автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Автоматизация процессов управления качеством в системе правовой подготовки вузов МВД России

МВД России Санкт-Петербургский университет

На правах рукописи

Р Г Б ОМ

ИСАКОВ .

Сергей Львович ~ 3 ДПР 2000

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В СИСТЕМЕ ПРАВОВОЙ ПОДГОТОВКИ ВУЗОВ МВД РОССИИ

Специальность 05.13.10 -управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2000

Диссертация выполнена на кафедре информационных систем Санкт-Петербургского университета МВД России

Научный руководитель:

доктор военных наук, профессор В.С.Артамонов

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор О.А.Толпегин; кандидат технических наук, доцент А.А.Грехов

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский военно-морской институт

Защита состоится «. /V » мл/)/ </_2000 г.

в аудитории № в « /У » Чсюов на заседании диссер-

тационного совета К 052.10.04 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата технических наук в Санкт-Петербургском университете МВД России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета МВД России (198075, Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, дом 1).

Автореферат разослан «_ » gußpt-z^J)_2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета К 052.10, /

кандидат технических наук, доцент / А.В.Фомин

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В связи с переходом экономики страны на рыночные принципы возрастает роль права в регулировании социальных и хозяйственных процессов. Вследствие этого увеличивается потребность народного хозяйства в специалистах юридического профиля. Усложнились задачи, решаемые сотрудниками ОВД, что привело к значительному повышению требований к качеству подготовки выпускников вузов МВД.

Одним из путей повышения качества выпускников вузов МВД является автоматизация информационного обеспечения и управления учебным процессом. Поэтому задача создания автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки как наиболее важного вида подготовки выпускника вуза МВД является на настоящий момент весьма своевременной.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение качества правовой подготовки в вузах МВД России.

Для реализации этой цели в работе ставятся и решаются следующие научно-технические задачи:

1. Исследование структуры и функций системы управления качеством правовой подготовки.

2. Разработка математической модели формирования правовых знаний при использовании информационной системы правовой подготовки и контроля качества знаний.

3. Разработка математической модели и алгоритма функционирования контура управления качеством правовых знаний.

4. Обоснование предложений по созданию автоматизированной системы контроля качества правовых знаний.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является автоматизированная система управления качеством правовой подготовки в вузе МВД России. Предметом исследования являются процессы управления качеством правовой подготовки в автоматизированной системе управления.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории матриц, теории обучения, теории систем управления.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке автоматизированной системы управления качест-

вом правовой подготовки для вузов МВД. Настоящее исследование является первой работой, в которой решается задача создания математических моделей контура формирования правовых знаний и системы контроля их качества порогово-допусковым методом, базирующемся на двухступенчатом статистическом анализе и функции желательности Харрингтона. Предложены математическая модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, обеспечивающего изменение качества правовых знаний обучаемых в требуемом направлении. Определены основные параметры и характеристики системы управления качеством изучения положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности» как подсистемы автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки.

Положения, выносимые на защиту.

1. Обоснование структуры и функций автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД, а также обоснование состава показателей качества правовой подготовки.

2. Вероятностная модель контура формирования правовых знаний с подсистемой контроля качества знаний методом двухступенчатого статистического анализа.

3. Матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления качеством правовых знаний.

4. Подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», включающая информационную матрицу закона, систему тестов, подсистему контроля качества знаний с каналом порогового контроля методом двухступенчатого статистического анализа и каналом допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

1.Обоснованы предложения по структуре, функциям и основным техническим показателям автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД.

2. Полученные в диссертации математические модели использованы при разработке методов математического моделирования в НИР: «Использование методов математического моделирование

эоевых процессов в подготовке внутренних войск МВД РФ», проводимой в Санкт-Петербургском университете МВД России.

3. Разработанные в диссертации модели: модель порогового (онтроля методом двухступенчатого статистического анализа и модель допускового контроля на основе функции желательности <аррингтона позволяют автоматизировать процедуру контроля (ачества правовых знаний на базе применения средств вычислительной техники.

4. Разработанные в диссертации матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления позволяют автоматизировать процедуру управления качеством знаний обу-шемых при использовании средств вычислительной техники.

5. Разработанная в диссертации подсистема автоматизиро-$анной системы управления качеством правовой подготовки, федназначенная для изучения Федерального закона «Об опера-■ивно-розыскной деятельности», кроме использования в учебном фоцессе в вузах МВД, может применяться для оценки качества ¡наний офицерского состава органов внутренних дел при прове-\ении аттестаций и при проверке их готовности к выполнению ¡ажных и ответственных заданий, требующих четкого знания Фе-(ерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

Апробация исследования. Основные положения исследова-1ия были представлены на межвузовской научно-практической онференции «Актуальные проблемы борьбы с преступностью в «временных условиях», Санкт-Петербург, май 1997 г.; на между-¡ародной научно-практической конференции «Законность, опера-ивно-розыскная деятельность и уголовный процесс», Санкг-1етербург, апрель 1998 г.; на 5-й межвузовской научно-практиче-кой конференции «Новые информационные технологии в практи-е работы правоохранительных органов», Санкт-Петербург, де-абрь 1998 г.; на международной научно-практической конферен-,ии «Компьютерная преступность: состояние, тенденции и пре-ентивные меры ее профилактики», Санкт-Петербург, февраль 999 г; на всероссийской научно-практической конференции «Ак-уальные проблемы безопасности информационного простран-тва», Санкт-Петербург, октябрь 1999 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных абот.

Объем и структура диссертации. Диссертационная работа остоит из введения, четырех глав, заключения, списка литерату-

ры (125 наименований) и двух приложений. Объем диссертации составляет 143 страницы машинописного текста, включая 12 таблиц и 17 рисунков, с учетом приложений -192 страницы.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, рассматриваются цели, задачи, объект и предмет исследования, методы исследования, научная новизна и положения, выносимые на защиту, а также апробация и реализация результатов диссертационного исследования.

В первой главе проводится анализ существующей системь правовой подготовки в вузах МВД. Рассматриваются ее основные функции, состав и особенности элементов, характер связей. Формулируются цели и задачи системы, обосновывается необходимость автоматизации процессов управления в системе правовой подготовки как условия выполнения повышающихся требований ► специалистам юридического профиля. В результате анализе свойств системы определены требования к автоматизированной системе управления качеством правовой подготовки.

Обоснован состав показателей качества правовой подготовки и предложена методика их определения.

При оценке качества правовой подготовки обучаемых рассматриваются два вида показателей качества: единичные и комплексные. Единичные показатели выступают как мера одного свойства, комплексные показатели выступают мерой нескольких свойств. Комплексные показатели удобно формировать, когда единичные показатели выражаются в относительных единицах измерения.

Оценка качества в относительных единицах часто производится по отношению величины ¡-го показателя качества к нормирующему значению этого показателя.

СИ

О! (отн) = -, (1)

ОЫ

где 01н -нормирующее (базовое) значение показателя качества.

За нормирующие значения показателей качества в текущем периоде обычно принимают достигнутые в предшествующем пе-

риоде значения с учетом профиля и специализации курсантов и слушателей. Рассматриваются комплексные показатели с мультипликативным и аддитивным взвешиванием.

Мультипликативный комплексный показатель качества имеет вид: п ои

КПпм = П 01 отн , (2)

¡=1

где си - весовой коэффициент ¡-го показателя (единичного или группового).

п - число частных показателей качества, учитываемых в комплексном показателе.

