автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Автоматизированная система формирования учебных планов с процедурой вычисления кредитов

На правах рукописи

ТЕМРАЛИЕВА АИГЮЛЬ ЯНИСОВНА

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ФОРМИРОВАНИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ С ПРОЦЕДУРОЙ ВЫЧИСЛЕНИЯ КРЕДИТОВ

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Астрахань 2004

Работа выполнена в Астраханском государственном университете

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: доктор технических наук, профессор

Петрова Ирина Юрьевна

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ: доктор технических наук, профессор

Дворянкин Александр Михайлович

доктор технических наук, профессор Филин Виктор Андреевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ: Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет «ЛЭТИ»

Защита диссертации состоится 17 декабря в 11 час. 00 мин. на заседании диссертационного Совета КМ 212.009.03 при Астраханском государственном университете по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева 20 А.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева 20 А, АГУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 16 ноября 2004 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета к. т. н., доц.

Щербинина О.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Центральным документом, определяющим содержание общепрофессиональной и профессиональной (специальной) подготовки специалиста, является учебный план. В нем реализуются основные принципы отбора предметов, их систематизация, регламентируется объем учебных дисциплин, нагрузка студента по периодам обучения, виды контроля знаний. На структуру и содержание учебного плана влияют ГОС по соответствующим направлениям и специальностям, Закон РФ "О высшем и послевузовском профессиональном образовании", инструктивные материалы Минобразования России, требования предприятий и организаций -непосредственных потребителей выпускаемых специалистов и пр.

По данным на октябрь месяц 2004 года Министерством образования разработаны государственные стандарты для 536 направлений и специальностей, из них 336 введены за последний год.

В стандартах учебных планов дается перечень дисциплин федерального компонента, но часы распределены только для 53% дисциплин. Для распределения выделенного в государственном стандарте общего количества часов для остальных 47% дисциплин могут быть привлечены эксперты: опытные преподаватели вуза, члены учебно-методического объединения (УМО), специалисты, имеющие большой стаж работы в данной области.

Анализ результатов набора абитуриентов в университеты Астраханской области показывает, что спрос населения на высшее образование с каждым годом возрастает. Соответственно растет число открываемых специальностей (рис.1).

Рис.1. Динамика количества специальностей дневной формы обучения по годам

Интенсивное появление новых специальностей и направлений делает актуальным вопрос автоматизации формирования учебного плана и распределения часов между дисциплинами на основе мнений экспертов.

С другой стороны, по условиям «Болонского клуба», членом которого стала Россия, до 2010 года каждая страна-участница обязана реформировать свою систему высшего образования согласно единым стандартам. В вузах вводятся две ступени профессиональной образовательной программы - бакалавриат и магистратура. Для этого необходимо разработать учебные программы, сопоставимые с программами входящих в клуб европейских вузов, и ввести единую с Европой систему оценки знаний учащихся.

Европейская система взаимозачетов результатов обучения ECTS (European Credit Transfer System) с каждым годом охватывает все большие пространства, как это можно заметить по хронологическим данным, представленным на рис.2.

Рис.2. Распространение ECTS

Признание результатов обучения позволяет студентам проходить часть своего обучения в вузах других стран.

В системе ECTS в качестве сравнительной характеристики трудозатрат студентов на изучение дисциплин служат кредиты (баллы), назначаемые изучаемым дисциплинам по определенным правилам. Кредит отражает объем необходимой работы над каждым курсом относительно к общему объему работы для завершения полного годового академического обучения в вузе, т.е. лекции, практические работы, семинары, самостоятельная работа (в лаборатории, библиотеке или дома), а также экзамены или другие формы контроля знаний.

Каждый вуз имеет право распределять кредиты ECTS по дисциплинам самостоятельно. Московский институт экономики и статистики, Уральский государственный университет, Европейский университет в Санкт-Петербурге осуществляют перевод в кредиты прямо пропорционально трудоемкости, т.е. времени, отведенному на изучение дисциплины. Российский университет дружбы народов применяет метод перевода часов в кредиты, где 1 кредит равен 36 часам. Рассмотренные методы реализуют механический перевод часов в кредиты.

В Астраханском государственном университете (АГУ) в процессе выполнения международного проекта по программе Темпус-Тасис ШР21042-2000 «Региональная сеть университетов Евро-Каспий» для объективного подхода к системе кредитов и более эффективного решения задачи перевода учебных планов в БСТ8 предложено было использовать метод экспертных оценок.

В связи с этим актуальной стала задача разработки автоматизированной системы перевода учебных планов в кредиты, учитывающей экспертные оценки, достаточно простой в применении и полностью сочетающейся с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования, а также доступной из любой точки нашей страны.

Целью диссертационной работы является:

Автоматизация процесса создания учебного плана направления или специальности и соответствующих рабочих учебных планов (графиков учебного процесса) на планируемый учебный год на основе разработанных математических моделей учебного плана и его составляющих, а также оценки трудоемкости учебных дисциплин, перевода часов в кредиты БСТ8 с учетом оценок экспертов. Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

• исследовать Европейскую систему образования подготовки магистров и бакалавров, Российскую систему подготовки специалистов, особенности учебных планов дневной, заочной, очно-заочной форм обучения, Европейскую систему взаимозачетов результатов обучения;

• разработать методики оценки трудоемкости учебной дисциплины и кредитов по дисциплине;

• построить математические модели основных элементов учебных планов и рабочих планов с целью разработки эффективных алгоритмов и их реализации;

• разработать инфологическую и даталогическую модели системы управления учебным процессом вуза, позволяющие создать эффективную концептуальную схему данных, обеспечивающую иммунитет приложений к изменениям в структуре хранения информации и методах доступа к данным;

• разработать единую объектно-реляционную распределенную базу данных (БД) информационных ресурсов вуза;

• создать комплекс прикладных программ для автоматизированного ведения и наполнения базы учебных планов, автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации,

заключается в следующем:

• Разработаны математические модели семестра, дисциплины, учебных планов, рабочих учебных планов, которые унифицируют процесс составления учебных планов в соответствии со стандартом, позволяют осуществить автоматическое распределение часов по неделям, обеспечить равномерность семестровой и недельной загрузки студентов. В отличие от существующих моделей, разработанная обобщенная модель полностью учитывает административные, временные и количественные требования Госстандартов и включает требования вуза, не противоречащие стандарту.

• Показано, что использование метода парного сравнения позволяет получить более сбалансированные экспертные оценки для снятия неопределенности при разбивке часов, выделяемых Госстандартом, по дисциплинам учебного плана и при переводе часов учебного плана в кредиты ЕСТ8 по дисциплинам курса за счет учета мнений всех экспертов, а не отдельного лица.

• Впервые разработаны математические модели семестра и рабочих учебных планов, математические модели правил определения суммарного аудиторного количества часов, определения общего количества часов в семестре, правил проведения автоматической понедельной расчасовки с контролем равномерности недельной загрузки.

• На основе разработанных инфологических и даталогических моделей созданы алгоритмы автоматической проверки разрабатываемых учебных планов на соответствие временным и количественным требованиям Госстандартов и алгоритмы автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине.

Практическая ценность. На основе разработанных математических моделей учебного плана, методик оценки трудоемкостей дисциплин, инфологической и даталогической моделей системы управления вузом создан комплекс программ для автоматизированного ведения и наполнения базы учебных планов, автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине. Работа выполнена в рамках проекта по программе Темпус-Тасис ШР21042-2000 «Сеть университетов Евро-Каспий» и программы информатизации Астраханского государственного университета на 20032006 г.г., утвержденной 27 октября 2003 г.

Апробация работы. Отдельные материалы, входящие в диссертацию обсуждались на IV Международной научно-методической конференции

«Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре и образовании НИТРИО-2001» (г. Астрахань, 2001 г.), VII Международной научно-методической конференции вузов и факультетов телекоммуникаций (г. Ульяновск, 2002 г.), XII Международной конференции-выставке «Информационные технологии в образовании» ИТО-2002(г. Москва, 2002 г.), Международной научно-технической конференции и Российской научной школы молодых ученых и специалистов «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» (г. Сочи, 2003 г.).

Публикации. Основные положения и результаты работы опубликованы в 9 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 100 наименований, 3 приложений, изложена на 130 машинописных страницах, содержит 34 рисунка и 11 таблиц.

Соискатель выражает особую благодарность начальнику отдела АСУ Астраханского государственного университета, к.т.н. Щербининой Оксане Владимировне за оказанную помощь и консультации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, дана общая характеристика работы.

