автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Информационно-коммуникационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе

КАМАЛЬДИНОВА ЗУЛЬФИЯ ФАИСОВНА

Информационно-коммуникационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельности студента в вузе

Специальность 05.13.10- Управление в социальных и экономических системах

-6 0КТ2011

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2011

4856768

Работа выполнена на кафедре прикладной математики и вычислительной техни, ГОУ ВПО Самарского государственного архитектурно-строительного университета (СГАСУ).

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Пиявский Семен Авраамович

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Минаев Владим ир Александрович, доктор технических наук, профессор Макаров Алексей Алексеевич

Ведущая организация - ГОУ ВПО Московский авиационный университет (Государственный технический университет)

Защита диссертации состоится «11» ноября 2011 года в 13:00 часов па заседай диссертационного совета Д 212.132.10 в Федеральном государственном образовательис учреждении высшего профессионального образования «Национальный исследовательсю технологический университет «МИСиС» по адресу: 105318, г. Москва, Измайловское шоссе, д.4.

С диссертацией можно ознакомится о библиотеке Федерального государственно] образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальнь исследовательский технологический университет «МИСиС»

Автореферат разослан «19» сентября 2011г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

И.Б.Моргунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В стремительно метающемся мире классическое университетское образование, основанное, в основном, на попредметно получаемых знаниях, перестает удовлетворять требованиям общества. Результаты образования, компетенции и компетентностный подход (обучение на основе комгатенций) получают в образовании все большее значение. Это находит отражение, в частности, в официальных международных и российских документах, в переходе на стандарты третьего поколения, где основу составляют именно компетенции.

Проблеме реализации компетенгностпого подхода, качества образования, творческого развития личности посвящены работы таких авторов, как ВВ. Альмшщеров, В И. Байденко, A.B. Брушлинский, Д.Б.Богоявленская, АЛ. Вербицкий, Л.С. Выготский, И.Г. Галямина, H.A. Гришанова, ВВ. Давыдов, И.И. Дзегеленок, В.Н.Дружинина, И А. Зимняя, И.Ф.Исаев, ДА.Иванов, ВВ.Ищенко, А.Г.Кириллов, Б.К. Коломиец, Б.Г. Лигвак, AJVI. Маиошкин, ДА.Махотин, Н.Н.Нечаев, CA. Пиявский, В В. Рябов, З.С.Сазонова, H.A. Селезнева, А.И. Субетто, Ю.Г. Татур, ЮВ. Фролов, М А. Холодная, В.Д. Шадриков, ЕН. Шиянов и др. В зарубежных исследованиях проблема нашла отражение в работах Р. Мартенса, У. Клемента, Р. Арнольда, М. Кунцмана, С. Тимаши, С. Адама и др.

Ком гвтентностный подход заключается во всестороннем развитии личности обучаемого, что гарантирует ему успешную не только профессиональную деятельность в течение всей жизни, но и усгвшную жизнь в целом. Формирование компетенций требует комплексного подхода в управлении учебной и внеучебной деятельностью студента в период его обучения в вузе, а также использование информационно-коммуникационных технологий. Соответственно реализация компетепшостного подхода в высшей школе предполагает учет и анализ значительно более широкого объема разнокачественной информации, чем традиционный «знаниевый» подход. Это требует активного привлечения возможностей предоставляемых соврем епным и инф ормационно-комм уникационным и технологиям и.

Предметом настоящего исследования является комплексное управление учебной и внеучебной деятельностью студента на основе нпформапионжлсоммупикационпых технологий.

Целью работы - повышение эффективности учебно-воспитательного пронрсса путем комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов на базе математического моделирования и информационно-коммуникационных технологий в телекоммуникационной среде вуза. Для этого необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать технологию комплексного управления учебной и втюучебгюй деятельностью студента на основе ИКТ, включая организационные схемы, процедуры управления, метода измерения и мониторинга процессов, анализа результатов и установления обратной связи.

2. Разработать технологию количественной оценки уровня успешности академической и внеучебной составляющих деятельности студента в вузе, причем с объективностью и оперативностью, которые дали бы возможность оперативно воздействовать на этот процесс в течение семестра (т.е. с темпом обновления информации порядка одной недели).

3. Использовать ИКТ, в частности доступность и простоту ввода и анализа информации через Интернет для того, чтобы сделать студента сознательным соучастником процесса собственного развития.

4. Разработать математический аппарат для анализа огромного массива собираемой информации с тем, чтобы представить её в вцде, который может использоваться всеми участниками учебно-воспитательного процгсса для принятия методических и управленческих решений.

5. Внедрить разработанную информационно-аналитическую систему и оценить ее эффективность.

При решении этих задач используются методы системного анализа, теории оптимального управления, математического моделирования, численной оптимизации, кластеризации, проектирования илф ормационных систем и реляционных баз данных.

Новые научные результаты:

• Информационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в семестре на основе ИКТ. Новизна состоит в том, что образовательный процесс рассматривается целостно, как взаимопроникающее единство учебной и внеучебной деятельности студента. На этой основе впервые осуществляются еженедельные комплексные управленческие воздействия на учебную и внеучебную деятельность студентов, базирующиеся на оперативной измеримой информации о результатах их деятельности.

• Основные проектные решения по автоматизированной информационной системе комплексного мониторинга деятельности студентов, которые обеспечивают в отличие от существующих информационных систем объективный и оперативный учет и анализ детальной информации о достижениях каждого студента в различных видах деятельности и их комплексную оценку.

• Математическая модель комплексной опенки деятельности студента, отличающаяся полнотой охвата всех сторон деятельности и высокой обосновашюстью алгоритма свертывания разнокачествепной информации.

• Математическая модель кластеризации студенческого коллектива на основе ком плексного учета характеристик учебной и внеучебной деятельности.

Практическая значимость работы: создан инструмент для непрерывного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в вузе. Результаты работы используются на факультете информационных систем итехнологийСамарского государственного архитектурно-строительного университета, а также в Самарском государственном университете, в Поволжской государстве пной социально-гуманитарной академии.

Апробация работы. Работа докладывалась на семи международных, семи Всероссийских и одной региональной конференциях. Ее результаты отражены в 20-ти публикациях автора, в том числе в двух изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав изложенных на 120 страницах, библиографического списка из 120 наименований.

СОДЕ ИКАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, определены объект и предает исследования, поставлены его цели и задачи, выбрана методика исследований, сформулирована научная новизна и практическая полезность работы. Приведены основные публикации, структура и объем работы, а также ее краткое содержание.

В первой главе анализируется опыт использования информационных систем в ряде вузов страны и обосновывается положение о том, что внедрение компетенгносгного подхода в высшей школе предполагает организацию управления всех видов деятельности студента в вузе: учебной, творческой и внеучебной (культурной, общественной, спортивной и т.п.).

Показано, что в условиях телекоммуникационной среды, информационная система комплексного мониторинга и управления развитием студента, должна удовлетворять следующий требованиям:

- осуществлял, сопровождение как учебной, так и творческой и личностной деятельности студента в течение всего периода обучения;

- обеспечивать оперативность обновления информации не реже нескольких раз в месяц;

- обеспечивать открытость, гласность и доступность всей первичной информации для студентов, преподавателей, руководителей всех уровней, родителей и других заинтересованных лиц;

- иметь общественное согласие в отношении алгоритма получения интегральных оценок и механизмов использования этих оценок для принятия управленческих решений;

- использовать современные, наиболее выразительные средства представления информации для ее анализа и сопоставления всеми участниками учебно-воспитательного процесса;

- применять наукоемкие современные математические метода моделирования и принятия решений для максимально эффективного использования собираемой системой обширной, многоаспектной информации;

- оценивать эффективность принимаемых решений через систему реализации обратной

связи;

- иметь возможность простой и быстрой модернизации при шмежниях в характеристиках объекта управления.

В главе разрабатывается основанная на ИКТ технология комплексного управления деятельностью студента в вузе. Она охватывает три компонента деятельности студента в вузе: учебную, творческую и внеучебную. Формулируются цели, описываются организационные процессы и приводятся схемы управления раз личными видами деятельности студента в вузе.

Продасс управления учебной деятельностью студентов может быть представлен в вцце органгоациошюй схемы, показанной на рисунке 1. Ее основной особенностью является высокая частота измерения состояния процесса и значительный объем измеряемых параметров, не реализованные ни в одной ш существующих систем управления учебным процессом, а именно - еженедельно. Это достигается благодаря использованию автоматизированной информационной системы и алгоритму комплексной оценки хода учебпого процесса. Такая полнота информации позволяет оперативно и эффекгивпо управлять учебным процессом, не ожидая конца семестра причем лицу, принимающему решения, видна информация не только о деятельности студента, но и профессорско-преподавательского состава и таким образом имеется возможность корректировки работы в зависимости от ситуации (слабый набор студентов - нужны дополнительные занятия, малое количество контрольных точек -корректировка рабочей программы и т.п.)

