автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения

кандидата технических наук
Овчинкин, Олег Викторович
город
Курск
год
2013
специальность ВАК РФ
05.13.10
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения»

Автореферат диссертации по теме "Модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения"

На правах рукописи

ОВЧИНКИН ОЛЕГ ВИКТОРОВИЧ

Модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения

Специальность 05.13.10 -Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

12 ДЕК 2013

Курск-2013

005543837

005543837

Работа выполнена в Юго-Западном государственном университете

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Емельянов Сергей Геннадьевич

Официальные оппоненты: Сизов Александр Семёнович,

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, Научно-исследовательского центр (г. Курск) ФГУП «18 ЦНИИ» МО РФ, главный научный сотрудник

Колоткова Светлана Владимировна,

кандидат технических наук, Санкт-Петербургский Гуманитарный университет профсоюзов, специалист департамента информатизации

Ведущая организация: Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс (г. Орёл)

Защита диссертации состоится «24» декабря 2013 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.105.02 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Юго-Западного государственного университета.

Автореферат разослан «23» ноября 2013 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

'Гитенко Евгений Анатольевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из основных социально-экономических аспектов деятельности вуза является процесс приёма на второй и последующие курсы обучения, а также в магистратуру. Управление данным процессом имеет явную социальную направленность, так как причинами движения контингента студентов как между вузами, так и внутри образовательной организации, являются различные общественные и социально-экономические факторы.

Специфика приёма на второй и последующие курсы обучения заключается в том, что: 1) для управления процессом приёма необходимо учитывать множество вариантов пополнения контингента студентов, регламентируемых недостаточно целостной, периодически изменяющейся нормативно-правовой базой, предоставляющей множество организационно-технических вариантов учебным заведениям, в отличие от жестко определенного подхода к приёму на 1 курс; 2) отсутствует единый формализованный механизм отбора наиболее подготовленных к продолжению образования претендентов; 3) с 2012 года финансирование вузов осуществляется на основе единых нормативов затрат в зависимости от конкретного количества студентов («нормативно-подушевое» финансирование) и наличие вакансий в таком случае может приводить к уменьшению выделяемых образовательной организации средств субсидии.

Теоретические и практические вопросы управления социально-экономическими системами рассмотрены в работах В.Н. Буркова, И.П. Норенкова, B.C. Анфилатова, В.В. Репина, вопросы создания информационных систем для управления процессами деятельности вуза рассмотрены в работах Д.А. Новикова, И.И. Каляцкого, В.Н. Васильева, Ю.С. Васильева И.С. Горневой, Н.Г. Демурчева, O.J1. Епанчинцевой, Е.А. Костюшиной, Т.А. Погромской, А.П. Толстоброва и др. Вместе с тем вопросы поддержки принятия решений при приёме на второй и последующие курсы обучения и в магистратуру в известных работах затронуты лишь частично.

Таким образом, в настоящее время имеет место противоречие, заключающееся в том, что с одной стороны вузам необходимо оперативно заполнять появляющиеся вакансии в условиях конкуренции на рынке образовательных услуг, а с другой стороны отсутствие единых теоретических основ управления процессом приёма приводит к увеличению времени принятия решений и, соответственно, потерям контингента.

Тем не менее, существующие методы организации процесса приёма на второй и последующие курсы обучения обладают большой инерционностью, недостаточной открытостью по отношению к претендентам. Снижение инерционности требует повышения оперативности и качества принятия решений, что может быть достигнуто путем внедрения соответствующих автоматизированных средств.

Целью диссертационной работы является повышение оперативности и качества принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Научной задачей диссертационной работы является разработка моделей, алгоритмов и структурно-функциональной организации автоматизированных средств поддержки принятия решений для управления процессом приёма с учетом специфики зачисления в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Данная научная задача декомпозирована на следующие частные задачи:

1. Анализ современного состояния вопроса управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения в условиях рыночной экономики. Обоснование направления исследования.

2. Разработка функциональной и информационной моделей процесса приёма в вуз, учитывающих специфику зачисления на второй и последующие курсы.

3. Разработка математической модели и алгоритмов управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы.

4. Синтез структурно-функциональной организации автоматизированных средств поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения и их экспериментальная оценка.

Объект исследования: система принятия решений и управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Предмет исследования: модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Методы исследования: теория управления в организационно-технических системах, теория принятия решений, теория управления в образовательных организациях, теория алгоритмов, теория структурно-системного моделирования и проектирования информационных систем и систем управления базами данных, методы квалиметрии программных средств.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов подтверждается соответствием теоретических и экспериментальных результатов, которые не противоречат положениям теории систем управления и принятия решений, теории алгоритмов и теоретического программирования, рецензированием публикаций по теме диссертации, свидетельствами об официальной регистрации программ для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, а также актами о внедрении.

Научная новизна работы и основные положения, выносимые на защиту:

1. На основе БАГУТ-методологии разработаны функциональная (ГОЕРО), информационная (ГОЕР1Х) и инфологическая (ЕЯ) модели процесса приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения, отличающиеся учетом всех возможных вариантов формирования контингента студентов при наличии вакансии, а также перераспределением функции по документальному обеспечению претендентов меэвду подразделениями вуза.

2. Разработана и алгоритмизирована математическая модель управления процессом приёма претендентов на второй и последующие курсы обучения в вузе, отличающаяся модификацией оценочной функции ранжирования претендентов, введением целевой функции вуза, отражающей изменение финансирования, позволяющая учитывать приоритеты направлений подготовки, а также результаты предыдущей успеваемости и другие показатели, характеризующие претендентов.

3. Создана структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений, особенностью которой является введение модулей: модули поддержки принятия решений для выбора претендентов, наиболее подготовленных к продолжению обучения, на основе модифицированной оценочной функции; модуль формирования обучающей выборки для нейронной сети, предназначенной для разрешения коллизий; модуль экспорта сведений в ФИС ЕГЭ и приёма; модуль распределения претендентов по аудиториям при проведении испытаний при заданных ограничениях; модули подачи заявления на приём и информационного сопровождения претендентов в сети Интернет; модуль расчета рейтинга

кафедр, факультетов и специальностей вуза, - а так же связей между ними, позволяющих повысить оперативность и качество принимаемых решений.

Новизна программных модулей подтверждается полученными свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности №2010613197, №2013611173, №2013611295, № 2013614040 №2013616396.

Практическая значимость работы. Разработана и внедрена структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений по управлению процессом приёма в вуз на второй и последующий курсы обучения, реализующая следующие основные функции:

- обработку заявлений претендентов, в том числе автоматизированное выявление некорректно заполненных заявлений, противоречащих действующим требованиям к процессу приёма, создание списков потенциальных претендентов из имеющегося архива;

- обработку сведений об имеющихся вакансиях, структуре и протоколах приёмной комиссии, приказах о зачислении (переводе), накопление информацию в разрезе времени обо всех рассмотренных претендентах и вакансиях;

- построение обучающей выборки для нейронной сети;

- автоматизированный конкурсный отбор претендентов в условиях указания множества приоритетов направлений подготовки в заявлении с разрешением возникающих коллизий путем учета результатов предыдущей успеваемости претендента и применения аппарата классифицирующих нейронных сетей;

- оперативное информирование потенциальных претендентов о наличии вакансий с возможностями подачи заявлений на приём в электронной форме в сети Интернет, формирования рейтинг-списков претендентов, получения результатов рассмотрения заявлений;

- экспорт сведений в ФИС ЕГЭ и приёма и формирование статистической отчетности;

- информационное сопровождение процедуры аттестационных и вступительных испытаний, в том числе автоматизированную рассадку претендентов по аудиториям;

- расчет рейтинга кафедр, факультетов и специальностей вуза, учитываемого при переводе студента внутри образовательной организации.