В первой главе сделан обзор существующих систем автоматизации учебного процесса вузов.

В таблице 1 приведен сравнительный анализ характеристик и возможностей рассмотренных систем автоматизации учебного процесса ВУЗов. Были выделены следующие сравнительные характеристики соответственно столбцам таблицы:

1. Используемая в системе технология

2. Автоматическая проверка разработанного учебного плана на соответствие государственным стандартам

3. Определение трудоемкости дисциплин учебного плана

4. Использование метода экспертных оценок при определении трудоемкости дисциплин учебного плана

5. Возможность конвертации трудоемкости учебного плана в кредиты

ЕСГБ

6. Использование метода экспертных оценок при переводе в кредиты

ЕСГБ

7. Возможность дальнейшего использования базы учебных планов в автоматизации процесса управления вузом

8. Разграничение прав и доступа пользователей к разработанной системе

Таблица 1

Сравнительная характеристика рассмотренных систем _автоматизации учебного процесса ВУЗов.

Система

1. РЬАИУ^г. Шахты)

Локальная

2. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов (г. Москва)_

Локальная

3. Модели и оптимизация учебных планов в образовательных системах (г. Уфа)_

Локальная

4. САРУП «Куратор» (Петрозаводский государственный университет)

Локальная

5. Сетевые технологии в управлении учебным процессом учебного заведения (г.Челябинск)_

Клиент-сервер

Система 1 2 3 4 5 6 7 8

6. Электронный деканат «ЭД++» (РЭА им. Г.В.Плеханова) Клиент-сервер + + +

7. Система управления учебным процессом вуза «Университет» (РГПУ, г.Ростов) Технология CORBA, DELPHIS (клиент-сервер) + + +

8. Информационно-аналитическая система «Графики и планы учебного процесса» (Дальневосточный гос. Университет) Клиент-сервер + + + +

9. Система управления вузами «Университет» (ЯеЛаЬ) SAPR/3 (клиент-сервер) + + +

Как видно из таблицы 1, ни одна из представленных систем не обладает всем спектром перечисленных свойств и функций. Таким образом, актуальной становится задача создания такой автоматизированной клиент-серверной системы формирования учебных планов вуза, которая осуществляла бы все указанные выше операции.

При реализации программного и информационного обеспечения АСУ АГУ необходимо учитывать ряд свойств, носящих общесистемный характер:

• потребность в оперативном доступе к информации;

• существование информации, характеризуемой одинаковой структурой, но отличающейся содержанием и способами представления;

• требование безопасности данных и защиты их от несанкционированного доступа;

• необходимость в реализации в АСУ АГУ механизма поддержки единого источника при формировании в БД конкретных данных;

• необходимость в разработке простого механизма использования общих данных, обеспечивая при этом их синтаксическую и семантическую эквивалентность в процессе формирования БД;

• поэтапная реализация и внедрение программного обеспечения АСУ АГУ с использованием технологий, упрощающих процесс объединения ранее разработанных частей АИС ВУЗ с вновь разработанными подсистемами.

Осуществление указанных свойств в автоматизированной информационной системе должно опираться на подходы, позволяющие с

единых позиций реализовать ее программное и информационное обеспечение.

Вторая глава посвящена описанию области планирования учебного процесса, построению концептуальной, инфологической, математической моделей, разработке алгоритмов работы подсистем планирования учебного процесса.

Учебный процесс в университете начинается с подготовки учебных планов специальностей, состав и объем которых регламентируется государственным образовательным стандартом высшего

профессионального образования на весь срок подготовки специалиста (рис.3).

Рис.3. Концептуальная модель системы планирования учебного процесса в

вузе

В планировании учебного процесса участвует ряд подразделений вуза, в том числе кафедры, деканаты, учебный отдел, причем каждое выполняет определенные функции:

• Кафедра разрабатывает учебные планы для открываемых специальностей и корректирует учебные планы существующих специальностей.

• Деканы на основании созданных учебных планов разрабатывают рабочие учебные планы на планируемый учебный год

• Учебный отдел контролирует соответствие созданных кафедрами и деканатами учебных планов и рабочих учебных планов (графиков

учебного процесса) государственным стандартам высшего профессионального образования, оптимизирует учебные планы рабочие учебные планы под наличие материально-технической базы вуза (аудитории), оптимизирует штатный преподавательский состав в соответствии с учебной нагрузкой, проводит расчет штатов.

В данной работе автоматизации подлежат процессы формирования учебных и рабочих учебных планов. Поэтому была построена функциональная модель проектируемой автоматизируемой системы планирования учебного процесса, отражающая производимые системой действия и связи между ними (рис.4).

т

Эщ^тя

Рис.4. Функциональная модель формирования учебных планов и их конвертирование в БСТ8 Учебный план содержит список дисциплин, распределенных по циклам, а также факультативные дисциплины. Дисциплины разделяются на базовые дисциплины и специальные, состав которых со временем может изменяться. Каждая дисциплина характеризуется следующей информацией:

• семестры, в которых проводится дисциплина, и формы контроля по ней

• всего часов (берется из стандартов)

• всего аудиторных часов, состоящих из аудиторных часов по видам занятий

• всего часов на самостоятельную работу

• среднее понедельное распределение аудиторных часов по семестрам.

Для автоматизации процесса формирования учебных планов была построена обобщенная математическая модель, отличающаяся полным учетом административных, временных и количественных требований государственных стандартов, а также требований вуза, не противиречащие Госстандартам.

Семестр характеризуется номером семестра и его длительностью в неделях.

5 = {(, /нг,, Ю,, ¿г,, (к,, Гр,е г, г 21 л I <, 12} (1)

,где

1 - номер семестра, принимает целое значение от 1 до 12 П81 - начало семестра (номер недели)

1ш -длительность теоретического обучения в 1-ом семестре (в неделях) 181 - количество сессионных недель в 1-ом семестре Ш - количество каникулярных недель в 1-ом семестре 1р1 - длительность практических недель в 1-ом семестре.

Дисциплина учебного плана характеризуется общим количеством часов, выделяемым на проведение аудиторных занятий (лекций, лабораторных, практических, семинаров) и на самостоятельные работы, видом контроля (экзамены, зачеты, курсовые работы и проекты, дифференциальные зачеты, контрольные работы), средним количеством часов в неделю: £> = {с, еС,к, б5,у„

,где

с1 - цикл, к которому принадлежит 1-ая дисциплина

И - компонент, к которому относится 1-ая дисциплина (федеральный, национально-региональный, дисциплины по выбору)

81 - семестр, в котором ведется 1-ая дисциплина. Модель семестра дана в

(О-

у1 - виды контроля по 1-ой дисциплине (зачет, экзамен, курсовой проект, курсовая работа, контрольная работа) в 81 семестре

хО - всего часов, выделяемые для изучения дисциплины, включающие аудиторные хаиё и самостоятельные работы х8ат студентов х1ек 81 - среднее количество лекционных часов в неделю семестра 81 хрг 81 - среднее количество практических часов в неделю семестра 81 х1аЬ 81 - среднее количество лабораторных часов в неделю семестра 81 хаиё - аудиторное количество часов по дисциплине

Х8ат - количество часов самостоятельной работы студентов по

дисциплине

г1 - коэффициент важности дисциплины для профессиональной подготовки специалиста

г2 - коэффициент сложности материала дисциплины.

Коэффициент важности дисциплины для профессиональной подготовки rl и коэффициент сложности дисциплины г2 определяются экспертами по шкале от 0 до 1 или приводятся к этой шкале.

Аудиторное количество часов определяется как произведение среднего количества часов по всем видам занятий, определенных в модели дисциплины (2), в неделю i-ro семестра на длительность теоретического обучения в i-ом семестре, указанную в модели (1)

Xtmá = У.(ХкИ + Хрп + ХЫ,,)~ .