Субъект управления

Измерительный орган

Исполните I

°Ргая Л1НЫЙ

принятия

Объект

управления

§ С

3

Объективная оценка своих учебных результатов

Сравнение результатов

обучения по своей дисциплине с другими, регулярность отчетности

К

студенту

Преподавателю

Реакция

Обратная связь

Рисунок 1 - Схема управления учебной деятельностью студентов

Управление творческой деятельностью студентов отличается тем, что основано на введении надциецшшшарного курса «Технология исследовательской профессиональной деятельности», который ведется в течение всего времени обучения в вузе. В рамках этого курса

каждый обучаемый входит не только в свою студенческую группу, вместе с которой он изучает учебные дисциплины, он также входит в какую-либо бригаду научной группы, занятой решением конкретной научной проблемы. Научную группу возглавляет ученый - специалист в соответствующей научной области. Решаемая научной группой проблема разбита на ряд задач, решение которых занимаются отдельные бригады. Бригада-это разновозрастный студенческий коллектив. Его возглавляет магистрант или пятикурсник. Этот коллектив включает цепочку студентов с первого по четвертый - пятый курсы, в которой старшие руководят младшими Таким образом, творческой деятельностью студента руководит комплексный преподавательский коллектив в составе методического руководителя направления подготовки (заведующего выпускающей кафедрой), преподавателя, ведущего аудиторные занятия, руководителя научной группы и индивидуального научного руководителя.

Схема управления творческой деятельностью студентов показана та рисунке 2. Управление осуществляется на двух уровнях: стратегическом и тактическом. На стратегическом уровне научный руководитель осуществляет постановку и корректировку содержания работы, проводит индивидуальные консультации по вопросам, вызывающим затруднения у студентов. На тактическом уровне еженедельно студенту выдаются задания, по которым студент должен написать отчет и получить оценку. Имеется возможность прогнозировать и проектировать будущую оценку по творческой работе с помощью теста творческой квалификации.

Субъект управления

Методический руководитель

Преподаватель потока

Руководитель научной группы

Научный руководитель

Измерительный оршн

Оценка структура будущей ПИРС нее творческого

Еженедельная оценка этапов выполнения ноте и их визуализация

Корректировка задания и будущей оценки и их

визуаггизац

Орган принятия решений

Методический ' 1 руководитель

Преподаватель потока

Руководитель научной группы

Научный руководитель

Обратная связь

Управленческие

воздействия 0бьект

___________.____управления

Преподавателе научного руководителя:

Корректировка

содержания

работы;

индивидуальные консультации

Методического руководителя:

Советы преподавателю н НР по корректировке содержания и стиля работы со студентами; смека темы исследования и НР

§ 5

Г

Рисунок 2 - Схема управления творческой деятельностью студентов

Процесс управления внеучебной деятельностью студентов осуществляется по организационной схеме, представленной на рисунке 3. Эта схема базируется на разработанной нами не имеюшвй аналогов Интернет-системе, позволяющей отражать и учитывать конктретные достижения студентов в любых областях: науке, спорте, культурной и общественной деятельности. Оценка внеучебной деятельности осуществляется по записям, введенным в систему мониторинга достижений на портале ФИСТ. Любой член коллектива может через Интернет записать информацию о своих или чужих достижениях в различных сферах жизни. Информация немедленно становится видной всем. После того, как она оценивается по значимости членом студенческого совета, она автоматически учитывается при расчете рейтинга активности соответствующего студента. Значимость достижения со временем плавно убывает, таким образом, давние достижения имеют меньший «вес». Для успешной организации управления и мониторинга внеучебной деятельности на факультете в каждой группе избирается внеучебный аналитик, методическое руководство осуществляет руководитель внеучебной деятельности студентов. В результате процедуры согласования, в которой участвовали руководители факультета и студенты в лице членов студенческого совета,

были установлены оценки значимости различных достижений во внеучебной деятельности студентов. Показатели этих оценок не являются раз и навсегда неизменными, они непрерывно анализируются, сравниваются, изменяются и дополняются. Таким образом, во-первых, удается привлечь внимание студентов к социальной значимости для них самих и для общества в целом их усилий и достижений в области науки, спорта, организационной деятельности. Выработать понимание, что в вузовский период их жизни эти стороны деятельности не менее важны и не менге оцениваемы руководителями факультета и вуза. Во-вторых, стимулировать воспитательную работу со студентами по различным направлениям, благодаря непрерывной оценке ее текущего уровня в зависимости от конкретных результатов проявившихся в деятельности каждого члена студенческого коллектива. В-третьих, разбудить здоровый соревновательный интерес студентов не только в сфере успеваемости и творческого развития, но и в сфере их личностного развития.

Субъект управления

Рисунок 3- Схема управления внеучебной деятельность студентов

Управленческие воздействия на основе комплексной оценки

По итогам каждого семестра трем студентам, имеющим но состоянию на 15-ю неделю семестра наивысшие по факультету показатели комплексной оценки, присваивается звание «Лучший студент факультета информационных систем и технологий». Победители конкурса определяется на 16-й неделе каждого семестра. Победитель, имеющий наивысшую комплексную оценку, представляется к единовременной стипендии Ученого совета (стипендии ректора) за успехи в учебной и внеучебной деятельности. Групповой портрет победителей на весь период существования факультета вывешивается в кабинете декана и публикуется на портале ФИСТ. Делается соответствующая запись в их зачетных книжках. Они имеет право досрочной сдачи всех экзаменов и зачетов в течение двух ближайших сессий. По завершении каждой сессии определяются 10% студентов факультета, успешно сдавших ее и имеющих наивысшую комплексную оценку. В их зачетные книжки делается запись «по итогам семестра вошел в число 10% лучших студентов факультета». При вручении диплома специалиста студенту вручается его портфолио, заверенное деканатом, отражающее наивысшие достижения студента в период обучения в вузе. Кроме, того, проводится конкурс на звание «Лучшая студенческая группа факультета информационных систем и технологий». Ею признается группа, имеющая на 16-й неделе наивысшую среднюю (по студентам группы) комплексную опенку. Староста, профорг, учебный и внеучебный аналитики группы награждаются почетными грамотами факультета. Студенты лучшей группы имеют приоритет при распределении различных форм стимулирования студентов на факультете.

Во второй главе разработаны две новые математические модели:

- комплексной оценки деятельности студента,

- кластеризации студенческого коллектива.

Математическая модель комплексной оценки деятельности студента

При расчете комплексной оценки используется большой объем разнокачественной информации. Для получения оценки требуется свертка различных показателей в одну оценку, схема свертки показана на рисунке 4.

Алгоритмы свертки показателей деятельности студента разрабатываются в стране уже около 20-ти лет назад с появлением автоматизированных систем управления высшими учебными заведениями. Так, в системе РИСК (рейтингово-ииформационная система контроля) Московского государственного института стали и сплавов используются суммируемые с разными коэффициентами оценки посещаемости, выполнения самостоятельных работ и тестового опроса. Расчет осуществляется два раза в семестр. Рейтинговая система Московского текстильного университета им. А.Н. Косыгина основывается на интегральной оценке различных видов учебной деятельности студентов: изучение учебных дисциплин, научно-исследовательская работа, прохождение практики. Оценка определяется по окончании каждого семестра. Существующие рейтинговые системы обладают общими недостатками:

• нет комплексной оценки деятельности студента в вузе, включающей внеаудиторную активность;

• используется лишь небольшое количество показателей, которые не могут полноценно охарактеризовать уровень развития тех или иных компетенций студента;

• частота проводимых измерений не позволяет в полной мере проводить управленческие воздействия;

• методы свертки показателей носят условный характер (например, весовые коэффициенты), в то время как существуют мощные математические метода определения весовых коэффициентов при разных уровнях значимости;

• зачастую рейтинг носит пассивно-отражающий характер, не достаточно активизирующий студента;

• не дает достаточно глубоких методов опенки коллектива, для принятия последующих эффективных управленческих решений.

15-ть критериев оценки творчесхой _работы_

8

Компетентность по 9-ти функциям исследовательской деятельности

Количество пропусков

Незачтенные контрольные точки

Зачтенные с отличием контрольные точки

\

ПРИНН

Значимость конкретных достижении

Активность по 5-ти видам внеучебной деятельности

Творчсский рейтинг

Учебный рейтинг

Внеучебный -

а —► рейтинг

Рисунок 4 - Схема свертки разнокачественных показателей в комплексную оценку деятельности студента

Разработанный в диссертации метод комплексной оценки деятельности студентов в вузе лишен указанных недостатков благодаря тому, что, помимо большого объема информации,

еженедельно поставляемого автоматизированной информационной системой, использует мощный аппарат современной теории принятия решений, а именно, методы АНР и ПРИНН.

Подход АНР (Analytic Hierarchy Process) основан на том, что ЛПР предлагается сравнить между собой каждую пару критериев по пяти уровневой шкале с фиксированными коэффициентами относительной значимости (например, равная значимость — коэффицжнг 1, очень большое превосходство - коэффициент 9). Таким образом, задаются коэффициенты учета сравнительной значим ости критериев:

Су, i,j = 1,...,П. Си = 1, i = 1,...,П.

На их основе для каждого критерия рассчитывается параметр к{. .--я

к, = ajd, i = 1,..., п d, = Y[ сч ' = п

J=1

£

и, наконец, его весовой коэффициент в линейной свертке а, = ——, i = 1

Ь.