Экспериментальная проверка функциональных возможностей программного обеспечения поддержки принятия решений, выполненная по результатам приёма на второй и последующие курсы до и после внедрения созданных средств, установила, что разработанные математические, алгоритмические и программные средства не вступают в противоречия с современными условиями приёма и могут быть без существенных изменений использованы в других образовательных организациях при соответствующей настройке. При этом ежегодно количество воспользовавшихся \\^еЬ-сервисом подачи заявлений через Интернет возрастает, например в 2012 году подано 61 заявление, а в 2013 - 101. Пользуются возможностью просмотра рейтинг-списков ежегодно не менее 50 % претендентов

Внедрение разработанных средств позволило обеспечить сокращение среднегодового относительного числа вакансий, имеющихся в вузе, с 9% до 5%, что соответствует сохранению объемов финансирования из средств федерального бюджета в объеме 1,5 млн. руб., и при этом увеличить оперативность принятия решений при приёме в 2,5 раза за счет сокращения времени принятия решений в условиях неизменной динамики процесса приё-

ма и повысить качество принимаемых решений за счет увеличения доли автоматизированного разрешения коллизий при отборе претендентов с 60% до 97%.

Апробация работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на VI Международной научно-практической конференции: «Новые информационные технологии в образовании» (г. Екатеринбург, 2013 г.); Международной научно-практической конференции: «Наука и образование в XXI веке» (г. Москва, 2013 г.); III Международной научно-практической конференции: «Информационно-коммуникационное пространство и человек» (г. Прага, 2013 г.); IX Международной научно-практической конференции: «Новейшие достижения европейской науки» (г. София, 2013 г.); научной конференции Research Journal of International Studies (г. Екатеринбург, 2013 г.).

Данная работа выполнена в рамках государственного задания ЮЗГУ на 2013 год в части проведения научно-исследовательских работ (проект 8.8356.2013).

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования внедрены в практическую деятельность в ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет», ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет», ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный технический университет», а также используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» при изучении дисциплины «Теория принятия решений».

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 3 и 4 паспорта специальности 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (3 - Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах; 4 - Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 16 работ, из них 4 статьи - в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК, получены 5 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности.

Личный вклад автора. В работах, выполненных в соавторстве, лично автором выполнена алгоритмизация и реализация программных средств [1, 5, 12-16]; показаны проблемы существующих подходов к организации процедуры приёма и предложены способы их разрешения [2, 3, 9-11]; показаны преимущества использования и особенности реализации возможности указания множества ранжированных по приоритетам направлений подготовки в заявлении на приём [7,8].

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и пяти приложений. Общий объем диссертации — 157 страниц текста, в том числе 37 рисунков, 13 таблиц. Библиографический список насчитывает 117 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель, задачи и методика исследования, представлены основные положения, выносимые на защиту, их научная новизна и практическая значимость.

В первой главе описаны особенности управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения в сложившихся условиях на рынке образовательных ус-

луг, а также проведен анализ используемых подходов к организации процедуры приёма и соответствующих алгоритмических и программных разработок. '

Анализ законодательства в области образования выявил, что все существующие варианты пополнения контингента студентов складываются из следующих составляющих или их комбинаций: зачисление на второй и последующие курсы по результатам аттестационных испытаний; перевод студентов с одной образовательной программы на другую, из другого вуза; переход студентов с внебюджетной основы на обучение за счет бюджетных средств; восстановление ранее отчисленных студентов. Приём в магистратуру также следует рассматривать как разновидность приёма на второй и последующие курсы, так как особенности проведения вступительных испытаний и отбора претендентов аналогичны вышеуказанным.

Несмотря на множественность вариантов пополнения контингента, приём осуществляется на вакантные места, образовавшиеся в результате отчисления студентов и выступающие как общий разделяемый ресурс. Поэтому всю совокупность вышеуказанных отдельных процессов необходимо рассматривать как единое целое. В связи с переходом с 2012 года на «нормативно-подушевое» финансирование для любого вуза наличие бюджетных вакансий экономически невыгодно. Свободные места необходимо заполнить наиболее подготовленными претендентами, в том числе из имеющейся базы данных. На рисунке 1 представлена схема взаимодействия процесса приёма на второй и последующие курсы с основными сферами деятельности вуза.

_Бюджетное /внебюджетное финансирование

Прием б ВУЗ

Прием на 1 кирс

Прием на 2 и последующий курсы

Студенты

I

П Появление I вакансий

Учебный процесс

Отчисление сшцЭентой

j ФижмсоОая j < деяпе/ьноапь ВЧЗа i

| _ t

Доходы 11

!'|РасхоЗы и потери fri

финансирования j"

Организация приема

Т

1Расходы на основной образовательную деятельность

Рис. 1. Процесс приёма на второй и последующий курсы в рамках деятельности вуза

Обзор средств управления процессом приёма на второй и последующие курсы, применяемых в других вузах («ЭПК-2013», «Abit», «Абитуриент Онлайн», «UIS» и др.), показал, что недостаточная жесткость законодательной основы находит свое отражение и в соответствующих разработках. Отдельные варианты пополнения контингента, как правило, рассматриваются изолированно друг от друга, не используется единое информационное пространство. Her единообразия в формате проведения аттестационных испытаний, вступительных испытаний в магистратуру, отсутствуют критерии отбора претендентов при прочих равных условиях, нередки случаи неполного выполнения требований к степени открытости информации, не предусмотрена возможность накопления информации о потенциальных претендентах на случай возникновения вакансий. В большинстве случаев процесс приёма инициируется не в момент возникновения новых вакансий, а в момент появления заявлений претендентов. Многие разработки имеют закрытую архитектуру, затрудняющую модификацию в связи с периодическими изменениями нормативно-правовой базы. Данные ограничения порождают, с одной стороны, избыточные затраты времени на принятия решений ввиду отсутствия необходимого уровня автоматизации процессов отбо-

ра претендентов, с другой стороны, приводят к возникновению коллизий при ранжировании претендентов.

Современное законодательство обязывает вузы оперативно вносить сведения обо всех заявлениях.на приём в федеральную информационную систему (ФИС ЕГЭ и приёма) в течение суток с момента их поступления в образовательную организацию, поэтому в соответствующих программных средствах должен присутствовать модуль экспорта данных в установленных форматах, который реализован в аналогах не для всех составляющих процесса.

Установлено, что в настоящее время вузы, как правило, не обеспечивают претенденту возможность указания множества приоритетов направлений подготовки в заявлении для зачисления на второй или последующие курсы, в то же время эта возможность активно используется в различных учебных заведениях при приёме на первый курс. Используемые в аналогах алгоритмы конкурсного отбора не регламентируют способы отбора претендентов при прочих равных условиях, не рассматривают сохранение объемов финансирования вуза как критерий при подготовке локальных нормативных актов (правил приёма).

Показано, что в условиях обеспечения открытости процедуры приёма по отношению к претендентам, необходимо не только осуществлять публикацию в сети Интернет сведений о вакантных местах и результатах рассмотрения заявлений, но и требуется реализовать возможность подачи заявлений в электронной форме с целью достижения географической доступности образования и повышения престижа учебного заведения, открыть доступ к информации по всем этапам конкурсного отбора.