В случае, когда дисциплина разбита на несколько семестров, а в стандарте указывается суммарное по всем семестрам число часов хО, количество часов (аудиторных и самостоятельных) в одном семестре хО s определяется пропорцией:

s - семестр, модель которого определена в (1)

xlek s — среднее количество лекционных часов в неделю семестра s (модель (2))

xpr s - среднее количество практических часов в неделю семестра s (модель (2))

xlab s - среднее количество лабораторных часов в неделю семестра s (модель (2))

xlek i - среднее количество лекционных часов в неделю i-ro семестра (модель (2))

xpr i - среднее количество практических часов в неделю i-ro семестра (модель (2))

xlab i - среднее количество лабораторных часов в неделю i-ro семестра (модель (2))

tos - длительность теоретического обучения в семестре s (в неделях) (модель (1))

toi - длительность теоретического обучения в i-ом семестре (в неделях) (модель (1))

Учебные планы составляются для всех специальностей вуза на каждый год набора абитуриентов по любой форме, виду и ступени обучения. Тогда учебные планы представляются в виде множества P = {{d,}<= D,g„fo, е FO,vo, е VO,so, 6 SO} (3)

,где

{Ш} - дисциплины 1-ой специальности из множества дисциплин В, модель которых дана в (2)

- год набора абитуриентов на 1-ую специальность,

БО - множество форм обучения (дневная, заочная, очно-заочная),

УО - множество видов обучения (традиционный, индивидуальный,

ускоренный),

8О - множество ступеней обучения (бакалавриат, магистратура, специальность).

Ежегодно формируются рабочие учебные планы (графики учебного процесса) в разрезе соответствующего курса утвержденного учебного плана.

Так как каждый год один и тот же план берется в разрезе следующего курса к, то рабочий учебный план характеризуется курсом, на который он формируется

к-курс

№} - дисциплины учебного плана Р, модель которого дана в (3), в разрезе курсак.

Курс определяется, исходя из текущего учебного года и года набора на специальность, указанного в учебном плане k = (ugod+l)-gl+\,гдe

^оё - текущий учебный год (що(!+1) - планируемый учебный год

- год набора абитуриентов на 1-ую специальность.

Указание в учебных планах среднего количества часов в неделю отдельно по каждому виду занятий позволяет осуществить автоматическую генерацию понедельного распределения часов в рабочих учебных планах. Длительность одного занятия в вузе измеряется двумя или кратными ей часами. Среднее количество часов в неделю у дисциплины в учебном плане может быть кратно двум, то есть четным, а может быть нечетным. Определенную на планируемый год нагрузку по отдельным видам занятий деканы распределяют по неделям семестров кратно двум часам по каждой дисциплине курса, при этом обеспечивая равномерность недельной загрузки студентов.

Если среднее количество часов в семестре по виду занятия х1 - четное число, т.е. без остатка делится на два тоё(х1,2)=0, то каждую неделю семестра проводится г = х1 часов.

Если среднее количество часов в семестре по виду занятия х1 - нечетное число, тос1(х1,2)<>0, то в зависимости от загруженности четных

^^тМп.трл И нечетных ^2т<х1(л,2)оо недель семестра дисциплинами ё

рабочего плана Я специальности в четные и нечетные недели проводятся соответствующие (х1 -1) и (х1 +1) часов. (х, +1),еслшпо(1^,2)о0л(^г

^|тмКт,2)-0 / ■■''пикквгуоо/ Лей 1/еЛ

дг,, еслитоё^с, ,2) = О

м ал

гто<и1,!)о0 =

х„«ушто<1&,2) = 0

Равномерность недельной загрузки определяется по следующей формуле:

£ гтос1(л,2)=0 ~ £ гтой(я,2)оО = 2 ¿еД ЛеЯ

Методика формирования рабочего учебного плана

специальности/направления следующая:

1. Из конкретного учебного плана специальности/направления выбираются дисциплины в разрезе определенного курса на планируемый учебный год.

2. Дисциплины закрепляются за определенными кафедрами вуза.

3. Просматривается среднее количество часов в неделю по видам занятий по всем дисциплинам рабочего учебного плана специальности/направления.

4. Если среднее количество часов в неделю - четное число, то оно ставится на каждую неделю семестра. «Реальное» (пересчитанное) количество часов по видам занятий должно совпадать с соответствующими «эталонными» (взятыми из учебного плана) значениями.

5. Если среднее количество часов в неделю - нечетное число, то:

• считается общая нагрузка первой и второй недели семестра, которые чередуются, так как расписание занятий в вузе обычно составляется на две недели (лекционную и практическую);

• определяются два четных числа, среднее арифметическое которых дает исходное нечетное число. Например, число «три» - это среднее арифметическое четных чисел «два» и «четыре». То есть, если к -исходное нечетное число, то оно образуется как среднее арифметическое чисел (к-1) и (к+1);

• если загруженность первой недели меньше второй, то на каждой «первой» неделе семестра ставится (к+1) часов, а на «второй» - (к-1) часов;

• если загруженность первой недели больше второй, то на каждой «первой» неделе семестра ставится (к-1) часов, а на «второй» - (к+1) часов;

• вычисляется «реальное» количество часов по виду занятия в семестре, отличное от «эталонного», заложенного в учебном плане. Разница обычно составляет «плюс-минус» единицу.

6. Для дисциплин рабочего учебного плана

специальности/направления определяются и предлагаются адекватные по названию, семестру, виду занятий, «реальной» нагрузке, кафедре дисциплины из рабочих учебных планов других специальностей и направлений для создания потока.

На основе математических моделей семестра, дисциплины, учебного плана, формализовано 36 требований государственных стандартов и вуза, которые классифицированы на административные, временные и количественные, основные из которых:

• Учебный процесс в университете опирается на государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования, регламентирующий состав учебного плана по специальности на весь срок обучения:

Рстаид = ( { АтыМ^к^М^^яЛЛК^М7^}» ^ Кр,Кг,Ы) ^

,где

Останд - список дисциплин федерального компонента и практик Сстанд - объем часов, выделяемый циклу Рстанд - объем часов, выделяемый федеральному компоненту Пстацд - объем часов, выделяемый региональному компоненту Устанд - объем часов, выделяемый группе дисциплин по выбору Тстанд - объем часов, выделяемых стандартом на изучение дисциплин Ех - максимальное количество экзаменов в семестре Z - предельное число зачетов в семестре

Кр - ограничение на количество курсовых проектов в семестре Кг - ограничение на количество курсовых работ в семестре N - максимально допустимое количество аудиторных часов в неделю.

• Названия дисциплин федерального компонента и практик в учебном

I Г [' IТ II ' ГТППГП ГППТТ1РТГТТ1Л7ТПТ ПТ.НН1 'Ук"'!'1,'! Т П ПЛУТ I IIIЧ"Г '1 Г Г Г'1 гу| ;(\{ ;

(и А,т )П А«,„« = А™«« г_р е А А^еД

где

D - список дисциплин, изучаемых в вузе

Офед - дисциплины федерального компонента в учебном плане специальности S

DnpaK - практики в учебном плане специальности S

Бстанд - дисциплины и практики в стандарте специальности S, являющиеся параметром модели стандарта (4).

• Учебные планы Р, описанные моделью (2), желательно разрабатывать для каждого года набора gs на специальность S, что важно для правильного создания рабочих учебных планов на планируемый учебный год, а значит, и формирования расписания занятий учебных

групп:

Аудиторное количество часов по дисциплине в учебных планах специальностей дневной формы Р< обучения должно составлять 50-60% от общего количества часов. 12

\tdeP.,

К-

0.5 <;-£!-

ХШ) + хы /

-<0.6

, где

toj -длительность теоретического обучения в .¡-ом семестре (1) Среднее количество лекционных часов в неделю ^го семестра х1ек j, среднее количество практических часов в неделю .¡-го семестра хрг j, среднее количество лабораторных часов в неделю ]-го семестра х1аЬ ] общее количество часов хО по дисциплине ё являются параметрами модели дисциплины (2).

• Необходимо осуществлять контроль норм недельной загрузки студента, а также соответствие нормативам Госстандарта контрольных сумм часов нагрузки по дисциплинам. Количество учебных часов в неделю каждого семестра не должно превышать заданной нормы N.

8 - номер семестра, модель которого приводится в (1)

- множество дисциплин плана Р, описанного моделью (3), изучаемых в в-ом семестре

Количество часов по дисциплине, которая определена в стандарте с часами, может отклоняться от стандарта на 10%

• Количество видов контроля по дисциплинам в семестре в учебного плана Р не должно выходить за пределы, установленные стандартом. Количество экзаменов У|ех в семестре в, учитывающиеся в модели дисциплины (2), должно быть не более заданного Ех (без физвоспитания) (4)

Количество зачетов у^ в семестре 8, учитывающиеся в модели дисциплины (2), должно быть не более заданного в стандарте Ъ (без физвоспитания) (4)

• Количество курсовых проектов У;_кр в семестре 8, учитывающиеся в модели дисциплины (2), должно быть не более заданного в стандарте Кр(4)

Ъ^Кр

Количество курсовых работу^, в семестре 8, учитывающиеся в модели дисциплины (2), должно быть не более заданного в стандарте Кг (4)

В результате анализа функциональной модели были определены основные сущности учебного плана, связи между ними и построена диаграмма «Сущность - связь». При преобразовании модели «Сущность -связь» в систему таблиц и отношений проводилась нормализация, которая позволяет избежать дублирования данных и избыточность таблиц. Это подтверждается построенным графом таблиц и отношений (рис.5).