Если обозначил, через fk. значения частных критериев г = 1, ..., п для различных альтернатив к = 1, ..., К, то комплексная оценка эффективности Ft альтернативы к

п

рассчитывается по формуле: Fk = -

¡=i

Метод ПРИНН (ПРИнятие решений в условиях Неустранимой Неопределенности) отличается тем, что в минимально необходимой степени требует не посредстве иного участия ЛПР. Используемая в нем модель принятия решений содержит три множества: допустимых вариантов решений К, неопределенностей AT и допустимых способов учета неопределенности S и функцию обобщенных потерь f(x,y), выступающую в качестве локального обобщенного критерия оптимальности.

В случае многокритериальное™эта функция имеет вид

f{x,y) = fjxiUy)

м

где Xi - неопределенные «весовые коэффициенты» критериев.

Без ограничения общности эту функцию можно считать нормированной: О <~f(x,y) <= 1.

Выбор наилучшего решения в данных условшх является прерогативой ЛПР и сводится:

1)к уменьшению неопределенности за счет субъективной информации, если ЛПР считает это целесообразным;

2) к выбору одного га научно обоснованных способов учета неопределенности для окончательного принятия решений в условиях неопределенности;

3) к применению этого способа учета неопределенности и оценки полученного результата.

Для всестороннего учета неопределешюсти требуется:

1) описать все м ножество допустимых способов учета неопределенности;

2) выделить в нем наиболее представительный набор способов учета неопределешюсти который и будет использован для выбора решений.

Показано, что при нескольких достаточно обоснованных постулатах способы учета неопределенности задаются некоторой «функцией построения» O(t). Тогда можно вычислять Н -обобщенные потери по формулам: для Х=={х,}, /=1.....N

для Х-области конечномерного Евклидова пространства

Р(Х,у) = 0-'(-}- \0{/(х,у))сЬ), (2)

где - мера области X.

Метод ПРИНН позволяет обоснованно решить основную проблему мониторинга: получение количественной итоговой оценки при «размытой» исходной информации типа «лучше-хуже» или оценки по качественной порядковой шкале. Показано, что, например, при двухкригериальной оценке эффективности решения у, при котором критерий/7 является более значимым, чем/2. Соотношение (2) принимает вид:

-I 4

2 г

Пусть мы рассматриваем качественный критерий, т.е. переменную, принимающую не континуальное множество числовых значений, а конечный набор упорядоченных значений, например: "плохо", "средне", "хорошо", "отлично". Обозначим через к число уровней значимости этого критерия и пронумеруем их в порядке возрастания значимости номерами 5 —1,...,к. Осуществим переход к его адекватной количественной оценке, т.е. к некоторому количественному критерию, принимающему числовое значение /у когда исходный критерий находится на уровне 5. Тогда Я-обобщенные потери равны:

/•I ы /-1 - ^ /.| ~ 1

В диссертации предложена иерархическая, древовидную модель расчета рейтинга, где: /-уровень (('=0,1,2,3) (номервида первичной информации); /, - номер вершины на уровне / (номер подвида первичной информации); 0,]) - вершина; оу—вес вершины; // = 1,..., 6 (контрольныеточки),

32 = 1 /з = 1 /<=1 /5=1

, 17 ( контрольные точки, аттестованные на отлично), 17 (процент пропусков по неуважительной причине), ., 9 - функции тучной квалификации, ., 5 - виды внеучебной деятельности,

- компоненты первичной информации.

Введем оператор над компонентами первичной информации, который осуществляет перевод вектора первичной информации в числовую характеристику. Обозначим его как р (а Операторможно вычислять различными способами.

Пусть Ау. - группы значимости, & - рейтинг студента по г'-му виду информации. Тогда

а

рейтинг вычисляется по формуле: Я, = ^ ^ .

Таким образе»!, ключевой проблемой модели является поэтапное «свертывание» информации в агрегированные показатели —рейтинги.

При расчете рейтинга внеучебной активности вводится коэффициент устаревания значимости достижения. Достижения оцененные более года назад, сохраняются в системе и видны пользователям, но ж учитываются в рейтинге.

Для оданки научной квалификации пользователю предлагается ответить на тестирующие вопросы, выбрав ответ из предложенных вариантов или вписав текст с ответом. Все ответы

и

переводятся в числовые значения от 0 до 3. На основе заложенного в системе математического аппарата осуществляется оценка тучной квалификации студента в виде девяти функций исследовательской деятельности.

Пусть к. вопрос из тестового набора, оценивающего научную квалификацию по 5-й функции исследовательской деятельности, 7 = 1 где - количество тестирующих вопросов по 5-й функции исследовательской деятельности, 5=1... 9.

- номер ответа на вопрос Л/, указанный пользователем в процессе опроса. Ответ дается по порядковой шкале 0, 1,2, 3, позволяющей рассматривать его как значение некоторого качественного критерия в методе ПРИНН (ПРИнятие решений в условиях Неустранимой Неопределенности).

Р* - важность вопроса к? с позиций оценки научной квалификации участвующего в опросе пользователя по 5-й функции исследовательской деятельности Р* — 0,1,2 .

Параметры Я/ являются настраиваемыми параметрами алгоршма оценки научной квалификации по методу ПРИНН. Они задают так называемую полигику выбора.

Сам алгоритм представляет собой задачу многокритериальной оценки по методу ПРИНН для 5-й функции исследовательской деятельности 3-х альтернатив:

• Ответы текущего пользователя {/)*}.< = 1...п5,5 = 1...9

• Наихудший вариант 0,0,0...О

* \

• Наилучший вариант 1,1,1... 1

ь.

I 1

Результатом решения этой м ногокригериалыюй задачи по методу ПРИНН является эффективность каждой Б-й исследовательской функции. На основе уровней квалификации по отдельным функциям исследовательской деятельности рассчитывается итоговая квалификация по формуле

^ = (4)

где сх - коэффициенты относительной значимости различных функций исследовательской деятельности.

Разработанная математическая модель реализуется компьютерной программой, входящей в информационную систему поддержки разработанной технологи управления. Однако важную роль играет понятность результатов, получаемых на базе этой модели для всех участников учебно-воспитательного процесса, в первую очередь студентов и их родителей. Поэтому в диссертационном исследовании разработана упрощенная модель расчета комплексной оценки, дающая результаты, близкие к результатам полной математической модели, однако имеющие простое объяснение. Расчет комплексной оценки деятельности студента (КОДС) производится по формуле:

КОДС = 30 + В Р + 0,2 * КТ2 - НЗ-КТо, где 30 баллов — первоначальный бонус, В Р — внеучебный рейтинг,

КТг — контрольные точки зачтенные с оценкой «отлично»,

НЗ — процет непосещений занятий по неуважительным причшим,

КТо — процент неаттгестованных точек.

Структура формулы носит достаточно естественный характер и от понятна студенту. Входящие в формулу два числовых коэффициента обосновываются анализом статистики за предыдущий годичный период и согласовываются со студсоветом.

Математическая модель кластеризации студенческого контингента

В диссертационном исследовании кластеризация используется при разбиении на бригады доя ведения научно-исследовательских работ, т.е. определения (закрепления) научного руководителя из числа старшекурсников над младшекурсникам а Известные методы кластеризации, такие как алгоритмы семейства ¿-средних, невозможно напрямую использовать для решения поставленной задачи, так как, помимо расстояния между кластеризуемыми объектами пеобходимо учитывать ряд жестких ограничений на совместное включение в кластеры некоторых малых групп объектов (например, студентов ш одной местности, дружеской группы, спортивной команда, творческого коллектива и т.п.) Поэтому необходимо создание специальной оптимизационной математической модели. Эту задачу решаем с помощью системы дополнительных ограничений. При вычислении расстояний или степени близости между студентами используем информацию о достижениях в учебе и внеучебной деятельности. Поставим задачу кластеризации в общем виде.

Будем рассматривать объекты кластеризации и потенциальные центры кластеров. Например, в задаче организации индивидуального шефства студентов над студентами объектами кластеризации являются студенты младших курсов, а центрами- старшекурсники.

Пусть /' - номер объекта кластершации, i = 1,..., K,aj— номер центра, j = 1, ..., М. Обозначим через Щ - расстояние от / - го объекта кластеризации до j - го центра. Расстояние может рассчитываться через отдельные характеристики объектов кластеризации и центров такие как значения различных рейтингов (учебного и вне учебного), увлеченность теми или иным и направлениям и внеучебной деятельности и пр.

Введем максимально допустимый радиус кластера а. Тогда определяется признак р,] возможного отнесения элементов /,_/- к одному кластеру,

(I.eatuIL < а О,иначе

Пусть ^„„-максимально разрешенное количество элементов в кластере;

qj-признак того, что j -й элемент является центром кластера,

{1, если j— й элемент является центром кластера п

О,иначе

jc,у-признак включения i-то объекта в кластере центром j.

{1, если l-йэлемгнтпопадает в кластер j п

О,иначе

(х,у, ^ - булевы переменные)

Введем ограничения, отражающие требования, предъявляемые к задаче кластершации:

1. Каждый объект кластершации должен попасть ровно в один кластер:

2>„ = 1,/=1 ,...,К-Хи<^=1.....м-

j

2. В кластере расстояния объектов кластеризации до центра кластера не должны превосходить максимально допустимого значения а:

P,j i = 1..........м-

3. Накладываем ограничение на количество элементов в кластере, оно не должно превышать Nmax. В нашем примере это означает, что за руководителем должно быть закреплено не болееNmaxподшефных: <Nm ,у=1,...,М;

Общее количество кластеров N0r,„, определяется формулой

No6U,=Yj4J-j

Теперь задача оптимальной кластеризации формулируется как задача булева линейного программирования при критерии N^ -> min.