В связи с отсутствием единого подхода к управлению рассматриваемым процессом принятия решений в условиях противоречивой нормативной базы возникает необходимость построения единой функциональной, информационной и математической моделей, разработки алгоритмов и программного обеспечения поддержки принятия решений для управления процессом приёма.

Во второй главе описан процесс создания функциональной, информационной и ин-фологической моделей процесса приёма в вуз на второй и последующий курс, в том числе в магистратуру.

На основе анализа логических отношений, происходящих в рамках процессов приёма в вуз на второй и последующие курсы, с использованием ЗдЬт-методологии ГОЕЮ была построена обобщенная функциональная модель исследуемой предметной области, в которой были учтены все предложения по модификации структуры взаимодействия соответствующих подразделений вуза (рис. 2).

Основной отличительной особенностью созданной функциональной модели является объединение в ее структуре всех вариантов пополнения контингента студентов, которые могут возникнуть после окончания процедуры приёма на первый курс по результатам ЕГЭ или вступительных испытаний. Также в модели выделена новая обратная связь, суть которой заключается в следующем: все претенденты, которым было отказано в зачислении (переводе), становятся претендентами для последующих процедур приёма. Процесс приёма в предлагаемой модели инициируется не появлением новых заявлений претендентов, а возникновением вакансий. <• ' ■ ■

Рис. 2. Фрагмент функциональной модели процесса приёма в вуз на второй и

последующие курсы

Процесс управления приёмом в вуз на второй и последующие курсы был представлен в виде модели в нотации ШЕР1Х. Полученные на этом этапе разработки информационная модель стала основой для инфологической (ЕЯ) схемы реляционной базы данных. Спроектированная структура базы данных позволяет аккумулировать информацию: о претендентах с учетом возможного изменения таких реквизитов, как паспортные данные, об изменениях в составе приёмной комиссии, комиссии по переходу студентов с платного обучения на бесплатное, Ученого совета. Структура позволяет хранить протоколы заседаний вышеуказанных комиссий, а также экзаменационных, аттестационных, апелляционных комиссий для последующего анализа. Информационная модель включает все необходимые сущности для обеспечения экспорта сведений в ФИС ЕГЭ и приёма и формирования стандартизированных внешних и внутренних статистических отчетов. Хранение обширной истории изменений по каждому претенденту необходимо для предупреждения некорректного принятия решений. Фрагмент полученной ЕЯ-модели представлен на рисунке 3.

I ЛрочиеДокумонщ

ПрипожвммыеДокументи

ТипыЗачислмм В

Вид <Т|П Щ гирттт 11И1 1

14"

1 Змвл*нияНаЗачисп»ииеЛ«р«К|0 2

,т т т Т-

- <| ВыпмскаИзПротокопаПК ^__

— УчебмывГады В I

I

П___| ^

ФкэмчеошеЛица

I ПричмцЗ»*аи»«я

----НвпрмлвиияПадгогоми |—

I „- . I

|__1

|^Пр»Г 1МНЫ Отчиспии>«* ^

Рис. 3. Фрагмент инфологической модели процесса приёма

В модели предусмотрены сущности, описывающие виды льгот, преимущественных прав и категорий достижений в научной, спортивной, общественной и творческой деятель-

ности претендентов с учетом возможности их изменения для различных временных периодов. Модель спроектирована с учетом возможности подачи заявлений претендентами на множество направлений подготовки, ранжированных по приоритетам. Созданная на основе модели структура базы данных отличается тем, что позволяет хранить заявления претендентов всех видов, планы приёма в образовательное учреждение на любое число приёмных кампаний, фиксировать наличие вакансий с точностью до 1 дня в разрезе специальностей, форм обучения, курсов, семестров, основы обучения.

Таким образом, во второй главе решена вторая задача диссертационного исследования.

В третьей главе приведены математические, алгоритмические и программные средства поддержки принятия решений по управлению процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы.

Построение математической модели рассматриваемого процесса состояло в следующем. Сущность процесса приёма на второй и последующие курсы заключается в том, чтобы распределить множество претендентов Р = \}р, = на множество имеющихся вакансий К (/ = цлг). Каждый из претендентов участвует в конкурсе на некоторую совокупность вакансий У,г из множества V (К,р сК). Претендент упорядочивает вакансии из У,р в соответствии со своими предпочтениями, т.е. каждой V, с V ставится в соответствие ее приоритет- целое неотрицательное число причем 5(/>(,К,) = °о для всех

У, ъУ? и ¡(р^Уп)* *(р,,Уп) для любых /1*/2, /1,/2 = 1^]. Каждой вакансии К, соответствует формализованное представление группы требований и, = ии,4, где к = \,р,\, выполнение которых необходимо для получения права претенденту занять одну из вакансий V,. Каждый претендент соответствует одной из определенных вузом на основе нормативно-правовой базы категорий СР^СР, / = 1,|С7>|. Успеваемость претендента до приема характеризуется вектором оценок размерностью N1 О, = (о,„о,2.....от), ; = УК.

Чтобы ранжировать претендентов, предложено для казвдой конкурсной позиции претендента р, рассчитывать значение модифицированной оценочной функции:

».1

1+лжг (/>,)• +»Чр,.г,)

где

- - количественная оценка выполнения претендентом р1 требования и]к из множества и,, т.е. результаты испытаний;

- ?("/.») - весовой коэффициент к-го показателя из множества требований Vопределяемый правилами приёма в вуз;

- 0 < 5В(л,К,)< 1 - функция оценки результатов предыдущей аттестации претендента;

~ ^тах ■ максимально возможный балл, назначаемый за результаты предыдущей аттестации претендента;

Р,\

•П*(Л.«и>. (1)

- 0£ЫЕТ{р,)€,1- - оценка «портфолио» претендента, т.е. индивидуальных достижений и способностей претендента к научной, творческой, физкультурно-спортивной и иной деятельности, вычисляется с помощью классифицирующей нейронной сети;

- 'тах ■ максимально возможный балл, назначаемый за «портфолио» претендента;

к) ч(и1,к) + 5В{р,УЛ'5'»« + КЕТ(р)-- функция, определяющая утвержденный вузом порядок ранжирования различных категорий претендентов. Значение Иг(р1,У,) = 1У(сР1), если претендент соответствует категории СРГ Если претенденты категории СРп претендуют на первоочередное зачисление по сравнению с претендентами категории СТу2,то М/(срп)»1у{ср^); ~ ."/.*) - признак выполнения (А(р,,и(>) = 1) или невыполнения (Л(д,и/4) = 0) претендентом р: к-го условия из множества и,.

Функция оценки результатов предыдущей аттестации претендента, область значений которой находится в диапазоне [0; 1], определяется как:

где

- О/ - вектор с оценками по результатам предыдущей аттестации претендента по предметам и дисциплинам, соответствующим вакансии V,;

- °тш " векТ0Р пороговых значений той же размерности (¿¡тО^ =(КтО'), соответствующий минимальным оценкам, подтверждающим освоение претендентом программы по соответствующим дисциплинам;

_ °шах - вектор предельных значений (ШтО^ = <КтС£), характеризующий «идеального» претендента и соответствующий максимальным возможным оценкам по каждой дисциплине.