Рис.5. Граф таблиц и отношений даталогической модели учебного плана и рабочего учебного плана Отсутствие циклов в графе свидетельствует о неизбыточности таблиц. О достаточности свидетельствует тот факт, что для реализации поставленной задачи в виде автоматизированной системы не потребовалось создания дополнительных таблиц.

В третьей главе приводится методика оценки трудоемкости учебных дисциплин на основе знаний экспертов и рассматривается применение метода экспертных оценок для снятия неопределенности при разбивке часов, выделяемых Госстандартом, по дисциплинам учебного плана и при переводе часов учебного плана в кредиты ECTS по дисциплинам курса

В Госстандартах указываются ограничения в часах для циклов и компонент в общем, распределены часы по ряду дисциплин, в основном федерального компонента. Результат анализа стандартов более ста специальностей и направлений показал, что в стандартах часы указываются в среднем для 65% дисциплин федерального компонента.

Остальные дисциплины и часы по ним определяют заведующие кафедрами по мере создания учебного плана, при этом суммарное количество часов по компонентам и циклам должно соответствовать стандарту специальности или направления. В этом случае может возникнуть проблема необоснованного распределения часов цикла или компонента по дисциплинам. Привлечение экспертов позволит обеспечить

объективный подход к распределению часов по дисциплинам каждого цикла учебного плана.

Экспертами могут быть сотрудники из числа профессорско-преподавательского состава вузов или специалисты, имеющие большой стаж работы в данной области.

Поэтому была предложена следующая методика проведения экспертизы:

• Из учебного плана специальности/направления выделяются дисциплины цикла по компонентам без установленных стандартом часов

• Экспертам выдаются бланки с перечнем дисциплин для оценки важности и сложности дисциплины.

• Обрабатываются полученные от экспертов данные

• Определяются средние веса дисциплин по данным, полученным от всех экспертов

• Строится свертка по установленным критериям (определяется комплексный коэффициент): важность и сложность.

• Исходя из количества часов, заданного в стандарте, рассчитываются часы по нераспределенным дисциплинам компонентов цикла Первая часть экспертизы - это оценка важности дисциплин для

профессиональной подготовки специалистов. Прежде, чем приступить к этой работе, эксперту необходимо четко представить себе требования, которые предъявляются к выпускнику этой специальности. Вторая часть экспертизы - это оценка сложности учебных дисциплин. Схема экспертизы представлена на рис.6:

и =

)

где m - количество критериев, а - параметр весомости i-гo частного критерия, х„; - нормированное или относительное значение ьго частного критерия. Желательно, чтобы Х„ е [0;1], ¡=1,..,т.

Если = 1, то параметры весомости называются коэффициентами

весомости, а обобщенный показатель изменяется от 0 до 1 и называется средневзвешенным арифметическим показателем.

Определение согласованности мнений экспертов производится путем вычисления числовой меры, характеризующей степень близости индивидуальных мнений. Анализ значения меры согласованности способствует выработке правильного суждения об общем уровне знаний по решаемой проблеме.

В таблице 2 показаны результаты распределения часов по дисциплинам федерального компонента пятью заведующими кафедрами в отдельности и методом экспертных оценок. Экспертами являлись те же заведующие кафедрами.

Таблица 2

Определение трудоемкости ряда дисциплин федерального компонента для специальности «Прикладная информатика в экономике» 2004 г. набора отдельными экспертами и обобщенная экспертная оценка

Рис.7. Сравнение распределения часов по дисциплинам федерального компонента отдельными лицами и группой экспертов.

Метод экспертных оценок дает более сбалансированную оценку, так как позволяет учесть мнение всех экспертов. Является очевидным, что консолидированное мнение экспертов позволяет осуществить распределение часов по дисциплинам компонент и цикла более эффективно.

Кредиты ЕСТ8 предлагается распределять по дисциплинам, принимая во внимание, главным образом, мнение экспертов о величине студенческих трудозатрат. Кредиты распределяются на дисциплины регионального компонента и на дисциплины по выбору, которые входят в интегрированную часть курса обучения. Необязательные предметы по выбору (факультативные), кредитов не получают. Кредиты ЕСТ8 присваиваются только по окончании изучения дисциплины и при условии успешной сдачи необходимых экзаменов (зачетов).

Методика проведения экспертизы для осуществления перевода часов в кредиты аналогична методике оценки трудоемкости дисциплин учебного плана, за исключением двух моментов:

• Из учебного плана специальности/направления выделяются дисциплины курса

• Перевод в кредиты осуществляется исходя из суммарного количества часов (аудиторных и самостоятельных) и годовой нормы кредитов (60 кредитов).

В системе ЕСТ8 60 кредитов соответствуют одному году обучения (в терминах трудоемкости); 30 кредитов - полгода обучения (семестр).

В результате обработки группы таблиц по всем экспертам определены средние веса дисциплин и, с учетом суммарного количества часов (аудиторных и самостоятельных) и годовой нормы кредитов, вычислен кредиты.

Для сравнения результатов, перевод в кредиты осуществлялся методом экспертной оценки, методом прямой пропорции и методом, предложенным Современным гуманитарным университетом (рис.8):

• В колонке «<МГГО> показан результат перевода в кредиты методом попарного сравнения (метод экспертных оценок).

• В колонке «MHO» показан результат перевода в кредиты методом непосредственной оценки (метод экспертных оценок).

• В колонке «Пропорц.» показан результат пропорционального перевода в кредиты.

• В колонке «1 з.е. = 36 часам» показан результат перевода методом, предложенным Современным гуманитарным университетом.

Гии|— |цц|№*f>miHfc— —»шиит' ГИШТннк!

| дисцнплшы Веяв МПС мио Пдеиюь

ЫюлиЯСЖМИ ЧР 4 ? 4

11) t ! 1

жкиигекА ИПРЭТиЛИЮЬкИНЕ я • II i

1 юсндапии ссвгежнюго встапкянММ X г 1 1

Ш^МИМЯИЛНАЯЙ и И

юаквы ад гоитн&щм к пыхи пкграюякмани Й Т У 4

ШШМДОл X « 4 4

юг всннм плотя 13 1 1 I

ШиЯЖй 1} ( 1 1

» ) < 4

имичкиэ kvjitWa 1 1 4

]эксномкл :м ( J 4

И Ш «1 к

Рис.8. Подсчет кредитов разными методами

Как видно из рис.8 метод, предложенный Современным гуманитарным университетом, не укладывается ровно в рамки 60 кредитов. Метод попарного сравнения дает более объективные результаты по сравнению с пропорциональным переводом. Например, «Физической культуре» и «Технологии программирования» при пропорциональном переводе будет соответствовать 4 кредита, а при применении метода попарного сравнения «Физической культуре» выделится 1 кредит, а «Технологии программирования» - 6 кредитов. По результатам социологического опроса, часто экспертам сложно дать точную оценку характеристике (метод непосредственной оценки), легче сравнить ее с другой (метод попарного сравнения).

Отразим полученные результаты на диаграмме (рис.9).

Рис.9. Сравнение результатов подсчета кредитов разными методами

Метод парного сравнения дает консолидированную оценку, учитывающую мнение всех экспертов, в отличие от механических способов перевода, ив то же время является простым по сравнению с методом непосредственной оценки.

В четвертой главе описывается разработанное программное обеспечение для автоматизации планирования учебного процесса (рис. 10).

На основании построенных даталогических моделей создана корпоративная база данных «Учебные планы» (свидетельство об официальной регистрации базы данных Роспатента №2002620135 от 5 августа 2002 г.), необходимая для создания автоматизированных систем управления учебным процессом в вузе.

На основании построенной обобщенной математической и функциональной моделей создана автоматизированная система обработки информации и управления «Формирование учебных планов и генерация графиков учебного процесса» (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ Роспатента №2002611313 от 5 августа 2002 г.), которая позволяет ускорить процесс формирования учебных планов и рабочих учебных планов.