Аддитивный комплексный показатель качества имеет вид:

п

КПпа = £ а! • 01 отн (3)

¡=1

При формировании комплексных показателей качества правовой подготовки для показателей, имеющих большую ценность, весовые коэффициенты принимают большими по значению относительно других. Это обеспечивает большую чувствительность комплексного показателя к более важным частным показателям и наоборот. Для принятия окончательного решения об уровне качества подготовленного специалиста следует учитывать как комплексные, так и наиболее важные единичные показатели.

В результате проведенной оценки показано, что эластичность комплексного показателя качества знаний с мультипликативным взвешиванием по групповым показателям выше эластичности по весовым коэффициентам.

Во второй главе исследуются роль и значение автоматизированной информационной системы правовой подготовки (АИС ПП) для информационного обеспечения функционирования системы управления качеством правовой подготовки. Определены основные функции АИС.ПП: хранение правовой информации, выдача ее по запросам обучаемых, автоматизированный контроль качества знаний, автоматизированное управление процессом формирования знаний. Сформулированы и обоснованы предложения по структуре и составу элементов автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки (АСУ КПП).

Структурная схема АСУ КПП представлена на рис.1, где УО -управляющий объект, ОУ - объект управления (в состав системы управления не входит). В процессе управления управляющий

объект посредством АИС ПП получает информацию о состоянии объекта управления и на ее основе добивается повышения качества учебно-воспитательного процесса.

АИС ПП включает в себя следующие компоненты:

1) Справочно-правовая система «Гарант» (Версия 4.5).

2) Подсистема контроля качества знаний.

3) Подсистема накопления результатов правовой подготовки. Для внедрения программных средств выбрана платформа IBM

PC совместимого компьютера на базе микропроцессора семейства х86 под управлением операционной системы Microsoft Windows'95/98/2000.

Управляющие воздействия

Ответы

на запросы

УО

•Запросы t>

Справочно-

правовая

система

Подсистема контроля качества знаний

Подсистема

накопления

результатов

правовой

подготовки

Запросы

Справка

Контроль

Запросы ^

Информация состояния ■ обучаемого

ОУ_

Обучаемый

Рис.1. Структура автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки

В АСУ КПП формируется два контура управления:

1) контур стратегического управления;

2) контур оперативного управления.

Структурно-функциональная схема контура стратегического управления представлена на рис.2, где УО - управляющий объект, М - монитор,

вектор задающего воздействия В = {Ы, I. (I), От},

N - число изучаемых положений в дисциплине,

1_ (0 - тематический план,

От - контрольный балл (требования по качеству знаний).

Контур стратегического управления выполняет функции: обобщения и накопления информации о качестве правовых знаний обучаемых, формализации, хранения и выдачи требований /правляющего объекта по объему изучаемых дисциплин, порядку их прохождения и требований управляющего объекта по качеству знаний.

Рис.2. Структурно-функциональная схема контура стратегического управления

Структурно-функциональная схема контура оперативного 'правления представлена на рис.3,

где Мт - матрица требуемого качества знаний, Мф({) - матрица фактического качества знаний, U(t) - матрица управлений.

Рис.3. Структурно-функциональная схема контура оперативного управления

Контур оперативного управления выполняет функции управления процессом формирования правовых знаний обучаемых. Он обеспечивает доступ обучаемых к справочно-правовой системе, к подсистеме контроля качества знаний и определяет соответствие фактического качества знаний требуемому.

Представление правовых документов для АИС ПП рассматривается в виде модульных и матричных информационных моделей, которые иллюстрируются моделями формализованного представления Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

При работе с АИС ПП обучаемый обращается к справочно-правовой системе с запросами (заявками) на пополнение или восстановление правовых знаний. АИС ПП выступает в роли системы обслуживания этих заявок. В результате образуется контур формирования правовых знаний.

Процесс формирования знаний является результатом двух процессов: процесса усвоения (восстановления) знаний и процесса забывания (утраты) знаний. При утрате знаний обучаемый восстанавливает их с помощью АИС ПП. Для анализа процесса формирования знаний построено пространство состояний обучаемого Е. Элементы пространства состояний Е определяются количеством положений учебной дисциплины, которые обучаемый не усвоил или забыл.

Текущее состояние Е1. означает, что обучаемый не знает I положений учебной дисциплины. Ei.eE, |_=0, 1, ..., N. где N - общее число положений учебной дисциплины.

При использовании АИС ПП обучаемый переходит из состояния Е1. в состояние Еы, Е1-2 и т.д. А при утрате знаний обучаемый может перейти из состояния Е1. в состояние Е1.+1, Е1.+2 и т.д.

Процесс забывания можно представить случайным потоком, образованным событиями, состоящими в изменении знаний в моменты 11, 12,... в сторону уменьшения. Этот поток является потоком заявок на использование АИС ПП. Предполагается, что поток заявок на использование АИС ПП является пуассоновским.

к

Рк(1)= —

е,

И)

к!

где Pk(t) - вероятность того, что за промежуток времени t поступит к заявок на использование АИС ПП для восстановления знаний,

ц - интенсивность потока заявок (потока забывания). Время обслуживания потока заявок (время восстановления знаний) подчиняется экспоненциальному закону с функцией распределения

-XI

F(t) - 1-е , (5)

где X - интенсивность потока восстановления знаний с помощью АИС ПП.

Схема контура формирования знаний представлена на рис.4.

Положения

Справочно-правовая система

Обучаемый Рис.4. Контур формирования знаний

С учетом принятых предположений процесс изменения знаний можно описать марковским случайным процессом, определяемым системой уравнений:

с1Ро(Ц с»

с1Рь(1) Л (ЗРЫ

= -хроа) + цР1№ (6)

= -(х+ц) рцц + а.Ры + цРь+1 (о (7)

= - цР^) + ЯРы-1 (0 (8)

(И

Из этой системы с учетом нормирующего условия: N

X, РЩ) = 1 (9)

1=0

можно определить вероятности состояний обучаемого РЦЦ. На основе эргодической теоремы Маркова текущие значения вероятностей состояний обучаемых стремятся к предельным.

НтРЦЦ = Р1 (10)

I > о

Предельные вероятности состояний определяются формулами Эрланга:

I

(цтв)

и

р1= - (11)

]

N (цтв)

2 -

]=0 Я при 1 = 0.....N

Получено выражение для определения пропускной способности АИС ПП как системы обслуживания:

1-Ро

у= -, (12)

ТВ

где тв - среднее время восстановления знаний, Ро - вероятность 0 - состояния обучаемого. Также получено выражение для определения среднего времени цикла взаимодействия обучаемого с АИС ПП:

Тв

Тц=Ы --(13)

1-Ро

где N - число положений учебной дисциплины.

В третьей главе рассматривается предложенный метод поро-гово-допускового контроля качества правовых знаний. Метод основан на выборочном пороговом контроле, базирующемся на двухступенчатом статистическом анализе и допусковом контроле выборок на основе функции желательности Харрингтона.

Таблица 1

Границы допускового контроля (функция желательности Харрингтона)

Интервал Оценка

(0,81-1,0)БП тах Отлично

(0,64-0,8)БУ тах Хорошо

(0,37-0,63)БУ тах Удовлетворительно

<0,37БУ тах Неудовлетворительно

Использование двухступенчатого статистического анализа позволяет реализовать статистические процедуры с управляемой длительностью наблюдения.

При выборочном контроле качества процедуры с управляемой длительностью наблюдения позволяют при заданной достоверности контроля сократить объем испытаний. При сокращении объема испытаний снижаются затраты ресурсов на их проведение.

Выбор двухступенчатого анализа объясняется следующими причинами:

1. Метод двухступенчатого анализа дает результаты, близкие к оптимальным, которые могут быть достигнуты с использованием метода последовательного статистического анализа Вальда;

2. Метод двухступенчатого анализа более прост в реализации по сравнению с методом последовательного статистического анализа Вальда.