Слагаемые $в(р„У,) и №Т(р,) введены для устранения коллизий при выборе претендентов. Сущность возникающих коллизий сводится к тому, что на некоторое подмножество вакансий К;с с У1 претендует множество претендентов Р,с с.Р, причем |г,с|<|р;с|, с

одинаковым значением оценочной функции =(Я/С,К/С).

Оценка результатов по формуле (2) в меньшей степени подвержена влиянию «больших отклонений» и обладает более высоким дифференцирующим свойством, разрешающим на 10% больше коллизий по сравнению с использованием среднего арифметического значения.

В качестве составляющих комплексной оценки «портфолио» претендента используются следующие характеристики, задаваемые М показателями: 1) рейтинг вуза, из которого переводится претендент; 2).рейтинг направления подготовки; 3) достижения претендента в научно-исследовательской деятельности; 4) заслуги претендента в спортивной деятельности; 5) творческие достижения претендента; 6) активность в общественной жизни вуза; 7) финансовое положение претендента.

Имеющийся опыт принятия решений показал, что в одной коллизии участвуют не более трех претендентов. Для расчета ЫЕТ(р,) была составлена обучающая выборка, включающая исходные данные и результаты рассмотрения заявлений на перевод (зачисление) в Юго-Западном государственном университете в 2007-2012 годах, а также искусственно сгенерированные с помощью специально разработанного программного модуля комбинации входов и выходов, соответствующие рациональным решениям по выбору «лучшего» из 7^=3 претендентов.

Использование применяемой ранее линейной функции для оценки «портфолио» не позволяет с необходимой точностью аппроксимировать полученную выборку, поэтому для вычисления ЫЕТ{р,) предложено использовать классифицирующую нейронную сеть с Т-М входами, характеризующих, соответственно, показатели «портфолио» каждого претендента, и Т бинарными выходами, причем г'-ый выход равен единице, если /-ый претендент признан «лучшим», остальные выходы при этом равны нулю.

Проектируемая нейронная сеть должна обеспечивать высокую скорость работы и простоту программной реализации, поэтому в качестве топологии сети был выбран многослойный персептрон с одним скрытым слоем из 2-(Т-М)+\ нейронов с логистической функцией активации и функцией активации выходных нейронов «гиперболический тангенс». Стандартные алгоритмы обучения не позволили достичь заданного уровня точности нейронной сети, оцениваемого с помощью функции ошибки, основанной на сумме квадратов отклонений целевых значений на выходах сети от полученных значений, поэтому был использован квазиньютоновский алгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно.

Полученное значение ЛЖГ(р,) выступает как рекомендация и может быть скорректировано лицом, принимающим решение (приёмной комиссией).

Результатом принятия решений по приёму на второй и последующие курсы является нахождение матрицы зачислений Э размерностью К на Ы, каждый элемент которой равен единице, если в результате конкурсного отбора претендент р, рекомендован к зачислению (переводу) на вакансию подмножества V,, и равен нулю в противном случае. Для нахождения матрицы О требуется решить задачу многокритериальной оптимизации общей целевой функции, соответствующей приёму наиболее подготовленных к продолжению обучения претендентов, обеспечивающему получение заданного изменения финансирования вуза, при зачислении каждого претендента не более чем на одну специальность с наибольшим возможным приоритетом и при соблюдении ограничений на количество имеющихся вакансии:

тах^.«, ЗД,^М;,- = 1,2.....к], * = (сЦр^Жр^Х-ЖРк^)),

X =

где

= 2 < = 1,2,...,А-;/ = 1,2,..., Л'

(4)

ад=(6)

fcW - целевая функция вуза, соответствующая приёму претендентов, наиболее подготовленных к освоению дальнейшей образовательной программы.

Fs(x) - целевая функция вуза, отражающей изменение финансирования, где тс(р,,У,) - годовой объем финансирования, получаемый в результате распределения претендента pt на вакансию подмножества V,, соответствующий нормативу затрат на оказание государственных услуг по реализации соответствующей основной образовательной программы высшего образования (для бюджетных студентов) или стоимости обучения на платной основе (для внебюджетных студентов); los(p„V,) - соответствующие годовые потери финансирования.

F^x) - целевая функция претендента ph который заинтересован в занятии вакансии с наибольшим приоритетом.

При этом необходимо обеспечить выполнение условия: для каждого претендента р„ распределенного на вакансию у/, не существует вакансии У", такой что

Для нахождения субоптимального значения * (и, соответственно, матрицы D) при условии выбора в качестве главного критерия Fc(x) создан следующий алгоритм:

1. Для всех конкурсных позиций вычисляется :{phV,).

2. Для каждой совокупности вакансий строится рейтинг-список претендентов, упорядоченных по убыванию значений оценочной функции, обнуляется матрица зачислений D, все конкурсные позиции отмечаются как необработанные.

3. Из рейтинг - списка выбирается первая совокупность одинаковых вакансий V

4. Выбирается необработанная конкурсная позиция и соответствующий ей претендент Ртах с оценочной функцией гтах =max(z(p, ,Kmax)). Если все позиции обработаны, то пометить Fmax как обработанную и перейти к пункту 6.

5. Если XrfQ,,

> ^max) "^l^maxI»т-е- имеются свободные вакансии, и отсутствуют коллизии, i '

то распределить на одну из вакансий Ртп, т.е. установить ¿(/>max,fmax) = l. Для всех V,, таких что s(pma,y,)>s(plm,ym) установить d(Pmax,V,) = o, а все конкурсные позиции пометить как обработанные с примечанием, что р распределен на V Текущую конкурсную позицию также обозначить как обработанную. Если произошли"изме-нения матрицы зачислений, кроме как в позиции ^max>Fmax),To перейти к пункту 3, иначе - перейти к пункту 4.

6. Из рейтинг-списка выбирается следующая необработанная совокупность одинаковых вакансий Утах, переход к пункту 4. Если V обработано и не было ни одного изменения матрицы D, то конец алгоритма, иначе переход к пункту 3.

Оптимальность решений, получаемых в результате работы данного алгоритма, для небольших значений KiiN, подтверждена совпадением результатов его работы с результатами, полученными методом- полного перебора, что позволяет сделать вывод о субоптимальности получаемых решений для больших значений К и N. При этом экспериментальным путем показано, что оценка времени работы предложенного алгоритма составляет

оУN■ К -1оё,МЛо%к)~ 0(пв то время как оценка времени работы алгоритма, реализующего полный перебор, составляет ~

Значение целевой функции (6) можно изменить только путем пересмотра значений и, соответственно, №(р1УУ,) в (1), т.е. соответствующего изменения правил приёма в вуз на этапе их подготовки. Для нахождения субоптимального значения (6) предлагается следующий алгоритм:

1. /г™»=-«>.

2. Задается не противоречащий нормативно-правовой базе порядок ранжирования категорий претендентов и соответствующие значения 1У(сРу).

3. С помощью вышеуказанного алгоритма находится субоптимальное значение х, вычисляется Fs(x).

4. Если значение /-"¡¡(х) больше промежуточного максимума рр™, то текущие значения IV (СР,) сохраняются и Г"" = (х).

5. Если возможно изменить IV(а^), то переход к пункту 2, иначе конец алгоритма.

Созданная в рамках работы структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений (рис. 4) представляет собой совокупность взаимосвязанных посредством локальных сетей и глобальной сети Интернет автоматизированных рабочих мест сотрудников вуза, задействованных в процессе приёма на второй и последующие курсы, а также пользователей предоставляемых вузом \^еЬ-сервисов и включает программные интерфейсы: оператор ввода заявлений, личный кабинет претендента, информационный киоск, секретарь, председатель комиссии, сотрудник деканата, администратор.