Кластеризация студенческого коллектива в рамках разработашюй технологии комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью требует учета нестандартных ограничений, когда необходимо учитывать ряд жестких ограничений на совместное включение в кластеры некоторых малых групп объектов (например, студентов из одной местности, дружеской группы, спортивной команды, творческого коллектива и т.п.). Учет этих ограничений возможен лишь на основе специальной математической модели, расширяющей изложенную постановку.

Пусть при формировании кластеров требуется учесть принадлежность, как объектов кластеризации, так и центров кластеризации некоторым общностям. Пусть R - число

общностей, a Kr, r=l.....R — м ножество номеров объектов, входящих в эти общности: Kr= fgi, gj,

..., gsr}- Введем матрицы признаков G:r и fiJr принадлежности объектов кластеризации и центров этим общностям

{1, если i е К,

г,/=1.....К, г=1,...%

О, иначе

fl, если / е К, _

[О, иначе

Рассмотрим различные случаи соотношения размеров общностей и кластеров. Пусть размер общности i не превосходит заданный максимальный размер кластеров. В этом случае естественно поставить условие, что все объекты общности должны быть включены в один итог же кластер. Чтобы отразить это условие, ведем дополнительные булевы переменные

vjs, _/ = 1.....М, удовлетворяющие условию ^Г= 1. Значение этой переменной равно

1

единице ди кластера, в который вошла общность s. Тогда требование реализуется условием t

Если же размер общности j превосходит заданный максимальный размер кластеров, отнести все объекты общности к одпому кластеру невозможно. В этом случае нужно стремиться уменьшить количество кластеров, в которые включены эта общность. Для подсчета числа таких кластеров используются признаки vJt. Их сумма уже не должги быть равна единице. Если потребовать выполнения неравенств

1

то ^Г неравна числу кластеров, в которые вошли объекты из общности s. Эта величши j

подлежит минимизации. С учетом требования минимизации общего числа кластеров, приходим к задаче векторной оптимизации, которая решается методом ПРИНН. При этом в процессе решения используем готовый и распространяемый в свободном доступе пакет для решения задач целочисленного и смешанного целочисленного линейного программирования LP_Solve.

В третьей главе приводится описание информациошюй системы, реализующей необходимую поддержку разработашюй технологии.

Информационная система реализована на языке С# с использовашюм технологии ASP.NET, СУВД SQL Server2005 и размещена на портале www.sciyouth.ru. Системой охвачены 42 дисциплины, она содержит около 50-ти подрежшов. На систему целиком ориентировано управление всей учебно-воспитательной работой на факультете. В среднем количество обращений к порталу в сутки около полусопш. Основными функциональными режимами Системы являются:

Мониторинг учебной деятельности:

■ выбор информации (курс, группа, дисциплина);

■ ввод информации (отметка о посещении занятия, отметка о полученной оценке);

■ расчеты (рейтинга студента на текущей неделе, процент успеваемости по дисциплине);

■ представление информации (учебные планы, содержание лабораторных работ, контрольные точки).

Мониторинг творческой активности:

■ журнал исследовательских работ (экран хода выполнения, сводная ведомость, журнал творческих работ, контроль выставления оценок).

" оценка научной квалификации (история оценок, оценить на основе 15 критериев, анализ ответов)

Мониторинг внеучебнон деятельности:

■ аутентификация пользователей;

■ ввод достижения любым зарегистрированным пользователем;

■ оцгнка достижения ответственным пользователем;

■ ведение справочников;

■ доска почета;

■ портфолио студентов.

Ком пле кс ная оцгнка деятельности студента:

■ расчет и визуализация комплексного рейтинга;

" расчет и визуализация кривых роста (выбор курса, группы, студента).

Информационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в полном объеме последовательно внедрялась в СГАСУ начиная с 2003 года.

В четвертой главе приводится описание и анализ результатов внедрения разработанной информационной технологии на факультете информационных систем и технологий (ФИСТ) СГАСУ, а также Самарском государственном университете и в Поволжской государственной социально-гуманитарной академии.

Основной характеристикой эффективности управления учебно-воспитательным процессом на основе разработанной технологии является динамика комплексной оценки студентов в семестре, представленная на рисунке 5. Видно, что после начала занятий значение комплексной оценки падает, это становится заметно органам принятия решений и в результате проведения определенных мероприятий (беседы по выяснению причин, организация дополнительных занятий и т.п.) ситуация начинает выправляться. Исключением из этой схемы является динамика комплексной оцгнки 3-го курса в осеннем семестре у которого тоже вначале произошел небольшой спад, затем пошло возрастание оценки и достигнув своего максимального значения на 12-й неделе семестра, опенка стала падать и достигнув минимума на 14-й неделе не изменилась.

Рисунок 5 - Динамика комплексной оценки в 2009/10 уч. году

Для проведения исследования по эффективности управления учебной деятельностью проведем сравнительный анализ результатов успеваемости по итогам сессии на различных факультетах СГАСУ. Из тактических соображений мы не можем привести конкретные цифры, прозвучавшие на Ученом совете СГАСУ в октябре 2010г. Приведем данные по нашему факультету и таблицу расчета разности конкретных величин по абсолютной и качественной

успеваемости на различных факультетах СГАСУ по отношению к ФИСТ (таблица 1). Показатели абсолютной и качественной успеваемости на ФИСТ растут. Для абсолютной успеваемости это 92% в 2009г. и 97% в 2010г., для качественной успеваемости - 47 и 57% соответственно.

Абсолютная успеваемость на всех факультетах ниже, чем на ФИСТ от 10% на СТФ до 37% на ФИСПОС. Показатели качественной успеваемости выше в 2010г. на ФТГС. Этому факту есть объяснение, если мы рассмотрим данные об ЕГЭ по математике поступивших абитуриентов на различные факультеты СГАСУ. Средний балл ЕГЭ на этих факультетах выше, чем у студентов ФИСТ и логично предположить, что отлично обучавшиеся школьники не станут «двоечниками» в студенческой среде.

Таблица 1 - Разница в процентах показателей успеваем ости на факультетах СГАСУ от ФИСТ

Факультеты Абсолютная Качественная

на 30.06.09 | на 30.06.10 на 30.06.09 на 30.06.10

ИЭФ V 21", 8% ■

ФПГС -Л? -33% -4% III.

ФТГС , -24% • -11% 1% 5%

ФИСПОС -37% .................¿9ХГ'

СТФ -25% -1(1% 14%

ФИСТ 0% 0% 0% 0%

Разработанная в диссертационном исследовании модель кластеризации студенческого коллектива позволяет решить не простую задачу распределения подшефных студентов-младшекурсников по студентам старших курсов для выполнения исследовательских работ. При кластеризации учитывается комплексная оценка студентов, которая позволяет сгруппировать в одну команду наиболее близких «но духу», для оптимального решения поставленных задач.

Первоначально рассчитывается матрица расстояний, рассмотрим результаты решения задачи при гарантированном расстоянии, равном 10-ти. Получаем двадцать кластеров, в каждом кластере не более двух руководимых. Сравнительные данные с результатами распределения с использованием математическоймодели и без него приведены на рисунке 6.

Средние показатели Диаграмма распределения подшефных

Распределение "расстояний" между руководителями к подшефными

до оптимизации после оптимизации

| ^ § 10 | 5 т

расстояниОЮ 44% 0

Среднее расстояние 9,9 6,0

_т ин

И н

Диапазон расстояний

Рисунок 6 - Результаты решения задачи кластеризации

Использование разработанной технологии управления исследовательской деятельности студентов под руководством преподавателей приводит к значительному повышению уровня сформированное™ их компетенций. На рисунке 7 показаны уровни сформированности компетенций по 9-ти описанных выше функциям исследовательской деятельности (их среднее значение по балльной шкале) для студентов 1^о и 4-го курсов.

Рисунок 7 - Средняя исследовательская ком иетенгность студенческого потока

Сами значения достигнутой квалификации по функциям исследовательской деятельности приведены в таблице 2. Видно, что среднее значение по всем компонентам исследовательской деятельности уровень сформированное™ компетенций студентов с 1-го по 4-тыйкурс возрос в среднем в 1,5 раза, в том числе по формированию творческих идей- в 1,6 раза, по созданию и освоению исследовательских средств - в 2,2 раза, по реализации плана исследования - 2,6 раза, по синтезу результатов исследования - в 1,6 раза.

Таблица 2 -Конкретные значения квалификации по функциям исследовательской деятельности

Курсы Функции исследовательской деятельности Среднее значение

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 курс 7 9 6,2 5 3,7 6.2 10,2 9 8 7,1

4 курс 7,5 10 9,7 11 9,7 10 11 11,2 10,5 10,1

увеличение, раз 1Д 1,1 1,6 2,2 2,6 1,6 1,1 1,2 1,3 1,54

По результатам исследования проводимого администрацией вуза студенты факультета информационных систем и технологий из года в год значительно опережают студентов других факультетов по всем показателям внеучебной деятельности (таблица 3). Процент студентов факультета, получивших в 2009т. и в первом полугодии 20101'. единовременные стипендии Ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе составил соответственно 33% и 26%, в то время как на других факультетах он составил максимально 20%.

