автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и алгоритмы планирования учебного процесса вуза на основе модульно-компетентностного подхода

005003032

На правах рукописи

ХАРИТОНОВ ИВАН МИХАЙЛОВИЧ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ВУЗА НА ОСНОВЕ МОДУЛЬНО-КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА

05.13.10 ~ Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 1 ДЕК 2011

Астрахань 2011

005003032

Работа выполнена в Камышинском технологическом институте (филиале) Волгоградского государственного технического университета

Научный руководитель: кандидат технических наук, профессор

Крушель Елена Георгиевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Халнлов Абдурахман Исмаилович

кандидат технических наук,

доктор педагогических наук, профессор

Зайнутдннова Лариса Хасановна

Ведущая организация: ГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет»

Защита состоится 23 декабря 2011г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.009.03 при Астраханском государственном университете по адресу: 414056 г. Астрахань, ул. Татищева, 20а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного университета.

Автореферат разослан «21» ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета ДМ.212.009.03, к.т.н.

О.В. Щербинина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Вопросы повышения эффективности процесса ввода выпускников вузов в сферу профессиональной деятельности приобрели особую актуальность в условиях рыночной экономики в связи с неполным соответствием предшествующих моделей подготовки специалистов новой экономической модели России. В сфере высшего образования наметились и стали быстро развиваться кризисные явления:

1. Значительно увеличился спрос населения на получение высшего профессионального образования, Повышенный спрос оказалось возможным удовлетворить за счет коммерциализации вузов. Это привело к росту как их числа, так и контингента студентов и, как следствие, - к увеличению количества молодых людей с высшим образованием и связанной с этим жесткой конкуренцией за рабочие места.

2. Руководители предприятий стремятся принимать на работу специалистов, уже подготовленных к сфере их деятельности. Но выпускник при прежней технологии получения образования чаще всего не обладал нужными умениями и навыками на момент приема на работу. Высокие требования со стороны руководителей предприятий к умениям выпускников еще более усложняют их положение на рынке труда.

3. В частности, для технических специальностей и направлений, непрерывно и быстро растущий уровень сложности техники и технологий ведет к тому, что ознакомление студентов с основами работы инженера в различных сферах (вынужденно поверхностное, из-за лимита учебного времени) становится неэффективным. Большая часть приобретенных знаний на конкретном месте работы останется невостребованной, а нужные для данной работы знания окажутся недостаточными. Данные факторы можно трактовать как признаки недостаточной эффективности использования образовательных ресурсов вуза.

Преодоление кризисных явлений осуществляется в рамках реформы образования. В настоящее время в вузах происходит переход к технологии обучения, соответствующей требованиям Федеральных государственных стандартов (ФГОС) нового поколения, что вызывает необходимость изменения методик планирования учебного процесса.

Анализ известных методик формирования учебного плана, описанных в работах Герман Э.И., Гусева В.В., Дамбаевой C.B., Карпова В.И., Найхановой JI.B., Соколовой М.С., Трофимовой O.K., J. Gonzalez, R. Wagenaar и других, показывает, что ни одна из них не обеспечивает полное соответствие позициям реформы образования, в связи с чем работа, направленная на создание нужной методики, может претендовать на актуальность.

Новые элементы, которые должны быть учтены при планировании, усложняют этот процесс до уровня, при котором переход от «ручных» методик составления учебных планов к использованию машинно-ориентированных формализованных методик становится неизбежным.

Представляемая работа посвящена частной, но важной задаче разработки методики составления учебного плана подготовки выпускников по новым об-

разовательным стандартам, ориентированной на использование компьютерных технологий.

Объектом исследования данной работы является процесс формирования учебных планов, учитывающий требования реформы образования и образовательных стандартов нового поколения.

Предметом исследования является создание компьютеризированной методики планирования учебного процесса в вузе.

Общая цель работы заключается в повышении эффективности процесса подготовки выпускников в условиях действия реформы высшего образования. Частная цель состоит в повышении качества планирования учебного процесса в вузе.

Для достижения частной цели в работе решены следующие задачи:

1. С позиций требований новой системы образования и ФГОС нового поколения проанализированы существующие методики формирования учебного плана, выявлены их недостатки и на основе этого сформулированы задачи совершенствования процесса планирования учебной деятельности вуза.

2. Разработана формализованная модель планирования учебного процесса, включающая методику формирования исходного варианта учебного плана на основе модульно-компетентностного подхода с учетом требований новой системы образования.

3. На основе разработанной модели предложены алгоритмы и процедуры анализа и обработки учебно-методических комплексов, основанные на итерационном процессе, сочетающем формализованные методы представления данных с экспертными, что позволило получить методику составления исходного варианта учебного плана подготовки выпускников в вузах.

4. С помощью разработанной модели предложены критерии оценки качества сформированного исходного варианта учебного плана, позволяющие количественно оценить получаемый вариант в зависимости от исходных данных и условий формирования.

Для достижения поставленной в работе цели использовались следующие методы исследования: теория графов и теория баз данных для построения формализованной модели учебного плана; методы контент-анализа, латентно-семантического анализа и компьютерного моделирования для анализа и обработки учебно-методических комплексов, а также для формирования исходного варианта учебного плана.

Достоверность результатов. Обоснованность и достоверность полученных результатов доказывается результатами вычислительных экспериментов, в которых проводится сопоставление критериев оценки качества полученных исходных вариантов учебных планов с вариантом учебного плана, использующегося в настоящее время в учебном процессе. Данный подход проверен на примере сопоставления вариантов учебных планов подготовки бакалавров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» (Камышинский технологический институт). Проверка возможности использования результатов работы в вузах различного профиля осуществлена в ходе внедрения как в вузе с на-

бором специальностей гуманитарного блока, так и в вузе с инженерными специальностями.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях, выносимых на защиту:

1. Предложен формализованный модульно-компетентностный подход к представлению учебной дисциплины в виде системы взаимосвязанных модулей, ответственных за формирование компетенций выпускающегося специалиста.

2. На основе предложенного подхода разработана компьютерно-ориентированная методика формирования исходного варианта учебного плана, отвечающего требованиям новых образовательных стандартов, основанная на декомпозиции модели представления знаний на статическую и динамическую составляющие.

3. Для решения статической задачи определения состава учебных дисциплин разработаны математические модели, основанные на контент-аналитических методах для нахождения и количественной оценки терминологических связей между учебными дисциплинами и на методах латентно-семантического анализа для определения степени соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда.

4. Для решения динамической задачи расстановки учебных дисциплин по периодам обучения предложена модель прогнозирования уровня знаний и умений выпускников на конец периода обучения, учитывающая как результаты единого государственного экзамена абитуриентов вуза, так и статистические данные о динамике изменений рейтинговых оценок текущей успеваемости студентов предшествующих наборов.

Практическая значимость результатов.

С использованием предложенной методики формирования исходного варианта учебного плана разработаны программные средства, позволяющие:

- анализировать качество действующих учебных планов; осуществлять формирование исходного варианта учебного плана;

- находить и количественно оценивать терминологические связи между учебными дисциплинами с применением контент-аналитического аппарата;

- оценивать степень соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда с применением аппарата латентно-семантического анализа;

прогнозировать уровень освоения компетенций выпускниками на момент окончания вуза в зависимости от расстановки учебных дисциплин по времени изучения.

Внедрение. Разработанная методика формирования исходного варианта учебного плана используется в Камышинском технологическом институте (филиал) Волгоградского государственного технического университета при формировании исходного варианта учебного плана для направления подготовки бакалавров 230100 «Информатика и вычислительная техника», а также в Камышинском филиале Современной гуманитарной академии для анализа и совершенствования действующих учебных планов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских научных и научно-практических конференциях: Международной конференции «Современное образование: методология и методика реализации стандартов нового поколения» (Ульяновск, 2011), Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2009), VIII Всероссийской конференции «Приоритетные направления развития науки и технологий» (Тула, 2010), «Прогрессивные технологии в обучении и производстве» (Камышин, 2007), V, VI, VII Всероссийских конференциях «Инновационные технологии в обучении и производстве» (Камышин, 2008, 2009, 2010), а также на научных семинарах кафедры «АСОИУ» КТИ ВолгГТУ.

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 10-ти статьях и материалах конференций, в том числе 3 публикации в журналах, рекомендованных ВАК. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Всего по теме диссертации опубликовано 15 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основное содержание работы изложено на 163 страницах. Диссертация содержит 36 рисунков, 4 таблицы, список литературы из 135 наименований публикаций отечественных и зарубежных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показаны актуальность и практическая значимость исследования, перечислены задачи диссертационной работы, представлены полученные автором основные научные результаты и положения, вынесенные на защиту, сведения об апробации работы и о структуре диссертации.