Схема порогового контроля представлена на рис.5.

С11

С2 С1

С|1+С12

СЗ

экзамен не сдан

экзамен продолжается

экзамен сдан

экзамен не сдан

экзамен сдан

1 этап

2 этап

Рис.5. Схема порогового контроля

Сущность двухступенчатой процедуры порогового контроля качества знаний состоит в том, что если по результатам первого этапа контроля решение принять затруднительно, проводится второй этап. В этом случае решение по качеству знаний принимается по результатам двух этапов. Контролируемым параметром является доля вопросов тестовой системы, на которые обучаемый не мог дать правильный ответ (не усвоил).

Для задания двухступенчатой процедуры контроля задаются параметры процедуры (контрольные нормативы):

П1 - объем выборки на первом этапе,

п2 - объем выборки на втором этапе,

С1 - нижнее пороговое значение количества вопросов тестов, по которым на первом этапе могут быть получены неправильные ответы,

С2 - верхнее пороговое значение количества вопросов тестов, по которым на первом этапе могут быть получены неправильные ответы,

сз - пороговое значение количества вопросов тестов, по которым на втором этапе могут быть получены неправильные ответы,

<31 - количество вопросов тестов, по которым на первом этапе юлучены неправильные ответы,

ё2 - количество вопросов тестов, по которым на втором этапе юлучены неправильные ответы.

При проведении первого этапа (первой выборки), обучаемым федлагается м выбранных случайным образом вопросов тестов.

Если обучаемый не мог дать правильные ответы на с11 вопро-:ов тестов, причем с11< с1, то экзамен сдан. Оценки соответствуют 1абранной сумме баллов за ответы на вопросы теста.

Если сН> с2, то экзамен не сдан.

Если количество вопросов тестов (11, по которым обучаемый не юг дать правильные ответы, соответствует неравенству ;1 < (11 < с2, то экзамен продолжается.

Далее проводится второй этап контроля. Обучаемому предла-ается дополнительно пг выбранных случайным образом вопро-ов тестов. Если при этом обучаемый не мог дать правильные от-еты на (¿2 вопросов тестов, причем выполняется неравенство:

сН + <12 < сз, то экзамен сдан.

Если с11 + (12 > сз, то экзамен не сдан.

Таким образом, двухступенчатая процедура контроля качества наний в АИС ПП характеризуется пятью параметрами: ш, П2, С1, 2, сз, т.е.

Э = {П1, П2, С1, С2, сз},

где Б - двухступенчатая процедура контроля качества знаний.

Параметры С1, С2, сз должны удовлетворять соотношению: 1 < С2 < сз.

Для оценки эффективности процедур контроля качества зна-ий используют их оперативные характеристики, показывающие ависимость вероятности положительной оценки знаний обучае-юго от доли вопросов, на которые получены неправильные отве-ы. При двухступенчатой процедуре контроля качества знаний перативная характеристика определяется выражением:

с1-1 <11 с2 с!2 С2-С11 <12

я(9) = 2 Рп1 (0) + Е Рп1 (9) ■ 2 Рп2 (9) (14)

с11=0 <11=с1+1 62=0

СП

где Рт (9) - вероятность того, что на первом этапе из выборки 1 вопросов тестов на сИ получены неправильные ответы,

где Рп2 (8) - вероятность того, что на первом этапе из выборки П2 вопросов тестов на d2 получены неправильные ответы.

По оперативной характеристике определяются риск переоценки знаний (риск потребителя) и риск недооценки знаний (риск поставщика).

Получены выражения для определения рисков переоценки и недооценки знаний для биномиального и пуассоновского законов распределения вероятностей доли вопросов, на которые получены неправильные ответы. Определены параметры двухступенчатой процедуры оценки качества знаний Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности» и его оперативные характеристики при биномиальном и пуассоновском законах распределения вероятностей доли ошибочных ответов.

Метод порогово-допускового контроля реализуется в двухка-нальной подсистеме контроля качества правовых знаний, входящей в контур оперативного управления.

Подсистема контроля качества правовых знаний формирует матрицу фактического качества знаний.

Мф(Ц

011(1) 012(Ц.....Оиф)

021Ш 022(0.....О2к(0

0111(4 Оп2(0.....Опк(0

(15)

Требования по качеству знаний формализуются в форме матрицы требуемого качества знаний.

Мт =

Опт 012Т г.... 01 кт 021Т 022Т ..... 02кТ

Оп1Т Оп2Т ..... ОпкТ

(16)

Матричная форма представления информации лежит в основе разработанной математической модели управления качеством правовой подготовки.

Сравнение матриц Мт и Мф(Ц позволяет определить необходимую для реализации принципа управления по состоянию матрицу отклонений.

ДМО) = Мт - Мф(9 (17)

Уравнение (17) является уравнением замыкания контура оперативного управления. Элементы матрицы отклонений дМф определяются как разности между требуемой и фактической оценками качества знаний положений правовых документов.

АОи^) = ОЦт-ОчСО (18)

Матрица отклонений имеет вид:

ДМ(0

Д011(Ц Д012(Ч.....Д01к(1)

Д021(Ц Д022(\) .....Д02к(\)

ДСЫШ ДОп20).....ДОпкф

(19)

Анализ элементов матрицы отклонений на выполнение условия:

дсад > О, (20)

позволяет выявить положения дисциплины, качество знаний которых не отвечает требуемому. На основе такого анализа составляется перечень положений, качество знаний которых следует повысить. Этот перечень выступает в роли управляющего воздействия на обучаемого для повторного изучения материала. Управляющее воздействие формализуется в виде матрицы управления.

и({) =

инДО Ш2(0.....ШкДО

1121(1) 1122(0.....игкф

иш(0 ип2(0.....ипк(Ц

(21)

Элементы матрицы управления имеют два значения 0 и 1, I)и =0, когда качество знаний удовлетворяет требованиям, и и У =1, когда не удовлетворяет.

Выражения (15) - (21) образуют матричную модель функционирования контура оперативного управления качеством правовой подготовки, на базе которой разработан алгоритм функционирования контура (рис.6).

В четвертой главе приводится оценка достоверности полученных результатов и определяются направления дальнейших исследований.

Систему управления качеством правовой подготовки можно отнести к классу многомерных стохастических систем. Ее размер-

ность определяется числом положений учебной дисциплины. Сто-хастичность является следствием случайного характера процессов утраты и пополнения знаний. Математическая модель системы управления качеством правовой подготовки описывает ее функционирование на основе информационного взаимодействия между составными частями. Математическое описание контура формирования знаний базируется на концепции пространства состояний и марковских случайных процессов, широко используемых для описания стохастических систем.

В контуре формирования знаний автоматизированная информационная система выполняет функцию обслуживания требований обучаемого на пополнение знаний и повышение их качества. Характерная особенность таких систем - необходимость учете случайного потока заявок и случайного времени обслуживания. Е исследованиях процесса обучения показано, что поток требований на пополнение знаний можно считать пуассоновским. Он обладает свойствами стационарности, ординарности и не имеет последействия. В то же время, пуассоновский поток является наиболее трудным для системы обслуживания, поэтому системы, рассчитанные на пуассоновский поток, будут эффективно работать при других видах потоков с той же интенсивностью. Важнук; роль в теории систем обслуживания играют ассимптотические свойства процесса обслуживания, выявленные К.Эрлангом для случая показательного времени обслуживания и любого числа обслуживающих приборов и доказанные в работах Р. Форте, Б.А.Севастьянова и А.Я. Хинчина. На основе этих свойств для оценки текущего распределения вероятностей состояний можнс использовать его предельное значение. При этом ошибка в оценке не является существенной, если общая продолжительность процесса не меньше (2-3) 1/ц.