Таблица 3 - Поощрение студентов за успехи в учебе, спорте и общественной работе (стипендия

Факультеты Число ном инированных С^оТчислу студентов факультета

2005> г......... " ""2010 г.

ИЭФ 81 23% 16%

ПГС 100 19% 15%

ТГС 50 16% 13%

ФИСПОС 145 19% 14%

СТФ 72 20% 20%

ФИСТ 33 сад

ИТОГО: 570 15%

В феврале 2010г. был проведен анопимный опрос студентов факультета ФИСТ (с 1 по 4-й курсы). Его результаты сравнили с результатами анонимного опроса проведенного в 2007г.

Опрос показал, что степень одобрения студентами системы, с некоторым и замечаниями, вырос с 65% до 74%. Процепг студентов регулярно шгтересующимися результатами мониторинга через ингеригт и на информационной доске возрос 27% до 84%. Доля студентов регулярно интересующихся результатам и мониторинга через интернет или па информационной доске близка к 100% (выросла с 90% до 96%). По-прежнему результатами мониторинга интересуются порядка 50% родителей, причем доля родителей самостоятельно использующих для этого интернет выросла с 9,5% до 24%. 72% студентов считают, что рейтинг стимулирует вовремя сдавать лабораторные и практические работы (в 2007г. их было 47,6%).

Выводы

1. В диссертации разработай и успешно внедрена новая технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе структурной модернизации организации и управления учебной, творческой и внеучебной деятельностью студентов, использования информационно-коммуникационных технологий, разработанных математических моделей комплексной оценки деятельности студента и кластеризации студенческого коллектива.

2. Реализация разработанной технологии позволила обеспечить еженедельный темп анализа состояния учебной, внеучебной и творческой деятельности каждого обучаемого, своевременную выработку и реализацию необходимых управленческих воздействий.

3. Разработана новая модель комплексной оценки деятельности студеотов, отличающаяся от существующих более высокой степенью обоснованности за счет использования современных многокритериальных методов принятия решений, не требующих задания большого количества субъективной информации (типа весовых коэффициентов).

4. Вжрвые предложена модель кластеризации студенческого коллектива по совокупности характеристик, учитывающих внеучебную и творческую деятельность его членов, отличающаяся от известных методов кластеризации новымитипамиограничений.

5. Впервые предложена система организации учебно-воспитательного процесса, обеспечивающая еженедельный темп анализа и выдачи управленческих воздействий всеми субъектами управления (деканат, преподаватели, студенты, семья) на основе сбора исчерпывающей инф ормации о различных видах деятельности студента.

6. В результате внедрения диссертации возросла эффективность учебной деятельности студентов. Это нашло отражение в практически 100%-ной абсолютной успеваемости па всех курсах факультета на момент завершения сессии, что на 25-30% превосходит соответствующий показатель для всех других технических факультетов вуза при том, что исходный уровень подготовки студентов, измеряемый по результатам ЕГЭ, на этих факультетах несколько выше.

7. Получили интенсивное развитие исследовательские компетенции студентов. По всем компонентам исследовательской деятельности уровень сформированности компетенций студентов с 1-го по 4-тый курс возрос в среднем в 1,5 раза, в том числе по формированию творческих идей - в 1,6 раза, по созданию и освоешпо исследовательских средств - в 2,2 раза, по реализации плана исследования - 2,6 раза, по синтезу результатов исследования - в 1,6 раза. В результате студенты факультета, по численности составляющие 3,2% от общего числа студентов СГАСУ очной формы обучения, завоевали более 30% наград на региональных, всероссийских и международных конференциях и конкурсах исследовательских работ.

8. Существенно активизировалась внеучебпая деятельность студентов. Процент студентов факультета, получивших в 2009г. и в первом полугодии 2010г. единовременные стипендии Ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе составил соответственно 33% и 26%, в то время как на других факультетах оп составил максимально 20%.

9. Вждрением в Самарском государственном архитектурно-строительном университете в течении 4-х лет (200б-2010гг.) выдвинутых в диссертации положений доказана их эффективность в плане повышения качества управления учебным процессом.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В РАБОТАХ

1.В изданиях, определенных ВАК РФ для публикации диссертационных работ:

1.1 Камапьдинова З.Ф., Пиявский С.А Информационно-аналитическая система комплексного мониторинга развития студентов в условиях телекоммуникационной среды. // ИКТ, Том 5, № 4,2007. -С. 101-105.

1.2 Камальдинова З.Ф., Пиявский СА. Информационно-коммуникационная технология комплексного управления деятельностью студентов. //Программные продукты и системы,№2 (94X2011.-С. 133-138.

2. В прочих изданиях:

2.1 Камальдинова З.Ф., Леман ВА. Качество образования студентов в аспекте устойчивого развития региона. Материалы 61-й региональной научно-технической конференции по итогам НИРСамГАСА за 2003г. Часть 1.-Самара: СамГАСА, 2004. -С.71-72.

2.2 Камальдинова З.Ф., Кудейкипа ЕА. Информационно-аналитическая система мониторинга развития творческих способностей студентов ФИСТ. Материалы 62-й Всероссийской научно-технической конференции по итогам НИР 2004г. Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Часть 1. — Самара: СГАСУ, 2005.-С.175.

2.3 Камальдинова З.Ф., Кудейкина ЕА Разработка АИС мониторинга развития студентов. Материалы V международной научпо-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 4-7 октября 2005г. Т.2. - Самара: Изд-во Самарского научного центра РАН, 2005.-С. 294-298.

2.4 Камальдинова З.Ф., Пиявский СА. Мониторинг качества учебной деятельности студентов с использованием информационной системы. Современные диагностически; оценочные средства для аттестации качества образования и применение компьютерно-информационных технологий -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки сшциалистов, 2006. - С. 50-54.

2.5 Камальдинова З.Ф., Нетребский Л.С. Разработка системы комплексного мониторинга формирования 1Т-снениалиста в вузе: Материалы Международной научно-технической конференции «Проблемы развития одаренной молодежи в информанионном обществе». -Самара: СГАСУ, 2006. -С. 279-286.

2.6 Камальдинова З.Ф. Использование ИКТ при реализации компетенгностного подхода в образовании. Естественнонаучное образование в вузе: проблемы и перспективы: сборник трудов Всероссийской научно-методической конференции (18-19 декабря 2006 г.) / СГАСУ. Самара, 2006.-С. 175-178.

2.7 Камальдинова З.Ф. Система комплексного мониторинга учебно-воспитательного процесса в вузе. Материалы XII международной научно-методической конференции «Проблемымногоуровневого образования» /НижнийНовгород: ННГАСУ, 2007. -С. 32-34.

2.8 Камальдинова З.Ф., Нетребский Л.С. Вгализация информационной системы комплексного мониторинга развития студентов. Материалы 64-й Всероссийской научно-методической конференции по итогам НИР университета за 2006г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика».-Самара: СГАСУ, 2007. -С. 114115.

2.9 Камальдинова З.Ф., Пиявский СА. Математические модели информационной технологии мониторинга формирования компетенций студентов. Материалы 64-й Всероссийской научноеетодической конференции по итогам НИР университета за 2006г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Науха. Практика». -Самара: СГАСУ, 2007. -С. 127-128.

2.10 Камальдинова З.Ф., Пиявский СА. Проблемы комплексного мониторинга развития студентов в вузе в условиях телекоммуникационной среды. Компьютерные технологии в образовании: межвузовский сборник научных трудов/ Самарский государственныйархитекгурночггроительныйуниверситет. -Самара, 2007. -С. 25-33.

2.11 Камальдинова З.Ф. Комплексный мониторинг развития студента в вузе. Материалы Поволжской олимпиады-конференции исследовательских работ учащихся и молодых ученых «Компьютерные исследования»/ Самарский государственный архитектурно-строительный университет. - Самара, 2007.

2.12 Камальдинова З.Ф. Эффективность ИКТпри мониторинге развития студентов. Материалы 65-й Всероссийской научно-методической конференции по итогам НИР университета за 2007г. «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика». -Самара: СГАСУ, 2008. - С. 119-120.

2.13 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Информационная технология комплексного мониторинга. Материалы VI - ой международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 16-17 октября 2008 года. Т.2. -Самара: Изд-во ГОУ СИПКГО, 2008. -С. 98-105.

2.14 Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Математические модели комплексного мониторинга. Материалы VI - ой международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность» 16-17 октября 2008 года. Т.2. - Самара: Изд-во ГОУ СИПКГО, 2008.-С. 105-112.

2.15 Камальдинова З.Ф. Методика комплексного мониторинга и управления деятельностью студента в вузе. Материалы 67-й Всероссийской научно-технической конференции по итогам НИР университета за 2009г. «Традиции и инновации в строительстве и архитектуре». -Самара: СГАСУ, 2010. -С. 142-144.

2.16 Камальдинова З.Ф., Пиявский СЛ. Управление учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе информационно-коммуникационных технологий. Труды Международной конференции с элементами научной школы для молодежи. Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010).- Самара, 2010. -С. 204-208. ^

2.17. Камальдинова З.Ф., Пиявский СА. Разработка и опыт использования информационно-коммуникационной технологии комплексного управления деятельностью студентов в вузе. Материалы Международной научно-технической интернет-конференции «Информационные системы итехнологииИСиТ2011»г. Орел, апрель -май 2011. Том 1. - С. 4349.