В первой главе содержится обзор основных принципов новой системы образования, описаны ее компоненты. Проведен анализ существующих методик формирования учебных планов и выявлены позиции их неполного соответствия требованиям реформы образования. Сформулированы задачи разработки новой методики формирования учебного плана, ориентированной на учет требований новой системы высшего профессионального образования.

Известно, что в настоящее время используются методики формирования учебных планов на основе следующих подходов:

основанных на анализе дерева целей подготовки специалистов (И.Т. Гусев, М.С. Соколова и др.);

использующих модульный принцип формирования учебного плана (В.И. Карпов, O.K. Трофимова и др.);

базирующихся на решении слабоформализованной задачи в условиях неопределенности (JI.B. Найханова, C.B. Дамбаева и др.);

основанных на построении формализованной модели связности учебно-методических материалов (В А. Богословский, Е.В. Караваева и др.).

В таблице представлено сравнение показателей качества существующих методик формирования учебного плана; в состав показателей включены как

традиционные (строки 1-11 таблицы), так и дополнительные, учитывающие тре-

Ч Авторы Покажтеяи Методике яа оспам дерем оелвй (до 199] год») Методах» НЯ ОСЙОМ модульного подхода (до 1991 годе) Гусеа 1996 г. Карпов 1997 г. Соколом 1999 г. Трофкмо»а 1999 г. НаВхвном 2Шг. МПУ 2010 г.

1 Аиоинняда процесс« Отсутту« Отсутствует Имеется Имеете* Имеется Нмеегсх Имеет Имеется

2. Дерево и еле« Имеется Отсутствует Имеется Отсутствует Имеется Отсутствует Имеете* Огсутствует

3. Коэффициент змчмюеп Имеете! Отсутствует Имеете« Отсутствует Имеется Отсутствует Имеет«! Огсутствует

4. Формыпмома-вое предетиденяе Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Имеете!

А Комплекс огршмичевнД Отсутствует Огсутвует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Ммеггся Имеет« Опуггтуп

6. Граф каприлевмя Отсутствует Имеега Имеете! Имеется Отсутствует Имеете! Имеете« Имеется

?. МодудышЙ подход Отсутствует Имеет«! Отсутствует Имеется Отсутствует Имеется Имеете* Имеет«

& Ввриетквви длин» модулей Отсутствует Отсутствует Огсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Имеете! Имеется

9. Смя между модулями Отсутствует Имеет Отсутствует Имеете* Отсутствует Имеетш Имеет Имеете*

10. Количестве*« ки сата сияй Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Имеете* Отсутствует Имеется

П. Оценка сниев кроме акспертиык Отсутствует 0|су|гмуп Отсутствует Отсутствует Отсутствует Огсутствует Имеете! Отсутствует

12 Коыоетшпяо* стаый подход Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствуя1 Отсутствует Отсутствует Отсутствует Имеется

13, Кредитни систем! Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует

14. Но.** ФГОС Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Имеется

13. СошильвыЯ закм Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутствует Отсутглует Отсутствует Отсутствует Отсутствует

Проведенный анализ существующих методик показал, что ни одна из них не может в полной мере использоваться для планирования учебного процесса в рамках новой системы образования. В связи с этим в работе поставлена задача совершенствования методики формирования учебного плана в направлении учета всех новых элементов, введенных в ФГОС нового поколения, в том числе: компетентностного подхода для определения требований к формированию выпускающегося специалиста; измерения трудоемкости видов учебной деятельности, выраженной в зачетных единицах с применением кредитной системы; представления учебного процесса в виде совокупности взаимосвязанных между собой модулей учебной информации.

Глава 2 содержит описание разработанной формализованной модели планирования учебного процесса.

В работе использованы следующие непротиворечивые критерии качества учебного плана соответствующие положениям реформы образования, ориентированным на достижение конечных результатов обучения в вузе:

Критерий 1, характеризующий конкурентоспособность выпускников на местном рынке труда, используется в процедурах отбора в учебный план модулей (из заранее заданного избыточного списка) согласно их ранжированию по значениям коэффициентов значимости для выпускающегося специалиста.

Критерий 2, характеризующий уровень остаточных знаний студента на момент завершения обучения в вузе, используется в процедурах расстановки учебного материала по периодам обучения с учетом особенностей запоминания, забывания и восстановления знаний.

Процесс формирования исходного варианта учебного плана формализуется в работе с использованием двух классов моделей: статической модели, представляющей учебный материал в виде статического набора взаимосвязанных элементов, и динамической модели, формализующей процесс преобразования знаний, полученных после изучения дисциплины, в систему общекультурных и профессиональных компетенций. Процесс формализации подразумевает построение базы данных О учебного плана, атрибуты которой представляют собой объединение атрибутов, относящихся к статической А,а, и динамической Д^ моделям, Б = Д^оО^, (формулы 1-6).

В качестве основной единицы используемой в статической модели учебного плана, в работе принята проекция базы данных - учебная дисциплина Ди,, которая представлена списком атрибутов

Д,я = {ТЕОЯп РИАСТъ (1)

ТЕ0Яо - теоретическая часть учебной дисциплины, ответственная за формирование у учащегося теоретических знаний;

РЛАСТо - практическая часть учебной дисциплины, ответственная за формирование у учащегося практических умений;

БИАВо - самостоятельная работа студентов в рамках данной дисциплины, способствующая приобретению навыков.

Конкретная дисциплина представляется в форме кортежа модулей, каждый из которых представляет собой структурированный, логически завершенный объем учебного материала, обеспечивающий первичное приобретение некоторых теоретических, практических, самостоятельных знаний, умений, навыков. Модуль представляет собой самостоятельную дидактическую единицу, относящуюся к одной или нескольким темам учебной дисциплины

Ли» = {М,: г = 1.. пш}, (2)

А/, - )'-ый модуль учебной дисциплины;

пш- количество модулей учебной дисциплины.

Все модули внутри одной учебной дисциплины или модули различных учебных дисциплин в разной степени связаны между собой. Следуя работе Трофимовой О.К., используются понятия модулей-предков (материал которого служит основой для изложения материала другого модуля) и модулей-потомков (наследующим результаты модуля-предка). Структура каждого модуля представлена в работе кортежами понятий-термов, вкратце описывающих некоторый объем изучаемого внутри модуля материала

Мм = {ТЕШ,: / = 1..п,}, (3)

Мш - учебный модуль; ТЕЯМ1 - /-ый терм модуля; и, - количество термов модуля.

Выделение термов внутри каждого модуля предоставляет возможность определения степеней смысловой и терминологический связи между модулями, для чего используются как экспертные оценки, так и уточняющие их объективные методы анализа (контент-анализа и латентно-семантического анализа).

Разработанная модель используется как основа для построения базы данных учебного плана заданного направления и профиля обучения. В предложенной статической модели устранены несоответствия известных методик формирования учебного плана требованиям реформы образования за счет включения следующих элементов:

организация модульного подхода к построению учебного плана; вариативное значение размерности модулей; учет связей между модулями и дисциплинами;

более объективное оценивание смысловых связей между модулями благодаря использованию экспертных оценок, дополненных количественными оценками терминологических связей;

учет ограничений, налагаемых на учебный план;

определение коэффициентов значимости каждого модуля для формирования компетенций. Структура формализованной модели представления учебной дисциплины представлена на рис. 1.

Динамическая модель преобразования знаний, полученных после изучения дисциплины, в общекультурные и профессиональные компетенции, представлена в виде трехкомпонентной Рис. 1. Статическая модель форми- структуры (М, Б, К), где М - входное рования учебного плана воздействие, Б - объект, К - выходное

воздействие.

Под объектом в динамической модели понимается проекция базы данных -учебная дисциплина ДфИ> которая обладает следующими атрибутами

А** = {N0, Со, Е» М0), (4)

идентификатор учебной дисциплины; Со - цикл дисциплин, к которому относится данная дисциплина; Ео - трудоемкость учебной дисциплины, выраженная в зачетных единицах; М0- множество модулей, составляющих учебную дисциплину.

Динамическая модель используется в двух направлениях: во-первых, для расстановки учебных дисциплин по времени изучения и, во-вторых, для отбора модулей из избыточного списка (представленного статической моделью), наиболее значимых для профессиональной деятельности выпускника, подготовленного согласно конкретному профилю обучения.

Входом модели (рис. 2) является избыточный набор учебных модулей с атрибутами

= (Мм 1м> Ей 2м, Км, Ш, (5)

где Мф - учебный модуль;

идентификатор модуля; 1м - индивидуальный код модуля;

Бм- указатель принадлежности модуля к учебной дисциплине;

- распределение трудоемкости модуля, выраженной в зачетных единицах, между частями учебной дисциплины, к которой относится данный модуль; Ем- общая трудоемкость модуля, выраженная в зачетных единицах; 1и- коэффициент значимости модуля для формирования компетенции выпускающегося специалиста, выраженный в 5-балльной шкале;

Км~ перечень компетенций, которые формирует данный модуль; Тм- множество термов, составляющих модуль.