Достоверность полученных в работе результатов вытекает иг применения апробированных методов теории систем массовогс обслуживания, теории управления, теории случайных процессов, а также опытной проверки разработанной тестовой системы закона «Об оперативно-розыскной деятельности», двухступенчатой процедуры принятия решений по качеству знаний и алгоритма функционирования контуром оперативного управления качеством правовой подготовки.

Рис.6. Алгоритм функционирования контура оперативного управления

В заключении обобщены основные теоретические и практические результаты.

В приложении 1 приведены требования к правовой подготовке выпускников Санкт-Петербургского университета МВД России по специальности 02.11.00- «Юриспруденция».

В приложении 2 приведены тесты подсистемы контроля качества знаний Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные результаты и выводы работы состоят в следующем:

1. Обоснована структура автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки в вузах МВД; определен состав подсистем, их основные функции, информационные и управляющие связи; определены требования к основным параметрам системы управления качеством правовой подготовки.

2. Разработана вероятностная модель контура формирования правовых знаний обучаемых при использовании автоматизированной информационной системы правовой подготовки и обоснована структура этой системы.

3. Разработана матричная модель функционирования контура оперативного управления качеством правовой подготовки, определена его структура и предложен алгоритм управления процессом формирования знаний.

А. Поставлена и решена задача разработки подсистемы контроля качества правовых знаний, обоснована ее двухканальная структура, определены принцип работы канала порогового контроля на базе двухступенчатой процедуры принятия решения о качестве знаний и принцип работы канала допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

5. Обоснован состав показателей качества правовой подготовки, разработана методика определения комплексных показателей качества правовой подготовки при аддитивном и мультипликативном взвешивании групповых показателей.

6. Разработана подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», произведена оценка эффективности контроля качества знаний закона по критерию риска переоценки знаний (риска потребителя).

Полученные автором в процессе диссертационных исследований научные результаты подтверждены 2 актами реализации: в Санкт-Петербургском университете МВД России, в Балтийском государственном техническом университете.

ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ СЛЕДУЮЩИЕ

РАБОТЫ

1. Автоматизация процесса принятия решений при помощи компьютера // Законность, оперативно-розыскная деятельность и уголовный процесс: Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 9-10.04.98 / Под ред. В.П.Сальникова. Часть 1. СПб.: Санкт-Петербургская академия МВД России, 1998. 0,2 п.л.

2. Концепция оценки качества подготовки специалистов информационной безопасности // Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов: Материалы 5-й межвузовской научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 20.11.98 / Под ред. В.П.Сальникова. Часть 3. СПб.: Санкт-Петербургский университет МВД России, 1998. 0,2 п.л.

3. Проблемы повышения эффективности автоматизированного управления // Известия высших учебных заведений. Правоведение. №3. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет, 1998. 0,1 п.л.

4. Формальные языки и грамматики: Учебное пособие / Под ред. В.П.Сальникова. Санкт-Петербургская академия МВД России, 1997 (в соавторстве). 2,0 п.л.

5. Об оценке факторов опасности в оперативной работе II Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях: Материалы межвузовской научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 22.05.97 / Под ред. В.П.Сальникова. СПб.: Санкт-Петербургская академия МВД России, 1997. 0,2 п.л.

6. Структуризация информационной безопасности объектов в виде дерева целей //Актуальные проблемы безопасности информационного пространства: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 5-8.10.99 / Под ред. В.П.Сальникова. СПб.: Санкт-Петербургский университет МВД России, 1999. 0,2 п.л.

7. Об информационной безопасности системы управления качеством обучения // Компьютерная преступность: состояние, тенденции и превентивные меры ее профилактики: Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 12-13.02.99 / Под ред. В.П.Сальникова. Часть 3. СПб.: Санкт-Петербургский университет МВД России, 1999. 0,2 п.л.

Введение.

Глава 1. Системный анализ процесса управления правовой подготовкой специалистов ОВД.

1.1. Анализ правовой подготовки в вузах МВД.

1.2. Определение требований к системе управления качеством правовой подготовки вуза МВД.

Глава 2. Принципы построения и функционирования системы управления качеством правовой подготовки специалистов ОВД.

2.1. Структура системы управления качеством правовой подготовки.

2.2. Формирование информационной модели массива правовых документов.

2.3. Математическая модель контура формирования знаний в автоматизированной информационной системе правовой подготовки.

2.3.1. Вероятностная модель динамики контура формирования знаний.

2.3.2. Пример расчета вероятностей состояний обучаемого при изучении Федерального закона

Об оперативно-розыскной деятельности».

2.3.3. Характеристики автоматизированной информационной системы правовой подготовки, как системы обслуживания заявок на пополнение знаний.

Глава 3. Алгоритм управления качеством правовой подготовки в автоматизированной информационной системе.

3.1. Математическая модель оценки качества правовой подготовки на базе тестирования.

3.2. Математическая модель процедуры контроля качества правовой подготовки.

3.3. Параметры и оперативная характеристика двухступенчатой процедуры принятия решения по качеству знаний Федерального Закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

3.4. Математическая модель управления качеством правовой подготовки.

3.5. Пример определения матрицы управляющих воздействий на обучаемого.

Глава 4. Оценка достоверности полученных результатов и определение направлений дальнейших исследований.

4.1. Оценка достоверности полученных результатов.

4.2. Экспериментальная проверка функционирования автоматизированной информационной системы правовой подготовки.

4.3. Направления дальнейших исследований.

В современном мировом сообществе сформировалось понимание того, что от уровня образования населения зависят перспективы развития страны [16].

С середины 60-х годов промышленно-развитые страны уделяют большое внимание проблемам образования и его реформированию.

В 80-е годы СССР занимал одно из первых мест в мире по уровню и качеству высшего профессионального образования. Однако в конце 90-х годов, по данным ЮНЕСКО, Россия оказалась на 13-м месте в последней, третьей группе развивающихся стран, а, по данным Минобразования РФ, по уровню и качеству школьного образования Россия находится в конце шестого десятка стран мира. Поэтому проблема качества образования на всех его уровнях и во всех формах реализации, приобретает первостепенное значение, от решения которой во многом зависит будущее страны [80].

Под качеством следует понимать устойчивую совокупность свойств предмета. В науке о качестве продукции понятие качества определяют, как множество потребительских свойств продукта [30], т.е. качество определяется с позиций требований потребителя к свойствам продукции. Базируясь на этом, под качеством подготовки специалистов следственной и оперативной деятельности будем понимать множество свойств выпускника вуза МВД России, отвечающих требованиям органов внутренних дел к сотруднику ОВД по должностному предназначению.

Выделение качества подготовки специалистов в самостоятельную научную проблему, как предмет исследования в системе МВД, требует решения ряда методологических вопросов: а) теоретического определения и практического описания понятия «качество подготовки» применительно к специалистам системы МВД России различного профиля и уровня образования (при этом качество подготовки 5 следует рассматривать, как интегральный показатель деятельности соответствующих образовательных учреждений Министерства); б) разработки социально обоснованных (федеральных, ведомственных и т.п.) критериев качества подготовки; в) выявления объективных признаков, показателей, свидетельствующих об отклонении качества подготовки специалистов от заданных требований.

В развитых странах мира проблема качества интеллектуальных ресурсов выдвинулась в число первоочередных национальных проблем. Возрастание роли высшего образования в развитии современного общества стимулировало в последние годы системные исследования по проблемам высшей школы и становление ряда новых научных направлений, таких как философия образования, управление качеством образования, квалиметрия высшей школы [25].