2.18 Камальдинова З.Ф. Математическая модель комплексной оценки деятельности студента. 16-я Международная научная конференция «Системный анализ, управление и навигация». Сборник тезисов докладов. Крым, Евпатория 03 июля - 10 июля 2011года - М.: Изд-во МАИ-ПЕИНТ, 2011.-С. 169-170.

Подписано в печать 07.09.2011 Бумага офсетная. ФорматбО *84/16. Гарнитура ТаймС. Усл.печл.1,25.Тираж ЮОэкз.Заказ2225

Отпечатано с оригинал-макета заказчика в типографий ООО «Самарский Центр полиграфии-М» 443010, г.Самара, ул.Гапактионовская ,79-оф2.

Самарский государственный архитектурно-строительный университет; 443001,Самара,ул.Молодогвардейская, 194, Тел.(846)242-17-84,факс(846)332-19-65.

Введение.

Глава 1 Проблематика комплексного управления деятельностью студента в вузе.

1.1 Цели комплексного управления деятельностью студента в вузе.

1.2 Опыт использования ИКТ в управлении учебным процессом в вузе.

1.3 Требования к информационной системе комплексного управления деятельностью студентов в вузе.

1.4 Постановка задачи исследования.

1.5 Разработка структуры комплексного управления деятельностью студента в вузе.

1.5.1 Структура управления учебной деятельностью.

1.5.2 Структура управления творческой деятельностью.

1.5.3 Структура управления внеучебной деятельностью.

1.5.4 Структура комплексного управления деятельностью студентов.

Выводы по главе 1.

Глава 2 Разработка математических моделей для поддержки информационной технологии управления деятельностью студента.

2.1 Математическая модель комплексной оценки деятельности студентов

2.1.1 Оценка и анализ существующих моделей.

2.1.2 Обоснование выбора метода многокритериальной оценки при принятии решений.

2.1.3 Структура и содержание математической модели.

2.1.4 Упрощенная модель расчета комплексной оценки.

2.2 Математическая модель кластеризации студенческого контингента.

2.2.1 Анализ существующих методов кластеризации.

2.2.2 Структура и содержание математической модели кластеризации

Выводы по главе 2.

Глава 3 Разработка информационной системы комплексного управления деятельностью студентов в вузе.

3.1 Общие проектные решения.

3.2 Ввод и отображение учебной информации.

3.3 Ввод и отображение информации о творческой деятельности студентов.

3.4 Ввод и отображение информации о внеучебной деятельности студентов.

3.5 Отображение комплексной информации.

Выводы по главе 3.

Глава 4 Опыт внедрения и анализ результатов применения разработанной технологии.

4.1 Общая характеристика внедрения.

4.2 Результаты активизации учебной деятельности.

4.3 Результаты активизации творческой деятельности.

4.4 Результаты активизации внеучебной деятельности.

4.5 Сводный анализ.

Выводы по главе 4.

Выводы.

В стремительно меняющемся мире классическое университетское образование, основанное в основном на попредметно получаемых знаниях, перестает удовлетворять требованиям общества. Результаты образования, компетенции и компетентностный подход (обучение на основе компетенций) получают в образовании все большее значение. Это находит отражение, в частности, в официальных международных и российских документах [1,2].

Идея компетентностно-ориентированного образования - один из ответов на вопрос о направлениях модернизации образования. Относительно сути компетентностного подхода имеется много мнений российских и зарубежных ученых. При этом в качестве ключевого признака компетентностного подхода, отмечается формирование знаний о том, как действовать в реальной жизненной ситуации, творческих способностей и личностно-ориентированных компетенций.

Проблеме реализации компетентностного подхода в образовании посвящены работы таких авторов, как В.И. Байденко, A.A. Вербицкий, И.Г. Галямина, H.A. Гришанова, И.А. Зимняя, И.Ф. Исаев, Д.А. Иванов, В.В. Ищенко, А.Г. Кириллов, Б.К. Коломиец, Д.А. Махотин, H.H. Нечаев, В.В.Рябов, З.С. Сазонова, H.A. Селезнева, Ю.Г. Татур, Ю.В.Фролов, В.Д. Шадриков, E.H. Шиянов и др. В зарубежных исследованиях проблема нашла отражение в работах Р. Мартенса, У. Клемента, Р. Арнольда, М. Кунцмана, С. Тиманна, С. Адама и др.

В области творчества и качества образования нужно отметить труды Ж. Адамара, В.В. Альминдерова, К.А. Багриновского, A.B. Брушлинского, Д.Б. Богоявленской, JI.C. Выготского, В.В. Давыдова, И.И. Дзегеленка,

B.Н. Дружинина, И.А.Зимней, Б.Г. Литвака, A.M. Матюшкина,

C.А. Пиявского, H.A. Селезневой, А.И. Субетто, М.А.Холодной, В.А. Шадрикова.

Сегодня в высшем образовании утверждены стандарты третьего поколения, где основу составляют именно компетенции. Например, в ФГОС ВПО по направлению подготовки 230400 «Информационные системы и технологии» выпускник должен обладать такими общекультурными компетенциями, как способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень, проявлять инициативу, самостоятельно приобретать новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со1 сферой деятельности [3].

Таким образом, можно сказать, что компетентностный подход заключается во всестороннем развитии личности обучаемого, который гарантирует ему успешную не только профессиональную деятельность в» течение всей жизни, но и успешную жизнь в целом. Формирование таких компетенций требует комплексного подхода в управлении учебной и внеучебной деятельностью студента в период его обучения в вузе, а также использование информационно-коммуникационных технологий.

Соответственно реализация компетентностного подхода в высшей школе предполагает учет и анализ значительно более широкого объема разнокачественной информации, чем традиционный «знаниевый» подход. Это требует активного привлечения возможностей, предоставляемых современными информационно-коммуникационными технологиями. Только они позволяют достаточно оперативно получать, обрабатывать и использовать достоверную информацию обо всех сторонах деятельности студентов. Получение и обработка такой информации является сущностью мониторинга. Мониторинг направлен на получение и использование объективных и независимых данных об объекте исследования, факторов, на него влияющих, и составления прогноза изменения ситуации в будущем.

Если говорить о ситуации в целом, существенной предпосылкой г развития высшей школы является информатизация всего процесса обучения, которая, в частности, находит отражение в информатизации вузовской среды. Основные достижения в этом направлении — это: электронный документооборот, централизованные службы электронного образования, централизованное тестирование, автоматизированные обучающие системы и др. Наиболее активно в настоящее время развиваются вузовские информационные системы, ориентированные на Интернет.

Хорошими примерами использования Интернет-технологий для совершенствования учебного процесса являются информационная система Дальневосточного государственного университета, рейтинговая оценка учебных достижений студентов в Волгоградском государственном педагогическом университете, \veb-nopraji Бурятского государственного университета, система БРС (балльно-рейтинговая) в Воронежском государственном университете.

Система зачетных единиц и рейтинговая система используется в Российском химико-технологическом университете им. Д.И.Менделеева. В Московском государственном текстильном университете имени А.Н.Косыгина в 2002/2003 учебном году был начат эксперимент по введению рейтинговой системы оценки знаний студентов. В разное время различные эксперименты проводились в МГУ, в РУДН и в других вузах страны.

Однако обзор существующих информационных систем в вузах страны показал их одностороннее применение, направленное в основном на мониторинг учебной деятельности студентов. Таким образом, важные составляющие образовательного процесса в вузе, такие как развитие и управление творческими способностями, личностное развитие (общественная деятельность, культура, спорт и др.) остаются за рамками информационных систем. Поэтому актуальность диссертационного исследования определяется неразработанностью вопросов использования информационно-коммуникационных технологий для обеспечения всестороннего, комплексного управления образовательным процессом в вузах.

Предметом настоящего исследования является комплексное управление учебной и внеучебной деятельностью студента на основе информационно-коммуникационных технологий.

Целью работы является повышение эффективности образовательного процесса в вузе путем комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов на базе математического моделирования и информационно-коммуникационных технологий в телекоммуникационной среде вуза. Для этого необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать технологию комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента на основе ИКТ, включая организационные схемы, процедуры управления, методы измерения и мониторинга процессов, анализа результатов и установления обратной связи.

2. Разработать технологию количественной оценки уровня успешности академической и внеучебной составляющих деятельности студента в вузе, причем с объективностью и оперативностью, которые дали бы возможность оперативно воздействовать на этот процесс в течение семестра (т.е. с темпом обновления информации порядка одной недели).

3. Использовать PIKT, в частности доступность и простоту ввода и анализа информации через Интернет, для того чтобы сделать студента сознательным соучастником процесса собственного развития.

4. Разработать математический аппарат для анализа огромного массива собираемой информации, с тем чтобы представить её в виде, который может использоваться всеми участниками образовательного процесса для принятия методических и управленческих решений.

5. Внедрить разработанную информационно-коммуникационную технологию и оценить ее эффективность.

При решении этих задач используются методы системного анализа, теории оптимального управления, математического моделирования, численной оптимизации, кластеризации, проектирования информационных систем и реляционных баз данных.

На защиту выносится:

• Информационная технология комплексного управления деятельностью студентов в вузе.

• Автоматизированная система комплексного управления деятельностью студентов в вузе.