Примечание^ нобизна модулей, разработанных лично соискателем,

подтверждается следующими сЬидетельстЬами о5 официальной регистрации программы для ЗВМ

1. N"2013616376;

2. N"2013611173;

3. №2010613197;

4. №2013611295; Б. №2013614040.

Рис. 4. Структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения

Ключевыми факторами при выборе инструментальных средств при создании программного обеспечения для управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы стали: возможность разработки, поддержки и модернизации многопользовательского приложения в условиях ограниченности временных и трудовых ресурсов, высокий уровень надежности, наличие гибких встроенных механизмов разграничения прав доступа, возможность интеграции с Web-ресурсами, поддержка обмена данными в формате XML. Поэтому в качестве основы разработанного комплекса (разработки серверной и клиентских частей) была выбрана технологическая платформа 1С: Предприятие 8.2, интегрированная с свободно распространяемой СУБД PostgreSQL. Для проектирования Web-интерфейсов был выбран язык PHP. Для организации обмена данными между подразделениями вуза, расположенных в разных локальных сетях, было использовано защищенное Интернет-соединение - виртуальная частная сеть LogMeln Hamachi.

Программные средства реализуют вышеуказанные алгоритмы и позволяют выбрать оптимальный с точки зрения сохранения объемов финансирования порядок ранжирования категорий претендентов при подготовке новых правил приёма в вуз. В рамках интерфейса председателя комиссии реализована возможность визуального сравнения 3-х претендентов на приём по выбранным показателям из формулы (1) с помощью квалиметрических диаграмм, что является дополнительным средством поддержки принятия решений.

Глава завершается вопросами соответствия качества разработанного программного обеспечения рекомендациям, представленным в группе международных стандартов ISO 9126, по 6 базовым характеристикам: функциональности, надежности, удобству использования, производительности, удобству сопровождения, переносимости. Совокупный анализ программных средств, выполненный более чем по 100 внутренним метрикам, выявил соответствие стандарту.

В четвертой главе проведен анализ статистических данных на примере ЮЗГУ, накопленных до внедрения (2007-2011 гг.) и в ходе эксплуатации разработанного программного обеспечения поддержки принятия решений (2012-2013 гг.), а также выполнена экспериментальная проверка функциональных возможностей созданных программных средств.

Сравнение построенных диаграмм Ганта существовавшей ранее и новой, образовавшейся после внедрения разработанных средств, реализации процесса приёма в вуз на второй и последующий курсы показало, что предшествующая схема предусматривала в среднем 2 итерации в год, а новая позволяет реализовать до 10 итераций в год в зависимости от наличия вакансий и потока заявлений. Приём документов по применяемой схеме осуществлялся ограниченный период времени, в то время как новая схема подразумевает приём заявлений от потенциальных претендентов в течение года с учетом накопления их в базе данных после результатов предыдущего рассмотрения. В предыдущей схеме аттестационные испытания проводились деканатами на протяжении времени приёма заявлений, в новой - посредством специализированного Интернет-ресурса (i-exam.ru), что автоматизирует подготовку материалов испытаний, упрощает процедуру проверки работ и апелляции. Новая схема подразумевает, что поступающие заявления вводятся в единую базу данных в момент поступления, при этом программное обеспечение осуществляет контроль на соблюдение формальных требований нормативно-правовой базы и экспорт сведений в ФИС ЕГЭ и приёма

В работе выполнена экспериментальная проверка наличия зависимости между результатами испытаний и успеваемостью претендентов до и после приёма до внедрения

(таблица 1) и после внедрения (таблица 2) разработанных средств. Репрезентативность выборок составила 90-100%.

Таблица 1 - Результаты экспериментальной проверки наличия зависимости между иссле-

Показатели Коэффициент корреляции и доверительный интервал Объём выборки, чел.

Вступительные испытания в магистратуру и успеваемостью претендентов

- до приёма 0,154 ±0,077 653

- после приёма 0,219 ±0,112 305

Аттестационные испытания и успеваемостью претендентов до приёма 0,503 ±0,103 285

- в т.ч. для приёма на бюджетную основу 0,551 ±0,113 220

Аттестационные испытания и успеваемостью претендентов после приёма 0,484 ±0,135 169

Таблица 2 - Результаты экспериментальной проверки наличия зависимости между исследуемыми показателями на примере ЮЗГУ после внедрения разработанных средств

Показатели Коэффициент корреляции и доверительный интервал Объём выборки, чел.

Значение предлагаемой оценочной функции (без \У) при условии применения аккредитационного тестирования в качестве вступительных испытаний в магистратуру и успеваемость претендентов

- до приёма 0,688 ±0,058 625

- после приёма 0,873 ±0,056 305

Значение предлагаемой оценочной функции (без \У) при условии применения аккредитационного тестирования в качестве аттестационных испытаний и успеваемость претендентов

- до приёма 0,715 ±0,083 285

- после приёма 0,891 ±0,070 169

В то же время показано, что полученные коэфс шциенты парной корреляции Пирсона

в случае ранжирования претендентов с помощью введенной оценочной функции (1) и использования тестирования, проводимого при аккредитации вузов, в качестве испытаний указывают на тесную взаимосвязь этих показателей, что служит одним из показателей качества принимаемых решений.

Из анализа таблицы 3 несложно сделать вывод, что внедрение созданных средств позволило увеличить количество рассматриваемых заявлений, сократить среднегодовой процент вакансий, увеличить количество указанных в заявлении на приём приоритетов и увеличить процент разрешения коллизий.

Таблица 3 — Сведения о количестве рассмотренных заявлений на приём в 2007-2013 гг.

Год Общее кол-во претендентов Среднегодовой % вакансий Среднее кол-во приоритетов в заявлении Кол-во коллизий Разрешено коллизий

существующими средствами предложенными средствами

2007 181 8,9 1 31 18 30*

2008 227 9,4 1 34 16 32*

2009 374 9,1 1 35 20 35*

2010 350 8,8 1 24 17 24*

2011 350 9,2 1 23 15 20*

2012 525 8,2 1,3 40 33 39

2013(на 01.09) 474 5,3 1,5 137 77 134

Примечание: * - в случае, если бы использовались разработанные средства.

Для оценки экономической эффективности внедрения созданного программного обеспечения рассчитаны следующие показатели: коэффициент относительного снижения стоимостных затрат (41%), индекс снижения стоимостных затрат (0,59), срок окупаемости затрат на внедрение (1 год), годовой экономический эффект от разработки нового программного продукта (817 800 рублей в год). Сокращение количества вакансий только в 2013 году позволило ЮЗГУ даже при социально-ориентированном подходе к определению значений ^(СР^ не потерять финансирование из средств федерального бюджета в объеме ^=1 532 460 рублей.

Оперативность принятия решений при приёме оценивалась как:

^ХГ4 (8)

две

где ТРЕШ - время принятия решения, АТДВС - динамика внешней, среды.

Учитывая, что динамика внешней среды на период решения задачи является постоянной, повышение оперативности сводится к уменьшению времени принятия решения и может быть оценено отношением:

£^ = £^«2,5, (9)

ЛСЧ7 2 'РЕШ1

где ГР£Ш1, ТРЕШ1 - время принятия решения до и после внедрения разработанных средств.