Существенное влияние на систему образования оказывают следующие факторы [65]:

1. Система образования является сложной иерархической системой.

2. Система комплексного управления образованием, должна решать следующие проблемы: а) оценки качества содержания образования и личности курсанта (слушателя); б) контроля усвоения знаний, поскольку большинство оценочных технологий не подразумевает учета динамики психических процессов курсантов (слушателей), без чего невозможна коррекция и активизация их познавательной деятельности; в) использования будущими специалистами современных компьютерных технологий в период обучения и исполнения обязанностей по должности; г) управление процессом образования. 6

Проблема управления в образовательных системах, в том числе системах правовой подготовки, является сложной многоаспектной проблемой, решение которой невозможно без применения современных квалиметрических технологий. Разнообразие методик, непродуманный выбор оценочных моделей, недостаточно квалифицированная экспертиза, сформировали несколько хаотичную картину в этой сфере. Преодоление этого состояния определяет необходимость создания осознанного проектировочного подхода к системе комплексного управления образованием, которая должна включать систему оценки качества образования, систему прогноза развития образования, систему управления процессом подготовки по отдельным дисциплинам.

Существующая система подготовки специалистов по юридическим дисциплинам не учитывает в полной мере возможности использования новых информационных технологий и не всегда позволяет обеспечить объективный контроль успеваемости, а также выполнение требований к правовой подготовке курсантов (слушателей).

Требования к правовой подготовке выпускников вузов МВД сформулированы в квалификационной характеристике (Приложение 1).

Выполнение этих требований и подготовка широко образованных юристов является главной задачей, которую МВД поставило перед Санкт-Петербургским университетом МВД России [115]. Одним из путей решения этой задачи является внедрение в учебный процесс новых информационных технологий.

Новые информационные технологии позволяют решать следующие задачи: а) Исключение из цепочки «задача-решение» людей, занятых преобразованием задач в форму, понятную для компьютера. б) Использование электронных документов. Многие электронные документы удобнее всего представлять в интерактивном виде. 7

Интерактивный документ может состоять из нескольких отдельных файлов-страниц, каждый из которых может быть, как текстовым, так и документом любого другого вида. В зависимости от действий пользователя меняется порядок просмотра, автоматически открываются другие документы или воспроизводятся мультимедийные файлы. Интерактивный документ снабжается специальной программой, используемой в качестве средства просмотра. Именно эта программа и обеспечивает обратную связь с пользователем: воздействие пользователя на активные элементы документа (например на гиперссылки или командные кнопки) вызывает соответствующую реакцию этой программы. в) Использование коммуникационных возможностей операционной системы (подключение к локальным и глобальным вычислительным сетям). г) Принятие мер безопасности, препятствующих порче исходного документа и уменьшающих угрозу его редактирования.

Целью использования в учебном процессе новых информационных технологий, является создание между пользователем и компьютером интеллектуального или дружественного интерфейса, позволяющего решать сложные задачи и обеспечивать доступ к любой возможной информации.

Одним из путей повышения качества выпускников вузов МВД является автоматизация информационного обеспечения и управления учебным процессом. Поэтому решение задачи создания автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки как наиболее важного вида подготовки выпускника вуза МВД является на настоящий момент времени весьма своевременной.

Цели и задачи исследования. Целью настоящей работы является повышение качества правовой подготовки в вузах МВД России.

Для реализации этой цели в работе ставятся и решаются следующие научно-технические задачи: 8

1. Исследование структуры и функций системы управления качеством правовой подготовки.

2. Разработка математической модели формирования правовых знаний при использовании информационной системы правовой подготовки и контроля качества знаний.

3. Разработка математической модели и алгоритма функционирования контура управления качеством правовых знаний.

4. Обоснование предложений по созданию автоматизированной системы контроля качества правовых знаний.

Объектом исследования является автоматизированная система управления качеством правовой подготовки в вузах МВД России.

Предметом исследования являются процессы управления качеством правовой подготовки в автоматизированной системе управления.

Основная гипотеза - качество правовой подготовки будет выше при использовании автоматизированной информационной системы в составе системы управления качеством правовой подготовки.

Методы исследования

Предлагаемая работа базируется на результатах, полученных в следующих научных направлениях:

1) методах моделирования сложных систем, разработанных в теории сложных систем, основные результаты которой, представлены в работах [3,7, 14,19,20, 26, 31,41,42, 53, 71, 79,110,114],

2) методах моделирования процессов обучения, разработанных в математической теории обучения, основные результаты которой представлены в работах [8, 22, 67, 68, 77, 78, 88, 95, 96, 101, 111, 112],

3) методах математического моделирования случайных процессов, разработанных в теории вероятностей, теории случайных процессов, основные результаты которых представлены в работах [24, 39, 60, 89, 97, 103, 117,120,122], 9

4) методах оценки качества, разработанных в теории управления качеством и математической статистике, основные результаты которых представлены в работах [1, 30, 33, 36, 59, 63, 65, 75, 80, 98, 100, 101, 102, 125],

5) теории автоматизированных обучающих систем, основные результаты которой представлены в работах [54, 57, 72, 82, 83, 94,108],

6) теории систем управления, основные результаты которой, представлены в работах [2, 9,12, 27, 32, 69, 81, 84, 90, 91,109],

7) методах применения компьютерных технологий в деятельности органов внутренних дел [49, 50, 51, 55, 56, 113].

8) педагогики и психологии [11, 13, 17, 28, 29, 35, 39, 61, 64, 93, 106]

9) теории информационных систем [5, 6,10,18, 27, 58, 66, 76, 92, 107,

118]

На защиту выносятся следующие положения:

1. Обоснование структуры и функций автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД, а также обоснование состава показателей качества правовой подготовки.

2. Вероятностная модель контура формирования правовых знаний с подсистемой контроля качества знаний методом двухступенчатого статистического анализа.

3. Матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления качеством правовых знаний.

4. Подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», включающая информационную матрицу закона, систему тестов, подсистему контроля качества знаний с каналом порогового контроля методом двухступенчатого статистического анализа и канала допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

10

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД. Настоящее исследование является первой работой, в которой решается задача создания математических моделей контура формирования правовых знаний и системы контроля их качества порогово-допусковым методом, базирующемся на двухступенчатом статистическом анализе и функции желательности Харрингтона. Предложены математическая модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, обеспечивающего изменение качества правовых знаний в требуемом направлении. Определены параметры и характеристики системы управления качеством изучения положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности» как подсистемы автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

1. Обоснованы предложения по структуре, функциям и основным техническим показателям автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД.

2. Полученные в диссертации математические модели использованы при разработке методов математического моделирования в НИР: «Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке внутренних войск МВД РФ», проводимой в Санкт-Петербургском университете МВД России.

3. Разработанные в диссертации модели: модель порогового контроля методом двухступенчатого статистического анализа и модель допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона позволяют автоматизировать процедуру контроля качества правовых знаний на базе применения средств вычислительной техники.

11

4. Разработанные в диссертации матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления позволяют автоматизировать процедуру управления качеством знаний обучаемых при использовании средств вычислительной техники.

5. Разработанная в диссертации подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», кроме использования в учебном процессе в вузах МВД, может применяться для оценки качества знаний офицерского состава органов внутренних дел при проведении аттестаций и при проверке их готовности к выполнению важных и ответственных заданий, требующих четкого знания Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

Апробация исследования

Основные положения исследования были представлены на межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях», Санкт-Петербург, май 1997 г.; на международной научно-практической конференции «Законность, оперативно-розыскная деятельность и уголовный процесс», Санкт-Петербург, апрель 1998 г.; на 5-й межвузовской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов», Санкт-Петербург, декабрь 1998 г.; на международной научно-практической конференции «Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики», Санкт-Петербург, февраль 1999 г; на всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности информационного пространства», Санкт-Петербург, октябрь 1999 г.