Выход модели (рис. 2) представлен набором формируемых компетенций. Каждая компетенция К представлена атрибутами

(6)

Ык- идентификатор компетенции;

Ух- вид компетенции (общекультурная, профессиональная).

Представление динамической модели формирования учебного плана в виде трехкомпонентной структуры (рис. 2) позволяет подробно рассмотреть процесс наполнения учебного плана учебным материалом, необходимым для приобретения компетенций, соответствующих данному профилю обучения с учетом социального заказа региона - основного потребителя выпускников вуза.

Динамическая модель позволяет учесть следующие требования реформы образования:

компетентностный подход к формированию знаний специалиста; расчет трудоемкости в зачетных единицах; учет социального заказа региона. Глава 3 посвящена определению параметров, используемых при формировании исходного варианта учебного плана с применением разработанной фор-

ВХОДНОЕ ОБЪЕКТ ВЫХОДНОЕ

ВОЗДЕЙСТВИЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ

Рис. 2. Динамическая модель формирования учебного плана

мализованной методики; описаны основные методы обработки экспертной информации и машинного анализа текстов, используемые для идентификации параметров моделей смысловых и терминологических связей как между учебными дисциплинами, так и между входящими в них модулями.

Процедура формирования исходного варианта учебного плана на основе формализованной методики, описанной в главе 2, содержит следующие этапы:

1. Задание исходных данных:

полный (избыточный) перечень учебных дисциплин, которые может преподавать вуз в рамках заданного направления и профиля обучения;

принадлежность каждой дисциплины из составленного перечня к какому-либо учебному циклу (гуманитарный, естественнонаучный и т.д.);

- трудоемкость каждой дисциплины из составленного перечня, выраженная в зачетных единицах;

длительность периодов обучения и их количество.

2. Формализация учебных дисциплин. Каждая дисциплина из составленного перечня разбивается преподавателями и/или экспертами в этой области на модули с указанием соответствующих атрибутов:

наименование модуля;

указатель принадлежности модуля какой-либо учебной дисциплине;

индивидуальный идентификационный код модуля;

объем модуля, выраженный в академических часах или зачетных единицах;

коэффициент значимости модуля для формирования какой-либо компетенции заданного направления и профиля обучения, выраженный в 5-балльной шкале;

перечень формируемых модулем компетенций;

перечень изучаемых в модуле термов;

учебный материал модуля в форме учебно-методического комплекса

(УМК).

В результате такой формализации формируется база данных, позволяющая в структурированном виде представить весь учебный материал заданного направления и профиля обучения.

3. Определение связей между модулями. Для сформированной базы данных учебного материала проводится определение связей мезвду модулями как внутри одной дисциплины, так и между модулями различных дисциплин в несколько этапов:

3.1 Экспертная оценка связей. Преподаватели и/или эксперты в данной области определяют состав модулей, необходимых для изучения других модулей, с указанием степени важности по 5-балльной шкале, согласно трактовке, приведенной в таблице:_

^^^коэффишснт критерий "— 1 2 3 4 5

Значимость Очень низкая Низкая Средни Высока* Очень высокая

Связь Очень слабая Слабая Средни Сильная Очень сильная

3.2 Контент-анализ связей. Методами контент-анализа находятся и количественно оцениваются терминологические связи между всеми модулями на основе частоты встречаемости термов одного модуля в тексте учебного материала другого. На основе частот встречаемости определяется вес каждого терма по формуле:

где (ТТ-ЮГ), - вес /-ого терма;

/егти, - частота встречаемости /-ого терма в тексте /-ого модуля;

общее количество всех слов в тексте/-ого модуля; к- порядковый номер слова в текстеу-ого модуля;

общее количество модулей учебной дисциплины; (тп) аегт) - количество модулей, в тексте которых встречается /-ый терм. Определение веса позволяет уменьшить вклад так называемых общеупотребительных термов, которые используются в большинстве модулей учебной дисциплины, или термов, имеющих двойное значение (омонимов).

На основе весов термов рассчитываются коэффициенты терминологической связи между модулями по следующей формуле:

где Lmij - коэффициент связи между г-ым и j-ьал модулями;

£ (TF • IDF)j ~ суммарный вес термову-ого модуля;

J] (TF ■ IDF), - суммарный вес термов г-ого модуля;

пи- количество модулей;

Q - коэффициент, отражающий связь между введенной 5-балльной системой определения коэффициентов связи между модулями и реальной терминологической связью учебного материала этих модулей.

Определение контент-аналитических коэффициентов связи позволяет получить текущую оценку связности учебного материала и, таким образом, частично исключить субъективность при выставлении связей экспертами. Полученные данные могут как подтверждать представленные экспертами коэффициенты связности, так и опровергать.

3.3 Корректировка экспертных связей. Предусматривается процедура корректировки назначенных экспертами оценок степеней связи между модулями. На этапе корректировки экспертам предъявляются результаты оценки связей между термами дисциплин, получаемые методом контент-анализа. В местах значительного расхождения экспертных коэффициентов связи и контент-аналитических производится более детальное рассмотрение учебного материала «проблемного» модуля и его коэффициента связи.

3.4 Построение матрицы и графа связности. После окончательной расстановки коэффициентов связности между модулями на основе этих коэффициентов строится общая матрица связности и общий граф связности учебного мате-

7)

риала заданного направления и профиля обучения. В матрице строками и столбцами являются модули, а элементами коэффициенты связи между ними. В графе связности узлами являются модули (с указанием их коэффициентов значимости для формирования компетенций), а дугами - связи между модулями с указанием их веса. Для каждого модуля рассчитывается его итоговый коэффициент значимости по формуле:

(9)

IZrn, = Zm,

l + Q-^Zmj-Lmy) J-1

где lZm¡ - итоговый коэффициент значимости i-oro модуля;

Zm¡ - коэффициент значимости г'-ого модуля для формирования компетенций;

Znij - коэффициент значимости j-ого модуля-потомка для формирования компетенций;

Lmy - коэффициент связности между i-ым модулем и его J-ым модулем-потомком;

Q - коэффициент, связи между 5-балльной системой коэффициентов модулей и реальной связью учебного материала этих модулей (равен коэффициенту из формулы 8);

р - количество j-ых модулей-потомков для /-ого модуля;

пи-общее количество модулей.

Расчет итогового коэффициента значимости для каждого модуля начинается с нижних ветвей графа, т.е. с модулей, не имеющих собственных модулей-потомков (рис. 3).

4. Наполнение учебного плана модулями. Производится процедура наполнения учебного плана необходимыми для выпускника модулями, т.е. такими, учебный материал которых окажется полезным в условиях конкуренции на местном рынке труда. Процедура содержит следующие этапы:

4.1 Отбор модулей обязательных дисциплин. Учитываются учебные дисциплины базовой части каждого из учебных циклов, указанные в ФГОС и учебные дисциплины, устанавливаемые вузом.

Из обязательных учебных дисциплин в учебный план отбираются модули, имеющие собственный коэффициент значимости для формирования компетенций (Zm) выше определенного минимального значения (Zm/„), устанавливаемого группой экспертов в результате их опроса. Это позволяет отфильтровать малозначимый учебный материал. Вместе с отбираемыми модулями в учебный план отбираются также вся «цепочка» их модулей-предков. При отборе модулей учитывается следующее правило, установленное ФГОС: суммарное количество учебных часов, выделяемых в учебном плане на какую-либо учебную дисщш-

Рис. 3. Расчет итоговых коэффициентов значимости

лину должно быть кратным 0,5 зачетным единицам, т.е. 18 академическим часам. Поэтому при добавлении очередного модуля, принадлежащего какой-либо дисциплине, происходит резервирование минимального числа недостающих часов.

4.2 Отбор модулей в соответствии с социальным заказом. Для определения требований местного рынка труда производится опрос ведущих специалистов организаций и предприятий региона, заинтересованных в выпуске специалистов заданного профиля, с целью определения групп понятий или термов, необходимых выпускающемуся специалисту для работы на данном предприятии или организации, с указанием количества необходимых рабочих мест для каждой группы.

Для сформированного перечня термов производится контент-анализ встречаемости этих термов в тексте всех модулей полного списка учебных дисциплин, в том числе и в уже отобранных в учебный план модулях. При отсутствии некоторых важных для предприятий региона термов в текстах учебных дисциплин необходимо рассмотреть вопрос внедрения в учебный процесс дополнительных модулей, обеспечивающих изучение недостающих термов.

В случае достаточной встречаемости термов в тексте учебных модулей, по результатам контент-анализа для еще неотобранных в учебный план модулей проводится латентно-семантический анализ с целью выявления степени близости каждого из модулей составленному перечню термов. По результатам латентно-семантического анализа для каждого терма и модуля находится группа факторов, из которых определяются коэффициенты близости по формуле:

М Кщ

где ВтI - коэффициент близости /-ого модуля всем термам;

&ггт}- коэффициент значимости терма, в зависимости от количества рабочих мест;

т - количество модулей;

к - количество термов;

Ыегтц - расстояние от /-ого модуля до /-ого терма, которое определяется по следующей формуле:

где выражение под корнем является суммой квадратов разности/-ых факторов (расстояний) между 1-ым модулем и/-ым термом, а «/-количество факторов.