Одним из наиболее важных показателей качества принимаемых решений при зачислении в вуз на второй и последующие курсы обучения является процент разрешенных коллизий, который после внедрения разработанных средств был увеличен с 60% до 97% (табл. 3).

В заключении приведены основные выводы и результаты диссертационной работы.

В приложения вынесены функциональная, информационная и инфологическая модели процесса приёма в вуз на второй и последующие курсы, внешний вид основных выходных экранных и отчетных форм интерфейсов пользователей разработанного программного обеспечения, а также копии актов внедрения результатов диссертационной работы и свидетельств об официальной регистрации программных модулей.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Диссертационная работа посвящена решению научной задачи по разработке моделей, алгоритмов и структурно-функциональной организации автоматизированных средств поддержки принятия решений для управления процессом приёма с учетом специфики зачисления в вуз на второй и последующие курсы обучения.

В ходе решения поставленной задачи получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ современного состояния вопроса управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения, который показал, что существующие методы обладают большой инерционностью, не учитывают все возможные варианты формирования контингента студентов как единый процесс, при этом отсутствует единый подход к отбору претендентов и разрешению коллизий, обусловленных совпадением результатов аттестационных или вступительных испытаний, что приводит к снижению оперативности и качества принятия решений.

1S

2. Разработаны функциональная (IDEF0) и информационная (IDEF1X) модели процесса приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения, отличающиеся учетом всех возможных вариантов формирования контингента студентов при наличии вакансии, перераспределением функции по документальному обеспечению претендентов в единой информационной среде вуза, а так же инфологическая (ER) модель, являющаяся основой для разработки программных средств.

3. Разработана математическая модель управления процессом приёма претендентов на второй и последующие курсы обучения в вузе, которая отличается введением целевой функции, отражающей изменение финансирования вуза, включает модифицированную оценочную функцию ранжирования претендентов, учитывающую результаты предыдущей успеваемости и другие характеризующие претендентов показатели для разрешения коллизий. Созданы алгоритмы для программной реализации модели.

4. Разработана структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений, в состав которой введены: модуль поддержки принятия решений для выбора наиболее подготовленных к продолжению обучения претендентов на основе модифицированной оценочной функции, который позволяет разрешать возникающие коллизии путем учета результатов предыдущей аттестации претендентов и показателей «портфолио» с использованием классифицирующей нейронной сети; модуль взаимодействия с ФИС ЕГЭ и приёма; модуль распределения претендентов по аудиториям при проведении испытаний; модули информационного сопровождения процесса приёма в сети Интернет; модуль расчета рейтинга кафедр, факультетов и специальностей вуза, формирующий дополнительные сведения для разрешения коллизий.

5. Создано программное обеспечение на языке технологической платформы корпоративных информационных систем «1С: Предприятие 8.2», реализующее разработанные модели, алгоритмы и структурно-функциональную организацию средств поддержки принятия решений для управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения.

6. Экспериментальная оценка разработанных программных средств на основе реальных данных за период с 2007 по 2013 годы показала их соответствие функциональному назначению: повышению оперативности принятия решений в 2,5 раза, повышению качества принятия решений за счет увеличения процента разрешения коллизий с 60% до 97%.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ

В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

Статьи в периодических журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

1. Овчинкин, О.В. Алгоритм процесса управления приёмом лиц на второй и последующие курсы в вузах [Текст] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин, И.П. Емельянов // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2013. - №1 (46). - С. 64-70.

2. Овчинкин, О. В. Оценочная функция и нейронная сеть для поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы [Электронный ресурс] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин, С.Г. Емельянов // Современные проблемы науки и образования: электрон, журн. - 2013. - №5. - Режим доступа: http://www.science-education.ru/lll-10388.

3. Овчинкин, О.В. Способы решения отдельных социальных проблем управления при проведении приёмных кампаний в вузах [Текст] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин, И.П. Емельянов // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2013. -№1.-С.317-322.

4. Овчинкин, О.В. Структурно-функциональная организация программных средств поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы [Текст] / О.В. Овчинкин // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. -2012. -№2. -4.3 - С.345-350.

Статьи и материалы докладов на конференциях

5. Овчинкин, О.В. Алгоритм рассадки лиц в аудиториях при проведении аттестационных, вступительных испытаний или олимпиад с применением детерминированных хаотических рядов [Текст] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин // Междунар. науч.-исслед. журнал: сб. материалов науч. конф. Research Journal of International Studies (Екатеринбург, апрель 2013 г.): в 3 ч. - Екатеринбург: ООО «Европринт», 2013. - Ч. I. - С. 110.

6. Овчинкин, О.В. Анализ результатов оценивания аттестационных испытаний при переводе и зачислении на второй и последующий курсы [Текст] / О.В. Овчинкин // Новейшие достижения европейской науки: материалы 9-й Междунар. науч.-практ. конф. (Болгария, София, 17 - 25 июня 2013). София: «Бял ГРАД-БГ», 2013. - Т. 10,- С. 13-15.

7. Овчинкин, О. В. Об использовании претендентами возможности множественного выбора специальностей и направлений подготовки в заявлении при приёме в вуз на второй и последующие курсы [Текст] / О. В. Овчинкин, А. И. Пыхтин // Наука и образование в XXI веке: сб. науч. тр. в по материалам Междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 01 апреля 2013 г.) / Мин-во обр. и науки. - М.: «АР-Консалт», 2013. - 4.V. - С. 41-43.

8. Овчинкин, О. В. Особенности использования множества упорядоченных по приоритету направлений подготовки в заявлении претендентов при проведении конкурсного отбора для зачисления в вуз на второй и последующие курсы [Текст] / О. В. Овчинкин,

A.И. Пыхтин // Информационно-коммуникационное пространство и человек: материалы III междунар. науч.-практ. конф. (Прага, 15-16 апреля 2013 г.) - Прага: Vedecko vydavatelske centrum "Sociosfera-CZ", 2013. - СЛ37-139.

9. Дорохов, Д. С. Анализ результатов оценивания вступительных испытаний при приёме в магистратуру [Электронный ресурс] / Д. С. Дорохов, О. В. Овчинкин, С. Г. Емельянов // Экономика и социум. - 2013. - №3(8). - Режим доступа: http://www.iupr.ru/do-mains_data/files/zumal_osnovnoy_3_8_2013/Dorohov%20D. S. Informacion-nye%20i%20kommunikativnye%20tehnologii.pdf. - Загл. с экрана.

10. Овчинкин, О. В. Проблема аттестации претендентов при зачислении на второй и последующие курсы [Текст] / О. В. Овчинкин, А. И. Пыхтин // Новые информационные технологии в образовании: материалы VI Междунар. науч.-практ. конф. (Екатеринбург, 12-15 марта 2013 г.) / ФГАОУ ВПО «Рос. гос. проф.-пед. ун-т». Екатеринбург, 2013. -390 с. - С. 233-235.

П.Дроздов, В.И. Свойства некоторых оценок латентных переменных [Текст] /

B.И. Дроздов, А.В. Бойков, О.В. Овчинкин // Вестник Московского городского педагог, ун-та. Серия: Информатика и информатизация образования. - 2006. №7. - С. 238-239.

Свидетельства об официальной регистрации программ

12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2013616376 Российская Федерация. Программа для автоматизации процесса расположения участников в аудитории при проведении аттестационных и вступительных испытаний или олимпиад школьников и студентов [Текст] / Овчинкин О.В., ПыхтинА.И. (РФ). -№2013614311; заявл. 21.05.2013; опубл. 04.07.2013.