Подсистема формирования учебных планов позволила в кратчайшие сроки (6 месяцев) привести в соответствие новым государственным стандартам около 600 учебных планов различных форм, видов и ступеней обучения для каждого года набора (начиная с 2000 г.) по 125 специальностям и направлениям, в том числе по вновь открываемым.

На основе разработанных математических моделей создана полная система автоматической выверки показателей учебного плана с временными и количественными требованиями Госстандартов.

рис.10. Логическая схема взаимодействия аппарата вуза с АСУ АГУ

Подсистема унификации названий дисциплин предназначена для выявления дисциплин с адекватными и аналогичными названиями в справочнике дисциплин с целью освобождения базы данных от не нужной информации.

Подсистема просмотра и утверждения учебных планов вуза предназначена для контроля учебным отделом процесса подготовки учебных планов заведующими кафедрами вуза.

Подсистема формирования рабочих учебных планов позволяет провести автоматическую генерацию рабочих учебных планов на планируемый год с использованием БД учебных планов и позволяет сформировать потоки по специальностям.

Диаграмма на рис.11 отображает интервалы времени (в секундах), необходимые для выполнения операции при использовании ручной технологии, средств электронной таблицы Excel и модулей созданной подсистемы автоматической генерации.

1

Способы формирования рабочих учебны« планов

рис.11. Сравнение способов формирования рабочих учебных планов по длительности

Подсистема оценки трудоемкости дисциплин учебного плана и кредита дисциплин курса предназначена для осуществления экспертного опроса в бумажном или в интерактивном режиме, в том числе и через интернет, и для обработки результатов экспертизы. Подсистема позволила в рамках выполнения проекта по программе Темпус-Тасис JEP21042-2000 «Сеть университетов Евро-Каспий» осуществить перевод учебных планов 33 специальностей Астраханского государственного университета, Астраханского государственного технического университета, Калмыцкого государственного университета и Дагестанского государственного университета в кредиты ECTS.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Проведена классификация всех требований государственных стандартов по формированию учебных планов и требований вуза, не противоречащие стандартам, по административным, временным и количественным признакам. Административные требования отражают специфику формирования учебных планов, не представляющие собой ни временные, ни количественные признаки (учебный план составляется для каждого года набора на специальность/направление, учебный план составляется для всех форм, видов и ступеней обучения, название дисциплин федерального компонента и практик в учебном плане строго соответствуют стандартам и т.д.).

2. Разработаны математические модели семестра, дисциплины, учебных планов, рабочих учебных планов, которые унифицируют процесс составления учебных планов в соответствии со стандартом, позволяют осуществить автоматизацию распределения часов по неделям, обеспечить равномерность семестровой и недельной загрузки

студентов. В отличие от существующих моделей, разработанные модели полностью учитывают административные, временные и количественные требования Госстандартов и включают требования вуза, не противоречащие стандартам.

3. Показано, что использование метода парного сравнения позволяет получить более сбалансированные экспертные оценки для снятия неопределенности при разбивке часов, выделяемых Госстандартом, по дисциплинам учебного плана и при переводе часов учебного плана в кредиты ЕСТ8 по дисциплинам курса за счет учета мнений всех экспертов, а не отдельного лица.

4. Разработаны концептуальная, функциональная, инфологическая модели с использованием СЛ8Е-технологий, которые позволяют поддерживать уровень формирования учебных планов в соответствие со стандартами.

5. Разработаны алгоритмы автоматической проверки соответствия учебных планов государственным стандартам по семи параметрам: количество экзаменов, зачетов, курсовых работ, курсовых проектов в семестре, аудиторное количество часов в семестре в учебных планах дневного, заочного, очно-заочного отделения, количество часов в циклах, недельная загрузка студентов.

6. Разработаны алгоритмы автоматической генерации рабочих учебных планов, расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине с дальнейшей автоматизацией этих процессов.

7. Разработаны алгоритмы автоматизированного объединения групп разных специальностей в учебные потоки по совпадающим учебным дисциплинам, что освобождает ресурсы, необходимые для проведения занятий по этим дисциплинам в случае, если бы они проводились отдельно для каждой специальности.

8. На основе полученных теоретических выводов разработана автоматизированная система формирования учебных планов с процедурой вычисления кредитов, которая внедрена в Астраханском государственном университете.

Основные результатыдиссертации опубликованы в работах:

1. Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина О.В., Темралиева АЛ. Подсистема «Учебный план» АСОИУ АГТУ // Материалы четвертой международной научно-методической конференции «Новые информационные технологиии в региональной инфраструктуре и образовании НИТРИО-2001», Астрахань 2001 г., стр. 186

2. Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина О.В., Темралиева АЛ. Автоматизация управления учебным процессом на основе учебных планов // Материалы VII международной научно-методической конференции вузов и факультетов телекоммуникаций, Ульяновск 2002 г., стр. 42

3. Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина ОБ., Темралиева А.Я. Автоматизация планирования учебного процесса на основе учебных планов // Материалы XII Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании» ИТО-2002, Москва 2002 г., стр. 217

4. Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина О.В., Темралиева АЛ. Формирование учебных планов и их перевод в Европейскую систему взаимозачетов ^О^) // Межвузовский сборник научных трудов «Образовательные технологии», Воронеж 2002 г., стр. 157

5. Петрова И.Ю., Темралиева А.Я. Экспертная система оценки трудоемкости учебного плана // Материалы международной научно-технической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» г. Сочи 2003 г., стр. 57

6. Петрова И.Ю., Темралиева А.Я. Система оценки трудоемкости учебного плана экспертным методом // Гуманитарные исследования: Журнал фундаментальных и прикладных исследований, 2004 г., №1, стр.32

7. Пименов Ю.Т., Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина О.В., Темралиева А.Я. База данных «Учебные планы» // Свидетельство об официальной регистрации базы данных для ЭВМ №2002620135

8. Петрова И.Ю., Лазуткина ЕА, Щербинина О.В., Темралиева А.Я. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Формирование учебных планов и генерация графиков учебного процесса» №2002611313

9. Петрова И.Ю., Темралиева А.Я. Автоматизированная система обработки информации при создании учебных планов и их перевод в европейскую систему взаимозачетов ЕСТ^ // Датчики и системы, 2004 г., №10, стр. 43.

Подписано в печать 11.11.2004 Уч-изд. л. 1,4. Усл. печ. л. 13. Заказ № 633. Тираж Ю0 экз.

Издательский дом «Астрахан«ий университет» 414056, г.Астрахань, ул. Татищева, 20 тел. (8512) 54-01-89,54-01-87 E-mail: asupress(g!vandex ru

»23 8 49

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ.

1.1. Локальные автоматизированные системы создания учебных планов вузов.

1.2. Многопользовательские системы создания учебных планов вузов.

1.2.1. Сетевые технологии в управлении учебным процессом учебного заведения (г. Челябинск).

1.2.2. Система управления учебным процессом вуза «Университет» (Ростовский Государственный Педагогический Университет).

1.2.3. Электронный деканат «ЭД++» (РЭА им. Г.В.Плеханова).

1.2.4. Система управления вузами «Университет» (компания Redlab).

1.2.5. Информационно-аналитическая система «Графики и планы учебного процесса».

1.3. Технология перевода в кредиты нормативов государственного образовательного стандарта (Современный Гуманитарный Институт, г. Москва).

1.4. Выводы по первой главе.

Глава 2. МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА.

2.1. Концептуальная модель системы планирования учебного процесса вуза.

2.2. Обобщенная математическая модель учебных планов вузов.

2.3. Основные требования к формированию учебных планов, рабочих учебных планов.

2.3.1. Административные требования к формированию учебных планов, рабочих учебных планов.

2.3.2. Временные требования к формированию учебных планов, рабочих учебных планов.

2.3.3. Количественные требования к формированию учебных планов, рабочих учебных планов.

2.4. Функциональная модель системы формирования учебных планов, рабочих учебных планов.

2.5. Инфологическая модель системы.

2.6. Преобразование модели планирования учебного процесса в систему таблиц и отношений (даталогическая модель данных).

2.7. Алгоритм понедельного распределения аудиторных часов по дисциплине по отдельным видам занятий в семестре.

2.8. Формирование потоков по специальностям.

2.9. Унификация названий дисциплин.

2.10. Выводы по второй главе.

Глава 3. ОЦЕНКА ТРУДОЕМКОСТИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА И ВЫЧИСЛЕНИЕ КРЕДИТОВ МЕТОДОМ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК.

3.1. Парные сравнения.

3.2. Непосредственная оценка.