Для отбора модулей в учебный план проводится ранжирование по убыванию коэффициентов близости учебных материалов модулей требованиям рынка труда, показывающих, насколько учебный материал модуля близок всем термам рынка труда.

4.3 Отбор модулей оставшихся учебных дисциплин. Если учебный план сформирован еще не полностью, то он дополняется модулями, имеющими сум-

марный максимальный итоговый коэффициент значимости (12т) всей «цепочки» его предков.

После отбора всех необходимых модулей происходит частичное перераспределение зарезервированного учебного времени внутри дисциплины между отобранными модулями. Данная процедура выполняется преподавателями и/или экспертами в данной области по собственному усмотрению.

5. Расстановка дисциплин в учебном плане по времени изучения. Исходными данными для процедуры распределения учебных дисциплин по времени изучения являются:

перечень дисциплин, отобранных для изучения в учебный план; трудоемкость дисциплин, выраженная в зачетных единицах;

- список модулей отобранных учебных дисциплин;

объем каждого модуля, выраженный в академических часах или зачетных единицах;

объем итоговой государственной аттестации, выраженный в зачетных единицах;

итоговые матрица и граф связности учебного материала для отобранных модулей учебных дисциплин;

общее количество зачетных единиц, отводимое на каждый период обучения.

5.1 Определение дисциплин с жестко заданным временем изучения. На основе графа связности определяется возможный порядок изучения дисциплин в зависимости от связей их модулей. В результате автоматического анализа определяются и расставляются в учебном плане дисциплины, которые могут изучаться только в одном конкретном периоде обучения.

5.2 Расстановка оставшихся дисциплин. Для оставшихся дисциплин определяются возможные для расстановки периоды обучения на основе графа связности. Расстановка таких дисциплин производится с применением экспоненциальной модели прогнозирования уровня знаний выпускников на момент выпуска с учетом забываемости учебного материала.

Возрастающая экспоненциальная зависимость означает углубление освоения материала в процессе изучения модуля или учебной дисциплины с максимальным значением зависимости на момент времени, соответствующий завершению изучения этого модуля или дисциплины. Убывающая экспоненциальная зависимость характеризует степень забываемости студентом изученного материала. Скорость убывания экспоненты и точка, с которой начинается забывание, зависит от способностей студента и его первоначального усвоения материала, что коррелируется с рейтинговой оценкой, полученной студентом в результате аттестации по данной дисциплине.

На вид зависимости степени усвоения/забывания материала от времени оказывает влияние многократное повторение материала модуля или дисциплины в будущем, т.е. в другом модуле или дисциплине. При повторении материала возможно частичное восстановление уровня остаточных знаний, что выражается сменой убывающего характера зависимости на возрастающий. Чем меньше времени проходит между повторениями материала, тем лучше запоминается

материал и, соответственно, тем выше окажется минимальная точка запоминаемости материала.

Основной задачей расчетов по такой модели является расстановка учебных дисциплин по периодам обучения таким образом, чтобы коэффициент усвоения (К) каждой из компетенций не был ниже минимального значения (КтШ), устанавливаемого вузом экспертно, а также чтобы сумма всех коэффициентов усвоения компетенций была максимальной.

Процесс забываемости учебного материала какой-либо дисциплины или модуля, начиная с момента ее окончания и сдачи контрольного мероприятия (зачета, экзамена) без учета частичного восстановления знаний за счет изучения других модулей, описывается экспоненциальной зависимостью по следующей формуле:

Го,

кЛЩяЛ,

12)

где К](1) - коэффициент усвоения компетенции 1-ого периода изучения для модуля или учебной дисциплины;

Я - вектор рейтинговых оценок абитуриентов;

Ктах - максимально возможное значение коэффициента усвоения компетенции (устанавливается вузом);

// - период изучения модуля или учебной дисциплины; г - текущий период обучения, г = 1 ../>; р - общее количество периодов обучения; И - индекс компонента вектора;

д1 - случайный коэффициент, учитывающий неопределенность будущих оценок студента по данным об оценке его школьных знаний;

ц2 ~ коэффициент, характеризующий средний темп деградации знаний из-за забывания студентами учебного материала, т.е. индивидуальный темп забывания принят зависящим от прогнозируемой оценки, коэффициент определяется экспертно.

На рис. 4 представлены примерные графики снижения уровня знаний учебного материала после завершения изучения дисциплины для студентов, имеющих высокий, средний и низкий рейтинги.

р *

0 12 3 4 5 6 7

0 1 2 3 4 5 6 7

Рис. 4. График забываемости учебного материала в зависимости от рейтинга

студента

Процесс снижения уровня знаний по одному из модулей или по одной из дисциплин после завершения их изучения с частичным восстановлением знаний

в другом модуле-потомке или учебной дисциплине, наследующей данную, рассчитывается по формуле:

"О, кг

л>

Яг

/ =1

Чъ

13)

'н

где - коэффициент усвоения компетенции /-ого периода изучения для изучения 7-ого модуля или учебной дисциплины;/= 1.. тк\

тк - количество связанных модулей формирующих заданную компетенцию; у - период изучения у-о го модуля или учебной дисциплины; г - текущий период обучения, г = 1 ..р\ р - общее количество периодов обучения; И - индекс компонента вектора;

q3 - коэффициент, характеризующий восстановление знаний (зависит от коэффициента связи между двумя модулями или учебными дисциплинами).

На рис. 5 представлены примерные графики частичного восстановления уровня знаний учебного материала после завершения изучения двух связанных дисциплин для студентов, имеющих высокий, средний и низкий рейтинги.

"0 12345478 0 12345678

Рис. 5. График забываемости учебного материала в зависимости от рейтинга студента для двух модулей или дисциплин

Зависимость итогового коэффициента усвоения компетенции от расстановки двух связанных дисциплин представлена на рис. 6.

конечная дисциплина

семастр 1 2 3 4 5 6 7 8

1 - 36,3 33,9 33,6 34,3 36,7 37,8 40,6

г - 39,0 36,0 36,а 36,0 39,9 42,6

з - 42,1 40,3 40,8 42,4 45,0

4 - - 45,9 44,5 45,5 47,7

5 - - 50,3 49,4 51,1

6 - 55,4 55,3

7 - ■ 61,5

начальная дисциплина

Рис. 6. Зависимость коэффициентов усвоения компетенции от расстановки двух связанных дисциплин

За счет перестановок периодов изучения различных дисциплин удается обеспечить такую расстановку учебных дисциплин по времени изучения, чтобы для каждой компетенции коэффициент ее усвоения был не меньше минимального значения, а среднее значение этих коэффициентов было максимальным.

В главе 4 описан пример формирования нескольких исходных вариантов учебного плана с помощью разработанной формализованной методики для направления 230100 «Информатика и вычислительная техника», профиля обучения «Сервисно-эксплуатационная деятельность», Проведено сравнение полученных критериев оценки качества вариантов учебного плана с учебным планом, применяемым в настоящее время в учебном процессе. Рассчитаны три варианта учебного плана для следующих условий отбора (т.е. стратегий обучения, применяемых в вузе):

1. Основой учебного плана являются модули обязательных для изучения дисциплин, большинство которых отбирается в учебный план; оставшийся объем заполняется за счет модулей, удовлетворяющих требованиям социального заказа и (по возможности) за счет модулей оставшихся дисциплин;

2. В учебный план отбирается примерно равный объем модулей обязательных дисциплин, социального заказа и модулей других учебных дисциплин;

3. Основой учебного плана являются модули, соответствующие социальному заказу региона; из числа модулей обязательных дисциплин выбираются только имеющие уровень значимости не ниже заданного порога; модули остальных дисциплин добираются до предельного заполнения учебного времени.

В качестве критериев оценки качества получаемого варианта учебного плана приняты следующие коэффициенты:

Для статической модели, определяющей состав и наполнение учебных дисциплин, приняты минимальные коэффициенты значимости отбираемых модулей для обязательных дисциплин, в соответствии с социальным заказом и для оставшихся дисциплин.

Для динамической модели, характеризующей грамотность расстановки учебных дисциплин по времени изучения, приняты минимальный коэффициент усвоения какой-либо компетенции и среднее значение коэффициентов усвоения всех компетенций.

В качестве базы для сравнения были рассчитаны критерии оценки качества для учебного плана, использующегося в настоящее время в учебном процессе, а также его модифицированный вариант, полученный при альтернативной расстановке учебных дисциплин без изменения их содержания.