• Математическая модель комплексной оценки деятельности студента.

• Математическая модель кластеризации студенческого коллектива на основе комплексного учета характеристик учебной и внеучебной деятельности.

Новые научные результаты:

• Информационная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в семестре на основе ИКТ. Новизна состоит в том, что образовательный процесс рассматривается целостно, как взаимопроникающее единство учебной и внеучебной деятельности студента. На этой основе впервые осуществляются еженедельные комплексные управленческие воздействия на учебную и внеучебную деятельность студентов, базирующиеся на оперативной измеримой информации о результатах их деятельности.

• Основные проектные решения (структура базы данных, технология и алгоритмы сбора и анализа первичной информации) по автоматизированной информационной системе комплексного управления деятельности студентов, которые обеспечивают в отличие от существующих информационных систем объективный и оперативный учет и анализ детальной информации о достижениях каждого студента в различных видах деятельности и их комплексную оценку.

• Математическая модель комплексной оценки деятельности студента по совокупности разнокачественных показателей, характеризующих студента по отдельным элементам его активности.

• Математическая модель кластеризации студенческого коллектива на основе комплексного учета характеристик учебной и внеучебной деятельности.

Практическая значимость работы состоит в следующем. Создан инструмент для непрерывного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в вузе. Результаты работы используются на факультете информационных систем и технологий Самарского государственного архитектурно-строительного университета, а также в Самарском государственном аэрокосмическом университете, в Поволжской государственной социально-гуманитарной академии.

Работа докладывалась на семи международных, семи всероссийских и одной региональной конференциях. Ее результаты. отражены в 21 публикации автора, в том числе в двух изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав изложенных на 146 страницах, библиографического списка из 135 наименований.

Выводы

1. В диссертационном исследовании разработана и успешно внедрена новая технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе структурной модернизации организации и управления учебной, творческой и внеучебной деятельностью студентов, использования информационно-коммуникационных технологий, разработанных математических моделей комплексной оценки деятельности студента и кластеризации студенческого коллектива.

2. Реализация разработанной технологии позволила обеспечить еженедельный темп анализа состояния учебной, внеучебной и творческой деятельности каждого обучаемого, своевременную выработку и реализацию необходимых управленческих воздействий.

3. Возросла эффективность учебной деятельности студентов. Это нашло отражение в практически 100 % абсолютной успеваемости на всех курсах факультета на момент завершения сессии, что на 25-30 % превосходит соответствующий показатель для всех других технических факультетов вуза, при том что исходный уровень подготовки студентов, измеряемый по результатам ЕГЭ, на этих факультетах несколько выше.

4. Получили интенсивное развитие исследовательские компетенции студентов. По всем компонентам исследовательской деятельности уровень сформированности компетенций студентов с 1-го по 4-й курс возрос в среднем в 1,5 раза, в том числе по формированию творческих идей — в 1,6 раза, по созданию и освоению исследовательских средств - в 2,2 раза, по реализации плана исследования - в 2,6 раза, по синтезу результатов исследования - в 1,6 раза. В результате студенты факультета, по численности составляющие 3,2 % от общего числа студентов СГАСУ очной формы обучения, завоевали более 30% наград на региональных, всероссийских и международных конференциях и конкурсах исследовательских работ.

5. Существенно активизировалась внеучебная деятельность студентов. Количество студентов факультета, получивших в 2009 и 2010 гг. единовременные стипендии ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе, составил соответственно 33 % и 26 %, в то время как на других факультетах он составил максимально 20 %.

6. Внедрение в Самарском государственном архитектурно-строительном университете в течение четырех лет (2006-2010 гг.) выдвинутых в диссертации положений доказало их эффективность в плане повышения качества управления образовательным процессом.

1. Высшее образование в глобализованном обществе. Установочный документ ЮНЕСКО по образованию. 2004.

2. Стратегия модернизации содержания общего образования. Материалы по разработке документов по обновлению общего образования. -М., 2001.

3. Новое качество высшего образования в современной России. Концептуально-программный подход // Под ред. H.A. Селезневой и А.И. Субетто / Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. М., 1995.

4. Выготский JI.C. Педагогическая психология. Краткий курс, М., 1926.

5. Гальперин П.Я. Психология как объективная наука. М., 1998. ,

6. Давыдов В.В. Проблемы развивающего обучения. М., 1986

7. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. М., 1977.

8. Леонтьев А.Н. Категория деятельности в современной психологии //Вопросы психологии, 1979, № 3.

9. Талызина Н.Ф. Пути разработки профиля специалиста. Саратов, 1987.

10. Богоявленская Д.Б. Рабочая концепция одаренности. Самара, 2000.

11. Пиявский С.А. Управляемое развитие научных способностей молодежи. М.: Академия наук о Земле, 2001. - 109 с.

12. Пиявский С.А. Стратегия оптимального управления развитием научных способностей в информационном обществе, Одаренность:рабочая концепция, Материалы I Международной конференции (Самара, 1-3 октября 2000 г.). М., 2002. - с. 143-150.

13. Федеральная целевая программа развития образования на 20062010 годы. Утверждена Постановлением Правительства Российской Федерации от 23 декабря 2005 г. № 803.

14. Реформы образования: Аналитический обзор / Под ред. В.М. Филиппова. М. Центр образовательной политики, 2003.

15. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года.-М., 2002.

16. Байденко В. Компетенции в профессиональном образовании (к освоению компетентностного подхода) // Высшее образование в России.2004. №11. С. 3-13.

17. Галямина И.Г. Проектирование государственных образовательных • стандартов высшего профессионального образования нового поколения с использованием компетентностного подхода. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

18. Гришанова H.A. Компетентностный подход в обучении взрослых. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов,2005.

19. Зимняя1 И.А. Ключевые компетентности как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании. Авторская версия. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004.-38 с.

20. Зимняя И.А Ключевые компетенции новая парадигма результата образования // Высшее образование сегодня, 2003, № 5. С. 34-42.

21. Ищенко В.В., Сазонова З.С. Функционально-сетевые модели компетентностного подхода для описания интеграции образования, науки, производства. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

22. Селезнева H.A. Размышления • о качестве образования: международный аспект. // Высшее образование сегодня № 4. 2004г.

23. Татур Ю.Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалистов. // Высшее образование сегодня — № 3. 2004 г.

24. Тартур Ю.Г. Проектирование образовательного процесса в вузе: Учеб. Пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

25. Фролов Ю.В., Махотин Д.А. Компетентностная модель как основа оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня, 2004, №8.-С. 34-41.

26. Хуторской A.B. Ключевые компетенции как компонент личностно-ориентированной парадигмы образования Электронный ресурс. // URL: http://www.eidos.ru/conf

27. Хуторской A.B. Ключевые компетенции и образовательные стандарты // Интернет-журнал «Эйдос». Электронный ресурс. // URL: http://www.eidos.ru/journal/2002/0423.htm.

28. Шадриков В.Д. Новая модель специалиста: инновационная подготовка и компетентностный подход // Высшее образование сегодня, 2004, №8 С. 26-31.

29. Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения. Методическое пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. 72 с.

30. Селезнева H.A. Качество высшего образования как объект системного исследования. Лекция-доклад. 4-е изд., стер. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. - 95с.

31. Бершадский М.Е. Компетенция и компетентность: сколько их у российского школьника? Электронный ресурс. // URL: http: //www.sibuch.iti/ OLD/article.php?no=221

32. ФГОС ВПО по направлению подготовки 1226 «Информационные системы и технологии», 2009 // Электронный ресурс. / URL: http:// www.edu.ru/ db/ portal/ spe/ fgos/ prfgos2009pv122b.pdf)

33. Бобиенко O.M. // Электронный ресурс. / URL: http:// www.tisbi.ru/ science/ vestnik/2003/issue2/cult3 .html.

34. Казанская О.В., Волынцев П.Ю. Интернет-порталы и их роль в образовании. НГУ // Электронный ресурс. / URL: http:// ou.tsu/ruseminars/eois2003/tezis/section5 .htm/

35. Смышляев А.Б., Поддубный A.B., Панина И.К., Ащепкова Л.Я., Мелехин С.П. Информационно-аналитическая система контроля успеваемости студентов «WEBRATE ДВГУ». М.: ВНТИЦ, 2004 № 2004612031.

36. Решение Ученого Совета ГОУ ВПО ВГПУ от «30» мая 2005 г. Электронный ресурс. / URL: http://www.volsu.ru/rus/info/reiting4.doc

37. ПРИКАЗ Минобрнауки от 11.07.2002 №2654 «О проведении эксперимента по введению рейтинговой системы оценки успеваемости студентов вузов».

38. ПРИКАЗ Минобрнауки от 14.04.2003 №1588 "О проведении семинара по проблемам реализации рейтинговой системы оценки успеваемости студентов вузов в Центральном и Северо-Западном федеральных округах".

39. ПРИКАЗ от 14.04.2003 №1589 "О проведении семинара по проблемам реализации рейтинговой системы оценки успеваемости студентов высших учебных заведений (для вузов Поволжья и Урала)".

40. Туранова JI.M. Некоторые аспекты рейтинговой оценки результатов обучения на основе информационной среды / ИТО-2003.