3.3. Описание метода проведения экспертизы и обработки экспертных оценок.

3.3.1. Оценка трудоемкости дисциплин учебного плана.

3.3.2. Перевод сформированных учебных планов в Европейскую систему взаимозачетов.

3.4. Выводы по третьей главе.

Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ.

4.1. Методика эксплуатации системы.

4.2. Апробация разработанной автоматизированной системы.

4.2.1. Подсистема формирования учебных планов.

4.2.2. Подсистема формирования рабочих учебных планов.

4.2.3. Подсистема оценки трудоемкости дисциплин учебного плана и кредита дисциплин курса.

4.2.4. Подсистема унификации названий дисциплин.

4.3. Исследование возможностей разработанной автоматизированной системы планирования учебного процесса АТУ и пакета PLANY™.

4.4. Анализ результатов апробации системы.

4.5. Выводы по четвертой главе.

Центральным документом, определяющим содержание общепрофессиональной и профессиональной (специальной) подготовки специалиста, является учебный план. В нем реализуются основные принципы отбора предметов, их систематизация, регламентируется объем учебных дисциплин, нагрузка студента по периодам обучения, виды контроля знаний. На структуру и содержание учебного плана влияют ГОС по соответствующим направлениям и специальностям. Закон РФ "О высшем и послевузовском профессиональном образовании", инструктивные материалы Минобразования России, требования предприятий и организаций - непосредственных потребителей выпускаемых специалистов и пр.

По данным на октябрь месяц 2004 года Министерством образования разработаны государственные стандарты для 536 направлений и специальностей.

Анализ результатов набора абитуриентов в университет показывает, что спрос населения на высшее образование с каждым годом возрастает. Соответственно растет число открываемых специальностей (рис.1).

Год

Рис.1. Динамика количества специальностей дневной формы обучения по годам.

В Астраханском государственном университете (АГУ) осуществляется подготовка бакалавров, магистров, специалистов но очной, очно-заочной и заочной формам обучения. Это привело к тому, что процедура контроля качества разработки учебных планов для специальностей и направлений традиционным способом стала слишком трудоемкой и длительной.

В такой ситуации единственно приемлемым решением является построение хранилища данных «АСУ-АГУ» [10]. Применение современных сетевых технологий и единого хранилища данных позволит реализовать простой механизм интеграции информации в единый информационный ресурс вуза и обеспечить возможность совместного использования информации с учетом механизма разделения доступа (в целях защиты данных) многими пользователями: администрацией вуза, преподавателями, студентами разных форм обучения, абитуриентами [53,54,55]. При этом достигается высокий уровень целостности и создаются условия для создания комплексной автоматизированной системы управления учебным процессом университета, включающей:

1. Разработку и модернизацию учебных планов по специальностям/направлениям и рабочих учебных планов на планируемый учебный год.

2. Расчет штатов профессорско-преподавательского состава университета и каждой кафедры.

3. Распределение учебной нагрузки преподавателей кафедр.

4. Формирование расписания занятий учебных групп по университету.

5. Учет промежуточной (рейтинг) и итоговой успеваемости студентов.

6. Формирование приложения к диплому.

Это позволит избежать дублирования действий и документов, существенно ускорит принятие оперативных и адекватных решений, позволит реализовать цели, способствующие повышению качества обучения, снижению затрат на организацию и управление учебным процессом, созданию региональных и межвузовских информационных систем для интенсивного обмена информационными ресурсами [56,63,69,71].

Учебные планы составляются ежегодно, и вузам предоставляется возможность корректировать в определенных пределах объемы изучаемых дисциплин, содержание и структуру образования, т.е. вузам предоставляется достаточная свобода для улучшения качества подготовки специалистов.

В стандартах учебных планов дается перечень дисциплин федерального компонента, но часы распределены только на 53% дисциплин [88]. Для распределения выделенного в государственном стандарте общего количества часов на остальные

47% дисциплин могут быть привлечены эксперты: опытные преподаватели вуза, члены УМО. специалисты, имеющие большой стаж работы в данной области.

Интенсивное появление новых специальностей и направлений делает актуальным вопрос автоматизации формирования учебного плана н распределения часов между дисциплинами на основе мнений экспертов. [о условиям Бол о не кого процесса, в котором задействована и Россия, л о 2010 года каждая страна-участница обязана реформировать свою систему высшего образования согласно единым стандартам [92]. В вузах придется ввести две ступени образования - бакалавриат и магистратуру. Для этого необходимо разработать учебные программы, сопоставимые с программами входящих в клуб европейских вузов, и ввести единую с Европой систему оценки знаний учащихся.

Европейская система взаимозачетов ECTS (European Credit Transfer System) с каждым годом охватывает все большие пространства, как это можно заметить по хронологическим данным, представленным на рис.2.[94]

Рис.2. Распространение ECTS Признание результатов обучения позволяет студентам проходить часть своего обучения в вузах других стран.

В системе ECTS в качестве сравнительной характеристики трудозатрат студентов на изучение дисциплин служат кредиты (баллы), назначаемые изучаемым дисциплинам по определенным правилам. Кредит отражает объем необходимой работы над каждым курсом относительно к общему объему работы для завершения полного годового академического обучения в вузе. т.е. лекции, практические работы, семинары, самостоятельная работа (в лаборатории, библиотеке или дома), а также экзамены или другие формы контроля знаний. ECTS кредиты являются скорее относительными, чем абсолютными величинами нагрузки студента, которые показывают, какую часть годовой нагрузки (трудоемкости) данный курс составляет в общевузовской или факультетской шкале кредитов [90].

В АГУ необходимость перевода учебных планов в ECTS возникла в процессе выполнения международного проекта по программе Темпус-Тасис JEP21042-2000 «Региональная сеть университетов Евро-Каспий».

Государственная стандартизация высшего профессионального образования в том виде, в котором она существует в России, по существу реализует четко действующую систему кредитования, единую для всей страны. Она создает механизм, обеспечивающий академическую мобильность студента, позволяя ему перемещаться из вуза в вуз с зачетом пройденного материала, при этом условия перезачета дисциплин строго регламентированы. Нормативные трудоемкости ГОСов - это те же кредиты, выраженные в академических часах общей нагрузки.

Каждый вуз имеет право распределять кредиты ECTS по дисциплинам самостоятельно. Московский институт экономики и статистики, Уральский государственный университет, Европейский университет в Санкт-Петербурге осуществляют перевод в кредиты прямо пропорционально трудоемкости, т.е. времени, отведенному на изучение дисциплины. Российский университет дружбы народов применяет метод перевода часов в кредиты, где 1 кредит равен 36 часам [90]. Рассмотренные методы реализуют механический перевод часов в кредиты. Для объективного подхода к системе кредитов и более эффективного решения задачи перевода трудоемкости учебных планов в кредиты возникает необходимость привлечения экспертов.

Таким образом, актуальной становится задача разработки автоматизированной системы перевода учебных планов в кредиты, достаточно простой в применении и полностью сочетающейся с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования, а также доступной из любой точки нашей страны.

Целью диссертационной работы является:

Автоматизация процесса создания учебного плана направления или специальности и соответствующих рабочих учебных планов (графиков учебного процесса) на планируемый учебный год на основе разработанных математических моделей учебного плана и его составляющих, а также оценки трудоемкости учебных дисциплин, перевода часов в кредиты ECTS на основе знаний экспертов.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

• исследовать Европейскую систему образования подготовки магистров и бакалавров, Российскую систему подготовки специалистов, особенности учебных планов дневной, заочной, очно-заочной форм обучения, Европейскую систему взаимозачетов результатов обучения;

• разработать методики оценки трудоемкости учебной дисциплины и кредитов по дисциплине;

• построить математические модели основных элементов учебных планов и рабочих планов с целью разработки эффективных алгоритмов и их реализации;

• разработать инфологическую и даталогическую модели системы планирования учебного процесса вуза, позволяющие создать эффективную концептуальную схему данных, обеспечивающую иммунитет приложений к изменениям в структуре хранения информации и методах доступа к данным;

• разработать единую объектно-реляционную распределенную БД информационных ресурсов вуза;

• создать комплекс прикладных программ для автоматизированного ведения и наполнения базы учебных планов, автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации, заключается в следующем: • Разработаны математические модели семестра, дисциплины, учебных планов, рабочих учебных планов, которые унифицируют процесс составления учебных планов в соответствии со стандартом, позволяют осуществить автоматическое распределение часов по неделям, обеспечить равномерность семестровой и недельной загрузки студентов. В отличие от существующих моделей, разработанная обобщенная модель полностью учитывает административные, временные и количественные требования Госстандартов и включает требования вуза, не противоречащие стандарту.