Получившиеся коэффициенты для каждого из вариантов учебного плана представлены в таблице.____

Коэфф. Пл«я \ Всего модулей Обязательные модули Модули социального заказа Остальные модули Модель мбымеыоети

Всего Ми Всего Мм Всего Мш Кяй Кщ!о

Жестки» 310 181 1 199 3 - - 71% 65%

Рамюмер. 372 141 3 100 3 136 4 77% 68%

Содаал. 376 93 3 2 Я 1 28 5 73% 62%

Текущий 392 203 1 72 1 117 1 64% 53%

Модифнц, 392 203 1 72 1 117 1 66% 58%

Из таблицы видно, что все три сформированных варианта имеют значения коэффициентов выше, чем у текущего учебного плана, применяемого в учебном процессе, что говорит о необходимости его замены.

В заключении обобщены результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложен формализованный модульно-компетентностный подход к представлению учебной дисциплины, на основе которого разработана компьютерно-ориентированная методика, позволяющая сформировать исходный вариант учебного плана с учетом требований новой системы образования.

2. Разработаны средства компьютерной поддержки методики формирования исходного варианта учебного плана, позволяющие как анализировать качество действующих учебных планов, так и осуществлять формирование новых вариантов учебного плана.

3. На основе методов контент-анализа разработана математическая модель, позволяющая находить и количественно оценивать терминологические связи между учебными дисциплинами и на основе полученных оценок корректировать состав модулей, формирующих дисциплину.

4. На базе методов латентно-семантического анализа разработана математическая модель, позволяющая оценивать степень соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда и проводить отбор и/или дополнение учебного материала согласно условиям будущей профессиональной деятельности выпускников.

5. Предложена математическая модель прогнозирования уровня знаний и умений выпускников на конец периода обучения, использование которой позволяет распределять учебные дисциплины по периодам изучения с учетом требований к уровню конечных результатов обучения, определяемых новой системой образования.

6. Результаты работы проверены при разработке учебного плана подготовки бакалавров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника», в котором были достигнуты более высокие показатели качества по сравнению с действующим учебным планом.

7. Разработанная методика и средства ее компьютерной поддержки использованы в учебной деятельности в Камышинском филиале Современной гуманитарной академии и в Камышинском технологическом институте (филиал) Волгоградского государственного технического университета.

По теме диссертации опубликованы работы:

1. Харитонов, И.М. Применение контент-анализа для оценки терминологической связи между учебными дисциплинами / И.М. Харитонов, E.H. Скрип-ченко // Известия ВолгГТУ. - 2010. №11(71). - С. 114-117.

2. Харитонов, И.М. Моделирование процесса построения учебного плана на основе формализованного представления учебной дисциплины / И.М. Харитонов // Открытое образование. - 2011. №2(85). 41. - С. 21-32.

3. Харитонов, И.М. Алгоритм формирования учебного плана с применением методики формализованного представления учебной дисциплины (на примере дисциплины «моделирование систем») / И.М. Харитонов // Вестник АГТУ.-2011.№2.-С. 178-185.

4. Галай, A.C. Принцип блочного разбиения материала в автоматизированных обучающих системах / A.C. Галай, И.М. Харитонов // Прогрессивные технологии в обучении и производстве: материалы всероссийской конференции. - Камышин, 2007. - С. 109-111.

5. Харитонов, И.М. Моделирование процесса накопления знаний по естественнонаучным дисциплинам при подготовке инженеров-системотехников / И.М. Харитонов // Инновационные технологии в обучении и производстве: материалы V всероссийской конференции. - Камышин, 2008. - С. 125-127.

6. Харитонов, И.М. Совершенствование междисциплинарных связей при подготовке инженеров-системотехников I И.М. Харитонов, E.H. Скрипченко, М.А. Осадший // Инновационные технологии в обучении и производстве: материалы VI всероссийской конференции. - Камышин, 2009. - С.131.

7. Скрипченко, E.H. Контент-анализ учебно-методических комплексов с целью совершенствования междисциплинарных связей при подготовке инженеров-системотехников / E.H. Скрипченко, И.М. Харитонов // Информационные технологии в образовании, технике и медицине: материалы международной конференции. - Волгоград, 2009. - С. 44-48.

8. Скрипченко, E.H. Применение методики латентно-семантического анализа для нахождения взаимосвязей между учебными дисциплинами / E.H. Скрипченко, И.М. Харитонов // Инновационные технологии в обучении и производстве: материалы VII всероссийской конференции. - Камышин, 2010. - С. 50-53.

9. Харитонов, И.М. Методика формирования учебного плана на основе формализованного подхода к построению учебной дисциплины / Й.М. Харитонов // Приоритетные направления развития науки и технологии: материалы VIII всероссийской научно-технической конференции. - Тула, 2010. - С.120.

10. Харитонов, И.М. Алгоритм формирования исходного варианта учебного плана вуза на основе формализованной модели представления учебной дисциплины / И.М. Харитонов // Современное образование: методология и методика реализации стандартов нового поколения: материалы международной научной конференции. - Ульяновск, 2011. - С. 146.

Подписано в печать 10.11.2011 Тираж 120 экз. Заказ 2967

Отпечатано ИП Сорокин В.Д. Волгоградская обл., г. Камышин, ул. Некрасова 15-15

ВВЕДЕНИЕ.

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПЛАНА.

1.1 Анализ требований новой системы образования к формированию учебных планов в вузах.

1.2 Обзор существующих методик формирования учебного плана.

1.3 Выводы по главе 1.

2 ФОРМАЛИЗОВАННАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПЛАНА.

2.1 Допущения, принятые при формализации процесса разработки учебного плана, критерии его качества и ограничения, подлежащие учету

2.2 Формализованная модель представления учебного плана.

2.3 Формализованная процедура формирования исходного варианта учебного плана.

2.4 Выводы по главе 2.

3 ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ ФОРМАЛИЗОВАННОЙ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПЛАНА.

3.1 Получение данных для построения учебного плана методом экспертных оценок.

3.2 Нахождение и количественная оценка связей между модулями с применением метода контент-анализа.

3.3 Построение матрицы и графа связности учебного материала.

3.4 Определение значимости модулей для удовлетворения потребностей местного рынка труда с применением метода латентно-семантического анализа.

3.5 Оценка качества освоения компетенций на момент завершения обучения.

3.6 Выводы по главе 3.

4 ПРИМЕНЕНИЕ ФОРМАЛИЗОВАННОЙ МОДЕЛИ формирования учебного плана.

4.1 Реализация алгоритма формирования учебного плана.

4.2 Сравнение различных вариантов получившихся учебных планов.

4.3 Выводы по главе 4.

Актуальность темы. Вопросы повышения эффективности процесса ввода выпускников вузов в сферу профессиональной деятельности приобрели особую актуальность в условиях рыночной экономики в связи с неполным соответствием предшествующих моделей подготовки специалистов новой экономической модели России. В сфере высшего образования наметились и стали быстро развиваться кризисные явления:

1. Значительно увеличился спрос населения на получение высшего профессионального образования. Повышенный спрос оказалось возможным удовлетворить за счет коммерциализации вузов. Это привело к росту как их числа, так и контингента студентов и, как следствие, - к увеличению количества молодых людей с высшим образованием и связанной с этим жесткой конкуренцией за рабочие места.

2. Руководители предприятий стремятся принимать на работу специалистов, уже подготовленных к сфере их деятельности. Но выпускник при прежней технологии получения образования чаще всего не обладал нужными умениями и навыками на момент приема на работу. Высокие требования со стороны руководителей предприятий к умениям выпускников еще более усложняют их положение на рынке труда.

3. В частности, для технических специальностей и направлений, непрерывно и быстро растущий уровень сложности техники и технологий ведет к тому, что ознакомление студентов с основами работы инженера в различных сферах (вынужденно поверхностное, из-за лимита учебного времени) становится неэффективным. Большая часть приобретенных знаний на конкретном месте работы останется невостребованной, а нужные для данной работы знания окажутся недостаточными. Данные факторы можно трактовать как признаки недостаточной эффективности использования образовательных ресурсов вуза.

Преодоление кризисных явлений осуществляется в рамках реформы образования. В настоящее время в вузах происходит переход к технологии обучения, соответствующей требованиям Федеральных государственных стандартов (ФГОС) нового поколения, что вызывает необходимость изменения методик планирования учебного процесса.

Анализ известных методик формирования учебного плана показывает, что ни одна из них не обеспечивает полное соответствие позициям реформы образования, в связи с чем работа, направленная на создание нужной методики, может претендовать на актуальность.

Новые элементы, которые должны быть учтены при планировании, усложняют этот процесс до уровня, при котором переход от «ручных» методик составления учебных планов к использованию машинно-ориентированных формализованных методик становится неизбежным.

Представляемая работа посвящена частной, но важной задаче разработки методики составления учебного плана подготовки выпускников по новым образовательным стандартам, ориентированной на использование компьютерных технологий.

