256 p.

95. Yefim Kats. Learning Management System Technologies and Software Solutions for Online Teaching: Tools and Applications. USA: Rivier College, 2010. 427 p.

96. IBM developer Works Электронный ресурс. URL: http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/lparoshina toolkits/index.html?S TACT=105AGX99&S CMP=GR01

97. Классификация грид систем в практическом применении / Нгуен Хоай Ань, Доан Зуй Чунг, «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов», Курск, 2010г.

98. Three Pillar Global Электронный ресурс. URL: http://www.3pillarglobal.com/white-paper/mobile-web-vs-native-apps

99. Д.М. Понизовкин. Построение оптимального графа связей в системах коллаборативной фильтрации // Программные системы: теория и приложения : электрон, научн. журн. 2011. № 4(8), с. 107-114. URL: http://psta.psiras.ru/read/psta201 1 4 107-114.pdf