41. Дорофеюк Н.В. Совершенствование системы контроля качества обучения студентов в ВУЗе: Материалы конференции «Ресурсный подход в подготовке управленческих кадров». Электронный ресурс. // URL: http: www.auditorium.ru/v/mdex.php

42. Пиявский С.А. Оптимальное управление развитием научных способностей школьников и студентов. // Самара, 1998. С.172 .

43. Пиявский С.А. Управление творческим развитием личности на основе математического моделирования- //Варшава, Материалы 3-й Международной научно-методической конференции «Способности интеллектуальные и творческие. Проблемы. Концепция. Перспективы» 1997.

44. Пиявский С.А. Технология развития научных способностей на основе математического моделирования. «Педагогический менеджмент и прогрессивные технологии в образовании», Материалы 1У Международной научно-практической конференции, том II-, Саратов, 1997.

45. Пиявский С.А. Математическое моделирование творческого развития исследователя.// «Интеллектуальная и творческая* одаренность». Материалы проблемного семинара. Самара. 1996 С. 10-49

46. Пиявский С.А. Численные методы принятия решений в компьютерных технологиях технического творчества в строительстве.// Учебное пособие. М.: 1994. 190 стр.

47. Пиявский С.А., Кадочкин Д.Е. Программное обеспечение образовательной технологии развития одаренности.// Журнал "Программные продукты и системы". 1998 2-С. 28-32

48. Пиявский С.А. Оптимальное управление развитием научных способностей и его перспективы. UZDOLNIENIA INTELEKTUALNE I TWRCZE. Koncepcje Problemy Perspektywij-. Warszawa, 1998., стр.28-35.

49. Пиявский, C.A., Шабанов B.A., Дружинин Г.А., Кичигин В.И. Информационные технологии в творческом развитии молодежи.// Тамбов. Материалы Всероссийской научно-технической конференции. 1995.

50. Пиявский С.А. Квалиметрия человека как инструмент управления развитием творческой личности: Второй симпозиум «Квалиметрия человека и образования. Методология и практика».// Сборник материалов. Книга первая. Часть I. Москва, 1993,С. 38-44

51. Пиявский С.А. Математическое моделирование управляемого развития научных способностей, "Известия Академии наук", серия "Теория и системы управления", 3, 2000, С. 100-106

52. Пиявский С.А. Вузовское молодежное интернет-сообщество, Вестник высшей школы, №8, 2003, с. 24-29.

53. Максимов Н.И., Савельева Г.П. Анализ и обобщение отечественного и зарубежного опыта создания рейтинговых систем оценки качества образования. Учебно-методическое пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2007.-41 с.

54. Пиявский С.А. Методы оптимизации и оптимального управления: Учебное пособие / Самарский государственный архитектурно-строительный университет. Самара, 2005. - 184 с.

55. Analytic Hierarchy Process (АНР) Википедия Электронный ресурс. // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/AnalyticHierarchyProcess

56. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений — М.: Логос, 2000. 296 с.

57. Гребнев Л.Ф. Россия в Болонском процессе: середина большого пути. // Высшее образование в России, 2004, № 5.

58. Статистический словарь / Гл. ред. М.А. Королев. М.: Финансы и статистика, 1989.

59. Субетто А.И. Основы системологии образования. Монография в 2-х ч. Ч. I. Изд. 2-е переработанное и дополненное. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. —250 с.

60. Субетто А.И. Основы системологии образования. Монография в 2-х ч. Ч. П. Изд. 2-е переработанное и дополненное. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. — 251 с.

61. Субетто А.И. Основания социального менеджмента качества образования. Научный доклад. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. — 73 с.

62. Карасев А.Н., Кремер Н.Ш., Савельева Т.Н. Математические методы в экономике, М. 2000 г

63. Мину М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы. М.: Наука, 2004.-488 с.

64. Зайченко Ю. П. Исследование операций. Киев: Высшая школа, 1975.

65. Волков И.К., Загоруйко Е.А. Исследование операций. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. 436 с.

66. А.В.Кузнецов, В.А.Сакович, Н.И.Холод. Высшая математика: Математическое программирование. Учебник 2-е издание. 2001. — 351с.

67. Петров А. Профессиональная компетентность: понятийно-терминологические проблемы // Aima mater (Вестник высшей школы). — 2004.-№ 10.

68. Ушаков Д.Н. Большой толковый словарь современного русского языка. М.: «Альта-Принт», 2005. - VIII, 1239 с.

69. Зиновьев Д.В. Социально-психологический портрет студента в контексте толерантности / Электронный ресурс. // URL: http: www. lib. sibstu. kts.ru/paradigma/2/6.htm.

70. Коханович Л.И., Рябов Л.П. Гуманизм нравственная основа формирования личности студента: Обзорная информация / НИИВО; вып.7. -М., 1993.-28 с.

71. Петрунева Р., Дулина Н., Токарев В. О главной цели образования // Высшее образование в России. 1998. № 3. С. 40-46.

72. Ровен Дж. Компетентность в современном обществе. — М., Когито-центр, 2002.

73. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004.

74. Нестеров В.Л., Радченко В.И. Управление качеством подготовки специалистов// Университетское управление. 2005. -№1(34). - С. 109-111.

75. Некрасов С.Д. Проблема оценки качества профессионального образования специалиста// Университетское управление. 2003. -№1(24). -С. 42-45.

76. Никитина Н.Ш., Бурмистрова Е.В. Методика отбора персонала на вакансию на основе нечетких показателей// Университетское управление. -2004.-№3(31).-С. 98-103.

77. Коваленко И.Н., Филипова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. -М., «Высшая школа», 1973.

78. Субетто А.И., Фрагмент «теории свертывания» в общей квалиметрии. Обобщение аксиоматики // Квалиметрия человека и образования. Методология и практика, Кн.1, Ч. 2. М., 1993.

79. Watson P., Maslow D., Chileshe N. Deploying Total Quality Management in Russia // European Quality Vol. 11, No. 2. 2004. - P. 58-71.

80. Day G.S., Wensley R. Assessing advantage: a framework for diagosing a competitive superiority, Marketing Strategy, 1988. P. 127-158.

81. Watson P., Chileshe N., Maslow D. A New Model For Obtaining Sustainable Competitive Advantage // Construction Industry Development 2nd Postgraduate Conference Cape Town, South Africa, 10-12 October 2004. - P. 129-141.

82. Камальдинова З.Ф. Система комплексного мониторинга учебно-воспитательного процесса в вузе. Материалы XII международной научнометодической конференции «Проблемы многоуровневого образования» /. Нижний Новгород: ННГАСУ, 2007. с. 32-34.

83. Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А Информационно-аналитическая система комплексного мониторинга развития студентов в условиях телекоммуникационной среды // ИКТ, Том 5, № 4, 2007. С. 101-105.

84. Пиявский С. А. Телекоммуникационная среда поддержки инновационной деятельности //Проблемы управления, 2005 №1. — С. 45-50

85. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / Под ред. A.A. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2002.

86. Банди Б. Основы линейного программирования: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1989.

87. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1980.

88. Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001.

89. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд. СПбГТУ, 1997

90. Ильин Г.Л. Программированное обучение как основа современных педагогических технологий (исторический обзор). Учеб. Пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2003.

91. Карманов В.Г. Математическое программирование, М.: Наука, 1985.

92. Ковалев М.М. Дискретная оптимизация (целочисленное программирование). Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2003.

93. Костевич Л. Математическое программирование. Информационные технологии оптимальных решений. М.: Новое знание, 2003.

94. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. — М.: Наука, 1975

95. Кудрявцев JI.Д. Курс математического анализа. Т.1,2,3. М.: Высшая школа, 1998-1999.

96. Лунгу К. Н. Линейное программирование. Руководство к решению задач. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2005.

97. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1988.

98. Моргунов И.Б. Оптимизация некоторых задач упорядочения (на примере учебного материала). М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2007.

99. Мясникова Т.С., Мясников С.А. Система дистанционного обучения MOODLE.-Харьков, 2008.

100. Робинсон А. Введение в теорию моделей и математику алгебры. М.: Наука, 1967.

101. Рыков А.С. Методы системного анализа: оптимизация. М.: Экономика, 1999.

102. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998.

103. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Юнити, 1997.

104. Fry Е.В. A study of teaching-machine response modes. In A. A. Lumsdaine&R. Glaser (Eds.), Teaching machines and programmed learning (pp. 469-474). Washington, DC: National Education Association., 1960.

105. Goldbeck, R. A., & Burton B.B. The effects of response characteristic and multi-choice alternative on learning during programmed instruction. Americ. Institute of research. California, 1962

106. Goldbeck, R. A., & Campbell, V. N. The effects of response mode and response difficulty on programmed learning. Journal of Educational Psychology, 53, 110-118., 1962.

107. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine learning. Addison-Wesley, 1989.

108. Skinner B.F. The science of learning and the art of teaching. Harvard Educational Review, 24(2), 86-97., 1954.

109. Информационные системы и технологии ИСиТ'2011» г. Орел, апрель-май 2011. Том 1.-С. 43-49.

110. Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Информационно-коммуникационная технология комплексного1 управления деятельностью студентов. // Программные продукты и системы, №2 (94), 2011. С. 133138.

111. Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Математическая модель кластеризации. Материалы 68-й Всероссийской научно-технической конференции по итогам НИР 2010г. «Традиции и инновации в строительстве и архитектуре». Самара: СГАСУ, 2011. - С. 171.