Результаты исследования были доложены и обсуждены на заседаниях кафедры информационных систем Санкт-Петербургского университета МВД России.

12

Основные положения диссертации были изложены в работах автора (см. библиографию).

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений.

Выводы и результаты по главе 3

1. Разработана математическая модель оценки качества правовой подготовки.

2. Разработана математическая модель порогового контроля качества правовых знаний методом двухступенчатого статистического анализа.

3. Обоснована процедура допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

4. Разработана матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления качеством правовых знаний.

120

Глава 4. Оценка достоверности полученных результатов и определение направлений дальнейших исследований

4.1. Оценка достоверности полученных результатов

В работе рассматривается система управления качеством правовой подготовки на базе автоматизированной информационной системы правовой подготовки. В системе формируются контур стратегического управления и контуры оперативного управления. Последние управляют контурами формирования знаний в которые входят обучаемые.

Оценка качества знаний обучаемого осуществляется системой контроля, формирующей матрицу фактических знаний.

Требования руководства по качеству знаний формализуются в виде матрицы требуемого качества, которая в регуляторе сравнивается с матрицей фактических знаний. По результатам сравнения формируется матрица отклонений и вырабатывается матрица управляющих воздействий. Управляемыми величинами являются показатели качества знаний положений учебной дисциплины.

Систему управления качеством правовой подготовки можно отнести к классу многомерных стохастических систем. Ее размерность определяется числом положений учебной дисциплины. Стохастичность является следствием случайного характера процессов утраты и пополнения знаний. Математическая модель системы управления качеством правовой подготовки описывает ее функционирование на основе информационного взаимодействия между составными частями. Математическое описание контура формирования знаний базируется на концепции пространства состояний и марковских случайных процессов, широко используемых для описания стохастических систем.

121

В контуре формирования знаний СПС, входящая в АИС ПП, выполняет функцию обслуживания требований обучаемого на пополнение знаний и повышение их качества. Характерной особенностью систем обслуживания является необходимость учета случайного потока заявок и случайного времени обслуживания. В исследованиях процесса обучения [95] показано, что поток требований на пополнение знаний можно считать пуассоновским. Он обладает свойствами стационарности, ординарности и не имеет последействия. В то же время, пуассоновский поток является наиболее трудным для системы обслуживания, поэтому системы, рассчитанные на пуассоновский поток, будут эффективно работать при других видах потоков с той же интенсивностью [123]. Важную роль в теории систем обслуживания играют ассимптотические свойства процесса обслуживания, выявленные К.Эрлангом [97] для случая показательного времени обслуживания и любого числа обслуживающих приборов и доказанные в работах Р. Форте [124], Б.А.Севастьянова [97] и А.Я. Хинчина [122]. На основе этих свойств для оценки текущего распределения вероятностей состояний можно использовать его предельное значение. При этом ошибка в оценке не является существенной, если общая продолжительность процесса не меньше (2-3) 1/jlx [123].

Алгоритм управления построен на базе принципа управления по состоянию, используемого в теории многомерных систем управления.

Таким образом достоверность полученных в работе результатов вытекает их применения апробированных методов теории систем массового обслуживания, теории управления, теории случайных процессов, статистической теории обучения.

122

4.2. Экспериментальная проверка функционирования ЛИС ПП

Для опытной проверки разработанной тестовой системы закона «Об ОРД» и двухступенчатой процедуры принятия решений по качеству знаний был проведен эксперимент, в котором участвовали преподаватели и курсанты Санкт-Петербургского Университета МВД России, в том числе и автор настоящего исследования.

Эксперимент проводился в естественных условиях учебного процесса и включал следующие основные этапы:

1) проведение учебных занятий и отработка комплексных задач по правовым дисциплинам с использованием АИС ПП;

2) оценивание знаний курсантов с использованием двухступенчатой процедуры проверки качества знаний.

Опрос уровня подготовленности курсантов по дисциплине «Оперативно-розыскная деятельность в органах внутренних дел» в части знания Федерального закона «Об ОРД» осуществлялся с применением тестовой системы, приведенной в приложении данной работы.

Матричная критериально-ориентированная тестовая система реализуется в виде набора тестов, каждый из которых представляет собой матрицу, все ячейки которой заполнены элементами базы данных, образуя разветвленную логическую структуру. Ячейки матрицы заполняет тестируемый, исходя из логико-аналитического рассуждения, выбирая ответы, расположенные над матрицей. В результате формируется интегральная оценка по итоговым результатам тестирования. Число вопросов в тестовой системе представлено в таблице 4.1. Обозначение модулей реализуемой тестовой системы приведено в разделе 2.2.

Тестированию подвергались курсанты 221, 222 учебных групп второго факультета. Результаты тестирования приведены в таблицах 4.2, 4.3.

123

Заключение

Общая задача работы состояла в поиске путей автоматизации процессов управления качеством формирования правовых знаний с целью его повышения.

Решение общей задачи зависело от решения следующих частных задач:

1) Исследования структуры и функций системы управления качеством правовой подготовки и ее основного элемента - АИС ПЛ.

2) Разработки математических моделей процесса формирования правовых знаний и процесса управления формированием знаний.

3) Обоснования предложений по созданию элементов АИС ПЛ.

Результатом решения первой задачи явилось обоснование двухконтурной структуры АСУ качеством правовой подготовки, ее функций и требований к ее основным показателям, а также структуры и функций АИС ПЛ.

Результатом решения второй частной задачи явилось обоснование матричной формы представления правовых документов, которая легла в основу разработанной матричной модели функционирования контура оперативного управления.

Знания обучаемого формируются при его работе с базами данных справочно-правовой системы, в процессе которой происходит взаимный обмен информацией. Образуется контур формирования знаний, который может пребывать в состояниях, соответствующих качеству усвоенных обучаемым положений правового документа. Разработанная математическая модель контура формирования знаний включает в себя: описание пространства состояний обучаемого и систему уравнений перехода из одного состояния в другое. Она позволяет определить распределение вероятностей состояний обучаемого, сделать прогноз по качеству обучения и произвести оценку ресурсов, необходимых для его повышения.

130

Для контроля качества правовых знаний обоснована математическая модель порогово-допускового контроля. Пороговый контроль базируется на двухступенчатом статистическом анализе. Его эффективность близка к методу последовательного статистического анализа, в то же время реализация на практике проще. Допусковый контроль базируется на функции желательности Харрингтона. Разработана процедура принятия решений по качеству знаний положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

На базе разработанных математических моделей решена третья частная задача. Обоснованы предложения по принципу построения автоматизированного устройства контроля качества правовых знаний (наблюдателя) и автоматизированного устройства выработки рекомендаций по повышению качества правовых знаний (регулятора)

Предложения проверены на примере проработки варианта системы управления качеством знаний положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

Полученные результаты могут быть использованы для создания автоматизированных информационных систем других видов подготовки: гуманитарной, естественно-научной, технической, экономической.

Таким образом, научно-технические задачи, поставленные в работе решены и цель достигнута.