Объектом исследования данной работы является процесс формирования учебных планов, учитывающий требования реформы образования и образовательных стандартов нового поколения.

Предметом исследования является создание компьютеризированной методики планирования учебного процесса в вузе, на примере подготовки бакалавров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Общая цель работы заключается в повышении эффективности процесса подготовки выпускников в условиях действия реформы высшего образования. Частная цель состоит в повышении качества планирования учебного процесса в вузе.

Для достижения частной цели в работе решены следующие задачи:

1. С позиций требований новой системы образования и ФГОС нового поколения проанализированы существующие методики формирования учебного плана, выявлены их недостатки и на основе этого сформулированы задачи совершенствования процесса планирования учебной деятельности вуза.

2. Разработана формализованная модель планирования учебного процесса, включающая разработку методики формирования исходного варианта учебного плана с учетом требований новой системы образования.

3. На основе разработанной модели предложены алгоритмы и процедуры анализа и обработки учебно-методических комплексов, основанные на итерационном процессе, сочетающим формализованные методы представления данных с экспертными, что позволило получить методику составления исходного варианта учебного плана подготовки выпускников в вузах.

4. С помощью разработанной модели предложены критерии оценки качества сформированного исходного варианта учебного плана, позволяющие количественно оценить получаемый вариант в зависимости от исходных данных и условий формирования.

Для достижения поставленной в работе цели использовались следующие методы исследования: теория графов и теория баз данных для построения формализованной модели учебного плана; методы контент-анализа, латентно-семантического анализа и компьютерного моделирования для анализа и обработки учебно-методических комплексов, а также для формирования исходного варианта учебного плана.

Достоверность результатов. Обоснованность и достоверность полученных результатов доказывается результатами вычислительных экспериментов, в которых проводится сопоставление критериев оценки качества полученных исходных вариантов учебных планов с вариантом учебного плана, использующегося в настоящее время в учебном процессе. Данный подход проверен на примере сопоставления вариантов учебных планов подготовки бакалавров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» (Камышинский технологический институт). Проверка возможности использования результатов работы в вузах различного профиля осуществлена в ходе внедрения как в вузе с набором специальностей гуманитарного блока, так и в вузе с инженерными специальностями.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях, выносимых на защиту:

1. Предложен формализованный модульно-компетентностный подход к представлению учебной дисциплины в виде системы взаимосвязанных модулей, ответственных за формирование компетенций выпускающегося специалиста.

2. На основе предложенного подхода разработана компьютерно-ориентированная методика формирования исходного варианта учебного плана, отвечающего требованиям новых образовательных стандартов, основанная на декомпозиции модели представления знаний на статическую и динамическую составляющие.

3. Для решения статической задачи определения состава учебных дисциплин разработаны математические модели, основанные на контент-аналитических методах для нахождения и количественной оценки терминологических связей между учебными дисциплинами и на методах латентно-семантического анализа для определения степени соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда.

4. Для решения динамической задачи расстановки учебных дисциплин по периодам обучения предложена модель прогнозирования уровня знаний и умений выпускников на конец периода обучения, учитывающая как результаты единого государственного экзамена абитуриентов вуза, так и статистические данные о динамике изменений рейтинговых оценок текущей успеваемости студентов предшествующих наборов.

Практическая значимость результатов. С использованием предложенной методики формирования исходного варианта учебного плана заданного направления вуза разработаны программные средства, позволяющие: анализировать качество действующих учебных планов; осуществлять формирование исходного варианта учебного плана; находить и количественно оценивать терминологические связи между модулями учебных дисциплин с применением контент-аналитического аппарата; оценивать степень соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда с применением аппарата латентно-семантического анализа; прогнозировать уровень освоения компетенций выпускниками на момент окончания вуза в зависимости от расстановки учебных дисциплин по времени изучения.

Внедрение. Разработанная методика формирования исходного варианта учебного плана используется в Камышинском технологическом институте (филиал) Волгоградского государственного технического университета при формировании исходного варианта учебного плана для направления подготовки бакалавров 230100 «Информатика и вычислительная техника», а также в Камышинском филиале Современной гуманитарной академии для анализа и совершенствования действующих учебных планов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских научных и научно-практических конференциях: Международной конференции «Современное образование: методология и методика реализации стандартов нового поколения» (Ульяновск, 2011), Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2009), VIII Всероссийской конференции «Приоритетные направления развития науки и технологий» (Тула, 2010), «Прогрессивные технологии в обучении и производстве» (Камышин, 2007), V, VI, VII Всероссийских конференциях «Инновационные технологии в обучении и производстве» (Камышин, 2008, 2009, 2010), а также на семинарах кафедры «АСОИУ» КТИ ВолгГТУ.

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 10-ти статьях и материалах конференций [19, 83, 84, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102], в том числе 3 публикации в журналах, рекомендованных ВАК [99, 101, 102]. По теме работы получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ [78]. Всего по теме диссертации опубликовано 15 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основное содержание работы изложено на 163 страницах. Диссертация содержит 36 рисунков, 4 таблицы, список литературы из 135 наименований публикаций отечественных и зарубежных авторов.

6. Результаты работы проверены при разработке учебного плана подготовки бакалавров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника», в котором были достигнуты более высокие показатели качества по сравнению с действующим учебным планом.

7. Разработанная методика и средства ее компьютерной поддержки использованы в учебной деятельности в Камышинском филиале Современной гуманитарной академии и в Камышинском технологическом институте (филиал) Волгоградского государственного технического университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Предложен формализованный модульно-компетентностный подход к представлению учебной дисциплины, на основе которого разработана компьютерно-ориентированная методика, позволяющая сформировать исходный вариант учебного плана с учетом требований новой системы образования.

2. Разработаны средства компьютерной поддержки методики формирования исходного варианта учебного плана, позволяющие как анализировать качество действующих учебных планов, так и осуществлять формирование новых вариантов учебного плана.

3. На основе методов контент-анализа разработана математическая модель, позволяющая находить и количественно оценивать терминологические связи между учебными дисциплинами и на основе полученных оценок корректировать состав модулей, формирующих дисциплину.

4. На базе методов латентно-семантического анализа разработана математическая модель, позволяющая оценивать степень соответствия материалов учебных дисциплин требованиям социального заказа регионального рынка труда и проводить отбор и/или дополнение учебного материала согласно условиям будущей профессиональной деятельности выпускников.

5. Предложена математическая модель прогнозирования уровня знаний и умений выпускников на конец периода обучения, использование которой позволяет распределять учебные дисциплины по периодам изучения с учетом требований к уровню конечных результатов обучения, определяемых новой системой образования.

1. Аверьянов, Л. Я. Контент-анализ Текст. / Л. Я. Аверьянов. М.: КноРус. - 2007. - 284 с.

2. Агапова, О. Проектно-созидательная модель обучения Текст. / О. Агапова, А. Кривошеев, А. Ушаков // Aima mater. Вестник высшей школы. 1994. -№1. - С. 19.

3. Агранович, Б. Л. Модель оценки качества подготовки специалистов в высших учебных заведениях Текст. / Б. Л. Агранович, В. И. Кабанов // Кибернетика и вуз. Вып. 13. Томск. - 1987. - С. 19-22.

4. Алексеева, Л. Н. Формирование гибкого содержания образования и обучения в средних специальных учебных заведениях Текст.: автореф. дис. . канд. тех. наук. М. - 1997. - 22 с.

5. Андреев, А. А. Знания или компетенции? Текст. / А. А. Андреев // Высшее образование в России. 2005. - №2. - С. 43-45

6. Анисимов, Б. В. Применение ЭЦВМ для автоматизации процесса составления учебных планов и расписаний Текст. / Б. В. Анисимов, А. Я. Савельев // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М.: Высш. шк. - 1972. - С. 121-142.

7. Артемов, А. Модульно-рейтинговая система Текст. / А. Артемов, Н. Павлов, Т. Сидорова // Высшее образование в России. 1999. - С. 121-125.

8. Архангельский, С. И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы Текст. / С. И. Архангельский. М.: Высш. шк. -1980. - 368 с.

9. Байденко, В. И. Болонский процесс: структурная реформа высшего образования Европы / В. И. Байденко. М. - 2002. - 238 с.

10. Байденко, В. И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения: методическое пособие Текст. / В. И. Байденко. М. - 2006. - 162 с.

11. Батышев, С. Я. Блочно-модульное обучение Текст. / С. Я. Баты-шев.-М.- 1997.- 129 с.

12. Бекирова, Р. С. Организация модульного обучения по дисциплинам естественнонаучного цикла Текст.: дис. канд. пед. наук: 13.00.01: защищена 20.09.98 / Р. С. Бекирова. М. - 1998. - 165 с.

13. Белов, В. В. Теория графов Текст. / В. В. Белов, Е. М. Воробьев, В. Е. Шаталов. М. - 1976. - 342 с.