13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2013611173 Российская Федерация. Web-приложение для приёма заявлений для зачисления или перевода на второй и последующий курсы [Текст] / Овчинкин О.В., Пыхтин А.И. (РФ). -№2012661103; заявл. 14.12.2012; опубл. 09.01.2013.

14. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2010613197 Российская Федерация. Программа для расчета рейтинга кафедр и факультетов вуза [Текст] / Соколенко А.И., Овчинкин О.В., Пыхтин А.И. (РФ). - №2010611676; заявл.

, 31.03.2010; опубл. 14.05.2010.

15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2013611295 Российская Федерация. Программа для управления документооборотом и поддержки принятий решений при приёме граждан на второй и последующий курсы [Текст] / Овчинкин О.В., Пыхтин А.И. (РФ).-№2012611038; заявл. 13.12.2012; опубл. 09.01.2013.

16. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2013614040 Российская Федерация. Программа для экспорта сведений в федеральную информационную систему обеспечения ЕГЭ и приёма о лицах, подавших заявления при поступлении, переводах и зачислении на второй и последующий курсы в вуз [Текст] / Овчинкин О.В., Пыхтин А.И., Дорохов Д.С. (РФ). - № 2013611638; заявл. 07.03.2013; опубл. 23.04.2013.

Статьи, находящиеся в печати в журналах, рекомендованных ВАК

17. Овчинкин, О.В. Алгоритм проведения конкурсного отбора претендентов при приёме в вуз на второй и последующие курсы в условиях указания множества упорядоченных по приоритету направлений подготовки в заявлении [Текст] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин // Открытое образование. - 2013. - № 6(101). - С. 66-71.

18. Овчинкин, О. В. Функциональная модель процесса приёма в вуз на второй и последующие курсы [Текст] / О.В. Овчинкин, А.И. Пыхтин, С.Г. Емельянов // Информационные системы и технологии. - 2013. -№6(80). - С. 24-32.

Соискатель /% lii^^ О. В. Овчинкин

Подписано в печать 22.11.13. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ № -ЗЬ Юго-Западный государственный университет. Издательско-полиграфнческий центр Юго-Западного государственного университета 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

Текст работы Овчинкин, Олег Викторович, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Юго-Западный государственный университет»

На правах рукописи

О4201455807

ОВЧИНКИН ОЛЕГ ВИКТОРОВИЧ

МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРИЁМЕ В ВУЗ НА ВТОРОЙ И ПОСЛЕДУЮЩИЕ КУРСЫ ОБУЧЕНИЯ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Емельянов Сергей Геннадьевич

Курск 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОЦЕДУРЫ ПРИЕМА НА ВТОРОЙ И ПОСЛЕДУЮЩИЙ КУРСЫ И В МАГИСТРАТУРУ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ...........11

1.1. Анализ законодательных основ в области приема на второй и последующий курсы обучения..............................................................................................................11

1.2. Особенности управления процессом приема в вуз на второй и последующий курсы и в магистратуру в современных условиях.....................................................14

1.3. Анализ существующих разработок....................................................................15

1.4. Выводы..................................................................................................................18

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ПРИЕМА В ВУЗ НА ВТОРОЙ И ПОСЛЕДУЮЩИЙ КУРСЫ..........................................................................................19

2.1. Функциональная модель процесса приема в вуз на второй и последующий курсы обучения..............................................................................................................19

2.2. Информационная и инфологическая модели процесса приема в вуз на второй и последующий курсы обучения.....................................................................33

2.3. Выводы..................................................................................................................36

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ, АЛГОРИТМИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРИЕМА НА ВТОРОЙ И ПОСЛЕДУЮЩИЙ КУРСЫ................................................................................................................................38

3.1. Математическая модель процесса приема в вуз на второй и последующий курсы обучения..............................................................................................................38

3.2. Разрешение коллизий с помощью нейронной сети..........................................45

3.3. Многокритериальная задача оптимизации для поиска матрицы зачисления5О

3.4. Алгоритм расположения участников при проведении вступительных и аттестационных испытаний..........................................................................................57

3.5. Оценка оптимальности решений, находимых алгоритмом, и времени нахождения решения.....................................................................................................62

3.6. Обоснование выбора инструментальных средств............................................64

3.7. Структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений..........................................................................................................................77

3.8. Требования к автоматизированной информационной системе......................90

3.9. Оценка качества программного обеспечения поддержки принятия решений..........................................................................................................................95

3.10. Выводы............................................................................................................105

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ................109

4.1. Построение и анализ диаграмм Ганта..............................................................109

4.2. Реализация возможности указания множества упорядоченных по приоритетам направлений подготовки......................................................................112

4.3. Экспериментальная проверка наличия зависимости между результатами аттестационных (и вступительных) испытаний.......................................................113

4.4. Оценка экономической эффективности от внедрения программного обеспечения поддержки принятия решений при приеме в вуз на второй и последующий курсы и в магистратуру......................................................................120

4.5. Расчёт оперативности принятия решений при приёме..................................125

4.6. Выводы................................................................................................................126

ЗАКЛЮЧЕНИЕ................................................................................................................128

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ...............................................................................................130

ПРИЛОЖЕНИЕ А...........................................................................................................144

ПРИЛОЖЕНИЕ Б...........................................................................................................146

ПРИЛОЖЕНИЕ В...........................................................................................................147

ПРИЛОЖЕНИЕ Г...........................................................................................................148

ПРИЛОЖЕНИЕ Д...........................................................................................................149

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Одним из основных социально-экономических аспектов деятельности вуза является процесс приёма на второй и последующие курсы обучения, а также в магистратуру. Управление данным процессом имеет явную социальную направленность, так как причинами движения контингента студентов как между вузами, так и внутри образовательной организации, являются различные общественные и социально-экономические факторы.

Специфика приёма на второй и последующие курсы обучения заключается в том, что: 1) для управления процессом приёма необходимо учитывать множество вариантов пополнения контингента студентов, регламентируемых недостаточно целостной, периодически изменяющейся нормативно-правовой базой, предоставляющей множество организационно-технических вариантов учебным заведениям, в отличие от жестко определенного подхода к приёму на 1 курс; 2) отсутствует единый формализованный механизм отбора наиболее подготовленных к продолжению образования претендентов; 3) с 2012 года финансирование вузов осуществляется на основе единых нормативов затрат в зависимости от конкретного количества студентов («нормативно-подушевое» финансирование) и наличие вакансий в таком случае может приводить к уменьшению выделяемых образовательной организации средств субсидии.

Теоретические и практические вопросы управления социально-экономическими системами рассмотрены в работах В.Н. Буркова, И.П. Норенкова, B.C. Анфилатова, В.В. Репина, вопросы создания информационных систем для управления процессами деятельности вуза рассмотрены в работах Д.А. Новикова, И.И. Каляцкого, В.Н. Васильева, Ю.С. Васильева И.С. Горневой, Н.Г. Демурчева, O.JI. Епанчинцевой, Е.А. Костюшиной, Т.А. Погромской, А.П. Толстоброва и др. Вместе с тем вопросы поддержки принятия решений при приёме на второй и последующие курсы обучения и в магистратуру в известных работах затронуты лишь частично.

Таким образом, в настоящее время имеет место противоречие, заключающееся в том, что с одной стороны вузам необходимо оперативно заполнять появляющиеся

вакансии в условиях конкуренции на рынке образовательных услуг, а с другой стороны отсутствие единых теоретических основ управления процессом приёма приводит к увеличению времени принятия решений и, соответственно, потерям контингента.