• Показано, что использование метода парного сравнения позволяет получить более объективные и сбалансированные экспертные оценки для снятия неопределенности при разбивке часов, выделяемых Госстандартом, по дисциплинам учебного плана и при переводе часов учебного плана в кредиты ECTS по дисциплинам курса за счет учета мнений всех экспертов, а не отдельного лица.

• Впервые разработаны математические модели семестра и рабочих учебных планов, математические модели правил определения суммарного аудиторного количества часов, определения общего количества часов в семестре, правил проведения автоматической понедельной расчасовки с контролем равномерности недельной загрузки.

• На основе разработанных инфологических и даталогических моделей созданы алгоритмы автоматической проверки разрабатываемых учебных планов на соответствие временным и количественным требованиям Госстандартов и алгоритмы автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине.

Практическая ценность:

На основе разработанных математических моделей учебного плана, методик оценки трудоемкостей дисциплин, инфологической и даталогической моделей системы планирования учебного процесса вуза создан комплекс программ для автоматизированного ведения и наполнения базы учебных планов, автоматической генерации рабочих учебных планов, автоматизированного расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине. Работа выполнена в рамках проекта по программе Темпус-Тасис JEP21042-2000 «Сеть университетов Евро-Каспий» и программы информатизации АГУ, утвержденной 27 октября 2003 г. на 2003-2006 г.г.

Соискатель выражает особую благодарность начальнику отдела АСУ Астраханского государственного университета, к.т.н. Щербининой Оксане Владимировне за оказанную помощь и консультации.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Проведена классификация всех требований государственных стандартов по формированию учебных планов и требований вуза, не противоречащие стандартам, по административным, временным и количественным признакам. Административные требования отражают специфику формирования учебных планов и не относятся ни к временным, ни к количественным признакам: учебный план составляется для каждого года набора на специальность/направление, учебный план составляется для всех форм, видов и ступеней обучения, название дисциплин федерального компонента и практик в учебном плане строго соответствуют стандартам и т.д.

2. Разработаны математические модели семестра, дисциплины, учебных планов, рабочих учебных планов, которые унифицируют процесс составления учебных планов в соответствии со стандартом, позволяют осуществить автоматизацию распределения часов по неделям, обеспечить равномерность семестровой и недельной загрузки студентов. В отличие от существующих моделей, разработанные модели полностью учитывают административные, временные и количественные требования Госстандартов и включают требования вуза, не противоречащие стандартам.

3. Показано, что использование метода парного сравнения позволяет получить более сбалансированные экспертные оценки для снятия неопределенности при разбивке часов, выделяемых Госстандартом, по дисциплинам учебного плана и при переводе часов учебного плана в кредиты ECTS по дисциплинам курса за счет учета мнений всех экспертов, а не отдельного лица.

4. Разработаны концептуальная, функциональная, инфологическая модели с использованием CASE-технологий, которые позволяют поддерживать уровень формирования учебных планов в соответствие со стандартами.

5. Разработаны алгоритмы автоматической проверки соответствия учебных планов государственным стандартам по семи параметрам: количество экзаменов, зачетов, курсовых работ, курсовых проектов в семестре, аудиторное количество часов в семестре в учебных планах дневного, заочного, очно-заочного отделения, количество часов в циклах, недельная загрузка студентов.

6. Разработаны алгоритмы автоматической генерации рабочих учебных планов, расчета трудоемкости и кредитов по дисциплине с дальнейшей автоматизацией этих процессов.

7. Разработаны алгоритмы автоматизированного объединения групп разных специальностей в учебные потоки по совпадающим учебным дисциплинам, что освобождает ресурсы, необходимые для проведения занятий по этим дисциплинам в случае, если бы они проводились отдельно для каждой специальности.

8. На основе полученных теоретических выводов разработана автоматизированная система формирования учебных планов с процедурой вычисления кредитов и внедрена в Астраханском государственном университете.

1. Сигнор Р., Стегман М.О. Использование ODBC для доступа к базам данных. М.: «Бином», 1995.-384 с.

2. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995. - 208 с.

3. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Издательство «Лори», 1996,-242 с.

4. Гейн К., Сарсон Т. Системный структурный анализ: средства и методы. М.: «Эйтекс», 1992.

5. Калянов Г.Н. Методы и средства системного структурного анализа и проектирования. М.: НИВЦ МГУ, 1996.

6. Barker R. CASE*Method. Entity-Relationship Modeling. N.Y.: Addition-Wesley Publishing Company, 1991.

7. DeMarco T. Structured Analysis and System Specification. N.Y.: Yourdon Press, 1988.

8. Yourdon E. Modern Structured Analysis. N.J.: Yourdon Press/Prentice Hall, 1989.

9. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных.: Пер. с англ. К., М., СПб.: Издательский дом «Вильяме», 1999.

10. Кузнецов С.Д. Основы современных баз данных: Метод, пособие. М.: Изд-во МГУ, Центр информационных технологий, 1996. - 213 с.

11. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.И., Чистов В.В. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992. - 367 с.

12. Петрова И.Ю., Лазуткина Е.А. Организация баз данных: Учебное пособие. -Астрахань: Изд-во АГТУ, 1999. 340 с.

13. Сосински Б. Разработка приложений в среде Visual FoxPro 5. : Пер. с англ. К.: Диалектика, 1997.-448 с.

14. Антонович М. Visual FoxPro 3.0 для Windows.: М.: Бином, 688 с.

15. Горев А, Макашарипов С. Microsoft Visual FoxPro 3.0. Новые возможности для программиста. СПб: Питер, 1995.-336с.

16. Документация по лицензионному программному продукту VFP 5.0.: Microsoft Corporation, 1996.

17. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. -432с.

18. Линьков В.М., Линькова А.В. Вопросы автоматизации управления учебным процессом в вузе. - ИТО-2003.

19. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука, 1985.-352 с.

20. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети, алгоритмы.: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-455 с.

21. Зыков А.А. Теория конечных графов. Новосибирск.: Наука, Сибирское отделение, 1969. - 544 с.

22. Оре О. Теория графов.: Пер. с англ. М.: Наука, 1968. - 352 с.

23. Шикунов С.А. Автоматизация планирования, управления и контроля учебного процесса факультета университета.// http://www/bitpro.ru/ito/2000/IV/IV42.html

24. Андрей Поддубный, Евгений Пустовалов, Владимир Смелик. Графики и планы учебного процесса// http.7/www. stq .ni/riasite/index/phtml ?page= 1 &tbl=tb88&id=465

25. Пакет прикладных программ управления учебным процессом Plany™ -Виртуальная выставка «Образовательные проекты». Раздел: Информационные ресурсы и обеспечение образования// http://www/imtsa.ru/plany.asp

26. Прохоров А. «Университет» управляет университетом //КомпьютерПресс 5'2000

27. Monarchi D.E., Weber J.E., Duckstein L. An interactive multiple objective dicition making aid using nonlinear goal programming // M. Zeleny (Ed.). Multiple criteria decition making. Berlin: Springer Verlag, 1976.

28. АИС «Электронный деканат «ЭД++»»: руководство пользователя. Отдел Экономических Баз Данных, 2003г. // http://oebd.rea.ru

29. Амелькович Ю.П. Сетевые технологии в управлении учебным процессом учебного заведения // http://wwwjto.edu.ru/1999AV/IV2.html

30. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. Учебник. М.: Логос, 2000. -296 с.

31. Микони С.В. Методы и алгоритмы принятия решений: Учебное пособие. Часть 1. СПб.: ПГУПС, 1994. - 55 с.

32. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

33. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.

34. Хомоненко А.Д., Цыганков В.М., Мальцев М.Г. Базы данных. СПб.: КОРОНА принт, 2000.

35. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление: Пер. с англ. М.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 1999.

36. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика. 1998. 352 с.

37. Лесин В.В., Лисовец Ю.П. Основы методов оптимизации. М.: Изд-во МАИ, 1998.-344 с.

38. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

39. В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева С.В., Издательство Нолидж, 2001. - 496 е., ил.

40. Джейсон Каучмэн, Ульрике Швинн Oracle8i Certified Professionaltm DBA Подготовка администраторов баз данных, Издательство «Лори», 2002. 869 с.

41. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. В 2-х ч. Ч. П: Учеб. Пособие для втузов. 5-е изд., испр.- М.: Высш. шк., 1998.-416 е.: ил.