131

Обозначения и сокращения, используемые в работе

АИС ПП - автоматизированная информационная система правовой подготовки,

АОК - автоматизированный обучающий курс,

АОС - автоматизированные обучающие системы,

СПС - справочно-правовая система,

ОВД - органы внутренних дел,

ОРД -оперативно-розыскная деятельность,

ОУ - объект управления,

СУБД - система управления базами данных,

УО - управляющий объект, ш - весовой коэффициент {-го показателя качества,

Бп - количество баллов, полученных при ответе на п-ый вопрос,

ГШ - групповой показатель качества знаний,

КПпм - мультипликативный комплексный показатель качества,

КПпа - аддитивный комплексный показатель качества, а

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с аддитивным гш взвешиванием по групповому показателю ГШ, м

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с гш мультипликативным взвешиванием по групповому показателю ГШ, а

8 7 эластичность комплексного показателя качества знаний с аддитивным оа взвешиванием по весовому коэффициенту ш, м

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с оа мультипликативным взвешиванием по весовому коэффициенту ш,

Еъ - текущее состояние обучаемого,

Б(1;) - функция распределения времени забывания,

132 хзъ(1) - плотность распределения времени забывания Ь-го положения,

- функция распределения времени усвоения (восстановления) знаний, Бтз - дисперсия времени забывания,

Бтв - дисперсия времени усвоения (восстановления) знаний,

01 - абсолютный показатель качества исследуемого объекта,

С)ш - нормирующий показатель качества исследуемого объекта,

СИ (отн) - относительный показатель качества исследуемого объекта,

И - интенсивность потока требований к восстановлению знаний интенсивность потока забывания положений учебной дисциплины),

Ь - ый элемент памяти обучаемого, содержащего знания 1-го положения,

Мт - матрица требуемого качества знаний,

Мф(^ - матрица фактического качества знаний обучаемых, математическое ожидание числа заявок на восстановление знаний, Мтв - математическое ожидание времени усвоения (восстановления) знаний, Мхз - математическое ожидание времени забывания, Мт - информационный модуль, ту - информационный блок, N - число положений нормативного акта, п - число строк информационной матрицы, птах - количество вопросов в тесте, к - число столбцов информационной матрицы, р - число пустых информационных блоков, ць - интенсивность потока забывания Ь-го положения учебной дисциплины, Рк(1) - вероятность появления к - заявок на восстановление знаний, X - интенсивность усвоения (восстановления) положений учебной дисциплины при использовании АИС ПП,

С)у - оценка качества знаний материала информационного блока ту по четырехбалльной шкале,

133

71(0) - оперативная характеристика двухступенчатой процедуры контроля качества знаний,

Пз(1;) - поток забывания знаний по учебной дисциплине,

Пв(0 - поток восстановления знаний по учебной дисциплине,

Рь - вероятность Ъ - го состояния обучаемого,

Ро - вероятность простоя компьютера в установившемся режиме, (11

Рш(0) - вероятность того, что на первом этапе из выборки ш - вопросов тестов на (11 получены неправильные ответы, 62

Рш(0) - вероятность того, что на втором этапе из выборки ш - вопросов тестов на сЬ получены неправильные ответы,

Тц - среднее значение цикла взаимодействия обучаемого с АИС ПП, Ту - тест, соответствующий информационному блоку ту, хв - среднее время восстановления положений учебной дисциплины при использовании АИС ПП, тзь - среднее время забывания Ь-го положения правового документа, тз - среднее значение времени забывания положений учебной дисциплины, тобс - время обслуживания заявки на восстановление забытого положения, V - пропускная способность АИС ПП как системы обслуживания,

134

1. Авен О.И. и др. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука. 1982.

2. Айзерман М.А. Лекции по теории автоматического регулирования. М.: Физматгиз. 1958.

3. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Советское радио, 1974.

4. Активные системы // Под ред. В.Н.Буркова. М.: ИПУ АН СССР, 1974.

5. Антюхов В.И., Артамонов B.C. и др. Информационные системы., СПб Академия МВД России. 1998.

6. Антюхов В.И., Котенко И.В. Базы знаний. Ленинград.: Военная Академия связи им. С.М.Буденного.-1991.

7. Антюхов В.И. Описание проблемы с позиций системного анализа. Методические рекомендации. Санкт-Петербург.: Академия МВД РФ. 1997.

8. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. М.: Мир. 1969.

9. Анфилатов B.C., Антюхов В.И. Теоретические основы автоматизации управления (альбом схем). Л.:, ВАС, 1985.

10. Артамонов B.C., Исаков С.Л., Кикоть В.Я., Латышев О.М. Формальные языки и грамматики. СПб.: СПб, Академия МВД России. 1997.

11. Баранов С.П. и др. Педагогика. М., 1981.

12. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. М.: Наука. 1975.

13. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М., Педагогика, 1989.

14. Битинас Б.П. Системный подход к статистическому анализу эмпирических данных // Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981.135

15. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М.: Юридическая литература, 1974.

16. Бойцов Б.В., Крячев Ю.В., Кузнецов М.А. Философия качества. Стандарты и качество, N 8, 1997.

17. Бонгард М.М. Проблема узнавания. «Наука», М., 1967.

18. Бухарцев Ю.А., Ильин В.Е. Автоматизированные информационные системы, JI. .ВАС,1987.

19. Бусленко H.H. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

20. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко H.H. Лекции по теории сложных систем. М., Советское радио, 1973.

21. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения // Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992.

22. Буш Р., Мостеллер Ф. Стохастические модели обучения. М.: Физматиз. 1962.

23. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973.

24. Вальд А. Последовательный анализ, М.: Физматгиз. 1960.

25. Введение в квалиметрию высшей школы (Кн. 1-4). М.: Исследовательский центр, 1991.

26. Вильсон А. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М., Наука, 1978.

27. Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1983.

28. Власов В.В. Общая теория решения задач (рациология). М., 1990.

29. Войшвилло Е.К. Понятие. Изд. МГУ, М., 1967.

30. Всеобщее управление качеством // Под ред. Глудкина О.П. М.: Радио и связь. 1999.

31. Вунш Г. Теория систем: Пер. с нем. М.: Сов. Радио, 1978.

32. Глушков В.М. Введение в АСУ, Киев, «Техника», 1974.

33. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М., Наука, 1965.136

34. Гнеденко Б.В. Теория вероятностей. М., «Наука», 1965.

35. Голубева Э.А. Типологический и измерительный подходы к изучению индивидуальности: от Освальда и Павлова к современным исследованиям // Психологический журнал-Т. 16. №1. 1995.

36. Гостев В.И. Статистический контроль качества продукции. М.: Машиностроение. 1965

37. Громаковский Г.Б., Мелкий В.А., Мисуловин JI.B. Экзаменационные билеты по правилам дорожного движения. М.: Рецепт-Холдинг. 1998.

38. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.

39. Горский Д.П. О проблеме значения (понимания) знаковых выражений. Сб. Язык и мышление, Наука, М., 1967.

40. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования-М: Госкомвуз, 1995.

41. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Учебное пособие. Л.: ЛГУ. 1988.

42. Дедков В.К., Северцев H.A. Основные вопросы эксплуатации сложных систем. М., Высшая школа, 1976.

43. Дункан Р. Си++ новое мышление в программировании // PC Magazine /USSR/. -№3. 1991.

44. Дункан Р. Инкапсуляция данных и наследование свойств в Си++ // PC Magazine /USSR/. -№3. 1991.

45. Дункан Р. Замещение операторов и функций в Си и Си++ //PC Magazine/USSR/. -№>3. 1991.

46. Еремеев В.А. Чертеж антропокосмоса. 2-изд.-М.:АСМ, 1993.

47. Исаков С.Л. Об оценке факторов опасности в оперативной работе Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях.137

48. Материалы межвузовской научно-практической конференции, СПб, 22.05.97. Под ред. В.П.Сальникова, СПб Академия МВД России, 1997.