Тем не менее, существующие методы организации процесса приёма на второй и последующие курсы обучения обладают большой инерционностью, недостаточной открытостью по отношению к претендентам. Снижение инерционности требует повышения оперативности и качества принятия решений, что может быть достигнуто путем внедрения соответствующих автоматизированных средств.

Целью диссертационной работы является повышение оперативности и качества принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Научной задачей диссертационной работы является разработка моделей, алгоритмов и структурно-функциональной организации автоматизированных средств поддержки принятия решений для управления процессом приёма с учетом специфики зачисления в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Данная научная задача декомпозирована на следующие частные задачи:

1. Анализ современного состояния вопроса управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения в условиях рыночной экономики. Обоснование направления исследования.

2. Разработка функциональной и информационной моделей процесса приёма в вуз, учитывающих специфику зачисления на второй и последующие курсы.

3. Разработка математической модели и алгоритмов управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы.

4. Синтез структурно-функциональной организации автоматизированных средств поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения и их экспериментальная оценка.

Объект исследования: система принятия решений и управления процессом приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Предмет исследования: модели, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений при приёме в вуз на второй и последующие курсы обучения.

Методы исследования: теория управления в организационно-технических системах, теория принятия решений, теория управления в образовательных организациях, теория алгоритмов, теория структурно-системного моделирования и проектирования информационных систем и систем управления базами данных, методы квалиметрии программных средств.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов подтверждается соответствием теоретических и экспериментальных результатов, которые не противоречат положениям теории систем управления и принятия решений, теории алгоритмов и теоретического программирования, рецензированием публикаций по теме диссертации, свидетельствами об официальной регистрации программ для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, а также актами о внедрении.

Научная новизна работы и основные положения, выносимые на защиту:

1. На основе 8АБТ-методологии разработаны функциональная (ГОЕРО), информационная (ШЕР1Х) и инфологическая (ЕЯ) модели процесса приёма в вуз на второй и последующие курсы обучения, отличающиеся учетом всех возможных вариантов формирования контингента студентов при наличии вакансии, а также перераспределением функции по документальному обеспечению претендентов между подразделениями вуза.

2. Разработана и алгоритмизирована математическая модель управления процессом приёма претендентов на второй и последующие курсы обучения в вузе, отличающаяся модификацией оценочной функции ранжирования претендентов, введением целевой функции вуза, отражающей изменение финансирования, позволяющая учитывать приоритеты направлений подготовки, а также результаты предыдущей успеваемости и другие показатели, характеризующие претендентов.

3. Создана структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений, особенностью которой является введение модулей: модули

поддержки принятия решений для выбора претендентов, наиболее подготовленных к продолжению обучения, на основе модифицированной оценочной функции; модуль формирования обучающей выборки для нейронной сети, предназначенной для разрешения коллизий; модуль экспорта сведений в ФИС ЕГЭ и приёма; модуль распределения претендентов по аудиториям при проведении испытаний при заданных ограничениях; модули подачи заявления на приём и информационного сопровождения претендентов в сети Интернет; модуль расчета рейтинга кафедр, факультетов и специальностей вуза, - а так же связей между ними, позволяющих повысить оперативность и качество принимаемых решений.

Новизна программных модулей подтверждается полученными свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности №2010613197, №2013611173, № 2013611295, № 2013614040, № 2013616396 [Приложение Д].

Практическая значимость работы. Разработана и внедрена структурно-функциональная организация средств поддержки принятия решений по управлению процессом приёма в вуз на второй и последующий курсы обучения, реализующая следующие основные функции:

обработку заявлений претендентов, в том числе автоматизированное выявление некорректно заполненных заявлений, противоречащих действующим требованиям к процессу приёма, создание списков потенциальных претендентов из имеющегося архива;

обработку сведений об имеющихся вакансиях, структуре и протоколах приёмной комиссии, приказах о зачислении (переводе), накопление информации в разрезе времени обо всех рассмотренных претендентах и вакансиях;

построение обучающей выборки для нейронной сети; автоматизированный конкурсный отбор претендентов в условиях указания множества приоритетов направлений подготовки в заявлении с разрешением возникающих коллизий путем учета результатов предыдущей успеваемости претендента и применения аппарата классифицирующих нейронных сетей;

оперативное информирование потенциальных претендентов о наличии вакансий с возможностями подачи заявлений на приём в электронной форме в сети Интернет, формирования рейтинг-списков претендентов, получения результатов рассмотрения заявлений;

экспорт сведений в ФИС ЕГЭ и приёма и формирование статистической

отчетности;

информационное сопровождение процедуры аттестационных и вступительных испытаний, в том числе автоматизированное распределение претендентов по аудиториям;

расчет рейтинга кафедр, факультетов и специальностей вуза, учитываемого при переводе студента внутри образовательной организации.

Экспериментальная проверка функциональных возможностей программного обеспечения поддержки принятия решений, выполненная по результатам приёма на второй и последующие курсы до и после внедрения созданных средств, установила, что разработанные математические, алгоритмические и программные средства не вступают в противоречия с современными условиями приёма и могут быть без существенных изменений использованы в других образовательных организациях при соответствующей настройке. При этом ежегодно количество воспользовавшихся \УеЬ-сервисом подачи заявлений через Интернет возрастает, например в 2012 году подано 61 заявление, а в 2013- 101. Пользуются возможностью просмотра рейтинг-списков ежегодно не менее 50 % претендентов.

Внедрение разработанных средств позволило обеспечить сокращение среднегодового относительного числа вакансий, имеющихся в вузе, с 9% до 5%, что соответствует сохранению объемов финансирования из средств федерального бюджета в объеме 1,5 млн. руб., и при этом увеличить оперативность принятия решений при приёме в 2,5 раза за счет сокращения времени принятия решений в условиях неизменной динамики процесса приёма и повысить качество принимаемых решений за счет увеличения доли автоматизированного разрешения коллизий при отборе претендентов с 60% до 97%.

Апробация работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на VI Международной научно-практической конференции: «Новые информационные технологии в образовании» (г.Екатеринбург, 2013г.); Международной научно-практической конференции: «Наука и образование в XXI веке» (г. Москва, 2013 г.); III Международной научно-практической конференции: «Информационно-коммуникационное пространство и человек» (г. Прага, 2013 г.); IX Международной научно-практической конференции: «Новейшие достижения европейской науки» (г. София, 2013 г.); научной конференции Research Journal of International Studies (г. Екатеринбург, 2013 г.).

Данная работа выполнена в рамках государственного задания ЮЗГУ на 2013 год в части проведения научно-исследовательских работ (проект 8.8356.2013).

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования внедрены в практическую деятельность в ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет», ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет», ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный технический университет», а также используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» при изучении дисциплины «Теория принятия решений» [Приложение Д].

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 3 и 4 паспорта специальности 05.13.10 -Управление в социальных и экономических системах (п. 3 - Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах; п. 4 - Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 16 работ, из них 4 статьи - в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК, получены 5 свидетельств об

официальной регистрации программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности.

Личный вклад автора. В работах, выполненных в соавторстве, лично автором выполнена алгоритмизация и реализация программных средств [45, 46, 73, 116, 74, 75, 76]; показаны проблемы существующих подходов к организации процедуры приёма и предложены способы их разрешен