42. Котеров Д.В. Самоучитель РНР 4. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 576 е.: ил.

43. Горев А. Разработка приложений в Microsoft Visual FoxPro 3.0 М: Журнал «The Pinter FoxPro Letter» TOO «Эдэль», 1996 - 392 е.: ил.

44. Трофимова O.K. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва -1999-125 с.

45. Кузьмина Е.А. Модели и оптимизация учебных планов в образовательных системах 2002 г.

46. Лоуренс Харрис. Программирование OLE. Освой самостоятельно за 21 день: Пер. с англ. М.: БИНОМ, 1995. - 464 е.: ил.

47. Гончаров A. FoxPro в примерах. Версии 2.5, 2.6, 3.0 СПб.: Питер, 1995. - 160 е.: ил.

48. Стивен Бобровски. Oracle7 и вычисления клиент/сервер Издательство «Лори», 1996.-651 с.

49. Скотт Урман Oracle8i Новые возможности программирования на языке PL/SQL Издательство «Лори», 2001. 654 с.

50. Харрингтон Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. - 272 е.: ил. (Серия «Для программистов»).

51. Аткинсон, Леон. MySQL. Библиотека профессионала.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 624 е.: ил. - Парал. тит. англ.

52. Д-р Джейсон Причард Просто и доступно СОМ и CORBA Архитектуры, стратегии и реализации Издательство «Лори», 2001. 372 с.

53. Спирли, Эрик. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 400 е.: ил. - Парал. тит. англ.

54. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. Для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 336 е.: ил. -(Сер. Информатика в техническом университете).

55. Ровный С.И. Введение в теорию баз данных: Учеб. Пособие ВолгГТУ, Волгоград, 1998. 84 с.

56. Хетагуров Я.А. Основы построения автоматизированных систем обработки информации и управления (АСОИУ): Учебное пособие. М.: МИФИ, 2002. 252 с.

57. Петрова И.Ю., Лунев А.П., Лазуткина Е.А., Щербинина О.В., Жедунов P.P. Разработка клиент/серверных приложений для базы данных Oracle: Учебное пособие. Астрахань: Изд-во Астраханского гос. Ун-та, 2003. 320 с.

58. Мартин Грабер Введение в SQL Издательство «Лори», 1996. 379 с.

59. Петрова И.Ю., Лазуткина Е.А., Жедунов P.P. База данных Oracle в архитектуре клиент/сервер: Учеб. Пособие для спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / Астрахан. гос. техн. ун-т.- Астрахань: Изд-во АГТУ, 2002.- 196 с.

60. Хотка Дэн Oracle9i: Пер. с англ./ Дэн Хогка СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. -560 с.

61. Хьюгс Стерлинг и Змиевский Андрей РНР. Руководство разработчика: Пер. с англ./ Стерлинг Хьюгс и Андрей Змиевский К.: Издательство «ДиаСофт», 2001 -348 с.

62. Фейерштейн С., Прибыл Б. Oracle PL/SQL для профессионалов: Перевод с английского. Издательство "Питер", 2004, с. 941

63. К. Дж. Дейт, Хью Дарвен Основы будущих систем баз данных. Третий манифест: Пер. с англ. Издательство Янус-К, 2004 - с.656

64. Роберт Дж. Мюллер Базы данных и UML , "Лори", 2002 420 стр.

65. Крёнке Д. Теория и практика построения баз данных, "Питер", 2003 800 стр.

66. Грофф Дж., Вайнберг П. Энциклопедия SQL, СПб, Питер, 2003 896 стр.

67. Кевин Луни, Марлен Терьо ORACLE8i: Настольная книга администратора М., Лори, 512 стр.

68. Лаура Томсон, Люк Веллинг Разработка Web-приложений на РНР и MySQL2001, К., "ДиаСофт, 673 стр

69. М.Р. Когаловский Энциклопедия технологий баз данных, 2002, М.: Финансы и статистика, 800 стр.

70. Пол Дюбуа MySQL2001, Вильяме, 236 стр.

71. Рэнди Джей Яргер, Джордж Риз, Тим Кинг MySQL и mSQL. Базы данных для небольших предприятий и Интернета, 2000, СПб, Символ-Плюс, 560 стр.

72. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ, 2000, Центр непрер.матем. образования, 960 стр.

73. Альфред В. Ахо, Джон Э. Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман Структуры данных и алгоритмы, 2000, Издательский дом "Вильяме", 384 стр.

74. П.Б. Храмцов, С.А. Брик, A.M. Русак, А.И. Сурин Основы web-технологий. Курс лекций. Издано: 2003, Интернет-Университет Информационных Технологий, 512 стр.

75. Браун Б. Oracle 8i. Создание Web приложений. Издано: 2001, Лори, 722 стр.

76. Игорь Григин РНР 4. Специальный справочник. Издано: 2002, СПб., Питер, 672 стр.

77. Питер Уэйнрайт Apache для профессионалов. Издано: 2001 М.,"Лори, 474 стр.

78. Бланк-Эдельман Д. Perl для системного администрирования. Издано: 2001, СПб, Символ-Плюс, 496 стр.

79. Джезус Кастаньетто, Хариш Рават, Саша Шуман, Крис Сколло, Дипак Велиаф Профессиональное РНР программирование. Издано:2001, С-Пб., Символ-Плюс, 912 стр.

80. С. Н. Коржинский НАСТОЛЬНАЯ КНИГА WEB-MАСТЕРА: ЭФФЕКТИВНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ HTML, CSS и JAVASCRIPT, Издательский торговый дом "КноРус" 2000, 320 стр.

81. Хольцшлаг, Молли, Э. Использование HTML 4. Издано: 2000, М.: Издательский дом "Вильяме", 1008 стр.

82. Касперски К. Техника оптимизации программ и эффективное использование памяти. Издано: 2003, BHV, 560 стр.

83. Р. Грэхем, Д. Кнут, О. Паташник Конкретная математика. Основание информатики. Издано: 1998, 703 стр.

84. Тео Мандел Разработка пользовательского интерфейса. Издано: 2001, М., ДМК Пресс, 416 стр.

85. Дмитрий Румянцев. Монастырский путь программиста. Опыт создания личности программиста. Издано: 2000, Издательский дом Инфра-М, 864 стр.

86. Ф. А. Новиков Дискретная математика для программистов. Издано:2001, СПб., Питер, 304 стр.

87. Кнут Д. Искусство программирования. Издано: 2000, Вильяме, твердый переплет, 2472 стр.

88. Государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования (ГОС ВПО). http://www.edu.ru/db/portal/spe/index.htm

89. Уокер Ройс Управление проектами по созданию программного обеспечения Издано: 2002, М., Лори, ISBN: 5-85582-156-0, Мягкий переплет, 424 стр.

90. Проблемы введения кредитной системы высшего профессионального образования// http://www.ccep.ru/html/Textl .htm#coderzhl

91. Система управления учебным процессом вуза. Лаборатория автоматизации управления и образовательных технологий// http://controllab.narod.ru/SCHS/htm

92. Чеботарев Г.Н., Теплякова О.А. Проблемы интеграции российской высшей школы в европейскую систему образования.// Государство и право в условиях глобализации.

93. Европейские конвенции: образовательные стандарты / Сост. Г. В . Игнатенко, JL А. Лазутин. Екатеринбург, 2002. С. 64-68

94. Шевченко Е. В. Болонский процесс // Сетевая конференция Российского портала открытого образования «Открытое европейское образовательное npocTpaHCTBo»//http://www.conf.sssu.ru/phorums/read. php?f=22&i=3&t= 1 &v=f.

95. С.А. Трофимов Case-технологии: работа в Rational Rose. Издано:2001, М., Бином, 272 стр.

96. С.В. Маклаков. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. Издано:2001, М., Диалог-МИФИ, 304 стр.

97. П. Чен Модель «сущность-связь» шаг к единому представлению о данных. Системы Управления Базами Данных # 3/95, стр.137-158.

98. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие. М.:Наука.Главная редакцияфизико-математической литературы, 1982. - 328 с.

99. Нефедов В.Н., Осипова В.А. «Курс дискретной математики»: учебное пособие. -М.: Изд-во МАИ, 1992.- 264 с.:ил.

100. Акимов О.Е. Дискретная математика, 2-е изд., дополн. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. - 376 с.:ил.1. Эксперты

101. Рис.2.3. Функциональная модель формирования учебных планов и их конвертирование в ECTS