49. Исаков C.JI. Проблемы защиты информации личного характера.

50. Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики. Материалы международной научно-практической конференции, СПб, 12-13.02.99, Под ред. В.П.Сальникова, Часть 3, СПб университет МВД России, 1999.

51. Кабанов A.A. Каменских C.B., Исаков C.JI. Решение задач по огневой подготовке на микроэвм. СПб ВВКУ ВВ МВД России. 1994.

52. Калашников В.В. Сложные системы и методы их анализа, М.: Знание. 1980.

53. Коваленко В.Е. и др. Базы знаний учебного назначения. Государственный комитет по народному образованию. НИИ проблем высшей школы. М. 1992.138

54. Компьютерные технологии в юридической деятельности. Под ред. Полевого Б.А., М.: Новый юрист, 1994.

55. Компьютерные технологии в правоохранительной среде. Труды Академии МВД РФ // Под ред. Полежаева А.И. М, 1993.

56. Корнюшко В.Ф., Жедь А.Ю. Системы коллективного пользования на основе ПЭВМ. М., 1990.

57. Корячко В.П. и др. Теоретические основы САПР. М., 1987.

58. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Машиностроение. 1965.

59. Крамер Г., Лидбеттер М., Стационарные случайные процессы. М.: Мир, 1969.

60. Краткий психологический словарь. Составитель Карпенко Л.А., М., 1985.

61. Крячев Ю.В., Кузнецов М.А. Философия качества. Стандарты и качество. N11, 1997.

62. Кумэ X. Статистические методы повышения качества. М.: Финансы и статистика, 1990.

63. Леонтьев А.Н. Проблемы развития психики. М., МГУ, 1972.

64. Макаров А.А. Методология и методы системной организации комплексного мониторинга качества образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. М. 1999.

65. Мамиконов А.Г. Управление и информация. М., Наука, 1975

66. Материалы международной конференции «Информационные технологии в образовании». Секция 3. М. 1997.

67. Международная научная конференция. Интеллектуальные технологии и дистанционное обучение на рубеже XXI века. Россия Санкт-Петербург. 1999.

68. Многосвязные системы управления. Под ред. Меерова М.В. М.: Наука, 1990.139

69. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир. 1990.

70. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985.

71. Новиков В.А., Свиридов А.П. Дидактическая эффективность обучения с применением АОС. вып.2, НИИ ВШ, 1985.

72. Ожегов С.И. Словарь русского языка. М.: Советская энциклопедия, 1973.

73. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. М, Реинжиниринг бизнеса., Финансы и статистика. 1997.

74. Окрепилов В.В. Всеобщее управление качеством. Санкт-Петербургский университет экономики и финансов. 1996.

75. Основы теории вычислительных систем // под ред. Майорова С.А. М.: Высшая школа. 1978.

76. Отчет по НИР «Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке ВВ МВД РФ. СПб университет МВД РФ, 1998.

77. Пак Н.И., Филлипов В.В. О технологии создания компьютерных тестов. Информатика и образование, №5,1997.

78. Перегубов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

79. Петрушенко Л.А. Принцип обратной связи. М.: Мысль, 1967.

80. Петрушин В.А. Интеллектуальные обучающие системы. Известия АН РФ. «Техническая кибернетика», №2,1993.140

81. Пономаренко А.В. Интегрированная система обучения слушателей компьютерной коммуникации. Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук. СПб., СПбЮИ МВД РФ, 1995.

82. Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1989.

83. Приказ Министра внутренних дел России №10 от 03.01.1996 г. Инструкция по организации учебного процесса в вузах МВД России.

84. Приказ Министра внутренних дел России от 23.06.1995 г. №238 «О повышении эффективности научно-исследовательской деятельности в системе МВД». М., 1995.

85. Приказ МВД РФ от 1992 г. №309 «О совершенствовании технического обеспечения оперативно-розыскной и служебной деятельности ОВД России. М: 1992 г.

86. Приобретение знаний. Под ред. Осуги С., Саэки Ю., Пер. с японского. М, Мир. 1990.

87. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей. М., «Наука», 1967.

88. Пугачев B.C. и др. Основы автоматического управления. М.: Наука, 1968.

89. Ройтенберг Я.Н. Автоматическое управление. М.: Наука, 1978.

90. Рыбаков Ф.И. Системы эффективного взаимодействия человека с ЭВМ. М., 1985.

91. Рубинштейн С.Л. Проблемы общей психологии. М., «Педагогика», 1973.

92. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. МВТУ им. Н.Э.Баумана, 1977.

93. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний, М.: Высшая школа. 1981.

94. Свиридов А.П. Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний. Ч. II. Элементы статистической динамики знаний. М, МЭИ, 1974.

95. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. М., «Наука», 1982.141

96. Селезнева H.A. Оценка качества высшего образования. Сборник "Квалиметрия человека и образования: Метология и практика". Часть 1. -М.: Исследовательский центр, 1992.

97. Селезнева H.A. Татур Ю.Г. Проектирование квалификационных требований к специалистам с высшим образованием. М.: Исследовательский центр, 1991.

98. Селезнева H.A. Автоматизация проектирования систем управления качеством высшего образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук М.: Воронежский политехнический институт,

99. Синдлер Ю.Б. Метод двухступенчатого статистического анализа и его приложения в технике. М.: Наука. 1973.

100. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Краткий курс математической статистики для технических приложений. М.: Физматгиз, 1959.

101. Советский энциклопедический словарь. М., 1980.

102. Соколов А.Н. Внутренняя речь и мышление. М.: Просвещение, 1968.

103. Талберт Дж., Бернстей Б. Программы многократного использования становятся реальностью.Making reuse a reality // Компьютерра. № 18, 1995.1992 .142

104. Талызина Н.Ф. Методика составления обучающих программ. МГУ им. М.В.Ломоносова, 1980.

105. Теория автоматического управления. Части I, II. Под ред. Воронова A.A. М.: Высшая школа, 1986.

106. Технология системного моделирования. Под ред. Емельянова C.B. М., Машиностроение, Берлин Техник, 1988.

107. Турбович Л.Т. Информационно-семантическая модель обучения. Ленинградский государственный университет. 1970.

108. Турбович Л.Т. Основы формализации теории обучения. Тезисы докладов III Ленинградской конференции по программированному обучению. Л., 1968.

109. Уголовный закон. Опыт теоретического моделирования / Под ред. Кудрявцева В.Н. и Келиной С.Г. М.: Наука, 1987.

110. Уемов А.И. и др. Системный подход и общая теория систем. М.: Наука, 1987.

111. Университет для милиции. «Санкт-Петербургские ведомости», № 25, 1999.

112. Федеральный закон «Об оперативно-розыскной деятельности». Комментарий. Под ред. Пономарева П.Г. М.: Новый юрист, 1998.

113. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1, 2, М., Мир, 1967.

114. Фирсов Б.М. Пути развития средств массовой коммуникации. Л., 1977.

115. Фонды комплексных квалификационных заданий по специальностям высшего образования. Методические рекомендации. / Под общей редакцией Беспалько В.П. и Селезневой H.A. М.: Гособразование СССР, 1989.

116. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. М., Наука, 1976.

117. Хинчин А.Я. Работы по теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963.

118. Шрейдер Ю.А. Некоторые проблемы теории научной информации. НТИ №6,1966.143

119. Чуев Ю.В., Спехова Г.П. Технические задачи исследования операций. М.: Советское радио, 1971.

120. Fortet R.M Random distributions with an application to telephone engineering Proc. Berkley Sympos, Math, Stat. An Prob., v.2 Berkly Los Angeles, 1956.

121. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. 21. №10.144