14. Бешелев, С. Д. Математико-статистические методы экспертных оценок Текст. / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М. - 1980. - 262 с.

15. Болонский процесс: середина пути Текст. / под науч. ред. д-ра пед. наук, проф. Байденко В. И.- М. 2005. - 249 с.

16. Бушин, Н. И. Подготовка конкурентоспособных специалистов в системе профессионального образования Текст. / Н. И. Бушин, Т. Г. Дружинина. Уфа. - 2003. - С. 54-70

17. Бююль, A. SPSS: искусство обработки информации Текст. / А. Бююль. СПб.: ДиаСофтЮП. - 2005. - 608 с.

18. Гаврилова, Т. А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем Текст. / Т. А. Гаврилова, К. Р. Червинская. М.:Радио и связь. - 1992. - 62 с.

19. Герман, О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний Текст. / О. В. Герман. М.:ДизайнПРО. - 1995. - 255 с.

20. Герман, Э. И. Разработка моделей и алгоритмов многоцелевой оптимизации планов учебного процесса Текст.: дис. канд. тех. наук. 05.13.01: защищена 12.03.75 / Э. И. Герман. Томск. - 1975. - 194 с.

21. Гилл, Ф. Практическая оптимизация Текст. / Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. М.: Мир. - 1985. - 412 с.

22. Глоссарий терминов рынка труда, разработки стандартов, образовательных программ и учебных планов. ETF (European Training Foundation) Текст.-М. 1997.- 163 с.

23. Голуб, Дж. Матричные вычисления Текст. / Дж. Голуб, Ч. Ван JIo-ун. М.: Мир. - 1999. - 239 с.

24. Горбатова, Р. Е. Системный анализ деятельности специалиста и моделирование задач подготовки инженерных кадров Текст.: автореф. дис. канд. тех. наук. / Р. Е. Горбатова. Томск. - 1981. - 19 с.

25. Городецкий, А. Я. Информационные системы. Вероятностные модели и статистические решения: учеб. пособие Текст. / А. Я. Городецкий. -СПб.: Изд-во СПбГПУ. 2003. - 326 с.

26. Государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования: перспективы развития Текст. / под ред. Я. И. Кузьминова [и др.]. М. - 2004. - 86 с.

27. Граничин, О. Н. Введение в методы стохастической оптимизации и оценивания: учеб. пособие Текст. / О. Н. Граничин. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та. - 2003. - 131с.

28. Грэй, П. Логика, алгебра и базы данных Текст. / П. Грей. М.: Машиностроение. - 1989. - 359 с.

29. Дейт, К. Введение в системы баз данных Текст. / К. Дейт. -Спб.: Вильяме. 2000. - 320 с.

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

31. Дронов, С. В. Многомерный статистический анализ: учеб. пособие Текст. / С. В. Дронов. Барнаул: Изд-во Алт. Гос. ун-та. - 2003. - 244 с.

32. Журавлев, Ю. И. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения Текст. / Ю. И. Журавлев, В.

33. B. Рязанов, О. В. Сенько. М.: Фазис. - 2005. - 159 с.

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

35. Использование модульной системы обучения в профессиональной подготовке кадров Текст. / Н. В. Борисова [и др.]. Персонал. - 2000. - № 1.1. C. 24-30.

36. Каган, В. И. Основы оптимизации процесса обучения в высшей школе Текст. / В. И. Каган, И. А. Сычевников. М. - 1987. - 190 с.

37. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика Текст. / А. Кандель, У.Дж. Байатт // Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников. Т. 66. № 12. - 1978. - С. 37-61

38. Карпов, В. И. Составление учебных планов вузов с помощью ЭЦВМ Текст. / В. И. Карпов // Применение ЭЦВМ для автоматизации обучения и управления учебными заведениями. Киев. - 1972. - С. 121-130

39. Карпова, Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация Текст. / Т. С. Карпова. СПб.: Питер. - 2002. - 304 с.

40. Китаев, Н. Н. Групповые экспертные оценки Текст. / Н. Н. Китаев. -М. 1975.-96 с.

41. Кобзарь, А. И. Прикладная математическая статистика Текст. / А. И. Кобзарь. М.: Физматлит. - 2006. - 816 с.

42. Когаловский, М. Р. Энциклопедия технологий бах данных Текст. / М. Р. Когаловский. М.: Финансы и статистика. - 2002. - 800 с.

43. Когнитивный анализ качества подготовки специалистов в вузах Текст. / В. А. Камаев [и др.] // Современные наукоемкие технологии. 2005.- № 6. С. 25-26.

44. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств Текст. / А. Кофман. М: Радио и связь. - 1982. - 432с.

45. Краковик, А. Базы данных Текст. / А. Краковик. М.: Мир. - 1988.- 246 с.

46. Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход Текст. / Н. Кристофидес. М. - 1978. - 497 с.

47. Крылов, Ю. Н. Определение содержания учебных планов вуза с применением ЭВМ Текст. / Ю. Н. Крылов. М.: НИИВШ. - 1981. - 111 с.

48. Куржанский, А. Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности Текст. / А. Б. Куржанский. М.: Наука. - 1977. - 365с.

49. Ларичев, О. И. Выявление экспертных решений Текст. / О. И. Ларичев, А. И. Мечитов. М.: Наука. - 1989. - 140 с.

50. Леднев, В. С. Содержание образования: сущность, структура, перспективы Текст. / В. С. Леднев. М.: Высш. шк. -1991. - 224 с.

51. Леонтьев, Л. П. Проблемы управления учебным процессом Текст. / Л. П. Леонтьев, О. Г. Гохман. Рига. - 1984. - С. 24-62

52. Мартин, Д. Организация баз данных в вычислительных системах Текст. / Д. Мартин. М. - 1980. - 602 с.

53. Машбиц, Е. И. Методические рекомендации и проектирование обучающих программ Текст. / Е. И. Машбиц. Киев. - 1986. - 111 с.

54. Методика научно-обоснованного составления учебного плана. М.: НИИВШ. - 1976. - 80 с.

55. Методика разработки учебного плана Текст. / И. Т. Гусев [и др.] // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М.: Высш. шк. - 1972. - С. 176-195

56. Московиченко, A. J1. Дерево целей инженерной деятельности Текст. / A. J1. Московиченко // Кибернетика и вуз. Вып. 13. Томск. - 1987.- С.123-129

57. Муравьева, А. А. Организация модульного обучения, основанная на компетенциях: пособие для преподавателей Текст. / А. А. Муравьева, Ю. Н. Кузнецова, Т. Н. Червякова. М. - 2005. - С.145-157

58. Некоторые семантические аспекты проблемы разработки учебных планов Текст. / И. Т. Гусев [и др.] // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М: Высш. шк. - 1972. - С. 168-175

59. Никитин, А. В. Вопросы оптимального составления учебных планов и программ Текст.: дис. канд. тех. наук. 13.00.01: защищено 20.05.69 / А. В. Никитин. -М. 1969. - 179 с.

60. Никитин, А. В. Построение тезауруса специальности при определении содержания образования Текст. / А. В. Никитин, J1. И. Романкова, Н. Н. Чурсин // рукопись депонирована в НИИ ВШ регистр. №185-82.

61. Овчинников, А. А. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса Текст. / А. А. Овчинников, В. С. Пучинский, Г. Ф. Петров. М.: Высш. шк. - 1972. - 157с.

62. Ope, О. Графы и их применение Текст. / О. Ope. M.: Мир. - 1965. - 174 с.

63. Орлова, О. А. Методика анализа взаимосвязей между дисциплинами в учебном плане: статья в сборнике материалов межвузовской научной конференции Текст. / О. А. Орлова, В. Н. Волкова // XXIX Неделя науки СПбГТУ. 4.7. 2001. - 77с.

64. Парахонская, Г. А. Из опыта преподавания курса «Контент-анализ текстов» Текст. / Г. А. Парахонская // Социологические исследования.-2006.-№5.- С. 113-117

65. Проектирование основных образовательных программ вуза при реализации уровневой подготовки кадров на основе федеральных государственных образовательных стандартов Текст. / В. А. Богословский [и др.]. -М.: МИПК МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2010. - 212 с.

66. Романец, В. А. Методика научно-обоснованного составления учебного плана Текст. / В. А. Романец. М.: НИИВШ. - 1976. - 226 с.

67. Розенберг, H. М. Проблема измерений в дидактике Текст. / H. М. Розенберг. М.: Высш. шк. - 1979. - 175с.

68. Розина, H. М. Формирование содержания высшего профессионального образования на основе преемственности со средним профессиональным образованием Текст. / автореф. дис. канд. пед. наук. М. - 1998. - 20с.

69. Рублев, Ю. В. Математические основы логической структуры курса Текст. / Ю. В. Рублев, Г. Н. Востров // Вестник высшей школы. 1970. -№ 9. - С. 89-94

70. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы Текст. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. М.: Горячая линия - Телеком. - 2004. - 452с.

71. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2011615717 от 21 июля 2011 г. РФ МПК (нет) Контент-анализ терминологической связи между учебными дисциплинами / И. М. Харитонов, Е. Н. Скрипченко: ВолгГ-ТУ. -2011

72. Сидельников, Ю. В. Разработка методов повышения качества экспертных оценок Текст. / автореф. канд. тех. наук. М. - 1987. - 18 с.

73. Система критериев качества учебного процесса для дистанционного образования Текст.: отчет о НИР (заключ.) МГТУ им. Н.Э.Баумана; рук. И. П. Норенков; исполн.: В. В.Белоус [и др.]. М. - 2002. - 75 с.

74. Система моделей и методов рационального планирования и организации учебного процесса в вузе Текст. / под редакцией В. В. Гусева. Воронеж. - 1984.-95 с.

75. Сенашенко, В. С. О соотношении зачетных единиц и модульной структуры учебного процесса Текст. / В. С. Сенашенко // Инф. бюл. УМО. СПб.-2005.-№6.-18 с.

76. Междунар. конф., 21-24 сент. 2009 / ВолгГТУ и др. Волгоград. - 2009. - С. 44.

77. Соколова, М. С. Исследование и разработка моделей и процессов принятия решений по определению требований к специалистам и формированию учебных планов Текст.: дис. канд. техн. наук. 05.13.10: защищено 23.02.99 / М. С. Соколова. М. - 1999. - 167 с.

78. Соловьев, А. Н. Моделирование процессов понимания речи с использованием латентно-семантического анализа Текст. : дис. канд. фил. наук. 10.02.21: защищено 23.09.08 / А. Н. Соловьев. СпбГУ. - 2008. - 165 с.

79. Тарасенко, Ф. П. Прикладной системный анализ. (Наука и искусство решения проблем): учебник Текст. / Ф. П. Тарасенко. Томск: Изд-во Том. ун-та. - 2004. - 186 с.

80. Татур, Ю. Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалистов Текст. / Ю. Г. Татур // Высшее образование сегодня. -2004.-№3.-С. 128-130

81. Трофимова, О. К. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов Текст.: дис. канд. техн. наук. 05.13.10: защищено 25.05.99 / О. К. Трофимова. М. - 1999. - 140 с.

82. Турбович, Л. Т. Информационно-семантическая модель обучения Текст. / Л. Т. Турбович. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та. - 1970. - 177 с.

83. Тынкевич, М. А. Численные методы анализа: учеб. пособие 2-е изд., испр. и доп. Текст. / М. А. Тынкевич. - Кемерово. - 2002. - 184 с.

84. Учебно-методические комплексы в системе ресурсов информатизации образования: опыт проектирования Текст. / Д. А. Давыдов [и др.] // Педагогическая информатика. 2005. - № 5 (спец.выпуск). - С. 132-134

85. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ, сборник работ под ред. Енюкова И. С. Текст. / М.: Финансы и статистика. 1989. - 215 с.

86. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования: направление подготовки бакалавра 230100 Информатика и вычислительная техника Текст. М., 2009. - 51 с.

87. Хаббард, Д. Автоматизированное проектирование баз данных Текст. / Д. Хаббард. М.: Мир. - 1984. - 288 с.

88. Харитонов, И. М. Моделирование процесса построения учебного плана на основе формализованного представления учебной дисциплины Текст. / И. М. Харитонов // Открытое образование. М, 2011. - № 2. 4.1. -С. 21-32

89. Хоанг, Ч. М. Исследование и разработка моделей составления оптимального учебного плана Текст.: дис. канд. экон. наук. 05.08.05: защищено 19.06.90 / Ч. М. Хоанг. Л. - 1990. - 150 с.

90. Ходасевич, Г. Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ Текст. / Г. Б. Ходасевич. СПб.: СПбГУТ. - 2002. - 171 с.

91. Цаленко, М. Ш. Моделирование семантики в базах данных Текст. / М. Ш. Цаленко. М.: Наука. - 1989. - 288 с.

92. Целевая интенсивная подготовка специалистов Текст. / под ред. В. А. Карповой. Л. - 1987. - 184 с.

93. Черепанов, В. С. Экспертные оценки в педагогических исследованиях Текст. / В. С. Черепанов. М.: Педагогика. - 1989. - 151 с.

94. Черкасов, Б. П. Совершенствование учебных планов и программ на базе сетевого планирования Текст. / Б. П. Черкасов. М.: Высш. шк. - 1975.-352 с.

95. Шакис, В. М. Вопросы применения орграфов для автоматизации календарного планирования (на примере втузов) Текст.: дис. канд. техн. наук. 05.12.13: защищено 25.03.75 / В. М. Шакис. Каунас. - 1975. - 163 с.

96. Шалак, В. И. Современный контент-анализ. Приложения в области политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы Текст. / В. И. Шалак. М.: Омега-Л. - 2004. - 272 с.

97. Шуметов, В. Г. Факторный анализ: подход с применением ЭВМ Текст. / В. Г. Шуметов, JI. В. Шуметова. ОрелГТУ. - Орел. - 1999. - 88 с.

98. Юсавичене, П. Теория и практика модульного обучения Текст. / П. Юсавичене. Каунас: Швиеса. - 1989. - 272 с.

99. Advances in databases and information systems: Proceedings Text. / Third East European conference [Sept. 13-16, 1999, Maribor, Slovenia] / J. Eder, I. Rozman, T. Welzer. Berlin : Springer, 1999. - 383 p.

100. Chaiho, K. Statistical analysis for induction and decision Text. / K. Chaiho. Hinsdale: Dryden press. - 1973. - 523 p.

101. Changing patterns of working, learning and career development across Europe Text. / Bologna Experts Seminar on modernization of curricula [78.06.2011, Oslo, Norway] / A. Brown [and others]. Warwick Institute for Employment and Research. -2010.-65 p.

102. Child, D. The Essentials of Factor Analysis Text. / D. Child. London: Holt, Rinehart & Winston. - 1973. - 428 p.

103. Clark, C. Statistical analysis for administrative decisions. 4th ed Text. / C. Clark, L. L. Schkade. - Cincinnati: South-Western College. - 1983. - 714 p.

104. Deerwester, S. Indexing by latent semantic analysis Text. / S. Deer-wester [and others]. Journal of the American Society for Information Science. -1990.-№71.-98 p.

105. Design, Management and Evaluation of Open/Flexible learning. Modul program (twelve modul) Text. / International Training Centre of the ILO. Turin. - 1997. - 319 p.

106. Gardarin, G. Relational databases and knowledge bases Text. / G. Gardarin, P. Valduriez. Reading: Addison-Wesley. - 1989. -359 p.

107. Held, M. A Dynamic Programming Approach to Sequencing Problems Text. / M. Held, R. M. Karp. J. Soc. Indust. and Appl. Math. 10NN1. - 1960. -P. 196-210

108. Hofinann, T. Probabilistic latent semantic indexing Text. / T. Hofmann. In Proceedings of SIGIR'99. - 1999. - 140 p.

109. Kimberly, A. The Content Analysis Guidebook Thousand Oaks Text. / A. Kimberly. CA: Sage Publications. - 2002. - 533 p.

110. Krippendorff, K. The Content Analysis Reader. Thousand Oaks Text. / K. Krippendorff, M. A. Bock. CA: Sage Publications. - 2008. - 377 p.

111. North, R. C. Content Analysis: A Handbook with Applications for the Study of International Crisis Text. / R. C. North. Evanston: Northwestern Univ. Press. - 1963.-226 p.

112. Salton, G. Automatic text decomposition and structuring Text. / G. Salton, J. Allan, A. Singhal. Information Processing & Management. - 1996. - № 32. -P. 127-138

113. Salton, G. Automatic text decomposition and summarization Text. / G. Salton [and others]. Information Processing & Management. -1997. - № 33. - P. 193-208

114. Thomas, K. L. An introduction to latent semantic analysis Text. / K. L. Thomas, W. F. Peter, L. Darrell. Discourse Processes. - 1998. - P. 259-284

115. Trends IV: European Universities Implement Bologna Text. Brussels. - 2005. - 408 p.

116. Weber, R. P. Basic Content Analysis. 2nd ed., Newbury Park Text. / R. P. Weber. CA: Sage. - 1990. - 476 p.

117. Yang, Y. Feature selection in statistical learning of text categorization Text. / Y. Yang, J. Pederson. In proc. of the ICML'97. - 1997. - P. 412-420

118. Yannakoudakis, E. J., The architectural logic of database systems Text. / E. J. Yannakoudakis. Berlin: Springer. - 1988. - 318 p.

119. Zadeh, L. The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems Text. / L. Zadeh. Fuzzy Sets Systems. -1983. № 3. - P. 199-227